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L'informatique quantique et le canal de Suez
Le 23 mars 2021, le porte-conteneurs Ever Given s'est coincé dans le canal de Suez, bloquant tout le trafic maritime. Il est resté coincé pendant six jours avant d'être partiellement libéré. Un jour avant sa libération, plus de 350 navires attendaient de passer par le canal, ce qui a retardé près de 10 milliards de dollars de marchandises.
Le canal de Suez relie la mer Rouge à la Méditerranée. C'est l'une des voies navigables les plus fréquentées au monde, offrant une alternative privilégiée à d'autres routes maritimes ou - comme c'était le cas avant l'ouverture du canal au XIXe siècle - au déchargement de marchandises, à leur transport par voie terrestre et à leur chargement sur des navires attendant dans l'autre mer.
Mais que se passe-t-il lorsque le canal est fermé ? Les compagnies maritimes doivent décider de la marche à suivre : attendre ? Faire demi-tour ? Choisir d'autres itinéraires ?
Les décisions en matière d'expédition sont complexes, tout comme le sont les transports terrestres et aériens. Quel navire envoyer à quel endroit ? Dans quel ordre un navire - ou un camion UPS - doit-il se rendre à destination ? Ces décisions dépendent de nombreuses variables : la distance entre les différentes destinations, le coût du voyage, le risque de retard, etc. Différentes entreprises peuvent prendre des décisions différentes avec les mêmes données, en fonction de ce qu'elles souhaitent optimiser : coût, temps, consommation minimale de carburant, risque minimal, moins de transporteurs de marchandises, etc.
Cette catégorie de problèmes est souvent appelée le problème du voyageur de commerce (TSP), imaginant un vendeur qui doit effectuer plusieurs visites commerciales. Il s'agit d'un problème difficile à résoudre d'un point de vue informatique et l'un des plus étudiés en matière d'optimisation.
Les ordinateurs quantiques peuvent aider. Des algorithmes tels que l'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA) permettent aux ordinateurs quantiques de résoudre le TSP et d'autres problèmes d'optimisation combinatoire beaucoup plus rapidement que leurs homologues classiques.
Pourquoi est-ce important ? Parce que, comme dans l'exemple du canal de Suez, les données d'entrée sont dynamiques. Les routes sont bloquées ou encombrées, le prix du carburant fluctue, les routes souhaitées changent, etc. La capacité d'une compagnie maritime à optimiser dynamiquement ses itinéraires peut avoir une grande importance financière. Imaginez, par exemple, que FedEx trouve un moyen de réduire ses coûts de 15 % en utilisant des ordinateurs quantiques, ou qu'Uber obtienne un avantage concurrentiel sur Lyft en utilisant l'informatique quantique. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'informatique quantique est considérée comme une technologie stratégique dans la chaîne d'approvisionnement et dans de nombreuses autres applications.
Le 23 mars 2021, le porte-conteneurs Ever Given s'est coincé dans le canal de Suez, bloquant tout le trafic maritime. Il est resté coincé pendant six jours avant d'être partiellement libéré. Un jour avant sa libération, plus de 350 navires attendaient de passer par le canal, ce qui a retardé près de 10 milliards de dollars de marchandises.
Le canal de Suez relie la mer Rouge à la Méditerranée. C'est l'une des voies navigables les plus fréquentées au monde, offrant une alternative privilégiée à d'autres routes maritimes ou - comme c'était le cas avant l'ouverture du canal au XIXe siècle - au déchargement de marchandises, à leur transport par voie terrestre et à leur chargement sur des navires attendant dans l'autre mer.
Mais que se passe-t-il lorsque le canal est fermé ? Les compagnies maritimes doivent décider de la marche à suivre : attendre ? Faire demi-tour ? Choisir d'autres itinéraires ?
Les décisions en matière d'expédition sont complexes, tout comme le sont les transports terrestres et aériens. Quel navire envoyer à quel endroit ? Dans quel ordre un navire - ou un camion UPS - doit-il se rendre à destination ? Ces décisions dépendent de nombreuses variables : la distance entre les différentes destinations, le coût du voyage, le risque de retard, etc. Différentes entreprises peuvent prendre des décisions différentes avec les mêmes données, en fonction de ce qu'elles souhaitent optimiser : coût, temps, consommation minimale de carburant, risque minimal, moins de transporteurs de marchandises, etc.
Cette catégorie de problèmes est souvent appelée le problème du voyageur de commerce (TSP), imaginant un vendeur qui doit effectuer plusieurs visites commerciales. Il s'agit d'un problème difficile à résoudre d'un point de vue informatique et l'un des plus étudiés en matière d'optimisation.
Les ordinateurs quantiques peuvent aider. Des algorithmes tels que l'algorithme d'optimisation approximative quantique (QAOA) permettent aux ordinateurs quantiques de résoudre le TSP et d'autres problèmes d'optimisation combinatoire beaucoup plus rapidement que leurs homologues classiques.
Pourquoi est-ce important ? Parce que, comme dans l'exemple du canal de Suez, les données d'entrée sont dynamiques. Les routes sont bloquées ou encombrées, le prix du carburant fluctue, les routes souhaitées changent, etc. La capacité d'une compagnie maritime à optimiser dynamiquement ses itinéraires peut avoir une grande importance financière. Imaginez, par exemple, que FedEx trouve un moyen de réduire ses coûts de 15 % en utilisant des ordinateurs quantiques, ou qu'Uber obtienne un avantage concurrentiel sur Lyft en utilisant l'informatique quantique. C'est l'une des raisons pour lesquelles l'informatique quantique est considérée comme une technologie stratégique dans la chaîne d'approvisionnement et dans de nombreuses autres applications.
A propos de "The Qubit Guy's Podcast" (Le podcast du gars de Qubit)
Animé par The Qubit Guy (Yuval Boger, notre directeur marketing), le podcast accueille des leaders d'opinion de l'informatique quantique pour discuter de questions commerciales et techniques qui ont un impact sur l'écosystème de l'informatique quantique. Nos invités fournissent des informations intéressantes sur les logiciels et algorithmes d'ordinateurs quantiques, le matériel informatique quantique, les applications clés de l'informatique quantique, les études de marché de l'industrie quantique et bien plus encore.
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