Une équipe de 200 chercheurs a créé la toute première image d’un trou noir, rendue public en avril. Parmi eux, Katie Boumann a travaillé sur l’algorithme d’imagerie qui a permis cette découverte. A trente ans tout juste, elle vient d’être nommée professeure assistante d’informatique et de sciences mathématiques au California Institute of Technology (Caltech). Venue donner une conférence sur le campus à l’occasion de l’Open Science Day, elle y a rencontré Martin Vetterli, président de l’École, issu du même domaine de l’ingénierie électrique et de l’informatique et qui lui a posé quelques questions.
- MV: "Ce n’est pas courant pour un chercheur si jeune de devenir une star. Qu’est-ce qui vous a amené à la science?
KB: Enfant déjà, je m’intéressais beaucoup à la science. Je me rappelle passer mon temps à chercher des cailloux. J’ai aussi toujours été captivée par les différents sujets scientifiques abordés en classe. Adolescente, je me suis impliquée dans des projets d’expositions scientifiques, ce que j’ai poursuivi ensuite jusqu’à l’école secondaire. Et puis, devenue jeune adulte, ma première expérience de recherche a été particulièrement marquante. C’était tellement différent des devoirs à faire à la maison, où vous savez à l’avance qu’il existe une solution, même si elle est difficile à trouver. La recherche m’offrait une toute nouvelle manière de penser et de résoudre des problèmes, et je trouvais cela passionnant.
- Et comment êtes-vous arrivée à l’informatique’
C’était à l’école secondaire. Un ami a réussi à me convaincre de prendre un cours d’informatique. Au début, je pensais: «ce n’est pas très rigolo et à quoi cela va-t-il me servir?» En réalité, ça m’a ouvert un champ totalement inédit! Apprendre ce langage informatique m’a valu d’être engagée l’été suivant dans un laboratoire de l’Université de Purdue, ma ville natale, où j’aidais des chercheurs dans leurs projets. Certains travaillaient sur des problématiques d’imagerie, notamment dans le domaine légiste. C’était vraiment intéressant de voir comment on pouvait retirer de l’information d’une image et l’utiliser pour découvrir des particularités cachées du monde. A partir de là, j’ai été de plus en plus attirée par ce domaine. Mon parcours a toujours été guidé par un attrait pour la recherche et par les images, parce que j’aime l’idée de pouvoir visualiser ce sur quoi on travaille.
- Ce projet d’image d’un trou noir était très interdisciplinaire. Comment était-ce de travailler dans une telle équipe?
J’ai beaucoup apprécié cette expérience. Quand je suis arrivée, l’équipe avait déjà travaillé sur la partie instrumentation. Pour la partie imagerie, elle avait besoin de quelqu’un capable d’interpréter les données et relever les défis. Peu avant, j’avais assisté à une présentation sur ce projet et, honnêtement, je n’avais rien compris! Mais je voulais en faire partie, parce que je voyais que les outils dont ils avaient besoin étaient les mêmes que ceux avec lesquels je travaillais sur d’autres problèmes, comme l’imagerie médicale. En revanche, je ne savais rien sur les trous noirs. Mais je me suis retrouvée avec un groupe de chercheurs incroyables, qui m’ont enseigné les bases de la radioastronomie et de l’astrophysique. J’ai aussi pu passer un mois et demi à apprendre tout le système technique d’un télescope. Ces démarches sont importantes, car pour retirer le maximum de vos données et comprendre toute l’étendue de ce que vous pouvez y trouver, il faut en savoir le plus possible sur le domaine auxquelles elles sont liées. C’est pourquoi travailler au sein d’équipes interdisciplinaires est crucial pour mener des projets scientifiques de grande envergure.
- Participer à un tel projet aussi tôt dans une carrière est un grand accomplissement. Qu’allez-vous faire maintenant à Caltech?
Je me réjouis d’entreprendre de nouvelles choses. Je commence notamment un travail en sismologie, où il s’agit de mettre des tremblements de terre en images, ce qui est important pour la Californie. Caltech est une petite institution, ce qui facilite les contacts avec les personnes des autres domaines de recherche. Mon but, c’est de pouvoir aider ces scientifiques à faire des découvertes. Nous sommes tellement habitués à arriver avec nos hypothèses et à définir comment les tester. Maintenant, il est possible de développer des programmes qui mettent au jour des données que nous, humains, ne voyons pas ou dont nous ne sommes pas conscients. Je suis très intéressée à l’idée de concevoir des algorithmes qui nous disent comment mener nos expériences - quelle nouvelle longueur d’onde ou aire de recherche explorer par exemple - pour identifier des choses que nous ne pourrions pas voir sans cela.
- Deux scientifiques ont gagné un Nobel pour leur découverte de la première exoplanète il y a 25 ans. Au début, ils ne croyaient pas aux résultats et ont refait les calculs plusieurs fois pour être sûrs. Depuis, les techniques ont évolué, mais il s’agit toujours d’analyser le bruit des données, non?
Oui, quand nous avons introduit les premières données du trou noir dans un script de création d’image, un cercle est apparu. Je suis alors passée de l’enthousiasme totale à la colère contre le collègue qui nous avait transmis ces informations - j’étais convaincue qu’elles étaient fausses! Ça semblait juste trop beau pour être vrai: ça ne marche jamais comme cela, du premier coup. Il m’a fallu des semaines pour être persuadée que c’était bien les bonnes données, et que mes collègues n’essayaient pas de jouer un tour aux plus jeunes, ou de nous tester.