Tests of general relativity and Bayesian population studies with gravitational waves from coalescing binaries.

Tests de la relativité générale et études bayesiennes de populations d'objets compacts à l'aide d'ondes gravitationnelles issues de la coalescence de binaires compactes En à peine six ans, les ondes gravitationnelles nous ont déjà beaucoup appris sur l'Univers. Elles nous ont offert de nouveaux tests de la relativité générale, et nous ont permis d'inférer pour la première fois la population de binaires compactes dans l'Univers. Ces détections ont aussi amené leur lot de nouvelles questions, et le futur de l'astronomie gravitationnelle s'annonce prometteur. Les détecteurs actuellement en marche verront leur sensibilité s'améliorer au cours des prochaines années, augmentant ainsi le nombre de détections et la précision avec laquelle nous mesurerons les paramètres des sources. Par ailleurs, la prochaine génération de détecteurs est déjà en préparation. Parmis eux, l'interféromètre spatial LISA viendra complémenter les détecteurs terrestres et nous permettra d'observer une nouvelle population d'objets compacts. Dans cette thèse, nous développons des outils qui nous permettront d'exploiter au maximum le potentiel des futures observations d'ondes gravitationnelles, et explorons ce qu'elles pourraient nous enseigner sur l'astrophysique et la physique fondamentale, avec un focus sur LISA. Nous effectuons pour la première fois une analyse bayésienne complète sur des signaux simulés de binaires de trous noirs de masse stellaire dans LISA. Notre travail nous a menés à déterminer la précision avec laquelle les paramètres de la source pourront être mesurés et à expliquer les corrélations entre eux. Nous montrons également que de telles observations pourront être utilisées pour sonder les modifications à basse fréquence de la phase des ondes gravitationnelles dues à des écarts par rapport à la relativité générale ou à des effets environnementaux. Ainsi, elles nous permettront de contraindre les théories de gravité modifiée et nous renseigneront sur l'environnement astrophysique des sources. Par ailleurs, nous proposons un modèle phénoménologique pour le signal d'ondes gravitationnelles émis par des binaires constituées d'objets compacts exotiques. Nous l'utilisons pour montrer que les futurs détecteurs pourraient observer pratiquement toutes les binaires de ce genre dans l'Univers, mais que leur détection serait difficile avec les méthodes de recherche de signaux actuellement utilisées. En astrophysique, nous proposons un modèle semi-analytique pour l'évolution de binaires constituées d'un trou noir accrétant la matière d'une naine blanche, et nous montrons que son association avec les observations de LISA permettra de mesurer les masses des deux composants de la binaire ainsi que la distance à la source. Ces informations, qui ne sont généralement pas accessibles à partir d'observations d'ondes gravitationnelles de binaires galactiques, nous permettraient d'identifier les deux composants. Ainsi, LISA pourrait être le premier instrument à apporter la preuve de l'existence de telles binaires. Enfin, nous proposons une méthode pour inférer la population de binaires de trous noirs massifs à partir des observations de LISA, nous permettant ainsi de distinguer parmis différents scénarios pour la formation et l'évolution de trous noirs massifs. Notre méthode s'appuie sur l'analyse bayésienne hiérarchique afin de mesurer les hyperparamètres contrôlant la population de binaires de trous noirs massifs, en confrontant la population observée aux prévisions théoriques. Notre méthode permettrait de déduire correctement la population de binaires de trous noirs massifs, mais seulement si les observations sont sufisamment similaires aux prédictions du modèle auquel nous les confrontons. Nous mettons en évidence des défis importants à relever dans les prochaines années, tant du côté de l'analyse de données que du côté de la modélisation astrophysique.similaires aux prédictions du modèle auquel nous les confrontons. Nous mettons en évidence des défis importants à relever dans les prochaines années, tant du côté de l'analyse de données que du côté de la modélisation astrophysique.