L’informatique quantique atteint une accélération exponentielle inconditionnelle

Ce qui était auparavant exprimé uniquement sur papier a maintenant été démontré en pratique. La promesse de l’informatique quantique a été réalisée dans la réalité, car ils battent les ordinateurs classiques de façon exponentielle et inconditionnelle¹.

Pour cela, une équipe de chercheurs, dirigée par Daniel Lidar, professeur d’ingénierie électrique & informatique à l’USC Viterbi School of Engineering, a utilisé une correction d’erreurs ingénieuse et les puissants processeurs IBM de 127 qubits qui leur ont permis de s’attaquer à une variante du problème de Simon, démontrant que les machines quantiques se libèrent désormais des limites classiques.

Comment l’informatique quantique surmonte les limites classiques et le bruit

Pendant des décennies, l’informatique classique a été la norme. Cependant, ces dernières années, l’informatique quantique a connu un développement important. 

Un domaine émergent de l’informatique, l’informatique quantique utilise les principes de la théorie quantique (qui explique la nature et le comportement de la matière et de l’énergie aux niveaux atomiques et subatomiques) pour augmenter considérablement les vitesses de calcul.

En utilisant la physique quantique, l’informatique quantique vise à résoudre des problèmes trop complexes pour les ordinateurs classiques que nous utilisons quotidiennement. En fait, l’informatique quantique peut résoudre certains problèmes de simulation complexes qui prendraient même à un superordinateur traditionnel des centaines de milliers d’années.

Obtenir un véritable avantage algorithmique par rapport aux ordinateurs classiques est l’un des objectifs clés de l’informatique quantique afin de permettre de futures percées en chimie, cryptographie, optimisation et autres domaines.

Cela dit, cela nécessite du matériel informatique quantique spécialisé et des algorithmes qui tirent parti des propriétés quantiques telles que la superposition et l’intrication. De plus, le bruit est un problème majeur pour les ordinateurs quantiques.

Prouver un avantage algorithmique sur les ordinateurs classiques avec le matériel quantique actuel, imparfait et bruyant, reste en outre un défi.

Les concepteurs ont commencé à explorer de nouvelles solutions comme les machines NISQ, mais ces dispositifs quantiques intermédiaires bruyants (NISQ) fonctionnent à une échelle relativement petite de plusieurs centaines de qubits.

De plus, ils sont susceptibles de subir une dégradation des performances à cause de la décohérence (la perte de cohérence quantique, qui implique une perte d’information d’un système vers son environnement) et des erreurs de contrôle. 

Ainsi, l’accent est mis sur l’accélération de l’algorithme quantique sur ces appareils, ce qui représente simplement un avantage d’échelle. Bien que plusieurs de ces démonstrations aient été réalisées, la complexité des problèmes choisis reposait soit sur la difficulté d’un ensemble restreint d’algorithmes classiques, soit sur des conjectures de complexité computationnelle.

Récemment, un gain de vitesse quantique algorithmique ne reposant pas sur des hypothèses non prouvées a été démontré dans le modèle oracle. Cela a été montré pour un algorithme de Bernstein-Vazirani, observé lorsqu’il a été exécuté sur un processeur IBM Quantum avec le bruit indésirable éliminé grâce au découplage dynamique (DD), une technique courante de suppression d’erreurs pour les appareils NISQ. 

Aujourd’hui, l’équipe de recherche de l’Université de Californie du Sud s’attaque au problème du bruit en implémentant une variante du problème de Simon. Il s’agit d’un exemple bien connu où, en théorie, les algorithmes quantiques peuvent résoudre une tâche exponentiellement plus rapidement que leurs homologues classiques, de manière inconditionnelle.

Le problème de Simon est un précurseur de l’algorithme de Shor, qui a pu lancer le domaine de l’informatique quantique. 

Il figure également parmi les premiers problèmes pour lesquels un gain de vitesse quantique exponentiel a été prouvé, bien que dans le modèle Oracle. Le problème nécessite un temps exponentiel sur un ordinateur classique, mais sur un ordinateur quantique sans bruit, il ne prend qu’un temps linéaire, en supposant que les requêtes Oracle sont comptées, mais nous ne tenons pas compte des ressources nécessaires à son exécution.

Dans ce problème, le sous-groupe caché abélien implique l’identité et une chaîne secrète b, l’objectif étant de déterminer b, c’est‑à‑dire de trouver un motif répétitif caché dans une fonction mathématique.

En termes plus simples, c’est comme un jeu de devinettes, où les joueurs essaient de deviner un nombre secret, inconnu de tous sauf de l’hôte du jeu, appelé « oracle ».

Le nombre sacré est révélé lorsqu’un joueur devine deux nombres pour lesquels les réponses données par l’oracle sont identiques, et ce joueur gagne. Comparés aux joueurs classiques, les joueurs quantiques peuvent gagner ce jeu exponentiellement plus rapidement. 

Réaliser une accélération quantique inconditionnelle

Afin de réellement découvrir de nouveaux matériaux, de casser des codes et de concevoir de nouveaux médicaments grâce aux ordinateurs quantiques en accélérant les calculs, ils doivent être fonctionnels.

Mais comme nous l’avons souligné plus haut, le bruit ou les erreurs se mettent en travers. Les erreurs produites pendant les calculs sur une machine quantique finissent par rendre les ordinateurs quantiques encore moins puissants que les ordinateurs classiques. Jusqu’à présent.

Lidar de l’USC travaille sur la correction d’erreurs quantiques et a démontré un avantage d’échelle exponentiel quantique via le cloud.

Cela a été détaillé dans l’article « Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem », dans lequel Lidar a collaboré avec des chercheurs de l’USC et de Johns Hopkins.

« Il y a eu auparavant des démonstrations de types de gains de vitesse plus modestes comme un gain polynomial. Mais un gain exponentiel est le type de gain le plus spectaculaire que nous nous attendons à voir des ordinateurs quantiques. »

– Lidar

La principale percée pour l’informatique quantique, selon Lidar, est de démontrer que nous pouvons réellement exécuter des algorithmes complets avec un gain d’échelle par rapport à nos ordinateurs généraux. Mais comme il l’a précisé, cela ne signifie pas que vous pouvez faire les choses 100 fois plus vite.

Mais ce que signifie un gain d’échelle, c’est que « à mesure que vous augmentez la taille d’un problème en incluant plus de variables, l’écart entre les performances quantiques et classiques continue de croître. Et un gain exponentiel signifie que l’écart de performance double approximativement à chaque variable supplémentaire », a expliqué Lidar.

Il a ensuite déclaré que le gain de vitesse montré par l’équipe est « inconditionnel ». Maintenant, cela signifie que le gain ne dépend d’aucune hypothèse non prouvée. 

Les revendications de gains de vitesse précédents nécessitaient l’hypothèse qu’il n’existe aucun meilleur algorithme classique pour comparer l’algorithme quantique.

L’équipe ici a utilisé un algorithme qu’ils ont adapté pour l’ordinateur quantique afin de résoudre une variante du « problème de Simon ».

Pour obtenir le gain exponentiel, « la clé est d’extraire chaque once de performance du matériel : des circuits plus courts, des séquences d’impulsions plus intelligentes et une atténuation d’erreurs statistique », a noté la première auteure Phattharaporn Singkanipa, chercheuse doctorante à l’USC.

L’équipe a atteint cela de quatre manières différentes. Les chercheurs ont d’abord limité l’entrée de données en restreignant le nombre de nombres secrets autorisés. Techniquement, cela se fait en limitant le nombre de 1 dans la représentation binaire de l’ensemble des nombres secrets. Cela a conduit à moins d’opérations logiques quantiques que nécessaire, réduisant ainsi les chances d’accumulation d’erreurs.

Ensuite, ils ont compressé les opérations logiques quantiques requises grâce à la transpilation, un processus de réécriture d’une entrée donnée pour correspondre à la topologie d’un dispositif quantique particulier.

Ensuite, une méthode appelée « découplage dynamique » a été appliquée et a eu le plus d’impact sur la capacité des chercheurs à démontrer un gain de vitesse quantique. Cette méthode consiste à appliquer des séquences d’impulsions soigneusement conçues afin de séparer le comportement d’un qubit de son environnement bruyant et de maintenir le traitement quantique sur la bonne voie.

Enfin, les chercheurs ont appliqué l’atténuation des erreurs de mesure (MEM) pour identifier et corriger certaines erreurs. Le but de cette étape est de rectifier les erreurs laissées par le découplage dynamique en raison d’imperfections lors de la mesure de l’état des qubits à la fin de l’algorithme.

Ouvrir la voie à l’utilité quantique

Avec l’informatique quantique offrant des avantages significatifs dans des domaines tels que la logistique, la science des matériaux, la modélisation financière, l’IA et la cybersécurité en exploitant les phénomènes mécaniques quantiques pour résoudre des problèmes complexes, le marché voit d’importantes contributions et une croissance.

La communauté a également commencé à montrer comment les processeurs quantiques peuvent surpasser leurs homologues classiques dans des tâches ciblées.

« Notre résultat montre que les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui se situent déjà fermement du côté d’un avantage quantique d’échelle. » a déclaré Lidar, qui est également professeur de chimie et de physique au USC Dornsife College of Letters, Arts and Science et co-fondateur de Quantum Elements, une entreprise qui ouvre la voie à l’utilité quantique à grande échelle et connecte les utilisateurs aux ordinateurs quantiques.

Il y a quelques mois, l’équipe de Quantum Elements a rapporté² avoir réalisé une percée. Leur technique novatrice, le découplage dynamique logique, s’attaque aux erreurs logiques, un défi constant en informatique quantique.

L’équipe a démontré comment cette voie particulière empêche les erreurs que les codes de correction d’erreurs traditionnels ne peuvent pas résoudre, tout en conservant une empreinte de qubits limitée. 

Ils ont combiné la correction d’erreurs avec le découplage dynamique logique, ce qui a permis à l’équipe d’améliorer considérablement la fidélité des qubits logiques intriqués, rapprochant ainsi les applications quantiques pratiques de la réalité.

Avec les dernières recherches, Lidar a déclaré, « l’avantage de performance quantique devient de plus en plus difficile à contester », car la séparation de performance ne peut pas être inversée puisque le gain exponentiel démontré est « inconditionnel ».

L’étude montre un gain de vitesse quantique algorithmique sans équivoque pour une version à poids de Hamming (HW) restreinte du problème en utilisant deux processeurs IBM Quantum différents. Les chercheurs ont constaté un gain quantique amélioré lorsque le calcul est protégé par le DD. L’utilisation du MEM a encore renforcé l’avantage d’échelle.

Le MEM et le découplage dynamique ont été utilisés pour la suppression d’erreurs et modifiés afin d’adapter le problème aux appareils quantiques réels. Ils ont aidé à maintenir la cohérence quantique et à améliorer la précision malgré les limitations matérielles. 

Avec leurs expériences, les chercheurs ont rapproché les algorithmes NISQ d’une démonstration de gain de vitesse quantique via l’algorithme de Shor et ont souligné le rôle clé des techniques de suppression d’erreurs quantiques dans une telle démonstration.

« Démontrer un gain de vitesse exponentiel dans la résolution du problème sur du matériel quantique réel, selon les chercheurs, est « une étape importante pour le domaine ». Au-delà de combler le fossé entre théorie et pratique, leurs résultats soulignent également les capacités croissantes des processeurs quantiques actuels. L’étude note :

Malgré tout cela, il n’existe aucune application pratique de la technologie au-delà de gagner des jeux de devinettes. Cela a également été vrai pour d’autres avancées dans le domaine.

« Nous avons besoin d’un moment ChatGPT pour le quantique », a déclaré Francesco Ricciuti, associé chez le fonds de capital-risque Runa Capital, à CNBC en décembre lorsque Google a dévoilé le nouveau puce qu’il a affirmé marquer une percée majeure en informatique quantique.

La puce quantique de Google s’appelle Willow, qui possède 105 qubits et peut prétendument réduire les erreurs « exponentiellement » à mesure que le nombre de qubits augmente. Cette « percée » « résout un défi clé de la correction d’erreurs quantiques que le domaine poursuit depuis près de 30 ans », a déclaré Hartmut Neven, fondateur de Google Quantum AI.

Willow a effectué un calcul qui prendrait aujourd’hui aux superordinateurs les plus rapides 10 septillions d’années, en moins de cinq minutes.

« Ils essaient de définir un problème vraiment difficile pour les ordinateurs normaux qu’ils peuvent résoudre avec des ordinateurs quantiques. C’est incroyable qu’ils puissent le faire, mais cela ne signifie pas vraiment que c’est utile », a déclaré Ricciuti à l’époque.

Même Google a déclaré que son benchmark RCS n’a « aucune application réelle connue » et que les « simulations scientifiquement intéressantes de systèmes quantiques », qu’ils ont réalisées et qui ont conduit à de nouvelles découvertes scientifiques, sont également « encore à la portée des ordinateurs classiques ».

Le géant technologique, cependant, travaille à entrer dans le domaine des algorithmes qui ne sont pas seulement hors de portée des ordinateurs classiques mais aussi « utiles pour des problèmes réels, commercialement pertinents ».

Plus tôt cette année, Julian Kelly, directeur du matériel chez Google Quantum AI, a déclaré que nous pourrions être « à environ cinq ans d’une véritable percée, d’une sorte d’application pratique que l’on ne peut résoudre que sur un ordinateur quantique ».

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, croit également que l’informatique quantique peut « offrir un impact extraordinaire », mais note que la technologie est « incroyablement compliquée ».

Selon Lidar, « il reste beaucoup de travail à faire avant que les ordinateurs quantiques puissent prétendre avoir résolu un problème réel et pratique ». Et cela nécessiterait des gains de vitesse qui ne dépendent pas d’oracles connaissant la réponse à l’avance. De plus, nous devrions réaliser des avancées significatives dans les méthodes pour réduire davantage la décohérence et le bruit.

Néanmoins, en démontrant des gains de vitesse exponentiels, qui n’étaient auparavant qu’une « promesse sur papier » des ordinateurs quantiques, les chercheurs ont atteint une étape majeure, qui mérite d’être célébrée.

Investir dans la technologie quantique

Avec les ordinateurs quantiques marquant un bond majeur dans les capacités de calcul, de nombreux laboratoires, universités, entreprises et agences gouvernementales à travers le monde développent la technologie de l’informatique quantique. 
Ainsi, en ce qui concerne les opportunités d’investissement, nous avons Amazon (AMZN ), Intel (INTC ), et Microsoft (MSFT ) parmi d’autres qui explorent activement le secteur. Mais aujourd’hui, nous examinerons le potentiel d’investissement d’IBM (IBM ), pionnier du matériel quantique. 

International Business Machines Corporation (IBM )

Les processeurs IBM de 127 qubits ont été utilisés dans l’expérience de l’USC elle-même. C’est à la fin du nov. 2021 qu’IBM a d’abord dévoilé ce processeur, baptisé Eagle, qui a suivi son processeur de 65 qubits « Hummingbird » lancé en 2020 et le processeur de 27 qubits « Falcon » un an auparavant.

L’USC est en fait un IBM Quantum Innovation Center, tandis que Quantum Elements est une startup du réseau IBM Quantum.

Pour des efforts ciblés dans le domaine, l’entreprise dispose d’une plateforme dédiée, IBM Quantum, qui vise à construire le premier ordinateur quantique à grande échelle tolérant aux fautes. Le géant technologique vise à fournir un système qui exécute avec précision 100 millions de portes sur 200 qubits logiques d’ici 2029. Avec ce système, IBM « ouvrira la première voie viable pour réaliser toute la puissance de l’informatique quantique ».

IBM construit cet ordinateur quantique appelé « Starling » sur son campus de New York, et il supporterait un circuit profond, corrigé d’erreurs. Selon sa feuille de route, l’entreprise prévoit également un nouveau processeur IBM Quantum Nighthawk qui sera lancé plus tard cette année.

Le mois dernier, elle a déployé un Quantum System Two dans un centre de recherche au Japon. Et cette semaine, le géant technologique a participé à la levée de fonds de 26 millions de dollars de la startup Qedma, son PDG s’attendant à démontrer cette année « avec la confiance que l’avantage quantique est là ». Qedma est déjà disponible via le catalogue Qiskit Functions d’IBM, qui rend le quantique accessible aux utilisateurs finaux.

Tout en étant leader de la technologie quantique, l’entreprise est principalement connue pour son expertise cloud, IA et conseil, qu’elle fournit via les segments Software, Consulting et Infrastructure.

Si l’on regarde la performance boursière d’IBM, la société de 268,6 milliards de dollars de capitalisation boursière voit ses actions, au moment de la rédaction, se négocier à 289 $, en hausse de 30,85 % depuis le début de l’année. Les actions IBM ont connu une belle période avec des prix en hausse de 145 % au cours des trois dernières années, atteignant de nouveaux sommets tandis que l’entreprise se positionne comme le fournisseur de technologies d’entreprise de prochaine génération.

Elle affiche un BPA (TTM) de 5,85, un PER (TTM) de 49,81 et un ROE (TTM) de 21,95 %. Le rendement du dividende disponible pour les actionnaires est, quant à lui, attrayant à 2,31 %.

En ce qui concerne sa performance financière, IBM a enregistré une hausse de 1 % de son chiffre d’affaires à 14,5 milliards de dollars pour le premier trimestre 2025. Sa marge brute GAAP était de 55,2 % et sa marge brute non GAAP de 56,6 %. La trésorerie nette provenant des activités opérationnelles était de 4,4 milliards de dollars, tandis que le flux de trésorerie disponible était de 2 milliards de dollars.

Le PDG Arvind Krishna a attribué l’augmentation du chiffre d’affaires, de la rentabilité et du flux de trésorerie disponible aux « fortes demandes pour l’IA générative », IBM restant « optimiste quant aux opportunités de croissance à long terme pour la technologie et l’économie mondiale ».

Dernières nouvelles et développements des actions IBM

Conclusion

Démontrer un gain de vitesse quantique algorithmique, qui s’échelonne avec la taille du problème, est essentiel pour établir l’utilité des ordinateurs quantiques. Ainsi, la démonstration d’un gain exponentiel inconditionnel marque un moment décisif en informatique quantique, prouvant que les appareils d’aujourd’hui peuvent se libérer des limites classiques. 

Cette réalisation par les chercheurs élargit considérablement le champ des gains de vitesse quantiques pour les algorithmes oraculaires, étend la frontière des résultats d’avantage quantique empirique et indique que des algorithmes réellement pertinents sont enfin à portée.

Dans l’ensemble, le parcours des ordinateurs quantiques vers des applications pratiques et quotidiennes est encore en cours, avec des améliorations continues pour libérer toute la puissance de la technologie quantique !

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Études référencées:

1. Singkanipa, P.; Kasatkin, V.; Zhou, Z.; Quiroz, G.; Lidar, D. A. Demonstration of Algorithmic Quantum Speedup for an Abelian Hidden Subgroup Problem. Phys. Rev. X 2025, 15 (2), 021082. https://doi.org/10.1103/PhysRevX.15.021082
2. Vezvaee, A.; Tripathi, V.; Morford-Oberst, M.; Butt, F.; Kasatkin, V.; Lidar, D. A. Demonstration of High-Fidelity Entangled Logical Qubits using Transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472