Superpositions Studio : Plateforme logicielle quantique pour la finance

La plateforme pilotée par l'IA exécute des expériences quantiques sur de vrais QPUs, établit des benchmarks par rapport aux méthodes classiques et produit un rapport de niveau recherche

Superpositions Studio : Plateforme logicielle quantique pour la finance

Alors que le matériel quantique progresse rapidement, Superpositions Studio ouvre l'accès commercial — offrant aux équipes R&D la couche logicielle nécessaire pour tester, comparer et décider si le quantique fonctionne pour leur problème spécifique
Superpositions (Limassol, Chypre) a annoncé aujourd'hui l'ouverture de l'accès commercial complet à sa plateforme logicielle quantique basée sur le Cloud computing, conçue pour aider les équipes financières à déterminer si l'informatique quantique apporte une réelle valeur ajoutée à leurs problèmes spécifiques.

Le matériel progresse. Le logiciel est la pièce manquante.

L'industrie de l'informatique quantique est en pleine phase de progrès matériels rapides. IBM, IonQ, IQM et Rigetti étendent le nombre de qubits, réduisent les taux d'erreur et ouvrent l'accès cloud aux processeurs quantiques. Les investissements s'accélèrent. Le calendrier vers un avantage quantique pratique se raccourcit.
Mais le matériel seul ne résout rien. Et la question cruciale pour toute organisation est de savoir si les algorithmes quantiques surpassent les méthodes classiques sur leur charge de travail spécifique.
Répondre à cette question nécessite un logiciel capable de formuler un problème métier sous forme d'expérience quantique, de l'exécuter sur du matériel réel et de comparer le résultat à une référence classique solide.
Pour la plupart des équipes R&D, cette couche logicielle a existé en théorie et nécessitait une expertise quantique qui la rendait inaccessible.

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Le problème des Émotions FOMO (fear of missing out / peur de rater quelque chose) quantique dans la finance et l'énergie

Les professionnels de la finance voient les annonces d'investissements quantiques des grandes banques et ressentent la pression de comprendre ce que cela signifie pour leur travail. Les équipes énergie observent les pilotes d'optimisation quantique chez les opérateurs de réseau et se demandent si la même chose s'applique à leurs problèmes de prévision ou de planification. Mais chaque tentative de trouver une réponse pratique se heurte à un mur de théorie, d'explications génériques et à l'absence de verdict sur le problème réel en question.
Superpositions Studio change cela. Un analyste des risques, un quant ou un data scientist en énergie décrit son problème en langage courant. La plateforme sélectionne l'algorithme approprié, écrit et exécute le code sur du vrai matériel quantique, compare le résultat à la référence classique et produit un rapport PDF de niveau recherche. Le tout en une seule session. Aucune connaissance quantique requise.
De manière critique, la plateforme indique également où les méthodes classiques ont actuellement l'avantage. L'objectif étant de fournir aux équipes les données dont elles ont besoin pour prendre la bonne décision concernant leur tâche spécifique dès maintenant.

Cas d'usage financiers disponibles au lancement

Optimisation de portefeuille et de budget : QAOA et Quantum Annealing appliqués à l'allocation multi-actifs sous contraintes, comparés à des solveurs classiques.
Tarification des Dérivés et gestion des risques : Quantum Amplitude Estimation pour les calculs de VaR sur des options path-dependent, visant une accélération quadratique par rapport à la simulation de Monte Carlo à mesure que le matériel évolue.
AML, détection de fraude et scoring de crédit : Réseaux de neurones quantiques hybrides pour les jeux de données déséquilibrés et les régimes à faible échantillon où les modèles classiques sont moins performants.

Cas d'usage énergétiques disponibles au lancement

Prévision éolienne et solaire : Réseaux de neurones quantiques hybrides avec circuits variationnels appliqués aux données de production d'énergies renouvelables. Dans des expériences documentées sur du vrai matériel quantique IBM, le modèle hybride a obtenu des résultats compétitifs par rapport aux références de deep learning classique avec significativement moins de paramètres.
Optimisation du réseau et prévision de la demande : Modèles à amélioration quantique pour la prédiction des schémas de consommation et l'optimisation de la distribution à travers les réseaux énergétiques.

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