PASQAL à AI for Finance par Artefact - L'informatique quantique dans la finance avec des atomes neutres

Vincent Martin de Pasqal présente le rôle de l'informatique quantique dans la finance, en se concentrant sur la technologie des atomes neutres. La présentation couvre une vue d'ensemble de l'informatique quantique, la technologie de Pasqal, les cas d'utilisation en finance et un exemple de projet avec le Crédit Agricole.

Contrairement aux ordinateurs traditionnels qui utilisent des bits (0 ou 1), les ordinateurs quantiques utilisent des qubits, qui peuvent exister dans les deux états simultanément. Plusieurs acteurs explorent différentes méthodes pour mettre en œuvre les qubits, y compris l'approche des atomes neutres de Pasqal.

Il existe deux approches : l'approche numérique, qui utilise des portes quantiques comme des opérations logiques classiques, et l'approche analogique, utilisée par Pasqal. L'approche analogique manipule les qubits collectivement à l'aide d'ondes électromagnétiques, ce qui favorise les avancées quantiques à court et à moyen terme. Si la méthode numérique est universelle, elle se heurte à des algorithmes complexes en raison des limitations des qubits.

Fondée en 2019, Pasqal a rapidement progressé dans l'informatique quantique à atomes neutres, recevant un financement et un soutien importants, y compris un prix Nobel pour le cofondateur Alain Aspect. PASQAL prévoit d'étendre ses unités de traitement quantique (QPU) à plus de 1 000 atomes piégés d'ici 2024. La technologie utilise des lasers pour piéger et manipuler les atomes, et une caméra capture les états des qubits pour obtenir des résultats.

Pasqal soutient ses clients tout au long de la chaîne de valeur quantique, du matériel au développement d'algorithmes personnalisés. Ses QPU gèrent actuellement jusqu'à 100 qubits et prévoient d'atteindre 2000 qubits et le traitement logique d'ici 2028, améliorant ainsi les capacités de calcul quantique.

L'informatique quantique est bien adaptée aux data financières, souvent représentées sous forme de graphes. Les nœuds peuvent représenter des devises ou des entreprises, et les arêtes des échanges ou des transactions. L'informatique analogique de Pasqal optimise ces graphes afin d'identifier des schémas tels que des opportunités d'arbitrage ou de détecter des fraudes, en utilisant des méthodes telles que les noyaux d'évolution quantique.

Dans l'optimisation de portefeuille, l'informatique quantique peut maximiser les rendements et minimiser les risques en résolvant des problèmes basés sur des graphes tels que l'optimisation binaire quadratique sans contrainte (QUBO). Les algorithmes quantiques de Pasqal sont nettement plus rapides que les approches classiques. Les ordinateurs quantiques compléteront les systèmes classiques plutôt que de les remplacer, de la même manière que les GPU améliorent les CPU.

Les ordinateurs quantiques sont économes en énergie et consomment jusqu'à 10 000 fois moins d'énergie que les superordinateurs. Ils excellent également dans certains modèles, ce qui les rend précieux pour des applications dans les domaines de l'électrification, de la décarbonisation et du développement de nouveaux matériaux.

Crédit Agricole : Pascal et Crédit Agricole CIB ont collaboré pour prédire les niveaux de risque dans les prêts. L'objectif était de surpasser les méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique, telles que les classifieurs à forêt aléatoire. L'algorithme hybride de Pascal (Cubost) a atteint la même précision mais s'est entraîné 3,5 fois plus vite, en utilisant seulement 50 qubits, démontrant ainsi le potentiel de l'informatique quantique dans la finance.