IQM et Deutsche Bahn présentent un algorithme quantique pour la planification ferroviaire à partir de données opérationnelles réelles

• Un algorithme hybride quantique-classique, exécuté de bout en bout sur le matériel d’IQM, a permis de générer des horaires réalisables en collaboration avec Deutsche Bahn, l’opérateur ferroviaire allemand, à partir d’un ensemble de données opérationnelles réelles comprenant 190 trajets entre cinq villes allemandes.
• Cette approche fonctionne sur le matériel actuel et est conçue pour s’améliorer automatiquement à mesure que la puissance des processeurs quantiques augmente, offrant ainsi aux entreprises un modèle leur permettant de tirer parti de cette technologie dès aujourd’hui, avant même l’avènement de l’informatique tolérante aux pannes.
• Cette collaboration témoigne de la volonté d’IQM de favoriser l’adoption de cette technologie par les entreprises. La société a vendu 24 ordinateurs quantiques à travers le monde et a été cotée sur le Nasdaq Global Select Market et le Nasdaq Helsinki en juillet 2026 sous le symbole IQMX.

MUNICH--(BUSINESS WIRE)--IQM Quantum Computers (Nasdaq : IQMX), leader mondial des ordinateurs quantiques supraconducteurs full-stack, a publié aujourd’hui les résultats d’une collaboration de recherche avec Deutsche Bahn, le plus grand opérateur ferroviaire d’Europe, visant à explorer comment l’informatique quantique peut améliorer la planification des horaires ferroviaires.

À partir d’un ensemble de données opérationnelles réelles fournies par Deutsche Bahn, un planning de 190 trajets reliant cinq villes allemandes, ce qui correspond à environ 98 500 cycles possibles, les deux organisations ont développé et testé un algorithme hybride quantique-classique conçu pour résoudre des problèmes d’optimisation à l’échelle de l’entreprise.

Comme détaillé dans un livre blanc publié ici, l’équipe d’IQM a appliqué l’algorithme d’optimisation quantique approximative (QAOA) par étapes gérables, la composante quantique résolvant des sous-problèmes plus petits au sein d’un cadre classique qui gère le problème à grande échelle. L’architecture est conçue pour être généralisable : la même approche peut être appliquée à des défis d’optimisation comparables dans les secteurs de la logistique, de l’énergie, de l’industrie manufacturière et d’autres domaines.

Trois résultats en ressortent :

Fonctionne sur le matériel actuel. Cette approche a fourni des solutions réalisables et de bonne qualité sans nécessiter de matériel qui n’existe pas encore. Les entreprises peuvent adopter ce modèle dès maintenant plutôt que d’attendre des systèmes tolérants aux pannes.

S’améliore automatiquement à mesure que le matériel évolue. Les tests ont montré une relation statistiquement significative entre la taille du sous-problème que la composante quantique pouvait traiter et la qualité de la solution. À mesure que les processeurs quantiques gagneront en puissance, ce même cadre devrait fournir de meilleurs résultats sans nécessiter de refonte.

Fonctionne de bout en bout sur le matériel d’IQM. L’ensemble du pipeline a été exécuté sur un ordinateur quantique d’IQM, de la formulation du problème jusqu’à l’obtention d’un résultat exploitable, établissant ainsi une base de référence sur laquelle les entreprises et les partenaires peuvent s’appuyer.

« Cette collaboration montre que l’informatique quantique est déjà capable de s’attaquer au type de problèmes d’optimisation à grande échelle et concrets auxquels les entreprises sont confrontées au quotidien », déclare Inés de Vega, directrice scientifique d’IQM Quantum Computers. « Travailler avec Deutsche Bahn sur un problème d’une telle complexité nous donne une vision claire de la manière dont l’informatique quantique apporte de la valeur dès aujourd’hui, tout en évoluant naturellement à mesure que le matériel s’améliore. »

« L’informatique quantique est là pour durer. En nous attaquant à un problème concret dans un environnement hybride alliant calcul haute performance (HPC) et informatique quantique, nous avons franchi une nouvelle étape vers l’avantage quantique », déclare Manfred Rieck, responsable de la technologie quantique chez Deutsche Bahn.

Cette collaboration s’est concentrée sur la planification dans des conditions connues et stables. De nombreuses entreprises sont confrontées à une version plus urgente de ce même défi : réagir en temps réel à des perturbations, à l’échelle de quelques minutes plutôt que de quelques heures. Les chercheurs soulignent que cette même architecture hybride pourrait, en principe, être adaptée à ce type de problèmes plus urgents à mesure que le matériel quantique s’améliore, étendant ainsi l’approche à la prise de décision opérationnelle.

Cette collaboration reflète l’engagement d’IQM en faveur de l’adoption de l’informatique quantique par les entreprises grâce à des systèmes que les clients possèdent, exploitent et développent eux-mêmes.

À propos d'IQM Quantum Computers

IQM Quantum Computers (Nasdaq : IQMX) est un leader mondial dans le domaine des ordinateurs quantiques supraconducteurs, fournissant des systèmes quantiques complets et un accès à une plateforme cloud aux entreprises, instituts de recherche, universités, centres de calcul haute performance et laboratoires nationaux du monde entier. Le modèle de déploiement sur site d’IQM permet aux clients de détenir et de contrôler directement leur infrastructure quantique. Fondée en 2018 et dont le siège social est situé en Finlande, avec des activités importantes à Munich, IQM emploie plus de 400 personnes et opère en Europe, en Asie et en Amérique du Nord. IQM est la première entreprise européenne spécialisée dans l’informatique quantique cotée sur le marché boursier Nasdaq.

À propos de Deutsche Bahn

Deutsche Bahn AG est l’une des plus grandes entreprises mondiales de transport et de logistique, dont le siège social est situé à Berlin. Avec environ 230 000 employés et des activités dans plus de 130 pays, DB est le principal opérateur ferroviaire allemand, tant pour le transport de passagers que pour le fret. DB Systel GmbH, sa filiale technologique, est responsable de l’infrastructure numérique et informatique du groupe, y compris des systèmes d’aide à la décision opérationnelle utilisés sur l’ensemble du réseau.

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