La startup française ColibriTD vient de boucler une levée de fonds de 4 millions d’euros. Son ambition, utiliser une approche hybride, mêlant informatique classique et calcul quantique, pour résoudre certains des problèmes de simulation les plus complexes de l’industrie. Une promesse déjà testée sur les ordinateurs quantiques d’IBM, mais dont le passage à grande échelle reste encore à démontrer.

Key points to remember

  • ColibriTD a levé 4 millions d’euros auprès d’Earlybird Venture Capital, SymbiaVC et Medin VC.
  • La startup parisienne a été fondée en 2019 par Laurent Guiraud et Hacène Goudjil.
  • Sa plateforme QUICK s’appuie sur H-DES, un algorithme hybride quantique-classique destiné à résoudre des équations complexes.
  • Les applications envisagées concernent notamment l’aéronautique, la défense, l’énergie, les semi-conducteurs, l’automobile et la finance.
  • Une fonction développée par ColibriTD est disponible dans le catalogue Qiskit d’IBM, mais encore sous la forme d’une fonctionnalité expérimentale.
  • La levée doit financer la recherche, les recrutements, les partenariats industriels et le développement international.

Une levée de fonds pour transformer la recherche quantique en outil industriel

Et si la véritable bataille du quantique ne se jouait pas seulement dans les processeurs, mais dans les logiciels capables de les rendre utiles ?

C’est le pari de ColibriTD. La deeptech parisienne a annoncé, le 27 août 2026, avoir bouclé un tour de table de 4 millions d’euros mené par Earlybird Venture Capital, avec la participation de SymbiaVC et Medin VC. Earlybird avait déjà investi un million d’euros lors d’un précédent tour de pré-amorçage.

According to l’annonce officielle de ColibriTD, ces nouveaux moyens serviront à accélérer la recherche autour de son algorithme H-DES, à recruter des chercheurs et des ingénieurs, à développer ses partenariats et à préparer son expansion internationale.

Fondée en 2019 par Laurent Guiraud et Hacène Goudjil, l’entreprise compte aujourd’hui une vingtaine de collaborateurs, dont une majorité de profils scientifiques de haut niveau.

Le problème que ColibriTD cherche à résoudre

Pour concevoir un avion, étudier la circulation d’un fluide, prévoir la déformation d’un matériau ou modéliser un système énergétique, les ingénieurs utilisent des équations aux dérivées partielles, souvent désignées par le sigle anglais PDE.

Ces équations permettent de traduire mathématiquement l’évolution d’un phénomène physique dans le temps et l’espace. Elles sont indispensables à la mécanique des fluides, à l’aéronautique, à la météorologie, à l’énergie ou encore à la conception de semi-conducteurs.

Mais plus le système étudié comporte de variables et de phénomènes interdépendants, plus les calculs deviennent lourds. Ils peuvent alors nécessiter d’importantes ressources informatiques et de longues durées de simulation.

ColibriTD développe une plateforme appelée QUICK, reposant sur son algorithme H-DES, pour Hybrid Differential Equation Solver. Son principe consiste à répartir le calcul entre des ressources classiques et des circuits quantiques.

L’objectif n’est donc pas de remplacer immédiatement les supercalculateurs, mais de déterminer si certaines étapes particulièrement difficiles peuvent être exécutées différemment grâce au quantique.

Une technologie disponible dans l’écosystème IBM Quantum

ColibriTD ne présente pas uniquement un concept théorique. Sa solution QUICK-PDE a été intégrée au catalogue des Qiskit Functions d’IBM.

La documentation officielle d’IBM Quantum indique que cette fonction permet d’expérimenter la résolution de certaines équations liées à la mécanique des fluides et à la déformation des matériaux sur des processeurs quantiques IBM.

IBM avait également présenté QUICK-PDE en juin 2025 comme l’une des nouvelles fonctions destinées à faciliter l’utilisation du quantique dans la recherche appliquée. L’un des cas étudiés concernait la modélisation de fluides servant au transfert de chaleur dans de petits réacteurs nucléaires modulaires.

La plateforme de ColibriTD se veut par ailleurs indépendante d’un fournisseur unique. L’entreprise indique qu’elle peut fonctionner avec plusieurs écosystèmes quantiques, parmi lesquels IBM, AWS Braket, IQM, IonQ et le français Quobly.

Cette indépendance pourrait devenir un avantage si le marché continue de se fragmenter entre plusieurs architectures matérielles.

Une innovation réelle, mais encore expérimentale

La présence de QUICK-PDE dans le catalogue d’IBM apporte une validation technologique importante. Elle ne signifie toutefois pas qu’un avantage quantique commercial à grande échelle est déjà démontré.

IBM précise que ses Qiskit Functions sont encore proposées comme des fonctionnalités expérimentales, en version préliminaire et susceptibles d’évoluer.

Le fonctionnement de H-DES a également été présenté dans une publication scientifique déposée sur arXiv. Les chercheurs y décrivent des essais réalisés sur des émulateurs et sur du matériel quantique réel. Il s’agit néanmoins d’un preprint : sa présence sur arXiv ne vaut pas, à elle seule, validation indépendante par une revue scientifique.

ColibriTD affirme avoir mené sept projets de co-construction dans six secteurs, notamment l’aérospatiale, la défense, le nucléaire, les semi-conducteurs, l’automobile et la finance quantitative. Ces résultats sont communiqués par l’entreprise et devront être évalués à travers des cas clients documentés, des performances comparatives et des déploiements commerciaux récurrents.

La question décisive sera donc moins de savoir si la technologie peut exécuter un calcul quantique que de mesurer précisément ce qu’elle apporte face aux meilleurs outils classiques : rapidité, coût, précision, consommation énergétique ou capacité à traiter des problèmes jusqu’ici inaccessibles.

Le logiciel, prochain terrain stratégique du quantique

La plupart des annonces autour du quantique portent sur le nombre de qubits, la correction d’erreurs ou les performances des nouveaux processeurs.

ColibriTD se positionne sur une autre couche de la chaîne de valeur : celle des algorithmes et des logiciels qui relient les ordinateurs quantiques aux besoins des entreprises.

Cette approche rappelle une réalité déjà observée dans l’informatique classique. Un processeur puissant ne crée de valeur que si des logiciels permettent aux entreprises de l’utiliser pour résoudre leurs propres problèmes.

Pour ColibriTD, l’enjeu consiste maintenant à transformer ses collaborations scientifiques et industrielles en une plateforme reproductible, accessible et commercialisable. La levée de 4 millions d’euros doit précisément financer ce passage entre recherche appliquée et industrialisation.

Un nouveau test pour le quantique français

L’écosystème quantique français possède des acteurs reconnus dans la construction de processeurs, la photonique, les communications et le logiciel. ColibriTD ajoute à cet ensemble une spécialisation très précise : la simulation multiphysique.

Le montant levé reste modeste comparé aux investissements consacrés au matériel quantique. Mais il peut permettre à l’entreprise de franchir une étape déterminante : démontrer que ses outils ne sont pas seulement intéressants pour les chercheurs, mais qu’ils peuvent produire un avantage mesurable pour des industriels.

C’est sur ce terrain que se jouera la suite. Le quantique n’a pas seulement besoin de machines plus puissantes. Il a besoin d’applications capables de justifier leur utilisation.

ColibriTD veut devenir l’un des acteurs qui construisent ce pont.

Questions fréquentes

Qu’est-ce que ColibriTD ?

ColibriTD est une entreprise française fondée à Paris en 2019. Elle développe des logiciels hybrides quantiques-classiques destinés à la simulation de phénomènes physiques complexes.

À quoi serviront les 4 millions d’euros levés ?

La société prévoit de renforcer sa recherche, de recruter des chercheurs et des ingénieurs spécialisés, de développer ses partenariats industriels et d’accélérer son expansion internationale.

La technologie de ColibriTD est-elle déjà commercialement opérationnelle ?

Elle peut déjà être testée sur du matériel quantique réel, notamment dans l’écosystème IBM. Elle demeure néanmoins expérimentale et son avantage face aux meilleures solutions classiques reste à établir pour chaque application industrielle.