Ordinateurs quantiques : de la théorie aux applications - Colin Williams

Les calculateurs quantiques semblent aussi irréels pour le commun des mortels que l’étaient les ordinateurs classiques au milieu du XXe siècle. Et pour cause : ses applications dans le domaine du public sont encore rares – mais les possibilités infinies. Entrez dans le monde des calculateurs quantiques avec Colin Williams, vice-président en charge de la stratégie et du développement de D-Wave et auteur du livre Explorations in Quantum Computing.

Qu'est-ce qu'un calculateur quantique ?

Si la plupart d’entre nous en a déjà entendu parlé, peu sont capables de répondre à cette question. Spécialiste du domaine, Colin Williams nous propose une définition simple : il s'agit d'un ordinateur qui simule des effets physiques quantiques (c’est-à-dire, à l’échelle des atomes et des particules). Plus précisément, les calculateurs quantiques utilisent les propriétés de la matière telles que la superposition (superposition de 0 et de 1 alors que les ordinateurs classiques utilisent des 0 ou des 1 séparément), l'intrication (dépendance de particules permettant de répliquer l’effet induit de l’une vers l’autre) et l’effet tunnel (capacité de franchir une barrière de potentiel avec une énergie inférieure à l'énergie minimale requise) afin d'effectuer des opérations sur des données. En effet, à la différence d'un ordinateur classique qui travaille sur des données binaires (codées sur des bits, valant 0 ou 1), le calculateur quantique travaille sur des qubits dont l'état quantique peut posséder plusieurs valeurs. C’est cet élément de base, le qubit, difficile à produire, qui pose encore problème et a ralenti le développement des calculateurs quantiques.

Fonctionnement et utilité des calculateurs quantiques

Pourquoi les calculateurs quantiques sont-ils si importants ? La réponse est simple : ceux-ci ont une vitesse de calcul bien plus rapide que les ordinateurs classiques – vitesse exponentielle pour certains cas (simulation de problèmes de physique ou chimie quantiques), et a minima polynomiale pour des problèmes de type NP-complet et NP-difficile. Par leur vitesse de calcul, les calculateurs quantiques permettent de résoudre ces problèmes pour un coût inférieur et une qualité supérieure. Pour citer David Deutsch, physicien britannique et auteur du livre The Fabric of Reality, "Quantum computation will be the first technology that allows useful tasks to be performed in collaboration between parallel universes." Il existe trois grandes approches pour réaliser un calculateur quantique :

/ Le "Gate model", le plus populaire (utilisé par Google, Intel, IBM, Alibaba et d’autres), analogue aux circuits logiques Booléens. Il comporte entre 5 et 72 qubits, et présente de nombreuses erreurs à corriger, créant d’énormes problèmes de scalabilité.

/ L’approche Topologique (utilisée par Microsoft) reposant sur un unique qubit. Le principe est similaire au "Gate model", mais sans besoin de correction (en théorie).

/ L’approche de Recuit quantique ("Quantum annealing", utilisée notamment par D-Wave), exploitant la capacité innée de la Nature d’identifier des configurations d’énergie via l’effet tunnel.

Le calculateur quantique 2000Q produit par D-Wave, composé de 2000 qubits, est basé sur cette dernière approche. La nouvelle génération devrait n’en inclure que 600.

A écouter

[Podcast] De la physique quantique au quantum computing, Etienne Klein à USI 2018

Quels domaines d'application pour les calculateurs quantiques ?

D’après Colin Williams, le modèle de Recuit quantique a le potentiel pour devenir la référence universelle. En effet, il améliore considérablement la vitesse de calcul et les performances par rapport aux autres systèmes, sans impacter la consommation énergétique.

Il permet notamment d’améliorer et d’accélérer l’échantillonnage, étape indispensable au machine learning, et donc à l’Intelligence Artificielle : "Quantum computers help because they are fast native samplers". Il s’agit d’ailleurs de l’un des domaines d’applications les plus utilisés à l’heure actuelle : l’accélération de l’apprentissage des systèmes de deep learning.

Mais les applications ne s’arrêtent pas là, les calculateurs quantiques peuvent également être utilisés pour des problèmes d’optimisation :

/ optimisation des plannings de traitement par radiothérapie pour limiter les lésions tissulaires,

/ modélisation des flux de trafic pour limiter les embouteillages à Beijing,

/ prédiction des risques d’instabilité sociale (par exemple en Syrie),

/ détection d’instabilité imminente des marchés financiers...

Troisième grand domaine d’application, les calculateurs quantique peuvent servir à la résolution de problèmes physiques : détecter et analyser des candidats au boson de Higgs Boson, simuler des états quantiques.

Si les contraintes inhérentes aux calculateurs quantiques (coûts, basses températures pour limiter la décohérence, nombre de qubits utilisés...) ralentissent aujourd’hui une commercialisation massive dans la sphère professionnelle, la technologie fait des pas de géant. Pour Colin Williams, cela ouvre de nouvelles opportunités de développement de logiciels. Pour faciliter

l’accès au plus grand nombre et accélérer le développement de logiciels grâce à la technologie quantique, D-Wave a d’ailleurs décidé d’ouvrir un accès cloud à son calculateur quantique d’ici la fin de l’été 2018.