Aller au contenu

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. 

Projet CNRC

CNRC et l'Université de Montréal | Amélioration d'estimation d'énergie avec la fonction de Green

Janvier 2025 - en cours

Finance 2 - 2025

AMF et l'École de gestion | Évaluation de fonds distincts

Janvier 2025 - novembre 2025

Trotter bornes 2025

AlgoLab | Borner l'infidélité de Trotter

Septembre 2024 - en cours

Cover fonction green

IBM | Calcul de fonctions de Green pour le problème de Heisenberg

Septembre 2024 - en cours

cover Thales II

Thales, Zetane et Polytechnique Mtl | Détection d’anomalies dans les données réseaux

Novembre 2022 - mars 2026

cover PauliArray

AlgoLab | PauliArray

Novembre 2023 - en cours

Cover Varquite

AlgoLab | Évolution variationnelle en temps imaginaire (VarQITE)

Septembre 2023 - en cours

cover SCIL

SCIL & MINi Lab | Informatique quantique pour la tractographie

Août 2023 - août 2025

Cover projet geomatique

Département de géomatique | QML appliqué aux données géospatiales

Décembre 2022 - Septembre 2024

Cover AB

Groupe Alexandre Blais | Estimation de l’erreur de Trotter

Février 2023 - en cours

cover projet RNCan

Ressources naturelles Canada | Optimisation d’hyperparamètres à l’aide d’algorithmes génétiques quantiques

Novembre 2023 - mars 2024

cover projet finance

École de gestion | Finance quantique (2) Préparation d’états et moyenne pondérée

Mai 2022 - janvier 2023

Cover projet Thales

Thales | Classification de données temporelles

Janvier 2022 - juin 2022

cover projet LHM

Lockheed Martin | Mise à l'échelle des applications d'optimisation quantique à l'aide des systèmes NISQ

Octobre 2021 - octobre 2022

cover projet stats can

Statistique Canada | Classification de texte avec QML

Avril 2021 - octobre 2021

Cover projet DRDC

RDDC | Feuille de route en informatique quantique pour répondre aux défis de la Défense canadienne

Février 2021 - mars 2022

Cover BdC

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 gateshttps://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