Dans l'Univers jeune, il y a environ dix milliards d'années, les galaxies ressemblaient à d'immenses champs après l'orage : partout, bouillonnantes, surgissaient d'énormes amas — de mille années-lumière — de formation stellaire, où de jeunes étoiles naissaient avec une énergie débridée. Aujourd'hui, ces régions sont presque une espèce disparue : dans les galaxies voisines, les foyers turbulents sont rares. Pour démêler les causes de ce déclin, il faut des statistiques à l'échelle véritablement cosmique — et c'est là qu'entre en scène la moissonneuse automatique.

Le mécanicien-conducteur est ici le réseau de neurones Faster R-CNN, construit sur les fondations de Zoobot — un modèle qui a absorbé des millions de classifications minutieuses de galaxies effectuées par les bénévoles du projet Galaxy Zoo. Ce « cerveau » entraîné scanne les images dans six filtres ugrizy (de l'ultraviolet au proche infrarouge), comme s'il regardait chaque champ à travers une série d'oculaires sensibles. Pour entraîner le détecteur, des amas synthétiques, issus de simulations numériques de populations stellaires, ont été insérés dans des images réelles, et l'on a obtenu une séparation quasi parfaite des « pousses » d'avec les galaxies de fond, les étoiles parasites et les artefacts numériques.

Le résultat a dépassé les attentes : pour les objets plus brillants que la magnitude 26 dans la bande r, la complétude de détection a dépassé 0,9 et la pureté 0,8. En ratissant 710 000 galaxies avec un décalage vers le rouge jusqu'à 0,5, la moissonneuse a compté près d'un million et demi de candidats. L'efficacité diminue légèrement près des centres des galaxies et pour les structures à faible contraste, mais elle reste stable dans une large gamme de masses et de taux de formation stellaire des systèmes parents. Le plus curieux : la vision multicanal permet à la moissonneuse de repérer des amas même là où l'œil humain ne verrait qu'une tache floue — grâce à une astucieuse normalisation de la luminosité via l'arcsinus hyperbolique (voir la formule).

Désormais, avec cette carte de « rendement » du cosmos proche, les astronomes peuvent, pour la première fois, la comparer directement avec l'Univers lointain de l'époque du midi cosmique. C'est une boussole fiable sur la voie de la compréhension de la façon dont les galaxies ont accumulé leur masse et pourquoi la formation stellaire tumultueuse s'y est progressivement tarie. Les prochaines étapes : l'ajustement massif des distributions spectrales pour estimer les âges, la Métallicité et les masses ; avec l'arrivée des relevés Euclid et LSST, la résolution des sous-structures et l'inclusion de la spectroscopie pour mesurer la dynamique du gaz. Ce travail établit un étalon-or pour la classification morphologique automatique, transformant l'étude de l'évolution stellaire et de l'enrichissement du Milieu interstellaire en une science statistique de précision.