L'informatique quantique à l'horizon : perspective d'un ingénieur

Ed Brown

Alors que nous célébrons 2025, l'Année Internationale de la Science et Technologie Quantiques, j'ai commencé à réfléchir aux applications pratiques de la mécanique quantique dans les ordinateurs, capteurs et cryptographie. Et je trouve que penser à ces choses du point de vue d'un ingénieur est assez difficile.

Si Richard Feynman, qui a gagné un Prix Nobel pour son travail sur l'« électrodynamique quantique », ne pensait pas que qui que ce soit comprenne vraiment la mécanique quantique, comment tant de gens de nos jours peuvent-ils parler des ordinateurs quantiques comme la prochaine grande chose ? D'un autre côté, Feynman lui-même a posé les fondements théoriques des ordinateurs quantiques en 1982, quand il a dit que « pour modéliser avec précision un système quantique, les scientifiques auraient besoin de construire un autre système quantique. » Ce autre système est ce que nous appelons maintenant un ordinateur quantique.

Par exemple, selon un article sur le site Tech Briefs, le domaine de l'informatique quantique devrait atteindre 65 milliards de dollars d'ici 2030. Dans un autre article, on lit : « Les ordinateurs quantiques ont le potentiel de résoudre des problèmes complexes en santé humaine, découverte de médicaments et intelligence artificielle des millions de fois plus vite que certains des superordinateurs les plus rapides du monde. »

Pour compliquer ma confusion, j'ai appris que « Les réponses des ordinateurs quantiques sont tirées de distributions de probabilité. Les ordinateurs quantiques ne vous donnent pas une valeur spécifique pour une réponse. Ce qu'ils font, c'est vous dire à quel point il est probable qu'une certaine valeur soit la solution correcte » — leurs réponses sont « floues ». « Malheureusement, exécuter un algorithme quantique une seule fois ne suffit pas. Pour se rapprocher le plus possible de la « bonne » réponse, les informaticiens exécutent ces calculs plusieurs fois. Chaque échantillon réduit l'incertitude. L'ordinateur peut avoir besoin d'exécuter l'algorithme des milliers de fois — ou même plus — pour se rapprocher le plus possible de la distribution la plus précise. » Mais il y a un côté positif : « Les ordinateurs quantiques exécutent ces algorithmes si rapidement qu'ils ont encore le potentiel de produire des résultats beaucoup, beaucoup plus vite que les ordinateurs classiques. »

OK, j'accepte l'idée d'utiliser la mécanique quantique sans la comprendre vraiment profondément, mais j'ai une vraie difficulté à utiliser des réponses d'un ordinateur quantique qui ne sont que des probabilités. En tant qu'ingénieur, je suis habitué à chercher des solutions fixes, praticables pour des problèmes réels, pas des réponses qui disent, par exemple, que quand j'appuie sur un bouton d'ascenseur, l'ascenseur viendra probablement à mon étage.

Après des décennies de travail comme ingénieur EE, Ed Brown de SAE Media Group est bien dans sa deuxième carrière : Rédacteur Tech.

« J'ai réalisé, en regardant en arrière vers mes jours d'ingénierie et en regardant tout le dernier cri en tant qu'éditeur, que j'ai beaucoup de pensées sur ce qui se passe maintenant à la lumière de mes expériences d'ingénierie, et j'aimerais en partager quelques-unes maintenant. »

Cinq concepts pour comprendre la mécanique quantique sans maths

L'une des meilleures descriptions de l'informatique quantique que j'ai trouvées était par la physicienne du National Institute of Standards and Technology (NIST) Tara Fortier : « 5 Concepts Pour Vous Aider à Comprendre la Mécanique Quantique et la Technologie — Sans Maths ! » Elle explique que bien que le « flou » soit une caractéristique essentielle de l'informatique quantique, ce n'est pas un défaut. « La physique classique gouverne le mouvement des choses que nous pouvons voir, comme les balles de baseball et les planètes. La physique quantique est un monde que nous ne pouvons pas facilement voir. Si une partie du quantique est substantiellement différente de la physique classique, c'est que la physique à l'échelle quantique n'est pas seulement granulaire mais aussi floue. »

Mais le Dr Fortier souligne que la nature elle-même est floue. Quand nous zoomons sur une image numérique, elle est faite de pixels individuels, qui semblent avoir des frontières bien définies. Mais, « Si vous pouviez zoomer sur les atomes et particules subatomiques qui composent le pixel, vous verriez que les particules subatomiques ne sont pas bien définies — leurs frontières et comportement sont quelque peu flous. C'est similaire à tracer une ligne « parfaite » avec un crayon et une règle. Si vous regardiez cette ligne au microscope, les bords sembleraient plus ondulés que droits. »

Donc, je suppose qu'on pourrait dire qu'un ordinateur quantique voit le monde de façons qui sont plus alignées avec la façon dont le monde est vraiment qu'un ordinateur numérique, qui ne nous donne qu'un échantillon du monde.

Mais encore, comme Einstein l'a dit, les comportements quantiques sont « effrayants ».

L'article de Fortier rend certains comportements quantiques plus abordables mais encore très difficiles à digérer pour moi. Par exemple, celui dont j'ai entendu parler depuis que je suis gamin : La lumière est à la fois une onde et une particule. Parfois, elle se comporte d'une façon, comme quand les ondes lumineuses nous donnent des arcs-en-ciel, mais quand la lumière frappe un panneau solaire, elle agit comme des particules. C'est dur pour moi de comprendre ça, mais je peux mettre mes réserves de côté et juste accepter que ça peut être utile des deux façons.

Puis il y a « le principe d'incertitude de Heisenberg, qui dit que l'acte de mesure perturbe l'état quantique de l'objet. » Alors, comment pouvez-vous baser un ordinateur sur les états de particules quantiques si votre mesure les perturbe ?

Mais pour moi, le plus effrayant de tous est l'intrication quantique — l'état quantique d'une particule est corrélé avec l'état d'une autre, peu importe à quel point elles sont éloignées l'une de l'autre. Donc, mesurer une particule affecte l'état de son partenaire. Pourtant, il y a une utilisation pratique pour l'intrication — clés cryptographiques sécurisées.

Tout cela me fait penser que je pense que plus que la science est nécessaire pour développer des ordinateurs quantiques pratiques — les ingénieurs devront accepter de travailler avec une technologie qu'ils ne peuvent pas vraiment comprendre.