Dans le Modèle Standard (MS), le champ de Higgs est à l’origine de la brisure de symétrie électrofaible, conférant ainsi leur masse aux bosons W et Z. La découverte du boson de Higgs en 2012 au LHC a permis de confirmer expérimentalement l’existence de ce champ. Malgré des études approfondies, l’auto-couplage du boson de Higgs reste non mesuré, bien qu’il soit essentiel pour comprendre la forme du potentiel du Higgs et la stabilité du vide de l’univers. L’étude de la production par paires de bosons de Higgs (di-Higgs) est la seule manière directe d’accéder à ce paramètre et d’obtenir des informations clés sur la transition de phase électrofaible après le Big Bang. La production de di-Higgs est extrêmement rare (section efficace ~ 40 fb pour des collisions proton-proton avec une énergie de 13,6 TeV). Parmi les états finaux possibles, le canal multilepton est prometteur grâce à sa signature cinématique distinctive, bien que complexe en raison de la diversité des topologies et des bruits de fond. Les avancées récentes en intelligence artificielle, en particulier les architectures de type transformer respectant les symétries physiques, ont amélioré de manière significative la reconstruction d’événements complexes dans des canaux tels que HH?4b ou or HH?bbtt. Appliquer ces techniques au canal multilepton offre un fort potentiel pour améliorer la sensibilité. Ce projet de thèse se concentrera sur la recherche de la production de di-Higgs dans l’état final multilepton avec l’ensemble des données du Run 3 d’ATLAS à 13,6 TeV, en s’appuyant sur les travaux en cours des équipes de l’Irfu sur le canal ttH multilepton afin de développer des méthodes avancées d’analyse et de reconstruction basées sur l’intelligence artificielle. L’objectif du projet est d’approcher la sensibilité du MS sur l’auto-couplage du boson de Higgs.