Les processeurs traditionnels exécutent des instructions en série, limités par la logique du bit qui ne peut prendre que deux états, 0 ou 1. Pourtant, certains problèmes mathématiques échappent à leur efficacité, notamment ceux liés à la factorisation de grands nombres ou à la simulation de systèmes moléculaires complexes.L’émergence des machines quantiques introduit une logique radicalement différente, où l’information se manipule selon des lois physiques peu intuitives. Cette architecture bouleverse les perspectives, non seulement pour la puissance de calcul, mais aussi pour des domaines comme la cryptographie ou l’optimisation.
Ordinateur classique et quantique : deux visions du calcul
La ligne de partage n’a rien à voir avec une simple histoire de vitesse. Ce qui distingue vraiment l’informatique classique de l’informatique quantique, c’est le choc entre deux logiques qui s’affrontent. Les machines construites sur l’architecture de von Neumann, conceptualisée dans les années 1940, se reposent sur la succession de bits, ces petites unités qui ne connaissent que deux états possibles : 0 ou 1. Portée par cette méthode, la puissance de calcul des ordinateurs a pu croître à des niveaux vertigineux, comme en témoigne le mastodonte Frontier, référence des supercalculateurs.
Mais les calculateurs quantiques, nés de l’intuition de Richard Feynman, ne se contentent pas d’emprunter le même tracé. Ils raturent le cahier et s’appuient sur la mécanique quantique : superposition, intrication, décohérence. Le qubit, brique élémentaire de ces ordinateurs, se joue des cases : il peut occuper plusieurs états à la fois, là où le bit classique reste prisonnier d’une unique position. Cette capacité bouleverse les perspectives : sur certains algorithmes, les gains explosent.
Pour mieux visualiser cette différence, on peut lister les spécificités de chaque approche :
- Ordinateur classique : logique déterministe, circuits électroniques, calcul mené étape par étape.
- Ordinateur quantique : états quantiques, circuits quantiques, traitement d’informations en parallèle à une dimension atomique.
Le duel entre IBM et Google, fers de lance du secteur, donne la mesure de la difficulté : stabiliser les qubits, maîtriser les erreurs quantiques, ou encore intégrer ces machines futuristes dans le monde d’aujourd’hui. Ce qui est en jeu, ce n’est pas qu’un record de performance. C’est notre rapport même à ce que peut, ou ne peut pas, une machine conçue par l’homme. Chaque progrès déplace les frontières du possible, chaque obstacle force une remise en question des méthodes et des ambitions.
Pourquoi les qubits changent la donne ?
Par nature, le qubit impose une cassure. Avec la superposition quantique, il se trouve partout entre 0 et 1, et nulle part vraiment. Cet éclairage venu de la mécanique quantique influe sur toute la conception de l’informatique. Richard Feynman et Mazyar Mirrahimi, figures majeures du secteur, ont d’ailleurs montré que cette polyvalence ouvrait à des résolutions inaccessibles pour tout ordinateur traditionnel.
Désormais, la puissance d’un calculateur quantique repose moins sur la rapidité d’un processeur que sur la palette de qubits manipulables. Grâce à l’intrication, des actions parallèles à vaste échelle deviennent envisageables. Mais la décohérence quantique demeure un problème coriace : elle met à l’épreuve la stabilité des systèmes et demande aux chercheurs, comme Zaki Leghtas, de perfectionner en permanence la correction d’erreurs quantiques.
À ce stade, plusieurs technologies se disputent le terrain, toutes confrontées à leurs propres limites et promesses :
- qubits supraconducteurs (employés chez IBM et Google),
- ions piégés,
- qubits photoniques,
- techniques utilisant le silicium ou les atomes neutres.
La quête n’a qu’un but : obtenir des qubits fiables, stables et multipliables. Tant que la manipulation à grande échelle ne sera pas maîtrisée, le quantique restera pour l’essentiel cantonné aux laboratoires. Mais chaque innovation, chaque réussite technique, élargit brutalement l’horizon des applications envisageables.
La suprématie quantique : mythe, réalité ou futur proche ?
L’année 2019 a marqué un tournant. Google a avancé que son processeur Sycamore avait résolu, en quelques minutes à peine, un problème supposé infaisable pour le plus puissant des supercalculateurs classiques. Le terme suprématie quantique s’est répandu aussi vite que la nouvelle elle-même, mais le débat a aussitôt enflammé la scène scientifique. John Preskill, du Caltech, a remis les pendules à l’heure : s’agit-il d’une rupture irréversible, ou d’une exception réservée à quelques exercices, sous conditions de laboratoire ?
Désormais, le véritable enjeu se mesure en volume quantique. Il ne suffit plus de parler en termes de vitesse brute : seule compte la capacité à exécuter de vrais algorithmes quantiques tout en résistant au bruit et à la décohérence. Les machines dites NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum) multiplient les preuves de concept, sans encore parvenir à traiter les problèmes les plus ambitieux. Pour la majorité des cas concrets, les systèmes classiques tiennent toujours le haut du pavé.
Aujourd’hui, le cœur des efforts, chez IBM, Google et plusieurs instituts publics, vise à augmenter le nombre de qubits viables et à renforcer les dispositifs de correction d’erreurs. Les applications massives restent, pour la plupart, hors de portée. Mais sur des segments pointus, au cœur de la simulation moléculaire, de l’optimisation ou de la cryptographie, certains signaux laissent entrevoir un possible basculement. Plutôt que de rêver d’un remplacement total, c’est l’idée de complémentarité qui prévaut : le quantique comme solution, là où le classique atteint ses limites, dès lors que fiabilité et robustesse suivront.
Blockchain, cryptographie, recherche : quels secteurs vont basculer ?
La révolution ne touche pas uniquement la recherche technologique. Le calculateur quantique arrive avec une promesse : gérer d’immenses flots de données et s’attaquer de front à des problèmes complexes jusque-là inexploitables. La cryptographie doit s’y préparer en premier : l’algorithme de Shor menace directement le système de chiffrement RSA, pilier de la sécurité numérique moderne. Déjà, le marché prépare une transition et fait de la cryptographie post quantique un chantier prioritaire pour défendre la confidentialité et l’indépendance numériques.
Du côté de la blockchain, la réflexion bat son plein. Beaucoup de protocoles reposent encore sur des algorithmes réputés inattaquables avec les outils d’aujourd’hui. Si les ordinateurs quantiques passent ce cap, certains mécanismes deviendront fragiles. Mais, à l’inverse, la technologie permet aussi de rêver à une distribution inviolable des clés (avec, par exemple, la QKD, distribution quantique de clés), promettant des échanges encore plus sûrs.
La recherche scientifique pourrait elle aussi profiter massivement de ce changement. Les simulations moléculaires et les missions d’optimisation combinatoire se verraient dotées de moyens inédits. En chimie ou en pharmacie, nombre de laboratoires misent sur la capacité à décupler la vitesse des découvertes. Plusieurs géants, des entreprises américaines jusqu’à l’Union européenne, investissent massivement pour prendre part à cette course. En jeu : une nouvelle donne industrielle, et peut-être, l’émergence des acteurs qui mèneront la prochaine révolution scientifique.
