L'informatique quantique atteint une accélération exponentielle inconditionnelle

Ce qui n’était auparavant exprimé que sur le papier est désormais démontré en action. La promesse de l’informatique quantique a été tenue dans la réalité, car ils battre les ordinateurs classiques de manière exponentielle et inconditionnelle¹.

Pour cela, une équipe de chercheurs, dirigée par Daniel Lidar, professeur de génie électrique et informatique à l'USC Viterbi School of Engineering, a utilisé une correction d'erreur intelligente et les puissants processeurs 127 qubits d'IBM qui leur ont permis de tackle est une variante du problème de Simon, démontrant que les machines quantiques s'affranchissent désormais des limitations 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. 

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 atomique et subatomique) pour augmenter considérablement les vitesses de calcul.

Grâce à la physique quantique, l'informatique quantique vise à résoudre des problèmes trop complexes pour les ordinateurs classiques que nous utilisons quotidiennement. De fait, l'informatique quantique peut résoudre certains problèmes de simulation complexes qui nécessiteraient des centaines de milliers d'années de travail pour un supercalculateur traditionnel.

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 avancées en chimie, en cryptographie, en optimisation et dans d’autres domaines.

Cela nécessite toutefois du matériel informatique quantique spécialisé et des algorithmes exploitant des propriétés quantiques telles que la superposition et l'intrication. De plus, le bruit constitue un problème majeur pour les ordinateurs quantiques.

En outre, prouver l’avantage algorithmique par rapport aux ordinateurs classiques sur le matériel quantique imparfait et bruyant d’aujourd’hui reste un défi.

Les concepteurs ont commencé à explorer de nouvelles solutions comme les machines NISQ, mais ces dispositifs quantiques à échelle intermédiaire bruyants (NISQ) sont fonctionnels sur un échelle relativement petite de plusieurs centaines de qubits.

De plus, ils sont susceptibles de subir une dégradation des performances en raison de la décohérence (la perte de cohérence quantique, qui implique une perte d’informations d’un système dans son environnement) et des erreurs de contrôle. 

L'accent est donc mis sur l'accélération des algorithmes quantiques sur ces dispositifs, ce qui constitue un simple avantage d'évolutivité. Bien que plusieurs démonstrations de ce type 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, une accélération quantique algorithmique ne reposant pas sur des hypothèses non prouvées a été démontrée dans le modèle oracle. Cela a été démontré pour un algorithme de Bernstein-Vazirani, qui a été observé lorsqu'il a été placé sur un processeur IBM Quantum avec le bruit indésirable éliminé par 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 vite que leurs homologues classiques, et ce, de manière inconditionnelle.

Le problème de Simon est un prédécesseur de l’algorithme de Shor, qui peut être utilisé pour lancer le domaine de l’informatique quantique. 

L'accélération quantique exponentielle fait également partie des problèmes originaux, bien que prouvée dans le modèle Oracle. Sur un ordinateur classique, ce problème nécessite un temps exponentiel pour être résolu, tandis que sur un ordinateur quantique silencieux, il ne nécessite qu'un temps linéaire, en supposant que les requêtes Oracle soient comptabilisées, sans tenir compte des ressources consacrées 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, donc de trouver essentiellement 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, qui n'est connu de personne d'autre que de l'hôte du jeu, alias « l'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 à ce jeu beaucoup plus rapidement. 

Atteindre une accélération quantique inconditionnelle

Afin de découvrir véritablement de nouveaux matériaux, de casser des codes et de concevoir de nouveaux médicaments à l’aide d’ordinateurs quantiques en accélérant les calculs, ils doivent être fonctionnels.

Mais comme nous l'avons déjà mentionné, le bruit et les erreurs peuvent perturber le fonctionnement des ordinateurs quantiques. Les erreurs produites lors des calculs sur une machine quantique finissent par rendre les ordinateurs quantiques encore moins puissants que les ordinateurs classiques. Jusqu'à présent, c'était le cas.

Lidar de l'USC travaille sur la correction d'erreurs quantiques et a montré un avantage de mise à l'échelle exponentielle quantique par rapport au cloud.

Ceci a été détaillé dans l'article « Démonstration de l'accélération quantique algorithmique pour un problème de sous-groupe caché abélien », dans lequel Lidar a travaillé avec des collaborateurs de l'USC et de Johns Hopkins.

Des accélérations plus modestes, comme une accélération polynomiale, ont déjà été démontrées. Mais une accélération exponentielle est l'accélération la plus spectaculaire que nous attendons des ordinateurs quantiques.

- lidar

Selon Lidar, la principale avancée de l'informatique quantique est de démontrer que nous pouvons exécuter des algorithmes entiers avec une accélération de mise à l'échelle supérieure à celle de nos ordinateurs classiques. Mais, comme il l'a précisé, cela ne signifie pas que l'on puisse faire les choses 100 fois plus vite.

Mais l'accélération de la mise à l'échelle signifie que « à mesure que l'on augmente la taille d'un problème en incluant davantage de variables, l'écart entre les performances quantiques et classiques continue de se creuser. Et une accélération exponentielle signifie que l'écart de performance double quasiment pour chaque variable supplémentaire », explique Lidar.

Il a ensuite déclaré que l’accélération dont l’équipe a fait preuve est « inconditionnelle ». Cela signifie que l’accélération ne dépend pas d’hypothèses non prouvées. 

Les précédentes affirmations d’accélération reposaient sur l’hypothèse qu’il n’existait pas de meilleur algorithme classique pour comparer l’algorithme quantique. 

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

Désormais, pour atteindre cette accélération exponentielle, « la clé est d'exploiter au maximum les performances du matériel : des circuits plus courts, des séquences d'impulsions plus intelligentes et une atténuation des erreurs statistiques », a noté le premier auteur Phattharaporn Singkanipa, chercheur doctorant à l'USC.

L’équipe y est parvenue de quatre manières différentes. Les chercheurs ont d'abord limité l'entrée de données en limitant 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 permis de réduire le nombre d'opérations de logique quantique par rapport aux besoins, réduisant ainsi les risques d'accumulation d'erreurs.

Ils ont ensuite compressé les opérations de logique quantique requises par 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 un impact majeur sur la capacité des chercheurs à démontrer une accélération 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 la méthode de réduction des erreurs de mesure (MEM) pour identifier et corriger certaines erreurs. Cette étape vise à corriger les erreurs laissées par le découplage dynamique, dues aux imperfections de la mesure de l'état des qubits à la fin de l'algorithme.

Ouvrir la voie à l'utilité quantique

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 de la mécanique quantique pour résoudre des problèmes complexes, le marché connaît des contributions et une croissance importantes.

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

« Nos résultats montrent que les ordinateurs quantiques d'aujourd'hui se situent déjà fermement du côté d'un avantage quantique à grande échelle », a déclaré Lidar, qui est également professeur de chimie et de physique à l'USC Dornsife College of Letters, Arts and Science et cofondateur de Quantum Elements, une entreprise ouvrant la voie à l'utilité quantique à grande échelle et connectant les utilisateurs aux ordinateurs quantiques.

Il y a quelques mois, l'équipe de Quantum Elements rapporté² Une avancée majeure. Leur nouvelle technique, le découplage logique dynamique, 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 qubit 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 que « l’avantage de performance quantique devient de plus en plus difficile à contester », car la séparation des performances ne peut pas être inversée car l’accélération exponentielle démontrée est « inconditionnelle ».

Le étude L'étude montre une accélération quantique algorithmique sans équivoque pour une version restreinte du problème à poids de Hamming (HW), utilisant deux processeurs IBM Quantum différents. Les chercheurs ont constaté une accélération quantique accrue lorsque le calcul est protégé par DD. L'utilisation de MEM a encore renforcé l'avantage de mise à l'échelle.

Le couplage MEM et dynamique a été utilisé pour la suppression des erreurs et modifié pour adapter le problème aux dispositifs quantiques réels. Il a permis de maintenir la cohérence quantique et d'améliorer la précision malgré les limitations matérielles. 

Grâce à leurs expériences, les chercheurs ont rapproché les algorithmes NISQ d'une démonstration d'accélération quantique grâce à l'algorithme de Shor et ont mis en évidence le rôle clé que jouent les techniques de suppression d'erreurs quantiques dans une telle démonstration.

Selon les chercheurs, démontrer une accélération exponentielle de la résolution du problème sur du matériel quantique réel constitue « une étape importante pour le domaine ». Outre le rapprochement entre théorie et pratique, leurs résultats soulignent également les capacités croissantes des processeurs quantiques actuels. L'étude souligne :

« À mesure que le matériel continue de s’améliorer, notre approche ouvre la voie à des démonstrations encore plus puissantes de l’avantage quantique dans un avenir proche. » 

Malgré tout cela, cette technologie n'a pas d'application pratique au-delà des gains aux devinettes. Cela a d'ailleurs été le cas pour d'autres avancées dans ce domaine.

« Nous avons besoin d'un moment ChatGPT pour l'informatique quantique », avait déclaré Francesco Ricciuti, associé de la société de capital-risque Runa Capital, à CNBC en décembre, lorsque Google a dévoilé la nouvelle puce qui, selon lui, marque une avancée majeure dans l'informatique quantique.

La puce quantique de Google, baptisée Willow, possède 105 qubits et permettrait de réduire les erreurs de manière « exponentielle » à mesure que le nombre de qubits augmente. « Cela résout un défi majeur de la correction d'erreurs quantiques, que ce domaine étudie depuis près de 30 ans », a déclaré Hartmut Neven, fondateur de Google Quantum AI.

Willow a réalisé un calcul qui prendrait aux supercalculateurs les plus rapides d'aujourd'hui 10 septilliards d'années, en moins de cinq minutes.

« Ils tentent de définir un problème complexe pour les ordinateurs classiques, qu'ils peuvent résoudre avec des ordinateurs quantiques. C'est incroyable qu'ils y parviennent, mais cela ne signifie pas pour autant que ce soit vraiment utile », avait déclaré Ricciuti à l'époque.

Même Google a déclaré que son benchmark RCS n'avait « aucune application connue dans le monde réel » et que les « simulations scientifiquement intéressantes de systèmes quantiques » qu'ils ont réalisées et qui ont conduit à de nouvelles découvertes scientifiques sont également « toujours à la portée des ordinateurs classiques ».

Le géant de la technologie travaille cependant à pénétrer dans le domaine des algorithmes qui sont non seulement hors de portée des ordinateurs classiques, mais qui sont également « utiles pour des problèmes du monde réel et 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 vous ne pouvez résoudre que sur un ordinateur quantique ».

Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, estime également que l’informatique quantique peut « avoir un impact extraordinaire », mais a noté que la technologie est « incroyablement compliquée ».

Selon Lidar, « il reste encore beaucoup de travail à accomplir avant que les ordinateurs quantiques puissent prétendre avoir résolu un problème concret du monde réel ». Cela nécessiterait des accélérations qui ne dépendent pas de prédictions préconçues. De plus, il faudrait réaliser des progrès significatifs dans les méthodes de réduction de la décohérence et du bruit. 

Pourtant, en démontrant des accélérations exponentielles, qui n’étaient auparavant qu’une « promesse sur papier » des ordinateurs quantiques, les chercheurs ont franchi une étape majeure, qui mérite d’être célébrée.

Investir dans la technologie quantique

Les ordinateurs quantiques marquant une avancée majeure en matière de capacité de calcul, de nombreux laboratoires, universités, entreprises et agences gouvernementales du monde entier développent la technologie de l’informatique quantique. 

Donc, quand il s’agit d’opportunités d’investissement, nous avons Amazon (AMZN ), Intel (INTC ) et Microsoft (MSFT ) entre autres, explorant activement ce secteur. Mais aujourd'hui, nous allons examiner le potentiel d'investissement de IBM (IBM ), un pionnier du matériel quantique. 

International Business Machines Corporation (IBM )

Les processeurs IBM à 127 qubits ont été utilisés dans l'expérience USC elle-même. C'est fin novembre 2021 qu'IBM a dévoilé pour la première fois ce processeur, baptisé Eagle, qui succédait à son processeur « Hummingbird » à 65 qubits lancé en 2020 et au processeur « Falcon » à 27 qubits lancé un an auparavant.

L'USC est en fait un centre d'innovation quantique IBM, tandis que Quantum Elements est une startup du réseau quantique IBM.

Pour concentrer ses efforts sur ce domaine, l'entreprise dispose d'une plateforme dédiée, IBM Quantum, qui vise à construire le premier ordinateur quantique tolérant aux pannes à grande échelle. Le géant technologique vise à fournir un système capable d'exécuter avec précision 100 millions de portes sur 200 qubits logiques d'ici 2029. Grâce à ce système, IBM « ouvrira la première voie viable vers l'exploitation de toute la puissance de l'informatique quantique ».

IBM construit actuellement sur son campus de New York un ordinateur quantique baptisé « Starling ». Ce dernier serait doté d'un circuit à correction d'erreurs profonde. Conformément à sa feuille de route, l'entreprise prévoit également la sortie d'un nouveau processeur IBM Quantum Nighthawk plus tard cette année.

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

Bien qu'elle soit à la pointe de la technologie quantique, l'entreprise est principalement connue pour son expertise en matière de cloud, d'IA et de conseil, qu'elle fournit via les segments Logiciels, Conseil et Infrastructure.

Si l'on observe la performance boursière d'IBM, l'action de cette société, dont la capitalisation boursière s'élève à 268.6 milliards de dollars, s'échange à 289 dollars, soit une hausse de 30.85 % depuis le début de l'année. L'action IBM a connu une belle période, avec une hausse de 145 % ces trois dernières années, atteignant de nouveaux sommets et se positionnant comme le fournisseur de technologies d'entreprise de nouvelle génération.

Son BPA (sur 5.85 mois) s'élève à 49.81, son PER (sur 21.95 mois) à 2.31 et son ROE (sur XNUMX mois) à XNUMX %. Le rendement du dividende offert aux actionnaires s'élève quant à lui à un niveau attractif de XNUMX %.

Concernant ses performances financières, IBM a annoncé une hausse de 1 % de son chiffre d'affaires, qui s'élève à 14.5 milliards de dollars au premier trimestre 2025. Sa marge bénéficiaire brute GAAP s'élevait à 55.2 % et sa marge bénéficiaire brute non GAAP à 56.6 %. La trésorerie nette provenant des activités d'exploitation s'élevait à 4.4 milliards de dollars, tandis que le flux de trésorerie disponible s'élevait à 2 milliards de dollars.

Le PDG Arvind Krishna a attribué les revenus, la rentabilité et les flux de trésorerie disponibles dépassant les attentes à une « forte demande d'IA générative », IBM restant « optimiste quant aux opportunités de croissance à long terme pour la technologie et l'économie mondiale ».

Dernières nouvelles et développements sur les actions IBM

Conclusion

Démontrer une accélération algorithmique quantique, proportionnelle à la taille du problème, est essentiel pour démontrer l'utilité des ordinateurs quantiques. Ainsi, la démonstration d'une accélération exponentielle et inconditionnelle marque un tournant dans l'informatique quantique, prouvant que les dispositifs actuels peuvent s'affranchir des limites classiques. 

Cette réalisation des chercheurs étend considérablement la portée des accélérations quantiques pour les algorithmes oraculaires, élargit la frontière des résultats empiriques des avantages quantiques et indique que des algorithmes pratiquement pertinents sont enfin à portée de main.

Dans l’ensemble, le voyage des ordinateurs quantiques vers des applications pratiques et quotidiennes se poursuit, avec des améliorations continues pour libérer toute la puissance de la technologie quantique !

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Études référencées :

1. Singkanipa, P. ; Kasatkine, V. ; Zhou, Z. ; Quiroz, G. ; Lidar, DA Démonstration d'accélération quantique algorithmique pour un problème de sous-groupe caché abélien. Phys. Rév.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, DA Démonstration de qubits logiques intriqués haute fidélité à l'aide de transmons. arXiv 2025, arXiv:2503.14472. https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.14472