Aller à l'en-tête Aller au menu principal Aller au contenu Aller au pied de page
Accueil - Le CRED participe au projet SecNISQ, financé par l’ANR

Le CRED participe au projet SecNISQ, financé par l’ANR

Recherche
Le CRED participe au projet SecNISQ, financé par l’ANR
Photo d'écran d'ordinateur avec algorithme de Shor
Madame Céline CHEVALIER, maître de conférences en mathématiques au CRED, partenaire du projet de recherche SecNISQ, projet de recherche collaborative avec une entreprise.

Lauréat de l’appel à projets générique 2021 de l’ANR, SecNISQ (Secure Multi-Party NISQ computations) est un projet de recherche collaborative associant le monde académique et le monde de l’entreprise (en l’occurrence VeriQloud). 
NISQ signifie "noisy intermediate scale quantum", cette expression renvoie à des processeurs quantiques plus ou moins accessibles dès aujourd'hui, comprenant de cinquante à quelques centaines de qubits (d’où la notion d’"intermediate scale"). Cette technologie quantique permet de dépasser la dimension binaire offerte par l’électronique conventionnelle (0 ou 1) grâce aux propriétés physiques des qubits pouvant occuper simultanément les deux positions (0 ET 1). L’environnement dans lequel sont observés les comportements des qubits a un impact sur leur comportement et peut altérer l’information qu’ils transmettent alors, cet impact, appelé « bruit » (noise), devant être identifié par des calculs et des protocoles spécifiques. Pour simplifier, ce sont des processeurs quantiques "simples", bien loin de la suprématie quantique des supercalculateurs recherchée par Google ou IBM, mais opérationnels pour de multiples applications.

Le projet SecNISQ vise à développer une plateforme de conception de protocoles de calcul quantique distribué multi-clients-serveur. Alors que certains ordinateurs quantiques sont accessibles à distance, la garantie d'un traitement des données intègre et confidentiel est le challenge que nous souhaitons relever dans le projet. 
Nous avons récemment proposé la première approche de calcul sécurisé multi-partite permettant de relever ce challenge. L'optimisation des protocoles qui en découlent pour des machines NISQ et pour des cas d’utilisations spécifiques et identifiées par les partenaires industriels est la cible principale du projet. Ce travail sera accompli au travers de l'étude détaillée de cas d'usages, de la conception de sous-protocoles classiques et quantiques, avec pour guide des simulations numériques prenant en compte les contraintes sous-jacentes des architectures NISQ.

La double nécessité qui s’impose est de s’assurer que les données restent privées, mais aussi que les protocoles s’exécutent selon les spécifications préconçues. Le présent projet vise à apporter conjointement des solutions pratiques à ces deux problèmes.
Fort d’une expertise liée notamment au projet CryptiQ (Cryptographie dans un monde quantique) initié en 2019, financé par l’ANR et porté par Mme CHEVALIER, mais aussi sur de nombreuses publications réalisées ces dernières années, le CRED sera mis à profit pour effectuer les optimisations des systèmes afin que les ressources quantiques soient utilisées efficacement. Efficacité signifie réduire la quantité de ressources quantiques nécessaires mais aussi diminuer la qualité des ressources nécessaires pour exécuter le protocole avec succès. Cette dernière optimisation s'étend aux routines cryptographiques classiques utilisées car la diminution de leur temps d'exécution réduira généralement le temps de cohérence requis pour les qubits. La conception et la validation de ces sous-protocoles est alors fonction des performances attendues dans le protocole initial, pouvant entrainer dans le cas contraire un nouveau cycle d’optimisation. Une fois les sous-protocoles optimisés, l’objectif consiste à améliorer le protocole d’origine. Des choix devront départager différentes manières de traiter et caractériser le bruit comme aspect inévitable et informationnel du calcul quantique, ou diverses solutions pour passer d’une solution mono-client à une solution multi-partite, afin de définir la meilleure solution à développer.