Soumis le 5 octobre 2026, un préprint compare 10 processeurs quantiques d’IBM, d’IQM et de Quantinuum au moyen de LR-QAOA, une méthode conçue pour évaluer leur comportement face à des opérations utilisées en correction d’erreurs quantiques. Elle suit la dégradation d’un signal algorithmique quand les circuits s’approfondissent, plutôt que de démontrer une correction complète à grande échelle.
Un test pour les opérations de correction quantique
La correction d’erreurs quantiques vise à détecter les erreurs qui perturbent l’information encodée dans des qubits, puis à les corriger. Pour cela, les expériences mettent en œuvre des vérifications répétées, des mesures au milieu du circuit et des opérations de réinitialisation et de contrôle.
Le préprint présente LR-QAOA comme un benchmark à ressources limitées pour évaluer des processeurs sur des séquences de ce type, avant des expériences de mémoire logique. Son étude porte sur 10 unités de traitement quantique (QPU) provenant d’IBM, d’IQM et de Quantinuum.
Comment LR-QAOA transforme le circuit en signal
LR-QAOA est une version à paramètres fixes de QAOA, l’algorithme d’optimisation approximative quantique. La méthode construit un circuit à partir de la structure des contrôles d’un code de correction d’erreurs choisi. Ces contrôles déterminent notamment la connectivité et les motifs de mesure au milieu du circuit (MCM, pour mid-circuit measurement).
Le benchmark suit le ratio d’approximation, noté r, à mesure que le nombre de couches du circuit augmente. La baisse de ce ratio est convertie en estimation d’une erreur matérielle effective, exprimée sous la forme d’un taux équivalent de dépolarisation à deux qubits. La profondeur du circuit joue ici un rôle analogue à celui du nombre de cycles répétés d’extraction du syndrome dans une expérience de correction d’erreurs.
Ce que signifient les nombres de mesures et de qubits
À l’échelle de la comparaison complète, les circuits comptent jusqu’à 2 950 opérations MCM. Un périmètre distinct concerne les essais structurés par code menés sur les processeurs Helios-1 et H2-1 : ceux-ci vont jusqu’à 480 opérations MCM.
Ces essais structurés atteignent jusqu’à 81 qubits de données pour le code de surface, 91 pour le code couleur triangulaire et 48 pour le code bivarié-bicyclette à LDPC quantique. Ces valeurs décrivent la largeur des circuits du benchmark : elles ne démontrent pas que les processeurs ont corrigé des erreurs à ces tailles.
La comparaison avec la mémoire logique d’ibm_phoenix
Sur le processeur IBM ibm_phoenix, le préprint rapporte une corrélation entre la réponse de LR-QAOA, structurée par le code de surface, et les performances d’expériences de mémoire logique dans différentes zones du processeur. Le résultat porte sur cette comparaison régionale, réalisée sur un seul processeur.
