Quantum Computing - Définition, fonction, avantages et exemples

Jan Schäfer

Avec les progrès fulgurants de l'intelligence artificielle, les ordinateurs classiques atteignent plus souvent leurs limites. En effet, pour traiter d'énormes quantités de données, ils ont besoin de beaucoup de temps. L'informatique quantique pourrait changer cela. Cette technologie a le potentiel d'effectuer des calculs jusqu'ici impossibles pour les ordinateurs classiques.

Mais de quoi l'informatique quantique est-elle capable aujourd'hui ? Que peut attendre la société de cette technologie à l'avenir ? Nous expliquons en détail comment fonctionne l'informatique quantique, en quoi elle se distingue du Machine Learning et de l'Artificial Intelligence (AI) et comment les entreprises peuvent en profiter.

L'essentiel en bref

  • L'informatique quantique est une technologie qui permet d'effectuer des calculs nettement plus complexes que ne le peuvent les ordinateurs.
  • Les domaines d'application futurs des ordinateurs quantiques seront, entre autres, la logistique, la finance et la fabrication.
  • Avec Konfuzio, les entreprises mettent en œuvre un apprentissage automatique avancé dans leurs processus, ce qui leur permet d'être plus efficaces et plus compétitives. Testez le logiciel gratuitement dès maintenant !
définition de l'informatique quantique

L'informatique quantique expliquée

L'informatique quantique - en français quantum computing ou informatique quantique - est une technologie basée sur les principes de la Mécanique quantique est basé sur l'informatique. Au lieu des bits classiques, qui sont soit 0 soit 1, les ordinateurs quantiques utilisent ce que l'on appelle des qubits, qui peuvent être simultanément 0 et 1. En pratique, cela signifie qu'ils sont capables d'effectuer des calculs nettement plus complexes que les ordinateurs ou les Superordinateur de réaliser des calculs. Ils disposent d'une énorme puissance de calcul, essentielle pour certaines tâches comme la factorisation de grands nombres ou la simulation de molécules complexes.

L'informatique quantique a le potentiel de révolutionner le monde du cryptage, l'intelligence artificielle et de révolutionner la recherche sur les matériaux.

Des entreprises et des chercheurs du monde entier travaillent à la mise au point d'ordinateurs quantiques et à l'exploration de leurs applications. Bien que cette technologie révolutionnaire en soit encore à ses débuts, les perspectives d'avenir sont prometteuses. Les scientifiques s'attendent à ce que l'informatique quantique permette de résoudre de nombreux problèmes, tels que le Problème du vendeur itinérantLe projet de recherche de l'UE sur les sciences de la vie et les technologies de l'information et de la communication (TIC), qui porte sur l'optimisation des chaînes d'approvisionnement et la simulation de systèmes biologiques complexes, permettra de résoudre des problèmes actuellement insurmontables pour les ordinateurs classiques.

Comment fonctionne l'informatique quantique ?

L'informatique quantique permet d'aborder des problèmes dans des domaines tels que la cryptographie, la recherche sur les matériaux et l'optimisation des processus d'une manière qui est difficile à gérer pour les ordinateurs classiques. De cette manière, de nouvelles possibilités s'ouvrent pour les découvertes scientifiques et les avancées technologiques. Les fonctions et caractéristiques suivantes des ordinateurs quantiques en sont responsables :

Supraconducteur

Les bits quantiques ou qubits sont les éléments de base des ordinateurs quantiques. Ils sont enfermés dans des matériaux spéciaux connus sous le nom de supraconducteurs. Les supraconducteurs permettent aux qubits de fonctionner à des températures basses, proches du zéro absolu, ce qui minimise les effets thermiques perturbateurs. Dans la pratique, cela signifie qu'un ordinateur quantique utilise des supraconducteurs pour maintenir les qubits à des températures proches du zéro absolu afin de garantir leur stabilité.

Superposition

Les qubits sont capables d'exister dans des états superposés. Cela signifie qu'ils peuvent être dans plusieurs états à la fois, contrairement aux bits classiques qui sont soit 0 soit 1. Un ordinateur quantique permet donc d'effectuer simultanément des calculs pour différentes solutions d'un problème d'optimisation en maintenant les qubits dans des états de superposition.

Enchevêtrement

Les qubits intriqués sont reliés entre eux, de sorte qu'une mesure effectuée sur l'un d'eux affecte immédiatement l'état de l'autre, quelle que soit la distance qui les sépare. Dans le domaine de la communication quantique, les chercheurs sont donc en mesure d'utiliser des qubits intriqués pour permettre une communication sécurisée sur de longues distances. 

Interférence

L'interférence quantique exploite les propriétés des fonctions d'onde pour effectuer des calculs plus efficacement, en amplifiant ou en supprimant les résultats les uns des autres. Un ordinateur quantique utilise cette interférence pour trouver la solution la plus précise à un problème mathématique complexe. Pour ce faire, il atténue les résultats indésirables et renforce les résultats souhaités.

Pourquoi avons-nous besoin de l'informatique quantique ?

L'informatique quantique est capable de résoudre de nombreux problèmes dans la science et la société plus rapidement que les ordinateurs traditionnels. Pour la pratique scientifique, cela signifie que l'informatique quantique approfondit notre compréhension du monde et nous offre des solutions innovantes aux défis non résolus.

L'informatique quantique permettrait donc à la société d'accélérer à l'avenir les calculs complexes dans les domaines de la chimie, de la médecine et de la science des matériaux, par exemple.

Par exemple, la technologie permettrait de développer plus rapidement de nouveaux médicaments en comprenant mieux les interactions entre les molécules. De plus, les entreprises et les institutions publiques Utiliser l'informatique quantique pour le cryptage afin d'améliorer la sécurité des données.

L'informatique quantique contre l'apprentissage automatique

l'informatique quantique et Apprentissage automatique sont des types de technologies informatiques, mais ils fonctionnent de manière différente. Les ordinateurs quantiques utilisent des bits quantiques ou qubits qui, contrairement aux bits classiques, peuvent être simultanément 0 et 1. Cela leur permet de résoudre certains problèmes, comme la factorisation de grands nombres, plus rapidement que les ordinateurs classiques.

L'apprentissage automatique, quant à lui, est une technologie logicielle qui permet aux ordinateurs d'apprendre et de reconnaître des modèles à partir de données. Les entreprises et les organisations publiques l'utilisent principalement dans des applications telles que la reconnaissance d'images et la traduction vocale. 

Par ailleurs, la maturité des deux technologies constitue une différence importante. L'apprentissage automatique fait déjà partie du quotidien de nombreuses entreprises, tandis que les ordinateurs quantiques sont encore en cours de développement.

Cependant, les progrès de l'informatique quantique ont également une grande influence sur l'apprentissage automatique.

En effet, dans le domaine de l'intelligence artificielle, les ordinateurs quantiques résolvent plus rapidement les problèmes d'optimisation complexes, ce qui permet également de poursuivre le développement dans des domaines tels que l'apprentissage automatique. Par exemple, l'entraînement de réseaux neuronauxLes méthodes de calcul utilisées dans l'apprentissage automatique sont très coûteuses. Les ordinateurs quantiques pourraient à l'avenir contribuer à accélérer ces processus d'apprentissage et permettre ainsi le développement de modèles avancés. 

quantum computing ai différences

L'informatique quantique contre l'intelligence artificielle

L'informatique quantique et l'intelligence artificielle sont toutes deux des technologies avancées qui se complètent dans certains domaines, mais qui peuvent également être utilisées indépendamment l'une de l'autre. Alors que les ordinateurs quantiques sont capables d'effectuer des calculs complexes plus rapidement que les ordinateurs classiques, l'intelligence artificielle permet aux machines d'apprendre des tâches et de prendre des décisions semblables à celles des humains.

L'informatique quantique n'est pas encore utilisée dans les processus quotidiens. Cela s'explique principalement par le fait que le matériel n'est pas encore prêt à être commercialisé. À l'avenir, cette technologie pourrait toutefois être en mesure de résoudre des problèmes complexes dans des domaines tels que la cryptographie. L'intelligence artificielle, en revanche, fonctionne sur des ordinateurs traditionnels. Elle est utilisée dans des domaines tels que la reconnaissance d'images et le traitement du langage. Elle est beaucoup plus facile d'accès, de sorte qu'elle est déjà utilisée aujourd'hui dans tous les secteurs. 

Avantages de l'informatique quantique

Même si l'informatique quantique n'en est qu'à ses débuts et que seules quelques entreprises comme Google, IBM et Microsoft travaillent au développement de cette technologie, son potentiel est énorme pour tous les secteurs. Quels sont les avantages potentiels de l'informatique quantique ? 

Calculs plus rapides

L'informatique quantique permet d'effectuer des calculs exponentiellement plus rapides que les ordinateurs traditionnels. Un ordinateur quantique est par exemple capable d'exécuter des algorithmes cryptographiques complexes tels que RSA ou ECC en quelques secondes, alors qu'il faut des années aux ordinateurs traditionnels pour les décrypter. Cela a des conséquences importantes sur la sécurité des transferts et du stockage de données.

Optimisation

Les ordinateurs quantiques permettent de résoudre des problèmes d'optimisation complexes dans des domaines tels que Logistique, Finances et de la science des matériaux de manière plus efficace. Imaginez qu'une entreprise souhaite optimiser sa chaîne d'approvisionnement afin de minimiser les coûts de transport et d'améliorer les délais de livraison. Un ordinateur quantique prend en compte d'innombrables variables afin de prendre les meilleures décisions en temps réel. Il en résulte d'énormes économies et des gains d'efficacité.

Simulation de systèmes quantiques

Les ordinateurs quantiques simulent des systèmes quantiques, ce qui est utile pour la recherche chimique. En effet : dans la recherche chimique, la simulation de molécules et de processus quantiques est extrêmement coûteuse. Un ordinateur quantique les effectue efficacement, ce qui accélère le développement de nouveaux médicaments, car les scientifiques comprennent mieux les interactions entre les molécules.

Intelligence artificielle

L'informatique quantique accélère l'apprentissage des modèles d'apprentissage automatique, ce qui est utile dans des applications telles que la reconnaissance d'images et le traitement du langage. Dans la pratique, cela signifie que des applications telles que la reconnaissance d'images sont en mesure de travailler plus rapidement et plus précisément. Cela est particulièrement utile dans des domaines tels que l'imagerie médicale ou l'assurance qualité automatisée dans la production.

Cryptage

La communication quantique permet un cryptage sûr, car l'interception des données est détectée par des principes quantiques. Un exemple en est ce que l'on appelle la distribution de clés quantiques. Dans ce cas, les parties échangent des clés cryptées de manière quantique, qui sont extrêmement sûres contre les tentatives d'interception, car toute perturbation de la clé est immédiatement détectée. Cette fonction est particulièrement importante pour le secteur financier.

Quantum computing use case

Cas d'utilisation de l'informatique quantique

L'informatique quantique est utilisée là où d'énormes quantités de données doivent être traitées. Pour mieux comprendre son fonctionnement, jetons un coup d'œil à un cas d'utilisation :

Le défi

Dans la recherche médicale, les scientifiques sont souvent confrontés au défi d'identifier les causes génétiques de maladies rares mais graves. Un exemple concret est la recherche des causes génétiques d'une forme rare de la maladie juvénile du sommeil. Dystrophie musculairequi n'est pas encore claire. L'analyse de l'énorme quantité de données génomiques des patients concernés est une tâche qui prend beaucoup de temps et qui dépasse les capacités des ordinateurs traditionnels.

Solution informatique quantique

Dans ce cas, l'informatique quantique accélère considérablement l'analyse du génome :

Reconnaissance plus rapide des formes

Un ordinateur quantique identifie en quelques heures, et non en quelques semaines, des modèles et des mutations dans les génomes des patients qui pourraient être liés à la dystrophie musculaire.

Exploitation massive des données

L'énorme capacité de traitement d'un ordinateur quantique permet d'analyser en parallèle des centaines de séquences génomiques. Cela accélère la comparaison des données des patients et favorise l'identification de variantes génétiques communes.

Simulation de processus biologiques complexes

Les ordinateurs quantiques simulent les interactions entre les gènes défectueux et les fibres musculaires concernées au niveau atomique. Cela permet de comprendre les mécanismes exacts de la maladie et de favoriser le développement de thérapies.

Exemple pratique

Supposons qu'une équipe de chercheurs soit confrontée au défi de trouver les causes génétiques d'une forme rare de dystrophie musculaire juvénile. Ils ont accès aux données génomiques de 200 patients atteints et de leurs familles. Grâce à un ordinateur quantique utilisable, ils sont en mesure de

  • d'identifier en quelques heures, et non en quelques mois, des modèles génétiques associés à la maladie,
  • d'identifier des variantes génétiques communes entre les patients qui pourraient être utiles pour le développement d'un traitement et
  • de réaliser des simulations atomiques afin de découvrir le fonctionnement des gènes défectueux et de développer des approches thérapeutiques ciblées.

Les limites de l'informatique quantique

L'informatique quantique présente certains défis que les chercheurs n'ont pas encore réussi à résoudre. Ils se heurtent toujours à ces limites de la technologie :

LimitationExplication
Tolérance aux erreursLes ordinateurs quantiques sont sujets à des erreurs dues à des facteurs environnementaux tels que les variations de température. Cela entraîne la perte de qubits et nuit à la précision des calculs.
Temps de cohérence du bit quantiqueLe temps de cohérence des qubits est limité. Cela signifie que les qubits ne stockent et ne traitent les informations que pendant un temps limité. Si les qubits mettent trop de temps à retenir les informations, les calculs deviennent impraticables.
Connectivité des bits quantiquesIl est difficile de relier des qubits sur de grandes distances, car le couplage des qubits devient inefficace avec l'augmentation de la distance. Cela limite l'évolutivité.
Absence d'algorithmes quantiques universelsIl n'existe qu'un nombre limité d'algorithmes quantiques connus qui résolvent plus rapidement les problèmes classiques. Jusqu'à présent, il n'existe aucun algorithme quantique efficace pour tous les Problèmes NP-complets.
Refroidissement nécessaireLes ordinateurs quantiques doivent être refroidis à des températures basses, proches du zéro absolu, afin de préserver les effets quantiques. Cela rend leur fonctionnement coûteux et peu pratique.
Correction des erreurs quantiquesPour corriger les erreurs dans les ordinateurs quantiques, des codes de correction d'erreurs spéciaux sont nécessaires. Ces codes nécessitent des qubits et des ressources supplémentaires.
Disponibilité limitée du matérielLe matériel quantique est encore peu répandu et difficile d'accès, ce qui limite la recherche et le développement dans ce domaine.
Complexité des logiciels quantiquesLa programmation des ordinateurs quantiques requiert des compétences spécifiques et est complexe. Cela limite l'accès à l'informatique quantique pour de nombreux développeurs.
Principe d'incertitude de Heisenberg quantiqueLa mesure d'états dans un système quantique influence ces états, ce qui rend les mesures et les calculs précis difficiles.
Téléportation et communication quantiquesL'envoi d'informations quantiques sur de longues distances est limité par le théorème de non-clonage, ce qui restreint l'efficacité de la communication quantique.

Vous avez des questions sur l'informatique quantique, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ou vous souhaitez savoir comment mettre en œuvre les dernières technologies dans votre entreprise ?

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