Caractérisation des atmosphères des super-Terres et des mini-Neptunes avec JWST et Ariel : des systématiques instrumentales à la diversité exoplanétaire // Atmospheric Characterisation of Super-Earths and Mini-Neptunes with JWST and Ariel: From Instrument

Le télescope spatial James Webb (JWST) ouvre de nouvelles perspectives pour l’étude des super-Terres et des mini-Neptunes qui constituent les catégories d’exoplanètes les plus nombreuses de notre Galaxie et qui n'ont pas d'équivalent dans notre système solaire. Ces planètes sont essentielles pour comprendre la formation et l’évolution planétaires, notamment la transition entre les planètes rocheuses dotées d’atmosphères ténues et les planètes entourées d’enveloppes riches en éléments volatils.

Cette thèse vise à caractériser les atmosphères d’une population de super-Terres et de mini-Neptunes observées avec JWST, à étudier leur diversité et à développer des méthodes d’analyse robustes afin de maximiser le retour scientifique des observations. Un enjeu majeur réside dans les effets systématiques instrumentaux qui peuvent biaiser l’interprétation des propriétés atmosphériques.

Le projet consistera à développer une méthodologie homogène de réduction et d’analyse des données issues des différents instruments, domaines spectraux et modes d’observation du JWST, avec une attention particulière portée à MIRI. Des techniques d’apprentissage automatique, notamment l’algorithme XGBoost, seront étudiées pour identifier, prédire et corriger les systématiques instrumentales. Leurs performances seront comparées aux méthodes de réduction existantes, et leur impact sur les incertitudes spectrales et les contraintes atmosphériques sera quantifié.

La caractérisation atmosphérique reposera sur l’outil Taurex et sur des méthodes d’inférence bayésienne afin d’estimer les abondances moléculaires, la structure thermique, ainsi que les propriétés des nuages et des brumes. L’application d’une méthodologie cohérente à une population de petites exoplanètes permettra de comparer leurs propriétés atmosphériques et de mieux comprendre les liens entre composition, caractéristiques planétaires, formation et évolution.

Enfin, la thèse préparera l’exploitation scientifique de la mission Ariel de l’Agence spatiale européenne (ESA), dont le lancement est prévu en 2031. Les propriétés atmosphériques obtenues serviront de références pour l’interprétation des futures observations, tandis que des simulations de données similaires à celles attendues pour Ariel permettront d’évaluer les méthodes d’analyse développées. Ces travaux contribueront à une meilleure compréhension de la diversité des petites exoplanètes et de leur évolution.
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The James Webb Space Telescope (JWST) is opening new opportunities to study super-Earths and mini-Neptunes, the most common types of exoplanets in our Galaxy and which have no equivalent in our Solar System. These planets provide key insights into planetary formation and evolution, particularly the transition between rocky planets with thin atmospheres and planets surrounded by substantial volatile-rich envelopes.

This PhD project aims to characterise a population of super-Earths and mini-Neptunes observed with JWST, investigate the diversity of their atmospheres, and develop robust analysis methods to improve the scientific return of these observations. A major challenge is the presence of instrumental systematics, which can obscure or mimic atmospheric signals and affect the reliability of inferred planetary properties. A major challenge lies in instrumental systematics, which can compromise the robustness of inferred planetary properties.

The project will establish a homogeneous framework for reducing and analysing observations from different JWST instruments, wavelength ranges and observing modes, with a particular focus on MIRI. Machine Learning techniques, especially XGBoost, will be investigated to identify, predict and correct instrumental trends. Their performance will be compared with established reduction methods, and their impact on spectral uncertainties and atmospheric constraints will be quantitatively assessed.

Atmospheric properties, including molecular abundances, temperature structures, clouds and hazes, will be inferred using the Taurex retrieval framework and Bayesian methods. Applying a consistent methodology across a population of small exoplanets will enable meaningful comparisons between targets and help constrain the relationships between atmospheric composition, planetary properties, formation and evolution.

Finally, the project will prepare for ESA’s Ariel mission, scheduled for launch in 2031, by using the derived atmospheric properties as reference benchmarks and testing the developed analysis methods on simulated Ariel-like datasets. The results will contribute to a better understanding of small exoplanets and support the interpretation of future large-scale atmospheric surveys.
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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 de dynamique des étoiles des (Exo) planètes et de leur environnement
Date de début souhaitée : 01-10-2027
Ecole doctorale : Science de la Terre et de l’Environnement et Physique de l’Univers Paris (STEPUP)
Directeur de thèse : LAGAGE Pierre-Olivier
Organisme : CEA
Laboratoire : DRF/IRFU

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

Master2 en Astrophysique