L'objectif de ce projet de thèse est de développer tous les outils nécessaires pour une analyse efficace et fiable de l'effet de lentille gravitationnelle faible, et les corrélations croisées de lentille faible avec des galaxies, pour la mission spatiale d'Euclid. À partir des formes de galaxies mesurées par Euclid et des données spectroscopiques des galaxie par Euclid et d'autres relevés tels que BOSS, eBOSS et DESI, l'étudiant construira de divers estimateurs de lentille et de corrélations croisées.

Les combinaisons de ces observables en fonction de l'échelle angulaire, du redshift, et des propriétés des galaxies seront optimisées pour extraire au maximum les informations cosmologiques des données. De plus, une modélisation détaillée des effets systématiques sera effectuée pour contrôler et minimiser leur influence sur les résultats.

L'étudiant utilisera et développera des outils d'inférence statistique de point pour une inférence efficace des paramètres. Des prédictions théoriques d'observables à partir de modèles de l'histoire de l'expansion et l'Univers et de la structure à grande échelle seront créées dans un cadre de dérivation automatique, par example en utilisant la bibliothèque jaxcosmo, et en exploitant des calculs parallèles massifs sur les GPU. Cela offre la possibilité de calculer les

gradients de la vraisemblance pour accélérer l'inférence, et nous permettra d'utiliser des méthodes d'inférence (Bayésiennes) efficaces qui utilisent les gradients des modèles par rapport aux paramètres. En comparaison aux techniques d'échantillonnage traditionnelles, ces méthodes offrent une accélération significative du temps de calcul, et la possibilité d'explorer d'une façon efficace un grand nombre de paramètres. Ceci est important pour explorer des modèles de gravité non standard avec des paramètres supplémentaires et des modèles flexibles avec de nombreux paramètres de nuisance. Cela nous permet également d'inclure une modélisation détaillée des effets systématiques et d'ordre supérieur.