Vous comptez les grains de sable qui tombent dans un sablier, mais à chaque fois le vent en ajoute ou en emporte quelques-uns. Dans les caméras les plus sensibles, le défi est similaire : il faut comprendre combien de « grains » (électrons) ont été ajoutés par le capteur lui-même, et combien proviennent de la lumière. Ce bruit propre du capteur est appelé bruit de lecture, et il empêche de voir les signaux faibles — par exemple, la lumière d'une étoile lointaine.

Habituellement, on mesure le bruit de lecture en faisant varier la luminosité, mais c'est comme essayer d'attraper le vent. Les auteurs de l'article ont trouvé un moyen de contourner cette dépendance. Ils ont remarqué que si l'on ne regarde pas les valeurs du signal elles-mêmes, mais la manière dont elles « s'enroulent » après chaque nombre entier d'électrons, on obtient un motif qui ne dépend que du bruit du capteur. Ce motif ressemble à un ornement répétitif sur un cadran d'horloge — l'aiguille peut pointer vers différents chiffres, mais le cadran lui-même est immuable.

Cette approche rappelle une vieille astuce : pour mesurer plus précisément le tremblement d'une aiguille, on ne regarde pas sa position, mais la façon dont elle passe plusieurs fois devant les mêmes graduations. Les scientifiques ont dérivé une formule simple qui relie ce motif au bruit de lecture, et l'ont testée sur un modèle informatique. Désormais, on peut étalonner les caméras plus rapidement et plus précisément, sans avoir à s'adapter à la luminosité.