Modélisation de la distribution du redshift des galaxies lentillées d'Euclid pour des analyses au niveau du champ // Modelling the redshift distribution of Euclid’s lensed galaxies for field-level analyses

La mission Euclid fournira des données sur les lentilles gravitationnelles faibles avec une précision sans précédent, ce qui pourrait révolutionner notre compréhension de l'énergie noire et de la croissance des structures cosmiques. Pour en extraire toute la richesse informative, il faut aller au-delà des analyses standard. Afin d'exploiter au mieux ces données, le projet OCAPi analysera les cartes de lentille gravitationnelle d'Euclid directement au niveau des pixels. Cette approche, connue sous le nom d'inférence au niveau du champ, permet de capturer toutes les informations et d'obtenir des contraintes jusqu'à 5 fois plus précises sur les paramètres cosmologiques (Porqueres et al. 2022, 2023).

Cette précision accrue nécessite toutefois une modélisation précise des données. L'un des principaux défis de l'étalonnage dans les relevés de lentilles gravitationnelles faibles est la distribution des galaxies lentillées en fonction du redshift. Les méthodes d'étalonnage actuelles ont été conçues pour les analyses standard et peuvent ne pas être suffisamment précises pour les techniques au niveau du champ. Il est essentiel de quantifier les exigences de précision et de développer des méthodes capables de les atteindre afin de permettre l'analyse au niveau du champ des données d'Euclid et de libérer tout le potentiel scientifique.

L'objectif de ce projet de doctorat est de développer un nouvel échantillonneur de redshifts pour la lentille gravitationnelle faible, conçu pour répondre aux exigences de précision de l'inférence au niveau du champ. Cet échantillonneur combinera des modèles physiques de populations de galaxies avec des techniques d'apprentissage automatique flexibles. La thèse contribuera à maximiser le potentiel des données de lentille gravitationnelle faible d'Euclid et à faire progresser notre compréhension de la formation des structures cosmiques.
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The Euclid mission will deliver weak lensing data with unprecedented precision, which has the potential to revolutionise our understanding of dark energy and the growth of cosmic structures. Extracting its full information content requires going beyond the standard analyses. To make optimal use of the data, the OCAPi project will analyse Euclid's lensing maps directly at the pixel level. This approach, known as field-level inference, captures all the information and provides up to 5 times better constraints on the cosmological parameters (Porqueres et al. 2022, 2023).

This increased precision, however, requires an accurate modelling of the data. One of the main calibration challenges in weak lensing surveys is the redshift distribution of the lensed galaxies. Current calibration methods were designed for the standard analyses and may not be sufficiently accurate for field-level techniques. Quantifying the accuracy requirements and developing methods capable of reaching it is essential to enable field-level analyses of Euclid data and unlock the full scientific potential of the survey.

The goal of this PhD project is to develop a new redshift sampler for weak lensing, designed to meet the accuracy requirements of field-level inference. This sampler will combine physical models of galaxy populations with flexible machine-learning techniques. The thesis will contribute to maximising the potential of Euclid's weak lensing data and advance our understanding of the formation of cosmic structures.
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Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Direction d’Astrophysique
Laboratoire : Laboratoire CosmoStat
Date de début souhaitée : 01-10-2026
Ecole doctorale : Astronomie et Astrophysique d’Île de France (ED A&A)
Directeur de thèse : Kilbinger Martin
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU/DAP/LCS
URL : https://www.cosmostat.org/people/natalia-porqueres
URL : https://www.cosmostat.org/

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Fondamentale
Département : Institut de recherche sur les lois fondamentales de l’univers
Service : Direction d’Astrophysique

Le/la candidat(e) doit être titulaire d'un Master 2 (ou équivalent) en physique/astrophysique ou en mathématiques appliquées/traitement du signal/science des données. L'expérience avec Python/C++ et Git serait un plus, mais n'est pas obligatoire.