Le projet de thèse porte sur la mesure sans biais du cisaillement gravitationnel faible, un effet dû à la déviation de la lumière des galaxies par la matière présente sur la ligne de visée. Cette technique est essentielle pour étudier la matière noire, l’énergie noire et la gravité, et constitue un pilier de la mission spatiale Euclid, lancée en 2023. Les méthodes classiques de mesure des formes de galaxies introduisent des biais systématiques dans l’estimation du cisaillement. L’objectif de cette thèse est de développer une approche innovante de modélisation directe permettant d’inférer le cisaillement sans passer par la mesure de forme, en simulant des images de galaxies réalistes à l’aide d’architectures d’apprentissage profond. Le doctorant participera à l’adaptation de cette méthode aux données réelles d’Euclid, en intégrant la complexité du système de traitement des données (SGS) et en optimisant le calcul sur GPU et supercalculateurs. Ce travail s’inscrit dans un contexte très dynamique, coïncidant avec la première diffusion publique des données d’Euclid prévue pour 2026. Les résultats attendus sont une estimation du cisaillement plus précise et robuste, ouvrant la voie à des analyses cosmologiques de nouvelle génération.