Procédé de détermination d’une solution à un problème d’optimisation, le problème d’optimisation étant caractérisé par une matrice carrée de taille N, dite matrice du problème (Q), le procédé étant mis en œuvre par ordinateur et comprenant les étapes suivantes : l’obtention d’un nombre P de données expérimentales (D 1 , …, D P ) acquises au cours de P expériences distinctes, chaque donnée expérimentale (D i ) comprenant une donnée d’agencement (A) et une donnée d’états (E), la donnée d’agencement (A) étant relative à un agencement spatial de N atomes formant un réseau de qubits, N étant un nombre entier, la donnée d’états (E) étant relative à l’état mesuré de chacun des N atomes de l’agencement spatial à la suite de l’application d’une séquence d’impulsions laser aux N atomes, le traitement des P données expérimentales (D 1 , …, D P ) pour obtenir, pour chaque donnée expérimentale (D i ), un ordonnancement optimal (O) pour les atomes de l’agencement spatial parmi un ensemble d’ordonnancements possibles, chaque ordonnancement possible correspondant à une matrice d’interactions (M) carrée de taille N quantifiant les interactions entre les atomes de l’agencement en fonction de l’ordonnancement desdits atomes, l’ordonnancement optimal (O) correspondant à la matrice d’interactions (M) la plus proche de la matrice du problème (Q) selon un critère de proximité, la détermination d’un ensemble de P solutions potentielles (S 1 , …, S P ) au problème d’optimisation en fonction des P données expérimentales (D 1 , …, D P ) et de l’ordonnancement optimal (O) obtenu pour chaque donnée expérimentale (D i ), et la détermination de la meilleure solution au problème d’optimisation parmi les P solutions potentielles (S 1 , …, S P ) en fonction d’un critère d’optimisation. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chacune des P données expérimentales (D i ) est obtenue au cours d’une expérience mettant en œuvre les sous-étapes suivantes : le chargement aléatoire d’atomes dans des sites de piégeage d’atomes de sorte à obtenir un agencement spatial quelconque de N atomes piégés formant un réseau de qubits, l’agencement spatial quelconque obtenu permettant d’obtenir la donnée d’agencement (A), l’application d’une séquence d’impulsions laser aux N atomes de l’agencement spatial, et la mesure de l’état de chaque atome à la fin de la séquence d’impulsions, les états mesurés permettant d’obtenir la donnée d’état (E). Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel chaque coefficient hors diagonale (M ij ) de chaque matrice d’interactions (M) quantifie l’interaction entre deux atomes distincts de l’agencement spatial en fonction de l’ordonnancement correspondant, l’interaction dépendant de la distance spatiale entre les deux atomes considérés. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel pour chaque ordonnancement possible, il est déterminé un écart entre les coefficients hors diagonale de la matrice d’interactions (M) correspondante et les coefficients hors diagonale de la matrice du problème (Q), le critère de proximité stipulant que l’ordonnancement optimal (O) correspond à la matrice d’interactions (M) ayant le plus petit écart. Procédé selon la revendication 4, dans lequel les écarts pour les ordonnancements possibles sont déterminés selon la formule suivante : Où : - exprime un écart entre la matrice d’interactions M considérée et la matrice du problème Q pour un ordonnancement des atomes correspondant à une permutation de longueur N, - = où est un coefficient dépendant d’un niveau de Rydberg choisi comme état excité pour les atomes, désigne la position de l’atome i, et A est un coefficient de proportionnalité constant, et - désigne la norme de . Procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 5, dans lequel chacune des P solutions potentielles (S i ) est un vecteur dont les coefficients correspondent aux données d’états (E) de l’une des P données expérimentales (D i ) selon l’ordonnancement optimal (O) obtenu pour la donnée expérimentale (D i ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel le problème d’optimisation vise à trouver l’antécédent d’une fonction minimisant ladite fonction, la fonction dépendant de la matrice du problème (Q), le critère d’optimisation stipulant que la meilleure solution est la solution minimisant la fonction parmi l’ensemble des P solutions potentielles (S 1 , …, S P ). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le problème d’optimisation est un problème d’optimisation binaire quadratique sans contraintes, dit problème QUBO. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8, dans lequel la séquence d’impulsions envoyée aux N atomes de chaque agencement spatial pour l’obtention des données d’états (E) est une séquence d’impulsions de type Ramsey. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 9, dans lequel le procédé comprend une étape de mise en œuvre des P expériences par un dispositif quantique pour obtenir les P données expérimentales (D 1 , …, D P ). Système configuré pour mettre en œuvre un procédé selon la revendication 10, le système comprenant un dispositif quantique configuré au moins pour mettre en œuvre les P expériences permettant d’obtenir les P données expérimentales (D 1 , …, D P ). Produit programme d’ordinateur, sur lequel est mémorisé un programme d’ordinateur comprenant des instructions de programme, le programme d’ordinateur étant chargé sur une unité de traitement de données et entraînant la mise en œuvre d’un procédé de détermination selon l’une quelconque des revendications 1 à 9 lorsque le programme d’ordinateur est mis en œuvre sur l’unité de traitement des données. Dispositif de détermination d’une solution à un problème d’optimisation, le problème d’optimisation étant caractérisé par une matrice carrée de taille N, dite matrice du problème (Q), le dispositif étant configuré pour mettre en œuvre les étapes suivantes : l’obtention d’un nombre P de données expérimentales (D 1 , …, D P ) acquises au cours de P expériences distinctes, chaque donnée expérimentale (D i ) comprenant une donnée d’agencement (A) et une donnée d’états (E), la donnée d’agencement (A) étant relative à un agencement spatial de N atomes formant un réseau de qubits, N étant un nombre entier, la donnée d’états (E) étant relative à l’état mesuré de chacun des N atomes de l’agencement spatial à la suite de l’application d’une séquence d’impulsions laser aux N atomes, le traitement des P données expérimentales (D 1 , …, D P ) pour obtenir, pour chaque donnée expérimentale (D i ), un ordonnancement optimal (O) pour les atomes de l’agencement spatial parmi un ensemble d’ordonnancements possibles, chaque ordonnancement possible correspondant à une matrice d’interactions (M) carrée de taille N quantifiant les interactions entre les atomes de l’agencement en fonction de l’ordonnancement desdits atomes, l’ordonnancement optimal (O) correspondant à la matrice d’interactions (M) la plus proche de la matrice du problème (Q) selon un critère de proximité, la détermination d’un ensemble de P solutions potentielles (S 1 , …, S P ) au problème d’optimisation en fonction des P données expérimentales (D 1 , …, D P ) et de l’ordonnancement optimal (O) obtenu pour chaque donnée expérimentale (D i ), et la détermination de la meilleure solution au problème d’optimisation parmi les P solutions potentielles (S 1 , …, S P ) en fonction d’un critère d’optimisation.