Offre de services et projets
L’AlgoLab vous offre différents services pour vous aider à développer votre parcours en informatique quantique. Nous travaillons avec plusieurs partenaires industriels et académiques sur des projets de recherche collaboratifs. Nos services incluent diverses modalités d'accompagnement selon votre degré d'investissement, que ce soit un séminaire en entreprise pour en apprendre davantage ou un projet exploratoire avec stagiaire et professionnel de recherche pour explorer le potentiel de l'informatique quantique selon vos intérêts.
Investir dès aujourd'hui en informatique quantique peut vous permettre de développer votre expertise, modéliser une étude de cas, identifier les algorithmes quantiques à fort potentiel, déterminer les défis d'implementation propres à votre domaine et trouver des solutions adaptées à la réalité de votre organisation.
CNRC et l'Université de Montréal | Amélioration d'estimation d'énergie avec la fonction de Green
Janvier 2025 - en cours
AMF et l'École de gestion | Évaluation de fonds distincts
Janvier 2025 - novembre 2025
IBM | Calcul de fonctions de Green pour le problème de Heisenberg
Septembre 2024 - en cours
Thales, Zetane et Polytechnique Mtl | Détection d’anomalies dans les données réseaux
Novembre 2022 - mars 2026
AlgoLab | Évolution variationnelle en temps imaginaire (VarQITE)
Septembre 2023 - en cours
Département de géomatique | QML appliqué aux données géospatiales
Décembre 2022 - Septembre 2024
Ressources naturelles Canada | Optimisation d’hyperparamètres à l’aide d’algorithmes génétiques quantiques
Novembre 2023 - mars 2024
École de gestion | Finance quantique (2) Préparation d’états et moyenne pondérée
Mai 2022 - janvier 2023
Lockheed Martin | Mise à l'échelle des applications d'optimisation quantique à l'aide des systèmes NISQ
Octobre 2021 - octobre 2022
RDDC | Feuille de route en informatique quantique pour répondre aux défis de la Défense canadienne
Février 2021 - mars 2022
Banque du Canada | Optimisation quantique du système de distribution des billets de banque
Janvier 2022 - décembre 2022
Publications
1. Clenet, Maxime, Dion, Maxime, Blanchet, Guillaume. “Addressing ecological challenges from a quantum computing perspective.” Cornell University, 2025. arxiv.org/abs/2504.03866
2. Hammami, Wajdi, et al.“Enhancing Network Anomaly Detection with Quantum GANs and Successive Data Injection for Multivariate Time Series” 2025 The 21st International Wireless Communications & Mobile Computing Conference (IWCMC) https://ietresearch.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1049/qtc2.12088
3. Vieloszynski, Alexis, et al. "LatentQGAN: A Hybrid QGAN with Classical Convolutional Autoencoder." 2024 IEEE 10th World Forum on Internet of Things (WF-IoT). IEEE, 2024. arXiv:2409.14622
4. Aaraba, Abdallah, et al. "QuaCK-TSF: Quantum-Classical Kernelized Time Series Forecasting." 2024 IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering (QCE). Vol. 1. IEEE, 2024. arXiv:2408.12007
5. B. Gauthier, P. Rosenberg, A. Foley, and M. Charlebois. “Occupation-number quantum-subspace-expansion approach to computing the single-particle Green function: An opportunity for noise filtering.” 2024 Physical Review A 110. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.110.032624
6. Gince, Jérémie, et al. “Fermionic Machine Learning. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering.” 2024. IEEE https://ieeexplore.ieee.org/document/10821385
7. Dion, Maxime, Balebbas, Tania et Nolan Bastien: “Efficiently manipulating Pauli strings with PauliArray.” submitted to IEEE Quantum Week. 2024 https://arxiv.org/abs/2405.19287
8. Côté, Jérémy, Kourtis, Stefanos et al. “Postselection-free experimental observation of the measurement-induced phase transition in circuits with universal gates” https://arxiv.org/abs/2502.01735
9. Foley, A. “Liouvillian recursion method for the electronic Green’s function” Cornell University, 2024 arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.02527
















