Podcast avec David Von Dollen, Volkswagen America

David von Dollen est data scientist en chef chez Volkswagen America. David décrit l'expérience de Volkswagen en matière d'informatique quantique. Il révèle les leçons tirées sur une période de cinq ans, au cours de laquelle Volkswagen a prototypé, testé et déployé plusieurs solutions quantiques.

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Yuval: Bonjour, David. Merci de m'avoir rejoint aujourd'hui.

David: Bonjour, comment ça va, Yuval ? Je suis heureux d'être ici.

Yuval: Qui êtes-vous et que faites-vous ?

David: Je m'appelle David Von Dollen et je travaille pour le groupe Volkswagen depuis six ans. J'ai été l'un des membres fondateurs de l'équipe d'informatique quantique du groupe Volkswagen, basée au Data:Lab de Munich, en Allemagne, et je travaille également pour le groupe Volkswagen d'Amérique au sein de son équipe d'IA, où je m'occupe de recherche et d'applications dans le domaine de l'IA et de l'informatique de haute performance.

Yuval: C'est formidable. Je pense que Volkswagen est l'un des meilleurs exemples d'utilisation industrielle de l'informatique quantique. Parlez-moi du projet. Quand a-t-il démarré ? Pourquoi a-t-il démarré ? Comment a-t-il été lancé au sein de l'organisation ? Je suis très curieux. Tout ce que vous pouvez me dire serait formidable.

David: Bien sûr. En 2016, je travaillais au Code Office de Volkswagen à San Francisco, et mon collègue, Florian Neukart, est venu d'Allemagne pour travailler aux États-Unis pendant un certain temps sur des sujets liés à l'innovation. Le Code Office étant un bureau d'innovation, nous avons été chargés de rechercher de nouvelles technologies et applications en rapport avec la chaîne de valeur de Volkswagen et l'espace de mobilité. Nous avons décidé de choisir l'informatique quantique comme sujet de recherche. Nous avons constaté que la technologie était émergente et qu'en examinant l'historique de la littérature, elle avait un énorme potentiel pour débloquer de la valeur dans l'espace de mobilité, ainsi que dans la logistique et la conception et l'optimisation des matériaux. C'est ce qui a donné le coup d'envoi à toute une série de recherches que notre équipe entreprend actuellement.

Mais le premier projet sur lequel nous avons travaillé était l'optimisation des flux de trafic avec un recycleur quantique, essentiellement. Nous avons étudié les itinéraires des taxis dans la ville de Pékin et nous voulions trouver une configuration globale d'itinéraires pour les taxis qui réduise l'énergie globale ou le flux ou optimise le flux, maximise le flux, à travers le réseau routier. Ce projet a donc donné le coup d'envoi de l'effort d'informatique quantique pour Volkswagen. Depuis, en 2019, nous avons lancé notre première application de production, en nous appuyant sur le travail effectué dans le cadre de ce projet, pour l'optimisation des itinéraires des bus pour le Web Summit à Lisbonne. Optimisation des itinéraires choisis par les bus depuis l'aéroport jusqu'au centre-ville. Enfin, l'équipe continue d'étudier différents domaines, tels que l'apprentissage automatique quantique. Notre équipe a cosigné un article avec Google en 2020 sur la bibliothèque TensorFlow Quantum. Nous avons collaboré avec eux dans le cadre de cet effort. Nous nous intéressons également à la conception et à l'optimisation des matériaux, comme je l'ai mentionné, ainsi qu'à d'autres applications d'optimisation.

Yuval: Et je crois qu'il y avait aussi le projet de l'atelier de peinture ?

David: Oui. Notre équipe a d'abord étudié un codage binaire pour l'atelier de peinture, en tirant parti du QAOA sur des ordinateurs à modèle de porte. Nous avons ensuite généralisé cette étude à l'optimisation de plusieurs voitures pour l'atelier de peinture à l'aide d'un recycleur quantique. Il s'agit donc d'une autre application qui est actuellement mise en production.

Yuval: Il est fascinant que vous disiez que vous avez commencé en 2016. Quelle a été l'impulsion ? Était-ce du haut vers le bas ou du bas vers le haut ? Est-ce que c'est le DSI qui a dit : " Oh, nous devrions vraiment nous pencher sur le quantique, et Florian, ou telle ou telle personne, s'en occupe ", ou est-ce que c'est un ingénieur ou un chercheur qui a essayé de faire remonter l'idée dans la chaîne ?

David: Je pense que c'était une combinaison des deux. Nous avons eu la chance de bénéficier d'un certain investissement de la part de la direction générale. Martin Hofmann était le DSI mondial à l'époque. Et Abdallah Shanti, qui est DSI pour le groupe Volkswagen. Ils ont consacré beaucoup de temps et d'efforts à nous donner la bande passante nécessaire pour étudier les nouvelles technologies et l'innovation afin d'apporter de la valeur au groupe. Nous avons donc bénéficié d'un certain soutien. Je pense qu'une grande partie du processus a également été mené de manière autonome par la base. C'était à nous de trouver la direction, de prouver la valeur et de déterminer comment nous pouvions appliquer ces nouvelles technologies d'une manière nouvelle et novatrice et apporter de la valeur à l'entreprise.

Yuval: Si vous pouviez tout refaire, que feriez-vous différemment ? Quelles sont les choses que vous avez bien faites ? Quelles sont les choses que vous avez mal faites ? Et plus précisément, si je peux généraliser pour les gens qui nous écoutent et qui sont un peu moins avancés que Volkswagen, à quoi pensez-vous qu'ils devraient faire attention lorsqu'ils essaient d'intégrer le quantum dans leur entreprise ?

David: C'est une excellente question. Je pense qu'avec d'autres technologies, comme l'IA, l'un des principaux défis consiste à déterminer comment le problème commercial peut être transposé au niveau technique. Je pense que nous avons eu de la chance, car nous avons été soutenus par des cadres supérieurs de l'entreprise. Et je pense que pour que ces projets soient couronnés de succès, il doit y avoir une véritable synergie entre les équipes commerciales et informatiques afin de comprendre réellement le problème commercial qui est résolu, parce qu'en fin de compte, c'est le problème qui va déterminer si un ordinateur quantique est applicable ou non, ainsi que la valeur que l'on peut créer avec l'ordinateur quantique. Je dirais donc que c'est l'un des principaux défis que je pense... Vous pouvez développer cette incroyable compétence en informatique quantique, mais en fin de compte, vous devez être capable de créer ces relations horizontales avec les entreprises et de les mettre entre les mains d'un utilisateur professionnel ou de les mettre en production pour être en mesure de traduire la valeur.

Je pense que si les entreprises parviennent à trouver un moyen de soutenir cette collaboration et d'en faire une priorité, elles auront quelques longueurs d'avance.

Yuval: Revenons au projet de l'atelier de peinture, mais nous pouvons prendre n'importe quel autre projet. Avez-vous pu communiquer avec le superviseur de l'atelier de peinture et lui dire, s'il vous plaît, expliquez-nous quels sont vos problèmes et ce qui constituerait un succès ? Les employés de l'atelier de peinture ont-ils été impliqués dans la progression quotidienne ou hebdomadaire du projet, ou leur a-t-on dit : "Voici le problème et nous reviendrons dans six mois pour vous montrer une solution ?"

David: Nous avons la chance que Volkswagen soit une très grande entreprise avec beaucoup de composants différents dans sa chaîne de valeur. Il existe donc de nombreuses possibilités d'optimiser et d'appliquer cette nouvelle technologie. Nous avons eu la chance de pouvoir itérer avec nos partenaires de l'atelier de peinture pour vraiment, comme vous l'avez dit, définir ces critères de réussite, affiner le problème, affiner les exigences de l'entreprise et itérer rapidement pour parvenir à notre solution. Cela répond-il à votre question ?

Yuval: En effet. Je veux dire qu'ils ont été impliqués non seulement dans le lancement du projet, mais aussi pendant le projet lui-même, si j'ai bien compris.

David: Oui. En général, nous appliquons une méthodologie agile dans laquelle nous définissons à l'avance les exigences, les tests ou les hypothèses que nous voulons étudier. Ensuite, en utilisant une boucle itérative de cycle de sprint agile, nous pouvons construire un retour d'information avec l'entreprise pour dire : " Ok, hé, dans le dernier cycle de sprint, nous avons fait cette découverte. Nous avons pu échantillonner des solutions dans ce spectre d'énergie en utilisant le recuit quantique", par exemple, et évaluer si cela répond ou non à notre objectif de sprint ou à nos critères de réussite. Lors du prochain sprint, nous continuerons d'itérer et d'affiner ce résultat.

Yuval: Parlons de la composition de l'équipe quantique idéale. Encore une fois, il s'agit d'entreprises qui sont peut-être en train de construire cela et qui veulent juste apprendre de vos expériences. Je suppose qu'il faut des personnes qui comprennent le quantique, peut-être des physiciens, probablement des informaticiens ; je crois que vous avez un doctorat en informatique. Vous avez parlé d'au moins quelqu'un qui peut traduire le problème commercial ou qui comprend le problème commercial. Que manque-t-il d'autre, le cas échéant, à une très bonne équipe quantique pour une entreprise ?

David: Ce qui est intéressant, c'est que nous disposons actuellement d'un grand nombre de technologies matérielles émergentes dans l'espace quantique. De plus, nous sommes à l'ère du NISQ. Ainsi, par exemple, si nous nous intéressons aux recycleurs quantiques, il est possible, à un niveau élevé, de formuler un problème d'optimisation sous la forme d'un QUBO ou d'un modèle d'Ising. Mais vous pouvez également optimiser les paramètres sur la puce, tels que la force de la chaîne ou les couplages. Je pense donc qu'il est bon d'avoir une compréhension du niveau matériel. Il est donc souhaitable que quelqu'un comprenne toutes les technologies matérielles et soit en mesure d'en comprendre les forces et les limites. Par exemple, les différents types de QPU et les intégrations du modèle de porte. Quelle est la durée des temps de cohérence ? Quelles sont les valeurs maximales des qubits que nous pouvons utiliser ? Ce type de questions permettra à l'équipe de comprendre les forces et les faiblesses des différents matériels.

Je pense que la présence d'ingénieurs en logiciel dans l'équipe est toujours une bonne chose, car lorsque vous développez des solutions, vous pouvez avoir besoin de développer une interface utilisateur ou de déterminer comment mettre le service quantique en production, et comment cela se passe en termes de sécurité ou d'authentification et d'autres choses de ce genre. En ce qui concerne la recherche, nous disposons actuellement d'experts dans différents domaines. Nous avons donc des personnes qui se concentrent sur l'optimisation, l'apprentissage machine quantique, et il y a un chevauchement entre tous les espaces, mais d'autres personnes se penchent sur la chimie quantique et la simulation des matériaux. Je pense donc qu'en fonction de la problématique sur laquelle vous souhaitez vous concentrer, il convient de former des experts dans ces domaines, ainsi que des généralistes que vous pourrez former et faire évoluer au sein de l'équipe.

Et puis, oui. Je pense donc que si vous pouvez développer cela, ainsi que peut-être un rôle tourné vers l'entreprise, un analyste commercial ou un chef d'équipe, qui peut aider l'entreprise à comprendre comment augmenter ses processus et tirer de la valeur de la technologie, je pense que tous ces rôles peuvent former une équipe très forte. Je pense que tous ces rôles peuvent constituer une équipe très forte.

Yuval: Une fois que le prototype fonctionne, que l'on dispose de données et que l'on peut montrer au client interne, dans ce cas, "Hé, ça marche. C'est génial. Il peut vous faire gagner du temps." A-t-il été difficile de passer à la production ? Y a-t-il eu des problèmes de disponibilité ou de connectivité avec les systèmes d'entreprise existants ? Le passage de l'expérimentation et du prototypage à la production a-t-il été plus difficile ou plus facile que vous ne l'aviez envisagé au départ ?

David: Je pense qu'il s'agit là d'un défi majeur que nous essayons toujours de relever dans d'autres domaines, tels que l'IA. Comment amener une équipe qui se concentre principalement sur la recherche et le développement à passer à la production ? Cette équipe doit-elle s'approprier ces déploiements de production ? Devrait-il y avoir une autre équipe ? Ce sont des questions encore ouvertes auxquelles les organisations peuvent répondre au cas par cas. Mais je citerai l'exemple de la navette Lisbonne 2019. À l'origine, nous avons mis en œuvre un prototype, puis nous avons fini par utiliser un service API D-Wave que nous appelions régulièrement toutes les 12 secondes pour optimiser les itinéraires. Et pendant que nous étions en place, je ne pense pas que nous ayons eu des interruptions de service ou des temps d'arrêt. Mais je pense que si vous voulez mettre des choses en production, il est certainement bon d'avoir une bonne stratégie de test en place et de comprendre toutes les considérations d'architecture et des choses comme l'authentification.

Yuval: Que peut faire l'industrie ? Je veux dire que vous êtes chez Volkswagen et que vous utilisez certains ordinateurs quantiques, mais si vous regardez l'écosystème dans son ensemble, que pouvons-nous faire pour vous faciliter la vie ? Et des entreprises comme Volkswagen, pour leur faciliter la vie et leur permettre de passer à l'informatique quantique ?

David: Je pense qu'il y a deux choses. La première chose que je vois, c'est, étant donné que nous avons tellement de plateformes matérielles différentes en ce moment, le développement d'un bon logiciel intermédiaire qui peut permettre à un chercheur ou à un ingénieur de concevoir, de tester et d'évaluer différents algorithmes rapidement tout en changeant de backend. Je pense que c'est une solution très puissante.

L'autre aspect, et je pense que cela a été abordé dans d'autres podcasts, c'est la formation. Je pense qu'au cours des cinq dernières années, il est devenu de plus en plus facile pour les gens de se lancer dans l'informatique quantique. Il y a eu de plus en plus de ressources disponibles pour en apprendre davantage sur les algorithmes canoniques, sur la manière de composer des circuits à partir de portes, sur les forces et les limites actuelles du matériel. Je pense donc que donner aux gens plus de chances de se former est un autre domaine de croissance que j'entrevois. Et je pense que ce sont les deux choses qui... Et aider les entreprises à comprendre comment extraire de la valeur avec les ordinateurs quantiques. Je pense que ces points sont tous bénéfiques et utiles.

Yuval: Et comme nous approchons de la fin de notre discussion d'aujourd'hui, je me suis intéressé à vos prévisions pour l'année prochaine. Selon vous, qu'est-ce qui va se passer dans le monde quantique et qui pourrait vous enthousiasmer ?

David: C'est une excellente question. Je pense qu'en 2022, nous continuerons à voir des innovations en matière d'apprentissage automatique quantique, et des gens qui répondent aux grandes questions telles que "Quelle est la capacité de représentation d'un réseau neuronal quantique ? ou nous verrons de nouvelles applications de l'informatique quantique dans les entreprises, dans différents domaines. Qu'il s'agisse d'optimisation combinatoire ou de découverte et de conception de matériaux. Je pense que nous allons continuer à voir émerger de nouvelles plates-formes matérielles et logicielles. Et je sais qu'au danger... Je sais que nous entrons en quelque sorte dans le pic d'un cycle d'engouement. Je crains donc la chute, mais je suis optimiste : à court et à moyen terme, nous pourrons trouver des cas d'utilisation et de la valeur à partir de solutions inspirées du quantique ou de solutions améliorées par le quantique, tandis que nous dépasserons l'ère du NISQ et disposerons de millions de qubits tolérants aux pannes, et que nous pourrons faire des choses avec ce niveau d'informatique quantique.

Mais pour moi, si vous trouvez un algorithme d'inspiration quantique qui donne de meilleurs résultats que le classique, cela augmente la valeur de votre entreprise. Pour moi, c'est une victoire. J'espère donc qu'à mesure que nous traversons ce cycle d'engouement, nous créons des choses durables dont nous pourrons tirer des enseignements et des améliorations technologiques, et que nous formons une génération de scientifiques qui finiront par contribuer à des solutions dont nous ne soupçonnons peut-être même pas l'existence aujourd'hui.

Yuval: Absolument. David, comment peut-on vous contacter pour en savoir plus sur votre travail ?

David: Je pourrais donner mon adresse électronique professionnelle, qui serait David.VonDollen@audi.com.

Yuval: Excellent. Merci beaucoup de vous être joints à moi aujourd'hui.

David: Merci, Yuval. Ce fut un plaisir.

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