IBM a étendu les points d’entrée de Qiskit au-delà de Python en permettant de l’utiliser depuis Fortran, C++ et Julia grâce à une interface C unifiée donnant accès au noyau haute performance écrit en Rust. Selon l’entreprise, cette conception permet de construire et d’exécuter des circuits quantiques directement au sein d’applications existantes, sans intégrer d’interpréteur Python ni transférer les données vers des objets Python.
Cette évolution est disponible depuis Qiskit 2.0, qui a introduit une interface C pour le modèle de données sous-jacent de la trousse de développement. Comme les liaisons des trois langages utilisent la même bibliothèque Qiskit partagée, les circuits créés dans un langage peuvent, en principe, être transmis à un autre langage, comme C++ et Fortran, tout en conservant le même objet.
Trois voies d’accès à Qiskit
Pour Fortran, IBM fournit l’interface qiskit-fortran afin de construire et de manipuler des circuits, en s’appuyant sur le mécanisme standard iso_c_binding pour appeler l’interface C. Le circuit utilise un type dérivé qui libère la mémoire lorsque la variable sort de sa portée. Il est également possible de transmettre directement des données telles qu’un Hamiltonien provenant d’applications de chimie quantique déjà présentes en mémoire Fortran aux procédures de construction du circuit, sans les copier vers Python ni les réallouer.
Quant à qiskit-cpp, qu’IBM a annoncé pour la première fois l’année précédente, il s’agit d’une interface C++ fonctionnant uniquement au moyen de fichiers d’en-tête. Le programme peut être lié à la bibliothèque Qiskit C, tandis que la mémoire de l’objet circuit est gérée automatiquement lorsqu’il sort de sa portée. IBM mentionne la possibilité d’envoyer les circuits via le client C de qiskit-ibm-runtime ou via QRMI et SQC.
Qiskit.jl et QiskitIBMRuntime.jl proposent aux utilisateurs de Julia une voie interactive, notamment le travail dans des notebooks Jupyter et l’accès au matériel IBM Quantum. Les deux paquets masquent les détails des pointeurs C et permettent également de créer et d’exécuter des circuits selon un style proche de celui de Qiskit en Python, en tenant compte du fait que Julia commence la numérotation des qubits à 1, tandis que Python utilise une numérotation commençant à 0.
Qu’est-ce qui change en pratique ?
Les nouvelles interfaces ciblent les chercheurs dont les applications scientifiques reposent sur Fortran, C++ ou Julia, notamment dans la simulation, la physique, la chimie, l’ingénierie et le calcul haute performance. Au lieu d’exécuter Qiskit comme un processus séparé ou d’utiliser Python pour orchestrer chaque étape, il est possible d’appeler le circuit quantique comme une procédure liée au sein de la même application classique. Cela comprend la construction du circuit, son optimisation pour un matériel donné, son envoi au matériel, puis le traitement des résultats.
IBM illustre cette approche au moyen d’un exemple en Julia simulant un modèle d’Ising en champ transverse sur un système allant jusqu’à 100 qubits. L’exemple comprend une approximation de l’évolution de l’équation de Schrödinger à l’aide de la trottérisation, puis l’optimisation du circuit, son exécution sur le matériel et le calcul de l’aimantation des sites. Les résultats conceptuels de l’exemple montrent que la réduction de la taille du pas de Trotter diminue l’erreur d’approximation, mais augmente la profondeur du circuit, ce qui peut finalement entraîner un bruit matériel supérieur au gain obtenu par l’augmentation de la précision.
Limites et questions ouvertes
IBM souligne que toutes les liaisons autres que Python font encore l’objet d’un développement actif. L’annonce ne présente donc ni interfaces finales stables ni résultats détaillés de comparaison des performances. De même, l’exemple à 100 qubits ne signifie pas que les limites pratiques du calcul quantique ont été dépassées : la référence de simulation classique fondée sur les réseaux de tenseurs devient moins fiable à mesure que l’intrication augmente, tandis que la précision de l’exécution reste liée à l’erreur de Trotter et au bruit du matériel.
La valeur principale réside ici dans la réduction des frictions logicielles qui entravent l’intégration des ressources quantiques dans les codes HPC existants, et non dans l’apport d’une nouvelle capacité quantique en soi. L’impact des interfaces dépendra de la maturité des paquets, de leur intégration aux environnements de recherche actuels et de la capacité du matériel quantique à fournir des résultats allant au-delà de ce que proposent les alternatives classiques.