Thématiques de recherche Cursus · Matthieu Béthermin Curriculum Vitae 1 Matthieu BÉTHERMIN ESO...

Matthieu Béthermin Curriculum Vitae 1

Matthieu BÉTHERMINESO Headquarters

Karl-Schwarzschild-Straβe 285748 Garching bei München

Allemagne

Tel. : (+49) 1 52 52 83 83 95E-mail : [email protected]

Né le 10 Octobre 1985Nationalité française

Thématiques de recherche

— Formation et évolution des galaxies— Grandes structures de l’Univers— Relevés profonds infrarouges et (sub-)millimétriques (Spitzer, Planck, Herschel, ALMA)— Fond cosmique infrarouge

Cursus

Depuis Octobre 2013 Postdoctoral fellow à l’ESO (Garching, Allemagne)2011-2013 Postdoc avec Emanuele Daddi au CEA Saclay (France) dans le cadre du projet

Understanding the physics of galaxy formation and evolution at high redshift(financement ANR et ERC)

2008-2011 Doctorat mention très honorable sur les Propriétés statistiques des galaxies in-frarouges à grand redshift et contribution au fond infrarouge, dirigé par HervéDole, IAS (Orsay, France)

2007-2008 Master 2 Astronomie et Astrophysique d’Ile de France, spécialité astrophysiquemention bien, Université Paris VI (Paris, France)

Avril-Juin 2008 Stage de Master 2 Distribution spatiale des galaxies infrarouges dirigé par HervéDole, IAS (Orsay, France)

2005-2007 Normalien à l’ENS Cachan L3 et M1 PHYTEM à l’ENS Cachan/UPMC mentionbien (2007-2009 normalien mais parcours hors Cachan)

Avril-Juillet 2007 Stage de Master 1 R&D sur le prototype Focusing-DIRC : calibration des mesuresde temps de vol et de point d’impact des photons Cerenkov dirigé par JaroslavVav’ra et Jochen Schwiening au SLAC (Stanford, US)

Juin-Juillet 2006 Stage de Licence 3 Eclipses des pulsars millisecondes PSR J2051-08 et PSRJ1744-24 dirigé par Ismael Cognard, à la station de radioastronomie de Nan-çay

Activités de recherche

Publications et communications :— 20 contributions orales (et 3 posters) en congrès ou école de recherche internationale, dont 6 invitées :

- Evolution of galaxies as seen in the far-infrared and submillimeter domains à Ringberg (Allemagne)

- Resolving the CIB à l’école de recherche Deciphering the Cosmic Infrared Background

- What makes the cosmic infrared background ? à la conférence EXGAL2011

— 15 séminaires, dont :

- Understanding the high-redshift, dusty, star-forming galaxies au LAM (Marseille, France)

- Where do stars form and live at high redshift ? Results from Herschel and Planck à Caltech (Pasadena,USA)

- Origins of the cosmic infrared background au MPE (Garching, Allemagne)

— 68 articles (60 publiés ou sous presse, 8 soumis) dans des revues à comité de lecture, dont 22 dansles trois premiers auteurs 1, incluant 9 en premier auteur, dont :

1. ou contribution équivalente pour un article Planck

Matthieu Béthermin Curriculum Vitae 2

- Evolution of the dust emission of massive galaxies up to z=4 and constraints on their dominant mode ofstar formation, A&A sous presse

- The redshift evolution of the distribution of star formation among dark matter halos as seen in the infrared,A&A, 557, A66

- HerMES : deep number counts at 250 µm, 350 µm and 500 µm in the COSMOS and GOODS-N fieldsand the build-up of the cosmic infrared background., A&A, 542, A58

- Modeling the evolution of infrared galaxies : a parametric backward evolution model, A&A, 529, A4

- Spitzer deep and wide legacy mid- and far-infrared number counts and lower limits of cosmic infraredbackground, A&A, 512, A78

Animation scientifique :— Chair du SOC et membre du LOC de la conférence Gas, Dust, and Star-Formation in Galaxies from the

Local to Far Universe en Crète en Mai 2015 2.— Organisateur de séminaires hebdomadaires : séminaire postdoc au CEA Sacaly ; discussion informelle

(séminaire au tableau noir) hebdomadaire et réunion high-z bi-mensuel 3 à l’ESO

Comités de revue :— Referee pour MNRAS (4 fois), ApJ (2 fois), A&A (1 fois), et PASP (1 fois).— Reviewer interne (5 articles) pour la collaboration HerMES/Herschel.— Membre d’un panel du programme NASA ADAP. Remote reviewer pour l’ERC et ALMA–CONICYT.

Formation

— Stage de Master 2 de Emanuel Bernhard sur la modélisation de l’évolution des fonctions de luminositéultraviolette et infrarouge au cours de l’histoire de l’Univers. 4 mois de mars à juin 2013. Un article présentantles résultats du stage a été publié par A&A.

— Stage de Licence 3 de Erwan Coquidé sur la modélisation des galaxies infrarouges à grand redshift : contri-bution des différents modes de formation d’étoiles. 6 semaine en juin et juillet 2012.

— Stage de Master 1 de Morgane Cousin sur l’extraction des sources dans les relevés profonds infrarougesen utilisant un a priori sur leur position. 3 mois de avril à juin 2009 en collaboration avec Hervé Dole.

— Stage de Licence 3 de Raphaël Puig et Cédric Montet sur la fonction de corrélation angulaire et détectiondes oscillations acoustiques baryoniques. 6 semaines en juin et juillet 2009 en collaboration avec Hervé Dole.

— Stage de Licence 3 de Maxime Follin sur le stacking des galaxies infrarouges détectées par Spitzer dansles cartes BLAST. 6 semaines en juin et juillet 2009 en collaboration avec Hervé Dole.

Vulgarisation

— 12 conférences de vulgarisation, dont 2 au Festival d’astronomie de Fleurance.— 1 news sur le site web de l’IAS, publiée également dans Université Paris-Sud magazine.— Participation à des événements "grand public" (année mondiale de l’astronomie, fête de la science, journées

du ciel et de l’espace)

Enseignements

— 64 heures par an d’enseignement pendant la deuxième et troisième année de thèse.

- Master 1 : Analyse des données astrophysiques

- Licence 2 : Ondes mécaniques

- Licence 1 : projet professionnel

- Tous niveaux : formation et encadrement des observations à la coupole de l’Université d’Orsay

— 30 heures de stage pédagogique au lycée Louis Le Grand (Paris, France) en 2006-2007 (ENS Cachan).— Encadrement de travaux pratiques lors d’écoles de recherche internationales (2 fois).— Qualifié maître de conférence

2. http ://www.gdsf2015.org3. Je suis à l’origine de la création de cette dernière réunion.

Matthieu Béthermin Listes des publications et présentations 1

Listes des publications dans des journaux à comité de lecture

J’ai trié mes publications en trois catégories. La première correspond aux articles dont je suis premier auteuret pour lesquels j’ai donc réalisé la majorité du travail. La seconde contient les articles pour lesquels j’ai eu unecontribution importante. Les collaborations dans mon domaine (HerMES, SPT) listent souvent les trois principauxcontributeurs dans l’ordre de leur contribution respectives et ensuite le reste des auteurs dans l’ordre alphabétique.J’ai également inclus dans cette catégorie un article Planck pour lequel j’ai eu une contribution importante (déve-loppement et application d’un modèle, rédaction d’une section, d’une partie de la discussion et d’une annexe). Lesautres publications sont listées dans la troisième catégorie. A l’exception de l’article Planck Overview of productsand scientific results, j’ai eu une contribution au moins mineure à chacun de ces articles.

En premier auteur :

1) Béthermin, M., Daddi, E., Magdis, G., et al., A&A in press, Evolution of the dust emission of massive galaxies upto z=4 and constraints on their dominant mode of star formation

2) Béthermin, M., Kilbinger, M., Daddi, E., et al. 2014, A&A, 567, A103, Clustering, host halos and environment ofz∼2 galaxies as a function of their physical properties

3) Béthermin, M., Wang, L., Doré, O., et al. 2013, A&A, 557, A66, The redshift evolution of the distribution of starformation among dark matter halos as seen in the infrared

4) Béthermin, M., Daddi, E., Magdis, G., et al. 2012, ApJL 757 23, A unified empirical model for infrared galaxycounts based on observed physical evolution of distant galaxies.

5) Béthermin, M., Le Floc’h, E., Ilbert, O., et al. 2012, A&A, 542, A58, HerMES : deep number counts at 250 µm,350 µm and 500 µm in the COSMOS and GOODS-N fields and the build-up of the cosmic infrared background.

6) Béthermin, M., Doré, O., & Lagache, G. 2012, A&A, 537, L5, Where stars form and live at high redshift : cluesfrom the infrared.

7) Béthermin, M., Dole, H., Lagache, G., Le Borgne, D., & Penin, A. 2011, A&A, 529, A4, Modeling the evolution ofinfrared galaxies : a parametric backward evolution model

8) Béthermin, M., Dole, H., Cousin, M., & Bavouzet, N. 2010, A&A, 516, A43, Submillimeter number counts at 250µm, 350 µm and 500 µm in BLAST data

9) Béthermin, M., Dole, H., Beelen, A., & Aussel, H. 2010, A&A, 512, A78, Spitzer deep and wide legacy mid- andfar-infrared number counts and lower limits of cosmic infrared background

Dans les trois premiers auteurs (ou contribution équivalente pour un article Planck ) :

10) Welikala, N., Béthermin, M., Guéry, D., et al. 2014, sub. to MNRAS, Probing star formation in the environmentsof z∼1 lensing halos aligned with SPT dusty star-forming galaxies

11) Cousin, M., Lagache, G., Béthermin, J., et al. 2014, A&A in press, Toward a new modeling of gas flows in asemi-analytical model of galaxy formation and evolution

12) Cousin, M., Lagache, G., Béthermin, J., et al. 2014, A&A in press, Galaxy stellar mass assembly : the difficultyto match observations and semi-analytical predictions

13) Bernhard, E., Béthermin, M., Sargent, M., et al. 2014, MNRAS 443 509, Modeling the connection betweenultraviolet and infrared galaxy populations across cosmic times

14) Sargent, M. T., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2014, ApJ 793 19, Regularity underlying complexity : a redshift-independent description of the continuous variation of galaxy-scale molecular gas properties in the mass-starformation rate plane

15) Planck Collaboration, et al. 2014, A&A 571 30, Planck 2013 results. XXX. Cosmic infrared background measure-ments and implications for star formation

16) Heinis, S., Buat, V., Bethermin, M., et al. 2014, MNRAS 437 1268, HerMES : dust attenuation and star formationactivity in UV-selected samples from z∼4 to z∼1.5

17) Heinis, S., Buat, V., Béthermin, M., et al. 2013, MNRAS 429 1113, HerMES : Unveiling obscured star formation– the far infrared luminosity function of ultraviolet-selected galaxies at z∼1.5

18) Magdis, G., Daddi, E., Béthermin, M., et al., ApJ 760 6, The Evolving Interstellar Medium of Star FormingGalaxies since z=2 as Probed by Their Infrared Spectral Energy Distributions


19) Xu, C. K., Shupe, D. L., Béthermin, M., et al., ApJL 760 72, Cosmic evolution of star formation enhancement inclose major-merger galaxy pairs since z=1.

20) Mullaney, J. R., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2012, , 753, L30, The Hidden "AGN Main Sequence" : Evidencefor a Universal Black Hole Accretion to Star Formation Rate Ratio since z∼2 Producing an MBH-M⋆ Relation.

21) Sargent, M., Béthermin, M., Daddi, E., Elbaz, D. 2012, ApJL, 747, L31, IR luminosity function at z<2 : contribu-tions from starburst & normal galaxies

22) Glenn, J., Conley, A., Béthermin, M., et al. 2010, MNRAS, 409, 109, HerMES : deep galaxy number counts froma P(D) fluctuation analysis of SPIRE Science Demonstration Phase observations

Autres articles :

23) Canameras, R., Nesvadba, N. P. H., Guery, D., et al, sub. to A&A, Planck ’s Dusty GEMS : The brightest gravita-tionally lensedgalaxies discovered with the Planck all-sky survey

24) Planck Collaboration, et al. 2015, sub. to A&A, Planck intermediate results. XXVII. High-redshift infrared galaxyoverdensity candidates and lensed sources discovered by Planck and confirmed by Herschel-SPIRE

25) Leiton, R., Elbaz, D., Okumura, K., et al., sub. to A&A, GOODS-Herschel : the galaxies detected by Herschelmake 75% of the Cosmic Infrared Background at 80-290 µm

26) McCracken, H. J., Wolk, M., Colombi, S., et al., sub. to MNRAS, The galaxy-halo connection in UltraVISTA to z∼2

27) Ilbert, O., Arnouts, S., Le Floc’h, E., et al., sub. to A&A, Evolution of the specific Star Formation Rate Function atz<1.4 - Dissecting the mass-SFR plane in COSMOS and GOODS

28) Daddi, E., Dannerbauer, H., Lui, D., et al., sub. to A&A, CO excitation of normal star forming galaxies out toz = 1.5 as regulated by the properties of their interstellar medium

29) Pannella, M., Elbaz, D., Daddi, E., et al., sub. to A&A, GOODS-HERSCHEL : star formation, dust attenuation andthe FIR-radio correlation on the Main Sequence of star-forming galaxies up to z∼4

30) Wang, L., Viero, M., Ross, N., et al. 2014, sub. to MNRAS, The co-evolution of black hole growth and star formationfrom a cross-correlation analysis between quasars and the cosmic infrared background

31) Schreiber, C., Pannella, M., Elbaz, D., et al., A&A in press, The Herschel view of the dominant mode of galaxygrowth from z=4 to the present day

32) Tan, Q., Daddi, E., Magdis, G., et al. 2014, A&A 569 98, Dust and gas in luminous proto-cluster galaxies atz=4.05 : the case for different cosmic dust evolution in normal and starburst galaxies

33) Planck Collaboration, et al. 2014, A&A 571 18, Planck 2013 results. XVIII. Gravitational lensing-infrared back-ground correlation

34) Planck Collaboration, et al. 2014, A&A 571 1, Planck 2013 results. I. Overview of products and scientific results

35) Spikler, J. S., Marrone, D. P., Aguirre, J. E., et al. 2014, ApJ 785 149, The rest-frame submillimeter spectrum ofhigh-redshift, dusty, star-forming galaxies

36) André, P., Baccigalupi, C., Banday, A., et al. 2014, JCAP, 2, 6, PRISM (Polarized Radiation Imaging and Spectro-scopy Mission) : an extended white paper

37) Magnelli, B., Lutz, D., Saintonge, A., et al. 2014, A&A 561 86, The evolution of the dust temperatures of galaxiesin the SFR−M∗ plane up to z 2

38) Dowell, C. D., Conley, A., Glenn, J., et al. 2014, ApJ 780 75, HerMES : Candidate High-Redshift Galaxies Disco-vered with Herschel/SPIRE

39) Mocanu, L. M., Crawford, T. M., Vieira, J. D., et al. 2013, ApJ 779 61, Extragalactic Millimeter-wave Point-sourceCatalog, Number Counts and Statistics from 771 deg2 of the SPT-SZ Survey

40) Viero, M. P., Moncelsi, L., Quadri, R. F., et al. 2013, ApJ 779 32, HerMES : The Contribution to the Cosmic InfraredBackground from Galaxies Selected by Mass and Redshift

41) Ibar, E., Sobral, D., Best, P. N., et al. 2013, MNRAS, 434, 3218, Herschel reveals the obscured star formation inHiZELS Hα emitters at z = 1.47

42) Tan, Q., Daddi, E., Sargent, M., et al. 2013, , 776, L24, A Deep Search for Molecular Gas in Two Massive LymanBreak Galaxies at z = 3 and 4 : Vanishing CO-emission Due to Low Metallicity?

43) Viero, M. P., Wang, L., Zemcov, M., et al. 2013, , 772, 77, HerMES : Cosmic Infrared Background Anisotropiesand the Clustering of Dusty Star-forming Galaxies


44) Zemcov, M., Blain, A., Cooray, A., et al. 2013, ApJL, 769, L31, HerMES : A Deficit in the Surface Brightness ofthe Cosmic Infrared Background due to Galaxy Cluster Gravitational Lensing

45) Burgarella, D., Buat, V., Gruppioni, C., et al. 2013, A&A, 554, A70, Herschel PEP/HerMES : the redshift evolution(0<z<4) of dust attenuation and of the total (UV+IR) star formation rate density

46) Wang, L., Farrah, D., Oliver, S. J., et al. 2013, MNRAS, 431, 648, Connecting stellar mass and star-formation rateto dark matter halo mass out to z∼2

47) Magnelli, B., Popesso, P., Berta, S., et al. 2013, A&A, 553, A132, The deepest Herschel-PACS far-infrared survey :number counts and infrared luminosity functions from combined PEP/GOODS-H observations

48) Riechers, D. A., Bradford, C. M., Clements, D. L., et al. 2013, Nature 496, 329, A dust-obscured massivemaximum-starburst galaxy at a redshift of 6.34

49) Gruppioni, C., Pozzi, F., Rodighiero, G., et al. 2013, MNRAS 432 23, The Herschel PEP/HerMES LuminosityFunction. I : Probing the Evolution of PACS selected Galaxies to z4

50) Weiss, A., De Breuck, C., Marrone, D. P., et al. 2012, ApJ 667 88, ALMA redshifts of millimeter-selected galaxiesfrom SPT-SZ survey : the redshift distribution of dusty star-forming galaxies

51) H. Hildebrandt, L. van Waerbeke, D. Scott, et al. 2013, MNRAS 429 3230, Inferring the mass of sub-millimetregalaxies by exploiting their gravitational magnification of background galaxies

52) Planck Collaboration 2013, A&A 550 133, Planck intermediate results. VII. Statistical properties of infrared andradio extragalactic sources from the Planck Early Release Compact Source Catalogue at frequencies between100 and 857 GHz

53) Negrello, M., Clemens, M., Gonzlez-Nuevo, J., et al. 2013, MNRAS 429 1309, The local luminosity function ofstar-forming galaxies derived from the Planck Early Release Compact Source Catalogue

54) Wardlow, J. L., Cooray, A., De Bernardis, F., et al. 2013, ApJ 762 59, HerMES : Candidate Gravitationally LensedGalaxies and Lensing Statistics at Submillimeter Wavelengths.

55) Casey, C. M., Berta, S., Béthermin, M., Bock, J., et al. 2012, ApJ 761 140, A Redshift Survey of HerschelFar-infrared Selected Starbursts and Implications for Obscured Star Formation.

56) Casey, C. M., Berta, S., Béthermin, M., Bock, J., et al. 2012, ApJ 761 139, A population of z>2 Far-infraredHerschel-Spire selected Starbursts

57) R. Gobat, V. Strazzulo, E. Daddi, et al. 2012, ApJL 759 44, The early early type : discovery of a passive galaxy atz∼3

58) Hilton, M., Conselice, C.J., Roseboom, I.G., et al. 2012, MNRAS, 425, 540, Herschel observations of a z∼2 stellarmass selected galaxy sample drawn from the GOODS-NICMOS Survey.

59) Kartaltepe, J. S., Dickinson, M., Alexander, D. M., et al. 2012, ApJ, 757, 23, GOODS-Herschel CANDELS : TheMorphologies of Ultraluminous Infrared Galaxies at z∼2

60) Oliver, S., Bock, J., Altieri, B., et al. 2012, MNRAS, 424, 1614, The Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey :HerMES

61) Salmi, F., Daddi, E., Elbaz, D., et al. 2012, ApJL, 754, L14, Dissecting the stellar mass-SFR correlation in z=1star-forming disk galaxies

62) Mitchell-Wynne, K., Cooray, A., Gong, Y., et al. 2012, , 753, 23, HerMES : A Statistical Measurement of theRedshift Distribution of Herschel-SPIRE Sources Using the Cross-correlation Technique.

63) Magnelli, B., Lutz, D., Santini P., et al. 2012, A&A, 539, A155, A Herschel view on the far-infrared properties ofsubmillimeter galaxies

64) Roseboom, I. G., Ivison, R. J., Greve, T. R., et al. 2012, MNRAS, 419, 2758, The Herschel Multi-Tiered Extraga-lactic Survey : SPIRE-mm Photometric Redshifts

65) Pénin, A., Doré, O., Lagache, G., & Béthermin, M. 2012, A&A, 537, A137, Modeling the evolution of infraredgalaxies : clustering of galaxies in the Cosmic Infrared Background

66) Magdis, G. E., Elbaz, D., Dickinson, M., et al. 2011, A&A, 534, A15, GOODS-Herschel : a population of 24 micronsdropout sources at z < 2

67) Jauzac, M., Dole, H., Le Floc’h, E., et al. 2011, A&A, 525, A52, The cosmic far-infrared background buildup sinceredshift 2 at 70 and 160 microns in the COSMOS and GOODS fields

68) Roseboom, I. G., Oliver, S. J., Kunz, M., et al. 2010, MNRAS, 409, 48, The Herschel Multi-Tiered ExtragalacticSurvey : source extraction and cross-identifications in confusion-dominated SPIRE images


Listes des présentations :

Présentations invitées à des congrès ou écoles de recherche

National :

1) Où se forment et vivent les étoiles à grand redshift ? at Congrès de la Socitété Française de Physique 2013 inMarseille (France), 4 Jul 2013.

International :

2) Evolution of galaxies as seen in the far-infrared and submillimeter domains at Far-infrared emission as windowto study the formation of galaxies, Black Holes and dust in the young universe workshop in Ringberg (Germany),16 May 2013.

3) Constraints on extragalactic background light from direct measurements at The CTA EBL and cosmology physicscase workshop in Munich (Germany), 28 Nov 2012.

4) Resolving the CIB : I methods to identify source responsible for the CIB and Resolving the CIB : II statisticalproperties of sources responsible for CIB from observational and modeling point of view at the Deciphering theCosmic Infrared Background research school in Banyuls (France), 8 and 9 Oct 2012.

5) What makes the cosmic infrared background ? at the EXGAL2011 conference (Passadena, US), 5 Oct 2011.

6) Measurements of the spectral distribution of the CIB at the conference Cosmic Radiation fields (Hamburg, Ger-many), 11 Nov 2010.

Autres présentations en congrès :

1) Unveiling Obscured Star Formation and Dust Attenuation up to z=4 at star formation across space and time atESA-ESTEC (Netherland), 13 Nov 2014.

2) Mean far-IR SEDs of normal star-forming galaxies and starbursts up to z=4 and constraints on their dust and gascontent at COSMOS team meeting in Zagreb (Croatia), 19 May 2014.

3) Understanding the evolution of main-sequence and starburst galaxies across cosmic time at Multiwavelength-surveys : Galaxy Formation and Evolution from the early universe to today conference in Dubrovnik (Croatia), 12May 2014.

4) Understanding the evolution of main-sequence and starburst galaxies across cosmic time at The formation andgrowth of galaxies in the young Universe conference in Obergurgl (Austria), 27 Apr 2014 .

5) Modeling the connection between the star formation and dark matter halos as seen from infrared at HALO2013(ESO/MPE/MPA conference) in Garching (Germany), 24 Jun 2013

6) Modeling the connection between the star formation and dark matter halos as seen from infrared at A panchro-matic view of galaxy evolution 30 years after IRAS conference at Paphos (Cyprus), 14 Jun 2013.

7) The redshift-evolution of the distribution of star formation among dark matter halos as seen by Herschel andPlanck at Congrès de la SF2A 2013 in Montpelier (France), 5 Jun 2013.

8) Clustering and host halos of z∼2 galaxies as a function of their physical properties at COSMOS team meeting inKyoto Japan, 22 May 2013.

9) The intricate Life of Infrared Galaxies and Dark Matter Halos at 47th ESLAB symposim : the Universe as seen byPlanck at ESTEC (Noordwijk, The Netherlands)

10) Modeling galaxy counts and CIBA with main-sequence galaxies and starbursts at the Deciphering the CosmicInfrared Background workshop in Banyuls (France), 12 Oct 2012.

11) A unified empirical model for mid-IR to radio galaxy counts based on the observed physical evolution of distantgalaxies and predictions for CCAT at CCAT high redshift galaxy workshop in Boulder (US), 21 Sep 2012.

12) Star formation history : secular process in "main sequence" galaxies versus merger driven starbursts at IAUGeneral Assembly 2012 in Beijing (China), 24 Aug 2012.

13) Contribution of main sequence and starburst galaxies to the infrared and sub-mm observables at NAM2012 inManchester (UK), 28 Mar 2012.

14) Which are the sources responsible for the cosmic infrared background and its anisotropies ? at Planck 2012conference in Bologna (Italy), 16 Feb 2012.


Posters en conférence internationale

1) Probing the sub-millimeter properties of the faint high-redshift infrared galaxies at the conference From dust togalaxies at IAP (Paris, France), 27 Jun-1 Jul 2011.

2) Modeling the infrared galaxies : a backwards evolution model at the Planck 2011 conference (Paris, France),10-14 Jan 2011.

3) Modeling the infrared galaxies : a backwards evolution model at the conference Cosmic Radiation fields (Ham-burg, Germany), 10-12 Nov 2010.

Séminaires :

1) Understanding the high-z, dusty, star-forming galaxy populations at CRAL (Lyon, France), 3 Oct 2014

2) Understanding the high-z, dusty, star-forming galaxy populations at ALMA JAO (Santiago, Chile), 10 Jul 2014

3) Understanding the high-z, dusty, star-forming galaxy populations at UDP/UAB astronomy seminar (Santiago,Chile), 4 Jul 2014

4) Understanding the high-redshift, dusty, star-forming galaxies at LAM (Marseille, France), 13 Feb 2014

5) Where do stars form and live at high redshift ? Results from Herschel and Planck at ESO (Garching, Germany),22 Oct 2013.

6) Where do stars form and live at high redshift ? Results from Herschel and Planck at Caltech (Pasadena, US), 10Jul 2012.

7) Statistical properties and star formation modes of infrared galaxies at high redshift at IAS (Orsay, France), 17 Jan2012.

8) Statistical properties and star formation modes of infrared galaxies at high redshift at LAB (Bordeaux, France),12 Dec 2012.

9) Evolution of star-forming galaxies and cosmic infrared background at SAp (Saclay, France), 29 May 2012.

10) What makes the cosmic infrared background ? at Caltech (Passadena, US), 21 Jul 2011.

11) Origins of the cosmic infrared background at MPE (Garching, Germany), 7 Mar 2011.

12) The origins of the CIB in Cosmology and Gravitation group at APC (Paris, France), 31 Jan 2011.

13) Modeling the evolution of the infrared galaxies at SAp (Saclay, France), 22 Oct 2010.

14) The origins of the CIB at LAM (Marseille, France), 3 Dec 2010.

15) The infrared galaxies and their contribution to the cosmic infrared background in ADAMIS group at APC (Paris,France), 26 Jan 2010.

Autres présentations :

1) The cosmic infrared background : a relic of the dust emission across cosmic times at ESO informal discussion(Garching, Germany), 3 Dec 2014

2) Modeling the statistical properties of SPT SMGs at SPT SMGs meeting at ESO (Garching, Germany), 18 Jun2014

3) Estimating the gas and dust content of galaxies up to z=4 at ESO informal discussion (Garching, Germany), 4Jun 2014

4) Modeling the evolution of high-redshift, dusty, star-forming galaxies at Inter-ARC videoconference, 12 Mar 2014

5) ALMA observations of a population of high-redshift, lensed galaxies at SAp/SPP journal club at CEA Saclay(France), 9 Sep 2013.

6) Galaxy formation models for dummies, at SPT SMGs team meeting in Caltech (Pasadena, US), 17 Jul 2013

7) Probing the way stars from in the Universe with cosmic infrared background and deep infrared surveys, tea timechat at LAM (Marseille, France), 13 Dec 2012

8) Linking star formation rate, stellar mass and halo mass in high redshift galaxies, galaxy lunch at SAp (Saclay,France), 12 Oct 2012.

9) The cosmic infrared background and its fluctuations, galaxy lunch at SAp (Saclay, France), 6 Jan 2012.


10) Deep number counts at 250, 350, and 500 microns and the build-up of the cosmic infrared background, HerMEScollaboration meeting (Oxford, UK), 19 Sep 2011.

11) STAT09 : Ultra-deep number counts per redshift slice and CIB buildup at 250, 350 and 500 microns in COSMOS,HerMES meeting (University of Sussex, UK), 23 May 2011.

12) The evolution of the infrared galaxies, conference ELBERETH 2010 (Paris, France), 8 Dec 2010.

13) Modeling the infrared galaxies : a backwards evolution model, team meeting IAS, 4 Oct 2010.

14) P(D) analysis : a powerful tool to probe faint infrared galaxies, team meeting IAS, 24 Mar 2010.

15) Deep into confusion : number counts with stacking and P(D) analysis, conference ELBERETH 2009 (Paris,France), 16 Dec 2009.

16) Deep into confusion : number counts with stacking and P(D) analysis, H-GOODS meeting at IAP (Paris, France),14 Oct 2009.

17) The sub-mm extragalactic background, team meeting at IAS, 30 Sep 2009.

18) The galaxies and the cosmic infrared background, thesis day at IAS, 24 Jun 2009.

19) Computation of 2-point autocorrelation function by stacking, cosmology meeting IAS/SAp at IAS, 17 Jun 2009.

20) CIB : towards new lower limits, team meeting at IAS, 25 Mar 2009.

21) CIB : towards new lower limits, meeting D-SIGALE at OAMP/LAM (Marseille, France), 21 Jan 2009.

22) Spatial distribution of the infrared galaxies, team meeting at IAS (Orsay, France), 16 Jun 2008.

23) Angular correlation function computed by stacking : Application, meeting D-SIGALE at SAp (Saclay France), 29May 2008.

Vulgarisation :

1) ALMA, un télescope géant dans les Andes au musée de Bibracte (France), 13 Août 2014

2) Comment les astrophysiciens déterminent-ils les propriétés de galaxies lointaines ? au Festival d’astronomie deFleurance (France), 7 Août 2013

3) Comment les galaxies et les grandes structures de l’Univers de l’Univers se forment-elles ? au Festival d’astro-nomie de Fleurance (France), 5 Août 2013

4) Remontons l’histoire de l’Univers avec le satellite Planck au musée de Bibracte (France), 31 Juillet 2013

5) Conférence ALCOR à l’université d’Orsay (France) : Les grands télescopes : voir plus loin, plus petit, plus faible,22 Octobre 2012.

6) Nuit des étoiles 2012 au musée de Bibracte (Bourgogne, France) : Les grands télescopes : un outil pour traquerles vestiges du lointain passé de notre Univers, 8 Août 2012.

7) Fête de LO 2012 à Presles (France) : La formation des étoiles et des galaxies, 27 Mai 2012

8) Conférence ALCOR à l’université d’Orsay (France) : Le côté obscur de la formation d’étoiles dans l’univers, révélépar les satellites Herschel et Planck, 21 mars 2012.

9) Fête de la science 2011 à l’IAS (Orsay, France) : Observer les galaxies former leurs étoiles avec Herschel etPlanck, 16 Octobre 2011.

10) Nuit des étoiles 2011 au musée de Bibracte (Bourgogne, France) : Danse du gaz, des toiles et de la matière noiredans les galaxies, 3 Août 2011.

11) Fête de la science 2010 à l’IAS (Orsay, France) : Histoire des galaxies et de leurs étoiles, 22 Novembre 2010.

12) Nuit des étoiles 2009 au musée de Bibracte (Bourgogne, France) : Du Big Bang aux galaxies : de l’homogène aucomplexe, 24 Juillet 2009.

Matthieu Béthermin Résumé des recherches effectuées 1

Résumé des recherches effectuées :

La formation d’étoiles dans la toile cosmique

Comprendre la formation et l’évolution des galaxies dans le cadre du modèle standard de la cosmologie

(ΛCDM) reste un des défis majeurs de l’astrophysique moderne. Alors qu’un certain consensus existe sur la mo-

délisation de la croissance des halos de matière noire à partir de surdensités initiales observées dans le fond

cosmologique, la physique baryonique expliquant la formation des galaxies et en particulier la transformation du

gaz en étoiles reste encore très difficile à modéliser. Des approches théoriques ont été proposées afin de décrire

comment évoluent les propriétés statistiques des galaxies au cours de l’histoire de l’Univers (e.g. Somerville & Davé

2014). De gros volumes d’Univers (> 106 Mpc3) doivent être simulés pour obtenir des prédictions statistiquement

significatives. Ceci impose des simplifications importantes de la physique du gaz dans les galaxies. Les modèles

semi-analytiques se basent sur des simulations numériques de matière noire pour le traitement des halos et des

recettes analytiques issues des simulations hydrodynamiques de galaxies individuelles pour la description de la

physique baryonique. Les simulations hydrodynamiques de gros volumes d’Univers sont encore limitées en résolu-

tion et des hypothèses fortes doivent être réalisées sur la physique intervenant aux plus petites échelles. Alors que

ces travaux théoriques reproduisent relativement bien les observations dans l’Univers local et les données optiques,

il existe encore de profonds désaccords avec les observations infrarouges et millimétriques. En particulier, ces mo-

dèles ne parviennent pas à prédire une importante population de galaxies à grand redshift (z > 2) formant des

étoiles à un rythme très soutenu (>100 M⊙/yr). Ceci montre que les processus de formation d’étoiles à grandredshift sont encore très mal compris.

En parallèle des travaux théoriques, un vaste effort observationnel est mené depuis une vingtaine d’années

afin de déterminer l’Histoire de la formation d’étoiles dans l’Univers (e.g. Madau & Dickinson 2014). Il faut

pour cela synthétiser les informations provenant des différents relevés profonds de galaxies. Une approche multi-

longueur d’onde est essentielle pour recenser la totalité de la formation d’étoiles. En effet, seule une petite partie du

rayonnement UV émis par les populations stellaires nouvellement formées s’échappent des galaxies. Une grande

partie est absorbée par la poussière contenue dans les galaxies et réémise dans le domaine infrarouge entre 8

et 1000µm. L’infrarouge est donc particulièrement important pour les redshift compris entre 0.5 et 3, où environ

90% de la formation d’étoiles est enfouie dans la poussière (e.g. Burgarella et al. 2013) 1. Les différentes études

réalisées dans l’UV et l’infrarouge ont montré une décroissance rapide (facteur 10) du taux de formation d’étoiles

au cours des 8 derniers milliards d’années (depuis z=1). Un consensus se dessine doucement sur une stabilité

de ce taux entre z=1 et z=3, alors que des tensions fortes existent entre études sur son évolution à très grand

redshift. Quelles sont les galaxies qui contribuent à l’histoire de formation d’étoiles et comment peut-on

expliquer cette évolution ? J’ai analysé les donnés des satellites Spitzer, Herschel, et Planck et développé

de nouveaux modèles d’évolution des galaxies, afin de mesurer l’histoire de la formation d’étoiles dans l’Univers

(Sect. 1), comprendre la nature des galaxies formant des étoiles dans l’Univers distant (Sect. 2), et déterminer

comment elles se répartissent dans la toile cosmique (Sect. 3).

1 Histoire de la formation d’étoiles dans l’Univers et origine du fond infrarouge

Le fond infrarouge a été détecté pour la première fois dans les années 90 par les instruments DIRBE et FI-

RAS à bord du satellite COBE (e.g. Puget et al. 1996). Il contient environ la moitié de l’énergie rayonnée par les

galaxies depuis la recombinaison (Dole et al. 2006). Il s’étale de 8 à 1000µm avec un maximum d’émission autour

de 160µm. L’émission infrarouge des galaxies formant des étoiles aux différentes époques cosmiques a rapide-

ment été invoquée pour expliquer son origine. Une fraction significative de ces sources individuelles a été identifiée

dans l’infrarouge moyen grâce aux télescopes infrarouges spatiaux ISO, puis Spitzer. Toutefois, ces instruments

ne pouvaient pas résoudre le fond en sources individuelles à plus grande longueur d’onde à cause du phénomène

de confusion, causé par la résolution angulaire limitée des télescopes IR lointain et sub-millimétriques (Condon

1974, voir Fig. 1). En effet, le nombre de sources faibles par élément de résolution peut dépasser l’unité. Il est alors

impossible de les extraire individuellement. Pourtant, c’est dans l’infrarouge lointain que la majorité de l’énergie est

1. Les références à des articles dont je suis co-auteur sont en gras dans le texte.


FIGURE 1 – Illustration du phénomène de confusion dans les données Herschel. Image de la même région du ciel à 100,160, 250, 350 et 500 µm (de gauche à droite). On remarquera qu’à cause de la dégradation de la résolution angulaire avecl’augmentation de la longueur d’onde il est impossible de détecter la plupart des sources vues à 100 µm dans l’image à500 µm.

contenue (voir Fig. 2 gauche). En effet, l’émission de la poussière est maximale autour de 100µm dans le référen-

tiel des galaxies. Le fond a un maximum à une plus grande longueur d’onde, car il est émis en majorité par des

galaxies situées à un décalage vers le rouge supérieur à 0.5. En fait, plus on va à grande longueur d’onde et plus

la contribution relative des sources à très grand redshift au fond augmente (Fig. 2 gauche). Fin 2008 au début de

ma thèse, les sources à l’origine du fond infrarouge dans les domaines infrarouges lointains étaient donctoujours inconnues.

Afin d’obtenir les contraintes les plus précises possibles sur leur contribution au fond infrarouge, j’ai réalisé une

analyse homogène de neuf relevés profonds effectués par l’instrument MIPS de Spitzer (24, 70 et 160µm). Une

partie importante de ce travail a consisté à estimer et à corriger les différents biais induits par les algorithmes d’ex-

traction de sources, et à homogénéiser la calibration entre relevés. Ceci a permis de mesurer avec une précision

statistique inégalée la distribution en flux (appelée aussi comptages) des sources au dessus du seuil de détection.

En intégrant ces distributions, j’ai montré que les sources détectées individuellement sont à l’origine de 80%, 46%

et 7% du fond infrarouge à 24, 70 et 160µm, respectivement (Béthermin et al. 2010a). J’ai réalisé le même type

d’analyse avec les données du ballon BLAST, puis de l’instrument SPIRE de Herschel de 250 à 500 µm. Afin de

mieux séparer le flux des sources proches (deblending), j’ai développé une méthode d’extraction de source (FAST-

PHOT 2) utilisant le catalogue de sources à des longueurs d’ondes où la résolution est meilleure comme a priori.

Malheureusement, BLAST et SPIRE résolvent moins de 2% et 15% du fond, respectivement (Béthermin et al.

2010a, 2012c).

Il est donc nécessaire d’utiliser des techniques plus élaborées pour sonder les sources à l’origine du fond infra-

rouge. Ainsi, l’analyse par empilement (ou stacking 3, Dole et al. 2006) permet de mesurer le flux moyen dans l’infra-

rouge lointain d’une population de galaxies détectée à une autre longueur d’onde (typiquement à 24 µm). J’ai adapté

cette méthode afin de reconstruire statistiquement la distribution en flux des sources faibles (Béthermin et al.

2010a,b, 2012c). J’ai également au sein de la collaboration HerMES utilisé une méthode alternative, appelée ana-

lyse P(D), qui détermine la distribution en flux des sources présentes dans une image directement à partir de

l’histogramme du signal dans les différents pixels d’une image (Glenn et al. 2010). Ces deux techniques indépen-

dantes produisent des résultats cohérents et permettent de sonder des flux un ordre de grandeur plus faibles que

les méthodes classiques. L’émission de l’ensemble de ces sources faibles permet enfin d’expliquer la totalité

du fond infrarouge (Béthermin et al. 2010a, 2012c) et donc de résoudre un problème vieux de quinze ans. En

utilisant des catalogues de redshifts déterminés à partir de données optiques et infrarouge proches, j’ai également

posé des premières contraintes sur la distribution en redshift du fond infrarouge dans le domaine submillimétrique

et montré que le redshift médian du fond infrarouge augmente rapidement en fonction de la longueur d’onde (z=1

à 250µm contre z=1.3 à 500µm).

Ces nouvelles mesures permettent également de mieux contraindre l’histoire de formation d’étoiles dans l’Uni-

vers. Toutefois, un modèle phénoménologique est nécessaire pour convertir l’ensemble des observables (distribu-

tion spectrale d’énergie du fond infrarouge, distribution en flux et en redshift des galaxies) en propriétés physiques

(Histoire de la formation d’étoiles dans l’Univers, évolution des distributions des taux de formation d’étoiles des

galaxies en fonction du redshift). En particulier, ce genre de modèle prend en compte les informations fournies

par plusieurs longueurs d’ondes pour lever les dégénérescences entre les époques cosmiques. En effet, les plus

2. Distribué publiquement sur http://www.ias.u-psud.fr/irgalaxies/

3. La bibliothèque de stacking de l’IAS est disponible sur http://www.ias.u-psud.fr/irgalaxies/


grandes longueurs d’onde sont plus sensibles aux sources à plus grand redshifts. Toutefois, j’ai montré que tous les

modèles pré-Herschel (e.g. Lagache et al. 2004; Franceschini et al. 2010) n’étaient pas parvenus à prédire la dis-

tribution en flux des sources faibles mesurée à l’aide de la technique de l’empilement. En particulier, ces modèles

ne reproduisaient pas correctement la présence d’un genou dans les comptages de sources profonds que

j’avais mesurés (Béthermin et al. 2010a,b; Glenn et al. 2010).

Afin d’interpréter correctement ces nouvelles données, j’ai donc construit un nouveau modèle phénoménolo-

gique (Béthermin et al. 2011). Ce modèle décrit l’évolution de la luminosité et de la densité de galaxies infrarouges

à l’aide de 13 paramètres libres. Les modèles précédents possédaient plus de paramètres libres, qui étaient ajustés

à la main par essais-erreurs successifs. A la place, je me suis servi d’une méthode d’exploration de l’espace des

paramètres utilisée par la communauté travaillant sur le fond cosmologique : les chaînes de Markov Monte Carlo.

Cette approche nouvelle m’a permis de reproduire avec grande précision une vaste compilation des pro-priétés statistiques des galaxies entre 15µm à 1.1 mm, qui n’avaient pas pu être reproduites simultanément

par les précédent travaux. Ce modèle pose également des contraintes nouvelles sur l’Histoire de la forma-

tion d’étoiles avec la présence d’un plateau entre z=1 et z=3 en désaccord avec les modèles théorique. Plus

surprenant, dans l’Univers jeune (2 < z < 3), le budget de formation d’étoiles est dominé par une population

extrême de sources ultra-lumineuses en infrarouge (ULIRGs, LIR > 1012 L⊙ contre quelques 1010 L⊙ pour les

galaxies spirales hébergeant la majorité de la formation d’étoiles dans l’Univers local).

Principaux collaborateurs : Hervé Dole (IAS), Lagache Guilaine (LAM), Alex Conley (Boulder), Emeric Le Floc’h (CEA Saclay), Olivier

Ilbert (LAM), Morgane Cousin (LAM), Jason Glenn (Boulder)

2 Nature des galaxies à fort taux de formation d’étoiles dans l’Univers distant

La présence d’une importante population de galaxies ultra-lumineuses en infrarouge à grand redshift

(ULIRGs) est difficilement explicable par les modèles théoriques. En effet, les modèles semi-analytiques

standards sont incapables de produire cette population, et aucune modification simple ne permet de régler

ce problème (Cousin et al. 2014a,b). Ce désaccord montre que les mécanismes physiques de formation d’étoiles

dans ces galaxies sont mal compris. Deux phénomènes pourraient avoir un impact important sur la formation de ces

objets. D’une part, les fusions de galaxies accélèrent fortement la transformation du gaz en étoiles et provoquent

des flambées de formation d’étoiles (ou starbursts) intenses (e.g. Di Matteo et al. 2008). D’autre part, l’accrétion

plus intense à grand redshift pourrait permettre la constitution d’importants reservoirs de gaz alimentant une forma-

tion d’étoiles intense (e.g. Dekel & Birnboim 2006).

La découverte d’une "séquence principale" de galaxies a motivé une nouvelle approche pour interpréter la na-

ture des galaxies à grand redshift. En effet, des travaux récents ont montré une corrélation étroite entre le taux

de formation d’étoiles (SFR) et la masse stellaire (M⋆) des galaxies formant des étoiles (e.g. Elbaz et al. 2007;

Daddi et al. 2007). Les objets sur une telle corrélation ne peuvent pas former leurs étoiles lors d’une série de flam-

bées de formation d’étoiles courtes, mais plutôt selon des processus séculaires. Toutefois, une partie des objets

est totalement en dehors de cette relation. Il s’agit des galaxies à flambée de formation d’étoiles (ou starburst),

dont le taux de formation d’étoiles spécifique (sSFR = SFR/M⋆) est beaucoup plus élevé que celui des objets de

la "séquence principale". Différents indices indiquent que ces événements sont de courtes durées (∼108 ans) et

induits par des fusions majeures.

Afin de comprendre la contribution de chacun des ces deux modes de formation d’étoiles (séquence princi-

pale et starburst) à l’histoire de formation d’étoiles, nous avons développé un nouveau modèle phénoménologique

d’évolution des galaxies en collaboration avec Mark Sargent et Emanuele Daddi. En calibrant notre modèle sur

les mesures de distribution en masse des galaxies (Ilbert et al. 2010) et de la distribution des galaxies autour de

la "séquence principale" (Rodighiero et al. 2011), j’ai montré que les galaxies ayant les plus hauts SFRs étaient

systématiquement des starbursts. Toutefois, le SFR de transition pour lequel il y a autant de galaxies "séquence

principale" que de starbursts évolue rapidement. Alors que les ULIRGs locales sont des starbursts, les ULIRGs

à z= 2 trouvées par les relevés infrarouges sont en majorité sur la "séquence principale". Ceci favorise

donc l’hypothèse de gros reservoirs de gaz. Ce modèle phénoménologique permet également d’estimer que

les starbursts contribuent au plus à 20% du budget de formation d’étoiles. Ce modèle a été ensuite raffiné et


publié dans Sargent et al. (2012).

J’ai ensuite étendu cette approche pour reproduire les propriétés statistiques des galaxies de l’infrarouge moyen

au domaine millimétrique, mais aussi leur continu radio et UV. J’ai pour cela créé en collaboration avec Georgios

Magdis une nouvelle bibliothèque de distribution spectrale d’énergie, construite en partie sur des mesures par

stacking que j’ai réalisées (Magdis et al. 2012a; Béthermin et al. 2012a). La partie radio du modèle est basée

sur la corrélation observée entre luminosité infrarouge et le flux radio (e.g. Sargent et al. 2010). Enfin, l’émission

UV des galaxies est prédite à partir de la relation moyenne entre masse stellaire et atténuation mesurée par sta-

cking dans les données Herschel (Heinis et al. 2013). Cette dernière extension du modèle a été réalisées par

Emannuel Bernhard lors de son stage de M2 sous ma direction (Bernhard et al. 2014). Cette nouvelle approche

permet de reproduire les comptages de sources infrarouges de 24µm à 2 mm, la contribution des galaxies formant

des étoiles aux comptages radio (Béthermin et al. 2012c), les distributions en redshift des sources de l’infrarouge

au domaine millimétrique (Bethermin et al. 2015), et la distribution des luminosités UV des galaxies jusqu’à z=6

(Bernhard et al. 2014). Aucun des modèles précédents n’était parvenu à reproduire simultanément toutes

ces observables.

Ces travaux de modélisation permettent de mieux comprendre le type de sources sélectionnées par les diffé-

rents relevés photométriques de galaxies en fonction de leur longueur d’ondes et de leur flux limite. Par exemple, ils

permettent de mieux comprendre la nature d’une population de galaxies extrêmement lumineuses dans le domaine

millimétrique trouvée par le South Pole Telescope. On pensait initialement que ces objets étaient des starbursts,

mais le modèle indique qu’il s’agit en majorité d’objets appartenant à la "séquence principale" (Bethermin et al.

2015). Ces modèles phénoménologiques permettent également de mieux comprendre pourquoi la contribution

des ULIRGs à grand redshift avait été sous estimée par les relevés UV. En effet, les galaxies les plus massives

contiennent plus de métaux et seule une faible fraction du rayonnement UV de leurs jeunes étoiles s’échappe de ces

objets. Ils ne sont donc pas particulièrement brillants dans l’UV (Bernhard et al. 2014). Ce modèle est également

un outil puissant pour préparer les futurs relevés de galaxies dans les domaines infrarouge et millimétrique

(par exemple ALMA, NIKA2, JWST). En effet, il permet de prédire les propriétés (masses, SFR, flux UV, "séquence

principale" ou startbursts) et le nombres de sources attendues à partir des caractéristiques d’un relevé (longueurs

d’onde, surface couverte sur le ciel, temps d’intégration). Cette approche permet de concevoir des relevés optimaux

pour répondre aux buts scientifiques recherchés.

Mes travaux de modélisation ont montré le rôle prépondérant des galaxies sur la "séquence principale" dans

la formation d’étoiles à haut redshift. Toutefois, pour une même masse stellaire, les galaxies de la "séquence prin-

cipale" à z=2 forment environ 20 fois plus d’étoiles que dans l’Univers local. Afin de comprendre ces différences

importantes, j’ai estimé le contenu en gaz moyen des galaxies massives (>1010 M⊙) à grand redshift à l’aide d’une

nouvelle approche statistique. La première étape consiste à déterminer la distribution spectrale d’énergie moyenne

de l’infrarouge moyen au domaine millimétrique (Spitzer, Herschel, APEX, JCMT/AzTEC) de ces objets en utilisant

la méthode du stacking (voir Sect. 1). La masse de poussière est ensuite déduite de ces mesures en utilisant un

modèle d’émission de poussière (Draine & Li 2007). Enfin, la masse de poussière est convertie en masse de gaz en

utilisant un facteur de conversion dépendant de la métallicité calibrée localement (Magdis et al. 2012b). Alors que

le gaz représente une petite fraction de la masse d’une galaxie dans l’Univers local, cette fraction monte à ∼50%

à z=4 (Béthermin et al. 2014a). Les galaxies produisant la majorité de la formation d’étoiles à grand redshift

(∼50%) sont donc principalement des versions riches en gaz des galaxies spirales locales 4 (voir Fig. 2

droite), formant leurs étoiles selon des processus séculaires. Elles sont donc très différentes des ULIRGs lo-

cales qui contiennent moins de gaz, mais ont une efficacité de formation d’étoiles temporairement (∼ 108 ans) plus

grande induite par des fusions majeures.

Principaux collaborateurs : Mark Sargent (University du Sussex), Emanuele Daddi (CEA Saclay), Georgios Magdis (Oxford), Véronique

Buat (LAM), Emanuel Bernhard (Université de Sheffield), Sébastien Heinis (Université du Maryland, ex-LAM), Guilaine Lagache (LAM),

Morgane Cousin (LAM), Carlos De Breuck (ESO)

4. Elles se situent dans le prolongement des spirales locales dans le digramme de Schmidt-Kennicutt.


FIGURE 2 – Gauche : Distribution spectrale d’énergie du fond extragalactique infrarouge. Les points noirs corres-

pondent aux valeurs du fond total extrapolées à partir des comptages de sources. Les courbes en rouge, bleu, et

violet indiquent la contribution au fond des sources en dessous de respectivement z=2, 1 et 0.5. Le spectre en

bleu ciel, et les points en vert et jaunes indiquent les valeurs absolues du fond. Le limites supérieures en orange

proviennent des mesures d’opacité de l’Univers au rayonnement TeV. Extrait de Béthermin et al. (2012c). Droite :Diagramme de Kennicutt-Schmidt intégré représentant le SFR en fonction de la masse de gaz dans les galaxies.

Les triangles représentent la position moyenne des galaxies sur la "séquence principale" et les carrés un échan-

tillon de starbursts extrême (un facteur 10 au dessus de la "séquence principale"). La ligne continue représente la

relation pour les spirales locales et la ligne pointillée les starbursts locaux. La zone délimitée par les lignes de points

indique la zone de confiance à 1σ. Extrait de Béthermin et al. (2014a)

3 Distribution des sites de formation d’étoiles dans la toile cosmique

Le contenu en gaz très important des galaxies à grand redshift est cependant difficile à expliquer. Pour accu-

muler de telles masses de gaz aussi tôt dans l’évolution des structures, il faut soit que ces objets se situent dans

des halos de matière noire déjà très massifs (protoamas), soit qu’une grande fraction des baryons accrétés par

leurs halos hôtes finissent au coeur des galaxies. Mesurer comment se distribue la formation d’étoiles dans

les grandes structures est donc essentiel pour comprendre l’origine de la formation d’étoiles intense dans

les galaxies à grand redshift. La masse des structures hôtes peut être déduite de la distribution spatiale d’une

population de galaxies donnée. En effet, les halos de matière noire sont d’autant plus regroupés qu’ils sont massifs.

Ces mesures de regroupement des galaxies ne peuvent être réalisées que si l’échantillon de galaxies contient

un grand nombre d’objets (en général >10 000). A cause des problèmes de confusion (voir Sect. 1), la constitution

de tels échantillons est difficile. De plus, seules les sources les plus lumineuses peuvent être détectées. Pour s’af-

franchir de ce problème, on étudie à la place les fluctuations du fond infrarouge. En effet, les galaxies à l’origine

du fond infrarouge suivent les grandes structures de matière noire. Les caractéristiques de ces fluctuations, sou-

vent mesurées à l’aide d’un outil statistique appelé spectre de puissance, dépendent donc du type de structures

hébergeant les galaxies. Toutefois, les mesures des fluctuations sont difficiles à interpréter. Le fond infrarouge est

une émission intégrée et il est difficile d’identifier quelles époques cosmiques contribuent à ces fluctuations. D’autre

part, il existe une dégénérescence entre l’émissivité des galaxies infrarouges et à quel point elles sont regroupées.

Il est donc nécessaire d’utiliser des modèles phénoménologiques pour interpréter ces données, sachant que les

modèles plus physiques sont incapables de reproduire les observations.

Des premières mesures des fluctuations corrélées du fond infrarouge avaient été effectuées à l’aide de Spitzer

(Lagache et al. 2007). Toutefois, l’interprétation avait été réalisée grâce à un modèle très simple et ne permettait

que de dériver un seul paramètre, appelé le bias. Il est le rapport entre les fluctuations de densité des galaxies et

de la matière noire. Plus il est élevé et plus les galaxies sont regroupées. Ces résultats montraient que les sources

à l’origine du fond étaient deux fois plus regroupées que les galaxies infrarouges locales. L’arrivée de Planck, idéal


pour mesurer les fluctuations aux grandes échelles (>10’), et de Herschel, plus performant aux petites échelles, a

impulsé de nouveaux efforts de modélisation. En effet, les modèles précédents étaient trop simples pour interpré-

ter correctement ces nouvelles données beaucoup plus précises. Une première approche a été de combiner mon

modèle de galaxies infrarouges Béthermin et al. (2011) avec un modèle d’occupation des halos de matière noire

(Planck collaboration PEP XVIII 2011, Pénin et al. 2012). Toutefois, ce modèle ne parvenait pas à ajuster simulta-

nément toutes les longueurs d’ondes observées par Planck. Pour régler ce problème, j’ai développé une nouvelle

approche permettant au biais de varier avec le redshift, afin de ne pas supposer un même modèle d’occupation

des halos à tous les redshift. Afin de lever les dégénérescences entre époques cosmiques, nous avons utilisé les

corrélations croisées entre longueurs d’ondes (Planck Collaboration XXX 2013). Cette analyse révèle que les

sources à l’origine du fond infrarouge résident dans des halos de matière noire de ∼2×1012 M⊙ à tous les

redshifts inférieurs à 4. Ce résultat est surprenant à cause de leur rapide croissance à grand redshift du fait de

l’accrétion diffuse et des fusions mineures. Les galaxies dominant le fond infrarouge à grand redshift ne sont donc

pas hébergées par le même type de structure que celles qui dominent le fond dans l’Univers local.

Ce résultat étonnant est également obtenu en utilisant une approche alternative appelée abundance matching

(ajustement d’abondances, e.g. Behroozi et al. 2010). Cette méthode suppose que les galaxies les plus massives

sont hébergées dans les halos les plus massifs pour reconstruire la relation entre masse stellaire et masse de

halo. J’ai adapté cette approche pour reconstruire la relation entre le SFR et la masse des halos (Béthermin et al.

2012b). J’ai ensuite développé un nouveau formalisme permettant de combiner l’abundance matching et mon mo-

dèle d’évolution de galaxies Béthermin et al. (2012a). Cette approche ne nécessite l’ajustement d’aucun nouveau

paramètre libre et permet de reproduire naturellement les fluctuations du fond infrarouge (Béthermin et al. 2013).

On retrouve également que les halos d’environ 1012 M⊙ sont ceux qui contribuent le plus à la formation d’étoiles.

On trouve que l’efficacité avec laquelle un halo et ses galaxies hôtes transforment les baryons accrétés enétoiles varie fortement avec sa masse, mais pas avec le redshift. La présence de galaxies ayant un très haut

SFR à grand redshift est alors expliquée par l’importante accrétion sur les halos de quelques 1012 M⊙. Tou-

tefois, cette grande efficacité ne peut pour l’instant pas être reproduite à l’aide des modèles théoriques standards.

Pour confirmer ces résultats, j’ai effectué des mesures de regroupement de sources détectées individuellement

en fonction de leur SFR. Ce paramètre ne peut être mesuré à l’aide de l’infrarouge que pour les objets ayant la for-

mation d’étoiles la plus intense, et qui sont donc suffisamment brillants pour être détectés dans la confusion. Pour

les sources plus faibles, qui contiennent en général moins de poussière, on utilise l’UV. Ces mesures confirment

la validité du modèle précédent. Cette approche permet également de montrer que la distribution spatiale

des galaxies de la "séquence principale" et des starbursts sont similaires. Ce résultat favorise un scé-

nario où les starbursts sont associés à des fusions de galaxies de champs, plutôt que des membres deproto-amas. J’ai identifié deux populations permettant de tracer les proto-amas : les galaxies les plus mas-

sives (> 2 × 1011 M⊙) de la "séquence principale" et les paires (ou trios) de galaxies elliptiques massives

(Béthermin et al. 2014b).

Principaux collaborateurs : Guilaine Lagache (LAM), Olivier Doré (JPL), Lingyu Wang (Durham), Martin Kilbinger (CEA Saclay), Ema-

nuele Daddi (CEA Saclay), Henry McCracken (IAP)

4 Conclusion

Les progrès observationnels importants réalisés grâce à Herschel et Planck ont permis un regard nouveau sur

la formation d’étoiles dans les galaxies à grand redshift. J’ai eu l’opportunité de contribuer fortement à ces avan-

cées en faisant progresser les techniques d’analyses de données et en développant de nouvelles approches de

modélisation. Ce travail a fait émerger une vision plus complète des populations de galaxies hébergeant la forma-

tion d’étoiles à grand redshift et des principales causes de leur évolution. J’ai en particulier identifié les populations

de galaxies à l’origine du fond infrarouge. Ces travaux ont montré que la formation d’étoiles à grand redshift est

dominée par une population de galaxies hébergeant une formation d’étoiles intense. Il s’agit de galaxies massives

et très riches en gaz hébergées dans des halos de ∼1012 M⊙.


Références

Behroozi, P. S., Conroy, C., & Wechsler, R. H. 2010, ApJ, 717, 379

Bernhard, E., Béthermin, M., Sargent, M., et al. 2014, MNRAS, 442,

509

Béthermin, M., Daddi, E., Magdis, G., et al. 2014a, ArXiv e-prints

Béthermin, M., Daddi, E., Magdis, G., et al. 2012a, ApJL, 757, L23

Bethermin, M., De Breuck, C., Sargent, M. T., & Daddi, E. 2015, to

be sub.

Béthermin, M., Dole, H., Beelen, A., & Aussel, H. 2010a, A&A, 512,

A78+

Béthermin, M., Dole, H., Cousin, M., & Bavouzet, N. 2010b, A&A,

516, A43+

Béthermin, M., Dole, H., Lagache, G., Le Borgne, D., & Penin, A.

2011, A&A, 529, A4+

Béthermin, M., Doré, O., & Lagache, G. 2012b, A&A, 537, L5

Béthermin, M., Kilbinger, M., Daddi, E., et al. 2014b, A&A, 567, A103

Béthermin, M., Le Floc’h, E., Ilbert, O., et al. 2012c, A&A, 542, A58

Béthermin, M., Wang, L., Doré, O., et al. 2013, A&A, 557, A66

Burgarella, D., Buat, V., Gruppioni, C., et al. 2013, A&A, 554, A70

Condon, J. J. 1974, ApJ, 188, 279

Cousin, M., Lagache, G., Bethermin, M., Blaizot, J., & Guiderdoni, B.

2014a, ArXiv e-prints

Cousin, M., Lagache, G., Bethermin, M., & Guiderdoni, B. 2014b,

ArXiv e-prints

Daddi, E., Dickinson, M., Morrison, G., et al. 2007, ApJ, 670, 156

Dekel, A. & Birnboim, Y. 2006, MNRAS, 368, 2

Di Matteo, P., Bournaud, F., Martig, M., et al. 2008, A&A, 492, 31

Dole, H., Lagache, G., Puget, J., et al. 2006, A&A, 451, 417

Draine, B. T. & Li, A. 2007, ApJ, 657, 810

Elbaz, D., Daddi, E., Le Borgne, D., et al. 2007, A&A, 468, 33

Franceschini, A., Rodighiero, G., Vaccari, M., et al. 2010, A&A, 517,

A74+

Glenn, J., Conley, A., Béthermin, M., et al. 2010, MNRAS, 409, 109

Heinis, S., Buat, V., Béthermin, M., et al. 2013, MNRAS

Ilbert, O., Salvato, M., Le Floc’h, E., et al. 2010, ApJ, 709, 644

Lagache, G., Bavouzet, N., Fernandez-Conde, N., et al. 2007, ApJL,

665, L89

Lagache, G., Dole, H., Puget, J.-L., et al. 2004, ApJS, 154, 112

Madau, P. & Dickinson, M. 2014, ARAA, 52, 415

Magdis, G. E., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2012a, ApJ, 760, 6

Magdis, G. E., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2012b, ApJ, 760, 6

Pénin, A., Doré, O., Lagache, G., & Béthermin, M. 2012, A&A, 537,

A137

Planck collaboration PEP XVIII. 2011, A&A, 536, A18

Planck Collaboration XXX. 2013, ArXiv e-prints

Puget, J., Abergel, A., Bernard, J., et al. 1996, A&A, 308, L5+

Rodighiero, G., Daddi, E., Baronchelli, I., et al. 2011, ApJL, 739, L40

Sargent, M. T., Béthermin, M., Daddi, E., & Elbaz, D. 2012, ApJL,

747, L31

Sargent, M. T., Schinnerer, E., Murphy, E., et al. 2010, ApJS, 186,

341

Somerville, R. S. & Davé, R. 2014, ArXiv e-prints

Matthieu Béthermin Projet de recherche 1

Projet de recherche :

Formation d’étoiles et évolution des galaxies à grandredshift

Comme développé dans le résumé de mes recherches passées, les missions Herschel et Planck ont permis

d’identifier à quelles époques cosmiques et dans quels types de structures se forment la plupart des étoiles au

cours de l’histoire de l’Univers. Toutefois, le nombre élevé de galaxies massives et riches en gaz observées à

grand redshift ne peut pas être expliqué par les modèles semi-analytiques (e.g. Cousin et al. 2014b) ou par les

simulations hydrodynamiques les plus récentes (e.g. Sparre et al. 2014). Modifier la modélisation des processus

de rétroaction induit par les supernovae et les noyaux actifs de galaxies ne permet pas de résoudre ce problème

et d’autres processus de régulation doivent être invoqués pour permettre de constituer des réservoirs de gaz

suffisamment importants (Cousin et al. 2014a). Il existe donc aujourd’hui un désaccord profond entre ob-

servations et modèles sur la formation d’étoiles, et en particulier la formation des galaxies massives et

riches en gaz, dans l’Univers distant.

La solution pourrait venir d’une meilleure compréhension de l’alimentation en gaz des galaxies à grand red-

shift et des effets d’environnement. Du point de vue théorique, il existe par exemple de vifs débats, au sein de

la communauté travaillant sur les simulations hydrodynamiques de galaxies, à propos de l’existence ou non de

courants de gaz froid alimentant les processus de formation d’étoiles dans les galaxies à grand redshift (e.g.

Dekel & Birnboim 2006; Nelson et al. 2013). Cependant, ces courants de gaz froids ne sont pas suffisants pour

permettre la constitution de ces réservoirs de gaz. En effet, ils accélèrent fortement la formation d’étoiles à z=4,

mais une trop grande partie de ce gaz est déjà consommée à z∼2. Du point de vue observationnel, il est ex-

trêment difficile d’observer ces courants froids, car ce gaz primordial est pauvre en métaux. Leur présence a pu

être mise en évidence dans certains cas particuliers (Smith & Jarvis 2007; Giavalisco et al. 2011; Ribaudo et al.

2011). Toutefois, aucune étude statistique globale de l’alimentation en gaz primordial des galaxies n’est envisa-

geable à moyen terme.

Pour comprendre précisément comment se forment les étoiles des galaxies à grand redshift (z!2), je

propose de mener trois projets visant à mieux saisir la constitution des vastes reservoirs de gaz alimentant la

formation d’étoiles dans les galaxies à grand redshift. Ces projets cherchent à répondre aux questions suivantes :

— Quel est le contenu en gaz froid des galaxies à grand redshift ? Quelles contraintes ces mesures fournissent-

elles sur l’alimentation et la nature des processus de formation d’étoiles dans ces objets ?

— Quelles sont les galaxies qui forment des étoiles à très grand redshift (z!4) ? Lesquelles sont à l’origine

des galaxies massives et riches en gaz observées à z∼2 ?

— Comment les propriétés des structures de matière noire (masse, environnement, présence de sous-

structures) et leur évolution (taux de croissance, fusions) influencent-elles la formation d’étoiles et son

alimentation en gaz ?

La future génération d’instruments va ouvrir des perspectives nouvelles sur ces questions. D’une part, les

futures expériences submillimétriques et millimétriques au sol (ALMA dans sa configuration finale, PdB/NOEMA,

30m/NIKA2, CCAT) vont rendre possible la mesure des contenus en gaz et en poussière dans les différentes

populations de galaxies distantes. D’autre part, de nouvelles générations de relevés de galaxies, grands et pro-

fonds, comme Euclid, vont également permettre de construire d’importants échantillons ouvrant des perspectives

nouvelles sur l’étude des liens entre les différentes propriétés des galaxies et leur évolution, ainsi que sur les

relations entre les galaxies et les grandes structures qui les hébergent.

Mon expertise présente deux points forts pour mener à bien ce projet. D’une part, mes travaux à la fois

sur le traitement des grands relevés infrarouges (Spitzer, Herschel, Planck ) et la modélisation de l’évolution

des galaxies me permettent de me placer à l’interface entre observation et modélisation. Ainsi, mes projets

observationnels sont motivés et optimisés à l’aide de mes travaux de modélisation. En retour, ces derniers

bénéficieront d’une bonne connaissance des effets instrumentaux et biais de sélections. De plus, je me place

à l’interface entre la communauté étudiant les grandes structures à l’aide de méthodes statistiques rigoureuses


sur de larges échantillons et celle travaillant sur les galaxies à grand redshift utilisant de plus petits échantillons

et des méthodes statistiques plus simples mais ayant une approche souvent plus physique. La combinaison des

méthodes et idées récentes de ces deux domaines trop peu connectés est probablement une des clefs pour

comprendre l’évolution des galaxies dans le contexte cosmologique.

1 Contenu en gaz et en poussière des galaxies lointaines

Comme développé dans le résumé de mes recherches passées, le fort taux de formation d’étoiles dans les

galaxies massives à grand redshift pourrait s’expliquer par un important contenu en gaz moléculaire par rap-

port aux spirales locales (Béthermin et al. 2014a). Toutefois, ces résultats sont préliminaires, basés sur des

analyses statistiques complexes et des hypothèses raisonnables, mais difficilement testables à l’heure actuelle,

comme la non évolution de la relation entre le rapport gaz sur poussière et la métallicité. Une confirmation de

ces résultats par des méthodes plus directes est donc nécessaire. De plus, il est important d’aller au delà des

mesures statistiques moyennes et d’étudier comment les propriétés des galaxies varient en fonction de la

fraction de gaz qu’elles contiennent, mais aussi comment se répartit ce gaz à l’intérieur de ces objets.

La masse de gaz peut être estimée à partir des raies d’émission du monoxyde de carbone (CO). Cependant,

le facteur de conversion entre la luminosité du CO et la masse de gaz moléculaire est différent pour des ga-

laxies isolées et les fusions majeures d’environ un facteur 5. Une méthode complémentaire consiste à mesurer

la masse de poussière à partir de son émission infrarouge et sub-millimétrique et d’utiliser les rapports entre

masse de gaz et de poussière calibrés localement (e.g. Magdis et al. 2012). Cette mesure nécessite d’obte-

nir des données de l’infrarouge lointain jusqu’au domaine millimétrique pour lever les dégénérescences entre

masse de poussière et température. En effet, à cause de l’effet de décalage vers le rouge, il est important d’aller

dans le domaine millimétrique pour bien contraindre le régime Rayleigh-Jeans de l’émission thermique de la

poussière.

La mesure des flux millimétriques individuels de galaxies massives à grand redshift pour de grands échan-

tillons va enfin être possible avec la future génération de relevés millimétriques sans avoir besoin de recourir

à des techniques statistiques comme le stacking. Nous allons ainsi pouvoir mesurer la dispersion autour des

relations moyennes que nous sommes en train d’établir en fonction du redshift, de la masse stellaire et du taux

de formation d’étoiles, et ainsi tester si cette dispersion est corrélée avec d’autres propriétés de ces galaxies

(atténuation, morphologie, température de poussière). Je joue un rôle majeur dans la définition de ces relevés

grâce à mon expertise sur les modèles de galaxies. J’ai optimisé en collaboration avec Guilaine Lagache (PI) le

relevé profond du temps garanti NIKA2 (300h), la future caméra millimétrique du 30m de l’IRAM. Ce programme

va démarrer dès 2016. Avec la collaboration COSMOS, j’envisage également de proposer (en tant que PI ou

co-PI) pour le temps ouvert une cartographie du champ COSMOS. Ce relevé plus large, mais avec une moindre

sensibilité, sera complémentaire et permettra d’étudier les objets plus extrêmes, mais plus rares.

Je suis également impliqué dans des demandes de temps pour un relevé ultra-profond ALMA (interféromètre

(sub)millimétrique situé au Chili et dont l’ESO est un des partenaires majeurs). J’ai préparé la partie technique

de la proposition ALMA-GOODS. Enfin, j’ai également participé à la rédaction du white paper sur la science ex-

tragalactique pour le futur télescope sub-millimétrique de 25 m CCAT 1. Grace à ce diamètre, ce télescope aura

une résolution 7 fois supérieure à Herschel et s’affranchira du phénomène de confusion. Il sera placé à 5700 m

d’altitude dans le désert d’Atacama pour limiter la densité de colonne de vapeur d’eau atmosphérique et ainsi

observer efficacement dans le domaine submillimétrique. Ceci permettra d’estimer avec précision la luminosité

infrarouge et le taux de formation d’étoiles dans les galaxies à z>2 sur des très grands champs. Le nombre

d’objets détectés sera de l’ordre du million permettant ainsi des études détaillées sur les liens entre galaxies et

grands structures (voir Sect. 3).

En plus de ces informations fournies par le continu, la sensibilité d’ALMA et NOEMA (extension de l’interféro-

mètre du plateau de Bure) va également permettre de mesurer rapidement le flux des raies (sub-)millimétriques

1. http://www.ccatobservatory.org. Suite au retrait de l’Université de Caltech, le projet s’est réorganisé. Il s’est notamment

ouvert à l’international, et des lettres d’intérêts du MPIfR et du NAOJ ont été officiellement reçues.


brillantes comme celles du CO et C+(158µm au repos) et ainsi constituer de grands échantillons statistiques

à grand redshift. Ceci va permettre de tester la cohérence entre les estimations du contenu en gaz moléculaire

basées sur la poussière et sur le CO. En effet, le facteur de conversion XCO, qui permet d’estimer la masse de

gaz moléculaire à partir de l’intensité de la raie de CO1–0 entre le premier niveau excité et le fondamental, peut

varier fortement entre une galaxie spirale "normale" et une galaxie à flambée de formation d’étoiles (∼4 contre

∼0.8 M⊙pc−2(K km s−1)−1). Ceci pourrait fournir un diagnostic puissant sur l’influence des fusions sur le milieu

interstellaire à grand redshift (e.g. Sargent et al. 2014). Pour les échantillons pour lesquels un grand nombre

de raies est disponible, ceci permettra même une analyse de l’état du milieu interstellaire dans ces objets. La

très grande sensibilité d’ALMA va également permettre de détecter des raies plus faibles traçant le gaz dense

comme HCN, même à grand redshift, et ainsi de déterminer si la fraction de gaz dense dans les galaxies évolue

ou non avec le redshift.

Les capacités actuelles d’ALMA et APEX permettent dès à présent de réaliser ce genre d’études pour des

échantillons de galaxies fortement amplifiées par effet de lentilles gravitationnelles. Je participe à cet effort au

sein de la collaboration réalisant le suivi des sources de ce type, qui ont été découvertes par le South Pole

Telescope (SPT, Spilker et al. 2014; Gullberg et al. 2015). Toutefois, ces études sont affectées par les effets

d’amplification différentielle, c’est à dire que les différentes régions de la galaxie ne sont pas amplifiées de la

même façon. De plus, ces populations de galaxies amplifiées sont biaisées en faveur des objets compacts.

ALMA à sa pleine puissance va permettre de réaliser rapidement ce type d’études sur de grands échantillons

non amplifiés gravitationnellement pour CO et C+, ainsi que pour de petits échantillons de galaxies massives

pour HCN. Je suis co-I d’un programme pilote ALMA sur le C+.

Les projets décrits précédemment s’intéressent aux propriétés intégrées des galaxies, et sont adaptés aux

instruments à une seule antenne ou aux interféromètres en configuration compacte. ALMA et NOEMA en confi-

guration étendue seront capables de résoudre les galaxies à grand redshift. Ceci va permettre de déterminer

comment se répartissent la poussière et le gaz dans ces objets, et notamment si ils sont distribués de façon ho-

mogène dans le disque comme dans l’Univers local ou plutôt concentrés dans quelques clumps géants ou dans

le bulbe. Le décalage spectral des raies en fonction de la position va également permettre d’étudier la dynamique

de ces galaxies sans être biaisé par les régions où l’atténuation par la poussière est faible. Par exemple, les ga-

laxies les plus massives (∼ 3× 1011 M⊙) formant encore des étoiles ont des morphologies optiques irrégulières

(voir simulation Fig. 1). Des mesures dynamiques vont permettre de déterminer si ces structures sont plutôt des

disques instables à cause d’un fort contenu en gaz (Bournaud & Elmegreen 2009) ou la conséquence de fusions

majeures.

Ces études vont ainsi mieux caractériser la nature des différentes populations de galaxies trouvées par les

grands relevés. La sélection d’échantillons pertinents pour fournir des informations exploitables d’un point de vue

cosmologique va être une des clefs de ce types de travaux. Mon expertise sur les grands relevés et les modèles

d’évolutions cosmologiques va me permettre de constituer des échantillons optimaux pour ces études. Je suis

PI d’un programme pilote ALMA visant à étudier la distribution spatiale du CO pour un échantillon de 4 galaxies

massives à z=2 (voir Fig. 1). Je vais également proposer lors du prochain cycle avec la collaboration SPT, une

cartographie de la température de la poussière à haute résolution d’une galaxie amplifiée gravitationnellement.

Je réalise à l’ESO des tâche de services sur ALMA (astronome de service, évolution de la qualité des

données). Ceci m’a permis de me familiariser avec le pipeline de réduction des données ALMA, mais aussi

d’avoir un aperçu des différents modes d’observations accessibles et des limitations techniques de l’instrument.

Cette expérience va me donner un avantage certain pour réaliser des demandes de temps compétitives

et extraire efficacement l’information scientifique contenue dans ces données.

Mon projet propose donc de faire un bilan du contenu en gaz des galaxies à grand redshift. Comparer

ces résultats aux modèles semi-analytique et simulations hydrodynamiques devrait permettre de comprendre

l’origine des tensions actuelles entre modèles et observations, et de bâtir à long terme une description fidèle de

l’alimentation en gaz des galaxies.


FIGURE 1 – Gauche : Simulation de l’observation en CO2–1 d’une galaxie clumpy à z=1.6 avec ALMA que j’ai

réalisée dans le cadre d’une demande de temps. Droite : Masse moyenne des halos de matière noire hébergeant

les galaxies en fonction de leur taux de formation d’étoiles à z∼2 (Béthermin et al. 2014b). Tous les points de

mesures correspondent à l’ensemble de la population, sauf le point en bleu ciel où les flambées de formation

d’étoiles sont exclues. Les modèles en bleu (MS pour main sequence) excluent cette population et doivent donc

être comparés à ce point bleu, au contraire de ceux en rouge qui doivent être comparés aux autres points.

2 Formation d’étoiles dans les galaxies à très grand redshift

Pour constituer de grands réservoirs de gaz, il faut que la vitesse à laquelle le gaz est consommé par la

formation d’étoiles et éjecté par les supernovae soit inférieure à l’accrétion. Pour comprendre pourquoi les

galaxies à z∼2 sont aussi riches en gaz, il est donc nécessaire de bien connaître l’histoire de formation

d’étoiles de ces galaxies à plus grand redshift. Pour l’instant, la formation d’étoiles à z>4 a été essentielle-

ment sondée à l’aide de l’UV(Madau & Dickinson 2014). En effet, les travaux sur la formation d’étoiles à z>4 sont

presque exclusivement réalisés en utilisant des sélections basées sur la coupure de Lyman à 91,2 nm 2 dans

le continu UV (Steidel et al. 1996). L’atténuation par la poussière est en général estimée à partir de la pente

de ce continu en utilisant un étalonnage local. Or, l’histoire de formation d’étoiles étant très différente dans ces

galaxies, on doit envisager des variations importantes de ces relations empiriques.

Pour s’affranchir de ces corrections d’atténuation, il est donc important d’étudier également l’émission infra-

rouge des galaxies à très grand redshift (z>4). Or, quasiment aucune contrainte dans l’infrarouge lointain n’a

pu être placée à cause de la sensibilité encore limitée des instruments. Pour l’instant, seuls quelques starbursts

extrêmes ont été identifiés par Herschel (e.g. Riechers et al. 2013). L’infrarouge avait permis d’identifier à z∼2

une population de galaxies massives et hébergeant une intense formation d’étoiles cachée par la poussière. De

tels objets pourraient également contribuer significativement à la formation d’étoiles à plus grand redshift. Dans

mon résumé des travaux effectués, j’ai présenté les premiers résultats d’un modèle décrivant la connexion entre

les populations de galaxies sélectionnées dans l’UV et/ou dans l’infrarouge lointain (Bernhard et al. 2014). Ce

modèle prédit qu’une fraction non négligeable des sources infrarouges et submillimétriques à grand redshift ne

sont pas détectables dans l’UV 3, même par des relevés très profonds.

Les galaxies ayant des masses stellaires et des SFRs similaires peuvent également avoir des atténuations

très différentes. Cette dispersion (environ une magnitude) de propriétés d’atténuation est essentielle pour repro-

duire simultanément les propriétés statistiques dans l’UV et l’infrarouge. De plus, notre travail de modélisation

suggère également que les starbursts ont une atténuation beaucoup plus importante que les galaxies sur la "sé-

quence principale" de même masse. Je propose d’affiner cette première approche, afin de mieux comprendre

l’origine de ces différences d’atténuation et de produire des prédictions plus précises pour préparer les futurs

2. dans le référentiel de la galaxie

3. On parle ici d’UV dans le référentiel des galaxies. A cause de l’expansion de l’Univers, ce signale est décalé dans le visible pour

l’observateur.


relevés. Pour cela, je vais réaliser de nouvelles mesures d’atténuation moyenne en utilisant la technique du sta-

cking en fonction de paramètres tels que la masse stellaire, le SFR, la masse de poussière ou l’inclinaison des

disques. Dans un premier temps, les données visibles et Herschel dans le champ COSMOS seront utilisées,

ce qui devrait permettre d’obtenir des mesures jusqu’à z=4. La dispersion sera estimée en utilisant une tech-

nique de bootstrap (Béthermin et al. 2012), mais aussi à partir des sources détectées individuellement. Ces

sources sont affectées par de fort bias de sélection et le modèle phénoménologique développé précédemment

sera utilisé pour les comprendre et les corriger. Cette analyse va permettre de déterminer les paramètres qui

corrèlent le mieux avec l’atténuation et de comprendre l’origine de la forte dispersion observée. Ces résultats

seront également utilisés pour mettre à jour le modèle. Des prédictions à z>4 seront obtenues en extrapolant

les résultats obtenus à plus bas redshift. Ce modèle sera ensuite affiné lors de l’arrivée de nouveaux résultats

provenant, par exemple, d’ALMA ou de JWST.

La nouvelle génération d’instruments (sub-)millimétriques va également permettre de détecter individuelle-

ment des galaxies à z> 4. Le temps garanti NIKA2 devrait en détecter environ 50. Un chiffre similaire est attendu

pour un programme d’une durée équivalente dans le champ COSMOS. Ces sources seront importantes pour

poser des premières contraintes sur la formation d’étoiles cachée par la poussière à très grand redshift, mais

aussi tester la validité des méthodes utilisées pour corriger les observations UV des effets de la poussière. Ces

candidats à très grands redshift pourront être identifiés par leur absence de contrepartie Herschel. Confirmer

leur redshift va être une tâche plus difficile. Je souhaite m’impliquer fortement dans les campagnes de suivi

de ces sources. La faible résolution de NIKA2 (12") ne permettra pas d’identifier sans ambiguité quelle est la

contrepartie optique ou infrarouge de ces sources, afin de déterminer leur redshift à partir de leur distribution

spectrale d’énergie (redshift photométrique). Un suivi à plus haute résolution avec un interféromètre millimé-

trique sera donc nécessaire (PdB/NOEMA dans l’hémisphère Nord ou ALMA dans le Sud). De plus, certaines

de ces sources pourraient ne pas être détectées en optique. Dans ce cas, un suivi spectroscopique dans le

millimétrique sera nécessaire pour confirmer le redshift à l’aide des raies de CO (IRAM/30m, PdB/NOEMA, ou

ALMA). Cette méthode a déjà été utilisée avec succès par la collaboration SPT dont je fais partie (Weiß et al.

2013). Mes modèles permettront de prédire quelle fraction des sources NIKA2 est détectable dans l’optique et

quelle est la meilleure stratégie pour déterminer le redshift de l’ensemble des sources détectées. A plus long

terme, un travail similaire pourrait être réalisé pour les sources CCAT.

Les propriétés de ces nouvelles sources (SFR, masse stellaire, histoire de formation d’étoiles, atténuation)

pourront alors être déterminées à l’aide d’une modélisation de leur distribution spectrale d’énergie de l’UV à

la radio. Cette tâche sera effectuée à l’aide du logiciel CIGALE 4 développé au LAM. L’histoire de formation

d’étoiles et la masse stellaire sont des informations importantes pour connecter les population de galaxies à

z∼2 avec celles à plus grand redshift. Pour obtenir des contraintes précises, il est fondamental d’avoir une pho-

tométrie complète d’une galaxie de l’UV au domaine millimétrique. Cette contrainte impose que l’objet soit à la

fois brillant en UV et en infrarouge. Ceci peut provoquer des biais de sélection importants. Par exemple, les po-

pulations de starburst extrêmement obscurcis ne sont pas détectées dans l’UV. Les modèles statistiques que j’ai

développés vont donc être très utiles pour comprendre l’influence de ces sélections. Ceci permettra d’interpréter

de manière fiable les implications de ces résultats sur le scénario global de formation et d’évolution des galaxies.

Les futurs instruments (sub-)millimétriques vont donc permettre dans les années à venir de lever le voile sur

la formation d’étoiles enfouie dans la poussière. La combinaison des données UV et infrarouge permettra donc

de disposer d’un bilan global de la formation d’étoiles à ces époques reculées et ainsi de mieux comprendre

l’origine des galaxies déjà très massives observées à z∼2.

3 Liens entre les propriétés des galaxies et celles de leur halo de matière noire

hôte

Les galaxies ne sont pas des systèmes isolés. Elles accrètent du gaz primordial diffus, subissent également

des fusions mineures, et parfois des fusions majeures. On s’attend donc à ce que l’environnement d’une

4. http://cigale.lam.fr


galaxie (masse du halo hôte, présence de sous structures, proximité avec d’autres structures) influence

fortement son évolution. A grand redshift, ces effets pourraient être amplifiés, car l’accrétion de gaz est

plus intense et les fusions plus fréquentes. Toutefois, il est très difficile de caractériser les propriétés des

structures de matière noire hébergeant une galaxie à cause de la non-interaction de la matière noire avec le

rayonnement électromagnétique. Je vais présenter ici plusieurs projets ayant pour but de déterminer comment

la formation d’étoiles et le gaz froid se distribuent dans la toile cosmique.

Les analyses basées sur le fond infrarouge ont permis de poser des premières contraintes sur la répartition

de la formation d’étoiles dans les halos de différentes masses. Toutefois, ces analyses étaient limitées par la dé-

générescence entre les différentes époques cosmiques. Pour isoler plus efficacement les très grands redshifts,

une solution possible serait d’utiliser à la place les fluctuations des raies submillimétriques émises par les ga-

laxies (principalement C+ et CO). Cette technique (intensity mapping) fournit directement une cartographie 3D

du gaz froid dans la toile cosmique. Le C+ (158µm au repos), décalé vers le domaine millimétrique, permettra

de sonder directement la fin de la réionisation de l’Univers (z∼6). Ces observations seront complémentaires des

observations prévues en HI. A 2<z<6, les raies du CO pourront être utilisées pour tracer la distribution du gaz

froid dans la toile cosmique et comparer cette distribution avec celle de la formation d’étoiles.

La manière la plus efficace de réaliser une telle cartographie est d’utiliser un nouveau concept instrumental

de spectro-imageur submillimétrique à basse résolution (Shirokoff et al. 2012). Cette technique est basée sur la

technologie des KIDs utilisés par NIKA2. François Xavier Désert et Guilaine Lagache sont en train d’étudier un

nouveau projet visant à construire un tel instrument après NIKA2. En soutien à ce projet, je réalise des simula-

tions du ciel (sub-)millimétrique permettant de déterminer la faisabilité d’une cartographie des fluctuations des

raies C+ et CO. Le défi principal d’un tel projet est la fiabilité de la séparation des composantes afin d’isoler

la contribution de chaque raie. Si les résultats sont positifs, ces simulations permettront ensuite d’optimiser les

caractéristiques de l’instrument pour répondre aux objectifs scientifiques cités précédemment. Cette simulation

sera basée sur des catalogues simulés de halos de matière noire construits à partir des grandes simulations

numériques. Pour simuler de manière réaliste les émissions (sub-)millimétriques des galaxies hébergées par

ces halos, j’utiliserai les résultats de mes travaux de modélisation précédents et les derniers résultats observa-

tionnels sur le CO et le C+ dans les galaxies à grand redshift (e.g. Daddi et al. 2014; Gullberg et al. 2015).

Je projette également de poursuivre mon travail sur le regroupement des sources en fonction de leurs pro-

priétés physiques, et en particulier de leur taux de formation d’étoiles et/ou de la présence ou non d’un starburst.

Mes travaux précédents étaient limités par la petite taille de l’échantillon (327 starbursts seulement). Il était im-

possible de distinguer à 5σ le comportement des starbursts et des autres galaxies, alors que des différences

importantes sont attendues d’après les modèles (voir courbes bleues et rouges de la Fig. 1 et Béthermin et al.

2014b). Pour obtenir de meilleures contraintes, il est nécessaire d’utiliser de grands échantillons (plus de 10 000

objets par sous-échantillon). Les futurs relevés dans le visible et l’infrarouge proche (et en particulier Euclid et

les données sol associées) permettront de sélectionner de grands échantillons de galaxies jusqu’à z∼2 héber-

geant ou non de la formation d’étoiles. Il sera également possible de créer de nombreux sous-échantillons ayant

des paramètres physiques similaires (comme la masse stellaire, le taux de formation d’étoiles, la morphologie...)

et ainsi d’explorer finement les liens entre la masse des halos et les autres paramètres physiques. L’estimation

du taux de formation d’étoiles à partir du visible (UV décalé vers le rouge) étant imprécise dans les galaxies

massives fortement obscurcies, les données d’archives Herschel, mais aussi CCAT et éventuellement SPICA 5,

vont également être nécessaires pour bien contraindre les régimes les plus extrêmes en terme de masse et de

formation d’étoiles.

Les progrès instrumentaux futurs vont également permettre de mesurer sur de grands champs les effets de

lentille gravitationnelle. En effet, selon les principes de la relativité générale, les fortes concentrations de matière

dévient les rayons lumineux et provoquent des distorsions de la forme des galaxies (le shear ), mais également

dans la polarisation du fond cosmologique. A l’aide de cet effet, il est ainsi possible de reconstruire des cartes du

potentiel gravitationnel. Les données Planck permettent d’étudier la corrélation croisée entre le fond infrarouge

et le lentillage du fond cosmologique. J’ai travaillé au sein de la collaboration Planck sur la modélisation de cet

effet (Planck Collaboration et al. 2014; Béthermin et al. 2013).

5. http://arxiv.org/abs/1101.1418


La mission Euclid va permettre de construire une carte du shear sur la moitié du ciel. De plus, grâce aux

redshifts fournis par cette mission et les programmes de suivi au sol, une carte de la matière noire en trois

dimensions (avec une résolution très faible dans la dimension radiale à cause de l’incertitude sur les redshifts

photométriques) va pouvoir être produite. L’analyse combinée de ces cartes et du fond IR va permettre de sépa-

rer très efficacement les différentes tranches de redshift y contribuant, mais également de poser des contraintes

fortes sur les liens entre la distribution spatiale de la matière noire et les sites de formation d’étoiles. En com-

plément, il sera également possible de réaliser des études sur la localisation des sources individuelles dans les

grandes structures de matière noire, comme par exemple pour des échantillons de galaxies construits combinant

par exemple Euclid, Herschel, et CCAT. Mes expertises sur la modélisation du fond infrarouge et des galaxies

IR et l’étude des liens entre halos de matière noire et propriétés physiques des galaxies devraient me permettre

d’avoir un rôle important sur ces thématiques.

Enfin, à très long terme, une mission comme ATHENA, dans laquelle le LAM va s’impliquer fortement, de-

vrait permettre de détecter directement l’émission X des halos correspondant aux proto-amas à grand redshift,

ouvrant la voie à des études détaillées sur l’influence de la température du halo sur l’alimentation en gaz des

galaxies à grand redshift et la suppression de la formation d’étoiles dans les halos les plus massifs.

Ces travaux vont fournir des contraintes précises sur le contenu en gaz et la formation d’étoiles dans les ga-

laxies en fonction de leur environnement pour les modèles théoriques. Elles permettront de mieux comprendre,

par exemple, pourquoi certaines galaxies arrêtent de former des étoiles avant les autres.

4 Mon intégration au laboratoire d’astrophysique de Marseille

Mon projet de recherche s’inscrit à l’interface des thématiques de trois équipes du Laboratoire d’Astrophy-

sique de Marseille (LAM) : physique des galaxies, évolution des galaxies et cosmologie. Ce laboratoire offre

donc une animation scientifique riche et variée dans les domaines liés à mon projet de recherche. De nombreux

collaborateurs (voir rapport d’activité) et potentiels futurs collaborateurs travaillent dans cette structure. L’équipe

cosmologie est très fortement impliquée dans Euclid, avec en particulier la responsabilité du spectrographe in-

frarouge proche, et possède une forte expertise sur les effets de lentille gravitationnelle. Cet environnement,

combiné à mon expérience sur les sélections de galaxies dans les grands relevés en fonction de leurs propriétés

physiques, devrait me permettre de jouer un rôle important dans la caractérisation des halos de matière noire

hébergeant les différentes populations de galaxies à grand redshift (Sect. 3).

Il existe également une forte expertise sur les relevés de galaxies profonds en UV et optique (Véronique

Buat, Denis Burgarella, Stéphane Arnouts), ainsi que sur les relevés infrarouges proches et les estimations de

masses stellaires (Olivier Ilbert). Denis Burgarella et Véronique Buat ont aussi fortement contribué aux colla-

borations Herschel travaillant sur les relevés profonds dans le domaine submillimétrique (HerMES, H-GOODS).

Enfin, l’équipe physique des galaxies a une expertise sur la modélisation cohérente de l’UV au submillimé-

trique des distributions spectrales d’énergie des galaxies (Véronique Buat, Denis Burgarella) avec notamment le

développement du code CIGALE. Cette combinaison de compétences dans un même laboratoire va être fonda-

mentale pour mener à bien le projet décrit Sect. 2.

La thématique sur les relevés de galaxies dans les domaines infrarouge lointain et millimétrique vient d’être

renforcée par l’arrivée de Guilaine Lagache, qui est PI du relevé profond extragalactique du temps garanti NIKA2

(300h) et qui coordonne les efforts de la communauté française pour participer au projet CCAT. Mon arrivée au

LAM permettrait donc de développer en collaboration avec elle un nouveau pôle d’expertise sur l’étude des

galaxies dans les domaines infrarouge et millimétrique qui complétera les compétences déjà présentes. Enfin,

l’expertise sur l’étude de galaxies résolues à grand redshift en spectro-imagerie avec Hα de Philippe Amram per-

mettra des échanges scientifiques et méthodologiques fructueux pour l’interprétation des observations à haute

résolution de galaxies lointaines avec ALMA (Sect. 1). J’ai par ailleurs une tâche de service sur ALMA dans le

cadre de mon fellowship à l’ESO et j’apporterai donc une expertise sur cet instrument au LAM.


Le LAM présente ainsi une large palette d’experts travaillant sur des aspects fortement connectés à mon pro-

jet de recherche. J’ai déjà collaboré étroitement et efficacement avec certains chercheurs du laboratoire. Mon

insertion sera donc naturelle et rapide.

Références

Bernhard, E., Béthermin, M., Sargent, M., et al. 2014, , 442, 509

Béthermin, M., Daddi, E., Magdis, G., et al. 2014a, ArXiv e-prints

Béthermin, M., Kilbinger, M., Daddi, E., et al. 2014b, , 567, A103

Béthermin, M., Le Floc’h, E., Ilbert, O., et al. 2012, , 542, A58

Béthermin, M., Wang, L., Doré, O., et al. 2013, , 557, A66

Bournaud, F. & Elmegreen, B. G. 2009, , 694, L158

Cousin, M., Lagache, G., Bethermin, M., Blaizot, J., & Guiderdoni,

B. 2014a, ArXiv e-prints

Cousin, M., Lagache, G., Bethermin, M., & Guiderdoni, B. 2014b,

ArXiv e-prints

Daddi, E., Dannerbauer, H., Liu, D., et al. 2014, ArXiv e-prints

Dekel, A. & Birnboim, Y. 2006, , 368, 2

Giavalisco, M., Vanzella, E., Salimbeni, S., et al. 2011, , 743, 95

Gullberg, B., De Breuck, C., Vieira, J. D., et al. 2015, sub. to MN-

RAS

Madau, P. & Dickinson, M. 2014, , 52, 415

Magdis, G. E., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2012, , 760, 6

Nelson, D., Vogelsberger, M., Genel, S., et al. 2013, , 429, 3353

Planck Collaboration, Ade, P. A. R., Aghanim, N., et al. 2014, , 571,

A18

Ribaudo, J., Lehner, N., Howk, J. C., et al. 2011, , 743, 207

Riechers, D. A., Bradford, C. M., Clements, D. L., et al. 2013, , 496,

329

Sargent, M. T., Daddi, E., Béthermin, M., et al. 2014, , 793, 19

Shirokoff, E., Barry, P. S., Bradford, C. M., et al. 2012, in Society

of Photo-Optical Instrumentation Engineers (SPIE) Conference

Series, Vol. 8452, Society of Photo-Optical Instrumentation En-

gineers (SPIE) Conference Series, 0

Smith, D. J. B. & Jarvis, M. J. 2007, , 378, L49

Sparre, M., Hayward, C. C., Springel, V., et al. 2014, ArXiv e-prints

Spilker, J. S., Marrone, D. P., Aguirre, J. E., et al. 2014, , 785, 149

Steidel, C. C., Giavalisco, M., Pettini, M., Dickinson, M., & Adelber-

ger, K. L. 1996, , 462, L17+

Weiß, A., De Breuck, C., Marrone, D. P., et al. 2013, , 767, 88

Thématiques de recherche Cursus · Matthieu Béthermin Curriculum Vitae 1 Matthieu BÉTHERMIN ESO...

Documents

Transcript of Thématiques de recherche Cursus · Matthieu Béthermin Curriculum Vitae 1 Matthieu BÉTHERMIN ESO...