Anthropic indique que son modèle Claude Mythos 5 a conçu un circuit quantique nécessitant environ 17 fois moins de portes que le plus petit design connu à ce jour. L'entreprise a présenté ce résultat comme la preuve que l'intelligence artificielle pourrait aider à réduire le coût de l'informatique quantique en améliorant les algorithmes plutôt qu'en s'appuyant uniquement sur les avancées matérielles.

Ces travaux ont été menés sous la direction du chercheur Andi Gu dans le cadre du programme STEM Fellows d'Anthropic, en collaboration avec des chercheurs de l'université Harvard et de QuEra Computing. Claude Mythos 5 a participé à huit expériences de conception de circuits couvrant des domaines tels que la chimie, la simulation physique, l'optimisation, la théorie des nombres et le calcul numérique.

New from our STEM Fellows Program: Designing more efficient quantum circuits with Claude. Given plain-language instructions, Claude Mythos 5 designed quantum circuits that improve on the best published ones, sometimes by an order of magnitude or more. More efficient circuits…

— Anthropic (@AnthropicAI) October 16, 2026

La place des circuits conçus par IA dans l'informatique quantique

Les ordinateurs quantiques effectuent leurs calculs sur des qubits au moyen d'opérations appelées portes quantiques. Contrairement aux bits classiques, qui prennent un état égal à zéro ou à un, les qubits peuvent occuper des états combinés grâce à la superposition. Cette propriété pourrait permettre aux machines quantiques de résoudre certains problèmes scientifiques insolubles pour les ordinateurs traditionnels.

Le matériel quantique actuel reste toutefois limité par la disponibilité des qubits et le bruit environnemental. De légères fluctuations introduisent des erreurs, et les calculs plus longs deviennent de plus en plus difficiles à réaliser. Trouver des circuits aux besoins minimaux en opérations et en mémoire constitue donc une tâche centrale, faisant du développement algorithmique une étape essentielle vers l'amélioration de l'informatique quantique.

Anthropic a fourni à Claude des descriptions en langage naturel de huit tâches de calcul, ainsi qu'un système automatisé d'évaluation des résultats. Le modèle a généré des circuits, évalué ses propres productions et affiné ses solutions en cycles itératifs, sans aucune intervention humaine pendant ceux-ci. Selon l'entreprise, certains résultats ont dépassé de manière significative les meilleures solutions connues, d'un ordre de grandeur.

Réduire les besoins en mémoire de l'inversion modulaire

Un résultat majeur concernait l'inversion modulaire, une opération mathématique utilisée en arithmétique des courbes elliptiques. Cette opération est pertinente pour les algorithmes quantiques ciblant le problème du logarithme discret sur courbes elliptiques, qui a des implications pour l'évaluation de la sécurité de la cryptographie sur courbes elliptiques face à des ordinateurs quantiques suffisamment puissants.

Claude a développé un algorithme réversible pour cette arithmétique en utilisant une méthode dite divsteps, qui simplifie les nombres au moyen d'opérations conditionnelles consécutives. La conversion de procédure en circuit quantique soulève un problème de mémoire : un calcul réversible doit conserver suffisamment d'informations pour restaurer les étapes précédentes plutôt que de rejeter les résultats intermédiaires inutiles.

Le modèle a découvert une technique permettant de reconstituer les choix de branchement à partir de valeurs numériques intermédiaires. Il a identifié les identités mathématiques pertinentes, testé l'approche par simulation numérique et prouvé sa validité à l'aide de l'assistant de preuve Lean, un outil qui vérifie mécaniquement les démonstrations mathématiques. Le circuit n'a ainsi pas besoin de stocker l'historique complet des choix effectués.

Moins de portes, plus de qubits

Le circuit optimisé sur courbes elliptiques utilise environ 17 fois moins de portes que le plus petit design existant auparavant, tout en employant 12 % de qubits en plus. Ce résultat illustre un compromis d'ingénierie important : la réduction du nombre d'opérations peut accroître les besoins en mémoire, de sorte que les deux ressources doivent être pesées lors de la conception du circuit. Ces qubits supplémentaires ont un poids réel sur le matériel actuel, où la disponibilité des qubits est elle-même limitée.

Anthropic a également fait état d'autres améliorations. Une optimisation a réduit d'environ 12 fois le nombre de portes d'un circuit de décodage Reed-Solomon utilisé dans l'algorithme d'optimisation quantique DQI (Decoded Quantum Interferometry). L'entreprise a suggéré que la conception assistée par IA pouvait aider à identifier des réductions possibles dans un large éventail de tâches mathématiques et scientifiques, même si chaque conception doit encore être analysée individuellement.

Ces réalisations n'impliquent pas que les ordinateurs quantiques existants puissent déjà effectuer tous les calculs requis. De sérieux défis techniques subsistent autour des contraintes matérielles, de la correction d'erreurs et de la stabilité opérationnelle. Cette découverte sur les courbes elliptiques est significative pour les cryptographes, mais elle ne prouve pas que les dispositifs actuels puissent casser la cryptographie largement utilisée.

S'appuyer sur des années de progrès algorithmiques

Ces recherches s'appuient sur des années de progrès dans la réduction des ressources estimées nécessaires aux simulations quantiques exigeantes. Selon Anthropic, FeMoco — un cluster fer-soufre associé à la fixation biologique de l'azote, longtemps utilisé comme référence pour ce type d'estimations de ressources — aurait nécessité, selon une estimation de 2017, 50 000 milliards de portes Toffoli pour calculer son énergie de l'état fondamental. Les innovations algorithmiques ont depuis ramené ce chiffre à 340 millions de portes, soit plus de 150 000 fois moins que l'estimation initiale.

L'optimisation automatisée des circuits pourrait contribuer à réduire encore ce nombre, même si les résultats concrets dépendront à l'avenir des avancées matérielles et d'autres facteurs.

Source : Tron Weekly