Des bits aux qubits : comment l’optimisation quantique transforme l’IA

La plupart des systèmes d’IA de pointe, d’une voiture autonome à un modèle de prévision des cours boursiers, font constamment des compromis lorsqu’ils s’adaptent, s’affinent et apprennent de leur expérience. Derrière ces décisions se trouve l’un des processus les plus importants de l’IA : l’optimisation.

Par exemple, un modèle d’IA entraîné à reconnaître les panneaux de signalisation ou à prédire le prix des maisons apprend à partir d’exemples. Au fur et à mesure de son entraînement, il améliore continuellement sa façon d’apprendre. Chaque étape ajuste des millions de paramètres, en affinant les poids et les biais afin de réduire les erreurs de prédiction et d’améliorer la précision.

Tu peux considérer ce processus comme un problème d’optimisation à grande échelle. L’objectif est de trouver la meilleure combinaison de paramètres, qui fournit des résultats précis sans surapprentissage ni gaspillage de ressources de calcul.

En réalité, l’optimisation est un élément essentiel de l’intelligence artificielle. Qu’un modèle d’IA identifie une image ou prévoie un prix, il doit rechercher la solution la plus efficace parmi d’innombrables possibilités. Mais à mesure que les modèles et les jeux de données grandissent, cette recherche devient de plus en plus complexe et coûteuse en calcul.

L’optimisation quantique est une approche émergente qui pourrait contribuer à relever ce défi. Elle repose sur l’informatique quantique, qui utilise les principes de la mécanique quantique pour traiter les informations d’une nouvelle manière.

Au lieu d’utiliser des bits qui ne peuvent être que 0 ou 1, les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, qui peuvent exister dans plusieurs états à la fois. Ils peuvent ainsi explorer de nombreuses solutions possibles en parallèle et résoudre, dans certains cas, des problèmes d’optimisation complexes plus efficacement que les méthodes classiques.

Cependant, le parallélisme quantique n’est pas équivalent à l’exécution simultanée de nombreux processeurs classiques. Il s’agit d’un processus probabiliste qui dépend de l’interférence quantique pour produire des résultats utiles.

En termes simples, cela signifie que les ordinateurs quantiques ne testent pas toutes les possibilités à la fois. Ils utilisent plutôt l’interférence, grâce à laquelle certaines possibilités se renforcent tandis que d’autres s’annulent, afin d’augmenter les chances de trouver la bonne réponse.

Dans cet article, nous allons voir comment fonctionne l’optimisation quantique, pourquoi elle est importante et ce qu’elle pourrait signifier pour l’avenir de l’informatique intelligente. Commençons !

Qu’est-ce que l’optimisation quantique ?#

L’optimisation quantique est un domaine en plein essor de l’informatique quantique, qui vise à résoudre des problèmes d’optimisation complexes en exploitant les propriétés uniques de la mécanique quantique. Elle s’appuie sur plusieurs décennies de recherches en informatique et en physique, qu’elle combine pour s’attaquer à des problèmes difficiles à résoudre avec l’informatique traditionnelle.

L’idée d’utiliser des systèmes quantiques pour l’optimisation est apparue à la fin des années 1990, lorsque des chercheurs ont commencé à étudier comment des principes quantiques comme la superposition (états simultanés) et l’intrication (qubits liés) pouvaient être appliqués à la résolution de problèmes.

Au fil du temps, cette idée a évolué vers l’optimisation quantique, au sein de laquelle des chercheurs ont développé des algorithmes utilisant les effets quantiques pour rechercher efficacement des solutions optimales dans des espaces de problèmes vastes et complexes.

Les fondamentaux de l’optimisation quantique#

À la base, l’optimisation quantique repose sur trois composants clés : les algorithmes quantiques, les qubits et les circuits quantiques. Les algorithmes quantiques fournissent la logique qui permet d’explorer efficacement de vastes ensembles de solutions possibles.

Ces algorithmes fonctionnent sur des qubits, les unités fondamentales de l’information quantique. Ceux-ci diffèrent des bits classiques (les unités binaires de données des ordinateurs traditionnels, qui peuvent contenir une valeur de 0 ou de 1), car ils peuvent exister dans un état de superposition représentant à la fois 0 et 1.

Fig. 1. Qu’est-ce qu’un qubit ? (Source : ResearchGate)

Cette propriété unique permet aux systèmes quantiques d’évaluer plusieurs possibilités simultanément, ce qui élargit considérablement leur potentiel de calcul. Parallèlement, les circuits quantiques relient les qubits au moyen de séquences de portes quantiques, qui contrôlent la circulation et les interactions de l’information afin de guider progressivement le système vers une solution quasi optimale.

Optimisation classique et optimisation quantique#

Voici quelques différences clés entre les approches classiques et quantiques de l’optimisation :

• Style de calcul : les algorithmes classiques testent une solution à la fois. Les algorithmes quantiques peuvent examiner de nombreuses possibilités simultanément en exploitant les propriétés uniques de la physique quantique.
• Puissance de traitement : les ordinateurs classiques utilisent des bits qui valent soit 0, soit 1. Les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, qui peuvent être à la fois 0 et 1 et être reliés entre eux, ce qui leur permet de traiter des problèmes plus complexes.
• Échelle des problèmes : l’optimisation classique fonctionne bien pour les problèmes de petite taille ou modérément complexes. L’optimisation quantique est développée pour s’attaquer à des problèmes beaucoup plus vastes et complexes, difficiles à résoudre avec les ordinateurs actuels.
• Résultat : les résultats classiques sont prévisibles et reproductibles. Les résultats quantiques reposent sur des probabilités ; une même tâche peut donc produire des résultats légèrement différents, affinés sur plusieurs exécutions afin de trouver la meilleure réponse.

Fig. 2. Optimisation classique et optimisation quantique (image de l’auteur)

Comment fonctionne l’optimisation quantique#

Voyons maintenant concrètement comment fonctionne l’optimisation quantique. Tout commence par la définition d’un problème réel et sa traduction dans une forme qu’un ordinateur quantique peut traiter.

Voici un aperçu des principales étapes de l’optimisation quantique :

• Étape 1 : formuler le problème sous la forme d’un paysage énergétique : chaque problème d’optimisation, comme la planification d’itinéraires de livraison ou le réglage de modèles d’apprentissage automatique, peut être décrit comme un paysage de niveaux d’énergie. Chaque réponse possible possède une valeur d’énergie, et l’objectif est de trouver la plus basse, qui représente la solution la plus efficace ou optimale.

• Étape 2 : encoder le problème dans un circuit quantique : le problème est ensuite converti en circuit quantique. Ici, les qubits (bits quantiques) représentent les données et peuvent explorer de nombreuses solutions à la fois grâce à la superposition.

• Étape 3 : guider le système vers la meilleure solution : l’ordinateur quantique ajuste ensuite les qubits étape par étape, permettant au système d’évoluer vers la solution présentant l’énergie la plus basse, c’est-à-dire la meilleure. Ce processus est appelé recuit quantique ou évolution adiabatique, selon la méthode utilisée. Il aide le système à se stabiliser dans l’état le plus prometteur.

• Étape 4 : mesurer et interpréter les résultats : lorsque le système se stabilise, les qubits sont mesurés, ce qui produit une solution approximative. Des exécutions répétées sont souvent utilisées pour mesurer la qualité de la solution et confirmer sa fiabilité.

• Étape 5 : combiner l’informatique classique pour affiner les résultats : enfin, les ordinateurs classiques sont réintégrés dans la boucle. Ils analysent et affinent les résultats des exécutions quantiques afin d’améliorer la précision. Cette approche hybride, utilisée dans des méthodes comme QAOA (algorithme d’optimisation approximative quantique) et VQE (solveur propre quantique variationnel), combine les atouts des systèmes classiques et quantiques pour améliorer les performances globales.

Principaux algorithmes d’optimisation quantique#

Grâce aux avancées récentes de l’informatique quantique, les chercheurs ont développé un éventail d’algorithmes d’optimisation quantique visant à résoudre plus efficacement des problèmes complexes. Ces approches façonnent l’avenir du domaine. Examinons quelques-uns des principaux algorithmes.

Recuit quantique#

Le recuit quantique est une technique utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation qui consistent à trouver le meilleur arrangement ou la meilleure combinaison parmi de nombreuses possibilités. Il s’agit de problèmes d’optimisation combinatoire, comme la planification de livraisons, l’acheminement de véhicules ou le regroupement de points de données similaires.

Cette méthode s’inspire d’un processus physique appelé recuit, au cours duquel un matériau est lentement refroidi pour atteindre un état stable de faible énergie. De manière similaire, le recuit quantique guide progressivement un système quantique vers son état d’énergie minimale, qui représente la meilleure solution possible au problème.

Ce processus, fondé sur les principes du calcul quantique adiabatique, permet au système d’explorer de nombreuses solutions potentielles et de se stabiliser dans une solution proche de l’optimum. Comme les résultats sont probabilistes, le processus est généralement répété plusieurs fois, l’informatique classique étant souvent utilisée ensuite pour affiner les réponses.

Le recuit quantique semble prometteur pour résoudre des problèmes d’optimisation réels dans des domaines tels que la logistique, le regroupement et l’allocation de ressources. Cependant, les chercheurs étudient encore quand et comment il pourrait être plus performant que les méthodes traditionnelles.

Fig. 3. Comprendre le recuit quantique (Source : ResearchGate)

Algorithme d’optimisation approximative quantique (QAOA)#

L’algorithme d’optimisation approximative quantique (QAOA) traite lui aussi des problèmes d’optimisation combinatoire, mais d’une manière différente du recuit quantique. Au lieu d’évoluer progressivement vers l’état d’énergie minimale, QAOA alterne entre deux fonctions d’énergie appelées hamiltoniens.

L’une représente l’objectif et les contraintes du problème, tandis que l’autre aide le système à explorer de nouvelles configurations. En alternant entre ces étapes, l’algorithme se rapproche progressivement d’une solution quasi optimale.

QAOA s’exécute sur des systèmes hybrides quantiques et classiques : l’ordinateur quantique génère des solutions possibles et un ordinateur classique ajuste les paramètres après chaque exécution. Cette approche fait de QAOA un outil flexible pour de nombreuses tâches d’optimisation, notamment la planification, l’acheminement et les problèmes de graphes comme MaxCut (trouver la meilleure façon de diviser un réseau en deux parties) et la couverture de sommets (sélectionner le plus petit ensemble de nœuds reliés à chaque arête d’un réseau). Bien que les recherches se poursuivent, QAOA est largement considéré comme une étape prometteuse vers la combinaison de l’optimisation classique et quantique.

Solveur propre quantique variationnel (VQE)#

Un autre algorithme important est le solveur propre quantique variationnel (VQE). Contrairement à QAOA et au recuit quantique, qui traitent des problèmes d’optimisation combinatoire impliquant des choix discrets, VQE se concentre sur l’optimisation continue, dans laquelle les variables peuvent prendre toute une gamme de valeurs plutôt que des options fixes.

Il est principalement utilisé pour estimer l’état fondamental, ou l’énergie la plus basse possible, d’un système quantique. Cela le rend particulièrement utile pour étudier le comportement des molécules et des matériaux en physique et en chimie.

VQE utilise également une approche hybride combinant l’informatique quantique et classique. L’ordinateur quantique prépare et teste des états possibles, tandis que l’ordinateur classique analyse les résultats et ajuste les paramètres afin d’améliorer la précision.

Comme il nécessite moins de qubits et des circuits plus simples, VQE est performant sur les dispositifs NISQ (quantique à échelle intermédiaire bruitée) actuels. Il s’agit de la génération actuelle d’ordinateurs quantiques, qui disposent d’un nombre limité de qubits et sont affectés par le bruit, mais qui restent suffisamment puissants pour la recherche et les premières expérimentations pratiques.

VQE est devenu un outil essentiel en chimie quantique, en science des matériaux et pour l’optimisation des processus. Il aide les chercheurs à modéliser des molécules, à étudier des réactions et à trouver des configurations stables.

Fig. 4. Présentation du solveur propre quantique variationnel (Source : ResearchGate)

Programmation semi-définie quantique#

La programmation semi-définie (SDP) est une méthode mathématique utilisée pour résoudre des problèmes d’optimisation qui comprennent des relations linéaires entre variables. Elle est souvent appliquée lorsque l’objectif est de trouver le meilleur résultat possible tout en maintenant certaines conditions dans une plage valide.

Les algorithmes quantiques de SDP visent à accélérer ces calculs, en particulier lorsque les données comprennent de nombreuses variables ou des espaces complexes de grande dimension. Ils utilisent les principes de l’informatique quantique pour analyser plusieurs possibilités à la fois, ce qui peut rendre la résolution de problèmes à grande échelle plus efficace.

Ces algorithmes sont étudiés dans des domaines tels que l’apprentissage automatique, le traitement du signal et les systèmes de contrôle, où ils pourraient aider les modèles à reconnaître des motifs, à améliorer les prédictions ou à gérer des systèmes complexes. Bien que les recherches se poursuivent, la SDP quantique semble prometteuse pour accélérer des tâches d’optimisation avancées difficiles à résoudre avec des ordinateurs classiques.

Applications de l’optimisation quantique dans l’IA#

Bien que l’optimisation quantique soit un domaine de recherche actif, elle commence également à trouver des applications pratiques dans des domaines tels que l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique. Les chercheurs étudient comment les méthodes quantiques peuvent aider à résoudre plus efficacement des problèmes complexes.

Examinons ensuite de plus près quelques exemples et cas d’utilisation émergents qui mettent en évidence son potentiel dans des scénarios réels.

Accélérer le réglage des modèles d’apprentissage automatique#

L’optimisation quantique est étudiée pour améliorer le réglage des modèles d’apprentissage automatique, notamment en ce qui concerne l’optimisation des hyperparamètres et la sélection de caractéristiques. Les avancées récentes dans les processeurs à atomes neutres élargissent également la portée des expériences d’optimisation quantique en IA et en apprentissage automatique.

Ces processeurs utilisent des atomes individuels maintenus en place par des lasers pour servir de qubits. Ils permettent aux chercheurs de construire des systèmes quantiques évolutifs et stables afin de tester des algorithmes complexes.

Applications industrielles et avancées de la recherche#

Les grandes entreprises technologiques expérimentent déjà ces concepts. Par exemple, l’équipe de recherche de Google a récemment démontré un avantage quantique génératif, dans lequel un processeur de 68 qubits a appris à générer des distributions complexes, laissant entrevoir des applications pour l’entraînement de modèles génératifs.

De même, NVIDIA jette des ponts entre le quantique et l’IA en intégrant la recherche quantique à son écosystème de supercalcul et de GPU. Par exemple, l’entreprise a lancé un Accelerated Quantum Research Center (NVAQC) pour combiner le matériel quantique avec des systèmes d’IA.

En outre, AWS a développé sur Amazon Braket un flux de travail hybride quantique et classique qui utilise des circuits quantiques avec une optimisation classique pour affiner les paramètres de tâches de classification d’images.

Optimisation de la logistique, de la planification et de l’acheminement#

La logistique et la planification constituent l’un des domaines les plus pratiques pour l’optimisation quantique. Ces tâches comprennent la planification d’itinéraires, l’affectation de véhicules et la distribution des ressources.

La planification du réseau électrique en est un bon exemple : les opérateurs doivent y équilibrer en temps réel l’offre et la demande d’électricité, tout en réduisant les coûts et en maintenant la fiabilité. Les chercheurs ont utilisé l’optimisation quantique pour représenter ce défi de planification sous la forme d’un paysage énergétique ou d’un hamiltonien.

L’objectif est ici de trouver l’état d’énergie minimale, qui représente la configuration la plus efficace. Par exemple, les solveurs quantiques de D-Wave ont été testés sur ce type de problèmes et ont produit des résultats plus rapides et plus flexibles que les méthodes d’optimisation traditionnelles.

Des idées similaires sont désormais étudiées dans des domaines comme la gestion de portefeuille et la planification de la chaîne logistique. À mesure que le matériel progresse, ces approches pourraient changer la manière dont les systèmes d’IA planifient et prennent des décisions dans des conditions réelles.

IA et informatique quantique pour la découverte de médicaments et la conception de matériaux#

L’optimisation quantique attire également l’attention dans les domaines où il est essentiel de comprendre les interactions moléculaires complexes et les paysages énergétiques. Par exemple, dans la découverte de médicaments et la science des matériaux, trouver les structures ou configurations moléculaires les plus stables constitue un défi d’optimisation.

Des algorithmes quantiques hybrides, comme VQE, sont utilisés pour accélérer des processus tels que la prédiction de la structure des protéines et la recherche de conformations moléculaires. Les chercheurs étudient également des moyens de combiner l’informatique quantique et l’intelligence artificielle afin d’améliorer la manière dont les modèles apprennent et extraient des caractéristiques à partir des données.

À mesure que le matériel quantique progresse, ces approches combinées pourraient entraîner des avancées majeures en chimie, en biologie et dans la recherche sur les matériaux, en permettant des découvertes plus rapides et des simulations plus précises à l’échelle moléculaire.

Avantages et inconvénients de l’optimisation quantique#

Voici quelques avantages de l’utilisation de l’optimisation quantique :

• Algorithmes inspirés du quantique : même avant que des ordinateurs quantiques à grande échelle soient disponibles, les chercheurs utilisent des méthodes d’optimisation inspirées du quantique sur des systèmes classiques. Ces approches peuvent offrir de meilleures performances pour certains types de problèmes en reproduisant des stratégies quantiques.
• Amélioration du matériel et des solveurs hybrides : le développement de nouveaux processeurs quantiques et de solveurs hybrides dans le cloud permet de combiner l’informatique quantique et classique. Cela rend possibles dès aujourd’hui les tests et l’expérimentation pratiques, même avec du matériel à ses débuts.
• Progrès de la recherche collaborative : IBM Quantum, Qiskit et d’autres communautés de recherche ouvertes développent activement des algorithmes, des boîtes à outils et des ressources pédagogiques qui rendent l’optimisation quantique plus accessible.

Même si la recherche quantique progresse rapidement, certains défis empêchent encore son adoption à grande échelle. Voici quelques-unes des principales limites à prendre en compte :

• Limites matérielles : les ordinateurs quantiques actuels disposent d’un nombre limité de qubits et sont très sensibles au bruit, à la décohérence et aux erreurs opérationnelles. Ces facteurs réduisent la précision et la fiabilité des résultats, ce qui complique la mise à l’échelle des systèmes pour des tâches d’optimisation complexes.
• Contraintes de simulation classique : simuler de grands systèmes quantiques sur des ordinateurs classiques est extrêmement exigeant, car les ressources de calcul nécessaires augmentent de façon exponentielle avec le nombre de qubits. Il est donc difficile de tester et de valider des algorithmes quantiques à grande échelle.
• Absence de normes d’évaluation comparative : la recherche sur l’optimisation quantique ne dispose toujours pas de critères uniformes pour comparer les performances des algorithmes et du matériel. Des efforts sont en cours pour créer des méthodes d’évaluation standardisées, mais il n’existe pas encore de cadre universel pour mesurer les améliorations de performance dans le monde réel.

Points clés à retenir#

L’optimisation quantique transforme notre manière d’envisager la résolution de problèmes en intelligence artificielle, en science et dans l’industrie. En combinant la puissance de l’informatique quantique avec des méthodes classiques, les chercheurs trouvent de nouvelles façons de gérer la complexité et d’accélérer les découvertes. À mesure que le matériel progresse et que les algorithmes mûrissent, l’optimisation quantique pourrait devenir un moteur essentiel de la prochaine génération de technologies intelligentes.

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