Les ordinateurs quantiques promettent de résoudre certains problèmes plus efficacement que leurs équivalents « classiques ». Encore faut-il disposer d’une architecture capable de réduire les diverses erreurs. Un défi qui devrait être relevé par des calculateurs quantiques LSQ (« Large Scale Quantum »).
Les ordinateurs quantiques ne remplaceront pas nos PC de bureau conçus pour des usages domestiques ou professionnels (bureautique, messagerie…). Par contre, ils seront capables de résoudre des problèmes nécessitant une fantastique puissance de calcul.
Mais paradoxalement, nos ordinateurs « classiques » font moins d’erreurs que les calculateurs quantiques alors qu’ils n’intègrent qu’une mémoire assez limitée et un processeur plus ou moins puissant !
La faute à la « décohérence quantique ». C’est l’un des talons d’Achille des ordinateurs. Depuis plus de 20 ans, des recherches sont menées pour développer un mécanisme de correction d’erreurs : en 1997, Alexeï Kitaev, professeur russo–américain de physique à l’Institut de technologie de Californie et chercheur chez Microsoft, avait déjà travaillé sur ce sujet en s’inspirant de la topologie, branche des mathématiques.
Les technologies quantiques sont en effet extrêmement sensibles aux interactions avec leur environnement (ce qu’on appelle « le bruit ») et les qubits tendent à perdre très rapidement leurs propriétés quantiques (superposition d’états, intrication…). C’est ce que l’on appelle la « décohérence quantique ».
Des enjeux de compétitivité et de souveraineté
D’où l’idée de concevoir des calculateurs quantiques tolérants aux défauts. Appelés aussi « LSQ » – pour « Large Scale Quantum » – , ils ont la lourde tâche d’effectuer des calculs et des modélisations de plusieurs ordres de grandeur plus complexes que ce qui est aujourd’hui envisageable, même avec les supercalculateurs traditionnels.
Pour relever ce défi, un LSQ doit être composé de milliers de qubits logiques. Grâce à un nombre élevé de qubits et à un faible niveau de bruit, ces machines devraient être capables de dépasser de plusieurs ordres de grandeur nos capacités de calcul actuelles.
Ce challenge est à la hauteur des enjeux de compétitivité (temps de mise sur le marché de produits ou applications) et de souveraineté (renseignement et dissuasion).
Mais les processeurs quantiques actuels sont encore petits et sujets à des erreurs. Différents travaux sont menés à travers le monde pour mettre au point un processeur quantique de plus grande taille.
En octobre 2019, une équipe internationale de scientifiques d’Australie, du Japon et des États-Unis avait annoncé avoir conçu un prototype de processeur quantique à grande échelle intégrant la lumière laser.
Des cristaux, spécialement conçus, convertissent la lumière laser ordinaire en une sorte de lumière quantique. Appelée « lumière comprimée », elle est ensuite « tissée » en un état de grappe par un réseau de miroirs, de séparateurs de faisceau et de fibres optiques.
Algorithmes quantiques
D’autres pistes sont étudiées pour construire des « pièges à ions ». Les technologies à base d’ions piégés (maintenus sous vide et suspendus par suspension électrostatique) sont également extrêmement intéressantes, pour d’autres raisons : les qubits produits sont de très bonne qualité.
Enfin, des recherches sont menées (notamment par le Los Alamos National Laboratory) pour concevoir des algorithmes permettant d’effectuer des tâches utiles sur des ordinateurs quantiques « bruyants ».
Pour simplifier, les algorithmes « classiques » sont des listes d’opérations que doit réaliser un ordinateur dans un ordre précis. Un peu comme lorsqu’on suit à la lettre une recette de cuisine.
À la différence de ces algorithmes « classiques », les algorithmes « quantiques » seraient mieux adaptés aux défauts particuliers des calculateurs quantiques. Ils seraient en effet capables d’exécuter davantage d’étapes de traitement dans le délai imparti avant que la fameuse décohérence n’impacte le résultat.
Pour l’instant, il ne s’agit que de travaux en laboratoire. Les calculateurs LSQ ne seraient pas attendus avant 2030.
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