Description

La découverte du boson de Higgs par l’expérience CMS a constitué une avancée majeure en physique des particules, en validant expérimentalement le mécanisme de Brout–Englert–Higgs responsable de la génération des masses des particules élémentaires. Malgré ce succès, la compréhension fine du champ de Higgs et de la structure du secteur scalaire du Modèle Standard demeure incomplète. Des mesures de plus en plus précises des propriétés du boson de Higgs sont nécessaires pour tester la cohérence interne du Modèle Standard et pour rechercher d’éventuelles signatures de nouvelle physique.

Le canal de désintégration H→ZZ représente l’une des sondes expérimentales les plus puissantes pour l’étude du boson de Higgs, grâce à la propreté de sa signature et à son excellente résolution en masse. Cette thèse se concentrera sur l’analyse du boson de Higgs dans ce canal en exploitant les données de collisions proton–proton collectées par CMS durant le Run 3 du LHC (2022–2026), à une énergie dans le centre de masse de 13,6 TeV. L’augmentation de l’énergie et de la luminosité intégrée par rapport aux runs précédents ouvre des perspectives uniques pour améliorer la précision des mesures des sections efficaces de production, des couplages du Higgs aux bosons vecteurs, et pour explorer des régions cinématiques jusqu’alors peu accessibles.

L’analyse nécessitera le développement de méthodes innovantes d’extraction du signal, notamment à l’aide de techniques avancées d’apprentissage automatique (intelligence artificielle), ainsi que l’optimisation des stratégies de sélection des événements afin de maximiser la sensibilité aux processus étudiés. La combinaison des résultats de ces travaux avec ceux de l'experience ATLAS ainsi qu'avec ceux des runs LHC précédents, constitueront une partie importante du travail de thèse. Ces travaux contribueront à une meilleure caractérisation du champ de Higgs et à un renforcement des contraintes expérimentales sur le secteur scalaire du Modèle Standard.

En parallèle de l’analyse physique, le doctorant ou la doctorante participera activement aux préparatifs de l’ère du LHC à Haute Luminosité (HL-LHC), en s’impliquant dans la mise à niveau de Phase 2 du calorimètre à haute granularité (HGCAL) de CMS. Ce travail technique portera sur le développement et la validation d’algorithmes avancés de génération de primitives de déclenchement, capables de fonctionner avec une faible latence et une haute précision dans des conditions d’empilement extrêmes. Ces développements sont essentiels pour garantir la capacité future de CMS à mener des mesures de précision du boson de Higgs, notamment dans des canaux exigeants tels que H→ZZ.

Compétences requises

Le groupe CMS de l'École Polytechnique recherche un candidat au doctorat titulaire d'un Master (Master 2) en physique des particules, intéressé par la physique expérimentale des hautes énergies. Une connaissance de base de C++ et Python est recommandée.

Bibliographie

CMS Collaboration, 'A portrait of the Higgs boson by the CMS experiment' Nature 607 (2022) 60
https://arxiv.org/abs/2207.00043

Physics of the HL-LHC, and perspectives at the HE-LHC
https://e-publishing.cern.ch/index.php/CYRM/issue/view/94

`Optimizing the performance of the CMS Electromagnetic Calorimeter to measure Higgs properties during Phase I and Phase II of the LHC`
A. Zghiche, International Journal of Modern Physics A, 2020, World Scientific

`An overview of more than ten years of operation of the CMS ECAL`
A. Zghiche, International Journal of Modern Physics A, 2024, World Scientific

New development in the CMS ECAL Level-1 trigger system to meet the challenges of LHC Run 2
Floris Thiant et al., Proceedings of Topical Workshop on Electronics for Particle Physics — PoS(TWEPP2018), 2019, Sissa Medialab

'The Phase-2 Upgrade of the CMS L1 Trigger Interim Technical Design Report', CERN-LHCC-2017-013 ; CMS-TDR-017,
https://cds.cern.ch/record/2283192

'The Phase-2 Upgrade of the CMS Endcap Calorimeter', CERN-LHCC-2017-023 ; CMS-TDR-019, https://cds.cern.ch/record/2293646

Mots clés

Boson de Higgs, LHC, Calorimétrie à Echantillonage Haute Granularité, Déclenchement, Intelligence Artificielle, Expérience CMS