Descripción
La direction Data & IA consolide les compétences clés pour aider l'entreprise dans sa transformation et développer les cas d'usages, l'enrichissement des services, l'amélioration des processus en s'appuyant sur les données et l'IA, ainsi que la valorisation de ces données en externe. Un volet sur les communications quantiques est également inclus dans la direction Data IA. Les générateurs quantiques de nombres aléatoires (QRNG, Quantum Random Number Generators) exploitent l'indéterminisme intrinsèque des mesures quantiques afin de générer des bits aléatoires destinés à la cryptographie, aux communications sécurisées et aux services distribués. La sécurité d'un QRNG dépend des hypothèses formulées concernant ses dispositifs : les QRNG conventionnels reposent sur des composants considérés comme fiables et caractérisés, tandis que les approches réduisant les hypothèses de confiance visent à fournir une certification plus robuste face aux imperfections ou à la compromission des dispositifs.Les QRNG indépendants des dispositifs (DI-QRNG, Device-Independent Quantum Random Number Generators) offrent des garanties particulièrement fortes, car l'aléa peut être certifié à partir de corrélations non locales observées, sans dépendre d'un modèle détaillé du fonctionnement interne des dispositifs. Ces garanties s'accompagnent toutefois d'exigences expérimentales importantes, notamment en matière de pertes, d'efficacité de détection, de bruit, de stabilité et d'effets liés à la ta Le stage débutera par une revue bibliographique sur les QRNG et la génération certifiée d'aléa. Le ou la stagiaire étudiera les principaux paradigmes de QRNG, depuis les générateurs conventionnels fondés sur un modèle physique jusqu'aux approches basées sur des hypothèses de confiance réduites, notamment les protocoles indépendants des appareils de mesure, semi-indépendants des dispositifs et totalement indépendants des dispositifs. Une attention sera accordée aux hypothèses implicites à chaque approche,