Au Cern, l’IA traque ce que personne n’a jamais vu… et pourrait enfin révéler de quoi est fait l’Univers

Toujours aussi invisible et insaisissable depuis sa découverte, dans les années 1960, par l'astronome Vera Rubin, la matière noire est pourtant décisive dans l'architecture du cosmos, en constituant environ 27 % de celui-ci.

Après des décennies de recherches infructueuses, la chasse est en train de changer d'échelle. Les physiciens du Cern s'appuient désormais sur l'intelligence artificielle pour traquer ce que personne n'a jusqu'ici réussi à trouver, en isolant des signaux extraordinairement faibles au milieu d'un bruit colossal et en essayant de confirmer l'existence de nouvelles particules, encore jamais observées.

Repérer les plus petites anomalies

Au LHC (Large Hadron Collider ou Grand collisionneur de hadrons, en français), les collaborations Atlas (A Toroidal LHC ApparatuS) et CMS (Compact Muon Solenoid), deux détecteurs géants qui réunissent des milliers de chercheurs, d'informaticiens et de techniciens, notamment pour repérer les minitrous noirs, entraînent des algorithmes à reconnaître les signatures des particules connues, en particulier les « jets », ces gerbes de particules issues des collisions.

L'objectif est que la machine parvienne à écarter l'immense masse des événements ordinaires pour mettre de côté ceux qui sont atypiques et exotiques, et qui pourraient être potentiellement compatibles avec une nouvelle physique, démontrant ainsi la présence de matière noire.

Au LHC, les collaborations Atlas et CMS entraînent des algorithmes pour traquer la matière noire. © NicoElNino, Adobe Stock

Chercher un excès d’événements

Autre approche, celle développée par Marie-Hélène Genest, directrice de recherche du CNRS au Laboratoire de physique subatomique et de cosmologie de Grenoble, qui recherche, grâce à la collaboration Atlas, les particules à longue durée de vie dont l'existence, bien qu'encore hypothérique, n'est pas contredite par le Modèle standard de la physique des particules.

Contrairement aux autres, ces particules auraient une longévité suffisante pour parcourir des distances mesurables avant de se désintégrer. Leur découverte signifierait qu'il existerait plus d'événements que ce que prédit le Modèle standard, ce qui constituerait là encore une anomalie révélatrice de la matière noire.

Pour les repérer, les scientifiques s'appuient sur l'apprentissage automatique car cela revient à chercher une minuscule aiguille dans une gigantesque meule de foin, en scannant des milliards de collisions entre protons par seconde.

Avec l'aide du Boson de Higgs

Enfin, dernière initiative, celle de la chercheuse Abhirami Harilal, experte en recherche en physique des particules et en développement d'algorithmes d'apprentissage automatique, qui a conçu des systèmes de calcul algorithmique capables de détecter des signatures rares de particules, avec une précision dépassant les méthodes traditionnelles.

Utilisés par la collaboration CMS, ces systèmes visent à mieux étudier les cas ou la désintégration du Boson de Higgs, pièce maîtresse qui explique pourquoi les autres particules sont telles qu'elles sont, auraient pu donner lieu à un hypothétique photon noir, lui aussi révélateur de la matière noire.

Si l'intelligence artificielle n'a pas encore permis de trouver de la matière noire, la mise à profit de cette technologie permet de faire progresser les quelques pistes que nous avons en notre possession pour y parvenir un jour.