L’informatique quantique revient au centre du débat technologique suite aux déclarations de Niccolò de Masi, PDG d’IonQ, qui affirme que les futurs processeurs quantiques de la société rendront désuètes des architectures GPU telles que NVIDIA Blackwell avant 2027.

Il a exprimé cela lors d’un entretien avec Bloomberg, à l’occasion de l’acquisition récente de Oxford Ionics, qui aurait accéléré la feuille de route de la société. Selon IonQ, cet accord permettra de développer un processeur quantique doté de 10 000 qubits physiques en seulement deux ans.

La fin des GPU classiques ?

De Masi ne s’est pas contenté de prévisions modérées :

« Même si nous atteignons deux millions de qubits en 2030, nous serons capables de résoudre des problèmes que les GPU classiques ne pourraient gérer, même s’ils avaient l’âge de l’univers. Les Blackwell paraîtront obsolètes bien plus tôt, en 2027, lorsque nous disposerons de 10 000 qubits grâce à nos nouveaux partenaires de Oxford Ionics. Cela laissera derrière tous les superordinateurs existant sur Terre. »

Les propos du PDG sont provocateurs, mais soulèvent une question récurrente : les ordinateurs quantiques pourront-ils remplacer à court terme les GPU traditionnels de NVIDIA et AMD ?

Actuellement, les processeurs quantiques sont principalement destinés à des problèmes très spécifiques : optimisation, simulations chimiques, cryptographie ou physique quantique appliquée. Les GPU, en revanche, restent irremplaçables pour le traitement parallèle massif, où l’on exige des résultats déterministes et précis, comme dans l’intelligence artificielle générative, les jeux vidéo ou la supercomputing classique.

Qu’est-ce qu’un processeur quantique et en quoi diffère-t-il ?

Un processeur quantique se compose de qubits physiques et de qubits logiques :

• Les qubits physiques sont constitués de circuits supraconducteurs qui stockent l’information quantique.
• Les qubits logiques permettent d’appliquer des algorithmes quantiques corrigés d’erreurs, et sont ceux qui marquent réellement la différence en termes de puissance de calcul.

Le défi majeur n’est pas d’augmenter le nombre de qubits physiques, mais de faire évoluer les qubits logiques avec correction d’erreurs. Sans cette avancée, les ordinateurs quantiques ne pourront pas exécuter de manière fiable les applications que les GPU traditionnels gèrent aujourd’hui.

Formule 1 vs. camion de fret

Comparer un processeur quantique à une GPU classique revient, selon les experts, à « comparer une Formule 1 à un camion de fret ».

• Les GPU excellent dans les charges de travail parallèles et prévisibles.
• Les processeurs quantiques sont conçus pour aborder des problèmes exponentiellement complexes, impossibles à traiter avec l’informatique classique.

Ainsi, plutôt que de voir l’un comme un remplaçant de l’autre, la tendance est à une cohabitation, chaque technologie étant optimisée pour son domaine spécifique.

Le rôle de NVIDIA et AMD

Les déclarations d’IonQ arrivent à un moment où NVIDIA domine le secteur de l’intelligence artificielle avec son architecture Blackwell, tandis qu’AMD rivalise avec ses GPU Instinct.

Pour qu’un processeur quantique puisse « surpasser » ces architectures, il ne suffit pas d’un nombre élevé de qubits : il faut également un écosystème complet de logiciels, d’algorithmes et d’applications pratiques qui est encore en développement.

Les géants comme NVIDIA investissent aussi dans la recherche en quantique et dans des systèmes hybrides GPU-quantique, conscients que le futur sera hétérogène et complémentaire, plutôt qu’un remplacement immédiat.

Futurs plausibles ou simple marketing ?

IonQ annonce qu’elle atteindra 10 000 qubits en 2027 et 2 millions en 2030. Si ces chiffres se confirment, cela représenterait une étape historique. Cependant, la communauté scientifique rappelle que la course aux Quanta comporte encore de nombreux défis techniques :

• Correction d’erreurs quantiques encore en phase expérimentale.
• Besoin d’infraestructures cryogéniques stables.
• Manque d’applications commerciales à grande échelle, en dehors de secteurs très spécialisés.

Pour l’instant, ces annonces doivent être considérées comme une vision ambitieuse plutôt que comme une garantie que les GPU deviendront obsolètes en quelques années.

Questions fréquentes (FAQ)

Quelles applications dominent aujourd’hui les processeurs quantiques ?
Principalement : simulations chimiques, cryptographie, optimisation et problèmes à croissance exponentielle en complexité.

Les processeurs quantiques remplaceront-ils les GPU traditionnels ?
Pas dans l’immédiat. La cohabitation semble plutôt probable : GPU pour les charges déterministes massives, processeurs quantiques pour des problèmes spécifiques inaccessibles à l’informatique conventionnelle.

Pourquoi est-il crucial d’avoir des qubits logiques ?
Parce qu’ils permettent d’exécuter des algorithmes quantiques de façon fiable, en corrigeant les erreurs des qubits physiques. La véritable avancée dépend de la mise à l’échelle de ces qubits.

Quel rôle joue Oxford Ionics dans IonQ ?
Son acquisition offre une technologie clé pour accélérer le développement de processeurs quantiques plus stables et évolutifs, rapprochant l’objectif de 10 000 qubits pour 2027.

via : wccftech