Introduction à l'informatique quantique
Objectifs d'apprentissage
À la fin de ce module, tu auras une meilleure compréhension de :
- L'intérêt stratégique de l'informatique quantique
- Les jalons et avancées majeures de l'informatique quantique au fil du temps
Une nouvelle façon d'aborder des problèmes complexes
Les ordinateurs quantiques, autrefois de grandes expériences de laboratoire, sont désormais des ressources informatiques commerciales disponibles dans le cloud, capables d'effectuer des calculs qui ne peuvent pas être simulés exactement sur des ordinateurs classiques. Les entreprises cherchent de plus en plus à comprendre comment l'informatique quantique pourrait impacter leur secteur. Cette formation t'initiera à l'informatique quantique et à sa valeur commerciale potentielle. Elle t'équipera également pour répondre aux questions qui se poseront lors de ton parcours d'apprentissage quantique. IBM Quantum® propose de nombreuses ressources pour commencer à apprendre l'informatique quantique, quel que soit ton rôle dans ton organisation.
Quels problèmes l'informatique quantique pourrait-elle résoudre ?
L'informatique quantique exploite les lois de la mécanique quantique pour résoudre des problèmes mathématiques complexes. Lorsque les scientifiques et les ingénieurs rencontrent des problèmes difficiles, ils se tournent généralement vers des supercalculateurs — de grands ordinateurs classiques dotés de milliers d'unités centrales de traitement (CPU) et d'unités de traitement graphique (GPU). Cependant, si les supercalculateurs classiques sont très efficaces pour résoudre certains types de problèmes, ils peinent à traiter ceux qui impliquent de nombreuses variables interagissant de façon complexe. La technologie quantique pourrait nous aider à dépasser ces barrières de complexité pour traiter des problèmes importants dans des secteurs du monde entier.
Commençons par regarder cette vidéo sur les types de problèmes que les ordinateurs quantiques pourraient résoudre, présentée par Katie Pizzolato, Directrice de la théorie quantique et des sciences computationnelles chez IBM Quantum.
Parmi les domaines considérés comme particulièrement prometteurs pour les applications de l'informatique quantique, on trouve notamment :
- Simulation - Simulation de systèmes physiques ou chimiques qui sont déjà de nature quantique.
- Optimisation - Recherche de solutions optimales à des problèmes complexes, généralement formulés comme des problèmes de minimisation.
- Données à structure complexe - Utilisation de l'informatique quantique pour explorer de nouveaux modèles en apprentissage automatique et en science des données.
L'intérêt stratégique de l'informatique quantique
Bien que l'informatique quantique ne remplace pas les ordinateurs conventionnels, elle représente un nouveau paradigme informatique. Un récent rapport de l'IBM® Institute for Business Value, The Quantum Decade, décrit les principaux moteurs de cette prochaine génération informatique. Prends en compte ces aspects pour évaluer le quantique pour ton activité :
Priorités mondiales – Alors que des secteurs entiers font face à une incertitude croissante, les modèles commerciaux deviennent de plus en plus sensibles aux nouvelles technologies et dépendants d'elles.
L'avenir de l'informatique – L'intégration de l'informatique quantique, de l'IA et de l'informatique classique dans des workflows hybrides multi-cloud constituera la révolution informatique la plus significative depuis 60 ans.
L'entreprise orientée découverte – Les entreprises évolueront de l'analyse de données vers la découverte de nouvelles façons de résoudre les problèmes.
Une pression croissante pour résoudre des problèmes exponentiels – Parmi les exemples : la découverte de nouveaux matériaux, le développement de médicaments pour lutter contre des maladies émergentes, et la refonte des chaînes d'approvisionnement pour les rendre plus résilientes.
La technologie quantique à un point de bascule – Avec une mise à l'échelle rapide du matériel et des qubits, il n'a jamais été aussi important pour les experts métier de participer à la découverte d'algorithmes. Les circuits gagneront en qualité, en capacité et en variété à mesure que de nouveaux algorithmes émergeront.
Mise à l'échelle de l'écosystème quantique – L'innovation ouverte favorise l'apprentissage collaboratif. Les praticiens et les scientifiques doivent être formés à appliquer l'informatique quantique aux problèmes du monde réel, tandis que les physiciens et les ingénieurs peuvent créer du matériel et des logiciels enrichis par une expertise spécifique au domaine.
Vérifie ta compréhension
Lis la question ci-dessous, réfl échis à ta réponse, puis clique sur le triangle pour révéler la solution.
Vrai ou faux : Les ordinateurs quantiques remplaceront les ordinateurs classiques à l'avenir.
Faux. Les ordinateurs quantiques combinés aux ordinateurs classiques pourraient bientôt surpasser l'utilisation des ordinateurs classiques seuls dans une tâche significative. L'intégration de l'informatique quantique, de l'IA et de l'informatique classique dans des workflows hybrides multi-cloud constituera la révolution informatique la plus significative. Nous appelons cette vision du quantique connecté au classique le supercalcul quantique-centrique.
Photo d'un modèle d'IBM Quantum System One, tel qu'installé à Shin-Kawasaki pour l'Université de Tokyo. (Crédit : Satoshi Kawase pour IBM)
Classes de problèmes potentiels pour l'informatique quantique
Pour plus de détails sur les classes de complexité computationnelle que Victoria a présentées dans la vidéo ci-dessus, consulte cet article. Tu y apprendras davantage sur une liste théorique de problèmes qu'un ordinateur quantique peut facilement résoudre, appelée BQP — bounded-error quantum polynomial time (temps polynomial quantique à erreur bornée).
Du laboratoire aux systèmes
Ce qui rend l'informatique quantique extraordinaire, c'est sa capacité à résoudre les problèmes insolubles d'aujourd'hui, en créant finalement une valeur commerciale concrète. L'informatique quantique peut explorer ces problèmes parce qu'elle repose sur la mécanique quantique, qui constitue l'explication la plus profonde de la réalité disponible. L'informatique quantique exploite les phénomènes de la mécanique quantique pour traiter l'information.
Bien que certains considèrent l'informatique quantique comme un domaine innovant à l'aube de son cycle de vie, la réalité est que la théorie sous-jacente à l'informatique quantique évolue depuis au moins les années 1970. Il est important de reconnaître quelques-uns des jalons et avancées clés au fil du temps, car ce qui était auparavant mesuré en petits pas de progrès a rapidement évolué de la science aux systèmes.
| 1970 | Charles H. Bennett a peut-être été la première personne à écrire l'expression « théorie de l'information quantique » le 24 février 1970, alors qu'il travaillait comme chercheur chez IBM. Sa note était le présage du travail considérable de nombreux autres qui allait suivre, menant le monde sur la voie de l'avantage quantique. |
| 1981 | Richard Feynman, éminent physicien théoricien, avait identifié le potentiel des ordinateurs quantiques dès 1981. Lors de la première conférence sur la physique du calcul, organisée par IBM et le Massachusetts Institute of Technology (MIT), il conclut fameux son discours d'ouverture par cette déclaration : « [...] la nature n'est pas classique, bon sang, et si tu veux faire une simulation de la nature, il vaut mieux la rendre quantique mécanique, et par Dieu c'est un problème merveilleux, parce que ça ne semble pas si facile. » [1] |
| 1994 | En 1994, Peter Shor, mathématicien alors chez AT&T Bell Labs dans le New Jersey, prouva qu'un ordinateur quantique pleinement fonctionnel pouvait faire quelque chose de remarquable : craquer le chiffrement RSA, un moyen répandu de sécuriser les communications privées. Il montra que son algorithme quantique pouvait accomplir en quelques minutes ce qui prendrait à un ordinateur ordinaire la durée de vie de l'univers pour déchiffrer. 2 |
| 1996 | Un an plus tard, Lov Grover, également chercheur chez Bell Labs, élabora un algorithme quantique permettant de rechercher rapidement dans des bases de données non structurées. Les scientifiques affluerent dans le domaine, et des avancées matérielles suivirent bientôt les percées algorithmiques. [2] |
| 1998 | La première démonstration expérimentale d'un algorithme quantique fut réalisée en 1998. Un ordinateur quantique à résonance magnétique nucléaire (RMN) de 2 qubits fut utilisé pour résoudre le problème de Deutsch par Jonathan A. Jones et Michele Mosca à l'Université d'Oxford, puis peu après par Isaac L. Chuang au centre de recherche IBM Almaden et Mark Kubinec à l'Université de Californie à Berkeley, avec des collaborateurs de l'Université Stanford et du MIT. [3] |
| 2001 | En 2001, l'algorithme de Shor fut exécuté pour la première fois au centre de recherche IBM Almaden et à l'Université Stanford. Le nombre 15 fut factorisé à l'aide de 1018 molécules identiques, chacune contenant sept spins nucléaires actifs. [4] |
| 2005 | Au milieu des années 2000, le domaine de recherche avait développé plusieurs types de qubits supraconducteurs, chacun avec ses propres avantages et inconvénients. En 2007, une équipe de Yale trouva un moyen de combiner certaines de ces approches pour surmonter leurs limites individuelles, nommant cette nouvelle conception le « transmon qubit ». Le transmon qubit allait devenir au cœur des efforts de nombreuses entreprises pour développer des ordinateurs quantiques, dont IBM Quantum, Google AI et Rigetti Computing. Un membre de l'équipe de Yale, Jay Gambetta, devint plus tard Vice-Président de l'Informatique Quantique chez IBM Research. |
Disposition de l'ordinateur quantique supraconducteur à quatre qubits d'IBM annoncé en 2015. (Crédit : IBM Research)
| 2016 | En mai 2016, IBM fut la première entreprise à lancer un service de calcul quantique dans le cloud incluant de vrais ordinateurs quantiques, appelé IBM Quantum Experience. [5] |
IBM Quantum Composer sur une tablette au centre de recherche IBM (Crédit : Connie Zhou pour IBM)
| 2017 | En mars 2017, IBM publia Qiskit, un framework de programmation quantique open source. [6] En décembre 2017, l'IBM Quantum Network fut lancé pour établir un écosystème commercial autour de l'informatique quantique. |
| 2019 | IBM ouvrit le Quantum Computation Center à New York, mettant en ligne la plus grande flotte mondiale d'ordinateurs quantiques. |
Le centre de données IBM Quantum à Poughkeepsie, NY. (Crédit : James O'Connor, IBM)
| 2020 | En septembre 2020, IBM publia une feuille de route de développement pour passer des ordinateurs quantiques bruyants et de petite taille d'alors aux ordinateurs quantiques du futur dépassant le million de qubits. La feuille de route fixe le cap pour atteindre le jalon d'un ordinateur quantique à 1 121 qubits en 2023, 1 386+ qubits en 2024, et plus de 4 000 qubits en 2025. |
| 2021 | Au printemps 2021, IBM annonça la sortie de Qiskit Runtime, un environnement d'exécution conteneurisé pour les programmes quantiques-classiques qui a éliminé certains des plus grands goulets d'étranglement des performances des charges de travail. [7] En novembre 2021, IBM atteignit un jalon majeur en informatique quantique en franchissant la barrière des 100 qubits avec Eagle, un processeur quantique de 127 qubits. [9] |
| 2022 | En avril 2022, IBM lança les primitives Qiskit Runtime, simplifiant l'expérience des développeurs et permettant aux utilisateurs d'obtenir des résultats plus significatifs sur les ordinateurs quantiques. [10] En mai 2022, IBM publia une feuille de route actualisée qui anticipe une ère à venir de supercalcul quantique-centrique dans laquelle la modularité et diverses techniques de communication augmenteront la capacité de calcul. [11] En novembre 2022, IBM présenta son processeur IBM Quantum Osprey à 433 qubits — le plus grand à ce jour utilisant des qubits supraconducteurs. [12] Ce même mois, IBM lança également les Dynamic Circuits — des circuits de calcul qui utilisent des ressources quantiques et classiques pour permettre des mesures en milieu de circuit et des opérations feed-forward [13] — et annonça de nouvelles options de niveaux de résilience pour les primitives Qiskit Runtime permettant aux utilisateurs d'expérimenter des outils de suppression et d'atténuation des erreurs. [14] IBM prend des mesures vers la réalisation du supercalcul quantique-centrique en publiant un middleware avancé incluant le Circuit Knitting Toolbox, en 2025. |
Dévoilé en 2022 au IBM Quantum Summit, le processeur IBM Quantum Osprey possède 433 qubits. (Crédit : Connie Zhou pour IBM)
| 2023 | Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance est un article paru en couverture de Nature en juin 2023, fruit d'une collaboration entre IBM et UC Berkeley. Des simulations physiques complexes ont été réalisées par des scientifiques d'IBM Quantum sur le processeur IBM Quantum Eagle à 127 qubits. Les simulations ont été simultanément exécutées à l'aide des méthodes d'approximation classiques de pointe sur des supercalculateurs situés au Lawrence Berkeley National Lab et à l'Université Purdue. Eagle a fourni des réponses plus précises que les méthodes d'approximation classiques, même dans le régime dépassant les capacités des méthodes de force brute. |
Article à la une de Nature sur l'utilité quantique publié le 14 juin 2023
| 2023 | En 2023, IBM annonça sa puce Heron, dont le nom de code est montecarlo. Disposant initialement de 133 qubits et mis à jour à 156 qubits en 2024, Heron intègre une nouvelle architecture de coupleur accordable. Heron montre des améliorations significatives par rapport au meilleur processeur Eagle, avec un taux d'erreur de porte deux fois moindre, un crosstalk pratiquement nul et un temps de porte significativement amélioré. Heron tire parti d'innovations substantielles dans la livraison du signal qui avaient été précédemment déployées dans Osprey. Les signaux nécessaires pour permettre le contrôle rapide et haute fidélité des portes à deux qubits et à un qubit sont acheminés via des câblages flex haute densité. |
Dévoilé en 2023 au IBM Quantum Summit, le processeur IBM Quantum Heron montre des améliorations substantielles par rapport aux processeurs Eagle.
Il n'est pas facile de prédire exactement quand l'informatique quantique sera capable de surpasser les méthodes utilisées aujourd'hui. Pourtant, pour s'imposer dans l'ère de l'informatique quantique qui approche rapidement et répondre à des problèmes complexes, les entreprises et les organisations de recherche doivent commencer à se préparer dès maintenant. En raison de la courbe d'apprentissage abrupte, un démarrage précoce sur l'apprentissage et l'expérimentation peut s'avérer un avantage concurrentiel. La préparation à l'informatique quantique est un état en constante évolution qui dépend de l'approche d'une organisation vis-à-vis de l'innovation et de ses investissements, ainsi que des nouveaux talents et compétences, et de la maturité numérique globale. Cette préparation comprend l'adoption de technologies habilitantes telles que l'automatisation, l'IA et le cloud hybride multi-cloud ; la volonté d'analyser, d'expérimenter et d'itérer avec des capacités de calcul en expansion ; la sophistication des workflows ; et les compétences organisationnelles.
Vérifie ta compréhension
Lis la question ci-dessous, réfléchis à ta réponse, puis clique sur le triangle pour révéler la solution.
Vrai ou faux : L'informatique quantique a été conceptualisée pour la première fois dans les années 1990.
Faux. Bien que le premier ordinateur quantique expérimental ait été créé en 1998, le potentiel de l'informatique quantique avait déjà été identifié par Richard Feynman dès 1981.
Points clés à retenir
Garde ces points clés à l'esprit :
- L'informatique quantique représente un nouveau paradigme informatique qui peut fonctionner en synergie avec les ordinateurs conventionnels.
- Elle nous permettra de comprendre notre monde différemment et de résoudre certains problèmes autrefois insolubles.
- Bien que l'informatique quantique ne puisse pas encore surpasser les méthodes utilisées aujourd'hui, les organisations peuvent prendre des mesures dès aujourd'hui pour se préparer à ce changement fondamental dans l'informatique.
Sources
[1] Richard P. Feynman, "Simulating Physics with Computers," International Journal of Theoretical Physics 21, nos. 6–7 (1982): 467–488.
[2] Robert Hackett, "Business Bets on a Quantum Leap," Fortune, May 21, 2019.
[3] Isaac L. Chuang, Neil Gershenfeld, and Mark Kubinec, "Experimental Implementation of Fast Quantum Searching," Physical Review Letters 80, no. 15 (1998): 3408–3411.
[4] Lieven M. K. Vandersypen et al., "Experimental Realization of Shor's Quantum Factoring Algorithm Using Nuclear Magnetic Resonance," NATURE 414 (2001): 883–887.
[5] qiskit log, GitHub repository.
[6] Jay Gambetta, "IBM's Roadmap for Scaling Quantum Technology," IBM Research Blog, September 15, 2020.
[7] Ismael Faro and Blake Johnson, "IBM Quantum Delivers 120x Speedup of Quantum Workloads with Qiskit Runtime," IBM Research Blog, May 11, 2021.
[8] Matthew Treinish, Ali Javadi-Abhari, and Stefan Wörner, "New Qiskit Design: Introducing Qiskit Application Modules," IBM Research Blog, April 6, 2021.
[9] Jerry Chow, Oliver Dial, and Jay Gambetta, "IBM Quantum Breaks the 100-Qubit Processor Barrier," IBM Research Blog, November 16, 2021.
[10] Blake Johnson and Gilah Ben-Shach, "Qiskit Runtime Primitives Make Algorithm Development Easier Than Ever," IBM Research Blog, April 12, 2022.
[11] Jay Gambetta, "Expanding the IBM Quantum Roadmap to Anticipate the Future of Quantum-centric Supercomputing," IBM Research Blog, May 10, 2022.
[12] Jay Gambetta, "Quantum-centric Supercomputing: The Next Wave of Computing," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[13] Blake Johnson, "Bringing the Full Power of Dynamic Circuits to Qiskit Runtime," IBM Research Blog, November 9, 2022.
[14] Blake Johnson, Tushar Mittal, and Jeannette Garcia, "Introducing New Qiskit Runtime Capabilities — and How Our Clients Are Integrating Them into Their Use Cases," IBM Research Blog, November 9, 2022.