Le Crédit Agricole exploite deux projets d'informatique quantique

Crédit Agricole explore cette technologie dans deux projets pour exploiter les performances des ordinateurs quantiques. D'une part, pour calculer le prix des produits dérivés et d'autre part, pour calculer les risques associés aux entreprises auxquelles la banque prête de l'argent.

LES FAITS 

• Crédit Agricole est l'une des premières banques à mettre en place des expérimentations pratique de l'informatique quantique.

• La banque de financement et d'investissement du groupe, Crédit Agricole CIB, s'est engagée dès 2020 dans cette voie ; et en juillet 2021, la phase de preuve de concept (PoC) a été atteinte.

• Deux projets sont actuellement en test :

  • Une approche inspirée de l'informatique quantique pour la valorisation des produits dérivés, produits dont la valeur varie en fonction de l'évolution de l'actif sous-jacent :

    • Dans le domaine du pricing des produits dérivés, Crédit Agricole CIB utilise une approche Quantum Impact Optimization (QIO), qui consiste à imiter des techniques algorithmiques issues de la physique quantique sur des clusters de calcul graphique (GPU).

  • Dans le cadre de son deuxième projet quantique, la banque souhaite mettre en œuvre un cas d'utilisation réel de l'ordinateur quantique Pasqal français :

    • Le but de cet algorithme est d'empêcher la dégradation de la qualité du crédit des contreparties de la banque, et anticiper 6 à 18 mois en avance celle-ci, pour mettre en place des mesures correctives. 

    • Pasqal propose un ordinateur quantique adapté à une architecture d'apprentissage en machine learning, composée de sous-modèles de classification binaire. Un échantillon aléatoire de 50 sous-modèles est introduit dans le supercalculateur, ce qui a permis un temps de calcul divisé par 3,5.

ENJEUX 

• Faire des gains de productivité sur les produits dérivés : dans le domaine de la tarification des produits dérivés, des études récentes ont souligné l'apport des réseaux de neurones sur les modèles de calcul existants. Plus le produit dérivé est complexe, plus la formation du réseau est intensive. D'où l'idée d'utiliser l'informatique quantique pour résoudre l'équation plus rapidement. Selon la nature du produit dérivé, le temps d'apprentissage est réduit d'un facteur 2 à 12. En résumé, plus le dérivé est complexe, plus le profit est élevé.

• Prédire 6 à 18 mois à l’avance la dégradation de la qualité du crédit des emprunteurs pour mettre en place des actions correctives : Pasqal est conçu pour converger vers l'état final correspondant à l'énergie minimale (optimisée), auquel cas cet état final est une information extractible. Ainsi, Crédit Agricole CIB peut minimiser sa fonction de calcul pour calibrer les modèles. Déterminer le sous-ensemble de modèles permettant de maximiser la performance de la prédictibilité des dégradations de rating. 

MISE EN PERSPECTIVE 

• Le concept d'ordinateur quantique est né dans les années 1980, principalement grâce aux réflexions de Richard Feynman, prix Nobel de physique. L'informatique quantique a longtemps été considérée comme une utopie et fait depuis plusieurs années l'objet d'une concurrence mondiale croissante entre laboratoires et entreprises concurrentes planifiant la prochaine révolution technologique.

• Selon Sundar Pichai, le PDG de Google et Alphabet, les ordinateurs quantiques seront utilisés à terme pour créer de nouveaux médicaments, réduire l'énergie nécessaire à la production d'engrais, concevoir des technologies durables plus efficaces, des batteries aux réacteurs à fusion nucléaire et faire progresser la recherche en physique. Autant de cas d'usage nécessitant une plus grande puissance de calcul.