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La perspective de voir arriver dans un nombre d’années incertain des ordinateurs quantiques scalable cassant la baraque face aux supercalculateurs les plus puissants du monde fait rêver. Elle sert de point d’appui à de nombreuses promesses sur les capacités du calcul quantique qui pourrait tour à tour sauver la planète, trouver des vaccins rapidement, optimiser le trajet des millions de véhicules autonomes ou encore, casser les clés RSA qui structurent toute la cybersécurité à clés publiques actuelle d’Internet.
Les pays industrialisés se sont tous lancés dans des plans quantiques “souverains” pour jouer dans la cour des grands de ce domaine émergent. La course fait penser à celle de l’arme nucléaire pendant la seconde guerre mondiale.
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Pour ce 23e épisode des entretiens Decode Quantum lancés il y a plus d’un an avec Fanny Bouton et Richard Menneveux de Frenchweb Decode Media, Fanny et moi-même accueillons Michel Devoret.
Michel un physicien français qui travaille aux USA, précisément comme directeur du laboratoire de nanofabrication en physique appliquée de l’Université de Yale. On peut le qualifier de grand spécialiste des qubits supraconducteurs, mais dans le texte, il faut parler de pompe à électrons et d’électrodynamique quantique !
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Dans ce nouvel épisode des entretiens Decode Quantum, enregistré avec Fanny Bouton et Richard Menneveux de Frenchweb / Decode Media, nous allons à la rencontre de Iordanis Kerenidis et d’un thème crucial à la croisée de deux chemins technologiques : l’intelligence artificielle (surtout le machine learning) et le calcul quantique. Et oui, les deux ont un lien. On peut utiliser le calcul quantique pour exécuter des algorithmes de machine learning et même des réseaux de neurones.
C’est un domaine exploratoire, encore en devenir, à la fois pour des raisons logicielles (le calcul quantique s’appuie sur des mécanismes qui relèvent de l’algèbre linéaire et les réseaux de neurones classiques utilisent des fonctions non linéaires, dites d’activation) et matérielles (les calculateurs quantiques d’aujourd’hui ont encore une puissance limitée par rapport aux besoins de ces algorithmes). Mais c’est prometteur.
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