Systèmes Financiers Quantiques : Une Vue d'Ensemble Claire et Pratique

La finance quantique est une branche de l'éconophysique, un domaine de recherche interdisciplinaire hétérodoxe qui consiste à appliquer des théories et des techniques pour résoudre des problèmes complexes en économie.

L'Application de la Technologie Quantique à la Finance

L'implémentation de la technologie quantique aux problèmes financiers — en particulier ceux traitant de la dynamique non-linéaire, de l'incertitude ou des processus stochastiques — peut s'avérer extrêmement bénéfique pour les pionniers. Une réaction plus rapide à la volatilité des marchés, une analyse des risques plus précise et l'exploitation des données comportementales pour améliorer l'engagement client figurent parmi les avantages spécifiques que l'informatique quantique pourra offrir dans les décennies à venir.

Si vous vous demandez si le système financier quantique pourrait devenir une réalité, la réponse est oui. Bien que cela puisse sembler relever de la science-fiction pour certains, il s'agit d'une technologie bien réelle.

En fait, le concept de monnaie quantique a été introduit en 1970 par le physicien Stephen Wiesner. Cependant, il est resté inédit jusqu'en 1983, et une méthode pratique pour le développer (en utilisant la programmation semi-définie) n'a été inventée qu'en 2013.

Aujourd'hui, l'objectif principal du Système Financier Quantique est de garantir l'intégrité constante des mouvements de fonds, d'estimer précisément l'incertitude dans les modèles financiers et de remédier aux lacunes du système bancaire centralisé.

Le Système Financier Actuel

Le monde financier a considérablement évolué au cours des 50 dernières années. Il n'y a pas si longtemps, l'espèce était le moyen de paiement le plus courant. Aujourd'hui, nous disposons de nombreuses options : cartes de débit/crédit, applications de paiement ou portefeuilles de cryptomonnaies sur smartphone.

Les 30 plus grandes banques mondiales gèrent plus de 55 000 milliards de dollars combinés. Selon l'Association de l'Industrie des Valeurs Mobilières et des Marchés Financiers, la taille du marché obligataire dépasse 119 000 milliards de dollars dans le monde et 46 000 milliards pour le marché américain.

Sur ce marché complexe, un nombre considérable d'activités de services financiers (allant de la tarification des titres à l'analyse des risques) sont effectuées chaque seconde. Chacune nécessite la capacité d'évaluer les résultats à court et long terme.

Pour ce faire, les institutions financières utilisent des algorithmes avancés et des modèles d'apprentissage automatique qui mesurent les probabilités statistiques. Cependant, ces modèles ne sont pas complètement exacts — la crise financière de 2008 nous l'a douloureusement rappelé.

La technologie actuelle doit encore mûrir à bien des égards pour tenir ses promesses. Ainsi, plusieurs entreprises financières testent de nouveaux processeurs exploitant les lois de la physique quantique pour traiter d'énormes volumes de données à une vitesse sans précédent. Les possibilités sont infinies.

Comment l'Informatique Quantique Peut-elle Aider ?

Les machines quantiques peuvent révolutionner les secteurs nécessitant une puissance de calcul énorme, notamment la découverte de nouveaux médicaments, le renforcement des réseaux neuronaux profonds, la modélisation des marchés financiers et le développement de communications sécurisées (internet quantique). Cet article se concentre sur la manière dont les ordinateurs quantiques peuvent améliorer les systèmes financiers actuels.

Les secteurs bancaires, les sociétés financières non bancaires, les fonds spéculatifs et autres institutions financières manipulent des données très sensibles comme les transactions et contrats clients. Ces données doivent rester privées et sécurisées sur le long terme.

La plupart des activités bancaires, comme la tarification des titres, impliquent un degré élevé de complexité computationnelle. Dans le cas de la tarification d'options, une complexité supplémentaire surgit du besoin de réagir aux marchés en évolution rapide.

Les institutions financières cherchent donc constamment des moyens de déterminer efficacement le prix des options d'actions, tout en préservant la sécurité des données clients. La recherche a montré que l'informatique quantique a un grand potentiel pour résoudre de tels problèmes financiers critiques.

En ce qui concerne la simulation de la mécanique quantique et d'autres algorithmes tels que l'algorithme de Grover pour la recherche quantique et l'algorithme de Shor pour la factorisation, les ordinateurs quantiques peuvent facilement surpasser les ordinateurs classiques.

Principes de Base de l'Informatique Quantique

Le principe de fonctionnement des ordinateurs quantiques repose sur la physique quantique, qui montre que certaines propriétés des particules restent dans deux états différents, ou toute combinaison de ces deux états, à tout moment. Contrairement aux ordinateurs classiques qui fonctionnent sur des systèmes de traitement dualistes (0 et 1), les machines quantiques peuvent être simultanément 0 et 1, ou un mélange des deux.

Puisque le système quantique peut exister dans plusieurs états au même moment (ce phénomène est appelé superposition), il peut effectuer des tâches bien plus complexes, hors de portée des superordinateurs classiques. Cela ouvre l'exploration de vastes possibilités computationnelles.

Les résultats du calcul quantique diffèrent également de leurs homologues binaires. Ils sont probabilistes (au lieu d'être déterministes), ce qui signifie que les sorties peuvent varier même si l'entrée reste identique. Le même calcul doit donc être répété plusieurs fois pour s'assurer que les résultats convergent vers une moyenne.

Alors que les ordinateurs classiques travaillent avec des bits, l'unité de base de l'information quantique est appelée qubit (ou bit quantique). Il peut être conçu sous forme de photons, d'électrons ou de noyaux. Les exemples incluent la polarisation d'un photon dont les deux états peuvent être « polarisation horizontale » et « polarisation verticale » ; ou le spin d'un électron dont les deux états peuvent être « spin haut » et « spin bas ».

Selon les lois quantiques, un qubit peut être dans une superposition cohérente des deux états simultanément. Par exemple, un ordinateur quantique à deux qubits pourrait avoir les états '00', '01', '10', '11'. Un ordinateur classique nécessiterait 4 bits pour réaliser cela.

De même, 3 qubits équivalent à 8 bits binaires, 4 qubits à 16 bits, 5 qubits à 32, 6 qubits à 64, et ainsi de suite. Pour mettre cela en perspective, un système de 300 qubits peut avoir plus d'états que le nombre total d'atomes dans l'univers. Même le superordinateur classique le plus puissant ne pourrait jamais traiter une telle quantité de données.

C'est pourquoi les institutions financières manifestent un grand intérêt pour l'informatique quantique. Bien qu'aucune machine quantique ne soit encore assez avancée pour effectuer des tâches qu'un ordinateur classique ne peut pas, de grands progrès sont en cours.

Système Monétaire Quantique

Dans le modèle bancaire standard, la monnaie est reconnue sous trois formes : monnaie de marchandise, monnaie fiduciaire et monnaie fiduciaire (au sens de monnaie de confiance).

Nous avons également vu l'essor des cryptomonnaies au cours de la dernière décennie, mais elles ne sont pas encore largement reconnues. Il s'agit d'un système de paiement numérique sans autorité émettrice ou régulatrice centrale. Il repose plutôt sur un grand livre public distribué appelé blockchain, un enregistrement de toutes les transactions détenues par les détenteurs de la monnaie.

La monnaie quantique va plus loin. Elle applique un protocole cryptographique quantique pour générer et valider les devises. Puisque les états quantiques arbitraires ne peuvent pas être parfaitement copiés, il est impossible de falsifier la monnaie quantique.

L'idée est excellente sur le papier, mais elle n'est pas réalisable avec la technologie actuelle. En effet, la monnaie quantique nécessite de stocker les états quantiques arbitraires dans une mémoire quantique, version quantique-mécanique de la mémoire informatique conventionnelle.

Bien que des années de recherche et d'expériences aient permis à la mémoire quantique de stocker des qubits, elle ne peut le faire que pendant une très courte durée. De nombreux instituts de recherche à travers le monde travaillent sur de nouveaux matériaux pour créer des mémoires capables de conserver l'information quantique portée par la lumière.

Avantages du Système Financier Quantique

Alors que doubler la puissance d'un ordinateur conventionnel nécessite environ deux fois plus de transistors travaillant sur une tâche, la puissance d'un ordinateur quantique peut être doublée en ajoutant un seul qubit. Par conséquent, cela pourrait être significativement bénéfique pour les pionniers.

L'informatique quantique peut permettre aux institutions financières de résoudre des problèmes métier très spécifiques et de réinventer certains processus opérationnels dans la prochaine décennie.

Ciblage Client et Modélisation Prédictive

Les ordinateurs quantiques sont exceptionnellement doués pour trouver des motifs cachés dans des structures de données complexes, effectuer des classifications et des prédictions précises.

Détection de Fraude

Les institutions financières perdent 20 à 45 milliards de dollars de revenus chaque année à cause de la fraude et de mauvaises pratiques de gestion des services. Les systèmes de détection de fraude existants ne sont pas très fiables. Ils génèrent 80 % de faux positifs, laissant le secteur bancaire en situation de risque la plupart du temps. L'informatique quantique pourrait offrir un avantage décisif dans la lutte contre la fraude aux paiements. La puissance de vitesse exponentielle, dérivée de la superposition et de l'intrication quantiques, peut aider à réévaluer diverses solutions possibles pour optimiser les algorithmes de détection de fraude.

Gestion Client

L'informatique quantique pourrait rationaliser parfaitement les processus et aider le personnel à rendre l'expérience client irréprochable.

Gestion de Portefeuille

L'informatique quantique a le potentiel d'accélérer les modèles de tarification d'actifs et de cultiver des améliorations de performance. Elle peut effectuer une myriade de calculs d'optimisation en une fraction du temps, sans avoir recours à des approximations.

Ses capacités d'optimisation combinatoire pourraient aider les investisseurs à améliorer la diversification de portefeuille, rééquilibrer les investissements selon les conditions de marché et les objectifs finaux, et rationaliser efficacement les processus de règlement des transactions.

Développements Récents en Finance Quantique

Les progrès réalisés au cours des 10 dernières années vers la suprématie quantique prouvent que les ordinateurs quantiques sont plus capables de résoudre certains problèmes spécifiques que n'importe quel ordinateur conventionnel.

En 2014, par exemple, une équipe de chercheurs des Pays-Bas a exploité les capacités de la mécanique quantique pour développer une technique de prévention de fraude pour l'authentification de cartes de crédit/débit, pratiquement impossible à contourner.

En 2018, des chercheurs canadiens ont publié un algorithme quantique pour la tarification de Monte Carlo des dérivés financiers, démontrant une méthode pour créer des distributions de probabilité pertinentes en superposition quantique et une technique pour extraire le prix des dérivés financiers par des mesures quantiques.

En 2020, David Orrell a proposé un modèle de tarification d'options binomial basé sur une marche quantique pouvant s'exécuter directement sur un dispositif quantique. La même année, les ordinateurs quantiques D-Wave ont été utilisés pour résoudre le problème d'optimisation de portefeuille. Les résultats étaient très prometteurs : les performances du matériel D-Wave (bien que limité en taille) sont comparables aux superordinateurs classiques.

En 2021, un groupe de chercheurs a développé des algorithmes quantiques pour le trading d'arbitrage statistique à haute fréquence en utilisant l'estimation du nombre de condition à temps variable et la régression linéaire quantique.

Le Présent et l'Avenir de la Finance Quantique

La technologie de l'informatique quantique n'est pas encore pleinement développée. En fait, la plupart de ses avantages et applications sont encore conceptuels. Ainsi, l'ensemble du secteur bancaire se trouve face à deux choix :

• Soit attendre la technologie et réagir uniquement lorsque des opportunités ou des menaces sont identifiées.
• Soit commencer à se connecter au monde quantique, identifier les cas d'usage et intégrer des solutions de sécurité quantique.

La seconde option semble meilleure. De nombreuses banques d'investissement et sociétés de services financiers, dont JPMorgan Chase, HSBC et Wells Fargo, ont déjà commencé à investir des millions de dollars dans des programmes de recherche et d'innovation quantiques.

Un vaste corpus de travaux de recherche et d'ingénierie a été consacré à la réalisation d'algorithmes quantiques avec des accélérations polynomiales substantielles dans les sous-routines de chargement et de traitement des données.

Jusqu'à présent, aucune application pratique de l'informatique quantique avec une accélération exponentielle par rapport à son homologue classique n'a été inventée, mais de nombreux modèles prometteurs ont été proposés.

IBM, par exemple, a réussi à intégrer 127 qubits dans sa puce d'informatique quantique propriétaire. Le processeur utilise plusieurs couches pour héberger les fils porteurs de signaux, ce qui permet des lectures précises des qubits. Bien que cette technique soit courante dans les puces classiques, c'est une énorme avancée dans le monde de l'informatique quantique.

On s'attend à ce que les ordinateurs quantiques surpassent les capacités des ordinateurs classiques d'ici la fin 2030. Les géants de la technologie, dont IBM et Google, travaillent sur des machines quantiques pouvant contenir des centaines de qubits. IBM a rendu ses ambitions plus concrètes en publiant une feuille de route pour le développement d'ordinateurs quantiques, qui vise un ordinateur à 1000 qubits.

Cela aura un impact disruptif sur de nombreux secteurs, notamment la finance. En fait, la finance est estimée être le premier secteur à bénéficier de l'informatique quantique à court et long terme.

Cependant, les avancées futures de l'informatique quantique au sein des banques et institutions financières ne sont pas sans défis. Identifier quels problèmes peuvent être résolus efficacement par les machines quantiques, améliorer l'interface pour une meilleure accessibilité, moderniser l'infrastructure pour s'adapter à cette technologie, et étendre l'intérêt pour ces machines quantiques au-delà d'un groupe d'élite de physiciens et de mathématiciens — tels sont quelques-uns des défis à relever dans un avenir proche.

Dans l'ensemble, l'adoption de solutions basées sur le quantique n'est pas un processus à court terme. Ce n'est pas comme mettre à jour vos systèmes logiciels où vous cliquez sur un bouton et c'est fini. C'est un voyage à long terme, qui dépend non seulement de la capacité du secteur bancaire à définir les problèmes et adapter l'infrastructure, mais aussi de sa capacité à inclure le personnel et les clients dans ce processus.

Questions Fréquemment Posées

Quels sont les algorithmes quantiques les plus populaires ?

Un algorithme quantique est une instruction étape par étape, où chaque étape peut être exécutée sur un ordinateur quantique. Le terme « quantique » est utilisé pour les algorithmes qui exploitent certaines caractéristiques fondamentales du calcul quantique, telles que l'intrication quantique ou la superposition quantique.

Ces algorithmes peuvent être appliqués dans divers domaines, notamment la recherche et l'optimisation, la cryptographie, la résolution de grands systèmes d'équations linéaires et la simulation de systèmes quantiques. Les cinq algorithmes quantiques les plus populaires sont :

1. Algorithme de Shor : factorise les entiers en temps polynomial
2. Algorithme de Grover : peut résoudre rapidement les problèmes de recherche non structurés
3. Algorithme de Simon : résout un problème spécifique exponentiellement plus vite et avec moins de requêtes que le meilleur algorithme classique déterministe
4. Algorithme de Bernstein–Vazirani : a été développé pour prouver une séparation d'oracle entre les classes de complexité BPP et BQP
5. Algorithme de Deutsch–Jozsa : a été le premier à montrer qu'utiliser un ordinateur quantique comme outil de calcul pour un problème particulier peut être avantageux

Quand le système financier quantique démarrera-t-il ?

L'ère du système financier quantique est sur le point de commencer. Dans la prochaine décennie, l'informatique quantique deviendra très probablement l'une des solutions principales dans le secteur financier.

Selon le rapport d'étude de MarketsandMarkets, la taille du marché de l'informatique quantique devrait atteindre 1,76 milliard de dollars d'ici 2026, contre 472 millions en 2021, avec un TCAC de 30,1 % pendant la période de prévision. L'adoption précoce de technologies basées sur le quantique dans le secteur financier devrait alimenter la croissance du marché mondial.

Quelles banques investissent dans l'informatique quantique ?

J.P. Morgan, Goldman Sachs, Citigroup, Mitsubishi Financial Group, Barclays, Wells Fargo, BNP Paribas, HSBC et Japan Post Bank — ils investissent tous des millions de dollars dans cette technologie ; certains ont déjà commencé à expérimenter des applications d'informatique quantique.

Peut-on investir dans l'informatique quantique ?

Oui, il existe de nombreuses opportunités pour les investisseurs qui veulent parier sur la technologie de l'informatique quantique. Un certain nombre d'entreprises opérant dans ce domaine sont cotées au New York Stock Exchange. Un ETF informatique quantique (Defiance Quantum ETF) est également disponible pour obtenir une exposition plus générale à cette industrie.