Cette ingénieure construit des IAs qui n’utilisent ni GPU, ni TPU…

Ni CPU.

Mais une architecture de processeurs complètement différente.

On les appelle “QPU”.

Quantum Processing Unit.

En français, un processeur quantique. 😮

Pendant que l’industrie des LLMs empile la RAM et les GPUs, Cassandre, elle, explore une autre voie.

Celle du Machine Learning Quantique.

Des techniques d’IA par et pour l’ordinateur quantique.

Des algorithmes spécifiques à cette architecture de processeurs, qui pourraient améliorer drastiquement leur performance.

Cependant, soyons honnêtes.

On n’est pas encore en train d’entraîner des LLMs sur des QPUs.

Non.

Mais petit à petit, la promesse du quantique devient de plus en plus tangible.

À tel point, que vous avez déjà certainement utilisé un ordinateur quantique sans le savoir.

Et si ce n’est pas encore le cas…

Vous pouvez y remédier dès aujourd’hui !

Comment ?

En testant vous-même votre propre algorithme…

Directement sur un ordinateur quantique. 🧑‍💻

Oui. Pour de vrai. 🤯

C’est ce que m’a expliqué Cassandre Notton, dans cet épisode.

J’en suis restée bouche bée.

Mais je n’ai pas pu m’empêcher…

D’aller y voir de plus près 🙂

Et bien évidemment, je vous conseille d’en faire autant 😉

Bonne écoute 🎧

PS : dites-moi ce que vous pensez de l'épisode en commentaire (et surtout, abonnez-vous !)

Notes de l'épisode :

- pour tester les ordinateurs quantique de Quandela : https://cloud.quandela.com/

- le framework de Quandela pour le Machine Learning Quantique (MerLin) : https://merlinquantum.ai/

- la vidéo de _underscore sur le quantique : https://www.youtube.com/watch?v=a1JoQssKoPg

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Je suis Mathieu Sanchez, CTO d'Acasi, et pour me suivre, c'est principalement sur Linkedin : https://www.linkedin.com/in/matsanchez/

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