La Convergence Stratégique de l'Intelligence Artificielle et des Technologies Quantiques

1. Introduction : La Double Révolution à l'Horizon Stratégique

L'intelligence artificielle (IA) et les technologies quantiques (TQ) constituent deux des forces technologiques les plus transformatrices de notre époque. Bien que les TQ en soient encore à un stade naissant, leur interconnexion croissante avec une IA en pleine explosion économique crée un point d'inflexion stratégique. Chaque domaine offre des méthodes et des ressources innovantes pour accélérer le développement de l'autre, annonçant une ère de percées scientifiques et industrielles sans précédent. Cependant, comme le souligne une analyse de Mila, le débat politique n'a pas suivi le rythme effréné des avancées techniques. Cette latence expose des pays comme le Canada à un risque majeur : celui de manquer l'opportunité cruciale d'encadrer un développement responsable et bénéfique de ces technologies convergentes.

Pour saisir l'urgence du sujet, il est essentiel de mesurer l'ampleur de la révolution économique déjà en cours dans le secteur de l'IA. Les projections financières illustrent une dynamique d'investissement massive et une croissance exponentielle :

Les dépenses mondiales liées à l'IA devraient atteindre 1 500 milliards de dollars en 2025 et dépasser les 2 000 milliards de dollars dès 2026 (Gartner).
Le marché de l'IA générative, à lui seul, atteindra 100 milliards de dollars d'ici 2026 et plus de 207 milliards de dollars d'ici 2030 (Statista).
Une analyse plus large, dans un scénario modéré, évalue le secteur global de l'IA à 13 000 milliards de dollars en 2030 (Cryptorecherche, basé sur Statista).

L'objectif de cet article est de fournir une analyse structurée de la convergence IA-TQ destinée aux décideurs politiques, aux leaders de l'industrie et aux chercheurs. En examinant les interactions techniques, les défis systémiques, les risques émergents et les opportunités de transformation, ce document vise à formuler des considérations politiques claires pour une action proactive. Il s'agit de jeter les bases d'une gouvernance anticipative, capable de naviguer dans la complexité de cette double révolution pour en maximiser les bénéfices sociétaux tout en en maîtrisant les risques.

2. Le Contexte Actuel : Dynamiques de la Révolution de l'IA

Pour appréhender les enjeux de la convergence avec les technologies quantiques, il est indispensable de saisir la dynamique économique, technologique et réglementaire qui caractérise l'IA. Cette section analyse la croissance explosive du marché, les tendances d'investissement, les évolutions techniques et le cadre réglementaire émergent qui façonnent l'écosystème actuel.

Analyse de la Croissance et des Investissements

L'adoption de l'IA s'accélère à un rythme sans précédent. Les dépenses mondiales en IA devraient connaître une croissance de 50 % entre 2024 (987 milliards de dollars) et 2025 (1 500 milliards de dollars), selon les prévisions de Gartner. Cette dynamique est principalement portée par deux moteurs : l'expansion massive de l'infrastructure d'IA par les hyperscalers (géants du cloud) pour répondre à la demande croissante de services, et les investissements soutenus du capital-risque dans les startups spécialisées.

Cependant, cette hyper-croissance n'est pas sans risques financiers. Une analyse d'Investing.com souligne que les dépenses d'investissement des grandes entreprises technologiques représentent aujourd'hui près de 60 % de leur EBITDA, un niveau comparable à celui observé lors de la bulle des télécommunications en 2000. L'année 2026 est identifiée comme un tournant crucial : les entreprises devront démontrer un retour sur investissement tangible pour justifier ces dépenses colossales. Sans cette rentabilité, le risque d'une bulle de crédit, où les investissements financés par la dette ne produiraient pas les rendements escomptés, pourrait se matérialiser. Cette tension financière coexiste avec une accélération technique fulgurante qui redéfinit les capacités des modèles, tout en poussant les législateurs à encadrer un secteur en pleine effervescence.

Tendances Technologiques et Sociétales

Sur le plan technique, l'innovation continue de progresser à un rythme soutenu. IBM a identifié plusieurs tendances clés pour 2025, qui redéfinissent les capacités et l'efficacité des modèles d'IA.

Tendances observées en 2025 :

Diminution spectaculaire des coûts d'inférence : L'exécution des modèles d'IA devient de moins en moins coûteuse, démocratisant leur déploiement.
Des modèles de raisonnement plus raisonnables : Les modèles améliorent leurs capacités logiques, ce qui est essentiel pour les agents d'IA autonomes.
Le retour des modèles de mélange d'experts (MoE) : Une architecture de modèle plus efficace qui combine plusieurs sous-modèles spécialisés.

Tendances à venir :

Le dépassement des modèles de transformeurs : L'émergence de nouvelles architectures comme Mamba promet de surmonter les limites de calcul des transformeurs actuels.
L'IA incarnée et les modèles du monde : Le développement d'IA capables d'interagir avec le monde physique via la robotique et de modéliser des environnements réels.

L'impact de ces avancées sur le monde du travail est profond. Une étude de Microsoft, basée sur l'utilisation de son assistant IA Copilot, révèle que l'IA est davantage perçue comme un outil d'accompagnement qui transforme les tâches plutôt qu'un simple remplaçant. Les cinq tâches les plus aisément accomplies par l'IA sont :

Fournir des informations aux clients
Répondre aux demandes des clients
Fournir une assistance aux personnes
Promouvoir des produits, des services ou des programmes
Rédiger des documents écrits

Parmi les métiers les plus impactés par cette transformation figurent les interprètes et traducteurs, les écrivains et auteurs, ainsi que les agents de service client, dont les tâches quotidiennes recoupent fortement les capacités actuelles de l'IA.

Le Cadre Réglementaire Émergent : L'Exemple Européen

Face à la puissance de l'IA, les cadres réglementaires commencent à se structurer. L'Union européenne a pris les devants avec le Règlement sur l'Intelligence Artificielle (RIA), la première réglementation mondiale majeure dans ce domaine. Son objectif est de garantir un niveau élevé de protection des droits, de la sécurité et de l'éthique, tout en favorisant l'innovation.

Le RIA adopte une approche basée sur les risques, classant les systèmes d'IA en trois catégories principales :

Risque inacceptable : Ces systèmes sont purement et simplement interdits (par exemple, les systèmes de notation sociale par les gouvernements).
Haut risque : Ces systèmes, souvent utilisés dans des domaines critiques comme la santé ou les infrastructures, sont soumis à des obligations strictes, telles que la mise en place d'un système de gestion des risques, une gouvernance rigoureuse des données et une supervision humaine.
Risque limité : Cette catégorie inclut des systèmes comme les chatbots ou les générateurs de deepfakes, qui sont soumis à des obligations de transparence pour que les utilisateurs sachent qu'ils interagissent avec une IA.

Entré en vigueur le 1er août 2024, ce règlement s'applique de manière progressive. Les interdictions relatives aux systèmes à risque inacceptable entreront en vigueur dès le 2 février 2025, et la plupart des autres règles seront applicables d'ici août 2026.

C'est dans ce contexte d'hyper-croissance économique, de transformation technologique rapide et de mise en place des premiers cadres réglementaires contraignants que la convergence de l'IA avec les technologies quantiques doit être analysée.

3. Les Domaines de Convergence Technique entre l'IA et les TQ

L'intelligence artificielle et les technologies quantiques s'entrecroisent dans trois domaines techniques principaux. Identifiés dans le document de Mila, ces axes, bien qu'à des stades de maturité variables, représentent les vecteurs majeurs de la recherche et du développement au niveau mondial et dessinent les contours d'une nouvelle ère technologique.

L'IA au Service des Technologies Quantiques (IA pour les TQ)

Les techniques d'IA sont de plus en plus utilisées pour surmonter les obstacles au développement des technologies quantiques. Elles agissent comme un catalyseur, accélérant la recherche et optimisant le fonctionnement des dispositifs quantiques complexes. Les applications incluent :

L'interprétation des données de mesure quantique et la reconstruction d'états à partir de résultats expérimentaux.
L'analyse de grands volumes de données provenant de capteurs quantiques pour en extraire des signaux pertinents.
L'apprentissage des hamiltoniens, les équations décrivant le comportement des dispositifs quantiques, afin de les calibrer avec précision.
L'utilisation de l'apprentissage automatique (ML) et de l'apprentissage par renforcement (RL) pour le contrôle autonome et l'étalonnage des qubits, des tâches trop complexes pour une configuration manuelle.
La conception et la découverte de nouveaux algorithmes quantiques et protocoles de réseaux.

Focus : La Correction d'Erreurs Quantiques (QEC)

Nous sommes actuellement dans l'ère NISQ (Noisy Intermediate-Scale Quantum), où les processeurs quantiques sont très sensibles au bruit et aux erreurs. La correction d'erreurs quantiques (QEC) est essentielle pour atteindre une informatique quantique tolérante aux pannes. Des agents d'apprentissage par renforcement et des réseaux neuronaux sont employés pour découvrir des codes de QEC personnalisés, comme des variantes du code de surface, adaptés aux contraintes spécifiques du matériel. De plus, des techniques d'apprentissage profond sont utilisées pour le décodage rapide des syndromes d'erreurs, une étape critique qui doit être réalisée en temps réel. Des équipes de recherche comme Google Quantum AI et IBM ont déjà rapporté l'utilisation de tels décodeurs basés sur l'IA dans leurs expériences.

Les Technologies Quantiques au Service de l'IA (TQ pour l'IA)

À l'inverse, les technologies quantiques promettent de surmonter certaines des limites fondamentales de l'IA classique. Le domaine de l'apprentissage automatique quantique (QML ou AAQ) explore comment les principes quantiques peuvent améliorer l'IA. Les avantages potentiels sont multiples :

Une accélération exponentielle pour certains sous-programmes d'algèbre linéaire, qui sont au cœur de nombreux modèles d'IA. L'algorithme HHL (Harrow-Hassidim-Lloyd) en est un exemple emblématique, capable de résoudre des systèmes d'équations linéaires en un temps logarithmique.
Une réduction de la consommation d'énergie, rendant les calculs d'IA plus durables.
Des avantages pour les tâches coûteuses en calcul sur des données bruitées ou limitées, où les modèles quantiques pourraient surpasser les méthodes classiques.

Cependant, les défis liés au matériel de l'ère NISQ demeurent un obstacle majeur. Pour y remédier, les chercheurs développent des algorithmes quantiques variationnels (VQA), une approche hybride où un ordinateur classique et un processeur quantique travaillent de concert.

Au-delà de l'informatique quantique, d'autres TQ peuvent également servir l'IA :

La détection quantique : Les capteurs quantiques, d'une précision inégalée, peuvent fournir des ensembles de données plus riches et de meilleure qualité pour entraîner les systèmes d'IA, notamment dans des domaines comme l'imagerie médicale.
Les réseaux quantiques : Ils peuvent permettre une transmission de données intrinsèquement sécurisée, ouvrant la voie à des techniques comme l'apprentissage fédéré quantique (entraînement d'un modèle sur des données distribuées sans les partager) et l'informatique quantique aveugle (exécution de calculs sur un serveur quantique distant sans révéler les données ou l'algorithme).

Les Applications Hybrides IA + TQ

Les premières applications commerciales de cette convergence combineront probablement l'IA et les TQ au sein des écosystèmes de calcul haute performance (HPC). Dans cette architecture, les processeurs quantiques (QPU) agiront comme des accélérateurs spécialisés, à l'image des GPU actuels, pour traiter les sous-routines les plus complexes tandis que les superordinateurs classiques gèreront le reste.

Les sciences de la vie et la santé représentent l'un des domaines d'application les plus prometteurs pour cette approche hybride. La capacité des ordinateurs quantiques à simuler des systèmes moléculaires, combinée à la puissance de l'IA pour analyser les résultats et générer de nouvelles hypothèses, pourrait révolutionner la découverte de médicaments. Cette synergie attire déjà d'importants investissements et partenariats industriels :

L'investissement de Novo Holdings, actionnaire majoritaire de Novo Nordisk, dans la startup Sparrow Quantum.
Le partenariat entre IBM et la Cleveland Clinic, qui a installé le premier ordinateur quantique dédié à la recherche médicale.
La collaboration entre IBM et Moderna visant à utiliser l'IA et l'informatique quantique pour la conception de vaccins et de thérapies à ARNm.
La tentative de PolarisQB et DWave d'utiliser le recuit quantique pour accélérer la découverte de nouveaux candidats médicaments.
Les travaux de startups innovantes comme Qubit Pharmaceuticals, qui intègre l'informatique quantique dans les pipelines HPC, ProteinQure, qui explore la conception de protéines, et Aqemia, qui utilise des modèles inspirés de la physique quantique et de l'IA.

Si ces convergences techniques sont extrêmement prometteuses, elles soulèvent également des défis et des risques importants qui nécessitent une analyse stratégique approfondie.

4. Analyse Stratégique : Défis, Risques et Opportunités

L'intégration de l'intelligence artificielle et des technologies quantiques ne se contente pas d'additionner les potentiels de chaque domaine ; elle crée une nouvelle classe de défis et de risques qui dépassent ceux de chaque technologie prise isolément. Disséquer ces enjeux est une étape indispensable pour éclairer une prise de décision stratégique avisée.

Évaluation des Opportunités de Transformation

Les opportunités à la croisée de l'IA et des TQ sont considérables et créent une boucle de rétroaction positive. D'un côté, l'IA pourrait accélérer le développement de matériel quantique évolutif et tolérant aux pannes, notamment en optimisant le contrôle des dispositifs et en réalisant des percées en matière de correction d'erreurs quantiques. De l'autre, les TQ pourraient permettre de surmonter les limites fondamentales de l'IA actuelle, en offrant une puissance de calcul accrue, une meilleure efficacité énergétique et des calculs plus sécurisés grâce à la cryptographie quantique. Collectivement, ces avancées promettent des innovations de rupture dans des secteurs clés comme la santé, la finance et les sciences des matériaux.

Analyse des Défis Structurels et Systémiques

Pour réaliser ce potentiel, plusieurs défis majeurs doivent être surmontés. Ils peuvent être classés en quatre catégories distinctes :

Défis hérités
- Le problème de la "boîte noire" de nombreux modèles d'IA, qui rend leur application au contrôle de systèmes quantiques sensibles difficile et risquée.
- Le manque de matériel quantique tolérant aux pannes, qui entrave actuellement le plein potentiel des TQ pour accélérer les algorithmes d'IA.
Défis spécifiques au matériel
- Les différences fondamentales entre les modalités de qubits (par exemple, les exigences cryogéniques des qubits supraconducteurs par rapport aux pièges à ions), qui compliquent le développement de solutions universelles.
Manque d'interopérabilité
- L'hétérogénéité des plateformes et l'absence de normes de benchmarking robustes, qui ralentissent les progrès et rendent la comparaison des performances difficile.
Manque d'interdisciplinarité
- La rareté des experts possédant des compétences dans les deux domaines.
- Le manque de programmes de formation intégrés dans les universités pour former la prochaine génération de talents.
- L'accès limité au matériel quantique pour les chercheurs en IA, qui freine l'expérimentation et l'innovation.

Cartographie des Risques Émergents

La gestion de ces défis est d'autant plus critique que leur négligence peut engendrer des risques significatifs sur plusieurs plans.

Risques techniques et économiques
L'utilisation de modèles d'IA "boîte noire" pour contrôler du matériel quantique onéreux pourrait entraîner des erreurs imprévisibles et coûteuses. Sur le plan économique, l'engouement actuel attire des investissements à court terme. Si les promesses de percées rapides ne se matérialisent pas, le repli des investisseurs pourrait déclencher un "hiver quantique", tarissant le financement de la recherche fondamentale à long terme.

Risques éthiques et de sécurité nationale
La combinaison TQ + IA présente des menaces sérieuses. Elle pourrait permettre de briser la cryptographie actuelle (via l'algorithme de Shor), rendant vulnérables les infrastructures numériques mondiales. L'intégration de l'IA avec des capteurs quantiques de haute précision pourrait également ouvrir la voie à des systèmes de surveillance avancés. De plus, les craintes concernant le contrôle de l'IA sont amplifiées. Daniel Kokotajlo, ancien chercheur chez OpenAI, prédit qu'une IA pourrait devenir un "codeur surhumain" d'ici 2027. Une telle capacité soulève la crainte qu'une IA apprenne à "jouer le jeu de l'entraînement" ou à dissimuler ses véritables intentions, rendant le contrôle extrêmement difficile.

Risques réglementaires et de validation
L'incertitude réglementaire actuelle crée des zones grises juridiques. Il est particulièrement difficile de valider les résultats d'un système TQ + IA, par exemple pour vérifier qu'une molécule générée est bien efficace et non le fruit d'une "hallucination" algorithmique. Des questions complexes de propriété intellectuelle se posent également : à qui appartient une innovation générée de manière autonome par un système TQ + IA ?

Risques géopolitiques et sociétaux
Le potentiel d'une dynamique où "le gagnant rafle tout" est élevé. La maîtrise de ces technologies pourrait consolider le pouvoir entre quelques entreprises ou nations, exacerbant la fracture numérique et les inégalités. Cela pourrait également créer des vulnérabilités stratégiques, notamment une dépendance à l'égard du matériel quantique étranger, exposant les pays à des risques en cas de tensions géopolitiques.

La gestion proactive de ces défis et risques complexes est un prérequis indispensable à la formulation de politiques publiques efficaces et visionnaires.

5. Recommandations pour une Politique d'Avenir

Pour naviguer dans la complexité de la convergence IA-TQ, des interventions politiques réfléchies et multidimensionnelles sont nécessaires. Il ne s'agit pas seulement de stimuler l'innovation, mais aussi de l'encadrer pour atténuer les risques et assurer un leadership stratégique. Cette section présente un cadre de recommandations clés pour atteindre cet équilibre.

Renforcer le financement de la recherche et la collaboration
- Augmenter de manière significative les fonds alloués aux projets de recherche conjoints explorant l'intersection de l'IA et des TQ.
- Établir des partenariats public-privé solides entre les universités et l'industrie pour traduire les avancées théoriques en applications pratiques.
- Simplifier les procédures d'immigration pour attirer les experts internationaux et investir massivement dans des programmes de formation nationaux pour développer les talents locaux. Cela pourrait prendre la forme d'initiatives ciblées, à l'image des subventions du CRSNG ou des chaires du CIFAR au Canada, qui ont déjà fait leurs preuves dans le soutien à la recherche de pointe.
Améliorer l'accès au matériel quantique pour les chercheurs en IA
- Soutenir la création de laboratoires quantiques en libre accès et de plateformes d'informatique quantique basées sur le cloud.
- Financer des "bacs à sable" exploratoires et des bancs d'essai pour permettre aux chercheurs en IA d'expérimenter avec du matériel quantique à faible risque et à coût subventionné.
Promouvoir une communication responsable
- Encourager un discours public équilibré sur les capacités et les délais réels des technologies TQ + IA afin d'atténuer le battage médiatique et de gérer les attentes.
- Soutenir activement les initiatives de communication scientifique qui fournissent des informations précises et accessibles au grand public et aux décideurs.
Financer la recherche à long terme
- Mettre en place un financement "patient" pour les projets à haut risque et à fort potentiel, avec des cycles de subvention plus longs (5 à 10 ans) pour permettre des progrès significatifs.
- Créer des fonds de "dé-risquage" pour soutenir les startups de l'IA quantique à un stade précoce, réduisant ainsi les obstacles à la commercialisation.
Développer des normes de sécurité
- Soutenir activement le développement de normes de sécurité robustes, y compris la cryptographie post-quantique, pour protéger les systèmes d'IA contre les futures menaces quantiques.
- Mettre en place un groupe de travail multipartite (gouvernement, industrie, université) pour évaluer les menaces émergentes et recommander des stratégies d'atténuation proactives.
Faciliter l'échange de connaissances
- Créer des forums ouverts et des plateformes pour encourager le dialogue et briser les silos entre les communautés de l'IA et des TQ.
- Parrainer des ateliers et des conférences interdisciplinaires pour favoriser la collaboration et l'échange d'idées novatrices.
Encourager la coopération internationale en matière de stratégie et de sécurité
- Promouvoir un transfert de technologie responsable et des collaborations de recherche transparentes au niveau mondial.
- Développer des capacités de prospective stratégique pour anticiper les risques futurs, tels que la nécessité de contrôles à l'exportation sur les technologies sensibles ou les enjeux de souveraineté technologique.

La mise en œuvre de ces recommandations est cruciale pour transformer un potentiel technologique immense en un avantage sociétal et économique durable, sécurisé et équitable.

6. Conclusion : Naviguer vers l'Ère Quantique-IA

La convergence de l'intelligence artificielle et des technologies quantiques n'est pas une perspective lointaine, mais une réalité émergente aux implications profondes et imminentes. Comme cet article l'a démontré, cette synergie promet des avancées de rupture capables de redéfinir des industries entières, de la santé à la finance, mais elle engendre également des risques techniques, éthiques et géopolitiques d'une ampleur inédite. Ignorer cette double révolution serait une erreur stratégique majeure.

L'urgence d'agir est accentuée par la vitesse exponentielle des progrès. La prédiction selon laquelle une intelligence artificielle générale (AGI) pourrait voir le jour dès 2027 souligne que la fenêtre d'opportunité pour mettre en place une gouvernance anticipative et efficace se referme rapidement. Attendre que ces technologies atteignent leur pleine maturité pour en réguler les effets serait une approche réactive dangereuse.

Nous appelons donc les décideurs politiques et les leaders de l'industrie à une action décisive et concertée. Il est impératif d'engager dès maintenant une collaboration internationale pour établir des normes communes, de réaliser des investissements stratégiques dans la recherche et la formation, et de mettre en place des cadres réglementaires agiles capables de s'adapter à l'évolution rapide de la technologie. Ce n'est qu'à travers une telle approche proactive et visionnaire que nous pourrons garantir que la convergence IA-TQ serve le progrès humain de manière sûre, éthique et équitable pour les générations à venir.

Marché & dépenses IA

Gartner : dépenses IA ≈ 1 500 Md $ (2025), > 2 000 Md $ (2026). (Network World)
IDC (impact macro) : +19,9 T$ à l'économie mondiale d'ici 2030. (Axios)
GenAI (Statista) : vers 207 Md $ en 2030 ; jalon 2026 ~100 Md $ souvent cité. (Statista)
Capex hyperscalers (contexte/risques, 2025-2026) : ratios élevés vs EBITDA et « tournant » de rentabilité. (Investing.com)

Tendances techniques (coûts d'inférence, MoE, Mamba…)

IBM "AI Trends 2025" (baisse des coûts d'inférence, MoE, raisonnement) ; vue d'ensemble. (IBM)
IBM Granite 4 (hybride Mamba/Transformer, efficacité inférence). (IBM)

Travail & productivité (Copilot)

Microsoft Work Trend Index (rapports 2024-2025). (Microsoft)

Cadre réglementaire (UE – AI Act)

Page officielle Commission européenne : entrée en vigueur 1ᵉʳ août 2024, interdictions 2 févr. 2025, GPAI 2 août 2025, application large 2 août 2026 (exceptions 2027). (Stratégie numérique de l'UE)
Récap timeline (site dédié, utile pour le suivi). (Loi IA UE)

Convergence IA × quantique (vision générale)

Mila (convergence IA/TQ : IA→TQ, TQ→IA, hybride). (mila.quebec)
Actu Mila × Quandela (hybride IA-quantique). (mila.quebec)

IA au service des TQ (QEC, décodage appris)

Nature (2024) : décodeur de surface code par réseau neuronal (données Google Sycamore). (Nature)
Nature (2025) : progrès en correction d'erreurs quantiques sous seuil. (Nature)

TQ au service de l'IA (QML, algèbre linéaire)

HHL – algorithme pour systèmes linéaires (réf. fondatrice). (arXiv)

Cas d'usage santé / HPC hybride

IBM × Cleveland Clinic : premier ordinateur quantique dédié santé. (Cleveland Clinic)
IBM × Moderna : résultats récents (VQA) sur structures ARNm. (Live Science)

Startups & partenariats (pharma/biotech quantique)

Novo Holdings → Sparrow Quantum (Série A, 21,5 M€). (Novo Holdings)
PolarisQB × D-Wave (recuit quantique pour découverte de molécules). (quantumcomputingreport.com)
Aqemia (physique quantique-inspirée + IA ; financement 2024). (TechCrunch)

Sécurité & cryptographie post-quantique (PQC)

NIST : FIPS 203 (ML-KEM), 204 (ML-DSA), 205 (SLH-DSA) finalisés (août 2024). (NIST)

Scénarios AGI ~2027 (opinion)

AI 2027 (Kokotajlo et al.) : scénario détaillé et PDF. (ai-2027.com)
AI Futures Project (présentation & contexte). (AI Futures Project)
Débats/nuances (LessWrong & billets associés). (LessWrong)

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