17 octobre 2025
Découvrez comment l'optimisation quantique redéfinit l'IA et l'apprentissage profond. Découvrez comment les algorithmes quantiques, les qubits et l'informatique hybride permettent de créer des modèles plus intelligents et plus rapides.
La plupart des systèmes d'IA de pointe, qu'il s'agisse d'une voiture autopilotée ou d'un modèle de prévision boursière, font constamment des compromis en s'adaptant, en s'affinant et en tirant des enseignements de leur expérience. Derrière ces décisions se cache l'un des processus les plus importants de l'IA : l'optimisation.
Par exemple, un modèle d'IA formé pour reconnaître les panneaux de signalisation ou prédire les prix de l'immobilier apprend à partir d'exemples. Au fur et à mesure qu'il s'entraîne, il améliore continuellement sa méthode d'apprentissage. Chaque étape permet d'ajuster des millions de paramètres, d'affiner les poids et les biais afin de réduire les erreurs de prédiction et d'améliorer la précision.
On peut considérer ce processus comme un problème d'optimisation à grande échelle. L'objectif est de trouver la meilleure combinaison de paramètres qui donne des résultats précis sans surajustement ni gaspillage de ressources informatiques.
En effet, l'optimisation est un élément clé de l'intelligence artificielle. Qu'il s'agisse d'identifier une image ou de prévoir un prix, un modèle d'IA doit rechercher la solution la plus efficace parmi d'innombrables possibilités. Mais à mesure que les modèles et les ensembles de données augmentent, cette recherche devient de plus en plus complexe et coûteuse sur le plan informatique.
L'optimisation quantique est une approche émergente qui pourrait contribuer à résoudre ce problème. Elle est basée sur l'informatique quantique, qui utilise les principes de la mécanique quantique pour traiter les informations d'une nouvelle manière.
Au lieu de bits qui ne peuvent être que 0 ou 1, les ordinateurs quantiques utilisent des qubits qui peuvent exister dans plusieurs états à la fois. Cela leur permet d'explorer de nombreuses solutions possibles en parallèle et de résoudre des problèmes d'optimisation complexes plus efficacement que les méthodes classiques dans certains cas.
Cependant, le parallélisme quantique n'est pas la même chose que 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. Au lieu de cela, ils utilisent l'interférence, où certaines possibilités se renforcent mutuellement et d'autres s'annulent, pour augmenter les chances de trouver la bonne réponse.
Dans cet article, nous allons étudier le fonctionnement de l'optimisation quantique, son importance et ce qu'elle pourrait signifier pour l'avenir de l'informatique intelligente. Commençons par le commencement !
L'optimisation quantique est un domaine en plein essor de l'informatique quantique qui se concentre sur la résolution de problèmes d'optimisation complexes en utilisant les propriétés uniques de la mécanique quantique. Elle s'appuie sur des décennies de recherche en informatique et en physique, en les combinant pour relever des défis auxquels l'informatique traditionnelle est confrontée.
L'idée d'utiliser des systèmes quantiques pour l'optimisation est apparue pour la première fois à la fin des années 1990, lorsque des chercheurs ont commencé à explorer la manière dont les principes quantiques tels que la superposition (états simultanés) et l'intrication (qubits liés) pouvaient être appliqués à la résolution de problèmes.
Au fil du temps, ce concept a évolué vers l'optimisation quantique, où les chercheurs ont développé des algorithmes qui utilisent les effets quantiques pour rechercher efficacement des solutions optimales dans des espaces de problèmes vastes et complexes.
L'optimisation quantique repose sur trois éléments 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 utilisent des qubits, les unités fondamentales de l'information quantique, qui diffèrent des bits classiques (les unités de données binaires des ordinateurs traditionnels qui peuvent contenir une valeur de 0 ou de 1) parce qu'ils peuvent exister dans un état de superposition, représentant à la fois 0 et 1.
Cette propriété unique permet aux systèmes quantiques d'évaluer simultanément plusieurs possibilités, ce qui accroît considérablement leur potentiel de calcul. Parallèlement, les circuits quantiques relient les qubits par des séquences de portes quantiques, qui contrôlent la manière dont les informations circulent et interagissent pour guider progressivement le système vers une solution quasi-optimale.
Voici quelques différences essentielles entre les approches d'optimisation classique et quantique :
Voyons maintenant comment fonctionne l'optimisation quantique. Tout commence par la définition d'un problème réel et sa traduction sous une forme qu'un ordinateur quantique peut traiter.
Voici un aperçu des principales étapes de l'optimisation quantique :
Grâce aux récentes avancées de l'informatique quantique, les chercheurs ont développé une série d'algorithmes d'optimisation quantique visant à résoudre plus efficacement des problèmes complexes. Ces approches façonnent l'avenir du domaine. Jetons un coup d'œil sur les principales d'entre elles.
Le recuit quantique est une technique utilisée pour résoudre les problèmes d'optimisation qui impliquent de trouver le meilleur arrangement ou la meilleure combinaison parmi de nombreuses possibilités. Il s'agit de problèmes d'optimisation combinatoire, tels que la planification des livraisons, l'acheminement des véhicules ou le regroupement de points de données similaires.
La méthode s'inspire d'un processus physique connu sous le nom de recuit, dans lequel un matériau est lentement refroidi pour atteindre un état stable et de faible énergie. De la même manière, le recuit quantique guide progressivement un système quantique vers son état d'énergie le plus bas, qui représente la meilleure solution possible au problème.
Ce processus, basé sur les principes de l'informatique quantique adiabatique, permet au système d'explorer de nombreuses solutions potentielles et d'en choisir une qui est proche de l'optimum. Les résultats étant probabilistes, le processus est généralement répété plusieurs fois, l'informatique classique étant souvent utilisée par la suite pour affiner les réponses.
Le recuit quantique présente un potentiel pour la résolution de problèmes d'optimisation du monde réel dans des domaines tels que la logistique, le regroupement et l'affectation des ressources. Toutefois, les chercheurs continuent d'étudier quand et comment il pourrait être plus performant que les méthodes traditionnelles.
L'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA) traite également les problèmes d'optimisation combinatoire, mais d'une manière différente du recuit quantique. Au lieu d'évoluer progressivement vers l'état d'énergie le plus bas, le 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 passant d'une étape à l'autre, l'algorithme évolue régulièrement vers une solution quasi optimale.
QAOA fonctionne sur des systèmes hybrides quantiques et classiques, où 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 l'ordonnancement, le routage et les problèmes de graphes tels que MaxCut (trouver la meilleure façon de diviser un réseau en deux parties) et vertex cover (sélectionner le plus petit ensemble de nœuds qui se connectent à chaque arête d'un réseau). Bien que les recherches soient encore en cours, le QAOA est largement considéré comme une étape prometteuse vers la combinaison de l'optimisation classique et quantique.
Un autre algorithme important est le Variational Quantum Eigensolver (VQE). Contrairement au QAOA et au recuit quantique, qui traitent des problèmes d'optimisation combinatoire impliquant des choix discrets, le VQE se concentre sur l'optimisation continue, où les variables peuvent prendre une gamme de valeurs au lieu d'options fixes.
Elle est principalement utilisée pour estimer l'état fondamental, ou l'énergie la plus basse possible, d'un système quantique. Elle est donc particulièrement utile pour étudier le comportement des molécules et des matériaux en physique et en chimie.
VQE utilise également une approche hybride qui combine l'informatique quantique et l'informatique classique. L'ordinateur quantique prépare et teste les états possibles, tandis que l'ordinateur classique analyse les résultats et ajuste les paramètres pour améliorer la précision.
Parce qu'elle nécessite moins de qubits et des circuits plus simples, la VQE fonctionne bien sur les dispositifs NISQ (Noisy Intermediate Scale Quantum) 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 sont encore suffisamment puissants pour la recherche et les premières expériences pratiques.
La VQE est devenue un outil essentiel en chimie quantique, en science des matériaux et en optimisation des processus. Il aide les chercheurs à modéliser les molécules, à étudier les réactions et à trouver des configurations stables.
La programmation semi-définie (PDS) est une méthode mathématique utilisée pour résoudre les problèmes d'optimisation qui incluent des relations linéaires entre les variables. Elle est souvent appliquée lorsque l'objectif est de trouver le meilleur résultat possible tout en maintenant certaines conditions dans une fourchette valide.
Les algorithmes SDP quantiques visent à accélérer ces calculs, en particulier lorsque les données impliquent de nombreuses variables ou des espaces complexes à haute 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 des signaux et les systèmes de contrôle, où ils pourraient aider les modèles à reconnaître des schémas, à améliorer les prédictions ou à gérer des systèmes complexes. Bien que la recherche soit toujours en cours, la SDP quantique est prometteuse pour accélérer les tâches d'optimisation avancées qui sont difficiles pour les ordinateurs classiques.
Si l'optimisation quantique est 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 des problèmes complexes de manière plus efficace.
Ensuite, nous examinerons de plus près certains exemples et cas d'utilisation émergents qui mettent en évidence son potentiel dans des scénarios réels.
L'optimisation quantique est étudiée pour améliorer la façon dont les modèles d'apprentissage automatique sont réglés, en particulier en ce qui concerne l'optimisation des hyperparamètres et la sélection des caractéristiques. Les avancées récentes dans le domaine des processeurs à atomes neutres élargissent également le champ des expériences d'optimisation quantique dans le domaine de l'IA et de l'apprentissage automatique.
Ces processeurs utilisent des atomes individuels maintenus en place par des lasers pour jouer le rôle de qubits. Cela permet aux chercheurs de construire des systèmes quantiques évolutifs et stables pour tester des algorithmes complexes.
Des entreprises technologiques de premier plan expérimentent déjà ces idées. Par exemple, l'équipe de recherche de Google a récemment démontré un avantage quantique génératif, où un processeur de 68 qubits a appris à générer des distributions complexes, ce qui laisse entrevoir des applications dans la formation de modèles génératifs.
De même, NVIDIA jette des ponts entre le quantique et l'IA en intégrant la recherche quantique dans son écosystème de supercalculateurs et de GPU. Par exemple, elle a lancé un centre de recherche quantique accélérée (NVAQC) pour associer le matériel quantique aux systèmes d'IA.
En outre, AWS a développé un flux de travail hybride quantique et classique sur Amazon Braket qui utilise des circuits quantiques avec une optimisation classique pour affiner les paramètres des tâches de classification d'images.
L'un des domaines les plus pratiques de l'optimisation quantique est la logistique et l'ordonnancement. Ces tâches comprennent la planification des itinéraires, l'affectation des véhicules et la distribution des ressources.
Un bon exemple est la programmation des réseaux énergétiques, où les opérateurs doivent équilibrer l'offre et la demande d'électricité en temps réel tout en réduisant les coûts et en maintenant la fiabilité. Les chercheurs ont utilisé l'optimisation quantique pour représenter ce défi de programmation sous la forme d'un paysage énergétique ou d'un hamiltonien.
Ici, l'objectif est de trouver l'état d'énergie le plus bas, qui représente la configuration la plus efficace. Par exemple, les solveurs quantiques de D Wave ont été testés pour de tels problèmes et ont donné des résultats plus rapides et plus flexibles que les méthodes d'optimisation traditionnelles.
Des idées similaires sont actuellement étudiées dans des domaines tels que la gestion de portefeuille et la planification de la chaîne d'approvisionnement. Avec l'amélioration du matériel, ces approches pourraient modifier la façon dont les systèmes d'intelligence artificielle planifient et prennent des décisions dans des conditions réelles.
L'optimisation quantique gagne également en importance dans les domaines où la compréhension des interactions moléculaires complexes et des paysages énergétiques est essentielle. Par exemple, dans la découverte de médicaments et la science des matériaux, la recherche des structures ou configurations moléculaires les plus stables est un défi d'optimisation.
Les algorithmes quantiques hybrides, tels que le VQE, sont utilisés pour accélérer des processus tels que la prédiction de la structure des protéines et la recherche de conformations moléculaires. Les chercheurs explorent également les moyens de combiner l'informatique quantique et l'intelligence artificielle pour améliorer la façon dont les modèles apprennent et extraient les caractéristiques des données.
Au fur et à mesure que le matériel quantique progresse, ces approches combinées pourraient conduire à des percées majeures en chimie, en biologie et en recherche sur les matériaux, en permettant des découvertes plus rapides et des simulations plus précises au niveau moléculaire.
Voici quelques-uns des avantages de l'optimisation quantique :
Même si la recherche quantique progresse rapidement, certains défis empêchent encore une adoption à grande échelle. Voici quelques-unes des principales limitations à prendre en compte :
L'optimisation quantique modifie notre façon de concevoir la résolution de problèmes dans les domaines de l'intelligence artificielle, de la science et de l'industrie. En combinant la puissance de l'informatique quantique et les méthodes classiques, les chercheurs trouvent de nouveaux moyens de gérer la complexité et d'accélérer la découverte. Avec l'amélioration du matériel et la maturation des algorithmes, l'optimisation quantique pourrait devenir un moteur essentiel de la prochaine génération de technologies intelligentes.
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