Une alliance entre l'intelligence artificielle (IA) et la cosmologie voit le jour grâce aux travaux de chercheurs du CEA-Irfu, en collaboration avec l'Imperial College et l'University College London. Cette nouvelle méthode d'analyse des données cosmologiques, qui combine statistiques traditionnelles et outils d'IA, pourrait significativement améliorer notre compréhension de la matière noire et de l'énergie sombre. Ces composantes, qui représentent 95 % du contenu de l'Univers, demeurent parmi les plus grands mystères scientifiques actuels.
Cette approche vise à exploiter plus efficacement les immenses volumes de données collectées par les grands relevés astronomiques, tels que la mission Euclid ou le Legacy Survey of Space and Time (LSST) de l'Observatoire Vera C. Rubin. L'objectif est de mieux lire l'Univers à travers l'analyse des déformations subtiles des galaxies lointaines.
La matière noire, bien qu'invisible, révèle sa présence par son influence gravitationnelle. La lumière des galaxies lointaines est déviée lors de son trajet vers la Terre par l'attraction de la matière rencontrée, provoquant une légère déformation de leur image, un phénomène connu sous le nom de lentille gravitationnelle faible. Ces distorsions, infimes à l'échelle d'une seule galaxie, deviennent une sonde puissante de la répartition de la matière, et donc de la matière noire, lorsqu'elles sont analysées sur des millions de galaxies.
« La plupart des analyses se contentent d'étudier la corrélation entre les paires de formes de galaxies en fonction des distances. Cela ne permet de saisir qu'une partie des informations contenues dans les données. Dans notre analyse, nous utilisons l'IA pour identifier les caractéristiques des données qui sont les plus informatives », explique Natialia Porqueres, chercheure au CEA-Irfu.
La méthode a été appliquée aux données de la troisième année du Dark Energy Survey (DES), qui a cartographié les formes d'environ 100 millions de galaxies. Cette analyse hybride, développée par le doctorant Lucas Makinen, associe des techniques cosmologiques établies à des statistiques récapitulatives améliorées par l'IA, tout en suivant rigoureusement les incertitudes des données.
« Cette méthode est innovante. [...] Appliquée aux données de lentilles gravitationnelles faibles de la troisième année du DES, cette méthode fournit les contraintes cosmologiques les plus précises jamais obtenues basées uniquement sur l'effet de lentille gravitationnelle faible, tant de la densité de matière de l'Univers que de l'intensité de l'agrégation cosmique », témoigne Natalia Porqueres.
Les résultats obtenus sont cohérents avec les mesures du satellite Planck, qui a cartographié le rayonnement fossile du Big Bang. Cette convergence contribue à résoudre une divergence observée depuis plusieurs années entre différentes méthodes d'observation de l'Univers.
