L’informatique quantique suscite un intérêt croissant pour son potentiel à révolutionner le calcul. Un concept central dans ce domaine est celui de suprématie quantique : le moment où un ordinateur quantique accomplit une tâche qu’un ordinateur classique ne peut pas réaliser en un temps raisonnable. Bien que cette idée soit ambitieuse, elle est encore au cœur de débats scientifiques. Alors, que signifie réellement la suprématie quantique et pourquoi est-elle importante ?
Les bases de l’informatique quantique
Avant de comprendre la suprématie quantique, il est essentiel de revenir aux fondements de l’informatique quantique. Contrairement aux ordinateurs classiques qui utilisent des bits (représentant 0 ou 1), les ordinateurs quantiques s’appuient sur des qubits. Grâce aux principes de la mécanique quantique, ces qubits peuvent exister simultanément dans un état de 0 et de 1, un phénomène appelé superposition.
Un autre phénomène clé est l’intrication, qui crée un lien entre qubits, permettant à des systèmes quantiques de traiter une multitude de calculs en parallèle. Cette architecture promet d’accélérer la résolution de certains problèmes complexes, comme ceux rencontrés dans la chimie, l’intelligence artificielle ou l’optimisation.
Cependant, cet avantage potentiel vient avec un revers : les ordinateurs quantiques actuels sont sensibles aux erreurs, et leur fonctionnement est perturbé par le bruit environnant. Cela rend difficile leur utilisation à grande échelle pour des tâches pratiques.
La naissance du concept de suprématie quantique
Le terme « suprématie quantique » a été introduit en 2012 par John Preskill, physicien théoricien au Caltech. Il désigne le seuil à partir duquel un ordinateur quantique accomplit une tâche que les machines classiques ne peuvent pas reproduire, même en utilisant les supercalculateurs les plus puissants.
En 2019, Google avait revendiqué avoir atteint ce cap avec son processeur quantique Sycamore. Ce dernier avait effectué en 200 secondes une série de calculs aléatoires, une tâche que Google estimait impossible pour un supercalculateur classique en moins de 10 000 ans.
Cette annonce avait été accueillie comme une percée majeure dans le domaine, mais non sans scepticisme. Elle a depuis été contestée. Des chercheurs ont en effet démontré qu’en optimisant des algorithmes classiques, ils pouvaient reproduire ces résultats beaucoup plus rapidement, remettant en question la véritable portée de cette « suprématie ».
De plus, ces expériences sont souvent basées sur des problèmes artificiels, sans application pratique immédiate. Elles servent avant tout à prouver un principe, sans démontrer un impact concret sur des domaines comme la recherche scientifique ou l’industrie.
De la suprématie quantique à l’utilité quantique
Face aux limites des démonstrations actuelles de suprématie quantique, la communauté scientifique s’oriente désormais vers un objectif plus ambitieux : démontrer ce que l’on appelle l’utilité quantique. Contrairement à la suprématie, ce concept met l’accent sur des applications concrètes, où les ordinateurs quantiques surpasseraient réellement les machines classiques dans la résolution de problèmes pertinents pour la science, l’industrie ou la société.
Par exemple, l’informatique quantique pourrait révolutionner la conception de nouveaux matériaux, en simulant des interactions atomiques complexes. Elle pourrait également renforcer la cryptographie en développant des méthodes de sécurisation impossibles à briser avec des ordinateurs classiques. D’autres applications incluent l’optimisation logistique, où des systèmes quantiques pourraient trouver des solutions plus efficaces pour des problèmes complexes de transport, de distribution ou de planification.
Cependant, atteindre cette utilité quantique reste un défi de taille. L’un des principaux obstacles est la réduction des erreurs inhérentes au fonctionnement des qubits, les unités fondamentales de l’information quantique. Ces erreurs peuvent être corrigées grâce à des codes sophistiqués de correction d’erreurs, mais leur mise en œuvre exige des ressources importantes.
Un autre défi majeur est lié à l’augmentation du nombre de qubits physiques nécessaires pour créer des qubits logiques fiables. Ces qubits logiques, capables de fonctionner sans erreurs significatives, sont essentiels pour des calculs complexes. Or, les codes de correction d’erreurs les plus performants nécessitent environ 1 000 qubits physiques pour en produire un seul logique. Avec les processeurs quantiques actuels à peine capables de dépasser les 1 000 qubits physiques, cet objectif reste pour l’instant hors d’atteinte.
Ainsi, bien que la route vers l’utilité quantique soit semée d’embûches, les perspectives qu’elle offre continuent d’inspirer les chercheurs et les ingénieurs du monde entier.
Les progrès récents et les perspectives
Malgré ces obstacles, les avancées continuent. En 2023, Google a franchi une étape clé en concevant un processeur capable de corriger plus d’erreurs qu’il n’en produit, ouvrant la voie à des systèmes plus stables. De leur côté, IBM et d’autres entreprises travaillent à démontrer que des ordinateurs quantiques imparfaits pourraient déjà résoudre certains problèmes spécifiques mieux que les ordinateurs classiques.
Néanmoins, la construction d’un ordinateur quantique pleinement fonctionnel, capable de résoudre des problèmes complexes sans erreurs, semble encore éloignée de plusieurs décennies. Ces avancées nécessiteront en effet des percées tant dans la théorie que dans la conception matérielle.
