5 choses que vous ignoriez sur les ordinateurs quantiques

Toute discussion sur l’informatique quantique ressemble à un saut dans le domaine de la science-fiction. Chaque nouvelle information semble remettre en cause nos acquis et notre compréhension du monde. Dans un monde aussi captivant que celui de l’informatique quantique, certains faits, cachés derrière la difficulté de compréhension des ordinateurs quantiques, méritent cependant d’être mis en avant. En voici quelques-uns.

Il faut actuellement un grand nombre de qubits pour créer un seul qubit
Comme nous vous l’avons expliqué dans un précédent article, les ordinateurs quantiques fonctionnent grâce à des « qubits », l’équivalent quantique des « bits » de nos ordinateurs modernes. Lorsque l’on parle du nombre de qubits d’un ordinateur quantique, on parle cependant généralement du nombre de qubits logiques et non du nombre de qubits physique. En effet, à cause du grand taux d’erreur des qubits actuels, il faut un grand nombre de qubits physique pour créer 1 seul qubit logique « fonctionnel ».

Pour être plus clair, imaginez par exemple un vieux robot, à qui vous pourriez poser une question. Il ne répondrait juste que 7 fois sur 10 et planterait régulièrement lorsque vous lui posez votre question. Il faudrait donc lui poser un très grand nombre de fois la même question pour être finalement sûr de la réponse. L’autre option serait d’avoir à sa disposition plusieurs milliers de vieux robots, à qui vous pourriez poser la même question. Il suffirait ensuite de faire la moyenne des réponses et de choisir celle qui a été le plus souvent donnée par le robot. C’est dans les grandes lignes ce qui se passe avec les qubits.

Lors de la conception d’algorithmes quantiques, les chercheurs imaginent des qubits parfaits et stables qui feraient exactement ce qu’ils attendent. Il faut donc beaucoup de qubits physiques pour avoir quelques qubits logiques. Des chercheurs estiment par exemple qu’il faudrait 20 millions de qubits physiques de mauvaise qualité, soit 6189 qubits logiques, pour résoudre l’algorithme RSA, responsable d’une grande partie de la sécurité sur internet.

Évidemment, il ne suffit pas de multiplier le nombre de qubits physique pour augmenter la puissance par magie. Un grand nombre de problèmes surviennent avec la multiplication des qubits, tels que la difficulté de tous les refroidir, de parvenir à tous les isoler…

Le nombre de qubits ne fait pas tout
Lorsque l’on évoque la puissance des ordinateurs quantiques, on se contente généralement de parler du nombre de qubits qu’ils possèdent ou du nombre de qubits qu’il faudrait pour parvenir à réaliser une certaine tâche. En informatique cependant, un ordinateur 64 bits ne vaut pas un autre ordinateur 64 bits. Il en va de même pour les ordinateurs quantiques. Ces derniers ne se résument pas à leur nombre de qubits. Dans un ordinateur classique, plus que le nombre de bits, c’est la capacité du processeur à manipuler ces bits qui importe. Un processeur performant peut traiter un plus grand nombre d’opérations et les effectuer à une vitesse plus élevée qu’un processeur moins bien conçu.

De la même façon, un ordinateur quantique de 10 qubits ne vaut pas un autre ordinateur quantique de la même valeur. Dans le même ordre d’idée, si vous possédez un ordinateur avec 4.000 qubits de mauvaise qualité, il ne vaudra en réalité pas mieux qu’un ordinateur qui n’en possèderait que 50, mais qui seraient de bonne qualité.

Enfin, la connectivité entre tous ces qubits rentre en compte, ainsi que leur taux d’erreur ou encore le nombre d’opérations qu’ils peuvent réaliser en parallèle. Bref, les ordinateurs quantiques, ce n’est pas juste une histoire de qubits.

Ils pourraient permettre de réaliser des économies d’énergie
Pour fonctionner, nos ordinateurs modernes utilisent des transistors, beaucoup de transistors. Un ordinateur moderne dispose généralement de plusieurs milliards de transistors. Des sortes de minuscules interrupteurs qui permettent de stocker les « 0 » et les « 1 » des ordinateurs grâce à l’électricité. Les serveurs et les supercalculateurs utilisent des quantités encore plus phénoménales de transistors et d’électricité, ce qui pose de nombreux problèmes environnementaux. Les processeurs quantiques pourraient, selon certains chercheurs, réduire drastiquement la consommation d’énergie, d’un facteur 100 à 1000, grâce à leur conception.

« Comme il faut beaucoup moins de temps pour effectuer un calcul, ils seront également beaucoup plus efficaces en termes d’énergie », explique Tamar Eilam, un chercheur d’IBM qui étudie les moyens de réduire l’impact du cloud computing. Si les ordinateurs quantiques s’accompagnent aujourd’hui de contraintes, comme la nécessité de devoir refroidir à des températures extrêmes les ordinateurs, les recherches actuelles semblent indiquer que la consommation énergétique globale des ordinateurs quantiques serait malgré tout inférieure à celle des dispositifs utilisés aujourd’hui.

Les scientifiques du Oak Ridge National Laboratory (ORNL) estiment eux aussi que les ordinateurs quantiques utiliseront considérablement moins d’énergie que les superordinateurs actuels. « Les ordinateurs hautes performances dotés de milliers de processeurs utilisent actuellement beaucoup d’énergie pour effectuer des calculs scientifiques complexes », a déclaré Travis Humble de l’ORNL. « En plus d’une capacité sans précédent à résoudre de gros problèmes, nous avons découvert que les ordinateurs quantiques ont le potentiel de réduire la consommation d’énergie de plus d’un million de kilowattheures ».

Les ordinateurs quantiques ont besoin… d’algorithmes quantiques
Cela peut paraître évident, mais il est important de noter que les ordinateurs quantiques sont drastiquement différents des ordinateurs traditionnels. Bien que les ordinateurs quantiques puissent exécuter des algorithmes conventionnels, ils ne seraient pas aussi efficaces que des ordinateurs conventionnels. Ils se démarquent uniquement si on leur donne des algorithmes quantiques spécialisés à résoudre. En tant que concept théorique, les algorithmes quantiques font l’objet de recherches depuis plus de deux décennies.

Parallèlement à ces algorithmes quantiques, il existe aujourd’hui plusieurs langages de programmation dédiés aux ordinateurs quantiques, tels que Shor et Grover. Ils ont chacun leur spécificité. En 2020, un langage de programmation de haut niveau du nom de « Silq » a été développé pour faciliter l’apprentissage des ordinateurs quantiques.

Afin de faciliter l’apprentissage, des ordinateurs quantiques sont désormais accessibles dans le cloud par des entreprises comme IBM. Cette disponibilité est une bonne nouvelle pour les chercheurs, car elle leur permet de s’essayer et de se former à la programmation quantique avec quelque chose de concret.

Il existe de nombreux types d’ordinateurs quantiques
Enfin, on parle souvent « d’ordinateur quantique », mais il faudrait plutôt en parler au pluriel. Car s’il existe différents langages de programmation quantique, il existe également différentes technologies pour parvenir à créer des qubits et les ordinateurs associés, avec des capacités et des prérequis extrêmement différents pour chacun.

« Il faut comprendre qu’il y a plein de technologies différentes qui se battent en duel. », explique Olivier Ezratty, auteur du livre de vulgarisation « Comprendre l’informatique quantique ». « Il y a au moins une grosse demi-douzaine de technologies concurrentes qui n’ont rien à voir les unes avec les autres. Ce n’est pas comme une variante entre le processeur d’un PC et le processeur d’un smartphone. Le processeur d’un PC et d’un smartphone, c’est la même technologie à peu de choses près. La différence entre les différentes branches du calcul quantique est par contre monstrueuse. Ce sont des choses qui n’ont rien à voir. »

Les matériaux et techniques utilisées varient énormément. On trouve par exemple les ordinateurs quantiques construits avec des supraconducteurs, des semi-conducteurs, des photons intriqués, des isotopes de silicium, des fermions de Majorana ou encore des pièges à ions. Plus récemment, des chercheurs ont proposé d’utiliser des nanotubes de carbone pour constituer des qubits. La recherche est actuellement en pleine effervescence pour déterminer le meilleur modèle à suivre.

« L’avantage c’est que ça crée de la diversité, c’est un peu darwinien », conclut Olivier Ezratty. « Ils ont chacun des caractéristiques très différentes. Les défauts des uns ne sont pas les défauts de leurs concurrents. On ne sait pas prédire à l’avance lesquels vont marcher ou non. »