Cosmologie, Théories alternatives de la gravité, Énergie noire, Matière noire, Grandes structures de l'univers, Simulations numériques, Théorie, Fonction de masse des halos, Spectre de puissance de la matière, Émulateurs

La formation des grandes structures de l'Univers, tel que les galaxies, amas de galaxies, vides cosmiques ou filaments, est le résultat de l'effondrement gravitationnel des petites fluctuations de densité initiales. La formation de ces structures a lieu dans un Univers en expansion, dont on sait aujourd'hui qu'elle est accélérée. L'origine de cette accélération de l'expansion reste inconnue à ce jour. Elle est attribuée à une composante inconnue appelée énergie sombre. Cette énergie sombre pourrait être constitué d'un fluide de nature inconnue, ou alors venir d'une modification des équations de la relativité générale aux échelles cosmologiques. Dans tous les cas, l'étude de la formation des grandes structures de l'Univers permet de sonder simultanément la nature de l'énergie sombre et les lois de la gravité aux échelles cosmologiques. En particulier, des relevés cosmologiques de nouvelle génération, tel que Euclid, DESI ou LSST, vont mesurer de manière très détaillée la structure à grande échelle de l'Univers. Pour interpréter de manière robuste ces observations et être capable de sonder la nature de l'énergie noire, des prédictions théoriques précises sont requises. Un régime particulièrement intéressant est le régime non-linéaire de la formation des structures, qui correspond à des échelles de moins de 100 mégaparsecs. Cependant, les méthodes analytiques ne sont pas valides dans ce régime, et il est nécessaire d'avoir recours à des simulations numériques pour obtenir des prédictions robustes et précises. Ces simulations demandent des ressources de calcul très importantes. Il est donc uniquement possible d'obtenir des prédictions pour un nombre réduit de paramètres cosmologiques différents. Or, la procédure standard pour contraindre un modèle cosmologique à partir des observations et d'utiliser une méthode de Monte Carlo par chaînes de Markov. Celle-ci nécessite des prédictions théoriques très rapides pour être en mesure de tester un nombre important de combinaisons de paramètres. Les prédictions obtenues avec des simulations numériques ne peuvent donc pas être directement intégrées dans une telle analyse. Dans les dernières années, des outils appelés émulateurs ont été développés pour palier à ce problème. Un émulateur est un outil qui interpole entre les prédictions d'un ensemble de simulations numériques. Après calibration sur les prédictions de simulations, un émulateur est capable de fournir des prédictions théoriques précises et rapides. Dans cette thèse, nous avons réalisé une grande série de simulations cosmologiques dans le cadre d'un modèle de gravité alternative, appelé f(R), et d'un modèle d'énergie sombre homogène paramétrisée par une équation d'état constante. Nous avons utilisé cette série de simulations pour développer un émulateur pour différentes sondes cosmologiques, telles que le spectre de puissance de la matière ainsi que l'abondance et le profil de densité des amas de galaxies. Cet émulateur est capable de fournir des prédictions très rapides pour ces différentes quantités. Il représente donc un outil théorique essentiel pour contraindre la nature de l'énergie sombre à l'aide des relevés cosmologiques de nouvelle génération.