Vers un nouveau niveau de modélisation des effets d'environnements sur les galaxies

Galaxies lie in a large panel of environments from isolated galaxies, to pairs, groups or clusters. The environment is expected to have an impact on galaxy properties such as morphology, stellar formation, metallicity\ldots. Some studies already tried to quantify the importance of the global environment (linked to the dark matter halo mass) and the local environment (galaxy position in the group). These studies have shown that the environment plays a minor role except for low mass galaxies. But the quantification of the environment is difficult since detected groups in redshift space (the only one accessible by the observer) are very elongated, making it difficult to extract spherical groups in real space. If these quantification errors are too important, environment effects will not be measured correctly. Moreover, other physical processes are at work inside groups whose relative roles are not well understood. For example, major or minor mergers (rich or poor in gas, between satellite galaxies, or after the decay of the orbit of a satellite onto the central galaxy by dynamical friction), rapid flybys harassing galaxies, stripping of the interstellar gas by ram pressure or of the gaseous reservoir by tidal forces. Although semi-analytical codes of galaxy formation from initial conditions of a LambdaCDM Universe fit well a large set of observed relations, there are still some discrepancies that might be possibly explained by a lack of correct physical recipes of environmental effects in these models. Our goal with this thesis is to have a detailed comprehension of the role of environment on galaxy properties, and finally determine the major physical processes in the modulation of these properties with both local and global environment. For this, an optimal extraction of galaxy groups from the projected phase space is necessary. We performed a study and re-implementation of some existing group finder to estimate their strengths and weaknesses in the detection of galaxy groups. A galaxy mock catalogue in redshift space, designed to mimic the primary spectroscopic sample of the SDSS survey was created to apply several galaxy group algorithms. An advantage is the already known membership that we can compare to galaxy groups extracted from redshift space. Semi-analytical codes of galaxy formation give us such galaxy catalogs we transformed to be coherent with the vision of an observer. With these mock catalogues, we tested the very popular Friends-of-Friends grouping algorithm. We determined the optimal linking lengths against the set of tests and optimal criterion we developed to judge the efficiency of an algorithm. It appears that this choice of linking lengths depends on the scientific goal to do with the group catalogue. A large part of the thesis consisted on the realization of a new grouping algorithm called MAGGIE (Models and Algorithm for Galaxy Groups, Interlopers and Environment), Bayesian and probabilistic. MAGGIE uses our priors acquired with analysis of cosmological simulations for large scale structure and of observations obtained from large galaxy surveys, to better constrain the selection of galaxy groups from redshift space. Comparison of MAGGIE with the FoF algorithm shows that MAGGIE is superior in avoiding the fragmentation of real space groups, the membership selection (completeness, reliability) and in the group properties (group mass, luminosity). The better performance of MAGGIE comes from its probabilistic nature, the use of astrophysical and cosmological priors, and the use of halo abundance matching technique linking central galaxy distributions (stellar mass or luminosity) to physical properties of dark matter halos. The future application of MAGGIE on galaxy surveys such as the Sloan Digital Sky Survey or the deeper Galaxy and Mass Assembly, taking care of their own observational problems, should improve our understanding of the modulation of galaxy properties with their global and local environments and physical processes operating inside galaxy groups.Les galaxies reposent dans un large éventail d'environnements allant des galaxies isolées, aux paires, aux groupes ou amas. Il est donc légitime de penser que cet environnement peut influer sur les différentes propriétés des galaxies comme la morphologie, la formation stellaire, la métallicité, etc. Des études ont déjà tenté de quantifier les rôles de l'environnement global (lié à la masse du halo de matière noire du groupe) et de l'environnement local (la position de la galaxie dans le groupe). Elles ont montré que l'environnement joue un rôle mineur dans leurs propriétés excepté pour les galaxies de faible masse. Mais la quantification de l'environnement est difficile car les groupes détectés dans l'espace des redshifts (seul accessible à l'observateur) sont très allongés et ne facilitent donc pas la recherche de l'appartenance d'une galaxie à un groupe donné. Si ces erreurs de quantification sont trop importantes, les effets de l'environnement seront alors mal mesurés. De plus, d'autres processus physiques sont à l'œuvre dans les groupes dont l'importance n'est pas tout à fait comprise. Par exemple les fusions majeures ou mineures des galaxies (riches ou pauvres en gaz, entre galaxies non centrales, ou entre une centrale et une non centrale par "déclin" de son orbite après friction dynamique), les survols rapides qui arrachent du gaz aux galaxies, le dépouillement du gaz interstellaire par la pression du gaz intra-groupe ou intra-amas, ou de celui du réservoir de gaz qui forme les disques des galaxies par des effets de marées. Bien que les modèles semi-analytiques de formation des galaxies à partir de conditions initiales d'un Univers LambdaCDM représentent assez bien les observations faîtes sur les galaxies, il y a toujours des écarts qui peuvent être sûrement liés à un manque de prise en compte des effets d'environnement dans ces modèles. On vise donc avec cette thèse à avoir une compréhension détaillée du rôle de l'environnement sur les propriétés des galaxies et finalement connaître le ou les processus physiques qui ont une importance prépondérante dans la modulation de ces propriétés avec l'environnement local et global. Pour cela, il est nécessaire de réaliser une extraction optimale des groupes de galaxies depuis l'espace des phases projeté. Une étude et ré-implémentation de certains algorithmes de regroupement de galaxies déjà existants a été réalisée pour déterminer leur efficacité et leurs faiblesses dans la détection des groupes de galaxies. Un catalogue de galaxies test (mock catalogue) a été réalisé pour appliquer nos divers algorithmes de regroupement sur un échantillon de galaxies certes fictif, mais avec des propriétés physiques semblables (fonction de luminosité, profil de densité des galaxies dans les groupes, biais liés au décalage vers le rouge comme indicateur de distance,...). L'avantage est que l'appartenanced'une galaxie à un groupe donné est connue à l'avance et que l'on peut donc comparer les sélections faîtes par les algorithmes à cette "réalité". Les sorties de codes semi-analytiques de formation de galaxies fournissent de tels catalogues que nous avons transformés pour convenir au point de vue d'un observateur. Avec des mocks catalogues à notre disposition, nous avons pu tester et comparer divers algorithmes de regroupement à un même échantillon de galaxies et avoir une idée de leurs performances de manière quantitative et non seulement qualitative. Nous nous sommes intéressés au plus populaire algorithme de regroupement qu'est la méthode de la percolation ou algorithme amis d'amis (Friends-of-Friends, FoF ci-après). Nous avons déterminé le jeu de paramètres de liens optimums pour la sélection de groupes de galaxies avec un ensemble de tests et de critères optimaux, que nous avons développé, pour juger de l'efficacité d'un algorithme de groupes de galaxies. Il est également apparu que le choix des paramètres de liens à considérer pour un FoF dépend beaucoup de la science que l'on souhaite réaliser avec notre catalogue de groupes. Une partie de la thèse a consisté à réaliser un tout nouvel algorithme de regroupement nommé MAGGIE (Models and Algorithm for Galaxy Groups, Interlopers and Environment), bayésien et probabiliste. MAGGIE utilise les a priori acquis à l'aide des analyses des simulations cosmologiques sur les structures à grandes échelles et les observations obtenues à partir des larges surveys sur les galaxies pour mieux contraindre la sélection des groupes de galaxies à partir de l'espace des phases projeté (biaisé par la distorsion des groupes liée au décalage vers le rouge). Les résultats de la comparaison de MAGGIE avec l'algorithme de FoF ont montré que, bien qu'équivalent dans la capacité à retrouver les galaxies membres des groupes (complétude et fiabilité), MAGGIE est bien meilleur dans l'estimation des propriétés des groupes (masses stellaires, luminosités...) grâce à la probabilité d'appartenance qui réduit l'importance des galaxies non réellement membres du groupe (interlopers). MAGGIE réduit significativement la fraction de fausses détections de groupes de galaxies, c'est-à-dire de groupes sporadiques, issus de la fragmentation par les algorithmes d'un groupe réel en plusieurs sous-groupes. L'estimation de l'environnement global est également améliorée grâce à la méthode de correspondance d'abondance (abundance matching) qui compare et lie les distributions des masses stellaires des galaxies centrales des groupes aux propriétés physiques des halos de matière noire pour une meilleure précision dans l'estimation de la masse virielle des groupes de galaxies. Une future application de MAGGIE sur des surveys de galaxies tels que le Sloan Digital Sky Survey ou le Galaxy and Mass Assembly, en tenant compte de tous les problèmes liés aux observations de chacun d'eux, devrait nous permettre par la suite d'améliorer notre compréhension des processus physiques dans les groupes de galaxies