Correction d’erreurs : Quantinuum gagne un facteur 12 à chaque palier

Sur le processeur à ions Helios de Quantinuum, chaque agrandissement du code correcteur d’erreurs divise les fautes par 12, et la plus grande version n’en laisse passer qu’environ cinq par million de cycles. Ce résultat, encore à confirmer, figure dans une prépublication déposée le 16 octobre 2026, c’est-à-dire une étude mise en ligne avant toute relecture par d’autres chercheurs, et l’entreprise l’a présentée le 19 octobre comme un « record du monde ». Le chiffre est spectaculaire à côté de celui de Google, qui divisait ses erreurs par 2,14 en 2024. La comparaison demande pourtant quelques précautions.

Le seuil, ou pourquoi grossir peut aggraver les choses

Un ordinateur quantique calcule avec des qubits, l’équivalent quantique des bits, si fragiles que la moindre perturbation les fait dériver. Pour tenir un calcul long, on répartit une même information sur plusieurs qubits physiques qui forment ensemble un « qubit logique » : des qubits de mesure les surveillent à intervalles réguliers, et un logiciel, le décodeur, en déduit où une erreur s’est glissée. Chaque tour de surveillance est un cycle.

Ajouter des qubits ajoute aussi des occasions de se tromper. Les auteurs de l’étude rappellent la règle du jeu, le théorème du seuil : si la probabilité qu’un composant défaille reste sous une valeur critique, le seuil, alors « augmenter la redondance améliore la correction d’erreurs plus vite qu’elle n’introduit d’erreurs ». Au-dessus du seuil, grossir le code empire les choses.

La taille d’un code se mesure par sa distance, qui dit combien d’erreurs simultanées il peut encaisser. Les expériences passent de la distance 3 à 5, puis à 7. Le facteur Λ (lambda) indique de combien l’erreur du qubit logique baisse à chaque pas de deux. Il mesure aussi la marge prise sur le seuil : Λ = 12 signifie, dans la définition qu’en donnent les auteurs, que les composants travaillent environ douze fois sous le seuil. D’où le titre de l’étude, « nettement sous le seuil du code couleur ».

Trois tailles mesurées sur Helios

Helios est un processeur à 98 qubits à ions piégés : chaque qubit est un atome de baryum ionisé, maintenu en suspension et manipulé au laser, et tous peuvent, selon l’étude, interagir directement entre eux. Quantinuum y a programmé des codes couleur triangulaires, un agencement où chaque qubit de données est surveillé par des groupes en forme de faces colorées. Le code de distance 3 occupe 13 qubits, celui de distance 5 en occupe 37, celui de distance 7, 73.

D’après la version complète de l’étude, l’erreur du qubit logique par cycle tombe de 5,5 pour 10 000 en distance 3 à 3,8 pour 100 000 en distance 5, puis à 5 pour 1 000 000 en distance 7 (avec une marge d’incertitude de 3 à 9 pour un million). Le facteur Λ qui en ressort vaut 12, entre 10 et 15. À titre de repère, une opération physique à deux qubits de la même machine échoue environ 9 fois sur 10 000.

L’équipe a aussi testé des opérations entre deux qubits logiques de distance 5, de la famille dite de Clifford, les opérations les plus simples à protéger. Chacune échoue environ 7 fois sur 100 000, avec un facteur de suppression proche de 9, mais une marge d’incertitude large.

Une partie du gain vient d’un problème propre aux ions : la fuite. Un ion code un 0 ou un 1 dans deux de ses niveaux d’énergie, mais il lui arrive de s’échapper vers un troisième, où le code ne le voit plus. Quantinuum combine un échange régulier entre qubits de données et qubits de mesure avec un « repompage » au laser qui ramène les ions égarés en cours de calcul. Ce seul repompage améliore l’erreur logique d’un facteur 4 en distance 3 et 8 en distance 5, selon l’étude.

Douze contre deux : ce que la comparaison avec Willow vaut

En décembre 2024, Google annonçait que sa puce Willow à 105 qubits supraconducteurs passait sous le seuil. L’article, publié dans Nature, donne Λ = 2,14 ± 0,02 entre les distances 3, 5 et 7, et une erreur de 0,143 % par cycle pour un code de distance 7 à 101 qubits. Hartmut Neven, le fondateur de Google Quantum AI, le résumait d’une formule dans son billet : à chaque agrandissement, « nous avons pu diviser le taux d’erreur par deux ».

Les deux facteurs se calculent de la même façon, sur les mêmes distances. L’écart compte, car il se multiplie : deux paliers de plus divisent l’erreur par 144 avec un facteur 12, par 4,6 avec un facteur 2,14. Si le facteur de Quantinuum se maintenait en distance 11, ce qui reste à démontrer, l’erreur passerait sous quatre pour cent millions. Les auteurs en tirent que des processeurs à ions plus grands pourraient atteindre des performances utiles « avec des blocs de code nettement plus petits » que ne le laissaient prévoir les résultats obtenus avec d’autres types de qubits.

Plusieurs différences empêchent pourtant de lire « six fois mieux que Google ».

D’abord, ce ne sont pas les mêmes codes. Google utilisait un code de surface, le plus étudié ; Quantinuum, un code couleur, qui occupe ici moins de qubits à distance égale (73 contre 101 en distance 7). Un facteur Λ dépend du code autant que de la machine : il ne classe pas à lui seul deux technologies.

Ce ne sont pas non plus les mêmes horloges. Un cycle de correction dure 1,1 microseconde sur Willow. L’étude de Quantinuum ne donne pas la durée du sien, mais on peut l’estimer : ses décodeurs, qui traitent un cycle en 0,2 à 0,5 milliseconde, vont selon le résumé « dix fois plus vite » que le rythme des mesures. Selon notre calcul, un cycle sur Helios dure donc au moins deux millisecondes environ, soit plus de mille fois un cycle de Willow. Une erreur « par cycle » ne pèse pas la même chose quand le cycle est plus de mille fois plus long : à durée de calcul égale, Willow en enchaîne bien davantage.

Enfin, le décodage ne s’est pas fait dans les mêmes conditions. Google décodait déjà en temps réel sa mémoire de distance 5, avec un délai moyen de 63 microsecondes. Chez Quantinuum, écrivent les auteurs, « tout le décodage a été fait après coup ». Les décodeurs à réseaux de neurones sont présentés comme assez rapides pour le temps réel, mais ils ont été entraînés uniquement sur un émulateur de la machine, parce qu’il est difficile, selon eux, de produire de grandes quantités de données réelles sur une machine à ions.

Le communiqué de Quantinuum ajoute une comparaison que l’étude ne fait pas : son taux d’erreur serait « 100 fois plus faible » que le meilleur résultat publié sur un autre type de matériel, celui de Google. Il ne précise pas quel résultat de Google sert de référence ; rapporté aux chiffres de Willow en 2024, l’écart par cycle serait plus proche de 300, ce qui montre surtout qu’il dépend de la mesure choisie.

Ce que Helios n’a pas encore fait

Les résultats portent sur trois tailles, la plus grande occupant 73 des 98 qubits de la machine : impossible de vérifier ici que le facteur 12 tient au-delà. Ils concernent une mémoire, garder un qubit logique intact pendant 20 cycles, et des opérations de Clifford, pas un calcul complet.

Il manque surtout l’ingrédient que Google vient de travailler de son côté. Les opérations de Clifford ne suffisent pas à dépasser un ordinateur ordinaire ; il faut aussi des « états magiques », préparés à part puis consommés dans le calcul. Le 15 octobre, Google a publié dans Science une expérience de culture d’états magiques sur Willow, elle aussi dans un code couleur, mais de distance 3 et en écartant 92 % des essais. Les deux résultats ne mesurent pas la même chose : Google fabrique un ingrédient rare en petit, Quantinuum protège la mémoire et les opérations simples à plus grande distance. Les auteurs de Quantinuum écrivent eux-mêmes qu’il « reste à démontrer » la préparation d’états magiques de haute fidélité sous le seuil dans le code couleur, puis un circuit complet décodé en temps réel.

Enfin, l’étude n’a pas encore été relue. La seule voix extérieure citée par l’entreprise, Robin Blume-Kohout, codirecteur du Quantum Performance Lab des laboratoires nationaux américains Sandia, qui ne signe pas l’étude, y voit « un qubit logique près de 100 fois meilleur que ses qubits physiques » et estime qu’une version agrandie pourrait atteindre la fiabilité utile « à une taille réaliste, moins d’un million de qubits physiques ». Le communiqué rattache le résultat au projet Apollo, l’ordinateur tolérant aux fautes que Quantinuum promet pour 2029, tout en précisant que ces résultats, obtenus « en conditions expérimentales », pourraient ne pas se reproduire « à plus grande échelle ».

Le facteur 12 dit quelque chose de solide sur la qualité des composants de Helios : ils travaillent loin sous le seuil, et chaque qubit ajouté au code rapporte beaucoup. Il ne dit pas encore si une machine à ions, plus fiable par opération mais bien plus lente par cycle, finira un calcul utile plus tôt qu’une puce supraconductrice qui corrige moins bien mais enchaîne ses cycles plus de mille fois plus vite.

Les citations tirées de documents en anglais ont été traduites par la rédaction.