Projet académique dédié à l'apprentissage statistique appliqué à la détection de signaux faibles. Il met en œuvre des techniques de filtrage adapté pour analyser des signaux simulés (bruit blanc gaussien, bruit coloré) et des données réelles issues de l'observatoire LIGO. Les étudiants explorent les avantages et limites de ces méthodes tout en comparant les résultats avec des outils existants comme PyCBC.