Quand les ordinateurs quantiques vont-il révolutionner l'IA ?

Bonjour, 

La maîtrise (très progressive et encore très timide) des ordinateurs quantiques est un point crucial pour les grands acteurs de l'informatique. Ils ne sont pas les seuls à s'intéresser à ces avancées, étant donné que le domaine favoriserait lui-même d'autres avancées dans de nombreuses branches de la recherche scientifique. 

Il serait de bon ton de nous distancer de la notion d'IA, bien trop souvent réduite à un seul aspect de cette dernière, pourtant composée de plusieurs modalités différentes. Dans l'inconscient collectif, l'IA est perçue comme étant purement et strictement l'IA générative. Cette précédente question du guichet vous permettra d'en apprendre un peu plus sur le sujet. Il s'agit en réalité d'IA qui sont en mesure de "générer", comme leur nom l'indique, des contenus et de faire passer des idées à travers des conversations, des photos, ou encore de la musique. Cette page de présentation de la Grande Ecole du Numérique offre une courte définition : 

L'intelligence artificielle générative est une catégorie d'IA qui se concentre sur la création autonome de contenu, tels que des textes, des images, des vidéos, des sons et d'autres types de données, par des systèmes informatiques.

Ces systèmes utilisent des modèles avancés d'apprentissage automatique pour générer du contenu qui peut ressembler à ce qui est créé par des êtres humains.

L'IA est en réalité un terme complexe à la sémantique assez vaste. Certains chercheurs avancent que les algorithmes et l'IA sont intimement liés. Ils le seront sans doute encore plus avec l'arrivée de l'informatique quantique. Cet entretien entre un journaliste de LeMagIt et Scott Crowder, vice président chez IBM porte précisément sur le sujet. Ce dernier affirme que :

Mais si l’on aborde l’IA dans un sens plus large, alors, oui, il existe bien un lien entre quantique et ML. Par exemple pour trouver des schémas récurrents (des patterns) et des structures complexes dans les données. Comme nous l’avons évoqué, le « quantique » fera un excellent travail de classification.

Le machine learning pourrait donc bénéficier de l'immense bon en capacité induit par l'informatique quantique. Les algorithmes de détection de patterns et de motifs de données seraient alors armés d'outils bien plus puissants. Pour aborder d'autres domaines qui seront impactés par l'arrivée de cette technologie, vous pouvez consulter cet article de l'EPSI intitulé : "Ce que l’informatique quantique va changer dans l’IA". On y constate des améliorations dans la gestion des transports, la médecine ou encore la chimie.

Quant à l'IA générative, Scott Crowder explique ceci : 

En revanche, il est vrai que l’IA générative n’a qu’un lien ténu avec l’informatique quantique. Certaines recherches laissent à penser qu’il sera possible d’exploiter le « quantique » pour les réseaux neuronaux. Est-ce que cela se concrétisera ? On le saura dans les deux prochaines années. Mais pour l’instant, je n’ai pas vu de données qui disent catégoriquement « oui ». Mais je n’ai pas vu non plus de données qui disent définitivement « non ».

S'il est difficile pour le vice président d'IBM d'affirmer quoique ce soit, vous vous doutez peut-être que le Guichet du Savoir aura du mal à donner une réponse catégorique. Pour le reste des applications des ordinateurs quantiques sur l'IA, le vice président d'IBM mentionne certaines échelles de temps qui restent assez vagues : 

Avant cette année, on pouvait dire que tout ce que faisait un ordinateur quantique pouvait être simulé de manière « classique ». Il n’y avait aucun intérêt à effectuer ces calculs sur un ordinateur, si ce n’est pour en apprendre davantage sur la manière d’utiliser le « quantique ».

Mais les choses ont changé. Cette année, pour la première fois, il a été possible d’exécuter sur un ordinateur quantique un processus qu’il n’était absolument pas possible d’exécuter sur un simulateur. Cela ne signifie toujours pas que l’on peut faire tourner n’importe quoi sur un hardware quantique, mais il s’agit tout de même des premiers calculs dont on peut réellement dire qu’ils tirent de la valeur du « quantique ».

Au cours des deux prochaines années, l’utilité et cette valeur continueront à mon avis de progresser. À l’heure actuelle, la qualité des systèmes [physiques] limite la taille des problèmes que l’on peut traiter. Mais, comme je viens de le dire, nous avons passé un cap. Alors cela ne signifie pas encore qu’il y a un intérêt métier à le faire, d’autant plus que les problèmes à traiter ont tendance à être de plus en plus gros et qu’ils doivent s’intégrer dans des workflows, etc. Mais nous pensons qu’il y aura des applications avec une vraie valeur bien avant 2033.

Si je devais comparer, je dirais que dans les années 1940, il n’y avait pas d’ordinateur. Aujourd’hui, nous en avons jusque dans nos poches avec nos téléphones. Et regardez tout ce que nous faisons avec. Cette époque vivait les tout premiers cas d’application de l’ordonnancement (scheduling). Je pense qu’il en sera de même [pour les ordinateurs quantiques]. Au cours de la prochaine décennie, lorsque les systèmes deviendront plus grands et plus performants, les cas d’utilisation se multiplieront.

Notons au passage que l'article date de janvier 2024 et jouit donc encore d'une certaine fraîcheur en termes d'information. 

Pour plus de documentations sur ces sujets d'actualité nous vous proposons les lectures suivantes : 

• Intelligence artificielle : de quoi parle-t-on ? Benoît Georges

• L'informatique quantique, qu'est-ce et pour quoi faire ? Charles Corge

• Les algorithmes font-ils la loi ? Aurélie Jean

• Blockchains, intelligences artificielles, objets connectés, ordinateurs quantiques : quels risques technologiques ? / Vincent Maret