L’informatique quantique représente le prochain bond en avant, ouvrant la porte à des machines puissantes qui peuvent répondre à des questions dépassant les capacités des ordinateurs actuels. Au vu des investissements humains et financiers consentis, l’IA quantique n’est plus très loin de devenir une réalité.
Dans un article universitaire, le professeur Vicente Moret-Bonillo a très bien décrit les limites du silicium lorsqu’il s’agit de calculs haute performance et d’IA. Notre cerveau occupe un volume de 1,5 l, il ne pèse que 1,5 kg et il consomme environ 10 W à pleine charge. Il contient environ 100 billions de cellules nerveuses, 32 millions de kilomètres de fibres, un million de billions de connexions. Si nous essayons de construire un cerveau similaire avec des puces en silicium, ce cerveau artificiel consommerait environ 10 mégawatts. De plus, la chaleur qu’il produirait serait telle qu’elle le détruirait.
Une autre supériorité du cerveau biologique par rapport au silicium est qu’il est hyperconnecté, c’est-à-dire que chaque neurone est connecté à des milliers d’autres neurones, avec plusieurs entrées et plusieurs sorties possibles. C’est sa nature tridimensionnelle et qui produit des modèles 3D, ou une activation simultanée de certaines zones du cerveau lorsqu’une pensée est émise. Dans une puce au silicium, même hautement parallélisée comme les GPU, les transmissions sont soumises à une microarchitecture spécifique et limitative en deux dimensions, de simples entrées/sorties. De plus, une même voie de transmission ne peut véhiculer qu’une information à la fois, certes à très haute fréquence, mais une seule à la fois. C’est cette fréquence de traitement, qui avoisine les 4 GHz, qui lui donne sa supériorité aux puces de silicium pour résoudre rapidement des calculs complexes.
L’informatique quantique, le nouvel eldorado
C’est pour ces raisons que les scientifiques pensent que l’informatique à base de silicium ne permettra pas à l’IA de délivrer tout son potentiel pour certains calculs et qu’on atteindra, tôt ou tard, ses limites. Leurs regards se tournent alors vers l’exploitation des caractéristiques de l’informatique quantique, qui dépassent les capacités des supercalculateurs traditionnels. Le 14 octobre dernier, le Center for Data Innovation, le groupe de réflexion qui étudie l’intersection des données, de la technologie et des politiques publiques, a organisé une table ronde sur le thème de l’IA et de l’informatique quantique. Scientifiques, spécialiste de l’IA et décideurs ont ainsi pu confronter leurs points de vue sur les possibilités de l’algorithmie et des architectures quantiques.
Parmi, les points qui ont fait l’unanimité, les intervenants admettent qu’en créant de nouveaux algorithmes quantiques, il pourrait être possible de réduire considérablement le temps de calcul nécessaire à l’utilisation de l’apprentissage machine pour résoudre des problèmes complexes, comme la formulation de nanomatériaux sûrs, l’amélioration des prévisions climatiques et la découverte de nouveaux médicaments.
Des avancées majeures peuvent être attendues bientôt
En ce qui concerne les avantages tangibles de l’IA quantique, les panélistes ont convenu que l’informatique quantique peut améliorer les modèles d’IA en réduisant la quantité de données nécessaires à la formation des systèmes d’IA. L’IA quantique peut également améliorer l’IA en traitant des ensembles de données plus importants avec des variables plus fortement corrélées. Contrairement aux ordinateurs classiques, les dispositifs quantiques peuvent calculer simultanément un grand nombre de résultats potentiels.
Cependant, « faire passer ces idées de la théorie à la pratique nécessitera des ressources importantes, et les pays et les entreprises qui parviendront à la suprématie quantique auront probablement un avantage concurrentiel dans la course mondiale à l’IA », ont convenu les panélistes. Ils ont souligné que « la croissance de l’investissement en capital-risque est un bon indicateur que des avancées majeures peuvent être attendues à court terme. La croissance des investissements, des startups, des talents et des qubits au cours des sept dernières années a déjà dépassé les attentes initiales ».
