vignette|redresse=1.2|Q System One, un ordinateur quantique conçu par IBM à partir de 2019 et utilisant supraconducteurs..
L'informatique quantique est le sous-domaine de l'informatique qui traite des calculateurs quantiques et des modèles de calcul associés. L'informatique quantique utilise des phénomènes décrits par la mécanique quantique, comme l'intrication quantique ou la superposition quantique, tandis que l'informatique dite « classique » n'exploite que des phénomènes décrits par la physique classique, tels que l'électricité ( transistor) ou la mécanique classique ( machine analytique). Les opérations n'y reposent plus sur la manipulation de bits dans un état 1 ou 0, mais de qubits en superposition d'états 1 et 0.
Comme toutes les sciences dites « quantiques », l'informatique quantique utilise des phénomènes se produisant dans l'infiniment petit, qui permettent de produire des unités de calculs nanométriques, qu'on appelle des Qbits (ou Qtrits, ou Qdits, selon ce que l'on veut faire). Des progrès de miniaturisation ont accéléré les cadences de calcul et laissent envisager de nouveaux outils (éventuellement en architectures hybrides quantique‑classique). Leurs performances pourraient permettre des simulations physiques jusqu'alors impossibles et d'ouvrir la voie à de nouveaux matériaux, médicaments ou modèles scientifiques. Les algorithmes quantiques vraiment utiles pour une intelligence artificielle quantique n'existent pas encore ou sont théoriques, mais des annonces faites au milieu des années 2020 par Google, Microsoft, Amazon et IBM montrent un intérêt qui se traduit par un tendanciel d’investissement massif et accéléré vers ce que certains nomment la suprématie quantique.
Bien qu'il soient encore très limités (peu de qubits, beaucoup de bruit, pas de capacité à exécuter des algorithmes complexes de manière fiable), à grande échelle, les ordinateurs quantiques présentent aussi des risques majeurs, notamment liés à leurs capacité avérées et potentielles de briser les systèmes actuels de cryptographie à clé publique, de bouleverser la sécurité des communications numériques et de modifier l'équilibre stratégique entre États en rendant obsolètes de nombreux protocoles de protection des données.
Histoire L'histoire de l'informatique quantique s'inscrit dans une dynamique scientifique et technologique qui, depuis les années 1980, vise à exploiter les propriétés fondamentales de la mécanique quantique pour dépasser les limites du calcul classique. Selon un point fait par 37 chercheurs et experts du domaine en 2024, intitulé :
Fondation Les premières formulations théoriques, portées par des chercheurs comme Richard Feynman et David Deutsch, ont débouché sur des modèles de calcul pouvant simuler des systèmes physiques complexes ou résoudre certains problèmes mathématiques de manière exponentiellement plus rapide que les ordinateurs traditionnels.
Dans les années 1990, deux expériences montrent que des ordinateurs dotés de circuits de calcul quantique peuvent résoudre des problèmes qui sont, en termes de complexité algorithmique, hors de portée des machines de Turing, déterministes comme stochastiques : en 1994, Peter Shor crée un algorithme (algorithme de Shor) pouvant calculer en un temps polynomial (et non exponentiel) la décomposition en produit de facteurs premiers et le logarithme discret. En 1995, Lov Grover propose un algorithme (algorithme de Grover) permettant une recherche rapide dans un espace non structuré. Les problèmes résolus par l'algorithme de Shor sont ceux du cassage rapide d'un chiffrement en cryptographie. Sans que l'algorithme de Grover ne représente un progrès comparable, il a en revanche une base d'utilisation bien plus importante, presque tous les ordinateurs se livrant en permanence à des travaux d'accès à des bases de données.
Années 2010-2020 Durant les décennies 2010-2020, les avancées scientifiques sont importantes, alimentées par une diversification des approches expérimentales : qubits supraconducteurs, ions piégés, photons, atomes neutres, points quantiques.
En 2025, des chercheurs travaillent notamment à l'utilisation de techniques d'apprentissage machine pour gérer et programmer les ordinateurs quantiques, car l'informatique quantique offre de nouvelles possibilités de résolution d'équations différentielles et pour l'apprentissage automatique. Ils cherchent à simuler ou à caractériser le bruit affectant un ordinateur quantique (à atomes neutres par exemple), pour y implémenter des algorithmes d'apprentissage machine quantique et explorer des protocoles de correction d'erreurs quantiques.. La course au calcul quantique ne repose pas que sur le nombre de qubits, mais aussi sur la capacité à construire des systèmes réellement utiles grâce à l'entrelacement logique, à la correction d'erreurs et à l'interconnexion des processeurs : Microsoft et Atom Computing ont démontré logiques, Google a montré que l'ajout de qubits physiques améliore la correction d'erreurs, IBM prévoit d'atteindre en 2026 avec son processeur Condor, tandis que la start‑up PsiQuantum vise directement un ordinateur quantique de type supercalculateur d'ici 2027, illustrant des stratégies différentes mais des échéances similaires à cinq ans..
Jusqu'en 2024 environ, l'informatique quantique est dans une phase (transition) où ses performances commencent à dépasser les capacités de certaines simulations classiques, mais où l'identification des applications pour lesquelles elle offre un véritable avantage est encore en cours. Ainsi l'intelligence artificielle quantique (QAI) explore-t-elle à la fois l'usage du calcul quantique pour résoudre des problèmes complexes d'IA et l'apport de l'IA pour optimiser les systèmes quantiques, et connaît des avancées notables en optimisation, planification, traitement du langage, vision et systèmes multi‑agents ; ses perspectives de marché sont estimées en 2025 à d'ici 2030..
Les laboratoires universitaires ont joué un rôle central dans cette évolution, en développant les premières architectures fonctionnelles et en formant des chercheurs dont certains ont créé les start-up pionnières du secteur. Ainsi, par ordre chronologique, sont apparues les entreprises suivantes (pour ne citer que les principales) : D‑Wave Quantum — fondée en 1999 à Vancouver (issue de travaux universitaires à l'université de Colombie‑Britannique), pionnière du recuit quantique pour l'optimisation combinatoire (le recuit quantique est une méthode de calcul quantique qui exploite l'évolution adiabatique d'un système de qubits pour trouver l'état de plus basse énergie d'un problème d'optimisation, en l'assimilant à la recherche de la solution optimale parmi de nombreuses configurations possibles) et vers un apprentissage automatique quantique. ; sa valorisation est estimé à de dollars en 2025 ; Infleqtion (anciennement ColdQuanta) — fondée en 2007 à Boulder, Colorado, spin‑off universitaire spécialisée dans les systèmes quantiques à base d'atomes neutres pour le calcul, la détection et les communications ; elle a procédé à des levées de fonds importantes depuis sa création et s'est renommée Infleqtion ; IonQ — fondée en 2015 à College Park (université du Maryland), spécialisée dans les ordinateurs quantiques à ions piégés ; entreprise cotée et valorisée à environ de dollars en 2025, ayant acquis Oxford Ionics. En 2025, IonQ a combiné des réseaux neuronaux quantiques (QNN) et une intelligence artificielle explicable (XAI) pour améliorer la cybersécurité (détection des attaques DDoS dans les réseaux IoT, dans les performances dépassent les méthodes classiques). ; Xanadu — fondée en 2016 à Toronto, spécialisée dans l'informatique quantique photonique et le calcul continu à base de photons squeezés ; a reçu des financements significatifs pour développer des processeurs photoniques modulaires ; QuEra Computing — fondée en 2018 à Boston par des chercheurs de Harvard et du MIT (dont Mikhail Lukin et Vladan Vuletić), développe des processeurs quantiques à atomes neutres organisés en réseaux optiques pour la simulation et le calcul quantique. QuEra exploite Aquila, un ordinateur quantique de accessible via le cloud Amazon Braket, considéré comme l'un des plus grands systèmes quantiques disponibles publiquement, notamment pour tester des simulations quantiques de systèmes à , réputées être parmi les applications actuellement les plus prometteuses des ordinateurs quantiques ; Atom Computing — fondée en 2018 en Californie, développe des qubits à base d'atomes neutres piégés optiquement avec un objectif de forte stabilité et de scalabilité pour le calcul quantique ; PASQAL — fondée en 2019 à Massy, France, issue de l'Institut d'Optique, spécialisée dans l'informatique quantique analogique et numérique à atomes neutres. L'équipe travaille notamment à simuler des dynamiques d'ensembles d'atomes neutres via des émulateurs offrant des gains de performance notables par rapport aux solveurs génériques et fournissant aux chercheurs des outils adaptés à la préparation d'expériences matérielles ou au benchmarking des processeurs quantiques ; Quantinuum — formée en 2021 par la fusion des activités quantiques de Honeywell et de Cambridge Quantum (spin‑off liée à l'université de Cambridge), combine matériel (ions piégés) et logiciels quantiques pour des applications en cryptographie, chimie et optimisation ; Planqc — fondée en 2022 à Garching (spin‑off de l'Institut Max-Planck d'optique quantique), développe des architectures d'atomes neutres en réseaux optiques tridimensionnels et bénéficie d'un soutien public et de financements DeepTech ; plusieurs acteurs ( IBM, QuEra et Infleqtion qui, en 2024, offre dix expériences réelles gratuites par jour) mettent à disposition des bibliothèques d'outils de programmation et des ordinateurs quantiques « ouverts » pour étudier et mieux comprendre le fonctionnement du matériel et les principes de physique quantique sous-jacents. ;