Microsoft a présenté Majorana 2, une nouvelle version de son processeur quantique topologique, avec laquelle l’entreprise affirme avoir multiplié par mille la stabilité de ses qubits par rapport à son précédent chip. La société assure que cette avancée, basée sur un nouveau design de matériaux développé avec l’aide de l’intelligence artificielle, lui permet de réduire de moitié sa feuille de route, fixant désormais 2029 comme objectif pour disposer d’un ordinateur quantique évolutif et tolérant aux erreurs.

L’annonce intervient dans un contexte de forte concurrence entre grandes entreprises technologiques, laboratoires publics et startups, tous cherchant à démontrer quelle architecture quantique pourra devenir une machine utile en dehors du laboratoire. IBM, Google, Amazon, Quantinuum, PsiQuantum et plusieurs groupes chinois suivent des approches différentes. Microsoft, en revanche, maintient une stratégie beaucoup plus singulière : celle des qubits topologiques basés sur des modes zéro de Majorana. Une voie qui promet une moindre fréquence d’erreurs et une meilleure évolutivité, mais qui a également été entourée de débats scientifiques.

Plomb plutôt qu’aluminium pour des qubits plus stables

La principale nouveauté de Majorana 2 réside dans la composition des matériaux. Microsoft a remplacé l’aluminium utilisé dans Majorana 1 par du plomb en tant que superconductor, et a mis à jour la région semi-conductrice active avec un mélange d’arséniure d’indium et d’arséniure d’indium-antimoniure. Selon l’entreprise, ce changement double considérablement la bande topologique, propriété essentielle car elle protège le qubit contre le bruit ambiant et les erreurs.

Le résultat, toujours selon Microsoft, est une avancée significative en termes de durée de vie des qubits. Dans Majorana 1, ces durées variaient entre 1 et 12 millisecondes. Avec Majorana 2, la vie moyenne dépasse 20 secondes, et dans certains cas, dépasse une minute. Pour une technologie quantique où la fragilité des états constitue l’un des plus grands obstacles, cette différence change la donne, surtout si ces résultats sont confirmés de manière indépendante.

Majorana 2 est construit sur des tétrons, un type de qubit topologique constitué de deux nanofils superconcteurs avec des modes zéro de Majorana à leurs extrémités. L’information quantique est stockée par la parité, c’est-à-dire si le nombre d’électrons dans le nanofil est pair ou impair. Les opérations se réalisent par des mesures, activées et désactivées par des impulsions numériques qui connectent et déconnectent des points quantiques des nanofils.

Cette approche de contrôle basée sur les mesures est importante car, selon Microsoft, elle permet de lire le qubit en une seule opération et de mesurer la parité conjointe de deux qubits. Cette capacité est essentielle pour mettre en œuvre la correction d’erreurs quantiques, un élément qui distingue les expériences actuelles d’une machine réellement tolérante aux erreurs.

L’IA aussi intervient dans la conception des matériaux quantiques

L’un des aspects les plus remarquables de l’annonce est l’utilisation de l’intelligence artificielle. Microsoft affirme que l’avancée dans Majorana 2 a été réalisée avec l’aide de l’IA appliquée à la conception et à la fabrication de la nouvelle pile de matériaux. La société présente cette utilisation comme une démonstration de la manière dont les modèles peuvent accélérer la recherche en physique complexe, au-delà de la simple programmation ou génération de textes.

L’idée est cohérente. La supraconductivité topologique dépend de matériaux extrêmement délicats, d’interfaces propres et de propriétés électroniques difficiles à ajuster. Trouver une combinaison produisant une phase topologique stable nécessite d’explorer de nombreuses variables : composition, croissance du matériau, géométrie, contact entre couches, contrôle électrique, température et bruit. Si l’IA permet de réduire cet espace de recherche, elle pourrait accélérer des cycles qui coûtaient auparavant des années d’essais et erreurs.

Microsoft relie également Majorana 2 au programme DARPA. L’agence américaine avait auparavant sélectionné Microsoft et PsiQuantum pour une phase finale de son programme US2QC, intégré dans la Quantum Benchmarking Initiative, visant à évaluer si une architecture pouvait atteindre une informatique quantique utile avant 2033. Pour Microsoft, continuer dans ce processus apporte une validation externe de leur feuille d’ingénierie, même si cela ne garantit pas en soi la résolution des débats scientifiques sur leurs qubits.

L’entreprise affirme qu’elle souhaite construire un prototype tolérant aux erreurs basé sur des qubits topologiques dans « quelques années, pas des décennies ». C’est une promesse ambitieuse. D’un côté, démontrer de meilleurs dispositifs avec peu de qubits est une étape, mais l’échelle vers des systèmes avec suffisamment de qubits physiques, de contrôle, de correction d’erreurs, de cryogénie, de fabrication reproductible et de logiciels pour exécuter des problèmes concrets en est une autre.

Le débat scientifique reste ouvert

L’annonce de Majorana 2 doit être accueillie avec prudence. Microsoft revendique depuis des années que son approche topologique peut raccourcir le chemin vers un ordinateur quantique pratique. Mais ses affirmations concernant Majoranas et les qubits topologiques ont rencontré du scepticisme dans la communauté scientifique, notamment après des controverses antérieures et la difficulté à reproduire ouvertement les résultats.

Déjà en 2025, Nature avait recueilli des doutes d’éminent(e)s physicien(ne)s face aux preuves présentées par Microsoft concernant Majorana 1. Certains experts considèrent cette approche prometteuse, mais demandent davantage de données publiques, une reproductibilité indépendante et des preuves plus solides montrant que les dispositifs se comportent réellement comme des qubits topologiques protégés. Reuters a aussi souligné que Microsoft fait face à des critiques d’investigateurs réclamant plus de transparence, la société affirmant avoir partagé suffisamment de données avec des organismes comme DARPA.

Ce type de tension est courant dans un domaine où les promesses sont énormes et où les résultats expérimentaux peuvent être difficiles à interpréter. Si les qubits topologiques, s’ils fonctionnent comme prévu, pourraient réduire considérablement la charge de correction d’erreurs par rapport à d’autres architectures, la rigueur des tests doit être exemplaire.

Microsoft ne compete pas uniquement contre d’autres entreprises, mais aussi contre une question fondamentale en physique : sa architecture pourra-t-elle être fabriquée de façon répétable, évolutive et capable de corriger jusqu’à l’exécution de calculs utiles ? L’amélioration de la durée de vie est un indicateur fort si elle résiste à l’épreuve du temps, mais l’intégration à grande échelle reste à démontrer.

Pourquoi cela compte pour l’industrie technologique

La computation quantique tolérante aux erreurs pourrait transformer des secteurs tels que la chimie computationnelle, les matériaux, l’optimisation, la cryptographie post-quantique, la simulation moléculaire et certains problèmes scientifiques impossibles à résoudre avec des ordinateurs classiques. Elle ne remplacera pas les centres de données traditionnels ni l’intelligence artificielle générative, mais pourrait permettre de résoudre des classes de problèmes très spécifiques avec un impact industriel considérable.

C’est pourquoi la date de 2029 revêt une importance : Microsoft n’annonce pas un produit commercial de masse pour demain, mais accélère son calendrier. Si elle parvient à approcher d’un prototype tolérant aux erreurs d’ici la fin de la décennie, cela mettra la pression sur ses concurrents et renforcera l’idée que la course à la suprématie quantique est en passe de passer de la recherche fondamentale à l’ingénierie de systèmes.

Adopter une stratégie à long terme est aussi un enjeu stratégique pour Microsoft. La société ne souhaite pas se limiter à être un simple fournisseur de cloud et d’IA. Azure Quantum, ses recherches en matériaux, ses partenariats avec des laboratoires et sa participation à des programmes d’évaluation comme ceux de DARPA lui permettent de se positionner sur une couche future de calcul avancé. Dans une industrie où l’IA consomme déjà d’énormes ressources en calcul classique, la possibilité d’intégrer une plateforme quantique utile serait un avantage durable.

Majorana 2 ne clôt pas la compétition quantique, ni ne dissipe tous les doutes, mais représente une étape importante dans la narration de Microsoft : plus de stabilité, de nouveaux matériaux, une gestion par mesures, l’aide de l’IA, et une échéance concrète pour progresser. La véritable preuve résidera dans la capacité de la communauté à analyser plus en détail les données, la reproductibilité, et le chemin vers des systèmes avec correction d’erreurs fiable.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que Majorana 2 ?
Majorana 2 est le nouveau processeur quantique topologique de Microsoft. L’entreprise affirme que ses qubits sont 1000 fois plus fiables que ceux de l’ancien processeur et qu’ils ont une durée de vie moyenne d’environ 20 secondes.

En quoi cela diffère-t-il de Majorana 1 ?
L’amélioration principale concerne les matériaux. Microsoft remplace l’aluminium par du plomb en tant que superconductor, et utilise une nouvelle région semi-conductrice basée sur l’arséniure d’indium et l’arséniure d’indium-antimoniure.

Pourquoi les qubits topologiques sont-ils importants ?
Car, en théorie, ils pourraient être plus résistants au bruit et aux erreurs que d’autres types de qubits, ce qui pourrait réduire la complexité nécessaire pour construire des ordinateurs quantiques tolérants aux erreurs.

Microsoft aura-t-elle un ordinateur quantique utile d’ici 2029 ?
Pas encore. La société a fixé 2029 comme objectif, mais doit encore prouver que sa architecture peut évoluer, corriger les erreurs et être reproduite de façon fiable. Une partie de la communauté scientifique réclame davantage de transparence et de validation indépendante.