Informatique quantique : le chemin de la révolution

(Cet article fait suite à L'informatique quantique : l'essentiel en 5 minutes, présentant rapidement les briques élémentaires permettant le calcul quantique)

La voie menant à l’utilisation démocratisée du calcul quantique ressemble aujourd’hui bien plus à un chemin de terre en pleine jungle qu’à une autoroute fraîchement rénovée. L’avancée est certes lente, mais l’on entrevoit déjà le potentiel révolutionnaire de la technologie. Aujourd’hui, quelles sont les perspectives d’application et les limites du calcul quantique ?

En théorie, l’informatique quantique est un outil pouvant être utilisé pour résoudre tout type de problèmes. Mais comme tout outil, il est plus ou moins pertinent à utiliser en fonction du problème que l’on cherche à résoudre (essayez d’enfoncer un clou avec un une pelle, et on en reparle…). Si l’on souhaite, par exemple, faire du machine learning quantique, le faible nombre de qubits empêche d’encoder un grand nombre d’informations, par exemple un nombre très limité de pixels pour du traitement d’image. De même, stocker l’information sur une longue période semble très complexe aux vues de nos connaissances actuelles. Il semble donc que les systèmes de stockage « classiques » seront encore longtemps préférés aux stockages quantiques.

Trouver chaussure à son pied

Aujourd’hui, dans la littérature, la notion d’avantage quantique définit le moment où un problème insoluble avec l’informatique classique sera résolu par l’informatique quantique. En pratique, le caractère insoluble d’un problème est corrélé au temps de calcul nécessaire pour obtenir une solution satisfaisante. La plupart du temps, il s’agit de problèmes de complexité NP-Difficile (vidéo explicative disponible dans les références), qui ont la particularité de multiplier le nombre de solutions possibles pour chaque variable ajoutée. On se retrouve donc avec des problèmes ayant un temps de résolution estimé supérieur à l’âge de l’univers sur machine classique, tout simplement car ils nécessitent de trouver une solution optimale parmi un nombre incommensurable de combinaisons possibles.

On a donc d’un côté, l’informatique quantique qui multiplie sa capacité à encoder des informations par deux pour chaque nouveau qubit, et de l’autre, des problèmes qui multiplient le nombre de solutions possibles pour chaque nouvelle variable. Voilà qui est pratique !

Des obstacles sur la route

Actuellement, on considère que l’avantage quantique n’a pas encore été atteint. Sur certaines problématiques précises, le quantique présente de meilleurs résultats, mais on est encore loin de la puissance, et surtout de la flexibilité, d’un supercalculateur de la NASA. Les machines actuelles les plus flexibles disposent d’une centaine de qubits, là où l’on estime qu’il en faudrait près d’un million pour avoir une machine concurrençant clairement nos meilleurs calculateurs classiques. Dans cette course contre la loi de Moore, énonçant que la puissance des calculateurs classiques double tous les 18 mois, deux principaux obstacles se lèvent face à la création d’une machine de cette envergure :

Premièrement, le temps de cohérence, soit la durée durant laquelle la superposition est maintenue. Dans les faits, chaque porte prend un certain temps pour être exécutée, et l’on ne peut plus opérer sur le système dès lors qu’un seul des qubits n’est plus dans un état superposé. Ensuite, l’erreur, qu’elle soit liée au contrôle ou à la nature des qubits. Car oui, il est possible d’en faire de plein de manières différentes (à suivre dans les prochains articles). Pour faire simple, chaque action sur un qubit s’accompagne d’une petite imprécision, et pour un calcul complexe, on réalise beaucoup d'opérations sur chaque qubit. Imaginez maintenant une opération avec 1% d’erreur, mais répétée 100 fois sur le même qubit. En fin de compte, l’espérance nous dit qu’une erreur devrait intervenir dans le calcul. Multipliez cela par le nombre de qubits, et vous obtenez un joyeux bazar !

Aux portes de la révolution !

Aujourd’hui, le principal levier d’amélioration de l’informatique quantique est lié à la machine physique, ou hardware. Couplée à des algorithmes de correction d’erreur, l’idée serait de sortir de l’ère NISQ (pour Noisy Intermediate Scale Quantum (computer), littéralement « moyen et bruyant ») pour rentrer dans l’ère LSQ (Large Scale, à grande échelle), avec des qubits peu sensibles à l’erreur et cohérents longtemps.

En transposant ces objectifs à l’ensemble des technologies quantiques, il y a du pain sur la planche pour des décennies, tant au niveau de la machine que des algorithmes. D’autant que les perspectives d’évolution sont d’ores et déjà prometteuses ! Il y a environ 15 ans était créé le premier calculateur quantique rudimentaire à 2 qubits. On est aujourd’hui à plusieurs centaines, voire quelques milliers pour la technologie du recuit quantique (quantum annealing, ou encore calcul quantique analogique), moins flexible cependant. De même pour le temps de cohérence, qui suit une croissance exponentielle depuis les premiers succès dans les années 2000.

La course à l’avantage quantique bat son plein aujourd’hui, avec des investissements privés et publics (plan quantique français, Le Lab Quantique), des laboratoires et des startups cherchant à développer la meilleure technologie possible (pour la France : Alice et Bob, Pasqal, Quandela, etc…). Sans tomber dans la tristement fameuse « hype quantique », il est certain que cette technologie va faire de plus en plus parler d’elle dans les années à venir, et montrer des applications encore insoupçonnées aujourd’hui !

Sources :