Google vient de rendre possible ce que personne ne croyait réalisable avant 10 ans : Willow résout en 5 minutes un calcul estimé à 10 septillions d’années et ouvre l’accès aux labos avant le 15 mai 2026

Google ouvre un accès anticipé à Willow, son nouveau processeur quantique, et invite des équipes de recherche à venir l’éprouver sur des projets concrets.

Le dispositif vise une cohorte limitée de partenaires, sélectionnés sur dossier, avec une date de dépôt fixée au 15 mai 2026 et une notification annoncée au 1er juillet 2026. L’idée est simple, tu proposes une expérience pensée pour Willow, tu la fais tourner sur le matériel, tu repars avec des résultats exploitables pour une publication. Le contexte est celui d’une démonstration technique marquante. Willow a exécuté un calcul de référence en moins de cinq minutes, là où un superordinateur mettrait 10 septillions d’années, soit un 1 suivi de 25 zéros. Google met aussi en avant une progression en correction d’erreurs, avec une baisse des erreurs qui s’améliore quand le système grandit. Sur le papier, c’est une marche vers des usages commerciaux dans un horizon de cinq ans, même si tout le monde dans le secteur n’est pas aligné sur ce calendrier.

Google fixe au 15 mai 2026 la sélection Willow

Le programme d’accès anticipé est cadré comme un appel à projets. Google Quantum AI cherche un groupe restreint de partenaires pour mener des travaux à fort impact sur Willow, un matériel qui n’est pas ouvert au grand public. La demande est précise, tu dois décrire les circuits que tu veux exécuter et les observables qui alimenteront des figures d’article scientifique. Les simulations numériques sont acceptées, mais on te pousse à aller au-delà de ce qui se simule facilement. Le calendrier impose un rythme de labo, pas un effet d’annonce. Dépôt avant le 15 mai 2026, réponse annoncée au 1er juillet 2026. Et il y a une contrainte très concrète, une personne de ton équipe, doctorant ou post-doctorant, doit être dédiée à l’exécution de l’expérience. En clair, Google veut des projets tenus, suivis, pas des intentions. C’est cohérent avec une plateforme rare, où le temps machine coûte cher et se partage. Ce filtre pose aussi une nuance, l’accès reste sélectif, donc inégalitaire. Les équipes déjà structurées, avec un doctorant disponible et des compétences en circuits quantiques, partent avec un avantage. Dans mon équipe, mobiliser quelqu’un à plein temps sur une machine externe, c’est un arbitrage budgétaire, glisse Marc, responsable de groupe dans une université européenne, qui regarde le programme avec intérêt mais sans certitude. De plus, comme Willow n’est pas public, la reproductibilité indépendante dépendra des modalités de partage des paramètres et des données.

Willow réalise en cinq minutes un calcul estimé à 10 septillions d’années

Le chiffre qui frappe, c’est ce repère de performance, moins de cinq minutes sur Willow pour une tâche de type échantillonnage de circuits aléatoires, que les meilleurs superordinateurs mettraient 10 septillions d’années à reproduire. C’est une démonstration de capacité, pas une application directe. Ce type de benchmark est conçu pour être très difficile en calcul classique, et il sert surtout de thermomètre des progrès matériels et de la maîtrise des qubits. Willow est présenté comme une étape vers un ordinateur quantique à grande échelle, avec correction d’erreurs. Google insiste sur un point technique, les erreurs diminuent de façon exponentielle à mesure que l’on fait grandir le système, ce qui correspond à l’idée d’un fonctionnement sous le seuil de correction. Pour un chercheur, ça change la donne, tu peux tenter des circuits plus profonds, donc plus informatifs, sans que le bruit n’écrase tout. Dans la pratique, ça ouvre des expériences que les simulations classiques peinent à suivre. Mais il faut garder les pieds sur terre. Ce benchmark ne prouve pas que Willow résout déjà des problèmes industriels, et Google le reconnaît en creux, l’échantillonnage aléatoire n’a pas d’usage commercial immédiat. Le secteur discute encore de ce que signifie utile à court terme. Une partie des scientifiques table sur une décennie avant des calculs qui changent vraiment la donne en climat, chimie ou finance. La promesse est forte, mais l’atterrissage dépendra des algorithmes disponibles et de la stabilité des qubits à grande échelle.

Google mise sur Quantum Echoes et la correction d’erreurs

Pour justifier l’ouverture aux laboratoires, Google met en avant une trajectoire, améliorer le matériel et, en parallèle, développer des algorithmes capables de tirer parti de la machine. Parmi les travaux cités, Quantum Echoes vise à simuler des systèmes physiques complexes et à valider les résultats par un mécanisme de vérification interne, une logique de miroir qui renforce la confiance dans le calcul. L’enjeu est central, sans méthodes de validation, un résultat quantique reste difficile à exploiter scientifiquement. L’accès anticipé sert aussi à créer des preuves par l’usage. Les dossiers demandent d’expliquer l’impact attendu, est-ce que l’exécution peut produire un résultat scientifique notable, ou démontrer une technique nouvelle. C’est là que les équipes peuvent être créatives, par exemple tester des protocoles de correction d’erreurs, comparer des familles de circuits, ou proposer des observables qui éclairent la stabilité des qubits. Si on peut publier une figure qui montre une baisse d’erreurs mesurable sur une classe de circuits, c’est déjà une contribution, explique Marc, qui suit le sujet. Reste un point sensible, Google évoque des applications commerciales possibles d’ici cinq ans, mais le passage du laboratoire au produit est rarement linéaire. Il faudra des qubits logiques robustes, des outils logiciels accessibles et des cas d’usage où le quantique bat nettement le classique sur coût, temps ou énergie. D’autres acteurs travaillent aussi sur des voies différentes, ce qui nourrit la comparaison et la pression. Le programme Willow peut accélérer la recherche, mais il ne supprime pas les obstacles, il les met juste au premier plan, avec des expériences réelles sur matériel.