IA et recherche de signaux etra-terrestres

publication: 19 août 2026 / mis à jour 19 août 2026

Pourquoi l'IA est indispensable

Les algorithmes classiques recherchent uniquement des motifs précis définis à l'avance (par exemple, une bande très étroite sur une fréquence fixe). L'apprentissage automatique (machine learning) apporte deux avantages majeurs :

1. filtrage des fausses alertes : L'IA apprend à reconnaître et éliminer efficacement la pollution radio d'origine humaine;
2. détection d'anomalies inconnues : Les réseaux de neurones peuvent repérer des signaux complexes ou atypiques que des chercheurs n'auraient pas pensé à programmer.

A-t-on trouvé quelque chose ?

Oui, mais aucune preuve définitive à ce jour.

L'exploit le plus marquant provient d'une étude de l'université de Toronto (publiée dans Nature Astronomy) dans le cadre du projet Breakthrough Listen :

• en passant au crible 150 téraoctets de données (couvrant 820 étoiles) précédemment analysés par des méthodes traditionnelles qui n'avaient rien trouvé, l'IA a isolé 8 signaux d'intérêt inédits provenant de 5 étoiles;
• ces signaux présentaient des caractéristiques typiquement artificielles : une bande très étroite et un effet Doppler suggérant une source en mouvement dans l'espace.

Cependant, lors des observations de suivi ciblées sur ces étoiles, les signaux n'ont pas réapparu. Pour valider une découverte extraterrestre, la répétabilité du signal est un critère absolu. Ces signaux restent donc classés comme d'origine inexpliquée ou de probables interférences terrestres très rares, à l'image du célèbre Signal Wow! de 1977.

Et pour la suite ?

L'IA est désormais déployée à grande échelle sur des géants de la radioastronomie comme le réseau MeerKAT en Afrique du Sud et le futur SKA (Square Kilometre Array). Elle permet de passer de l'analyse de quelques centaines d'étoiles à des millions de systèmes stellaires en simultané.

Ces huit signaux ont été identifiés au début de l'année 2023 par un jeune chercheur de l'université de Toronto, Peter Ma, en appliquant un algorithme d'apprentissage profond à des données collectées entre 2016 et 2020 par le célèbre télescope de Green Bank (Virginie-Occidentale).

D'où venaient les signaux ?

Les signaux provenaient de la direction de cinq étoiles distinctes, situées entre 30 et 90 années-lumière de la Terre :

• HIP 56802, HIP 118212, HIP 62207, HIP 115752
• TIC 435158229 (qui a généré à elle seule 3 des 8 signaux)

Ces étoiles sont pour la plupart de type solaire ou des naines rouges, des cibles privilégiées pour la recherche d'exoplanètes habitables.

Pourquoi l'IA les a-t-elle jugés si suspects ?

L'algorithme (un auto-encodeur combiné à un classifieur) est venu à bout d'un biais majeur des algorithmes traditionnels grâce à trois critères clés :

• signal à bande étroite (Narrowband) : Les événements naturels (pulsars, quasars, tempêtes stellaires) émettent des ondes radio étalées sur une très large bande de fréquences. Ces 8 signaux ne mesuraient que quelques hertz de large, une caractéristique exclusivement artificielle;
• dérive en fréquence (Doppler Drift) : La fréquence des signaux changeait progressivement au cours du temps. Cela indique que la source radio était en mouvement relatif par rapport au télescope — exactement ce qu'on attend d'un émetteur situé sur une planète en rotation ou en orbite autour d'une autre étoile;
• présence uniquement « ON »-target : Dans la méthodologie SETI, le télescope pointe l'étoile cible (« ON »), puis pointe immédiatement à côté dans du ciel vide (« OFF »). Si le signal apparaît aussi bien en ON qu'en OFF, c'est un satellite terrestre ou une antenne locale. Les 8 signaux n'apparaissaient que lorsque le télescope visait directement l'étoile cible.

Pourquoi les algorithmes classiques les avaient-ils ratés ?

Les anciens programmes de recherche utilisaient des filtres très rigides. Si un signal radio perturbateur d'origine humaine passait à proximité dans la même bande de fréquence, l'algorithme classique étiquetait l'ensemble du bloc de données comme interférence terrestre et le rejetait immédiatement.

L'IA développée par Peter Ma a appris à démêler le bruit de fond terrestre du signal sous-jacent, isolant ces 8 candidats qui étaient passés complètement inaperçus parmi 3 millions de signaux détectés lors des analyses initiales.

Malgré leurs caractéristiques convaincantes, le principe fondamental de la méthode scientifique est la répétabilité.

Lorsque l'équipe de Breakthrough Listen a de nouveau braqué les antennes de Green Bank vers ces 5 étoiles lors d'observations de suivi, aucun des 8 signaux ne s'est manifesté.

Deux hypothèses restent privilégiées aujourd'hui :

• des interférences radio terrestres très rares (RFI) : Des téléphones, radars ou satellites locaux émettant de façon intermittente et dont le comportement a mimé par pure coïncidence un signal lointain;
• des émissions technologiques extraterrestres épisodiques : Un émetteur qui ne pointe pas constamment vers la Terre.

L'équipe continue d'appliquer ce modèle de réseaux de neurones à des jeux de données encore plus vastes, notamment issus du télescope MeerKAT en Afrique du Sud.

Le projet Breakthrough Listen

Le projet Breakthrough Listen est la plus importante et la plus financée des initiatives scientifiques dédiées à la recherche d'intelligences extraterrestres (SETI).

Lancé en juillet 2015 par le milliardaire Yuri Milner et le physicien Stephen Hawking avec un budget initial de 100 millions de dollars sur 10 ans, le projet est géré par le Berkeley SETI Research Center (Université de Californie à Berkeley) et réunit les plus grands astronomes et ingénieurs du domaine.

Quel est son programme de recherche ?

L'objectif principal de Breakthrough Listen est de détecter des technosignatures, des preuves d'une technologie fabriquée par une civilisation avancée (émetteurs radio, impulsions laser, structures géantes).

Ses cibles et sa portée incluent :

• un million d'étoiles proches : Un balayage ciblé des systèmes stellaires les plus proches de notre système solaire;
• le centre et le plan galactique : La zone la plus dense en étoiles de la Voie lactée;
• les 100 galaxies les plus proches : Pour rechercher des signaux extrêmement puissants provenant d'autres galaxies;
• les objets d'intérêt transitoires : L'observation systématique d'objets spécifiques comme les exoplanètes candidates à l'habitabilité, les objets spatiaux de passage (comme les objets spatiaux interstellaires), ou les phénomènes astrophysiques atypiques.

Sur le plan technique, la recherche est divisée en deux volets :

• les signaux radio : Recherche d'émissions à bande étroite (très concentrées en fréquence) ou d'émissions pulsées;
• les signaux optiques/lasers : Recherche de flashs lumineux brefs mais extrêmement intenses émis par des lasers (capables de ressortir par rapport à la lumière de leur étoile hôte).

Quels sont les principaux instruments et télescopes utilisés ?

Le projet loue du temps d'observation et installe son propre matériel informatique de pointe (supercalculateurs de traitement de signal en temps réel) sur plusieurs des observatoires les plus puissants au monde.

En radioastronomie :

• le télescope de Green Bank (États-Unis) : Situé en Virginie-Occidentale, c'est le plus grand radiotélescope orientable au monde (100 mètres de diamètre). Il couvre le ciel de l'hémisphère nord;
• le télescope de Parkes / Murriyang (Australie) : Une parabole géante de 64 mètres de diamètre gérée par la CSIRO, chargée de scruter le ciel de l'hémisphère sud et le centre de la Voie lactée;
• MeerKAT (Afrique du Sud) : Un réseau de 64 antennes dans le désert du Karoo. Grâce à un équipement dédié (BLUSE pour Breakthrough Listen User Supplied Equipment), Listen analyse les données en arrière-plan pendant que le télescope mène d'autres travaux d'astrophysique;
• l'Allen Telescope Array (ATA, États-Unis) : Un réseau d'antennes situé en Californie, conçu sur mesure pour les besoins du SETI Institute.

En astronomie optique :

• l'Observatoire Automated Planet Finder (APF) au Mount Lick (États-Unis) : Un télescope optique de 2,4 mètres équipé d'un spectromètre ultra-sensible capable de repérer des impulsions laser;
• partenariats étendus : Le projet collabore également avec d'autres grands observatoires mondiaux (comme le Vera C. Rubin Observatory ou le radiotélescope géant FAST en Chine) pour valider des anomalies ou effectuer des observations de suivi.