Prix IBM Research - 2025 - Julien Gacon

Pour son travail pionnier sur les algorithmes quantiques économes en ressources, faisant progresser la simulation des systèmes complexes et élargissant les perspectives du calcul quantique.

L’informatique quantique propose un nouveau paradigme computationnel, avec le potentiel de faire progresser des domaines tels que la physique, la chimie et la science des matériaux. Cependant, le bruit et la taille limitée des processeurs quantiques actuels rendent de nombreux algorithmes quantiques difficilement applicables à des problèmes concrets.

Cette thèse de doctorat a pour objectif de réduire l’écart entre la conception d’algorithmes quantiques et les capacités des appareils disponibles, en développant deux techniques visant à diminuer le coût des simulations quantiques. La première méthode utilise des approximations stochastiques pour estimer des quantités complexes et coûteuses, telles que les gradients de circuits quantiques et le tenseur géométrique quantique. La seconde méthode propose une formulation optimisée de l’évolution temporelle quantique, évitant ainsi le calcul explicite du tenseur. Les algorithmes sont évalués sur des modèles de spin représentatifs, à la fois par des simulations numériques et des expériences sur processeurs quantiques. En combinaison avec des techniques d’atténuation des erreurs, les expériences atteignent jusqu’à 27 qubits—un régime difficilement accessible avec les approches variationnelles classiques.

Bien que centrées sur la simulation de systèmes quantiques, les méthodes développées sont également applicables à des domaines tels que l’optimisation ou l’apprentissage automatique. Ces contributions représentent une avancée vers des algorithmes quantiques plus pratiques et évolutifs, adaptés aux dispositifs quantiques actuels.