BTQ Technologies Corp. a publié un article de recherche le 8 avril 2026 établissant la première estimation des coûts physiques de bout en bout pour l’utilisation d’ordinateurs quantiques afin d’exploiter Bitcoin, concluant que, même dans les hypothèses les plus favorables, une flotte de minage quantique nécessiterait environ 10^8 qubits et 10^4 mégawatts de puissance — soit environ le niveau de production d’une grande grille électrique nationale — et, à la difficulté du Bitcoin de janvier 2025, qu’elle évoluerait jusqu’à 10^23 qubits et 10^25 watts, se rapprochant de la production énergétique d’une étoile.
L’étude constate que le minage accéléré par le quantique à l’aide de l’algorithme de Grover est physiquement et économiquement irréaliste, tandis que les attaques quantiques contre les signatures sur courbes elliptiques de Bitcoin à l’aide de l’algorithme de Shor demeurent une préoccupation réelle et plus immédiate, renforçant la nécessité d’une infrastructure de cryptographie post-quantique.
Quantum Mining Energy Estimates Exceed Civilization’s Capacity
L’article, intitulé « Kardashev Scale Quantum Computing for Bitcoin Mining », par Pierre-Luc Dallaire-Demers et publié sur arXiv, modélise l’ensemble de la pile de minage quantique, y compris des oracles réversibles double-SHA-256, des usines de distillation de magic-state à code de surface, la logistique de qubits à l’échelle de la flotte, et les contraintes temporelles imposées par le consensus de Nakamoto. Même dans un cadre de préimage partielle hautement favorable, une flotte supraconductrice à code de surface nécessiterait environ 10^8 qubits physiques et 10^4 mégawatts de puissance, comparables à une grande grille électrique nationale.
À la difficulté de minage du mainnet de Bitcoin en janvier 2025, les besoins passent à environ 10^23 qubits physiques et 10^25 watts — s’approchant de la production énergétique d’une étoile. Chaque étape de la recherche implique des centaines de milliers d’opérations délicates, chacune nécessitant des systèmes de support dédiés. Comme Bitcoin génère un nouveau bloc toutes les dix minutes, un attaquant n’aurait qu’une fenêtre étroite pour mener à bien la tâche, ce qui l’obligerait à faire fonctionner d’énormes quantités de machines côte à côte. En comparaison, l’ensemble de la blockchain Bitcoin actuelle consomme environ 15 gigawatts.
L’étude conclut que, même si l’algorithme de Grover offre en théorie un avantage de recherche quadratique, ce bénéfice s’effondre une fois qu’on inclut la construction des oracles, la correction d’erreurs et la surcharge liée à la flotte. Le minage quantique n’est pas une menace crédible à court terme pour le consensus de preuve de travail de Bitcoin.
Signature Vulnerability Remains the Immediate Concern
En revanche, les attaques quantiques contre les signatures sur courbes elliptiques de Bitcoin à l’aide de l’algorithme de Shor constituent un défi réel et plus urgent. Des millions de bitcoins se trouvent dans des adresses anciennes ou réutilisées où les clés publiques sont déjà exposées sur la blockchain, ce qui en fait la cible la plus probable à long terme si les machines quantiques s’améliorent. L’article renforce la nécessité d’une infrastructure de cryptographie post-quantique, un point de vue cohérent avec la stratégie plus large de BTQ.
Grâce à son initiative Bitcoin Quantum, BTQ a développé et testé une architecture Bitcoin résistant aux attaques quantiques, comprenant des signatures ML-DSA standardisées par le NIST et des conceptions de transactions telles que BIP 360 (Pay-to-Merkle-Root). La société a précédemment lancé un testnet Bitcoin Quantum en tant qu’environnement de démonstration permettant de montrer comment des systèmes de type Bitcoin peuvent migrer vers des standards post-quantique.
Academic Papers Question Quantum Factoring ‘Breakthroughs’
Un article séparé de Peter Gutmann de l’Université d’Auckland et de Stephan Neuhaus de la Zürcher Hochschule vise à contester les gros titres affirmant que les ordinateurs quantiques cassent déjà le chiffrement. Les auteurs ont reproduit de prétendus « breakthroughs » majeurs du factoriel quantique des deux dernières décennies en utilisant un ordinateur domestique VIC-20 de 1981, un boulier et un chien dressé pour aboyer trois fois.
Les chercheurs soutiennent que presque toutes les démonstrations réalisées jusqu’à présent ont triché. Dans certains cas, les chercheurs ont choisi des nombres dont les facteurs premiers cachés n’étaient séparés que de quelques chiffres, ce qui les rendait faciles à deviner avec une simple astuce de calculatrice de base. Dans d’autres, ils ont effectué un prétraitement sur un ordinateur classique avant de confier une version dépouillée à la machine quantique. L’article propose de nouvelles normes d’évaluation exigeant des nombres aléatoires, aucun prétraitement, et des facteurs conservés secrets vis-à-vis des expérimentateurs. Aucune démonstration à ce jour ne réussirait.
Google Research Suggests Lower Qubit Estimates, But Engineering Hurdles Remain
Depuis la publication de ces articles, une étude récente de Google Quantum AI suggère que la puissance de calcul nécessaire pour une attaque contre le chiffrement de Bitcoin pourrait chuter fortement, avec des estimations nécessitant 1 200 à 1 450 qubits logiques. Toutefois, les auteurs indiquent que construire une telle machine est actuellement physiquement impossible et requiert des avancées d’ingénierie qui n’ont pas encore été réalisées, notamment des lasers pour contrôler les qubits, la vitesse de lecture, ainsi que la capacité à maintenir en fonctionnement en concert des dizaines de milliers d’atomes sans les perdre.
Certaines recherches récentes ont retenu des détails techniques clés, et des experts ont averti que les progrès dans ce domaine ne seront pas toujours partagés ouvertement. Les développeurs travaillent déjà sur des correctifs, notamment des moyens de réduire l’exposition des clés et de nouveaux types de signatures conçues pour résister aux attaques quantiques.
Industry Response and Post-Quantum Roadmap
L’article de BTQ présente également la justification de Quantum Proof of Work (QPoW), un modèle de consensus natif du quantique construit autour de tâches computationnelles conçues dès le départ pour du matériel quantique. Dans des comparaisons modélisées, BTQ indique qu’un quantum sampler dans QPoW consomme environ 0,25 kWh sur un intervalle de bloc de 10 minutes, contre environ 390 kWh par bloc et par mineur pour une configuration équivalente basée sur l’échantillonnage classique, ce qui implique un avantage énergétique d’environ 1 560x.
Les marchés reflètent actuellement l’idée que cette menace est encore lointaine. Les traders estiment qu’il y a peu de chances que Bitcoin remplace son algorithme de minage avant 2027, mais attribuent des probabilités plus élevées, autour de 40%, à des mises à niveau comme BIP-360 visant à réduire le risque lié aux portefeuilles.
FAQ
De quelle quantité d’énergie un ordinateur quantique aurait-il besoin pour miner Bitcoin ?
À la difficulté de Bitcoin en janvier 2025, une flotte de minage quantique aurait besoin d’environ 10^23 qubits physiques et 10^25 watts — s’approchant de la production énergétique d’une étoile. Même dans le scénario le plus optimiste, une flotte nécessiterait 10^8 qubits et 10^4 mégawatts, comparables à une grande grille électrique nationale.
La menace que représentent les ordinateurs quantiques pour le minage de Bitcoin est-elle réelle ?
D’après l’étude BTQ, le minage accéléré par le quantique à l’aide de l’algorithme de Grover est physiquement et économiquement irréalisable en raison d’exigences astronomiques en qubits et en énergie. La menace la plus urgente est plutôt constituée par les attaques quantiques contre les signatures numériques de Bitcoin, qui pourraient exposer des fonds dans des portefeuilles anciens ou réutilisés.
Que fait-on pour se préparer aux menaces quantiques pesant sur Bitcoin ?
Les développeurs travaillent sur des standards de cryptographie post-quantique, y compris BIP 360 (Pay-to-Merkle-Root) et des signatures ML-DSA standardisées par le NIST. BTQ a lancé un testnet Bitcoin Quantum pour démontrer des trajectoires de migration, et des modèles de consensus alternatifs tels que Quantum Proof of Work sont également explorés.
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