*Recent updates in quantum machine learning*

In this talk we are going through some recent algorithms in the field of quantum machine learning. Most of the techniques use tools from quantum algorithmics such as counting, optimizing, estimating distances and singular values which will be introduced here. Using these primitives it's possible to build more complex operations of a matrix algebra. I'll also describe a classical machine learning algoritm in the process of being translated in a fully fledged quantum algorithm. This is the first biologically plausible quantum algorithm with an exponential speedup w.r.t the dimension of the space and the number of datapoints. This quantum algorithm has been simulated and used to classify handwritten digits with high accuracy.

*Election de leader dans un réseau radio simple saut avec detection de collision*

Les résultats de Dan Willard (1986) montrent un algorithme randomizé d'élection de leader en temps moyen $O(\log\log{n})$.

Depuis, la question de savoir s'il existe un algorithme convergeant en temps log-logarithmique mais avec très forte probabilité est ouverte.

Nous répondons affirmativement à cette question. Nous montrons aussi comment utiliser nos résultats pour élaborer des protocoles d'élection dans divers modèles de systèmes distribués.