Michel Devoret et l’équipe de Google Quantum AI repoussent la frontière du calcul au-delà du classique

Avancées dans le Calcul Quantique : L'Algorithme "Quantum Echoes"

Dans une étude récente publiée dans Nature , l'équipe de Google Quantum AI, incluant le physicien Michel H. Devoret, lauréat du prix Nobel de physique 2025, a présenté l'algorithme "Quantum Echoes". Cet algorithme, exécuté sur le processeur Willow, démontre pour la première fois un avantage quantique vérifiable. Il s'agit d'un calcul qui peut être reproduit sur d'autres plateformes et qui est impossible à simuler avec un superordinateur classique.

Quantum Echoes s'est révélé 13 000 fois plus rapide que le supercalculateur Frontier, la référence mondiale actuelle. Cette avancée marque un seuil crucial où la puissance du calcul quantique devient scientifiquement exploitable.

L'algorithme "Quantum Echoes" repose sur la mesure d'un observable quantique nommé Out-of-Time-Order Correlator (OTOC), qui décrit le comportement chaotique d'un système quantique. Les chercheurs ont fait évoluer un système de 103 qubits dans deux directions temporelles, séparées par des perturbations, révélant ainsi une interférence constructive dans un régime de chaos quantique.

Contrairement aux expériences précédentes, Quantum Echoes produit des valeurs physiques vérifiables telles que magnétisation, densité, vitesse ou courant. Ces données peuvent être confirmées par d'autres ordinateurs quantiques, établissant ainsi un jalon pour la traçabilité expérimentale du calcul quantique.

L'expérience sur le processeur Willow illustre l'effet papillon dans le monde quantique. Une perturbation mineure appliquée à un qubit se propage dans tout le système, modifiant les corrélations entre les particules. Les chercheurs ont constaté que ces corrélations peuvent être amplifiées sous une condition de résonance quantique, marquant une différence significative avec les modèles classiques.

Les équipes de Google ont passé plus de dix années-personnes à tenter de reproduire ces résultats avec plusieurs algorithmes classiques, sans succès au-delà du second ordre d'OTOC. Là où Willow a calculé en deux heures, un supercalculateur aurait nécessité plus de trois ans.

Une Approche Nouvelle pour Comprendre la Matière

Outre la démonstration de puissance, les OTOCs peuvent caractériser les interactions internes de systèmes physiques complexes. Dans un article en cours de relecture, les chercheurs montrent que le même protocole, appliqué à la résonance magnétique nucléaire (RMN), affine les modèles moléculaires en simulant les signaux mesurés sur des molécules réelles. Cette méthode, appelée Hamiltonian learning, pourrait devenir une des premières applications concrètes du calcul quantique, notamment dans la conception de nouveaux matériaux et la découverte de médicaments.

D’après FrenchWeb.