Cette thèse contribue à la recherche de planètes extra-solaires à partir d'instruments au sol imageant une étoile et son environnement très proche. Le grand contraste lumineux et la proximité entre une potentielle exoplanète et son étoile parente rendent la détection de l'exoplanète extrêmement difficile. Une modélisation qualitative et probabiliste fine des données et l'utilisation de méthodes d'inférence adaptées permettent d'accroître a posteriori les performances des instruments. Cette thèse se focalise ainsi sur l'étape de traitement des données et sur un problème de méthodologie statistique plus général. Chaque étude est abordée sous des angles théoriques et appliqués. La thèse décrit d'abord les données attendues pour le futur instrument SPHERE du Very Large Telescope, simulées à partir d'une modélisation physique détaillée. Un modèle probabiliste simple de ces données permet notamment de construire une procédure d'identification de candidats. Les performances des inférences sont aussi étudiées à partir d'un modèle décrivant de façon plus réaliste les bruits caractérisant les images (bruit de speckle corrélé, bruit de Poisson). On souligne la différence entre les probabilités de fausse alarme calculées à partir du modèle simple et à partir du modèle réaliste. Le problème est ensuite traité dans le cadre bayésien. On introduit et étudie d'abord un outil original de test d'hypothèses : la distribution a posteriori du rapport de vraisemblance, notée PLR. Son étude théorique montre notamment que dans un cadre d'invariance standard le PLR est égal à une p-value fréquentiste. Par ailleurs, un modèle probabiliste des données est développé à partir du modèle initial et un modèle probabiliste de l'intensité de l'exoplanète est proposé. Ils sont finalement utilisés dans le PLR et le facteur de Bayes.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00548905 |
| Date | 26 November 2010 |
| Creators | Smith, Isabelle |
| Publisher | Université de Nice Sophia-Antipolis |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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