Pendant des années, l'informatique quantique a fait l'objet de conversations nocturnes et de théories sur tableau blanc, un avenir promis dans le langage de la physique. Mais 2025 est l'année où la conversation a changé. Les théoriciens sont toujours essentiels, mais ils partagent désormais la salle avec les ingénieurs, les personnes chargées de transformer les équations élégantes en machines fonctionnelles. C'est l'aube de l'ère de l'ingénierie quantique.

L'air est chargé d'une nouvelle forme d'énergie. La course n'est plus une question de revendications abstraites de "suprématie" sur un problème artificiel. Il s'agit de se concentrer sur le travail méthodique de construction de quelque chose qui peut réellement penser sans s'effondrer dans une flaque de bruit. Il s'agit de la réalité tangible de l'intelligence artificielle quantique - les percées durement acquises, les défis ambitieux et la danse complexe et collaborative entre la mécanique quantique et l'apprentissage automatique.

Oubliez le battage médiatique. Voici ce qui se passe réellement dans les laboratoires froids et bourdonnants où l'on construit AI un nouveau type de cerveau étrange et puissant.

L'écosystème quantique 2025 : Capital, concurrence et collaboration

Le marché quantique grandit. Le paysage de l'investissement en 2025 montre des signes évidents de maturité, avec une "fuite vers la qualité" qui voit les capitaux se concentrer sur un nombre plus restreint d'opérations de plus grande envergure.¹ Ce n'est pas un signe de peur, c'est un signal de confiance. Les investisseurs vont au-delà des paris spéculatifs et identifient et soutiennent désormais les entreprises dont ils pensent qu'elles ont un chemin crédible vers la viabilité commerciale.² Les données du premier semestre montrent que si le nombre de tours de financement a diminué, le montant total des capitaux levés est en passe de dépasser celui de l'année dernière, ce qui indique une forte augmentation de la taille moyenne des opérations, les investisseurs s'intéressant de plus en plus aux acteurs les plus prometteurs.³

Cette maturation se produit dans un contexte d'intensification de l'attention mondiale. La recherche de la "souveraineté quantique" est devenue un puissant moteur d'innovation, plus de 20 pays ayant lancé des initiatives nationales pour s'assurer un avantage national.⁴ La Chine s'est engagée à verser plus de 1,9 milliard d'euros, les États-Unis ont alloué plus de 1,8 milliard d'euros de fonds fédéraux et l'Union européenne a investi plus d'un milliard d'euros dans cet effort.⁴ Cette reconnaissance mondiale de l'importance de la quantique accélère le développement, finance de nouveaux centres de recherche et crée une concurrence internationale dynamique pour les talents.

Au sein de cet écosystème, deux types d'acteurs distincts sont à l'origine des progrès. Il y a les Titans - Alphabet, Amazon, Microsoft et IBM - qui tirent parti de leurs immenses ressources pour poursuivre un développement quantique complet et verticalement intégré.⁶ Leur objectif est stratégique : construire la prochaine génération d'ordinateurs pour leurs plates-formes d'informatique dématérialisée de premier plan. À leurs côtés, on trouve les "Trailblazers", des entreprises purement ludiques comme IonQ, Quantinuum et Pasqal, dont l'existence repose sur la mise au point d'une technologie quantique spécifique.⁸ Pour l'instant, ils prospèrent dans une relation symbiotique. Les Titans se protègent en proposant le matériel des Trailblazers sur leurs plates-formes en nuage, et les Trailblazers bénéficient d'un canal de commercialisation crucial et d'une source de revenus essentielle.⁶ Cette dynamique favorise une approche saine et multidimensionnelle de l'innovation, garantissant que toutes les voies sont explorées dans la course à la construction d'un ordinateur quantique utile.

L'argent coule là où les progrès sont visibles - un aperçu des récents investissements stratégiques en témoigne.

Entreprise/Entité	Détail du financement/de l'investissement	Date (approximative)	Principaux partenaires/investisseurs	Focus sur la technologie	Source(s)
QuiX Quantum	15 millions d'euros (série A)	Juillet 2025	Fonds EIC, FORWARD.one, autres	Informatique quantique photonique
Startups israéliennes (agrégat)	>$300 millions	H1 2025	Principalement des capitaux privés	Divers (matériel, logiciel)	¹⁰
Quantum Computing Inc (QUBT)	$200 Millions (Placement privé)	Juin 2025	Principales institutions	Plates-formes photoniques et quantiques	¹¹
IonQ (IONQ)	>$372 Million (Offre d'actions)	Mars 2025	Marchés publics	Informatique quantique à ions piégés	¹²
Pasqal	Investissement d'Aramco	2024/H1 2025	Aramco	Processeurs quantiques à atomes neutres	¹³

La frontière du matériel : Le creuset de la création

Le cœur de la révolution quantique est le matériel lui-même. Loin d'être une science figée, le paysage de 2025 est une brillante explosion cambrienne d'idées concurrentes, avec différentes équipes faisant des paris audacieux et créatifs sur la manière de construire un moteur quantique stable et évolutif.

L'approche la plus établie, qubits supraconducteursLa technologie de l'information est défendue par des géants tels que Google et IBM. Le processeur Condor d'IBM a été le premier à franchir la barre des 1 000 qubits.¹⁴ L'accent est mis ici sur l'ingénierie sans relâche. La puce "Willow" de Google, par exemple, a permis de multiplier par cinq la durée pendant laquelle ses qubits peuvent conserver un état quantique et, surtout, de prouver que son taux d'erreur diminue à mesure que davantage de qubits sont utilisés dans un code correctif - une exigence fondamentale pour toute machine tolérante aux pannes.

Le rythme est différent pour les ion piégé de sociétés telles que Quantinuum et IonQ. Ils échangent le nombre de qubits bruts contre une qualité exquise, se targuant des plus hautes fidélités de porte et de temps de cohérence pouvant durer quelques secondes - une éternité dans le domaine quantique.¹⁶ Cette précision leur permet aujourd'hui d'exécuter des algorithmes plus profonds et plus complexes sur leur matériel. Le système H2 de Quantinuum a récemment atteint un volume quantique record de plus de 8 millions, un critère qui mesure non seulement le nombre de qubits, mais aussi les performances globales de l'ensemble du système.

Au-delà, de nouvelles architectures fascinantes voient le jour. Le processeur "Ocelot" d'Amazon utilise une approche ingénieuse avec des "qubits de chat", qui sont conçus pour être naturellement immunisés contre l'un des deux principaux types d'erreur quantique. Cette conception astucieuse pourrait réduire de 90% la charge de travail nécessaire à la correction des erreurs, ce qui permettrait d'accélérer de plusieurs années la mise au point d'une machine utile. Et puis, il y a l'ambitieux projet à long terme de Microsoft, qui consiste à créer une nouvelle machine quantique à l'aide d'une technologie de pointe. qubits topologiques. L'objectif est d'encoder l'information dans la géométrie même du système, ce qui le rend intrinsèquement robuste. La puce "Majorana 1" de l'entreprise est le premier dispositif physique construit pour tester cette théorie révolutionnaire.¹⁸

Cet environnement diversifié et compétitif est le signe d'un domaine sain et dynamique. Le défi principal n'est plus simplement d'ajouter plus de qubits, mais d'améliorer leur qualité, un objectif bien plus sophistiqué. C'est la course à la correction des erreurs quantiques (QEC), et les progrès sur tous les fronts sont tangibles et s'accélèrent.²⁰

Voici un aperçu des candidats en lice et de leurs signes vitaux.

Processeur/Système	Entreprise	Modalité	Nombre de Qubits	Principaux indicateurs de performance / caractéristiques	Percée clé H1 2025	Source(s)
Saule	Google	Supraconducteur	105	T1 : ~100μs ; 2Q Fidélité : 99.8%	Démonstration d'une correction d'erreur quantique sous le seuil de déclenchement
Ocelot	Amazon	Bosonique (Qubits de chat)	9 (5 données + 4 ancilla)	Basculement de bit T1 : ~1s ; Basculement de phase T2 : ~20μs	QEC efficace sur le plan matériel (réduction de l'overhead 90% annoncée)
Majorana 1	Microsoft	Topologique	8 (potentiel)	Cohérence/fidélité : Non signalé	Première démonstration revendiquée d'un qubit topologique	¹⁸
Système H2	Quantinuum	Ion piégé	56 (en référence)	Volume quantique : 223 (~8.3M)	Cohérence démontrée à grande échelle ; génération d'aléas certifiable
Forte	IonQ	Ion piégé	36	Fidélité 2Q : 99.9% ; T1/T2 : ~1-100s	Fidélité de la grille et temps de cohérence à la pointe de l'industrie	²²
Condor	IBM	Supraconducteur	1,121	Maintien de la fidélité/cohérence à l'échelle	Premier processeur à dépasser les 1 000 qubits (contexte fin 2023)

Le moteur algorithmique : les logiciels et le AI entrent dans la danse

Un processeur quantique, aussi puissant soit-il, n'est qu'un moteur silencieux sans le logiciel qui le contrôle et les algorithmes qui s'y exécutent. En 2025, c'est là que l'intelligence artificielle classique est intervenue, formant un partenariat puissant qui accélère les progrès dans tous les domaines.

La relation entre AI et l'informatique quantique est devenue un cycle vertueux - une roue d'inertie AI-Quantum.²³ D'une part, le AI classique est utilisé pour construire de meilleurs ordinateurs quantiques. Des agents d'apprentissage par renforcement peuvent interagir directement avec le matériel quantique, apprenant la séquence optimale d'impulsions de contrôle pour que les qubits fonctionnent avec une plus grande fidélité, surpassant souvent les conceptions humaines basées sur des modèles.²⁵

Ce contrôle amélioré permet à son tour un apprentissage machine quantique (QML) plus puissant. Les chercheurs développent de nouveaux cadres d'apprentissage automatique quantique mieux adaptés aux atouts uniques des processeurs quantiques. Une nouvelle approche, le "classificateur hamiltonien", contourne astucieusement l'un des principaux goulets d'étranglement, à savoir le chargement de données classiques sur une puce quantique, en encodant les données dans l'opérateur de mesure lui-même.²⁷ Une autre étude récente a montré comment l'intégration de plusieurs stratégies d'intégration de données peut améliorer de manière significative la capacité d'un modèle QML à se généraliser et à apprendre à partir de différents types d'ensembles de données.⁶

Tous ces progrès servent le grand défi de la correction des erreurs quantiques (QEC). La QEC est le système immunitaire sophistiqué qui permettra aux ordinateurs quantiques d'effectuer des calculs longs et complexes sans être perturbés par le bruit.²⁸ La principale approche, le code de surface, consiste à coder l'information d'un "qubit logique" parfait sur plusieurs qubits physiques moins parfaits. Les travaux menés en 2025 visent à rendre ces codes plus efficaces et plus robustes. Les chercheurs les conçoivent de manière à ce qu'ils résistent aux bruits du monde réel tels que la diaphonie ⁷Des entreprises comme Riverlane développent du matériel classique spécialisé pour exécuter les algorithmes de "décodage" qui constituent un élément essentiel du processus de contrôle de la qualité.²⁹ Il s'agit d'un véritable défi au niveau des systèmes, et les progrès réalisés témoignent de la collaboration interdisciplinaire qui fait avancer le domaine.

Les boîtes à outils pour les développeurs évoluent tout aussi rapidement, avec un accent particulier sur les performances et la facilité d'utilisation.

SDK	Version/mise à jour	Date (approximative)	Principales nouveautés	Source(s)
Qiskit	v2.0	Mars 2025	Amélioration des performances grâce au portage de Rust, suppression des fonctionnalités obsolètes, nouvelle API C pour les travaux fondamentaux.	³⁰
Qiskit Runtime	Déploiement du moteur Gen3 et des circuits dynamiques	H1 2025	Accès anticipé à de nouveaux circuits dynamiques à l'échelle de l'utilité publique avec une accélération jusqu'à 75 fois, une exécution parallèle des branches.	³¹
PennyLane/Catalyseur	v0.41 / v0.11	Avril 2025	Décompositions efficaces en termes de ressources, intégration de Qualtran, préparation de l'état QROM, intégration améliorée du compilateur.	⁴
Résonance IQM	Intégration du SDK Qrisp	Juillet 2025	Nouveau SDK par défaut (Qrisp), outils avancés de suppression des erreurs, bibliothèque QAOA, accès au niveau de l'impulsion.	³²

Quantum AI dans les salles de marché : La recherche d'un nouvel avantage

L'industrie financière, toujours à la recherche d'un avantage concurrentiel, est l'un des premiers et des plus actifs explorateurs du potentiel quantique. La promesse d'algorithmes quantiques capables d'optimiser des portefeuilles ou d'évaluer des instruments financiers complexes à une vitesse inégalée a incité les grandes institutions à investir massivement dans la construction de l'avenir de la finance.

Des entreprises telles que JPMorgan Chase et Goldman Sachs, qui ont mis en place des équipes de recherche quantique dédiées à l'étude des possibilités d'application de cette nouvelle technologie, font figure de pionniers dans ce domaine. Dans le cadre d'une collaboration historique avec Quantinuum, JPMorgan a utilisé un ordinateur quantique à ions piégés pour générer des nombres aléatoires certifiés, une nouvelle primitive cryptographique ayant de profondes implications pour la sécurité financière.³³ Goldman Sachs, en collaboration avec des start-ups telles que QC Ware et Quantum Motion, développe de nouveaux algorithmes quantiques pour l'évaluation des actifs à risque, dans le but d'apporter plus de rapidité et de précision à un processus essentiel à la stabilité du marché.³⁴

L'approche adoptée en 2025 est pragmatique et tournée vers l'avenir. La plupart des applications sont hybrides, utilisant un processeur quantique pour s'attaquer à une partie spécifique d'un problème, difficile à calculer, avant de remettre le résultat à un ordinateur classique.¹⁴ Les chercheurs ont démontré avec succès que les réseaux neuronaux quantiques peuvent être entraînés pour obtenir des résultats comparables aux modèles classiques, mais avec moins de paramètres, ce qui est un signe prometteur pour l'efficacité future.³⁶

Le voyage ne fait que commencer. Les principaux défis sont les mêmes que ceux auxquels est confronté le domaine dans son ensemble : améliorer la stabilité du matériel et augmenter les performances. Il y a également un besoin important de talents - les personnes qui maîtrisent à la fois la physique quantique et la modélisation financière sont une denrée rare et précieuse. Mais le travail effectué aujourd'hui jette les bases essentielles, en construisant les outils et l'expertise qui définiront la prochaine génération de technologies financières.

Quantum at Work : L'aube de l'utilité

Au-delà des travaux exploratoires dans la finance, 2025 est l'année où l'informatique quantique a commencé à fournir une utilité tangible dans d'autres secteurs. Les premières applications les plus convaincantes se situent dans des domaines où les problèmes sont, à la base, de nature mécanique quantique. C'est notamment le cas des produits pharmaceutiques et de la science des matériaux.

La découverte de médicaments est un processus incroyablement complexe et coûteux, en grande partie parce que la simulation du comportement d'une molécule potentielle au niveau atomique dépasse les capacités des superordinateurs les plus puissants. C'est là que les ordinateurs quantiques offrent un avantage naturel. Le leader pharmaceutique Pfizer collabore activement avec IBM et l'entreprise technologique XtalPi, fondée sur les AI, afin d'intégrer des connaissances quantiques dans son pipeline de R&D.

Cette stratégie est un brillant exemple d'approche hybride quantique-classique. La simulation complète d'une molécule médicamenteuse complexe est encore trop exigeante pour le matériel quantique actuel. Au lieu de cela, les chercheurs utilisent les principes quantiques pour calculer des propriétés très précises pour un petit ensemble de molécules. Ces données de haute qualité - une "vérité de terrain" inaccessible aux méthodes classiques - sont ensuite utilisées pour entraîner un modèle AI classique. Le AI, désormais armé d'une compréhension plus approfondie de la physique sous-jacente, peut alors prédire les propriétés de milliers d'autres molécules avec une précision bien plus grande.³⁷

Ce modèle, qui consiste à utiliser le quantique pour renforcer le AI, est le modèle à suivre pour obtenir un avantage quantique à court terme. Il ne s'agit pas de remplacer les ordinateurs classiques par des ordinateurs quantiques, mais de créer un nouveau partenariat puissant. En s'attaquant à la partie du problème pour laquelle ils sont les mieux adaptés, les processeurs quantiques commencent déjà à apporter une valeur ajoutée dans le monde réel, en accélérant la mise au point de nouveaux médicaments et de matériaux avancés.³⁸

Questions fréquemment posées

1. Un ordinateur quantique remplacera-t-il mon ordinateur portable ?

Non, et ce n'est pas leur but. Les ordinateurs quantiques ne sont pas simplement des versions "plus rapides" des ordinateurs que nous utilisons tous les jours. Ce sont des machines hautement spécialisées, conçues pour résoudre une catégorie spécifique de problèmes insolubles pour les ordinateurs classiques, comme la simulation de systèmes quantiques ou la recherche de la solution optimale parmi un grand nombre de possibilités. Il s'agit moins d'un nouvel ordinateur portable que d'un puissant instrument scientifique d'un genre nouveau, qui travaillera aux côtés des ordinateurs classiques pour repousser les limites de la découverte.

2. Qu'est-ce qu'un "qubit logique" et pourquoi est-ce important ?

Un qubit logique est l'objectif ultime du développement du matériel quantique. Les qubits "physiques" individuels des processeurs actuels sont sensibles au bruit ambiant, ce qui entraîne des erreurs de calcul. Un qubit logique est un qubit beaucoup plus robuste, dont les erreurs sont corrigées et qui est créé en codant ses informations à travers un réseau de nombreux qubits physiques.39 La capacité de créer et d'exploiter des qubits logiques est la clé de la construction d'un ordinateur quantique tolérant aux pannes, capable d'exécuter des algorithmes longs et complexes. Les progrès réalisés sur ce front sont l'un des indicateurs les plus importants de la maturation du domaine.

3. Est Quantum AI juste une version plus rapide du AI que nous avons aujourd'hui ?

Il s'agit plutôt d'une manière différente et plus puissante de traiter l'information. Bien que la vitesse soit un facteur, le véritable potentiel du Quantum AI réside dans sa capacité à exploiter les phénomènes quantiques tels que la superposition et l'enchevêtrement pour explorer des problèmes complexes d'une manière fondamentalement nouvelle. Cela permet aux modèles QML de voir des modèles dans des données de haute dimension qui sont invisibles pour le AI classique et de traiter les problèmes probabilistes de manière plus naturelle. Il s'agit d'un nouveau paradigme informatique, et pas seulement d'une accélération de l'ancien.

4. Quel est le principal obstacle auquel se heurte actuellement Quantum AI ?

Le défi principal reste la décohérence, c'est-à-dire la tendance d'un qubit à perdre son état quantique en raison des interférences de son environnement.40 Tous les aspects de l'ingénierie quantique, de la science des matériaux aux logiciels de contrôle, se concentrent sur ce problème. Les progrès sont constants et impressionnants, les temps de cohérence s'améliorant sur toutes les grandes plateformes matérielles. C'est dans cette lutte permanente contre le bruit que se produisent les percées les plus importantes, ouvrant la voie à des systèmes plus puissants et plus fiables.21

5. Quand puis-je utiliser l'informatique quantique pour devenir riche en négociant des actions ?

Bien que le potentiel soit là, les applications pratiques pour les traders individuels sont encore à l'horizon. En 2025, l'accent sera mis sur la recherche fondamentale et la résolution de problèmes institutionnels à grande échelle. Les géants de la finance développent les algorithmes et l'expertise nécessaires pour appliquer un jour l'informatique quantique à la modélisation complexe des risques et à l'optimisation des portefeuilles. Toute plateforme promettant aujourd'hui des stratégies de trading quantique individuelles surestime probablement les capacités actuelles de la technologie. La valeur réelle se construit dans les laboratoires de recherche qui alimenteront les marchés financiers de demain.

Le point d'inflexion de Quantum

La première moitié de l'année 2025 marque un tournant dans le passage de la promesse théorique à la réalité technique. L'industrie ne se contente plus de compter les qubits ; elle se lance dans une course pour construire les premières machines quantiques tolérantes aux pannes et corrigées des erreurs.

Un marché en pleine évolution

Les investissements se consolident autour d'acteurs moins nombreux et plus matures, ce qui témoigne d'une "fuite vers la qualité". Alors que le capital-risque mise sur les gagnants à long terme, un marché plus large de services quantiques à court terme émerge, alimenté par le modèle Quantum-as-a-Service (QaaS).

Croissance prévue du marché quantique (milliards d'USD)

Le marché mondial de l'informatique quantique est appelé à connaître une croissance significative, grâce à l'adoption croissante de cette technologie dans diverses industries et aux progrès réalisés dans le domaine du matériel et des logiciels.

Tendance en matière d'investissement : Moins d'opérations, mais des opérations plus importantes (H1 2025)

Au premier semestre 2025, le total des capitaux levés a atteint 70% du total de 2024 avec seulement un quart des tours de financement, ce qui indique une forte augmentation de la taille moyenne des opérations, les investisseurs soutenant les acteurs établis.

La course aux quanta géopolitiques

La quête de la "souveraineté quantique" s'est intensifiée, plus de 20 pays ayant lancé des initiatives financées par l'État pour s'assurer un avantage national dans cette technologie critique à double usage.

Financement de l'initiative nationale Quantum (milliards de dollars)

Les investissements massifs des gouvernements des puissances mondiales soulignent l'importance stratégique du développement de capacités quantiques indépendantes.

Nouveau hub quantique

$500M

L'Illinois (États-Unis) a investi dans le développement d'un nouveau parc quantique, attirant des leaders industriels tels qu'IBM.

Ecosystème des start-ups

$300M+

Levée de fonds par les startups quantiques israéliennes au cours du seul premier semestre 2025, ce qui témoigne d'un puissant modèle de capital privé.

La frontière du matériel et la course à la CQE

La bataille pour la domination quantique se joue sur le front du matériel. Alors que le nombre de qubits bruts augmente, la véritable concurrence porte sur la qualité des qubits et la course architecturale pour parvenir à une correction d'erreur quantique (QEC) efficace.

Comparaison des principales modalités de Qubit

Les ions piégés apportent la fidélité et la cohérence, cruciales pour les algorithmes complexes, tandis que les circuits supraconducteurs offrent actuellement une échelle supérieure (nombre de qubits).

Les trois philosophies de la correction des erreurs

Échelle conventionnelle

Google et IBM

⚙️

Augmenter le matériel bien connu et appliquer des codes de correction d'erreur gourmands en ressources (comme le code de surface).

Voie d'accès : Mature, mais nécessite une surcharge massive de qubits.

Ingénierie pragmatique

Amazon

💡

Créer du matériel ("cat qubits") qui soit naturellement immunisé contre un type d'erreur, ce qui rend les codes de correction existants beaucoup plus efficaces.

Trajectoire : Réduction innovante et prometteuse des frais généraux 90%.

La physique révolutionnaire

Microsoft

🌌

Créer de nouveaux "qubits topologiques" qui, de par leur nature même, sont immunisés contre le bruit local. Un risque élevé, une récompense élevée.

Voie : Un défi à relever ; stade précoce, verdict scientifique en attente.

Trois stratégies distinctes sont en concurrence pour résoudre le problème critique des erreurs dans les ordinateurs quantiques. Une percée dans l'une ou l'autre de ces approches pourrait remodeler l'industrie.

Le volant d'inertie AI-Quantum

Le AI classique et l'informatique quantique ne sont pas des concurrents mais des collaborateurs. Ils forment un puissant cercle vertueux, où les avancées dans un domaine accélèrent les progrès dans l'autre.

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Classique AI

Optimise l'étalonnage du matériel quantique, la correction des erreurs et la conception des circuits.

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De meilleurs ordinateurs quantiques

L'amélioration de la fidélité et de l'échelle permet des calculs plus complexes.

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Apprentissage automatique quantique

Les nouveaux modèles AI à alimentation quantique s'attaquent à des problèmes jusqu'alors insolubles.

Quantum au travail : Premiers succès commerciaux

L'ère de l'utilité quantique est en train de s'ouvrir, avec des projets pilotes de grande valeur dans les domaines financier et pharmaceutique qui démontrent les avantages tangibles et à court terme des approches hybrides quantiques-classiques.

Quantum en finance

Le hasard certifiable

TRNG

JPMorgan Chase & Quantinuum a utilisé un ordinateur quantique pour générer de véritables nombres aléatoires certifiés, une nouvelle primitive cryptographique pour une sécurité renforcée.

Optimisation du portefeuille

80%

JPMorgan et Amazon ont développé un pipeline hybride pour réduire la taille des problèmes d'optimisation complexes et les mettre à la portée du matériel actuel.

Quantum dans les produits pharmaceutiques

Simulation moléculaire

AI+QC

Pfizer, en collaboration avec IBM et XtalPi, utilise les calculs quantiques pour fournir des données de haute qualité afin d'entraîner les modèles AI classiques pour accélérer la découverte de médicaments.

Cette approche hybride, dans laquelle le quantique fournit des données de "vérité de terrain" pour renforcer les plateformes AI, est la voie la plus prometteuse à court terme pour créer de la valeur dans le domaine des sciences de la vie.

Sources d'information

L'aube quantique : s'éveiller à l'ingénierie du nouveau cerveau de AI