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Développée en partie à Toulouse, l’application Iarc met les outils d’intelligence artificielle à la portée des archéologues et des anthropologues. Capable d’analyser directement des données archéologiques complexes, elle ouvre de nouvelles perspectives pour comprendre les pratiques funéraires, les dynamiques sociales et l’évolution des cultures anciennes.
Souvent critiquée, l’intelligence artificielle peut aussi devenir un outil précieux pour la recherche. Dernier exemple en date : Iarc, une application née de la collaboration entre la doctorante Ameline Alcouffe, du Centre d’études spatiales de la biosphère (Cesbio), et deux chercheuses de Nancy : Chahrazed Labba, docteure et chercheuse en IA, et Anne Boyer, aujourd’hui à la retraite, professeure en informatique et spécialiste des petits échantillons.
Ameline Alcouffe devant le logiciel qu’elle a aidé à développer.
DR.
Objectif : mettre l’intelligence artificielle et les algorithmes de machine learning à portée de main des archéologues et des anthropologues, sans qu’ils aient besoin de compétences en programmation.
L’exploitation de données complexes rendue possible
« Aujourd’hui, ils font déjà des statistiques avancées, mais on effleure à peine le potentiel des données archéologiques. Grâce à Iarc, ils peuvent aller beaucoup plus loin », explique Ameline, qui a notamment travaillé avec l’anthropobiologiste Éric Crubézy.
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Il n’existe pas d’autre logiciel qui traite les tableaux de données brutes archéologiques avec du machine learning. Jusqu’à présent, l’IA était surtout utilisée sur des photos, pour reconstituer un objet ou dater une poterie, par exemple, ou via des données satellites pour repérer des structures invisibles à l’œil nu. Avec Iarc, il devient possible d’exploiter directement des données complexes, une approche encore rare dans le domaine.
Deux approches sont possibles. La première relève de l’apprentissage supervisé : « On part avec une hypothèse, par exemple deux groupes de tombes, apparentés ou non. L’algorithme apprend à reconnaître les différences et peut prédire à quel groupe appartient une nouvelle tombe à partir de ses caractéristiques culturelles. »
La deuxième, en apprentissage non supervisé, consiste à fournir toutes les données à l’algorithme, sans hypothèse préalable, afin de le laisser dégager des groupes selon leurs ressemblances. « Cela permet aussi d’identifier des individus très atypiques, souvent associés à un statut particulier. »
Le cas d’une nécropole mongole
Le logiciel permet ainsi d’aborder différemment les processus culturels, de réfléchir aux transmissions de rites ou de pratiques funéraires, d’envisager l’influence du social ou du géographique, et peut-être de remettre en question certaines certitudes. Premier exemple concret : une nécropole mongole de l’âge du Fer. Un article consacré au logiciel appliqué à ce site vient d’être publié par Cambridge University Press.
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« On y a reconstitué six générations par l’analyse génétique des ossements. Ce qu’on a montré, grâce à l’IA, c’est que si l’accès à la nécropole était réservé aux membres de la famille, les différences culturelles perceptibles dans les pratiques funéraires étaient davantage liées au statut social et à la richesse. » Reste une limite : l’outil exige encore des compétences minimales en informatique, car il fonctionne toujours avec des lignes de code.