Contexte et investissement
IBM Ventures, branche d'investissement d'IBM Corp., a annoncé son soutien financier à BQP, startup spécialisée dans l'accélération quantique de la simulation physique. Le montant exact n’a pas été communiqué, mais le tour de table porte désormais à 8 millions de dollars, incluant Venn10 Capital et Monta Vista Capital. BQP, fondée en 2020 sous le nom de BosonQ Psi à Syracuse (NY), vise à transformer son produit BQPhy en déploiement opérationnel grâce à ce financement.
Le financement intervient alors que le chiffre d’affaires contractuel et engagé de BQP a été multiplié par huit depuis son tour de table initial en 2025, et que la base client a triplé. Le nombre d’utilisateurs de la plateforme a progressé de vingt fois sur la même période, indiquant une adoption rapide dans les secteurs aérospatial et défense.
Architecture de la plateforme BQPhy
BQPhy repose sur deux solveurs distincts. QuantumNOW, déjà en production, s’exécute sur les CPU et GPU existants des clients, exploitant les ressources classiques sans modification d’infrastructure. Le second solveur, QuantumMAX, reste en développement et cible les unités de traitement quantique (QPU). Les deux partagent un SDK commun avec des interfaces vers MATLAB, Python, Julia et une API standard, ce qui permet une intégration en une semaine dans des flux de travail existants.
Selon BQP, les solveurs classiques laissent environ 85 % de la capacité en virgule flottante d’un GPU inutilisée, car les méthodes itératives sparses sont limitées par les accès mémoire plutôt que par le calcul. Cette contrainte justifie l’intérêt d’un algorithme « quantum‑native » capable de réduire le nombre d’opérations de mémoire et d’accélérer les calculs.
Performances et cas d’usage
Dans le cadre d’un contrat SBIR avec l’U.S. Space Force et SpaceWERX, BQPhy a simulé plus de 3 000 objets spatiaux en moins d’une seconde, soit un facteur 250 de plus rapide que le solveur open‑source Orekit. Cette performance repose sur l’optimisation du pipeline de calcul et l’exploitation simultanée du CPU/GPU via QuantumNOW.
Des démonstrations supplémentaires incluent la résolution de problèmes de signaux radio‑fréquence pour le bord tactique avec NavalX, et l’optimisation de la propulsion de drones pour Modovolo Inc., où le nombre de variables de conception est passé de trois à plus de douze, tout en conservant un temps d’intégration d’une semaine grâce à l’API.
Dans le domaine de l’énergie, BQP applique la même chaîne de calcul à la gestion thermique des batteries de véhicules électriques, projet financé par le ministère indien des Industries lourdes et l’Indian School of Business.
Perspectives et limites
Emily Fontaine, responsable mondiale d’IBM Ventures, souligne que les clients n’ont pas besoin de réviser leurs processus pour obtenir des résultats accélérés par le quantum, grâce à l’approche hybride. Toutefois, le solveur QuantumMAX dépend encore de la disponibilité d’un QPU fonctionnel, ce qui limite son déploiement à des environnements de recherche ou à des partenaires disposant d’accès quantique.
En rejoignant le IBM Quantum Network en 2023, BQP bénéficie d’un accès anticipé aux évolutions matérielles, mais la transition d’une exécution GPU à une exécution QPU nécessitera des études de cas supplémentaires pour identifier les problèmes physiques réellement profitables à l’accélération quantique.
