L’IA en archéologie ouvre la voie à de nouvelles découvertes

L’archéologie, qui étudie l’histoire ancienne par la fouille et l’analyse d’artefacts, se heurte souvent à des difficultés telles que l’immensité des zones à explorer et la fragilité des artefacts. Les méthodes traditionnelles peuvent prendre beaucoup de temps et même conduire à négliger des sites ou des trésors cachés. L’intelligence artificielle (AI) peut intervenir pour aider dans ce domaine. Par exemple, une avancée récente dans la péninsule du Yucatán a utilisé le deep learning pour découvrir plus de 60 000 sites archéologiques mayas anciens jusque-là inconnus, cachés sous une végétation dense.

En particulier, la vision par ordinateur peut aider les archéologues à analyser des images pour détecter des artefacts et cartographier précisément les sites anciens. L’analyse d’images peut contribuer à révéler des motifs cachés dans les paysages ou même à reconstituer des artefacts brisés afin d’accélérer les découvertes et de préserver les moindres détails de notre histoire et de notre culture. Les archéologues mettent au point de nouvelles méthodes fondées sur l’IA pour explorer notre passé, plus rapides, plus précises et plus riches en informations que jamais.

Le développement des techniques archéologiques fondées sur l’IA#

L’IA a commencé à faire parler d’elle en archéologie vers la fin du XXe siècle, grâce aux progrès de l’analyse des données. Dans les années 1990, les archéologues ont commencé à utiliser le machine learning et le data mining pour analyser les vastes quantités d’informations qu’ils recueillaient. L’un des premiers grands succès a consisté à utiliser l’IA pour prédire l’emplacement potentiel de sites archéologiques à partir de motifs issus de données historiques et géographiques, transformant ainsi la planification des fouilles.

Un exemple précoce du rôle croissant de l’IA en archéologie est le travail d’Iconem, une entreprise parisienne fondée en 2010. Iconem utilise des drones et l’IA pour créer des modèles numériques 3D de monuments historiques menacés par la guerre, les conflits et la dégradation naturelle. En capturant des milliers d’images, Iconem a documenté des sites dans plus de 20 pays, notamment les ruines antiques de Pompéi, des villes assyriennes en Irak et des monastères bouddhistes en Afghanistan. Ces préservations numériques constituent des ressources précieuses pour l’éducation et la recherche, en particulier pour les sites difficiles d’accès ou endommagés.

Fig. 1 Modèle 3D d’Iconem représentant Palmyre, en Syrie, avant sa destruction en 2015.

En 2021, l’IA était même utilisée pour restaurer des artefacts anciens. Des projets comme l’initiative RePAIR, en Italie, ont utilisé des robots pour réassembler soigneusement des objets fragiles provenant de lieux comme Pompéi. Aujourd’hui, le rôle de l’IA en archéologie continue de s’étendre, notamment pour déchiffrer des textes anciens et analyser des images satellite. L’IA est devenue un outil essentiel pour découvrir et préserver notre histoire.

Comment la vision par ordinateur est utilisée en archéologie#

La vision par ordinateur est une branche de l’IA qui permet aux ordinateurs de comprendre et d’interpréter les données visuelles. En archéologie, elle aide les chercheurs à analyser les artefacts, à cartographier les sites anciens et même à reconstituer des structures historiques. En traitant des images et des vidéos à l’aide du deep learning, la vision par ordinateur peut extraire des informations qui facilitent la préservation et l’interprétation des découvertes archéologiques.

Analyser les artefacts avec la vision par ordinateur#

Lors des fouilles, les archéologues découvrent souvent des milliers de fragments, comme des poteries, des ossements et d’autres matériaux. Traditionnellement, l’identification et le catalogage de ces pièces demandent beaucoup de temps et de connaissances spécialisées. Cependant, la vision par ordinateur permet d’automatiser ce processus. Par exemple, le projet Arch-I-Scan de l’université de Leicester utilise la reconnaissance d’images et le machine learning pour identifier et consigner automatiquement les détails de fragments de poterie. Le système peut analyser des photos prises avec des appareils portables et classer les artefacts selon leur taille, leur forme, leur décoration et leur texture.

Fig. 2 Arch-I-Scan peut aider à reconnaître et à enregistrer les détails de vestiges de poterie.

Cartographie des sites archéologiques fondée sur la vision#

L’IA est particulièrement utile aux premières étapes des projets archéologiques. Elle peut aider à identifier les sites archéologiques potentiels avant le début des fouilles et réduire le risque d’endommager des zones historiques. En traitant des images aériennes ou satellite, des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLOv8 peuvent utiliser la détection d’objets pour repérer des sites enfouis. YOLOv8 peut être entraîné à détecter de subtiles modifications du paysage susceptibles d’indiquer la présence de structures enfouies, comme des murs, des routes ou des bâtiments anciens. En fait, de légères variations de la couleur du sol, de la croissance de la végétation ou de la texture du terrain peuvent même révéler des vestiges souterrains.

Fig. 3. Utiliser l’IA pour identifier les endroits à fouiller (source : ArchAI).

Un bon exemple est une étude de cas menée dans la région de l’Alto Minho, au Portugal. Les chercheurs ont développé un modèle d’IA entraîné sur des tumulus funéraires annotés à l’aide d’une technique appelée augmentation des données, qui enrichit le jeu de données en créant de nouveaux exemples d’entraînement similaires. Le système d’IA peut suggérer l’emplacement de nouveaux tumulus funéraires potentiels. Malgré la difficulté liée aux faux positifs dus à la perspective aérienne des données LiDAR, cette approche a atteint un taux de réussite de 72,53 % après validation par des experts.

Reconstruction 3D d’artefacts anciens#

Lors des fouilles, les archéologues découvrent souvent des fragments brisés plutôt que des artefacts intacts. Traditionnellement, l’assemblage de ces fragments est une tâche lente et minutieuse. Cependant, la reconstruction 3D assistée par l’IA est bien plus rapide. À l’aide de modèles numériques 3D, les algorithmes peuvent analyser la forme des fragments et reconstituer précisément les artefacts d’origine. Ce processus permet de gagner du temps, fournit des mesures précises et améliore la compréhension des artefacts, ce qui peut apporter des informations plus approfondies sur les cultures qui les ont créés.

Fig. 4. Reconstruction 3D de fragments.

L’IA dans l’archéologie sous-marine#

L’archéologie sous-marine est l’un des domaines les plus prometteurs de l’utilisation de l’IA pour explorer le passé. À Baïes, une cité romaine submergée au large des côtes italiennes, l’IA contribue à surveiller et à préserver les ruines anciennes sous la mer. WSense, une startup spécialisée dans les communications sous-marines, a développé un réseau de modems acoustiques et de capteurs alimentés par l’IA. Ces systèmes s’adaptent en temps réel à l’évolution des conditions marines et transmettent des données environnementales. Ils permettent de surveiller le site à distance, d’aider les plongeurs à communiquer et à se déplacer sous l’eau, et pourraient même bientôt être accessibles aux touristes au moyen de tablettes intelligentes interactives.

Fig. 5 Des plongeurs explorent les ruines sous-marines de Baïes, à Naples, en Italie.

Utiliser l’IA pour comprendre les textes anciens#

L’IA réalise également des progrès dans le déchiffrement des textes anciens. Ithaca, un outil de pointe de DeepMind, utilise le deep learning pour restaurer des inscriptions endommagées, déterminer leur origine et les dater avec précision. Entraîné sur un vaste jeu de données d’inscriptions grecques, Ithaca peut restaurer des textes avec une précision de 62 % et les dater à 30 ans près de leur âge réel. L’IA redéfinit la recherche historique en permettant aux spécialistes de réexaminer des périodes clés de l’histoire grecque avec une plus grande précision. Associés à l’expertise humaine, les systèmes d’IA peuvent améliorer considérablement la précision de la restauration des textes.

Fig. 6 Exemple d’une inscription restaurée datant de 485/4 avant notre ère.

Avantages et inconvénients de l’utilisation de l’IA en archéologie#

L’IA offre de nombreux avantages au domaine de l’archéologie et peut aider les archéologues à découvrir des motifs et des informations qui passeraient autrement inaperçus. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA en archéologie :

• Améliore la précision de l’identification et de la classification des artefacts.
• Réduit les erreurs humaines, ce qui permet des interprétations plus précises.
• Garantit que les découvertes reposent sur des données fiables plutôt que sur des biais personnels.
• L’IA aide à créer des dossiers détaillés sur les artefacts, qui peuvent être partagés dans le monde entier.
• Les innovations intelligentes facilitent la collaboration entre les chercheurs et la préservation de notre précieux patrimoine culturel pour les générations futures.

Malgré ses nombreux avantages, le recours à l’IA en archéologie présente aussi des difficultés. Voici quelques-uns des principaux défis liés à l’IA en archéologie :

• Les outils numériques pourraient éclipser les méthodes archéologiques traditionnelles.
• Les compétences pratiques et les techniques développées au fil des siècles pourraient perdre de leur importance.
• Les préoccupations éthiques, comme la protection du patrimoine culturel et des droits des peuples autochtones, doivent être examinées avec attention.
• Une dépendance excessive à la technologie pourrait réduire la pensée critique et la créativité que l’expertise humaine apporte à l’archéologie.

Dans l’ensemble, il est important de trouver un équilibre qui soutienne les pratiques archéologiques traditionnelles plutôt que de les remplacer. Une communication ouverte entre les spécialistes de l’IA et les archéologues est essentielle pour préserver cet équilibre.

Quels facteurs prendre en compte pour mettre en œuvre l’IA en archéologie ?#

L’intégration de l’IA en archéologie nécessite une planification minutieuse afin de garantir qu’elle complète les méthodes traditionnelles au lieu de les remplacer. Pour intégrer efficacement des outils d’IA à la recherche archéologique, il est important de suivre quelques étapes clés. Commence par définir des objectifs clairs pour l’utilisation de l’IA, qu’il s’agisse d’accélérer l’analyse des données, d’améliorer la classification des artefacts ou de faciliter la cartographie des sites. Des objectifs précis t’aideront à choisir les outils d’IA adaptés à tes besoins de recherche.

Ensuite, lors de la sélection des outils d’IA, tiens compte de leur adéquation avec tes objectifs archéologiques. Idéalement, les outils doivent être évolutifs, capables de traiter des volumes de données croissants et faciles à utiliser, afin que les archéologues puissent les exploiter efficacement sans avoir besoin de connaissances techniques approfondies. Il est également important de tenir compte de la rentabilité, car les solutions d’IA peuvent être coûteuses à mettre en œuvre et à maintenir.

Pour conclure nos observations#

L’IA transforme l’archéologie en la rendant plus rapide, plus précise et plus accessible. En analysant de grandes quantités de données, en révélant des sites cachés et en restaurant des artefacts anciens, elle améliore notre façon d’explorer et de comprendre le passé. Sa capacité à traiter rapidement et précisément les informations permet aux archéologues de faire des découvertes qui auraient autrefois demandé des années avec les méthodes traditionnelles. À mesure que l’IA continue d’évoluer, son potentiel pour révéler davantage d’informations sur notre histoire est illimité. L’avenir de l’archéologie s’annonce prometteur, l’IA jouant un rôle clé dans la préservation de notre patrimoine culturel et l’approfondissement de notre compréhension des civilisations anciennes.

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