Les amas de galaxies sont des surdensites de matiere <br />gravitationnellement liees remplies d'un gaz chaud et ionise <br />emettant un rayonnement X. Ils se forment durant des phases <br />d'accretion de sous-groupes, au cours desquelles le gaz subit des <br />processus de choc et de melange qui perturbent ses proprietes <br />physiques a l'equilibre hydrostatique. Pour cartographier les <br />distributions spatiales d'emissivite, de temperature et d'entropie du <br />plasma intergalactique observe par les telescopes X, nous avons <br />compare differents algorithmes d'imagerie multiechelle, puis <br />developpe et teste un nouvel algorithme de spectro-imagerie. Dans <br />cet algorithme, le parametre recherche est estime a partir d'une <br />statistique de comptage dans differents elements de resolution <br />spatiaux, puis ses variations spatio-frequentielles sont codees par <br />des coefficients en ondelettes de Haar. La distribution spatiale <br />optimale du parametre est finalement restauree en seuillant la <br />transformee en ondelettes bruitee.

Nous présentons des observations obtenues en spectroscopie X, à l'aide du satellite japonais GINGA, et en spectro-imagerie X, à l'aide du satellite americano-germanique ROSAT, que nous analysons, puis interprétons à l'aide d'une modélisation de l'évolution des galaxies elliptiques, d'une part, et de la distribution du gaz X et de la masse totale dans les amas de galaxies, d'autre part. Dans une première partie, nous présentons l'analyse des données de la spectroscopie X, lorsqu'elles sont combinées aux données optiques et d'imagerie X. Nous confirmons la présence d'une masse importante de fer dans le milieu intra-amas ainsi que son origine localisée dans les galaxies elliptiques (et lenticulaires). Dans une seconde partie, un modèle d'évolution appliqué aux galaxies elliptiques, où la formation d'étoiles massives est renforcée en début d'évolution est développé, qui permet d'expliquer conjointement les observations à l'échelle des amas et à l'échelle des galaxies mêmes; les supernovae de type II produisant simultanément le fer et l'énergie thermique à l'origine de son éjection hors des galaxies. Dans une troisième et dernière partie, nous présentons une méthode de détermination de la masse, et de la distribution, du gaz intra-amas et de la masse totale ("matière noire" comprise) à partir des données X (spectroscopie globale et imagerie détaillée), puis l'appliquons à un amas particulier : A2163, dont les propriétés extrêmes (amas le plus chaud et le plus massif connu) ont des conséquences importantes sur les modèles cosmologiques.

La distribution de masse dans l'Univers telle que tracée par les amas de galaxies constitue une sonde cosmologique puissante. La caractérisation des processus associés à l'origine et à la croissance des grandes structures permet de contraindre des paramètres cosmologiques via l'étude de la distribution des amas en fonction de leur masse et de leur redshift. Cependant, il existe un désaccord statistiquement significatif observé entre les contraintes cosmologiques établies par l'étude des anisotropies primaires du fond diffus cosmologique et celles issues de l'analyse de la distribution des amas de galaxies. Cela pourrait signifier que le modèle standard de la cosmologie est incomplet. L'une des méthodes d'observation des amas de galaxie exploite l'effet Sunyaev-Zel'dovich (SZ) qui permet de contraindre la pression du gaz contenu dans ces derniers. Cette observable peut être directement liée à la masse des amas via une relation d'échelle et un profil de pression. Il est donc essentiel de caractériser précisément ces derniers afin de limiter les potentiels biais et effets systématiques affectant les analyses cosmologiques. Cette thèse présente l'ensemble des travaux réalisés dans cet objectif. Elle porte sur des thématiques allant des observations SZ effectuées avec la caméra NIKA2 installée au télescope de 30 mètres de l’IRAM jusqu'à l'estimation des paramètres cosmologiques en passant par l'analyse des données brutes de NIKA2 et des cartes SZ réalisées.Une part du travail de thèse présenté dans ce document est consacrée à l'étude et l’amélioration des différentes étapes effectuées, depuis les observations d'amas de galaxies au télescope avec la caméra NIKA2 jusqu'à la production de cartes de l'effet SZ. Les procédures développées pour estimer les performances instrumentales de NIKA2 sont détaillées et la chaîne d'analyse utilisée pour réduire les données brutes est présentée.Les travaux réalisés dans cette thèse ont également consisté à caractériser les propriétés thermodynamiques d'amas de galaxies via des analyses jointes combinant les cartes SZ NIKA2 avec des données X mesurées par le satellite XMM-Newton. Nous détaillons les méthodes employées dans le logiciel de traitement des données SZ créé pour le grand programme SZ de NIKA2, la procédure de déprojection non-paramétrique développée pour caractériser le profil de pression des amas de galaxies et les résultats de la première observation SZ avec NIKA2.Les dernières activités présentées sont dédiées aux analyses réalisées afin de quantifier l'impact du grand programme SZ de NIKA2 sur la cosmologie. Nous analysons l'effet des perturbations dynamiques du milieu intra-amas sur la caractérisation du profil de pression avec NIKA2 via l'utilisation d'amas de la simulation numérique MUSIC. Finalement, nous détaillons l'étude permettant d'estimer l'impact d'une variation du profil de pression universel sur l'estimation des paramètres cosmologiques déduite du spectre de puissance de l'effet SZ mesuré par Planck. / The mass distribution in the Universe, as traced by galaxy clusters is a powerful cosmological probe. The characterization of the processes associated with the origin and the growth of the large scale structures enables constraining cosmological parameters by studying the distribution of clusters according to their mass and redshift. However, a tension is observed between the cosmological constraints established by the study of the primary anisotropies of the cosmological background and those resulting from the analysis of the distribution of galaxy clusters. This may imply that our cosmological model is incomplete. The observation of clusters from the Sunyaev-Zel'dovich (SZ) effect allows us to constrain their gas pressure. This observable can be directly linked to the mass of galaxy clusters via a scaling relation and a pressure profile. It is thus essential to characterize the latter precisely in order to limit the potential bias and systematic effects affecting cosmological analyses. This thesis presents the work carried out to this end. It covers topics ranging from SZ observations made with the NIKA2 camera installed at the IRAM 30-metre telescope to the estimation of cosmological parameters, and including the analysis of NIKA2 raw data and the SZ maps produced.Part of the thesis work presented in this document is dedicated to the study and the improvement of the different tasks carried out, from the observations of galaxy clusters with the NIKA2 camera to the production of maps of the SZ effect. The procedures developed to estimate the NIKA2 instrumental performance are detailed and the analysis pipeline used to analyze the raw data is presented.The work carried out in this thesis also consisted in characterizing the thermodynamic properties of galaxy clusters using joint analyzes that combine the NIKA2 SZ maps with X-ray data measured by the XMM-Newton satellite. We detail the methods used in the SZ data processing software created for the NIKA2 SZ large program, the non-parametric deprojection procedure developed to characterize the pressure profile of galaxy clusters and the results of the first SZ observation with NIKA2.The last activities presented are dedicated to the analyses carried out to quantify the impact of the NIKA2 SZ large program on cosmology. We analyze the effect of dynamic disturbances of the intracluster medium on the characterization of the pressure profile with NIKA2 via the use of clusters from the MUSIC N-body simulation. Finally, we detail the study realized in order to estimate the impact of a modification of the universal pressure profile on the estimation of cosmological parameters derived from the power spectrum of the SZ effect measured by Planck.

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Les amas de galaxies sont l'une des plus grandes structures dans l'univers et jouent le rôle d'hôte de plusieurs phénomènes complexes. Bien qu'il existe beaucoup d'études portant sur leur formation et leur évolution, l'avènement récent de l'apprentissage automatique en astronomie nous permet d'investiguer des questions qui, jusqu'à maintenant, demeuraient sans réponse. Même si ce mémoire se concentre sur l'application de techniques d'apprentissage automatique aux observations en rayons X des amas de galaxies, nous explorons l'usage de ces techniques à son homologue à une échelle réduite : les galaxies elles-mêmes. Malgré le fait que les trois articles présentés dans ce mémoire se concentrent sur différents aspects de la physique, sur de différentes échelles et sur de différentes techniques, ils forment une base d'études que je continuerai pendant mon doctorat : l'usage des nouvelles techniques pour investiguer la physique des régions galactiques et extragalactiques. Dans le premier article, nous introduisons les premières observations en rayons X d'un amas de galaxies lointain qui détient des attributs particuliers comme une formation stellaire hors pair (∽ 900 M⊙/an). Dans cet article, nous employons les techniques traditionnelles en astronomie rayons X pour déterminer si ce taux de formation stellaire est dû à un courant de refroidissement désinhibé. Puisque l'objet est très lointain (z=1.7), il faut faire nos calculs sans beaucoup de photons et il faut donc utiliser les indices par procuration. Nous déterminons que la galaxie centrale est séparée d'une distance de plus de 50 kpc du coeur froid de l'amas. À cause de cette séparation, le trou noir supermassif central n'est pas alimenté et il ne peut pas prévenir le courant de refroidissement. Ceci est le premier exemple d'un amas de galaxies où nous observons l'échec de la rétroaction d'un trou noir supermassif. De plus, ceci nous fournit un autre mécanisme qui peut créer la lumière intra-amas. Dans le deuxième article présenté ici, nous examinons l'émission rayons X provenant du milieu intra-amas extrêmement chaud des amas de galaxies. Nous développons une méthode compréhensive qui détermine le nombre de composantes thermiques sous-jacentes dans un spectre de plasma. Notre nouvelle technique est basée sur une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé (analyse de composantes principales) et d'apprentissage automatique supervisé (arbre aléatoire). Nous créons un ensemble de 100 000 observations synthétiques et réalistes de Chandra qui représentent le gaz chaud dans les amas de galaxies voisines. Après la réduction de notre ensemble d'entraînement à ses 25 composantes principales, nous entraînons notre classificateur afin qu'il puisse déterminer le nombre de composantes thermiques sous-jacentes. Une fois l'étape d'entraînement terminée et l'optimisation des hyperparamètres terminée, nous appliquons la méthodologie à l'amas de galaxies de Persée. En plus de créer une carte de l'amas qui indique le nombre de composantes thermiques nécessaires afin de modéliser précisément l'émission du gaz chaud, nous avons développé un ensemble d'outils numériques qui calculent les températures associées. Nos résultats sont en accord avec plus d'une décennie d'études sur l'amas de galaxies de Persée et nous indiquent qu'il faut utiliser plusieurs composantes thermiques pour modéliser le milieu intra-amas correctement. Le troisième article présenté dans ce mémoire emploie de nouveau l'apprentissage automatique pour résoudre une question précédemment sans réponse nécessaire pour la caractérisation précise de la cinématique de gaz chaud dans les galaxies. Nous avons construit un réseau de neurones convolutif qui estime la vitesse et l'élargissement des raies d'émission d'un spectre de galaxies en visible. Une fois construit, nous l'appliquons aux données synthétiques qui répliquent les observations réelles de SITELLE du programme SIGNALS. En utilisant notre réseau bien entraîné, nous caractérisons l'émission d'une cible de SIGNALS : la galaxie M33. Nos résultats indiquent que notre algorithme surpasse les méthodes standards et s'adapte bien aux procédures d'ajustement spectral. En outre, notre méthodologie augmente la vitesse des calculs par plus d'un ordre de grandeur. Bien que l'algorithme soit entraîné spécifiquement pour SITELLE, on peut faire de petites modifications pour l'utiliser avec des autres interféromètres tels que MUSE et ses futurs analogues dans la prochaine génération de télescopes. Notez que j'ai mené à titre de premier auteur deux des trois articles présentés dans ce mémoire et apporté des contributions majeures au troisième. Les trois articles ont déjà été acceptés pour publication ou ont déjà été soumis et révisés une fois. / Galaxy clusters are one of the largest structures in the universe and host several complex physical phenomena. Although a wealth of knowledge already exists on their formation and evolution, the recent advent of machine learning in the astronomical sciences has allowed us to probe questions heretofore unanswered. While this thesis does focus heavily on the application of machine learning techniques to X-ray observations of galaxy clusters, it takes the techniques applied there to galaxy cluster's smaller counterparts: the individual galaxies themselves. Although the three papers presented here focus on distinct physics, scales, and techniques, they all form a basis of studies that I will continue during my doctorate: using new techniques to probe the underlying physics of galactic and extragalactic regions. The first paper introduced is a study of a galaxy cluster near the beginning of the epoch of cluster formation exhibiting peculiar attributes such as an elevated stellar formation rate (∽ 900M⊙/yr). In this paper, we employ traditional techniques in X-ray astronomy to determine whether or not the prodigious formation rate is due to an uninhibited cooling core. Since the object is so distant (z=1.7), we must execute our calculations with relatively few photons and thus rely on proxy measures. We determine that there exists a strong cooling flow offset by over 50 kpc from the central galaxy. Because of this offset, the AGN is not fueled and thus fails to heat up the cooling flow. This is the first example of a galaxy cluster in which we observe the failure of AGN feedback. Additionally, this provides another mechanism for the creation of intracluster light. The second article presented here focuses on X-ray emission from the hot intra-cluster medium within the galaxy cluster. We develop a comprehensive method for determining the number of underlying thermal components in the plasma's spectra. Our novel technique relies on a combination of an unsupervised learning algorithm (principal component analysis) and a supervised learning algorithm (random forest classification). We create a set of 100,000 realistic mock Chandra observations of the hot X-ray emitting gas in nearby galaxy clusters. After reducing our synthetic training set to its 25 most important principal components, we trained a random forest classifier to distinguish between the number of underlying thermal components. After successful testing and hyperparameter optimization, we applied the methodology third paper featured in this thesis once again employs machine learning to solve a previously undetermined question necessary for the accurate characterization of the kinematics of the warm gas in galaxies. We constructed a convolutional neural network to estimate the velocity and broadening parameters from the optical spectra of emission-line nebula and applied it to synthetic data replicating real SITELLE observations from the SIGNALS program. With a trained and optimized network in hand, we apply our methodology to a target of the SIGNALS program: the galaxy M33. Our results indicate our algorithm out-performs previous methods and nicely complements spectral fitting procedures. Moreover, the methodology increases calculation speeds by more than an order of magnitude -- thus greatly reducing the time needed to determine the kinematic parameters. Although the algorithm was trained for SITELLE data, this method can be readily ported to other IFUs such as MUSE. I have led two of the papers presented in this memoire and made major contributions to the third. All three papers have been either accepted for publication or have already been submitted and revised once. to the Perseus Cluster. In addition to creating a map of the cluster indicating the number of thermal components required to accurately model the thermal emission, we developed a suite of analysis routines to determine the temperatures of the underlying components. Our results are in agreement with over a decade of studies on the Perseus cluster and indicate that multiple temperature components are required for the accurate study of its intracluster medium.

Les amas des galaxies sont l’une des plus grandes structures liées gravitationnellement de l’univers. Leur dynamique est complexe et bien que plusieurs études multi-longueur d’onde ont été effectuées depuis la fin du 20ème siècle, il persiste plusieurs incertitudes sur les subtilités de leur dynamique. À ce jour, le consensus scientifique est que les trous noirs supermassifs actifs au centre des amas ont un impact important sur l’évolution de ces structures. Le trou noir central agit comme centre gravitationnel, mais lorsque ce trou noir est actif, son rôle ne se limite pas seulement à son impact gravitationnel. D’une part, les trous noirs actifs ont un rôle crucial dans l’émission thermique des amas. En effet, les jets radio influencent l’émission rayons-X des amas en poussant mécaniquement le milieu intra-amas qui émet en rayons-X via l’émission Bremsstrahlung. Ce phénomène engendre la formation de cavités rayons-X qui constituent une preuve de la rétroaction énergétique du trou noir sur l’ensemble de l’amas. Un tel phénomène est nécessaire afin d’expliquer les résultats observationnels qui témoignent d’un refroidissement moins important que prédit théoriquement au centre des amas à cœur froid. D’autre part, il existe de plus en plus d’études qui supportent l’hypothèse que les trous noirs actifs ont un rôle dans la (ré-)accélération de particules relativistes responsables de l’émission synchrotron au cœur des amas à cœur froid. Ces structures appelées mini-halos sont typiquement diffuses en radio et donc difficiles à détecter. Dans ce mémoire, nous étudierons en détail l’émission radio de l’amas de galaxies massif à cœur froid MS 0735.6+7421 (z = 0.216). Cet amas est unique puisqu’il possède les jets radio les plus énergétiques détectés au centre d’un amas à cœur froid. Il s’agit donc d’un exemple de trou noir actif parmi les plus extrêmes connus. Cet objet constitue ainsi une cible parfaite afin d’étudier le lien qui unit la rétroaction du trou noir actif central et l’émission synchrotron au centre des amas à cœur froid. Pour réaliser cette étude, nous avons effectué une analyse radio exhaustive de MS 0735.6+7421 à l’aide de données acquises sur le Karl G. Jansky Very Large Array. Cette analyse a permis de détecter une nouvelle structure radio diffuse jamais détectée auparavant. Cette nouvelle structure possède une puissance radio à 1.4 GHz qui concorde avec celles des mini-halos les plus lumineux. Le résultat principal de notre étude supporte donc l’hypothèse selon laquelle il existe un lien fondamental entre la rétroaction du trou noir actif central et la formation de mini-halos au centre des amas à cœur froid. / Galaxy clusters are one of the largest gravitationally bound structures in the universe. They exhibit complex dynamics and even though several multi-wavelength studies have been conducted since the end of the 20th century, there are still a lot of uncertainties concerning their evolution. To this day, the scientific consensus is that the active supermassive black hole at the center of the cluster has a profound impact on the cluster’s evolution. Indeed, the central supermassive black hole has a substantial gravitational impact, but when the black hole actively accretes material, its role goes beyond its gravitational influence. Active supermassive black holes have a crucial role in terms of the thermal emission in clusters. Indeed, the radio jets influence the X-ray emission of clusters by mechanically pushing the intracluster medium which emits in X-ray via Bremsstrahlung emission. This leads to the formation of X-ray cavities which are proof of the energetic feedback of the central supermassive black hole on the cluster. Such a phenomenon is required to reconcile the observational results that report less cooling at the center of cool core clusters than what is theoretically predicted. Moreover, there are more and more studies that support the hypothesis that active supermassive black holes have a crucial role in the (re-)acceleration of seed particles responsible for synchrotron emission at the center of cool core clusters. These structures are named mini-halos and are usually difficult to detect because they are diffuse. In this Master’s thesis, we will study the radio emission of the massive cool core galaxy cluster MS 0735.6+7421 (z = 0.216). This cluster is unique because it exhibits the most powerful radio jets ever detected at the center of a cool core cluster. It thus contains one of the most powerful active supermassive black holes known. This object is a perfect target to study the link between active black hole feedback and synchrotron emission in cool core clusters. To conduct this study, we performed a radio analysis of MS 0735.6+7421 with new data obtained with the Karl G. Jansky Very Large Array. This analysis led to the discovery of an extended diffuse radio structure. This newly detected structure has a radio power at 1.4 GHz that matches the most luminous mini-halos known in the literature. The principal result of our study argues in favor of the hypothesis that there is a fundamental link between active black hole feedback and the formation of mini-halos at the center of cool core clusters.

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