Au cours des derniers mois, trois entreprises de calcul quantique, Infleqtion, Xanadu et Horizon Quantum, ont successivement sonné la cloche pour leur introduction en bourse, et d’autres sont en file d’attente pour entrer à Nasdaq.

Un projet qui appartenait autrefois uniquement aux laboratoires et aux films de science-fiction a soudain été mis en avant sur le marché public.

Le problème est : le calcul quantique est-il vraiment arrivé à la veille d’une explosion commerciale ?

Je ne le pense pas forcément.

Ce qui est le plus intéressant dans cette vague d’introductions en bourse, ce n’est pas qu’elle prouve que le calcul quantique est déjà mature, mais qu’elle a exposé la véritable situation de cette industrie.

Bien que tout le monde parle de calcul quantique, les trajectoires technologiques sont en réalité très diverses.

De plus, en étudiant attentivement les rapports financiers de ces entreprises, on constate que peu de machines quantiques universelles ont été vendues, au contraire, ce sont les produits périphériques du calcul quantique qui soutiennent leur fonctionnement.

En outre, bien que cette activité soit encore à ses débuts, Nvidia est déjà entré sur le marché.

Dès 2021, Nvidia a utilisé ses GPU pour aider les chercheurs à simuler des circuits quantiques sur des ordinateurs classiques.

Puis, elle a investi dans plusieurs startups de calcul quantique. En 2025, lors du GTC, Jensen Huang a même annoncé la création du centre de recherche quantique de Boston, NVAQC.

Mais ce que Huang veut faire, ce n’est pas le calcul quantique en soi, mais transformer Nvidia en une porte d’entrée fondamentale dans l’ère quantique.

Comme à l’ère de l’IA, Nvidia ne vend pas des modèles, mais la puissance de calcul nécessaire à l’entraînement et à l’inférence.

La réussite de Nvidia à reproduire ce modèle reste encore incertaine. Mais, en attendant, intéressons-nous à la situation actuelle du calcul quantique.

Trajectoires technologiques

Bien que tout le monde parle de calcul quantique, les approches techniques diffèrent énormément. Quatre principales trajectoires existent, chacune reposant sur des principes physiques totalement différents.

Le calcul quantique supraconducteur est la voie la plus avancée en termes d’industrialisation.

IBM, Google, Rigetti et d’autres grands noms sont sur cette voie.

Son principe est de construire des qubits artificiels à l’aide de structures Josephson. Cela nécessite des environnements à très basse température, proches du zéro absolu.

C’est une connaissance peu connue : la température requise pour le calcul quantique supraconducteur est encore plus froide que l’espace, qui est d’environ 2,7 kelvins.

L’avantage du calcul supraconducteur est que la technologie est proche de celle des semi-conducteurs traditionnels, avec une forte extensibilité des qubits, mais la durée de cohérence est courte et le bruit élevé.

Cette voie bénéficie du plus grand financement, mais sa dépendance aux systèmes de refroidissement coûte cher : une seule machine de refroidissement par dilution peut coûter plusieurs millions de dollars.

Le refroidisseur « Golden Eye » d’IBM coûte plus de 800 000 dollars, avec une facture d’électricité annuelle dépassant 100 000 dollars.

Les systèmes plus grands, comme ceux de Rigetti pouvant supporter 500 qubits, peuvent dépasser 2 millions de dollars. Le système de refroidissement représente plus de 90 % du coût total d’un ordinateur quantique supraconducteur.

Le calcul quantique par piège à ions est une autre voie.

Actuellement, IonQ et Quantinuum travaillent dans ce domaine. Ils utilisent des ions chargés comme qubits, contrôlés par laser pour réaliser des portes quantiques. Cette approche offre la plus haute fidélité des portes.

C’est comme un grand boulier : les ions chargés sont les perles, chaque clic correspondant à un déplacement. Une fidélité élevée signifie que les opérations sont précises, avec peu d’erreurs.

IonQ a annoncé en octobre 2025 une fidélité de 99,99 % pour ses portes à deux qubits, un record mondial. Quantinuum a déjà atteint plus de 99,9 % en 2024. La durée de cohérence est aussi la plus longue, allant de 0,2 seconde à 600 secondes, bien au-delà de dizaines de microsecondes pour le supraconducteur.

Mais le problème des pièges à ions est la difficulté d’extension du nombre de qubits.

Plus il y a d’ions, plus leur contrôle devient difficile. Il ne suffit pas d’ajouter simplement des ions pour augmenter la puissance de calcul, il faut des systèmes de contrôle plus complexes, ce qui limite la capacité de montée en charge.

Le calcul quantique par atomes neutres est une approche récente, apparue il y a deux ans, mais c’est aussi la plus en vogue actuellement, avec Infleqtion, Pasqal et QuEra.

Son principe est d’utiliser un réseau d’atomes neutres piégés dans un réseau optique, à l’aide de lentilles optiques, c’est-à-dire focaliser un faisceau laser pour fixer les atomes. Son principal avantage est la possibilité d’atteindre facilement des milliers de qubits, avec une cohérence longue.

Infleqtion a déjà réalisé un réseau de 1600 qubits physiques, un record actuel. La fidélité d’intrication atteint 99,73 %, la plus haute parmi les entreprises d’atomes neutres.

Infleqtion sera cotée en bourse en février 2026. Son PDG, Matthew Kinsella, déclare : « Les atomes neutres passent de la progression scientifique à la pertinence commerciale. »

Enfin, il y a le calcul quantique photoniques, qui est aussi la plus facile à comprendre.

Xanadu, mentionnée plus tôt, suit cette voie.

Son principe est d’utiliser des photons comme porteurs d’information. Son avantage principal est la possibilité de fonctionner à température ambiante, sans vide ni refroidissement, ce qui est idéal pour la fusion communication et calcul quantique.

Xanadu est devenue la première entreprise de calcul quantique photoniques cotée en mars 2026. Son système Aurora prétend être le premier ordinateur quantique photonic modulaire et en réseau, doté d’un correction d’erreur en temps réel, avec un objectif de 500 qubits logiques d’ici 2029-2030.

Aurora se compose de quatre racks de serveurs indépendants interconnectés par fibre optique, comprenant 12 qubits, 35 puces photoniques et 13 kilomètres de fibre. Il fonctionne à température ambiante, seul le détecteur de photons nécessitant un environnement froid.

C’est un avantage naturel des photons.

Mais la fidélité des portes en photonique est bien inférieure à celle du supraconducteur ou des pièges à ions.

Les photons n’interagissent pas naturellement entre eux, deux photons peuvent traverser sans perturber l’autre. Cela rend très difficile la réalisation de portes à deux qubits déterministes, car la propagation du photon entraîne des pertes, ce qui dégrade l’information transportée.

Autrement dit, pour atteindre la même puissance de calcul, la difficulté du calcul quantique photonic est nettement plus grande que pour les autres trajectoires.

Quelle voie est la plus fiable ? En termes de maturité technologique, le supraconducteur et le piège à ions sont les plus proches de la commercialisation, tandis que les atomes neutres et la photonique sont encore à un stade « très prometteur ».

Mais la question immédiate est : quelle trajectoire offre le meilleur rapport qualité-prix, en tenant compte des performances, des coûts, du déploiement, etc. ?

L’essence de cette vague d’introductions en bourse est que le marché financier doit pour la première fois voter pour différentes trajectoires technologiques.
Les investisseurs ne se contentent plus de la grande narration selon laquelle « le calcul quantique est important » ; ils veulent voir les coûts et les revenus.

Xanadu a augmenté de 15 % le jour de son introduction, mais a chuté de plus de 10 % après la clôture. Horizon Quantum a chuté de 18 % après la clôture. Infleqtion, lors de son IPO en février, était valorisée à 1,8 milliard de dollars, avec une capitalisation maximale de 3,8 milliards, mais après avril, elle est tombée à environ 2,374 milliards de dollars.

L’ambition quantique de Nvidia

En parlant de calcul, il faut mentionner Nvidia.

La stratégie quantique de Nvidia est très claire : elle veut reproduire le succès de CUDA, en lançant CUDA-Q, la version quantique de CUDA.

Mais avant d’en parler, je dois vous expliquer un concept : le calcul quantique tolérant aux erreurs.

Les qubits dont nous avons parlé sont extrêmement fragiles. La température, les vibrations, le bruit électromagnétique, la perte de photons, voire une opération imparfaite peuvent faire dévier l’état quantique.

Le calcul quantique tolérant aux erreurs consiste à ajouter tout un système de protections contre les chutes.

Il utilise de nombreux qubits physiques peu fiables, combinés pour former un « qubit logique » plus fiable. Même si quelques qubits physiques échouent, le système peut détecter, corriger et continuer le calcul.

C’est comme si je confiais une tâche à 100 personnes pour qu’elles me la transmettent. Même si certains oublient ou se trompent, au moins quelqu’un se souviendra.

Sur le plan matériel, Nvidia a créé la plateforme NVQLink. Elle connecte GPU et processeurs quantiques avec une latence de quelques microsecondes via RDMA over Ethernet, en dessous de 4 microsecondes. Ce délai est crucial pour la correction d’erreurs quantiques.

Au niveau logiciel, Nvidia développe la plateforme CUDA-Q et la bibliothèque CUDA-Q QEC, offrant une interface de programmation unifiée.

Les développeurs peuvent écrire des applications hybrides quantique-classique dans un même environnement, sans se soucier des différences matérielles. La version CUDA-Q QEC 0.6, sortie en avril 2026, intègre profondément NVQLink, supportant la décodage en temps réel par GPU.

Au niveau de l’écosystème, Nvidia collabore avec une dizaine de centres de supercalcul, notamment G-QuAT au Japon, le centre national de calcul quantique de Singapour, etc., intégrant des processeurs quantiques dans l’infrastructure HPC existante.

Quantinuum a annoncé que ses derniers processeurs Helios QPU, ainsi que tous ses futurs processeurs, seront intégrés à Nvidia via NVQLink. Helios est équipé du GPU Nvidia GH200 Grace Hopper pour la correction d’erreurs en temps réel.

Aujourd’hui, le calcul quantique est à un tournant : il passe du « prototype en laboratoire » à une étape où il nécessite un support massif de calcul classique. La correction d’erreurs, l’étalonnage, les algorithmes hybrides requièrent une puissance classique forte en temps réel, ce qui est le terrain de Nvidia.

Mais il y a un problème : le calcul quantique n’est pas de l’IA.

L’émergence de l’IA est due au fait que l’apprentissage profond est une application phare sur GPU, que seul le GPU peut bien gérer, alors que le CPU ne peut pas. C’est ce qui a permis à Nvidia de briller.

Jusqu’à présent, le calcul quantique n’a pas encore d’application « killer ».

Les scénarios qui pourraient pousser les entreprises à payer pour du temps de calcul quantique restent encore flous.

Les prévisions sur la sortie des ordinateurs tolérants aux erreurs varient de 5 à 10 ans. Nvidia, qui mise aussi sur l’IA physique et la simulation numérique, pourrait ne pas avoir autant de temps pour renforcer ses investissements dans le quantique.

En septembre 2025, Nvidia a investi dans Quantinuum, QuEra et PsiQuantum, couvrant les trois principales trajectoires : pièges à ions, atomes neutres et photons. Cela montre que Nvidia diversifie ses options, mais aussi qu’elle n’est pas encore sûre de la voie qui l’emportera.

Si la cohérence des processeurs quantiques s’améliore considérablement, ou si une architecture sans correction en temps réel voit le jour, NVQLink deviendra obsolète.

Nvidia mise sur l’idée que « le calcul quantique deviendra forcément tolérant aux erreurs, et que cette tolérance nécessitera un support massif de calcul classique ».

Ce postulat semble raisonnable pour l’instant, mais ce n’est pas la seule voie possible.

L’IA a mis environ 10 ans pour passer de la recherche à la commercialisation, de AlexNet en 2012 à ChatGPT en 2022.

Mais le calcul quantique en est encore à ses débuts. Si sa commercialisation doit prendre 10 ans, Nvidia pourra-t-elle attendre aussi longtemps ?

Quelle est la vérité du secteur ?

En observant l’industrie du calcul quantique, on constate que très peu de sociétés vendent des ordinateurs quantiques universels. La majorité des revenus proviennent des produits périphériques.

C’est aussi le point le plus intéressant de cette vague d’IPO :
les entreprises de calcul quantique ne génèrent pas encore de revenus significatifs avec leurs machines universelles, mais avec des capteurs quantiques, des horloges, des puces de contrôle, des logiciels et des services HPC intégrés.

Les ordinateurs quantiques universels ne constituent pas encore un marché commercial mature, scalable et reproductible.

Pour faire simple, l’industrie se finance principalement avec des revenus annexes pour soutenir une ligne principale à long terme.

Infleqtion, par exemple, tire ses principaux revenus des horloges atomiques optiques, des récepteurs RF quantiques et des capteurs inertiels, utilisés dans l’énergie, l’espace, etc.

Jusqu’en juin 2025, Infleqtion a vendu trois ordinateurs quantiques et plusieurs centaines de capteurs quantiques, avec un chiffre d’affaires d’environ 29 millions de dollars sur 12 mois, avec une croissance annuelle composée d’environ 80 %. En 2026, ses revenus devraient atteindre 40 millions de dollars.

Les capteurs quantiques coûtent de quelques dizaines de milliers à plusieurs centaines de milliers de dollars. Les horloges atomiques de recherche et les gravimètres peuvent dépasser 500 000 dollars.

Avec l’augmentation de la production, les coûts devraient baisser d’un ordre de grandeur dans la prochaine décennie, comme pour le lidar laser à semi-conducteurs, qui coûtait plusieurs dizaines de milliers, et ne coûte plus que 2000 dollars.

La situation de Xanadu est similaire : ses revenus proviennent principalement de produits périphériques au calcul quantique, avec ses trois plus grands clients.

De plus, presque toutes les entreprises cotées dans le secteur bénéficient de financements importants de la part du gouvernement.

Xanadu a reçu le soutien du programme DARPA et du plan « Quantum Champions » du Canada. Infleqtion, IonQ, Rigetti ont tous des contrats avec le département de la Défense et l’énergie américains.

La question clé est : combien de temps ce modèle basé sur des revenus annexes pourra durer ?

Le marché des capteurs quantiques est limité.

Les horloges atomiques, capteurs inertiels, ces produits s’adressent principalement aux secteurs de la défense, de l’aérospatiale et de la recherche, et ne constituent pas un marché de masse pouvant soutenir une valorisation de plusieurs dizaines de milliards de dollars. Même les contrats gouvernementaux ne peuvent pas croître indéfiniment, les budgets sont limités.

Avant que le calcul quantique en tant que tel ne devienne une réalité commerciale, il faudra encore du temps.
Les coûts de la correction d’erreurs, de l’étalonnage, des algorithmes hybrides nécessitent une puissance classique forte en temps réel, ce qui est le terrain de Nvidia.

Mais la question est : le calcul quantique n’est pas de l’IA.

L’émergence de l’IA est due au fait que le deep learning est une application phare sur GPU, que seul le GPU peut bien gérer, alors que le CPU ne peut pas. C’est ce qui a permis à Nvidia de dominer.