directeur adjoint du pôle Opérations numériques à l'AP-HP
Jean Langlois-Berthelot
docteur en mathématiques appliquées et ancien chercheur à l'École polytechnique (IP Paris)
En bref
Si l’informatique quantique est une révolution technologique majeure, elle représente également une menace sans précédent pour la sécurité numérique.
Un ordinateur quantique résoudrait en quelques heures des algorithmes de chiffrement asymétrique (qui sécurisent les communications électroniques) résolus en des milliers d’années par des ordinateurs classiques.
Le développement de telles machines pourrait avoir des conséquences désastreuses pour les États (espionnage industriel, manipulation d’élections…).
Il est donc impératif que les États se tournent vers la cryptographie post-quantique en élaborant des algorithmes de chiffrement résistants aux attaques quantiques.
Pour garantir la sécurité des services étatiques, une évaluation approfondie des risques liés aux technologies quantiques doit être réalisée.
professeur assistant en intelligence artificielle et physique quantique à l'École polytechnique (IP Paris)
En bref
Il existe une croyance selon laquelle l’informatique quantique pourrait révolutionner l’intelligence artificielle et en particulier le « deep learning ».
Cependant, l’informatique quantique ne fera pas forcément progresser l’IA car elle rencontre des difficultés à traiter les informations des réseaux neuronaux et les données volumineuses.
Les ordinateurs quantiques sont notamment très lents et seuls des calculs très courts sont effectués sans pannes.
L’apprentissage automatique par l’IA est toutefois un outil essentiel pour apprendre à concevoir et à faire fonctionner les ordinateurs quantiques de nos jours.
directeur fondateur de l'EDHEC Quantum Institute et directeur de recherche à la CFA Institute Research Foundation
En bref
En finance, les technologies quantiques visent à dépasser les spécificités des architectures de calcul classiques auxquelles se heurtent les établissements financiers.
Des propriétés comme la superposition, l’interférence ou l’intrication pourraient intéresser en finance, mais doivent se confronter aux capacités concrètes de la recherche.
Un avantage du quantique en finance consisterait à améliorer la rentabilité d’un portefeuille ou à diminuer son risque, mais il faut considérer les coûts que cela induit.
Des techniques comme les algorithmes d’optimisation quantique approximative ou les formulations QUBO pourraient offrir des perspectives dans ce domaine.
Toutefois, il s’agit d’être prudent face au quantum washing, cette tendance à construire artificiellement des cas d’usage pour mettre en évidence les avantages du quantique.