Au fil de la digitalisation du monde nous continuions à générer de plus en plus données, dans des volumes tels que personne n’est aujourd’hui capable de les traiter, les gérer et les comprendre dans leur intégralité. Des systèmes de machine learning peuvent aider les chercheurs à exploiter ce flot grandissant d’information. Quelques-uns des outils analytiques les plus puissants appartiennent à une branche de la géométrie appelée topologie. De tels systèmes sont tout à fait indiquées pour analyser les connections au sein de réseaux extrêmement complexes tels que celui qui parcourt notre cerveau ou Internet par exemple. Mais même en utilisant les superordinateurs actuels, de tels problèmes restent insolvables. Des chercheurs du MIT, de l’University of Waterloo et de l’University of Southern California ont développé une nouvelle approche pour adresser ces problèmes en utilisant des ordinateurs quantiques.
