L'informatique quantique ne « concurrence » pas l'IA·HPC, mais s'y combine plutôt… La clé de la démocratisation réside dans le logiciel

Certain analyses indiquent que l’informatique quantique, l’intelligence artificielle et le calcul haute performance (HPC) ne sont pas une compétition à somme nulle pour la domination, mais deviennent plutôt des « compléments » pouvant atteindre leur plein potentiel lorsqu’ils sont utilisés conjointement. Cependant, l’industrie considère généralement que l’environnement de développement en est encore à ses débuts, et la vulgarisation des technologies quantiques ainsi que l’amélioration de l’accessibilité logicielle sont considérées comme des enjeux clés.

Lors de l’événement HPE World Quantum Day, dans un dialogue avec theCUBE, Dave Bellante a diagnostiqué que combiner CPU, GPU et processeurs quantiques (QPU) pour résoudre des problèmes auparavant difficiles à surmonter deviendra la pierre angulaire de l’innovation technologique de la prochaine génération. Paul Gillin a également souligné que le développement logiciel quantique actuel est pratiquement « primitif », et qu’il faut un environnement de développement standardisé, accessible à tous, semblable à une « version quantique de Python ».

Rôle d’accélérateur pour soutenir les supercalculateurs existants à court terme

Les experts estiment que l’effet à court terme de l’informatique quantique ne consiste pas à remplacer les flux de travail existants, mais plutôt à jouer un rôle d’« accélérateur » permettant d’exécuter plus rapidement certaines opérations traitées par les supercalculateurs. Tom Beck, du Laboratoire national d’Oak Ridge, explique que connecter un ordinateur quantique avec le HPC, en confiant une partie des calculs au système actuel et en réservant les tâches les plus complexes au dispositif quantique, constitue une voie réaliste.

L’enjeu clé réside dans la vitesse et l’efficacité du transfert d’informations entre ces deux systèmes. Cela signifie que l’informatique quantique ne changera pas immédiatement tous les environnements de calcul, mais pourrait plutôt s’intégrer dans des architectures hybrides, en étant précisément responsable de certains problèmes spécifiques dans le domaine de l’entreprise.

Le laboratoire national d’Argonne travaille également dans le domaine de la chimie et des sciences des matériaux, en s’efforçant d’intégrer l’informatique quantique dans les processus de recherche concrets. Laura Schultz explique que dans un environnement HPC traditionnel, il faut recourir à la simulation pour modéliser les phénomènes de mécanique quantique, alors que l’informatique quantique peut traiter ces questions de manière plus directe. La structure consiste à ce que le dispositif quantique effectue des calculs dans une plage spécifique, puis transmette les résultats au système de simulation basé sur superordinateur pour le reste du traitement.

Les obstacles à la vulgarisation ne résident pas dans le matériel, mais dans « l’ingénierie » et la pile logicielle

L’informatique quantique possède un potentiel supérieur à celui des supercalculateurs actuels pour traiter des problèmes complexes et à grande échelle, tels que le suivi du comportement des neutrinos. Son application commerciale dans l’optimisation logistique ou la recherche de nouveaux médicaments est également souvent évoquée. Cependant, en raison de limitations physiques et de défis d’ingénierie, sa diffusion réelle est plus lente que prévu.

Kristy Beck, du Lawrence Livermore National Laboratory, indique que pour les questions chimiques fondamentales, comme celles liées aux interactions médicamenteuses, l’effet de la technologie quantique est prometteur, mais que la complexité du problème pourrait retarder ses résultats commerciaux par rapport à ceux dans le domaine de la logistique.

Amir Shehata, du Oak Ridge National Laboratory, explique que pour améliorer l’accessibilité de la technologie quantique, il faut repenser toute la pile technologique. En particulier, les qubits, dont les conditions de fonctionnement varient selon la technologie matérielle, posent des défis : la supraconductivité a une durée de vie courte et nécessite un contrôle temporel précis, tandis que l’état d’atomes neutres présente d’autres limitations. Cela implique que le logiciel quantique doit finalement pouvoir prendre en compte toutes ces exigences matérielles différentes.

Il ajoute que la nouvelle infrastructure logicielle quantique ne sera pas uniquement composée de technologies totalement inconnues, mais adoptera probablement une approche permettant d’utiliser, comme avec les GPU, des ressources de calcul déjà familières. Cela indique que la vulgarisation de l’informatique quantique pourrait suivre une voie connectée à l’écosystème actuel de l’IA et du HPC, plutôt que séparée.

L’enjeu est de savoir « quand et pour quelles tâches » confier le traitement quantique

Certains estiment que la véritable valeur de l’informatique quantique ne réside pas dans le traitement de tous les problèmes, mais dans la délégation des tâches les plus appropriées au moment optimal. Grâce à la superposition et à l’enchevêtrement, les qubits peuvent offrir un avantage dans la résolution de problèmes mathématiques complexes nécessitant l’évaluation simultanée de multiples solutions.

Mikael Johansson, du Centre finlandais de science informatique CSC, cite la « transition verte » comme exemple, soulignant que la technologie quantique peut jouer un rôle clé dans le développement de catalyseurs plus efficaces, de batteries de nouvelle génération et de aimants. Cela signifie que dans les secteurs liés à la transition énergétique et au développement de matériaux avancés, le potentiel d’application de la technologie quantique est considérable.

Cependant, Dieter Kranzlmüller, du Leibniz Supercomputing Centre en Allemagne, met en garde contre l’idée que l’informatique quantique remplacera les supercalculateurs. Il explique qu’une approche plus réaliste consiste à construire une structure intégrée, où le système classe automatiquement les tâches, en envoyant certains calculs au superordinateur et d’autres à l’ordinateur quantique.

Le centre de supercalcul Pawsey, à Perth, en Australie, mène également le projet « Setonix-Q » pour permettre aux chercheurs d’expérimenter la mécanique quantique. Pascal Elahi indique que l’objectif n’est pas seulement de cibler les chercheurs en quantique, mais aussi d’élargir l’accès à davantage d’utilisateurs souhaitant résoudre des problèmes concrets.

Bien que l’informatique quantique ne soit pas encore totalement répandue, elle s’oriente vers une expansion rapide des possibilités industrielles, en s’intégrant plutôt à l’écosystème de l’IA et du HPC, plutôt que pour le remplacer. En fin de compte, le tournant du marché pourrait ne pas dépendre d’un matériel plus puissant, mais de la capacité à établir rapidement un environnement logiciel et une infrastructure intégrée permettant à un plus grand nombre de développeurs et de chercheurs de l’utiliser facilement.

Remarque TP AI : Cet article a été résumé à l’aide d’un modèle linguistique basé sur TokenPost.ai. Le contenu principal peut avoir été omis ou ne pas correspondre entièrement à la réalité.