Willow, la puce quantique révolutionnaire de Google: à quoi sert-elle?

Le géant américain Google n'est pas seulement actif sur le web avec son moteur de recherche éponyme ou sur le marché high-tech avec ses smartphones Pixel, non. L'entreprise, chapeautée par Alphabet, a un pied dans de nombreux domaines mêlant innovation et technologie, dont celui des puces et ordinateurs quantiques. Sa branche spécialisée, Google Quantum AI, vient d'ailleurs d'annoncer une avancée majeure, grâce à sa puce quantique baptisée Willow.

Une révolution... du moins en théorie

• Une puce quantique, oui, mais encore ?

À l’image des puces traditionnelles qui alimentent les ordinateurs classiques, les puces quantiques permettent aux ordinateurs quantiques d’exécuter des calculs, mais à des niveaux bien supérieurs, reposants sur les principes de la mécanique quantique – avis aux amateurs de la série Big Bang Theory.

Mais contrairement aux premiers, les seconds n’utilisent pas des bits (0 ou 1) pour représenter des données, mais des qubits qui peuvent être simultanément des 0 et des 1 grâce au principe de superposition de la mécanique quantique.

• Quelles sont les particularités de Willow ?

La dernière création du géant américain est donc une puce qui maîtrise les qubits, mais qu'a-t-elle de plus que les autres? En réalité, Willow se démarque, car elle est capable de réduire les erreurs de calcul de manière exponentielle. "Cela résout un défi clé de la correction des erreurs quantiques que le domaine poursuit depuis près de 30 ans", assure Google dans son communiqué.

Il est vrai que les erreurs de calcul sont l'un des grands défis du développement des ordinateurs quantiques, du fait que les qubits sont extrêmement sensibles aux perturbations de leur environnement (changement de température, rayonnement cosmique, défaut matériel, etc.). C'est pourquoi les erreurs peuvent facilement s’accumuler et donc, planter l’ensemble du système.

Mais Willow n’est pas seulement douée pour corriger les erreurs, elle est également très puissante. Elle a en effet réalisé "un calcul de référence standard en moins de cinq minutes, ce qui prendrait à l'un des supercalculateurs les plus rapides d'aujourd'hui 10 septillions (soit 10 ²⁵) d'années — un nombre qui dépasse largement l'âge de l'Univers".

• Une puce à quelles fins?

Willow représente une étape majeure pour le projet de Google de construire un ordinateur quantique utile et à grande échelle capable d’exploiter la mécanique quantique "pour aider la société en faisant progresser la découverte scientifique." Il s'agit d'un projet dans lequel l'entreprise s'est engagée depuis une dizaine d'années, depuis le lancement de l'initiative Quantum AI, en collaboration avec la Nasa et l'Université de Californie à Santa Barbara.

À terme, l'idée avec les ordinateurs quantiques est de résoudre des problèmes complexes en calculant la solution optimale parmi un grand nombre de possibilités, ce qui peut être utile dans la finance ou les chaines d’approvisionnement, simuler des systèmes physiques ou chimiques, afin d’accélérer la découverte de nouveaux médicaments, ou encore accélérer l’entrainement des modèles d’IA en manipulant d’énormes ensembles de données complexes, etc. Les cas d'utilisation de ces machines sont vastes et variés.

• Un game-changer ?

Avec Willow, Google est parvenu à réduire la probabilité d'erreur lors d'une opération sur un qubit à une sur mille. Bien que cela soit encore beaucoup trop important pour le domaine de recherche, cela reste une avancée prometteuse.

Mais celle-ci vient surtout mettre la pression aux autres acteurs du marché, tels qu'IBM, Microsoft ou encore Intel pour ne citer que les plus connus. Car en l’état, les applications pratiques immédiates de Willow sont limitées. Cette dernière pourrait être utilisée dans des recherches scientifiques ciblées en physique et en chimie, comme l’assure Charina Chou, COO de Google Quantum AI, mais pour ce qui est de résoudre les grands problèmes mondiaux, on en est encore loin. Pour cela, les ordinateurs quantiques devront encore gagner en taille, mais surtout en précision, et cela nécessitera encore des années de recherche.