Dans le contexte des actifs numériques, les ordinateurs quantiques sont le plus souvent considérés comme une menace potentielle pour la cryptographie moderne – principalement en raison de L'algorithme de Shor et le scénario HNDL. Mais les investisseurs ne s’intéressent pas aux risques théoriques ; leur attention se porte sur l'informatique quantique dans les domaines de la chimie, de la pharmacologie, de la science des matériaux, de la logistique et d'autres domaines.
Dans le dernier numéro de la rubrique « Quantum & After », nous découvrirons dans quels domaines les technologies quantiques fonctionnent déjà comme outils et où les avantages commerciaux restent une promesse.
Réponse courte
Le principal « pouvoir » des ordinateurs quantiques est la modélisation des systèmes quantiques : chimie, pharmacologie, science des matériaux. En 2026, des processeurs quantiques ont été utilisés pour la première fois dans le calcul hybride de complexes protéine-ligand. Dans les domaines de la logistique et de l'optimisation, des projets pilotes sont déjà en cours utilisant des données réelles, mais l'avantage quantique reste à prouver. La Fintech et l’IA en sont encore au stade de la recherche. Le dénominateur commun : une puce quantique ne fonctionne pas seule, mais comme un coprocesseur puissant associé à du matériel classique.
Pourquoi donc
Le domaine le plus développé est la chimie quantique. Pour comprendre si un candidat-médicament fonctionnera, vous devez calculer comment la molécule ligand « repose » sur la protéine cible et dans quelle mesure elle s’y lie. Cela ne peut être fait avec précision qu'au niveau de la mécanique quantique – en calculant la structure électronique de l'ensemble du système, mais pour une vraie protéine comportant des milliers d'atomes, les ordinateurs classiques n'en sont pas capables et se contentent d'approximations grossières. D’où l’intérêt des sociétés pharmaceutiques : si les processeurs quantiques apprenaient à compter les liaisons avec plus de précision et de rapidité, il serait possible d’éliminer les molécules inefficaces avant des tests de laboratoire coûteux.
En mai 2026, des chercheurs de la Cleveland Clinic, RIKEN et IBM ont rapporté avoir modélisé la structure électronique de deux complexes protéine-ligand – le lysozyme T4 et la trypsine dans un environnement aqueux – avec des tailles de 11 608 et 12 635 atomes.
Il s'agit de la plus grande simulation connue de molécules biologiquement significatives utilisant un équipement quantique : deux processeurs IBM Heron r2 de 156 qubits aux États-Unis et au Japon ont été utilisés en conjonction avec les supercalculateurs Fugaku et Miyabi-G : jusqu'à 94 qubits ont été utilisés dans des étapes individuelles, au total 9 200 circuits quantiques ont été exécutés en plus de 100 heures.
En mars, la Cleveland Clinic et l'équipe IBM ont modélisé la miniprotéine Trp-cage de 303 atomes, augmentant ainsi l'échelle d'environ 40 fois et la précision à une étape clé de 210 fois.
Avertissement important : le résultat a été publié sous forme de préimpression sur arXiv et n'a pas été évalué par des pairs, et la partie quantique n'est qu'un fragment du flux de travail. Les machines classiques brisent la molécule en fragments, les machines quantiques calculent les plus « gênants » d’entre eux, puis tout est reconstitué. IBM appelle cela une technologie informatique hybride, qui combine des processeurs quantiques avec des superordinateurs classiques.
Le 1er septembre, QC Ware et IonQ ont présenté un calcul hybride du site actif du cytochrome P450nor, une enzyme de la même superfamille responsable du métabolisme de la plupart des médicaments chez l'homme. À partir d'un modèle de 115 atomes avec plus d'un millier d'orbitales, la plate-forme classique de Promethium a isolé une région de fortes corrélations (un espace actif de quatre orbitales cartographiées sur seulement 8 qubits) et l'a mesurée sur le système IonQ Forte sur des ions piégés via Amazon Braket. L’énergie d’interaction électrostatique s’écartait du calcul de référence classique de 0,5 kcal/mol, dans le seuil de « précision chimique » de 1 kcal/mol.
Attention : le standard ici n'est pas une expérience, mais un classique. Il ne s’agit pas de démontrer un avantage quantique : un ordinateur classique résout un problème sur 8 qubits sans difficulté, et le résultat ne fait que confirmer les performances du circuit hybride sur un modèle chimique réel, mais pas la supériorité d’un processeur quantique sur les méthodes classiques. En avril, l'équipe Qclairvoyance a utilisé le processeur IQM Sirius de 24 qubits pour construire une surface d'énergie potentielle de molécule d'eau et une simulation hybride. amantadine.
La logistique et l'optimisation sont le deuxième domaine dans lequel les méthodes quantiques sont déjà testées dans la pratique, mais ici le calcul est différent. En juillet, Telefónica et Würth ont signalé un projet pilote de packaging de plus de 6 000 commandes combinant les méthodes quantiques, classiques et IA. Les développeurs ont signalé une augmentation de 14 % de l'efficacité de l'emballage, une réduction du nombre de cartons d'environ 3 %, une réduction du volume transporté jusqu'à 7 % et une réduction de la consommation de carton de plus de 6 %.
Qu'est-ce que ça veut dire
Aujourd'hui, les expériences quantiques les plus significatives sont de plus en plus évaluées non seulement par les caractéristiques du processeur, mais également par le problème résolu : la précision des calculs d'énergie, les modifications d'indicateurs spécifiques. Cependant, jusqu'à présent, presque tous ces projets restent hybrides : les ordinateurs classiques font l'essentiel du travail et un processeur quantique est connecté aux étapes individuelles.
Pour parler des avantages de l’informatique quantique, il faut plus qu’un simple bon résultat. La composante quantique devrait surpasser la meilleure méthode classique disponible.
Q-check ForkLog : niches appliquées
Où l’informatique quantique est-elle la plus proche de la pratique ?
En chimie et pharmaceutique.
Qu’en est-il de la science des matériaux ?
Des recherches actives sont en cours sur les catalyseurs et les matériaux pour batteries, mais il n’existe pas encore de produits commerciaux.
Et la logistique ?
Les pilotes ont un effet mesurable, mais il n’a pas été prouvé que sans la partie quantique, le résultat aurait été pire.
Et les finances ?
Pour l’instant, la phase de recherche : l’optimisation du portefeuille et l’évaluation des risques restent au niveau expérimental.
Comment distinguer le vrai succès du marketing ?
Regardez le rôle du processeur quantique. Quelle partie de la tâche a-t-il accomplie ? A quoi a été comparé le résultat ? L’étape quantique a-t-elle apporté un avantage par rapport à la meilleure méthode classique ?
Quelle est la prochaine étape
La chronique commençait par la question de savoir s'il était possible de gagner de l'argent grâce aux technologies quantiques. Au cours de huit numéros, nous sommes arrivés à la conclusion que les perspectives de l'industrie ne dépendent pas du nombre de qubits et d'annonces très médiatisées, mais de la question de savoir s'il y aura des problèmes dans lesquels l'informatique quantique sera plus utile que les méthodes existantes.
Dans le contexte des blockchains, il est plus important de savoir si l’industrie aura le temps de passer à une cryptographie résistante aux attaques quantiques avant qu’une menace réelle n’apparaisse. Il n’y a pas de calendrier précis ici : personne ne peut dire exactement quand apparaîtra un ordinateur quantique capable de briser les algorithmes utilisés aujourd’hui – les estimations varient de plusieurs années à plusieurs décennies. C’est cette incertitude qui rend la préparation préalable cruciale. La migration vers des normes post-quantiques dans les réseaux distribués prend des années et nécessite le consentement des participants, et les données interceptées maintenant peuvent être décryptées plus tard.
L'avenir financier de l'industrie en décidera autre chose : les machines quantiques seront-elles capables de réduire le coût de recherche, par exemple, de catalyseurs, de batteries ou de molécules, à tel point que les entreprises paient ces technologies sur leur budget de fonctionnement, et non sur les budgets de R&D.
Ne surveillez pas les enregistrements de qubits, mais plutôt qui sera le premier à vendre l'informatique quantique en tant que service avec des informations claires. Retour sur investissement. Ce sera le moment où Quantum & After cessera d’être une chronique sur l’avenir.
A lire dans les numéros précédents :
- Est-il possible de gagner de l’argent grâce aux technologies quantiques ?
- Comment les blockchains se préparent à l’ère « quantique ».
- Est-il possible de pirater l’Internet quantique ?
- L’ordinateur quantique est-il un tueur de Bitcoin ?
- Pourquoi avons-nous besoin d’un ordinateur quantique ?
- Qu’est-ce qu’un ordinateur quantique ne peut pas faire ?
- Qui construit les ordinateurs quantiques et pourquoi ?
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