Comment Mastercard, entreprise mondiale de technologies de paiement, se prépare à créer de la valeur grâce à l'informatique quantique

Faits marquants :

• Mastercard informe et sensibilise verticalement et horizontalement l'ensemble de l'organisation.
• Les cas d'utilisation quantique souvent mentionnés ne s'appliquent pas ; Mastercard cherche des cas d'utilisation qui soutiennent son activité principale.
• Ils s'adaptent au battage médiatique et envisagent des échéances à court et à long terme, en espérant commencer à produire de la valeur dans un délai de deux à quatre ans.

Quand on pense à Mastercard, on pense aux paiements globaux. Mais qu'est-ce qu'un paiement global ? Toute transaction financière implique l'acheminement de données, et chaque transmission a des coûts associés. Le coût le plus évident à considérer est l'argent, mais d'autres coûts importants sont le temps et l'énergie. Mastercard souhaite effectuer les transactions en un minimum de temps, au moindre coût et en consommant le moins d'énergie possible, et l'informatique quantique pourrait devenir une solution viable à cet égard.

Steve Flinter, vice-président de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique et responsable des technologies émergentes, Mastercard Foundry R&D, dirige une équipe qui étudie l'informatique quantique et d'autres technologies émergentes susceptibles de devenir essentielles au maintien de la compétitivité de Mastercard sur le marché mondial des paiements.

"Je travaille pour Mastercard dans notre division R&D et je dirige, entre autres, nos domaines de recherche autour des technologies émergentes", explique Steve dans un épisode du podcast "The Qubit Guy". "Et cela inclut évidemment des choses comme le quantique, mais aussi des domaines sur lesquels nous nous concentrons comme la 5G, l'étude de nouvelles formes de paiements. Tout ce que nous pensons être pertinent pour Mastercard ou nos clients, aujourd'hui ou dans un avenir proche.

Steve a expliqué comment Mastercard s'est lancé dans l'informatique quantique, la composition de l'équipe travaillant sur l'informatique quantique, comment l'organisation se prépare à l'informatique quantique, à quoi l'entreprise pourrait finir par utiliser l'informatique quantique et comment l'entreprise surveille les développements dans le domaine des réseaux quantiques.

"Bonjour, monde quantique !

Comment une entreprise de la taille et de la portée de Mastercard décide-t-elle d'entamer des recherches sur une technologie émergente ? Plus précisément, comment a-t-elle décidé d'investir du temps et de l'argent dans une technologie naissante telle que l'informatique quantique ? Y a-t-il eu une directive des échelons supérieurs, ou le projet est-il né à la base ?

"Je pense que dans notre cas, il s'agissait plutôt d'une démarche ascendante", a répondu Steve. "Bien qu'il y ait eu un certain intérêt dans les échelons supérieurs, en particulier de la part d'un vice-président exécutif, la véritable impulsion pour démarrer est venue de l'extérieur. Ils ont découvert un projet de recherche qu'IBM organisait en Irlande. Ce projet était cofinancé par le gouvernement et incluait des universités locales et des start-ups".

"Nous avons commencé par une collaboration en plusieurs parties avec d'autres acteurs de premier plan, et c'est à partir de là que nous avons construit et développé l'équipe", a ajouté Steve.

La composition de l'équipe de R&D

Si vous essayez de deviner la composition de l'équipe de R&D de Mastercard chargée de l'informatique quantique, on vous pardonnera de citer des physiciens et des experts financiers. Au lieu de cela, l'équipe se compose principalement de scientifiques des données et de mathématiciens. Toutefois, cela est vrai pour la partie de l'organisation qui s'intéresse aux applications de l'informatique quantique.

"Je travaille avec d'autres collègues dans d'autres parties de l'organisation qui étudient d'autres applications de la technologie quantique, comme les réseaux quantiques, etc.", a déclaré Steve, "et ils apportent une expertise spécifique en matière de cryptographie et de technologie de type réseau".

Cela ne veut pas dire que la physique ne joue aucun rôle. Cependant, ces autres formations sont plus recherchées pour les recherches spécifiques qu'elles mènent.

Préparation quantique

L'une des choses les plus importantes qu'une entreprise puisse faire aujourd'hui est d'éduquer ses employés à tous les niveaux et de les sensibiliser à ce qu'est l'informatique quantique et à ce qu'elle peut faire. Mastercard adopte cette approche non seulement avec les cadres supérieurs et son équipe de R&D, mais aussi avec ses technologues et ingénieurs dans toute l'organisation.

"L'accent est mis sur les technologies qui, selon nous, auront un impact sur nous et sur nos clients, et sur la manière dont nous devrions y réfléchir et investir dans ce domaine en tant qu'organisation.

Le public interne comprend les chefs de produits et les propriétaires de produits. Tandis que l'équipe R&D étudie les cas d'utilisation pertinents pour l'informatique quantique et la manière de les mettre en œuvre, elle doit également aider les équipes de produits à comprendre comment envisager ces applications.

"La manière classique d'aborder les problèmes sous l'angle du logiciel, de l'ingénierie ou de l'informatique n'est pas toujours la bonne", explique Steve, "c'est pourquoi nous devons absolument éduquer et sensibiliser les gens à ce sujet". 

La promotion de la sensibilisation ne se limite pas à la fourniture de formations internes et de ressources éducatives. Il s'agit de susciter l'intérêt, en particulier chez les développeurs, et d'encourager leur parcours individuel en matière d'informatique quantique, qu'ils soutiennent directement les efforts de R&D. Certains développeurs sont naturellement intéressés par l'informatique quantique, et cet "appétit" est nourri et entretenu.

Cas d'utilisation

Mastercard navigue habilement dans le brouhaha quantique et se concentre sur des cas d'utilisation pertinents et des calendriers réalistes. Elle est consciente du long terme et peut envisager des feuilles de route, mais elle se concentre sur le court et le moyen terme. Une partie du défi que représente l'exploration de l'informatique quantique est d'établir un sentiment d'urgence sans sur-vendre ni sous-délivrer.

"Je pense que pour Mastercard et pour certains de nos clients, cet horizon de deux, trois ou quatre ans est celui où nous essayons de placer le travail que nous faisons", a déclaré Steve, "qu'est-ce qui se passe dans cet horizon qui peut potentiellement apporter de la valeur ?

Il est intéressant de noter que le domaine générique de la "finance quantique" ne s'applique pas à Mastercard. Les cas d'utilisation les plus répandus de l'informatique quantique en finance sont l'évaluation des produits dérivés, l'optimisation des portefeuilles, les opérations d'arbitrage, etc. Mais cela concerne les banques d'investissement et les marchés des valeurs mobilières, et non les transactions de paiement.

Programmes de fidélisation et de récompense

 Le cas d'utilisation le plus pertinent pour Mastercard pourrait être son programme de récompenses de fidélité, qui est considéré comme un problème d'optimisation, et non comme un problème de "finance quantique".

"Mastercard... a une très grande activité de fidélisation et de récompenses", a noté Steve, "ce n'est peut-être pas connu de tous vos auditeurs, mais c'est certainement un élément clé de notre activité, et nous sommes l'un des plus grands acteurs mondiaux dans ce domaine".

L'optimisation des récompenses de fidélisation est plus difficile qu'il n'y paraît. Le problème n'est pas aussi simple que de déterminer si une récompense est justifiée ou non. Quelle est la récompense la plus appropriée pour chaque client ? Ou, peut-être, quel événement de fidélisation est le plus approprié ? Il s'avère que le problème consiste en de nombreux sous-problèmes d'optimisation.

Optimisation du routage

Un autre problème d'optimisation pertinent est l'acheminement des transactions à travers le réseau de réseaux de Mastercard. Les informations circulent entre les commerçants, les détaillants, les émetteurs et les banques, et il existe plus d'un type de réseau de paiement. Ces chiffres augmentent au fil du temps, ce qui ne cesse d'accroître le défi informatique que représente la recherche du meilleur moyen de transférer de l'argent. L'ajout d'une forme de paiement augmente le problème de routage de manière exponentielle ou combinatoire.

Apprentissage automatique et détection des fraudes

L'équipe de R&D étudie également l'apprentissage automatique quantique (QML). 

"Mastercard utilise l'apprentissage automatique dans de nombreux domaines, notamment la détection et la réduction des fraudes", explique Steve, "il existe donc des applications pour lesquelles des approches quantiques spécifiques peuvent être utilisées dans certains de ces domaines". 

Un thème récurrent est la recherche de cas d'utilisation qui sont non seulement alignés sur l'activité principale de Mastercard, mais aussi sur son calendrier à court terme de deux à quatre ans. Bien qu'elle surveille les applications potentielles à plus long terme (5, 10 ou 20 ans), elle s'efforce de trouver une valeur réelle le plus tôt possible.

"Nous ne sommes pas intéressés par la mise en production de l'informatique quantique juste pour le plaisir, juste pour montrer que nous pouvons le faire", a indiqué Steve. "Il s'agit bien plus de démontrer que nous pouvons résoudre un problème grâce à un processus quantique qui est significativement et notablement meilleur que l'alternative que nous pourrions faire grâce à l'informatique traditionnelle de type CPU, GPU".

Et "mieux" n'est pas seulement une question de résultats. "Il peut s'agir d'un gain de temps, d'une réduction des coûts énergétiques ou d'autres avantages. L'important est d'obtenir un avantage commercial mesurable.

Mastercard est également confrontée à des défis techniques. De nos jours, la plupart des calculs quantiques impliquent l'exécution de Python dans des blocs-notes Jupyter. Mastercard, cependant, doit mettre en œuvre des solutions dans un pipeline fonctionnant 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7. De plus, Mastercard possède des montagnes de données. Par conséquent, un autre défi consiste à structurer les problèmes de big data de manière à pouvoir potentiellement exploiter l'informatique quantique.

Mise en réseau

Mastercard suit également l'évolution de la cybersécurité et de la cryptographie, notamment les progrès du NIST en matière de normes cryptographiques et de cryptographie post-quantique (PQC). Cependant, comparé à son intérêt pour les problèmes d'optimisation (récompenses de fidélité, routage de réseau) et l'apprentissage automatique (détection de la fraude, réduction de la fraude), son intérêt pour la cryptographie quantique relève davantage de la surveillance que de la recherche. Leur stratégie comprend l'utilisation d'un cryptage résistant au quantum ou à l'épreuve du quantum, mais ils sont conscients du délai de 10 à 20 ans que cela implique.

"Nous avons publié une norme l'année dernière", a ajouté Steve, "concernant les paiements sans contact, et cette norme a pris un ensemble délibéré de décisions concernant les schémas cryptographiques qu'elle utilisait afin qu'elle soit résistante au quantum au moment où cette norme serait pleinement mise en œuvre et déployée".

Comme la rédaction des normes prend beaucoup de temps, les architectes système et les architectes de sécurité de Mastercard les élaborent en tenant compte du potentiel futur de l'informatique quantique. Mais ils reconnaissent que la menace qui pèse sur les cryptosystèmes n'est pas immédiate. Ils ont donc les yeux et les oreilles braqués sur les considérations à long terme, mais la tête baissée, ils se concentrent sur les opportunités à court terme.

‍

Cet article est basé sur un épisode du podcast The Qubit Guy podcastqui explore les questions commerciales et techniques ayant un impact sur l'écosystème de l'informatique quantique. Animé par Yuval Boger, CMO de Classiq, ce podcast d'entretiens présente des leaders d'opinion dans le domaine de l'informatique quantique.