ÉTUDE DE LA VARIABILITE MULTI-ECHELLES DU CIEL GAMMA A TRES HAUTE ENERGIE

L'astronomie gamma de très haute énergie observe le ciel au-dessus de quelques dizaines de GeV. Ce domaine émergent de l’astronomie est en plein essor depuis le début des années 1990, en particulier, depuis la mise en service en 2004 du réseau de télescopes H.E.S.S. en Namibie. L'IRFU/CEA-Paris Saclay est un membre particulièrement actif de cette collaboration depuis ses débuts. Il est également impliqué dans la préparation du futur observatoire CTAO (Cherenkov Telescope Array Observatory) qui est actuellement en phase d’installation. La détection des photons gamma d'énergie supérieure à quelques dizaines de GeV permet d'étudier les processus d’accélération des particules chargées au sein d’objets aussi variés que les vestiges de supernova ou les noyaux actifs de galaxies. Par ce biais, H.E.S.S. vise notamment à répondre à la question centenaire de l'origine des rayons cosmiques.
H.E.S.S. permet de mesurer la direction, l'énergie et le temps d'arrivée de chaque photon détecté. La mesure du temps a permis de mettre en évidence des sources dont le flux présente des variations temporelles importantes ou encore périodiques. L'étude de ces émissions variables (transitoires ou périodiques), que ce soit en direction du Centre Galactique ou de noyaux actifs de galaxies (AGN) lointains permet de mieux comprendre les processus d'émissions à l'œuvre au sein de ces sources, de caractériser le milieu dans lequel les photons se propagent mais également de tester la validité de certaines lois physiques fondamentales comme l’invariance de Lorentz. La large gamme d'échelles temporelles qu'il est possible de sonder permet de rechercher et d'étudier des sursauts ou des variations dans le flux des sources allant de quelques secondes (sursaut gamma, trous noirs primordiaux) à quelques années (systèmes binaires de haute masse, noyaux actifs de galaxie).
L'un des succès majeurs des deux décennies de prise de données de H.E.S.S. a été de conduire à des relevés des ciels galactique et extragalactique aux très-hautes énergies. Ces relevés combinent des observations dédiées à certaines sources,
comme le Centre Galactique ou certains vestiges de supernovæ, mais aussi des observations à l’aveugle pour la découverte de nouvelles sources. Le sujet de thèse proposé ici porte sur un aspect de l’étude des sources qui reste à explorer : la recherche et l'étude de la variabilité des sources de très hautes énergies. Pour les sources variables, il est également intéressant de corréler la variabilité dans d’autres domaines de longueurs d’onde. Finalement le modèle de la source peut aider à prédire son comportement, par exemple ses « états hauts » ou ses sursauts.

Chimie de déséquilibre des atmosphères d'exoplanètes à haute métallicité à l'époque du JWST

En un peu plus de deux ans d'exploitation scientifique, le JWST a révolutionné notre compréhension des exoplanètes et de leurs atmosphères. La mission spatiale ARIEL, qui sera lancée en 2029, contribuera bientôt à cette révolution. L'une des principales découvertes rendues possibles par la qualité exceptionnelle des données du JWST est que les atmosphères des exoplanètes sont en déséquilibre chimique. Un traitement complet du déséquilibre est complexe, en particulier lorsque les atmosphères sont riches en métaux, c'est-à-dire lorsqu'elles contiennent en abondance significative des éléments autres que l'hydrogène et l'hélium. Dans un premier temps, notre projet étudiera numériquement l'étendue du déséquilibre chimique dans les atmosphères des cibles du JWST suspectées d'avoir des atmosphères riches en métaux. Nous utiliserons à cette fin un modèle photochimique interne. Dans un deuxième temps, notre projet explorera l'effet de la chimie super-thermique comme moteur du déséquilibre chimique. Cela permettra d'obtenir des informations inédites sur la chimie des atmosphères riches en métaux, avec le potentiel de jeter un nouvel éclairage sur les trajectoires chimiques et évolutives des exoplanètes de faible masse.

Etude des sursauts gamma cosmiques détectes par la mission SVOM

Les sursauts gamma cosmiques (GRBs) sont des bref (0.1-100 s) éclairs de photons gamma qui apparaissent de façon imprévisible sur toute la voûte céleste. Bien que découverts à la fin des années 1960, ils sont restés mystérieux jusqu'à la fin des années 1990 à cause de leur nature furtive. Ce n'est que grâce aux observations du satellite BepppSAX à la fin des années 1990 et surtout à celles du satellite Swift à partir des années 2000, que le mystère de la nature de ces sources à pu être percé.
En fait il s'agit d'émissions liées d'une part aux phases finales d'une étoile très massive (30-50 fois la masse su Soleil) pour les sursaut longs (>2 s) et de l'autre à la coalescence de deux objets compacts (typiquement deux étoiles à neutrons) pour les sursauts courts (< 2s). Dans tous les cas il y a création d'un jet de matière relativiste qui est à l'origine de l'émission gamma et dans les autres bandes d'énergie. Si ce puissant jet est pointé vers la terre on peut observer les sursauts gamma jusqu'à des distances très élevées (z~9.1) ce qui correspond à un age très jeune de notre Univers (~500 Myr).
SVOM est une mission satellitaire franco-chinoise dédiée à l'etude des sursauts gamma, qui a été lancée avec succès le 22 juin 2024 et dans laquelle le CEA/Irfu/DAp est fortement impliqué. Le sujet de thèse se propose d'exploiter les données multi-longueur d'onde de la charge utile de SVOM et des télescopes partenaires pour mieux étudier la nature des sursauts gamma et en particulier d'utiliser les données du telescope à rayons X MXT, pour mieux contraindre la nature de l'objet compact qui est la source des jets relativistes, qui sont à l'origine des émissions observées.

L'aube de la formation planétaire

La formation des planètes est un sujet phare de l’astrophysique avec des implications sur des questions existentielles comme l’origine de la vie dans l’Univers. De manière surprenante, nous ne savons pas précisément quand les planètes se forment au sein des disques protoplanétaires. De récentes observations semblent indiquer que ce processus pourrait se produire tôt dans l’évolution de ces disques. Mais les conditions qui règnent dans les disques jeunes sont encore méconnues. Au cours de cette thèse, nous proposons d’étudier l’hypothèse d’une formation rapide des planètes. Nous effectuerons des simulations 3D de formation des disques, incluant l’évolution du gaz, de la poussière ainsi que des mécanismes permettant de convertir les poussières en planétésimaux lorsque les conditions seront adéquates. En plus de déterminer si les planètes se forment rapidement ou non, nous pourrons étudier l’architecture des systèmes planétaires formés et la comparer aux systèmes d’exoplanètes observés. Ce travail, à la pointe de nos connaissances actuelles, s’inscrit dans de nombreux efforts de la communauté pour mieux comprendre les exoplanètes ainsi que nos origines.

IA générative pour la quantification robuste des incertitudes dans les problèmes inverses en astrophysiques

Contexte
Les problèmes inverses, c'est-à-dire l'estimation des signaux sous-jacents à partir d'observations corrompues, sont omniprésents en astrophysique, et notre capacité à les résoudre avec précision est essentielle à l'interprétation scientifique des données. Parmi les exemples de ces problèmes, on peut citer l'inférence de la distribution de la matière noire dans l'Univers à partir des effets de lentille gravitationnelle [1], ou la séparation des composantes dans l'imagerie radio-interférométrique [2].

Grâce aux récents progrès de l'apprentissage profond, et en particulier aux techniques de modélisation générative profonde (par exemple les modèles de diffusion), il est désormais possible non seulement d'obtenir une estimation de la solution de ces problèmes inverses, mais aussi d'effectuer une quantification de l'incertitude en estimant la distribution de probabilité a posteriori Bayésienne du problème, c'est-à-dire en ayant accès à toutes les solutions possibles qui seraient permises par les données, mais aussi plausibles en fonction des connaissances antérieures.

Notre équipe a notamment été pionnière dans l'élaboration de méthodes bayésiennes combinant notre connaissance de la physique du problème, sous la forme d'un terme de vraisemblance explicite, avec des à prioris basées sur les données et mises en œuvre sous la forme de modèles génératifs. Cette approche contrainte par la physique garantit que les solutions restent compatibles avec les données et évite les « hallucinations » qui affectent généralement la plupart des applications génératives de l'IA.

Cependant, malgré les progrès remarquables réalisés au cours des dernières années, plusieurs défis subsistent dans le cadre évoqué ci-dessus, et plus particulièrement :

[Données à priori imparfaites ou avec une distribution décalée] La construction de données à priori nécessite généralement l'accès à des exemples de données non corrompues qui, dans de nombreux cas, n'existent pas (par exemple, toutes les images astronomiques sont observées avec du bruit et une certaine quantité de flou), ou qui peuvent exister mais dont la distribution peut être décalée par rapport aux problèmes auxquels nous voudrions appliquer ce distribution à priori.
Ce décalage peut fausser les estimations et conduire à des conclusions scientifiques erronées. Par conséquent, l'adaptation, ou l'étalonnage, des antécédents basés sur les données à partir d'observations incomplètes et bruyantes devient cruciale pour travailler avec des données réelles dans les applications astrophysiques.

[Échantillonnage efficace de distributions a posteriori à haute dimension] Même si la vraisemblance et l'à priori basé par les données sont disponibles, l'échantillonnage correct et efficace de distributions de probabilités multimodales non convexes dans des dimensions si élevées reste un problème difficile. Les méthodes les plus efficaces à ce jour reposent sur des modèles de diffusion, mais elles s'appuient sur des approximations et peuvent être coûteuses au moment de l'inférence pour obtenir des estimations précises des distributions a posteriori souhaités.

Les exigences strictes des applications scientifiques sont un moteur puissant pour l'amélioration des méthodologies, mais au-delà du contexte scientifique astrophysique qui motive cette recherche, ces outils trouvent également une large application dans de nombreux autres domaines, y compris les images médicales [3].

Projet de doctorat
Le candidat visera à répondre à ces limitations des méthodologies actuelles, avec l'objectif global de rendre la quantification de l'incertitude pour les problèmes inverses à grande échelle plus rapide et plus précise.
Comme première direction de recherche, nous étendrons une méthodologie récente développée simultanément par notre équipe et nos collaborateurs de Ciela [4,5], basée sur l'algorithme d'espérance-maximisation, afin d'apprendre itérativement (ou d'adapter) des distributions à priori basés sur des méthodes de diffusion à des données observées sous un certain degré de corruption. Cette stratégie s'est avérée efficace pour corriger les décalages de la distribution á priori (et donc pour obtenir des distributions à posteriori bien calibrés). Cependant, cette approche reste coûteuse car elle nécessite la résolution itérative de problèmes inverses et le réentraînement des modèles de diffusion, et dépend fortement de la qualité du solveur de problèmes inverses. Nous explorerons plusieurs stratégies, notamment l'inférence variationnelle et les stratégies améliorées d'échantillonnage pour des problèmes inverses, afin de résoudre ces difficultés.
Dans une deuxième direction (mais connexe), nous nous concentrerons sur le développement de méthodologies générales pour l'échantillonnage de postérieurs complexes (géométries multimodales/complexes) de problèmes inverses non linéaires. En particulier, nous étudierons des stratégies basées sur le recuit (annealing) de la distribution à posteriori, inspirées de l'échantillonnage de modèles de diffusion, applicables dans des situations avec des vraisemblances et des distributions à priori explicites.
Finalement, nous appliquerons ces méthodologies à des problèmes inverses difficiles et à fort impact en astrophysique, en particulier en collaboration avec nos collègues de l'institut Ciela, nous viserons à améliorer la reconstruction des sources et des lentilles des systèmes de lentilles gravitationnelles fortes.
Des publications dans les meilleures conférences sur l'apprentissage automatique sont attendues (NeurIPS, ICML), ainsi que des publications sur les applications de ces méthodologies dans des revues d'astrophysique.

Références
[1] Benjamin Remy, Francois Lanusse, Niall Jeffrey, Jia Liu, Jean-Luc Starck, Ken Osato, Tim Schrabback, Probabilistic Mass Mapping with Neural Score Estimation, https://www.aanda.org/articles/aa/abs/2023/04/aa43054-22/aa43054-22.html

[2] Tobías I Liaudat, Matthijs Mars, Matthew A Price, Marcelo Pereyra, Marta M Betcke, Jason D McEwen, Scalable Bayesian uncertainty quantification with data-driven priors for radio interferometric imaging, RAS Techniques and Instruments, Volume 3, Issue 1, January 2024, Pages 505–534, https://doi.org/10.1093/rasti/rzae030

[3] Zaccharie Ramzi, Benjamin Remy, Francois Lanusse, Jean-Luc Starck, Philippe Ciuciu, Denoising Score-Matching for Uncertainty Quantification in Inverse Problems, https://arxiv.org/abs/2011.08698

[4] François Rozet, Gérôme Andry, François Lanusse, Gilles Louppe, Learning Diffusion Priors from Observations by Expectation Maximization, NeurIPS 2024, https://arxiv.org/abs/2405.13712

[5] Gabriel Missael Barco, Alexandre Adam, Connor Stone, Yashar Hezaveh, Laurence Perreault-Levasseur, Tackling the Problem of Distributional Shifts: Correcting Misspecified, High-Dimensional Data-Driven Priors for Inverse Problems, https://arxiv.org/abs/2407.17667

Caliste-3D CZT: développement d’un spectro-imageur gamma miniature, monolithique et hybride à efficacité améliorée dans la gamme 100 keV à 1 MeV et optimisé pour la détection de l’effet Compton et la localisation sous-pixel

L’observation multi-longueur d’onde des sources astrophysiques est la clé d’une compréhension globale des processus physiques en jeu. En raison de contraintes instrumentales, la bande spectrale de 0,1 à 1 MeV est celle qui souffre le plus d’une sensibilité insuffisante de détection dans les observatoires existants. Ce domaine permet d’observer les noyaux actifs de galaxies les plus enfouis et les plus lointains pour mieux comprendre la formation et l’évolution des galaxies à des échelles cosmologiques. Il relève des processus de nucléosynthèse des éléments lourds de notre Univers et l’origine des rayons cosmiques omniprésents dans l’Univers. La difficulté intrinsèque de la détection dans ce domaine spectral réside dans l’absorption de ces photons très énergétiques après des interactions multiples dans le matériau. Cela requiert une bonne efficacité de détection mais également une bonne localisation de toutes les interactions pour en déduire la direction et l’énergie du photon incident. Ces enjeux de détection sont identiques pour d’autres applications à fort impact sociétal et environnemental : le démantèlement et l’assainissement des installations nucléaires, le suivi de la qualité de l’air, la dosimétrie en radiothérapie.
Cette thèse d’instrumentation a pour objectif de développer un détecteur « 3D » polyvalent, exploitable dans les domaines de l’astrophysique et de la physique nucléaire, avec une meilleure efficacité de détection dans la gamme 100 keV à 1 MeV et des évènements Compton, ainsi que la possibilité de localiser les interactions dans le détecteur à mieux que la taille d’un pixel.
Plusieurs groupes dans le monde, dont le nôtre, ont développé des spectro-imageurs X dur à base de semi-conducteurs haute densité pixélisés pour l’astrophysique (CZT pour NuSTAR, CdTe pour Solar Orbiter et Hitomi), pour le synchrotron (Hexitec UK, RAL) ou pour des applications industrielles (Timepix, ADVACAM). Leur gamme d’énergie reste toutefois limitée à environ 200 keV (sauf pour Timepix) en raison de la faible épaisseur des cristaux et de leurs limitations intrinsèques d’exploitation. Pour repousser la gamme en énergie au-delà du MeV, il faut des cristaux plus épais associés à des bonnes propriétés de transport des porteurs de charge. Cela est actuellement possible avec du CZT, mais nécessite néanmoins de relever plusieurs défis.
Le premier défi était la capacité des industriels à fabriquer des cristaux de CZT homogènes épais. Les avancées dans ce domaine depuis plus de 20 ans nous permettent aujourd’hui d’envisager des détecteurs jusqu’à au moins 10 mm d’épaisseur (Redlen, Kromek).
Le principal défi technique restant est l’estimation précise de la charge générée par interaction d’un photon dans le semi-conducteur. Dans un détecteur pixélisé où seules les coordonnées X et Y de l’interaction sont enregistrées, augmenter l’épaisseur du cristal dégrade les performances spectrales. Obtenir l’information de profondeur d’interaction Z dans un cristal monolithique permet théoriquement de lever le verrou associé. Cela nécessite le déploiement de méthodes expérimentales, de simulations physiques, de conception de circuits de microélectronique de lecture et de méthodes d’analyse de données originales. De plus, la capacité à localiser les interactions dans le détecteur à mieux que la taille d’un pixel contribue à résoudre ce défi.

Analyse multi-messager des explosions de supernovae

Les supernovae a` effondrement de cœur jouent un rôle pivot dans l’évolution stellaire des étoiles massives, la naissance des étoiles à neutrons et des trous noir, et l’enrichissement chimique des galaxies. Comment explosent-elles ? Le mécanisme d’explosion peut être éclairé par l’analyse des signaux multi-messager: la production de neutrinos et d’ondes gravitationnelles est modulée par les instabilités hydrodynamiques pendant la seconde qui suit la formation d’une proto-étoile à neutrons.
Cette the`se propose d’utiliser la complémentarité des signaux multi-messager d’une supernova a` effondrement de cœur, à la lumière des simulations numériques de la dynamique de l’effondrement et de l'analyse perturbative, pour en extraire les informations physiques sur le mécanisme d’explosion.
Le projet abordera plus spécifiquement les propriétés multi-messager de l'instabilité du choc stationnaire ("SASI") et de l'instabilite´ de corotation ("low T/W") pour un progéniteur en rotation. Pour chacune de ces instabilités, les informations de composition des neutrinos et de polarisation des ondes gravitationnelles seront exploitées, ainsi que la corrélation entre ces signaux.

Astrophysique de laboratoire relativiste

La thèse proposée porte sur la modélisation numérique et théorique des plasmas ultra relativistes rencontrés dans certains objets astrophysiques, tels les sursauts gamma ou les nébuleuses de vent de pulsar, ainsi que dans de futures expériences d'interaction laser-plasma, faisceau-plasma ou gamma-plasma en régime extrême. Ces dernières pourront avoir lieu sur les installations laser multi-pétawatt actuellement en développement (par ex. le projet européen ELI) ou sur les accélérateurs de particules de nouvelle génération (par ex. l'installation américaine SLAC/FACET-II).
Les plasmas considérés, qui se caractérisent par un fort couplage entre particules, rayonnements énergétiques et mécanismes d'électrodynamique quantique, seront simulés numériquement au moyen d'un code « particle-in-cell » (PIC) développé au CEA/DAM depuis plusieurs années. Outre les effets collectifs propres aux plasmas, ce code décrit certains processus de rayonnement gamma et de création de paires électron-positron. Le but de la thèse sera d'y inclure de nouveaux mécanismes d'interaction photon-particule et photon-photon, puis d'examiner en détail leur impact dans diverses configurations expérimentales et astrophysiques.

Les amas de galaxies dans le champ profond FornaX XMM-Euclid

Le projet XMM Heritage sur le champ DEEP Euclid Fornax a pour but de caractériser les amas de galaxies distants en comparant les détections en X et en optique/IR. Les deux méthodes font appel à des propriétés des amas très différentes ; ultimement, leur combinaison permettra de fixer les paramètres libres de la fonction de sélection des amas Euclid sur tout le survey WIDE, et constituera donc un ingrédient fondamental pour l’analyse cosmologique Euclid.

La gamme de redshift visée ([1-2]) n'a jamais pu être explorée de manière systématique alors qu'elle constitue un domaine critique pour l'utilisation des amas en cosmologie.
Avec FornaX, pour la première fois, on aura accès à un grand volume à ces redshifts, ce qui permettra de quantifier statistiquement l'évolution des amas : rôle des AGN dans les propriétés du gaz intra-amas ? Existe-t-il des amas massifs déficients en gaz ? Quelles sont les biais respectifs de détection en X et en optique ?
Le travail de thèse consistera en (1) la construction et la validation du catalogue d’amas X ; (2) la corrélation avec les catalogues en optique/IR obtenus par Euclid (3) l’étude de l’évolution combinée X-optique des amas.
Tous les algorithmes de détection et de caractérisation des amas dans les images XMM existent, mais on poussera la détection plus profondément en utilisant des techniques d’intelligence artificielle (combinant l’information spatiale et spectrale sur les sources). Le problème complexe de la corrélation spatiale entre les catalogues d’amas XMM et Euclid fera aussi intervenir l’IA.

Site du projet : https://fornax.cosmostat.org/

Estimation rapide des paramètres des ondes gravitationnelles pour la mission spatiale LISA

Contexte
En 2016, l'annonce de la première détection directe d'ondes gravitationnelles a ouvert une ère où l'univers sera sondé de manière inédite. Parallèlement, le succès de la mission LISA Pathfinder a permis de valider certaines technologies sélectionnées pour le projet LISA (Laser Interferometer Space Antenna). L'année 2024 a commencé avec l'adoption de la mission LISA par l'Agence spatiale européenne (ESA) et la NASA. Cet observatoire spatial des ondes gravitationnelles sans précédent sera composé de trois satellites distants de 2,5 millions de kilomètres et permettra la détection directe d'ondes gravitationnelles à des fréquences indétectables par les interféromètres terrestres. L'ESA prévoit un lancement en 2035.
Parallèlement aux aspects techniques, la mission LISA présente plusieurs défis en matière d'analyse des données qui doivent être relevés pour assurer le succès de la mission. La mission doit prouver qu'avec des simulations, la communauté scientifique sera en mesure d'identifier et de caractériser les signaux d'ondes gravitationnelles détectés. L'analyse des données comporte plusieurs étapes, dont le pipeline d'analyse rapide, dont le rôle est de détecter de nouveaux événements et de caractériser les événements détectés. Le dernier point concerne l'estimation rapide de la position dans le ciel de la source d'émission des ondes gravitationnelles et de leur temps caractéristique, comme le temps de coalescence pour une fusion de trous noirs.
Ces outils d'analyse constituent le pipeline d'analyse à faible latence. Outre son intérêt pour LISA, ce pipeline joue également un rôle essentiel pour permettre l'astronomie multi-messagers, qui consiste à surveiller rapidement les événements détectés par des observations électromagnétiques (observatoires terrestres ou spatiaux, des ondes radio aux rayons gamma).

Projet de doctorat
Le projet de doctorat se concentre sur le développement d'outils de détection et d'identification d'événements pour le pipeline d'alerte à faible latence (LLAP) de LISA. Ce pipeline sera une partie essentielle du flux de travail d'analyse de LISA, fournissant une détection rapide des binaires de trous noirs massifs, ainsi qu'une estimation rapide et précise des localisations du ciel des sources ainsi que du temps de coalescence. Ces informations sont essentielles pour les suivis multi-messager ainsi que pour l'analyse globale des données de LISA.
Alors que des méthodes d'analyse rapide ont été développées pour les interféromètres terrestres, le cas des interféromètres spatiaux tels que LISA reste un domaine à explorer. Un traitement adapté des données devra prendre en compte la façon dont les données sont transmises par paquets, ce qui rendra nécessaire la détection d'événements à partir de données incomplètes. En utilisant des données entachées d'artefacts tels que des glitchs ou des paquets de données manquants, ces méthodes devraient permettre la détection, la discrimination et l'analyse de diverses sources : fusions de trous noirs, EMRI (binaires spirales avec des rapports de masse extrêmes), sursauts et binaires provenant d'objets compacts. Un dernier élément de complexité crucial est la rapidité d'analyse, qui constitue une contrainte forte pour les méthodes à développer.
A cette fin, les problèmes que nous aborderons au cours de cette thèse seront les suivants :
1. L'inférence rapide des paramètres des ondes gravitationnelles, notamment la position du ciel et le temps de coalescence. Deux des principales difficultés résident dans la multimodalité de la distribution de probabilité a posteriori des paramètres cibles et dans les exigences strictes en matière de temps de calcul. À cette fin, nous envisagerons différentes stratégies d'inférence avancées, notamment
(a) L'utilisation d'algorithmes d'échantillonnage basés sur le gradient comme les diffusions de Langevin ou les méthodes de Monte Carlo Hamiltoniennes adaptées au problème des ondes gravitationnelles de LISA,
(b) l'utilisation de méthodes assistées par l'apprentissage automatique pour accélérer l'échantillonnage (par exemple, les normalising flows),
(c) l'utilisation de techniques d'inférence variationnelle.
2. Détection précoce des fusions de trous noirs.
3. La complexité croissante des données LISA, y compris, entre autres, un bruit réaliste, une réponse réaliste de l'instrument, des glitches, des données manquantes et des sources qui se superposent.
4. Le traitement en ligne des paquets de données de 5 minutes avec le cadre d'inférence rapide développé.
Cette thèse sera basée sur l'application de méthodes bayésiennes et statistiques pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique. Cependant, un effort sur la partie physique est nécessaire, à la fois pour comprendre les simulations et les différentes formes d'ondes considérées (avec leurs hypothèses sous-jacentes) et pour interpréter les résultats concernant la détectabilité des signaux de fusion de trous noirs dans le contexte de l'analyse rapide des données LISA.