Renault explore la route de l’informatique quantique
Le constructeur automobile se prépare à l’informatique quantique. Il envisage déjà des cas d’usage – la synthèse de nouveaux matériaux en tête – et appelle à créer sur un écosystème collaboratif.
L’informatique quantique n’est pas encore entrée en production chez Renault. Mais le constructeur s’y prépare. Patrick Bastard, Expert Fellow et directeur Technologie et Réglementation du groupe, se montre certes prudent, mais il envisage déjà des cas d’usage où ces ordinateurs pourraient être une petite révolution, comme la synthèse de nouveaux matériaux ou la compression des algorithmes d’IA.
Dans la simulation numérique par exemple, le calcul haute performance (HPC) a fait ses preuves depuis quarante ans. Les QPU auront du mal à le détrôner. L’Intelligence artificielle a aussi infusé tout le groupe. « Nous avons formé des milliers de personnes en interne pour qu’elles utilisent de façon efficace les différents outils [IA] mis à leur disposition », confie-t-il lors de France Quantum 2026.
L’informatique quantique, elle, en est à un stade très différent. « Ce n’est pas aussi mature que l’IA, et bien sûr, pas autant que le HPC. » Trop tôt, donc, pour lancer une grande phase d’« awareness ».
Pour autant, Renault ne regarde pas le calcul quantique de loin. Au contraire, le quantique pourrait être « la prochaine frontière » (sic). À condition d’identifier de bons cas d’usage qui, s’ils sont couronnés de succès, « apporteront du carburant pour continuer ».
« C’est ce que nous faisons actuellement », précise Patrick Bastard.
Matériaux et IA plus frugale : les candidats quantiques de Renault
Concrètement, le responsable de Renault voit un potentiel dans trois pistes.
« Nous devons en permanence améliorer et optimiser les matériaux que nous utilisons – des métaux aux polymères, en passant par ceux des batteries. »
Patrick BastardExpert Fellow et directeur Technologie et Réglementation, Renault
La deuxième piste concerne l’accélération des simulations conventionnelles – aérodynamique, crash-tests – actuellement réalisées sur des clusters HPC. Patrick Bastard modère les attentes sur ce terrain : les performances actuelles du HPC sont « déjà très bonnes » et le passage au quantique n’est pas pour demain.
Reste qu’aucun de ces cas d’usage n’est encore en production. Et le chemin s’annonce plus comme une piste pour 4x4 que comme une autoroute pour une Australe. Car en plus du hardware qui n’est pas encore prêt – les annonces des acteurs du marché concernent encore des éléments de base comme des qubits, souligne Cécile Perrault, vice-présidente du European Quantum Industry Consortium – il faudra aussi concevoir des algorithmes et « redesigner les logiciels pour en tirer parti. Et ce ne sera pas du plug-and-play », prévient le responsable.
La collaboration d’abord, la compétitivité ensuite
Même si les constructeurs automobiles sont des entreprises de plus en plus technologiques, Renault ne peut pas – et ne cherche pas à – internaliser l’informatique quantique. « Nous n’aurons jamais les compétences ou les effectifs pour être en première ligne sur la recherche fondamentale. »
« Ne commencez pas par le quantique, commencez par un vrai problème métier. »
Sébastien-MarieCTO, Matmut
Au contraire, pour Patrick Bastard la voie à prendre est celle de l’écosystème, de la collaboration et du partage. En tout cas à ce stade de maturité. « Nous travaillons avec des partenaires et nous avons la conviction de devoir faire partie d’un écosystème collaboratif complet, qui rassemble chercheurs, start-ups, laboratoires et entreprises utilisatrices comme nous ».
« Nous pouvons partager beaucoup à ce stade », continue-t-il. « Quand il s’agira d’applications véritablement compétitives, nous le ferons seuls. Mais nous n’en sommes pas là. »
Les bonnes pratiques de Renault dans le quantique
Si Patrick Bastard se montre prudent sur cette route du quantique, il ne freine pas pour autant. Le responsable recommande d’expérimenter, au moins pour se préparer, pour s’acculturer et pour se familiariser aussi bien avec les algorithmes qu’avec quelques bonnes pratiques de haut niveau.
« Faites une petite équipe. Expérimentez. Prenez les feed-back. Améliorez. Et collaborez avec les bons acteurs dans la chaîne de valeur qui va de la recherche à la mise en application industrielle », invite-t-il. « Et on avance ! »
« Il faut comprendre cette technologie. Ce sera indispensable pour identifier les bons cas d’usage. »
Patrick BastardExpert Fellow et directeur Technologie et Réglementation, Renault
Un autre défi s’annonce épineux, celui du lien avec les métiers. Car pour reprendre une formule de Sébastien-Marie, le CTO de Matmut : « ne commencez pas par le quantique, commencez par un vrai problème métier. »
Le problème est que pour que les métiers débusquent les applications où l’informatique quantique aura de la valeur, encore faut-il qu’ils ne la voient pas comme une machine étrange.
« Il faut comprendre cette technologie. Ce sera indispensable pour identifier les bons cas d’usage », insiste Patrick Bastard. « Je ne prétends pas être un grand expert, mais il faut qu’il y ait un minimum de personnes qui la comprennent, même sommairement. Or nous savons tous que faire comprendre le fonctionnement de l’informatique quantique [à des gens qui ne la connaissent pas], ce n’est jamais évident. »
