{"id":472365,"date":"2025-02-09T09:10:23","date_gmt":"2025-02-09T08:10:23","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ecinews.fr\/?p=472365"},"modified":"2025-02-09T09:10:23","modified_gmt":"2025-02-09T08:10:23","slug":"la-technologie-de-lia-generative-quantique","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ecinews.fr\/fr\/la-technologie-de-lia-generative-quantique\/","title":{"rendered":"La technologie de l’IA g\u00e9n\u00e9rative quantique"},"content":{"rendered":"

Le g\u00e9ant de l’informatique quantique Quantinuum a mis au point un framework d’IA quantique, appel\u00e9 Gen QAI, qui permet d’utiliser les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l’informatique quantique pour l’IA g\u00e9n\u00e9rative.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Nous sommes \u00e0 l’un de ces moments o\u00f9 l’hypoth\u00e9tique devient r\u00e9el et o\u00f9 les perc\u00e9es rendues possibles par la pr\u00e9cision de ces donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l’informatique quantique cr\u00e9eront une valeur commerciale transformatrice dans d’innombrables secteurs. Gen QAI est le r\u00e9sultat direct de nos capacit\u00e9s compl\u00e8tes et de notre leadership dans le domaine de l’informatique hybride classique-quantique, offrant une approche enti\u00e8rement nouvelle qui va r\u00e9volutionner l’IA\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le Dr Raj Hazra, Pr\u00e9sident et CEO de Quantinuum.<\/p>\n

Cette initiative fait suite \u00e0 un accord conclu avec Softbank pour l’utilisation de cette technologie en Asie<\/a>. Softbank dirige \u00e9galement le projet Stargate aux \u00c9tats-Unis, qui vise \u00e0 d\u00e9ployer des centres de donn\u00e9es pour l’IA g\u00e9n\u00e9rative traditionnelle. Le partenaire IonQ travaille \u00e9galement sur les moyens d’utiliser ses ordinateurs quantiques pour ex\u00e9cuter des mod\u00e8les d’IA g\u00e9n\u00e9rative<\/a> sur des syst\u00e8mes plus petits consommant moins d’\u00e9nergie.<\/p>\n

L’une des principales collaborations concerne le fabricant de moteurs et de syst\u00e8mes de contr\u00f4le HPE Group en Italie, qui utilise la technologie d’IA g\u00e9n\u00e9rative quantique QAI dans des applications automobiles.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Chez HPE, nous avons une longue tradition d’utilisation des technologies de pointe pour nos clients de l’industrie du sport automobile. Notre collaboration avec Quantinuum permettra d’exploiter les donn\u00e9es g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par les syst\u00e8mes quantiques pour des applications telles que le d\u00e9veloppement de batteries, l’optimisation a\u00e9rodynamique et l’innovation en mati\u00e8re de carburant\u00a0\u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Enzo Ferrari, vice-pr\u00e9sident ex\u00e9cutif du groupe HPE.<\/p>\n

La technologie Quantinuum permet de transposer dans le domaine quantique des innovations cl\u00e9s en mati\u00e8re de traitement du langage naturel, telles que l’int\u00e9gration de mots, les r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents et les transformateurs. L’objectif n’est pas seulement de porter les techniques classiques existantes sur des ordinateurs quantiques, mais de d\u00e9velopper de nouvelles approches qui tirent parti des ordinateurs quantiques, en particulier pour r\u00e9duire la consommation d’\u00e9nergie.<\/p>\n

Cela signifie qu’il faut \u00e9viter la tentation de prendre les math\u00e9matiques d’une version classique et de les mettre en \u0153uvre directement sur un ordinateur quantique en utilisant l’intrication et l’interf\u00e9rence plut\u00f4t que des algorithmes classiques.<\/p>\n

Le d\u00e9veloppement de r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents quantiques (RNN) en est un exemple cl\u00e9. Les RNN sont couramment utilis\u00e9s dans le NLP classique pour traiter des t\u00e2ches telles que la classification de textes et la mod\u00e9lisation du langage.<\/p>\n

Ces donn\u00e9es seront utilis\u00e9es par l’ordinateur quantique H2<\/a> de Quantinuum pour g\u00e9n\u00e9rer des donn\u00e9es permettant d’entra\u00eener les syst\u00e8mes d’IA, ce qui am\u00e9liorera consid\u00e9rablement la fid\u00e9lit\u00e9 des mod\u00e8les d’IA et permettra de relever des d\u00e9fis jusqu’alors consid\u00e9r\u00e9s comme insolubles. L’entreprise pr\u00e9voit d’utiliser son syst\u00e8me Helios de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration au milieu de l’ann\u00e9e 2025 afin d’accro\u00eetre les performances.<\/p>\n

L’\u00e9quipe de Quantinuum a d\u00e9velopp\u00e9 une version quantique du RNN en utilisant des circuits quantiques param\u00e9tr\u00e9s (PQC). Les PQC permettent un calcul hybride quantique-classique, o\u00f9 les circuits quantiques traitent l’information et les ordinateurs classiques optimisent les param\u00e8tres contr\u00f4lant le syst\u00e8me quantique.<\/p>\n

Dans une exp\u00e9rience r\u00e9cente, l’\u00e9quipe a utilis\u00e9 un RNN quantique pour effectuer une t\u00e2che NLP standard : classer les critiques de films de Rotten Tomatoes comme positives ou n\u00e9gatives. Fait remarquable, le RNN quantique a obtenu d’aussi bons r\u00e9sultats que les RNN classiques, les GRU et les LSTM, en n’utilisant que quatre qubits. Cela montre que les mod\u00e8les quantiques peuvent atteindre des performances comp\u00e9titives en utilisant un espace vectoriel beaucoup plus petit, et cela d\u00e9montre le potentiel d’\u00e9conomies d’\u00e9nergie significatives dans l’avenir de l’IA.<\/p>\n

Quantinuum a \u00e9galement d\u00e9velopp\u00e9 une version quantique du mod\u00e8le de transformateur qui est \u00e0 la base de la plupart des grands modems de langage (LLM) actuels qui fonctionnent sur les GPU de Nvidia.<\/p>\n

En utilisant des primitives algorithmiques quantiques, Quixer est optimis\u00e9 pour le mat\u00e9riel quantique, ce qui le rend tr\u00e8s efficace en termes de qubits. Dans une \u00e9tude r\u00e9cente, Nikhil Khatri et Gabriel Matos ont appliqu\u00e9 Quixer \u00e0 une t\u00e2che r\u00e9aliste de mod\u00e9lisation linguistique et ont obtenu des r\u00e9sultats comp\u00e9titifs par rapport aux mod\u00e8les transformateurs classiques form\u00e9s sur les m\u00eames donn\u00e9es.<\/p>\n

Il s’agit \u00e9galement du premier mod\u00e8le d’apprentissage automatique quantique appliqu\u00e9 au langage sur un ensemble de donn\u00e9es r\u00e9alistes plut\u00f4t que sur un \u00e9chantillon.<\/p>\n

Les r\u00e9seaux tensoriels sont \u00e9galement une partie essentielle des frameworks d’IA, utilis\u00e9s pour effectuer des t\u00e2ches telles que la classification de s\u00e9quences, o\u00f9 l’objectif est de classer des s\u00e9quences de mots ou de symboles en fonction de leur signification. Ces r\u00e9seaux ont \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9s sur l’ordinateur quantique Quantinuum System Model H1, la premi\u00e8re fois qu’un mod\u00e8le \u00e9volutif a \u00e9t\u00e9 ex\u00e9cut\u00e9 sur du mat\u00e9riel quantique.<\/p>\n

Consommation \u00e9lectrique du QAI<\/h4>\n

L’entreprise a \u00e9galement compar\u00e9 la consommation d’\u00e9nergie de l’IA classique \u00e0 celle de la version QAI. Dans certains benchmarks, l’ordinateur quantique a utilis\u00e9 30 000 fois moins d’\u00e9nergie pour accomplir une t\u00e2che que Frontier, le superordinateur classique du laboratoire national d’Oak Ridge aux \u00c9tats-Unis. Cet avantage s’\u00e9tend, car Quantinuum consid\u00e8re qu’il est g\u00e9n\u00e9ralement plus efficace d’utiliser environ 100 qubits que d’utiliser 10^18 bits classiques, ce qui correspondrait \u00e0 environ 30PFLOPS avec une arithm\u00e9tique \u00e0 virgule flottante de 32 bits.<\/p>\n

Les mod\u00e8les quantiques ont tendance \u00e0 n\u00e9cessiter beaucoup moins de param\u00e8tres pour \u00eatre entra\u00een\u00e9s que les mod\u00e8les classiques comportant des milliards de param\u00e8tres. Les mod\u00e8les quantiques peuvent utiliser la superposition pour obtenir des performances comparables avec un nombre de param\u00e8tres beaucoup plus faible. Cela pourrait r\u00e9duire consid\u00e9rablement l’\u00e9nergie et les ressources informatiques n\u00e9cessaires pour faire fonctionner ces mod\u00e8les.<\/p>\n

www.quantinuum.com<\/a><\/p>\n

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