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Big Bang et Big Data, ou Comment tirer le portrait de notre Univers dans son enfance.

Le satellite cosmologique Planck —une mission de l’Agence Spatiale Européenne— lancé par Ariane en 2009, a mesuré pendant presque 3 ans le rayonnement micro-ondes qui baigne le cosmos, cette lumière fossile qui fournit littéralement une photo instantanée de notre Univers dans sa tendre enfance (380,000 ans). Mais beaucoup de choses se sont passées depuis ces derniers 14 milliards d’années, de sorte que notre satellite capte aussi la lumière de nombreuses autres sources, en particulier les émissions de notre galaxie. Extraire de nos observations le rayonnement primordial est donc une étape critique pour l’exploitation statistique des données, et c’est un problème de `séparation de sources’.

Dans ce séminaire, je rappelerai à grands traits la théorie moderne du Big Bang et j’expliquerai le principe de l’exploitation statistique de mesures sur la sphère (céleste) pour construire une `vraisemblance de l’Univers’. Je décrirai ensuite comment une méthode aveugle de séparation de sources (de style Independent Component Analysis) s’est révélée être la meilleure façon de tirer le portrait de l’Univers primordiale.


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