Utilisant un algorithme des années 1980 sur des structures mathématiques appelées réseaux de tenseurs, des chercheurs de l’Institut Flatiron ont prouvé que des ordinateurs classiques peuvent résoudre une catégorie de problèmes autrefois jugés exclusifs aux ordinateurs quantiques.
Un défi qui était auparavant considéré comme nécessitant un ordinateur quantique a désormais trouvé solution sur un simple ordinateur portable.
Grâce à des techniques mathématiques avancées et des logiciels sophistiqués, des physiciens du Centre de Physique Quantique Computationnelle (CCQ) de la Fondation Simons, en collaboration avec des chercheurs de l’Université de Boston, ont démontré qu’un ordinateur classique pouvait simuler un système quantique très complexe qui semblait hors de portée des capacités de l’informatique classique.
Cette avancée offre la preuve que des algorithmes astucieux peuvent étendre de manière significative les capacités des ordinateurs traditionnels, ouvrant ainsi de nouvelles voies pour l’étude de la dynamique quantique et potentiellement offrant une approche puissante pour résoudre des problèmes d’optimisation complexes. Les résultats de ces recherches sont publiés dans Science.
Les Défis des Qubits
Simuler un système quantique composé de centaines de ‘qubits’, les équivalents quantiques des bits utilisés par les ordinateurs classiques, a constitué un défi. Les qubits peuvent exister dans des **superpositions** de plusieurs valeurs, ce qui complique leur modélisation pour les ordinateurs traditionnels. Contrairement aux bits classiques qui ne peuvent être que 0 ou 1, la nature des qubits rend leur comportement particulièrement difficile à prédire.
Dans un article de mars 2025, une équipe de chercheurs en informatique quantique a rapporté avoir étudié un système de qubits complexe, mais en utilisant un ordinateur quantique. Ils ont soutenu qu’un ordinateur classique ne pourrait jamais reproduire ces résultats.
Joseph Tindall, scientifique associé au CCQ et auteur principal de l’article de Science, a exprimé un certain scepticisme face à de telles affirmations. “Nous nous sommes demandé si cela avait réellement été testé de manière exhaustive,” a-t-il dit.
Pour les chercheurs du CCQ, cette revendication représentait une opportunité idéale pour évaluer leurs propres méthodes. Le problème a été choisi pour sa notoriété. “Nous avons voulu tester nos outils sur un défi qui semblait pertinent,” a commenté Miles Stoudenmire, co-auteur de l’étude.
La Complexité des Systèmes Quantum
Une grande partie de la difficulté réside dans l’**intrication quantique**, qui rend impossible le traitement des qubits comme des objets indépendants, même s’ils sont distants. Tindall mentionne que traiter ce type d’intrication exige des algorithmes sophistiqués.
“Avec de nombreuses particules interagissant selon les lois de la physique quantique, on obtient une fonction d’onde qui décrit l’état du système,” a expliqué Tindall. “Cette fonction devient rapidement très volumineuse avec l’augmentation du nombre de particules.”
Étant donné que la fonction d’onde croît de façon exponentielle, il devient impossible de la stocker directement sur un ordinateur. Cela représente un obstacle connu en physique quantique, mais il est essentiel pour prédire le comportement des matériaux quantiques, tels que les supraconducteurs.
Réseaux de Tenseurs : Une Solution
Les chercheurs du CCQ ont rendu la simulation réalisable en développant de nouveaux **outils** basés sur des réseaux de tenseurs. Tindall les décrit comme un “fichier zip pour la fonction d’onde”, condensant des informations complexes en une structure mathématique compacte remplie de tables de nombres interconnectées.
Avec les réseaux de tenseurs, il a été possible de faire ces calculs sur des ordinateurs classiques. Tindall a réalisé plusieurs calculs sur un ordinateur portable à l’aide de ITensor, une bibliothèque logicielle de réseaux de tenseurs développée au CCQ. Ces nouvelles simulations illustrent comment l’équipe ITensor découvrent de nouvelles applications pour les techniques basées sur les tenseurs.
“C’est une compression puissante qui peut être très efficace, bien qu’elle soit mathématiquement complexe,” a noté Tindall. “Travailler avec ces objets, notamment en trois dimensions, est un domaine encore largement inexploré. C’est un défi en matière d’ingénierie logicielle.”
Vieilles Méthodes, Nouveaux Horizons
Bien que la plupart des simulations aient été effectuées avec des ressources informatiques relativement modestes, Tindall a utilisé la propagation de croyances, un algorithme des années 1980 récemment adapté aux systèmes quantiques. “Il est moins précis que certaines autres méthodes, mais beaucoup moins coûteux et applicable à des problèmes plus complexes,” a précisé Stoudenmire. Cela contraste avec des méthodes plus sophistiquées du passé, qui ne pouvaient même pas aborder des problèmes en trois dimensions en raison de leur taille.
Malgré des capacités limitées, les chercheurs ont démontré que leurs simulations atteignaient une **précision** de pointe. Les résultats concordaient avec des prédictions théoriques et se révélaient précis pour des problèmes tests plus petits. Ils correspondent également aux résultats rapportés par le groupe d’informatique quantique, sans nécessiter un ordinateur quantique.
Synergie entre Informatique Classique et Quantique
Bien que les chercheurs en informatique classique et quantique semblent en compétition sur les frontières de leurs domaines, Tindall et Stoudenmire affirment que les deux approches peuvent également se compléter mutuellement.
“Le côté positif du débat entre informatique classique et quantique réside dans la synergie entre les simulations qui nous intéressent et les codes que nous développons, ainsi que ce qui peut être réalisé sur ces ordinateurs quantiques,” a déclaré Tindall. “Cela peut guider nos travaux et également aider les chercheurs en informatique quantique, car la barrière d’entrée pour simuler certains problèmes est plus faible pour nous.”
Actuellement, les chercheurs étendent leurs méthodes à des problèmes impliquant des électrons pouvant se déplacer entre différents sites. Ces problèmes sont encore plus complexes et sont étroitement liés à la simulation des matériaux quantiques. “Ils représentent des défis quantitativement bien plus difficiles,” a déclare Stoudenmire. “C’est l’une de nos prochaines grandes étapes.”
References:
“Dynamics of disordered quantum systems with two- and three-dimensional tensor networks” par Joseph Tindall et al., 21 mai 2026, Science.
DOI: 10.1126/science.adx2728
“Beyond-classical computation in quantum simulation” par Andrew D. King et al., 12 mars 2025, Science.
DOI: 10.1126/science.ado6285
FAQ
Qu’est-ce qu’un qubit ?
Un qubit est l’unité de base de l’information en informatique quantique, capable de représenter des états multiples simultanément grâce à la superposition.
Comment les réseaux de tenseurs fonctionnent-ils ?
Les réseaux de tenseurs permettent de simplifier la gestion des données complexes en les compressant efficacement, facilitant les calculs sur des systèmes quantiques.
Qu’est-ce que l’intrication quantique ?
L’intrication quantique est un phénomène où deux ou plusieurs qubits deviennent liés de telle manière que l’état de l’un influence immédiatement l’état de l’autre, peu importe la distance qui les sépare.
Pourquoi est-il important de modéliser des systèmes quantiques ?
Modéliser des systèmes quantiques est crucial pour comprendre les propriétés de matériaux comme les supraconducteurs et développer de nouvelles technologies basées sur la quantique.
Quels sont les défis actuels pour l’informatique quantique ?
Les défis incluent la nécessité de construire des ordinateurs quantiques fiables, le besoin de perfectionner les algorithmes existants et de surmonter des problèmes complexes tels que l’intrication quantique.
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