Quantum AI, l’Université de Milan améliore ses performances

Un groupe de chercheurs de l’Université de Milan a développé un système d’intelligence artificielle pour ordinateurs quantiques inspiré du fonctionnement du cerveau. L’étude, publiée le Informations quantiques NPJmontre comment le «bruit de fond», d’une limite typique de l’informatique quantique, peut devenir une ressource pour améliorer la stabilité, le contrôle et l’efficacité du traitement de grandes quantités de données séquentielles.

L’étude de l’Université d’État de Milan

Les travaux ont été menés par une équipe dirigée par Enrico Prati, professeur de physique théorique de la matière au département de physique « Aldo Pontremoli » de l’Université d’État de Milan. Les résultats ont été publiés le 4 mai 2026.

L’objectif de la recherche est d’intervenir sur l’un des problèmes les plus connus des ordinateurs quantiques : leur forte sensibilité au bruit de fond, c’est-à-dire à toute interaction incontrôlée entre les qubits et l’environnement extérieur qui altère leur état quantique.

Le parallèle avec le cerveau

C’est précisément cette fragilité qui a suggéré aux chercheurs un parallèle avec le cerveau humain. Les neurones, en effet, fonctionnent dans un environnement plein de perturbations, mais parviennent néanmoins à traiter efficacement les informations.

« L’une des caractéristiques surprenantes des neurones est qu’ils fonctionnent bien bien qu’ils soient immergés dans un contexte très bruyant, plein de perturbations qui tendent à masquer la communication entre eux. Cela a inspiré dans le passé des modèles d’intelligence artificielle dans lesquels l’un des ingrédients clés est précisément le bruit, qui permet de nettoyer le traitement qui a lieu entre les neurones des informations trop anciennes. Ce processus est appelé disparition de la mémoire », explique Enrico Prati, professeur de Physique théorique de la matière de l’Université d’État de Milan et coordinateur de recherche.

Comment fonctionne le nouvel algorithme

Partant de cette analogie, les chercheurs ont transposé le modèle sur des réseaux de bits quantiques. Le résultat confirme non seulement que le bruit peut être exploité de manière utile dans un système quantique, mais identifie également un mécanisme permettant de l’activer de manière contrôlée.

Selon l’équipe, cette approche évite la perte d’informations pertinentes et permet d’analyser de très longues séquences de données, améliorant ainsi la robustesse de l’ensemble du système. À l’avenir, cette méthode pourrait contribuer au développement d’une intelligence artificielle quantique plus évolutive et plus efficace.

De l’idée de 2015 aux fonds PNRR

Les chercheurs reconstituent également le chemin qui a conduit au résultat. « L’idée est née du fait que les ordinateurs quantiques sont intrinsèquement bruyants et que cela constitue généralement un problème. En 2015, nous avons découvert une famille particulière d’algorithmes d’intelligence artificielle qui pouvaient exploiter le bruit au lieu d’en souffrir. Malheureusement, à l’époque, par exemple, il n’y avait même pas de matériel disponible pour le démontrer. Grâce au financement du PNRR qui a débuté fin 2023, nous avons poursuivi les recherches et, après deux ans de recherche, nous avons réussi non seulement à démontrer que l’idée était a fonctionné, mais nous avons également identifié un mécanisme qui génère cette condition sur commande, de manière contrôlée. »

Le passage des modèles théoriques à la vérification expérimentale a donc également été rendu possible par l’évolution du matériel et les financements amorcés fin 2023.

Applications possibles

Ce type d’intelligence artificielle, défini comme «faire écho« En raison de l’affaiblissement progressif de l’information au fil du temps, elle est conçue pour traiter les données en séquence. Les applications possibles concernent des secteurs très différents : de l’analyse des séquences génétiques aux séries temporelles financières, jusqu’à la prévision de la charge des réseaux électriques et aux scénarios météorologiques.

Parmi les utilisations citées par les chercheurs, il y a aussi la création d’un jumeau numérique de la Terre, c’est-à-dire un modèle numérique capable de simuler des phénomènes complexes à grande échelle.

Le rôle de la nature comme modèle

La base des travaux reste l’idée que les processus biologiques évolués peuvent également offrir des solutions utiles pour la conception de nouvelles technologies.

« Une fois de plus, la nature se révèle être une excellente inspiratrice de stratégies développées grâce à une évolution de plusieurs millions d’années, qui permettent à la technologie de s’améliorer ou de trouver de nouvelles voies », conclut Prati.

Sources

Ricci, E., Monzani, F., Nigro, L. et coll. Calcul de réservoir quantique induit par un amortissement contrôlable. npj Inf Quantique (2026). https://doi.org/10.1038/s41534-026-01229-8