Towards unveiling the properties of the massive black hole binary population with LISA

Depuis la détection du premier signal d'onde gravitationnelle (OG) par la collaboration LIGO/Virgo en 2015, l'astronomie des OG est un domaine en pleine expansion, promettant des découvertes majeures en astrophysique et cosmologie. Les OG offrent des données nouvelles et complémentaires aux observations électromagnétiques classiques, permettant d'explorer les propriétés des sources d'OG, la dynamique de l'univers et les fondements de la relativité générale. À l'avenir, les interféromètres de nouvelle génération, notamment la mission Laser Interferometer Space Antenna (LISA), fourniront des observations encore plus précises à des distances plus grandes. Cette thèse étudie la population de binaires de trous noirs massifs (MBHB) à partir de données simulées pour LISA. Les MBHB, sources principales d'OG ciblées par LISA, devraient être détectés en grand nombre. Des analyses théoriques et de données ont permis d'inférer des propriétés de cette population, y compris leur environnement astrophysique, leur évolution cosmique et leurs taux de détection. Une méthode bayésienne est présentée pour estimer les propriétés d'un nouveau modèle analytique décrivant les fusions de MBHB. La flexibilité du modèle analytique est cruciale pour l'optimisation de l'approche bayésienne hiérarchique appliquée pour la première fois à la population de MBHB de LISA. Les hyper-paramètres déduits servent de proxy pour la coévolution des trous noirs massifs avec leur environnement à faibles masses et à haut décalage vers le rouge. Les résultats suggèrent que LISA peut offrir de nouvelles perspectives sur cette coévolution, en particulier pour les faibles masses et à haut redshift, complétant les observations électromagnétiques biaisées vers les grandes masses et l'univers local. De plus, ils permettent de contraindre le mécanisme de réduction orbitale et de coalescence des MBHB dans leur galaxie et halo de matière noire. Cette thèse démontre la faisabilité d'une approche d'inférence bayésienne hiérarchique pour la population de MBHB détectée par LISA, ouvrant la voie à de futures améliorations. Enfin, le modèle analytique est comparé à 20 simulations cosmologiques et semi-analytiques du MBHB dans un contexte plus réaliste. L'étude compare les modèles de population de trous noirs massifs et calcule leurs prévisions de taux de fusion et de détection par LISA. La comparaison révèle une large dispersion des prévisions des taux de fusion pour LISA, compliquée par les différences dans la modélisation physique et la résolution numérique des simulations. Le modèle analytique développé dans cette thèse présente des prévisions globalement cohérentes avec les modèles simulés, validant ainsi sa pertinence face à des simulations plus complexes.