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Un cap vient d’être franchi dans le quantique : Quantinuum commercialise Helios, présenté comme l’ordinateur quantique généraliste le plus précis accessible aux entreprises, avec un socle technique pensé pour accélérer l’adoption réelle des usages hybrides.
D’après Quantinuum, Helios combine la plus haute fidélité du marché et un moteur de contrôle en temps réel inédit, permettant de piloter le système quantique comme un composant d’un environnement hétérogène classique. Les développeurs peuvent coder une application unique mêlant calcul quantique et ressources CPU/GPU grâce à un nouveau langage moderne, Guppy, basé sur Python. L’enjeu est clair : rapprocher la programmation quantique des pratiques logicielles actuelles pour déployer des flux hybrides sans friction.
Helios est proposé via le cloud Quantinuum, mais aussi en déploiement sur site. À l’appui, la société avance des métriques de fidélité clés : 98 qubits physiques avec 99,921 % de fidélité sur les portes à 2 qubits, et 99,9975 % sur les portes à 1 qubit. Côté qubits logiques, trois points saillants : 94 LQ « error detected » globalement intriqués avec de meilleures performances que les qubits physiques ; 50 LQ « error detected » supérieurs au physique lors d’une simulation de magnétisme ; 48 LQ « error corrected » aussi au‑dessus des performances physiques avec 99,99 % de fidélité en préparation et mesure d’état. Selon l’entreprise, ces seuils ouvrent la voie à des calculs plus longs et plus fiables.
La firme met en avant un bénéfice direct pour l’IA générative : Helios pourrait enrichir les modèles GenAI avec des données d’origine quantique pour des cas d’usage en analyse de données, conception de matériaux ou chimie quantique. « Le prochain point d’inflexion du calcul commence aujourd’hui », affirme Rajeeb Hazra, président et CEO de Quantinuum, estimant que les entreprises peuvent désormais accéder à un système généraliste très précis pour générer un impact réel, de la découverte de médicaments à la finance.
Pour accélérer le GenQAI, Quantinuum étend son partenariat avec NVIDIA : Helios s’interface avec les accélérateurs via NVIDIA NVQLink afin de bâtir des applications ciblées. Autre point : la pile de calcul accéléré NVIDIA devient la référence pour Helios et ses successeurs, avec l’usage conjoint de Guppy et de la plateforme CUDA‑Q pour réaliser la correction d’erreurs en temps réel, une étape critique du plan de route.
La liste des utilisateurs et partenaires initiaux couvre plusieurs secteurs. Amgen investit et explore l’hybride quantique‑machine learning pour la découverte de biologiques. BlueQubit s’attaque à la reconnaissance d’images à partir de vidéos de conduite réelles. BMW Group vise des matériaux pour catalyseurs de pile à combustible. JPMorganChase évalue les capacités en analytique financière avancée. SoftBank Corp. explore des matériaux organiques pour batteries de nouvelle génération, commutateurs optiques et cellules solaires. Il faut dire que ces cas d’usage pressent le besoin de meilleurs algorithmes, mais aussi de briques matérielles stables.
Sur le plan institutionnel, Quantinuum signe un accord stratégique avec le National Quantum Office et le National Quantum Computing Hub de Singapour : accès local à Helios pour accélérer les applications commerciales en biologie computationnelle, bio‑informatique, modélisation financière et optimisation, matériaux avancés et chimie, ainsi que problèmes combinatoires. Pour soutenir ce partenariat, l’entreprise ouvrira un centre R&D et opérations de rang mondial à Singapour.
Enfin, deux programmes d’écosystème sont lancés : Q‑Net, un groupe utilisateurs dédié au retour d’expérience et à la collaboration, et un programme partenaires pour startups afin de bâtir et faire évoluer des applications tierces sur Helios. Reste à voir comment ces initiatives structureront des workflows vraiment reproductibles et portables entre cloud et on‑prem.
Helios vise une promesse simple mais ambitieuse : rapprocher l’informatique quantique du quotidien des équipes data et R&D avec une pile cohérente, des métriques de fidélité élevées et une intégration GPU déjà cablée. Les prochains mois diront si la combinaison Guppy + CUDA‑Q et la correction d’erreurs en temps réel suffisent à généraliser les premiers cas d’usage en production.
Source : TechPowerUp
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