Les missions du poste Établissement : Université Clermont Auvergne École doctorale : Sciences Fondamentales Laboratoire de recherche : Laboratoire de Physique de Clermont Auvergne Direction de la thèse : EMMANUEL GANGLER ORCID 0000000167281423 Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-05-25T23:59:59 Pendant longtemps, la dynamique de l'Univers profond n'a été étudiée qu'à travers des données statiques : c'est grâce à l'analyse d'images fixes et de spectres que la représentation d'un Univers dynamique a émergé. Seul un nombre limité d'objets étaient connus pour présenter une nature intrinsèquement variable. Cependant, avec l'avènement des télescopes et des installations astronomiques de dernière génération, de nouvelles stratégies d'observation sont devenues possibles, ouvrant la voie à des études systématiques de tout ce qui change dans l'Univers. Grâce au volume de données sans précédent fourni par Rubin/LSST - dont les premières alertes ont été rendues publiques cette année - la découverte de phénomènes astrophysiques d'un type inédit est quasi certaine. Cependant, le défi consiste désormais à les distinguer des milliards d'artefacts ou d'objets appartenant à des classes déjà connues. Autrement dit, nous devons non seulement trouver des aiguilles dans une botte de foin, mais nous ignorons également à quoi ressemble une aiguille. Heureusement, c'est un domaine où l'apprentissage automatique excelle. Fink a été conçu pour acquérir, enrichir et filtrer les alertes émises par Rubin/LSST, et les redistribuer à la communauté astronomique. L'un des modules scientifiques clés de ce projet sera le détecteur d'anomalies. Basé sur l'algorithme de forêt d'isolation, son objectif est de présenter à l'utilisateur final une sélection d'objets potentiels pertinents pour une analyse plus approfondie. Cette méthode a fait ses preuves sur des jeux de données précurseurs. Cependant, deux défis majeurs demeurent : comment interpréter les décisions prises par la
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