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

L’archéologie, l’étude de l’histoire ancienne par la fouille et l’analyse d’artefacts, est souvent confrontée à des défis tels que l’immensité des zones à explorer et la fragilité des artefacts. Les méthodes traditionnelles peuvent prendre beaucoup de temps et même conduire à passer à côté de sites ou de trésors enfouis. L’intelligence artificielle (AI) peut apporter son aide. Par exemple, une avancée récente dans la péninsule du Yucatán a permis, grâce au deep learning, de découvrir plus de 60 000 sites archéologiques mayas anciens jusque-là inconnus, dissimulés 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 des sites anciens. L’analyse d’images peut révéler des motifs cachés dans les paysages, voire reconstituer des artefacts brisés, accélérant ainsi les découvertes et préservant les moindres détails de notre histoire et de notre culture. Les archéologues découvrent de nouvelles façons d’explorer notre passé grâce à l’AI, plus rapides, plus précises et plus instructives que jamais.

Le développement des techniques d’archéologie fondées sur l’IA#

L’AI 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 l’exploration de données pour analyser les vastes quantités d’informations recueillies. L’une des premières grandes réussites a consisté à utiliser l’AI pour prévoir l’emplacement potentiel de sites archéologiques à partir de motifs historiques et géographiques, transformant ainsi la planification des fouilles.

Les travaux d’Iconem, une entreprise parisienne fondée en 2010, illustrent le rôle croissant de l’IA en archéologie dès ses débuts. 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 cités assyriennes en Irak et des monastères bouddhistes en Afghanistan. Ces préservations numériques sont 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 de Palmyre, en Syrie, avant sa destruction en 2015.

En 2021, l’AI était même utilisée pour restaurer des artefacts anciens. Des projets comme l’initiative RePAIR en Italie ont eu recours à des robots pour assembler soigneusement des objets fragiles provenant de lieux comme Pompéi. Aujourd’hui, le rôle de l’AI en archéologie continue de s’étendre, avec des applications telles que le déchiffrement de textes anciens et l’analyse d’images satellite. L’AI 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 des données visuelles. En archéologie, elle aide les chercheurs à analyser des objets, à cartographier des sites anciens et même à reconstituer des structures historiques. En traitant des images et des vidéos à l’aide de l’apprentissage profond, la vision par ordinateur peut extraire des informations qui facilitent la préservation et l’interprétation des découvertes archéologiques.

Analyser des objets grâce à la vision par ordinateur#

Lors des fouilles, les archéologues trouvent souvent des milliers de fragments, comme des poteries, des os et d’autres matériaux. Traditionnellement, identifier et cataloguer ces pièces demande beaucoup de temps et de connaissances spécialisées. La vision par ordinateur permet toutefois d’automatiser ce processus. Par exemple, le projet Arch-I-Scan de l’Université de Leicester utilise la reconnaissance d’images et l’apprentissage automatique pour identifier et consigner automatiquement les détails des fragments de poterie. Le système peut analyser des photos prises avec des appareils portatifs et classer les objets selon leur taille, leur forme, leur motif et leur texture.

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

Cartographie des sites archéologiques à partir d’images#

L’AI est particulièrement utile au début des projets archéologiques. Elle peut aider à repérer des sites archéologiques potentiels avant le début des fouilles et réduire le risque d’endommager des zones historiques. En traitant des images aériennes ou satellite, les 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 subtils changements dans un paysage susceptibles de signaler la présence de structures enfouies, comme des murs, des routes ou des bâtiments anciens. En effet, de légères variations de la couleur du sol, de la croissance de la végétation ou de la texture du terrain peuvent même indiquer des vestiges souterrains.

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

Un bon exemple est une étude de cas 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 potentiels. Malgré le défi que posent les 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’objets anciens#

Lors des fouilles, les archéologues trouvent souvent des fragments brisés plutôt que des artefacts intacts. Traditionnellement, assembler ces fragments est une tâche lente et minutieuse. La reconstruction 3D assistée par l’AI est toutefois beaucoup plus rapide. À l’aide de modèles numériques 3D, les algorithmes peuvent analyser la forme des fragments et reconstituer fidèlement les artefacts d’origine. Ce processus fait gagner du temps, fournit des mesures précises et permet de mieux comprendre les artefacts, révélant ainsi des informations plus approfondies sur les cultures qui les ont créés.

Fig. 4. Reconstruction 3D de fragments.

L’IA en archéologie sous-marine#

L’archéologie sous-marine est un domaine passionnant de l’exploration du passé où l’IA joue un rôle. À Baïes, une cité romaine engloutie au large de l’Italie, l’IA aide à surveiller et à préserver les ruines antiques sous-marines. WSense, une start-up 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, aident les plongeurs à communiquer et à se déplacer sous l’eau, et pourraient bientôt être proposés aux touristes sur des 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’AI fait également des progrès dans le déchiffrement des textes anciens. Ithaca, 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’AI redéfinit la recherche historique en permettant aux chercheurs de réexaminer des périodes clés de l’histoire grecque avec plus de précision. Combinés à l’expertise humaine, les systèmes d’AI peuvent améliorer considérablement la précision de la restauration de textes.

Fig. 6 Exemple d’inscription restaurée datant de 485/4 av. J.-C.

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 tendances et des informations qui pourraient autrement leur échapper. Voici quelques-uns des principaux avantages de l’IA en archéologie :

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

Malgré ses nombreux avantages, l’utilisation de l’IA en archéologie présente aussi des défis. 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 soin.
• Une dépendance excessive à la technologie pourrait réduire l’esprit 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 maintenir cet équilibre.

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

L’intégration de l’IA en archéologie exige une planification minutieuse afin de veiller à ce qu’elle complète les méthodes traditionnelles plutôt qu’elle ne les remplace. Pour intégrer avec succès des outils d’IA à la recherche archéologique, il est important de suivre quelques étapes clés. D’abord, définis des objectifs clairs pour l’utilisation de l’IA, qu’il s’agisse d’accélérer l’analyse des données, d’améliorer la classification des objets ou de faciliter la cartographie des sites. Des objectifs précis t’aident à choisir les outils d’IA adaptés aux besoins de ta recherche.

Ensuite, lors du choix d’outils d’AI, réfléchis à leur adéquation avec tes objectifs archéologiques. Idéalement, les outils devraient être évolutifs, capables de gérer des volumes de données croissants et faciles à utiliser, afin que les archéologues puissent s’en servir efficacement sans connaissances techniques approfondies. Il est également important de tenir compte du rapport coût-efficacité, car les solutions d’AI peuvent être coûteuses à mettre en œuvre et à maintenir.

Pour conclure nos observations#

L’AI transforme l’archéologie, qui devient 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, l’AI améliore notre manière d’explorer et de comprendre le passé. Sa capacité à traiter rapidement et avec précision les informations permet aux archéologues de faire des découvertes qui auraient autrefois pris des années avec les méthodes traditionnelles. À mesure que l’AI évolue, son potentiel pour révéler davantage d’éléments de notre histoire est considérable. L’avenir de l’archéologie s’annonce prometteur : l’AI jouera un rôle clé dans la préservation de notre patrimoine culturel et l’approfondissement de notre compréhension des civilisations anciennes.

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