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Colloque
Le Machine Learning a déjà prouvé son utilité en astrophysique par le passé, notamment pour la classification morphologique des galaxies ou leur détection. Il est maintenant largement utilisé dans un nombre croissant de champs de l’astrophysique (galaxy fitting, séparation de sources, réduction de dimensionnalité, échantillonnage de distributions, prédiction de redshifts photométriques…). Avec l'arrivée de la prochaine génération de télescopes, comme Euclid, Rubin, ou JWST, on entre dans une ère de science orientée vers les données. Les années à venir vont être déterminantes pour l’évolution de notre utilisation de ces techniques. En tant que chercheurs universitaires, nous devons réfléchir à quand …
