12,6 milliards de dollars investis avant la preuve 

Le quantique demande aux entreprises un drôle de pari. Mettre des milliards sur la table avant de savoir ce qu’ils rapporteront. Selon McKinsey, les investissements dans le secteur ont été multipliés par 6,3 en un an, à 12,6 milliards de dollars. Plus de 300 entreprises se disputent un marché supérieur au milliard de dollars de revenus. Cette effervescence précède pourtant la preuve la plus attendue par leurs clients. Aucun problème économiquement pertinent n’est, à ce jour, mieux résolu par une machine quantique que par le meilleur calculateur classique, selon Fraunhofer, organisme allemand de recherche appliquée. “Nous n’y sommes pas encore”, a tranché Axel Müller-Groeling, membre du directoire de Fraunhofer-Gesellschaft. Cette absence de résultat n’a pas refroidi les investissements. Elle en change la nature. Les entreprises achètent moins une performance immédiate qu’un temps d’apprentissage, des compétences et de la propriété intellectuelle. “Ce n’est pas le moment d’attendre. C’est le moment d’agir”, a martelé Henning Soller, associé et responsable mondial du quantique chez McKinsey. L’industrie applique ainsi une curieuse loi d’airain. Plus l’arrivée de l’avantage quantique reste incertaine, plus le retard potentiel justifie de s’y préparer. “S’asseoir et attendre ne fonctionne pas”, a prévenu Jerry Chow, IBM Fellow et CTO Quantum-Centric Supercomputing chez IBM. Reste une inconnue de taille : les progrès de la machine valent-ils déjà ce prix ? 

La science marque un point, pas le business ou La science avance, la facture attend 

Les laboratoires commencent à donner du grain à moudre aux industriels. En mars 2026, Nature, l’une des principales publications scientifiques internationales, a consacré un article à deux expériences menées séparément par IBM et Pasqal. Les chercheurs ont simulé le comportement de matériaux magnétiques réels, puis confronté leurs calculs à des mesures physiques. “Pour la première fois, des simulations quantiques ont pu reproduire le comportement réel d’un véritable aimant”, a avancé Loïc Henriet, CTO et Managing Director de Pasqal. Le résultat bat en brèche une critique ancienne. Certaines démonstrations de supériorité quantique reposaient sur des problèmes taillés pour la machine, sans grand rapport avec les préoccupations d’une entreprise. Cette fois, les calculateurs se frottent à la matière. “Nous faisons de la science sur ces machines d’une manière impossible auparavant”, a défendu Jerry Chow. Les travaux restent toutefois des prépublications sans évaluation par les pairs. Surtout, Fraunhofer refuse d’accorder à une percée scientifique le statut d’avantage économique. “Existe-t-il un problème créateur de valeur économique mieux résolu par le quantique ?”, a interrogé Axel Müller-Groeling. Sa réponse reste négative. Le quantique commence à gagner ses lettres de noblesse dans les laboratoires. Il cherche encore le problème capable de les convertir en euros. 

La chimie cherche le premier euro

Ce premier euro pourrait venir de la chimie et des matériaux. Leur complexité met le calcul classique sous pression et offre au quantique un terrain moins encombré par des solutions éprouvées. “Nous pensons que la simulation quantique, les matériaux et la chimie seront les premiers à en bénéficier”, a pronostiqué Loïc Henriet. IBM explore cette piste avec Boeing sur des matériaux résistants à la corrosion et avec Moderna sur des matériaux biologiques. Le groupe travaille aussi avec la Cleveland Clinic et l’institut japonais Riken sur des protéines de plus de 12 000 atomes grâce à un calcul mêlant ressources classiques et quantiques. Ces travaux ne valent pas encore débouché commercial. Ils indiquent plutôt le profil recherché, un problème assez complexe pour mettre les méthodes classiques en difficulté et assez coûteux pour donner un prix à sa résolution. La finance ne coche pas encore toutes ces cases. Pasqal et Crédit Agricole CIB testent le risque de contrepartie et l’optimisation de portefeuille, mais l’intérêt même de l’optimisation divise les experts. “Je ne suis pas certain que l’optimisation constitue la percée”, a tempéré Axel Müller-Groeling. Les algorithmes classiques y excellent déjà. “Nous avons une équipe entière consacrée à l’optimisation”, a rétorqué Jerry Chow. Le match ne se joue donc pas contre le calcul classique d’hier. Chaque progrès quantique doit affronter un adversaire encore en mouvement. 

Investir tôt ou payer le retard 

Cette course mouvante complique l’arbitrage des entreprises. Miser tôt permet d’apprendre, mais immobilise des budgets sans garantie de gain. Attendre protège les ressources, au risque de découvrir trop tard les compétences, les algorithmes et les usages propres au quantique. Aucun choix n’est gratuit. Le dilemme devient plus aigu avec l’intelligence artificielle. “Nous sommes en concurrence pour les financements et je crains que l’IA ait l’avantage”, a reconnu Axel Müller-Groeling. L’IA peut déjà exhiber des usages et des gains. Le quantique demande encore de financer une option sur l’avenir. Les industriels défendent dès lors moins le remplacement du calcul classique qu’une spécialisation des machines. “Le mauvais réflexe est de penser IA contre quantique”, a objecté le CTO Quantum-Centric Supercomputing d'IBM. À termes, les systèmes pourraient distribuer les calculs entre processeurs classiques, puces graphiques et processeurs quantiques selon la nature du problème. Cette incertitude explique aussi une partie des investissements publics. L’Europe cherche à conserver des compétences et des technologies sans connaître les architectures gagnantes. “Il faut avoir quelque chose à apporter à la table, mais aussi pouvoir se lever de la table si quelque chose ne va pas”, a plaidé Axel Müller-Groeling. Entre dépendance future et dépense prématurée, entreprises comme États paient donc un ticket d’entrée. Reste à savoir combien de temps l’industrie pourra vendre cette attente. 

2028, la promesse sort du laboratoire 

Le secteur commence précisément à inscrire ses ambitions dans des dates. Pasqal et Crédit Agricole CIB visent 2028 pour faire entrer en production des cas d’usage liés au risque de contrepartie et à l’optimisation de portefeuille. IBM place le jalon suivant en 2029 avec une machine tolérante aux fautes, conçue pour corriger assez d’erreurs afin d’exécuter des calculs longs et fiables. Le groupe vise 200 qubits logiques et 100 millions d’opérations. “Nous avons des objectifs très concrets pour les prochaines années”, a assuré Jerry Chow. IBM a accompagné cette feuille de route d’un programme d’investissement supérieur à 10 milliards de dollars sur cinq ans. Pasqal cherche aussi les capitaux nécessaires au changement d’échelle, avec son introduction en Bourse aux États-Unis en septembre et plusieurs centaines de millions d’euros de financements annoncés en 2026. L’argent continue donc de précéder les revenus attendus des usages. Mais les promesses disposent maintenant de bornes. “Dans cinq ans, j’espère que nous serons au stade où se trouve l’IA aujourd’hui”, a projeté le membre du directoire de Fraunhofer-Gesellschaft. Henning Soller a, lui, averti les entreprises contre la tentation de “se reposer sur leurs lauriers pendant cinq ans”. L’injonction vaut dans les deux sens. Les entreprises sont sommées de se préparer. Les industriels viennent de dater le moment où elles pourront leur demander des comptes.