Il y a quelques semaines, au CES 2025, le PDG de Nvidia, Jensen Huang, a postulé que les utilisations pratiques de l'informatique quantique étaient à environ 20 ans. Aujourd'hui, le responsable de Google de Quantum Hartmut Neven a déclaré à Reuters que nous pouvions voir des applications réelles de l'informatique quantique dans les cinq ans. Alors, qui a raison?
Selon Huang, les systèmes quantiques actuels n'ont pas assez de «qubits». En fait, ils sont courts par environ cinq ou six ordres de grandeur. Mais pourquoi en avons-nous besoin autant? Eh bien, les recherches actuelles suggèrent que plus de qubits entraînent moins d'erreurs, créant des ordinateurs quantiques plus précis. Parlons de la raison pour laquelle c'est.
Un qubit est exactement ce à quoi cela ressemble – un bit quantique. Il diffère d'un binaire dans un ordinateur normal car il peut coder plus de données à la fois. Le problème avec les qubits est qu'ils sont des particules quantiques – et les particules quantiques ne font pas toujours ce que nous voulons. Lorsque nous exécutons des calculs sur un ordinateur quantique, chacun sur mille qubits «échoue» (c'est-à-dire cesse de faire ce que nous voulons qu'il fasse) et jette les résultats.
À l'époque, nous avons eu un problème similaire avec les ordinateurs traditionnels. L'ordinateur ENIAC, par exemple, a utilisé plus de 17 000 tubes à vide pour représenter des bits et tous les deux jours de tubes échoueraient et produiraient des erreurs. Mais la solution ici était simple – nous avions juste besoin de laisser tomber les tubes à vide et de trouver quelque chose qui n'a pas échoué si souvent. Sautez en avant quelques décennies, et nous avons de minuscules transistors en silicium avec un taux de défaillance de un sur 1 milliard de milliards.
Pour l'informatique quantique, cette solution ne fonctionnera pas. Les qubits sont des particules quantiques et les particules quantiques sont ce qu'elles sont. Nous ne pouvons pas les construire à partir d'autre chose et nous ne pouvons pas les forcer à rester dans l'état que nous voulons – nous ne pouvons trouver que des moyens de les utiliser tels qu'ils sont.
C'est là que la partie «pas assez de qubits» devient pertinente. L'année dernière, Google a utilisé sa puce quantique de saule pour découvrir que plus de qubits équivaut à moins d'erreurs. Essentiellement, Google a construit des méga qubits à partir de plusieurs qubits physiques, qui partagent tous les mêmes données. Cela crée essentiellement un système de défaillance – chaque fois qu'un qubit physique échoue, il y en a un autre pour garder les choses sur la bonne voie. Plus vous avez de qubits physiques, plus vous pouvez résister à des échecs, vous laissant une meilleure chance d'obtenir un résultat précis.
Cependant, comme les qubits échouent beaucoup et que nous devons atteindre un taux de précision assez élevé pour commencer à utiliser des ordinateurs quantiques pour des problèmes réels, nous allons avoir besoin de beaucoup de qubits pour faire le travail. Huang pense qu'il faudra jusqu'à 20 ans pour obtenir les chiffres dont nous avons besoin, tandis que Neven fait allusion à ce qu'il puisse y arriver en cinq.
Google sait-il quelque chose que Nvidia ne fait pas? Est-ce que cela attire les flammes d'une compétition amicale? En ce moment, nous ne connaissons pas la réponse. Peut-être que Neven voulait juste augmenter les actions informatiques quantiques après que les commentaires de Huang ont entraîné une perte d'environ 8 milliards de dollars le mois dernier.
Chaque fois que la percée se produit, Google pense qu'il peut utiliser l'informatique quantique pour construire de meilleures batteries pour les voitures électriques, développer de nouveaux médicaments et peut-être même créer de nouvelles alternatives d'énergie. Affirmer que de tels projets pourraient devenir possibles en aussi peu que cinq ans est jolie – mais je suppose que nous n'aurons pas à attendre trop longtemps pour découvrir à quel point Neven est bon ou mal.
