Le 17 juin 2026, à Paris, la France a acheté dix-huit qubits.
GENCI et Alice & Bob signent sur le stand de la Stratégie nationale quantique du salon VivaTech. D’un côté l’organisme public qui fait tourner les supercalculateurs de l’État et distribue leurs heures de calcul aux laboratoires français ; de l’autre une entreprise de six ans, née dans un laboratoire parisien.
L’objet vendu tient dans une pièce. Il sait faire moins de choses que le premier téléphone venu.
Ces machines vont-elles remplacer nos serveurs ? Faire fermer des centrales ? Économiser du carbone ?
Non, non, et presque rien. Et pourtant l’achat n’a rien d’absurde. Il reste à comprendre pourquoi un État qui possède déjà des supercalculateurs paie très cher pour une machine incapable de presque tout, alors que ses ingénieurs savent parfaitement ce qu’elle ne fera jamais.
Le but n’a jamais été de faire la même chose en mieux
L’objection vient à tout le monde, et il vaut mieux la poser franchement. Cette machine coûtera plus cher qu’un supercalculateur, tiendra moins bien la route, tournera plus lentement, et devra vivre à un centième de degré du zéro absolu, dans un réfrigérateur de la taille d’une armoire qu’on ne peut pas ouvrir sans tout réchauffer.
Un ordinateur ordinaire examine les possibilités les unes après les autres, par milliards chaque seconde, mais toujours une à une. Il s’en sort tant que leur nombre reste raisonnable. Mais certains problèmes ne sont pas raisonnables.
Deux problèmes méritent qu’un État dépense pour eux. Vous les croisez tous les jours sans les voir : le premier protège votre argent, le second nourrit une partie de l’humanité.
Le premier mur tient dans un cadenas que vous ne regardez jamais
Vous franchissez ce mur chaque jour sans le voir. Vous payez en ligne, vous ouvrez votre compte bancaire, vous écrivez à quelqu’un, et un petit cadenas apparaît quelque part sur l’écran : il vous promet deux choses à la fois, que personne d’autre ne lira ce qui passe, et que le site en face est bien celui qu’il prétend être. Vous ne le regardez jamais.
Il ne tient ni par la loi, ni par la confiance, ni par un mot de passe. Il tient par un pari : que personne sur Terre ne sache faire un certain calcul assez vite. Vos paiements en dépendent. Vos dossiers médicaux aussi, les secrets d’État aussi, les mises à jour de vos appareils aussi. Il repose sur un calcul d’une simplicité déconcertante. On prend deux grands nombres premiers, on les multiplie, et le produit devient la clé, publiée à la vue de tous. Casser la protection suppose de remonter à l’envers, du produit vers les deux nombres.
Prenez 43 fois 47 : cela fait 2 021, et vous l’avez calculé de tête. Partez maintenant de 2 021 et retrouvez 43 et 47. Vous peinez déjà. Avec des nombres de plusieurs centaines de chiffres, l’écart devient un gouffre que nul ordinateur ne comble.
Jusqu’où sait-il aller, cet attaquant ? La question a sa compétition. Depuis 1991, le RSA Factoring Challenge publie des nombres à casser dont personne n’utilise les facteurs : ce ne sont pas des clés, ce sont des étalons, faits pour mesurer le front.
Une équipe du Loria et des collègues américains l’ont poussé jusqu’à RSA-250, en février 2020 : un nombre de 250 chiffres, produit de deux nombres premiers de 125 chiffres. Il aurait fallu 2 700 années d’un seul ordinateur. Ils ont mobilisé dix mille machines pendant quelques mois.
Elles font pourtant 2 048 bits, soit plus de six cents chiffres, contre deux cent cinquante pour le record. Les cryptographes les choisissent délibérément très au-delà de ce que les attaquants savent casser, puis les agrandissent à mesure que le front avance. Ils gagnent ce jeu de cache-cache depuis trente ans, bit après bit, sans effort.
Aucune machine classique ne franchira jamais ce mur, et voilà le retournement : le problème n’a rien à voir avec la puissance, puisque chaque bit ajouté double le travail de celui qui attaque sans rien coûter à celui qui se protège.
Le second mur, vous le mangez
Les engrais azotés nourrissent une grande partie de l’humanité, et les fabriquer coûte très cher en énergie : le procédé industriel exige de hautes températures et de hautes pressions, en continu, dans d’immenses usines qui ne s’arrêtent jamais.
Une enzyme y parvient pourtant, dans une plante, à température et pression ambiantes, sans usine et sans chaleur. On l’appelle la nitrogénase. Elle garde son secret : personne ne sait comment elle s’y prend.
Personne ne sait comment elle s’y prend.
Ils y gagneraient beaucoup, et le mot est faible. Comprendre ce tour de force permettrait de refaire le procédé en dépensant bien moins.
Personne n’y arrive.
Simuler précisément le site actif de cette enzyme dépasse ce que les ordinateurs classiques savent faire, car le nombre de configurations à suivre explose avec le nombre de particules.
Ces deux murs enseignent la même chose. Il ne s’agit pas d’aller plus vite sur des tâches ordinaires, mais de franchir des obstacles devant lesquels ajouter des processeurs ne sert à rien, quel que soit leur nombre, quel que soit le budget.
Trois conditions, et la plupart des candidats échouent
Une ambiguïté doit être levée ici, sans quoi tout le reste devient incompréhensible. Le mot simulation évoque aussitôt un avion, une voiture, une usine. Il ne s’agit pas de cela.
Une machine quantique ne simule bien qu’une seule chose : un autre système quantique. Les électrons d’une molécule, les spins d’un matériau, les atomes qui se lient entre eux. L’air autour d’une aile d’avion, lui, obéit à la physique ordinaire : difficile à calculer, certes, mais d’une difficulté classique que le quantique ne traite pas mieux.
Trois conditions en découlent, que le problème doit remplir toutes les trois.
La première tient à la nature du problème : sa difficulté doit venir du comportement quantique lui-même. La deuxième tient aux données : l’énoncé doit tenir en peu d’information, car il faut tout charger dans la machine, une donnée à la fois. La troisième tient au gain. Un mot sur cette troisième, parce qu’elle gouverne le reste. Une accélération quadratique prend la racine du temps de calcul classique : un problème qui demandait cent ans en demande dix. Une accélération supra-quadratique fait mieux que cette racine, et beaucoup mieux.
Six chercheurs de Google Quantum AI ont publié en 2021 une analyse qui a fait beaucoup de mal au marketing du secteur : sous le supra-quadratique, le coût constant de la correction d’erreur mange le gain d’échelle, et il ne reste rien du tout.
Passons les candidats naturels au filtre. Ils échouent presque tous. La détection de fraude et la détection d’anomalies tombent sur les deux premières conditions : rien de quantique dans une transaction bancaire, et il faudrait charger des millions de lignes. Un modèle du monde échoue aux trois. La mécanique des fluides échoue à la première et à la troisième, et l’analyse de référence l’écarte nommément, avec la météorologie et le climat.
Le même verdict frappe l’apprentissage automatique, l’optimisation générale et la recherche en base de données. Non parce que ces problèmes seraient trop gros, mais parce que leur accélération reste quadratique.
Ils travaillent à l’intérieur du domaine, et cela change tout. Aucun sceptique extérieur là-dedans : les équipes de Google et de Microsoft signent, et elles vendent du calcul quantique. Quand un vendeur restreint lui-même son marché adressable, on peut le croire.
Le marché visé n’est pas celui de l’informatique
Ce mathématicien qu’on invoque sans cesse, voici ce qu’il fait. Il ne programme pas, il découvre. Faire entrer un problème dans une machine quantique suppose de trouver une façon de le reformuler, et personne ne sait faire cela à la demande. C’est un travail de recherche, pas d’ingénierie.
Ils n’ont livré, en trente ans, que deux familles. Une accélération suffisante n’est établie que pour la simulation de systèmes quantiques, c’est-à-dire la chimie, les matériaux et la physique, et pour la cryptanalyse. Tout le reste attend son mathématicien.
Ils sont plus nombreux qu’on ne croit à passer le filtre. Concevoir un catalyseur, comprendre une électrode de batterie, prédire comment une molécule se lie à une protéine, tenir la promesse d’un engrais moins énergivore : tout cela relève de la chimie et des matériaux, où la difficulté est quantique par nature et où l’énoncé tient en quelques dizaines de nombres.
Ce marché ne recouvre en rien l’informatique. Il s’appelle chimie, pharmacie, énergie, matériaux, plus la cryptographie qu’il faudra remplacer de fond en comble. Étroit en nombre de métiers, considérable en valeur, et sans le moindre recouvrement avec les serveurs qui font tourner nos entreprises.
Non, il n’y aura pas d’applications ultra-rapides qui remplaceraient nos systèmes informatiques. Il y aura, peut-être, deux ou trois murs franchis.
Cette machine ne ressemble pourtant à rien de ce que nous connaissons : un objet qui vit à un centième de degré du zéro absolu, qu’on ne peut pas ouvrir sans le réchauffer trois jours, et dont dix-huit unités suffisent à intéresser un État. Le prochain épisode ouvre le boîtier et regarde de quoi c’est fait.
Sources
- CEA, « La France acquiert auprès d’Alice & Bob un premier calculateur quantique basé sur la technologie de qubits de chats », 2026-06-17 : https://www.cea.fr/presse/Pages/actualites-communiques/ntic/France-acquiert-Alice-Bob-premier-calculateur-quantique-qubits-de-chats.aspx (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Craig Gidney, « How to factor 2048 bit RSA integers with less than a million noisy qubits », 2025-05-21 : https://arxiv.org/abs/2505.15917 (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Siyuan Niu, Di Wu, Ozgur Ozan Kilic, Kwangmin Yu, « Estimating The Energy Consumption of Quantum Computing from A Full System Aspect », 2026-05-10 : https://arxiv.org/html/2605.09580 (consulté le 2026-08-25, tier 2)
- Ryan Babbush et al., « Focus beyond quadratic speedups for error-corrected quantum advantage », 2021-03-31 : https://arxiv.org/abs/2011.04149 (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Torsten Hoefler, Thomas Häner, Matthias Troyer, « Disentangling Hype from Practicality: On Realistically Achieving Quantum Advantage », 2023-07 : https://arxiv.org/html/2307.00523 (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Bpifrance, « Alice & Bob lève 100 millions d’euros lors de sa Série B », 2025-01-28 : https://presse.bpifrance.fr/alice-amp-bob-leve-eur-100-millions-lors-de-sa-serie-b-menee-par-future-french-champions-ffc-avp-et-bpifrance-pour-progresser-vers-un-ordinateur-quantique-utile (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Markus Reiher, Nathan Wiebe, Krysta M. Svore, Dave Wecker, Matthias Troyer, « Elucidating Reaction Mechanisms on Quantum Computers », 2016-05-11 : https://arxiv.org/abs/1605.03590 (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- CNRS Sciences informatiques, « Un logiciel open-source établit un nouveau record de factorisation », 2020 : https://www.ins2i.cnrs.fr/fr/cnrsinfo/un-logiciel-open-source-etablit-un-nouveau-record-de-factorisation (consulté le 2026-08-25, tier 1)
- Craig Gidney et Martin Ekerå, « How to factor 2048 bit RSA integers in 8 hours using 20 million noisy qubits », 2019 : https://arxiv.org/abs/1905.09749 (consulté le 2026-08-25, tier 1)
