Les ordinateurs quantiques rencontrent des limitations dues aux erreurs des qubits. Des chercheurs de Google ont développé un qubit logique, combinant 97 qubits, qui réduit les erreurs à 0,001. Bien que les avancées soient prometteuses pour la correction d’erreurs, des défis demeurent, notamment la nécessité de ressources substantielles pour atteindre des taux d’erreur acceptables. La route vers des ordinateurs quantiques tolérants aux erreurs est encore complexe, nécessitant des améliorations techniques et des algorithmes optimisés.
Actuellement, les capacités des ordinateurs quantiques demeurent relativement limitées. Cette situation est essentiellement due aux qubits, qui, en tant qu’unités de calcul, sont sensibles aux erreurs. La probabilité d’erreur lors d’une opération peut varier entre 0,01 % et 1 %, selon le type de qubit utilisé. En conséquence, il est raisonnable de s’attendre à rencontrer des erreurs après avoir effectué entre cent et dix mille opérations. Avec un tel niveau d’erreur, il devient impossible d’accomplir des tâches complexes qui nécessitent des millions d’opérations de calcul.
Les chercheurs aspirent à développer des ordinateurs quantiques capables de tolérer les erreurs, c’est-à-dire capables de corriger ces erreurs de calcul. Ce potentiel est soutenu par les recherches du Quantum Artificial Intelligence Lab de Google, qui a récemment réussi à concevoir un qubit fait de plusieurs qubits supraconducteurs, affichant moins d’erreurs que ses composants individuels. Ce travail, déjà prépublié en août sur un serveur de préimpression, a été validé par des experts et publié dans la revue scientifique « Nature ».
La redondance pour renforcer la fiabilité des qubits
Les erreurs ne sont pas exclusives aux ordinateurs quantiques. Les ordinateurs classiques peuvent également rencontrer des problèmes, comme lorsqu’un bit change d’état de 0 à 1 ou vice versa. Une méthode efficace pour gérer ces erreurs consiste à créer plusieurs copies d’un bit et à comparer régulièrement leurs états, permettant ainsi de détecter toute anomalie.
La correction des erreurs pour les qubits est cependant plus complexe. En effet, les qubits peuvent exister dans des états de superposition, ce qui leur permet de résoudre des problèmes complexes de manière plus efficace qu’un ordinateur classique, mais cela introduit également un nouveau défi en termes de correction d’erreurs. Ces dernières années, des chercheurs ont proposé des stratégies pour renforcer la résilience des qubits, notamment en répartissant l’information sur plusieurs bits disposés en damier, avec des bits de mesure stabilisant les bits de données sans altérer leur état. C’est ainsi que se forme un qubit logique, dont la robustesse augmente avec sa taille. En combinant suffisamment de qubits vulnérables, on pourrait théoriquement réaliser un qubit logique optimal.
Cependant, il existe un revers à cette approche. Pour que la suppression d’erreurs soit efficace, le taux d’erreur des qubits individuels doit être maintenu en dessous d’un certain seuil. Sinon, les erreurs s’accumulent plus rapidement qu’elles ne peuvent être corrigées.
Les chercheurs de Google ont réussi à dépasser ce seuil pour la première fois. Ils ont démontré qu’un qubit logique, composé de 97 qubits individuels, présente seulement la moitié des erreurs d’un qubit formé de 49 composants. Le taux d’erreur a été réduit à 0,001, représentant une avancée significative grâce à de nombreuses améliorations techniques. Selon Wilhelm-Mauch, l’innovation réside dans la capacité de Google à combiner ces petites avancées.
Andreas Wallraff, physicien quantique à l’ETH Zurich, parle également d’une avancée tant attendue. Les travaux de Google ont prouvé expérimentalement qu’il n’y a pas d’obstacles imprévus empêchant le développement d’ordinateurs quantiques tolérants aux erreurs à partir de qubits supraconducteurs.
Cependant, la route vers cet objectif est encore semée d’embûches. À ce jour, Google a seulement prouvé qu’il était possible de stocker des informations de manière stable avec un qubit logique. Le prochain défi consiste à réaliser des opérations de calcul fondamentales avec un ou deux qubits logiques, avant de s’attaquer à la tâche plus complexe de calcul tolérant aux erreurs impliquant des centaines de qubits logiques.
Les ressources nécessaires pour la correction des erreurs
Un ordinateur quantique capable de tolérer les erreurs nécessite une quantité considérable de ressources. Les chercheurs de Google estiment qu’il faudrait 1457 qubits physiques pour ramener le taux d’erreur d’un qubit logique à 10-6 (soit 1 sur 1 000 000). Avec un tel taux d’erreur et un nombre suffisant de qubits logiques, il serait possible de résoudre des problèmes intéressants, comme le calcul des niveaux d’énergie des molécules.
Cependant, cela reste insuffisant pour des tâches réellement exigeantes. Pour briser les méthodes de cryptage actuelles, plusieurs milliers de qubits logiques avec des taux d’erreur inférieurs à 10-10 seraient nécessaires, impliquant des puces comportant des millions de qubits individuels. Actuellement, le record pour les qubits supraconducteurs est de 1121.
Wallraff souligne l’importance d’améliorer davantage les qubits individuels, car un taux d’erreur plus bas que le seuil critique réduit le nombre de qubits nécessaires pour corriger les erreurs. De plus, il existe des algorithmes de correction d’erreurs quantiques plus efficaces que ceux utilisés par Google, ce qui pourrait faciliter la réalisation d’ordinateurs quantiques plus grands et tolérants aux erreurs avec moins de qubits.
Les chercheurs de Google sont conscients qu’il reste encore un long chemin à parcourir. Dans leur publication, ils indiquent que leur avancée sous le seuil critique montre que la correction d’erreurs quantiques est théoriquement réalisable, mais qu’il est maintenant essentiel de la mettre en pratique à grande échelle.
Wilhelm-Mauch met en garde contre une évaluation trop optimiste de cette tâche. Bien que certains collègues pensent que les prochaines étapes relèvent uniquement de la technique, il reste encore de nombreux défis à relever avant d’atteindre cet objectif ambitieux.