Un télescope observe une étoile pendant de nombreuses nuits consécutives. Quelque part dans le flux de lumière se cache une infime baisse de luminosité : une planète de la taille de la Terre a momentanément occulté une partie de l'étoile. Une telle baisse dure quelques heures et ne se répète qu'une fois par an ou moins. La détecter, c'est comme entendre un seul clic discret dans une salle bruyante.
Le problème, c'est que l'étoile elle-même respire : des taches apparaissent, la luminosité varie, et les instruments ajoutent leurs propres dysfonctionnements. Le signal réel d'une planète dans la zone habitable (où l'eau peut rester liquide) est plus faible que ces perturbations. Autrefois, les astronomes passaient des semaines à trier manuellement les baisses suspectes pour distinguer une planète d'un caprice aléatoire.
Désormais, l'intelligence artificielle vient à la rescousse. On l'entraîne sur des exemples : voici à quoi ressemble une vraie baisse due à une planète, et voici un tremblement d'instrument ou une tache stellaire. Une fois entraînée, elle nettoie elle-même le bruit, trouve les indices faibles et signale ceux qui méritent une vérification humaine. Lors des tests, ces programmes ont extrait des signaux qu'un humain aurait pu manquer et ont réduit la liste des cibles suspectes de plusieurs fois.
L'étude montre que l'intelligence artificielle ne remplace ni la physique ni les télescopes, mais travaille avec eux. Le programme propose, l'humain décide. Ensemble, ils trouvent plus vite ces fameuses aiguilles dans la botte de foin stellaire — et commettent moins d'erreurs.
Pour repérer une planète de la taille de la Terre autour d'une étoile lointaine, il faut détecter une diminution de la lumière d'environ un centième de pour cent — comme si un grain de poussière tombait un instant sur une ampoule ordinaire.