Brevet FR3161050A1 — publié le 20251010

Procédé de classification d'une donnée, réseau de neurones convolutif quantique, et dispositif électronique quantique associé L’invention concerne un procédé de classification d'une donnée mis en œuvre par un dispositif électronique quantique et comprenant : une obtention d'un ensemble de caractéristiques décrivant la donnée à classifier ; et, une classification de la donnée par un réseau de neurones convolutif quantique comprenant une pluralité de couches de traitement successives, ladite classification comprenant un encodage progressif des caractéristiques de l'ensemble par plusieurs couches d'encodage dudit réseau. Figure pour l’abrégé : Fig. 2A. Procédé de classification d'une donnée, réseau de neurones convolutif quantique, et dispositif électronique quantique associé La présente invention appartient au domaine général de l'informatique quantique. Elle concerne plus particulièrement un procédé de classification d'une donnée. Elle concerne également un dispositif électronique quantique configuré pour mettre en œuvre un tel procédé, et un réseau de neurones convolutif quantique. L'apprentissage automatique quantique ("Quantum Machine Learning", QML, selon la terminologie anglo-saxonne) est un domaine d'étude en plein essor qui combine les techniques d'apprentissage automatique et les principes de l'informatique quantique pour résoudre des problèmes complexes de façon plus efficace que ne le fait l'informatique conventionnelle. L'apprentissage automatique quantique fait notamment référence à l'analyse, par des ordinateurs quantiques, de données codées sous la forme de bits (et nommées "données classiques" ci-après) ou de données quantiques. La motivation qui sous-tend l’apprentissage automatique quantique est d’intégrer les notions de l’informatique quantique et de l’apprentissage automatique classique pour ouvrir la voie à de nouveaux programmes d’apprentissage. Les réseaux de neurones quantiques ("Quantum Neural Networks" selon la terminologie anglo-saxonne) appliquent ce principe en combinant des réseaux de neurones et des circuits quantiques paramétrés. Les réseaux de neurones quantiques offrent notamment l'avantage d'augmenter de manière exponentielle la puissance de calcul et les degrés de liberté d'un ordinateur, par rapport à des techniques conventionnelles, et possèdent des capacités de calcul permettant de réduire le nombre d'étapes et les temps de calcul. Ces modèles sont configurés pour prendre en entrée des données classiques encodées dans un état quantique, et pour effectuer des traitements à l'aide de portes quantiques dépendants de paramètres dont les valeurs sont déterminées lors d'une phase d'entraînement. Les réseaux de neurones convolutifs quantiques ("Quantum Convolution Neural Network", QCNN, selon la terminologie anglo-saxonne) sont des réseaux de neurones quantiques qui ont la capacité de déterminer des caractéristiques et des motifs particuliers d'une donnée d’entrée telle qu'une image. De façon plus précise, la donnée d'entrée est utilisée (dans une couche d’encodage) pour encoder une carte de caractéristiques ("feature map" selon la terminologie anglo-saxonne) dans un circuit quantique, puis des couches alternatives de convolution et de mise en commun sont appliquées, jusqu'à obtenir un unique qubit. Un qubit est généralement défini comme un système quantique à deux niveaux, qui représente la plus petite unité de stockage d'information quantique. Cet unique qubit est alors mesuré, de sorte à déterminer la classe à associer à la donnée d'entrée. Il n'en reste pas moins que lorsqu'on souhaite traiter des données ayant de nombreuses caractéristiques, à raison d'une caractéristique par entrée du réseau de neurones, il est nécessaire d'utiliser un réseau de neurones convolutif quantique de taille significative (e.g., comprenant un nombre important d'ensembles de couches de convolution et de mise en commun ("pooling" selon la terminologie anglo-saxonne), et qui par conséquent comprend également un nombre significatif de paramètres à optimiser. Cette complexité requiert l'utilisation de ressources importantes en termes de traitement des données, et ce, que ce soit lors de la phase d'apprentissage ou d'inférence du réseau de neurones quantique. De façon générale, pour traiter des données ayant caractéristiques un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel doit comprendre couches de convolution et couches de mise en commun. La présente invention a pour objectif de remédier à tout ou partie des inconvénients de l’art antérieur, notamment ceux exposés ci-avant, en proposant une solution qui permette d'augmenter le nombre de caractéristiques en entrée d'un réseau de neurones convolutif quantique, et ce, sans augmenter la taille dudit réseau. À cet effet, et selon un premier aspect, l’invention concerne un procédé de classification d'une donnée mis en œuvre par un dispositif électronique quantique et comprenant : – une obtention d'un ensemble de caractéristiques décrivant la donnée à classifier ; et, – une classification de la donnée par un réseau de neurones convolutif quantique comprenant une pluralité de couches de traitement successives, ladite classification comprenant un encodage progressif d’au moins une partie des caractéristiques de l'ensemble par plusieurs couches d'encodage dudit réseau. L’encodage dans plusieurs couches d‘encodage, des caractéristiques d’entrée du réseau de neurones permet d’utiliser davantage de caractéristiques dans le réseau de neurones sans augmenter le nombre de qubits utilisés par le réseau (et donc le nombre de couches du réseau) et donc de limiter la complexité et le temps de traitement associés. Selon les modes de réalisation, des critères d’entraînement différents peuvent être considérés lors de la phase d’entraînement du réseau de neurones, tel que la méthode des moindres carrés et/ou la minimisation de l'entropie croisée. Par ailleurs, aucune limitation n’est attachée au type ou à la modalité des données traitées par le réseau de neurones. Ainsi, dans un exemple particulier d’implémentation, les échantillons en entrée du réseau de neurones incluent des images (ou des caractéristiques extraites à partir d’images brutes), des données sonores (ou des caractéristiques extraites à partir de données sonores brutes) synchronisées avec des images, ou des signaux physiologiques (ou des caractéristiques extraites à partir de signaux physiologiques) pouvant être également synchronisés avec d'autres données d’entrée. De manière générale, on considère que les étapes d’un procédé ne doivent pas être interprétées comme étant liées à une notion de succession temporelle. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé de classification peut comporter en outre l’une ou plusieurs des caractéristiques suivantes, prises isolément ou selon toutes les combinaisons techniquement possibles. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l'encodage progressif comprend : – un encodage d’un premier sous-ensemble de l'ensemble de caractéristiques via une première couche d'encodage du réseau de neurones convolutif quantique ; et, – un encodage d’au moins un second sous-ensemble de l'ensemble de caractéristiques via au moins une seconde couche dudit réseau située en aval de la première couche dans ledit réseau. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, ledit au moins un second sous-ensemble inclut une caractéristique présente dans ledit premier sous-ensemble. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le procédé comprend en outre : – une pondération d'au moins une partie des caractéristiques de l'ensemble ; et, – une association d'au moins une caractéristique pondérée au premier et/ou au deuxième sous ensemble, en fonction de ladite pondération. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, ladite donnée correspond à un fichier, le procédé comprend en outre une conversion du fichier en image ; l'obtention d'un ensemble de caractéristiques comprenant une détermination de caractéristiques de ladite image ; et la classification vise à déterminer si ledit fichier est un fichier bénin ou malveillant. Dans ce cas, une classification du fichier est par exemple mise en œuvre dans une classe parmi les classes suivantes : "bénin", "malveillant" en fonction d'un résultat de recherche de motif(s) spécifique(s) dans la donnée fournie en entrée. Lorsqu’un fichier est considéré comme ayant un comportement bénin (pouvant encore être dit "comportement normal" dans la littérature), il est fait référence au fait que ledit fichier n’est pas considéré comme étant susceptible d’être utilisé pour réaliser une attaque informatique. On comprend alors que la notion de "comportement bénin" se définit a contrario de celle de "comportement malveillant". Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le fichier en entrée est au format "exécutable portable". Dans des modes particuliers de mise en œuvre, l'image issue de la conversion du fichier est en niveaux de gris et de dimension prédéterminée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, les caractéristiques de l'image sont déterminées par application d'une analyse en composantes principales sur ladite image. L’analyse en composantes principales ("Principal Component Analysis" selon la terminologie anglo-saxonne) est une méthode de la famille de l’analyse de données qui consiste à transformer des variables liées entre elles – et dites "corrélées" en statistiques – en nouvelles variables décorrélées les unes des autres. Ces nouvelles variables sont nommées "composantes principales" ou "axes principaux". Une telle analyse permet de résumer l’information en réduisant le nombre de variables. Selon un deuxième aspect, l'invention concerne un réseau de neurones convolutif quantique comprenant un premier ensemble de couches et au moins un deuxième ensemble de couches lié au premier ensemble, chacun des premier et deuxième ensembles incluant une couche d'encodage, dans lequel les couches d'encodage du premier et du deuxième ensemble encodent progressivement au moins une partie de caractéristiques d’entrée dudit réseau. Ainsi, lorsqu'un réseau de neurones convolutif quantique convolutif conventionnel prend en entrée n caractéristiques, le réseau de neurones convolutif quantique selon l'invention peut prendre jusqu'à caractéristiques en entrée pour un même nombre de qubits (et un nombre de couches similaire). Aussi, cette architecture de réseau de neurones convolutif quantique est avantageuse puisqu'elle permet de fournir plus de caractéristiques en entrée du réseau de neurones aidant ainsi à améliorer la précision du réseau de neurones, et ce, sans pour autant augmenter significativement sa taille. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, la couche d'encodage du deuxième ensemble prend un nombre d'entrées inférieur au nombre d'entrées de la couche d'encodage du premier ensemble. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, chacun des premier et deuxième ensembles inclut en outre une couche convolutive quantique liée à la couche d'encodage et une couche de mise en commun quantique liée à la couche convolutive quantique. Selon un troisième aspect, l’invention concerne un dispositif électronique quantique configuré pour mettre en œuvre le procédé de classification précédemment évoqué. Selon un quatrième aspect, l’invention concerne un programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de classification, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Ce programme peut utiliser n’importe quel langage de programmation, et être sous la forme de code source, code objet, ou de code intermédiaire entre code source et code objet, tel que dans une forme partiellement compilée, ou dans n’importe quelle autre forme souhaitable. Selon un cinquième aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré le programme d’ordinateur selon l’invention. Le support d'informations ou d’enregistrement peut être n'importe quelle entité ou dispositif capable de stocker le programme. Par exemple, le support peut comporter un moyen de stockage, tel qu'une ROM, par exemple un CD ROM ou une ROM de circuit microélectronique, ou encore un moyen d'enregistrement magnétique, par exemple un disque dur. D'autre part, le support d'informations ou d’enregistrement peut être un support transmissible tel qu'un signal électrique ou optique, qui peut être acheminé via un câble électrique ou optique, par radio ou par d'autres moyens. Le programme selon l'invention peut être en particulier téléchargé sur un réseau de type Internet. Alternativement, le support d'informations ou d’enregistrement peut être un circuit intégré dans lequel le programme est incorporé, le circuit étant adapté pour exécuter ou pour être utilisé dans l'exécution du procédé en question. D’autres caractéristiques et avantages de la présente invention ressortiront de la description faite ci-dessous, en référence aux dessins annexés qui en illustrent un exemple de réalisation dépourvu de tout caractère limitatif. Sur les figures : FIG. 1 la FIG. 1 est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel ; FIG. 2 la FIG. 2 est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique tel que proposé, selon un premier exemple de mise en œuvre de l’invention ; FIG. 2 la FIG. 2 est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique tel que proposé, selon un deuxième exemple de mise en œuvre de l’invention ; FIG. 3 La FIG. 3 représente schématiquement une architecture quantique d’une couche de mise en commun quantique prenant en entrée deux qubits, selon un exemple de mise en œuvre ; FIG. 3 La FIG. 3 représente schématiquement une architecture quantique d’une couche de convolution quantique prenant en entrée deux qubits, selon un exemple de mise en œuvre ; FIG. 3 La FIG. 3 représente schématiquement une architecture quantique d’une couche de convolution quantique prenant en entrée quatre qubits, selon un exemple de mise en œuvre ; FIG. 4 la FIG. 4 représente des modules embarqués dans un dispositif électronique quantique selon un exemple de mise en œuvre de l’invention ; FIG. 5 la FIG. 5 représente schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique quantique ; et, FIG. 6 la FIG. 6 représente, sous forme d’ordinogramme, un mode particulier de mise en œuvre d’un procédé de classification, par exemple exécuté par le dispositif électronique quantique de la FIG. 4 . La FIG. 1 est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, les réseaux de neurones sont des architectures qui se composent de couches de nœuds (ou neurones), et plus précisément d'une couche d'entrée, une ou plusieurs couches intermédiaires et une couche de sortie. Les réseaux de neurones convolutifs ("Convolutional Neural Network" selon la terminologie anglo-saxonne) sont un type de réseaux de neurones artificiels particulièrement adapté au traitement d'images, et notamment à la reconnaissance de motifs au sein d'une image. Un réseau de neurones convolutif est constitué de couches de convolution, de couches de mise en commun ("pooling" selon la terminologie anglo-saxonne), et d'une couche dite "entièrement connectée" correspondant à la couche de sortie du réseau. Chaque couche de convolution s'appuie sur un noyau et détermine les caractéristiques et les motifs d’une donnée d'entrée particulière. Chaque couche de mise en commun s'attache, quant-a-elle, à réduire la dimension des données qu'elle prend en entrée (par exemple à la diviser par 2), de sorte limiter le nombre de paramètres d’apprentissage à optimiser, et à fortiori le coût en termes de traitement. Les réseaux de neurones convolutifs quantiques ont une architecture proche de celle des réseaux de neurones convolutifs conventionnels. La figure 1 illustre un exemple de réseau de neurones convolutif quantique 100 prenant en entrée quatre caractéristiques référencées , , et . Ces caractéristiques , , et sont par exemple issues d'un traitement d'une image et sont fournies dans une couche d'entrée du réseau de neurones convolutif quantique 100 correspondant à une couche d'encodage . Cette couche d'encodage est configurée pour encoder les caractéristiques , , et dans un circuit quantique à l'aide d'une carte de caractéristiques. Différentes cartes de caractéristiques existent qui peuvent être utilisées, telles que les cartes "PauliFeatureMap", "ZFeatureMap" ou "ZZFeatureMap" proposées par l'environnement de développement Qiskit (marque déposée). Le résultat de l'encodage fournit quatre qubits référencés , , et . Il importe à ce stade de rappeler que le qubit, par analogie au bit classique, est l’unité de base de l’informatique quantique. Tandis qu’un bit classique est dans un état "0" ou "1", l’état d’un qubit correspond à un vecteur unitaire dans un espace de Hilbert à deux dimensions. Dans la suite de cette description, la notation de Dirac "ket" et "bra" est utilisée pour représenter l’état d’un qubit. Dans l’exemple illustré, le réseau de neurones convolutif quantique 100 comprend en outre une première couche de convolution , une première couche de mise en commun connectée à la première couche de convolution , une deuxième couche de convolution connectée à la première couche de mise en commun , et une deuxième couche de mise en commun connectée à la deuxième couche de convolution . Chacune des couches précédemment évoquées contient des portes quantiques dépendant de paramètres. Comme évoqué plus en détail ci-après, ce réseau de neurones convolutif quantique est entraîné avant de pouvoir être utilisé de façon opérationnelle (inférence), de sorte à déterminer des valeurs optimales de ces paramètres qui minimisent une fonction de coût. De façon générale, une porte quantique est définie de manière formelle comme une transformation linéaire pouvant agir sur un qubit ou un registre de qubits. Ainsi, une porte quantique permet notamment de modifier l'état d'un qubit ou d'un registre de qubits en changeant ses amplitudes. Tel qu'illustré par la Figure 1, la première couche de convolution se compose de deux portes quantiques et d'arité 2, qui reconnaissent et/ou déterminent les relations entre ses qubits en entrée. Les sorties de la couche de convolution sont ensuite fournies en entrée de la première couche de mise en commun . Cette première couche de mise en commun se compose de deux portes quantiques et d'arité 2, et permet de réduire la dimensionnalité du réseau, ici de 4 à 2 qubits. Tel qu'illustré par la Figure 1, les sorties de la première couche de mise en commun sont fournies en entrée de la deuxième couche de convolution qui se compose d'une seule porte quantique d'arité 2. Puis les sorties de cette deuxième couche de convolution sont fournies en entrée de la deuxième couche de mise en commun qui ne comprend également qu'une seule porte quantique d'arité 2. Cette deuxième couche de mise en commun génère en sortie un unique qubit . qui est ensuite "mesuré". Cette mesure est représentée, dans cette FIG. 1 , par un cadrant à pointeur. De façon générale, une mesure convertit une information quantique en information traitable par un ordinateur conventionnel, e.g., en bits. Dans la suite de ce document, l’espérance probabiliste d’une mesure, c’est-à-dire la moyenne pondérée des résultats des mesures, est notée . Le qubit de sortie . est par exemple mesuré en utilisant la matrice de Pauli. Dans un espace hilbertien de dimension 2, la matrice de Pauli s'exprime telle que . La matrice de Pauli définit alors la base dans laquelle la mesure est effectuée. De façon plus précise, le qubit de sortie est mesuré en évaluant l’espérance probabiliste du produit entre le qubit de sortie et la matrice de Pauli. Ceci implique de déterminer le nombre moyen de fois où le qubit .est dans l'état propre de la matrice , sur la base des coefficients du vecteur d'état du qubit . Cette mesure permet d'obtenir une valeur (e.g., "0", "1") représentative d'un résultat d'utilisation de ce réseau de neurones convolutif quantique 100. Ainsi, si ce réseau de neurones convolutif quantique 100 est utilisé pour déterminer la présence ou pas d'un chat dans une image (fournie en entrée dudit réseau), cette valeur permet de déterminer si cette image comprend un chat ou pas (e.g. "0" indique la présence d’un chat, "1" l’absence de chat). Au travers de cet exemple d'un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel 100, il peut donc être observé qu'un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel, tel que le réseau de neurones convolutif quantique 100, comprenant deux couches de convolution et deux couches de mise en commun permet de traiter des données comprenant quatre caractéristiques, à raison d'une caractéristique par entrée du réseau. Et a fortiori, un réseau de neurones convolutif quantique conventionnel comprenant trois couches de convolution et trois couches de mise en commun permet de traiter des données comprenant huit caractéristiques. La figure 2 A est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique tel que proposé, selon un premier exemple. Ce réseau de neurones convolutif quantique 200A comprend un premier ensemble de couches incluant une couche d'encodage , une couche convolutive quantique liée à la couche d'encodage et une couche de mise en commun quantique liée à la couche convolutive quantique . Il comprend également un deuxième ensemble de couches connecté au premier ensemble et incluant une couche d'encodage , une couche convolutive quantique liée à la couche d'encodage et une couche de mise en commun quantique liée à la couche convolutive quantique . Les caractéristiques , , , , et évoquées ci-après sont par exemple issues d'un traitement d'une donnée de type image, tel qu'une analyse en composantes principales ("Principal Component Analysis", PCA, selon la terminologie anglo-saxonne). Ces caractéristiques correspondent par exemple à des mesures de niveaux de gris. Elles sont fournies en entrée du réseau de neurones convolutif quantique 200A. Dans cet exemple, la couche d'encodage prend en entrée un premier sous-ensemble de quatre caractéristiques référencées , , et . Cette couche d'encodage est configurée pour encoder les caractéristiques , , et dans un circuit quantique à l'aide d'une carte de caractéristiques, et générer quatre qubits référencés , , et . Ces quatre qubits , , et sont fournis en entrée de la couche convolutive quantique qui modifie l'état de ces quatre qubits. Dans la suite de la description, on note et le résultat de l'application de la couche convolutive quantique sur les qubits , , et . Ces quatre qubits et sont ensuite fournis en entrée de la couche de mise en commun , qui modifie l'état de deux des quatre qubits et fournis en entrée de cette couche de mise en commun . Dans la suite de la description, on note et le résultat de l'application de la couche de mise en commun sur les qubits et . Tel qu'illustré par la figure 2A, les qubits et , sont encodés dans la couche d'encodage en utilisant un second sous-ensemble de deux caractéristiques et de l'image. Dans cet exemple, les sous-ensembles de caractéristiques utilisées dans les deux couches d’encodage réalisent une partition des caractéristiques de la donnée d’entrée (c’est-à-dire qu’il s’agit de sous-ensembles disjoints dont l’union correspond à l’ensemble des caractéristiques de la donnée d’entrée). Dans d’autres modes de réalisation (par exemple lorsque certaines caractéristiques sont plus importantes que d’autres comme expliqué ci-après), les sous-ensembles de caractéristiques des couches d’encodage peuvent comprendre des caractéristiques communes. Les résultats et de l'encodage, par la couche d'encodage , sont fournis en entrée de la couche convolutive quantique . Dans la suite de la description, on note et le résultat de l'application de la couche convolutive quantique sur les qubits et . Ces qubits et sont fournis en entrée de la couche de mise en commun quantique , qui génère alors en sortie un unique qubit qui est ensuite "mesuré". Couches d'encodage et Dans des modes particuliers de mise en œuvre, les données d'entrée sont projetées sur , et les couches d'encodage et mettent en œuvre une carte de caractéristiques qui s'exprime comme suit : avec le produit tensoriel répété fois, avec ici le nombre de caractéristiques utilisées par la couche d’encodage considérée (donc pour la couche et pour la couche dans les exemples ci-dessus). Il importe à ce stade de rappeler que la notation de Dirac est équivalente à la notation vectorielle. Ainsi, Autrement dit, la probabilité que le qubit représentatif de la caractéristique soit dans un état est encodée par et la probabilité que le qubit représentatif de la caractéristique soit dans un état est encodée par Couches de mise en commun quantique Comme évoqué ci-avant, les couches de mise en commun quantiques s'attachent à réduire la dimension des données qu'elles prennent en entrée (e.g., le nombre de qubits), de sorte à réduire le nombre de paramètres d’apprentissage à optimiser, et à fortiori le coût en termes de traitement. Pour ce faire, les couches de mise en commun quantiques intriquent les qubits en entrée – on parle alors d'intrication quantique – , et calculent une mesure ou trace partielle ("trace out" selon la terminologie anglo-saxonne) d'un état. La figure 3A représente schématiquement un exemple d’architecture quantique d’une couche de mise en commun quantique prenant en entrée deux qubits et , selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Une architecture quantique peut être représentée par une "grille" en deux dimensions, qui est composée de "fils horizontaux" au travers desquels circulent des qubits, et de "portions verticales" contenant des portes quantiques qui agissent sur les qubits des fils horizontaux. Tel qu'illustré par la figure 3A, la couche de mise en commun quantique PL prend en entrée deux qubits et , et comprend deux portes quantiques et correspondant à des portes quantiques de rotation à un paramètre. La porte dépend de paramètres et la porte de paramètres , avec un premier t-uplet de paramètres, et un deuxième t-uplet de paramètres. Ces portes sont dites "paramétrées", et les valeurs de ces paramètres sont déterminées lors d'une phase d'entraînement du réseau de neurones convolutif quantique auquel elles appartiennent. Le symbole ● liant le fil au travers duquel circule le qubit à la porte signifie que cette porte est activée uniquement si le qubit est dans un état . Le symbole ○ liant le fil au travers duquel circule le qubit à la porte signifie que cette porte est activée uniquement si le qubit est dans un état . Une trace partielle de l'état du qubit en sortie de cette architecture quantique est ensuite calculée, de sorte à réduire la dimensionnalité du circuit. Couches de convolution quantique Les couches de convolution intriquent les qubits qu'elles prennent en entrée, et utilisent pour ce faire des portes quantiques paramétrées. Comme évoqué précédemment, les valeurs de ces paramètres (e.g., et , avec un premier t-uplet de paramètres, et un deuxième t-uplet de paramètres) sont déterminées lors d'une phase d'entraînement du réseau de neurones convolutif quantique auquel elles appartiennent. La figure 3B représente schématiquement un exemple d’architecture quantique d’une couche de convolution quantique prenant en entrée deux qubits et , selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Tel qu'illustré par la figure 3B, la couche de mise de convolution quantique comprend trois portes quantiques , , et NOT. Un premier qubit est fourni en entrée d'une première porte quantique paramétrée qui génère un qubit , et un deuxième qubit est fourni en entrée d'une deuxième porte quantique paramétrée qui génère un qubit . Puis une porte NOT (également nommée CNOT ou cX) prenant en entrée les deux qubits et est appliquée. Plus précisément, l'opération NOT est appliquée sur le qubit lorsque le qubit est dans un état , et sinon le laisse inchangé. La FIG. 3 représente schématiquement un exemple d’architecture quantique d’une couche de convolution quantique prenant en entrée quatre qubits, selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Tel qu'illustré par la figure 3B, la couche de mise de convolution quantique prend en entrée quatre qubits , , et , et comprend trois portes quantiques , et pouvant par exemple correspondre aux portes , , et NOT évoquées en référence à la FIG. 3 . Mesure Comme évoqué précédemment, le qubit en sortie du réseau de neurones convolutif quantique est mesuré. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, ce qubit est mesuré dans la base Z, afin d'obtenir l'espérance , avec la matrice de Pauli en base Z (également parfois référencée dans la littérature), et un état quantique de ce qubit . De façon plus formelle, soit la matrice représentative du réseau de neurones convolutif quantique, et l'observable, alors avec un état quantique arbitraire sur un qubit, la matrice transposée et conjuguée de , et une donnée d'entrée. Cette valeur d'espérance est équivalente à la probabilité du qubit d'être dans un état ou dans un état . Elle est ensuite utilisée pour calculer une fonction coût qui, lors d'une phase d'entraînement de ce réseau de neurones convolutif quantique, est par exemple minimisée. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, cette fonction coût correspond à une fonction coût d'entropie croisée, et s'exprime comme suit : avec la classe associée à la "i-ème" entrée , le nombre d'entrées du réseau de neurones convolutif, une probabilité que l'état soit mesuré comme étant égal à 1 et une probabilité que l'état soit mesuré comme étant égal à 0. Une méthode d'optimisation basée sur une descente de gradients peut être appliquée pour déterminer les valeurs optimales des paramètres en les ajustant dans la direction opposée du gradient de la fonction coût. Dans le cadre de l'apprentissage automatique quantique, différentes méthodes d'optimisation peuvent être utilisées, Par exemple, dans certains modes de réalisation, on peut utiliser la méthode de décalage de paramètre décrite dans l'article "Evaluating analytic gradients on quantum hardware", Schuld & Al., publié en mars 2019 dans Physical Review A, 99(3) ; ou la méthode "Perturbation simultanée dans le cadre de la rétropropagation stochastique" ("Simultaneous Perturbation for Stochastic Backpropagation", SPSB, selon la terminologie anglo-saxonne) décrite plus en détail dans l'article "Gradient estimation with constant scaling for hybrid quantum machine learning", Hoffmann & Al., publié en novembre 2022. Il importe de noter que selon les modes de réalisation, différents critères d’entraînement peuvent être utilisés lors de la phase d’entraînement du réseau de neurones, tel que par exemple la méthode des moindres carrés ou la minimisation de l'entropie croisée. Par ailleurs, l'invention a jusqu'à présent été décrite sans faire d’hypothèse sur les valeurs des caractéristiques , , , , , et (qui peuvent par exemple être toutes distinctes les unes des autres). Mais l'invention n'en reste pas moins applicable dans le cas où au moins une même caractéristique est fournie à plusieurs entrées du réseau de neurones. Cette variante s'avère particulièrement avantageuse dans le cas où cette caractéristique s'avère être plus importante que d'autres caractéristiques de la donnée d'entrée dans la tâche de classification pour laquelle le réseau de neurones convolutif quantique est utilisé. Aussi, dans le cas où il est déterminé qu'au moins une caractéristique s'avère être plus importante que d'autres caractéristiques de la donnée d'entrée, cette caractéristique plus importante peut être fournie, dans certains modes de réalisation, à plusieurs entrées du réseau de neurones, de sorte à être davantage prise en compte dans la tâche de classification. Comme évoqué plus en détail ci-après en référence à la FIG. 6 , cette importance relative des caractéristiques d'entrée est par exemple déterminée lors d'une étape spécifique de pondération des caractéristiques de la donnée d'entrée. L'invention a également jusqu'à présent été décrite dans le cas le réseau de neurones convolutif quantique considère six caractéristiques en entrée du réseau. Mais l'invention n'en reste pas moins applicable dans le cas où le réseau de neurones convolutif quantique considère un nombre différent de caractéristiques en entrée du réseau (e.g., supérieur ou inférieur à six). La figure 2B est une représentation d'un réseau de neurones convolutif quantique tel que proposé, selon un deuxième exemple. Ce réseau de neurones convolutif quantique 200B comprend un premier ensemble de couches , un deuxième ensemble de couches , et un troisième ensemble de couches . Chacun de ces ensembles inclut une couche d'encodage , une couche convolutive quantique , , liée à la couche d'encodage qui la précède, et une couche de mise en commun quantique , et liée à la couche convolutive quantique qui la précède. Tel qu'illustré par cette figure 2B, le réseau de neurones 200B dispose de 14 entrées, chacune pouvant être associée à une caractéristique , . de la donnée d'entrée. Bien entendu, comme évoqué précédemment, une même caractéristique peut être fournie à plusieurs entrées du réseau de neurones 200B. Il importe également de noter que les architectures des couches de convolution et de mise en commun quantiques précédemment évoquées ne constituent que des exemples non limitatifs, d'autres configurations pouvant être envisagées par une personne spécialisée dans le domaine de l'apprentissage automatique quantique. La FIG. 4 représente des modules embarqués dans un dispositif électronique quantique selon un exemple de mise en œuvre de l’invention. Ce dispositif électronique quantique référencé 20 peut correspondre à un ordinateur quantique ou à un ordinateur quantique imparfait de taille intermédiaire ("Noisy Intermediate-Scale Quantum", NISQ, selon la terminologie anglo-saxonne). Ce dernier est moins performant qu'un ordinateur quantique puisqu'il est sujet à un bruit quantique qui en limite les capacités, et n'est pas capable de corriger les erreurs quantiques en continu. En outre, son processeur quantique n'est capable de traiter qu'un nombre limité de qubits (quelques dizaines à centaines). Tel qu'illustré par la FIG. 4 , le dispositif électronique quantique 20 comprend notamment un module MOD_OBT d'obtention d'un ensemble de caractéristiques décrivant une donnée à classifier ; et un module MOD_CLASS de classification de la donnée par le réseau de neurones convolutif quantique selon l'invention. La FIG. 5 représente schématiquement un exemple d’architecture matérielle d’un dispositif électronique quantique. Tel qu’illustré par la FIG. 5 , le dispositif électronique quantique 20 dispose de l’architecture matérielle d’un ordinateur. Ainsi, le dispositif électronique quantique 20 comporte, notamment, un processeur quantique 1, une mémoire vive 2, une mémoire morte 3 et une mémoire non volatile 4. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, le dispositif électronique quantique 20 dispose en outre de moyens de communication 5. La mémoire morte 3 du dispositif électronique quantique 20 constitue un support d’enregistrement conforme à l’invention, lisible par le processeur quantique 1 et sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur PROG conforme à l’invention, comportant des instructions pour l’exécution d’étapes du procédé de classification. Le programme PROG définit des modules fonctionnels du dispositif électronique quantique 20, qui s’appuient ou commandent les éléments matériels 1 à 5 du dispositif électronique quantique 20 cités précédemment. Ces modules fonctionnels sont illustrés sur la FIG. 4 à titre nullement limitatif, et sont décrits plus en détails ci-après en référence à différents modes de mise en œuvre. Dans des modes particuliers de mis en œuvre, les moyens de communication 5 permettent notamment au dispositif électronique quantique 20 d’échanger des données avec tout autre dispositif électronique. À cet effet, les moyens de communication 5 comportent une interface de communication, filaire ou non filaire, apte à mettre en œuvre tout protocole de communication. La FIG. 6 représente, sous forme d’ordinogramme, un mode particulier de mise en œuvre d’un procédé de classification, par exemple exécuté par le dispositif électronique quantique de la FIG. 4 . Dans ce mode particulier de mise en œuvre, la classification consiste en une classification d'un fichier selon qu'il est bénin ou malveillant. Tel qu'illustré par la FIG. 6 , le procédé comprend une première étape S10 au cours de laquelle le fichier à classer est obtenu, par exemple à l'aide des moyens de communication 5. Ce fichier est par exemple de type "exécutable portable" ("Portable Executable", PE, selon la terminologie anglo-saxonne). Ce type de fichier permet d'encapsuler de manière efficace l’ensemble des informations nécessaires au gestionnaire de démarrage Windows (marque déposée) pour charger un code exécutable. Le procédé de classification comprend en outre une étape S20 au cours de laquelle le fichier obtenu est converti en une image. Ce fichier est par exemple converti en une image en niveaux de gris en utilisant la méthode de conversion décrite dans l'article "Malware images: Visualization and automatic classification", Nataraj & Al., publié en 2011 dans "Proceedings of the 8th International Symposium on Visualization for Cyber Security". Au cours de cette étape S20, l'image obtenue est également redimensionnée en une dimension fixe (par exemple prédéterminée,)(par exemple en une image de pixels), fonction du QCNN utilisé. Puis, lors d'une étape S30, des caractéristiques de l'image obtenue lors de l'étape S20 sont déterminées. Cette étape est par exemple mise en œuvre par le module MOD_OBT du dispositif électronique quantique 20. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, ces caractéristiques sont obtenues par application d'une analyse en composantes principales. D'autres techniques peuvent également être envisagées, qui visent par exemple à détecter des contours, des lignes, des objets ou des motifs, un changement brusque et local d’intensité, un changement de texture, etc. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, ces caractéristiques peuvent être pondérées, de sorte à ne sélectionner par exemple que les caractéristiques les plus pertinentes dans le cadre de la classification du fichier, ou à utiliser dans plusieurs couches d’encodage du QCNN les caractéristiques les plus pertinentes (une même caractéristique pouvant être utilisée dans plusieurs couches d’encodage par exemple). Tel qu'illustré par la FIG. 6 , le procédé comprend en outre une étape S40 au cours de laquelle les caractéristiques déterminées lors de l'étape S30 sont fournies en entrée d'un réseau de neurones convolutif quantique, tel que le réseau 200A ou 200B des figures 2A ou 2B. Cette étape est par exemple mise en œuvre par le module MOD_IN du dispositif électronique quantique 20. Dans des modes particuliers de mise en œuvre, où les caractéristiques déterminées à l'étape S30 sont pondérées, celles ayant les poids les plus importants peuvent par exemple être fournies à plusieurs entrées du réseau de neurones 200A, 200B. Enfin, le procédé comprend une étape S50 au cours de laquelle une classification dudit fichier est effectuée, qui caractérise le fait que ce fichier est considéré comme bénin ou malveillant. Cette étape est par exemple mise en œuvre par le module MOD_CLASS du dispositif électronique quantique 20. Résultats L'architecture du réseau de neurones convolutif quantique selon l'invention ("INV") et une architecture de réseau de neurones convolutif quantique conventionnelle ("CONV") ont été comparées, dans le cadre d'une classification d'images comprenant des "0" et des "1" et issues de l'ensemble de données MNIST (acronyme de "Modified/Mixed National Institute of Standards and Technology). Cinq cycles de traitement – également nommés "epoques" ("epochs" selon la terminologie anglo-saxonne) – ont été considérés pour l'entraînement du réseau de neurones, sur 10000 échantillons. Puis les mesures de précision ("prec") et le "F-score" ("F1") ont été calculés en considérant 4000 échantillons. Le tableau 1 ci-après résume ces résultats. [Table 1] Tableau 1 : résultats de la classification d'images de "0" et de "1" par un réseau de neurones selon l'invention (INV) et par un réseau de neurones conventionnel (CONV) Nombre d'ensembles Résultats (prec/F1) 2 INV 0.9695 0.98 0.9819 0.9774 0.9808 CONV 0.9549 0.9795 0.9786 0.9787 0.9783 3 INV 0.9292 0.9701 0.9645 0.97 0.9652 CONV 0.8908 0.968 0.9661 0.9757 0.9685 4 INV 0.7102 0.9558 0.96 0.9607 0.9577 CONV 0.7821 0.96 0.9709 0.9737 0.9706 Les résultats de ce tableau 1 montrent que l'architecture de QCNN selon l'invention fournit, dans cette expérimentation, de meilleurs résultats de classification, et ce, que ce soit en termes de précision ou de score F1. Il illustre également que les performances du QCNN semblent décroitre lorsque le nombre d'ensembles de couches augmente, ce qui tend à confirmer que l'information comprise dans les données d'entrée peut être "perdue" lorsque le QCNN comprend un trop grand nombre de paramètres. Le tableau 2 ci-après illustre les résultats d'une classification d'images de "0" et de "8" par un réseau de neurones selon l'invention (INV) et par un réseau de neurones conventionnel (CONV). [Table 2] Tableau 2 : résultats de la classification d'images de "0" et de "8" par un réseau de neurones selon l'invention (INV) et par un réseau de neurones conventionnel (CONV) Nombre d'ensembles Résultats (prec/F1) 2 INV 0.945 0.938 0.953 0.965 0.963 CONV 0.946 0.960 0.934 0.961 0.965 3 INV 0.8992 0.9548 0.9578 0.947 0.9499 CONV 0.9138 0.9544 0.9499 0.9469 0.9328 4 INV 0.5265 0.5198 0.7798 0.9454 0.9454 CONV 0.8264 0.9517 0.9447 0.9596 0.9530 Les résultats de ce tableau 2 montrent que l'architecture de QCNN selon l'invention fournit dans cette expérimentation, de meilleurs résultats en termes de classification, et ce, que ce soit en termes de précision ou de score F1. Les scores de cette classification d'images de "0" et de "8" sont inférieurs à ceux de la classification de "0" et "1".Comme évoqué précédemment, ceci s'explique d'une part par le fait que les "0" et "8" sont graphiquement plus proches que les "0" et "1", mais également par le fait qu'une analyse en composantes principales de faible dimension (comme dans cet exemple) a tendance à flouter l'image. On peut voir que dans l’expérimentation, selon le tableau 2, le QCNN selon l'invention comprenant quatre ensembles de couches n'est pas plus performant que le QCNN conventionnel. Ceci s'explique par le fait que l’initialisation aléatoire des hyperparamètres du QCNN (ceux qui sont optimisés par la descente de gradient) n’est pas optimale. Cependant, un nombre de cycles supérieur à 5 pourrait permettre d’améliorer la performance du QCNN selon l’invention, comme le confirment les résultats du tableau 3. En outre, ce résultat s'explique par le fait que, dans cette expérimentation, le nombre de caractéristiques envisagé n'est pas suffisamment important comparé aux nombres de paramètres du QCNN. Cette assertion est par ailleurs confirmée par les résultats du tableau 4. De façon plus précise, le tableau 3 montre que les performances du réseau de neurones selon l'invention (INV) sont bien meilleures que celles du réseau de neurones conventionnel (CONV), avec une différence (dans cet exemple) de 4% en termes de précision et de score F1. [Table 3] Tableau 3 : résultats de la classification d'images de "0" et de "8" de l'ensemble MNIST, en utilisant deux architectures de réseaux de neurones ayant 4 ensembles de couches. e1 e2 e3 e4 e5 INV 0.6596 0.9450 0.9427 0.9385 0.9385 CONV 0.7693 0.9218 0.9407 0.9390 0.9480 e6 e7 e8 e9 e10 Résultats (prec/F1) INV 0.9356 0.9259 0.9356 0.9405 0.9347 CONV 0.9466 0.9387 0.9439 0.9276 0.9478 Le tableau 4 résume les résultats de la classification d'images de "0" et de "8" de l'ensemble MNIST par un réseau de neurones conventionnel ayant 5 ensembles de couches, et qui prend en entrée un nombre de caractéristiques similaire à celui considéré pour obtenir les résultats du réseau de neurones selon l'invention (INV) du tableau 3, mais avec un nombre significatif (e.g., 114 paramètres pour le réseau de neurones conventionnel à 5 ensembles de couches contre 60 paramètres pour le réseau de neurones selon l’invention avec 4 couches )de paramètres libres. Ce tableau 4 montre que les performances du réseau de neurones conventionnel sont faibles, ce qui confirme donc que la performance de l'architecture du réseau de neurones selon l'invention est liée au nombre de caractéristiques que ce réseau de neurones peut prendre en entrée. [Table 4] Tableau 4 : résultats de la classification d'images de "0" et de "8" de l'ensemble MNIST par un réseau de neurones conventionnel ayant 5 ensembles de couches. e1 e2 e3 e4 e5 Résultats (prec/F1) CONV 0.5055 0.5087 0.4984 0.5152 0.4935 L'architecture de réseau de neurones selon l'invention a également été testée avec des ensembles d'images représentatives de fichiers bénins et/ou malveillants. Pour ce faire, deux ensembles de données étiquetées incluant des fichiers de type "exécutable portable" ont été considérés, "BODMAS Malware Dataset" fournie par l'Université de l’Illinois à Urbana-Champaign (UIUC) et "PE Malware Machine Learning Dataset". Une analyse en composantes principale, PCA, a ensuite été appliquée à ces fichiers, de sorte à obtenir un ensemble d'images. La dimension de cette analyse était de 14 (PCA-14) de sorte à pouvoir obtenir une analyse relativement fine des images, sans pour autant augmenter de manière trop significative le nombre de caractéristiques à considérer en entrée du réseau de neurones. Le tableau 5 reprend les résultats de la classification d'images représentatives de fichiers bénins et malicieux par un réseau de neurones selon l'invention (INV) et un réseau de neurones conventionnel (CONV) ayant 2 et 3 ensembles de couches. [Table 5] Tableau 5 : résultats de la classification d'images représentatives de fichiers bénins et malicieux par un réseau de neurones selon l'invention (INV) et par un réseau de neurones conventionnel (CONV) Nombre d'ensembles Score F1 2 INV 0.6464 0.6798 0.6940 0.7174 0.7036 0.780 CONV 0.6409 0.7063 0.7042 0.6998 0.6996 0.7698 3 INV 0.6195 0.6784 0.6835 0.6528 0.6547 0.785 CONV 0.4525 0.4665 0.5933 0.5294 0.5049 0.5897 Le tableau 5 montre que le réseau de neurones selon l'invention offre de meilleurs résultats en termes de score F1 : 1% avec deux ensembles de couches, et 33% avec trois ensembles de couches. Pour le réseau de neurones conventionnel comprenant trois ensembles de couches, les valeurs sont relativement faibles. Ceci est dû au nombre trop important de paramètres par rapport au nombre de caractéristiques fournies en entrée du réseau de neurones, qui ne sont quant à elles pas suffisantes. Cet exemple illustre donc bien l'effet technique et l'intérêt de l'architecture de réseau de neurones telle que proposée, qui améliore l'efficacité de la phase d'entraînement, et ce, même avec un nombre limité d'ensembles (e.g., 3). Procédé de classification d'une donnée mis en œuvre par un dispositif électronique quantique (20) et comprenant : une obtention (S30) d'un ensemble de caractéristiques décrivant la donnée à classifier ; et, une classification (S50) de la donnée par un réseau de neurones convolutif quantique comprenant une pluralité de couches de traitement successives, ladite classification comprenant un encodage progressif d’au moins une partie des caractéristiques de l'ensemble par plusieurs couches d'encodage dudit réseau. Procédé de classification selon la revendication 1, dans lequel l'encodage progressif comprend : un encodage d’un premier sous-ensemble de l'ensemble de caractéristiques via une première couche d'encodage du réseau de neurones convolutif quantique ; et, un encodage d’au moins un second sous-ensemble de l'ensemble de caractéristiques via au moins une seconde couche dudit réseau située en aval de la première couche dans ledit réseau. Procédé de classification selon la revendication 2, dans lequel ledit au moins un second sous-ensemble inclut une caractéristique présente dans ledit premier sous-ensemble. Procédé de classification selon la revendication 2 ou 3, comprenant en outre : une pondération d'au moins une partie des caractéristiques de l'ensemble ; et, une association d'au moins une caractéristique pondérée au premier et/ou au deuxième sous ensemble, en fonction de ladite pondération. Procédé de classification selon l’une des revendications 1 à 4, dans lequel ladite donnée correspond à un fichier, le procédé comprenant en outre une conversion (S20) du fichier en image ; l'obtention (S30) d'un ensemble de caractéristiques comprenant une détermination de caractéristiques de ladite image ; et la classification (S50) vise à déterminer si ledit fichier est un fichier bénin ou malveillant. Réseau de neurones convolutif quantique (200A, 200B) comprenant un premier ensemble (E1) de couches et au moins un deuxième ensemble (E2) de couches lié au premier ensemble, chacun des premier et deuxième ensembles incluant une couche d'encodage ( ), dans lequel les couches d'encodage ( ) du premier et du deuxième ensemble (E1, E2) encodent progressivement au moins une partie de caractéristiques d’entrée dudit réseau. Réseau de neurones convolutif quantique (200A, 200B) selon la revendication 6, dans lequel la couche d'encodage ( ) du deuxième ensemble (E2) a un nombre d'entrées inférieur au nombre d'entrées de la couche d'encodage ( ) du premier ensemble (E1). Réseau de neurones convolutif quantique (200A, 200B) selon la revendication 6 ou 7, dans lequel chacun des premier et deuxième ensembles inclut en outre une couche convolutive quantique ( ) liée à la couche d'encodage et une couche de mise en commun quantique ( ) liée à la couche convolutive quantique. Dispositif électronique quantique (20) configuré pour mettre en œuvre le procédé de classification selon l'une des revendications 1 à 5. Programme d’ordinateur (PROG) comportant des instructions pour la mise en œuvre d’un procédé de classification selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, lorsque ledit programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme d’ordinateur selon la revendication 9.