Search for tt̄H (H > bb̄) production in the lepton + jets channel and quark flavour tagging with deep learning at the ATLAS experiment Abstract: Seit mehreren Jahrzehnten werden die Vorhersagen des Standardmodells (SM) der Teilchenphysik erprobt und validiert. <br>Mit der zunehmenden Anzahl von Proton Proton Kollisionen die mit den Experimenten am LHC aufgezeichnet werden sind nun präzise Higgs Messungen möglich.<br>ATLAS und CMS haben kürzlich den ttH Produktionsprozess mit Hilfe von LHC RUN II Daten entdeckt. Der ttH(bb) Prozess ermöglicht eine direkte Messung der Top Yukawa Kopplung welche die stärkste Fermion Higgs Kopplung ist und daher eine wichtige Rolle im SM einnimmt. Der anspruchsvolle Endzustand mit mindestens 4 b Jets erfordert eine fortschrittliche Analysestrategie sowie elaborierte b Jet Identifikationsmethoden. $b$ Tagging ist nicht nur in der ttH(bb) Analyse von entscheidender Bedeutung sondern die meisten Physik Analysen innerhalb von ATLAS machen davon Gebrauch. Die Re Optimierung des Deep Learning basierten Heavy Flavour Taggers in ATLAS wird in dieser Arbeit für zwei verschiedene Jet Definitionen gezeigt. Es wurden verschiedene Änderungen vorgenommen die zu einer signifikanten Verbesserung von bis zu einem Faktor zwei in der Untergrundunterdrückung in bestimmten Phasenraumregionen führten.<br>Die ttH(bb) Analyse wurde mit 139 fb 1 RUN II ATLAS Daten bei einer Schwerpunktsenergie von √s=13 TeV durchgeführt. Die Signalstärke d.h. das Verhältnis des gemessenen Wirkungsquerschnitts zum vorhergesagten Wirkungsquerschnitt im SM wurde mit 0 43+0 20 0 19(stat.)+0 30 0 27(syst.) mit einer beobachteten (erwarteten) Signifikanz von 1 3 (3 0) Standardabweichungen für den inklusiven Wirkungsquerschnitt gemessen. Zusätzlich wurde zum ersten Mal eine vereinfachte differenzielle Wirkungsquerschnittsmessung in verschiedenen Higgs pT Bereichen durchgeführt. Die Messung wird durch systematische Unsicherheiten begrenzt hauptsächlich im Zusammenhang mit dem anspruchsvollen irreduziblen ttbar+bb Untergrund Abstract: Since several decades the predictions of the Standard Model (SM) of particle physics are being probed and validated. One major success of the Large Hadron Collider (LHC) at CERN was the discovery of the Higgs boson in 2012. With the increasing amount of proton proton collisions recorded with the experiments located at the LHC precise Higgs measurements are now possible and rare processes are accessible.<br>ATLAS and CMS recently discovered the production process of a Higgs boson in association with a pair of top quarks using LHC RUN II data. The ttH(bb) process allows for a direct measurement of the Top Yukawa coupling which is the strongest fermion Higgs coupling in the Standard Model and plays therefore an important role in Higgs physics. The challenging final state with at least 4 b jets requires an advanced analysis strategy as well as sophisticated b jet identification methods. b tagging is not only crucial in the ttH(bb) analysis but most physics analyses within ATLAS are making use of it. The reoptimisation of the deep learning based heavy flavour tagger in ATLAS is shown in this thesis for two different jet collections. Various improvements were made resulting in a drastic performance increase up to a factor two in certain regions of the phase space.<br>The ttH(bb) analysis is performed using 139 fb 1 of RUN II ATLAS data at a centre of mass energy of √s=13 TeV. The signal strength being the ratio of the measured cross section over the predicted cross section in the SM was measured to be 0.43+0.20 0.19(stat.)+0.30 0.27(syst.) with an observed (expected) significance of 1.3 (3.0) standard deviations in the inclusive cross section measurement. In addition a simplified template cross section (STXS) measurement in different Higgs pT bins is performed which is possible because of the ability to reconstruct the Higgs boson. The measurement is limited by the capability to describe the challenging irreducible ttbar+bb background and by systematic uncertainties Abstract: ATLAS et CMS ont récemment découvert le processus de production ttH en utilisant les données prises durant le RUN II du LHC. Le processus ttH(bb) permet de mesurer directement le couplage de Yukawa du quark top qui est le couplage fermion Higgs le plus grand du modèle standard et joue donc un rôle important dans la physique du boson du Higgs.<br>Létat final de ce processus contient au moins 4 jets provenant de quarks b ce qui nécessite détablir une stratégie danalyse avancée ainsi que de développer des méthodes sophistiquées pour lidentification des jets provenant de quarks b. Létiquetage des quarks b nest pas seulement crucial pour lanalyse ttH(bb) mais aussi pour la plupart des analyses de physique au sein de lexpérience dATLAS. La ré optimisation de létiquetage des quarks de saveurs lourdes basé sur un apprentissage profond dans ATLAS est présentée dans cette thèse pour deux collections de jets différentes. Diverses améliorations ont été apportées entraînant une augmentation importantes des performances allant jusquà un facteur deux dans certaines régions de lespace des phases.<br>Lanalyse ttH(bb) est effectuée en utilisant 139 fb 1 de données enregistrées par ATLAS durant le RUN II à une énergie dans le centre de masse de √s=13 TeV.Lintensité du signal qui est le rapport entre la section efficace mesurée et la section efficace prédite par le modèle standard a été mesurée à 0 43+0 20 0 19(stat.)+0 30 0 27(syst.) avec une signification observée (prévue) de 1 3 (3 0) déviations standard pour la mesure de la section efficace inclusive. En outre une mesure simplifiée de la section efficace utilisant des gabarits Monte Carlo en fonction de limpulsion transverse du boson de Higgs est effectuée.Cette mesure est limitée par la difficulté de simuler correctement le bruit de fond dominant ttbar+bb ainsi que par de grandes incertitudes systématiques