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

L'archéologie, l'étude de l'histoire ancienne à travers la fouille et l'analyse d'artefacts, fait souvent face à des défis tels que de vastes zones à explorer et la nature fragile des objets. Les méthodes traditionnelles peuvent être chronophages et même amener à passer à côté de sites ou de trésors cachés. L'intelligence artificielle (IA) peut intervenir pour y aider. Par exemple, une récente percée dans la péninsule du Yucatán a eu recours à l'apprentissage profond pour découvrir plus de 60 000 anciens sites archéologiques mayas jusqu'alors inconnus et 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 des 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 ouvrent la voie à de nouvelles méthodes axées sur l'IA pour explorer notre passé, plus rapides, plus précises et plus riches en enseignements que jamais.

La croissance des techniques d'archéologie pilotées par 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. Dès les années 1990, les archéologues ont commencé à utiliser l'apprentissage automatique et l'exploration de données pour analyser les immenses quantités d'informations recueillies. L'un des premiers grands succès a consisté à utiliser l'IA pour prédire l'emplacement potentiel de sites archéologiques en se basant sur des modèles de données historiques et géographiques, transformant ainsi la manière dont les fouilles étaient planifiées.

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 de Palmyre, en Syrie, avant sa destruction en 2015.

Dès 2021, l'IA était même utilisée pour restaurer des artefacts anciens. Des projets comme l'initiative RePAIR en Italie ont utilisé des robots pour reconstituer soigneusement des objets fragiles provenant de lieux comme Pompéi. Aujourd'hui, le rôle de l'IA en archéologie continue de s'étendre, aidant à des tâches comme le déchiffrement de textes anciens et l'analyse d'images satellites. 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 des données visuelles. En archéologie, la vision par ordinateur aide les chercheurs à analyser des artefacts, à cartographier des sites anciens et même à reconstruire 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 artefacts avec la vision par ordinateur#

Les archéologues trouvent souvent des milliers de fragments tels que des poteries, des os et d'autres matériaux lors des fouilles. Traditionnellement, l'identification et le catalogage de ces pièces demandent beaucoup de temps et de connaissances expertes. Cependant, grâce à la vision par ordinateur, ce processus peut être automatisé. Par exemple, le projet Arch-I-Scan de l'Université de Leicester utilise la reconnaissance d'images et l'apprentissage automatique pour identifier et enregistrer 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 design et leur texture.

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

Cartographie de sites archéologiques basée sur la vision#

L'IA est particulièrement utile aux premiers stades des projets archéologiques. Elle peut aider à identifier des sites archéologiques potentiels avant le début des fouilles et réduit le risque d'endommager des zones historiques. En traitant des images aériennes ou satellitaires, des modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent utiliser la détection d'objets pour repérer des sites enfouis. YOLOv8 peut être entraîné pour détecter des changements subtils dans un paysage pouvant suggérer la présence de structures enfouies, telles que d'anciens murs, des routes ou des bâtiments. En fait, de légères variations dans la couleur du sol, la croissance de la végétation ou la texture du terrain peuvent même indiquer des vestiges souterrains.

Fig 3. Utilisation de l'IA pour identifier des lieux de fouille (Source : ArchAI).

Un bon exemple en est l'étude de cas menée dans la région de l'Alto Minho au Portugal. Des chercheurs ont développé un modèle d'IA entraîné sur des tumulus funéraires annotés à l'aide d'une technique appelée augmentation de données, qui élargit le jeu de données en créant de nouveaux exemples d'entraînement similaires. Le système d'IA peut suggérer de nouveaux emplacements potentiels de tumulus funéraires. Malgré le défi des faux positifs liés 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#

Les archéologues trouvent souvent des pièces brisées plutôt que des artefacts intacts lors des fouilles. Traditionnellement, assembler ces fragments est une tâche lente et méticuleuse. Cependant, la reconstruction 3D assistée par l'IA est beaucoup plus rapide. En utilisant des modèles numériques 3D, les algorithmes peuvent analyser les formes des fragments et reconstruire avec précision les artefacts originaux. Ce processus permet de gagner du temps, d'obtenir des mesures précises et de mieux comprendre les artefacts, ce qui peut offrir des perspectives plus profondes sur les cultures qui les ont créés.

Fig 4. Reconstruction 3D de fragments.

L'IA en archéologie sous-marine#

L'un des domaines passionnants de l'IA dans l'exploration du passé est l'archéologie sous-marine. À Baia, une cité romaine submergée au large de l'Italie, l'IA aide à surveiller et à préserver les ruines antiques sous la mer. WSense, une startup spécialisée dans la communication sous-marine, a développé un réseau de modems acoustiques et de capteurs alimentés par l'IA. Ces systèmes s'adaptent en temps réel aux conditions changeantes de la mer et transmettent des données environnementales. Ils permettent de surveiller le site à distance, aident les plongeurs à communiquer et à naviguer sous l'eau, et pourraient même bientôt être mis à disposition des touristes via des tablettes tactiles interactives.

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

Utiliser l'IA pour comprendre les textes anciens#

L'IA fait également des progrès notables dans le déchiffrement des textes anciens. Ithaca, un outil de pointe développé par DeepMind, utilise l'apprentissage profond pour restaurer des inscriptions endommagées, déterminer leurs origines et les dater avec précision. Entraîné sur un jeu de données massif d'inscriptions grecques, Ithaca peut restaurer des textes avec une précision de 62 % et les dater à moins de 30 ans de leur âge réel. L'IA redéfinit la recherche historique en permettant aux chercheurs de réexaminer des périodes clés de l'histoire grecque avec une plus grande précision. Combinés à l'expertise humaine, les systèmes d'IA peuvent améliorer considérablement la précision des restitutions de textes.

Fig. 6. Exemple d'une 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 t'aider, ainsi que d'autres archéologues, à découvrir des modèles et des idées qui pourraient autrement passer inaperçus. Voici quelques-uns des principaux avantages de l'IA en archéologie :

• Améliore la précision dans l'identification et le classement des artefacts.
• Réduit l'erreur humaine, conduisant à des interprétations plus précises.
• Garantit que les conclusions reposent sur des données solides plutôt que sur des biais personnels.
• L'IA aide à créer des dossiers détaillés d'artefacts pouvant être partagés dans le monde entier.
• Les innovations intelligentes facilitent la collaboration entre chercheurs et la préservation d'un précieux patrimoine culturel pour les générations futures.

Malgré les nombreux avantages, il existe aussi des défis liés au fait de s'appuyer sur l'IA en archéologie. Voici quelques-uns des principaux défis de 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, telles que la protection du patrimoine culturel et des droits des autochtones, requièrent une attention particulière.
• 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 soutient 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 nécessite une planification minutieuse pour s'assurer qu'elle complète les méthodes traditionnelles au lieu de les remplacer. Pour intégrer avec succès des outils d'IA dans la recherche archéologique, il est important de suivre quelques étapes clés. Tout d'abord, fixe 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 d'aider à la cartographie des sites. Définir des buts précis t'aide à choisir les bons outils d'IA pour tes besoins de recherche.

Ensuite, lors de la sélection des outils d'IA, évalue dans quelle mesure ils correspondent à tes objectifs archéologiques. Les outils doivent idéalement être évolutifs, capables de gérer des volumes de données croissants et conviviaux afin que les archéologues puissent les utiliser efficacement sans nécessiter de vastes connaissances techniques. Il est également important de considérer la rentabilité, car les solutions d'IA peuvent s'avérer coûteuses à mettre en œuvre et à maintenir.

Synthèse de nos conclusions#

L'IA change le visage de l'archéologie, 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, l'IA améliore la manière dont nous explorons et comprenons le passé. Sa capacité à traiter rapidement et précisément les informations permet aux archéologues de réaliser des découvertes qui prenaient autrefois des années avec des méthodes traditionnelles. À mesure que l'IA continue d'évoluer, son potentiel pour révéler encore plus de choses sur notre histoire est illimité. L'avenir de l'archéologie semble 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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