Depuis quelques années les fibres optiques « multimodes » (MMF) sont au cœur d’un regain d’intérêt pour les chercheurs et pour l’industrie. En effet, les fibres « monomodes », dans lesquelles la lumière ne peut suivre qu’une seule trajectoire semblent avoir atteint un plateau de performance. Les fibres optiques multimodes peuvent propager de nombreux signaux simultanément. Cependant, elles sont très sensibles aux perturbations extérieures qui provoquent du couplage entre les signaux. Pour étudier ces fibres, des chercheurs de l’Institut Langevin et de l’Université Hébraïque de Jérusalem ont mis au point une méthode pour caractériser rapidement les propriétés de ces fibres, qui évoluent au cours du temps [1]. Avec cette technique l’équipe a en particulier mis en lumière l’existence de canaux nsensibles aux perturbations externes. Leur utilisation ouvrent la voie à une augmentation des débits dans les systèmes de communications fibrés ainsi qu’au développement de nouveaux outils d’imagerie endoscopique plus compacts.
Les fibres optiques sont partout ! En télécommunication, en imagerie médicale… Elles constituent un réseau dense, composé essentiellement de fibres monomodes, c’est-à-dire dans lesquelles une seule information circule. Problème : on arrive quasiment à saturation des fibres, en termes de quantité d’information transmise, mais aussi en termes d’infrastructure. Comment alors multiplier les débits sans multiplier les coûts de production ? La solution réside peut-être dans les fibres multimodes. Celles-ci ont été largement utilisées dans les années 70-80. Elles ont ensuite été remplacées par les fibres monomodes. Aujourd’hui, ces fibres multimodes intéressent de nouveau les chercheurs pour tirer profit des différents chemins possibles afin de multiplier les canaux de communication au sein d’une seule fibre. Le problème réside dans le fait que les différents défauts de la fibre et perturbations extérieures induisent du couplage entre les signaux, et que ce couplage change au cours du temps.
Pour caractériser une fibre optique, les chercheurs se sont intéressés à la détermination de sa matrice de transmission : l’opérateur qui détermine l’impact de la fibre entre l’entrée et la sortie pour reconstruire le signal original. Jusqu’à présent, connaître cette matrice était difficile : alignement complexe, pas d’automatisation, fluctuations rapides. L’équipe de l’Institut Langevin est parvenue à surmonter cet obstacle en utilisant des outils de machine learning afin de simuler et de compenser les imperfections du système optique, permettant de caractériser précisément la matrice de transmission sans effort particulier sur l’alignement ou la stabilité du système.
Les chercheurs ont ainsi mesuré plusieurs matrices pour différentes déformations des fibres. Cette étude leur a permis de mettre en évidence des canaux de transmission de l’information très peu sensibles à la déformation, soit une piste prometteuse pour multiplier les débits de données à moindre coût.
[1] Maxime W. Matthès, Yaron Bromberg, Julien de Rosny, and Sébastien M. Popoff
Learning and Avoiding Disorder in Multimode Fibers
Phys. Rev. X 11, 021060 (2021)
