Route du Quantique : L'IBM Q se développe

Quand le géant Intel propose son premier processeur à 17 qubits en version physique ; IBM fait le choix d'une disponibilité dans les nuages. Depuis mai 2016, une plateforme est accessible gratuitement afin de tester les premiers algorithmes quantiques disponibles sur un processeur à 5 qubits (accompagné d'une version à 16 qubits plus récemment) ; et force est de constater que le succès a été rencontré, avec pas moins de 60 000 utilisateurs soit 1,7 million d'applications au total (au vu des chiffres, les différentes révisions comptent).

Désormais, l'outil sera disponible en version commerciale (comprendre payante pour un usage professionnel). Les machines seront mises à jour pour l'occasion, avec un processeur à 20 qubits, toujours contrôlé par une interface web. En outre, un modèle à 50 qubit sera mis en démonstration à l'occasion de la Supercomputing Conference 2017, qui se déroule cette semaine à Denver le dernier dinosaure. Un framework entièrement libre, basé sur les retours de la version gratuite  (comme quoi l'early access, ça fonctionne vraiment sur tous les supports !) sera également fourni pour développer le code selon les paradigmes de la programmation quantique, en python uniquement.

Le passage à l'implémentation est crucial pour cette technologie, car si le temps d'exécution est théoriquement grandement réduit pour certaines tâches (certains problèmes très complexes deviennent structurellement plus simples, ce qui rendrait notamment obsolète le cryptage RSA, pourtant utilisé dans la plupart des applications sécurisées...), cela n'a encore jamais été vérifié de manière convaincante. Inconvénient notable, sur ces machines, le temps maximum d'exécution d'un programme est limité, les qubits perdant leur information après 90 microsecondes en moyenne. Cela est dû à la décohérence, c'est-à-dire l'interaction des qubits avec leur environnement, principal frein à leur développement.

Au niveau de l'emploi du temps, tout sera bouclé pour les premiers clients vers fin 2017, des mises à jour étant d'ores et déjà prévues pour 2018. Les machines nécessitant toujours un refroidissement extrême, il est encore trop tôt pour espérer une démocratisation rapide. Le cloud serait-il une réponse viable à ce problème ? (Source : EETimes et IBM)