Les amas de galaxies sont l'une des plus grandes structures dans l'univers et jouent le rôle d'hôte de plusieurs phénomènes complexes. Bien qu'il existe beaucoup d'études portant sur leur formation et leur évolution, l'avènement récent de l'apprentissage automatique en astronomie nous permet d'investiguer des questions qui, jusqu'à maintenant, demeuraient sans réponse. Même si ce mémoire se concentre sur l'application de techniques d'apprentissage automatique aux observations en rayons X des amas de galaxies, nous explorons l'usage de ces techniques à son homologue à une échelle réduite : les galaxies elles-mêmes. Malgré le fait que les trois articles présentés dans ce mémoire se concentrent sur différents aspects de la physique, sur de différentes échelles et sur de différentes techniques, ils forment une base d'études que je continuerai pendant mon doctorat : l'usage des nouvelles techniques pour investiguer la physique des régions galactiques et extragalactiques. Dans le premier article, nous introduisons les premières observations en rayons X d'un amas de galaxies lointain qui détient des attributs particuliers comme une formation stellaire hors pair (∽ 900 M⊙/an). Dans cet article, nous employons les techniques traditionnelles en astronomie rayons X pour déterminer si ce taux de formation stellaire est dû à un courant de refroidissement désinhibé. Puisque l'objet est très lointain (z=1.7), il faut faire nos calculs sans beaucoup de photons et il faut donc utiliser les indices par procuration. Nous déterminons que la galaxie centrale est séparée d'une distance de plus de 50 kpc du coeur froid de l'amas. À cause de cette séparation, le trou noir supermassif central n'est pas alimenté et il ne peut pas prévenir le courant de refroidissement. Ceci est le premier exemple d'un amas de galaxies où nous observons l'échec de la rétroaction d'un trou noir supermassif. De plus, ceci nous fournit un autre mécanisme qui peut créer la lumière intra-amas. Dans le deuxième article présenté ici, nous examinons l'émission rayons X provenant du milieu intra-amas extrêmement chaud des amas de galaxies. Nous développons une méthode compréhensive qui détermine le nombre de composantes thermiques sous-jacentes dans un spectre de plasma. Notre nouvelle technique est basée sur une combinaison d'algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé (analyse de composantes principales) et d'apprentissage automatique supervisé (arbre aléatoire). Nous créons un ensemble de 100 000 observations synthétiques et réalistes de Chandra qui représentent le gaz chaud dans les amas de galaxies voisines. Après la réduction de notre ensemble d'entraînement à ses 25 composantes principales, nous entraînons notre classificateur afin qu'il puisse déterminer le nombre de composantes thermiques sous-jacentes. Une fois l'étape d'entraînement terminée et l'optimisation des hyperparamètres terminée, nous appliquons la méthodologie à l'amas de galaxies de Persée. En plus de créer une carte de l'amas qui indique le nombre de composantes thermiques nécessaires afin de modéliser précisément l'émission du gaz chaud, nous avons développé un ensemble d'outils numériques qui calculent les températures associées. Nos résultats sont en accord avec plus d'une décennie d'études sur l'amas de galaxies de Persée et nous indiquent qu'il faut utiliser plusieurs composantes thermiques pour modéliser le milieu intra-amas correctement. Le troisième article présenté dans ce mémoire emploie de nouveau l'apprentissage automatique pour résoudre une question précédemment sans réponse nécessaire pour la caractérisation précise de la cinématique de gaz chaud dans les galaxies. Nous avons construit un réseau de neurones convolutif qui estime la vitesse et l'élargissement des raies d'émission d'un spectre de galaxies en visible. Une fois construit, nous l'appliquons aux données synthétiques qui répliquent les observations réelles de SITELLE du programme SIGNALS. En utilisant notre réseau bien entraîné, nous caractérisons l'émission d'une cible de SIGNALS : la galaxie M33. Nos résultats indiquent que notre algorithme surpasse les méthodes standards et s'adapte bien aux procédures d'ajustement spectral. En outre, notre méthodologie augmente la vitesse des calculs par plus d'un ordre de grandeur. Bien que l'algorithme soit entraîné spécifiquement pour SITELLE, on peut faire de petites modifications pour l'utiliser avec des autres interféromètres tels que MUSE et ses futurs analogues dans la prochaine génération de télescopes. Notez que j'ai mené à titre de premier auteur deux des trois articles présentés dans ce mémoire et apporté des contributions majeures au troisième. Les trois articles ont déjà été acceptés pour publication ou ont déjà été soumis et révisés une fois.

Mots-clés : Amas de galaxies , Apprentissage automatique , Régions H ii , Analyse de composantes principales , Réseau de neurones convolutif , Milieu interstellaire , Milieu intra-amas , Rayons X