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.
Groupe Céline Guéguen | Simulation NISQ des spectres RMN de PFAS
Septembre 2025 - en cours
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 d’options retrospectives avec un ordinateur quantique
Janvier 2025 - Septembre 2026
AlgoLab | Borner l'infidélité de Trotter
Septembre 2024 - en cours
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 | PauliArray
Novembre 2023 - en cours
AlgoLab | Évolution variationnelle en temps imaginaire (VarQITE)
Septembre 2023 - en cours
SCIL & MINi Lab | Informatique quantique pour la tractographie
Août 2023 - août 2025
Département de géomatique | QML appliqué aux données géospatiales
Décembre 2022 - Septembre 2024
Groupe Alexandre Blais | Estimation de l’erreur de Trotter
Février 2023 - en cours
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
Thales | Classification de données temporelles
Janvier 2022 - juin 2022
Lockheed Martin | Mise à l'échelle des applications d'optimisation quantique à l'aide des systèmes NISQ
Octobre 2021 - octobre 2022
Statistique Canada | Classification de texte avec QML
Avril 2021 - octobre 2021
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. Aaraba, A., Cherkaoui, S., Ahmad, O., Laprade J. -F., & S. Wang, "Learning Gaussian Processes with Randomized Quantum Local Kernels." 2026 International Conference on Quantum Communications, Networking, and Computing (QCNC), Kobe, Japan, 2026, pp. 660-667, https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/11500415
2. Aaraba, A., Cherkaoui, S., Ahmad, O., & Wang, S. "QuaRK: A Quantum Reservoir Kernel for Time Series Learning." 2026 https://arxiv.org/pdf/2602.13531
3. Hamhoum, W., Cherkaoui, S., Laprade, J. F., Ahmed, O., & Wang, S. “Multivariate Time Series Forecasting with Gate-Based Quantum Reservoir Computing on NISQ Hardware.” 2026. arXiv preprint https://arxiv.org/abs/2510.13634
4. Leblanc, J., Nahman-Lévesque, O.,Forget, J., Lepage-Lévesque, T., Verret, S., Foley, "A Computing Green's functions and improving ground state energy estimation on quantum computers with Liouvillian recursion." 2026 https://arxiv.org/abs/2603.05349
5. Lefebvre, G., “Building an analog simulator of a photonic quantum computer with transparent tape, maple syrup, and cat lasers, and implementing first quantum algorithms in the classroom.” 2026. https://arxiv.org/abs/2604.00030
6. Paquette, F., Belabbas, T., Hamel, E., & MacKay, A. (n.d.). “Princing lookback options on a quantum computer.” 2026. https://arxiv.org/abs/2604.00389
7. R. Sotelo, G. Lefebvre and A. Chen, "Canadian Quantum Ecosystem: Lessons from the 5th Workshop on Quantum Computing Entrepreneurship." 2025 in IEEE Engineering Management Review, https://ieeexplore.ieee.org/document/11139095
8. Hammami, W., Cherkaoui, S., & Wang, S. “Enhancing Network Anomaly Detection with Quantum GANs and Successive Data Injection for Multivariate Time Series.” In 2025 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC) (pp. 1667-1672). IEEE https://arxiv.org/abs/2505.11631
9. Hammami, W., Cherkaoui, S., Laprade, J. F., Ahmad, O., & Wang, S. “Quantum Gated Recurrent GAN with Gaussian Uncertainty for Network Anomaly Detection.” 2025. https://arxiv.org/pdf/2510.26487
10. Singh, U., Laprade, J. F., Goldberg, A. Z., & Heshami, K. “A Resource Efficient Quantum Kernel.” 2025. https://www.researchgate.net/publication/393477341_A_Resource_Efficient_Quantum_Kernel
11. Gibson, J., Drouin-Touchette, V., & Kourtis, S. “Quantum Counting in the Rydberg Blockade.” 2025. https://arxiv.org/abs/2506.19298
12. Clenet, Maxime, Dion, Maxime, Blanchet, Guillaume. “Addressing ecological challenges from a quantum computing perspective.” Cornell University, 2025. arxiv.org/abs/2504.03866
13. 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://arxiv.org/abs/2505.11631
14. 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
15. 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
16. 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://arxiv.org/abs/2312.13497
17. Gince, Jérémie, et al. “Fermionic Machine Learning. IEEE International Conference on Quantum Computing and Engineering.” 2024. IEEE https://ieeexplore.ieee.org/document/10821385
18. 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
19. 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
20. Foley, A. “Liouvillian recursion method for the electronic Green’s function” Cornell University, 2024 arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2401.02527
21. Kalfon, B.,Cherkaoui, S., Laprade, J. F., Ahmad, O., & Wang, S. “Successive Data Injection in Conditional Quantum GAN Applied to Time Series Anomaly Detection.” 2023. https://doi.org/10.1049/qtc2.12088