On en parle partout : ordinateurs quantiques, IA quantique, révolution technologique, effondrement de la cybersécurité, médicaments miracles…
Mais pour beaucoup, tout cela reste flou. Pire : ces sujets sont souvent noyés dans un vocabulaire complexe, voire utilisés à des fins marketing discutables.
Alors remettons les choses au clair, avec des mots simples et une approche concrète.
Un ordinateur quantique utilise les lois de la physique quantique, et non celles de l’électronique classique. Il ne calcule pas uniquement avec des 0 et des 1, mais avec des qubits, des unités d’information capables de représenter plusieurs états en même temps.
Contrairement à un bit classique qui vaut soit 0, soit 1, un qubit peut être dans un état intermédiaire : par exemple 0 et 1 à la fois, jusqu’à ce qu’on le mesure.
C’est ce qu’on appelle la superposition quantique.
👉 Vous voyez peut-être l’image célèbre du chat de Schrödinger 😸 ? Le chat est à la fois vivant et mort tant qu’on n’ouvre pas la boîte. C’est exactement cette logique : tant qu’on ne regarde pas, le qubit est dans plusieurs états simultanément.
Cela permet, en théorie, de calculer plusieurs possibilités en parallèle, ce qui pourrait rendre certains types de calculs beaucoup plus rapides.
Imaginez un ordinateur où :
C’est cela, un ordinateur quantique aujourd’hui.
Aujourd’hui, les qubits sont :
Résultat ? Même si l’algorithme est parfait sur le papier, les erreurs physiques peuvent tout fausser.
Et il ne s’agit pas d’une simple faute de frappe : on parle de modèles qui apprennent de travers, qui classent mal les données, ou qui semblent fonctionner… mais donnent de faux résultats.
| Erreur | Effet |
|---|---|
| Décohérence | Le qubit perd son état (comme une bulle qui éclate avant de toucher le sol) |
| Bit-flip | Le 0 devient 1 (ou l’inverse), comme une erreur de transmission |
| Phase-flip | Le qubit garde son état, mais se désynchronise du reste du calcul |
| Erreurs combinées | Plusieurs erreurs en même temps → résultats imprévisibles |
Aujourd’hui, il faut souvent des dizaines de qubits physiques pour en faire un seul qubit fiable. Or, ces qubits logiques restent rares.
Vous commencez à voir le problème :
l’intelligence artificielle classique est déjà sujette à des erreurs, des biais, des approximations…
Alors imaginez maintenant qu’on y ajoute les erreurs instables, invisibles et non corrigées des ordinateurs quantiques : cela multiplie les risques et l’imprédictibilité.
L’IA quantique consiste à utiliser un ordinateur quantique pour exécuter des algorithmes d’intelligence artificielle (comme le machine learning ou les réseaux de neurones) d’une manière différente de ce que l’on fait avec un ordinateur classique.
Cela peut se faire de trois façons principales :
En résumé : ce n’est pas une IA magique qui comprend tout toute seule, mais plutôt une nouvelle manière de concevoir ou d’accélérer certains algorithmes, à condition que le matériel soit à la hauteur ce qui n’est pas encore le cas aujourd’hui.
Un simple « bit-flip » peut faire classer une image de « chat » dans la catégorie « chien ».
Si les résultats sont bruités, les modèles « apprennent »… dans la mauvaise direction.
L’IA donne un bon résultat une fois… puis un mauvais la seconde d’après, à données identiques.
La machine semble fonctionner. Mais sous la surface, les données sont biaisées par des erreurs invisibles liées au matériel quantique.
Si vous êtes une entreprise ou un porteur de projet, voici ce que cela peut entraîner :
| Risque | Conséquence |
|---|---|
| Investissements précipités | Matériel inaccessible ou hors de prix, retours incertains |
| Résultats décevants | Algorithmes instables, IA inutilisable en production |
| Perte de crédibilité | Trop de promesses non tenues peuvent nuire à votre image |
Certains craignent que les ordinateurs quantiques cassent tous les mots de passe. C’est vrai… en théorie, mais cela nécessite des millions de qubits fiables, ce qui est loin d’être le cas.
En attendant, l’industrie prépare déjà la transition vers des algorithmes post-quantiques, résistants aux futures attaques.
L’informatique quantique est une révolution en construction, mais pas encore prête pour un usage quotidien.
L’IA quantique est un champ de recherche passionnant, mais encore fragile, coûteux et incertain.
Le vrai danger aujourd’hui n’est pas la technologie…
C’est de se précipiter trop vite, en suivant le buzz plutôt que la science.
C’est plus de 20 ans d’expérience en informatique : Infographiste, développeur web, formateur… Expert en nouvelles technologies et dans le développement web, il est aussi spécialisé en Intelligence Artificielle en terme de Machine Learning et de Deep Learning.
