IBM : un ordinateur quantique réalise en 19 secondes un calcul qui prendrait 110 ans à un supercalculateur





Un processeur quantique d’IBM a réalisé en quelques secondes une opération dont la simulation sur un supercalculateur classique est estimée à environ 110 ans.

Une équipe de chercheurs dirigée par le physicien Tigran Sedrakian, de la société américaine BlueQubit, affirme avoir démontré un avantage quantique avec un processeur d’IBM.

Concrètement, la machine quantique a produit un million de résultats en seulement 19 secondes.

Pour effectuer une opération comparable avec un ordinateur classique, les chercheurs estiment qu'il faudrait environ 110 ans avec Frontier, l’un des supercalculateurs les plus puissants au monde.

Mais que signifie réellement cette performance ?

Et pourquoi faut-il rester prudent avec ce chiffre ?


Un ordinateur qui ne calcule pas comme les autres

Un ordinateur classique fonctionne avec des bits, qui prennent la forme de 0 ou de 1.

Les ordinateurs quantiques utilisent, eux, des qubits.

Grâce aux propriétés de la physique quantique, un qubit peut être dans une combinaison de 0 et de 1 avant d’être mesuré.

Cette différence permet aux ordinateurs quantiques d'aborder certains problèmes d'une manière radicalement différente.

Pour tester leurs performances, les chercheurs utilisent notamment une expérience appelée Random Circuit Sampling, ou « échantillonnage de circuits aléatoires ».

Le principe est relativement simple : on demande à l'ordinateur quantique d'effectuer une longue série d'opérations choisies au hasard, puis on regarde les résultats obtenus.

Imaginez une machine qui mélange des centaines de milliers de cartes selon une succession de règles complexes et aléatoires.

Reproduire le comportement de cette machine avec un ordinateur classique devient très difficile à mesure que le nombre d'opérations augmente.

C'est précisément ce type de difficulté que les chercheurs ont voulu mesurer.






19 secondes contre une estimation de 110 ans

Le chiffre de 110 ans ne correspond pas au temps nécessaire pour effectuer un calcul classique équivalent au sens général.

Il s'agit d'une estimation du coût de simulation classique de cette expérience précise.

Pour l'établir, les chercheurs ont utilisé une méthode appelée contraction de réseau tensoriel.

Celle-ci permet d'estimer les ressources nécessaires pour reproduire, sur une machine classique, les résultats produits par le circuit quantique.

Selon leurs calculs, reproduire le million d'échantillons nécessiterait environ 1,2 × 10²⁷ opérations.

En comparant cette quantité aux performances soutenues du supercalculateur Frontier, ils estiment que la simulation demanderait environ 110 ans.

Cette estimation doit néanmoins être considérée avec précaution.

Elle dépend notamment de la méthode de simulation retenue et des performances de la machine classique utilisée comme référence.

De nouveaux algorithmes pourraient réduire considérablement le temps nécessaire à une simulation classique.

Autrement dit, « 110 ans » ne signifie pas qu'aucun ordinateur classique ne pourra jamais reproduire ce résultat plus rapidement.


Une avancée importante, mais pas encore une révolution

Cette expérience illustre ce que les chercheurs appellent un « avantage quantique » : dans une tâche conçue pour exploiter les propriétés des ordinateurs quantiques, la machine quantique peut produire un résultat beaucoup plus rapidement qu'une simulation classique.

Ce type de démonstration n'est pas nouveau.

En 2019, Google avait déjà annoncé une expérience de Random Circuit Sampling avec son processeur Sycamore, composé de 53 qubits.

La particularité du nouveau résultat tient notamment au fait que l'expérience a été réalisée sur un processeur quantique commercial accessible via le cloud d'IBM.

Les chercheurs affirment avoir utilisé l'environnement standard du service, sans réglage personnalisé du processeur.

Ils ont également publié leurs circuits, leurs résultats et leur code d'analyse afin que d'autres utilisateurs puissent tenter de reproduire l'expérience.