CONNAISSANCES - livres - articles scientifiques - bases de données de spectres et d’images - catalogues simulation Numérique QUESTIONS objectifs scientifiques observations calibration des données extraction d’informations Figure 1. Le flux d'information situe les niveaux où intervient l'analyse de données. Il permet de mieux comprendre à quels niveaux intervient cette analyse de données. À partir des connaissances, de nouvelles questions se posent et il est nécessaire de procéder à des observations d'un objet ou d'une région du ciel. Les données acquises vont devoir préalablement être calibrées, puis l'information utile à la réalisation de l'objectif scientifique doit être extraite. L'analyse de données intervient lors de la calibration, de l'extraction de l'information, et de la manipulation des bases de données. Il faut noter aussi que des études statistiques des bases de données permettent d'enrichir la connaissance (comme par exemple, les études du nombre de galaxies d'une luminosité donnée par unité de volume). On définit par connaissance l'ensemble des théories relatives à l'astronomie (formation d'étoiles, de galaxies, cosmologie...), les bases de données sur les objets, les bases de données d'images, et les catalogues (liste d'objets détectés avec un instrument sur une région du ciel). Cette connaissance est maintenant le plus souvent accessible par le réseau Internet (qu’il s’agisse des articles ou des bases de données).• la correction des variations de réponse (Flat) : à éclairement égal, le détecteur ne répond pas de la même manière en chaque pixel ; aussi faut-il normaliser les données en les divisant par la réponse du détecteur ; les paramètres du détecteur doivent être bien connus, sinon les erreurs de précision se répercutent sur les mesures. D'autres effets peuvent également être corrigés lors de cette première phase, comme la suppression des rayons cosmiques ou les effets de rémanence du détecteur ; toutes ces tâches étant plus ou moins ardues (figure 2). Une fois les données calibrées, la phase d'analyse peut alors commencer. Suivant les objectifs, plusieurs mesures peuvent alors se faire, par exemple, sur la détection des étoiles et des galaxies ou sur la mesure de leur intensité, de leur position, de différents paramètres morphologiques : des résultats à comparer ensuite aux catalogues existants. Il s’avère impossible de citer toutes les opérations réalisables sur une image astronomique et nous n'avons donc cité ici que les plus (1) Le bruit est une fluctuation d'intensité aléatoire qui se superpose aux données ; il provient en partie du détecteur et, en partie, des données. En plus des erreurs que le bruit peut amener sur les mesures, il gêne énormément lors de la détection d’objet et peut être responsable de nombreuses fausses détections. (2) L’image d'une étoile n'est pas un point, mais une tache. Cet étalement lié à l'instrument est appelé « réponse instrumentale ». Son principal effet consiste en une perte de résolution car les objets proches se mélangent. courantes. Mener à bien cette extraction d'informations, suppose de surmonter des obstacles comme le bruit (1) et « la réponse instrumentale » (2). Lorsque les informations utiles ont été extraites, elles sont confrontées à la connaissance en l’état. Cette étape valide, affine ou remet en question la compréhension de l'Univers. Le résultat final de cette réflexion se matérialise par la publication d’articles scientifiques paraissant dans des revues spécialisées. Le volume de connaissance croît donc rapidement et nécessite des outils performants pour l’exploiter. Ces outils font office de moteurs de recherche pour aider à rassembler les derniers articles parus, des méthodes pointues d'imagerie ou encore des algorithmes établissant une correspondance entre des objets détectés dans une image et une base de données (sachant qu’il y a des choix à faire quand plusieurs « candidats » se présentent). La difficulté réside, en particulier, dans le volume des bases de données. SIMBAD, un ensemble d'identificateurs, de mesures et de bibliographie pour les données astronomiques, développé par le Centre de données astronomiques de Strasbourg, regroupe des informations sur plusieurs millions d'objets, correspondant à des millions de mesures observationnelles, avec des millions de références bibliographiques. La taille des images fournies par les instruments de nouvelle génération rend quasiment impossible l'accès aux archives d'images par le réseau lorsque celles-ci n’ont pas été préalablement comprimées. La maîtrise et l'exploitation des bases de données représentent donc un enjeu important pour le futur. L'analyse statistique de catalogues amène, en outre, à contraindre les paramètres des modèles cosmologiques et donc à augmenter la connaissance. Par exemple, l'étude statistique des galaxies, individuellement différentes, révèle la présence de trois grandes familles (spirales, elliptiques et irrégulières), un peu comme les grains de sable d'une plage, tous différents, forment une zone homogène. La théorie du Compressed Sensing et le projet spatial Herschel Dans le cadre de certains projets spatiaux, il s’avère parfois impossible de transférer sur terre un volume important de données sans procéder à une com - pression de celles-ci. C’est le cas pour l’instrument Figure 2. La galaxie M51, vue par ISO, avant et après calibration. CLEFS CEA - N°58 - AUTOMNE 2009 137 DR