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Les ordinateurs quantiques viennent de résoudre pour la première fois un problème réel de planification ferroviaire

ParJai HamidJai Hamid 3 min de lecture
Les ordinateurs quantiques viennent de résoudre pour la première fois un problème réel de planification ferroviaire
  • IQM et Deutsche Bahn ont testé l'ordonnancement quantique sur 190 trajets ferroviaires dans cinq villes allemandes.
  • Le système hybride a traité environ 98 500 cycles d'ordonnancement possibles à l'aide du matériel actuel.
  • Les sous-problèmes quantiques plus grands ont produit de meilleurs résultats d'ordonnancement sans modifier le cadre.

Un véritable horaire ferroviaire allemand a désormais été traité avec un système quantique, offrant à l'industrie un test utilisant des données ferroviaires plutôt qu'un exemple de classe.

IQM Quantum Computers (Nasdaq : IQMX) a collaboré avec Deutsche Bahn pour gérer 190 itinéraires de trains dans cinq villes. Ce problème de planification offrait 98 500 combinaisons, rendant la tâche impossible à vérifier manuellement.

Les chercheurs ont combiné le calcul haute performance avec le calcul quantique pour la partie restante du travail. Les résultats ont été publiés dans un livre blanc d'IQM. Cette recherche a examiné si la technologie actuelle peut générer un horaire ferroviaire pratique avant que la technologie tolérante aux pannes ne soit disponible.

Les chercheurs divisent l'horaires ferroviaire en petits travaux quantiques

IQM a employé l'utilisation d'un Algorithme d'Optimisation Approchée Quantique, appelé QAOA, par phases. La partie classique a géré l'ensemble du problème ferroviaire. Tandis que le processeur quantique résolvait des sous-problèmes spécifiques à sa portée, les résultats étaient renvoyés dans le système de planification global.

Le modèle est également utile dans d'autres industries où existent des problèmes d'optimisation similaires. Ils sont confrontés aux transports, à l'énergie, à la fabrication et à la distribution, où les entreprises doivent choisir parmi diverses options.

Trois conclusions ont été tirées des essais. Premièrement, le modèle a pu générer des horaires valides avec le matériel informatique existant. Il n'était pas nécessaire d'attendre un processeur informatique futur ou un ordinateur tolérant aux pannes. De cette manière, les organisations peuvent expérimenter l'optimisation quantique hybride sans attendre de nouvelles technologies.

Deuxièmement, les performances de traitement ont augmenté à mesure que le processeur gérait plus de données. Les chercheurs ont observé une relation statistiquement significative entre la tâche assignée à la puce quantique et la qualité du résultat. Des capacités accrues des processeurs permettraient à l'architecture logicielle actuelle de produire de meilleurs horaires sans modifications.

Troisièmement, IQM a exécuté la chaîne complète sur son propre ordinateur. Le processus a commencé par la question de planification et s'est terminé par un résultat final utilisable. Aucune étape majeure n'est restée limitée à la simulation.

Comme l'a rapporté le Dr Inés de Vega, scientifique en chef d'IQM, « la collaboration démontre que les ordinateurs quantiques sont déjà suffisamment puissants pour résoudre de tels défis d'optimisation à l'échelle industrielle. » Selon sa déclaration concernant la collaboration avec Deutsche Bahn, elle a déclaré : « ce partenariat nous offre une feuille de route exemplaire sur la manière dont l'informatique quantique apporte de la valeur aujourd'hui et s'étend naturellement grâce à un matériel amélioré. »

Manfred Rieck, responsable de la technologie quantique chez Deutsche Bahn, a déclaré : « L'informatique quantique ne va pas disparaître. En relevant un problème du monde réel dans un environnement d'informatique quantique et de HPC hybride, nous avons fait un autre pas vers l'avantage quantique. »

IBM relie des dépenses quantiques majeures à une histoire boursière volatile

Le test ferroviaire couvrait un plan fixe où les conditions principales étaient déjà connues. Les opérations quotidiennes peuvent changer en quelques minutes en raison de retards, de voies bloquées, de pannes d'équipement ou d'autres perturbations. Les chercheurs ont déclaré que la même configuration hybride pourrait plus tard aider à des décisions plus rapides à mesure que le matériel quantique s'améliore.

Le rapport arrive alors que International Business Machines (NYSE : IBM) attire l'attention des investisseurs grâce à ses propres plans quantiques. IBM a dépassé son précédent record d'avril 2013, lorsque les actions se négociaient autour de 215 $ à 216 $. Depuis la cassure de septembre 2024, le prix est resté principalement entre environ 200 $ et 325 $ à 335 $.

IBM a atteint 324,90 $ le 25 novembre 2025, puis a touché 332,46 $ le 3 juin 2026. Les annonces quantiques ont alimenté ces deux poussées. Le 3 juin, IBM a annoncé qu'elle dépenserait 10 milliards de dollars sur cinq ans et visait à livrer son premier ordinateur quantique tolérant aux pannes d'ici 2029.

Cela faisait suite à une annonce du 21 mai 2026 du département du Commerce des États-Unis. L'agence a déclaré qu'IBM recevrait une subvention de 1 milliard de dollars pour créer Anderon, une entreprise distincte qui devrait devenir la première fonderie quantique pure-play aux États-Unis.

Les actions d'IBM ont également chuté fortement après que l'enthousiasme se soit dissipé. L'action a augmenté lorsque le groupe quantique plus large a bondi sur de nouvelles informations, puis a baissé lorsque ces histoires ont perdu de l'attention.

La direction a envoyé des messages mitigés sur l'intelligence artificielle. Lors de la conférence téléphonique sur les résultats d'avril 2026, IBM n'a pas mis à jour son carnet de commandes IA après avoir fourni ce chiffre lors des trois appels précédents, même si les chiffres antérieurs montraient une croissance.

IBM publiera ses résultats du deuxième trimestre 2026 après la clôture des marchés le mercredi 22 juillet. Les analystes ont abaissé leurs attentes après une préannonce négative la semaine précédente. Cet avertissement a fait chuter l'action d'environ 25 % pendant la séance de négociation.

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Jai Hamid

Jai Hamid

Jai Hamid couvre les cryptomonnaies, les marchés boursiers, la technologie, l'économie mondiale et les événements géopolitiques qui affectent les marchés depuis 6 ans. Elle a travaillé avec des publications axées sur la blockchain, notamment AMB Crypto, Coin Edition et CryptoTale, sur des analyses de marché, des entreprises majeures, la réglementation et les tendances macroéconomiques. Elle est diplômée de la London School of Journalism et a partagé à trois reprises des analyses du marché des cryptomonnaies sur l'une des principales chaînes de télévision d'Afrique.

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