Wells Fargo a découvert le potentiel de l’informatique quantique en 2019. À cette époque, la société de services financiers explorait la cryptographie post-quantique et entretenait déjà des relations de recherche avec des institutions universitaires travaillant sur la recherche en IA. Quand IBM a commencé à travailler sur son réseau de recherche en informatique quantique, Wells Fargo a décidé d’explorer les possibilités.
« Alors que nous avons commencé à déballer les approches de la cryptographie post-quantique et ce que le quantique a généralement à offrir, il est devenu évident qu’il existe des cas d’utilisation potentiels où vous pourriez appliquer le quantique pour effectuer certaines transactions de manière exponentiellement plus efficace », déclare Chintan Mehta, CIO. pour la technologie numérique et l’innovation chez Wells Fargo. L’équipe a également découvert des problèmes en informatique que les ordinateurs classiques ne peuvent pas résoudre en un temps raisonnable et qui pourraient potentiellement être résolus à l’aide de techniques quantiques. « Nous avons vu une ligne de mire pour résoudre des problèmes mathématiques, ce qui serait une grande amplification de la productivité », se souvient Mehta.
Aujourd’hui, Wells Fargo travaille avec le groupe de recherche MIT-IBM pour explorer et tester des calculs mathématiques utilisant le quantique. Parmi les expériences figurent de nouvelles approches des mathématiques vectorielles et de l’algèbre linéaire généralisée. Un exemple de cas d’utilisation : une tarification de recalcul rapide pour un grand volume d’échanges effectuée en parallèle et plus efficacement en utilisant l’écosystème d’informatique quantique. D’autres cas d’utilisation dans le secteur financier incluent l’appui sur les capacités de modélisation de données de quantum pour gérer les structures de données complexes sur lesquelles les systèmes de détection de fraude sont construits. Les mécanismes de détection de fraude grinçants contribuent en partie à des périodes d’attente de plusieurs semaines pour que les clients soient intégrés. Quantum devrait réduire considérablement les délais de traitement.
Mehta souligne que Wells Fargo se concentre sur les aspects utilitaires de l’informatique quantique. « Nous participons à la recherche quantique pour aider à valider les cas d’utilisation dans le secteur des services financiers qui bénéficieront de l’informatique quantique ; nous ne faisons pas de pure recherche fondamentale, comme comment construire une infrastructure physique quantique par exemple », explique-t-il.
La promesse de Quantum
L’informatique traditionnelle est basée sur l’arithmétique binaire, que les transistors peuvent facilement gérer. Les ordinateurs conventionnels ont fait des progrès en entassant plus de transistors dans des circuits intégrés de plus en plus petits.
L’informatique quantique bouleverse les règles du jeu en fléchissant quelque chose appelé un qubit (l’équivalent quantique d’un bit) qui peut adopter plusieurs états, pas seulement le binaire 0 ou 1. La puissance des systèmes quantiques croît de façon exponentielle, ce qui signifie qu’un 200- système qubit serait 2200 fois plus puissant qu’un avec 100 qubits.
Les ordinateurs quantiques sont ainsi capables de résoudre des problèmes que les ordinateurs traditionnels n’ont tout simplement pas le pouvoir de résoudre, tels que ceux avec des multivariables complexes basées sur la probabilité et la modélisation de scénarios hypothétiques. Cela peut aider à éviter des problèmes comme ceux créés lorsque les applications d’assistance au conducteur suggèrent des alternatives aux itinéraires encombrés qui deviennent ensuite la source de nouveaux embouteillages. L’optimisation du trafic activée par Quantum évite ce problème en calculant toutes les possibilités à la fois.
Un grand réseau de neurones, qui est sous le capot de nombreux calculs avancés dans tous les secteurs, dépend de calculs d’algèbre linéaire pour former des milliards de nœuds. « Quantum accélère cela de manière exponentielle », déclare Mehta, « les temps de construction globaux du réseau vont de quelques jours à quelques minutes ».
Inconnues connues
Malgré la promesse de la technologie quantique, l’un des défis de travailler avec la technologie est les nombreuses inconnues, dit Mehta. « Il y a encore un énorme écart entre ce que nous pensons que le quantique peut faire et ce que le quantique peut faire aujourd’hui, en particulier en ce qui concerne les opérations mathématiques d’ordre supérieur », dit-il, « la stabilité de ces opérations, les attentes que l’humanité a autour de la répétabilité d’une construction informatique est fondamentalement absente du quantum aujourd’hui. Vous pouvez exécuter un calcul plusieurs fois et potentiellement obtenir des réponses différentes à chaque fois. C’est une source d’inquiétude. « Nous sommes dans cet espace où la simulation est allée beaucoup plus loin que l’ordinateur quantique physique réel », déclare Mehta.
L’autre inconnue est de savoir si la technologie fonctionnera comme prévu. Mehta oppose intelligence quantique et artificielle : « Avec l’IA, nous savions que la technologie fonctionnait ; l’inconnu était de savoir si un utilisateur pouvait être sûr qu’un modèle spécifique fonctionnait dans son paysage d’entreprise », dit-il. « Avec le quantum, la probabilité d’échouer est plus élevée car vous n’avez rien prouvé et il n’y a pas de référence commune par rapport à laquelle mesurer le succès. »
À quoi ressemblerait le succès de Wells Fargo ? « Il s’agira d’atteindre des jalons par opposition à des résultats très spécifiques », déclare Mehta. « Puis-je faire plusieurs simulations ? Transformation de Fourier ? Calculs différentiels? Les jalons mesureront le moment où nous passerons de mathématiques discrètes très basiques à des mathématiques plus sophistiquées [computations].”
L’objectif ultime de Wells Fargo est « une solide bibliothèque de capacités mathématiques à partir de laquelle vous pouvez créer un cas d’utilisation », déclare Mehta.
Jeter les bases
Parce que le succès en informatique quantique consiste à cocher systématiquement une liste, Mehta conseille aux entreprises de s’engager dans un programme de faible intensité mais à long terme. « Vous ne pouvez pas consacrer toutes vos dépenses discrétionnaires à cela, mais faites des recherches de manière cohérente », conseille-t-il. Le gain est énorme mais cela pourrait être long.
451 L’analyste de recherche James Sanders conseille également de faire preuve de patience et de jouer sur le long terme. Sanders, qui fait partie de la pratique S&P Global Market Intelligence de 451, affirme que les entreprises doivent commencer à créer des logiciels dès maintenant.
« Il est maintenant temps de commencer à rechercher les problèmes commerciaux potentiels que votre entreprise ne peut pas résoudre aujourd’hui en raison d’un manque de puissance de calcul », déclare Sanders. « Il est temps de les dépoussiérer et de se demander si ces problèmes peuvent être résolus grâce à l’informatique quantique. »
Ce processus d’évaluation du paysage est le premier d’une série de recommandations en cinq étapes de la société de conseil en technologie Capgemini sur la façon dont les organisations peuvent se préparer à l’avantage quantique. « L’évaluation en est un élément essentiel ; vous devez engager des scientifiques des données et des experts commerciaux pour identifier les problèmes de votre secteur et de votre organisation qui ne peuvent pas être résolus avec des ordinateurs traditionnels et qui ont le potentiel d’être résolus avec l’informatique quantique », déclare Satya Sachdeva, vice-président des informations et des données chez Capgemini.
Parmi les autres recommandations du cabinet : constituer une petite équipe d’experts ; traduire les cas d’utilisation les plus puissants en expériences quantiques à petite échelle ; nouer des partenariats à long terme avec des fournisseurs de technologie pour surmonter les obstacles techniques ; et élaborer une stratégie à long terme pour accroître la base de compétences.
Les entreprises qui cherchent à se lancer ont de nombreuses options, déclare Lian Jye Su, analyste principal de la société mondiale de veille technologique ABI Research. « Les acteurs du cloud public tels qu’Alibaba, Amazon, Google et IBM offrent aux chercheurs des services pour exécuter à distance des programmes et des expériences quantiques », déclare Su. Les développeurs peuvent désormais créer des applications quantiques à l’aide de Qiskit d’IBM, Cirq de Google, Amazon Braket et d’autres, qui sont des « bibliothèques open source conçues pour l’optimisation des circuits quantiques pour les applications quantiques classiques ou uniquement quantiques, y compris l’apprentissage automatique », a déclaré Su. « Tous ces services sont disponibles en ligne. »
Avantage du précurseur
Alors que les experts s’attendent à ce que l’informatique quantique et classique coexistent longtemps dans le futur avec certains processus déchargés vers le quantique puis rebouclés dans le traitement conventionnel, le moment est maintenant venu pour les entreprises de plonger, dit Sachdeva. « Ce sera un avantage pour les premiers joueurs et si vous retardez, cet avantage sera perdu », dit-il.
Quant à Wells Fargo, il maintient son programme quantique au ralenti. Mehta dit que les DSI doivent poursuivre tous les projets de recherche avancée en même temps. « Vous devez continuer à améliorer vos autres capacités non quantiques, qu’il s’agisse d’une infrastructure spécialisée basée sur le cloud ou d’autres technologies, en parallèle », déclare Mehta. « À un moment donné, lorsque le quantum se matérialise et que le [computing capabilities] convergent, cela va être extrêmement perturbateur de manière positive.
Il est maintenant temps de se préparer à cette perturbation comme le fait Wells Fargo.
« Nous pensons que le quantique est à un stade où l’informatique classique était il y a 30 à 40 ans », déclare Mehta. « Cela dit, il évoluera beaucoup plus rapidement que tout ce que nous avons vu auparavant. Ne pas s’engager n’est pas une option. Ce sera la technologie déterminante pour l’avenir.
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