Depuis son lancement en 1990, le télescope spatial Hubble a accumulé une montagne de données si colossale qu’aucun cerveau humain, aussi brillant soit-il, ne pourrait espérer en voir le bout en une seule vie. Sans compter celles envoyées par James Webb, qui représentent à elles seules près de 57 Go quotidiennement : comment ne pas se noyer en les décortiquant ?
Pour ne pas se laisser rattraper par cette infobésité cosmique, deux astronomes de l’ESA (David O’Ryan et Pablo Gomez) ont eu une idée de génie. Pourquoi ne pas laisser l’IA faire le boulot d’analyse ? Ils ont programmé et utilisé un modèle spécialisé, baptisé AnomalyMatch, et en trois jours, celui-ci a passé au crible 100 millions d’images. Un véritable trésor en est ressorti : plus de 1 300 anomalies cosmiques, dont 800 nous étaient totalement inconnues. Leurs travaux ont été publiés dans le volume 704 de la revue Astronomy and Astrophysics en décembre 2025 ; les plus rares trésors de notre cosmos étaient trop bien cachés pour nos petits yeux.
AnomalyMatch : le détective ultime de l’astrophysique
Ce modèle d’IA fonctionne à l’inverse de ceux dont on se sert habituellement pour classifier des données, à l’instar des algorithmes alimentant les dispositifs de reconnaissance faciale. Ces derniers ont besoin d’être pris par la main, et lorsqu’on les utilise pour analyser le cosmos, il leur est nécessaire que des humains étiquettent au préalable des millions d’images pour qu’ils comprennent « ceci est une galaxie spirale » ou « ceci est une étoile » (supervised learning).
AnomalyMatch n’a pas besoin de cette phase d’apprentissage laborieuse et fonctionne par élimination et comparaison statistique. L’algorithme a d’abord appris à modéliser la normalité statistique des objets célestes et une fois ce standard établi, il a balayé le catalogue pour isoler tout ce qui s’en écartait. C’est ce qu’on appelle la détection d’anomalies par distribution : AnomalyMatch cherche d’abord les intrus plutôt que les objets.
C’est seulement grâce à un seul processeur graphique (GPU) qu’il a pu trouver ce qu’il considérait comme suspect. Au total, ce sont 1 400 candidats potentiels qui ont été isolés, et après vérification humaine, 1 300 se sont révélés être de véritables anomalies astrophysiques.
Bien évidemment, nous ne ferons pas la liste de cette moisson ici, mais nous pouvons en citer plusieurs types, particulièrement intéressants. En tête de peloton : 86 nouvelles lentilles gravitationnelles potentielles, des mirages prédits par Albert Einstein, surviennent lorsqu’un objet massif (comme une galaxie) courbe l’espace-temps au point de dévier la lumière d’un astre situé derrière lui. Très utiles pour observer l’univers lointain, elles sont aussi d’une grande aide pour cartographier la distribution de la matière noire et mesurer l’expansion du cosmos.
AnomalyMatch a également détecté 417 galaxies en pleine fusion, ainsi que 35 nouvelles galaxies méduses (qui doivent leur nom aux longues traînées d’étoiles semblables à des tentacules qu’elles laissent derrière elles). Si ces deux types d’objets sont aussi importants en astrophysique, c’est qu’ils nous permettent d’étudier deux extrêmes : premièrement, la force de gravité qui attire et fusionne les structures ; deuxièmement la pression dynamique du gaz chaud qui étire et déchire les galaxies méduses.
Si AnomalyMatch a abattu ce travail titanesque en à peine trois jours, imaginez son potentiel à long terme. « Les archives astronomiques contiennent de vastes quantités de données inexplorées qui recèlent potentiellement des phénomènes cosmiques rares et scientifiquement précieux », explique David O’Ryan, enthousiaste. Il nous reste au moins des décennies devant nous pour les fouiller intégralement, même si nous arrêtions de d’analyser le cosmos dès demain ; ce qui ne risque pas d’arriver. Nous sommes tellement inondés de données en provenance de nos différents télescopes que l’usage de l’IA est aujourd’hui indispensable pour ne pas s’y perdre. L’infini n’a qu’à bien se tenir !
- Le télescope Hubble a révélé 1 300 anomalies cosmiques grâce à l’IA, dont 800 inconnues.
- Le modèle d’IA AnomalyMatch a analysé 100 millions d’images en trois jours, identifiant des objets comme des lentilles gravitationnelles et des galaxies en fusion.
- Cette technologie permet d’explorer efficacement les vastes archives astronomiques et de découvrir des phénomènes rares.
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