La quête de l’origine de l’accélération cosmique

Observation de la Voie lactée, Espagne. Photo by Evgeni Tcherkasski on Unsplash

Déterminer la cause de l’accélération cosmique est l’un des grands défis de la cosmologie. S’agit-il d’une constante (ΛCDM) ou d’un nouveau fluide (énergie noire, DE) ? Existe-t-il une nouvelle force qui modifie la gravité telle que décrite par Einstein (gravité modifiée, MG) ?

Le CEA travaille sur l’analyse de l’énergie noire et de la gravité modifiée dans le cadre de la mission Planck de l’Agence spatiale européenne (ESA) qui a mesuré le rayonnement du fond diffus cosmologique (CMB), la lumière émise 380 000 ans après le big bang. Dans la publication finale des données, nous avons actualisé et testé différents scénarios combinant les résultats de Planck à d’autres jeux de données.

Résultat de l’analyse finale de Planck testant les fonctions mu et êta : les deux sont de 1 dans le modèle CDM (intersection des lignes pointillées). Toute détection d’une déviation par rapport à 1 indiquerait un écart par rapport à la théorie standard de la gravité. Les contours colorés représentent une probabilité de 95 % des valeurs des paramètres pour cadrer avec l’ensemble de données correspondant. Les résultats sont conformes au modèle CDM. Auteure, Author provided

Cisaillement cosmique

Le trajet de la lumière issue d’une galaxie lointaine est dévié par la présence de matière noire : ce phénomène provoque une distorsion (cisaillement cosmique) de l’image de la galaxie observée. Mesurer ce cisaillement peut permettre de reconstruire la matière noire, c’est-à-dire la lentille qui dévie la lumière. Cet effet de « lentille gravitationnelle » est étudié statistiquement, car la déflexion est généralement infime (effet gravitationnel faible, WL). De leur côté, l’énergie noire et la MG affectent la lentille gravitationnelle et la forme de son potentiel gravitationnel.

Cet effet gravitationnel faible est donc également une puissante sonde pour tester l’énergie noire et la gravité modifiée. Le CEA joue un rôle majeur dans les études galactiques destinées à mesurer le WL – du développement d’instruments à la reconstruction d’images de formes galactiques, en passant par l’interprétation de données. Il a participé au télescope Canada-France-Hawaii (TCFH) en fabriquant la caméra MegaCam, qui a permis de déterminer la fraction de matière noire et d’énergie noire remontant jusqu’à 8,8 milliards d’années dans le passé. Nous apportons une contribution essentielle au télescope spatial Euclid de l’ESA qui sera lancé en 2022 – du développement technologique à l’exploitation scientifique des données. La combinaison du WL et d’autres sondes, comme les amas de galaxies et le CMB, constitue également un défi : à ce titre, le CEA dirige le groupe de travail chargé de cette combinaison dans le cadre de la mission Euclid.

Apprentissage machine en cosmologie

Nous avons notamment extrait des informations à partir de données de WL, indécelables dans les analyses classiques. En voici quelques exemples représentatifs. Nous avons démontré à l’aide d’un nouvel algorithme, que nous avons rendu public, que l’existence proposée d’une concentration de matière noire dans l’amas Abell 520 n’était pas réelle. Si elle avait été confirmée, cette concentration aurait été incompatible avec l’hypothèse classique de matière non collisionnelle. Nous avons également abordé la question suivante : les cartes de cisaillement gravitationnel nous permettent-elles de distinguer les effets d’une constante cosmologique de ceux de la gravité modifiée ? Nous avons réussi à identifier la signature la plus efficace pour réaliser cette distinction entre les différents modèles théoriques, visualisés sur ce schéma de comptage de pics.

auteure, Author provided
En haut, l’analyse WL standard ne permet pas de distinguer ΛCDM (en gris) et MG (différents modèles en couleur). En bas, nous avons identifié une observable WL différente (pics) pouvant convenir. Auteure, Author provided

Nous avons en outre montré que les réseaux neuronaux convolutifs améliorent notre capacité à distinguer une constante cosmologique des théories de gravité modifiée, mettant en évidence une nouvelle application du machine learning en cosmologie.

Ces résultats montrent combien le choix de la bonne observable statistique joue un rôle crucial dans l’interprétation des données et dans l’obtention, avec les mêmes données, d’une découverte ou non. Enfin, le CEA codirige le programme Canada-France

Imaging Survey (CFIS), lancé en 2017, nécessaire pour dériver les redshifts photométriques dans le cadre de la mission Euclid, c’est-à-dire déterminer la distance des galaxies observées et reconstruire l’expansion de l’Univers.


Cet article est publié en partenariat avec le CEA, qui consacre le numéro 68 de son magazine Clefs aux « dernières nouvelles du cosmos ».