![\"Ameline](\"https:\/\/www.europesays.com\/fr\/wp-content\/uploads\/2026\/08\/1785646998_246_image.jpg\")
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Ameline Alcouffe devant le logiciel qu’elle a aid\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper.
\n DR.<\/p>\n
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Objectif : mettre l\u2019intelligence artificielle et les algorithmes de machine learning \u00e0 port\u00e9e de main des arch\u00e9ologues et des anthropologues, sans qu\u2019ils aient besoin de comp\u00e9tences en programmation.<\/p>\n
L’exploitation de donn\u00e9es complexes rendue possible<\/p>\n
\u00ab\u00a0Aujourd\u2019hui, ils font d\u00e9j\u00e0 des statistiques avanc\u00e9es, mais on effleure \u00e0 peine le potentiel des donn\u00e9es arch\u00e9ologiques. Gr\u00e2ce \u00e0 Iarc, ils peuvent aller beaucoup plus loin\u00a0\u00bb, explique Ameline, qui a notamment travaill\u00e9 avec l\u2019anthropobiologiste\u00a0\u00c9ric Crub\u00e9zy.<\/p>\n
\n \u00c0 lire aussi :<\/strong> Il n\u2019existe pas d\u2019autre logiciel qui traite les tableaux de donn\u00e9es brutes arch\u00e9ologiques avec du machine learning. Jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent, l\u2019IA \u00e9tait surtout utilis\u00e9e sur des photos, pour reconstituer un objet ou dater une poterie, par exemple, ou via des donn\u00e9es satellites pour rep\u00e9rer des structures invisibles \u00e0 l\u2019\u0153il nu. Avec Iarc, il devient possible d\u2019exploiter directement des donn\u00e9es complexes, une approche encore rare dans le domaine.<\/p>\n Deux approches sont possibles. La premi\u00e8re rel\u00e8ve de l\u2019apprentissage supervis\u00e9 : \u00ab\u00a0On part avec une hypoth\u00e8se, par exemple deux groupes de tombes, apparent\u00e9s ou non. L\u2019algorithme apprend \u00e0 reconna\u00eetre les diff\u00e9rences et peut pr\u00e9dire \u00e0 quel groupe appartient une nouvelle tombe \u00e0 partir de ses caract\u00e9ristiques culturelles.\u00a0\u00bb<\/p>\n La deuxi\u00e8me, en apprentissage non supervis\u00e9, consiste \u00e0 fournir toutes les donn\u00e9es \u00e0 l\u2019algorithme, sans hypoth\u00e8se pr\u00e9alable, afin de le laisser d\u00e9gager des groupes selon leurs ressemblances. \u00ab\u00a0Cela permet aussi d\u2019identifier des individus tr\u00e8s atypiques, souvent associ\u00e9s \u00e0 un statut particulier.\u00a0\u00bb<\/p>\n Le cas d’une n\u00e9cropole mongole<\/p>\n Le logiciel permet ainsi d\u2019aborder diff\u00e9remment les processus culturels, de r\u00e9fl\u00e9chir aux transmissions de rites ou de pratiques fun\u00e9raires, d\u2019envisager l\u2019influence du social ou du g\u00e9ographique, et peut-\u00eatre de remettre en question certaines certitudes.\u00a0Premier exemple concret : une n\u00e9cropole mongole de l\u2019\u00e2ge du Fer. Un article consacr\u00e9 au logiciel appliqu\u00e9 \u00e0 ce site vient d\u2019\u00eatre publi\u00e9 par Cambridge University Press<\/a>.<\/p>\n
\n \u00c9ric Crub\u00e9zy pr\u00e9sente le cavalier de Notre Dame<\/a>\n <\/p>\n