Informatique quantique et logiciel d'entreprise (avec Olivier Ezratty) - Ep 142

00:00:00 Introduction à la physique quantique et son rôle dans les technologies existantes.
00:01:03 Le parcours d’Olivier Ezratty dans l’informatique quantique et ses recherches approfondies.
00:04:16 Lancement de l’initiative Quantum Energy pour le développement d’une technologie quantique respectueuse de l’environnement.
00:06:11 Différences entre la physique quantique dans les technologies actuelles et l’informatique quantique future.
00:08:51 L’inexistence du néant et les fluctuations du vide en physique quantique.
00:10:32 Le vide et l’éther en physique quantique.
00:11:52 Logiciel d’entreprise et sympathie mécanique.
00:14:16 Seuil d’avantage quantique et progrès incertains.
00:16:19 Importance de la compréhension des technologies quantiques.
00:18:43 Applications potentielles des technologies quantiques.
00:20:24 Introduction à la détection quantique et ses applications.
00:21:19 Communications quantiques pour la sécurité et l’amélioration de la puissance.
00:24:01 Détection quantique pour des mesures de précision dans divers domaines.
00:26:36 Utilisation positive des capteurs de gravité quantique dans les satellites pour des études géodésiques.
00:28:15 Importance des perspectives holistiques dans la compréhension de la technologie quantique.
00:30:11 Discussion sur la suprématie quantique et ses limites.
00:32:02 Explication des bits classiques et leur rôle dans l’informatique.
00:33:10 Introduction des qubits et leurs différences par rapport aux bits classiques.
00:35:04 Approfondissement des aspects mathématiques des qubits.
00:37:33 Explication de la puissance des qubits et de leur croissance exponentielle dans l’espace de l’information.
00:40:01 Clarification des idées fausses sur l’informatique quantique.
00:43:45 Informatique quantique et défis du Big Data.
00:45:54 Traitement du bruit en informatique quantique : algorithmes peu profonds et correction d’erreur.
00:47:46 État actuel de l’informatique quantique et dernier système IBM de 433 qubits.
00:49:53 Exploration de la correction d’erreur en informatique quantique.
00:51:37 Discussion sur la possibilité d’utiliser des opérations bruyantes dans l’apprentissage automatique.
00:52:59 Examen des limites de l’apprentissage automatique quantique.
00:57:25 Contrôle de la température dans les qubits supraconducteurs et les qubits en silicium.
00:59:49 Comparaison des qubits à piège d’ions et des qubits topologiques.
01:00:53 Atomes neutres, refroidissement laser et technologie de piège magnéto-optique.
01:03:31 Centres d’envie et informatique quantique à température ambiante potentielle.
01:05:46 Discussion sur la complexité dans le domaine de la technologie quantique.
01:07:58 Approche de la confiance et identification des sources fiables dans la technologie quantique.
01:10:30 Discussion sur des exemples de technologies uniques de qubits en silicium.
01:12:35 Comparaison de l’informatique quantique à la chaîne d’approvisionnement des logiciels d’entreprise.
01:14:37 Rôle de la sérendipité dans la rencontre et l’apprentissage auprès des scientifiques.
01:16:36 Conseils pour naviguer et décrypter les articles scientifiques.
01:22:47 Bonté intrinsèque de la prévision et difficulté à la mesurer.
01:24:00 Complexité des publications scientifiques et compréhension de celles-ci.
01:25:17 Ouverture et dissimulation dans l’écosystème de l’informatique quantique.
01:28:01 Rôle des analystes de marché et biais potentiels dans le domaine.
01:33:46 Discussion sur un bon mélange au sein des équipes de recherche pour l’innovation.
01:34:54 Informatique quantique et calendrier de développement.
01:37:56 Défis de la prédiction de l’avenir de l’informatique quantique.
01:39:41 L’importance de se tenir informé dans le domaine en constante évolution de l’informatique quantique.
01:40:33 Projets personnels dans le domaine.
01:43:15 Discussion sur les différentes façons de travailler et de contribuer à l’écosystème.
01:44:22 La valeur des exercices d’écriture pour la croissance personnelle et organisationnelle.
01:45:37 Techniques d’organisation et de mise à jour du contenu, y compris la gestion des bases de données.
01:48:00 Suggestions pour les PDG et les CTO afin de comprendre l’informatique quantique et ses applications potentielles.
01:50:28 Formats recommandés pour en apprendre davantage sur l’informatique quantique, tels que les conférences et les présentations YouTube.

Résumé

L’expert en technologie quantique, Olivier Ezratty, discute avec Joannes Vermorel du potentiel de l’informatique quantique, de la communication quantique et de la détection quantique. L’informatique quantique vise à exploiter des phénomènes quantiques tels que la superposition et l’intrication pour effectuer des tâches au-delà des capacités des ordinateurs classiques. La communication quantique a des applications au-delà de la sécurité, comme l’internet quantique et l’informatique quantique distribuée. La détection quantique peut mesurer des propriétés physiques avec une précision sans précédent. Malgré les progrès dans le domaine, il existe encore un écart significatif entre les connaissances théoriques et la mise en œuvre pratique. Le calendrier pour une adoption généralisée reste incertain, les experts estimant qu’il faudra 10 à 15 ans avant que la technologie quantique atteigne son plein potentiel.

Résumé étendu

Dans cette interview, l’hôte Joannes Vermorel, fondateur de Lokad, discute d’informatique quantique et de logiciels d’entreprise avec Olivier Ezratty, expert en technologie quantique. Ezratty travaille dans le domaine depuis plus de deux décennies et a rédigé un rapport complet (Understanding Quantum Technologies - plus de 1000 pages) sur les technologies quantiques.

Ezratty s’est d’abord intéressé à l’informatique quantique après avoir appris la collaboration entre Google, la NASA et D-Wave sur un ordinateur capable d’effectuer des tâches 100 millions de fois plus rapidement qu’un ordinateur portable classique. Il visait initialement à présenter une conférence d’une heure sur le sujet, mais son travail a finalement abouti à la création d’un livre complet de 1 100 pages sur les technologies quantiques. Ezratty s’est depuis impliqué dans divers rôles dans le domaine, notamment l’enseignement, le travail gouvernemental, les conseils et le lancement de l’“Initiative énergétique quantique” pour aborder l’impact environnemental des technologies quantiques.

En discutant du développement de l’informatique quantique, Ezratty met en évidence le rôle de la physique quantique dans les technologies existantes. Alors que toute la technologie actuelle est basée sur la physique quantique, l’informatique quantique vise à exploiter différents phénomènes du domaine. Trois mécanismes spécifiques au cœur de l’informatique quantique sont la superposition des états quantiques, l’intrication et la capacité à contrôler des nanoparticules individuelles. Ces mécanismes n’ont pas été utilisés de la même manière dans les technologies précédentes.

L’interview aborde également la nature du “néant” dans le contexte de la physique quantique. Les fluctuations du vide, dans lesquelles des particules sont créées et détruites, démontrent que le néant n’existe pas et que les particules sont toujours en mouvement en raison de ces fluctuations.

Dans le domaine des logiciels d’entreprise, il y a eu un désintérêt général pour le matériel informatique, car on s’attendait à ce qu’il s’améliore de manière exponentielle sans aucun changement de la part des fournisseurs de logiciels. Cette attitude persiste, malgré les progrès plus lents de l’informatique quantique par rapport à l’informatique classique. L’objectif ultime de l’informatique quantique est d’atteindre un “avantage quantique” ou un “seuil”, où les ordinateurs quantiques peuvent effectuer des tâches que les ordinateurs classiques ne peuvent pas faire efficacement. Le calendrier pour atteindre ce seuil reste incertain.

Les technologies quantiques peuvent être catégorisées en différents paradigmes, notamment l’informatique quantique, la communication quantique et la détection quantique. Chaque paradigme a son propre calendrier pour une mise en œuvre potentielle, certains pouvant avoir un impact en moins de cinq ans, tandis que d’autres peuvent prendre de 10 à 20 ans. Il est essentiel que les personnes impliquées dans la technologie et l’industrie se tiennent informées de ces développements pour comprendre leur impact potentiel.

L’informatique quantique vise à permettre des calculs qui ne peuvent pas être effectués de manière classique, potentiellement plus rapidement, mieux et avec une consommation d’énergie moindre. La communication quantique, quant à elle, a des applications au-delà de l’amélioration de la sécurité. Elle peut aider à créer un internet quantique et permettre l’informatique quantique distribuée. De plus, la communication quantique peut conduire à des capteurs quantiques plus précis, ce qui peut améliorer considérablement la précision de diverses mesures.

La détection quantique peut mesurer différentes propriétés physiques telles que la gravité, la pression, la température, la fréquence temporelle et le magnétisme avec une précision beaucoup plus grande que ce qui est actuellement possible. Bien que les capteurs quantiques puissent être plus volumineux que les capteurs IoT existants, leur précision accrue peut avoir de nombreuses applications, telles que la détection de ce qui se trouve sous le sol, l’identification de tunnels, la recherche de sources d’eau et même des applications militaires telles que la détection de sous-marins nucléaires.

Il existe également des applications positives pour la détection quantique, telles que la mise en place d’un capteur de gravité quantique sur un satellite pour étudier les mouvements de la Terre et l’impact du changement climatique. Les progrès scientifiques ont souvent été stimulés par la disponibilité de nouvelles classes de capteurs, et la détection quantique a le potentiel d’ouvrir de nouvelles voies de recherche et de compréhension.

Ezratty explique ensuite le concept de suprématie quantique, un terme inventé par John Preskill en 2011. La suprématie quantique fait référence à une situation où un ordinateur quantique peut effectuer un calcul impossible à réaliser pour les ordinateurs classiques dans un laps de temps raisonnable. Cependant, la suprématie quantique actuelle réalisée par Google et d’autres ne réalise pas de calculs comme nous en avons l’habitude dans les logiciels d’entreprise. Il s’agit plutôt d’un générateur de nombres aléatoires sans entrée ou sortie de données réelles. Lorsque Google a tenté d’utiliser son système quantique pour des calculs utiles, il n’a pu utiliser que 15 de ses 53 qubits. Ces 15 qubits peuvent être émulés de manière plus efficace sur un ordinateur portable personnel.

La discussion se tourne ensuite vers le bloc de construction fondamental de l’informatique classique : le bit. Un bit est la plus petite unité d’information, représentée soit par un 0, soit par un 1. En revanche, un qubit, l’unité fondamentale de l’informatique quantique, peut être décrit à la fois comme un objet mathématique et physique. Physiquement, un qubit est un système à deux niveaux (TLS) qui peut exister simultanément dans deux niveaux d’énergie, grâce aux propriétés quantiques de la superposition. Mathématiquement, les qubits sont représentés par deux nombres complexes (coefficients) qui décrivent leur état superposé.

La puissance de l’informatique quantique vient du fait que l’espace d’information manipulé par les qubits croît de manière exponentielle avec chaque qubit supplémentaire. Cela contraste avec l’informatique classique, où l’ajout de bits a un effet linéaire sur la taille de la mémoire. Par exemple, un système avec 100 qubits peut gérer un espace d’information de 2^100 nombres complexes, ce qui est considérablement plus grand que ce que les systèmes classiques peuvent gérer.

Les interviewés abordent également l’équation de Schrödinger, qui est utilisée pour décrire le comportement ondulatoire des objets quantiques, tels que les qubits. Lorsque deux ondes correspondant à différents niveaux d’énergie d’un qubit sont combinées, elles créent une troisième onde. Ce phénomène est central pour le concept de superposition en mécanique quantique.

Ezratty explique qu’il y a deux principaux avantages de l’informatique quantique : la vitesse et l’espace. Les ordinateurs quantiques peuvent explorer un vaste espace de calcul et résoudre des problèmes complexes qui évoluent de manière exponentielle avec le nombre de variables. Cependant, l’avantage de vitesse provient des algorithmes utilisés et de la capacité à réduire le nombre d’opérations requises pour le calcul par rapport à l’informatique classique.

Un autre point de discussion est la difficulté d’alimenter en données un ordinateur quantique. Cela est dû à la lenteur des opérations des portes quantiques et aux limitations des systèmes quantiques actuels. Ezratty mentionne que des algorithmes hybrides, qui combinent l’informatique classique et quantique, sont utilisés pour résoudre ce problème.

Le bruit est un autre défi majeur de l’informatique quantique. Les qubits actuels génèrent une quantité considérable d’erreurs et la correction d’erreur est nécessaire pour rendre les calculs utiles. Il existe deux façons de résoudre ce problème : les algorithmes peu profonds, qui ont un faible nombre de portes et d’opérations et peuvent tolérer le bruit, et les codes de correction d’erreur qui utilisent la redondance pour corriger les erreurs à chaque opération.

L’atténuation des erreurs quantiques est une autre approche en cours d’exploration, qui utilise l’apprentissage automatique pour former le système à comprendre et à corriger les erreurs après la fin du calcul. Cette méthode devrait permettre d’étendre la capacité des systèmes quantiques bruyants, bien que le seuil pour une informatique quantique utile pour les applications d’entreprise n’ait pas encore été atteint.

L’interview aborde également les types d’algorithmes pouvant être mis en œuvre dans les systèmes quantiques à court terme. Il s’agit notamment des simulations chimiques, des algorithmes d’optimisation et de l’apprentissage automatique quantique. Cependant, chacun de ces domaines d’application présente ses propres défis et limitations.

Ezratty souligne que la science de la compréhension des accélérations quantiques est encore en cours de développement, car il existe un écart important entre les connaissances théoriques et la mise en œuvre pratique. Bien que des progrès soient réalisés, il reste encore beaucoup de travail à faire pour créer de véritables ordinateurs quantiques utiles capables de fournir des avantages concrets par rapport aux systèmes classiques.

La conversation se tourne ensuite vers l’interaction entre les qubits et l’électronique classique. Les qubits, les unités de base de l’informatique quantique, peuvent être contrôlés par l’électronique classique, les photons étant envoyés au qubit pour changer leur état. La discussion se poursuit ensuite sur la nécessité de températures extrêmement basses pour l’informatique quantique. La plupart des technologies d’informatique quantique nécessitent des environnements froids, les qubits supraconducteurs ayant besoin d’environ 15 millikelvins. Le processus de refroidissement peut être complexe et nécessite une approche à plusieurs étapes.

Les qubits en silicium, ou qubits de spin en silicium, sont mentionnés comme une alternative pouvant fonctionner à des températures légèrement plus élevées, entre 100 millikelvins et un Kelvin. Une autre technologie discutée est le contrôle des photons individuels à température ambiante à l’aide de guides d’ondes. Bien que le refroidissement soit toujours nécessaire aux deux extrémités du système, il n’est pas nécessaire entre les deux.

Le sujet se tourne ensuite vers les atomes neutres, qui peuvent être refroidis et positionnés à l’aide de lasers dans une technique appelée piège magnéto-optique. Ce processus donne une température dans la plage du nano Kelvin, bien que le refroidissement soit toujours nécessaire pour la pompe qui élimine les atomes de la chambre.

Une autre technologie quantique discutée est celle des centres NV, qui ont des applications potentielles dans le calcul et la détection. Une entreprise australienne, Quantum Reliance, a développé un système à cinq qubits qui fonctionne à température ambiante, bien que sa capacité de mise à l’échelle soit incertaine.

La conversation met en évidence la complexité et la diversité des technologies quantiques, avec de nombreux types différents de qubits et des exigences de refroidissement. Ezratty souligne l’importance de rencontrer un large éventail de scientifiques, d’ingénieurs et d’informaticiens pour mieux comprendre le domaine.

Ezratty souligne l’importance de lire des articles scientifiques et de rechercher des perspectives diverses auprès d’experts dans différents sous-domaines de la technologie quantique. Malgré la complexité et l’évolution constante du domaine, il est essentiel de mettre régulièrement à jour ses connaissances pour suivre les développements.

Ezratty partage ses expériences d’apprentissage sur la technologie quantique et de rencontre avec différents scientifiques et experts du domaine. Il souligne l’importance de la sérendipité dans la connexion avec des personnes pouvant fournir des informations et des idées précieuses. En naviguant dans le paysage de la technologie quantique, Ezratty cherche des indices dans les articles scientifiques et les communications des fournisseurs pour comprendre l’état de l’art.

Dans l’interview, Vermorel établit des parallèles entre le domaine de la technologie quantique et son propre domaine d’expertise, l’optimisation de la supply chain. Les deux domaines présentent une vaste gamme de perspectives spécialisées, de fournisseurs et de philosophies concurrentes. Vermorel souligne l’importance d’avoir un état d’esprit adversarial lors de l’évaluation des revendications et de la recherche de coûts cachés ou de désavantages cachés.

Ezratty souligne que la compréhension des métriques utilisées en technologie quantique est cruciale pour évaluer la qualité des qubits et les performances des ordinateurs quantiques. Cependant, il peut être difficile de trouver des métriques cohérentes en raison des différentes techniques de mesure et des références dans le domaine. Il note également que la disponibilité récente des ordinateurs quantiques sur le cloud facilite la comparaison et la comparaison de différents systèmes de manière cohérente pour les chercheurs.

Malgré la complexité du domaine et les difficultés de compréhension des publications scientifiques, Ezratty estime que l’écosystème de la technologie quantique est assez ouvert. Il reconnaît que les fournisseurs peuvent parfois exagérer leurs performances, mais maintient que le domaine est généralement accessible à ceux qui sont prêts à investir du temps et des efforts pour l’apprendre.

Vermorel et Ezratty discutent de l’impact des grandes entreprises sur le domaine, notant qu’elles attirent souvent des capitaux-risqueurs mais peuvent également être sujettes à des distorsions corporatives. Ils abordent également le rôle des analystes de marché, qui deviennent souvent biaisés en raison des incitations financières des fournisseurs, ce qui peut potentiellement fausser le développement de l’industrie.

Ezratty explique comment certaines technologies de calcul quantique pourraient offrir des avantages pratiques dans les prochaines années, comme les ordinateurs quantiques analogiques. Cependant, le calendrier de l’adoption généralisée reste incertain, de nombreux experts estimant qu’il faudra 10 à 15 ans avant que la technologie atteigne son plein potentiel.

L’un des principaux défis de la mise à l’échelle de la technologie de calcul quantique est de passer de centaines de qubits à des millions, ce qui pose d’importants défis d’ingénierie et d’énergie. Le domaine se caractérise par une large gamme de technologies concurrentes, ce qui rend difficile de prédire lesquelles finiront par réussir.

Ezratty souligne qu’il y a actuellement beaucoup de créativité et d’innovation dans le domaine, en particulier dans les techniques de correction d’erreurs. Malgré le scepticisme entourant la faisabilité de l’obtention de millions de qubits intriqués, il croit que l’ingéniosité des ingénieurs et des scientifiques pourrait finalement conduire à des percées.

L’interview aborde l’importance de se tenir informé des développements dans la technologie quantique. Comme le domaine change constamment, il est crucial d’être éduqué sur le terrain pour comprendre l’importance des nouvelles annonces et des percées. Ezratty partage son intérêt personnel pour le domaine et ses projets futurs, mettant en évidence le défi intellectuel et l’excitation entourant la technologie quantique.

Olivier mentionne qu’il travaille actuellement sur la sixième édition de son livre, rédige des articles scientifiques et participe à des activités qui renforcent l’écosystème quantique français et européen. Il est également impliqué dans l’enseignement, la formation et l’animation de deux séries de podcasts avec Fanny Piat, qui est devenue une référence en matière de quantique chez OVHcloud. L’objectif ultime d’Olivier est de contribuer au succès de l’écosystème quantique français et européen.

Les deux intervenants soulignent l’importance de l’écriture comme moyen de structurer et de partager ses pensées. Joannes estime que l’exercice de l’écriture est extrêmement bénéfique, même si le matériel n’est jamais publié. Cette croyance est partagée par Olivier, qui partage certaines de ses techniques d’organisation, telles que l’utilisation d’un document Word avec la même table des matières que son livre pour suivre les mises à jour et les nouvelles informations.

Olivier gère également diverses bases de données, notamment une liste des lauréats du prix Nobel en physique quantique, des entreprises quantiques et des fidélités de qubit. Il estime qu’il est crucial de rester organisé et de réutiliser le contenu de manière intelligente lorsqu’on travaille de manière indépendante.

En ce qui concerne les suggestions aux PDG et aux CTO des entreprises confrontées à des domaines opaques tels que l’informatique quantique, Olivier recommande de lire son livre pour avoir une idée de ce que l’informatique quantique pourrait apporter à leur entreprise. Il souligne l’importance de ne pas se fier uniquement à la presse, mais de rechercher des opinions spécialisées et de diversifier les sources d’information.

La participation à des conférences, le visionnage de vidéos éducatives sur YouTube et la participation à des événements permettant de comprendre en profondeur la technologie quantique sont également recommandés pour ceux qui s’intéressent au domaine. En fin de compte, Olivier estime qu’une bonne compréhension de l’état actuel et du potentiel des systèmes quantiques peut être obtenue grâce à divers formats éducatifs, tels que des exposés ou des présentations d’une à deux heures.

Transcription complète

Joannes Vermorel: Bienvenue sur Lokad TV. Je suis Joannes Vermorel, PDG et fondateur de Lokad, et aujourd’hui j’ai Olivier Ezratty comme invité. Olivier est un technologue et un futuriste depuis plus de deux décennies, autant que je puisse en juger, et je le dis en tant que forme élevée de louange. Il a une méthodologie très particulière, qui consiste à choisir un sujet très important et vaste et à essayer d’y donner un sens. Le sujet du jour pour cet épisode sera l’informatique quantique et les logiciels d’entreprise. Il se trouve qu’Olivier, dans son style très particulier, a produit il y a quelques années un rapport absolument gigantesque de plus de 1100 pages sur toutes ces technologies quantiques.

Je vais d’ailleurs avouer tout de suite à l’audience que ma propre connaissance de la mécanique quantique se limite aux premières 200 pages d’un livre intitulé “Introduction à la mécanique quantique” de Griffiths, qui est essentiellement un manuel destiné aux étudiants. Donc, je ne prétendrai pas être un expert, mais nous allons parcourir ce voyage ensemble. Et pour commencer, peut-être Olivier, pourriez-vous nous en dire un peu plus sur la façon dont, si je comprends bien, il y a environ cinq ou six ans, vous vous êtes lancé dans ce voyage quantique ? Avez-vous décidé un matin de devenir un expert dans le domaine pour finalement produire probablement le plus grand recueil que j’ai jamais vu sur ce sujet, qui est un rapport massif, mais qui ressemble plus à un livre massif, en réalité ?

Olivier Ezratty: Eh bien, je n’avais pas prévu ce que je ferais dans le domaine quantique. Tout a commencé il y a environ huit ans, en 2015, lorsque j’ai découvert le fait que Google, la NASA et D-Wave communiquaient à propos de cet ordinateur étrange que produisait D-Wave. Ils parlaient de certaines choses qui étaient exécutées 100 millions de fois plus rapidement qu’un ordinateur portable classique, ce qui m’a intrigué. Ce qui m’a surpris à l’époque, et je pense que c’est toujours vrai aujourd’hui, c’est que tous les articles scientifiques décrivant cet ordinateur et ce que Google en faisait étaient incroyablement complexes. J’étais sûr que toutes ces personnes qui écrivaient à ce sujet n’y comprenaient rien, alors je me suis dit : “Peut-être qu’un jour je comprendrai ça.”

Donc, j’ai décidé en 2016 d’être en mesure de faire une simple conférence d’une heure en 2018. Je me suis associé à un ami nommé Fran Ibuto, et je raconterai notre histoire plus tard. Nous avons décidé de faire cette conférence en 2018, puis j’ai écrit 18 articles sur mon blog. Cela est devenu la base de mon livre, qui faisait 300 à 350 pages. Ensuite, j’ai basculé en anglais pour la première édition, la quatrième édition, puis la cinquième édition, publiée en septembre dernier 2022, qui compte effectivement plus de mille pages.

Entre-temps, j’ai fait énormément de choses dans ce domaine. Je travaille avec des chercheurs, je suis enseignant dans différentes écoles, je travaille avec le gouvernement sur diverses activités, je suis formateur dans des entreprises, je suis conseiller dans de nombreuses situations, et je suis expert pour Bpifrance, entre autres. Je travaille même avec le gouvernement au niveau ministériel pour concevoir les futures itérations du plan français.

La chose la plus importante que j’ai également lancée l’année dernière est la soi-disant “Initiative Énergie Quantique”. Il s’agit d’une initiative de recherche lancée avec quelques amis chercheurs, en particulier Alexis Feb, qui est un ami cher basé à Singapour maintenant. Nous avons lancé cette initiative pour nous assurer que les personnes créant des ordinateurs quantiques et d’autres technologies quantiques se soucient de l’impact environnemental de ces technologies dès la phase de conception. Nous voulons nous assurer qu’un ordinateur quantique, un ordinateur évolutif, ne consommera pas plus d’énergie que ce qui est produit par une centrale nucléaire. Et il y a du travail à faire à ce sujet. J’ai lu vos rapports, d’ailleurs, j’ai lu les premières 300 pages, puis j’ai survolé le reste. Je suis allé directement à la dernière section sur la détection quantique, qui est très intéressante. Donc je m’excuse auprès de l’audience, je fais quelque chose que beaucoup de gens font dans les talk-shows, c’est-à-dire parler de livres qu’ils n’ont pas lus. Donc je l’ai lu partiellement. Une des choses qui était très intéressante, c’est que je le savais intellectuellement, mais je n’avais jamais fait le lien, c’est que les transistors sont en réalité un effet quantique. C’est l’effet de champ, et c’est ce que vous soutenez dans la toute première section de votre rapport.

Joannes Vermorel: Bien que l’informatique quantique soit devenue récemment un mot à la mode, il s’avère que lorsque nous pensons à l’informatique classique, elle est déjà ancrée dans la première révolution quantique qui remonte aux années 1950. Les disques durs que nous avons avec une résistance magnétique géante sont également un effet quantique. C’est pour les disques à spin, donc les récents, ceux qui ont des téraoctets et plus de stockage. Toutes les technologies existantes sont basées sur la physique quantique.

Olivier Ezratty: Oui, je veux dire tout cela. Même l’astrophysique, comme le télescope James Webb, utilise la physique quantique. Les fibres optiques pour les télécommunications sont de la physique quantique. Tout est de la physique quantique à l’échelle de l’électron, de l’atome ou du photon. Les phénomènes ne sont cependant pas les mêmes. Les phénomènes de la physique quantique que nous utilisons dans les technologies existantes ne sont pas les mêmes que ceux que nous voulons utiliser dans l’informatique quantique. C’est là qu’il y a une petite différence. En physique quantique, nous utilisons principalement le fait que nous comprenons bien la manière dont la lumière interagit avec la matière. Ainsi, un photon déplaçant un électron et créant un courant, cela vous donne par exemple un panneau solaire.

Olivier Ezratty: Dans la technologie des transistors, il existe une très bonne compréhension des niveaux d’énergie dans les matériaux semi-conducteurs tels que le silicium. Dans les technologies quantiques de la deuxième révolution, en particulier l’informatique quantique, nous utilisons trois mécanismes très spécifiques que nous n’avons pas utilisés jusqu’à présent. Le premier est la superposition des états quantiques, qui est un phénomène réel avec une interprétation mathématique et physique assez difficile à comprendre, soit dit en passant. Le deuxième est l’intrication, le fait que certaines particules peuvent avoir un passé commun et un futur commun. Elles forment comme une seule particule, et c’est la source d’une grande puissance en informatique, en communication et même en détection.

Olivier Ezratty: Ensuite, nous avons le fait que nous pouvons maintenant expérimentalement contrôler des nanoparticules individuelles. Nous ne pouvions pas le faire dans un transistor avec des milliards d’électrons qui entrent et sortent, ou dans un laser avec des milliards de photons. Maintenant, nous sommes capables de générer, de contrôler et de mesurer un seul électron, un seul photon et un seul atome. Nous pouvons même contrôler un atome dans un vide avec un laser. C’est nouveau, et c’est ce que nous faisons maintenant dans les technologies quantiques.

Joannes Vermorel: Oui, bien que ma propre compréhension soit que même lorsque vous commencez à essayer de comprendre ce qu’est exactement un atome, cela commence à devenir un peu flou. Vous savez, qu’est-ce qu’un? Il peut être dans une position, mais il bouge un peu. Il est impossible d’avoir une particule immobile car elle bouge toujours un peu. Sinon, le principe d’incertitude d’Heisenberg ne fonctionnerait pas. J’ai regardé la physique quantique et j’ai découvert que c’est un domaine très vaste. La chose la plus étonnante que j’ai découverte, c’est que le vide n’existe pas.

Olivier Ezratty: Oui, c’est vrai. Cela signifie qu’il n’y a pas de néant dans l’espace n’importe où dans le monde. Par exemple, si vous faites une expérience avec une boîte fermée, vous utilisez une pompe à vide dite ultra-haute et vous enlevez tous les atomes. Ensuite, vous le refroidissez à une très basse température, disons quelques nano-Kelvin, pour vous assurer qu’il n’y a rien à l’intérieur - pas de micro-ondes, pas d’ondes électromagnétiques, rien. Si vous mesurez à l’intérieur, vous verrez que des particules sont créées et détruites. C’est ce qu’on appelle les fluctuations du vide. Et ce néant n’existe pas, ce qui est si étonnant.

Joannes Vermorel: C’est fascinant. L’un de mes propres intérêts particuliers est l’histoire des sciences, et la chose très drôle, c’est que cela réhabilite largement le concept d’éther. Au début du XXe siècle, les gens se sont débarrassés de cette idée pour faire place au vide, car il y avait cette idée que la nature n’aime pas le vide. Les gens ont réussi à se débarrasser de cette vieille idée et ont dit : “D’accord, nous avons maintenant un vrai vide.” Et l’éther, qui était le terme ancien, a été relégué au rang de science obsolète.

La chose intéressante, c’est que nous sommes passés de “la nature n’aime pas le vide, donc nous avons besoin de cet éther” à une autre génération de scientifiques qui disent “non, nous avons un vide qui explique beaucoup de choses.” Et c’est le cas. Et maintenant, nous en sommes revenus à dire que, “Eh bien, il s’avère que lorsque vous mesurez les choses encore plus précisément, vous réalisez que le vide était en réalité une meilleure compréhension que ce que les gens pensaient être l’éther auparavant.”

Olivier Ezratty: Exactement, car les fluctuations du vide sont à une limite quantique très basse. C’est un phénomène très faible. Vous pouvez également utiliser une expérience avec l’effet Casimir, où deux plaques d’or sont très proches l’une de l’autre. Si vous placez ces deux plaques dans un vide à une température très basse, elles seront attirées l’une vers l’autre, et cela est dû à cette fluctuation du vide. Mais ce n’est pas une sorte d’énergie spontanée, car si elles restent collées, alors vous devez les séparer et ajouter de l’énergie pour les séparer. Donc, le deuxième principe de la thermodynamique est toujours préservé ; il fonctionne toujours. Mais vous avez quand même ce genre de mouvement permanent, et cela explique pourquoi vous ne pouvez pas avoir une particule comme un atome ou un électron qui ne bouge pas. Il bouge toujours un peu.

Joannes Vermorel: Donc, si nous revenons à cette idée d’informatique quantique et de logiciel d’entreprise, l’une des choses qui me frappe en tant qu’entrepreneur en logiciel d’entreprise, c’est que mes pairs ont généralement peu d’intérêt pour la sympathie mécanique. Ce que je veux dire par sympathie mécanique, et encore une fois je ne parle pas des gens en général mais spécifiquement du domaine du logiciel d’entreprise, c’est que du fait que le matériel informatique a progressé de manière frénétique depuis des décennies, il y a eu un désintérêt général pour le matériel informatique. C’était vraiment, je dirais, une relation de cause à effet. Si vous avez du matériel informatique et que vous vous attendez à ce qu’il s’améliore mille fois plus en une décennie, et que vous, en tant que fournisseur, n’avez pas besoin de changer quoi que ce soit dans ce que vous faites, alors pourquoi devriez-vous vous en soucier ? Vous vous asseyez simplement, profitez du voyage, laissez les autres faire leur magie, et votre logiciel, aussi inefficace soit-il, résoudra le problème pour vous. C’était, je crois, l’attitude dominante pour beaucoup de personnes travaillant dans le logiciel d’entreprise et les ingénieurs.

Olivier Ezratty: C’est toujours le cas, pour de bonnes et de mauvaises raisons. Les bonnes raisons sont que l’idée d’un ordinateur quantique est née il y a environ 40 ans, et les progrès réalisés ont été importants mais pas au même rythme que l’informatique classique. Si vous prenez le premier ordinateur, créé en 1946, l’ENIAC, et ajoutez 40 ans, cela fait 1986. En 1986, vous aviez la micro-informatique et le Mac, donc il y a eu énormément de progrès. Nous sommes passés du mainframe à l’ordinateur miniaturisé, puis aux stations de travail et aux PC, le tout en 40 ans. Dans le même laps de temps pour l’informatique quantique, nous avons encore des prototypes. C’est plus lent et plus lent, mais si vous parlez à un physicien, il vous dira qu’il y a eu des progrès considérables au cours des 10 dernières années, mais pas à une échelle qui le rende transformateur pour l’industrie.

La grande question est de savoir quand nous atteindrons le soi-disant avantage quantique ou seuil, c’est-à-dire une situation où les ordinateurs quantiques seront capables de faire des choses que vous ne pouvez pas faire efficacement sur un ordinateur classique. Nous ne le savons pas vraiment. Certains paradigmes pourraient apporter de la valeur en moins de cinq ans, tandis que d’autres pourraient avoir besoin de plus de temps, peut-être de 10 à 20 ans. Il y a beaucoup d’incertitude. L’une des raisons pour lesquelles il est intéressant de s’intéresser à l’informatique quantique est que vous ne savez pas à quel rythme elle progressera ou transformera les industries. Si et quand cela fonctionnera, cela pourrait être extrêmement transformateur et changer de nombreuses industries où vous gérez des problèmes d’optimisation complexes. Ces problèmes pourraient être résolus de manière plus efficace avec des ordinateurs quantiques. Donc, vous devez au moins apprendre et comprendre où nous en sommes, même si vous êtes sceptique ou prudent quant au rythme des avancées dans cette industrie.

Vous devez être capable de décrypter les annonces d’IBM, de Google et d’autres. Si vous n’avez pas les compétences intellectuelles pour le faire, vous risquez de passer à côté de quelque chose ou d’être induit en erreur en pensant que cela fonctionne mieux ou moins bien que ce n’est réellement le cas. Vous devez vous informer sur toute nouvelle tendance, tout comme vous devez vous informer sur le métaverse ou les cryptomonnaies, même si vous n’avez pas besoin de vous y impliquer.

Joannes Vermorel: Je me considère comme l’un de ces entrepreneurs ayant une profonde sympathie mécanique. Je ne peux pas parler pour chaque employé de Lokad, mais personnellement, je m’intéresse beaucoup à toutes les couches physiques qui alimentent ce que nous faisons. Cette compréhension, je pense, est importante et a de nombreuses implications sur la façon dont nous abordons les problèmes. Quand je vois quelque chose où mon instinct me dit que le matériel va faire des progrès fantastiques dans ce domaine, je dis que nous pouvons nous permettre d’avoir une approche complètement différente de celle-ci. Cependant, dans d’autres domaines, nous pourrions être bloqués. Par exemple, la vitesse de la lumière ne va probablement pas s’améliorer de sitôt, voire jamais. Cela a des conséquences très réelles sur ce que vous pouvez faire en termes de calcul distribué.

Lorsque nous traitons autant de données, il y a des choses qui ne seront probablement jamais très viables, comme répartir nos ressources de calcul dans le monde entier. Pour de nombreuses raisons, il est beaucoup plus facile de concentrer toutes ces choses en un seul endroit. Il y a de nombreuses raisons de penser qu’il existe des limites strictes où il ne deviendra jamais avantageux de le faire autrement.

Maintenant, ce qui est intéressant, et je lisais votre rapport, c’est que ma première méprise était que je pensais en termes d’informatique quantique, bien que le terme approprié serait les technologies quantiques. Il y a plusieurs choses qui m’ont beaucoup intéressé, comme la communication quantique, les télécommunications et la détection quantique. Pouvez-vous nous donner un petit aperçu des grandes ambitions pour améliorer ces fronts ? Quels sont les fronts où les gens utilisent cette compréhension de la mécanique quantique pour dire que nous allons potentiellement faire des choses qui étaient peut-être impossibles auparavant, ou peut-être qu’elles l’étaient, ou les faire beaucoup mieux ?

Olivier Ezratty : La manière la plus simple de décrire l’informatique quantique est qu’elle est censée nous permettre d’effectuer des calculs que l’on ne peut pas faire de manière classique, peut-être plus rapidement ou de manière plus efficace à un certain moment, et peut-être aussi en consommant moins d’énergie. C’est l’un des avantages de l’informatique quantique.

La communication quantique, en revanche, fonctionne dans les deux sens. Elle peut être perçue comme un moyen d’améliorer la sécurité des communications, car l’une des technologies de la communication quantique est la soi-disant distribution quantique de clés (QKD, pour Quantum Key Distribution). Il s’agit d’un moyen de distribuer des clés de chiffrement qui sont plus sécurisées que les clés numériques classiques que nous utilisons avec les protocoles RSA et autres sur Internet. Mais au-delà de cela, la communication quantique est bien plus sophistiquée que la simple sécurité. Elle contribuera, à l’avenir, à la création d’un soi-disant Internet quantique ou réseau quantique qui connecte les ordinateurs quantiques entre eux, et elle permettra, à un certain moment, l’informatique quantique distribuée.

Elle peut également permettre la création de capteurs quantiques plus précis, car si vous avez différents capteurs quantiques qui sont continuellement connectés par un réseau quantique, vous pouvez les améliorer. Ce sont des capteurs qui permettent d’améliorer la précision de la mesure de n’importe quel paramètre physique que vous souhaitez mesurer avec eux. Cela peut être la gravité, la pression, la température, le temps, la fréquence, le magnétisme - tout peut potentiellement être mesuré avec une meilleure précision grâce à la détection quantique. Donc, il y a des tonnes d’applications là-bas.

Joannes Vermorel : C’est intéressant car, encore une fois, nous avons ces ensembles de technologies qui poursuivent des objectifs très différents. Je veux dire, des ambitions très différentes.

Olivier Ezratty : Oui, nous avons l’informatique, qui concerne vraiment un nouveau paradigme algorithmique. Nous voulons avoir le substrat physique pour différents types de problèmes. Mais nous avons aussi la communication quantique, qui permet de nouvelles classes entières de mesures de sécurité. C’est intéressant car cela va au-delà de la sécurité.

Joannes Vermorel : Oh oui, et cela va bien au-delà.

Olivier Ezratty : La sécurité n’est qu’un aspect. Il existe d’autres solutions plus classiques pour améliorer la sécurité, comme la cryptographie post-quantique. Mais la communication quantique, au-delà de la sécurité quantique, est bien plus intéressante. C’est futuriste et plus dans le futur car il y a beaucoup de technologies qui n’existent pas encore, comme les répéteurs quantiques. Lorsque cela fonctionnera, nous serons en mesure de faire des choses très puissantes, comme communiquer entre deux ordinateurs quantiques. Cela peut tout permettre en même temps.

Tout d’abord, vous pouvez améliorer la puissance si vous avez deux ordinateurs quantiques connectés par une liaison quantique. Cela multipliera la puissance de ces deux systèmes plus que simplement les additionner - c’est plus exponentiel, ce qui est complètement différent de ce que vous obtenez avec les ordinateurs classiques. Deuxièmement, si vous avez deux ordinateurs quantiques connectés par une liaison quantique, vous améliorez la sécurité de cette connexion. Si quelqu’un intercepte les fibres optiques qui relient ces systèmes, il ne peut rien obtenir. C’est le meilleur système d’obscurcissement qui peut permettre une communication sécurisée entre deux parties.

Vous pourriez avoir un client quantique léger connecté à un grand système quantique à l’autre extrémité de la ligne, et cela permettrait une communication très sécurisée. Au fait, il existe un protocole appelé “The Blind Quantum Computing” qui fait cela. Il a été inventé par quelques chercheurs, dont l’un vit en France. Son nom est Anne, et elle était la co-inventrice de ce protocole il y a plus de 15 ans.

Et la détection quantique est aussi quelque chose que je n’avais même pas réalisé que c’était une chose.

Joannes Vermorel: Lorsque vous parlez de mesures plus précises, pourriez-vous nous donner une idée des choses habituelles que nous voulons mesurer, comme le magnétisme ou la gravité ? Voyez-vous un potentiel dans ce domaine à une échelle incroyablement petite ?

Olivier Ezratty: Ce que je sais des capteurs quantiques, c’est qu’ils sont plus encombrants que les capteurs IoT existants que nous avons actuellement, mais ils ajoutent plusieurs ordres de grandeur de précision. Donc, dans certains cas, c’est très utile. Si vous voulez mesurer la gravité avec une position beaucoup plus précise, cela peut vous aider à détecter ce qui se trouve sous le sol. Donc, cela peut être utile dans de nombreuses situations. Une situation typique est de savoir comment vous mesurez, comment vous détectez les tunnels lorsque vous remodelez votre ville ? Comment détectez-vous l’eau ? Cela pourrait également être utilisé pour détecter le pétrole, même si je ne suis pas sûr que nous devrions chercher plus de pétrole. Il y a même des applications militaires potentielles car si vous pouvez coupler une détection magnétique très précise et une détection de la gravité, vous faites ces deux choses ensemble ; peut-être pourriez-vous détecter un sous-marin nucléaire sous la mer. Cela peut changer beaucoup de stratégies de dissuasion nucléaire pour de nombreux pays. Il y a de nombreuses implications à cela. Le magnétisme pourrait également être utilisé à l’échelle nanométrique. Il existe des capteurs dits de centres NV, qui utilisent un défaut dans une structure de diamant, un très petit défaut, juste un atome de carbone manquant, un autre remplacé par un atome d’azote, et quelques électrons libres se déplaçant à l’intérieur et à l’extérieur dans le trou. Cela peut être utilisé avec des lasers pour détecter de très petites variations du magnétisme, et cela peut être utilisé pour l’IRM, par exemple. Cela peut être utilisé pour détecter les variations du champ électromagnétique dans le cerveau. Cela pourrait être utilisé pour faire des examens biologiques au niveau atomique. Il y a donc de grandes avancées à la fois à l’échelle nanométrique au niveau atomique ou à une échelle macro avec la détection de la gravité.

Et peut-être un peu en tangent, lorsque vous en parlez, je souriais intérieurement lorsque vous dites : “Oh, nous avons cette technologie, et elle pourrait détecter les sous-marins”, ce à quoi je n’avais jamais pensé. Mais oui, si vous avez un détecteur de masse ou quelque chose qui agirait un peu comme une caméra infrarouge mais qui vous donnerait simplement la densité de masse des choses autour de lui, oui, cela a tout son sens. Au fait, il y a aussi des utilisations plus positives. Si vous placez un capteur quantique de gravité dans un satellite qui se déplace autour de la Terre, vous pouvez faire beaucoup d’études géodésiques. Vous pouvez comprendre comment la Terre se déplace. Vous pouvez détecter l’impact du changement climatique sur la surface de la Terre et l’eau. Cela peut avoir de nombreux cas d’utilisation très positifs pour comprendre ce qui se passe sur Terre.

Joannes Vermorel: Exactement. Je veux dire, la plupart des progrès scientifiques ont été largement stimulés par la disponibilité de nouvelles classes de capteurs. Et cela m’amène à une petite digression. Olivier Ezratty est connu en France depuis des décennies maintenant, et avant de faire des rapports sur la technologie quantique, Olivier avait rédigé un rapport gigantesque sur les startups et l’IA. Celui sur les startups a eu une importance très profonde pour moi car c’était un document très influent pour moi dans la création de Lokad. Et je pense que l’une des choses qui rendent vos documents si marginaux, étranges et inhabituels, c’est que vous adoptez une approche super holistique qui brouille complètement les lignes habituelles. Par exemple, lorsque j’ai dit que tout ce que je savais sur la mécanique quantique était ce que j’avais lu dans un livre, “Introduction à la mécanique quantique”, ce livre de Griffiths est magnifiquement écrit. Il commence dès la première page avec l’équation de Schrödinger et dérive simplement une tonne de choses à partir de cela. C’est une approche incroyablement belle, mais aussi incroyablement étroite d’esprit. Sans offenser ces professeurs qui font cela, ils font un travail magnifique. Ce qui est très intéressant avec vos rapports, c’est que vous apportez autant de perspectives différentes, comme si vous essayiez de collecter autant d’angles que possible, comme l’histoire, l’économie, les incitations, la réglementation, la durabilité, les mathématiques, etc. Vous avez cette structure complètement diversifiée, et pour se connecter aux logiciels d’entreprise, je pense que c’est très intéressant.

Dans le monde des logiciels d’entreprise, et la plupart du public de cette chaîne travaille dans les chaînes d’approvisionnement, les chaînes d’approvisionnement sont toujours gérées par des couches de logiciels d’entreprise. Vous n’interagissez pas physiquement avec la chaîne d’approvisionnement, vous avez des tonnes de couches d’indirection pour accomplir les tâches. L’un des problèmes est que vous avez toutes sortes de discours de la part de tous les fournisseurs qui ont tous quelque chose à dire. J’étais intéressé par l’informatique quantique depuis longtemps, et je constate que beaucoup d’affirmations sont faites, parfois des affirmations grandioses, comme Google a atteint la suprématie quantique. Rien que par le terme, cela semble impressionnant. Suprématie, d’accord.

Olivier Ezratty: Ils n’ont pas inventé le mot, d’ailleurs.

Joannes Vermorel: Ah bon, vraiment ?

Olivier Ezratty: J’ai parlé au gars qui a inventé le mot il y a environ deux semaines. Il s’appelle John Preskill, c’est un enseignant et un universitaire très célèbre à Caltech en Californie. Il a inventé ce mot, je pense, en 2011. Google a utilisé cette formulation, mais cela décrit une situation où un ordinateur quantique est capable d’effectuer un calcul que vous ne pouvez pas faire classiquement dans un temps raisonnable, mais cela ne signifie pas que c’est utile ou non. Il se trouve que la suprématie quantique de Google et d’autres en Chine ne fait pas un calcul comme nous le faisons habituellement dans les logiciels d’entreprise. Il n’y a pas de données en entrée, il n’y a pas de données en sortie, c’est juste une sorte de générateur de nombres aléatoires, et vous devez vérifier que l’échantillonnage du générateur est à peu près le même dans l’émulation classique que dans le système quantique. Mais il n’y a pas de calcul réel.

Intéressant, lorsque Google a dû utiliser son propre système pour effectuer un calcul utile, ils n’ont pas pu utiliser les 53 qubits qu’ils ont utilisés pour l’expérience de suprématie, qui, soit dit en passant, a produit un bon résultat seulement 0,14% du temps. C’est la chance que vous avez d’obtenir un bon résultat. Ils ont pu utiliser seulement jusqu’à 15 qubits sur 53, et 15 qubits peuvent être émulés de manière plus efficace, c’est-à-dire plus rapidement, sur votre propre ordinateur portable. C’est intéressant. À un moment donné, ils ont dit qu’ils font des choses qui pourraient prendre des milliers d’années à être exécutées sur un ordinateur classique, voire le plus grand, et d’autre part, lorsque ils font des choses utiles, ça ne marche pas.

Joannes Vermorel: Peut-être pour le contexte de l’audience : un bit est quelque chose qui est la version classique, juste un zéro et un un, et c’est essentiellement le bloc de construction fondamental de l’information de très bas niveau que vous pouvez créer sur Terre.

Olivier Ezratty: Exactement.

Joannes Vermorel: C’est une vue très discrète et élégante enracinée dans les mathématiques de base. Je pense que le public a une très bonne compréhension de ce qu’est un bit, mais peut-être pas. La plupart des programmeurs n’ont aucune idée de comment fonctionne un processeur.

Olivier Ezratty: Oui, mais supposons qu’il y ait une compréhension générale d’un bit dans le public, juste pour la constitution de cet épisode.

Joannes Vermorel: Je suis sûr que notre public a une très bonne compréhension de ce qu’est un bit, mais la plupart des programmeurs n’ont aucune idée de comment fonctionne un processeur. Supposons qu’il y ait une compréhension générale d’un bit, juste pour la constitution de cet épisode.

Olivier Ezratty: Exactement, donc nous avons la logique de base et tout ça. Lorsque nous entrons dans le domaine des qubits, il y a tellement de confusion parce que j’ai lu en ligne tout et son contraire à propos de ces qubits. Peut-être que si vous pouviez nous donner une idée de l’essentiel de l’aperçu sur ce qui fait d’un qubit un qubit et comment il diverge complètement de la partie classique.

Joannes Vermorel: De manière intéressante, un qubit peut être décrit comme un objet mathématique ou un objet physique, mais ils sont entrelacés. C’est la même chose du point de vue physique.

Olivier Ezratty: Commençons par l’aspect physique. Un qubit est un système à deux niveaux, appelé TLS. C’est un objet quantique qui a deux niveaux, comme un atome qui a deux niveaux d’énergie : un état fondamental sans excitation et un état excité. Dans le monde réel, il y a de nombreux états excités différents dans un atome. Vous pouvez contrôler ces deux niveaux d’énergie par des lasers ou d’autres moyens. Par exemple, vous pouvez contrôler le spin d’un électron, qui est quantifié, donc il ne peut être que vers le haut ou vers le bas dans une direction donnée, ce qui vous donne deux valeurs. Si vous prenez un photon, il peut avoir différentes polarisations.

Il existe également des objets composés tels que des boucles supraconductrices. Un qubit supraconducteur n’est pas un objet unique ; ce sont des milliards d’électrons circulant dans une boucle. Dans cette boucle, maintenue à une température très basse, il y a une barrière appelée jonction Josephson. Cette barrière permet la création d’un effet tunnel, ce qui entraîne un phénomène étrange où vous pouvez avoir une superposition de deux niveaux d’énergie ou de phases différentes et d’amplitudes du courant circulant dans la boucle, créant ainsi un système à deux niveaux.

Étant un système quantique, un qubit peut être superposé à deux états différents. Vous pouvez avoir simultanément l’état fondamental et l’état excité d’un atome, une superposition du spin vers le haut ou vers le bas d’un électron, ou une superposition de différentes polarisations d’un photon.

Maintenant, si vous regardez la partie mathématique, la superposition peut être exprimée comme un poids pour le zéro et le un, qui correspondent à l’état fondamental ou à l’état excité. Ces coefficients, généralement appelés Alpha et Beta, se révèlent être des nombres complexes et doivent être normalisés. Vous pourriez décrire la superposition de ces deux états dans un qubit comme deux nombres. Fréquemment, ils sont décrits dans la sphère de Bloch, une sphère où un vecteur décrit l’état de votre qubit. Lorsque le vecteur est au pôle Nord, cela signifie que vous êtes à zéro ; lorsque le vecteur est au pôle Sud, c’est un. Toutes les positions intermédiaires ailleurs, comme sur l’équateur, correspondent à un état superposé de certaines parties de zéro et de certaines parties de un. Si vous êtes dans l’hémisphère sud, cela signifie que vous avez plus de uns que de zéros ; si vous êtes dans l’hémisphère nord, cela signifie que vous avez plus de zéros que de uns. Si vous tournez autour de l’équateur, cela signifie que vous avez une phase différente du signal. En fait, j’ai découvert qu’il était intéressant de faire une comparaison entre un qubit et un simple signal électronique. Lorsque vous gérez un signal de réseau comme un signal sinusoïdal, vous avez une phase et une amplitude, et un qubit est plus ou moins comme ça. C’est une phase et une amplitude, et vous mesurez ces deux valeurs avec les deux valeurs qui décrivent votre qubit.

Alors, qu’est-ce que cette superposition ? La superposition vient du fait que tous ces objets quantiques avec lesquels vous travaillez en physique quantique peuvent se comporter comme une particule ou comme une onde, selon la façon dont vous les observez ou les gérez. La meilleure façon de comprendre ce qu’est un qubit est de regarder le comportement ondulatoire de ces objets quantiques. Il est facile de comprendre que si vous avez deux ondes correspondant à un état fondamental et à un état excité, vous pouvez ajouter les deux ondes, et cela fait une troisième onde. Cela repose sur l’équation de Schrödinger, d’ailleurs. Une solution à l’équation de Schrödinger pour l’état fondamental est une solution, une solution pour l’état excité est une autre solution, et il se trouve que puisque c’est l’algèbre linéaire qui est utilisée dans l’équation de Schrödinger, une combinaison linéaire de ces deux solutions fait une autre solution.

Donc, voilà une vue mathématique de l’équation de Schrödinger. Une combinaison linéaire de deux ondes fait une autre onde, comme deux notes de piano, un do et un C, cela donne une autre note. Mais cela ne vous dit pas d’où vient la puissance. La puissance vient du fait que si vous avez plusieurs qubits les uns à côté des autres et que vous pouvez les connecter, l’espace de données que vous manipulez croît de manière exponentielle avec le nombre de qubits. Donc, cela signifie que si vous ajoutez un qubit, un troisième qubit, un quatrième qubit, à chaque fois vous multipliez par deux l’espace des données. Disons que vous avez 100 qubits. Si vous avez 100 qubits, cet objet quantique composé gère un espace d’information dont la taille est de 2 puissance 100 nombres complexes. C’est beaucoup de données, mais c’est analogique. Vous gérez un espace de données analogique, mais c’est un espace énorme qui croît beaucoup plus rapidement qu’avec des bits classiques.

Joannes Vermorel : Je pense qu’une chose qui diffère vraiment du paradigme classique, c’est que lorsque les gens parlent d’un bit, ils pensent à quelque chose où l’ajout de bits est très linéaire. Lorsque vous ajoutez des bits de mémoire, c’est linéaire. Vous avez deux fois plus de mémoire, c’est cool, donc vous pouvez avoir, vous savez, deux fois plus d’onglets Slack ouverts sur votre ordinateur, peu importe. Mais c’est fondamentalement complètement linéaire. Et ici, ce que vous dites, c’est que parce que, évidemment, en apparence, nous avons des systèmes informatiques où les gens ne parlent même pas en bits parce que les chiffres seraient si gigantesques. D’abord, ils parlent en octets, qui sont des paquets de huit, puis les gens ne parlent même pas en octets, généralement ils parlent en mégaoctets, gigaoctets ou téraoctets. Les chiffres auxquels nous sommes habitués sont absolument gigantesques. Mais parce qu’il faut des chiffres gigantesques au sens classique pour faire des choses d’un réel intérêt, vous n’êtes pas impressionné en disant : “J’ai quelque chose qui serait de 53 bits.” Les gens diraient : “Eh bien, vous savez, ce n’est pas vraiment grand-chose. Je veux dire, c’est à l’époque de l’ENIAC, oui, mais de nos jours, vous avez plus de mémoire.”

Olivier Ezratty : Oui, exactement. C’était déjà des milliers de bits. Donc, ça semble décevant, mais c’est manquer le point. Le point, si je comprends bien, c’est que lorsque les gens disent qu’ils ont 20, 50, 60 ou 100 qubits, cela signifie qu’ils ont un système où ils sont tous complètement intriqués. Ils font partie d’un seul système et ils peuvent faire des choses ensemble. Deux systèmes qui sont, disons, 50 qubits plus 50 qubits ne sont absolument pas la même chose que 100 qubits.

Joannes Vermorel : Exactement. Mais il y a beaucoup d’idées fausses à ce sujet.

Olivier Ezratty : Par exemple, on peut être induit en erreur en pensant que la vitesse de l’informatique quantique vient de l’espace de calcul. Ce n’est pas vrai. Il y a un avantage d’espace et un avantage de vitesse, et ils sont liés, mais ils sont différents. En effet, si vous avez n qubits, vous avez un espace de calcul de 2^n nombres complexes. Donc, si vous êtes précis, cela fait 2^(n+1) nombres réels ou nombres à virgule flottante si vous parliez dans un sens informatique. Mais cela n’explique pas pourquoi vous pouvez calculer plus rapidement.

Calculer plus rapidement signifie que vous avez un certain nombre d’opérations appelées portes quantiques qui ne croissent pas aussi rapidement que dans l’informatique classique. Ainsi, dans l’informatique classique, les types de problèmes qui nous intéressent à résoudre avec l’informatique quantique sont les problèmes qui évoluent de manière exponentielle. Il existe de nombreux problèmes combinatoires qui évoluent de manière exponentielle avec le nombre de variables, et nous voulons que ces problèmes n’évoluent pas de manière exponentielle en termes de temps de calcul sur l’ordinateur quantique. Cela signifie que vous devez avoir un nombre d’opérations moins élevé qui évolue, disons, de manière linéaire ou logarithmique, voire polynomiale, et non exponentielle sur l’ordinateur quantique, où cela évolue de manière exponentielle sur l’ordinateur classique. Et puis vous avez des constantes qui peuvent rendre les comparaisons difficiles, mais quand même.

La longueur de l’algorithme détermine la vitesse de l’ordinateur quantique. L’algorithme utilise beaucoup d’entrelacements, donc les connexions entre les qubits. Vous devez trouver un moyen d’assembler un algorithme qui sera efficace, et c’est là que réside la science de l’informatique quantique, et c’est complémentaire à la taille.

Et il y a un autre aspect qui n’est pas une idée fausse mais quelque chose qui n’est pas très bien connu. Lorsque vous mesurez le résultat de votre algorithme à la fin, vous obtenez n bits, pas n qubits. Donc vous obtenez un 0 ou un 1 pour chacun des 100 qubits que vous avez. Donc vous obtenez une petite quantité d’informations à la fin. Vous gérez donc une multitude d’informations, 2^100 nombres complexes pendant votre calcul, et à la fin, vous n’obtenez que 100 bits, des bits classiques.

Donc vous vous demandez, pourquoi tous ces problèmes ? Cela signifie que la puissance de calcul quantique vient de la capacité à explorer un grand espace d’informations mais, en fin de compte, à produire un résultat plus petit. Disons que vous voulez factoriser un grand nombre. La factorisation utilise un algorithme compliqué qui explore l’espace en utilisant l’algorithme de Shor, qui est l’une des solutions à cela. En fin de compte, cela vous donne un petit nombre, un nombre qui est composé de bits.

Cela explique la chose, et aussi, dans de nombreux algorithmes, ce que vous faites, c’est que vous calculez votre algorithme plusieurs fois, et vous faites la moyenne des résultats pour obtenir un nombre à virgule pour chacun des qubits que vous avez. Une autre idée fausse est que l’informatique quantique est bonne pour le Big Data.

Joannes Vermorel : Oui, c’est pourquoi j’y arrivais car évidemment cela ne fonctionne pas. La façon dont je comprends cela, c’était aussi quelque chose où je pensais que cela me semble être, en quelque sorte par conception, à moins que nous puissions somehow concevoir des systèmes de qubits qui seraient capables d’avoir comme des téra qubits ou quelque chose, ce qui serait un peu insensé. Je veux dire, avoir des milliards et des milliards de qubits, ouais, mais jusqu’à ce que nous y arrivions, nous voyons que nous avons en quelque sorte un goulot d’étranglement pour même canaliser les données dans le système.

Mettre des données dans un ordinateur quantique est un gros problème. C’est encore un domaine de recherche car une porte quantique qui met des données dans un qubit prend du temps. C’est très lent, d’ailleurs. J’ai lu quelque chose comme 10 kilohertz ou quelque chose comme ça, vous savez, le genre de, ouais, avec un ordre de grandeur, IBM en ce moment est entre 2 kilohertz et 10 kilohertz, ce qui signifie le nombre de cycles d’opérations par seconde. Ce n’est pas très rapide.

Olivier Ezratty: Oui, c’était même un ion piégé, qui est un système alcalin provenant d’IonQ ou Honeywell aux États-Unis, c’est encore plus lent. Donc, ce n’est pas très rapide pour y mettre de l’information. La plupart du temps, nous utilisons des algorithmes hybrides, où le chemin de données compliqué est effectué par des algorithmes classiques, puis vous alimentez l’algorithme quantique avec les données pures, compressées, qui ne nécessitent pas beaucoup de portes de contrôle. Ensuite, le calcul explore cet énorme espace d’informations et donne un petit résultat.

Mais il y a autre chose qui pose problème en ce moment. Lorsque nous concevons un algorithme quantique, la plupart du temps, nous pensons à un objet mathématique parfait, ce qubit mathématique qui effectue de l’algèbre linéaire. C’est un peu comme multiplier des vecteurs par une matrice et obtenir un vecteur qui est simplement une multiplication matrice-vecteur en contrôlant quand vous obtenez les mathématiques. Le problème, c’est que les qubits que nous avons aujourd’hui et que nous aurons à l’avenir sont bruyants. Ils génèrent une erreur significative autour de chaque calcul. Donc, vous devez obtenir les données de manière moyenne.

Dans les systèmes quantiques existants, chaque opération génère une erreur de 1%. Donc, cela signifie que vous devriez simplement effectuer une opération à la fin, sans obtenir de bon résultat. C’est un peu simpliste, mais cela vous donne une idée. De nombreux algorithmes censés apporter une accélération exponentielle nécessitent environ 10 puissance 9 ou 10 puissance 14 opérations. Donc, cela ne fonctionnera pas s’il y a trop de bruit. Nous nous retrouvons dans une situation où nous devons trouver une solution de contournement pour ce bruit.

Deux voies sont explorées. L’une consiste à trouver des moyens de créer des algorithmes capables de supporter ce bruit, on les appelle des algorithmes peu profonds. Ce sont des algorithmes qui ont un faible nombre de portes et d’opérations, de sorte qu’ils n’atteignent pas le niveau où tout s’effondre. L’autre voie consiste à utiliser les opérations contrôlées. Les opérations contrôlées sont un moyen de créer des qubits sociologiques, c’est-à-dire des qubits qui, vus de l’extérieur, ont une bonne qualité. C’est celui dont nous avons besoin pour un algorithme donné, mais pour obtenir ce résultat, ces bits logiques sont constitués de nombreux qubits physiques redondants, et la redondance est énorme.

Les plans actuels indiquent qu’il faut 10 000 qubits pour avoir un qubit de très bonne qualité. Pour obtenir un avantage quantique d’un point de vue mathématique pur, vous devriez avoir au moins 50 qubits, plutôt 100. Entre parenthèses, c’est entre 50 et 100. Donc, 100 qubits logiques multipliés par 10 000 qubits donnent 1 million de qubits. Vous avez donc besoin de 1 million de qubits physiques de très bonne qualité pour créer un véritable ordinateur quantique utile qui apporte un avantage quantique. En ce moment, le dernier record est détenu par IBM. Ils l’ont annoncé en novembre dernier et le mettront en ligne dans quelques semaines, un système qui compte 433 qubits. Mais ces qubits ont une fidélité très faible, probablement moins de 99% de fidélité. Cela signifie donc plus de 1% d’erreur pour chaque opération, donc ce n’est pas adapté pour faire quoi que ce soit, je dirais, pour le moment ou quoi que ce soit de très utile. C’est une étape dans une longue feuille de route d’IBM qui a beaucoup de sens, mais c’est une étape intermédiaire. Il y a donc une grande différence entre 433 qubits et 1 million de qubits de très haute qualité qui pourraient mettre en œuvre une correction d’erreur pour obtenir ce véritable avantage quantique. Il y a beaucoup de travail à faire à ce niveau.

Il existe une autre solution qui existe ; elle vient d’IBM, d’ailleurs, et de Google et d’autres. Ils utilisent une nouvelle méthode créée il y a quelques années, appelée atténuation des erreurs quantiques. L’atténuation est différente de la correction. La correction consiste à corriger les erreurs à chaque opération par redondance. L’atténuation est un peu différente ; c’est une façon d’utiliser, au fait, l’IA, donc elle utilise beaucoup d’apprentissage automatique. Vous entraînez votre système à comprendre le phénomène d’erreur dans votre système, et vous effectuez une correction de post-sélection. Vous calculez vos résultats plusieurs fois, et après un certain entraînement, vous êtes capable de corriger les résultats, mais après que tout le calcul soit terminé. Cela est censé étendre la capacité des systèmes informatiques quantiques dits bruyants. Le même gars qui a inventé le surnom de “suprématie quantique” a inventé un autre surnom appelé “NISQ”, ce qui signifie ordinateur quantique bruité à échelle intermédiaire. Il a inventé ce nom il y a exactement cinq ans en 2018, donc encore John Preskill. Et les systèmes dits bruyants avec atténuation des erreurs quantiques sont censés permettre l’informatique quantique utile pour les entreprises. Mais nous n’avons pas encore atteint ce seuil ; cela peut être dans quelques années, mais il y a des incertitudes.

Joannes Vermorel : Cela a piqué ma curiosité. Et encore une fois, c’est très spéculatif. Pour moi, cela passe par des algorithmes superficiels, ce qui est probablement la perspective à court terme pour simplement le faire fonctionner. La vision à long terme de la correction des erreurs, il peut aussi y avoir d’autres approches qui disent : “J’ai un substrat, un substrat physique qui effectue des opérations bruyantes. Peut-être jouer simplement avec le bruit, avec des choses où avoir des erreurs n’est pas vraiment un problème.” Et peut-être en apprentissage automatique, je vois qu’il y a beaucoup d’étapes où, par exemple, il y a des articles qui montrent que l’un des goulots d’étranglement, je dirais, l’une des saveurs modernes de l’IA, qui est l’apprentissage profond, c’est que l’on se retrouve avec une multiplication de matrices qui consomme beaucoup de ressources. Il y a eu des articles très intéressants qui montrent que, eh bien, la multiplication de matrices est ce que nous voulons d’un point de vue mathématique, mais en avons-nous vraiment besoin opérationnellement ? Je veux dire, la précision dans cette précision ou même, il se trouve simplement que ce sont ces sortes de choses qui fonctionnent en apprentissage profond, mais peut-être que la raison pour laquelle elles fonctionnent est complètement seulement tangentiellement liée au fait que nous faisons une version linéaire pure dans certains cas, nous réduisons la consommation d’énergie en réduisant la précision, exactement de 16 bits à 8 bits, voire à 1 bit dans certains cas, pour des systèmes limités. Voyez-vous des endroits où les gens jouent simplement avec des opérateurs qui sont très puissants à leur manière, même s’ils sont bruyants, pour faire des choses qui sont peut-être spéculatives ? Donc, ces choses ne sont probablement même pas faites, mais voyez-vous des domaines où les gens résoudraient réellement des problèmes avec l’informatique quantique qui n’étaient même pas considérés comme particulièrement intéressants ? C’est très fréquemment le fait d’avoir les moyens de le faire qui le rend intéressant.

Olivier Ezratty : Je dirais que la réponse est principalement non, et je vais détailler. Il existe principalement trois types d’algorithmes que vous pourriez mettre en œuvre dans des systèmes à court terme. Le premier type est la simulation chimique, où vous simulez l’équation de Schrödinger, regardez les orbitales des électrons dans une molécule et essayez de comprendre la structure d’une molécule. Vous devez trouver son état fondamental, le niveau d’énergie le plus bas, et toutes les molécules. Cela nécessite en fait beaucoup de précision. Donc, cela ne fonctionne pas bien, et cela nécessite beaucoup de précision, en particulier si vous voulez faire mieux que l’informatique classique. Il existe déjà des systèmes basés sur des réseaux de tenseurs et différentes techniques de simulation chimique sur des systèmes classiques, qui fonctionnent bien, mais ils sont limités. Si vous voulez simuler une molécule plus compliquée sur un système quantique, vous devez avoir une très bonne précision.

Le deuxième type d’algorithme est les algorithmes d’optimisation, plus ou moins l’optimisation binaire, comme le problème SAT, la coupe maximale et de nombreux algorithmes de recherche différents ou le célèbre problème du voyageur de commerce. Ces systèmes n’aiment pas non plus les erreurs.

Le dernier est l’apprentissage automatique quantique (QML). Ce sont les types de systèmes où vous pouvez être tolérant à une certaine forme de bruit. Mais autant que je sache, il y a certaines limitations quant à ce que vous pouvez faire avec l’apprentissage automatique quantique. L’une d’entre elles est que tous ces algorithmes ont une partie classique très importante et une partie quantique très petite. La deuxième est que l’alimentation des données dans le système est très coûteuse. Jusqu’à présent, l’apprentissage automatique quantique est l’un des domaines où, dans les systèmes à court terme, il n’y a pas beaucoup de preuves d’une accélération réelle du temps de calcul. C’est encore un domaine de recherche ouvert.

C’est vrai pour tout en informatique quantique, mais comprendre où se trouvent les véritables accélérations pour chacune des catégories que j’ai décrites, et même pour les catégories qui sont faites pour les qubits logiques qui sont déjà créés, est encore en cours. Vous avez beaucoup de théorie, mais la théorie doit être confrontée à la réalité du matériel, à la réalité de toutes les surcharges de correction d’erreur quantique et à toutes les autres surcharges. Même la durée des portes est une considération car, selon le type de qubit que vous utilisez, la porte n’a pas la même longueur.

Par exemple, si vous prenez un qubit supraconducteur, qui est dominant aujourd’hui, la longueur de la porte pour une opération sur un seul qubit est d’environ 20 nanosecondes, ce qui est assez court. Mais la longueur de la porte pour une porte à deux qubits est généralement de quelques centaines de nanosecondes. Et puis vous avez l’électronique qui contrôle la porte, car la porte n’est pas quantique. La porte provient de l’émission d’un signal qui provient d’un dispositif électronique classique. Le signal est généré sous la forme d’une impulsion micro-ondes qui a une durée, et il est généré par des dispositifs électroniques classiques, soit à température ambiante, soit parfois à une température très basse. Ce système a un retard, il faut du temps pour générer les données, puis ce système doit être contrôlé par un système classique car un ordinateur quantique, dans la plupart des cas, est toujours un ordinateur classique qui contrôle l’électronique classique, générant une sorte de photon. Le photon peut être dans un régime micro-ondes, disons cinq gigahertz, ou dans le régime optique, dans le spectre visible ou infrarouge, pas généralement en UV. Et ces photons sont envoyés au qubit, ils changent leur état, puis nous envoyons d’autres types de photons ou de fréquences sur le qubit. Vous voyez ce qui est émis par le qubit, vous regardez le signal, vous convertissez le signal de l’analogique au numérique, vous regardez le signal et vous avez une idée s’il s’agit d’un zéro ou d’un un. Donc, vous avez cette sorte de boucle entre l’informatique classique, l’électronique classique et le qubit dans un sens, et dans l’autre sens.

Joannes Vermorel: Cela m’amène à une question qui est, encore une fois, juste pour tester un peu ma compréhension. Cela signifie également, je ne m’en étais pas rendu compte en fait, que les ordinateurs quantiques sont si contrôlés au niveau de la porte par l’électronique. Mais à ma connaissance, si vous voulez avoir l’une de ces belles propriétés émergentes de la mécanique quantique, vous devez être à une température super basse, pour ainsi dire.

Olivier Ezratty: Ça dépend. La plupart du temps, c’est vrai, mais il y a beaucoup de différences entre les types de qubits. Les qubits qui sont les plus exigeants en termes de température sont les qubits supraconducteurs, vous avez besoin d’environ 15 millikelvins. Et donc, cela signifie que chaque fois que vous avez un système électronique classique qui contrôle cela, cela va ajouter de l’énergie et peut-être le réchauffer un peu. C’est pourquoi vous devez contrôler le niveau d’énergie qui est dépensé à chaque couche, car vous n’atteignez pas directement les 15 millikelvins. C’est généralement un grand cylindre, donc vous commencez à 50 kelvins, puis vous descendez à 4 kelvins, puis 1 kelvin, puis 100 millikelvins, puis 50 millikelvins. Donc, il y a plusieurs étapes pour atteindre cette température, et vous vous assurez qu’à chaque fois que vous avez un signal électronique qui descend dans cette boucle, vous réduisez le nombre de photons. Vous avez une atténuation du signal pour vous débarrasser des photons supplémentaires au bon niveau afin de vous assurer que ce qui se réchauffe au niveau des 15 millikelvins est réduit au minimum. Et vous avez des amplificateurs dans l’autre sens, vous avez un amplificateur à cette étape qui est utilisé pour amplifier le système pour la lecture du qubit. Mais ce sont des qubits supraconducteurs. Ensuite, vous avez ce qu’on appelle les qubits en silicium ou les qubits de spin en silicium. Ceux-ci utilisent des systèmes à semi-conducteurs, ils utilisent le spin de l’électron, et ils peuvent fonctionner à une température plus élevée. Mais quand je dis plus élevée, c’est plutôt entre 100 millikelvins et 1 kelvin. C’est quand même très froid. C’est bien en dessous de l’azote liquide, qui est à 77K. C’est même en dessous de l’hydrogène liquide. C’est même en dessous de l’hydrogène liquide. C’est de l’hélium, oui. L’hélium est au-dessus d’un Kelvin, et il y a deux isotopes d’hélium, l’hélium-3 et l’hélium-4, qui ont des températures différentes pour y arriver. Donc en gros, ce n’est pas votre congélateur à la maison.

Joannes Vermorel: Ouais, le congélateur coûte plus d’un million d’euros, donc c’est assez cher. Mais il y a d’autres technologies qui sont différentes. Prenons les photons, par exemple.

Olivier Ezratty: Si vous voulez contrôler des photons dans un processeur, cela peut être à température ambiante, mais vous avez quand même besoin de cryogénie car la plupart du temps vous devez refroidir la source du photon, qui est principalement basée sur un effet semi-conducteur qui doit être refroidi. Permettez-moi de vous donner un exemple en France. Nous avons une startup appelée Candela. Ils ont leur propre source de photons qui est basée sur un système semi-conducteur soi-disant trois-cinq, qui est basé sur de l’arséniure de gallium et de l’aluminium, avec de nombreuses couches et des miroirs de Bragg et des soi-disant points quantiques à l’intérieur. Cette petite chose doit être refroidie à environ 4 Kelvin pour générer un flux de photons individuels qui sont ensuite utilisés en informatique. Ensuite, les photons individuels entrent dans un circuit avec des guides d’ondes qui sont à température ambiante, et à la fin, vous devez détecter les photons un par un. Donc à température ambiante, vous pouvez avoir un système où vous avez des photons qui sont contrôlés individuellement.

Joannes Vermorel: Oh, c’est intéressant. Je ne savais pas que les guides d’ondes pouvaient interagir les uns avec les autres.

Olivier Ezratty: Oui, et à la fin, il faut compter le nombre de photons que vous avez sur chaque guide d’onde. Le détecteur de photons lui-même doit être refroidi car la technologie la plus prometteuse pour détecter les photons individuellement est basée sur un effet de supraconductivité, et ces systèmes sont également refroidis à environ 4 Kelvin. Vous avez donc besoin de refroidissement aux deux extrémités du système, mais pas entre les deux. Maintenant, prenons des atomes neutres ; c’est une bête très différente.

Joannes Vermorel: Sur la fiche technique de ces fournisseurs, ils disent qu’aucun refroidissement n’est nécessaire, mais ce n’est pas vrai.

Olivier Ezratty: Ce qu’ils font, c’est qu’ils ont besoin de contrôler les atomes, de les placer à un endroit donné dans un vide. Pour cela, ils utilisent des lasers dans trois directions et utilisent une technologie dite de piège magnéto-optique qui a été inventée par Jean Dalibard, qui était l’un des étudiants en doctorat d’Alain Aspect. Cette technique est utilisée pour contrôler la position de l’atome mais pas pour refroidir le système. Ils utilisent un autre système avec un autre laser et un autre type de dispositif spécial qui contrôle la position de l’atome individuellement. Lorsque les atomes sont refroidis et positionnés très précisément, leur température est de l’ordre du nano-Kelvin. Étonnamment, vous n’avez pas utilisé de réfrigérateur ; vous avez simplement utilisé une pompe pour éliminer les atomes du système et des lasers. Donc c’est un refroidissement basé sur les lasers.

Joannes Vermorel: Mais cela semble toujours contre-intuitif car vous ajoutez apparemment de l’énergie en lançant des photons, mais en réalité, l’effet net est le refroidissement.

Olivier Ezratty: Oui, en utilisant l’effet Doppler. L’effet Doppler est une façon, si vous avez un atome qui vient vers vous et que vous lui envoyez de l’énergie avec un photon, le photon est comme une balle, il poussera l’atome dans l’autre direction. Il ralentira. Et ces atomes qui se déplaçaient dans l’autre sens, ils ne recevront pas l’énergie en raison de l’effet Doppler. Ce sera une énergie plus faible, donc cela ne les affectera pas. Ainsi, en moyenne, tous les atomes qui viennent vers vous sont ralentis ; les autres, moins. Si vous faites cela en six générations, cela ralentira progressivement le mouvement de tous les atomes. Et vous n’utilisez pas d’effet mécanique ; ce sont seulement les photons qui ralentissent les atomes. Mais c’est quand même un refroidissement du système car qu’est-ce que la température ? La température est une mesure du mouvement des atomes dans un milieu donné, donc c’est quand même un refroidissement.

Et ce qui est intéressant, c’est ce qu’ils ont découvert, par exemple, chez Pasqal, l’entreprise française, ou chez Q-CTRL, le concurrent basé à Harvard aux États-Unis. Ils ont découvert que lorsqu’ils ajoutent plus d’une centaine d’atomes dans cette chambre à vide, pour s’assurer qu’ils créent un vide de très haute qualité, ils doivent mettre un peu de refroidissement dans la pompe. Donc maintenant, le refroidissement ne se fait pas sur les qubits eux-mêmes ; il se fait sur la pompe qui élimine les atomes de la chambre. Cet aspect de l’ingénierie, j’adore ça. Ce genre de chose, c’est de l’ingénierie réelle.

Et donc, le dernier que je pourrais mentionner est la technologie appelée centres NV. Nous en avons parlé pour les capteurs, mais elle peut également être utilisée pour le calcul. Et il y a une entreprise basée en Australie appelée Quantum Brilliance, et en fait, c’est une entreprise germano-australienne. Et cette entreprise a déjà créé un système de cinq qubits qui fonctionne à température ambiante. Je ne suis pas sûr qu’il puisse être très évolutif, je n’en suis pas sûr, mais cette technologie pourrait potentiellement fonctionner à température ambiante.

Joannes Vermorel: Ce que j’apprécie vraiment dans cette discussion, c’est que cela montre que chaque fois que vous avez des fournisseurs, vous avez des incitations à vous vanter, et pour moi, en tant que personne qui a une certaine curiosité pour cela, ce que je vois qui n’est pas investi dans le domaine, c’est un flux sans fin de revendications incroyables. Et donc, ce que je trouve très intéressant, c’est que vous avez tant de revendications, et curieusement, ce n’est pas que les gens mentent. C’est la chose intéressante ; cela peut signifier beaucoup de choses différentes, ou il peut y avoir beaucoup de mises en garde qui interviennent dans tant de conditions différentes ou autre.

Olivier Ezratty: Exactement. Et c’est bien. Je veux dire, aussi, vous ne pouvez pas tout dire à chaque fois, en tant que fournisseur vous-même, vous savez, vous ne pouvez pas tout dire à chaque fois. Vous devez faire des choix ; vous devez simplifier les choses.

Joannes Vermorel: Exactement, je veux dire, je ne peux pas dire, vous savez, tout ce qu’il y a à savoir sur tout ce que nous faisons. Et voici, d’ailleurs, la copie du code source et une copie de toutes les expériences que nous avons faites. Je veux dire, en théorie, vous pourriez potentiellement concevoir cela. En pratique, c’est pire parce que cela serait tellement plus de bruit.

Donc, comment, et ma perception est que ce domaine de la technologie quantique est assez opaque, vous savez, du moins pour les non-initiés. Votre rapport apporte beaucoup de lumière, et ce qui m’intéresse le plus, en particulier, bien que ce soit un peu un tangent, c’est comment vous opérez lorsque vous traitez des choses qui sont sans doute très compliquées ? Je pense que nous pouvons convenir que ce n’est pas simple. Il y a beaucoup de revendications, beaucoup de bruit, et parce que les logiciels d’entreprise sont à peu près le même genre de choses, vous savez, quelqu’un prétend qu’il fait quelque chose de fantastique. Oui, d’une certaine manière, mais cela vient avec des ajustements, et il y a des dépendances et des coûts. Vous opérez dans un domaine qui est, d’une certaine manière, très complexe. Nous pouvons soutenir que dans la chaîne d’approvisionnement, la complexité est accidentelle, vous savez, ce sont simplement des gens qui font des choses de manière probablement beaucoup plus compliquée qu’elles ne le devraient. Donc, cela réduit réellement la complexité dans l’informatique quantique. Vous traitez avec l’univers, qui est simplement, vous savez, c’est ce que c’est. Donc, c’est moins accidentel, mais cela n’adresse pas vraiment le fait que les choses deviennent très difficiles néanmoins.

Olivier Ezratty: Comment donnez-vous un sens aux progrès dans ce domaine ?

Joannes Vermorel: Je veux dire, vous avez dit que vous parlez aux gens, mais l’une des choses qui déconcerte la plupart de mes prospects, c’est que tout le monde est un peu un fournisseur dans ce genre de jeux. Alors, comment identifiez-vous qui est digne de confiance ? Parce que, par exemple, il y a tellement de gens que si je me lançais dans ce domaine de la quantique, il y a tellement de choses à assimiler. Comment distinguez-vous la fraude de la non-fraude ? Oui, vous m’avez dit qu’il y a une solution, qui est de parler à un lauréat du prix Nobel de physique, mais ils ne sont pas omniscients. C’est donc une façon de résoudre le problème, mais comment identifiez-vous les personnes qui peuvent agir comme un relais pour vous permettre de comprendre, car il y a tellement de fraudes possibles, de revendications flagrantes, et vous avez aussi tellement de temps pour vous frayer un chemin à travers tout cela.

Olivier Ezratty: Comment vous naviguez ?

Joannes Vermorel: Fondamentalement, j’essaie de rencontrer autant de scientifiques que possible, principalement dans la recherche fondamentale. J’essaie d’améliorer la diversité des personnes avec lesquelles je rencontre, donc en général, il est important d’avoir des réunions à la fois avec des physiciens et des ingénieurs, ainsi qu’avec des personnes qui sont plus dans les algorithmes et l’informatique. Même si je devrais rencontrer plus de personnes dans cet espace, je pense que je rencontre plus de physiciens que de personnes en informatique en ce moment. Dans votre vie passée, vous avez rencontré plus de personnes en informatique haute performance ou en supercalcul, ce qui est une zone différente dans l’informatique classique.

J’essaie de lire autant d’articles scientifiques que possible et de comprendre le langage. C’est la première chose à faire lorsque vous lisez un nouvel article. Mais c’est un jeu en cours. C’est un défi quotidien. L’une des raisons pour lesquelles c’est compliqué, je dirais, et c’est un plus pour l’industrie en ce moment, c’est la diversité. Quand je parle de diversité, il y a au moins 20 à 30 types différents de qubits en ce moment. Alors que dans les transistors et les puces classiques, vous n’avez qu’un seul type de transistor CMOS. Il y a quelques variations, mais la différence entre le transistor de votre iPhone, de votre Mac, de votre PC ou de votre serveur est d’un pour cent. C’est plus ou moins la même technologie. C’est la même technique ; c’est toujours du dopage NP au silicium et des portes. C’est toujours le même genre de chose en informatique quantique. Vous avez un certain nombre de technologies différentes. C’est incroyable. Et parfois, pour une technologie donnée, il n’y a, disons, que 50 personnes dans le monde qui en connaissent. Permettez-moi de vous donner un exemple. Il y a deux semaines, j’étais à Las Vegas, pas pour le CES, j’ai arrêté ça il y a trois ans. J’étais à Las Vegas pour la réunion de l’APS, l’American Physics Society. C’est le plus grand groupe de physiciens au monde, 13 000 physiciens au même endroit.

Olivier Ezratty: Et j’ai rencontré une entreprise, ils sont venus me voir. Le nom de l’entreprise est Iroquo, personne ne les connaît très bien. Ils sont basés aux États-Unis, dans la région de Chicago, et ils font un qubit en silicium, pas un qubit de spin. Donc ils contrôlent le spin d’un électron, mais cet électron repose sur un substrat d’hélium, un hélium liquide froid, sur lequel se trouvent des spins d’électrons. C’est étrange, je veux dire que c’est très étrange. Et pourquoi utilisent-ils cela ? Parce que l’hélium isole les spins des circuits environnants. C’est l’une des nombreuses, nombreuses technologies étranges que vous avez autour. Et pour chacune des technologies, vous n’avez que quelques scientifiques qui peuvent vous dire de quoi il s’agit et quels sont les avantages et les inconvénients.

Vous devez vivre avec cela, donc vous devez vivre avec l’incertitude. Vous devez vivre avec des informations partielles. Vous devez avoir une intuition, et vous devez également avoir une connaissance approfondie de toutes les dimensions de l’ingénierie. Par exemple, l’une des choses que j’ai découvertes récemment, en partie en travaillant en tant que co-fondateur de l’Initiative Quantum Energy avec Alexa et d’autres chercheurs, c’est qu’il était très important de regarder l’électronique. Juste la qualité de l’électronique qui contrôle les lasers ou contrôle les micro-ondes qui sont envoyés au qubit est aussi importante que les qubits eux-mêmes.

Et donc, l’électronique n’est pas courante. Je veux dire, quand vous êtes informaticien, vous ne savez rien sur l’équation. Donc j’ai dû revenir aux transformations de Fourier et à la compréhension de la théorie du signal, comprendre ce qu’est le jitter, donc les variations que vous avez dans la phase, l’amplitude ou la fréquence d’un signal généré par l’électronique classique. Comprendre la puissance nécessaire pour générer un micro-ondes, comprendre l’atténuation, le filtrage, tout cela, et l’ingénierie électronique influence l’ingénierie du système informatique quantique.

Joannes Vermorel: Et pour moi, je pense que la leçon très intéressante est que, voyez-vous, je soutiendrais que si je prends mon propre domaine, les logiciels d’entreprise, l’intérêt de la supply chain, il y a aussi une multitude déconcertante de perspectives de niche, de fournisseurs de niche, et ainsi de suite. Juste pour donner un exemple, pour aborder le problème de, disons, la supply chain, il y a probablement 20 philosophies concurrentes sur la façon d’aborder un problème. Il y a la principale, le flow casting, DDMRP, SNOP. Je veux dire, ce sont littéralement des points de vue différents, et il y en a des dizaines. Et puis il y a beaucoup de fournisseurs.

Ce qui m’intéresse vraiment, c’est que dans ce que vous décrivez, la possibilité de se forger une opinion relativement éclairée, une opinion relativement précise sur le fonctionnement de ces choses sans procéder soi-même à une expérience de contrôle direct. Donc, vous voyez, vous n’avez pas mis en place un laboratoire avec le matériel pour dire, “Est-ce que cet article se réplique ?” Vous savez, parce que vous voyez qu’il y a cette sorte de pensée naïve selon laquelle la seule façon de savoir si ce que dit ce fournisseur est vrai est de faire l’expérience et de le tester. Oui, vous pouvez tester votre logiciel en ligne. Mais avec les logiciels d’entreprise, parfois le problème est que même si vous voulez faire un test, vous devez les déployer dans de nombreux endroits à la fois. Je veux dire, c’est super impraticable. C’est pourquoi la plupart des fournisseurs n’offrent même pas d’essai gratuit car cela n’a même pas de sens. Vous auriez besoin de déployer la chose dans 20 endroits différents pour commencer.

Olivier Ezratty: Ce qui est intéressant, et je pense que c’est quelque chose en quoi je crois beaucoup, c’est d’aller voir une personne qui fait une affirmation, la laisser la défendre, puis aller voir une autre, idéalement quelqu’un qui a une perspective très diverse et conflictuelle, et à travers cela, vous apprenez autre chose. Dans mon cas, je rencontre régulièrement beaucoup de scientifiques, et il y a beaucoup de sérendipité impliquée. Parfois, je rencontre des gens qui disent : “Oh, tu devrais rencontrer ce gars ou cette dame”, et ensuite je les rencontre et ils m’apprennent quelque chose. Par exemple, j’étais à Grenoble en novembre de l’année dernière, et j’ai rencontré probablement 15 scientifiques en une journée. J’étais perplexe parce que j’ai rencontré des gens qui travaillaient sur ce qu’on appelle les qubits topologiques, un domaine où Microsoft est célèbre pour être le seul fournisseur à parier sur ce genre de qubit. J’ai trouvé ces quatre personnes à Grenoble et j’ai dit : “D’accord, mais avec qui travaillez-vous ?” Et ils ont dit : “Oh, nous travaillons avec ce gars aux États-Unis.” Je connaissais le nom de ce gars parce que je savais que c’était un gars qui avait réussi à faire rétracter un article dans Nature par des gens de Microsoft. Il est basé à l’Université de Pittsburgh. J’ai donc beaucoup appris en rencontrant ces gens.

Joannes Vermorel: Revenons à votre rapport, je vole quelque chose que j’ai trouvé dans votre rapport, vous voyez, c’est que dans votre rapport, par exemple, dans la toute première section, vous donnez des indices sur la façon de lire les articles scientifiques. Et c’est très intéressant parce que ces articles sont écrits par 20 auteurs, et puis vous ne savez pas si toutes ces personnes sont pertinentes. Et puis vous dites, d’accord, le nom de la première personne est un doctorant qui a réellement fait le travail, toutes les autres personnes sont essentiellement des personnes qui ont soutenu le travail à leur manière mais de manière tangentielle, et puis le dernier gars est en fait le superviseur ou le directeur du laboratoire, qui peut ou non vraiment comprendre ce qui se passe dans l’article.

Olivier Ezratty: La chose intéressante, c’est que vous avez découvert quelque chose de très intéressant, qui est comment obtenir des indices et comment naviguer. Et ce n’est pas de la magie ; vous avez des choses où, lorsque vous avez ce genre d’indices, vous pouvez naviguer dans le domaine, et elles sont très simples. Je ne sais pas si j’ai décrit cela dans cette partie de mon livre, mais trouver un vide, disons que vous avez un laboratoire qui dit : “Ah, j’ai découvert un nouveau type de qubit qui est meilleur.” D’accord, meilleur en quoi ? Donc vous essayez de trouver les chiffres qu’ils publient, et la plupart du temps, ils ne publieront pas tous les autres chiffres. Disons qu’ils disent que c’est stabilisé pour un soi-disant T1 d’un certain nombre de microsecondes, mais étonnamment, ils ne donnent aucun chiffre pour les qubitilités. Peut-être qu’ils ne sont pas si bons là-bas. Et parfois, vous n’avez même pas le nombre de qubits de l’expérience, ce qui signifie qu’ils n’ont pas beaucoup de qubits. Parfois, vous pouvez trouver une sorte d’indice avec l’information manquante.

C’est typique en informatique quantique, la plupart du temps en partie avec la communication des fournisseurs. Je connais une entreprise, je ne vais pas les nommer, basée en Amérique du Nord. Ils mettent en avant la qualité de leurs qubits mais ne donnent pas le nombre. Et c’est intéressant car s’ils ne donnent pas de nombre, cela signifie deux choses : cela signifie que le nombre est très faible et cela signifie aussi que les fidélités qu’ils ont avec leurs qubits sont trompeuses. Car généralement, lorsque vous avez un grand nombre de qubits, il est plus difficile d’avoir une bonne fidélité des qubits, et avec un petit nombre, donc si vous avez une bonne fidélité mais que vous ne dites pas que ce n’est que trois ou quatre ou cinq qubits, vous trompez les gens. C’est un exemple très intéressant.

Joannes Vermorel : Oui, car vous voyez, je pense qu’à la base, nous traitons avec des humains qui sont intelligents et qui ont les mêmes tendances que d’autres humains dans d’autres domaines. Si je vais dans les logiciels de supply chain, qui est un intérêt spécifique pour moi, je vois que bien que les indices ne soient pas les mêmes, ils existent tout autant. Ils sont différents, par exemple, si un fournisseur n’a pas de captures d’écran, il y a une quasi-certitude que leur interface utilisateur est terrible. Car si l’interface utilisateur était géniale, ils auraient des tonnes de captures d’écran. Si les algorithmes qu’ils ont ne sont qu’une version glorifiée de la moyenne mobile, ils n’en parlent pas. Ils disent simplement : “Nous avons une IA super avancée”, qui n’est en réalité qu’une moyenne mobile pour faire la prévision. Mais alors ils le diraient simplement. Au contraire, si les gens ont quelque chose, ils auraient d’innombrables sections sur leur site web à ce sujet. En revanche, si leur logiciel est super lent, ils ne parleront pas du tout de la vitesse. Ils mettront l’accent sur le fait qu’ils comprennent parfaitement la mentalité de cette industrie, mais ils ne parleront pas du tout de la lenteur de leur logiciel. Donc, j’aime vraiment cette idée de chercher ces aspects plus méta. Fondamentalement, cela signifie que vous devez avoir cette sorte d’état d’esprit adversarial. Si quelqu’un me dit quelque chose de remarquable d’une certaine manière, votre premier filtre consiste à décider si cette chose est suffisamment remarquable pour aller chercher cette personne. Mais cela signifie ensuite que votre instrument dirait : “Quel est le prix le plus probable à payer pour cette affirmation ? Quel est le coût non dit ?”

Olivier Ezratty : Eh bien, il y a autre chose qui rend les choses compliquées en informatique quantique. Vous devez apprendre les types de métriques qui existent, la manière dont elles sont mesurées, ainsi que la variété des techniques de référence. En informatique quantique, il y a beaucoup de choses de ce genre. Des efforts importants sont déployés par des organismes de normalisation tels que l’ISO et d’autres, et nous, en tant que France, participons à ces efforts. Mais vous avez également besoin de beaucoup d’éducation pour comprendre comment ces choses sont mesurées. Par exemple, j’ai découvert que la mesure de la qualité des qubits n’est pas vraiment la même pour les qubits à semi-conducteurs, comme ceux à base de semi-conducteurs ou supraconducteurs, et les personnes qui gèrent les ions piégés. Ils utilisent des métriques différentes, et il faut comprendre pourquoi c’est différent. Donc, vous devez comprendre les chiffres. Avoir une idée des chiffres utilisés est très important. J’ai récemment essayé de faire un graphique, un graphique à échelle logarithmique de la qualité des qubits. C’était difficile car il était difficile d’obtenir le bon chiffre de manière cohérente. Donc, par exemple, si vous mesurez la qualité des qubits, vous devez vous assurer que la qualité est mesurée avec ce qu’on appelle le “randomized benchmarking”, qui est une manière plus ou moins standardisée de calculer la qualité des qubits. Vous devez être très prudent ; les chiffres peuvent vous tromper.

Joannes Vermorel: Absolument. Je veux dire, dans la supply chain, c’est partout. Je veux dire, dans des choses qui sont très banales, par exemple, l’une des questions que les gens se posent est : à quel point votre système de prévision est précis ? Le problème, c’est qu’il dépend énormément de la précision des données que vous avez en entrée. Donc évidemment, il n’y a pas de chiffres qui ont du sens comme ça parce que la réponse est, eh bien, ça dépend de vos données. La seule façon dont la communauté a trouvé pour avoir une idée de qui est plus précis est d’avoir quelque chose comme une compétition Kaggle, et ensuite les gens concourent. Mais fondamentalement, nous avons des problèmes dans la façon dont nous définissons quelque chose qui serait comme une mesure intrinsèque des capacités de prévision.

Olivier Ezratty: Ce qui a changé récemment, cependant, c’est que nous avons plus d’ordinateurs quantiques et d’informations disponibles sur le cloud. Parfois, l’accès est coûteux, mais peu importe. Vous avez ces systèmes avec IBM, Amazon, Microsoft, et même Google a un système IonQ. Donc, je pense qu’au niveau mondial, vous avez environ 60 ordinateurs disponibles dans le cloud. Cela signifie que les gens peuvent les comparer, et vous commencez à avoir des articles scientifiques très intéressants montrant des comparaisons entre ces différents systèmes grâce à des benchmarks qui ont été réalisés de manière cohérente. Vous commencez à avoir des suppositions éclairées sur où ils se situent vraiment. C’est intéressant, et c’est positif. C’est un écosystème ouvert.

Joannes Vermorel: Mais c’est ouvert et aussi compliqué. Il faut avoir beaucoup de connaissances scientifiques pour juger du contenu scientifique. Il y a de nombreuses publications scientifiques, même les fournisseurs publient des articles, mais lire un article est une douleur. C’est parfois tellement compliqué. Je me souviens il y a quatre ans quand j’ai découvert les 70 pages de l’article de Google sur la suprématie quantique, j’ai ri. La raison pour laquelle je riais, c’était de savoir qui peut avoir une idée de ce qui se trouve dans cet article compte tenu du nombre de choses qu’il contient ? Vous avez la physique quantique, les algorithmes, les comparaisons avec l’informatique, l’électronique, la cryogénie, et tellement de choses différentes en 70 pages et des graphiques très difficiles à comprendre.

Olivier Ezratty: Je me souviens qu’il y a quatre ans, je ne pouvais probablement pas comprendre environ 5 à 10 pour cent de l’article. Maintenant, je pense que je dépasse les 50 pour cent. Pas tout l’article, mais ça prend du temps. Chaque fois que je relis l’article, j’apprends quelque chose de nouveau parce que j’ai lu quelque chose d’autre ailleurs ou que j’ai suivi une formation ou regardé des vidéos. C’est encore ouvert, mais on peut être ouvert et fermé simultanément parce que la complexité est une forme d’obscurcissement. Le manque de comparaisons peut aussi être une forme d’obscurcissement. Donc, par exemple, si vous voulez concilier des données provenant de fournisseurs très différents, vous devez soit avoir quelqu’un qui a fait un article consolidant ces données, soit le faire vous-même, comme je l’ai fait pour ce graphique que j’ai réalisé récemment. Il y a encore de la place pour l’intégration des données, je dirais, la capacité à rassembler des données provenant de sources très différentes et à comprendre où nous en sommes vraiment à ce sujet. J’écris actuellement deux articles là-dessus.

Joannes Vermorel: De mon point de vue, c’est un travail absolument nécessaire et incroyablement utile à faire. Mais cela vient aussi avec de terribles incitations à long terme. Vous faites ce travail, je vous connais, mais je pense que ce qui vous rend si unique, c’est que vous n’êtes pas facilement influencé par les fournisseurs. Cela demande un état d’esprit très spécifique. Vous avez été un fournisseur par le passé. Vous avez travaillé chez Microsoft, et vous avez fait partie du jeu. Je pense que cela vous a donné une sorte d’anticorps intellectuel. Microsoft est ce qu’il est, ce n’est pas une opinion en noir et blanc. C’est composé de nombreuses personnes, c’est gris comme toute collection de plus de 200 000 humains. Vous avez de très bonnes personnes, de très mauvaises personnes, et autres. Je pense que cela vous donne une sorte d’anticorps intellectuel sur les problèmes d’entreprise qui ont tendance à émerger des grandes collections d’êtres humains.

Olivier Ezratty: Oui, parce qu’ils doivent lever des fonds.

Joannes Vermorel: Exactement. Être attractif pour un VC dans cet espace nécessite plus d’efforts pour une grande entreprise. Le point que je veux souligner ici, c’est que si vous jouez ce rôle d’essayer d’être un expert, il y a des entreprises, et je ne vais pas donner le nom des entreprises qui commencent par un G dans le domaine des logiciels d’entreprise, qui sont des analystes de marché super importants. Ce que je vois, c’est que l’incitation à long terme, si vous êtes un analyste de marché, un peu comme ce que vous faites, c’est de devenir le service de presse externalisé des fournisseurs. C’est littéralement ce qui se passe dans le domaine des logiciels d’entreprise, en particulier de la supply chain.

Olivier Ezratty: Oui, et ce que je constate, c’est que les personnes qui jouent ce rôle gagnent rapidement beaucoup plus d’argent. En tant qu’analyste, ils prétendront toujours que la majeure partie de leurs revenus provient des clients pour lesquels ils font l’explication, mais la réalité est que les fournisseurs paient plus cher pour avoir un expert partial qui dira simplement ce que le fournisseur préférerait que cet analyste tiers dise au marché en général. Vous vous retrouvez donc avec cette distorsion.

Joannes Vermorel: Dans votre cas, votre rapport est vraiment aussi bon qu’il peut l’être pour avoir une évaluation impartiale de quelque chose de super compliqué et changeant. Mais ce qui m’intéresse aussi, c’est que dans les domaines où l’informatique quantique n’a pas beaucoup de fournisseurs établis, les personnes qui devraient jouer votre rôle sont devenues corrompues et finissent par servir le message qui vient des fournisseurs.

Vous faites ce genre de travail avec beaucoup d’aide, mais pratiquement seul. Ce qui me frappe, c’est que les grandes entreprises modernes ont tendance à sous-estimer ce qu’une seule personne peut faire en seulement quelques années. Si nous regardons l’informatique quantique, cela déconcerte les entreprises, et elles abordent généralement le problème en faisant appel à des consultants et en dépensant beaucoup d’argent pour constituer une équipe de 20 personnes pendant trois mois. Mais vous êtes la preuve que la compréhension que vous pouvez acquérir en vous investissant pleinement dans une personne intelligente et motivée, sur plusieurs années, peut être tout aussi efficace.

Olivier Ezratty: Oui, et je devrais ajouter quelques autres points de contact. L’un d’eux est les clients eux-mêmes, car IBM et d’autres essaient de promouvoir leur nouvelle technologie auprès de grands clients. Il y a de nombreux grands clients dans le monde qui l’ont évaluée, et certains ont même signé des accords publiés par des clients en France, comme Total, EDF et MBDA. Si vous rencontrez ces scientifiques de ces entreprises, vous obtenez également de nombreuses informations car ils ont testé différentes technologies et de vrais algorithmes sur de vrais problèmes commerciaux.

Joannes Vermorel: J’adorerais vraiment voir cela dans la supply chain, des clients qui produisent des articles. Ce que nous avons actuellement, ce sont des études de cas qui sont de véritables publicités. Le problème avec les études de cas, c’est que c’est juste une information formatée pour la publicité.

Olivier Ezratty: Je suis impliqué dans un projet où le bon mélange consiste à avoir des personnes de la recherche, des personnes de l’espace fournisseur et un client. Si vous pouvez avoir une équipe de recherche avec ces trois parties prenantes, cela crée une bonne combinaison. Cela fonctionne bien si c’est local, par exemple, si les équipes de recherche, les startups et les clients sont tous dans le même pays ou la même région. Cela est très utile pour construire une nouvelle façon d’aborder la recherche et d’appliquer la recherche dans un nouveau domaine.

Joannes Vermorel: Donc, peut-être en poursuivant avec les échéances que nous examinons, l’informatique quantique est en préparation depuis des décennies. Il y a des raisons très fondamentales pour lesquelles nous pouvons être optimistes, dans le sens où c’est littéralement la façon dont l’univers lui-même fonctionne. La beauté de la mécanique quantique est qu’elle a rendu l’univers plus riche d’une certaine manière par rapport à ce qu’il était auparavant. Soudain, vous aviez des choses où vous pouviez faire des choses qui, du point de vue ancien, étaient tout simplement impossibles. Cela contraint mais permet également de nombreuses choses. Nous exploitons déjà beaucoup de ces éléments, tels que les transistors et la magnétorésistance géante pour les disques à spin, et ainsi de suite. Alors, quel genre d’échéancier voyez-vous pour l’industrialisation émergente de cette deuxième vague de technologies informatiques ? Pouvons-nous même compter sur quelque chose ?

Olivier Ezratty: Eh bien, je peux vous dire ce que les gens en disent. La meilleure réponse est : “Je ne sais pas.” La plupart du temps, vous obtenez une courbe gaussienne centrée sur 15 ans. C’est là que les gens pensent que nous aurons le grand ordinateur quantique qui pourra faire des choses qui ne peuvent pas être faites sur des ordinateurs classiques. C’est un peu naïf car c’est une vision moyenne de là d’où cela pourrait venir.

Je pense qu’il y a certaines situations avec certains paradigmes informatiques, comme les ordinateurs quantiques analogiques, qui sont différents des ordinateurs quantiques basés sur des portes. Ces ordinateurs analogiques pourraient apporter un certain avantage quantique dans les prochaines années, sans avoir besoin d’attendre 10 à 15 ans.

L’avantage quantique NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), avec les systèmes bruyants que nous avons aujourd’hui, est incertain. Je n’ai aucune idée si nous y parviendrons. Cela dépend de la qualité des qubits que des entreprises comme IBM produiront à l’avenir. IBM est la plus grande entreprise au monde investissant dans cet espace, et elle dispose d’une technologie de pointe en matière de qubits supraconducteurs. Ils pourraient être en mesure de provoquer un grand changement dans les 18 prochains mois, ce qui est un laps de temps très court. Ils pourraient nous guider, en tant que communauté, vers une zone où nous pouvons commencer à faire des choses utiles avec des ordinateurs quantiques.

Mais ensuite, il faut passer à l’échelle, et le défi consiste à passer de quelques centaines de qubits à des millions de qubits. C’est un énorme défi, à la fois du côté de la physique, de l’ingénierie et de l’énergétique. Tout est difficile là-bas. Une autre chose qui rend difficile de faire une prédiction est l’existence de tant de différentes technologies. Disons, par exemple, que Microsoft réussit à développer des qubits topologiques avec des fermions de Majorana dans quelques années. Beaucoup de gens sont sceptiques, mais s’ils réussissent, ils pourraient changer rapidement le paysage.

Donc, vous pouvez avoir une tendance lente en forme de courbe gaussienne, mais vous pouvez aussi avoir des surprises. Vous pouvez trouver de nouvelles conceptions d’algorithmes ou de nouvelles conceptions de correction d’erreurs. Je n’ai jamais vu autant de créativité dans les deux dernières années en matière de correction d’erreurs. Il y a un gars en France qui s’appelle Anthony, et c’est incroyable ce qu’ils font. Ils inventent des codes de correction d’erreurs qui peuvent gérer des qubits de moindre qualité, par exemple. Ils savent que si vous ajustez la connectivité entre les qubits, vous pouvez améliorer l’efficacité du code de correction d’erreurs. Améliorer la connectivité est difficile, mais pas impossible ou si difficile que ça.

Il y a tellement de réglages dans la technologie, tellement de contournements et tellement de variations qu’il y a toujours un peu d’espoir. Cependant, je connais des gens, en France et à l’étranger, qui sont très sceptiques. Il y a un scepticisme scientifiquement fondé sur la raison pour laquelle il sera difficile d’atteindre le niveau où nous avons des millions de qubits intriqués les uns avec les autres. Mais encore, vous pouvez croire en l’imagination et l’ingéniosité des ingénieurs et des scientifiques. Il y a tellement d’options différentes qui sont étudiées que nous verrons bien.

La vraie réponse est que nous ne savons pas. Mais nous devons nous éduquer en temps réel sur la façon dont les choses évoluent. Nous devons être éduqués pour être en mesure d’interpréter les nouvelles annonces et de déterminer si elles sont importantes ou non. C’est la beauté de ce domaine ; c’est pourquoi je suis toujours là. C’est toujours en évolution, toujours en mouvement, et peut-être que c’est intellectuellement stimulant.

Joannes Vermorel Pour revenir peut-être à une conclusion, mais en revenant au tout début de cette interview, vous mentionniez les choses qui ont capté votre intérêt de manière très pratique. Que faites-vous ensuite ? Quelle est votre propre feuille de route personnelle dans ce domaine ? Quelles sont les choses qui captent votre temps et votre attention en ce moment ?

Olivier Ezratty : Oh, j’ai beaucoup de choses sur le feu. L’une d’entre elles est que je suis le co-fondateur de l’Initiative Quantum Energy, qui n’est pas encore une organisation formelle, mais c’est une communauté de chercheurs du monde entier. Nous avons organisé notre premier atelier à Singapour en novembre, avec des scientifiques de premier plan du monde entier. Nous devons lancer notre site web, lancer une communauté, lancer une chaîne YouTube, en veillant à ce que l’énergie de ces secondes soit vraiment prise en compte car nous sommes dans un monde de ressources limitées. Nous ne pouvons pas éviter cela, et nous devons l’expliquer aux scientifiques et aux fournisseurs, il est impossible de mettre sur le marché une nouvelle technologie qui ajoutera une consommation de ressources supplémentaire sans se soucier de cela. Bitcoin l’a fait, oui, mais nous pensons que cela a beaucoup de sens lorsque vous apportez une nouvelle technologie qui est mystérieuse, qui est compliquée avec des cas d’utilisation inconnus, pour pousser l’industrie et tout l’écosystème à se comporter comme un écosystème d’innovation responsable.

La deuxième chose est que je dois commencer à écrire la sixième édition de mon livre, ce qui va consommer beaucoup de bande passante. Je commence à écrire des articles scientifiques, donc j’ai écrit mon premier article pour une revue par les pairs dans une revue de physique sur les qubits supraconducteurs. Je verrai s’il est accepté ; ce n’est pas encore fait. Je dois toujours m’engager à renforcer l’écosystème local au niveau français et européen, donc je commence à avoir beaucoup de contacts en Europe maintenant. Et je continue à aider les startups ici en France, mais de manière informelle. Je dirige également deux séries de podcasts avec Fanny Bouton, et elle a commencé comme moi il y a cinq ans dans le domaine quantique. Maintenant, elle est la responsable quantique d’OVH Cloud, un opérateur cloud européen de premier plan, et elle a lancé l’offre cloud de cet opérateur pour le quantique, donc c’est une très belle histoire.

J’ai probablement oublié beaucoup de choses, mais j’ai de nombreux clients, je donne des formations et j’enseigne à Épitech. Tout ce que je fais nourrit l’autre partie de ce que je fais, comme être formateur, enseigner l’informatique quantique vous force à structurer vos pensées. Écrire le livre est de même ; vous structurez vos pensées, vous partagez vos pensées. Écrire des articles, interviewer des personnes dans des podcasts où vous rencontrez des gens, cela vous encourage à rencontrer un ensemble diversifié de personnes. En travaillant avec des clients, j’essaie d’avoir la manière de travailler la plus diversifiée possible ; c’est ma façon de vivre. J’aimerais être un petit contributeur dans le succès de l’écosystème français et européen. C’est le genre d’objectif final. J’aimerais contribuer au succès de mes amis dans la recherche, en particulier pour l’initiative Quantum Energy. J’aimerais avoir un cloud quantique soi-disant souverain en France grâce à OVH Cloud, que j’aide également. Donc, il y a différentes choses qui sont plus ou moins axées sur l’aide à l’écosystème et sur mon apprentissage, le partage de manière ouverte.

Joannes Vermorel : Je pense que votre approche, qui consiste à tout écrire vous-même, est incroyablement vertueuse, non seulement pour propager les connaissances, mais même si vous ne les publiez pas du tout. Le simple fait de rassembler toutes ces informations est un exercice incroyable. Je pense que c’est aussi l’une des leçons pour mes clients entreprises. De nombreuses grandes entreprises qui s’engagent sur des projets de plusieurs décennies devraient adopter cette vision à long terme, même pour elles-mêmes. Les managers devraient essayer de rassembler leur propre travail de toute une vie pour comprendre leur domaine afin que l’entreprise s’améliore. C’est ce qui est intéressant - les gens diraient : “Oh, mais peut-être que ces personnes vont nous quitter dans deux ans.” Mais quand je parle, disons, à un directeur de la chaîne d’approvisionnement, ce sont encore des postes où les gens sont dans la même entreprise depuis 30 ans. Donc, c’est un peu une excuse plutôt que de reconnaître simplement la valeur de faire l’exercice d’écriture pour soi-même.

Olivier Ezratty : J’ai toujours fait ça depuis que je suis jeune, et je pense que c’est aussi une façon de vivre, un superpouvoir. Il faut être un peu organisé. J’ai quelques astuces d’organisation simples pour réutiliser les informations à différents endroits et prendre des notes. Par exemple, la façon dont je mets à jour mon livre est un peu spéciale, mais pas tant que ça. Ce que je fais, c’est que j’ai un petit document Word avec la même table des matières que mon livre, et c’est là que je mets toutes les mises à jour que je reçois au quotidien - nouveaux articles d’archives, actualités ou annonces. C’est mis à la bonne place, comme un jumeau de mon livre. Il est plus petit, bien sûr, ne contenant que les mises à jour. Et puis, quand je mets à jour mon livre, j’ai déjà tout trié par sujet.

Alors, disons que je veux mettre à jour la partie sur les algorithmes ; il y a déjà un chapitre sur les algorithmes avec tous les liens. Et comme j’ai des clients pour lesquels je fais du screening technologique et des actualités qui ne sont pas publiées, j’ai aussi beaucoup d’explications écrites sur les actualités que je peux utiliser pour mettre à jour mon livre. Lorsque vous faites tout vous-même, vous devez être organisé et réutiliser le contenu de manière intelligente. Je fais aussi beaucoup de graphiques que je mets à jour en continu. J’ai ma propre base de données d’entreprises dans le domaine de la technologie quantique, une feuille Excel avec de nombreuses tables, et ainsi de suite. J’ai même une base de données de tous les lauréats du prix Nobel en physique quantique, une base de données sur les entreprises, une base de données sur les fidélités des qubits - tout ce qui peut devenir une base de données est dans mon fichier Excel spreadsheet.

Joannes Vermorel : Et puis, si vous ne savez pas, vous demandez à ChatGPT, et peut-être qu’il va répondre et vous fournir des données. Pour ma part, je ne suis pas aussi organisé, mais j’essaie de cultiver une compréhension écrite de mon propre domaine. En guise de mots de séparation, quelle serait votre suggestion pour les PDG ou les CTO des entreprises confrontées à des domaines très opaques ? Ils ne peuvent pas se lancer à fond dans l’informatique quantique comme vous le faites. Quelle serait votre suggestion pour ces personnes en ce qui concerne l’informatique quantique ?

Olivier Ezratty : Ma suggestion serait de regarder mon livre, bien sûr, sans le lire en entier, mais en regardant ce qu’il contient. Si vous êtes une banque, une entreprise chimique ou de transport, il y a toujours un chapitre pour vous dans mon livre car il y a une longue partie qui répertorie tous les cas d’utilisation identifiés, même s’ils ne fonctionnent pas encore. Cela vous donne une idée de ce que l’informatique quantique pourrait apporter à votre entreprise. Il y a des chapitres pour 20 industries différentes dans mon livre, y compris la défense et le renseignement, vous y trouverez donc quelque chose de pertinent. Ensuite, vous pouvez également écouter le podcast que je fais avec Fanny. Nous faisons environ un à deux podcasts par mois. Mais ne vous contentez pas de lire la presse. Quand je parle de la presse, je parle de n’importe quelle presse. Je ne critique pas la presse, étant donné les formats que vous avez dans la plupart des journaux, même les journaux scientifiques, il est impossible d’avoir une bonne idée de où nous en sommes vraiment.

Vous devez rencontrer les gens, vous devez voir des spécialistes, quelles que soient leurs spécialités. Vous verrez également qu’en tant que client, vous devez diversifier vos sources d’information. Ce que je dis n’est pas la même chose que ce que disent les autres, et il y a différentes opinions. Ce sont encore des opinions basées sur la science, ce ne sont pas seulement des opinions conspirationnistes, mais vous devez avoir des points de vue différents. Je dirais que vous avez besoin de points de vue optimistes, pessimistes ou intermédiaires sur où nous en sommes vraiment. Comme, je ne sais pas où nous en sommes.

Et le moyen le plus court est d’assister à une conférence où moi ou d’autres personnes expliquons des choses en une ou deux heures. Il y a la dernière que je fais beaucoup de conférences, et beaucoup d’entre elles sont sur YouTube, donc en français ou en anglais. Mais les meilleurs formats, je dirais, sont quand on me demande d’expliquer l’informatique quantique en moins d’une heure. Ce n’est pas si bon, peut-être que c’est trop court. Si vous allez sur YouTube, vous trouverez des formats où j’ai l’occasion soit seul soit accompagné. J’ai fait quelque chose avec Elena, par exemple, en décembre, il y a deux ans, à Bordeaux. C’est un événement très sympa. J’en ai fait un autre avec Mod veneer et Fanny Botton à North en juin 2022. Ce sont des événements d’une à deux heures qui sont, je dirais, bons pour l’éducation.

Récemment, j’en ai fait un autre pour Limited Universal avec Mark DJ, deux heures. Donc c’était une présentation d’une heure et 20 minutes, c’est assez long, et ensuite 40 minutes de questions-réponses. Je dirais que c’est le bon format pour avoir une bonne compréhension de où nous en sommes et de ce que nous pourrions faire avec ces systèmes.

Joannes Vermorel: C’était vraiment un plaisir de vous avoir. C’est un domaine très intéressant pour moi. Pour le public, eh bien, restez à l’écoute. À la prochaine fois.