Inference cosmologique avec les Supernovae de Type Ia – SCInf

Le modèle standard de la cosmologie est confronté à deux tensions: le taux d'expansion actuel est mesuré 5s plus rapide que les attentes basées sur les données du CMB ; le paramètre de l'équation d'état de l'énergie noire dévie de 4s du cas correspondant à une constante cosmologique. L'inférence des paramètres cosmologiques dérivée des données de Supernovae de Type Ia (SN Ia) est au centre des deux tensions. La question est donc de savoir si ces écarts sont dûs à de la nouvelle physique ou à des biais dans l'inférence cosmologique des issues des SN Ia. Avec cette ANR, nous proposons deux nouvelles méthodes d'inférence pour aborder une question clé encore non résolue: le lien entre effets de sélection et l'évolution astrophysique des SNe Ia, car bien que leur physique soit mal comprise, la connaissance de la distribution de leurs paramètres est nécessaire pour corriger des biais de sélection. Les deux méthodes d'inférence sont liées dans leur développement, mais diffèrent dans leur concept : l'une est une méthode de “likelihood” à plusieurs milliers de paramètres, l'autre évite d'écrire explicitement le “likelihood” en entraînant un réseau de neurones sur des simulations réalistes. Ces deux développements sont rendus possibles par les récentes bibliothèques d’Intelligence artificiel (jax) qui offrent une accélération par GPU et la dérivation analytique automatisée. Les deux méthodes nécessitent des simulations réalistes. Développer les deux en parallèle est donc bénéfique et nous démontrerons quelle approche est la plus interessante. Ces travaux sont possible grâce à l'accès à de nouvelles données (ZTF à bas-redshift ; HSC et SNLS5 à haut redshift) qui ont d'excellentes calibrations et des effets de sélection simples. D'ici la fin de cette ANR, nous aurons mesuré les paramètres cosmologiques avec de nouvelles méthodes d'inférence et en s’appuyant sur O(3000) SN Ia encore jamais utilisé en cosmologie. Nous pourrons alors confirmer (ou non) les tensions actuelles.