Mercredi 26 avril 2023, SMART TECH reçoit Pierre Jaeger (Leader Quantique, IBM France)
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00:00 J'ai la chance d'être en compagnie de Pierre Gégère qui est le directeur technique IBM France,
00:09 mais surtout le leader de la stratégie quantique en Europe. Pour IBM, vous êtes en charge de la
00:15 création de partenariats stratégiques pour développer ces usages du quantique. Alors
00:20 j'emploie le terme usage, mais sans doute serait-il plus juste de parler de promesses
00:25 autour du quantique ? Bonjour Delphine, promesses oui, parce qu'en l'état actuel, il n'y a pas eu
00:33 de démonstration, c'est factuel, on attend toujours ce moment puisqu'on parlera davantage quantique,
00:40 ou de valeur ajoutée business grâce à un ordinateur quantique. Donc très clairement,
00:47 ça reste une promesse aujourd'hui. Promesse, à quel point elle est lointaine ? Elle est de plus
00:53 en plus tangible et de plus en plus proche. On aura des articles qui seront publiés dans les
00:59 prochains mois et qui devraient nous permettre de nous approcher, pas encore de cette promesse,
01:04 mais un pas en avant. Mais on a, nous chez IBM, si notre technologie matérielle avance,
01:12 bien première si, et si nos partenaires et utilisateurs sont capables de définir leurs
01:20 problèmes de manière adéquate sur notre technologie, parce que c'est un deuxième enjeu,
01:25 il n'y a pas que sur nos épaules que repose la promesse, on pense y arriver d'ici la fin 2024.
01:30 Alors cette fameuse promesse, là vous évoquez cet avantage quantique, en fait c'est l'idée que,
01:35 grâce à des capacités de calcul phénoménales, on va pouvoir résoudre des problèmes majeurs de la
01:43 société, de la planète même, alors qu'aujourd'hui certains problèmes sont hors de portée de
01:51 l'informatique. La promesse de cet avantage quantique, ça fait quand même plusieurs mois,
01:57 mois que j'entends, que ça y est on s'en approche, on s'en approche, on s'en approche. On en est
02:00 proche ou pas ? - Alors vous avez fait sûrement attention, IBM on n'en a pas parlé, on n'en
02:07 parle pas, on fait attention, est-ce qu'on communique, même les prochains papiers très
02:12 avancés qui arriveront, on fait extrêmement attention à ne justement pas encore parler
02:17 d'avantages quantiques, on évite le buzz. C'est un milieu, le milieu de l'informatique quantique
02:23 dans lequel il y a beaucoup de bruit, il faut faire attention à ne pas survendre. Déjà parce que ça
02:30 crée une énorme déception auprès des comités de direction, moi c'est aussi mon métier d'expliquer
02:34 ce que l'informatique quantique peut faire mais aussi ne peut pas faire aujourd'hui, il ne faut
02:39 pas survendre. - C'est pas la panacée donc ? - Ah non, et puis ça ne remplacera pas l'informatique classique, ça
02:45 viendra en support de l'informatique classique, ça viendra en hybridation de l'informatique classique
02:49 et quelque part ce qu'aujourd'hui nos partenaires et nos utilisateurs font c'est comprendre dans
02:57 leur code de simulation quelle partie pourrait être accélérée par un ordinateur quantique,
03:02 qu'est-ce qui pourrait être traité sur un ordinateur quantique qu'ils ne font pas du tout aujourd'hui,
03:06 ils ont mis de côté, parce qu'ils se disent j'y arriverai jamais donc je le mets de côté, là il y a
03:11 quelque chose et puis qu'est-ce qui leur apportera un avantage compétitif ou un avantage financier
03:17 derrière pour les entreprises privées. - Alors c'est super parce que donc on va vraiment parler de choses
03:21 très concrètes ensemble, on va s'éloigner des fantasmes autour du quantique pour voir quels sont
03:27 les grands cas d'usage intéressants, là où l'informatique quantique peut faire la différence.
03:32 - Le marché IBM a tendance à définir trois grands cas d'usage, la simulation de la matière,
03:41 du vivant, de ce qui nous entoure, pourquoi la table est solide, enfin voilà ce genre de choses,
03:45 ce qui se passe au niveau quantique de la matière. Le deuxième cas d'usage c'est tout ce qui va être
03:50 autour du machine learning, c'est comment l'informatique quantique va améliorer des
03:54 processus apprenant, alors intelligence artificielle est peut-être un peu galvaudé mais comment on va
04:00 avoir une meilleure précision dans les modèles et le troisième panse avec sur tout ce qui va être
04:04 les routines d'optimisation. Sur ces trois cas d'usage on va retrouver ces trois grandes familles.
04:08 - Optimisation c'est à dire ? - Optimisation on va parler, voilà l'exemple classique c'est l'algorithme du voyageur de
04:15 commerce, vous avez une somme d'argent pour visiter plusieurs villes en Europe et vous allez essayer
04:21 en minimisant la somme d'argent que vous dépensez de visiter le plus de villes. C'est un problème
04:27 assez simple, c'est un problème avec un champ de contraintes, plus vous augmentez le nombre de
04:31 contraintes plus ça va devenir un problème exponentiellement complexe. C'est le genre de
04:36 problème qu'on peut espérer un jour traiter avec un ordinateur quantique. - Alors juste vous avez cité
04:41 en deuxième grand cas d'usage le machine learning, vous travaillez autour d'outils comme les chat GPT,
04:47 les IA génératives ? - Oui on travaille là dessus, on travaille sur les large long voyage modèles. - C'est pas le sujet du quantique.
04:51 - IBM travaille sur les large long voyage modèles, sur les IA génératives, sur des blocs de plus
04:57 petits modèles etc. Mais sincèrement je ne pense pas aujourd'hui que l'ordinateur quantique soit
05:03 fait pour faire du NLP, du natural language processing ou ce genre de choses. L'ordinateur
05:08 quantique va être fait pour par exemple, on a un très beau papier sur la gestion de la fraude qui
05:13 est sorti publiquement là dessus avec un certain nombre de partenaires qui va dire je vais améliorer
05:19 mon taux de détection de la fraude dans le cadre de la fraude à la carte bancaire ou je vais minimiser
05:27 mon nombre de faux positifs et ça c'est extrêmement important. Peut-être pas quand on passe de 90 à 92%
05:33 mais par contre à l'échelle de toutes les transactions bancaires d'un groupe financier, ça commence
05:39 à devenir extrêmement important. - Et la détection des fraudes ça passe par le machine learning ?
05:42 - Exactement, tout à fait oui merci. - Alors si on parle de ces cas d'usage les plus matures, donc vous avez
05:48 annoncé des partenariats là récemment, surtout dans le domaine de la santé ? - Oui les deux derniers.
05:53 - Est-ce que ça avance plus vite ? Ou c'est là où on trouve les partenaires qui sont les plus intéressés par les progrès qui peuvent être réalisés ?
06:00 - Les trois grands cadres de partenaires qu'on voit vraiment, on voit le secteur de la finance qui est par essence,
06:07 j'y paie Morgan Chase, la Barclays, le Crédit Mutuel en France etc. C'est des choses qu'on a annoncées
06:14 sur lesquelles on continue de travailler très fortement avec eux. Le monde de l'industrie, Boeing, Exxon, Daimler etc.
06:23 - Pour faire tourner des algorithmes de simulation ? - C'est la simulation de matériaux, c'est potentiellement le jumeau numérique,
06:30 c'est potentiellement qu'est-ce qui va se passer en termes de corrosion sur certains matériaux.
06:35 La corrosion sur un avion ça peut être quelque chose d'impactant, la gestion des matériaux etc.
06:43 Et puis dernièrement oui, une partie de la chimie, mais c'est plus la chimie moléculaire, la découverte de molécules,
06:51 qu'est-ce qu'on va pouvoir faire avec Moderna dans le cadre de l'ARN messager etc.
06:55 Ou avec la Cleveland Clinic qui a même décidé de se doter de son propre ordinateur quantique IBM.
07:01 - Donc oui, alors Moderna, partenariat autour de l'utilisation de l'informatique quantique pour développer des médicaments à base d'ARN messager,
07:09 Cleveland Clinic pour déployer le premier ordinateur quantique dédié à la recherche médicale.
07:15 Ça veut dire que concrètement aujourd'hui vous fournissez les outils pour développer de nouvelles possibilités autour de la santé ?
07:24 - Tout à fait, concrètement c'est exactement ça. Alors c'est pas nous qui fournissons le code, c'est important.
07:30 - C'est pas vous qui travaillez sur la recherche médicale ?
07:32 - L'algorithmie c'est pas nous, le code, la recherche médicale c'est pas nous, c'est pas notre métier.
07:37 Nous notre métier c'est de faire bien à l'échelle, d'un point de vue industriel, on en fait une industrie.
07:43 On fait une industrie de ça, on a installé, je sais pas, depuis le début de cette initiative quantique un peu industrielle chez IBM,
07:51 on a plus de 30 systèmes installés dans le monde, là live aujourd'hui, en tout on a installé une soixantaine, donc on sait ce qu'on fait.
07:58 Notre objectif c'est de le passer à l'échelle, puis c'est après de rendre un service utile par la Cleveland Clinic, pas Moderna,
08:05 mais c'est eux les experts de leur métier.
08:07 - Oui, c'est pas le quantique qui crée le miracle du nouveau médicament,
08:11 mais c'est ce qui permet de faire progresser la recherche ?
08:14 - C'est un accélérateur, c'est quelque chose qui va permettre de faire du calcul,
08:18 c'est quelque chose qui va permettre de résoudre des problèmes, de se poser la question,
08:22 plutôt que de faire des tests en laboratoire sur 100 000 molécules,
08:26 on va faire des tests en laboratoire sur 100 molécules qui auront été mieux choisis,
08:31 parce qu'avant vous aurez pu les simuler avant sur un ordinateur.
08:34 - Donc il y a une efficacité économique aussi, au temps du quantique ?
08:37 - Oui, ça fait partie de la promesse, parce que sans efficacité économique,
08:41 vous imaginez bien que des partenaires privés, comme la Cleveland Clinic ou comme Moderna,
08:46 - Ils investissent aussi dans de la R&D, c'est de l'investissement sur le long terme.
08:53 - Donc c'est de l'investissement à long terme, mais il n'empêche que j'en suis absolument persuadé,
08:58 je ne faisais pas partie de ces projets-là, mais j'en suis persuadé versus les autres projets que je fais,
09:01 une analyse, coût versus potentiel, amélioration, si ce n'est gain,
09:08 parce que je ne pense pas qu'on puisse parler de gain en termes de R&D,
09:10 amélioration du processus de R&D.
09:12 - Donc l'enjeu business, il est présent aussi sur ces sujets très R&D du quantique ?
09:20 - Oui, complètement, et si demain, l'exemple de Moderna ou de Cleveland Clinic,
09:26 vous divisez par deux le temps de mise sur le marché d'un nouveau médicament,
09:33 ou le nombre de tests nécessaires, parce que finalement,
09:35 si vous avez une capacité à vous focaliser que sur les molécules les plus à même A,
09:42 vous allez supprimer toute une partie de test qui ne servait à rien avant,
09:46 et vous gagnez du temps, vous gagnez l'efficacité opérationnelle,
09:50 vous gagnez potentiellement un accès sur le marché, une part de marché supplémentaire, etc.
09:54 Voir même, vous faites la découverte plus tôt.
09:58 - Et ça oriente aussi les travaux de recherche d'IBM,
10:02 autant du quantique, ces enjeux business, les besoins concrets de l'industrie ?
10:06 - Alors, nous on travaille vraiment à faire la machine la plus efficace possible,
10:11 et la machine qui va pédaler le plus vite possible,
10:16 avec la meilleure performance, le moins de taux d'erreur,
10:19 avec les logiciels au-dessus.
10:20 - Et c'est la même, quel que soit le secteur ?
10:21 - Et notre enjeu, c'est ça, c'est la technologie qu'on a choisie,
10:25 c'est qu'on n'adapte pas le hardware, le matériel, au cas d'usage.
10:31 - Alors parlons de la technologie, justement, que vous avez choisie.
10:35 - Les supraconducteurs.
10:36 Alors c'est une technologie qu'on maîtrise bien chez IBM, qui n'est pas récente chez nous.
10:39 Vous savez, la physique quantique chez IBM, ce n'est pas quelque chose de très récent.
10:43 - Ça remonte à quand ? Quand est-ce qu'elle a démarré cette histoire ?
10:46 - L'histoire avec le quantique a démarré dans les années 80,
10:48 en même temps que le professeur Feynman, je le cite,
10:51 théorisait l'intérêt d'avoir une machine capable de simuler la mécanique quantique,
10:57 donc un ordinateur quantique, c'est lui le premier à en parler.
11:00 À ce moment-là, IBM faisait partie de l'histoire,
11:03 vu qu'on était présents dans tous ces congrès.
11:05 Et on a une photo assez classique au MIT, où c'est un IBMer qui prend la photo.
11:11 Voilà Charles Bennett, je le salue, je doute qu'il m'écoute ce matin,
11:13 mais on ne sait jamais.
11:15 Et ça a commencé dans les années 80, on a progressé.
11:19 Les supraconducteurs et les liaisons de Josephson que nous utilisons,
11:22 excusez-moi pour le terme un peu technique, mais c'est comme ça que ça s'appelle,
11:25 ce n'est pas quelque chose de récent.
11:26 Le premier ordinateur quantique mis sur le marché, dans le cloud, c'est 2016.
11:32 C'est-à-dire que depuis 2016, ça fait quand même maintenant presque 7 ans,
11:38 on a mis un ordinateur quantique à disposition complète de tout le monde.
11:42 N'importe qui peut s'inscrire, voilà, demain vous créez un compte,
11:47 on ne vous demande pas de carte bleue, on ne vous demande rien,
11:49 vous pouvez vous inscrire avec bob.éponge@gmail.com si ça vous fait plaisir.
11:53 Et vous avez accès à un ordinateur quantique IBM.
11:58 Alors ça ne sera pas la dernière génération,
12:00 ça sera une version un peu plus simple, moins de qubits,
12:04 mais par contre c'est la même technologie.
12:06 - Quels sont les dernières avancées dans ce domaine alors ?
12:09 - Les dernières avancées, je pense qu'il faut deux grandes couches différentes.
12:14 La première c'est le matériel.
12:15 Le matériel, la puce en tant que telle, et puis tout ce qui est autour.
12:20 On augmente d'abord le nombre de qubits, c'est la scalabilité.
12:23 Plus il y a de qubits, plus on va être capable d'adresser des problèmes importants.
12:28 La vitesse à laquelle ces qubits vont tourner,
12:30 parce que c'est bien beau d'avoir un moteur très puissant,
12:33 s'il ne tourne pas vite, vous n'en ferez pas grand-chose.
12:35 - C'est un des problèmes aujourd'hui ?
12:37 - Oui, c'est un problème réel.
12:38 Un algorithme quantique, il y a des centaines de milliers d'instructions,
12:44 ou des dizaines de milliers d'instructions.
12:45 Si vous faites une instruction par seconde,
12:48 ça ne devient pas tellement rentable à un moment donné.
12:50 Donc c'est aussi ça.
12:51 Et puis il y a la qualité de ces qubits, c'est-à-dire le nombre de taux d'erreur.
12:55 Parce que si à chaque fois que vous lancez une pièce,
12:56 vous avez 50% de chances de vous tromper,
12:58 vous n'aurez pas grand-chose comme résultat.
13:00 Ça c'est le matériel.
13:01 On travaille là-dessus, on annonçait les puces au spray.
13:04 Cette année, on devrait annoncer deux puces.
13:07 Une puce un peu moins de qubits, mais avec une très bonne qualité.
13:12 Et une puce pour démontrer qu'on est capable d'aller jusqu'à plusieurs milliers de qubits.
13:16 Donc 1121 qubits et des patates normalement, dans cette fin d'année.
13:21 On va continuer cette scénaristique sur le matériel.
13:23 Vous avez une roadmap qui est publique ?
13:25 On essaye de dire ce qu'on va faire et de faire ce qu'on dit.
13:28 Et vous en êtes où par rapport aux objectifs qui étaient fixés sur 2023 ?
13:32 Les objectifs sur 2023 sont en cours et devraient être atteints,
13:35 et devraient selon toute vraisemblance être annoncés dans la fin de l'année.
13:40 Selon toute vraisemblance, je ne vais pas vous confirmer des choses que pour l'instant on n'a pas annoncées.
13:45 Et qu'est-ce qu'elle dit cette roadmap ? On en sera où en 2023 ?
13:47 Plus de 1000 qubits.
13:49 Pardon ?
13:50 Plus de 1000 qubits sur une technologie.
13:52 Et c'est le deuxième pan, une fois qu'on a quitté le hardware,
13:55 une capacité de faire de la mitigation d'erreurs.
13:58 C'est-à-dire d'anticiper quel type d'erreur la puce va avoir.
14:02 C'est le principe de l'informatique quantique, il se passe des erreurs,
14:05 donc il faut mitiger ces erreurs, voire les corriger à très long terme.
14:08 Et pour l'instant, on fait de la mitigation.
14:10 Et puis après, la capacité à faire ce qu'on va appeler des primitives,
14:14 des actions unitaires,
14:16 qui vont faciliter le travail de l'intégration pour les développeurs.
14:20 Parce que notre objectif aussi,
14:22 c'est que vous n'ayez pas besoin de main d'avoir un PhD en physique quantique
14:26 pour travailler avec notre technologie.
14:27 Il faut que ce soit le plus simple possible pour les développeurs.
14:29 Que ce soit accessible par le plus grand nombre.
14:31 Il faut savoir développer, il faut savoir faire du piton,
14:35 il faut comprendre mathématiquement le problème.
14:37 Mais ça c'est pour ça qu'il y a les experts de nos clients.
14:39 Et puis après, quelque part, c'est mapper un problème sur une technologie.
14:44 Quand vous nouez des partenariats, parce que c'est votre mission principale,
14:47 vous êtes vraiment leader sur ce sujet en Europe pour IBM.
14:51 Quelles sont les questions que vous posent vos interlocuteurs,
14:54 vos futurs partenaires, vos clients en fait ?
14:56 La première question, vous me l'avez posée, c'est quand ?
14:58 Oui, c'est ça. Donc il y a une impatience.
15:00 Oui, il y a une impatience.
15:02 Il y a une impatience extrêmement forte.
15:04 Je vous ai parlé de 30 systèmes déployés dans le monde aujourd'hui,
15:08 pas qu'aux Etats-Unis, en Europe, en Asie, au Québec.
15:12 Ça veut dire qu'il y a un réel besoin ?
15:14 Il y a un réel besoin. Notre technologie aujourd'hui, elle est extrêmement utilisée.
15:17 C'est-à-dire que les files d'attente sur certaines de nos technologies sont importantes
15:21 parce que les gens ont une vraie impatience.
15:23 Ils attendent la puce à 433 qubits mise en live
15:26 qui devrait arriver incessamment sous peu.
15:28 Il y a une vraie impatience.
15:30 La première question, c'est quand ?
15:32 La première question, évidemment, et je ne vous répondrai pas ce jour, c'est combien ?
15:34 Qu'est-ce que ça me coûte, moi, d'accéder à un ordinateur quantique ?
15:38 Alors, il y a des prix publics, je peux vous les donner, sur notre cloud.
15:40 Si vous avez envie, c'est 1,60$ la seconde de calcul.
15:44 En vrai, je pense que vous avez plutôt intérêt, si vous êtes un industriel,
15:48 à venir parler à IBM et à discuter avec nous.
15:50 La deuxième, troisième question, c'est à quoi ça sert ?
15:54 Vous leur répondez combien ça rapporte, c'est ça ?
15:56 Exactement. C'est pour ça que je vous parlais de valeur business pour eux.
16:00 Notre job aussi, et mon job aussi, c'est de leur dire
16:02 "Là, l'ordinateur quantique pourrait s'appliquer,
16:04 mais si ça ne vous apporte pas de gain, que ce soit financier ou en termes de R&D,
16:09 ben, il ne faut pas y aller."
16:11 L'ordinateur quantique peut peut-être résoudre plein de problèmes,
16:15 ce n'est pas pour autant qu'il faut l'utiliser partout.
16:17 Je ne fais pas de l'anti-vente, aujourd'hui, en venant vous voir en disant ça,
16:21 c'est juste une réalité.
16:23 Je peux planter un clou avec une pelleteuse, ce n'est pas pour autant que c'est adapté.
16:26 Donc j'essaie juste aussi de les amener à un principe de réalité,
16:31 et puis de leur faire toucher du doigt cette notion d'intégration,
16:35 que ce n'est pas l'ordinateur quantique seul,
16:37 ce n'est pas l'ordinateur classique seul,
16:39 ça sera une intégration de tout ça.
16:41 Généralement, les gens, nos partenaires, qui ont bien avancé
16:44 dans l'intelligence artificielle ou dans la simulation numérique l'ont compris,
16:47 parce qu'ils ont déjà des GPU,
16:49 des processeurs graphiques qu'ils utilisent pour exécuter une partie de leur code,
16:53 ils auront des processeurs quantiques pour exécuter une partie de leur code,
16:57 et tout ça s'intègrera dans leur ensemble de développement et dans leur code de simulation.
17:02 Et c'est vraiment ça notre vision.
17:04 Notre vision, ce n'est pas quantique contre les autres.
17:07 C'est l'intégration entre le classique, l'accélération amenée par la GPU et le quantique.
17:12 - Donc on ne sera pas sur le même modèle que l'arrivée de la micro-informatique,
17:17 le personnel computer,
17:19 c'est-à-dire l'informatique grand public accessible pour tous.
17:22 Est-ce qu'un jour le quantique passera cette étape ou ce n'est pas son travail ?
17:25 - Ce n'est pas notre vision.
17:26 - Ce n'est pas sa mission ?
17:27 - Ce n'est pas notre vision, ça sera peut-être sa mission un jour,
17:30 si jamais on y arrive, mais ce n'est pas notre vision.
17:32 Aujourd'hui, ce qu'on voit et ce qu'on travaille,
17:36 c'est des data centers quantiques,
17:38 qu'ils soient les nôtres ou qu'ils soient ceux de partenaires,
17:41 pas d'avis là-dessus.
17:43 Demain, la Cleveland Clinic a acheté son propre ordinateur quantique,
17:46 ils pourront en avoir un autre, un institut Fraunhofer, l'université de Tokyo,
17:50 l'université Iker Basque en Espagne.
17:53 Donc, ils pourraient multiplier ces fermes de calcul quantique
17:58 et donner du temps d'accès, c'est ce qui se passe,
18:00 c'est ce que fait l'institut Fraunhofer,
18:02 c'est ce que fait la Cleveland Clinic à leurs chercheurs,
18:04 ou à des tiers, etc.
18:06 De la même manière, nous, on peut dédier un ordinateur quantique à un partenaire,
18:10 mais généralement, il va acheter du temps partagé.
18:13 Donc, il va avoir un pourcentage d'une machine, de deux machines,
18:17 de cinquante machines, si ça lui fait plaisir, etc.
18:20 - Donc, il y a plusieurs modèles aussi de commercialisation qui se développent.
18:23 - Oui, voire même, on a des partenaires qui vont revendre notre offre.
18:26 T-System, dernièrement en Allemagne,
18:28 qui est un partenaire qui fait du conseil sur l'algorithmie,
18:31 - du cloud, oui. - du cloud, exactement,
18:33 est en capacité de revendre nos accès et de revendre notre technologie.
18:38 Alors, lui, il ne fait pas de la revente sèche, son objectif,
18:40 c'est de le revendre dans une offre d'accompagnement de ses clients,
18:44 parce que la partie compliquée, elle est évidemment côté IBM
18:48 sur la création du matériel, mais elle est aussi côté partenaire
18:53 sur à quoi ça va me servir et comment je vais l'utiliser.
18:56 Là, il faut des experts métiers.
18:58 Ce n'est pas notre rôle, c'est peut-être plus le rôle de T-System
19:00 ou d'un Capgemini, d'un Deloitte, d'un Accenture ou d'un EY.
19:04 - Donc, l'idée, c'est de construire un écosystème du quantique.
19:07 - Un écosystème complet, oui.
19:08 - Enfin, pour vous, c'est en Europe, en tout cas.
19:10 - Alors, pour moi, c'est en Europe, mais c'est un écosystème mondial.
19:13 Je travaille pour l'Europe, mais je suis dédié à IBM Quantum
19:16 au niveau de la corporation.
19:18 Et quelque part, si demain, je dois aller faire la même chose
19:21 en Afrique du Sud ou au Kenya, je ferai la même chose
19:24 en Afrique du Sud ou au Kenya.
19:25 Mon terrain de jeu aujourd'hui, c'est l'Europe,
19:28 mais ça ne se limite pas à l'Europe.
19:30 L'enjeu, on a créé quelque chose qui...
19:32 - Donc, on n'avance pas tout seul, c'est ça que je veux dire.
19:34 - Ah non, pas du tout. On a une notion d'écosystème.
19:36 On a monté un écosystème qui s'appelle l'IBM Quantum Network,
19:39 dans lequel vous allez retrouver des industriels.
19:41 Oui, j'ai cité le Crédit Mutuel, Daimler, Boeing,
19:44 Dow, Texon, etc.
19:46 Vous allez retrouver des startups.
19:48 En France, je ne sais pas, Colibri TD, QCWare,
19:51 qui sont des gens qui vont développer des verticaux,
19:54 qui vont développer des surcouches à des technologies quantiques,
19:56 pas qu'à la nôtre.
19:58 Voilà. Colibri travaille avec certains de nos concurrents.
20:00 C'est très bien pour eux.
20:02 Ou des verticaux métiers, des ISV, qui vont dire
20:05 "Moi, je suis spécialiste du domaine du jumeau numérique
20:08 ou de la banque ou de la simulation de molécules.
20:12 Je vais embarquer dans mon code,
20:15 dans mon offre de service,
20:17 une part d'ordinateur quantique IBM".
20:19 Je ne le dirai peut-être pas, d'ailleurs.
20:21 Mais ça améliorera ma solution finale.
20:23 Et puis des universités, parce que malgré tout,
20:25 on a un énorme besoin de compétences sur ce sujet-là.
20:28 Pas forcément de compétences en physique quantique,
20:31 mais beaucoup plus de compétences en informaticien,
20:34 en capacité à faire de la compilation,
20:36 en capacité à faire de l'intégration,
20:38 en capacité à comprendre le "workflow",
20:41 le processus complet métier,
20:44 et à décomposer ce processus et à faire l'intégration
20:47 avec l'ordinateur classique, l'ordinateur quantique,
20:49 les cartes graphiques...
20:51 - Donc quand vous dites ça, vous pensez qu'aujourd'hui,
20:53 on ne développe pas suffisamment de filières,
20:56 de formations informatiques ?
20:58 - Alors moi, je suis ravi de participer.
21:00 - On n'a pas suffisamment de compétences, vous allez me dire.
21:02 - Non, on n'a jamais suffisamment de compétences.
21:04 - Vous avez demain quelqu'un qui vient vous parler de cyber,
21:07 il vous dira qu'il n'y a pas assez de compétences dans la cyber,
21:09 en France ou en Europe,
21:11 qu'en ingénierie système, il n'y aura pas assez de compétences...
21:14 - Alors parlons de cybersécurité, justement,
21:17 parce que le quantique, ça soulève quelques questions
21:20 en matière de protection des systèmes informatiques.
21:24 Comment est-ce que vous abordez cet enjeu de la cybersécurité ?
21:27 - C'est aussi une question qui me pose systématiquement
21:30 tous mes partenaires.
21:32 Notre mantra, entre guillemets,
21:36 c'est faire un ordinateur quantique utile pour nos partenaires,
21:39 premier point.
21:40 Le deuxième, c'est garantir que cet ordinateur quantique
21:44 rende le monde "quantum safe", on dit.
21:48 - Il sera résistant aux attaques.
21:50 - Exactement.
21:51 L'idée, c'est...
21:52 Et là, on n'est pas sur un ordinateur quantique,
21:54 on est sur un ordinateur classique,
21:56 mais qui va exécuter des codes
21:58 que les instituts de standardisation,
22:00 soit le BIS en Allemagne, l'ANSI en France,
22:02 le NIST aux Etats-Unis,
22:03 c'est le NIST à qui a lancé le premier "le challenge",
22:06 c'est un certain nombre de codes
22:08 qui vont permettre de faire du chiffrement,
22:10 qui vont chiffrer les données, protéger les données,
22:13 et ces codes-là, qui vont s'exécuter sur votre téléphone portable,
22:17 sur des gros serveurs pour les banques ou pour les industriels,
22:21 ces codes-là vont être résistants à une attaque
22:24 faite par un ordinateur quantique.
22:26 Parce que c'est une des promesses.
22:28 - Comment peut-on le savoir ?
22:29 - Mathématiquement.
22:30 C'est la beauté de la mathématique.
22:32 Alors il y a des consortiums qui sont créés là-dessus.
22:34 - Donc on est sûr aujourd'hui qu'on est résistants ?
22:36 - On est sûr, je me garderais bien de dire sûr.
22:39 - Mais on a des outils aujourd'hui.
22:41 - Mais on a des outils pour le faire.
22:42 On a quatre grands algorithmes
22:44 qui ont été validés par le NIST dans un premier pan,
22:48 qui ont été reconnus par la communauté internationale.
22:50 Et bien on est très fiers de dire qu'on a coparticipé
22:52 à trois de ces quatre algorithmes.
22:54 On n'est pas les seuls à les avoir développés,
22:56 et je pense qu'il est important.
22:57 Il n'y a personne sur le marché qui peut s'attarder
22:59 de dire "je suis le seul à l'avoir fait".
23:01 Certains essayent, ce n'est pas la bonne manière de communiquer.
23:03 C'est un effort commun pour que l'implémentation de chacun
23:07 se fera avec le savoir-faire d'IBM,
23:09 le savoir-faire d'autres acteurs.
23:11 Mais le développement a été fait en commun,
23:13 et nous on l'a fait par exemple pour la suite Cristal
23:15 avec le NS Lyon, Coucou et Cocorico.
23:17 - Super, merci beaucoup Pierre Gégère.
23:19 - Merci Delphine.
23:20 - Pierre Gégère, responsable de ses partenariats stratégiques
23:23 en Europe autour de l'informatique quantique.
23:26 Merci d'avoir été avec nous pour notre grand entretien.
23:28 Vous restez avec nous pour la suite,
23:29 on va parler diversité et opportunité
23:31 pour les start-up dans le sport.