Intervention de Georges-Olivier REYMOND

Le cas d'usage avec EDF que j'ai évoqué est un problème d'optimisation combinatoire. Il s'agit d'optimiser un planning pour que le temps global de charge de la flotte de véhicules soit minimal. Notre démonstrateur est dans la gamme de 100 à 200 qubits : nous savons qu'elle n'est pas suffisante pour EDF, qui a intérêt à continuer à travailler sur ses calculateurs classiques. Le traitement d'un cas d'usage sur une machine quantique avec de vraies données du terrain est une première mondiale. Un article a été publié récemment montrant l'avantage que pourrait avoir EDF à basculer sur la technologie quantique autour des 1 000 qubits. Pour Pasqal, cette échéance est prévue en 2023. Le problème d'optimisation d'EDF est donc un cas industriel spécifique dont le traitement quantique pourrait commencer à créer de la valeur à partir de 2023 ; les autres cas d'usage restent à identifier.

Autre exemple : nos atomes permettent de simuler le comportement d'un champ d'éoliennes et d'estimer les effets d'éventage – lorsqu'une éolienne est sous le vent d'une autre, son rendement diminue. Pour qu'un champ d'éoliennes soit rentable, il suffit d'apporter quelques pourcentages d'optimisation à l'installation du champ. L'effet de seuil est très fort.