OpenAI décrit une expérience menée par Beatriz Yankelevich, doctorante au groupe Engineering Quantum Systems du MIT. Elle a relié GPT-5.6 Sol, utilisé avec Codex, au logiciel de laboratoire qui contrôle des puces quantiques supraconductrices.
Des expériences pilotées entièrement par logiciel
Après fabrication, emballage et refroidissement près du zéro absolu, les puces sont commandées par des signaux micro-ondes. Les chercheurs règlent les impulsions, mesurent les réponses et déterminent les caractéristiques de chaque qubit.
Comme toutes ces étapes passent par du code, un agent peut lancer une mesure, analyser les données et décider de l’essai suivant. Cette structure en fait un terrain adapté à l’automatisation supervisée.
Une séquence de mesures interdépendantes
Yankelevich a testé l’agent sur une puce non étalonnée à six qubits. Elle lui a fourni des compétences expliquant comment conduire et évaluer chaque expérience ainsi que les objectifs de conception du composant.
GPT-5.6 Sol a choisi les paramètres, piloté le matériel et réutilisé chaque résultat pour affiner la mesure suivante. Lorsque les signaux étaient nets, il a trouvé les fréquences de transition, réglé les impulsions et mesuré la durée de conservation de l’information quantique.
Des résultats utiles mais encore imparfaits
Les difficultés augmentaient lorsque le signal devenait faible ou bruité. L’agent mettait alors plus de temps à identifier des paramètres corrects et pouvait avoir besoin de l’aide d’un chercheur expérimenté.
L’essai ne signifie donc pas qu’un système d’IA peut interpréter seul toutes les anomalies physiques. Il montre surtout qu’un workflow bien défini peut être confié à un agent sous surveillance.
Du temps rendu aux chercheurs
La caractérisation d’une puce standard peut prendre plusieurs jours. Le laboratoire utilise désormais des agents pour mener des mesures durant la nuit ou pendant que les chercheurs travaillent ailleurs.
Les scientifiques restent responsables de la conception, de l’interprétation et des décisions difficiles. L’automatisation leur permet de consacrer davantage de temps aux hypothèses, à l’analyse et aux nouvelles expériences.
Source officielle et crédit image : OpenAI — étude de cas officielle sur les expériences quantiques avec Codex.