Principe

Un calculateur quantique utilise les propriétés quantiques de la matière.

À la différence d'un ordinateur classique basé sur des transistors qui travaillent sur des données binaires, le calculateur quantique travaille sur des qubits dont l'état quantique peut posséder plusieurs valeurs.

La mémoire d’un ordinateur classique est faite de bits, un bit est dans un état binaire, soit 1 soit 0.

Le qubit dispose d’une infinité de distribution de phase d’angle entre la valeur 0 angle à 90°et

la valeur 1 angle de 0° degré et la superposition d’états dans les proportions du sin2 _{et du cos}2

de la phase de l’angle.

Les qubits a contrario des bits se superposent, permettant à la puissance de calcul quantique de doubler à chaque addition de qubit

Un ordinateur classique de 2 bits peut prendre 4 valeurs (0-0 ; 0-1 ; 1-0 ; 1-1), l’ordinateur quantique peut prendre simultanément l’ensemble de ces valeurs et donc avec « n » qubits, un

ordinateur quantique peut être dans une superposition de 2n états.

L’algorithme de Shor, qui modélise la factorisation des entiers en temps polynomial(87) et qui est utilisé dans un circuit quantique permettrait des calculs à ce jour impossibles à un ordinateur dit classique, comme par exemple de casser n’importe quelle donnée de cryptographie.

A l’inverse l’utilisation d’un ordinateur quantique pour des données pourrait assurer une sécurisation absolue rendant des communications totalement confidentielles selon le théorème de non clonage énoncé en 1982 par Wootters et Zurek(88). Ce théorème, à la base de la sécurité des systèmes de distribution de clefs quantiques établit qu'il est impossible de concevoir un cloneur quantique qui puisse cloner de façon parfaite n'importe quel état.

Il a donc des implications technologiques particulièrement importantes(89), par exemple pour la sécurisation absolue des informations médicales de plus en plus sensibles comme le séquençage complet d’un génome.

Pour transposer le raisonnement à une situation simple, un joueur d’échec dispose pour chaque action d’un nombre élevé de possibilités et son but est de les évaluer pour en choisir celle qu’il estime être la plus optimale.

C’est ce que fait un ordinateur quantique à plus grande échelle : on peut imaginer y entrer les 3,2 milliards de paires bases d’un génome humain et lui demander quelle est la couleur des yeux correspondante.

L’algorithme quantique fonctionne avec un nombre géant de variables pour sortir une « réponse » unique, c’est ce pourquoi il est très utilisé en cryptographie et surtout en décryptage. Johannes Deiglmayr et Heiner Saßmannshausen du Swiss Federal Institute of Technology(90) ont, dans la revue Physical Review Letters, publié avoir réussi à créer des molécules

diatomiques géantes de la taille d’un micromètre (mille fois la taille d’une molécule conventionnelle), ou l’équivalent de la taille d’une grande bactérie.

Ils ont réussi à lier deux atomes de césium (placé en état de Rydberg, c'est-à-dire que l’électron externe orbite loin du noyau de l’atome). Ce type d’atome avec un électron externe excité en état quantique pourrait être l’unité « un » d’un ordinateur quantique et devenir un qubit d’une taille raisonnable puisque de l’ordre des micromètres et non des nanomètres.

1.2.2 D-Wave

La société D-Wave Systems annonçait en 2011, le développement de la puce D-Wave One premier ordinateur quantique commercial de 128 qubits vendu pour 10 million de dollars à la société d’armement Lockheed Martin.

Cinq ans plus tard, le 28 septembre 2016, D-Wave, qui se définit elle-même comme la première entreprise de calcul quantique au monde, présentait le D-Wave 2000-Qubit Quantum System(91), son système de calcul quantique le plus avancé, avec un nouveau processeur de 2000 qubits, permettant aux utilisateurs d’utiliser le processus de calcul quantique pour résoudre les problèmes plus rapidement et trouver des solutions plus variées lorsqu'elles existent.

1.2.3 Application Médicale

1.2.3.1 Photodynamique thérapeutique

L’objectif d’une séance de radiothérapie est d’être le plus létale possible sur le volume circonscrit des cellules tumorale et d’avoir le moins possible d’incidence avec les tissus sains. Il faut donc, comme nous le verrons avec la médecine computationnelle et le patient numérique personnalisé, faire des projections volumiques et temporales du volume tumoral à traiter, mais aussi calculer l’incidence et la dosimétrie des rayonnements.

Ce type de calcul nécessite l’utilisation de logiciels très lourd avec un nombre de variables virtuellement infinies. Les logiciels utilisés à ce jour ne peuvent envisager toutes les possibilités car cela leur prendrait un temps extrêmement considérable pour chaque patient.

Un calculateur quantique est, comme nous l’avons vu, performant pour analyser un très grand nombre de variables et en sortir une réponse unique : dans ce cas il établerait la séance de radiothérapie optimale en un temps de l’ordre de la seconde quand les calculs prendraient des mois à un ordinateur classique.

Le Pr Shafirstein est directeur de la recherche clinique en thérapie photodynamique (PDT) du département d’oncologie et de biologie cellulaire du Roswell Park Cancer Institute.

Son équipe travaille en partenariat avec D-Wave pour générer l'utilisation et l'amélioration de la thérapie photo-dynamique en oncologie en développant des systèmes de planification de dosimétrie curative en temps réel.

Le Rowelle Park Cancer Institute utilise les fonctions quantiques de D-Wave pour produire des essais cliniques visant à améliorer la qualité de vie et la survie des patients atteints de cancer de la tête et du cou en utilisant la thérapie photo-dynamique guidée par l'image.

La PDT est une technique innovante et prometteuse qui se généralise en oncologie pour les tumeurs accessibles à la lumière directe ou par voie endoscopique. C’est une alternative ou un complément des techniques classiques de traitement en oncologie médicale. Elle utilise les propriétés combinées d’un agent photo-sensibilisant absorbé par les cellules tumorales, qui n’est pas toxique en tant que tel mais qui, soumis à une source lumineuse, produit des réactifs cytotoxiques qui entrainent une apoptose. Cette technique présente l’avantage d’être sélective, en effet ni la lumière ni l’agent photosensibilisant seuls ne sont nocifs, et en optimisant la concentration du photo-sensibilisateur et la dose de lumière, il est possible de détruire sélectivement des cellules cancéreuses.

Connu en pratique courante en dermatologie pour les kératoses actiniques, l’application tend à se multiplier pour le cancer de la prostate, les cancers superficiels de l'œsophage, le glioblastome, le mésothéliome.

De plus les études précliniques sur les modèles animaliers retrouvent des effets pro- inflammatoires capables d'induire une réponse immunitaire anti-tumorale sur les tissus traités.

1.2.3.2 Structure des protéines

Les protéines qui sont constituées d’acide aminé dont la succession est déterminée par la séquence d’ADN ont une fonction qui est déterminée à la fois par la composition mais aussi par leurs structures tridimensionnelles.

Une « malformation » protéinaire peut-être responsable de pathologie.

La modélisation a priori des molécules de protéine est un travail complexe en raison du nombre extrêmement élevé de possibilités. Un ordinateur quantique pourrait être capable de simuler rapidement des modèles fiables de modélisation protéique en 3D ce qui ouvrirai la voie à l’élaboration de nouvelle thérapeutique et d’améliorer la compréhension de certaines

pathologies comme la maladie d'Alzheimer, la maladie d'Huntington et la maladie de

Actuellement D-Wave travaille avec le département santé de l’Université de Harvard au développement d’algorithme de simulation des modèles de repliement 3D des protéines. Une étude de l'université de Harvard publié dans Nature a montré que la D-Wave One pourrait prédire les configurations d'énergie la plus basse d'une protéine repliée. L'ordinateur a utilisé le recuit quantique pour trouver la configuration de la protéine la plus faible énergiquement en résolvant la configuration comme un problème d'optimisation, où l'état optimal était l'état d'énergie la plus basse.

Le modèle consistait en des représentations mathématiques d'acides aminés dans un réseau, reliées par des forces d'interaction différentes. L'ordinateur D-Wave a trouvé les configurations les plus basses d'acides aminés et d'interactions, ce qui correspond au repliement le plus économique des protéines en treillis(92). Trouver les structures tridimensionnelles à faible énergie est un problème insoluble même dans le modèle le plus simple. Cela ouvre la voie à l'étude des problèmes d'optimisation en biophysique et en mécanique statistique à l'aide de dispositifs quantiques.

2. Intelligence Artificielle.

2.1 Du Deep Learning et réseau neuronal convolutif