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L’ordinateur quantique : la technologie disruptive de la prochaine décennie – Forbes France

L’ordinateur quantique : la technologie disruptive de la prochaine décennie – Forbes France

En 2019, Sycamore, le processeur quantique de 53 qubits mis au point par Google, effectuait une opération particulièrement complexe 158 millions de fois plus rapidement que le plus puissant des ordinateurs conventionnels. Deux ans plus tard, la start-up QuEra annonçait la finalisation d’un processeur de 256 qubits. Un machine 5 fois plus rapide que le Sycamore de Google. La puissance des ordinateurs quantiques croît de façon exponentielle. Cette puissance de calcul pourrait bouleverser les places acquises par les grandes entreprises à l’horizon de 10 ans.  

 

La loi de Moore nous a convaincus que la puissance d’un ordinateur doublait tous les 18 mois.

Mais cette loi ne s’applique pas à l’ordinateur quantique. Suivant Harmut Neven[1], les processeurs quantiques verront leur puissance quadrupler tous les 18 mois. Bon nombre des problèmes de modélisation et d’optimisation qui ne trouvaient pas de solution avec des ordinateurs conventionnels pourront être résolus. L’ordinateur quantique soutiendra le développement de l’IA. Il conduira à des nouvelles formes de cryptage des données et révolutionnera nos approches de la cybersécurité.

Le secret de la puissance des ordinateurs quantiques

Les ordinateurs conventionnels sont fondés sur le traitement de chaine de variables binaires, les bits, prenant la valeur 0 ou 1, suivant la tension électrique parcourant des transistors. La vitesse d’exécution des calculs restent intiment liée à la longueur de ces chaines de variables qui sont passées au fil du temps de 8 bits à 16 bits, 32 bits et 64 bits.

Un ordinateur quantique utilise les propriétés de la mécanique quantique telles que la superposition et l’intrication[2] pour traiter les données. Des particules élémentaires de matière, comme les photons, remplacent les bits. Ces qubits ont la capacité à prendre simultanément la valeur 0 et 1 ainsi que toutes les valeurs intermédiaires entre ces deux bornes. La quantité d’information portée par un qubit est donc virtuellement supérieure à celle détenue dans un bit. Conformément à l’expérience de pensée imaginée par Shrödinger, un qubit superpose plusieurs états et contient donc une information qualitativement différente de celle d’un bit. La superposition quantique est importante, car elle permet à un groupe de qubits d’explorer différents chemins dans un calcul. Si la programmation est conforme aux attentes, les chemins menant à des réponses incorrectes sont annulés, laissant la ou les bonnes réponses en évidence.

De plus, la propriété d’intrication assure que des ensembles de qubits séparés ou distants interagissent simultanément, c’est-à-dire au-delà de la vitesse de la lumière. Du fait de la corrélation entre les qubits intriqués, la mesure de l’état d’un ensemble de qubits fournit aussi des informations sur l’état des autres ensembles qui lui sont intriqués. Cette propriété particulière modifie les règles traditionnelles de la complexité algorithmique et rend possible la résolution de problèmes qui ne pouvaient être résolus jusqu’à présent par des ordinateurs.  

Les propriétés de superposition et d’intrication utilisées par les ordinateurs quantiques garantissent des puissances de calcul inatteignables par des ordinateurs conventionnels. Les premiers autorisent également la représentation et le traitement d’informations qualitativement plus complexes, comme le langage. L’ordinateur quantique dépasse ainsi les limites intrinsèques des ordinateurs conventionnels.

Bien qu’un ordinateur quantique commercialement viable, tolérant aux pannes et entièrement corrigé des erreurs n’ait pas encore été construit, la puissance des ordinateurs quantiques augmente rapidement. Certains défis techniques importants subsistent. En particulier, le « bruit ou la précision » sont deux problèmes importants qui n’ont pas encore été résolus. Les phénomènes électroniques de bruit ainsi que l’interférence des qubits génèrent des erreurs de calcul 10 à 100 fois plus élevées que les ordinateurs classiques et il n’existe pas encore de correction d’erreurs. Par ailleurs, la taille et la consommation d’énergie des ordinateurs quantiques est aujourd’hui vertigineuse. La compréhension et l’acceptation de cette technologie par le plus grand nombre nécessitent que des efforts importants soient réalisés dans ces deux domaines.

D’ici 10 à 20 ans, les ordinateurs quantiques seront fiables et corrigeront automatiquement les erreurs. Ils disposeront de suffisamment de qubits et d’environnements matériels et logiciels sophistiqués pour exécuter des algorithmes ou des simulations impossibles à exécuter sur des ordinateurs classiques. C’est à ce niveau de transformation que des impacts véritablement disruptifs peuvent se produire.

Les 4 capacités fondamentales des ordinateurs quantiques

Les ordinateurs quantiques possèdent quatre capacités fondamentales qui les différencient des ordinateurs conventionnels.

Tout d’abord, les ordinateurs quantiques sont capables de modéliser des systèmes complexes et cette capacité leur a dès à présent ouverts les portes des grandes entreprises du secteur de la chimie et de la pharmacie. La conception de nouveau matériaux pourrait également naître de l’exploitation de la capacité de modélisation des ordinateurs quantiques. La simulation quantique permettra aux scientifiques de modéliser des molécules complexes. Elle pourra simuler la réaction d’un médicament à l’intérieur du corps humain. Elle conduira à effectuer des tests avancés sur des produits chimiques sans risque de dommage ou de gaspillage. Les ordinateurs quantiques réduiront le champ des options, en traitant de grands ensembles de données permettant aux techniciens de tester les substances identifiées comme les plus probables par l’ordinateur.

Ensuite, les ordinateurs quantiques présentent des aptitudes particulières pour les exercices d’optimisation. Celles-ci ont déjà attirées l’attention des institutions financières qui utilisent des solutions quantiques dans leurs recherches d’optimisation de portefeuilles. Les fournisseurs d’énergies exploitent également cette technologie pour optimiser leurs productions et acheminer celles-ci vers les utilisateurs. Par ailleurs les problèmes de pricing, d’organisation des flux logistiques ou de gestion de clientèles pourront bientôt trouver des solutions nouvelles grâce à l’ordinateur quantique.

Par ailleurs, le développement et les progrès de l’intelligence artificielle associés au machine learning exigent un accroissement de la puissance de calcul des ordinateurs. Intelligence artificielle et machine learning nécessitent également le traitement d’informations qualitativement complexes et difficilement codifiables comme une suite de 0 et 1.  L’une et l’autre apparaissent donc intrinsèquement liées à la technologie quantique. A titre d’exemple, le développement des véhicules autonomes nécessite que l’intelligence artificielle qu’ils utilisent soit testée sur un nombre incroyable de situations et ces tests sont inenvisageables sans le recours à l’informatique quantique.

Enfin, à l’horizon 2030, les ordinateurs quantiques seront assez puissants pour factoriser les nombres premiers qui sous-tendent les systèmes actuels de sécurité des données.  A cette échéance, les entreprises devront repenser complètement les systèmes de cryptographie assurant la cybersécurité de leurs données.

2030, c’est demain !

L’informatique quantique suscite beaucoup d’attentes. Nous avons ici tenté de mettre en lumière ses domaines d’excellence mais également le chemin restant à parcourir pour disposer d’une technologie quantique fiable. Les rapports d’experts s’accordent pour estimer à une décennie le temps nécessaire pour que l’informatique quantique s’impose dans un grand nombre d’industries.

2030 est un horizon managérial éloigné. L’énoncé de cette échéance pourrait pousser beaucoup de décideurs à un attentisme déguisé en prudence. Toutefois, il est possible qu’à cette échéance le caractère profondément disruptif de la technologie quantique bouleverse rapidement la structure concurrentielle des marchés d’un nombre important de secteurs d’activité.

Dès à présent, nous conseillons aux décideurs de se tenir prêts et de définir un plan assurant la transition de l’entreprise vers l’informatique quantique.

Voici quelques pistes :

Tout d’abord, il convient de réaliser un état des lieux des processus internes. Il faut également verbaliser les besoins propres à l’entreprise en vue d’augmenter la valeur servie aux clients.

Également, il nous semble important de considérer les domaines dans lesquels l’informatique quantique pourrait soutenir, améliorer ou créer des opportunités commerciales. L’organisation d’une veille informationnelle des entreprises ayant débuté cette transition peut être un moyen simple d’évaluer les intérêts et les limites de l’implémentation de l’informatique quantique dans l’entreprise.  

Ensuite, un état des compétences présentes dans l’entreprise et susceptibles d’accompagner cette transition nous semble primordiale. Des partenariats avec des start-up spécialisées dans les technologies quantiques ou d’autres entreprises peut également aider à trouver le bon rythme de cette transition.

Par ailleurs, le sourcing de compétences pouvant intégrer rapidement l’entreprise mérite une attention soutenue. En 2022, encore trop peu d’institutions françaises forment des spécialistes en technologie quantique de niveau master. La situation n’est guère meilleure chez nos voisins même si 4 institutions anglaises ou espagnoles et 3 universités allemandes délivrent des diplômes équivalents dans ce domaine. D’ici quelques années, le recrutement de spécialistes en technologie quantique s’avérera très difficile. Pour cette raison, nous insistons une nouvelle fois sur la formation et l’accompagnement des compétences déjà présentes dans l’entreprises ainsi que sur la multiplication des partenariats externes et la mutualisation de ressources.

Enfin, nous conseillons aux entreprises de tester dès à présent les intérêts des capacités quantiques au travers de la planification de projets pilotes permettant d’évaluer les succès, les échecs mais surtout les progrès de cette technologie.

[1] Hartmut Neven : Scientifique travaillant dans les domaines de l’informatique quantique, de la vision par ordinateur, de la robotique et des neurosciences computationnelles.

[2] L’intrication est un phénomène quantique dans lequel deux particules au moins partagent les mêmes propriétés.

Tribune rédigée par : Eric Braune, Professeur associé – INSEEC Bachelor et Pascal Montagnon, Directeur de la Chaire de Recherche Digital, Data Science et Intelligence Artificielle (OMNES EDUCATION )

<<< A lire également : Le Calculateur Quantique Le Plus Puissant Créé Par Honeywell >>>

Baidu dévoile son premier ordinateur quantique – Usine Digitale

Baidu dévoile son premier ordinateur quantique – Usine Digitale

Baidu a annoncé le 25 août, à l’occasion de la conférence Quantum Create à Pékin, le lancement de son premier ordinateur quantique supraconducteur, baptisé “Qian Shi”. Le géant chinois a l’intention de le mettre à disposition de clients souhaitant avoir accès à des capacités quantiques, rejoignant ainsi les acteurs du quantique “as a service“, tels que AWS et IBM. Baidu affirme avoir également développé un processeur quantique de 36 qubits.

Le “Google chinois” a développé une plateforme intégrée d’informatique quantique : une solution combinant hardware, logiciel et applicatifs donnant accès à l’ordinateur quantique de Baidu ainsi qu’à l’infrastructure d’autres fournisseurs, dont celle de l’Académie des Sciences chinoise, par le biais d’applications mobiles, sur PC ou via le cloud. La puissance de Qian Shi, qui est installé au laboratoire d’informatique quantique de Baidu à Pékin, est de 10 qubits.

devenir “un leader mondial de la recherche”

Baidu évoque, parmi les applications possibles de sa technologie, le développement d’algorithmes destinés à concevoir de nouveaux matériaux pour les batteries lithium, et la recherche en biologie.

Grâce à sa solution, Baidu Research déclare que “les utilisateurs auront la possibilité de créer des algorithmes quantiques et d’utiliser des capacités informatiques quantiques sans avoir à développer leur propre hardware quantique, leurs systèmes de contrôle et leurs langages de programmation”.

L’Institut d’informatique quantique de Baidu Research travaille depuis 4 ans sur la recherche quantique. Il ambitionne de devenir “un leader mondial de la recherche en intelligence artificielle quantique”.

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Baidu présente Qian Shi, son premier ordinateur quantique – GinjFo

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Baidu connu pour son moteur de recherche dévoile son premier ordinateur quantique supraconducteur. Il s’agit d’une solution clé en main qui intègre matériel, logiciels et applications. En parallèle une solution d’intégration matérielle-logicielle toute plate-forme a été présentée. Elle donne accès à diverses puces quantiques via une application mobile, un PC et un cloud.

L’annonce a eu lieu à l’occasion de l’évènement Quantum Create 2022, une conférence de développeurs quantiques qui s’est tenue à Pékin. Pour beaucoup l’informatique quantique est la prochaine grande étape. Elle se base sur une technologie exploitant les lois de la mécanique quantique afin de résoudre des problèmes hors de portée des ordinateurs classiques. Si la puissance de calcul est prometteuse, cette nouvelle approche est censée apporter d’importantes transformations dans des domaines comme l’IA (intelligence artificielle), la biologie computationnelle, la simulation des matériaux et la technologie financière.

Le premier ordinateur quantique de Baidu se nomme “Qian shi ». Sa mécanique s’appuie sur un processeur d’une puissance de 10 bits quantiques (qubits). Naturellement il ne s’agit que d’une étape car la conception d’un second processeur de 36 qubits est déjà terminée.

Buida explique

“Alors que l’informatique quantique continue de connaître des progrès remarquables, un grand nombre d’entreprises explorent comment l’informatique quantique contribuera à leurs activités réelles. Cela a conduit au développement de « Liang Xi », la première solution d’intégration matérielle-logicielle quantique multiplateforme au monde qui offre des services quantiques polyvalents grâce à un déploiement privé, des services cloud et un accès matériel.”

Liang Xi est capable de se connecter à Qian Shi mais aussi à d’autres ordinateurs quantiques tiers. Les utilisateurs peuvent du coup profiter de ces ressources de calcul quantique via une application mobile, un PC et un cloud.

A noter que sur la scène internationale, Baidu n’est pas l’unique acteur actif dans ce domaine. IBM s’est positionné avec l’objectif proposer à la vente en 2025 un ordinateur quantique d’une puissance de 4 000 qubits…

Un ordinateur quantique utilisant des atomes géants pourrait imiter le cerveau humain – Trust My Science

Un ordinateur quantique utilisant des atomes géants pourrait imiter le cerveau humain – Trust My Science

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Grâce aux propriétés quantiques de la matière, notamment la superposition et l’intrication, les ordinateurs quantiques promettent d’offrir des capacités de calcul inégalées, qui permettront de relever des défis majeurs dans plusieurs domaines de recherche fondamentale. Mais ces ordinateurs sont encore très sensibles aux perturbations extérieures et demeurent pour le moment de type NISQ (pour Noisy Intermediate Scale Quantum) — autrement dit, ils sont imparfaits. En s’inspirant du cerveau humain, des chercheurs ont peut-être trouvé le moyen de contourner ces limites.

En 2018, le physicien américain John Preskill expliquait dans la revue Quantum que nous sommes entrés dans l’ère du NISQ — qui signifie littéralement « quantique d’échelle intermédiaire bruité », un acronyme désignant des ordinateurs de quelques qubits (50 à 100) « imparfaits », qui intègrent nécessairement des erreurs, mais qui peuvent néanmoins réaliser certaines tâches inaccessibles aux ordinateurs classiques. « Le bruit dans les portes quantiques limitera la taille des circuits quantiques qui peuvent être exécutés de manière fiable », souligne-t-il dans son article.

Cette limitation empêche les machines quantiques d’être exploitées efficacement pour l’apprentissage machine quantique. La recherche s’emploie donc à développer des portes quantiques toujours plus précises et plus résistantes aux perturbations. Récemment, des modèles d’apprentissage machine quantique inspirés de la dynamique du cerveau (qui est tolérante au bruit) sont apparus comme un moyen de contourner les limitations matérielles des dispositifs NISQ. Dans ce contexte, une équipe de l’Université d’Harvard, montre qu’un ordinateur quantique construit à partir d’atomes géants pourrait en théorie imiter certaines fonctions cérébrales.

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Un réseau neuronal quantique à base d’atomes

Les « atomes géants » dont il est question sont des atomes dits de Rydberg — des atomes à l’état excité, ici des atomes de rubidium, dont le nombre quantique principal (n) est très élevé ; leurs énormes orbitales électroniques impliquent des interactions dipôle-dipôle importantes, permettant une intrication. Ces atomes sont surdimensionnés du fait que certains de leurs électrons gravitent très loin du noyau ; ils sont très sensibles à la lumière et peuvent être contrôlés par des lasers. Ils sont fréquemment utilisés dans des expériences de décohérence quantique — une théorie qui tente de relier les règles de la physique quantique à celles de la physique classique.

À partir de simulations informatiques, Rodrigo Araiza Bravo et ses collègues de l’Université d’Harvard ont montré qu’il était possible de construire un nouveau type d’ordinateur quantique à partir de ces atomes. En particulier, ils ont découvert qu’il était possible de manipuler (à l’aide de lasers) six atomes de Rydberg de manière à former un véritable réseau neuronal récurrent (RNN) — un modèle bien connu des circuits neuronaux du cerveau humain. Dans leur modèle théorique, les états quantiques de l’électron situé sur la couche la plus externe de chaque atome de rubidium correspondent aux états d’un neurone du cerveau — qui peut être actif ou inactif (excitateur ou inhibiteur).

« Notre RNN quantique (qRNN) utilise la dynamique hamiltonienne naturelle d’un ensemble de particules de spin-1/2 en interaction comme moyen de calcul », expliquent les chercheurs dans leur article de prépublication. Dans un tel système quantique, les réseaux de neurones sont plus complexes que dans les ordinateurs classiques, ils peuvent donc en théorie être capables d’accomplir des tâches encore plus compliquées, et en moins de temps.

Des tâches de mémorisation et de prise de décision

Bravo et son équipe ont démontré en particulier que leur RNN quantique serait capable de reproduire l’apprentissage de plusieurs tâches cognitives telles que le multitâche, la prise de décision, et la mémoire à long terme. Pour parvenir à cette conclusion, ils ont simulé le bombardement des atomes de rubidium par deux impulsions laser différentes, puis ont entraîné leur réseau neuronal de manière à ce qu’il choisisse l’impulsion la plus intense — pour développer sa capacité à prendre des décisions.

Pour la tâche de mémoire, l’équipe a répété la même simulation, mais un délai d’un dixième de microseconde séparait les deux impulsions laser. En d’autres termes, le qRNN devait apprendre à se remémorer la première impulsion dès lors qu’il recevait la seconde. Les chercheurs soulignent que dans les RNN classiques, les tâches telles que la prise de décision et la mémoire de travail nécessitent une connectivité entre tous les neurones. Étant donné que la connectivité est ici limitée par des contraintes physiques, ils ont choisi une architecture spécifique pour éviter que les neurones ne soient isolés les uns des autres.

Notre cerveau est sans doute la « machine » la plus efficace en matière de traitement d’informations et de consommation d’énergie. Parvenir à émuler une partie de ses capacités via un système quantique représenterait une véritable avancée. Bravo et ses collaborateurs travaillent d’ores et déjà au développement de cet ordinateur — qui demeure pour l’instant au stade théorique — et envisage même d’en construire un avec encore plus d’atomes.

Source : R. Bravo et al., arXiv