Ordinateurs quantiques : un pari de 40 milliards sur des machines qui ne fonctionnent pas (encore)

Entre promesses révolutionnaires et milliards investis : la vérité dérangeante sur les ordinateurs quantiques. Les entreprises à la pointe de la technologie misent sur des projets visionnaires, les leaders du secteur explorent de nouvelles possibilités et les puissances mondiales se livrent concurrence avec des investissements records. Bienvenue dans la course technologique la plus coûteuse et la plus surréaliste de l'histoire.

La vérité qui dérange de 2025

En 2024-2025, l' informatique quantique a connu son apogée médiatique. Google a annoncé sa puce « Willow »[^1], Amazon a dévoilé « Ocelot »[^2] et Microsoft a présenté « Majorana One »[^3]. Les titres grandiloquents parlent de « révolutions » et de « percées historiques ».

Mais voici la vérité que personne ne veut admettre : les ordinateurs quantiques ne servent littéralement à rien aujourd'hui.

Oui, vous avez bien lu. Malgré les milliards investis et les promesses grandioses, en 2025, il n'existe pas un seul problème concret qu'un ordinateur quantique puisse résoudre mieux, plus rapidement ou plus économiquement qu'un ordinateur classique.

Pourtant, derrière le battage médiatique se cache une course géopolitique de 40 milliards de dollars qui pourrait redessiner l'équilibre mondial.

La réalité derrière le battage médiatique

Google Willow : rapide sur des problèmes inexistants

Google a fait sensation en déclarant que sa puce Willow de 105 qubits pouvait résoudre en 5 minutes des calculs qui prendraient « 10 septillions d'années » à des superordinateurs[^1]. Cette puce représente une véritable avancée technique : pour la première fois, les erreurs diminuent lorsque l'on ajoute plusieurs qubits, résolvant ainsi un problème théorique vieux de 30 ans[^4].

Cela semble impressionnant, n'est-ce pas ?

Mais il y a un détail : ce calcul ultra-rapide est un « échantillonnage aléatoire de circuits », un problème spécialement inventé pour tester les ordinateurs quantiques. C'est comme dire que votre voiture peut battre un cheval dans une course... sur Mars.

Le « random circuit sampling » que Willow exécute si rapidement est un problème inventé spécialement pour faire paraître les ordinateurs quantiques performants. Aucune entreprise, université ou gouvernement n'a jamais eu besoin de le résoudre.

La bonne nouvelle: Google a démontré que la correction d'erreurs quantiques fonctionne réellement. La mauvaise nouvelle: nous sommes encore très loin d'applications utiles.

Amazon Ocelot : l'approche du « chat de Schrödinger »

Amazon a pris une voie différente avec Ocelot, une puce de 9 qubits qui utilise ce qu'on appelle les « cat qubits » (du célèbre chat de Schrödinger)[^2]. L'idée est ingénieuse : au lieu de corriger les erreurs après qu'elles se soient produites, ces qubits sont naturellement résistants à certains types d'erreurs.

Le résultat ? Amazon affirme réduire les ressources nécessaires à la correction des erreurs de 90 %[^5]. C'est comme passer de 1 000 pompiers à seulement 100 pour éteindre le même incendie. C'est encore trop pour être pratique, mais c'est une amélioration significative.

Microsoft Majorana : 20 ans pour des particules controversées

Microsoft a suivi l'approche la plus risquée : les qubits « topologiques » basés sur des particules appelées Majorana[^3]. L'idée est que ces particules exotiques sont naturellement protégées contre les erreurs, comme des informations écrites dans un nœud plutôt que sur une feuille fragile.

Après 20 ans et des milliards investis, Microsoft affirme avoir enfin créé ces particules[^6]. Le problème ? De nombreux scientifiques restent sceptiques. Nature a publié les résultats avec une note qui dit en substance « nous ne sommes pas convaincus »[^7].

Les trois philosophies de l'informatique quantique

Ces différentes machines représentent trois philosophies complètement différentes :

Google/IBM (Supraconducteurs): « Construisons beaucoup de qubits et corrigeons les erreurs par la force brute »

  • Avantages: technologie mature, nombreux qubits
  • Contre: Des milliers de qubits physiques sont nécessaires pour obtenir un « qubit logique » utile.

Amazon/Autres (Cat Qubits/Ions): « Nous fabriquons des qubits naturellement moins sujets aux erreurs »

  • Avantages: moins de ressources nécessaires pour la correction
  • Contre: Plus lents et plus complexes à contrôler

Microsoft (Topologiques): « Nous recherchons le Saint Graal : des qubits parfaits par nature »

  • Avantages: si cela fonctionne, c'est révolutionnaire.
  • Contre: Grand « si » - cela pourrait ne jamais fonctionner

L'Italie et l'Europe : en retard, mais pas hors jeu

L'installation de l'ordinateur quantique IQM à l'École polytechnique de Turin[^8] n'est pas seulement un achat technologique : c'est une question de géopolitique. Avec 2 millions d'euros, l'Italie s'est assuré un accès direct à la technologie quantique sans dépendre des clouds américains ou chinois.

Les 5 qubits du système de Turin peuvent sembler peu nombreux, mais l'important n'est pas la puissance, mais l'autonomie stratégique[^9]. L'Europe a compris que le contrôle de la technologie quantique déterminera qui détiendra le pouvoir dans les décennies à venir.

Le programme phare européen Quantum Flagship représente 1 milliard d'euros, auxquels s'ajoutent 8 milliards supplémentaires provenant des États membres[^10]. L'objectif n'est pas de battre les Américains demain, mais de ne plus dépendre d'eux après-demain.

Applications réelles : beaucoup de bruit pour rien

Malgré le battage médiatique, les « cas d'utilisation » actuels sont décevants :

Finance : expériences coûteuses

JPMorgan Chase a fait la une des journaux en générant des « nombres véritablement aléatoires » à l'aide d'un ordinateur quantique[^14]. Problème : les ordinateurs classiques font la même chose depuis des décennies avec des composants qui ne coûtent que quelques euros. C'est comme utiliser une fusée pour allumer une bougie.

Les véritables applications financières (optimisation des portefeuilles, tarification des produits dérivés) restent théoriques. Les ordinateurs quantiques actuels sont trop lents et peu fiables pour gérer de l'argent réel.

Médicaments : promesses lointaines

Roche collabore avec Quantinuum pour la recherche sur la maladie d'Alzheimer[^15], mais simule des molécules si simples qu'un ordinateur portable fait mieux. Les protéines réelles ont des millions d'atomes : il faudra des millions de qubits fiables.

Automobile : marketing quantique

Volkswagen a mis en place le premier « système de production quantique » en optimisant 9 bus à Lisbonne[^16]. Résultat : cela fonctionne, mais un algorithme d'optimisation classique coûterait 1 000 fois moins cher.

Le business des rêves

Le marché quantique représente déjà 1,16 milliard de dollars et devrait atteindre 16,4 milliards d'ici 2030[^17]. Comment est-ce possible s'il ne sert à rien ?

Cloud quantique : louer l'impossible

Amazon Braket, IBM Quantum et Microsoft Azure Quantum offrent un accès à leurs ordinateurs quantiques[^18]. Les prix varient de quelques centaines à plusieurs milliers de dollars par mois pour faire... des expériences et suivre des tutoriels. C'est comme louer un vaisseau spatial pour apprendre à piloter.

Quantum-as-a-Service : 48 milliards de battage médiatique

Le marché « Quantum-as-a-Service » devrait passer de 2,3 milliards (2023) à 48,3 milliards (2033)[^19]. Mais personne ne sait encore exactement ce qu'il faudra vendre. Il s'agit d'un capital-risque basé sur de purs espoirs.

Pourquoi continuent-ils à investir ?

Si les ordinateurs quantiques sont si inutiles, pourquoi continuent-ils à attirer des investissements de plusieurs milliards ?

1. La peur d'être exclu

Aucune grande entreprise technologique ne veut être celle qui « a raté le train du quantique ». Elles investissent donc pour ne pas se laisser distancer, même si elles ne savent pas exactement dans quoi.

2. Marketing et relations publiques

Dire « nous avons un ordinateur quantique » donne l'impression que l'entreprise est innovante et à la pointe de la technologie. Cela vaut des milliards en termes d'image, même si la machine ne fait rien d'utile.

3. La promesse de l'avenir

L'idée est que tôt ou tard (peut-être dans les années 2030), les ordinateurs quantiques deviendront utiles. Il s'agit d'un investissement à très long terme qui repose davantage sur l'espoir que sur des preuves concrètes.

La vérité sur les « cas d'utilisation »

L'industrie aime parler d'applications révolutionnaires : découverte de médicaments, optimisation financière, intelligence artificielle. Mais voici la réalité :

  • Médicaments : les molécules simulées sur les ordinateurs quantiques sont si simples qu'un ordinateur portable classique fait mieux
  • Finance : les algorithmes quantiques pour le trading n'existent que sur le papier
  • IA : les ordinateurs quantiques actuels sont trop lents et peu fiables pour aider l'intelligence artificielle

Pourquoi la recherche reste cruciale

Avant de rejeter tout cela comme un simple effet de mode, examinons ce que cette « course quantique » est en train de produire :

Progrès scientifiques réels

  • Nouvelles techniques de refroidissement cryogénique
  • Algorithmes mathématiques innovants
  • Contrôle laser d'une précision extrême
  • Matériaux supraconducteurs avancés

Formation des talents

Des milliers de physiciens et d'ingénieurs développent actuellement des compétences qui seront utiles pour les technologies du futur. C'est comme le programme spatial : coûteux aujourd'hui, essentiel demain.

Préparation stratégique

Lorsque (et non pas « si ») les ordinateurs quantiques deviendront utiles, ceux qui disposeront des compétences et de l'infrastructure nécessaires auront une longueur d'avance. Il s'agit d'un investissement à long terme déguisé en innovation immédiate.

Calendrier réaliste : 2030, peut-être

Les experts les plus honnêtes admettent que les ordinateurs quantiques vraiment utiles sont encore loin d'être une réalité, au moins pour les 10 à 15 prochaines années[^20]. Et cela en supposant que des problèmes qui pourraient être insolubles soient résolus :

2025-2028: améliorations progressives, toujours aucune application pratique

2028-2032: Premiers ordinateurs quantiques « tolérants aux pannes » avec des centaines de qubits logiques

2032+: (Peut-être) les premières applications commerciales réelles

Ce que cela signifie pour vous

Si vous travaillez dans une entreprise qui « explore l'informatique quantique » :

  • Suivez les développements, mais avec un œil critique.
  • Formez quelques experts internes
  • Expérimentez avec des clouds quantiques à faible coût
  • Identifiez les problèmes qui pourraient bénéficier du quantum à l'avenir.
  • Concentrez-vous sur les technologies qui fonctionnent réellement aujourd'hui.

Ce qu'il ne faut pas faire

  • N'investissez pas des millions dans des « solutions quantiques » immédiates.
  • Ne paniquez pas si la concurrence annonce des « partenariats quantiques ».
  • Ne croyez pas aux promesses d'avantages immédiats.

La leçon la plus profonde : l'économie de la promesse

Le calcul quantique révèle un paradoxe fascinant : plus une technologie est inutile aujourd'hui, plus elle peut avoir de la valeur demain.

Cela crée des dynamiques contre-intuitives. Google peut dépenser des centaines de millions pour résoudre des problèmes inexistants et voir ses actions grimper de plusieurs milliards. Microsoft peut rechercher des particules controversées pendant vingt ans et attirer encore plus d'investisseurs. Amazon peut construire des ordinateurs moins performants qu'un Raspberry Pi et être célébrée comme une innovatrice.

Le calcul quantique n'est pas seulement une technologie : c'est une spéculation institutionnalisée. Les gouvernements et les entreprises misent essentiellement des milliards sur le fait que cette technologie deviendra tôt ou tard cruciale. Il s'agit d'un capital-risque à l'échelle nationale.

Mais il existe une différence fondamentale par rapport aux bulles spéculatives du passé : ici, ne pas investir pourrait être un suicide stratégique. Si les ordinateurs quantiques parviennent un jour à briser tout le cryptage moderne, ceux qui ne seront pas prêts seront exclus de secteurs économiques entiers. C'est un pari que personne ne peut se permettre de perdre, mais que personne ne sait encore comment gagner.

Conclusion : En attendant Quantum Godot

Les ordinateurs quantiques sont comme Godot dans l'œuvre de Beckett : tout le monde en parle, tout le monde les attend, mais ils n'arrivent jamais. Entre-temps, l'industrie a construit tout un écosystème économique autour de cette attente.

Les ordinateurs quantiques de 2025 sont à la fois :

  • Pratiquement inutiles (ils ne résolvent pas mieux les problèmes réels que les alternatives)
  • Stratégiquement cruciaux (celui qui sera prêt en premier dominera des secteurs entiers)
  • Fascinant sur le plan scientifique (ils repoussent les limites de la physique et de l'ingénierie)

Le battage médiatique est exagéré pour les résultats immédiats, mais probablement sous-estimé pour l'impact à long terme. C'est normal dans le domaine de l'innovation radicale : au début, cela semble être de la magie inutile, puis cela devient indispensable.

La prochaine fois que vous lirez quelque chose au sujet d'une « percée quantique », posez-vous deux questions :

  1. « Cela résout-il un problème que j'ai aujourd'hui ? » (Probablement pas)
  2. « Qui le contrôle gagnera dans 15 ans ? » (Probablement oui)

En attendant, profitez du spectacle offert par cette course technologique qui coûte des milliards. Elle est coûteuse, parfois ridicule, mais elle pourrait être le prélude à la prochaine révolution industrielle.

Sources d'information

[^1] : Google. « Découvrez Willow, notre puce quantique à la pointe de la technologie. » Décembre 2024. https://blog.google/technology/research/google-willow-quantum-chip/

[^2] : Amazon. « La nouvelle puce Ocelot d'Amazon nous rapproche de la construction d'un ordinateur quantique pratique. » Février 2025. https://www.aboutamazon.com/news/aws/quantum-computing-aws-ocelot-chip

[^3] : Microsoft. « La puce Majorana 1 de Microsoft ouvre une nouvelle voie pour l'informatique quantique. » Février 2025. https://news.microsoft.com/source/features/innovation/microsofts-majorana-1-chip-carves-new-path-for-quantum-computing/

[^4] : Google Quantum AI. « Quantum error correction below the surface code threshold » (Correction d'erreurs quantiques en dessous du seuil du code de surface). Nature 638, 651–655 (2024). https://www.nature.com/articles/s41586-024-08449-y

[^5] : Caltech. « New Ocelot Chip Makes Strides in Quantum Computing » (La nouvelle puce Ocelot fait des progrès dans le domaine de l'informatique quantique). Février 2025. https://www.caltech.edu/about/news/new-ocelot-chip-makes-strides-in-quantum-computing

[^6] : Microsoft Azure Quantum. « Microsoft dévoile Majorana 1 ». Février 2025. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/quantum/2025/02/19/microsoft-unveils-majorana-1-the-worlds-first-quantum-processor-powered-by-topological-qubits/

[^7] : Nature. « Microsoft quantum computing 'breakthrough' faces fresh challenge » (La « percée » de Microsoft dans le domaine de l'informatique quantique fait face à un nouveau défi). Février 2025. https://www.nature.com/articles/d41586-025-00683-2

[^8] : École polytechnique de Turin. « Le premier ordinateur quantique IQM d'Italie est mis en service à Turin. » Mai 2025. https://www.polito.it/en/polito/communication-and-press-office/poliflash/the-first-iqm-quantum-computer-in-italy-is-turned-on-in

[^9] : Data Center Dynamics. « IQM installe un ordinateur quantique à l'École polytechnique de Turin ». Mai 2025. https://www.datacenterdynamics.com/en/news/iqm-installs-quantum-computer-at-politecnico-di-torino-data-center/

[^10] : Il Sole 24 ORE. « Turin, Links Foundation et Poli « allument » un ordinateur quantique. » Octobre 2024. https://en.ilsole24ore.com/art/turin-foundation-links-and-poly-turn-on-quantum-computer-AGXb2Tk

[^11] : Science News. « Les physiciens sont pour la plupart sceptiques quant à la nouvelle puce quantique topologique de Microsoft. » Mars 2025. https://www.sciencenews.org/article/microsoft-topological-quantum-majorana

[^12] : IEEE Spectrum. « Microsoft's Topological Qubit Claims Create Mixed Reactions » (Les affirmations de Microsoft concernant les qubits topologiques suscitent des réactions mitigées). Mars 2025. https://spectrum.ieee.org/topological-qubit

[^13] : Physique. « Microsoft's Claim of a Topological Qubit Faces Tough Questions » (La revendication de Microsoft concernant un qubit topologique soulève des questions difficiles). Physique 18, 68 (2025). https://physics.aps.org/articles/v18/68

[^14] : JPMorgan Chase. « Certified randomness using a trapped-ion quantum processor » (Aléatoire certifié à l'aide d'un processeur quantique à ions piégés). Nature, mars 2025. https://www.jpmorgan.com/technology/news/certified-randomness

[^15] : Laboratoire national d'Argonne. « JPMorgan Chase, Argonne et Quantinuum démontrent l'accélération quantique ». Mars 2025. https://www.anl.gov/article/jpmorgan-chase-argonne-and-quantinuum-show-theoretical-quantum-speedup-with-the-quantum-approximate

[^16] : McKinsey & Company. « The Rise of Quantum Computing » (L'essor de l'informatique quantique). Avril 2024. https://www.mckinsey.com/featured-insights/the-rise-of-quantum-computing

[^17] : Grand View Research. « Quantum Computing Market Size | Industry Report, 2030 » (Taille du marché de l'informatique quantique | Rapport sectoriel, 2030). https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/quantum-computing-market

[^18] : Precedence Research. « Quantum Computing Market Size to Hit USD 16.44 Billion by 2034 » (Le marché de l'informatique quantique devrait atteindre 16,44 milliards de dollars d'ici 2034). https://www.precedenceresearch.com/quantum-computing-market

[^19] : P&S Market Research. « Quantum Computing Market Size, and Growth Report, 2032 » (Taille du marché de l'informatique quantique et rapport de croissance, 2032). https://www.psmarketresearch.com/market-analysis/quantum-computing-market

[^20] : Fortune Business Insights. « Rapport sur la taille, la part et la croissance du marché de l'informatique quantique, 2032 ». https://www.fortunebusinessinsights.com/quantum-computing-market-104855

Ressources pour la croissance des entreprises

9 novembre 2025

Systèmes d'aide à la décision par l'IA : la montée en puissance des conseillers dans la direction des entreprises

77 % des entreprises utilisent l'IA mais seulement 1 % ont des implémentations "matures" - le problème n'est pas la technologie mais l'approche : l'automatisation totale par rapport à la collaboration intelligente. Goldman Sachs, avec un conseiller en IA sur 10 000 employés, génère +30% d'efficacité en matière de sensibilisation et +12% de ventes croisées tout en maintenant les décisions humaines ; Kaiser Permanente prévient 500 décès par an en analysant 100 éléments par heure 12 heures à l'avance, mais laisse le diagnostic aux médecins. Le modèle de conseiller résout le manque de confiance (44 % seulement font confiance à l'IA des entreprises) grâce à trois piliers : une IA explicable avec un raisonnement transparent, des scores de confiance calibrés, un retour d'information continu pour l'amélioration. Les chiffres : 22,3 milliards de dollars d'impact d'ici 2030, les employés stratégiques de l'IA verront leur retour sur investissement multiplié par quatre d'ici 2026. Feuille de route pratique en trois étapes - évaluation des compétences et de la gouvernance, pilote avec des mesures de confiance, mise à l'échelle progressive avec une formation continue - applicable à la finance (évaluation supervisée des risques), aux soins de santé (aide au diagnostic), à la fabrication (maintenance prédictive). L'avenir n'est pas à l'IA qui remplace les humains, mais à l'orchestration efficace de la collaboration homme-machine.
9 novembre 2025

Guide complet des logiciels de veille stratégique pour les PME

60 % des PME italiennes admettent avoir des lacunes importantes en matière de formation aux données, 29 % n'ont même pas de chiffre dédié - alors que le marché italien de la BI explose de 36,79 milliards de dollars à 69,45 milliards de dollars d'ici 2034 (taux de croissance annuel moyen de 8,56 %). Le problème n'est pas la technologie mais l'approche : les PME se noient dans des données éparpillées entre CRM, ERP, feuilles Excel sans les transformer en décisions. C'est aussi vrai pour celles qui partent de zéro que pour celles qui veulent optimiser. Les critères de choix qui comptent : facilité d'utilisation par glisser-déposer sans des mois de formation, évolutivité qui grandit avec vous, intégration native avec les systèmes existants, coût total de possession (mise en œuvre + formation + maintenance) par rapport au prix de la licence seule. Feuille de route en 4 étapes - objectifs SMART mesurables (réduire le taux de désabonnement de 15 % en 6 mois), cartographie des sources de données propres (garbage in=garbage out), formation de l'équipe à la culture des données, projet pilote avec boucle de rétroaction continue. L'IA change tout : de la BI descriptive (ce qui s'est passé) à l'analyse augmentée qui découvre des modèles cachés, prédictive qui estime la demande future, prescriptive qui suggère des actions concrètes. Electe démocratise ce pouvoir pour les PME.
9 novembre 2025

Système de refroidissement de Google DeepMind AI : comment l'intelligence artificielle révolutionne l'efficacité énergétique des centres de données

Google DeepMind atteint -40% d'énergie de refroidissement dans les centres de données (mais seulement -4% de consommation totale, car le refroidissement représente 10% du total) - une précision de 99,6% avec 0,4% d'erreur sur PUE 1,1 via un apprentissage profond à 5 couches, 50 nœuds, 19 variables d'entrée sur 184 435 échantillons d'entraînement (2 ans de données). Confirmé dans 3 installations : Singapour (premier déploiement en 2016), Eemshaven, Council Bluffs (investissement de 5 milliards de dollars). PUE Google 1,09 contre 1,56-1,58 en moyenne dans l'industrie. Model Predictive Control prédit la température/pression de l'heure suivante en gérant simultanément les charges informatiques, les conditions météorologiques et l'état de l'équipement. Sécurité garantie : vérification à deux niveaux, les opérateurs peuvent toujours désactiver l'IA. Limites critiques : aucune vérification indépendante par des cabinets d'audit ou des laboratoires nationaux, chaque centre de données nécessite un modèle personnalisé (8 ans sans commercialisation). La mise en œuvre, d'une durée de 6 à 18 mois, nécessite une équipe pluridisciplinaire (science des données, chauffage, ventilation et climatisation, gestion des installations). Applicable au-delà des centres de données : installations industrielles, hôpitaux, centres commerciaux, bureaux d'entreprise. 2024-2025 : Google passe au refroidissement liquide direct pour le TPU v5p, indiquant les limites pratiques de l'optimisation de l'IA.