Des chercheurs australiens ont réalisé ce que des experts qualifient de percée « majeure » en informatique quantique, susceptible d’accélérer de façon spectaculaire les capacités de traitement de l’IA dans les prochaines années.
L’équipe de l’Université de Sydney, dirigée par le professeur David Reilly, a mis au point une minuscule « pucelette » CMOS capable de fonctionner à 100 millikelvins (tout juste au-dessus du zéro absolu) tout en contrôlant plusieurs qubits de spin en silicium avec seulement quelques microwatts de puissance. Cette avancée résout un défi d’ingénierie longtemps considéré comme insurmontable en informatique quantique.
L’innovation se distingue par sa capacité à placer l’électronique de contrôle à moins d’un millimètre des qubits sans perturber leurs états quantiques fragiles. « Grâce à une conception soignée, nous démontrons que les qubits ne remarquent pratiquement pas la commutation de 100 000 transistors juste à côté », explique Reilly, qui décrit cette réalisation comme « l’aboutissement d’un long parcours » après une décennie de développement.
Les approches traditionnelles de l’informatique quantique nécessitent des systèmes de contrôle externes volumineux reliés par un câblage dense, ce qui constitue un goulot d’étranglement pour la mise à l’échelle. En intégrant l’électronique de contrôle directement dans un boîtier CMOS compatible avec le froid extrême, l’équipe australienne a éliminé cette limitation, ouvrant la voie à des processeurs quantiques comptant des millions de qubits sur une seule puce.
Cette percée exploite les qubits de spin en silicium, particulièrement prometteurs en raison de leur compatibilité avec les infrastructures existantes de fabrication de semi-conducteurs. Contrairement à d’autres technologies quantiques, ces qubits peuvent être produits à grande échelle à l’aide des mêmes procédés de fabrication CMOS utilisés dans les téléphones intelligents et ordinateurs modernes.
Les implications pour l’intelligence artificielle sont considérables. Les ordinateurs quantiques dotés de millions de qubits pourraient accélérer de façon exponentielle l’entraînement de modèles d’IA complexes et permettre de nouvelles classes d’algorithmes impossibles à réaliser avec le matériel classique. Cela pourrait mener à des avancées dans des domaines comme la découverte de médicaments, la science des matériaux et l’optimisation de systèmes complexes, qui demeurent aujourd’hui hors de portée même pour les systèmes d’IA les plus avancés.