Dans le match « IA contre quantique », la surprise pourrait venir d’un outsider, qui a pris beaucoup de muscle ces dernières années et qui compte bien l’emporter : le bon vieil ordinateur alimenté par des algorithmes classiques.
Le « pari » est un problème physique et chimique très fondamental, appelé « problème à N corps », qui fait référence à des systèmes comportant de nombreuses particules en interaction. Par exemple, une centaine d’électrons pour décrire une molécule et certaines de ses propriétés, soit 1023 électrons pour un matériau. « L’approche directe montre vite ses limites. Pour un système dont les particules n’auraient chacune que deux états, par exemple, l’ensemble des dispositifs de stockage actuels sur Terre ne pourraient servir qu’à représenter 80 de ces particules.décrit Antoine Georges, professeur de physique de la matière condensée au Collège de France.
Pour dépasser ces limites, plusieurs astuces ont été trouvées ces dernières années. L’un d’eux a fait une percée notable dans les années 1990. « C’était fou ! Cela a permis de résoudre presque toutes les situations du problème unidimensionnel à N corps.se souvient Antoine Tilloy, professeur à l’Ecole des Mines de Paris. En 1992, le physicien Steve White (Université de Californie à Irvine) invente les réseaux tensoriels, une méthode analogue à la compression de données, réduisant considérablement la quantité d’informations à traiter. Les simulations qui ne pouvaient pas fonctionner parce qu’elles étaient submergées par le nombre de possibilités à explorer, deviennent exécutables sur des ordinateurs classiques – pas même sur des « superordinateurs ».
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