Nvidia a dévoilé Ising, sa dernière famille de modèles IA ouverts (licence permissive) taillée cette fois pour répondre aux besoins des opérations quantiques. Cette annonce a coïncidé avec la Journée mondiale de la physique quantique (14 avril), une initiative internationale lancée par des scientifiques pour promouvoir la compréhension des sciences et des technologies quantiques auprès du grand public. Le fournisseur américain a baptisé cette gamme en référence aux travaux des physiciens Wilhelm Lenz et Ernst Ising sur un modèle de physique en mécanique statistique des matériaux ferromagnétiques ayant permis de simplifier la compréhension des systèmes physiques complexes. Ising rejoint d'autres familles de modèles ouverts de Nvidia, notamment Nemotron pour les systèmes IA agentique spécialisés, Cosmos pour les systèmes d'IA physique, Isaac pour la robotique, Clara pour les modèles biomédicaux et des sciences de la vie, Apollo pour la physique de l'IA, et Alpamayo pour les véhicules autonomes.

Des modèles plus rapides et précis

A son lancement, Ising comprendra deux types de modèles : Calibration (35B) et Decoding (0,9M ou 1,8M). Le premier est un vision-langage (VLM) pour interpréter et réagir aux mesures provenant de processeurs quantiques, et automatiser en contiunu les mesures d'étalonnage quantique par des agents IA. Le second est un réseau neuronal convolutif 3D en deux variantes optimisées chacune pour la vitesse et la précision à des fins de décodage temps réel et de correction d'erreurs quantiques. « Ces deux technologies s’attaquent au défi fondamental de l’informatique quantique, à savoir que les qubits sont intrinsèquement sujets au bruit », a déclaré lundi Sam Stanwyck, directeur des produits quantiques chez Nvidia, lors d’une conférence de presse. « Ce bruit constitue le principal obstacle séparant le matériel quantique actuel des applications concrètes. » Un qubit, ou bit quantique, est l’unité de base de l’information en informatique quantique. Alors que les bits de l’informatique traditionnelle ont deux états possibles, 0 ou 1, les qubits peuvent représenter simultanément une superposition de tous les états compris entre 0 et 1. Cela permet aux algorithmes quantiques de résoudre certains problèmes en une fraction du temps qu’il faudrait aux systèmes informatiques traditionnels les plus rapides.

Les qubits physiques sont sujets au bruit et aux erreurs, ce qui a rendu les systèmes qui en dépendent peu pratiques pour des applications concrètes. Depuis plusieurs années, les chercheurs développent des qubits logiques, une abstraction de plus haut niveau par rapport aux qubits physiques, utilisés dans l’informatique quantique tolérante aux pannes et se protéger justement contre le bruit et les erreurs. Le fournisseur affirme que les modèles Ising sont jusqu'à 2,5 fois plus rapides avec 3 fois plus précis pour la correction d'erreurs quantiques des qubits logiques que d'autres modèles du marché. « Aujourd’hui, les meilleurs processeurs quantiques commettent une erreur environ une fois toutes les mille opérations, ce qui est remarquable », a souligné Sam Stanwyck. « Mais pour devenir des accélérateurs utiles dans le cadre de problèmes scientifiques et d’entreprise importants, ce chiffre doit passer à une erreur sur un trillion, voire moins », a-t-il expliqué. « L'IA est la clé pour combler cet écart, et elle constituera le plan de contrôle ou le système d'exploitation des machines quantiques », a-t-il ajouté. « À cette fin, les modèles doivent être ouverts afin de pouvoir être personnalisés, affinés et améliorés en permanence par la communauté quantique. »

Des expérimentations en cours

Outre Ising, Sam Stanwyck a indiqué que Nvidia propose en complément des workflows de calcul quantique et des données d'entraînement, ainsi que les microservices NIM pour accompagner le développement des projets basés sur ces Ising. « Cette boite à outils comprend des workflows de réglage fin, de quantification et d’inférence, des recettes pour intégrer cela dans des workflows agentiques, ainsi que des articles de recherche ouverts et des données de référence », a-t-il précisé. Il note également que des entreprises de premier plan, des institutions universitaires et des laboratoires de recherche ont déjà adopté Ising, notamment Atom Computing, le Fermi National Accelerator Laboratory, la Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences, l’université Cornell et d’autres.

Selon un rapport publié hier par le Quantum Economic Development Consortium (QED-C), le secteur mondial des technologies quantiques a fait un grand pas en avant en 2025. Dans son rapport intitulé « State of the Global Quantum Industry 2026 », le QED-C indique que le marché mondial du quantique a atteint 1,9 Md$ en 2025, tandis que les effectifs mondiaux spécialisés exclusivement dans le quantique ont augmenté de 14 %. Selon le consortium, le marché connaîtra une croissance annuelle de 30 % pour atteindre 3 Md$ d’ici 2028, et Nvidia compte jouer un rôle clé dans cette croissance. « Notre leadership en matière d’IA va directement accélérer la mise au point d’ordinateurs quantiques utiles », a affirmé Sam Stanwyck. « Les mêmes GPU qui font tourner l’IA mondiale peuvent faire fonctionner le control plane du matériel quantique. »