Le quantique est plus proche qu'on ne le pense

Wim Lauwers, Talent Acquisition Partner chez Xylos, est allé écouter Fujitsu parler de quantique et d'IA le 13 octobre. Il partage ce qu'il en a retenu.

L'informatique quantique. Honnêtement ? Jusqu'à récemment, cela me semblait surtout réservé aux scientifiques et aux mathématiciens. Intéressant, absolument. Mais aussi complexe, abstrait et surtout lointain.

J'ai récemment eu l'occasion d'assister à une session d'ADM consacrée au quantique, à l'IA et à la souveraineté numérique. L'orateur était John Walsh, CTO de Fujitsu Europe. Depuis cette soirée, je vois les choses autrement.

Ce qui m'a le plus marqué ? Le quantique est plus proche qu'on ne le pense. Nous ne serons pas tous assis devant un ordinateur quantique demain. Mais la technologie qui le sous-tend sert déjà aujourd'hui à résoudre des problèmes très concrets, dans la logistique et la production, mais aussi dans le développement de médicaments et la finance.

Et heureusement, il n'est pas nécessaire de comprendre d'abord la physique quantique.

Un message intéressant sur l'IA m'est également resté.

Nous nous sommes habitués à la course vers des modèles d'IA toujours plus grands et plus puissants. Mais plus grand ne veut pas automatiquement dire meilleur.

Pendant la session, un cas de Daikin a été présenté. Une solution d'IA y a été développée pour aider 5 000 techniciens de maintenance grâce aux connaissances issues d'environ 280 000 documents techniques. En combinant notamment la vectorisation et les knowledge graphs avec un modèle de langage spécialisé, la solution atteint selon l'orateur une précision de 98,9 % dans 18 langues.

Ce que j'en retiens surtout : ce que vous construisez autour du modèle compte au moins autant que le modèle lui-même. Quelles données utilisez-vous ? Comment structurez-vous ces informations ? Quel contexte fournissez-vous ?

Cela paraît peut-être moins spectaculaire que « nous utilisons le plus grand modèle d'IA », mais au final, c'est le résultat qui compte.

C'était honnêtement aussi la question que je me posais.

Les exemples présentés pendant la session y ont bien répondu.

Dans le port de Hambourg, une technologie d'inspiration quantique a ainsi été utilisée pour optimiser les flux de circulation et les feux de signalisation. Selon la présentation, cela s'est traduit par 22 % de trafic en moins et 9 % d'émissions de CO₂ en moins.

Un autre exemple venait de l'industrie manufacturière. Imaginez que vous deviez découper des pièces dans une grande plaque de titane très coûteuse. Vous voulez en tirer un maximum de pièces en gaspillant le moins de matière possible. Seulement, les combinaisons possibles sont innombrables. C'est justement pour ce type de problèmes d'optimisation complexes que cette technologie est intéressante.

Tout à coup, le quantique devient nettement moins abstrait.

Le cas qui m'a peut-être le plus marqué venait du secteur pharmaceutique.

Lors du développement de médicaments, les chercheurs doivent sélectionner les candidats les plus prometteurs parmi un nombre énorme de molécules possibles. En combinant l'IA et l'optimisation d'inspiration quantique, cette sélection peut se faire beaucoup plus rapidement.

Dans un exemple cité par l'orateur, une sélection qui prend traditionnellement environ six mois n'a plus pris qu'environ trois jours. Le développement clinique qui suit reste bien entendu nécessaire. Mais la différence dans cette première phase de sélection est impressionnante.

On commence alors à comprendre pourquoi cette technologie suscite autant d'intérêt.

Mon principal enseignement de la soirée ?

Arrêtons de considérer l'IA, le quantique et l'informatique classique comme des technologies distinctes.

La vision de l'avenir esquissée pendant la session est justement une combinaison de ces différents mondes. Pour certains problèmes, l'informatique classique reste le meilleur choix. Pour d'autres, l'IA fera la différence. Et pour des problèmes d'optimisation très spécifiques et complexes, la technologie quantique peut apporter une accélération supplémentaire.

En tant qu'utilisateurs, nous ne le remarquerons probablement même pas. En coulisses, c'est la technologie la mieux adaptée à un problème donné qui sera mise en œuvre.

Et c'est peut-être ce que je trouve le plus intéressant dans toute cette histoire.

Nous n'avons pas tous besoin de comprendre comment fonctionne exactement un ordinateur quantique. Tout comme nous n'avons pas besoin de savoir précisément ce qui se passe sous le capot d'un modèle d'IA pour en tirer de la valeur.

La question qui compte est bien plus simple :

Quels problèmes pouvons-nous résoudre mieux, plus vite ou plus intelligemment grâce à elle ?

Après la session d'ADM et de Fujitsu, ma vision a en tout cas évolué. Le quantique reste pour moi assez complexe.

Mais un futur lointain ? Beaucoup moins.

Ambiance lors de la session d’ADM consacrée au quantique, à l’IA et à la souveraineté numérique.