Qu'est-ce que l'informatique quantique ?

Le domaine de l’informatique quantique regroupe un large éventail de disciplines, notamment le matériel et les algorithmes quantiques. Bien qu’elle soit encore en cours de développement, la technologie quantique sera bientôt capable de résoudre des problèmes complexes que les supercalculateurs traditionnels ne peuvent pas résoudre, ou pas assez rapidement.

En tirant parti de la physique quantique, les ordinateurs quantiques à grande échelle pourraient s’attaquer à certains problèmes bien plus vite que les machines classiques modernes. Là où un ordinateur classique aurait besoin de milliers d’années, un ordinateur quantique pourrait trouver une solution en quelques minutes ou quelques heures.

La mécanique quantique, qui étudie la physique aux échelles les plus petites, met en lumière des principes naturels fondamentaux et surprenants. Les ordinateurs quantiques exploitent précisément ces phénomènes pour accéder à des méthodes mathématiques de résolution de problèmes impossibles à mettre en œuvre avec le seul calcul classique.

En pratique, les ordinateurs quantiques devraient être largement utiles dans deux grands domaines : la modélisation du comportement des systèmes physiques et l’identification de modèles et de structures dans les données.

La mécanique quantique est un peu comme le système d’exploitation de l’univers. Un ordinateur qui repose sur ses principes pour traiter l’information présente certains avantages pour la modélisation des systèmes physiques. C’est pourquoi le calcul quantique suscite un intérêt particulier dans les domaines de la chimie et de la science des matériaux. Par exemple, les ordinateurs quantiques pourraient aider les chercheurs à identifier plus rapidement et plus efficacement des molécules utiles, tant pour des applications pharmaceutiques que pour des usages en ingénierie.

Les ordinateurs quantiques peuvent aussi traiter des données en utilisant des techniques mathématiques inaccessibles aux ordinateurs classiques. Ils peuvent ainsi structurer les données et révéler des modèles que les algorithmes classiques seuls risqueraient de manquer. En pratique, cela peut s’avérer utile pour des applications allant de la biologie (par exemple, le repliement des protéines) à la finance.

Aujourd’hui, une grande partie de la recherche en calcul quantique consiste à identifier des algorithmes et des applications dans ces grands domaines d’utilisation, en parallèle du developpement de la technologie elle-même.

Alors que des institutions de premier plan comme IBM, Amazon, Microsoft et Google, ainsi que des start-ups comme Rigetti et Ionq, continuent d’investir massivement dans cette technologie prometteuse, on estime que le calcul quantique deviendra une industrie de 1,3 billion de dollars d’ici 2035.

Lorsque l’on parle d’ordinateurs quantiques, il est essentiel de comprendre qu’à très petite échelle, l’univers se comporte d’une manière très différente de ce à quoi nous sommes habitués au quotidien. Comparés à ce que nous avons appris en physique à l’école, les comportements des objets quantiques paraissent souvent étranges et contre-intuitifs.

Décrire le comportement des particules quantiques représente un défi unique. La plupart des paradigmes fondés sur le bon sens pour le monde naturel manquent de vocabulaire pour communiquer les comportements surprenants des particules quantiques. 

La mécanique quantique révèle pourtant la manière dont l’univers fonctionne réellement. Les ordinateurs quantiques exploitent ces principes en remplaçant les circuits binaires traditionnels par des particules quantiques appelées qubits. Ces particules se comportent différemment des bits, et présentent des propriétés uniques qui ne peuvent être décrites qu’au moyen de la mécanique quantique.

Pour comprendre l’informatique quantique, il faut donc connaître quatre principes fondamentaux de la mécanique quantique :

• Superposition
• Intrication
• Décohérence
• Interférence

Un qubit n’est pas très utile en soi. Mais il peut placer l’information quantique qu’il contient dans un état de superposition, qui représente une combinaison de toutes les configurations possibles du qubit. Les groupes de qubits en superposition peuvent créer des espaces de calcul complexes et multidimensionnels. Les problèmes complexes peuvent être représentés d’une nouvelle manière dans ces espaces.

Lorsqu’un système quantique est mesuré, son état passe d’une superposition de possibilités à un état binaire, qui peut être enregistré comme un code binaire sous la forme d’un zéro ou d’un un.

L’intrication est la capacité d’un qubit à corréler son état avec d’autres qubits. Les systèmes intriqués sont si intrinsèquement liés que lorsque les processeurs quantiques mesurent un seul qubit intriqué, ils peuvent immédiatement déterminer des informations sur d’autres qubits du système intriqué.

Les interférences sont le moteur de l’informatique quantique. Un environnement de qubits placés dans un état de superposition collective structure l’information d’une manière qui ressemble à des vagues, avec des amplitudes associées à chaque résultat.

Ces amplitudes deviennent les probabilités des résultats d’une mesure du système. Ces vagues peuvent se renforcer mutuellement lorsque plusieurs d’entre elles atteignent un résultat particulier, ou s’annuler mutuellement lorsque les pics et les creux interagissent. L’amplification d’une probabilité ou l’annulation d’autres sont deux formes d’interférence.

La décohérence est le processus par lequel un système à l’état quantique s’effondre pour passer à un état non quantique. Elle peut être déclenchée intentionnellement en mesurant un système quantique ou par d’autres facteurs environnementaux (parfois ces facteurs le déclenchent involontairement). De manière générale, l’informatique quantique exige d’éviter et de minimiser la décohérence.

Pour mieux comprendre le calcul quantique, il faut garder à l’esprit deux idées surprenantes mais vraies. Tout d’abord, les objets qui peuvent être mesurés comme ayant des états définis (les qubits en superposition avec leurs amplitudes de probabilité) se comportent de manière aléatoire. La seconde est que des objets éloignés – en l’occurrence, des qubits intriqués – peuvent se comporter de manière fortement corrélée, bien que leur comportement individuel reste aléatoire.

Un calcul sur un ordinateur quantique repose sur la préparation d’une superposition d’états de calcul. Un circuit quantique, défini par l’utilisateur, applique des opérations pour intriquer les qubits et générer des schémas d’interférence, conformément à un algorithme quantique. De nombreux résultats possibles sont annulés par les interférences, tandis que d’autres sont amplifiés. Les résultats amplifiés sont les solutions du calcul.

La principale différence entre les ordinateurs classiques et quantiques est que ces derniers utilisent des qubits au lieu de bits. Bien que l’informatique quantique utilise du code binaire, les qubits traitent les informations différemment des ordinateurs classiques. Mais que sont les qubits et d’où viennent-ils ?

Alors que les ordinateurs classiques utilisent des bits (zéros et uns) pour stocker et traiter les données, les ordinateurs quantiques exploitent des bits quantiques (qubits) en superposition.

Un qubit peut se comporter comme un bit et stocker un zéro ou un un, mais il peut aussi s’agir d’une combinaison pondérée des deux en même temps. Lorsque les qubits sont combinés, la complexité de leurs superpositions croît de façon exponentielle : deux qubits peuvent être dans une superposition des quatre chaînes de 2 bits possibles, trois qubits dans une superposition des huit chaînes de 3 bits possibles, et ainsi de suite. Avec 100 qubits, l’éventail des possibilités devient astronomique.

Les algorithmes quantiques manipulent ainsi l’information d’une manière inaccessible aux ordinateurs classiques, permettant des accélérations spectaculaires pour certains problèmes – en particulier lorsque ordinateurs quantiques et supercalculateurs classiques à haute performance travaillent de concert.

Généralement, les qubits sont créés en manipulant et en mesurant des systèmes qui présentent un comportement quantique, tels que des circuits supraconducteurs, des photons, des électrons, des ions piégés ou des atomes.

Il existe aujourd’hui de nombreuses façons de fabriquer des qubits, certaines étant mieux adaptées à des tâches spécifiques.



Voici quelques-uns des types de qubits les plus courants :

• Qubits supraconducteurs : fabriqués à partir de matériaux supraconducteurs fonctionnant à des températures extrêmement basses, ces qubits sont privilégiés pour leur rapidité d’exécution des calculs et leur contrôle précis. 

• Qubits à ions piégés : les particules ioniques piégées peuvent également être utilisées comme qubits. Ils se distinguent par leurs temps de cohérence prolongés et la fiabilité de leurs mesures, mais restent beaucoup plus lents que les qubits supraconducteurs.

• Points (boîte) quantiques : ce sont de petits semi-conducteurs qui capturent un seul électron et l’utilisent comme qubit, offrant un potentiel prometteur d’évolutivité et de compatibilité avec la technologie de semi-conducteurs existante.

• Photons : les photons sont des particules de lumière. Ils peuvent être utilisés pour fabriquer des qubits et envoyer des informations quantiques sur de longues distances via des câbles à fibres optiques. Ils sont utilisés dans la communication quantique et la cryptographie quantique.

Les ordinateurs qui utilisent des qubits présentent certains avantages par rapport à ceux qui reposent sur des bits classiques. Étant donné que les qubits peuvent être en superposition et produire des interférences, un ordinateur quantique les utilisant aborde les problèmes d’une manière différente des ordinateurs classiques.

Pour comprendre comment les ordinateurs quantiques utilisent les qubits pour résoudre des problèmes complexes, imaginez que vous vous trouvez au centre d’un labyrinthe ardu.

Pour en sortir, une approche informatique classique serait de résoudre le problème par « force brute », c’est-à-dire tester systématiquement toutes les combinaisons de chemins pour trouver la sortie. Ce type d’ordinateur utiliserait des bits pour explorer de nouveaux chemins et se souvenir des voies sans issue.

Un ordinateur quantique, lui, pourrait identifier le bon chemin sans avoir besoin de tester toutes les mauvaises options, comme s’il disposait d’une vue aérienne du labyrinthe. Cependant, les qubits ne « testent pas plusieurs chemins » à la fois. Les ordinateurs quantiques mesurent plutôt les amplitudes de probabilité des qubits pour déterminer un résultat.

Ces amplitudes fonctionnent comme des ondes, se chevauchant et interférant les unes avec les autres. Lorsque des ondes asynchrones se chevauchent, cela élimine les solutions possibles à des problèmes complexes, et l’onde ou les ondes cohérentes réalisées présentent la solution correcte. 

Un processeur IBM quantique est une tranche de silicium à peine plus grande que les circuits intégrés que l’on trouve dans un ordinateur portable. Cependant, les systèmes matériels quantiques modernes, utilisés pour maintenir les instruments à une température ultra-froide, ainsi que les composants électroniques placés à température ambiante pour contrôler le système et traiter les données quantiques, ont la taille d’une voiture moyenne.

Si l’encombrement d’un système matériel quantique complet rend la plupart des ordinateurs quantiques tout sauf portables, les chercheurs et les informaticiens peuvent toujours accéder à des capacités d’informatique quantique hors site grâce au cloud computing. Les principaux composants matériels d’un ordinateur quantique sont les suivants.

Composées de qubits disposés dans diverses configurations pour permettre la communication, les puces quantum, également appelées plan de données quantum, agissent comme le cerveau de l’ordinateur quantum.

Composant central d’un ordinateur quantique, le processeur quantique contient les qubits physiques du système et les structures nécessaires pour les maintenir en place. Les unités de traitement quantique (QPU) comprennent la puce quantique, l’électronique de contrôle et le matériel de calcul classique nécessaire pour les entrées et les sorties.

Votre ordinateur de bureau utilise probablement un ventilateur pour refroidir suffisamment son système pour qu’il fonctionne.

Les processeurs quantiques doivent être très froids, environ un centième de degré au-dessus du zéro absolu, pour minimiser le bruit et éviter la décohérence afin de conserver leur état quantique. Cette température très basse est atteinte grâce à des superfluides surrefroidis. À ces températures, certains matériaux présentent un effet quantique important : les électrons les traversent sans résistance. Cet effet les rend supraconducteurs.

Lorsque les matériaux deviennent supraconducteurs, leurs électrons se correspondent, formant des paires de Cooper. Ces paires peuvent transporter une charge à travers des barrières, ou des isolants, via un processus connu sous le nom de tunnel quantum. Deux superconducteurs placés de chaque côté d’un isolant forment une jonction Josephson, un élément clé du matériel informatique quantique.

Les ordinateurs quantum utilisent des circuits avec des condensateurs et des jonctions Josephson comme qubits supraconducteurs. En envoyant des photons à micro-ondes sur ces qubits, nous pouvons contrôler leur comportement et les amener à conserver, modifier et lire des unités individuelles d'informations quantiques.

La recherche se poursuit pour améliorer les composants matériels quantiques, mais ce n’est que la partie émergée de l’iceberg. L’essentiel de la découverte de l’avantage quantique par les utilisateurs sera une pile logicielle quantique hautement performante et stable pour permettre la prochaine génération d’algorithmes quantiques.

En 2024, IBM a présenté la première version stable du kit de développement logiciel (SDK) open source Qiskit, Qiskit SDK 1.x. Avec plus de 600 000 utilisateurs inscrits et 700 universités mondiales qui l’utilisent pour développer des cours d’informatique quantique, Qiskit est devenu la pile logicielle préférée pour l’informatique quantique.

Mais Qiskit est bien plus que le logiciel de développement quantum le plus populaire au monde pour développer des circuits quantum. Nous redéfinissons Qiskit pour représenter le logiciel de pile complète pour le quantum chez IBM, en ajoutant au SDK Qiskit des logiciels et des services intermédiaires pour écrire, optimiser et exécuter des programmes sur les systèmes IBM Quantum, y compris de nouveaux outils d'aide au codage de l'IA générative.

L’informatique quantique repose sur les principes de la mécanique quantique, qui décrivent comment les particules à très petite échelle se comportent différemment des objets macroscopiques. Mais comme la mécanique quantique fournit les lois fondamentales de l’univers, à une échelle infinitésimale chaque système est un système quantique.

Pour cette raison, nous pouvons dire que même si les ordinateurs conventionnels sont également construits sur des systèmes quantiques, ils ne parviennent pas à tirer pleinement parti des propriétés quantiques lors de leurs calculs. Les ordinateurs quantiques, eux, devraient exploiter ces propriétés bien plus efficacement, afin de réaliser des calculs hors de portée même des supercalculateurs les plus puissants.

Des anciens calculateurs à cartes perforées aux supercalculateurs modernes, les ordinateurs traditionnels (ou classiques) fonctionnent essentiellement de la même manière. Ces machines effectuent généralement des calculs séquentiellement, en stockant les données à l’aide de bits d’information binaires. Chaque bit représente un 0 ou un 1.

Lorsqu’ils sont combinés en code binaire et manipulés à l’aide d’opérations logiques, nous pouvons utiliser ces ordinateurs pour tout créer, des systèmes d’exploitation simples aux calculs les plus avancés réalisés par des supercalculateurs.

Comme les ordinateurs classiques, les ordinateurs quantiques sont des machines conçues pour résoudre des problèmes. Mais au lieu de bits, ils utilisent des qubits. Ceux-ci traitent les données comme les bits traditionnels, mais en exploitant les phénomènes quantiques, ils accèdent à des méthodes mathématiques plus complexes qui ouvrent la voie à un autre type de calcul. Cela est rendu possible par des concepts de mécanique quantique tels que la superposition et l’interférence, déjà abordés plus haut.

• Utilisée par des ordinateurs et appareils courants et polyvalents.
• Traite les informations sous forme de bits avec un nombre fini d’états possibles, 0 ou 1.

• Utilisée par du matériel quantique spécialisé et basé sur la mécanique quantique.
• Traite les informations en qubits comme 0, 1 ou une superposition de 0 et 1.
• Traite les données en utilisant la logique quantique et l’interférence pour résoudre les problèmes.

Les processeurs quantiques ne résolvent pas les équations mathématiques de la même manière que les ordinateurs classiques. Contrairement à ces derniers, qui doivent calculer chaque étape d’un processus complexe, les circuits quantiques constitués de qubits logiques peuvent traiter des problèmes difficiles de façon plus efficace.

Alors que les ordinateurs classiques fournissent généralement une réponse unique, les machines quantiques probabilistes produisent souvent une gamme de résultats possibles. Cette approche peut donner l’impression que l’informatique quantique est moins précise. Pourtant, pour les problèmes extrêmement complexes que les ordinateurs quantiques devraient bientôt être capables de résoudre, cette méthode pourrait faire gagner l’équivalent de centaines de milliers d’années de calcul classique.

En pratique, les ordinateurs quantiques et les ordinateurs classiques travaillent ensemble dans des workflows hybrides pour résoudre des problèmes. Les méthodes les plus efficaces consistent à confier aux ordinateurs quantiques les parties du calcul qui leur sont les mieux adaptées, et aux ordinateurs classiques celles qu’ils gèrent le plus efficacement.

Des ordinateurs quantiques pleinement opérationnels, associés à des supercalculateurs classiques à haute performance, seraient de loin supérieurs aux ordinateurs classiques seuls pour certains types de problèmes, comme la factorisation des entiers. Mais l’informatique quantique n’est pas adapté à tous les problèmes, ni même à la plupart.

Pour la majorité des tâches, les ordinateurs classiques devraient rester la meilleure solution. En revanche, lorsque scientifiques et ingénieurs sont confrontés à des problèmes particulièrement complexes, l’informatique quantique prend tout son sens. Pour ce type de calculs, même les supercalculateurs classiques les plus puissants paraissent insignifiants en comparaison. Cela tient au fait qu’ils sont toujours des machines fondées sur le code binaire, reposant sur une technologie conçue au XXᵉ siècle.

Les problèmes complexes sont des problèmes comportant de nombreuses variables qui interagissent avec complexité. Par exemple, modéliser le comportement des atomes dans une molécule est un problème complexe en raison des multiples interactions entre électrons. Identifier de nouvelles lois physiques dans un supercollisionneur en est un autre. Il existe des problèmes complexes que nous ne savons pas résoudre avec des ordinateurs classiques, quelle que soit l’échelle.

Un ordinateur classique peut être idéal pour des tâches difficiles comme trier une grande base de données de molécules. Mais il peine à résoudre des problèmes plus complexes, comme la simulation du comportement de ces molécules.

Aujourd’hui, si les scientifiques veulent savoir comment se comporte une molécule, ils doivent la synthétiser puis l’étudier en conditions réelles. S’ils veulent connaître l’impact d’une légère modification sur son comportement, ils doivent généralement synthétiser la nouvelle version et recommencer leur expérience. Il s’agit d’un processus coûteux et long qui entrave les progrès dans des domaines aussi divers que la médecine et la conception de semi-conducteurs.

Un supercalculateur classique pourrait essayer de simuler le comportement moléculaire par force brute, en utilisant ses nombreux processeurs pour explorer toutes les façons possibles dont chaque partie de la molécule pourrait se comporter. Mais dès lors qu’il sort de la catégorie des molécules les plus simples et les plus explicites, le supercalculateur piétine. Aucun ordinateur classique n’est capable de traiter toutes les permutations possibles du comportement moléculaire avec les méthodes actuelles.

Les algorithmes quantiques, eux, adoptent une nouvelle approche : ils créent des espaces de calcul multidimensionnels dans lesquels exécuter des algorithmes se comportant de manière analogue aux molécules elles-mêmes. Cela s’avère être un moyen beaucoup plus efficace de résoudre des problèmes complexes tels que les simulations chimiques.

On peut l’imaginer ainsi : les ordinateurs classiques doivent calculer pour déterminer le comportement d’une molécule. Un ordinateur quantique, lui, n’a pas besoin de ces calculs : il peut imiter directement le système moléculaire.

En outre, les algorithmes quantiques traitent les données d’une manière qui échappe aux ordinateurs classiques, offrant une nouvelle structure et de nouvelles connaissances.

Théorisée pour la première fois au début des années 1980, ce n’est qu’en 1994 que le mathématicien Peter Shor a publié l’une des premières applications concrètes pour une machine quantique. L’algorithme de Shor pour la factorisation des nombres entiers a démontré comment un ordinateur quantique pouvait potentiellement briser les systèmes de cryptographie les plus avancés de l’époque, dont certains sont encore utilisés aujourd’hui. Les découvertes de Shor ont démontré une application viable pour les systèmes quantiques, avec des implications spectaculaires non seulement pour la cybersécurité, mais aussi pour de nombreux autres domaines.

Des sociétés d’ingénierie, des institutions financières, des compagnies maritimes internationales, entre autres, étudient des cas d’utilisation où les ordinateurs quantiques pourraient résoudre des problèmes majeurs dans leur domaine. Une multitude d’avantages découlant de la recherche et du développement quantique se profilent à l’horizon. À mesure que le matériel quantique montera en puissance et que les algorithmes progresseront, nous pourrons bientôt trouver de nouvelles solutions à des problèmes majeurs comme la simulation moléculaire, la gestion des infrastructures énergétiques ou encore la modélisation des marchés financiers.

Les ordinateurs quantiques sont particulièrement performants pour résoudre certains problèmes complexes comportant de nombreuses variables. Du développement de nouveaux médicaments aux avancées dans la conception de semi-conducteurs, en passant par les grands défis énergétiques, le calcul quantique pourrait détenir la clé de percées déterminantes dans plusieurs secteurs stratégiques.

Bien qu’elle ne soit plus simplement théorique, l’informatique quantique est encore en cours de développement. Alors que les scientifiques du monde entier s’efforcent de découvrir de nouvelles techniques pour améliorer la vitesse, la puissance et l’efficacité des machines quantum, la technologie approche d’un tournant. Nous comprenons l’évolution de l’informatique quantique utile à l’aide des concepts d’avantage et de fonctionnalités quantum.

L’utilité quantique désigne tout calcul quantique capable de fournir des solutions fiables et précises à des problèmes hors de portée des simulateurs classiques fonctionnant par force brute. Auparavant, ces problèmes n’étaient accessibles qu’aux méthodes d’approximation classiques, généralement des méthodes très spécifiques, soigneusement conçues pour exploiter les particularités d’un problème donné. IBM a démontré pour la première fois l’utilité quantique en 2023.

De manière générale, l’avantage quantique décrit une situation où un système quantique peut fournir une meilleure solution, qui est aussi plus rapide ou moins coûteuse que toutes les méthodes classiques connues. Un algorithme qui présente un avantage quantique sur un ordinateur quantique doit apporter un bénéfice pratique et significatif au-delà de ce que permettent les approches classiques. IBM estime que les premiers avantages quantiques pourraient être atteints d’ici la fin de 2026, à condition que les communautés du quantique et du calcul haute performance collaborent étroitement.

L’informatique quantique offrant désormais une alternative viable à l’approche classique pour certains problèmes, les chercheurs affirment qu’il s’agit d’un outil utile pour l’exploration scientifique, ou qu’il a une fonctionnalité. La fonctionnalité quantum ne constitue pas une affirmation selon laquelle les méthodes quantum ont atteint une accélération prouvée par rapport à toutes les méthodes classiques connues. C'est une différence majeure par rapport au concept d'avantage quantum.

IBM a introduit deux mesures pour évaluer les performances des ordinateurs quantiques : la fidélité des couches (layer fidelity) et les opérations de couche de circuit par seconde (CLOPS).

La fidélité des couches (layer fidelity), un test de performances, permet d’encapsuler la capacité de l’ensemble du processeur quantique à exécuter des circuits tout en révélant des informations sur les qubits, les gates et la diaphonie. En exécutant le protocole de fidélité des couches, les chercheurs peuvent qualifier le dispositif quantique global, tout en ayant accès à des informations granulaires sur les performances et les erreurs sur les composants individuels.

Outre la fidélité des couches, IBM a également défini un indicateur de vitesse, les opérations de couche de circuit par seconde (CLOPS). Actuellement, CLOPS est un indicateur de la rapidité avec laquelle les processeurs peuvent exécuter des circuits de volume quantique en série, agissant comme un indicateur de la vitesse d’un système holistique intégrant l’informatique quantique et classique.

La fidélité des couches et le CLOPS offrent une nouvelle façon de comparer les systèmes qui est plus significative pour les personnes qui essaient d’améliorer et d’utiliser le matériel quantique. Ces mesures facilitent la comparaison entre différents systèmes, l’évaluation par rapport à d’autres architectures et le suivi des gains de performance à différentes échelles.

La profondeur de circuit est également une caractéristique essentielle d’une unité de traitement quantique (QPU). Elle mesure le nombre d’exécutions de portes logiques en parallèle – autrement dit, le nombre d’étapes d’un circuit quantique – que l’unité peut exécuter avant que les qubits ne subissent une décohérence. Plus la profondeur de circuit est élevée, plus l’ordinateur peut exécuter de circuits complexes.

Aujourd’hui, des entreprises comme IBM, Google, Microsoft, D-Wave, Rigetti Computing et d’autres produisent du matériel quantique opérationnel. Les outils de pointe qui n’étaient que théoriques il y a quarante ans sont désormais accessibles à des centaines de milliers de développeurs. Les ingénieurs proposent des processeurs quantiques supraconducteurs toujours plus puissants à intervalles réguliers, parallèlement à des avancées majeures dans les logiciels et dans l’orchestration entre calcul quantique et classique. Ce travail permet d’atteindre la vitesse et la capacité de calcul quantique nécessaires pour changer le monde.

Maintenant que le domaine a atteint le stade de l’utilité quantique, les chercheurs travaillent sans relâche à rendre les ordinateurs quantiques de pointe encore plus performants. Les chercheurs d’IBM Quantum et d’ailleurs ont identifié plusieurs défis clés pour aller au-delà de l’utilité quantique et potentiellement atteindre l’avantage quantique :

1. Mise à l’échelle des processeurs quantiques : bien que les processeurs à qubits aient le potentiel de surpasser largement les processeurs à bits classiques, les processeurs quantiques actuels ne peuvent gérer qu’un nombre limité de qubits. À mesure que la recherche progresse, IBM prévoit d’introduire d’ici 2029 un système quantique doté de 200 qubits logiques, capable d’exécuter 100 millions de portes quantiques, puis d’atteindre 2 000 qubits logiques capables d’exécuter 1 milliard de portes à l’horizon 2033.
2. Mise à l’échelle du matériel quantum : bien qu’ils soient puissants, les qubits sont également assez sujets aux erreurs et nécessitent de grands systèmes de refroidissement capables de créer des températures inférieures à celles de l’espace cosmos. Les chercheurs développent actuellement des moyens de faire évoluer les qubits, l’électronique, l’infrastructure et les logiciels afin de réduire l’encombrement, les coûts et la consommation d’énergie.
3. Correction des erreurs quantiques : la décohérence, c’est-à-dire le phénomène par lequel les qubits ne fonctionnent pas correctement et produisent des résultats inexacts, constitue un obstacle majeur pour tout système quantique. La correction des erreurs quantiques nécessite d’encoder l’information quantique dans un nombre de qubits supérieur à celui requis par le calcul lui-même. En 2024, IBM a annoncé un nouveau code historique de correction d’erreur environ 10 fois plus efficace que les méthodes précédentes. S’il reste encore des défis à relever pour mettre en œuvre ces codes et exécuter des calculs sur des données quantiques encodées, cette avancée trace une voie claire vers l’exécution de circuits quantiques comportant un milliard de portes logiques ou plus.
4. Découverte des algorithmes quantiques : l’avantage quantique repose sur deux conditions : disposer de circuits quantiques viables et être en mesure de démontrer que ces circuits sont supérieurs aux meilleures méthodes classiques pour résoudre un problème donné. La découverte de nouveaux algorithmes quantiques est donc la clé pour faire évoluer les technologies actuelles de l’utilité quantique vers l’avantage quantique.
5. Logiciels et intergiciels quantiques : l’obtention de l’avantage quantique requiert une pile logicielle hautement performante et stable, capable d’écrire, d’optimiser et d’exécuter des programmes quantiques.open source et basé sur Python, l’Qiskit d’IBM est de loin le SDK quantique le plus utilisé au monde. Il est utile pour les exécutions à la fois sur le parc d’ordinateurs quantiques supraconducteurs d’IBM et sur des systèmes qui utilisent des technologies alternatives telles que les ions piégés dans des champs magnétiques ou le recuit quantique.
6. Supercalculateurs axée sur le quantum : dans un avenir proche, l’informatique quantique fonctionnera en tandem avec les supercalculateurs classiques modernes et futurs pour être utile. En réponse, les chercheurs quantum se préparent à un monde où les supercalculateurs classiques pourront utiliser des circuits quantum pour résoudre des problèmes.