La lumière d'une galaxie lointaine voyage vers nous pendant des milliards d'années, et en chemin, sa trajectoire est légèrement courbée — c'est ainsi que se manifeste la masse invisible appelée matière noire. Cette courbure étire ou compresse légèrement l'image de la galaxie, comme un reflet dans un verre irrégulier. Saisir ces infimes variations de forme n'est pas une mince affaire, car les galaxies elles-mêmes peuvent être allongées, spirales ou tout à fait irrégulières, et le télescope ajoute flou et bruit.

Pour distinguer le signal réel des distorsions aléatoires, les scientifiques ont construit un réseau de neurones qui connaît dès le départ une règle importante : si l'on fait pivoter l'image de 90 degrés ou si on la reflète en miroir, la sortie ne doit pas changer. Cette symétrie aide le réseau à ne pas inventer de détails superflus. Ensuite, le réseau a été soigneusement calibré en utilisant ses propres calculs pour que les réponses soient précises. Lors des tests avec des galaxies isolées, semblables à celles que verra le futur relevé LSST, la nouvelle approche a produit 10% de bruit en moins pour un signal faible, ce qui équivaut à augmenter le nombre de galaxies observées de 20%. De plus, l'erreur systématique s'est avérée inférieure à 0,2% — un seuil strict établi pour les futures observations.

Cette approche est un pas vers des cartes de distribution de la matière noire plus fiables. Car c'est précisément grâce aux faibles distorsions des formes des galaxies que les astronomes construisent des cartes de la masse invisible dans l'Univers. Plus les mesures sont précises, plus il est clair comment cette masse se rassemble en filaments et en amas, maintenant les galaxies ensemble. Et ainsi, nous comprendrons mieux de quoi est réellement fait notre monde.