Quand le futur frappe à notre porte - Part. 1

Sommaire :

I. L’intelligence artificielle : l’ère des machines apprenantes (aujourd’hui)
- 1. Du machine learning à l’IA générale
- 2. Domaines d’application
- 3. Éthique et régulation
- 4. Synergies avec l’informatique quantique

II. L’informatique quantique : repenser la puissance de calcul
- 1. Quelques principes de base de l’informatique quantique
- 2. État actuel de la recherche
- 3. Applications potentielles
- 4. Enjeux et défis

III. Les matériaux supraconducteurs : un levier pour l’énergie et le calcul
- 1. Qu’est-ce que la supraconductivité ?
- 2. État actuel de la recherche
- 3. Applications clés
- 4. Défis à relever

IV. La fusion nucléaire : l’énergie propre du futur ?
- 1. Retour sur la fusion nucléaire
- 2. Projets majeurs et état des avancées
- 3. Enjeux et promesses

V. ADN comme espace de stockage : s’inspirer du vivant pour construire le numérique
- 1. Comment stocker des données dans l’ADN ?
- 2. Avancées récentes
- 3. Applications et potentiel disruptif
- 4. Défis et verrous techniques

INTRODUCTION

Elles sont partout, surtout là où on ne les attends pas. Les nouvelles technologies façonnent notre quotidien. Informatique, domotique, transports, santé, énergie et bien plus encore. On les retrouve dans la matière de votre nouvelle couverture, dans la semelle de vos chaussures, dans la jointure de votre carrelage, ou encore dans nos rapports sociaux. Tout est technologique, mais surtout, tout est lié. Car, contrairement à ce que l’on pourrait penser, ces secteurs ne se développent pas en vase clos, chacun exerçant une influence direct ou indirect sur l’autre, à l’image d’un orchestre où chaque musicien, aussi virtuose soit-il, reste à l’écoute de ses partenaires pour créer une symphonie harmonieuse. Au-delà de cette petite métaphore, il est parfois bien difficile pour tout un chacun de se représenter les liens technologiques préexistants entre l’informatique, la santé, les transports ou encore l’énergie, avec la semelle de ma dernière paire de Geox flambant neuve. Pourtant, une puissance de calcul grandissante permet d’obtenir toujours plus de nouvelles combinaisons de matière menant ainsi à de nouveaux matériaux, ce qui nous permettra d’adapter de simples semelles en une version capable d’une respiration à en couper le souffle. Ces nouvelles semelles permettront de bien mieux soutenir nos vieux dos en forme d’hémicycle sur le point de rentrer à l’EHPAD le plus proche passé la trentaine. Mais il reste un point primordial, nos colonnes vertébrales ne passeront pas la semaine à ce rythme, malheureusement nos nouvelles Geox providentielles sortent à peine de production dans d’austères usines rangées à la chaîne au fin fond de Shenzen. Là où un semblant de conscience écologique nous ferait au moins nous poser la question de l’impact environnemental de la production et du transport de nos nouvelles amies. Il semblerait que de tous nouveaux calculateurs ultra puissants boostés par le quantique et l’IA aient permis à de brillants esprits d’inventer un tout nouveau réacteur électrique, installé dans des aéronefs extrêmement performants, accompagné d’une logique optimisée à la perfection et pilotée par IA bien sûr. Le tout, alimenté par de toutes fraîches centrales nucléaires, acheminant grâce à de nouveaux matériaux et sans perte d’énergie, de l’électricité dans le monde entier. Le tout. Je recevrai donc dès demain cette paire qui me fait tant rêver, en échange d’un prix raisonnable, avec une conscience allégée, une santé améliorée et une joie de vivre retrouvée. Si cette utopie fait doucement rire, il se pourrait qu’elle frappe plus tôt que prévue à notre porte. Tout comme il se pourrait que celle-ci vire au cauchemar. Moore prédisait pour chaque paire d’année environ, une réduction par deux de la taille des transistors, tout en augmentant la puissance de calcul. Si cette loi n’est pas figée et toujours factuellement exacte, l’idée est là. Tout va très vite. Hier, ChatGPT n’existait pas. Avant hier, ne serait-ce qu’imaginer l’avènement prochain d’un outil de cette puissance aurait relevé de l’utopie (ou dystopie, il y en a pour tout le monde). Mais pourtant aujourd’hui, celui-ci a intégré bon nombre des aspects de nos vies quotidiennes, tandis que demain, la vague qu’il aura initié, nous aura totalement submergé.

Il est parfaitement impossible de couvrir le sujet de manière objective et ultra détaillée. C’est pourquoi, de manière on ne peut plus arbitraire, nous n’allons nous pencher ici que sur une sélection de technologies futures, avec un potentiel disruptif extrêmement important. L’idée derrière cette sélection est de donner une vue globale d’un socle technologique qui pourrait bien permettre à l’humanité de définitivement passer à une nouvelle ère. N’attendez pas de cet article qu’il fasse de vous un expert des domaines traités. Son but réside davantage en la vulgarisation et en la mise en lumière de sujets technologiques et scientifiques d’avenir, tout en expliquant leurs fonctionnements respectifs, en mentionnant leurs limites, enjeux, défis et utilités, ainsi qu’en illustrant certaines de leurs interconnexions inhérentes à leur existence. Avec une volonté implicite, celle d’essayer de faire en sorte que ceux qui seront les leaders de ces industries de demain, veillent à ce que ces nouvelles technologies restent du côté du progrès, ne les exploitant pas au profit de l’oppression, de la guerre, de la surveillance ou encore de l’asservissement des impuissants. Car, comme vous le verrez. Si ces technologies peuvent servir à rendre notre monde meilleur, elles pourraient également, en conférant à l’humanité un pouvoir aussi précieux que démesuré, l’entraîner vers sa chute.

Mais finalement, tout ce blabla pour ne pas même mentionner ce fameux socle technologique arbitrairement subjectif ? C’est une honte, et vous avez bien raison. Mais gardez vos tomates pour la suite, l’article sera long, et l’envie de me les jeter dessus pourrait ponctuellement vous revenir. Ce socle est donc composé de 5 piliers majeurs : l’Intelligence Artificielle, l’informatique quantique, la supraconductivité, la fusion nucléaire, le stockage par ADN.

Ces technologies sont intrinsèquement liées entre elles. Pour ne pas que cet article face 900 pages, et pour préserver le bien être mental de tout le monde, je ne détallerais pas chaque technologie, ni tous les liens qui les relient (si tant est que ce soit faisable). Le choix des liens seront faits dans l’intérêt de l’article et de la démonstration de chaque point. Dans cet article, nous plongerons au cœur de ces technologies « disruptives » qui redessinent notre futur à grands traits. Nous dresserons un panorama des avancées actuelles et des applications concrètes qui se profilent à l’horizon. Mais attention : comme dit plus tôt, cet enthousiasme pour l’innovation ne doit pas masquer les risques et les enjeux sociétaux qui les accompagnent.

L’objectif est donc triple : mieux comprendre ces technologies clés, souligner leur impact et leurs promesses, tout en examinant les défis qu’elles posent. En point d’orgue, nous mettrons en évidence les synergies qui se forment entre elles, car c’est en les voyant comme un écosystème interconnecté qu’on mesure vraiment l’ampleur de la révolution qui se profile. Préparez-vous : le futur est déjà là, et il n’est pas tout seul… il nous embarque dans sa course folle, pour le meilleur comme pour le pire.

I. L’intelligence artificielle : l’ère des machines apprenantes (aujourd’hui)

1. Du machine learning à l’IA générale

État de l’art : deep learning, architectures de réseaux neuronaux, Transformers, etc.
Il est désormais devenu difficile d’échapper à l’IA tant elle s’est imiscée dans notre quotidien : derrière les recommandations de nos plateformes de streaming, nos assistants vocaux, ou encore la détection automatique de spams, se cache souvent ce qu’on appelle le machine learning (apprentissage automatique). Au cœur de cette approche, on retrouve des algorithmes capables de s’améliorer au fil des itérations, grâce à l’analyse d’énormes quantités de données. Il y a parmi ces algorithmes, le deep learning (apprentissage profond), il est l‘un des principaux du domaine, occupant une place de choix. Ses réseaux de neurones dits « profonds » (composés de nombreuses couches), sont particulièrement doués pour reconnaître des images, transcrire la parole ou traduire des textes. Concrètement, ils imitent — de manière simplifiée — la structure de notre cerveau, chaque couche traitant une partie de l’information avant de la transmettre à la suivante. Il est notamment impossible de parler d’IA sans citer les Transformers 🤖, des architectures conçues initialement pour des tâches de traitement automatique du langage (traduction, génération de texte…), dont la force réside dans leur capacité exceptionnelle à “comprendre” le contexte global d’une phrase sans devoir l’analyser mot à mot. Les Transformers ont révolutionné le Natural Language Processing (NLP) en offrant des performances tout bonnement spectaculaires. Depuis, leur usage a été étendu à d’autres champs (vision par ordinateur, multimodalité, etc.), s’inscrivant durablement comme “couteau suisse” de l’IA moderne.

Le potentiel de l’IA dite “forte” ou “générale” et limites actuelles
Si l’IA spécialisée (dite “faible”) a déjà fait ses preuves — battre les meilleurs joueurs d’échecs ou de go, analyser des clichés médicaux, etc. — , chose considérée comme assez “simple” sur le papier. La grande aventure vise désormais l’émergence d’une “IA générale”. L’idée ? Créer une machine capable d’apprendre et de raisonner de manière polyvalente, à l’image de ce que ferait un humain, s’adaptant à des contextes variés sans avoir été explicitement programmée pour une tâche bien précise. Mais plus on soulève les couches de ce magnifique univers qu’est l’IA multimodale, plus les défis nous apparaissent comme titanesques. Nous sommes encore loin de pouvoir répliquer la flexibilité et la conscience de la pensée humaine. Les modèles actuels, aussi sophistiqués soient-ils, restent très dépendants des données d’entraînement et peuvent exhiber divers biais (de genre, ethniques, etc.) ou commettre des erreurs absurdes, appelées hallucinations, dès qu’ils sortent du cadre pour lequel ils ont été formés. En somme, tandis que l’IA continue de progresser à pas de géant, l’idée d’une machine “pensante” qui nous surpasserait en tout n’est pas à l’ordre du jour… pour l’instant ! Cette IA encore pour le moment fantasmée est appelée l’Artificial General Intelligence (AGI). Les pionniers du secteur estiment qu’il faudra encore de nombreuses avancées, tant en algorithmie qu’en compréhension fine des mécanismes cognitifs humains, pour franchir le palier menant à l’AGI. Pourtant, chez beaucoup de personnes l’enthousiasme reste intact, que ce soit grâce à l’avènement de nouveaux acteurs ou projets tels que Deepseek, avec ses modèles génératifs ultra performants et à moindre coûts, ou encore avec l’avènement du projet Stargate — dont les financements attendus dépassent les 500 milliards de dollars — , porté par les américains, ou bien cocorico, de nos petites fiertés françaises telles que le modèle LUCIE, euh non pardon… que sont les modèles portés par Mistral AI et consorts bien sûr.

2. Domaines d’application

L’intelligence artificielle s’est progressivement invitée dans tous les recoins de notre vie quotidienne, agissant comme une autoroute nous reliant à un deuxième cerveau magique… les deuxième cerveau étant ici conçu à base d’algorithmes, de réseaux de neurones artificiels et d’une gigantesque masse informe de données. Des laboratoires hospitaliers aux chaînes de production industrielle, en passant par nos salons connectés, ou encore par la réalisation de cet article 😉, les prouesses de ce nouveau cerveau se font sentir à chaque instant.

Santé : diagnostic et recherche biomédicale
Dans les hôpitaux, l’IA s’est vite taillée une solide réputation d’“assistant diagnostiqueur”. Les algorithmes d’apprentissage profond détectent notamment avec une grande précision, les anomalies sur les clichés radiologiques ou IRM. Ils permettent de repérer plus tôt des tumeurs ou des lésions, augmentant ainsi les chances de guérison pour les patients.
Mais ce n’est pas tout : dans les laboratoires de recherche biomédicale, l’IA participe à l’analyse de gigantesques bases de données génétiques, permettant ainsi l’accélération de la découverte de nouveaux médicaments. Certains programmes sont même capables de proposer des combinaisons thérapeutiques inédites, ou de modéliser les interactions moléculaires liées à une maladie complexe. En résulte notamment l’accélération de la recherche et des découvertes dans le biomédical.

Industries : automatisation et maintenance prédictive
Du côté des usines et des entrepôts, l’IA se positionne comme un incontournable du pilotage et de l’optimisation. Grâce à des algorithmes de vision par ordinateur, certains robots détectent et trient des pièces défectueuses à la chaîne, limitant le gaspillage et améliorant la qualité des produits finis. L’IA brille aussi dans le domaine de la maintenance prédictive. L’idée ? Anticiper les pannes avant qu’elles ne surviennent, en surveillant les données issues des capteurs placés sur les machines (vibrations, température, pression, etc.). Les algorithmes de machine learning analysent ces signaux faibles pour déterminer le meilleur moment pour intervenir. Cela réduit les temps d’arrêt, les coûts de réparation et, au passage, quelques crises de nerfs pour des opérateurs au bout du rouleau.

Services publics et vie quotidienne : quand l’IA vous facilite la vie
Imaginez un guichet administratif capable de traiter instantanément votre requête en ligne, de vous fournir un document officiel et même de répondre à vos questions dans un langage naturel. Ce scénario, qui relevait de la science-fiction il y a encore quelques années, s’installe progressivement dans nos municipalités et administrations centrales. Grâce à l’IA, certains services publics devraient gagner en réactivité et en efficacité, en contre balançant les problèmes que l’on connaît tous aux différentes administrations françaises. Souvent considérés comme imperméables au changement et aux progrès, certains organes d’État comme France Travail, ex Pôle emploie, se sont d’ores et déjà jetés dans la gueule du loup, cherchant de nouvelles alternatives à des problèmes communicationnels et de recherche d’emploi, que beaucoup ne connaissent que trop bien.
Dans la sphère privée, l’IA nous accompagne déjà depuis logtemps, notamment via des assistants virtuels (Siri, Alexa, Google Assistant…), qui reconnaissent la voix et exécutent des commandes. Les systèmes de recommandation, eux, s’invitent sur nos écrans pour nous proposer le prochain film à voir, le prochain produit à acheter ou le prochain article à lire. Et c’est sans compter sur la traduction automatique, devenue bluffante avec les modèles de type Transformers.

Finalement, l’IA est en passe de (presque) devenir une alliée (presque) incontournable, portée par une croissance exponentielle et un enthousiasme généralisé. Des hôpitaux aux chaînes de production, en passant par les administrations ou par les applis de rencontre, l‘IA est partout — pour le meilleur, espérons-le.

3. Éthique et régulation

Une question reste primordiale, notamment ici en Europe. À mesure que l’IA se perfectionne et s’insinue dans nos quotidiens, sa puissance de traitement soulève des questions de plus en plus pressantes. Il ne s’agit plus seulement de mesurer la performance des algorithmes, mais aussi de comprendre leur impact sur la société, la vie privée et l’emploi. En toile de fond, un enjeu crucial : comment garder la main sur des machines capables d’apprendre, d’anticiper et, parfois, de nous surpasser ?

Biais algorithmiques et protection des données
Les biais algorithmiques constituent l’un des principaux points de discorde dans le domaine de l’IA. En effet, un modèle formé à partir de données reflétant ou intégrant inconsciemment des discriminations (de genre, d’origine ethnique, etc.) risque de reproduire, voire d’accentuer des disparités dans ses prédictions. Un algorithme de recrutement “biaisé” pourrait ainsi écarter systématiquement certaines populations d’emplois, sans que les responsables RH ne s’en aperçoivent.
De plus, la question de la protection des données personnelles est inévitable. Lorsque vous confiez vos habitudes de navigation, des information personnelles, confidentielles, voire intimes ou bien encore vos préférences de consommation à un algorithme, êtes-vous certain que ces informations ne seront pas utilisées à des fins commerciales ou pire, à des fins malveillantes ? Des réglementations existent, comme le RGPD (Règlement Général sur la Protection des Données) en Europe dans le but d’encadrer la collecte et l’usage de ces données, mais l’application reste parfois complexe, et les évolutions techniques vont souvent plus vite que les lois. Sans oublier que si le fait de réguler (sur?)protège le consommateur, cela a aussi souvent pour effet de freiner les avancées, progrès ou à empêcher les consommateurs d’accéder aux tous derniers produits et services.

Impacts sur l’emploi et la société
Si l’IA promet une automatisation croissante, elle génère du même coup des craintes légitimes quant à la disparition de certains métiers — qu’il s’agisse de tâches répétitives ou de postes traditionnellement réservés aux humains (service client, traduction, etc.). À l’inverse, elle pourrait aussi créer de nouveaux emplois hautement qualifiés : concepteurs d’algorithmes, éthiciens de l’IA, ingénieurs en robotique…
Dans l’ensemble, l’IA agit comme un puissant accélérateur de transformation sociétale : certaines tâches seront délaissées, tandis que d’autres, plus créatives et plus “humaines”, gagneront en valeur. Le défi, pour les gouvernements, les entreprises et la société toute entière, est et sera d’anticiper ces mutations en investissant intelligemment, en particulier dans la formation continue et la reconversion des travailleurs, ainsi que des étudiants.

Vers une gouvernance mondiale de l’IA ?
Face à l’ampleur du phénomène, la régulation ne peut se limiter à l’échelle d’un seul pays. Plusieurs organisations internationales, dont l’OCDE et l’UNESCO, ont déjà émis des recommandations pour établir des principes directeurs en matière d’IA (respect des droits humains, transparence, responsabilité). Les géants de la tech eux-mêmes se disent publiquement favorables à un cadre clair, soucieux de prévenir une défiance du public ou des dérives qui pourraient nuire à l’image du secteur. Bien que ce point reste à nuancer, notamment depuis l’élection de Donald Trump à la tête du bateau amiral de cette flotte mondiale, bateau plus communément appelé les États-Unis.
Cependant, la mise en place de normes internationales se heurte à la compétition technologique entre grandes puissances, chacune cherchant à conserver un avantage stratégique dans l’intelligence artificielle. Le dialogue reste ouvert, mais la route est semée d’embûches : trouver un équilibre entre innovation et protection des citoyens est un véritable exercice d’équilibriste !

Une responsabilité partagée
Au final, l’IA n’est pas un simple outil, c’est un miroir de la société, reflétant autant nos aspirations que nos contradictions. Son développement peut et doit bien-sûr être source de progrès ainsi que de bien-être collectif, à condition qu’il s’accompagne d’un véritable débat éthique et d’une régulation en flux tendu, ultra optimisée et adaptée à ses besoins bien précis. Cette recherche de l’équilibre entre protection des droits fondamentaux et stimulation de l’innovation sera, je l’espère, l’un des grands défis de ces prochaines années, appelant à une coopération renforcée entre gouvernements, chercheurs, entreprises et citoyens.

4. Synergies avec l’informatique quantique

Souvenez-vous, je vous parlais dans l’intro des liens technologiques qui existent entre tous ces domaines. En voici un intéressant. Alors que l’intelligence artificielle s’invite à la table des grandes révolutions numériques, une voisine appâtée par l’odeur se montre curieuse et intéressée. Cette voisine s’appelle l’informatique quantique. Elle frappe à la porte pour proposer un ingrédient à rajouter à la recette. L’ingrédient en question est une toute nouvelle façon de calculer, un pur changement de paradigme. Les deux champs, loin d’évoluer en silos, sont appelés à se rencontrer et à s’entraider : on parle alors de quantum machine learning ou d’algorithmes d’apprentissage quantique.

Comment la puissance de calcul quantique pourrait accélérer l’apprentissage machine
Le machine learning, surtout dans sa variante “profonde”, nécessite une puissance de calcul faramineuse. Les géants du web et les États investissent d’ailleurs dans des data centers de plus en plus imposants, car entraîner un modèle complexe peut prendre des jours, des semaines, voire des mois.
Or, les qubits (ces bits quantiques capables d’être dans plusieurs états à la fois) permettent, en théorie, d’explorer simultanément un grand nombre de configurations. Là où un ordinateur classique teste les solutions l’une après l’autre, une machine quantique peut les superposer avant de converger vers la plus pertinente. Ce gain de parallélisation pourrait drastiquement accélérer la phase d’apprentissage des algorithmes, et donc réduire leur temps de calcul de manière spectaculaire — du moins pour certains problèmes spécifiques.

Exemples de recherches en “quantum machine learning”
Tout type de laboratoires universitaires et industriels se penchent déjà sur cette discipline émergente. Les travaux pionniers explorent des algorithmes de classification quantique, de régression ou encore de génération de données. Dans certaines démonstrations de faisabilité (toujours à petite échelle), les algorithmes quantiques montrent de bonnes performances sur des tâches comme la reconnaissance d’images, l’analyse de séries temporelles, ou autres tâches très spécifiquement adaptées.
Toutefois, il faut bien distinguer la théorie de la pratique. Les ordinateurs quantiques actuels n’offrent qu‘un nombre très limité de qubits réellement exploitables et demeurent fragiles face à la décohérence. Leur véritable potentiel se révélera sans doute lorsque nous aurons franchi le cap du “bruit” (erreurs) et atteint la fameuse faute-tolérance (ou fault tolerance). À plus long terme, la fusion de l’IA et de l’informatique quantique pourrait ouvrir une nouvelle ère, où l’apprentissage machine deviendrait plus rapide et plus puissant que jamais.

Une alliance pleine de promesses… et de questions
Cette synergie soulève également son lot de questions éthiques et pratiques. Comment sécuriser des algorithmes d’IA capables de s’exécuter de manière immédiate, surtout si leurs capacités de calcul découlent d’une technologie encore largement incomprise du grand public ? Quelles applications industrielles verront le jour en premier : la cryptanalyse, la recherche pharmaceutique, l’optimisation logistique ?
Pour l’heure, la quantum AI (ou AIQ, si l’on veut jouer le jeu des acronymes) n’en est qu’à ses balbutiements, mais ses promesses de rupture technologique intriguent et fascinent. Il faudra sans doute quelques années (ou décennies) encore pour passer du prototype de labo à des services commercialement et industriellement viables. Mais une chose est sûre : quand l’IA fera équipe avec la puissance quantique, il se pourrait bien que l’impossible devienne… trivial.

II. L’informatique quantique : repenser la puissance de calcul

1. Quelques principes de base de l’informatique quantique

Imaginez un funambule capable de se déplacer simultanément sur plusieurs fils, chacun représentant une piste de calcul. Là où l’informatique classique se limite à avancer pas à pas (un bit valant 0 ou 1), l’informatique quantique propose, elle, d’être « un peu des deux » à la fois. C’est la fameuse superposition, l’une des propriétés fondamentales de la mécanique quantique, qui offre un potentiel de calcul démultiplié.

Le qubit, un bit en pleine crise existentielle
Dans un ordinateur classique, l’unité d’information est le bit, qui ne peut prendre que la valeur 0 ou 1. En informatique quantique, cette unité s’appelle le « qubit ». En plus des états 0 et 1, un qubit peut se trouver dans une combinaison linéaire de ces deux états — on parle alors de superposition. Concrètement, cela signifie qu’au lieu de n’effectuer qu’un seul calcul à la fois, une machine quantique peut en mener plusieurs en parallèle (dans certaines limites dictées par la physique quantique).

L’intrication : un pour tous, pour un
Autre concept clé : l’intrication quantique. Deux qubits peuvent être « intriqués » au point de former un système cohérent, où la mesure de l’un affecte instantanément l’état de l’autre, quelle que soit la distance qui les sépare. Cela peut sembler relever de la science-fiction, mais c’est bel et bien une réalité scientifique. Cette propriété ouvre la porte à des calculs distribués ultra-rapides, car la mesure sur un qubit apporte des informations sur l’état de l’ensemble. Dans un langage à peine plus poétique, on dirait que lorsqu’un qubit éternue, son jumeau tousse… même si des kilomètres les séparent.

Un nouveau paradigme de calcul
Grâce à la superposition et à l’intrication, l’informatique quantique permet d’aborder certains des problèmes les plus complexes, qui résistent nous résistent encore aujourd’hui, à cause de nos méthodes classiques. Là où un supercalculateur actuel peinerait pendant des années, un dispositif quantique pourrait (en théorie) trouver une solution en quelques secondes ou minutes. Il ne s’agit pas pour autant de remplacer intégralement les ordinateurs traditionnels, mais plutôt de les compléter sur des tâches spécifiques comme la cryptographie, la modélisation moléculaire ou l’optimisation de données massives. Les ordinateurs quantiques ne sont ni magiques, ni universels. Ils seront utiles pour traiter certains problèmes spécifiques (par exemple, factorisation avec l’algorithme de Shor ou simulation moléculaire), mais pas pour remplacer toutes les tâches du quotidien effectuées par un ordinateur traditionnel.

Il faut cependant garder à l’esprit que la mécanique quantique est, par essence, délicate. La moindre perturbation (bruit électromagnétique, fluctuations thermiques, etc.) peut littéralement détruire la superposition et l’intrication, un phénomène appelé « décohérence ». C’est pourquoi l’informatique quantique réclame une infrastructure très exigeante notamment en termes de refroidissement — pour préserver la stabilité de ces qubits si sensibles.

Avec l’informatique quantique, nous ne parlons pas seulement d’une évolution, mais d’une véritable révolution dans la façon de traiter l’information : un changement de paradigme qui pourrait, à terme, révolutionner des pans entiers de notre société.

2. État actuel de la recherche

Alors que l’ordinateur quantique est encore en phase expérimentale, la course à la “suprématie quantique” (capacité à résoudre un problème réputé impossible pour un ordinateur classique en un temps record) a déjà commencé. Google, IBM, ainsi que diverses start-ups spécialisées comme IonQ, Rigetti ou (cocorrico 🐓) Alice &Bob, se disputent le bout de viande. Les universités et laboratoires de recherche, quant à eux, ne sont pas en reste, multipliant les partenariats publics-privés et les projets internationaux.

Parmi les réussites marquantes, on peut citer l’annonce retentissante de Google, en 2019, affirmant avoir atteint la “suprématie quantique” avec son processeur Sycamore. Bien que le terme ait suscité de vifs débats dans la communauté scientifique — certains arguant que le problème choisi n’était pas assez “utile”. Mais vous n’avez pas pu passer à côté, Google a tapé un grand coup en annonçant sa nouvelle puce quantique appelée Willow. Cette puce aux capacités extraordinaires est parvenue grâce à ses 105 qubits, à résoudre en moins de 5 minutes, un calcul qui aurait mis plus de dix septillions d’années à être résolus par nos plus puissants ordinateurs actuels. Quid de l’annonce, beaucoup critiquent encore une fois l’inutilité et l’aspect sûr-mesure du calcul effectué. IBM propose également sa propre vision, avec des machines disponibles via le cloud, accessibles aux chercheurs du monde entier, dans le but de démocratiser les expérimentations en informatique quantique. Ce dinosaure de l’informatique est l’un des plus importants du milieu, n’ayant pas grand chose à envier à qui que ce soit. Leurs avancées en la matière, ont aussi été nombreuses et impressionnantes. En novembre 2022, IBM annonçait avoir atteint 433 qubits grâce à son processeur quantique Osprey. Cela représentait déjà une étape importante dans leurs recherches, qu’ils affirment poursuivre ardemment. L’entreprise a même annoncé son objectif prochain, atteindre plus de 4.000 qubits grâce à une astucieuse combinaison de plusieurs de leurs processeurs.

Des défis à la hauteur des promesses
Mais avant de voir fleurir les ordinateurs quantiques dans nos salons (dans le cas où celui-ci pourra accueillir un data center refroidit à l’hélium liquide), des obstacles majeurs restent à franchir. Le principal est la “décohérence” : un qubit, pour rester fonctionnel, doit être isolé du bruit ambiant et maintenu dans un état de superposition, ce qui nécessite des températures extrêmement basses et une protection matérielle extrêmement poussée.

Cette sensibilité extrême engendre également un besoin crucial en correction d’erreurs quantiques. Contrairement à l’informatique classique, où un bit corrompu peut se repérer facilement, les phénomènes d’intrication et de superposition compliquent grandement la détection et la correction des erreurs dans un calcul quantique. Les équipes de recherche planchent donc sur des algorithmes et des architectures matérielles (qubits physiques vs. qubits logiques) capables de tolérer ou d’atténuer ces perturbations.

Stabilité du hardware : un enjeu crucial
Pour maintenir ces machines dans un état cohérent, on doit recourir à des systèmes de refroidissement cryogéniques (souvent à -273°C, proche du zéro absolu) et à des matériaux adaptés, souvent associés à la supraconductivité, où la résistance électrique devient nulle. C’est là qu’apparaît un premier pont avec les recherches sur les matériaux supraconducteurs : sans ces alliages spéciaux et ces technologies de cryogénie, l’informatique quantique ne pourrait tout simplement pas exister.

En bref, la communauté scientifique et industrielle est en ébullition, portée par l’espoir de faire entrer la théorie quantique dans la pratique. On assiste à une véritable effervescence : des start-ups, consortiums publics-privés et géants de la tech investissent des milliards pour être les premiers à franchir la ligne d’arrivée. Mais si la promesse est immense — révolutionner la cryptographie, la chimie, l’intelligence artificielle, la santé, etc. — , il reste un long chemin avant d’atteindre la maturité. Le compte à rebours est lancé, et tous les voyants semblent être au vert… espérons qu’il ne soit pas simultanément au vert et au rouge, comme le veut la théorie.

3. Applications potentielles

Les ordinateurs quantiques, bien que naissants, suscitent déjà de grands espoirs dans plusieurs secteurs clés de l’économie et de la recherche. Au-delà de la simple prouesse technologique, leurs caractéristiques uniques pourraient générer des avancées spectaculaires dans des domaines aussi variés que la cryptographie, la modélisation moléculaire ou encore l’intelligence artificielle.

Cryptographie : un bras de fer quantique
Dans l’univers de la sécurité numérique, la capacité exponentielle de calcul est à double tranchant. D’un côté, les algorithmes quantiques menacent potentiellement les systèmes de cryptographie actuels (comme le RSA), utilisés pour sécuriser nos transactions bancaires ou nos communications. En effet, un ordinateur quantique suffisamment puissant pourrait “craquer” en quelques minutes un code qu’un ordinateur classique mettrait plusieurs millions d’années à résoudre. Une révolution qui, si elle n’est pas anticipée, pourrait ébranler la confiance dans l’économie numérique. Un simple ordinateur quantique n’aurait aucun mal à craquer la cryptographie protégeant nos transactions bancaires actuelles par exemple.
Mais vu que tout est toujours plein de nuance, cette même puissance de calcul ouvre aussi la voie à de nouveaux protocoles de chiffrement, comme la cryptographie post-quantique ou le chiffrement quantique de bout en bout (QKD : Quantum Key Distribution). Les chercheurs travaillent déjà d’arrache-pied pour développer des standards capables de résister aux attaques quantiques.

Modélisation moléculaire : le laboratoire du futur
Autre promesse majeure : la modélisation moléculaire. Grâce à l’intrication et à la superposition, un ordinateur quantique peut simuler le comportement de molécules complexes à une échelle inatteignable par nos machines classiques. Cet atout est particulièrement précieux pour la recherche pharmaceutique (développement de nouveaux médicaments), la chimie des matériaux (conception de polymères ou de batteries innovantes) et même l’ingénierie (optimisation d’alliages pour l’aéronautique).
Imaginer de nouveaux traitements contre des maladies ou des matériaux ultra-résistants pourrait ainsi devenir plus rapide, moins coûteux et plus précis. Un rêve pour l’industrie pharmaceutique qui, à coups d’essais et d’erreurs en laboratoire, peine souvent à trouver les bonnes molécules.

Intelligence artificielle : vers un “boost” quantique ?
Comme dit plus tôt, la vitesse de calcul vertigineuse d’un ordinateur quantique pourrait également donner un coup d’accélérateur à l’IA. Certaines techniques d’apprentissage machine (machine learning) et de traitement massif de données (big data) pourraient bénéficier de la parallélisation quantique. On parle alors de “quantum machine learning”, un champ de recherche qui vise à concevoir des algorithmes d’IA s’exécutant plus vite, ou avec une meilleure précision, sur une machine quantique.
Concrètement, cela se traduirait par des systèmes de recommandation plus performants, des assistants virtuels plus “intelligents”, ou encore des outils de prédiction bien plus fiables dans des domaines comme la météorologie ou la finance. Toutefois, ce potentiel doit encore être démontré à grande échelle : les laboratoires s’affairent aujourd’hui à expérimenter différentes architectures et algorithmes, dans l’espoir de dénicher “l’application killer” qui tirera pleinement parti de la puissance quantique.

L’informatique quantique promet de révolutionner plus d’un secteur, à condition de résoudre les nombreux défis qui se dressent encore sur sa route. Si l’avenir appartient aux audacieux, force est de constater que les chercheurs et ingénieurs de ce domaine n’en manquent pas… et que la route, même semée d’embûches, pourrait mener à des progrès spectaculaires.

4. Enjeux et défis

L’informatique quantique n’est pas qu’une douce utopie pour amateurs de physique exotique : c’est aussi un domaine jalonné de défis concrets, où chaque avancée technologique se heurte à des obstacles qui exigent des solutions innovantes. Qu’il s’agisse de l’infrastructure nécessaire, des risques de sécurité ou encore de la disponibilité en matériaux rares, les enjeux sont multiples et fondamentaux.

Une infrastructure à la pointe… et hors de prix
Pour préserver la cohérence des qubits, l’ordinateur quantique doit impérativement fonctionner à des températures proches du zéro absolu. Cela implique des systèmes de refroidissement extrêmement complexes et coûteux, souvent basés sur la supraconductivité. Ici, la moindre fluctuation thermique est à l’ordinateur quantique ce qu’une fausse note est à un orchestre (on y revient) : un petit écart qui met en péril toute la symphonie de calcul.
Au-delà du simple contrôle de la température, la maîtrise de l’architecture quantique elle-même est un enjeu majeur. Contrairement à nos ordinateurs classiques (où chaque composant est facilement intégrable sur une carte-mère), chaque qubit doit être protégé du « bruit » ambiant (électromagnétique, thermique, etc.) et relié à ses congénères sans perdre son intrication. Cette gymnastique d’ingénierie rend chaque prototype un peu plus cher que le précédent… mais la promesse est à la hauteur de l’effort.

Cybersécurité : le nouveau bras de fer
L’irruption de l’informatique quantique dans le paysage numérique suscite des préoccupations grandissantes en matière de sécurité. Le risque est bien réel de voir nos systèmes de chiffrement actuels (RSA, etc.) mis à genoux par la puissance de calcul quantique. Tant que ces machines surpuissantes restent confinées dans quelques laboratoires, le danger est limité. Si tant est que ce labo ne se situe pas à Wuhan. Mais si, à terme, elles deviennent accessibles à des acteurs mal intentionnés, c’est un pan entier de notre économie numérique qui pourrait vaciller.
Heureusement, l’une des priorités de la recherche consiste justement à développer des algorithmes de cryptographie post-quantique, capables de résister à cette nouvelle donne. Mais la transition doit être anticipée : sécuriser l’ensemble des communications sensibles (données bancaires, informations d’État, etc.), et elle ne se fera pas du jour au lendemain.

Des besoins en énergie et en matériaux adaptés
L’informatique quantique étant très gourmande en refroidissement et en ressources matérielles, la question énergétique revient souvent sur le devant de la scène. Les systèmes de cryogénie (hélium liquide, azote liquide, etc.) exigent une consommation énergétique et des infrastructures dédiées. De plus, les câbles et composants doivent être fabriqués à partir de matériaux “ultra purs” et, de préférence, supraconducteurs.
C’est là qu’intervient la recherche en supraconductivité, un domaine crucial pour diminuer les pertes électriques et maintenir les qubits dans un état idéal. Les aimants supraconducteurs utilisés, par exemple, dans les IRM ou les accélérateurs de particules trouvent ainsi un nouveau champ d’application dans la quête de la puissance quantique. Le lien avec la fusion nucléaire, un peu plus évident cette fois, peut aussi être mentionné, tant le besoin en énergie est grandissant, et se montrera sûrement d’ici quelques années, extrêmement conséquent.

Un équilibre délicat entre potentialités et responsabilités
L’informatique quantique ne deviendra sans doute pas la nouvelle “console de salon”. Ses défis en termes de coûts, d’infrastructures, de maintenance et de sécurité la destineront d’abord aux secteurs qui en ont le plus besoin : recherche, énergie, défense, santé, etc. Cependant, son potentiel disruptif exige que gouvernements, entreprises et chercheurs s’allient pour soutenir son développement tout en prévenant les risques de dérives.
L’enjeu doit être clair et défini : celui de faire de l’informatique quantique, un outil au service de l’innovation et du progrès humain, sans laisser les inégalités ni les menaces de cybersécurité gripper cette mécanique si sophistiquée.

III. Les matériaux supraconducteurs : un levier pour l’énergie et le calcul

1. Qu’est-ce que la supraconductivité ?

Laissez de côté quelques instants vos souvenirs d’ampoules incandescentes ou de câbles électriques chauffants : la supraconductivité, c’est un peu comme si votre réseau électrique décidait de de devenir presque aussi égoïste que votre oncle, il garde tout pour lui sans ne jamais rien laisser. Concrètement, on parle là d’un phénomène physique où, à très basse température, certains matériaux voient leur résistance électrique chuter à… zéro. Autrement dit, plus de déperditions de courant : l’électricité y circule sans aucun frein, comme si elle était dans un toboggan entièrement fermé et parfaitement lisse.

Principe de conduction sans résistance à basse température
À température ambiante, même les meilleurs conducteurs — or, cuivre, argent… — finissent par dissiper un peu d’énergie sous forme de chaleur. Vous avez sûrement déjà remarqué que votre chargeur d’ordinateur ou de téléphone portable a tendance à chauffer quand il est branché, conséquence de cette petite résistance qui transforme l’électricité en calories (miam😋).
Dans un matériau supraconducteur, dès que la température chute en dessous d’un seuil critique (typiquement quelques Kelvin, soit proche de -273 °C, encore lui, pour les supraconducteurs dits “classiques”), le phénomène de dissipation disparaît. L’électricité circule alors librement, sans aucune perte. Ce qui représente un immense espoir pour tout un tas d’applications où l’efficacité énergétique devient cruciale.

Le transport d’électricité et la réalisation d’aimants de haute performance
Imaginez un réseau d’acheminement de l’électricité où chaque kilowatt produit par une centrale arrive intact jusqu’à notre maison, sans perte thermique le long du chemin. C’est le rêve que la supraconductivité laisse entrevoir : des lignes à haute tension (ou plutôt, à “haute efficacité”) capables de nous faire économiser de l’énergie, et donc de l’argent. Car, au cas-où vous ne le sauriez pas, les déperditions sont immenses.
Mais ce n’est pas tout : la supraconductivité permet aussi de créer des aimants ultra-puissants, indispensables pour certaines technologies de pointe. Dans les hôpitaux, par exemple, c’est grâce à des bobines supraconductrices que nos IRM (Imagerie par Résonance Magnétique) peuvent scanner notre corps avec une résolution et une précision hors normes. Dans le domaine de la recherche fondamentale, ce sont encore ces aimants “super” qui servent à focaliser les particules dans les accélérateurs (comme le célèbre LHC du CERN).
En d’autres termes, la supraconductivité pourrait devenir la baguette magique de l’énergie et de la haute technologie : un phénomène d’apparence surnaturelle, mais bien réel, qui nous invite à repousser les frontières de l’efficacité et de la performance (ceci n’est pas une pub pour Nike).

2. État actuel de la recherche

Lorsqu’on évoque la supraconductivité, un mot revient souvent dans la bouche des chercheurs : “utopie”. Non pas que le phénomène soit imaginaire — il est dument prouvé et maîtrisé à très basse température — , mais parce qu’une grande partie de la communauté scientifique rêve d’identifier (ou de créer) un matériau supraconducteur qui fonctionnerait à température ambiante. Cela représenterait potentiellement la découverte du siècle, un peu comme dénicher la pierre philosophale de la conductivité électrique.

Supraconducteurs à haute température critique (HTc) : mythe ou réalité ?
Les “hautes températures critiques” (HTc) dont parlent souvent les scientifiques, désignent les seuils au-dessus desquels la supraconductivité s’effondre. Pour la plupart des supraconducteurs classiques, cette limite se situe autour de quelques Kelvin. C’est pour cela qu’ils nécessitent un refroidissement extrême, souvent à l’hélium liquide, afin de réduire la résistance à zéro.
Or, depuis quelques décennies, des céramiques dites “HTc” ont vu le jour, affichant des températures critiques nettement supérieures (plusieurs dizaines de Kelvin, parfois jusqu’à une centaine). C’est une avancée importante, mais on reste encore loin de la température ambiante (autour de 20 °C, soit 293 K). Parler d’aimants supraconducteurs qui fonctionneraient dans un simple réfrigérateur relève donc toujours du fantasme… du moins pour l’instant !

Nouvelles découvertes : la piste de la supraconductivité à température ambiante
Régulièrement, des équipes annoncent avoir observé de la supraconductivité à des températures plus élevées que prévu, parfois même proches de la température ambiante. Ces annonces font trembler la planète scientifique, avant d’être méthodiquement vérifiées et reproduites par d’autres laboratoires. La plupart du temps, elles se heurtent à des difficultés de réplicabilité ou à des conditions d’expérimentation si particulières (pressions extrêmes, par exemple) qu’on est encore loin d’une utilisation pratique.
Mais l’enthousiasme demeure : la quête du “Saint Graal” se poursuit avec des approches variées, qu’il s’agisse de concevoir de nouveaux alliages (souvent à base de cuivre, de fer ou d’oxydes complexes) ou de recourir à des techniques de chimie haute pression. L’idée, en filigrane, est de trouver la bonne “recette” pour dompter les électrons et faire naître cette conduction sans résistance dans des conditions moins extrêmes.

Entre optimisme et prudence
D’un côté, les progrès réalisés au cours des dernières décennies montrent que le phénomène est encore bien loin d’avoir livré tous ses secrets. L’arrivée de nouveaux outils de simulation numérique (et peut-être, à terme, de l’informatique quantique) pourrait accélérer les découvertes. De l’autre, la question se pose de savoir si nous n’approchons pas des limites fondamentales de la physique.
Quoi qu’il en soit, la recherche en ce qui concerne la supraconductivité est une aventure scientifique particulièrement intense, où chaque victoire — fût-elle modeste — alimente la flamme d’un rêve collectif : imaginer des réseaux électriques “intelligents” et sans pertes, des trains en lévitation magnétique plus rapides et moins coûteux, ou encore des IRM plus performantes et plus accessibles. Le chemin est encore long, certes, mais l’épopée est passionnante, et aucune équation ne semble a priori totalement insoluble.

3. Applications clés

Aimants pour IRM, accélérateurs de particules, lévitation magnétique
À l’hôpital, en recherche fondamentale ou dans les transports du futur, la supraconductivité prouve chaque jour son utilité. Alors permettez-moi de revenir rapidement sur quelques uns de nos amis cités précédemment. D’abord, les IRM (Imagerie par Résonance Magnétique). Celles-ci tirent parti de bobines supraconductrices pour générer des champs magnétiques extrêmement puissants et stables, offrant une qualité d’image inégalée pour diagnostiquer tumeurs, lésions ou anomalies internes.
Dans les accélérateurs de particules, comme le LHC (Large Hadron Collider) du CERN, ce sont encore des aimants supraconducteurs qui guident les protons et les ions sur des trajectoires précises, quasiment à la vitesse de la lumière. Grâce à la résistance électrique nulle, les physiciens obtiennent des champs magnétiques plus intenses, et donc plus efficaces, pour sonder les mystères de la matière.
La lévitation magnétique, quant à elle, nourrit le rêve de trains flottants (Maglev) sans contact avec les rails, réduisant frictions et nuisances sonores. Dans ce cas, des bobines supraconductrices génèrent un champ magnétique si fort que la rame se maintient en suspension, un peu comme dans une soufflerie à chute libre (pas tant). Encore coûteuse et complexe, la lévitation magnétique pourrait néanmoins transformer la mobilité de demain, en alliant vitesse et confort.

Intérêt pour l’informatique quantique : maintenir la cohérence des qubits
À l’autre bout du spectre technologique, la supraconductivité revêt aussi un rôle critique dans l’informatique quantique. Les qubits, ces unités de calcul ultrafragiles, exigent des environnements où les perturbations électriques et thermiques sont minimales. Les matériaux supraconducteurs, en réduisant considérablement la résistance (et donc le bruit associé), aident à conserver la cohérence des qubits pendant le temps du calcul quantique.
Certains constructeurs, comme IBM ou Google, utilisent d’ailleurs des circuits supraconducteurs refroidis à quelques milli-Kelvin, afin d’approcher le zéro absolu. Sans ces conditions cryogéniques drastiques, la superposition des qubits se briserait, rendant la “magie” quantique impossible.

Optimisation du réseau électrique : vers un transport sans pertes
Enfin, l’un des fantasmes les plus stimulants liés à la supraconductivité concerne l’acheminement de l’électricité. Aujourd’hui, une part non négligeable de l’énergie produite par nos centrales se perd sous forme de chaleur lors du transport à longue distance. Avec des câbles supraconducteurs, ces pertes pourraient être divisées drastiquement, voire annulées dans l’idéal.
Imaginez un réseau électrique “overclocké”, où l’énergie circule telle une coulée de lave — sans aucune friction. Bien sûr, refroidir des kilomètres de câbles à -196 °C (température de l’azote liquide) ou moins est un défi technologique de taille. Mais si les projets pilotes réussissent à prouver la viabilité économique de cette approche, nous pourrions franchir un cap décisif en matière d’efficacité énergétique et de réduction des émissions de CO₂.

Qu’il s’agisse d’imagerie médicale, de physique fondamentale, d’informatique avancée ou de distribution d’énergie, la supraconductivité nous montre déjà un aperçu de son potentiel disruptif. Comme pour chacune de nos technologies les défis demeurent immenses, certes, mais à chaque pas franchi, l’idée d’un monde à “conduction parfaite” semble un peu moins relever de la science-fiction.

4. Défis à relever

La supraconductivité alimente de grands espoirs, mais elle reste également la source de nombreux casse-tête technologiques et économiques. Derrière la promesse d’une conduction électrique parfaite, on trouve des laboratoires et des industriels qui bataillent pour faire baisser les coûts, stabiliser la production et améliorer la durabilité de ces matériaux d’exception.

Scalabilité industrielle : quand la théorie bute sur la réalité
Produire des bobines, câbles ou composants supraconducteurs à grande échelle exige bien plus qu’un simple brevet. Entre la nécessité de refroidir ces systèmes à des températures cryogéniques (souvent très en dessous de -196 °C) et l’exigence d’une pureté extrême dans les matériaux, la facture énergétique monte vite. À titre d’exemple, le transport d’azote ou d’hélium liquide, indispensable pour maintenir la supraconductivité, n’est pas toujours rentable sur de longues distances.
Dans l’industrie, la question de la rentabilité est donc cruciale : pour équiper un réseau électrique ou un train à sustentation magnétique, il faut non seulement assumer le coût d’installation initial, mais aussi garantir la maintenance et le fonctionnement quotidien. De nombreux projets pilotes existent, mais ils peinent encore à prouver leur viabilité économique à grande échelle.

La quête de nouvelles phases de la matière : alliages et céramiques
Un autre défi majeur réside dans la découverte (ou la synthèse) de matériaux supraconducteurs capables de fonctionner à des températures plus élevées. Aujourd’hui, la supraconductivité nécessite souvent des conditions extrêmes, ce qui limite fortement son usage. Les chercheurs explorent alors toutes les pistes :

• De nouveaux alliages métalliques, combinant niobium, titane ou étain.
• Des céramiques à base de cuivre, de fer ou d’autres éléments exotiques susceptibles de faire grimper la température critique.
• Des structures cristallines sous haute pression, permettant parfois d’approcher la température ambiante… mais au prix d’une pression si élevée qu’aucune application réelle n’est pour le moment envisageable.

Chaque avancée dans la chimie des matériaux suscite l’excitation de la communauté scientifique, mais aussi un redoutable travail de réplication : il faut vérifier la reproductibilité des résultats, s’assurer de la stabilité du matériau sur le long terme, et comprendre les mécanismes physiques en jeu.

Collaboration interdisciplinaire : la supraconductivité, un sport d’équipe
Pour relever ces défis, la simple approche d’un physicien enfermé dans son laboratoire ne suffit plus. La supraconductivité mobilise les compétences de physiciens fondamentaux, de chimistes des matériaux, d’ingénieurs spécialisés en cryogénie ou en électromagnétisme, et même d’experts en économie de l’énergie. Des consortiums internationaux se forment, associant laboratoires publics et entreprises privées, souvent avec le soutien financier de gouvernements.
Cette collaboration à large échelle est la clé pour passer du prototype de laboratoire à l’application industrielle fiable. Qu’il s’agisse de perfectionner les procédés de fabrication ou d’imaginer la prochaine génération de câbles supraconducteurs, chaque nouveau résultat est un petit pas vers un futur énergétique plus sobre et plus efficace.

Finalement, ces défis témoignent de l’ambition d’un domaine qui, s’il parvient à lever ses verrous, pourrait transformer en profondeur nos réseaux électriques, nos systèmes de transport et nos dispositifs médicaux. La supraconductivité, avec son potentiel “zéro résistance”, nous rappelle que la nature a encore bien des tours dans son sac.

IV. La fusion nucléaire : l’énergie propre du futur ?

1. Retour sur la fusion nucléaire

Principes de base de la fusion
Pour comprendre la fusion nucléaire, imaginez deux chewing-gums préalablement mâchés que vous écraser l’un contre l’autre, finissant par former une boule encore plus grosse. Sauf qu’ici, au lieu des petits malabars, nous sommes dans l’univers brûlant des noyaux atomiques. La fusion, c’est l’idée de faire “coller” ensemble deux noyaux légers (souvent du deutérium et du tritium, isotopes de l’hydrogène) pour n’en former qu’un seul, plus lourd.
Cette réaction libère une quantité d’énergie considérable — c’est d’ailleurs ce qui alimente naturellement les étoiles, notre Soleil en tête. Dans un réacteur à fusion, l’objectif est d’imiter ce processus en confinant un plasma (gaz ionisé) à des températures de plusieurs centaines de millions de degrés. Oui oui, vous avez bien lu : “plusieurs centaines de millions de degrés”, soit plusieurs fois la température du cœur du Soleil.

Les différences avec la fission
La fission nucléaire, que nous utilisons depuis des décennies dans nos centrales, consiste au contraire à “casser” des noyaux lourds (comme l’uranium) en morceaux plus légers. Elle produit aussi une importante quantité d’énergie, mais génère des résidus radioactifs souvent encombrants pour la planète (et pour quelques millénaires, s’il vous plaît…). La fusion, elle, a l’immense avantage de ne laisser que très peu de déchets radioactifs de longue durée. Le principal sous-produit d’une fusion deutérium-tritium est l’hélium, un gaz inoffensif que vous utilisez peut-être pour gonfler des ballons d’anniversaire ou pour imiter quelqu’un que vous n’aimez pas (personne ne fait ça ?).
La fusion nucléaire se présente comme l’eldorado de l’énergie : une réaction hautement énergétique, alimentée par des isotopes de l’hydrogène, notamment abondants dans l’eau de mer, et produisant peu de déchets. Bien que l’on y retrouve en réalité et pour être précis, bien plus de deutérium que de tritium, qui lui est obtenu grâce au lithium, essentiellement présent sous terre. Sur le papier, ça reste presque trop beau pour être vrai. Puis c’est assez simple finalement non ? Il n’y a qu’à dompter un plasma surchauffé et turbulent, confiné dans un environnement magnétique infernal, le tout sans faire flamber les coûts et la patience des scientifiques. Personnellement pas très impressionné…

2. Projets majeurs et état des avancées

Alors que la fusion nucléaire a de quoi faire rêver, son aboutissement technique demande de la persévérance, du financement et une bonne dose de savoir-faire interdisciplinaire. Les projets en cours, qu’ils s’agissent d’initiatives internationales, de laboratoires universitaires, d’acteurs étatiques ou de start-ups téméraires, se multiplient pour relever ce défi.

Le projet ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor)
À l’échelle planétaire, ITER est l’incontournable, sans doute LE nom qui revient le plus souvent lorsqu’on parle de fusion. Implanté dans le sud de la France, ce gigantesque réacteur expérimental est le fruit d’une collaboration entre plus de 30 pays (Union européenne, États-Unis, Chine, Inde, Japon, Corée du Sud, Russie). Son objectif : démontrer la faisabilité scientifique et technologique d’un réacteur à fusion contrôlée, de type tokamak.
Dans un tokamak, le plasma — un gaz d’hydrogène ionisé porté à des températures titanesques — est confiné par un puissant champ magnétique en forme de tore (en gros un donut énergétique géant, la centrale de rêve d’Homer Simpson, bref). Les scientifiques espèrent produire un “gain d’énergie” suffisant : en clair, générer plus d’énergie par la fusion que ce qui est nécessaire pour chauffer et maintenir le plasma. Si ITER atteint ses objectifs, il ouvrira la voie à la construction et à la multiplication de réacteurs de fusion commerciaux dans les décennies à venir.

Avancées dans le domaine des tokamaks et stellateurs
Le principe du tokamak domine actuellement la course à la fusion, mais comme souvent dans ces domaines extrêmement complexes, ce n’est pas le seul concept en jeu. Le stellateur, autre configuration du champ magnétique, offre parfois une meilleure stabilité du plasma. Contrairement au tokamak, qui a besoin d’un courant électrique interne pour chauffer et maintenir le plasma, le stellateur se repose principalement sur des bobines externes complexes, ce qui pourrait simplifier la maintenance.
En Europe, le laboratoire Wendelstein 7-X (Allemagne) est l’une des figures de proue en matière de stellateurs. Ses premiers tests ont suscité l’enthousiasme en démontrant une bonne qualité de confinement. Reste à voir si ce design pourra égaler ou surpasser celui des tokamaks pour produire de l’énergie à grande échelle. Et en Chine, le tokamak supraconducteur avancé expérimental de Hefei est parvenu à maintenir un plasma stable pendant 1066 secondes. Un record absolu en la matière, qui démontre encore une fois à quel point le pays est avancé dans le domaine des nouvelles technologies.

Approches alternatives : Laser Mégajoule, fusion inertielle, start-ups privées
D’autres voies que le confinement magnétique sont explorées pour déclencher la fusion. La fusion inertielle s’appuie, par exemple, sur de très puissants faisceaux laser pour compresser rapidement des cibles millimétriques de deutérium-tritium jusqu’à l’ignition. Le Laser Mégajoule (LMJ), en France, et le National Ignition Facility (NIF) aux États-Unis, illustrent cette stratégie : plusieurs dizaines, voire centaines de lasers, convergent simultanément pour atteindre des pressions et des températures phénoménales.
Quant aux start-ups privées, elles ne sont pas en reste et affichent des idées parfois iconoclastes. Citons General Fusion au Canada, qui mise sur un procédé de fusion magnétisée “battue” par des pistons, ou encore TAE Technologies (ex-Tri Alpha Energy) aux États-Unis, qui expérimente des plasmas de type “champ inversé” pour tenter d’éviter les turbulences. Ces initiatives privées, soutenues par des capitaux-risqueurs, misent sur des progrès rapides et le développement de réacteurs compacts pour concurrencer les lourds programmes institutionnels.

Qu’il s’agisse d’ITER, de stellateurs futuristes ou de lasers surpuissants, tous ces acteurs partagent le même rêve : enfin maîtriser la fusion pour produire une énergie propre, sûre et quasi inépuisable. S’ils n’avancent pas toujours au même rythme, la diversité des approches joue le rôle de ferment d’innovation, aiguisant la créativité et la compétitivité dans un domaine où chaque percée peut changer la donne.

3. Enjeux et promesses

S’il y a bien un mot qui revient constamment lorsqu’on évoque la fusion nucléaire, c’est “espoir”. Espoir d’une énergie quasiment inépuisable, plus propre que le charbon ou le gaz, et à la hauteur de nos besoins croissants. Derrière ces promesses, une myriade d’enjeux économiques, climatiques et scientifiques se dessinent, laissant entrevoir un changement majeur dans notre rapport à l’énergie.

Production d’énergie abondante et quasi propre
Le premier argument en faveur de la fusion, c’est son potentiel quasi illimité. Les isotopes d’hydrogène nécessaires à la réaction (deutérium, tritium) sont présents dans l’eau de mer ou peuvent être produits à partir de lithium — un élément relativement abondant sur Terre. Contrairement à la fission, la fusion produit très peu de déchets radioactifs et ne présente pas de risque d’emballement incontrôlé.
En théorie, quelques centaines de kilogrammes de combustibles fusionnels suffiraient à alimenter une ville pendant des années. Cela représente un rêve d’autonomie énergétique : si cette technologie se concrétise à grande échelle, des nations entières pourraient se libérer des fluctuations des marchés d’hydrocarbures et des jeux géopolitiques associés. Rappelons qu’un monde sans crise est un monde en paix.

Réduction de la dépendance aux énergies fossiles
Dans le contexte actuel d’urgence climatique, la fusion apparaît comme une solution décisive pour réduire nos émissions de CO₂. Si elle parvient à devenir commercialement viable, elle offrirait une source d’énergie pilotable (c’est-à-dire disponible en continu, contrairement à l’éolien ou au solaire) sans recourir aux énergies fossiles. De quoi diminuer significativement notre empreinte carbone et notre dépendance au pétrole, au gaz ou au charbon.
Bien sûr, la fusion ne résoudra pas tous les problèmes énergétiques comme par enchantement : la transition vers ce nouveau mode de production demandera du temps et des investissements colossaux. Mais à l’heure où de nombreux pays s’engagent à atteindre la neutralité carbone, l’idée d’un réacteur “presque propre” suscite un véritable enthousiasme.

Impulsion à la recherche en supraconductivité
Pour confiner le plasma à des températures de plusieurs centaines de millions de degrés, il faut générer des champs magnétiques d’une intensité colossale. Et c’est précisément là que la supraconductivité entre en jeu. Les bobines supraconductrices permettent de produire des champs extrêmement puissants sans échauffement excessif, évitant ainsi des pertes d’énergie trop importantes.
Conséquence : les grands programmes de fusion, comme ITER, contribuent directement à stimuler la recherche en matériaux supraconducteurs, dans l’espoir de développer des aimants plus performants et plus stables. À terme, ce même savoir-faire pourrait se répercuter sur de nombreux autres domaines. Ainsi, la fusion agit en catalyseur d’innovations, entraînant dans son sillage un large éventail de domaines scientifiques et technologiques.

En somme, la fusion promet de bouleverser notre paysage énergétique, mais son avènement dépendra de la réussite technique des réacteurs en développement, et de la volonté politique et financière de passer à l’échelle industrielle. Si l’aventure se poursuit avec succès, c’est un nouveau chapitre de l’histoire de l’humanité qui pourrait s’ouvrir, marqué par l’accès à une énergie abondante et propre, libérant une part décisive de la créativité et de la réflexion humaine pour d’autres fronts technologiques et scientifiques.

V. ADN comme espace de stockage : s’inspirer du vivant pour construire le numérique

1. Comment stocker des données dans l’ADN ?

Principe de codage numérique en bases A, T, C, G
Imaginez convertir un fichier informatique en une suite de lettres — A, T, C et G — plutôt qu’en suite de 0 et de 1. Voilà le principe du stockage sur ADN : au lieu de représenter l’information avec des bits magnétiques ou électroniques, on la transcrit en séquences de nucléotides, ces briques de base du vivant.
En pratique, on procède à un encodage : les 0 et 1 d’un fichier sont traduits en un assemblage de bases. Par exemple, un “00” peut correspondre à un A, “01” à un C, “10” à un G et “11” à un T (les règles varient selon les méthodes). Ces brins d’ADN de synthèse, fabriqués en laboratoire, contiennent donc l’équivalent numérique de nos films, textes ou musiques… mais sous forme biologique.

Fiabilité et densité de stockage extrêmes
Pourquoi se donner tant de mal ? Parce que l’ADN est un support de stockage d’une densité inégalée. Dans un simple gramme d’ADN, on pourrait, en théorie, entreposer plusieurs centaines de téraoctets, voire plus, selon les estimations et les avancées techniques.
De plus, sous certaines conditions (températures basses, milieu sec), l’ADN peut se conserver pendant des siècles, voire des millénaires — comme le prouvent les analyses de restes fossilisés. Il n’est pas sensible aux variations de champ magnétique, ni aux surtensions électriques : tant que les brins ne sont pas dégradés, les données restent intactes.
Ainsi, si l’on prend soin de gérer la “biologie” comme un disque dur “vivant” — ou plutôt “végétatif” — , on bénéficie d’un stockage à la fois ultra-compact et d’une fiabilité imbattable. Ce qui fait dire à certains chercheurs que l’ADN pourrait devenir le coffre-fort numérique ultime, pour archiver des données sur le très long terme.

2. Avancées récentes

Ces dernières années, la recherche sur le stockage de données dans l’ADN a progressé à pas de géant, portée par la curiosité scientifique et les besoins exponentiels en capacité de stockage. Des laboratoires prestigieux, de Harvard à l’ETH Zurich, en passant par Microsoft Research, multiplient les démonstrations de faisabilité, prouvant que l’on peut encoder puis relire quantité de données — images, textes, fichiers audio — sous forme de brins synthétiques.

Travaux de laboratoires (Harvard, Microsoft Research, ETH Zurich, etc.)

• Harvard : L’une des premières équipes à avoir vraiment médiatisé le sujet est celle du professeur George Church. Elle a réussi à stocker les 52 000 mots d’un livre dans un minuscule échantillon d’ADN, prouvant qu’on pouvait dépasser (et de loin) la densité des supports magnétiques ou optiques actuels.
• Microsoft Research : En partenariat avec l’Université de Washington, Microsoft s’est lancé dans l’encodage de vidéos et d’images, tout en travaillant sur des procédés de lecture-écriture automatisés. Leur objectif : développer, à moyen terme, un “lecteur ADN” capable d’encoder et de décoder des données presque aussi facilement qu’on grave un DVD.
• ETH Zurich : Les chercheurs suisses se distinguent en travaillant sur la stabilité à long terme de l’ADN. Ils encapsulent les brins dans de petites billes de silice, imitant la façon dont les fossiles préservent l’ADN naturel des dégradations extérieures (humidité, chaleur, rayons UV, etc.). Résultat : une meilleure résistance et une conservation plus longue, atteignant potentiellement des milliers d’années.

Perspectives de stockage massif et durable
La forte densité de l’ADN, combinée à sa résistance aux effets du temps, promet des archives numériques s’étalant sur plusieurs millénaires. Imaginez un data center microscopique, capable de stocker des téraoctets dans un espace à peine plus grand qu’un grain de sable. Cette vision futuriste n’a plus grand-chose de fantaisiste : elle se rapproche de la réalité à mesure que la synthèse et le séquençage de l’ADN deviennent plus rapides et moins coûteux.
Les chercheurs sont déjà en train d’imaginer des “banques ADN” dans des environnements contrôlés, où les brins pourraient demeurer lisibles pendant des siècles. C’est une aubaine pour archiver des documents historiques, des données scientifiques, voire l’ensemble de nos connaissances culturelles. À long terme, l’ADN pourrait ainsi devenir la bibliothèque ultime de notre civilisation, permettant aux générations futures de plonger dans nos archives sans avoir à craindre l’obsolescence des formats numériques ou la dégradation des supports plus classiques.

3. Applications et potentiel disruptif

Le stockage sur ADN ne se limite pas à une simple curiosité de laboratoire ; il promet d’apporter des solutions inédites à des problématiques qui, jusqu’ici, semblaient insolubles. Les data centers traditionnels, toujours plus énergivores et encombrants, pourraient céder la place à de véritables « microsalles des coffres » biologiques.

Archivage de données culturelles et scientifiques
Face à l’explosion du volume de données (images, vidéos, documents, relevés scientifiques…), les infrastructures informatiques saturent. Construire de nouveaux centres de données coûte cher en énergie, en ressources et en espace. Or, l’ADN offre une densité de stockage sans équivalent : un gramme de ce précieux filament moléculaire pourrait, en théorie, conserver plusieurs centaines de téraoctets, voire plus.
Imaginez la Bibliothèque nationale de France (ou une version numérique de la Bibliothèque d’Alexandrie) tenant dans un volume minuscule, aisément transportable et extrêmement durable. Ce potentiel séduit déjà des institutions culturelles et scientifiques, soucieuses de préserver, sur le très long terme, des documents historiques ou des archives de recherche. L’enjeu est de limiter l’empreinte écologique des gigantesques fermes de serveurs et de pérenniser des données qui, autrement, seraient condamnées par l’obsolescence des supports classiques (disques durs, bandes magnétiques, etc.).

Durabilité et résilience face aux cyberattaques
Si l’on pense souvent à l’ADN comme vecteur de la vie, il pourrait aussi devenir un bouclier contre les menaces numériques. Premièrement, parce qu’il n’est pas directement connecté à internet : un hacker ne peut pas pirater un brin d’ADN à distance ! Ensuite, parce que la lecture et l’écriture exigent un accès physique et des équipements de biologie moléculaire spécifiques.
De plus, l’ADN synthétique ne craint pas les pannes électriques, les coupures réseau ou les incendies qui peuvent ravager un data center. Tant que les brins sont conservés dans des conditions stables (température et humidité maîtrisées), ils restent lisibles. Même en cas de destruction d’une partie de l’ADN, des stratégies de redondance (multiplication des copies, codes correcteurs) permettent de récupérer l’information.
Pour ces raisons, le stockage sur ADN pourrait constituer une sorte de “plan de secours ultime” pour les données critiques. Entre sa compacité, sa durabilité et son imperméabilité aux virus informatiques, il se positionne comme un disruptif candidat à la sauvegarde pérenne des informations vitales pour l’humanité. Avec, en prime, l’élégance d’employer la machinerie millénaire de la vie pour porter l’héritage de notre ère numérique (comme si nous lui faisions ce cadeau).

4. Défis et verrous techniques

À l’instar de nombre d’innovations en pointe, le stockage sur ADN n’échappe pas à son lot de challenges. Même si la route est balisée par des avancées spectaculaires, les obstacles à franchir pour le déployer à grande échelle demeurent considérables.

Coûts de synthèse et de séquençage encore élevés
Malgré l’intérêt évident du stockage sur ADN, son adoption massive se heurte d’abord à une question économique : le prix de la synthèse (écriture) et du séquençage (lecture) reste très supérieur à celui des supports classiques. Chaque base (A, T, C ou G) requiert des réactions chimiques précises et un savoir-faire pointu ; les outils de biologie moléculaire ne se comparent pas encore au coût dérisoire d’une gravure de DVD ou d’un enregistrement sur disque dur.
Heureusement, ces coûts baissent de façon régulière, suivant une courbe qui rappelle parfois celle de la loi de Moore pour les semi-conducteurs (ça faisait longtemps). Les progrès en chimie, en automatisation de la synthèse et de la lecture de l’ADN (séquenceurs de nouvelle génération) laissent entrevoir un avenir où ce verrou ne serait plus qu’un mauvais souvenir.

Vitesse de lecture et d’écriture lente comparée aux disques classiques
Aujourd’hui, même une clé USB bas de gamme surpasse l’ADN en termes de rapidité d’accès aux données. Écrire un brin d’ADN de plusieurs dizaines de milliers de bases ou le relire avec un séquenceur requiert souvent plusieurs heures, voire plus encore. Cette lenteur est un frein pour des usages en temps réel (comme le streaming ou la consultation instantanée).
Par conséquent, les laboratoires et entreprises spécialisées tablent plutôt sur un rôle d’archivage longue durée pour l’ADN, là où la rapidité importe moins que la durabilité et l’encombrement réduit. Reste à savoir si des améliorations techniques (microfluidique, séquençage nanopore plus rapide, etc.) permettront de rapprocher le stockage sur ADN des performances de nos supports magnétiques ou SSD.

Complexité logistique : environnement sécurisé, exigences de pureté et de contrôle
La stabilité exceptionnelle de l’ADN ne tient qu’à un fil… ou plutôt à des conditions de conservation adéquates. Température, humidité, contaminants potentiels : tout doit être contrôlé pour éviter que les brins ne se dégradent. Dans un laboratoire, c’est relativement aisé, mais à l’échelle d’un data center, cela implique des infrastructures spécialisées (chambres froides, systèmes de filtration, etc.).
De plus, la manipulation de l’ADN synthétique (qu’il s’agisse d’écriture ou de relecture) nécessite un équipement de biologie moléculaire et une formation pointue. Le “manutentionnaire” de ces archives biologiques doit connaître les protocoles de stérilisation et de traçabilité, pour prévenir tout risque de contamination ou de perte.
En somme, si la technologie se rêve en gardienne du savoir à travers les siècles, elle demande pour l’heure un investissement logistique et humain non négligeable. À la clé, toutefois, se profile une solution radicalement nouvelle pour relever le défi du Big Data, en conjuguant la sagesse de la nature et l’ingéniosité de la science.

La suite sur la partie 2, retrouvable directement sur Medium dans les prochains mois (aucune date prévue).

L’article que vous venez de lire est totalement gratuit. Soutenez-moi en me suivant sur X (Twitter), Instagram, et/ou LinkedIn.