L’industrie financière, un candidat tout désigné pour l’informatique quantique

De la R&D à la pratique, c’est la transition vers l'informatique quantique que préparent les acteurs de la finance, à l’image du Crédit Mutuel et du Crédit Agricole en France. Pour opérer ce changement et accélérer des cas d’usage en intelligence artificielle, un ordinateur quantique pleinement fonctionnel est nécessaire. Cet horizon de l'avantage quantique approche à grands pas.

Par Christophe Auffray. Publié le 22 mars 2024 à 11h07 - Mis à jour le 28 mars 2024 à 9h13
Un ordinateur quantique produit chez IBM
Les points clés
Qu’il s’agisse de modélisation, d’optimisation ou d’analyse de risque, l’informatique quantique ouvre des perspectives prometteuses pour l’industrie financière.
Des développements matériels et logiciels sont encore nécessaires pour atteindre l’avantage quantique, le niveau de performance reconnu à un ordinateur quantique lorsque celui-ci exécute un calcul plus rapidement que les meilleurs supercalculateurs classiques.
L’ordinateur quantique ne viendra pas remplacer les capacités actuelles. Sa valeur réside dans l’amélioration des modèles existants et dans une forme d’hybridation avec le calcul haute performance (HPC)

L’IA générative prend toute la lumière depuis fin 2022. Ce n’est cependant pas la seule technologie à figurer sur le radar des acteurs de la finance. L’informatique quantique est un autre candidat sérieux, même si le cap de la maturité se situe moins à court terme que pour la GenAI.

Depuis plusieurs années déjà, aux États-Unis entre autres, les géants du secteur financier mènent des projets de recherche, déposent des brevets et conçoivent de premiers prototypes d’applications quantiques. JPMorgan s’intéresse, par exemple, à l’approche quantique pour l’analyse de risque ou l’optimisation de portefeuille.

Du simulateur au véritable ordinateur quantique

Goldman Sachs planche sur des algorithmes quantiques appliqués au pricing d’instruments financiers, quand Wells Fargo ambitionne de propulser des modèles de machine learning grâce à un ordinateur quantique afin de mieux prédire l’évolution d’indices boursiers et d’autres actifs financiers.

Afin de transformer ces projets et recherches en véritables outils financiers en production,…

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