Les ordinateurs quantiques ne sont pas prêts. C’est une certitude ; et ils ne le seront pas avant plusieurs années. Mais l’on sait qu’en parallèle du développement des architectures matérielles, il est nécessaire de développer les couches d’abstraction logicielle. Quantum Computing se positionne au-dessus des architectures quantiques en cours de développement chez les différents constructeurs. L’éditeur américain propose une plateforme de développement, Mukai, qui permettra d’exécuter des algorithmes quantiques, indépendamment de la plateforme matérielle. Ainsi il est déjà possible de faire tourner ces algorithmes quantiques sur des machines classiques, et l’éditeur annonce leur portabilité future, sans modification de code, sur les machines quantiques.
Les entreprises peuvent donc prendre de l’avance, découvrir ce nouveau monde des algorithmes quantiques, développer des preuves de concept, les tester sur des machines classiques ; et ainsi être prêtes lorsque les machines quantiques seront disponibles à la demande dans le cloud. C’est exactement la stratégie recommandée aux grandes entreprises dans le domaine financier par exemple, pour éviter de se laisser distancer par ces nouvelles technologies.
Splunk de son côté, veut prendre de l’avance, et mettre sa plateforme analytique au service de ces nouveaux algorithmes d’optimisation et de simulation. L’informatique quantique ne servira pas à collecter plus de données, mais elle pourra être utile pour modéliser et optimiser des systèmes complexes, basés sur de gros volumes de données. L’informatique quantique ne servira pas à opérer des systèmes big data, mais le big data alimentera les algorithmes d’optimisation quantique (ville intelligente, développement de nouveaux médicaments, modélisation des risques financiers…).
La combinaison informatique quantique et big data est donc parfaitement logique. La vision de Splunk est de prendre de l’avance sur le sujet, afin de convaincre les futurs premiers utilisateurs de l’informatique quantique (banques, assurances, transports, sécurité…) de l’intérêt de sa plateforme pour leurs nouveaux projets. Une stratégie tout à fait intéressante, mais à long terme.
De nombreuses applications utilisant de gros volumes de données, en particulier dans le domaine de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond (à base de réseaux de neurones), bénéficieront dans le futur de la puissance de calcul quantique pour améliorer leurs modèles. Splunk, très présent dans les domaines de la cyber sécurité, de l’analyse de risque, de la gestion interne des infrastructures informatiques, disposerait d’un parc d’environ 17 500 clients dans le monde. Des grandes entreprises dans lesquelles Quantum Computing Inc. aimerait avoir l’opportunité de parler d’informatique quantique en avance de phase. Ce partenariat est pour Splunk un accélérateur technologique (recherche fondamentale et recherche appliquée) et pour Quantum Computing Inc. un accélérateur commercial.
Ces grandes entreprises ne savent pas aujourd’hui dans quelle voie s’engager, entre les annonces et les écosystèmes construits par IBM, Google, D-Wave, Rigetti, Fujitsu… il n’est pas possible d’investir en même temps dans toutes ces directions technologiques, et faire le choix d’un écosystème dès aujourd’hui pourrait se révéler trop risqué. Quantum Computing Inc. leur offre la possibilité de travailler sur la partie logicielle, sans faire dès maintenant un choix d’infrastructure matérielle. Lorsque les offres matérielles seront plus claires, elles pourront alors déployer les algorithmes qu’elles ont développé et testé en amont.
Les entreprises peuvent donc prendre de l’avance, découvrir ce nouveau monde des algorithmes quantiques, développer des preuves de concept, les tester sur des machines classiques ; et ainsi être prêtes lorsque les machines quantiques seront disponibles à la demande dans le cloud. C’est exactement la stratégie recommandée aux grandes entreprises dans le domaine financier par exemple, pour éviter de se laisser distancer par ces nouvelles technologies.
Splunk de son côté, veut prendre de l’avance, et mettre sa plateforme analytique au service de ces nouveaux algorithmes d’optimisation et de simulation. L’informatique quantique ne servira pas à collecter plus de données, mais elle pourra être utile pour modéliser et optimiser des systèmes complexes, basés sur de gros volumes de données. L’informatique quantique ne servira pas à opérer des systèmes big data, mais le big data alimentera les algorithmes d’optimisation quantique (ville intelligente, développement de nouveaux médicaments, modélisation des risques financiers…).
La combinaison informatique quantique et big data est donc parfaitement logique. La vision de Splunk est de prendre de l’avance sur le sujet, afin de convaincre les futurs premiers utilisateurs de l’informatique quantique (banques, assurances, transports, sécurité…) de l’intérêt de sa plateforme pour leurs nouveaux projets. Une stratégie tout à fait intéressante, mais à long terme.
De nombreuses applications utilisant de gros volumes de données, en particulier dans le domaine de l’apprentissage machine et de l’apprentissage profond (à base de réseaux de neurones), bénéficieront dans le futur de la puissance de calcul quantique pour améliorer leurs modèles. Splunk, très présent dans les domaines de la cyber sécurité, de l’analyse de risque, de la gestion interne des infrastructures informatiques, disposerait d’un parc d’environ 17 500 clients dans le monde. Des grandes entreprises dans lesquelles Quantum Computing Inc. aimerait avoir l’opportunité de parler d’informatique quantique en avance de phase. Ce partenariat est pour Splunk un accélérateur technologique (recherche fondamentale et recherche appliquée) et pour Quantum Computing Inc. un accélérateur commercial.
Ces grandes entreprises ne savent pas aujourd’hui dans quelle voie s’engager, entre les annonces et les écosystèmes construits par IBM, Google, D-Wave, Rigetti, Fujitsu… il n’est pas possible d’investir en même temps dans toutes ces directions technologiques, et faire le choix d’un écosystème dès aujourd’hui pourrait se révéler trop risqué. Quantum Computing Inc. leur offre la possibilité de travailler sur la partie logicielle, sans faire dès maintenant un choix d’infrastructure matérielle. Lorsque les offres matérielles seront plus claires, elles pourront alors déployer les algorithmes qu’elles ont développé et testé en amont.