L’informatique quantique pourrait bien se révéler utile plus rapidement que prévu

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L'informatique quantique pourrait bien se révéler utile plus rapidement que prévu

Pour la plupart des scientifiques, un ordinateur quantique capable de résoudre des problèmes commerciaux à grande échelle reste une perspective qui appartient à un avenir lointain, et qui ne sera pas réalisée avant au moins une autre décennie. Pour autant, des chercheurs du géant bancaire américain Goldman Sachs et de la société d’informatique quantique QC Ware ont d’ores et déjà conçu de nouveaux algorithmes quantiques qui, selon eux, pourraient améliorer considérablement l’efficacité de certaines opérations financières critiques, sur du matériel qui pourrait être disponible d’ici cinq ans seulement.

Plutôt que d’attendre un véritable ordinateur quantique, les professionnels de la finance pourraient commencer à exécuter les nouveaux algorithmes sur du matériel quantique à court terme et profiter des avantages de la technologie, même si les dispositifs quantiques ne sont pas encore au point.

Depuis de nombreuses années, Goldman Sachs étudie le potentiel des technologies quantiques pour bouleverser le secteur financier. En particulier, les chercheurs du géant américain ont exploré les moyens d’utiliser l’informatique quantique pour optimiser ce que l’on appelle les simulations de Monte Carlo, qui consistent à fixer le prix des actifs financiers en fonction de l’évolution du prix d’autres actifs connexes dans le temps, et donc à prendre en compte le risque inhérent aux différentes options, actions, devises et matières premières.

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Une technologie scrutée de près

En raison du vaste éventail de possibilités, il s’agit de l’une des tâches financières les plus gourmandes en ressources informatiques, qui nécessite de faire un grand nombre de prédictions sur les différents mouvements du marché. L’informatique quantique est depuis longtemps considérée comme un moyen potentiel d’accélérer ces évaluations des risques grâce à l’extraordinaire puissance de calcul que cette technologie devrait apporter par rapport aux approches classiques.

Il existe déjà de nombreux algorithmes quantiques, dont on a constaté qu’ils multipliaient jusqu’à 1 000 fois la vitesse des calculs de Monte Carlo et qui pourraient transformer le mode de fonctionnement des marchés financiers – mais seulement une fois que ces algorithmes seront déployés sur un dispositif quantique capable d’exécuter le programme et d’obtenir des résultats précis.

Des travaux antérieurs, menés par Goldman Sachs en collaboration avec IBM, par exemple, ont estimé que pour obtenir un avantage quantique, il faudrait un dispositif supportant 7 500 qubits logiques. A titre de comparaison, IBM travaille actuellement à la mise sur le marché d’un processeur de 127 qubits cette année.

Plus vite que la musique ?

Il ne s’agit pas seulement de compter les qubits : pour que les ordinateurs quantiques puissent résoudre les calculs de manière fiable, les dispositifs devront également être optimisés pour éviter les erreurs. Les processeurs quantiques actuels ont des taux d’erreur très élevés et, selon QC Ware, il faudra attendre 10 à 20 ans avant que le matériel quantique qui corrige des erreurs, nécessaire pour effectuer efficacement des simulations de Monte Carlo, ne soit disponible.

« Comment pouvons-nous réduire de moitié le délai actuel tout en obtenant une accélération significative ? », se demandent les chercheurs de l’entreprise dans un billet de blog décrivant la nouvelle recherche. Pour atteindre cet objectif, l’équipe a sacrifié une partie de la vitesse de calcul en échange de certains gains matériels. Les scientifiques ont conçu deux nouveaux algorithmes quantiques qui font passer la vitesse de 1 000 fois à 100 fois – mais ils nécessitent également un circuit de taille plus réduite, qui devrait être disponible dans les cinq à dix prochaines années.

« Les équipes de recherche de Goldman Sachs et de QC Ware ont adopté une approche novatrice de la conception des algorithmes de Monte Carlo quantiques en échangeant l’accélération des performances contre la réduction des taux d’erreur », explique Iordanis Kerenidis, responsable des algorithmes chez QC Ware. « Grâce à une analyse rigoureuse et à des simulations empiriques, nous avons démontré que nos algorithmes de Monte Carlo peu profonds pourraient aboutir à la capacité d’effectuer des simulations de Monte Carlo sur du matériel quantique qui pourrait être disponible dans cinq à dix ans. »

Peu importe les erreurs

L’accélération, bien que plus modérée que celle d’autres algorithmes quantiques comme le Monte Carlo sans QFT, reste significative ; et selon les scientifiques, la méthode réduira effectivement de moitié le délai d’utilisation.

Les projets de Goldman Sachs et de QC Ware dans ce domaine sont le reflet d’une industrie qui se concentre de plus en plus sur les avantages de l’informatique quantique à court terme, malgré les imperfections qui freinent encore les dispositifs quantiques.

Que ce soit en modifiant des algorithmes, en combinant des techniques quantiques et classiques, ou en testant et en comparant différentes approches de l’informatique quantique, les chercheurs et les entreprises s’efforcent de trouver les méthodes qui rendront les ordinateurs quantiques utiles en un minimum de temps. Les deux algorithmes conçus par Goldman Sachs et QC Ware constituent donc un pas de plus vers l’objectif consistant à trouver des algorithmes quantiques compatibles avec les dispositifs à échelle intermédiaire bruyante caractéristiques de l’époque actuelle.

Source : ZDNet.com

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