Astronomie: quand une IA permet de détecter les supernovas beaucoup plus vite

Des chercheurs ont développé un outil d'intelligence artificielle capables de filtrer les alertes liés à la détection de supernovas pour ensuite les transmettre à des humains pour vérification, réduisant ainsi leur charge de travail d'environ 85%.

Confier le gros du travail à l'intelligence artificielle pour gagner du temps. C'est ce qu'ont fait des chercheurs de l'université d'Oxford (Royaume-Uni) et de l'université Queen's de Belfast (Irlande du Nord) pour détecter les supernovas. Marquant la mort d'étoiles massives, ces explosions rares et brillantes aident les scientifiques à comprendre l'origine des éléments chimiques.

Le problème, c'est qu'elles apparaissent de manière inattendue dans le ciel et qu'il faut les repérer rapidement avant qu'elles ne s'estompent. Or, plusieurs heures sont nécessaires pour vérifier les signaux relevés par le système développé par les chercheurs, qui sont potentiellement liés à des supernovas.

Baptisé Atlas (pour Asteroid Terrestrial Impact Last Alert System, soit système d'alerte d'impact terrestre d'astéroïdes en français), ce dernier scrute l'ensemble du ciel visible toutes les 24 à 48 heures à l'aide de cinq téléscopes répartis sur toute la planète. L'université d'Oxford traite ensuite les données relatives aux explosions de forte intensité au-delà de la Voie lactée. Une recherche aboutissant à des millions d'alertes potentielles chaque nuit, dont la plupart sont dues au bruit. Autremnent dit, il s'agit d'erreurs instrumentales ou des objets connus.

Une charge de travail réduite d'environ 85%

À partir de là, les scientifiques utilisent des techniques de filtrage et d'analyse d'images automatisée pour réduire le nombre d'alertes, mais cela n'est toujours pas suffisant. Car ils se retrouvent avec 200 à 400 signaux à trier manuellement, dont seulement une poignée sont des "phénomènes véritablement intéressants", tels que des supernovas.

"Cette vérification manuelle prendrait plusieurs heures par jour", a indiqué Héloïse Stevance, chercheuse principale de ce projet.

Mais l'outil d'IA développé par les scientifiques leur ont permis de réduire encore plus la charge de travail. Baptisé Assistant de recherche virtuel (VRA), il s'agit d'un ensemble de robots automatisés imitant le processus décisionnel humain en classant les alertes selon leur probabilité d'être de véritables explosions extragalactiques.

Utilisant des algorithmes pour cela, il est parvenu à filtrer plus de 30.000 alertes lors de sa première année d'utilisation, manquant moins de 0.08% des véritables signaux de supernova. Le nombre d'alertes transmises à des observateurs humains pour vérification a ainsi été réduit d'environ 85%, avec plus de 99,9% d'entre elles qui étaient vraiment susceptibles d'être des supernovas.

"Grâce à notre nouvel outil, nous pouvons libérer du temps pour les scientifiques afin qu'ils puissent se consacrer à ce qu'ils font le mieux: résoudre des problèmes de manière créative et questionner la nature de notre univers. C'est l'équivalent astrophysique d'un robot qui fait votre lessive pour que vous puissez vous concentrer sur votre art", s'est enthousiasmé Héloïse Stevance.

Le VRA met en outre son évaluation à jour chaque fois qu'un téléscope revisite la même zone de ciel. Chaque signal est ainsi automatiquement revérifié et réévalué sur plusieurs nuits, avec seulement ceux étant les plus prometteurs qui sont transmis aux astronomes humains.

Tout détecter

Depuis décembre 2024, l'outil d'IA est relié au téléscope sud-africain Lesedi afin de déclencher automatiquement des observations de suivi pour les signaux les plus prometteurs, ce qui a permis de confirmer de nouvelles supernovas. Et les chercheurs ne prévoient pas de s'arrêter là.

Début 2026 sera lancé le Legacy Survey of Space and Time (LSST) de l'observatoire Vera Rubin (Chili). Un système qui étudiera l'ensemble du ciel de l'hémisphère sud à intervalles de quelques jours, générant à terme plus de 500 pétaoctets d'images et de données.

"Le LSST devrait émettre plus de 10 millions d'alertes chaque nuit, détectant tout: astéroïdes en mouvement, supernovas, chutes de matière sur des trous noirs, fusions d'étoiles à neutrons et probablement aussi de nouveaux phénomènes", a déclaré Héloïse Stevance.

En parallèle, elle développe aussi des VRA pour les courtiers en données LSST britanniques et européens, espérant utiliser ces informations pour créer des robots capables de rechercher préventivement les supernovas en prédisant le moment et le lieu où elles exploseront.

Kesso Diallo