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SUMMARY:Probing the Higgs boson pair production through Vector Boson Fusio
 n at the LHC in the ATLAS Experiment
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DESCRIPTION:Speakers: Leonardo Splendori (CPPM\, Aix-Marseille Université
 \, CNRS/IN2P3)\n\nComposition du jury :\n\n\n\nCristinel Diaconu\nPréside
 nt du jury\n\n\nFlorian Beaudette\nRapporteur\n\n\nLidija Zivkovic\nRappor
 teure\n\n\nMaxime Gouzevitch\nExaminateur\n\n\nArnaud Duperrin\nDirecteur 
 de thèse\n\n\nThomas Strebler\nCo-directeur de thèse\n\n\n\n \nRésumé
  :\nDepuis sa découverte en 2012\, le boson de Higgs occupe une place cen
 trale dans le programme de physique du LHC. La mesure de ses propriétés
  et la recherche de processus rares\, tels que la production de paires de
  bosons de Higgs\, permettent de tester le Modèle Standard et d’explor
 er une physique au-delà de celui-ci. Ces études reposent sur des techni
 ques avancées de reconstruction et d’identification. Le flavour taggin
 g est utilisé pour identifier l’origine des jets produits par les quark
 s et les gluons. Les b-jets sont identifiés grâce aux vertex secondaire
 s créés par les hadrons de beauté\, caractérisés par leur longue dur
 ée de vie. Les informations issues des traces\, des paramètres d’impa
 ct et des vertex secondaires permettent de distinguer les b-jets\, c-jets
 \, tau-jets et light-jets. Avec le HL-LHC\, le nouveau détecteur ITk ét
 endra la couverture du tracker jusqu’à |η| < 4 et améliorera la réso
 lution spatiale\, renforçant les performances du flavour tagging. ATLAS 
 a développé pour le Run 3 un nouvel algorithme de deep learning\, GN2\,
  basé sur une architecture Transformer. Contrairement aux méthodes repo
 sant sur des variables construites manuellement\, GN2 apprend directement
  à partir des propriétés des jets et des traces reconstruits. Entraîn
 é sur de grands échantillons simulés\, il améliore significativement l
 e rejet des jets de bruit de fond dans des conditions de fort pile-up. Da
 ns le cadre des analyses di-Higgs\, la production non résonante de paire
 s de bosons de Higgs dans le canal HH→ bbττ avec ATLAS est étudiée 
 selon deux topologies : les canaux τlepτhad et τhadτhad. L’analyse 
 utilise les données du Run 2 et du début de Run 3. Des régions de cont
 rôle dédiées contraignent les principaux processus de bruit de fond\, n
 otamment tt et Z+jets. La reconstruction de la masse du système di-tau u
 tilise l’algorithme MMC. Des contributions au développement du framewo
 rk d’analyse ont permis d’améliorer significativement le temps de tr
 aitement des échantillons. La séparation finale entre le signal et le b
 ruit de fond repose sur deux réseaux de neurones profonds de type Transf
 ormer utilisant des variables globales et détaillées des objets reconstr
 uits. Les résultats montrent un gain d’environ 51 % sur la sensibilit
 é attendue et de 40 % sur la limite attendue du signal HH par rapport à
  l’analyse de Run 2. La limite attendue à 95% CL sur µHH est de 1.95\,
  avec une significativité de 1.22σ\, contre une limite de 3.3 et une si
 gnificativité de 0.75σ pour Run 2. L’analyse devrait contraindre le mo
 dificateur de l’auto-couplage du Higgs à−1.6 < κλ < 8.4 ainsi que 
 le modificateur du couplage quartique boson vecteur-Higgs à 0.1 < κ2V <
  2.1 à 95 % de niveau de confiance. Les résultats finaux observés devr
 aient être publiés par la Collaboration ATLAS peu après la soumission 
 de cette thèse.\n \nAbstract :\nSince its discovery in 2012\, the Higgs 
 boson has become a central focus of the LHC physics program. Precision mea
 surements of its properties\, as well as the search for rare processes suc
 h as Higgs boson pair production\, provide direct tests of the Standard Mo
 del and offer sensitivity to physics beyond it. These studies rely on adva
 nced reconstruction and identification techniques to efficiently separate 
 signal from the overwhelming background. Flavour tagging is used to identi
 fy the origin of jets produced by quarks and gluons. b-jets are recognized
  through the secondary vertices created by beauty hadrons\, which have a l
 ong lifetime. Information from tracks\, impact parameters\, and secondary 
 vertices makes it possible to distinguish b-jets\, c-jets\, tau-jets\, and
  light-jets. With the HL-LHC\, the new ITk detector will extend the tracke
 r coverage up to |η| < 4 and improve spatial resolution\, enhancing flavo
 ur-tagging performance. ATLAS has developed for Run 3 analyses a new deep-
 learning algorithm\, GN2\, based on a Transformer architecture. Unlike old
 er methods that relied on manually engineered variables\, GN2 learns direc
 tly from the properties of jets and reconstructed tracks. Trained on large
  simulated datasets\, it significantly improves background-jet rejection c
 ompared with Run 3 while remaining robust under high pile-up conditions. I
 n the context of di-Higgs analyses\, the non-resonant production of Higgs 
 boson pairs in the HH→ bbττ channel with ATLAS is also studied in two 
 topologies: the τlepτhad and τhadτhad channels. The analysis uses data
  from Run 2 and the beginning of Run 3. Dedicated control regions are used
  to constrain the main background processes\, notably tt and Z+jets. The r
 econstruction of the di-tau system mass uses the MMC algorithm. Dedicated 
 contributions to the analysis framework developments brought critical impr
 ovements to the processing time of the analysis samples. The final separat
 ion between signal and background relies on two deep neural networks of th
 e Transformer type\, using both global and detailed variables of the recon
 structed objects. The results show a significant improvement in performanc
 e compared with the previous Run 2 analysis\, with a gain of about 51% in 
 expected sensitivity and 40% in the expected limit on the HH signal. The e
 xpected 95 % CL on µHH is found to be 1.95\, with a significance of 1.22
 σ\, improving upon the 3.3 limit on µH H with 0.75 σ significance found
  by the Run 2 analysis. The analysis is expected to constrain the Higgs se
 lf-coupling modifier to−1.6 < κλ < 8.4 and the quartic vector-boson-Hi
 ggs coupling modifier to 0.1 < κ2V < 2.1 at 95% confidence level. The fin
 al observed results for this analysis are expected to be released by the A
 TLAS Collaboration shortly after the submission of this thesis.\n \n\nhtt
 ps://indico.in2p3.fr/event/40039/
LOCATION:Amphithéâtre (CPPM)
URL:https://indico.in2p3.fr/event/40039/
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