Formation et émergence d’amas stellaires

Soutenance de thèse de Yann Bernard - Lundi 9 novembre 2026 à 13h00 - Salle Manuel Forestini IPAG

Les étoiles sont des objets célestes sociaux. On sait aujourd’hui qu’elles se forment en groupes au sein de nuages moléculaires et passent leur jeunesse à interagir avec leurs congénères. Bien que l’on comprenne les processus majeurs à l’œuvre, construire une théorie qui décrit leur formation, leur évolution primordiale, et explique simultanément les propriétés des étoiles plus évoluées que l’on est capable d’observer avec nos instruments, est beaucoup plus difficile.

La dynamique primordiale des amas d’étoiles enfouis dans leur région de formation est très complexe à modéliser. Celle-ci dépend fortement des couplages entre les étoiles et leur environnement natal gazeux, comme la gravitation et la rétro-action stellaire. Ces couplages impliquent une forte stochasticité qui brouille les prédictions que l’on peut faire sur les propriétés de la formation stellaire. D’un autre côté, les observations peinent à produire des échantillons suffisamment complets et précis de ces amas à cause des nombreuses contraintes qu’induit leur environnement opaque à la lumière. Pourtant, comprendre cette dynamique primordiale des étoiles permettrait de faire le pont entre les observations plus précises des amas découverts, comme celles de Gaia, et les théories de la formation stellaire.

Ce projet tend à compenser la stochasticité de la dynamique primordiale des étoiles en menant des études statistiques sur de grands échantillons de simulations. Dans cette thèse, j’ai développé des simulations, basées sur le code sc Phantom, pouvant répondre à cette problématique. Le point clé du développement de ces simulations a été d’optimiser au mieux le temps de calcul pour suivre l’évolution complète d’un événement de formation d’étoiles. Pour cela, nous avons construit une nouvelle prescription de formation d’étoiles imitant le processus de fragmentation des cœurs préstellaires afin de limiter la résolution. Il était aussi nécessaire de mettre à jour la dynamique stellaire du code pour suivre efficacement les trajectoires des étoiles dans les amas. L’ajout de la photoionisation par les étoiles massives a complété le tableau des processus indispensables à une évolution primordiale convaincante des amas enfouis.

Une fois ces développements terminés, j’ai testé le modèle en simulant trois nuages moléculaires turbulents en effondrement. Ces trois simulations ont donné des amas finaux très différents. Il en ressort que l’apparition des premières régions ionHII a un impact significatif sur le devenir de la région de formation. Ces premiers tests ont aussi démontré la performance du modèle, avec des gains allant jusqu’à un facteur 80 grâce à la nouvelle dynamique stellaire. Ils ont aussi permis d’éliminer les derniers goulots d’étranglement impactant encore la performance.

Pour finir, j’ai réalisé une étude paramétrique visant à caractériser les distributions de masse des étoiles (IMF) sortant de ces simulations. Pour cela, j’ai calculé un échantillon de 30 simulations pour tester l’influence des paramètres de notre nouvelle prescription de formation stellaire. J’ai pu démontrer l’influence de ces paramètres sur le pic et la pente aux hautes masses de l’IMF. Il est possible d’ajuster ces paramètres pour ajuster les distributions de masse simulées à une IMF canonique. Cependant, il existe des dégénérescences dans ce choix. Une étude plus poussée sur la morphologie et la multiplicité dans les amas doit compléter cette caractérisation pour statuer sur la paramétrisation optimale de ces simulations.

Ce modèle de simulations doit continuer de se perfectionner, notamment en ajoutant des systèmes binaires primordiaux et la modélisation de jets protostellaires. Toutefois, à l’issue de cette thèse, il semble tout à fait réalisable de caractériser les chemins évolutifs des amas enfouis à l’aide d’un large échantillon de simulations.

Direction de thèse

• Estelle Moraux

Composition du jury

• Cathie Clarke, Professeur Cambridge U., Examinatrice
• Yueh-Ning Lee, Maître de conférence, Taïwan U., Examinatrice
• Catherine Dougados, Directrice de recherche IPAG CNRS, Examinatrice
• Matthias Gonzalez, Professeur, UPC, Rapporteur
• Christian Boily, Professeur, Strasbourg U., Rapporteur
• Daniel Price, Professeur Monash U., Invité