Les ordinateurs quantiques sont comme des kaléidoscopes : pourquoi des métaphores inhabituelles aident à illustrer la science et la technologie

L’informatique quantique est comme la boîte de chocolats de Forrest Gump : on ne sait jamais sur quoi on va tomber. Les phénomènes quantiques, c’est-à-dire le comportement de la matière et de l’énergie aux niveaux atomique et subatomique, ne sont pas définis, ni dans un sens ni dans l’autre. Ce sont des nuages ​​opaques de possibilités, ou plus précisément de probabilités. Lorsqu’on observe un système quantique, il perd sa nature quantique et « s’effondre » dans un état défini.

Les phénomènes quantiques sont mystérieux et souvent contre-intuitifs. Cela rend l’informatique quantique difficile à comprendre. Les gens ont naturellement recours à ce qui leur est familier pour tenter d’expliquer ce qui leur est inconnu, et pour l’informatique quantique, cela signifie généralement utiliser l’informatique binaire traditionnelle comme métaphore. Mais expliquer l’informatique quantique de cette manière conduit à une confusion conceptuelle majeure, car à la base, les deux sont des animaux entièrement différents.

Ce problème met en évidence la croyance souvent erronée selon laquelle les métaphores courantes sont plus utiles que les métaphores exotiques pour expliquer les nouvelles technologies. Parfois, l’approche inverse est plus utile. La fraîcheur de la métaphore doit être à la hauteur de la nouveauté de la découverte.

Le caractère unique des ordinateurs quantiques appelle une métaphore inhabituelle. En tant que chercheur en communication qui étudie la technologie, je pense que les ordinateurs quantiques peuvent être mieux compris comme des kaléidoscopes.

Certitude numérique versus probabilités quantiques

L’écart entre la compréhension des ordinateurs classiques et quantiques est considérable. Les ordinateurs classiques stockent et traitent les informations via des transistors, des dispositifs électroniques qui prennent des états binaires et déterministes : un ou zéro, oui ou non. Les ordinateurs quantiques, au contraire, traitent les informations de manière probabiliste aux niveaux atomique et subatomique.

Les ordinateurs classiques utilisent le flux électrique pour ouvrir et fermer séquentiellement des portes afin d’enregistrer ou de manipuler des informations. Les informations circulent dans des circuits, déclenchant des actions via une série de commutateurs qui enregistrent les informations sous forme de uns et de zéros. Grâce aux mathématiques binaires, les bits sont à la base de tout ce qui est numérique, des applications sur votre téléphone aux relevés de compte de votre banque et aux signaux Wi-Fi qui rebondissent dans votre maison.

En revanche, les ordinateurs quantiques utilisent les changements dans les états quantiques des atomes, des ions, des électrons ou des photons. Les ordinateurs quantiques relient ou enchevêtrent plusieurs particules quantiques de sorte que les modifications apportées à l’une affectent toutes les autres. Ils introduisent ensuite des modèles d’interférence, comme plusieurs pierres lancées simultanément dans un étang. Certaines vagues se combinent pour créer des pics plus élevés, tandis que certaines vagues et creux se combinent pour s’annuler. Des modèles d’interférences soigneusement calibrés guident l’ordinateur quantique vers la solution d’un problème.

Réaliser un saut quantique, conceptuellement

Le terme « bit » est une métaphore. Il suggère que, lors de calculs, un ordinateur peut décomposer de grandes valeurs en de minuscules bits d’information que des appareils électroniques tels que les transistors peuvent traiter plus facilement.

Utiliser de telles métaphores a cependant un coût. Ils ne sont pas parfaits. Les métaphores sont des comparaisons incomplètes qui transfèrent des connaissances de quelque chose que les gens connaissent bien à quelque chose qu’ils s’efforcent de comprendre. La métaphore des bits ignore que la méthode binaire ne traite pas plusieurs types de bits différents à la fois, comme pourrait le suggérer le bon sens. Au lieu de cela, tous les bits sont identiques.

La plus petite unité d’un ordinateur quantique est appelée le bit quantique, ou qubit. Mais transposer la métaphore du bit à l’informatique quantique est encore moins adéquat que de l’utiliser pour l’informatique classique. Transférer une métaphore d’un usage à un autre atténue son effet.

L’explication la plus répandue de l’informatique quantique est que, tandis que les ordinateurs classiques ne peuvent stocker ou traiter qu’un zéro ou un un dans un transistor ou une autre unité de calcul, les ordinateurs quantiques sont censés stocker et gérer à la fois zéro et un et d’autres valeurs intermédiaires en même temps grâce au processus de superposition.

Cependant, la superposition ne stocke pas simultanément un, un zéro ou tout autre nombre. On s’attend seulement à ce que les valeurs soient nulles ou un à la fin du calcul. Cette probabilité quantique est à l’opposé de la méthode binaire de stockage d’informations.

Basée sur le principe d’incertitude de la science quantique, la probabilité qu’un qubit stocke un un ou un zéro est comparable au chat de Schroedinger, qui peut être mort ou vivant, selon le moment où vous l’observez. Mais les deux valeurs différentes n’existent pas simultanément lors de la superposition. Elles n’existent que sous forme de probabilités, et un observateur ne peut pas déterminer quand ni à quelle fréquence ces valeurs existaient avant que l’observation ne mette fin à la superposition.

Laisser de côté ces défis et utiliser des métaphores informatiques binaires traditionnelles signifie adopter de nouvelles métaphores pour expliquer l’informatique quantique.

Regarder dans des kaléidoscopes

La métaphore du kaléidoscope est particulièrement adaptée aux processus quantiques. Les kaléidoscopes peuvent créer des motifs infiniment divers mais ordonnés en utilisant un nombre limité de billes de verre colorées, de parois de séparation en miroir et de lumière. La rotation du kaléidoscope renforce l’effet, générant un spectacle infiniment variable de couleurs et de formes fugaces.

Les formes ne changent pas seulement, mais ne peuvent pas être inversées. Si vous tournez le kaléidoscope dans la direction opposée, l’imagerie restera généralement la même, mais la composition exacte de chaque forme ou même leurs structures varieront à mesure que les perles se mélangent au hasard les unes aux autres. En d’autres termes, même si les perles, la lumière et les miroirs peuvent reproduire certains motifs montrés auparavant, ceux-ci ne sont jamais absolument identiques.

En utilisant la métaphore du kaléidoscope, la solution qu’un ordinateur quantique fournit au modèle final dépend du moment où vous arrêtez le processus informatique. L’informatique quantique ne consiste pas à deviner l’état d’une particule donnée, mais à utiliser des modèles mathématiques montrant comment l’interaction entre de nombreuses particules dans différents états crée des modèles, appelés corrélations quantiques.

Chaque modèle final est la réponse à un problème posé à l’ordinateur quantique, et ce que vous obtenez dans une opération informatique quantique est une probabilité qu’une certaine configuration en résulte.

De nouvelles métaphores pour de nouveaux mondes

Les métaphores rendent l’inconnu gérable, accessible et découvrable. Se rapprocher de la signification d’un objet ou d’un phénomène surprenant en étendant une métaphore existante est une méthode aussi ancienne que d’appeler le tranchant d’une hache son « mors » et son extrémité plate sa « crosse ». Les deux métaphores s’inspirent très bien de quelque chose que nous comprenons de la vie quotidienne et l’appliquent à une technologie qui nécessite une explication spécialisée de ce qu’elle fait. Appeler le tranchant d’une hache un « peu » indique de manière suggestive ce qu’il fait, en ajoutant la nuance qu’il change l’objet auquel il est appliqué. Lorsqu’une hache façonne ou fend un morceau de bois, elle en prend une « morsure ».

Les métaphores ne se contentent pas de fournir des étiquettes et des explications pratiques pour décrire de nouveaux processus. Les mots que les gens utilisent pour décrire de nouveaux concepts évoluent au fil du temps, se développent et prennent vie.

Lorsqu’on est confronté à des idées, des technologies ou des phénomènes scientifiques radicalement différents, il est important d’utiliser des termes nouveaux et percutants pour ouvrir l’esprit et accroître la compréhension. Les scientifiques et les ingénieurs qui cherchent à expliquer de nouveaux concepts feraient bien de rechercher l’originalité et de maîtriser les métaphores, autrement dit de penser les mots à la manière des poètes.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l’article original.