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Suprématie quantique : comment Google et IBM ont transformé le nombre de qubits en course d'une décennie

Google a revendiqué la suprématie quantique en 2019 avec une puce de 53 qubits appelée Sycamore. L'étape décisive était pourtant un prototype de 50 qubits qu'IBM avait annoncé deux ans plus tôt.

TechnologieAnalyseCamille RousseauPublié le: 28 septembre 20265 min de lectureSources 6
Suprématie quantique : comment Google et IBM ont transformé le nombre de qubits en course d'une décennie

Google a déclaré avoir atteint la suprématie quantique, ce moment où un ordinateur quantique résout un problème hors de portée pratique de toute machine classique. L'article de l'entreprise, obtenu par Fortune après une brève apparition sur NASA.gov, décrivait un processeur nommé Sycamore doté de 53 qubits, ou bits quantiques.

Le nombre en lui-même n'était pas l'essentiel. Quand Google a rendu sa revendication publique en septembre 2019, la course avait déjà produit une série d'annonces construites autour du nombre de qubits, d'astuces de câblage et de taux d'erreur. Chacune venait avec sa réserve. « Les communiqués de presse parlent toujours de course à l'espace quantique en nombre de qubits », déclarait John Martinis, le physicien de l'université de Californie à Santa Barbara qui dirigeait l'effort de Google, lors de la conférence Q2B au centre Ames de la NASA en décembre 2017. « Ce n'est pas qu'une question de quantité, c'est une question de qualité des qubits. »

Deux ans plus tôt, un test à six qubits

MIT Technology Review rapportait en avril 2017 que Martinis s'était donné quelques mois pour franchir une étape de l'histoire de l'informatique. Son groupe d'une vingtaine de personnes chez Google avait construit une puce à six qubits disposée en grille de deux par trois. La disposition comptait, car il s'agissait du premier test visant à savoir si les qubits de l'entreprise fonctionnaient encore une fois placés côte à côte, comme ils devraient l'être dans un dispositif plus grand.

La puce testait aussi une méthode de fabrication dans laquelle les qubits et le câblage classique qui les contrôle sont fabriqués sur des puces séparées, puis assemblés par collage de bosses. L'équipe de Google privilégiait cette approche depuis la création du groupe un peu plus de deux ans auparavant, selon le même article. L'objectif était d'éliminer les lignes de contrôle supplémentaires qui peuvent perturber le fonctionnement des qubits. « Ce processus fonctionne parfaitement », disait Martinis à l'époque. « Nous sommes maintenant prêts à accélérer. »

À ce stade, Google avait démontré l'informatique quantique avec neuf qubits alignés. Martinis disait qu'il lui faudrait une grille de 49 qubits pour l'expérience de suprématie. Des conceptions de dispositifs de 30 à 50 qubits étaient déjà en cours.

IBM répond avec 50 qubits

IBM a bougé le premier. Le 10 novembre 2017, l'Associated Press rapportait que des scientifiques d'IBM avaient construit et mesuré un prototype de processeur à 50 bits quantiques. Dario Gil, qui dirigeait la division de recherche d'IBM en informatique quantique et intelligence artificielle, a déclaré que c'était la première fois qu'une entreprise construisait un ordinateur quantique à cette échelle. Seth Lloyd, professeur de génie mécanique au MIT, non impliqué dans la recherche, a estimé qu'IBM avait probablement encore des défauts à corriger, mais a qualifié l'annonce de signe de progrès significatif.

La réponse de Google est venue quelques semaines plus tard, à la conférence Q2B. Martinis a déclaré que son équipe fabriquait ce mois-là un dispositif de suprématie de 49 ou 50 qubits et commencerait les tests dans deux semaines, sans compter les retards liés aux vacances de Noël. Il a aussi décrit le problème que le dispositif résoudrait. L'équipe intriquerait ses qubits et laisserait le système évoluer dans le temps, puis mesurerait les résultats. Simuler ces résultats sur un ordinateur classique prendrait des semaines, tandis que la machine quantique pourrait le faire en quelques minutes, un écart qui démontrerait à la fois l'échelle et la qualité des qubits.

Tout le monde ne voyait pas dans le nombre de qubits un tableau de score utile. « Ce sera une étape académique », confiait Chris Monroe, professeur à l'université du Maryland et cofondateur de la start-up d'informatique quantique IonQ, à MIT Technology Review. « Ensuite, il faut encore trouver comment le rendre plus évolutif et programmable. »

La revendication de 2019 et les objections

L'article de Google indiquait que son processeur avait mis environ 200 secondes pour échantillonner un million de fois une instance d'un circuit quantique, tandis qu'un superordinateur de pointe aurait besoin d'environ 10 000 ans pour la tâche équivalente. La même expérience sur un serveur Google Cloud prendrait 50 000 000 000 000 heures, estimaient les chercheurs. Sur le processeur quantique, elle a pris 30 secondes. « À notre connaissance, cette expérience marque le premier calcul qui ne peut être effectué que sur un processeur quantique », écrivaient-ils.

Gil, d'IBM, a rejeté ce cadrage. « L'expérience et le terme de suprématie seront mal compris par presque tout le monde », a-t-il déclaré à Fortune. Il l'a décrite comme une expérience de laboratoire très particulière, sans applications pratiques, et a affirmé que les ordinateurs quantiques travailleraient aux côtés des machines classiques plutôt que de régner sur elles. Jim Clarke, directeur du matériel quantique chez Intel Labs, a qualifié le résultat de jalon notable et a déclaré qu'un ordinateur quantique commercialement viable exigerait bien d'autres avancées. « Alors que le développement n'en est encore qu'au premier kilomètre de ce marathon, nous croyons fermement au potentiel de cette technologie », a-t-il dit.

Le billet de blog de Google, publié après la parution du résultat dans Nature en octobre 2019, mêlait célébration et prudence. L'entreprise faisait remonter son effort quantique à 2006, lorsque le scientifique Hartmut Neven avait commencé à explorer comment la technologie pourrait accélérer l'apprentissage automatique, et notait que Martinis et son équipe de Santa Barbara l'avaient rejointe en 2014. Elle indiquait que les applications pratiques restaient à plusieurs années. Elle attribuait aussi à une fermeture forcée du laboratoire pendant les incendies de Californie du Sud en octobre 2018 d'avoir aidé l'équipe à se recentrer après une période de ralentissement.

Les calendriers commerciaux restaient flous. Lors de la réunion de mars 2019 de l'American Physical Society, IBM a indiqué que son Q System One, doté d'un processeur à 20 qubits, avait atteint un Quantum Volume de 16, le double du 8 de sa machine IBM Q précédente. Le Quantum Volume tient compte du nombre de qubits, de la connectivité, du temps de cohérence, des erreurs de porte et de mesure, de la diaphonie du dispositif et de l'efficacité du compilateur. IBM disait que la métrique devrait doubler chaque année pour atteindre le Quantum Advantage dans la décennie à venir, et qu'elle avait doublé la puissance de ses ordinateurs quantiques chaque année depuis 2017.

ZDNET rapportait que les cas d'usage pratiques et larges restaient à plusieurs années. C'est à peu près où en est le domaine. Un jalon, même authentique, n'est pas un produit.

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Sources

6
  1. 01Google's New Chip Is a Stepping Stone to Quantum Computing SupremacyEN
  2. 02IBM says it's reached milestone in quantum computingEN
  3. 03Why Google Is Poised to Hit the Next Critical Milestone in Quantum ComputingEN
  4. 04IBM hits quantum computing milestone, may see 'Quantum Advantage' in 2020sEN
  5. 05Google Claims 'Quantum Supremacy,' Marking a Major Milestone in ComputingEN
  6. 06What our quantum computing milestone meansEN

Tous les chiffres et citations de ce texte proviennent des sources citées ci-dessous.

Les contenus ont été préparés par l'équipe de rédaction, assistée par l'IA.

Camille Rousseau

Camille Rousseau

IA, modèles et technologies

Camille Rousseau suit les technologies, l’IA et les modèles ainsi que les médias et l’internet pour FLASH24, en partant des dépôts de modèles, des publications techniques et des données publiques, sans reprendre les annonces sans vérification. Elle contrôle les chiffres d’entraînement et de coût en remontant aux jeux de données, aux versions de modèles et aux méthodes de mesure. Elle interroge des chercheurs et des équipes produit, compare les résultats entre modèles et attend les mises à jour de calendrier des principaux fournisseurs. Son intérêt pour l’impression 3D, les vieux ordinateurs et la façon dont les modèles apprennent rejoint directement son travail sur l’IA et les technologies. Elle ne publie pas de chiffres sans source ni de comparaison sans protocole reproductible.

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