💻 Sur un ordinateur quantique IBM, l'algorithme de Q-CTRL a permis de réaliser une simulation de physique des matériaux 3.000 fois plus rapide qu'avec l'informatique classique ➡️ https://lnkd.in/evVz3kht 📈 La percée annoncée par Q-CTRL a consisté à améliorer la performance d'un ordinateur quantique, sachant que ces derniers ont tendance à commettre des erreurs. Il a ainsi pu simuler le comportement de matériaux utilisés pour le transport d'électricité ou le stockage sur batterie en un temps record : 2 minutes 46 secondes au lieu de plus de 100 heures sur un superordinateur classique. ✍️ Un article de Solveig Godeluck
Olivier Ezratty on se fait l'analyse dans le podcast quantum du mois ? https://quantum.transistor.fm
Congratulations 🇦🇺
Bravo ! La physique quantique, sujet crucial et d'avenir
😏
Le chiffre marketing (3000x) capte l’attention, mais le vrai enseignement est ailleurs. Q-CTRL a réduit de 60 % le nombre de portes deux-qubits par rapport à l’implémentation Qiskit native d’IBM. À hardware constant, c’est la couche soft de suppression d’erreurs runtime qui débloque la valeur, et qui sera bientôt productisée comme Qiskit Function sur IBM Quantum Platform. Même logique que sur l’IA générative : la performance utile se joue de plus en plus dans la couche d’orchestration au-dessus des modèles, pas dans le silicium brut. Une nuance d’usage à garder en tête. La comparaison est faite contre les meilleurs outils classiques disponibles aujourd’hui, pas contre ce que des tensor networks GPU spécialisés pourraient produire. Q-CTRL le reconnaît d’ailleurs. Pour les DSI industrie, énergie, chimie, la vraie question n’est plus de savoir si, mais quand intégrer une veille active quantique dans la roadmap R&D. Q-CTRL et IBM viennent de poser un repère concret pour cette conversation.