C’est une fin d’année chargée pour Michel Devoret. Décoré en octobre 2025 du Prix Nobel de physique, le septuagénaire était le 10 décembre à Stockholm pour la cérémonie officielle, présidée par le roi de Suède Carl XVI Gustaf en personne. Un moment que le chercheur en physique quantique décrit comme „un conte de fées à l’échelle macroscopique“ depuis Paris, où il avait rendez-vous quelques jours après la cérémonie pour une série de conférences.
La reconnaissance vient tardivement pour le chercheur, récompensé avec John Clarke et John Martinis. Leurs expériences ont été réalisées dans les années 1980. Quarante ans plus tard, leurs travaux sont à la base des ordinateurs quantiques produits aujourd’hui, qui pourraient être demain à l’origine d’une véritable révolution quantique.
Des travaux précurseurs
Ce sont leurs recherches qui ont, pour la première fois, „montré qu’un objet massif pouvait aussi obéir à la mécanique quantique“, rembobine-t-il aujourd’hui. Si en mécanique classique, un objet partant d’un point A à un point B aura une trajectoire unique, en mécanique quantique, l’objet suit plusieurs trajectoires à la fois. Cette particularité n’était observée qu’à une échelle microscopique, jusqu’aux travaux de Michel Devoret, qui a réussi à montrer qu’un courant électrique pouvait évoluer en prenant plusieurs trajectoires à la fois dans un circuit électrique. Une échelle macroscopique, bien plus importante que celle du monde quantique.
Plus qu’une question de taille, c’est surtout ce que ces circuits obéissant à la mécanique quantique permettent de faire qui est intéressant pour la recherche. „La conséquence pratique de notre découverte, c’est que nous pouvons réaliser des atomes artificiels constitués de circuits électriques“, explique calmement Michel Devoret. Des circuits électriques qui vont, comme les atomes, „présenter des niveaux d’énergie“, et donc permettre de réaliser un bit quantique, ou qubit, soit la base de l’informatique quantique. Les processeurs Willow, dévoilés l’année dernière par Google, sont ainsi directement basés sur cette découverte.
Ces travaux auraient pu rester une recherche purement fondamentale, sans application directe. Mais la découverte du potentiel de l’informatique quantique au milieu des années 1990 a tout changé. „Pendant longtemps, les physiciens se demandaient si un ordinateur quantique arriverait à fonctionner aussi bien qu’un ordinateur classique“. De nombreux chercheurs craignaient que le principe d’incertitude, sur lequel est basé le quantique, ne fasse dérailler les machines. Finalement, c’est tout l’inverse qui s’est passé : les ordinateurs quantiques s’avèrent supérieurs sur certaines tâches, notamment pour les calculs complexes. „Tout cela a transformé la façon dont notre sujet a touché le monde industriel“, concède Michel Devoret.
Lorsqu’il réalise ces expériences pour la première fois, dans les années 1980, Michel Devoret se trouve alors aux États-Unis, en contrat postdoctoral à l’université Berkeley, après avoir soutenu une thèse en France. Tout au long de sa carrière, le chercheur alternera entre les deux destinations. De retour en région parisienne après son contrat en Californie, il rejoint le CEA, où il restera pendant 24 ans, avant de traverser à nouveau l’Atlantique en 2002, pour devenir professeur de physique au sein de l’université Yale. Il y restera jusqu’en 2024, lorsqu’il rejoindra Google en tant que directeur scientifique du Quantum AI Lab de la firme.
Les années passent mais l’intérêt des atomes artificiels mis au point par leurs expériences ne se dément pas. „Les propriétés des atomes naturels sont fixées par les constantes fondamentales de la nature. Nous sommes forcés de vivre avec ces propriétés, nous ne pouvons pas les changer. Les atomes artificiels, eux, obéissent aux lois de l’ingénierie électronique“, explique-t-il dans un sourire. Il est donc possible de changer les propriétés de ces atomes afin de les adapter à une fonction particulière. Une sorte de „jeu de Lego électronique“, comme le résume le Nobélisé, qui permet de réaliser certaines configurations quantiques qu’on ne pourrait pas voir dans la nature. „C’est ce qui nous a permis de réaliser un certain nombre d’expériences, notamment sur la correction d’erreur quantique“.
Dans le monde complexe du quantique, la correction d’erreur est l’un des problèmes qui a le plus résisté aux chercheurs. Les systèmes quantiques étant basés sur le principe d’incertitude et de superposition, il est impossible de stocker des informations sur une longue durée. Elles finissent par se perdre, un phénomène connu sous le nom de décohérence. „Nous sommes désormais capables de corriger cette perte, et de prolonger le temps de vie de la cohérence artificiellement“. Un bond en avant phénoménal pour le secteur, qui permet de faire baisser le taux d’erreur.
Le futur de la recherche
Aujourd’hui, il n’y a ainsi „aucun principe fondamental de la nature qui se met en travers de l’aboutissement d’un ordinateur quantique“, assure Michel Devoret. Il existe tout de même des divergences dans la recherche, et notamment différentes „écoles“, chacune avec ses méthodes et ses propres architectures : atomes froids, qubit du chat, ordinateur quantique à ions piégés… Mais aucune ne prend pour l’instant le dessus. „Sur le plan technique, il reste toujours un certain nombre de choses à comprendre et à améliorer“, reconnaît Michel Devoret. Même la méthode choisie par les équipes de Google Quantum AI, celle des qubits supraconducteurs, fait face à des problèmes“, confesse-t-il. Mais l’existence de toutes ces chapelles ne constitue pas selon lui un frein. „Cette compétition est aussi une complémentarité. Ces différentes voies en parallèle ne cherchent pas à se détruire les unes des autres, elles apprennent les unes des autres“.
Des „allers-retours“ avec l’IA
Heureusement, une nouvelle technologie aide au développement du quantique : l’intelligence artificielle. Si les deux ne fonctionnent pas suivant les mêmes principes, leurs applications peuvent être complémentaires. „Les ordinateurs quantiques ont des gros problèmes de calibration, car ils sont très délicats“, illustre Michel Devoret. Les systèmes sont particulièrement sensibles, et les moindres perturbations peuvent interférer avec leurs résultats. Pour éviter ces désagréments, les ordinateurs doivent être contrôlés en permanence, et „l’intelligence artificielle offre des possibilités vraiment très intéressantes pour effectuer cette calibration.“ Dans l’autre sens, AlphaFold, l’algorithme d’intelligence artificielle développé par Google pour prédire le repliement des protéines, s’appuie sur une masse de données constituée pendant des décennies, et que les ordinateurs quantiques permettent d’enrichir.
Il faudra attendre des années avant de voir des ordinateurs quantiques véritablement puissants arriver. Pour réaliser les calculs les plus complexes, Michel Devoret estime qu’il faudrait des ordinateurs ayant une puissance d’au minimum un million de qubits. Pour l’instant, les puces Willow de Google n’embarquent que… 105 qubits. Mais cet horizon se rapproche. Et d’autres avancées suivront. „Au début, les ordinateurs fonctionnaient avec des milliers de tubes à vide qui prenaient des pièces entières, et maintenant, il y a des milliards de transistors sur une puce“, pointe Michel Devoret. „Dans le quantique, nous en sommes encore à l’étape des tubes à vide. C’est le tout début d’une nouvelle technologie.“
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