La puce quantique Majorana 2 de Microsoft sert d'étude de cas sur l'IA agentique dans le domaine de la R&D

La puce quantique Majorana 2 de Microsoft a été dévoilée cette semaine, accompagnée de chiffres qu’il est véritablement difficile de mettre en perspective : des qubits 1 000 fois plus fiables que ceux de la première génération, une durée de vie moyenne des qubits de 20 secondes contre une norme industrielle mesurée en microsecondes, et une feuille de route actualisée visant la mise au point d’un ordinateur quantique commercialement évolutif d’ici 2029. Derrière ces chiffres se cache l’IA agentique « Microsoft Discovery », et cette plateforme pourrait bien constituer l’élément le plus significatif de cette annonce.

En termes plus simples : la plupart des puces quantiques actuelles ne peuvent maintenir leur état de calcul fragile que pendant une fraction de seconde avant de le perdre. Majorana 2 peut le conserver jusqu’à une minute. Microsoft établit une analogie avec une batterie de téléphone qui, au lieu de s’épuiser au bout d’une journée, tiendrait près de trois ans avec une seule charge.

Majorana 2 a été développé avec l’aide de Microsoft Discovery, la plateforme d’IA agentique de l’entreprise dédiée à la R&D scientifique, qui a également été mise à la disposition du grand public cette semaine. Ce timing est délibéré. La puce quantique sert de preuve à Microsoft que la plateforme fonctionne.

Ce que l’IA agentique Microsoft Discovery a réellement accompli ici

On entend souvent dire que c’est l’IA qui a conçu la puce. La réalité est plus nuancée, et sans doute plus intrigante. La décision de remplacer l’aluminium par le plomb comme matériau supraconducteur — ce qui, selon Microsoft, est le changement qui a le plus contribué à l’amélioration de la fiabilité — est le fruit d’années de recherche classique sur les matériaux, et non d’une recommandation de l’IA.

Ce dont se sont chargés les agents de Microsoft Discovery, c’est tout ce qui entoure ce processus : la gestion des flux de fabrication, l’automatisation de mesures qui nécessitaient auparavant plusieurs semaines chacune, l’analyse de près de deux décennies de données de recherche cloisonnées, et la mise en évidence de corrélations qu’aucun chercheur ne pouvait à lui seul appréhender compte tenu du volume et de la diversité de ces informations.

« Lorsque vous exécutez des agents d’IA sur ces données, ceux-ci peuvent en substance resynthétiser et identifier des corrélations que nous, en tant qu’êtres humains, ne pouvons pas percevoir, car personne ne dispose d’une vision aussi large sur une telle masse de données », a déclaré Zulfi Alam, vice-président corporate chargé de l’informatique quantique chez Microsoft.

Ce cadrage est important car il fait passer le discours de « l’IA a construit la puce » à quelque chose de plus précis : l’IA agentique a raccourci le cycle expérimental. Ce qui aurait nécessité de nombreux essais et erreurs pour trouver la bonne « recette » au niveau atomique de la structure cristalline de la puce a pu, grâce à une simulation pilotée par l’IA, être réduit à une seule expérience ciblée.

« Dans ce nouvel ordre des choses, les simulations permettent d’identifier la cible la plus probable. Fort de cette connaissance, on n’a alors, dans l’idéal, besoin de ne réaliser qu’une seule expérience », a déclaré M. Alam.

Le problème de la mesure, résolu

L’une des avancées les plus concrètes décrites par l’équipe concerne la mesure des qubits : le processus consistant à détecter des états quantiques en déterminant s’il y a un nombre pair ou impair de milliards d’électrons sur un fil semi-conducteur. Effectuée manuellement, cette opération prend des semaines. Microsoft avait tenté de l’automatiser il y a quelques années à l’aide de techniques d’apprentissage automatique plus anciennes, mais avait échoué.

Grâce à l’IA agentique développée sur Microsoft Discovery, ils ont créé un agent spécialisé qui exécute désormais le processus automatiquement et en continu, en établissant des cartes tridimensionnelles des états des qubits à un rythme qu’aucun chercheur ne pourrait égaler à lui seul.

« L’utilisation de l’IA agentique pour automatiser les mesures a changé la donne », a déclaré Alam. L’agent gère simultanément des ajustements de tension en parallèle sur des centaines de paramètres, ce que les chercheurs humains, qui pensent de manière linéaire et structurée, ne peuvent pas faire.

Chetan Nayak, Technical Fellow chez Microsoft à la tête du programme quantique, a déclaré que ce changement avait été profond : « L’IA agentique s’est immiscée dans presque tout ce que nous faisons ; elle fait désormais tout naturellement partie de notre flux de travail. »

Microsoft Discovery s’ouvre au grand public

La plateforme qui a permis tout cela est désormais accessible aux entreprises. Microsoft Discovery combine des agents IA spécialisés pour la recherche scientifique, un moteur Discovery pour les flux de travail de recherche et de raisonnement, ainsi qu’une sécurité et une gouvernance de niveau entreprise. Une application gratuite Microsoft Discovery, utilisable en local avec un compte GitHub Copilot, est également en préversion, ce qui facilite l’accès aux chercheurs individuels souhaitant mettre en œuvre le même type de flux de travail basés sur des agents.

L’argument commercial est clair : la même pile de fonctionnalités que l’équipe quantique a utilisée pour raccourcir son calendrier de développement est désormais accessible à toute organisation menant des activités de R&D intensives. Microsoft a déjà constaté son adoption dans les sciences de la vie, la chimie et les matériaux, l’énergie et l’industrie manufacturière. Syensqo, par exemple, l’utilise pour développer des fluides de nouvelle génération destinés à la fabrication de semi-conducteurs.

L’objectif de 2029, replacé dans son contexte

Le calendrier quantique révisé de Microsoft mérite une mise en garde rédactionnelle. L’entreprise a avancé son objectif de 2033 à 2029 en s’appuyant sur les progrès de Majorana 2, ce qui représente une accélération significative ; toutefois, les feuilles de route quantiques ont souvent tendance à être optimistes. Le chiffre de fiabilité multiplié par 1 000 fait spécifiquement référence aux améliorations par rapport aux qubits de Majorana 1, et non à une comparaison directe avec les approches concurrentes d’IBM ou de Google, qui utilisent des architectures fondamentalement différentes.

M. Nayak lui-même reconnaît en toute honnêteté le caractère progressif de cette avancée : « Où en sommes-nous par rapport à l’année dernière ? Nous sommes 1 000 fois meilleurs.» Il s’agit là d’une avancée significative d’une année sur l’autre. Quant à savoir si ce rythme sera maintenu pour parvenir à une informatique quantique à l’échelle industrielle d’ici 2029, c’est une question à laquelle personne, pas même Microsoft, ne peut encore répondre.

Voir aussi : Le Royaume-Uni et l’Allemagne prévoient de commercialiser le supercalcul quantique

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