« En 2019, une petite équipe réfléchissait à quoi pourraient servir les qubits et les calculateurs quantiques au sein d’EDF », se remémore Marc Porcheron, qui dirige depuis les travaux du groupe sur le sujet, avec une équipe d'une vingtaine de personnes. «Trois ans plus tard, nous sommes assez contents de voir que nous avons identifié un certain nombre de cas d’usages s’appliquant aux métiers d’EDF», résume-t-il. Une conférence organisée le 31 mai dans le centre de R&D de l’énergéticien, l’EDF Lab, à Palaiseau (Essonne), permet de faire le point.
Comble, l’auditorium qui accueille l’événement rassemble « des physiciens et scientifiques de renom auprès de grands industriels de la cosmétique, de l’aéronautique ou encore de l’énergie », égrène Joseph Mickael, membre de l’équipe quantique d’EDF. Les trois doctorants en physique quantique qu’héberge l’industriel sont notamment venus présenter leurs travaux. Donnant à voir où il cherche à profiter des bénéfices du calcul quantique, de l’optimisation du réseau à l’étude des matériaux, en passant par l’anticipation de pannes.
Améliorer la gestion du réseau
Les problématiques d’optimisation sont l’un des usages phares du calcul quantique. Une aubaine, pour Margarita Veschchezerova, doctorante à EDF et rattachée au Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications (Loria, CNRS). « Le management de l’énergie contient beaucoup de problématiques d’optimisation combinatoire, car il faut accorder différents moyens de production pour répondre à la demande, observe-t-elle. Et l’émergence des véhicules électriques crée de nouveaux enjeux, comme leur chargement ou leur utilisation en tant que batterie pour répondre aux aléas de productions, inévitables lorsque l’on intègre les énergies renouvelables sur le réseau. »
La chercheuse s’attaque à différents cas d’usage, avec la volonté de trouver « des problèmes que l’on ne peut pas résoudre avec des calculateurs classiques ». L’un d’entre eux vise à optimiser le temps de charge de la totalité d’une flotte de véhicules électriques, en prenant en compte leur caractère plus ou moins prioritaire – comme celui d'une ambulance ou d'une voiture de police. Un autre doit permettre de prioriser la recharge d’un parc en intégrant les contraintes du réseau et d’utilisation des différents véhicules selon le profil de leur conducteur : un livreur qui roule beaucoup, un chef d’entreprise qui l’utilise le matin et le soir, ou encore un doctorant « qui n’a jamais besoin de sa voiture, car il dort au bureau », ironise Margarita Veschchezerova.
Pour trouver une solution à ces problèmes, la scientifique utilise différents types d’algorithmes d’optimisation quantique, mêlés à des programmes informatiques conventionnels. Si l’état actuel de développement des calculateurs quantiques ne permet pas encore d’obtenir de réponse, ces travaux montrent « la borne basse de ce que l’on pourra faire avec un processeur quantique et nous donne une idée des résultats futurs », souligne-t-elle.
Simuler les matériaux
Antoine Michel, thésard rattaché à l’institut d’Optique, travaille à EDF en partenariat avec la start-up Pasqal – partenaire de l’énergéticien et créée sur la base de travaux menés à l’école d’ingénieurs de Palaiseau. Son objectif : utiliser la plateforme quantique de la pépite, qui manipule des atomes avec des lasers, pour « modéliser des matériaux de l’échelle atomique jusqu’à l’échelle macroscopique », explique-t-il. « EDF a de grosses problématiques de stockage et de vieillissement des matériaux », ajoute le chercheur, citant par exemple l’alliage fer-nickel-chrome utilisé dans les cuves internes des centrales nucléaires.
Pour se faire, Antoine Michel assemble des qubits – des atomes piégés – selon une géométrie et un état reproduisant celui de la molécule à simuler, avant de « les faire évoluer et interagir dans le temps afin de connaître leur état final », explique-t-il. Cette approche, dite simulation quantique analogique, vise à « créer un système quantique contrôlé, gouverné par les mêmes équations que la nature, pour reproduire un autre système moins bien contrôlé », précise Thierry Lahaye, chercheur au CNRS et cofondateur de Pasqal.
Si ces travaux visent, à terme, la simulation de matériaux trop complexes pour des calculateurs conventionnels, ils se contentent pour l’instant de simuler des molécules connues, comme le dihydrogène. Composé de deux atomes d’hydrogène, cet élément peut être simulé par deux qubits, permettant d’obtenir « la courbe d’énergie de la molécule en fonction de la distance entre les atomes », argue le scientifique. De quoi envisager la simulation de systèmes plus complexes, nécessitant davantage de qubits.
Prédire les incidents
Le calcul quantique pourrait aussi apporter un avantage dans la sûreté des centrales nucléaires. « L’apprentissage machine quantique peut permettre d’améliorer la prédiction des différents états d’un système dans le cadre des études probabilistes de sûreté [EPS, qui visent à estimer la probabilité de scénarios accidentels ainsi que leurs conséquences] », présente Ahmed Zaiou, doctorant rattaché au Laboratoire d’informatique de l’université Paris-Nord (LIPN). Ses travaux ont abouti à la création d’un graphe regroupant les états de tous les éléments critiques d’une centrale. « L’algorithme permet de trouver le chemin qui peut mener à une conséquence inacceptable, en prenant en compte, à chaque fois, la probabilité d’une panne et la probabilité d’une réparation », illustre le chercheur. D’après ses travaux, il assure que « les algorithmes d’apprentissage quantique démontrent une meilleure efficacité que les algorithmes conventionnels pour prédire les états de défaillance les plus probables, car ils prennent en compte davantage d’informations ». Des résultats encourageants, qui laissent envisager qu’EDF n’abandonnera pas ces recherches de sitôt.
