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D’ici 3 à 5 ans, on pourra déjà montrer un avantage quantique sur certaines questions complexes

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Le calcul quantique permettra prochainement de résoudre certaines questions de manière bien plus performante qu’avec les ordinateurs traditionnels. Il pourra même être à la portée de tout entrepreneur au travers d’un service dans le Cloud. Explications sur les enjeux d’une révolution en devenir avec Olivier Hess, IBMQ Ambassador et Technical Leader chez IBM France, en charge des technologies quantiques.

En quoi le calcul quantique peut-il être utile aux entreprises ?

Olivier Hess – Aujourd’hui, dans le monde mathématique, on distingue deux types de problèmes en fonction de la difficulté à les résoudre et parvenir à une solution : les problèmes « linéaires », et les problèmes « NP » (Non Polynomial) dont la complexité algorithmique est exponentielle avec la taille d’un problème à traiter. C’est ce type de problèmes qui est éligible aux machines quantiques. On retrouve ces questions partout, mais plus spécifiquement dans trois domaines. Tous les sujets autour de la chimie, de la science des matériaux, par exemple pour la conception de nouvelles structures atomiques et moléculaires. Le sujet de « l’optimisation » pour adresser la complexité de questions sur l’analyse et la gestion des risques dans la banque et la logistique, sur l’optimisation des trajets dans l’aérien, dans la gestion des tournées dans le domaine de la logistique et du transport…Le troisième aspect, pour le moment un peu moins avancé que les deux premiers, tourne autour de l’intelligence artificielle (IA). On commence toutefois à réfléchir à l’utilisation du calcul quantique dans l’apprentissage supervisé (une branche du Machine learning, ndlr) où les algorithmes sont complexes et non linéaires.

 

Selon quel calendrier cela pourrait-il se concrétiser ?

O. H. – À moyen terme, d’ici trois à cinq ans, on pourra déjà montrer un « avantage quantique » sur un certain type de questions complexes et d’algorithmes. D’abord, parce que les machines quantiques seront plus performantes que les machines classiques. Et aussi parce que, pour certaines questions particulières, on arrivera à faire mûrir la brique quantique de base, en alliant le hardware et le développement d’algorithmes pour des codes quantiques. Si on arrive à traiter la donnée mille ou un million de fois plus vite qu’aujourd’hui, les entreprises pourront résoudre des questions pour lesquelles elles n’ont aujourd’hui aucune solution. On changera d’échelle ! Tout cela suppose aussi de trouver les bons cas d’usage qui permettront de faire progresser la connaissance et de développer un environnement logiciel adéquat. Sur tout ce qui est lié à l’utilisation du quantique dans l’intelligence artificielle, on est sans doute sur un calendrier plus long, à plus de cinq ans. On estime en effet que certains problèmes ne pourront pas être résolus tant que l’on n’aura pas atteint des puissances de 100 à 500 qubits (voir encore plus pour certains problèmes). À titre de comparaison, le « IBM Q System One », premier ordinateur quantique commercial qu’IBM a présenté au CES de Las Vegas en janvier dernier, dispose d’une puissance de 20 qubits. Le groupe va ouvrir une capacité de 50 qubits courant 2019. Quand on arrivera à des capacités supérieures à 100 qubits, les performances associées deviendront colossales.

 

Comment IBM travaille-t-il avec les entreprises pour leur permettre d’accéder à ces technologies longtemps confinées dans les laboratoires ?

O. H. – Accéder au quantique n’est pas uniquement une question de matériel. Il est essentiel de développer les algorithmes quantiques associés aux problèmes que l’on souhaite traiter. Le groupe met à disposition de ses clients différentes solutions de hardware et de software. Les entreprises peuvent se familiariser avec ces technologies mises à leur disposition gratuitement dans le Cloud. Mais un autre point très important est de développement d’algorithmes et d’applications quantiques. Si les entreprises le souhaitent, on peut les accompagner avec d’autres types de propositions. Quand un cas d’usage a été identifié, on peut par exemple initier un travail de codéveloppement avec l’entreprise : commencer à « penser le code quantique » puis l’implémenter sur une machine quantique qui est hébergée physiquement aux États-Unis, mais à laquelle on accède via un serveur quantique hébergé dans le cloud.

 

Quelles évolutions sont nécessaires pour devenir « quantum ready » ?

O. H. – La programmation des machines quantiques est compliquée et les méthodes utilisées sont très différentes de celles que l’on utilise communément dans le monde « non quantique ». D’où l’intérêt de développer des filières avec les universités et les écoles d’ingénieurs pour commencer à se doter de compétences aujourd’hui quasi inexistantes. Ces sujets assez récents nécessitent d’acquérir un bagage scientifique et une formation spécifique, mais comme on l’a fait avant sur d’autres technologies. Il n’y a pas encore en France d’école qui délivre de diplôme sur le quantique, alors que sur ces sujets extrêmement révolutionnaires on peut s’attendre à des impacts extrêmement importants dans les 15 ou 20 prochaines années ! IBM France s’est associé à l’université de Montpellier et la Région Occitanie autour du IBM Q Hub, qui permettra de fournir ces nouveaux enseignements et de créer une filière de formation en région.

 

Executive Technical Leader - IBM Q Ambassador

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