La informatique quantique n’est plus un concept futuriste : elle s’impose aujourd’hui comme un pilier stratégique d’investissement technologique à l’échelle mondiale. Selon les données du Quantum Insider, les investissements dans des entreprises de computing quantique ont dépassé 1 250 millions de dollars au premier trimestre 2025, doublant presque par rapport à la même période de l’année précédente. Ce chiffre témoigne de la prise de conscience par les gouvernements, les grandes entreprises et les fonds de capital-risque que la prochaine grande avancée en puissance de calcul pourrait venir de cette technologie.

Dans ce contexte, la société digitale native Globant (NYSE : GLOB), spécialisée dans la redéfinition des modèles d’affaires via des solutions technologiques innovantes, a identifié six domaines clés où la computation quantique, encore embryonnaire, est susceptible de transformer le fonctionnement des entreprises : du cloud aux finances, en passant par la logistique, la santé et la cybersécurité.

1. La computation quantique dans le cloud : QCaaS comme porte d’entrée

Le premier levier majeur ne sera pas tant l’installation d’ordinateurs quantiques dans les bureaux, mais l’accès à cette puissance de calcul via le cloud, selon le modèle Quantum Computing as a Service (QCaaS). Des géants technologiques travaillent déjà à intégrer des accélérateurs quantiques dans leurs plateformes cloud, permettant aux entreprises de :

• Lancer des projets pilotes sans investissements initiaux lourds.
• Réduire les délais de rentabilisation des projets d’intelligence artificielle avancée.
• Expérimenter avec de nouveaux algorithmes quantiques à risques financiers maîtrisés.

Selon les estimations de SNS Insider, le marché du QCaaS pourrait atteindre 4 350 millions de dollars d’ici la fin 2025, et croître jusqu’à environ 74 360 millions en 2033. Un signal clair que l’industrie projette un passage du laboratoire à l’usage concret dans la décennie à venir.

2. Optimisation des processus et efficacité opérationnelle

Les problématiques d’optimisation — choisir la meilleure route, la meilleure combinaison de ressources ou le design le plus efficace — constituent le terrain d’application naturel de la computation quantique. Les algorithmes quantiques permettent d’explorer de vastes espaces de solutions de manière bien plus efficace que les méthodes classiques.

Globant cite plusieurs exemples concrets :

• Logistique et transport : conception de trajets plus efficaces, gestion d’une flotte intelligente, optimisation opérationnelle, notamment dans l’aéronautique où de grandes compagnies explorent déjà des algorithmes quantiques pour améliorer la planification et la consommation de carburant.
• Manufacture : optimisation des chaînes de production, réduction des déchets et ajustements en temps réel.
• Énergie : amélioration des réseaux de distribution et recherche de nouveaux matériaux pour le stockage d’énergie.

Au-delà de l’aspect économique, ces avancées peuvent aussi entraîner une réduction notable de la consommation énergétique globale, un enjeu crucial à l’ère de l’IA générative et des data centers gourmands en ressources.

3. Finance et gestion des risques : le terrain de jeu naturel de la quantique

Le secteur financier a rapidement adopté la computation quantique. Selon l’Indice Evident AI, près de 80 % des 50 principales banques étudiées ont déjà intégré la technologie, via des pilotes, laboratoires d’innovation ou projets en production limitée.

Les applications principales concernent :

• Gestion des risques : simulation précise de scénarios extrêmes et analyse de corrélations entre actifs.
• Optimisation de portefeuilles : recherche de combinaisons d’investissement optimales sous multiples contraintes.
• Stratégies d’investissement avancées : modélisation de produits dérivés et d’instruments financiers complexes avec un nombre accru de variables, difficilement gérables par des systèmes classiques.
• Détection de fraude : analyse de volumes massifs de transactions en quasi temps réel pour repérer des anomalies.

La capacité à traiter simultanément d’énormes ensembles de données et à gérer des variables interconnectées fait du calcul quantique un allié naturel pour les banques, assureurs et gestionnaires d’actifs.

4. Impulsion à l’IA et à l’analyse de données

L’intelligence artificielle (IA) représente un autre domaine où la computation quantique pourrait multiplier ses capacités. Selon une étude de Globant, des algorithmes comme ceux de Grover ou la Quantum Fourier Transform (QFT) pourraient ouvrir une nouvelle étape dans l’évolution des modèles d’IA.

La synergie IA – informatique quantique autorise :

• Le développement de modèles plus complexes et sophistiqués en un temps réduit.
• Accélération de l’analyse de données structurées et non structurées.
• Une détection d’anomalies accrue, essentielle pour la sécurité, la maintenance prédictive ou la supervision financière.
• Une meilleure classification et segmentation dans de grands volumes d’informations bruitées.

Ce n’est pas de la simple théorie : une récente enquête menée par SAS et citée par Globant indique que plus de 60 % des leaders d’entreprise dans le monde explorent déjà activement ce que l’on appelle la “IA quantique”.

5. Innovation en santé et pharmaceutique

La promesse quantique dans la santé et la pharmacie est particulièrement prometteuse. La capacité à simuler des molécules et processus biologiques avec précision pourrait révolutionner :

• La conception de nouveaux médicaments, réduisant à la fois les cycles de R&D et les phases d’essais.
• L’optimisation des traitements, en s’approchant d’une médecine personnalisée.
• Le diagnostic précoce, grâce à des modèles quantiques d’IA capables d’identifier des schémas complexes dans les images médicales, données génétiques ou dossiers cliniques.

Ce potentiel est estimé à plus de 3 000 millions de dollars en 2034, contre seulement 121 millions en 2024, selon la société Towards Healthcare. Cette croissance traduit une forte confiance dans la capacité de cette technologie à raccourcir les cycles de R&D et à réduire le coût de la mise sur le marché de nouveaux traitements.

6. Cybersécurité : une opportunité et une menace

Comme toute technologie puissante, la computation quantique présente une dualité : elle peut être un outil de défense ou d’attaque. Un rapport récent de Capgemini souligne que près de deux entreprises sur trois à l’échelle mondiale considèrent la computation quantique comme la menace la plus critique pour la cybersécurité dans les cinq prochaines années.

Le sujet central : de nombreux systèmes de chiffrement actuels, notamment ceux basés sur la cryptographie à clé publique (RSA, ECC), pourraient devenir vulnérables dès que des ordinateurs quantiques suffisants seront disponibles, capables d’exécuter des algorithmes comme celui de Shor à grande échelle. Cela concernerait :

• Les communications bancaires et e-commerce.
• Les réseaux d’entreprise et VPN.
• Les communications gouvernementales et militaires.

En parallèle, la computation quantique offre aussi la possibilité de développer de nouveaux schémas cryptographiques plus robustes et des systèmes avancés de détection d’intrusions, à condition que les acteurs anticipent la transition vers une cryptographie résistante aux attaques quantiques dans les délais impartis.

Un avantage concurrentiel pour ceux qui avancent en premier

« Bien que la computation quantique soit encore à ses débuts et que la réglementation ne soit pas encore pleinement en place, il est crucial de reconnaître sa progression rapide et ses impacts transversaux potentiels sur toutes les industries », souligne Agustín Huerta, SVP de l’Innovation Digitale chez Globant.

Selon l’entreprise, les dirigeants technologiques doivent faire preuve d’ouverture et d’innovation dans leur évaluation de ces opportunités, car la computation quantique se profile comme la prochaine grande arme concurrentielle. Il ne s’agit pas nécessairement de remplacer tous les systèmes actuels, mais d’identifier les processus où la technologie quantique peut apporter un saut qualitatif : optimisation, simulation, analyse avancée ou sécurité.

Par ailleurs, Globant rappelle que cette transition ne s’opérera pas seule : il faudra du talent spécialisé, des partenariats avec des fournisseurs d’infrastructure, de nouveaux cadres réglementaires, et une réflexion éthique sur l’impact de ces avancées sur les marchés et la société.

Questions fréquentes sur la computation quantique et l’entreprise

1. Qu’est-ce que la computation quantique dans le cloud (QCaaS) pour les entreprises ?
C’est un modèle où les organisations accèdent à du matériel quantique à distance via des fournisseurs cloud, en payant à l’usage ou par abonnement. Il permet de tester des algorithmes, lancer des pilotes et explorer des cas d’usage sans investir dans des équipements coûteux ou des infrastructures très spécialisées.

2. En quoi la computation quantique diffère-t-elle de l’IA classique dans l’analyse de données ?
L’IA classique repose sur du hardware traditionnel, limité par la puissance des CPU et GPU. La computation quantique exploite des propriétés comme la superposition ou l’enchevêtrement pour explorer de nombreuses solutions en parallèle, pouvant accélérer des tâches telles que l’optimisation, la recherche dans de vastes bases de données ou la détection de schémas complexes.

3. Pourquoi la computation quantique représente-t-elle une menace pour la cybersécurité actuelle ?
Parce que de nombreux systèmes de chiffrement à clé publique (RSA, ECC) reposent sur des problèmes mathématiques difficiles pour un ordinateur classique, mais abordables pour un ordinateur quantique suffisamment puissant. Sans migration vers une cryptographie résistante aux attaques quantiques, les communications et données chiffrées aujourd’hui pourraient devenir vulnérables demain.

4. Quels secteurs adoptent d’avance la computation quantique ?
Les secteurs les plus avancés sont la finance (banque, assurance, gestion d’actifs), la logistique, l’énergie, la santé et la pharmacie, ainsi que les grandes entreprises technologiques et de télécommunications. Tous partagent la nécessité de résoudre des problématiques d’optimisation complexes et de traiter de grands volumes de données en quasi temps réel.

vía : The Quantum insider