La cosmologie au 21e siècle vise à améliorer notre compréhension de l'Univers en cherchant à répondre à des questions ouvertes concernant la nature de la matière noire et de l'énergie noire, et le taux d'expansion précis de l'Univers. Afin d'aborder ces questions, il est essentiel de tirer parti de toutes les données rendues disponibles à l'ère actuelle de l'astronomie multi-messagers, en capitalisant sur les dernières avancées en matière de traitement du signal, d'apprentissage automatique et de traitement des données.

Les relevés optiques actuels et à venir, tels que KiDS-450 [1], le Dark Energy Survey Year 1 [2], le Vera C. Rubin Observatory Legacy Survey of Space and Time (LSST) [3] et Euclid [4], vont sonder des parcelles plus larges et plus profondes de l'Univers tardif pour améliorer les contraintes sur les paramètres cosmologiques en mesurant les formes et les distributions des galaxies. Ces dernières années, les interféromètres à ondes gravitationnelles, tels que LIGO et Virgo, ont poussé les observations astronomiques au-delà du spectre électromagnétique. Cela a permis de détecter l'interaction d'étoiles à neutrons distantes et de trous noirs.

Les longueurs d'onde radio fournissent une sonde complémentaire et indépendante de l'Univers des temps tardifs. La radioastronomie offre l'avantage de sonder des décalages vers le rouge plus élevés, d'avoir une fonction d'étalement ponctuel déterministe (PSF) et d'être moins sensible aux anisotropies PSF [7].Les relevés radio à venir, tels que le Square Kilometre Array (SKA), sont conçus pour atteindre une sensibilité et une vitesse de levé d'un ordre de grandeur supérieur à celles des instruments existants. SKA a le potentiel d'ajouter des contraintes supplémentaires importantes sur les paramètres cosmologiques compte tenu de la vaste zone de ciel qu'il couvrira (~ 75%). Ceci, cependant, se fait au prix d'avoir à gérer des échelles de données extrêmement importantes et une reconstruction d'image compliquée. SKA devrait produire environ 1 To de données par seconde. Avec des observations typiques prenant environ 6h et une durée de vie totale de 15 ans, SKA produira des données à l'échelle Exabyte (1018 octets), ce qui en fait l'un des plus gros problèmes de gestion de données dans la science moderne.

L'équipe CosmoStat a été pionnière dans l'utilisation des techniques de traitement du signal et d'apprentissage automatique pour résoudre les problèmes inverses dans la reconstruction d'images astronomiques. L'application de ces méthodes aux données radio-interférométriques apporte cependant une foule de nouveaux défis, en partie en raison de la complexité supplémentaire des problèmes inverses à résoudre, mais aussi en raison des dimensions extrêmement grandes du problème. Les approches conventionnelles d'apprentissage en profondeur ne pourront pas s'adapter à la taille typique d'un champ SKA, et le développement d'approches efficaces de modèle-parallélisme sera nécessaire.