Cet article aborde l'interface entre processeurs quantiques et classiques, qui joue un rôle crucial dans les algorithmes hybrides quantiques-classiques. Plus précisément, nous comparons et analysons la méthode de l'« ombre classique », qui extrait efficacement les informations classiques essentielles d'un état quantique, avec la méthode du « métrage quantique », qui est une mesure quantique directe, afin d'identifier quantitativement les limites d'efficacité de chaque méthode. Pour les observables exprimés sous forme de combinaisons linéaires de matrices polynomiales, la méthode de l'ombre classique excelle lorsque le nombre d'observables est élevé et les poids polynomiaux faibles. Pour les observables sous forme de grandes matrices hermitiennes creuses, la méthode de l'ombre classique est avantageuse lorsque le nombre d'observables, la parcimonie de la matrice et le nombre de qubits se situent dans des plages spécifiques. Des paramètres clés tels que le nombre de qubits ($n$), le nombre d'observables ($M$), la parcimonie ($k$), les poids poly ($w$), l'exigence de précision ($\epsilon$) et la tolérance aux pannes ($\delta$) influencent ce comportement. De plus, nous comparons la consommation de ressources des deux méthodes sur différents types d'ordinateurs quantiques et identifions le seuil de rentabilité auquel la méthode de l'ombre classique est plus efficace, qui varie selon le matériel. En conclusion, cet article présente une nouvelle méthode de conception quantitative d'une stratégie optimale de tomographie hybride quantique-classique, fournissant des informations pratiques pour sélectionner la méthode de mesure quantique la plus appropriée pour des applications concrètes.
