Doctorant : entrainement de réseaux de neurones quantiques par perturbation multiplexé (h/f)

Informations générales Organisme de rattachement CNRS Référence UMR137-ANNDUS-019 Date de début de diffusion 26/11/2025 Date de parution 06/12/2025 Date de fin de diffusion 17/12/2025 Versant Fonction Publique de l'Etat Catégorie Catégorie A (cadre) Nature de l'emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels Domaine / Métier Recherche - Chercheuse / Chercheur Statut du poste Vacant Intitulé du poste Doctorant : Entrainement de réseaux de neurones quantiques par perturbation multiplexé (H/F) Descriptif de l'employeur Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieure et de la Recherche. Créé en 1939 et dirigé par des scientifiques, il a pour mission de faire progresser la connaissance et être utile à la société dans le respect des règles d’éthique, de déontologie et d’intégrité scientifique. Description du poste Sujet de thèse : Les réseaux de neurones quantiques suscitent un intérêt croissant en raison de leur capacité à projeter les données dans un espace de Hilbert de grande dimension, où elles peuvent devenir plus facilement séparables. Ils offrent également la possibilité d’effectuer un apprentissage directement sur des données quantiques, grâce à leur compatibilité naturelle avec d’autres systèmes quantiques capables de les générer. L’approche la plus répandue repose sur des circuits quantiques variationnels à base de qubits. Cependant, l’entraînement de ces réseaux présente plusieurs défis majeurs : l’estimation efficace des gradients des sorties par rapport aux paramètres internes, et le problème des barren plateaus (ou gradients nuls), liés à la dilution de l’information dans les grands espaces de Hilbert. Dans notre équipe, nous explorons une alternative fondée sur des modes bosoniques couplés [1,2], où l’information est encodée dans des états cohérents et manipulée via des opérations continues telles que le déplacement, la compression ou le couplage paramétrique. Cette approche conserve une structure dans l’espace de Hilbert, ce qui pourrait atténuer la dilution de l’information et faciliter l’apprentissage. Récemment, une méthode innovante d’entraînement par perturbation multiplexée a été proposée : elle permet de calculer simultanément les gradients de plusieurs paramètres en les modulant sinusoïdalement à des fréquences distinctes [3]. Dans un système quantique, en choisissant une amplitude de perturbation appropriée, le gradient peut être obtenu exactement, sans recours à des approximations [4]. L’objectif de cette thèse est : • d’adapter cette méthode aux réseaux bosoniques paramétriques, • de concevoir et réaliser expérimentalement un circuit couplant de manière réglable quatre modes bosoniques, • et de démontrer expérimentalement l’apprentissage des paramètres de couplage à l’aide de cette approche. Références : 1. Dudas, J. et al. Quantum reservoir computing implementation on coherently coupled quantum oscillators. Npj Quantum Inf. 9, 64 (2023). 2. Dudas, J., Carles, B., Gouzien, E., Grollier, J. & Marković, D. Training the parametric interactions in an analog bosonic quantum neural network with Fock basis measurement. Preprint at https://doi.org/10.48550/arXiv.2411.19112 (2024). 3. McCaughan, A. N. et al. Multiplexed gradient descent: Fast online training of modern datasets on hardware neural networks without backpropagation. APL Mach. Learn. 1, 026118 (2023). 4. Hoch, F. et al. Variational approach to photonic quantum circuits via the parameter shift rule. Phys. Rev. Res. 7, 023227 (2025). Contexte : Le projet de thèse s’inscrit dans le cadre du projet ERC QDYNNET – Quantum Dynamical Neural Networks, dirigé par Danijela Marković. Le/la doctorant(e) rejoindra l’équipe de calcul neuromorphique du Laboratoire Albert Fert (CNRS, Thales, Université Paris-Saclay), et collaborera étroit Voir plus sur le site emploi.cnrs.fr Conditions particulières d'exercice Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche. Descriptif du profil recherché Contraintes et risques : Temps plein Oui Rémunération contractuels (en € brut/an) 2300,00 € brut mensuel Localisation du poste Europe, France, Île-de-France, Essonne (91) Géolocalisation du poste PALAISEAU Lieu d'affectation (sans géolocalisation) 91767 PALAISEAU (France) Critères candidat Niveau d'études / Diplôme Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents Spécialisation Formations générales Langues Français (Seuil)