ARMONK, N.Y., le 22 juillet 2025 - IBM et Moderna annoncent une nouvelle étape de leur partenariat dévoilé en 2023. Celui-ci porte sur l’exploration des technologies de nouvelle génération, notamment l’informatique quantique, pour faire progresser et accélérer la recherche et la science de l’ARNm. IBM et Moderna exploitent ainsi la capacité potentielle du quantique à résoudre des problèmes d’optimisation complexes auxquels les systèmes classiques pourraient avoir du mal à répondre.

Ce nouveau développement porte aujourd’hui sur le franchissement d’une étape importante dans l’application d’algorithmes quantiques répondant à l’un des défis les plus complexes de la médecine de l’ARNm : prédire la structure secondaire d’une molécule. Ces structures influencent la stabilité d’un traitement, l’efficacité avec laquelle il produit des protéines thérapeutiques et la façon dont il interagit avec la machinerie cellulaire de l’organisme. Pour résoudre ce problème, il est nécessaire de naviguer dans un énorme espace d’optimisation hors de portée de l’informatique classique.

Les équipes de recherche d’IBM et de Moderna ont démontré que des techniques telles que les algorithmes quantiques variationnels, améliorés avec la valeur à risque conditionnelle (CVaR : Conditional Value at Risk), peuvent déjà offrir des performances significatives sur le matériel quantique actuel. L’année dernière, leurs équipes ont réalisé l’une des plus grandes simulations de structure secondaire d’ARNm jamais exécutées sur un processeur quantique, en exploitant jusqu’à 80 qubits et 60 séquences de nucléotides. La même méthodologie a été appliquée à une seconde recherche, dont les données sont attendues en 2025, en exploitant jusqu’à 156 qubits et 950 portes quantiques non locales.

Moderna intègre déjà aujourd’hui le quantique dans ses recherches, en adoptant les processus hybrides quantiques-classiques qui, selon les deux entreprises, conduiront finalement à un avantage démontrable et ouvriront la voie à une découverte accélérée de médicaments.

Pour en savoir plus, consultez l'étude de cas ci-jointe (en anglais) : https://ibm.co/6047BEMoL

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