L'astronomie nous offre parfois des formes étonnantes: des arcs lumineux étirés, des images de galaxies dupliquées, ou encore des cercles parfaits nommés anneaux d'Einstein.
Ces étranges apparitions, que l'on nomme lentilles gravitationnelles, surviennent lorsque des objets très massifs, comme des galaxies ou des amas galactiques, déforment l'espace-temps. Cette déformation courbe et amplifie la lumière d'objets situés bien plus loin. Ces distorsions cosmiques restent exceptionnellement rares et difficiles à dénicher parmi des milliards de données astronomiques.
Un anneau d'Einstein vu ici par Hubble.
Pour les astronomes, cette quête représente une tâche ardue. Même les algorithmes d'apprentissage automatique les plus avancés peinent à identifier ces motifs subtils dans les images du ciel. C'est là qu'interviennent les yeux humains, particulièrement doués pour repérer des formes inhabituelles que les machines pourraient manquer. Une nouvelle initiative de science participative invite justement le public à scruter des images inédites du télescope spatial Euclid de l'Agence spatiale européenne (ESA) pour traquer ces distorsions.
Le projet, baptisé
Space Warps et hébergé sur la plateforme Zooniverse, propose aux participants d'examiner de véritables images d'Euclid. Environ 300 000 clichés, présélectionnés par intelligence artificielle, seront soumis au jugement des volontaires. Ces images représentent les meilleurs candidats issus de 72 millions de galaxies observées lors de la première publication de données de la mission. Aucune formation scientifique n'est requise: des guides et des exemples aident à reconnaître les lentilles gravitationnelles.
L'importance scientifique de cette entreprise est considérable. Les lentilles gravitationnelles agissent comme des loupes cosmiques, permettant d'observer des galaxies extrêmement lointaines normalement trop faibles pour être détectées. Elles offrent également des indices précieux sur la distribution de la matière noire dans l'Univers. En identifiant ces objets, les volontaires contribuent à affiner les modèles cosmologiques et à comprendre comment la matière, visible et invisible, est répartie à grande échelle.
Depuis son lancement en 2023, Euclid cartographie la structure à grande échelle de l'Univers avec une précision inédite. Le télescope transmet chaque jour environ 100 Go de données vers la Terre. Les chercheurs estiment que les volontaires pourraient découvrir plus de 10 000 nouvelles candidates aux lentilles gravitationnelles, élargissant considérablement le catalogue actuel. Ce travail s'appuie sur les succès antérieurs de la science participative, qui a déjà permis de trouver des centaines de lentilles.
Collage d'images d'Euclid montrant des exemples de lentilles gravitationnelles, où des objets au premier plan déforment la lumière d'objets plus lointains en arcs ou, dans de rares cas, en anneaux d'Einstein complets.
Crédit: ESA/Euclid/Euclid Consortium/NASA, traitement d'images par M. Walmsley, M. Huertas-Company, J.-C. Cuillandre L'initiative illustre une tendance grandissante en astronomie: les plus grands ensembles de données de l'histoire sont désormais explorés non seulement par les scientifiques et les superordinateurs, mais aussi par toute personne disposant d'une connexion internet et d'une envie de contribuer à la découverte. Les classifications effectuées par les bénévoles aident également à améliorer les systèmes d'intelligence artificielle utilisés pour traiter les données astronomiques, créant une synergie bénéfique entre humains et machines.
Si cela vous intéresse de rejoindre la chasse, c'est
par ici.
Pourquoi faire appel à des "amateurs" ?
Les algorithmes de reconnaissance d'images, bien qu'efficaces, peinent parfois à identifier des motifs rares et subtils comme les lentilles gravitationnelles. L'œil humain, entraîné à repérer des formes anormales, peut détecter des candidats que les machines manquent. Les projets de science participative, comme
Space Warps, exploitent cette capacité en mobilisant des milliers de volontaires pour examiner de grandes quantités de données.
Cette approche a déjà fait ses preuves. Par exemple, en mars 2025, 500 lentilles fortes ont été découvertes dans seulement 0,04% des données d'Euclid, grâce à l'aide de bénévoles. Ces classifications ne se contentent pas d'enrichir les bases de données scientifiques ; elles servent aussi à entraîner et améliorer les intelligences artificielles.