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Quantique : IBM modifie sa roadmap tout en gardant son cap « 2029 »
Par Laurent Delattre, publié le 12 novembre 2026
Fidèle à son rendez-vous annuel, IBM révise sa feuille de route quantique : la destination ne bouge pas, avec un premier ordinateur tolérant aux fautes toujours promis pour 2029, mais le chemin passe désormais par des puces beaucoup plus grosses, reliées en bien plus petit nombre.
Dans l’univers quantique, les feuilles de route sont rarement tenues. Logique pour une technologie encore très dépendante de recherches fondamentales. Des calendriers qui glissent de façon incontrôlée, des compteurs de qubits brandis comme des trophées puis discrètement oubliés, des promesses de stabilité qui s’enrayent aux premiers tests… bien des acteurs ont appris à leurs dépens qu’il est plus facile de tracer une trajectoire que de s’y tenir.
Mais toute règle a son exception. Et dans le quantique, elle se nomme IBM. Depuis 2019, Big Blue a livré à peu près dans les temps les processeurs annoncés, d’Eagle jusqu’à Condor et ses 1 121 qubits en 2023. Le groupe a même pris de l’avance dans un domaine en concrétisant un an plus tôt que prévu le décodage en temps réel des erreurs quantiques. Concrètement, quand un ordinateur quantique calcule, ses qubits accumulent des erreurs qui risquent de fausser le résultat. Il faut donc les détecter et comprendre comment les corriger, au fur et à mesure, avant qu’elles ne fassent boule de neige. C’est précisément ce qu’IBM a réussi à faire, ouvrant la voie à des machines capables de calculer beaucoup plus longtemps sans perdre leur fiabilité.
Reste que même chez IBM, une roadmap n’est jamais un long fleuve tranquille. Le système de plus de 4 000 qubits promis pour 2025 n’a ainsi jamais vu le jour sous cette forme, le groupe ayant délaissé dès 2023 la course au nombre de qubits pour celle de la qualité avec Heron. Mais au moins, le géant américain se montre relativement transparent dans ses corrections de plan : chaque année, la feuille de route repasse sur l’établi et les inflexions sont assumées publiquement (un exercice auquel la plupart des concurrents se livrent avec moins d’empressement).
Big Blue vient de s’y plier une fois de plus lors de sa Quantum Developer Conference 2026, avec cette fois un net changement d’itinéraire.
Même destination, autre chemin
L’an dernier, sa roadmap détaillait pour la première fois une architecture tolérante aux fautes fondée sur les codes qLDPC et des modules interconnectés.
La destination reste la même : Starling, sa première machine quantique tolérante aux fautes (FTQC), est toujours attendue en 2029. Elle devra disposer de 200 qubits logiques et exécuter 100 millions d’opérations quantiques. Blue Jay et ses 2 000 qubits logiques demeurent l’horizon industriel de 2033.
En revanche, le chemin pour y parvenir change sensiblement. Il y a un an, IBM comptait franchir le cap du millier de qubits en reliant jusqu’à neuf puces Nighthawk de 120 qubits par des L-Couplers, ces liaisons quantiques de puce à puce. Le constructeur privilégie désormais de grosses puces reliées en petit nombre. Un choix qui simplifie certains problèmes, mais pas tous, comme on le verra plus loin.
Au passage, Kookaburra, premier module à mémoire qLDPC attendu en 2026, et Cockatoo, qui devait en relier deux en 2027, semblent avoir disparu des annonces de cette édition sans plus d’explication.
Le nouveau pilier de la roadmap 2026 s’appelle Nighthawk r3. Il conservera la grille carrée et la vitesse de la génération actuelle, mais embarquera 520 qubits programmables (pour 2 034 qubits physiques au total) et devra exécuter 10 000 opérations quantiques. Dix L-Couplers permettront de le relier à ses semblables.
En 2027, IBM prévoit d’en associer deux (un projet qui rappelle l’ancien Cockatoo) pour former un système unique de 1 040 qubits, accessible à ses utilisateurs. Le millier de qubits « programmables » sera donc atteint avec deux puces au lieu de neuf.
Dans le jargon d’IBM, un « qubit programmable » est un qubit que le développeur peut directement utiliser pour exécuter un algorithme quantique. Il se différencie des qubits physiques auxiliaires (non utilisables par les algorithmes) qui servent à faire fonctionner le processeur, à connecter les qubits entre eux ou à les réinitialiser rapidement.
Il ne faut toutefois pas confondre « qubit programmable » et « qubit logique ». Le premier est un qubit physique, donc sensible aux erreurs. Le second correspond à une information quantique protégée par un mécanisme de correction des erreurs impliquant plusieurs qubits physiques.
Mais revenons à la nouvelle stratégie qui marque un retour vers « plus de qubits par processeur ». Elle n’est d’ailleurs pas très surprenante. En un sens, on s’y attendait. Chaque liaison entre puces constitue un maillon faible, et moins il y a de sauts d’une puce à l’autre, moins il y a d’erreurs à absorber.
Néanmoins, c’est un autre constat qui semble avoir davantage pesé sur les plans : la génération actuelle fonctionne et a fait ses preuves.
IBM est séduit par son Nighthawk r2
Lancé en septembre, le Nighthawk r2 exécute plus de 7 500 opérations sur 120 qubits avec une précision « exploitable », conformément à l’objectif fixé pour 2026, et traite jusqu’à 100 000 échantillons par seconde, soit un débit 25 fois supérieur à celui de Heron. C’est loin d’être anecdotique. Un calcul quantique doit généralement être répété des milliers, voire des millions de fois pour produire un résultat statistiquement fiable. Accélérer ces répétitions peut donc changer radicalement le temps nécessaire à une expérience.
D’après le constructeur, Nighthawk r2 fait la différence : clients et partenaires, à commencer par E.ON, Algorithmiq et Q-CTRL, y ont déjà exécuté 34 milliards de circuits, avec des gains atteignant un facteur 19 par rapport aux générations précédentes.
IBM estime surtout que la communauté a bel et bien atteint cette année l’avantage quantique promis, avec des résultats vérifiables, ce que le Quantum Advantage Tracker est justement là pour confirmer ou infirmer. « L’informatique quantique utile dépend de la capacité à produire des résultats à la fois exacts et rapides, les deux sont fondamentaux », souligne Jay Gambetta, directeur d’IBM Research.
Starling : même architecture, modules allégés
Parallèlement à ses développements autour de Nighthawk r2 et r3, IBM poursuit sa quête d’une machine tolérante aux fautes, sans toucher aux grands principes de Starling.
Son architecture repose toujours sur des modules associant mémoire quantique et unité de traitement logique (LPU), reliés par des L-Couplers, pour un besoin en qubits physiques environ dix fois inférieur à celui des autres approches, selon IBM. Les modules eux-mêmes ont en revanche été redessinés. Un code qLDPC amélioré n’exige plus que cinq connexions par qubit au lieu de six, tout en réduisant les erreurs logiques d’un facteur 20 à 100. Il en découle un nombre de jonctions Josephson, composants essentiels des circuits supraconducteurs, ramené d’environ 5 000 à 2 000. Moins de composants signifie moins de risques de défauts à la fabrication. Le groupe calcule qu’avec un rendement de 99,95 % par jonction, la proportion de processeurs entièrement fonctionnels pourrait passer d’environ un sur douze à un sur trois
Les autres technologies nécessaires pour relier et piloter ces processeurs avancent elles aussi. Le décodeur Relay-BP répond déjà aux exigences de Starling, et la firme planche sur son intégration au sein d’une puce dédiée au décodage en temps réel, gravée en 2 nm.
Avec Loon, le processeur expérimental présenté l’an dernier, IBM a validé ses C-Couplers, capables de connecter des qubits éloignés au sein d’une même puce.
Big Blue fait par ailleurs évoluer son infrastructure cryogénique. Ses nouveaux réfrigérateurs modulaires, rectangulaires plutôt que cylindriques, sont conçus pour être assemblés.
Enfin, l’électronique de contrôle suit le mouvement, avec des ASIC fonctionnant à très basse température et offrant des performances comparables à celles des contrôleurs conventionnels placés hors du réfrigérateur.
C’est important de le signaler parce que tous ces progrès témoignent de l’avance prise par IBM sur ses concurrents. Le groupe n’en est plus à se focaliser sur les qubits. Il travaille déjà à l’industrialisation de tout ce qui fonctionne autour d’eux.
Le vrai test : le passage à l’échelle
Pour autant, le plus dur reste à faire : démontrer que cette architecture peut passer à l’échelle nécessaire pour obtenir une machine corrigée des erreurs et donc pleinement opérationnelle.
Car des puces plus grosses ne font pas disparaître la complexité, elles la déplacent. Starling nécessitera plus d’une centaine de L-Couplers par module, avec des taux d’erreur de 0,1 %, et jusqu’à douze modules cryogéniques reliés entre eux.
Pour l’heure, IBM a relié cette année deux processeurs Nighthawk r1, la génération précédente, par quatre L-Couplers, avec une fidélité moyenne de transfert d’état de 99 % (99,3 % au mieux), quand l’objectif affiché est de 99,9 %. Tout ceci est certes un peu abscons. Mais un indicateur très facile à comprendre illustre bien le défi : le câblage ! Une baie de cryostat offre jusqu’à 1,5 km de pistes, Nighthawk r2 en consomme 1,4 km, et Nighthawk r3 en réclamera plus de 6 km.
Alors, IBM avance méthodiquement. En août, le groupe a pour la première fois réuni deux modules cryogéniques en un seul système, ramené à 4 kelvins en moins de cinq jours, puis sous les 15 millikelvins. Deux Nighthawk r2 reliés par des L-Couplers y sont en cours de refroidissement. Les deux prochaines années diront si ces briques, validées une à une, tiennent la charge une fois assemblées.
Qiskit et le HPC, l’autre moitié de la roadmap
Sans logiciel, le matériel ne sert à rien. Chez IBM, toute roadmap quantique s’accompagne d’un volet destiné aux développeurs. Cette année, celui-ci se focalise sur un défi incontournable : faire travailler ensemble l’ordinateur quantique et les machines classiques, du serveur au supercalculateur.
Première nouveauté : IBM introduit une autre façon d’exécuter les calculs, baptisée « Directed Execution Model ». Jusqu’ici, l’éditeur appliquait lui-même, en coulisses, une partie des techniques qui limitent les erreurs. En 2026, certains secrets s’affichent au grand jour. Le développeur choisit désormais ce qui est appliqué à ses calculs, et la correction des résultats s’effectue de son côté, sur ses propres machines. Il garde la main et sait exactement ce qui se passe.
Deuxième amélioration, l’enchaînement des traitements. En pratique, un programme quantique utile fait sans arrêt des allers-retours entre le processeur quantique et des CPU ou des GPU, qui préparent les données puis exploitent les résultats. Pour orchestrer tout ça, le constructeur propose des workflows gérés dans IBM Quantum Functions. La partie classique s’exécute sur une infrastructure fournie par IBM, avec beaucoup de mémoire et des GPU, et elle est facturée à la seconde. En 2027 arrivera Backend v3, une nouvelle interface qui permettra de décrire un programme quantique complet, et plus seulement une suite de circuits isolés.
Qiskit, le populaire kit de développement open source d’IBM pour programmer des ordinateurs quantiques, s’enrichit aussi. On y trouve de nouveaux outils pour expérimenter la correction d’erreurs, d’autres pour simuler des molécules et des matériaux, et un module qui traduit un problème d’optimisation en circuit quantique.
Pour les DSI, c’est bien dans ces évolutions logicielles que l’informatique quantique trouve son aspect le plus concret. IBM Quantum Platform réunit ressources quantiques et HPC dans un même environnement managé. Le catalogue de fonctions applicatives s’étoffe, avec notamment le solveur d’équations différentielles QUICK-PDE du Français ColibriTD. La couche open source QRMI, qui raccorde les processeurs quantiques (QPU) aux environnements HPC, se veut agnostique et prend déjà en charge Pasqal, IQM et Alice & Bob. Autant de briques qui préparent l’intégration du quantique dans les infrastructures existantes, bien avant l’arrivée de Starling.
Reste, bien sûr, la question que tout le monde se pose : l’informatique quantique sert-elle enfin à quelque chose ? Pour IBM, la réponse est oui, du moins en partie : l’avantage quantique vérifiable évoqué plus haut est au rendez-vous. Autrement dit, des calculs qu’un ordinateur classique ne fait pas aussi bien, et dont on peut contrôler le résultat. Mais attention, une démonstration de laboratoire n’est pas un gain économique. Ces expériences prouvent que la machine peut surpasser l’informatique traditionnelle sur des problèmes bien choisis, pas encore qu’elle fera gagner du temps ou de l’argent à une entreprise.
Tout l’enjeu est maintenant là : passer de la démonstration scientifique à des calculs reproductibles à volonté, utiles aux métiers, plus rapides ou moins coûteux qu’avec un supercalculateur. Et dans ce domaine, même chez IBM, la roadmap demeure encore floue.
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