Le second axe vise à réaliser un accélérateur quantique doté de qubits (les qubits ou quantum bits sont les équivalents des bits classiques) qui pourrait s’insérer dans une architecture HPC comme le fait un accélérateur GPU pour inférer ou entrainer des données. C’était très exploratoire, on s’interrogeait alors sur les perspectives amenées par ces ordinateurs quantiques que l’on imaginait similaires aux machines classiques à logique booléenne. Or les algorithmes quantiques sont probabilistes et la correction d’erreurs des qubits est ruineuse, parce qu’il est physiquement impossible de dupliquer un qubit en cours de calcul. Il faudrait disposer d’au moins 1000 qubits physiques pour produire un seul qubit corrigé. Exécuter Shor pour décrypter un RSA à 1024 bits par exemple, requiert plus de 1000 qubits parfaits, soit plus d’un million de qubits physiques. On en était loin, faudra-t-il attendre encore 20 ans ?

Mountain View, décembre 2017, à la 1re conférence Q2B, John Preskill rapproche l’échéance

Lors de cette conférence californienne (où je présentais l’Atos QLM), le professeur Preskill du Caltech introduisit [2] pour la première fois le concept de NISQ [3] (Noisy-Intermediate Scale Quantum) qui qualifie un système quantique formé de 50 à 100 qubits physiques sans correction d’erreurs. Selon lui, ces accélérateurs NISQ étaient sur le point de déboucher et certaines applications pouvaient prétendre à la suprématie quantique (ce qui signifie simplement que leurs équivalents classiques ne peuvent tourner sur les HPC les plus puissants).

Les hardwares quantiques progressent en effet, on est passé de 2017 à 2020 de quelques qubits à quelques dizaines (IBM et Google à 53, Intel à 49, Rigetti à 28). Atos participe au projet européen AQTION [4] pour développer un prototype de 50 qubits à base d’ions piégés. Fin 2019, Google a annoncé avoir atteint pour la première fois la suprématie quantique avec son architecture SYCAMORE de 53 qubits supraconducteurs. L’application choisie d’échantillonnage aléatoire de circuits n’est certes pas représentative, ni très utile, mais elle montre bien que l’on s’approche de l’objectif.

On sait que toutes les applications ne sont pas accélérables en informatique quantique. C’est pour cela que l’on ne parle plus d’ordinateur quantique universel, mais plutôt d’accélérateur quantique, véritable coprocesseur d’un système classique. L’enjeu industriel est maintenant de trouver les applications utiles qu’un système NISQ puisse accélérer. On sait que l’algorithme de Shor est allergique au bruit quantique (ce qui est une bonne nouvelle pour notre cybersécurité), mais les chercheurs ont trouvé de nouveaux algorithmes NISQ-compatibles.

Les accélérateurs et applications NISQ arrivent à très court terme : Atos entre dans la course

Comment ça marche ? Un registre de n qubits, initialisés à 0, évolue séquentiellement sous l’action de portes quantiques jusqu’à la fin de la phase de calcul où il est mesuré : si l’algorithme est efficace, c’est la bonne réponse qui ressort parmi les 2n possibles. Sans correction d’erreur, le bruit quantique perturbe les qubits, les portes, ainsi que la mesure, et s’il est trop important, ce n’est plus la bonne solution qui ressort, noyée dans le bruit. Pour en réduire les effets, l’approche NISQ cherche, côté matériel, à privilégier des qubits plus stables et plus rapides, mais surtout, côté logiciel, à diminuer le nombre d’opérations, de portes quantiques et le temps d’inoccupation des qubits, afin d’éviter la propagation du bruit. Une solution pragmatique consiste à réduire la partie quantique au strict nécessaire, comme le font les algorithmes hybrides : une partie classique tourne sur le HPC, et la partie quantique minimisée sur le coprocesseur quantique.

Parmi les algorithmes hybrides, les algorithmes variationnels sont les plus prometteurs pour le NISQ. Ils procèdent d’une double optimisation, l’une quantique et l’autre classique. Ainsi, QAOA [5] (Quantum Approximate Optimization Algorithm) permet de résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire classique (tel MaxCut) tandis que VQE [6] (Variational Quantum Eigensolver) s’applique à la chimie quantique avec la recherche de minimums d’énergie, essentielle pour la simulation d’orbitales électroniques par exemple.

Le NISQ constitue à n’en pas douter le terrain de jeu quantique de ces prochaines années. Il requiert une interaction vive entre hardware et software, entre physiciens et mathématiciens. Le moment est venu comme l’a souligné Paula Fortezza dans son rapport [7], et c’est pourquoi Atos a annoncé au marché la conception et la commercialisation d’un accélérateur NISQ en 2023, et a engagé les partenariats technologiques nécessaires.

Références

Philippe DULUC

Diplômé de l’École polytechnique,

Philippe Duluc a débuté comme ingénieur de l’Armement au ministère de la Défense et dans les services du Premier ministre. Après 20 ans au service de l’État, il a rejoint le secteur privé, d’abord en charge de la sécurité groupe d’Orange, puis responsable des activités de cybersécurité de Bull. Il est maintenant directeur technique de la division Big Data & Security d’Atos. Ancien conseiller auprès de l’Agence européenne chargée de la sécurité des réseaux et de l’information, il s’intéresse particulièrement aux domaines scientifiques et techniques de la transformation numérique: cryptographie, cyberdéfense, informatique avancée, big data, intelligence artificielle et technologies quantiques.