Le constructeur automobile expérimente des algorithmes quantiques pour optimiser sa supply chain industrielle et logistique. Il s’appuie sur le dernier ordinateur quantique H1 de Honeywell, avec le soutien Entropica Labs.
Et si le quantique pouvait décomplexifier la supply chain industrielle et logistique ? Le constructeur automobile allemand BMW vient en tout cas de commencer des tests de performance. Pour cela, BMW a fait appel Honeywell, fournisseur d’électronique pour l’industrie et la start-up singapourienne Entropica Labs spécialisée dans le quantique.
En utilisant les capacités de calcul de la dernière machine H1 d’Honeywell, lancée en juin 2020, les équipes développement d’Entropica Labs ont développé et exécuté un « benchmark quantique ». Il s’appuie sur l’algorithme d’optimisation approximative quantique récursive (R-QAOA) pour s’attaquer au partitionnement des nombres, un problème combinatoire classique qui est un point d’entrée à de nombreux problèmes logistiques.
Sur des questions simples, le résultat s’est révélé compétitif par rapport à l’algorithme classique appelé heuristique Karmarkar-Karp (KK). Les travaux futurs exploreront si des versions plus approfondies de R-QAOA seront capables de surpasser l’algorithme KK. S’il n’est pas envisagé d’application concrète à court terme, les travaux explorent bien le potentiel imaginable dans le cadre particulier de l’optimisation de la supply chain.
