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Il y a avantage quantique lorsque l’association des méthodes quantiques et classiques est plus performante que les méthodes classiques seules.
Aux dernières nouvelles, c’est la définition que donne IBM.
Il n’en a pas toujours été ainsi. En tout cas dans la communication publique du groupe américain.
Encore récemment, il n’était pas explicitement question d’association classique-quantique. La notion était simplement décrite comme la capacité d’un ordinateur quantique à effectuer un calcul de manière plus précise, économique ou efficace (« more accurately, cheaply, or efficiently« ) qu’un ordinateur classique.
Un livre blanc publié à l’été 2025 avec la start-up française PASQAL a témoigné de l’évolution du discours. Y est formulé le postulat selon lequel atteindre un avantage quantique à court terme suppose une intégration avec les infrastructures HPC.
Rappelant, à ce sujet, avoir publié des plug-in Slurm, les deux entreprises établissent surtout, par l’intermédiaire de ce whitepaper, une méthodologie de validation scientifique de l’avantage quantique.
Ce jalon posé, IBM a créé, avec BlueQubit (USA), Algorithmiq (Finlande) et des chercheurs du Flatiron Institute, un « tracker d’avantage quantique ». Lui et ses partenaires sur ce projet ont soumis diverses expérimentations, réparties en trois catégories :
Estimation des observables quantiques
Algorithmes quantiques variationnels (destinés à résoudre des problèmes combinatoires)
Problèmes pour lesquels la vérification quantique est efficace
À travers son API C, Qiskit se rapproche du HPC
L’un des derniers marqueurs de rapprochement vis-à-vis des environnements HPC fut l’introduction d’une fonction autonome de transpilation de circuits dans l’API C de Qiskit. C’était avec la version 2.2 du SDK, publiée en octobre 2025.
Cette API, introduite au printemps 2025 avec Qiskit 2.0, est dotée d'une interface de fonction étrangère qui permet d'exploiter d'autres langages. En première ligne, C++, particulièrement populaire pour le calcul scientifique. Et, plus globalement, les langages compilés (Qiskit a été développé à l'origine en Python, un langage interprété).
Relay-BP, Samplomatic... Des briques à l'édifice de la correction d'erreurs
Entre les deux, Qiskit 2.1 a introduit la possibilité d'ajouter des flags à des régions spécifiques d'un circuit. Une bibliothèque logicielle - Samplomatic, en bêta - y a été adossée. Elle permet de personnaliser ces régions. Et, au bout, de faciliter la construction de circuits dynamiques (qui incorporent des opérations classiques au cours de leur exécution).
Cette personnalisation est aussi censée faciliter la mise en œuvre de techniques de correction d'erreurs.
Sur ce volet, IBM compte notamment avoir assemblé, pour fin 2025, un prototype de processeur. Appelé Loon, il doit réunir divers composantes-clés dont la faisabilité a déjà été démontrée séparément : connectivité à 6 voies, accroissement des couches de routage à la surface de la puce, coupleurs physiquement plus longs, techniques de réinitialisation plus rapide des qubits...
Parmi les autres composantes-clés annoncées cette année, il y a Relay-BP, un algorithme de décodage d'erreurs. IBM en a récemment annoncé une implémentation sur FPGA AMD. Il annonce "moins de 480 nanosecondes" par tâche de décodage, en reconnaissant qu'il reste du travail dans la perspective d'un passage à l'échelle.
Nighthawk en attendant Starling
Relay-BP est arrivé en avance par rapport à la feuille de route. Il était effectivement prévu pour 2026.
À ce même horizon, IBM entend ajouter à Qiskit des outils de profilage de workloads hybrides (quantique-classique). Il prévoit aussi de lancer Kookabura, puce censée réunir unité de calcul et mémoire quantique.
En attendant, la dernière nouveauté côté processeurs s'appelle Nighthawk. Elle prend la suite de la génération Heron avec moins de qubits pour commencer (120 contre 156), mais autant de portes logiques (5000), davantage de coupleurs (218 vs 176), un taux d'erreur médian réduit... et la perspective de monter en capacité :
Pour 2026 : 7500 portes et jusqu'à 3 x 120 qubits
Pour 2027 : 10 000 portes et jusqu'à 9 x 120 qubits
Pour 2028 : 15 000 portes et jusqu'à 9 x 120 qubits
Un ordinateur quantique tolérant aux erreurs reste visé pour 2029. Avec, en ligne de mire, la puce Starling (100 millions de portes, 200 qubits). Blue Jay (1 milliard de portes, 2000 qubits) est censé suivre en 2030.
IBM prévoit un jeu d'instructions tolérant aux erreurs pour 2028
Depuis 2024, Qiskit est assorti d'un catalogue de fonctions : résolution d'équations différentielles (ColibriTD), de problèmes de classification (Multiverse Computing), de problèmes d'optimisation (Q-CTRL, Kipu Quantum), etc.
Ces fonctions trouveront une continuité sous la forme de bibliothèques d'applications quantiques. Les premières sont prévues pour 2027. IBM promet, pour la même échéance, un accélérateur pour au moins un workflow ayant démontré un avantage quantique. Puis, pour 2028, un jeu d'instructions tolérant aux erreurs.
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Excellente qualité d’image.
Contraste infini et noirs parfaits.
Pic lumineux HD...
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La dernière mise à jour de la Switch 2 devait améliorer le quotidien des joueurs… mais elle a surtout mis K.O. une flopée de docks non officiels. Il y a certes eu des nouveautés pratiques, mais des accessoires sont maintenant soudain boudés.
ImunifyAV, le scanner AV qui protège 56 millions de sites Linux, vient de se faire pwn par le malware qu’il essayait de détecter. Et c’est pas la première fois…
En effet,
Patchstack
vient de révéler une faille RCE critique dans ImunifyAV, qui je le rappelle est un scanner antivirus gratuit ultra répandu dans l’hébergement mutualisé. Le problème en fait c’est que AI-bolit, le composant qui déobfusque le code PHP malveillant pour l’analyser, utilise la fonction call_user_func_array sans vérifier les noms de fonctions qu’elle exécute.
Boooh ! Du coup, vous uploadez un fichier PHP malveillant spécialement conçu pour l’occasion par un attaquant, ImunifyAV le scanne pour voir si c’est un malware, le déobfusque pour comprendre ce qu’il fait, et hop, le code malveillant s’exécute avec les privilèges du scanner.
Game over.
Hé pour qu’un antimalware détecte un virus, il doit analyser son code mais si les cybercriminels obfusquent leur malware pour cacher le code, l’antimalware doit alors le déobfusquer avant d’analyser. Mais déobfusquer du code PHP, ça veut dire aussi l’exécuter partiellement pour voir ce qu’il fait vraiment… d’où cette RCE.
La faille affecte donc toutes les versions avant la 32.7.4.0 et le correctif apporte juste une fonctionnalité de whitelist de fonctions autorisées pendant la déobfuscation. Il était temps, même si maintenir une whitelist de fonctions safe, à terme c’est un cauchemar car y’a des centaines de fonctions dans PHP. Certaines sont safe seules mais dangereuses combinées et je pense que les cybercriminels trouveront toujours un moyen de contourner cette whitelist.
En tout cas, comme je le laissais entendre en intro, c’est pas la première fois qu’AI-bolit se fait avoir sur la déobfuscation. En 2021,
Talos avait déjà trouvé une faille
sur unserialize dans le même composant. C’est la même blague car pour analyser du code malveillant sérialisé, il faut le désérialiser. Et désérialiser du contenu malveillant sans validation, ça fait “pwn” !
Voilà, 2 fois en 4 ans sur le même composant, c’est pas ce que j’appelle un accident. C’est un problème structurel car détecter du malware sans l’exécuter, c’est quasi impossible avec du code dynamique. Les signatures statiques ça marche bien pour les virus classiques mais face à du PHP obfusqué qui se reconstruit à l’exécution, vous êtes obligé de lancer le code pour voir ce qu’il fait vraiment. Et là, on est forcement en zone grise…
Même si on exécute du code potentiellement malveillant dans un environnement censé être isolé, si celui-ci “fuit” ou si le code malveillant trouve un moyen de sortir de la sandbox, vous avez une RCE. Et comme ImunifyAV tourne avec les privilèges nécessaires pour scanner tous les fichiers d’un serveur mutualisé, si vous compromettez cet antivirus, vous avez potentiellement accès à tous les sites hébergés sur la machine.
Si vous voulez tester, voici le proof of concept :
Placez ensuite ce poc.php quelque part, puis lancez le scanner ai-bolit dessus, et ça devrait créer un fichier dans /tmp si vous êtes à risque.
php ai-bolit.php -y -j poc.php
Voilà, si vous gérez des serveurs avec ImunifyAV, vous savez ce qu’il vous reste à faire ! Une bonne mise à jour !
Et bien sûr, si vous vous inquiétez, sachez que y’a aucun moyen de savoir si vous avez été compromis avant le patch. Faut patcher, et prier pour que personne n’ait exploité la faille entre sa découverte et sa publication.
Y’a plein d’images et de scans en PDF sur le net ou sur votre disque dur, qui sont difficilement exploitable / indexables parce que la reconnaissance de caractères n’a pas bien fonctionné. L’OCR automatique a par exemple transformé un mot-clé en charabia et c’est illisible. Du coup, ce passage est perdu dans les limbes et impossible de le retrouver avec une simple recherche textuelle. C’est moche.
Faut dire que le problème est réel car quand on numérise des millions de livres avec un OCR à 90% de précision, ça a l’air génial, sauf que les 10% d’erreurs ne sont pas aléatoires. C’est toujours les mêmes confusions qui reviennent : “A” qui devient “H”, “C” qui devient “G”, “22” qui se transforme en “55”. Et pour les documents historiques avec des polices anciennes, c’est encore pire.
Heureusement, il existe un outil gratuit et open source qui tourne dans votre navigateur et qui va vous permettre de corriger ces milliers d’erreurs OCR sans envoyer vos docs sur les serveurs de Google, Microsoft ou je ne sais quoi d’autre. Cela s’appelle
ScribeOCR
et vous allez l’adorer !
Pourquoi ? Hé bien parce que c’est un éditeur d’OCR open-source qui tourne à 100% dans votre navigateur, donc aucune donnée n’est envoyée sur le net et parce qu’il est capable de corriger toutes les erreurs efficacement ! L’interface affiche le texte OCRisé par-dessus l’image source, comme ça, vous voyez immédiatement où sont les problèmes et vous corrigez tout ça en série.
Et surtout ScribeOCR génère une police custom pour chaque document. Ça vous laisse garder l’apparence originale du doc, tout en ayant un texte parfaitement indexable pour des recherches par exemple. Vous obtenez ainsi un PDF qui ressemble au document d’origine mais où chaque mot est cliquable et cherchable. Bref, c’est super pratique si vous numérisez des archives ou des vieux bouquins.
L’outil supporte plusieurs moteurs OCR dont Tesseract LSTM et Legacy et vous pouvez ajuster les paramètres de reconnaissance selon le type de document : vitesse, qualité, langue…etc. Y’a même des options avancées pour le debug et l’optimisation des polices.
L’outil permet donc de créer des PDF recherchables à partir de scans (c’est le cas classique) mais également de corriger des données OCR existantes, y compris les fichiers HOCR de Tesseract. Et pour numériser complètement des documents ou livres anciens, l’interface de correction vous aidera à faire de l’excellent travail !
git clone --recursive https://github.com/scribeocr/scribeocr.git
cd scribeocr
npm i
npx http-server
Mais si vous voulez juste tester, y’a une démo sur
scribeocr.com
. Vous uploadez votre fichier, vous choisissez votre langue et votre moteur OCR, et hop c’est parti mon kiki.
Et pour les sorties, vous avez le choix : PDF, DOCX, HTML et d’autres formats. Vous pouvez même ajuster les paramètres d’export selon vos besoins. Auto-rotation, optimisation de police, tout est configurable !
Bref, au final
ScribeOCR
répare ces angles morts bien relou de la numérisation massive de documents sans que vous ayez à sacrifier votre vie privée !