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« Un algorithme astucieux permet de réduire le bruit dans les dispositifs quantiques »

Le professeur Ferdinand Kuemmeth a supervisé le Dr Fabrizio Berritta pendant son doctorat au Centre des dispositifs quantiques de l'Institut Niels Bohr de l'université de Copenhague. Photo : Ola Jakup Joensen, Université de Copenhague : Ola Jakup Joensen, NBI.

« Un algorithme astucieux permet de réduire le bruit dans les dispositifs quantiques »

par La rédaction
30 août 2025
en Quantique, Technologie

Gérer le vacarme inhérent aux qubits reste le défi majeur de l’informatique quantique. Des chercheurs du Niels Bohr Institute, épaulés par le MIT, NTNU et l’université de Leiden, annoncent avoir développé une procédure baptisée « Frequency Binary Search » capable d’identifier et de corriger les fluctuations parasites en temps réel. Hébergée sur une puce FPGA embarquée dans l’électronique de contrôle, cette méthode réduit la latence de correction et prolonge la cohérence des qubits, jetant les bases d’une montée en échelle plus sereine des processeurs quantiques.

Un spectre nommé décohérence

Dans tout processeur quantique, la plus infime perturbation (un courant parasite, une variation magnétique, un photon errant) peut casser l’état fragile de superposition qui fait la puissance du qubit. Ce phénomène de décohérence limite aujourd’hui la durée utile des calculs et, par ricochet, le nombre d’opérations réalisables avant qu’une erreur ne s’immisce.

Traditionnellement, les équipes misent sur trois fronts : raffiner les matériaux, repenser l’architecture des qubits ou appliquer des codes de correction d’erreurs post-traitement. Chacune de ces approches apporte des gains mais aucune ne supprime totalement le bruit, surtout lorsque le nombre de qubits passe de la dizaine à la centaine, puis au million visé par l’industrie.

La promesse du suivi en temps réel

L’idée défendue par Fabrizio Berritta et ses collègues consiste à surveiller continuellement la fréquence propre de chaque qubit. Parce qu’un qubit supraconducteur se comporte comme un circuit résonnant, la moindre perturbation fait dévier cette fréquence. Le nouvel algorithme procède alors à une recherche binaire ultra-rapide pour estimer, par itérations successives, la valeur exacte du décalage ; il ajuste immédiatement l’amplitude et la phase des impulsions micro-ondes qui pilotent le qubit.

En migrant ces calculs dans le FPGA du contrôleur — à quelques centimètres du cryostat — l’équipe élimine le goulot d’étranglement lié au transfert des données vers un ordinateur externe. Résultat : la boucle de rétroaction s’achève avant que le bruit n’ait eu le temps d’évoluer, ce qui était jusqu’ici quasi impossible avec les durées de cohérence de quelques microsecondes seulement.

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Testée sur des qubits supraconducteurs, la stratégie affiche une réduction notable de la variance de fréquence et donc des erreurs par porte logique. Contrairement à des méthodes plus lourdes fondées sur la physique fine de chaque dispositif, le « Frequency Binary Search » reste agnostique : il ne requiert pas de modèle détaillé du bruit mais se contente d’observer la dérive effective. À la clé, une compatibilité avec d’autres plateformes — spin dans le silicium, ions piégés, photoniques — pourvu que l’électronique de contrôle puisse héberger un FPGA ou un ASIC équivalent.

Un qubit est l'équivalent quantique d'un bit classique. Dans ce travail, le qubit est mis en œuvre sous la forme d'un système quantique supraconducteur traversé par un flux magnétique, qui détermine son partage d'énergie E. Le bruit magnétique provoque des fluctuations de E, ce qui conduit à la décohérence. Pour contrer ce phénomène, un contrôleur alimenté par un réseau de portes programmables (FPGA) estime en permanence les variations de E à l'aide d'un algorithme de recherche binaire (1, 0, 0, ...). Le FPGA ajuste alors les impulsions micro-ondes de contrôle en temps réel.
Un qubit est l’équivalent quantique d’un bit classique. Dans ce travail, le qubit est mis en œuvre sous la forme d’un système quantique supraconducteur traversé par un flux magnétique, qui détermine son partage d’énergie E. Le bruit magnétique provoque des fluctuations de E, ce qui conduit à la décohérence. Pour contrer ce phénomène, un contrôleur alimenté par un réseau de portes programmables (FPGA) estime en permanence les variations de E à l’aide d’un algorithme de recherche binaire (1, 0, 0, …). Le FPGA ajuste alors les impulsions micro-ondes de contrôle en temps réel. Image optique : Lukas Pahl. Dessin : Fabrizio Berritta.

Vers des processeurs plus grands, plus tôt

À court terme, cette réduction de latence ouvre la porte à des routines de calibration automatisées, capables d’optimiser des matrices entières de qubits sans intervention humaine. À moyen terme, l’algorithme pourrait se greffer aux protocoles de correction d’erreurs de surface codes, où la vitesse de détection d’un syndrome conditionne la probabilité d’effacer la faute avant qu’elle ne se propage.

Les auteurs envisagent déjà de coupler leur approche à des techniques d’apprentissage automatique pour affiner encore la prédiction des fluctuations environnementales. Si ces travaux se confirment sur des circuits plus denses, ils contribueront à rapprocher l’informatique quantique de son seuil de rentabilité industrielle, où la balance entre qubits physiques et qubits logiques corrigés devient enfin favorable.

Une étape clé mais non la dernière

En internalisant dans le matériel un algorithme de suivi fréquentiel éclair, la collaboration internationale démontre qu’une portion du « problème du bruit » peut être résolue sans attendre des percées fondamentales en cryogénie ou en matériaux. L’initiative illustre aussi la tendance croissante à hybrider puissance classique et contrôle quantique au plus près des chips. Reste à valider cette solution sur des processeurs comptant des centaines, voire des milliers de qubits, futur terrain d’épreuve où le murmure quantique risque fort de redevenir un grondement.

Article : « Efficient Qubit Calibration by Binary-Search Hamiltonian Tracking » – DOI : 10.1103/77qg-p68k

Source : U. Copenhague (Niels Bohr Institute)

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Tags: algorithmebruitprocesseurspectre
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