Qu’est-ce que l’IA quantique ?
Qu’est-ce que l’IA quantique ?
L’intelligence artificielle quantique, ou IA quantique, représente l’utilisation de technologies quantiques pour faire fonctionner des systèmes d’IA. Les modèles d’IA nécessitent une puissance de calcul et des ressources d’infrastructure immenses pour fonctionner efficacement. L’IA quantique vise à remplacer l’infrastructure d’IA sous-jacente par des ressources informatiques quantiques afin que les modèles d’IA puissent traiter les données plus rapidement et de manière rentable. Ce domaine prévoit de nouvelles avancées en matière d’IA et des capacités améliorées grâce à la vitesse de traitement exponentielle dont est capable l’informatique quantique. Bien que les possibilités soient illimitées, il est important de noter que l’IA quantique en est encore au stade de la recherche et que les charges de travail de l’IA nécessitent toujours des ressources informatiques traditionnelles pour fonctionner.
Quelle est la différence entre l’IA classique et l’IA quantique ?
L’IA classique (ou actuelle) utilise des ressources informatiques classiques basées sur des bits binaires, ou des unités d’information qui peuvent être représentées mathématiquement par 0 ou 1. Physiquement, les bits binaires peuvent être considérés comme des impulsions électroniques. Chaque appareil informatique, des simples calculatrices aux ordinateurs avancés, fonctionne selon cette logique binaire. Ces systèmes traitent les données de manière linéaire, étape par étape. Par conséquent, les tâches classiques d’IA, comme l’analyse de grands jeux de données corrélant des données audio, vidéo et textuelles non structurées, nécessitent davantage de temps et de puissance de calcul.
En revanche, l’IA quantique utilise des ressources informatiques quantiques basées sur des bits quantiques ou des qubits. Physiquement, les qubits sont basés sur les atomes et leurs électrons, et les principes de la mécanique quantique régissent leurs opérations. Contrairement aux bits classiques, les qubits peuvent exister simultanément à l’état 0, 1 ou les deux en raison d’un concept physique appelé superposition. Ils peuvent également être intriqués, ce qui signifie que l’état d’un qubit est directement lié à un autre, même à distance.
Les qubits permettent aux ordinateurs quantiques de traiter des millions d’opérations simultanément. Théoriquement, l’IA quantique utilisant des ressources informatiques quantiques pourrait résoudre des problèmes complexes hors de portée de l’IA classique.
Pourquoi la recherche sur l’IA quantique est-elle importante ?
La recherche en IA quantique vise à aider les modèles d’IA à atteindre leur plein potentiel. Les modèles d’IA sont des systèmes entraînés à effectuer des tâches qui nécessitent généralement l’intelligence humaine, comme la reconnaissance d’images, la traduction de langues ou la prévision de tendances futures. Ces modèles apprennent des modèles à partir de grands jeux de données et utilisent cet apprentissage pour prendre des décisions ou générer des résultats. Il existe deux catégories principales de modèles d’IA :
- Les modèles prédictifs analysent les données existantes pour prévoir les résultats futurs. Par exemple, prévoir les cours des actions ou le comportement des clients.
- Les modèles génératifs créent de nouveaux contenus en fonction de leur apprentissage, par exemple en générant des images, du texte ou de la musique réalistes.
Les deux modèles d’IA sont limités dans leur capacité à analyser des données à grande échelle en raison des limites des ordinateurs classiques qui les alimentent. La recherche sur l’IA quantique vise à surmonter ces limites afin d’améliorer les avantages que l’IA peut apporter à la société.
Quels sont les avantages potentiels de l’IA quantique ?
La combinaison de l’informatique quantique et de l’intelligence artificielle promet d’apporter les avantages suivants.
Réduction des coûts de formation à l’IA
La formation de modèles d’IA, en particulier de modèles de base génératifs comportant des milliards de paramètres, implique l’alimentation de réseaux neuronaux complexes avec de grandes quantités de données. Ces réseaux effectuent des millions d’opérations mathématiques afin d’ajuster les poids internes et d’optimiser la précision. Ce processus est non seulement gourmand en ressources informatiques, mais également énergivore. Les modèles plus grands nécessitent souvent des configurations informatiques distribuées, ce qui augmente la complexité et les coûts.
Les modèles d’IA quantique exécuteraient théoriquement des millions d’opérations en parallèle sur un seul processeur quantique. Cette exécution supprimerait le besoin de configurations informatiques distribuées pour les besoins actuels en matière d’IA. Les configurations multiprocesseurs entraîneraient des modèles d’IA à grande échelle pour des tâches inimaginables aujourd’hui. Cela pourrait réduire considérablement les coûts et l’impact environnemental de la formation de modèles d’IA de pointe.
Amélioration de la précision des prévisions de l’IA
La capacité de l’informatique quantique à effectuer des simulations probabilistes complexes et des tâches d’optimisation à grande échelle peut améliorer la qualité des résultats de l’IA. Les systèmes classiques peuvent simplifier les hypothèses ou ignorer certaines variables en raison de contraintes matérielles. L’IA quantique, en revanche, pourrait tenir compte de ces variables, offrant des prévisions plus nuancées et potentiellement plus précises dans des environnements à enjeux élevés comme les transactions boursières, les notations de crédit et les prévisions de la chaîne d’approvisionnement.
Par exemple, l’IA quantique pourrait transformer l’évaluation des risques et l’optimisation des portefeuilles dans le secteur financier. L’analyse des données de marché à un niveau granulaire et la prise en compte simultanée d’innombrables variables pourraient fournir des informations qui donneraient aux investisseurs une périphérie significative. Elle pourrait même être capable de prédire les tendances du marché avec une certaine précision, ce qui ferait passer les meilleurs algorithmes actuels pour des conjectures éclairées.
Accélération de la recherche scientifique
L’IA quantique pourrait accélérer considérablement la recherche médicale, climatique, en science des matériaux et dans d’autres domaines nécessitant le traitement de grandes quantités de données. L’IA quantique pourrait par exemple simuler des réactions chimiques complexes avec une précision sans précédent, ce qui pourrait mener à la découverte de médicaments et à des avancées dans le traitement de maladies. En modélisant des interactions au niveau atomique ou en analysant des jeux de données à l’échelle planétaire, les scientifiques peuvent faire des découvertes qui dépassent actuellement notre portée informatique.
Élaboration de nouveaux algorithmes d’IA
L’IA quantique ne vise pas seulement à accélérer les processus d’IA existants, elle ouvre également la voie à de toutes nouvelles méthodes de conception de systèmes intelligents. Les modèles d’IA actuels sont créés autour des contraintes du calcul classique. Alors que les chercheurs développent des algorithmes spécifiquement pour les ordinateurs quantiques, les systèmes d’IA pourraient aborder l’apprentissage, le raisonnement ou la reconnaissance des formes de manière fondamentalement différente.
Par exemple, les réseaux neuronaux quantiques et l’apprentissage par renforcement amélioré par la technologie quantique sont des concepts naissants qui tentent de repenser la manière dont les machines peuvent « apprendre » dans des environnements offrant de nombreux résultats possibles. Ces innovations pourraient un jour aboutir à des systèmes d’IA performants dans des domaines où l’IA classique rencontre encore des difficultés, comme la planification à long terme ou la prise de décisions en temps réel sur la base d’informations incomplètes.
Comment fonctionne l’IA quantique ?
L’IA quantique intègre les principes de la mécanique quantique aux concepts existants de machine learning et d’IA pour explorer de nouvelles approches. L’IA traditionnelle utilise des techniques d’algèbre linéaire et d’optimisation exécutées sur des bits classiques. Cependant, les modèles d’IA quantique utilisent des algorithmes quantiques qui fonctionnent sur des qubits. Ces algorithmes exploitent les principes de la mécanique quantique comme la superposition et l’intrication de manière fondamentalement différente. Toutefois, ces approches sont encore en phase de recherche et sont testées principalement sur des simulateurs ou des processeurs quantiques à petite échelle. Nous donnons quelques exemples d’efforts de recherche ci-dessous.
Algorithmes d’optimisation quantique
Ces algorithmes sont utiles pour résoudre des problèmes d’optimisation combinatoire dans le but de trouver la meilleure combinaison parmi de nombreuses configurations possibles. Les algorithmes classiques ont du mal à résoudre de tels problèmes en raison de l’augmentation exponentielle de leur complexité. Dans le domaine de l’IA, ces algorithmes sont explorés comme un outil permettant de résoudre des sous-tâches d’optimisation, à l’instar de la sélection des meilleurs paramètres de modèle ou la minimisation des fonctions de coût dans les environnements d’apprentissage par renforcement.
Classificateurs quantiques
Les classificateurs quantiques sont des algorithmes qui exploitent les principes de l’informatique quantique pour résoudre des problèmes de classification. Ils attribuent des étiquettes aux données en fonction des modèles appris. Par exemple, le classificateur quantique variationnel (VQC) est exploré comme preuve de concept dans la prise de décision non linéaire. Jusqu’à présent, le VQC a été démontré sur des jeux de données à petite échelle et du matériel quantique avec un nombre de qubits limité, principalement pour comparer ses performances à celles des classificateurs classiques dans des conditions contrôlées.
Réseaux neuronaux quantiques
Les réseaux neuronaux quantiques (QNN) visent à imiter la structure des réseaux neuronaux classiques à l’aide d’interactions entre qubits. Ils sont utilisés pour déterminer si les circuits quantiques peuvent approximer des fonctions complexes et apprendre à reconnaître des modèles dans les données. Certains modèles expérimentaux tentent d’utiliser des circuits quantiques comme couches dans des modèles hybrides, dans lesquels certaines parties du réseau fonctionnent sur des processeurs classiques et d’autres sur des dispositifs quantiques. En raison des limites matérielles actuelles, les QNN demeurent largement théoriques. Ils sont testés sur des simulateurs quantiques plutôt que sur des ordinateurs quantiques à grande échelle.
Apprentissage par renforcement amélioré par la technologie quantique
L’apprentissage par renforcement amélioré par la technologie quantique cherche à déterminer si l’informatique quantique peut améliorer la manière dont les agents d’IA apprennent les actions optimales dans un environnement par essais et erreurs. L’un des domaines d’étude consiste à utiliser des états quantiques pour représenter l’espace de décision, permettant ainsi l’exploration simultanée de plusieurs voies de décision. Cependant, ce domaine est très expérimental, et les idées sont principalement testées dans des environnements ludiques ou des modèles théoriques.
Comment AWS peut-elle répondre à vos besoins en matière d’informatique quantique et d’IA ?
AWS rend l’IA classique accessible à un plus grand nombre de personnes, des développeurs et scientifiques des données aux analystes commerciaux et étudiants. L’IA sur AWS inclut des services d’IA préentraînée pour une intelligence et une infrastructure d’IA prêtes à l’emploi, ce qui vous permet d’optimiser les performances et de réduire vos coûts.
- Ocelot, notre puce quantique de première génération utilise une architecture évolutive pour accélérer le développement d’applications informatiques quantiques concrètes. Il s’agit là de la première réalisation d’une architecture évolutive permettant de construire des ordinateurs quantiques évolutifs et commercialement viables pour l’avenir de l’IA quantique dans la pratique.
- Amazon Braket est un service entièrement géré qui vous permet de faire vos premiers pas avec l’informatique quantique. Vous pouvez l’utiliser pour apprendre à programmer des ordinateurs quantiques et concevoir vos propres algorithmes quantiques à partir de zéro. Amazon Braket fournit également des simulateurs de circuits quantiques entièrement gérés qui vous permettent d’exécuter vos algorithmes sur l’infrastructure gérée par AWS afin de valider et de tester votre implémentation.
- Les engagements Amazon Quantum Solutions Lab sont des programmes de recherche collaborative qui vous permettent de travailler avec des experts de premier plan dans le domaine de l’IA quantique. Ces programmes vous aident à rechercher et à identifier les applications informatiques quantiques les plus prometteuses pour votre organisation et à vous préparer à l’ère quantique.
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