Nai-Hui Chia | Anastasios (Tasos) Kyrillidis | Tirthak Patel | Vaibhav Unhelkar
Lors de la conférence VivaTech 2025 qui s’est tenue aujourd’hui à Paris, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré que l’informatique quantique atteignait un point d’inflexion et a annoncé de nouveaux outils conçus pour intégrer les systèmes quantiques et classiques dans les applications d’intelligence artificielle du monde réel.
M. Huang, qui a prédit l’importance de l’IA pour l’avenir de Nvidia des années avant que la technologie ne se généralise, mise désormais sur les architectures hybrides quantiques-classiques, les usines d’IA et l’IA agentique comme piliers de la prochaine révolution industrielle.
Les experts de l’université Rice peuvent analyser et contextualiser ces développements :
Nai-Hui Chia mène des recherches sur les algorithmes quantiques, la complexité quantique et la cryptographie quantique. Il peut expliquer quelles catégories de problèmes bénéficient réellement des approches quantiques ou hybrides et comment la théorie de la complexité justifie les attentes réalistes en matière d’accélération quantique.
« L’informatique quantique a un potentiel énorme, mais tous les problèmes n’en ont pas besoin », a indiqué M. Chia. « Le défi consiste à savoir où elle nous donne vraiment un avantage. »
Articles à explorer
Anastasios (Tasos) Kyrillidis dirige les progrès en matière d’optimisation à grande échelle, de modélisation, d’analyse et d’algorithmes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle de pointe et à code source ouvert. Kyrillidis peut discuter de la façon dont l’optimisation et les algorithmes évolutifs doivent évoluer pour tirer parti du matériel hybride quantique-classique, en équilibrant les garanties théoriques avec les performances réelles.
« Les nouvelles plateformes matérielles ouvrent la voie à des calculs plus rapides, mais elles nous obligent également à repenser la manière dont nous concevons les algorithmes pour suivre le mouvement », a ajouté M. Kyrillidis.
Tirthak Patel mène des recherches au niveau des systèmes à l’intersection de l’informatique quantique et de l’informatique à haute performance (HPC). Il peut parler des défis pratiques et des possibilités d’intégration des processeurs quantiques dans les systèmes HPC classiques, y compris les dernières avancées en matière de correction d’erreurs qui rendent les plateformes hybrides telles que CUDA-Q réalisables.
« Faire fonctionner du matériel quantique avec des systèmes classiques est un problème difficile, mais nous nous en rapprochons », a précisé M. Patel. « Le véritable progrès consiste à relier ces éléments de manière fiable et évolutive. »
Les travaux de Vaibhav Unhelkar portent sur le développement d’assistants robotiques, de tuteurs intelligents et de systèmes d’aide à la décision visant à améliorer les performances humaines dans des domaines allant des soins de santé aux interventions en cas de catastrophe. Unhelkar peut aborder les aspects de l’interaction homme-robot de l’IA agentique, en se concentrant sur la manière dont les agents incarnés peuvent travailler en toute sécurité et de manière transparente aux côtés des personnes et les aider dans le monde réel.
« Construire des robots capables de travailler aux côtés des gens et de les aider devient de plus en plus réaliste, mais nous avons encore besoin de méthodes pour rendre ces systèmes d’IA physique plus personnalisés, utilisables et dignes de confiance », a conclu M. Unhelkar. « Les jumeaux numériques peuvent offrir un mécanisme permettant de prototyper et d’évaluer ces systèmes avant de les introduire dans le monde réel – et peuvent être la clé d’un déploiement sûr et responsable des systèmes d’IA physique. »
