L’informatique quantique est un nouveau type de technologie qui fonctionne différemment des ordinateurs ordinaires. Les ordinateurs traditionnels utilisent des «bits», qui peuvent être soit 0, soit 1. Tout ce que nous voyons sur un écran provient de ces bits qui effectuent des calculs et exécutent des applications extrêmement rapidement. Toutefois, la vitesse de calcul des ordinateurs traditionnels, même les plus puissants, est limitée.

Prenons l’exemple des échecs. Si un joueur peut envisager 16 mouvements possibles à chaque tour, planifier 10 mouvements à l’avance signifie qu’un ordinateur traditionnel doit évaluer environ 1,1 milliard de positions possibles. Si l’ordinateur peut traiter 1 million de calculs par seconde, il lui faudrait environ 12,75 jours pour explorer toutes ces possibilités.

Les ordinateurs quantiques, quant à eux, utilisent des bits quantiques ou «qubits», qui sont plus flexibles que les bits ordinaires. Contrairement à un bit ordinaire qui peut exister sous la forme de 0 ou de 1, un qubit peut être les deux à la fois, grâce à une caractéristique appelée «superposition». Cette capacité permet aux ordinateurs quantiques d’évaluer plusieurs possibilités en même temps.

Ainsi, pour le problème des échecs, un ordinateur quantique devrait effectuer environ 1,05 million de calculs pour évaluer 1,1 milliard de possibilités, grâce aux qubits fonctionnant en superposition. S’il traite également 1 million d’évaluations par seconde, cela ne prendrait qu’environ 1,05 seconde, contre les 12,75 jours nécessaires à un ordinateur traditionnel.

L’informatique quantique et l’IA

Dans un éditorial publié le 10 septembre 2024, la société de données financières S&P Global potentiel considérable de la combinaison de l’informatique quantique et de l’intelligence artificielle (IA). La synergie entre ces technologies pourrait révolutionner les capacités de calcul, présentant à la fois des opportunités sans précédent et des défis importants.

Le potentiel

En théorie, la puissance de traitement de l’informatique quantique, combinée à la capacité de l’IA à analyser de vastes ensembles de données, offre des avancées révolutionnaires. Dans le domaine de la santé, les simulations quantiques pourraient améliorer la découverte de médicaments en fournissant des prévisions plus précises sur leur efficacité et leur sécurité. Les services financiers pourraient bénéficier d’algorithmes quantiques qui optimisent la gestion de portefeuille et les stratégies commerciales, tandis que la gestion de la chaîne d’approvisionnement pourrait bénéficier d’améliorations dans l’optimisation des stocks et la planification des itinéraires. La production, la distribution et la consommation d’énergie pourraient être optimisées grâce à des algorithmes avancés, entre autres opportunités immédiates.

Défis et risques

Malgré son potentiel, le développement et l’adoption à grande échelle de l’IA quantique se heurtent à des obstacles importants. Actuellement, le domaine est limité par le besoin de matériel et d’algorithmes spécialisés, ainsi que de professionnels qualifiés. S&P Global a noté que l’adoption commerciale est peu probable au cours de la prochaine décennie.

Les communications sécurisées constituent toutefois le plus grand défi. Pour en revenir au problème des échecs, si le jeu doit être conclu en 10 secondes et en 10 coups maximum ou si personne ne gagne, un ordinateur traditionnel ne gagnerait probablement jamais contre un ordinateur quantique. Dans le contexte d’une transaction bancaire, un système sécurisé utilise une «clé publique» pour crypter les données, qui ne peuvent être décryptées que par la «clé privée» correspondante. Ce processus garantit la confidentialité et l’inviolabilité des données. Actuellement, les ordinateurs traditionnels ont du mal à décrypter la clé publique dans un délai raisonnable. Cependant, un ordinateur quantique, surtout s’il est associé à l’intelligence artificielle, pourrait potentiellement décrypter les clés assez rapidement pour compromettre la sécurité de la transaction. Ce risque s’étend à d’autres domaines tels que les communications sécurisées, les marchés boursiers, etc. En outre, l’IA pourrait rapidement découvrir et exploiter les vulnérabilités des réseaux, augmentant ainsi la probabilité de cyberattaques. La combinaison de l’IA et de l’informatique quantique suscite également des inquiétudes quant aux attaques de phishing plus avancées, aux deepfakes sophistiqués et au potentiel de surveillance invasive et de répression numérique.

Principales tendances

Selon S&P Global, plusieurs tendances sont susceptibles de façonner l’avenir de l’informatique quantique et de l’IA. Les systèmes hybrides classiques-quantiques, qui combinent l’informatique traditionnelle et le traitement quantique, devraient améliorer l’efficacité et l’évolutivité. L’apprentissage automatique quantique pourrait révolutionner des domaines tels que la reconnaissance des images et de la parole en tirant parti à la fois de l’informatique quantique et des principes de l’IA. Des mesures de cybersécurité renforcées seront essentielles pour faire face aux nouvelles menaces et opportunités présentées par ces technologies.

Martin Whitworth, expert principal en cyber-risques chez S&P Global Ratings, a déclaré dans le rapport: «Au cours des cinq prochaines années, nous attendons le développement de systèmes hybrides classiques-quantiques, des progrès dans l’apprentissage automatique quantique et des mesures de cybersécurité renforcées. Les considérations éthiques et sociétales seront cruciales au fur et à mesure de l’évolution de ces technologies.»

Considérations éthiques et sociétales

Le rapport souligne que l’intégration de l’IA et de l’informatique quantique soulève d’importantes questions éthiques et sociétales. Les questions liées à la confidentialité des données, à la confiance, à la partialité des algorithmes et à l’emploi doivent être abordées à mesure que ces technologies deviennent plus omniprésentes. L’établissement de cadres éthiques et de lignes directrices réglementaires sera essentiel pour garantir une utilisation responsable et équitable, contribuant à maximiser les avantages tout en atténuant les risques potentiels.