Le proton semble être une petite boule compacte, mais à l'intérieur, ça bouillonne : les quarks échangent des gluons, les particules qui les collent. Les gluons apparaissent et disparaissent, et leur distribution dans le proton n'est pas qu'un détail curieux : c'est la clé des prédictions au Grand collisionneur de hadrons. Autrefois, ces distributions (appelées fonctions de partons) étaient extraites des données comme on pêche le poisson : on triait la prise dans des casiers et on comptait ce qu'il y avait dans chacun. Mais ce tri faisait perdre les petits détails.

Aujourd'hui, les physiciens ont tenté autre chose : passer toute la prise en entier dans un réseau de neurones, sans casiers. Le réseau apprend sur des millions d'événements de collisions où naissent des paires de quarks top, les particules connues les plus lourdes. Il observe les données brutes, non découpées, du détecteur et en tire lui-même les régularités. C'est la première fois que cette approche est appliquée à la distribution des gluons, et la précision a nettement augmenté.

Cette méthode ne se contente pas d'améliorer les chiffres. Elle élimine la dépendance à des hypothèses grossières sur la façon dont les erreurs sont corrélées. Quand les données ne sont pas découpées en morceaux, le réseau voit le tableau complet et se trompe moins. Pour le futur collisionneur à haute luminosité, où les données seront bien plus nombreuses, une telle précision deviendra indispensable.