L’intelligence artificielle pour corriger les erreurs quantiques

LLéna

Dans les laboratoires qui associent intelligence artificielle et informatique quantique, les recherches portent notamment sur la détection et la correction des erreurs des ordinateurs quantiques, plutôt que sur la création d’une super-intelligence, selon Clubic. Les qubits, unités de base de ces machines, sont sensibles au bruit, qui peut perturber leurs calculs. L’intelligence artificielle sert donc à repérer ces erreurs et à aider à les corriger. Depuis 2023, IVADO collabore avec le Perimeter Institute, l’Institut Courtois et Mila pour combiner intelligence artificielle et physique quantique. Ces travaux visent aussi à accélérer la découverte de matériaux et de molécules, des pistes de recherche qui pourraient contribuer à concevoir de nouveaux composants ou à mieux comprendre certaines substances. Les contraintes matérielles restent fortes : de nombreuses architectures quantiques nécessitent des conditions de fonctionnement proches du zéro absolu, en plus de devoir composer avec le bruit. Pour 2026, Forbes présente la Quantum AI comme une grande tendance, mais cette perspective ne garantit pas des avancées concrètes. IBM espère, d’ici la fin de 2026, démontrer un avantage quantique que la communauté scientifique puisse vérifier. Il s’agit d’un objectif annoncé, et non d’un résultat déjà établi. Pour l’instant, les usages décrits concernent donc des problèmes précis, comme la correction des erreurs et la recherche de matériaux et de molécules, tandis que les limites physiques des machines demeurent. La convergence entre intelligence artificielle et informatique quantique se traduit ainsi par des outils au service de travaux ciblés, plutôt que par l’arrivée imminente d’une super-intelligence.