Cet article implémente le modèle de croyances transférables (TBM) sur des circuits quantiques, démontrant qu'il offre une alternative plus concise et plus efficace aux approches bayésiennes dans le cadre de l'informatique quantique. Le TBM, une interprétation sémantique de la théorie de Dempster-Shafer permettant le raisonnement et la prise de décision dans des environnements incertains et incomplets, offre une sémantique unique pour la gestion des témoignages incertains. Malgré la complexité informatique inhérente, nous proposons une nouvelle approche de transfert de croyances qui exploite les caractéristiques uniques de l'informatique quantique, offrant une nouvelle perspective sur la représentation de l'information fondamentale des modèles d'IA quantique. Cela suggère que les fonctions de croyance sont plus appropriées que les approches bayésiennes pour gérer l'incertitude dans les circuits quantiques.
