Skip to main content

L'initiative « Technologies quantiques pour la finance et l'assurance » de l'EDHEC

L'informatique quantique ne remplacera pas du jour au lendemain les modèles qui régissent la finance mondiale, mais elle va transformer la manière dont sont abordés les problèmes les plus complexes en matière d'analyse des risques, de construction de portefeuilles et d'évaluation des actifs. L’EDHEC Quantum Institute étudie les domaines dans lesquels ces technologies peuvent créer une véritable valeur ajoutée dans la finance et l’assurance, en s’appuyant sur l’expertise de longue date de l’EDHEC en matière d’investissement quantitatif et de gestion des risques.

Pourquoi la finance est un domaine d'avant-garde pour l'informatique quantique

La finance est l'un des premiers secteurs à mettre sérieusement à l'épreuve les technologies quantiques. Ses principaux défis, de la construction de portefeuilles à la valorisation des produits dérivés en passant par la simulation de risques à grande échelle, correspondent précisément aux types de tâches pour lesquelles les méthodes quantiques devraient apporter une aide immédiate. L’intérêt commercial est désormais mesurable. Pour une banque, un gestionnaire d’actifs ou un assureur, la question stratégique n’est donc plus de savoir si le quantique est pertinent, mais où allouer les ressources.

Nos axes de recherche

Les travaux de recherche de l’Institut s’articulent autour de quatre grandes catégories de problèmes financiers pour lesquels les méthodes quantiques semblent les plus prometteuses, toujours évaluées à l’aune d’une vision réaliste des capacités et des limites du matériel informatique actuel.

L'informatique quantique pourrait apporter des améliorations significatives à la résolution des problèmes financiers.

En termes simples, la constitution d’un portefeuille soulève deux problèmes distincts : choisir les actifs à détenir et déterminer la part à allouer à chacun d’entre eux, en tenant compte de diverses contraintes financières et non financières. À mesure que le nombre d’actifs et de contraintes augmente, le nombre de combinaisons admissibles explose, et les solveurs classiques peinent à y faire face. Il s’agit là de l’un des domaines les plus activement étudiés pour mettre en évidence un avantage quantique en finance.

Dans le domaine de l’optimisation de portefeuille, des algorithmes quantiques tels que l’algorithme d’optimisation approximative quantique (QAOA) et le solveur d’eigenvaleurs quantiques variationnel (VQE) du côté des portes quantiques, ainsi que les algorithmes d’optimisation quantique adiabatique (AQO) et de recuit quantique (QA) du côté de la simulation, devraient permettre de résoudre plus efficacement que les algorithmes classiques des problèmes de construction complexes impliquant des contraintes combinatoires de haute dimension.

Les mesures de risque, telles que la valeur à risque (VaR) et le prix des produits dérivés complexes, sont généralement estimées en exécutant un très grand nombre de scénarios simulés. L'approche quantique vise à atteindre la même précision statistique avec moins d'échantillons, ce qui permettrait de réduire la durée et le coût de ces calculs.

Les méthodes de Monte Carlo améliorées par la mécanique quantique, telles que l'estimation d'amplitude quantique (QAE), offrent la possibilité d'obtenir des résultats plus rapides et plus précis, notamment pour la valorisation des produits dérivés et l'estimation des mesures de risque extrêmes.

L'apprentissage automatique est déjà largement utilisé dans le secteur financier pour détecter des tendances dans de grands ensembles de données. L'apprentissage automatique quantique cherche à déterminer si certaines de ces tendances peuvent être représentées ou apprises plus efficacement, avec des applications potentielles dans la détection des fraudes, l'évaluation de la solvabilité et la découverte de signaux.

De nombreux modèles financiers se résument en fin de compte à des calculs complexes impliquant des matrices et des vecteurs de grande taille. L'algèbre linéaire quantique offre, en principe, des moyens plus rapides de manipuler des données de très haute dimension, ce qui explique son intérêt pour la modélisation des risques, l'analyse factorielle et la génération de scénarios.

Les algorithmes d’algèbre linéaire quantique, tels que l’algorithme de Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) ou l’analyse en composantes principales quantique (qPCA), permettent en principe de manipuler efficacement des vecteurs et des matrices de haute dimension pertinents pour les applications financières, en les codant sous forme d’états quantiques et en les transformant à l’aide d’opérations unitaires.

L'aspect sécurité : la finance post-quantique et la QKD

La transition quantique pose également un problème de sécurité, et pas seulement dans le domaine financier : elle concerne tous les secteurs qui détiennent des données confidentielles à longue durée de vie. Dans le secteur financier, le problème est particulièrement aigu. Les ordinateurs quantiques tolérants aux pannes, censés accélérer l’optimisation, finiront par contourner les systèmes de cryptographie à clé publique qui protègent les paiements, les règlements et les données confidentielles. Le délai est incertain, mais la menace est déjà bien réelle : les données chiffrées collectées aujourd’hui pourront être stockées et déchiffrées dès qu’une telle machine existera. Les organismes de normalisation et les banques centrales ont déjà commencé à préparer la migration vers la cryptographie post-quantique : la Banque des règlements internationaux, en collaboration avec la Banque de France et la Bundesbank, a testé cette transition dans le cadre du projet Leap. C’est là que les travaux de l’Institut dans le domaine de la finance rejoignent ses recherches plus larges sur les technologies quantiques pour l’information et la communication.

Au-delà des aspects computationnels, la communication quantique a également des implications significatives pour la finance. La distribution de clés quantiques (QKD) permet un échange de clés garantissant une communication ultra-sécurisée, ce qui est essentiel pour la transmission de données financières sensibles.

Du battage médiatique à la réalité : les approches hybrides d’aujourd’hui

À court terme, l’utilisation de l’informatique quantique dans la finance se concentrera sur des approches hybrides, combinant des méthodes classiques et quantiques. L’objectif pour l’instant n’est pas d’atteindre un avantage quantique, mais de renforcer les capacités, d’identifier des cas d’utilisation et d’acquérir une compréhension opérationnelle de la technologie. À moyen terme, à mesure que le matériel s’améliore, on peut s’attendre à des avancées plus significatives dans des domaines tels que l’optimisation, la simulation et l’apprentissage automatique. Parallèlement, l’émergence de menaces quantiques pesant sur les systèmes cryptographiques existants imposera une transition vers des infrastructures post-quantiques. Bien que les affirmations concernant des gains de vitesse exponentiels ou un avantage quantique universel ne soient pas significatives sur le plan opérationnel à ce stade, l’expérimentation de pipelines hybrides et la reformulation des problèmes apportent déjà une valeur stratégique, tant en termes d’acquisition de compétences que d’innovation algorithmique.

Initiatives concrètes

Plusieurs institutions financières ont publié les résultats d’expériences menées avec des fournisseurs de technologies quantiques. Ces expériences restent de petite envergure et s’appuient sur des flux de travail hybrides quantiques-classiques, mais elles montrent où les premiers gains opérationnels sont testés.

  • HSBC et IBM, négoce d’obligations (2025). En utilisant un processeur quantique IBM Heron en complément de méthodes classiques, HSBC a fait état d’une amélioration pouvant atteindre 34 % dans la prédiction de la probabilité de remporter des demandes de cotation de clients sur le marché européen des obligations d’entreprises, par rapport aux techniques classiques seules. Lire le communiqué de HSBC.
  • Crédit Agricole CIB en collaboration avec Pasqal et Multiverse Computing (2021-2023). Deux expériences, l’une sur l’évaluation des produits dérivés et l’autre sur la prévision des dégradations de notation de crédit. La seconde a été menée sur un processeur quantique à atomes neutres de 50 qubits et, selon la banque, a atteint la même précision que le modèle utilisé en production. Lire le communiqué du Crédit Agricole CIB.
  • JPMorgan Chase et Quantinuum, optimisation de portefeuille (2024). Les chercheurs de JPMorgan ont exécuté un algorithme quantique hybride pour les systèmes linéaires (Hybrid HHL++) sur les ordinateurs à ions piégés de Quantinuum, dans le cadre de problèmes de portefeuille à deux actifs : il s’agissait d’un test de robustesse face au bruit matériel plutôt que d’une démonstration à l’échelle pratique. Lire la note de recherche de JPMorgan Chase.
  • BBVA et Multiverse Computing, optimisation dynamique de portefeuille (2020). Une démonstration de faisabilité sur un portefeuille de 52 actifs, portant sur huit années de données de marché quotidiennes, comparant des méthodes quantiques, d’inspiration quantique et classiques. Lire le communiqué de BBVA.

Aucune de ces expériences ne démontre encore un avantage quantique durable en conditions réelles. C’est pourquoi l’Institut s’attache à comparer les approches quantiques aux meilleures méthodes classiques.

La recherche de l’EDHEC sur la finance quantique

L’EDHEC Quantum Institute développe des recherches sur l’application des technologies quantiques à la construction de portefeuilles, de l’évaluation des actifs et de la gestion des risques, en s’appuyant sur l’héritage de l’EDHEC en matière de gestion quantitative des actifs et des risques, bâti au cours des deux dernières décennies au sein de l’ancien EDHEC-Risk Institute. Cet héritage couvre la construction de portefeuilles, l’investissement factoriel et la mesure des risques, que cette initiative étend désormais au contexte quantique.

Le domaine de la finance quantique en étant encore à ses débuts, l’Institut vise à orienter la recherche et l’élaboration de normes au sein du secteur, ainsi qu’à jouer un rôle dans l’élaboration des politiques et la réglementation du secteur. À l’heure où les implications éthiques, juridiques et sociales des technologies quantiques sont encore en cours de définition, il entend, grâce à une recherche éclairée et à un engagement actif, contribuer à la mise en place de cadres responsables pour leur utilisation dans la finance.

L’initiative est dirigée par le professeur Lionel Martellini, directeur fondateur de l’EDHEC Quantum Institute. La liste des chercheurs contributeurs, des chercheurs associés et des publications de l’initiative évaluées par des pairs est disponible ici.

À lire également

Découvrez Quantum for Executives pour les programmes de leadership, les recherches de l’Institut sur technologies quantiques pour l’information et la communication sous l’angle de la sécurité, ainsi que son glossaire des concepts quantiques rédigé en langage clair.

Publications

Quantum Finance

Le quantique est un bien public : transformer l'innovation quantique en solutions pour les entreprises et la société

Un portrait des technologies quantiques dans la finance, chapitre 16, p. 169-176 (2026).

Quantum Finance

La physique quantique est un bien public

Ce chapitre est une contribution phare de la monographie intitulée « A Portrait of Quantum Technologies in Finance », sous la direction d’Oswaldo Zapata, PhD, et publiée par The Quantum Finance Boardroom

Quantum Finance

L'usage du calcul quantique en finance. La perspective d'un institut académique à l'interface entre technologies et usages

Réalités Industrielles – Annales des Mines, pp. 80-83 (août 2026).

Quantum Finance

Le quantique est un bien public : transformer l'innovation quantique en solutions pour les entreprises et la société

Un portrait des technologies quantiques dans la finance, chapitre 16, p. 169-176 (2026).

Quantum Finance

La physique quantique est un bien public

Ce chapitre est une contribution phare de la monographie intitulée « A Portrait of Quantum Technologies in Finance », sous la direction d’Oswaldo Zapata, PhD, et publiée par The Quantum Finance Boardroom

Découvrez nos autres programmes de recherche

The EDHEC-EURECOM Quantum Technologies for Information and Communications Initiative
Les technologies quantiques vont révolutionner la manière dont l’information est collectée, sécurisée et transmise. L’initiative « Technologies quantiques pour l’information et les communications » de l’EDHEC-EURECOM étudie les implications de cette évolution pour la sécurité et les performances des réseaux de communication. Pour les organisations, la question immédiate n’est pas de savoir quand l’Internet quantique verra le jour, mais comment protéger les données qui sont collectées aujourd’hui et qui seront déchiffrées plus tard.
The EDHEC Foundations of Quantum Mechanics Research Programme
Les technologies quantiques connaissent des progrès rapides, ce qui suscite un besoin croissant de comprendre non seulement leur fonctionnement, mais aussi ce que la théorie sous-jacente nous apprend sur les possibilités physiques, la mesure et le temps. Ce programme relève ce défi à travers deux axes de recherche complémentaires : l’un vise à redéfinir le discours sur la mécanique quantique à travers une théorie de la potentialité ; l’autre explore la notion de temps en mécanique quantique, depuis la chronologie des événements quantiques jusqu’aux performances temporelles des technologies quantiques.

Back to top