Quantum Machine Learning (QML) : Perspectives et Préparation Stratégique appliqué aux Biologiques

Veille technologique critique sur le Quantum Machine Learning (QML) hybride classique-quantique (VQE, QAOA) et ses perspectives à 5-10 ans pour la pharma. Les ordinateurs quantiques fault-tolerant nécessaires aux applications biomoléculaires réalistes ne sont pas disponibles en 2026 (Nature npj Drug Discovery, janvier 2026) — ce cours prépare les équipes R&D à anticiper les ruptures QML, évaluer les investissements, et comprendre les premières applications hybrides NISQ (NISQ-era) pertinentes pour la prédiction de la développabilité, l'optimisation des bioprocédés (fermentation) et la gestion de l'immunogénicité. Le programme met l'accent sur la modélisation à l'échelle quantique en exploitant des données de caractérisation structurale et paramètres de bioréacteurs.