Dans le laboratoire du NIST, à Gaithersburg dans le Maryland, se tient depuis 2016 un concours d’un genre particulier : des équipes du monde entier y soumettent des algorithmes de chiffrement, et les autres passent ensuite des années à tenter de les casser, méthodiquement, publication après publication. Aucune machine quantique n’a jamais tourné dans cette salle.

Une salle machine blanche avec des armoires de calcul et un panneau bleu portant le nom JUPITER et les logos des partenaires.
Le supercalculateur européen JUPITER, à Jülich. Il tire onze mégawatts, soit plus de quatre cents fois la puissance du processeur quantique de Google. (Photographie Forschungszentrum Jülich / Sascha Kreklau, 2025, via Wikimedia Commons, licence CC BY 4.0, page d’origine)

Cent un composants pour obtenir un seul qubit utile, dix-huit achetés par la France, une machine livrée en 2027 dans un centre public : rien de tout cela ne fonctionne encore à l’échelle qui compte, et la facture reste hors de portée de quiconque voudrait la payer.

Et pourtant, dans cette salle du Maryland, des cryptographes travaillent depuis dix ans contre une machine qui n’existe pas.

Quelque part, une date est déjà écrite.

Vingt-six kilowatts contre onze mégawatts, et pourquoi ce rapport ne prouve rien

La promesse la plus séduisante du domaine tient dans une comparaison, et le raisonnement y devient glissant dès la première ligne. Tout commence par deux unités.

Le kilowatt mesure une puissance, autrement dit ce qu’un appareil tire à l’instant où on le regarde, quand le kilowattheure mesure une énergie, c’est-à-dire ce qu’il a consommé au bout d’un certain temps. Un logement français en consomme environ 4 000 par an.

Un robinet dont le débit représente la puissance, et un seau qui se remplit représentant l'énergie accumulée.
La puissance est un débit, l’énergie une quantité accumulée. Confondre les deux fausse tous les raisonnements sur le coût du calcul. (Schéma Shy Robotics)

Google a publié le chiffre de référence en 2019. Son processeur Sycamore consomme 26 kilowatts, soit une dizaine de radiateurs électriques, et il exécute son algorithme de test en quelques secondes. En face, le supercalculateur européen JUPITER, à Jülich, tire 11 mégawatts.

Trois lignes, chacune donnant un objet, la condition de mesure, sa puissance en kilowatts et son énergie annuelle en gigawattheures.
Les trois objets ramenés aux mêmes unités, avec la condition de mesure de chacun. Un processeur, une machine, un parc mondial : trois périmètres qu’on situe, sans les confondre. (Schéma Shy Robotics)

Le rapport écrase tout : à puissance instantanée, le supercalculateur tire plus de quatre cents fois davantage. Trois objections le renversent.

La première porte sur ce qui consomme réellement. Ces 26 kilowatts ne partent pas dans le calcul, mais dans le réfrigérateur à dilution qui maintient la puce au froid. Or ce réfrigérateur tourne en permanence, qu’on calcule ou non. Un calculateur quantique à l’arrêt coûte donc presque aussi cher qu’un calculateur en pleine tâche, là où un supercalculateur classique voit sa facture baisser quand la charge diminue.

La deuxième porte sur ce qu’on compare. Les 26 kilowatts et les 11 mégawatts ne résolvent pas le même problème, et quand une équipe chinoise a refait classiquement le calcul de Sycamore en 2024, sur 1 432 processeurs graphiques, elle est allée sept fois plus vite que la machine quantique, avec deux ordres de grandeur d’énergie en moins que les tentatives précédentes. Ses auteurs y voient la première réfutation expérimentale sans ambiguïté de l’avantage revendiqué en 2019.

La troisième vient du camp d’en face. Les physiciens qui vulgarisent leur propre domaine tiennent la question de l’avantage énergétique pour ouverte, ce qui devrait suffire à écarter toute affirmation péremptoire dans un sens comme dans l’autre.

Une prépublication de mai 2026, non encore revue par les pairs, modélise le coût énergétique d’une machine complète et donne le chiffre qui manquait : un réfrigérateur à dilution tire entre 10 et 25 kilowatts en continu, indépendamment de l’algorithme qu’il soutient.

Le calcul de l’énergie dépensée n’a rien de mystérieux : une puissance multipliée par une durée. Or côté quantique, la puissance ne bouge pas.

Deux graphiques en barres opposant une machine classique, dont la puissance chute au repos, et une machine quantique, dont la puissance reste identique au repos.
Une machine classique voit sa puissance chuter quand la charge s’arrête. Le réfrigérateur d’une machine quantique tire la même puissance dans les deux cas. Il ne reste alors qu’un levier : finir plus tôt. (Schéma Shy Robotics)

D’où l’obsession du secteur pour l’accélération. Une machine quantique ne peut gagner sur la facture qu’en finissant beaucoup plus tôt, puisqu’elle paie le même tarif horaire du début à la fin.

Un ordre de grandeur circule pour dire de combien : l’accélération devrait dépasser un facteur cent pour compenser la seule réfrigération. Il faut le manier avec précaution. La prépublication ne le calcule pas, elle le reprend d’un article de Nature Computational Science paru en 2023, dont le résumé accessible dit surtout que les spécialistes ne s’entendent toujours pas sur les métriques permettant de mesurer cette consommation.

Les auteurs de la prépublication tempèrent d’ailleurs eux-mêmes le rôle du froid : aujourd’hui, écrivent-ils, ce n’est ni le nombre d’opérations ni la cryogénie qui fixe le budget énergétique, mais le coût du traitement des erreurs.

Ce chiffre décrit enfin l’état actuel du matériel, et rien d’autre. Les mêmes auteurs demandent que le rendement électrique des réfrigérateurs devienne une caractéristique publiée au même titre que le nombre de qubits, ce qui revient à dire qu’ils l’attendent en progrès.

Aucune centrale ne fermera : voici l’arithmétique

Alors combien de centrales ? La question mérite mieux qu’une esquive, et le calcul qui suit est une extrapolation de cet article, pas un résultat publié. Les nombres d’entrée, eux, sont sourcés.

Une machine à 26 kilowatts fonctionnant sans interruption consomme environ 0,23 gigawattheure par an, quand un réacteur nucléaire français en produit de l’ordre de 7 000 : il faudrait donc faire tourner en continu plus de trente mille calculateurs de ce type pour consommer ce qu’un seul réacteur produit.

Trente mille machines cryogéniques. Aucune feuille de route publiée ne mentionne ce parc, ni rien qui s’en approche.

Et du côté des économies ?

Les centres de données mondiaux ont consommé environ 415 térawattheures en 2024, soit 1,5 % de l’électricité mondiale, et pour que le quantique fasse baisser ce total, il faudrait qu’il retire des charges aux serveurs classiques. Il ne leur en retire aucune.

Une salle machine où les armoires classiques occupent l'essentiel de l'espace, avec un cryostat branché à côté comme un périphérique.
Une machine quantique ne remplace aucune armoire. Elle s’installe à côté, et la machine classique la pilote. (Schéma Shy Robotics)

Un décideur qui ne retiendrait qu’une phrase de tout ceci devrait retenir celle-ci : le calcul quantique n’ouvre pas une génération suivante, il ajoute un périphérique.

L’économie d’énergie, si elle arrive, se fera dehors

Ses défenseurs avancent pourtant un argument sérieux, qui porte sur deux économies différentes. Celle du calcul reste négligeable. Celle des procédés industriels pourrait compter.

Deux colonnes opposant l'énergie du calcul, minuscule, et l'énergie des procédés industriels qu'une meilleure chimie permettrait d'éviter.
L’économie ne viendra pas de la salle machine. Elle viendrait, le cas échéant, des usines que de meilleures molécules permettraient d’alléger. (Schéma Shy Robotics)

Des chercheurs de l’École polytechnique fédérale de Zurich et de Microsoft Research ont publié en 2016 une démonstration de la façon dont un calculateur quantique pourrait élucider les mécanismes réactionnels de systèmes chimiques complexes. Leur exemple est la fixation biologique de l’azote par la nitrogénase.

Là, et seulement là, se trouve la réponse honnête à la question du carbone. Un calculateur quantique ne fera pas baisser la facture électrique d’un centre de calcul. Il pourrait un jour alléger celle d’une usine d’engrais.

Les auteurs posent eux-mêmes la limite, et il faut la reprendre : cette perspective repose sur des estimations de ressources, pas sur des calculs effectués. Aucun cas d’usage commercial vérifiable n’a été rendu public à ce jour.

La seule échéance datée n’est pas technique

Reste le fait le plus dérangeant du dossier, celui qui explique pourquoi des États achètent des machines qui ne servent à rien.

En 2019, dans les bureaux de Google, Craig Gidney et le Suédois Martin Ekerå calculent combien de qubits il faudrait pour casser une clé de 2 048 bits, celle qui protège vos paiements. Leur verdict tombe : vingt millions de qubits imparfaits, pendant huit heures.

Autant dire jamais.

Six ans plus tard, Gidney reprend son propre calcul. Et il le démolit.

En mai 2025, il publie une nouvelle estimation : moins d’un million de qubits, en moins d’une semaine. Vingt fois moins qu’il n’annonçait lui-même six ans plus tôt.

Deux points datés reliés par une flèche descendante : vingt millions de qubits en 2019, moins d'un million en 2025.
L’estimation du coût d’une attaque sur RSA-2048, par le même auteur, à six ans d’écart. Aucun progrès matériel n’entre dans cette division par vingt. (Schéma Shy Robotics)

Une phrase de méthode explique tout. Gidney reprend exactement les hypothèses matérielles de 2019 : même grille de qubits à connexions de proximité, même taux d’erreur par porte, même durée de cycle.

Aucun progrès matériel n’entre donc dans ce facteur vingt. Ce sont les mathématiques qui ont bougé, pendant que les machines restaient au garage. La cible se rapproche toute seule.

Le scénario qui en découle n’attend aucune machine, et c’est précisément ce qui le rend sérieux : un attaquant intercepte aujourd’hui un flux chiffré qu’il ne sait pas lire, il le stocke quelque part, et il attend.

Toute information dont la confidentialité doit tenir dix ou vingt ans dort donc déjà exposée : un contrat industriel, un dossier de brevet, une communication diplomatique. L’ANSSI en tire la conséquence et écrit qu’après 2030, plus personne ne devrait acheter un produit dépourvu de cryptographie post-quantique.

Cette phrase mérite qu’on dise ce qu’elle recouvre, parce qu’elle ne demande pas de tout remplacer. L’ANSSI pose d’ailleurs la bonne question, et ce n’est pas celle qu’on croit : elle demande d’inventorier les données dont la confidentialité ou l’authenticité doivent être garanties après 2030, en précisant systématiquement cette durée.

Le critère n’est donc pas l’algorithme employé, mais la propriété à protéger et le temps pendant lequel elle doit tenir. Trois cas se présentent, et ils n’ont ni la même urgence ni la même raison.

Quatre blocs : confidentialité menacée dès aujourd'hui, authenticité menacée le jour de la rupture, algorithme symétrique qui résiste, et sa clé qui a voyagé en asymétrique.
Deux propriétés menacées, un algorithme qui résiste, et le maillon qui cède quand même : la clé symétrique a été échangée en asymétrique. (Schéma Shy Robotics)

La confidentialité est menacée dès aujourd’hui, et c’est le cas le plus urgent. Un flux capté maintenant sera lu le jour venu : contrats industriels, dossiers de brevets, données de santé, sauvegardes. L’ANSSI demande d’identifier dès à présent les usages métier menacés par l’arrivée future d’une machine. L’authenticité, elle, ne se falsifie pas d’avance. Personne ne peut forger aujourd’hui une signature qu’il ne saura contrefaire qu’en 2035, et une signature déjà vérifiée reste vérifiée. Le danger vient d’ailleurs : un micrologiciel signé, un certificat racine, un horodatage légal doivent rester valables bien au-delà de 2030, et c’est cette durée de validité qui les rend urgents.

L’algorithme qui chiffre les données, lui, résiste, et la raison mérite d’être comprise plutôt que retenue. Shor ne casse pas le chiffrement en général : il casse une structure mathématique précise, celle de la factorisation et du logarithme discret, sur laquelle repose toute la cryptographie asymétrique.

Le chiffrement symétrique n’offre aucune structure de ce genre à exploiter. Il ne reste qu’à essayer les clés une par une, et l’algorithme de Grover n’accélère cette recherche que de façon quadratique : doubler la taille des clés suffit à revenir au niveau de sécurité d’avant. Ce serait pourtant une erreur d’en conclure que vos données stockées sont à l’abri, et c’est le piège de tout ce raisonnement. Le coffre résiste ; le problème est la façon dont la clé y est arrivée.

Dans une connexion sécurisée ordinaire, les deux machines commencent par se mettre d’accord sur une clé symétrique, et cet accord se négocie en asymétrique. L’attaquant qui enregistre la session enregistre les deux choses : le flux chiffré, et la négociation qui a produit la clé. Le jour où il sait casser l’asymétrique, il retrouve la clé, puis lit tout le reste.

Voilà pourquoi l’ANSSI recommande des mécanismes post-quantiques d’encapsulation de clés, et pas seulement des signatures. Une donnée chiffrée en symétrique n’est protégée durablement que si sa clé n’a jamais transité par un mécanisme asymétrique vulnérable, ou si cet échange a déjà été migré.

Reste ce que l’inventaire doit produire, et l’ANSSI est précise. Repérer les équipements qui devront être mis à jour, interroger les fournisseurs sur leur feuille de route, connaître les délais de renouvellement du parc, et cesser d’acheter des produits dépourvus de cryptographie post-quantique.

La troisième surprend. L’ancien ne disparaît pas, et l’ANSSI insiste même pour qu’il reste : l’hybridation consiste à combiner un algorithme post-quantique avec un algorithme pré-quantique bien connu et bien étudié, à des fins de non-régression. Autrement dit, on ajoute une serrure sans retirer l’ancienne, tant que la nouvelle n’a pas fait ses preuves.

L’ANSSI recommande d’ailleurs quelque chose d’inhabituel : ne pas leur faire confiance tout de suite. L’hybridation consiste à combiner un algorithme post-quantique avec un algorithme classique éprouvé, de sorte que la protection tienne même si le nouveau venu se révélait faible. Personne n’annonce que RSA sera cassé en 2030. Ce qui est établi, c’est la baisse rapide des estimations et l’existence d’un calendrier réglementaire déjà fixé.

La date qui engage une entreprise ne sort pas d’un laboratoire. Elle sort d’un régulateur.

Quatre métiers, et pas au même moment

« Ça change tout pour tout le monde » permet de ne rien décider. Voici les catégories réellement concernées, dans l’ordre où elles le deviennent.

Les responsables de la sécurité des systèmes d’information encaissent le choc maintenant, sans condition et sans échappatoire : leur échéance vient du régulateur, elle figure déjà noir sur blanc, et l’inventaire des actifs cryptographiques occupe des années dans une organisation de taille moyenne.

Les chimistes et les industriels des matériaux suivent à moyen terme, et ils portent la valeur potentielle du domaine. Ils n’achèteront aucune machine : ils formuleront leurs problèmes dans un format exploitable le jour où les machines arriveront, ce que permet exactement un accès gratuit à un banc national. Dans le hangar de Bruyères-le-Châtel, les exploitants de centres de calcul apprennent déjà un métier rare : héberger, refroidir et coupler des machines expérimentales, en sachant qu’on ne peut pas ouvrir un cryostat sans le réchauffer trois jours. La France l’exerce avant les autres.

Les directions générales n’ont rien à faire. Répondre « zéro » à la question de l’investissement quantique tient parfaitement debout. Répondre « zéro » sur la migration cryptographique ne tient pas.

Cinq paris, et cette série n’en a suivi qu’un

Tout ce qui précède a suivi une seule machine, et il faut maintenant la remettre à sa place. La France n’a pas misé sur une technologie : elle en finance cinq de front. Le 5 mars 2024, la Direction générale de l’armement a notifié des accords-cadres à cinq sociétés, pour un montant maximal de cinq cents millions d’euros.

Cinq entreprises listées avec la technologie de qubit que chacune développe, du qubit de chat aux spins d'électrons sur silicium.
Les cinq entreprises du programme PROQCIMA et leur technologie. Alice & Bob, dont cette série a suivi la machine, n’occupe qu’une des cinq lignes. (Schéma Shy Robotics)

Le portail de la stratégie nationale les décrit une par une, et rien ne se ressemble d’une ligne à l’autre. Alice & Bob travaille les qubits de chat. C12 piège des spins d’électrons dans des nanotubes de carbone. Pasqal refroidit des atomes neutres par lasers. Quandela mise sur la photonique. Quobly grave des spins d’électrons sur du silicium, avec les procédés de la microélectronique existante.

Ces cinq voies ne partagent ni la même physique, ni les mêmes verrous industriels, ni forcément le même froid. Plusieurs d’entre elles n’ont aucun besoin d’un réfrigérateur à dilution, ce qui déplace tout ce que cet épisode vient de dire sur l’énergie.

Le programme avance par élimination : cinq entreprises au départ, trois retenues en 2028, deux en 2032, pour aboutir à des prototypes de 128 qubits logiques. L’État répartit son risque plutôt que de désigner un gagnant, et le portail officiel reconnaît qu’il reste trop tôt pour savoir lesquelles lèveront tous les verrous.

Cette série décrit donc une façon de faire, pas le calcul quantique en général. Les questions posées valent pour toutes les machines. Les réponses changent d’une architecture à l’autre.

Que vend un hébergeur qui propose du quantique ?

Votre fournisseur de cloud propose peut-être déjà du calcul quantique. Amazon appelle cela Braket, Microsoft Azure Quantum, IBM sa plateforme quantique. On y loue des heures de machine, à la seconde ou à la tâche, comme on louerait un serveur.

Ces heures se passent sur du matériel qui ne leur appartient pas. Braket ouvre l’accès à des puces supraconductrices d’IQM et de Rigetti, à des pièges à ions d’AQT et d’IonQ, à des atomes neutres de QuEra. L’hébergeur tient le guichet, la facturation et les outils de développement ; le froid et les qubits sont ailleurs. Une partie des heures ne touche d’ailleurs aucun qubit, car ces offres vendent aussi des simulateurs, des programmes classiques qui imitent une machine quantique sur des serveurs ordinaires : parfaits, sans bruit, bien moins chers, et irrémédiablement lents dès qu’on dépasse quelques dizaines de qubits.

Reste à savoir ce que ces chercheurs font de leurs heures, puisque rien de tout ce qui précède ne fonctionne à l’échelle qui compte.

Exécuter un algorithme et en tirer un avantage sont deux choses différentes. Les machines actuelles exécutent des circuits et rendent un résultat, mais ce résultat sort bruité : il faut répéter l’exécution des milliers de fois et redresser statistiquement ce qui en revient, là où un ordinateur ordinaire donnerait la réponse du premier coup.

La prépublication citée plus haut donne l’échelle exacte de ce qui tourne. Ses auteurs ont instancié leur modèle sur des simulations d’évolution temporelle à 96 et 100 qubits, exécutées sur un processeur IBM, plus une charge de chimie représentative.

Ces cent qubits ne se comparent pas aux cent un de l’épisode précédent, et la confusion est fréquente. Google dépensait cent un composants pour fabriquer un seul qubit corrigé. Ici, personne ne corrige rien : les cent qubits servent bruts, avec leur bruit.

Deux régimes coexistent donc, et cette même prépublication les traite séparément parce qu’ils n’ont ni les mêmes coûts ni les mêmes méthodes. Le premier prend les qubits tels qu’ils sont et rattrape le bruit après coup, par des moyens statistiques. Le second fabrique des qubits corrigés, à cent un composants pièce, et n’existe encore qu’en laboratoire.

Toutes les machines accessibles en ligne relèvent du premier régime. Elles ne sont donc pas vides : elles travaillent, mais dans un monde où l’on accepte le bruit au lieu de l’éliminer.

Le travail consiste dès lors à apprivoiser la machine plutôt qu’à la faire produire. IBM propose de mener des recherches au niveau des circuits et des portes, et met en avant l’atténuation d’erreur : au lieu d’empêcher le bruit, on le mesure et on corrige le résultat après coup.

Trois métiers cohabitent sur ces bancs. Les fabricants mesurent leurs propres puces et publient leurs taux d’erreur. Les concepteurs d’algorithmes vérifient à petite échelle qu’un circuit se comporte comme la théorie l’annonce. Les industriels apprennent à formuler leurs problèmes dans un langage que la machine acceptera le jour venu. Ce que ces offres vendent n’est donc pas une capacité de production, mais un banc d’essai, et leurs propres pages le disent sans détour : Amazon titre son offre accélérer la recherche en informatique quantique, IBM propose de transformer des idées fondamentales en expériences. Ni l’un ni l’autre n’annonce de résoudre un problème d’exploitation.

C’est exactement ce que la France a acheté, à deux différences près. Elle a payé la machine plutôt que l’heure, et l’accès sera gratuit pour ses chercheurs.

Ce qu’il faut demander la prochaine fois

Face à une proposition, commerciale ou politique, un décideur gagne du temps en posant ceci.

Trois questions numérotées à poser devant toute promesse quantique, avec la réponse qui disqualifie chacune.
Trois questions, et la réponse qui disqualifie. Sans accélération supra-quadratique, sans qubits logiques, sans cas d’usage vérifiable, la promesse ne tient pas. (Schéma Shy Robotics)

Le gain annoncé dépasse-t-il le quadratique ? Le nombre de qubits est-il logique ou physique ? Existe-t-il un cas d’usage vérifiable, ou seulement une estimation de ressources ?

Une réponse floue à l’une des trois suffit à écarter la proposition.

Revenons au stand de VivaTech, le 17 juin 2026. Le communiqué signé ce jour-là annonce que le système renforcera l’autonomie stratégique de la France et de l’Europe. C’est une promesse, au sens propre du terme. Or une promesse n’est pas un résultat. Ce que la France a acheté ce jour-là n’est pas une machine qui remplacera quoi que ce soit, ni qui allégera une facture d’électricité : c’est le droit d’apprendre à s’en servir avant les autres, sur une technologie dont une seule application est certaine, datée par un régulateur, et destructrice.

Dix-huit qubits, donc. Pas un ordinateur, pas une révolution, pas une centrale économisée. Un banc d’essai, au fond d’un réfrigérateur que personne n’ouvrira avant trois jours de réchauffement.

Le communiqué avait écrit « calculateur » là où la presse allait écrire « ordinateur ». Ce n’était pas une prudence de communicant. C’était une description exacte.

Suggestion pour aller plus loin dans la physique quantique

L’illusion du temps :

Qu’est-ce que l’espace ? :

Le saut quantique :

Univers ou multivers ? :

Sources

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