Abstract: Le modèle standard de la cosmologie est fondé sur les hypothèses d'homogénéité et d'isotropie de l'Univers. Pour interpréter la plupart des observations, ces deux hypothèses sont appliquées de façon stricte ; l’objectif principal de cette thèse a été d'évaluer leur pertinence, en particulier lorsque de très petites échelles sont mises en jeu. Après une revue détaillée des lois de l'optique géométrique en espace-temps courbe, on propose une analyse exhaustive de la propagation de la lumière à travers des modèles cosmologiques « en gruyère », modélisant le caractère grumeleux de l'Univers. L'impact sur l'interprétation du diagramme de Hubble s'avère être faible, en particulier grâce à la constante cosmologique. Lorsqu'appliquées aux données actuelles issues de l'observation de supernovae, les corrections associées tendent à améliorer l'accord entre les paramètre cosmologiques mesurés à partir du diagramme de Hubble et du fond diffus cosmologique. Ceci suggère que la précision des observations cosmologiques atteinte aujourd'hui ne permet plus de négliger l'effet des petites structures sur la propagation de lumière à travers le cosmos. Un tel constat a motivé le développement d'un nouveau cadre théorique, inspiré de la physique statistique, visant à décrire ces effets avec précision. Quant à l'hypothèse d'isotropie, cette thèse aborde d'une part les conséquences potentielles d'une anisotropie cosmique sur la propagation de la lumière, en résolvant les équation de l'optique géométrique dans l'espace-temps de Bianchi I. D'autre part, on y analyse une classe de sources d'anisotropie, à savoir les modèles scalaire-vecteur. ; The standard model of cosmology is based on the hypothesis that the Universe is spatially homogeneous and isotropic. When interpreting most observations, this cosmological principle is applied stricto sensu ; the main goal of the present thesis was to evaluate how reliable this assumption is, especially when small scales are at stake. After having reviewed the laws of geometric optics in curved ...
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