« Des ordinateurs quantiques à la photonique, ce que la dernière embauche d’OpenAI nous révèle sur son avenir »

L’analyse L’informatique quantique est restée à une décennie de distance depuis plus d’une décennie, mais selon les experts de l’industrie, elle pourrait détenir le secret pour freiner l’appétit insatiable de l’IA. Chaque mois qui passe, des modèles de plus en plus grands et plus denses en paramètres apparaissent et l’échelle des déploiements d’IA s’étend en parallèle. Rien qu’en cette année, des géants du web tels que Meta prévoient de déployer des centaines de milliers d’accélérateurs. Malgré cela, le fondateur d’OpenAI, Sam Altman, est convaincu que nous aurons besoin de ressources de calcul exponentiellement plus importantes si nous voulons faire progresser l’IA. Il n’est donc pas étonnant que, avec sa dernière embauche, OpenAI se mette à parier sur l’informatique quantique au cas où cela serait possible. La semaine dernière, le géant de l’IA a ajouté Ben Bartlett, un ancien architecte de systèmes quantiques chez PsiQuantum à ses rangs. Nous avons contacté OpenAI pour en savoir plus sur le rôle que Bartlett jouera au sein du précurseur de l’IA, mais nous n’avons pas eu de retour. Cependant, sa biographie offre quelques indices car une grande partie de ses recherches se sont concentrées sur l’intersection entre la physique quantique, l’apprentissage automatique et la nanophotonique, et « se résume essentiellement à concevoir de petites pistes de courses pour les photons afin de les tromper pour qu’ils effectuent des calculs utiles ». Alors, que cherche exactement OpenAI avec un physicien quantique ? Eh bien, il y a plusieurs possibilités allant de l’utilisation de l’optimisation quantique pour simplifier les ensembles de données d’entraînement, à l’utilisation d’unités de traitement quantique (QPU) pour décharger des bases de données de graphes complexes, en passant par l’utilisation de l’optique pour élargir les limites des emballages de semi-conducteurs modernes.