Article : Une jeune chercheuse met l’intelligence artificielle au service de archéologie
Publié sur Le Parisien le 2 octobre 2020.
Lire aussi : L’intelligence artificielle au service de l’archéologie
L’Université de Pise révolutionne le monde de l’archéologie grâce à une application nommée ArchAIDE, une base de données utilisant l’intelligence artificielle pour reconnaitre les fragments de céramique, utilisable partout dans le monde.
Publié sur National Geographic le 31 août 2021
De subtiles traces sur des outils en silex d’un site vieux de près d’un million d’années ont été révélées grâce à un algorithme. Elles suggèrent que les ancêtres de l’humain moderne utilisaient le feu précocement.
“Un outil d’intelligence artificielle a mis en évidence des traces de feux de camp sur un site archéologique vieux d’environ un million d’années en Israël”, rapporte le New Scientist. L’hebdomadaire se fait l’écho d’une étude parue le 13 juin dans Proceedings of the National Academy of Sciences dans laquelle des chercheurs ont utilisé un algorithme pour examiner des silex récoltés sur l’ancien site archéologique côtier appelé Evron Quarry, dans le nord du pays.
L’algorithme avait précédemment été entraîné à repérer les marques subtiles et complexes laissées par le feu et les rayons ultraviolets sur des morceaux de silex provenant de sites non archéologiques de la campagne israélienne, exposés à des températures comprises entre 200 et 300 °C.
L’article complet : Une intelligence artificielle met au jour ce qui pourrait être le plus vieux feu de camp
Publié sur Courrier International le 14 juin 2022
Article trouvé sur Le Journal du Geek, publié le 28 juillet 2021 par Antoine Gautherie
L’article complet : Cette IA peut repérer des épaves à partir du ciel
Autre article : Un modèle de machine learning pour identifier les épaves dans le cadre de recherches en archéologie sous-marine
Publié sur ActuIA le 3 août 2021
En analysant l’ADN à l’aide de l’intelligence artificielle (IA), une équipe de recherche internationale dirigée par l’Université de Lund en Suède a mis au point une méthode permettant de dater avec précision jusqu’à dix mille ans de restes humains.
La méthode de datation standard depuis les années 1950 est la datation au radiocarbone. La méthode, basée sur le rapport entre deux isotopes de carbone différents, a révolutionné l’archéologie. Cependant, la technologie n’est pas toujours complètement fiable en termes de précision, ce qui complique la cartographie des peuples anciens, la manière dont ils se déplaçaient et leurs relations.
Dans une nouvelle étude publiée dans Méthodes des rapports de cellule une équipe de recherche a mis au point une méthode de datation qui pourrait être d’un grand intérêt pour les archéologues et les paléonomistes.
« La datation non fiable est un problème majeur, entraînant des résultats vagues et contradictoires. Notre méthode utilise l’intelligence artificielle pour dater les génomes via leur ADN avec une grande précision, explique Eran Elhaik, chercheur en biologie cellulaire moléculaire à l’université de Lund.
La méthode s’appelle Temporal Population Structure (TPS) et peut être utilisée pour dater des génomes qui ont jusqu’à 10 000 ans. Dans l’étude, l’équipe de recherche a analysé environ 5 000 restes humains – de la période mésolithique tardive (10 000-8 000 avant JC) aux temps modernes. Tous les échantillons étudiés ont pu être datés avec une précision rarement vue.
« Nous montrons que les informations sur la période à laquelle les gens ont vécu sont encodées dans le matériel génétique. En trouvant comment les interpréter et les positionner dans le temps, nous avons réussi à les dater avec l’aide de l’IA », explique Eran Elhaik.
Les chercheurs ne s’attendent pas à ce que TPS élimine la datation au radiocarbone mais voient plutôt la méthode comme un outil complémentaire dans la boîte à outils paléogéographique. La méthode peut être utilisée lorsqu’il existe une incertitude concernant un résultat de datation au radiocarbone. Un exemple est le célèbre crâne humain de Zlatý kůň dans la République tchèque d’aujourd’hui, qui pourrait avoir entre 15 000 et 34 000 ans.
« La datation au radiocarbone peut être très instable et est affectée par la qualité du matériel examiné. Notre méthode est basée sur l’ADN, ce qui la rend très solide. Maintenant, nous pouvons sérieusement commencer à retracer les origines des peuples anciens et à cartographier leurs routes de migration, » conclut Eran Elhaik.
Article source : Méthode basée sur l’IA pour dater les vestiges archéologiques
La reconstitution de visages anciens via l’IA occasionne une levée de boucliers chez les scientifiques, ces derniers critiquant des créations fantaisistes au but récréatif. À ceci s’ajoute un manque cruel de méthodes scientifiques et chiffrées, donnant un résultat bien loin de ce qu’a pu être la réalité.
Les problèmes liés à un usage non contrôlé des intelligences artificielles (IA) continuent à être au cœur de nombreux articles sur Internet. Dans le monde archéologique, elle est décriée, en particulier lorsqu’elle est utilisée pour recréer des visages anciens de façon fantaisiste. Ces dernières années, nombreux sont les internautes qui ont proposé des reconstructions faciales artistiques sur la toile. Au programme, les visages de personnes historiques ou de momies du monde. Si ces œuvres ne sont que pure fiction, l’entrée dans ce domaine des intelligences artificielles inquiète le monde de la recherche.
C’est le cas récemment avec un ensemble de visages postés sur le réseau social Twitter proposant des interprétations de personnages anciens créés par une intelligence artificielle. Ci-dessous, la proposition de reconstruction faciale fantaisiste par IA d’une momie Guanche conservée à Tenerife, aux Canaries.
Le reproche principal des reconstructions faciales artistiques volontaires, ou en intelligence artificielle, est le manque total de méthode. Même si cela est à but récréatif, cela pose des problèmes plus larges. Comme cela est régulièrement expliqué sur Futura, les tentatives de reconstructions faciales font l’objet de publications scientifiques sérieuses. Cela donne un cadre strict, ainsi qu’un écho professionnel à ces propositions tout en se basant sur des éléments concrets. Idéalement, des crânes ou encore des corps conservés momifiés. De plus, ces publications ouvrent le champ des possibles en matière de débats entre chercheurs. Les méthodes appliquées sont scientifiques et chiffrées afin de produire un premier résultat de base. Par conséquent, on ne peut pas inventer un visage sans prendre en compte ces données.
Dans le cadre de la méthode scientifique, certains éléments vont néanmoins être à l’appréciation de l’artiste ou de l’équipe à l’origine de la reconstruction faciale. Si le visage peut retrouver ses volumes, certains éléments ne peuvent être définis à 100 % comme les expressions du visage, les rides, la densité des poils ou encore la taille des lèvres. Et sans analyse ADN, c’est la texture et la couleur des cheveux et des yeux qui seront interprétées. Ainsi, même au sein d’un travail qui respecte la méthode scientifique, on ne peut dresser un portrait exact des individus décédés il y a longtemps. Et comme dans le monde médico-légal, ce sont des portraits pouvant s’approcher d’une réalité, sans pour autant être égal à une photographie de la personne. Mais les parties subjectives sont bien souvent inscrites noir sur blanc dans l’explication de la méthode, ce qui permet au lecteur de mieux comprendre les étapes et les freins de tels travaux.
L’article complet : Archéologie : les reconstructions faciales par des IA posent de gros problèmes
Publié sur Futura par Juliette Cazes
De plus en plus efficaces pour identifier le contenu des images, les algorithmes étaient jusqu’ici incapables d’en évaluer l’esthétique ou la charge émotionnelle. Un défi auquel l’intelligence artificielle commence à s’attaquer.
L’intelligence artificielle s’est imposée en quelques années comme un outil essentiel pour trier et gérer le flot d’images qui circulent en ligne. Nous sommes à présent habitués à ce que des algorithmes reconnaissent la présence de visages, ou fassent la différence entre un chien et un chat. La prochaine étape vise à dépasser ces descriptions très prosaïques. Maks Ovsjanikov, professeur au Laboratoire d’informatique de l’École polytechnique spécialisé dans l’étude de données 3D et géométriques, entraîne ainsi ses algorithmes qui mettent à la disposition des archéologues et des historiens de l’art des solutions automatiques et reproductibles d’analyse des œuvres et artefacts.
« Concrètement, mon travail consiste à trouver des points communs et des différences entre des objets en trois dimensions, et à combler leurs éventuelles parties manquantes », explique Maks Ovsjanikov, médaille de bronze du CNRS en 2018. Le jeune chercheur a d’abord été sollicité par les équipes travaillant sur le site préhistorique majeur de la caune de l’Arago, où a été découvert l’Homme de Tautavel. Les scientifiques, dont les préhistoriens Henry et Marie-Antoinette de Lumley, étaient confrontés à des problèmes d’identification de dix mandibules humaines. Avec une occupation remontant jusqu’à il y a 600 000 ans, ces os sont trop anciens pour contenir de l’ADN et trop abîmés pour être clairement attribués à l’une des nombreuses espèces du genre Homo à s’être succédé dans et autour de la grotte.
Les chercheurs possédaient déjà de nombreuses données 3D sur les mandibules, que Maks Ovsjanikov et ses collaborateurs ont utilisées pour tenter de repérer, grâce à des algorithmes, des similitudes et des différences géométriques souvent difficiles à détecter et qui auraient pu échapper à l’œil expert de préhistoriens. Ils rendent l’analyse plus efficace et éliminent le biais que peut introduire l’annotation subjective, même par un expert. « Plutôt que d’effectuer à la main un travail laborieux de marquage des points d’intérêt sur des données 3D, je propose une méthode automatique et robuste basée sur l’apprentissage non supervisé, avance Maks Ovsjanikov. Cette approche “nettoie” en plus les artefacts géométriques qui apparaissent lorsque ces os passent au scanner. Le cas de Tautavel reste cependant très difficile, car il n’y a pas assez de mandibules pour établir des statistiques. Le travail n’est pas terminé, mais il marque déjà un grand pas dans la bonne direction. »
Maks Ovsjanikov s’intéresse également aux images en 2D. Il a ainsi fondé, avec des collègues de l’université de Stanford et de l’université des sciences et technologies du roi Abdallah (Kaust) en Arabie saoudite, le projet ArtEmis. Les algorithmes y apprennent à interpréter les émotions ressenties face à des œuvres d’art. « J’essaye de trouver et de quantifier ce qui rend un objet unique. C’est presque une question philosophique, s’amuse Maks Ovsjanikov. Les choses sont relativement simples avec une photographie dont on décrit le contenu, mais comment appréhender une œuvre d’art ? Et si elle est abstraite ? Il nous faut une analyse poussée sur la relation subjective entre les images et les spectateurs. »
Afin de disposer d’un jeu de données suffisamment large, les chercheurs ont demandé à un vaste panel de personnes, rémunérées via une plateforme de service de microtravail, de noter leur émotion dominante devant une œuvre et d’expliquer pourquoi ils l’ont ressentie…
L’article complet : L’art et l’archéologie, nouveaux horizons de l’IA
Publié sur Le journal du CNRS par Martin Koppe le 4 janvier 2021
C’est en 1927 que les géoglyphes de Nazca sont découverts pour la première fois dans le désert péruvien éponyme. Depuis lors, ces immenses dessins tracés par d’anciennes civilisations pré-incas n’ont cessé de passionner les scientifiques et autres curieux en tout genre. D’ailleurs, en décembre 2022, près de 170 nouvelles figures avaient été mises au jour par une équipe de chercheurs.
Visibles depuis le ciel, ces figures géantes étaient jusqu’alors étudiées grâce à des photographies aériennes couvrant de vastes zones. Les scientifiques décryptaient ensuite les clichés à l’œil nu, ce qui «nécessitait beaucoup de temps et posait un problème d’efficacité». Toutefois, une nouvelle méthode pourrait changer la donne.
Grâce à un outil de deep learning –une forme avancée d’intelligence artificielle (IA) où une machine est capable d’apprendre par elle-même– une équipe de chercheurs du Yamagata University Institute of Nasca, en collaboration avec IBM Japan, est en effet parvenue à mettre au jour quatre nouveaux géoglyphes, nous apprends le média britannique. Parmi ces derniers: «un humanoïde à l’allure étrange, une paire de jambes, un poisson et un oiseau.»
Selon le compte rendu de leurs recherches récemment publié dans le Journal of Archaeological Science, cette technologie de deep learning permettrait par ailleurs «de procéder à l’identification des géoglyphes environ 21 fois plus rapidement que les humains.»
Face au succès de cet outil d’intelligence artificielle, les scientifiques prévoient de mener d’autres recherches sur géoglyphes de Nazca à plus grande échelle, notamment en collaboration avec le ministère de la Culture du Pérou «pour mettre en œuvre des mesures visant à protéger les géoglyphes découverts grâce à l’IA.»
Article source : De mystérieux géoglyphes découverts par une intelligence artificielle au Pérou
Publié sur Slate par Nina Iseni le 17 juin 2023
Autre article sur la même sujet : Lignes de Nazca : plus de 300 nouveaux géoglyphes découvertes grâce à l’IA publié sur Science et Avenir le 24 septembre 2024
Parmi les centaines de milliers de tablettes dites cunéiformes, beaucoup n’ont pas été traduites par la poignée de chercheurs dans le monde, qualifiés pour un tel travail. La technologie permettra-t-elle de résoudre cette problématique : une récente étude évoque une nouvelle intelligence artificielle (IA) qui a produit des traductions de certains de ces textes millénaires. Et un constat, c’est de « haute qualité »…
Si les sources manquent parfois pour certaines langues, comme celle des Étrusques pas encore déchiffrée, l’ancien akkadien est l’une des mieux attestées du monde antique : entre des centaines de milliers et plus d’un million de textes de cette langue sémitique primitive nous sont parvenus, dont la plupart sont aujourd’hui conservés dans les musées et les universités du monde.
Une richesse de documents pour appréhender la vie, la politique et les croyances de la Mésopotamie et ses empires de Sumer, d’Akkad, de Babylone et assyrien, mais une insuffisance de moyen humain pour tous les étudier.
La traduction de l’akkadien est un processus en deux étapes. D’abord, il faut translittérer les signes cunéiformes, soit les réécrire en utilisant la phonétique à consonance similaire de la langue cible. Les chercheurs prennent ensuite leur translittération du texte et le traduit dans une langue moderne.
En outre, l’akkadien est « polyvalent » : ses signes cunéiformes peuvent avoir plusieurs lectures différentes selon la façon dont chacun fonctionne dans une phrase…
Face à cette problématique, une équipe multidisciplinaire d’archéologues et d’informaticiens a développé une IA capable de traduire l’akkadien presque instantanément. Le modèle de traduction automatique pour le cunéiforme akkadien s’appuie sur la même technique que celle de Google Traduction, à base de réseau de neurones artificiels. Les résultats ont été publiés dans la revue scientifique, PNAS Nexus, et leurs recherches sur GitHub à Akkademia.
L’équipe de chercheurs a formé le modèle d’IA grâce à un corpus de textes cunéiformes déjà bien étudié et richement annoté. Tout d’abord, il a appris à traduire l’akkadien à partir des translittérations des textes originaux. Il a également appris à traduire directement les symboles cunéiformes. Plus justement, il a traduit les glyphes Unicode des textes qui ont été générés par un autre outil, qui produit automatiquement l’Unicode par l’entremise d’une image d’une tablette.
L’article complet : Une IA traduit « instantanément » des tablettes vieilles de 5000 ans
Publié sur Actualitté par Hocine Bouhadjera le 18 juillet 2023
Une équipe de chercheurs a récemment utilisé une intelligence artificielle pour reconstituer l’extrait d’un livre en mauvais état. Ils ont ainsi pu en savoir plus sur l’évolution de la société postérieurement à Alexandre le Grand.
En 79 apr. J.-C., l’éruption du Vésuve a fait de sérieux dégâts. Cette catastrophe naturelle, qui a terrassé les villes de Pompéi, d’Herculanum, Oplontis et Stabies, avait également carbonisé certains ouvrages. C’est le cas d’un livre dans lequel étaient révélées des informations capitales sur l’évolution de la société et du territoire après le décès d’Alexandre le Grand, en 323 av. J.-C. Les chercheurs essayaient en effet depuis longtemps de décrypter un extrait de ce livre, en très mauvais état. « Il était tellement abîmé qu’on pensait le texte perdu à jamais », explique Richard Janko, présentateur du meeting de l’université du Michigan consacré aux recherches archéologiques, en janvier 2023. Et d’ajouter : « Mais à chaque utilisation du programme développé grâce à l’IA, de plus en plus de texte était visible. »
Grâce aux progrès récents de l’intelligence artificielle, les scientifiques ont pu décrypter l’extrait. Pour ce faire, ils ont utilisé un algorithme puissant, le Machine Learning, qui permet notamment d’entraîner un ordinateur à déduire des lettres à l’aide de taches d’encre sur une feuille. « Leur écriture est visible, ce qui nous permet de faire correspondre les emplacements de l’encre avec l’endroit exact où rechercher cette encre dans le micro-CT« . Brent Seales, le directeur du Centre pour la visualisation et les environnements virtuels à l’université du Kentucky, lors d’un échange avec le site Live Science. Avant de mettre au point cette technologie, des milliers de documents datant de la même époque ont dû être traités grâce à des rayons X dans le but d’obtenir des images en 3D suffisamment claires.
Malheureusement, seules de petites parties du texte ont pu être récupérées par les scientifiques. Ces derniers parlent notamment de la mort d’Alexandre le Grand, en 323 av. J.-C. « Il contient les noms d’un certain nombre de dynastes macédoniens et de généraux d’Alexandre« , révèle Richard Janko, précisant que le livre contient également « plusieurs mentions d’Alexandre lui-même ». Pour l’instant, une grande partie du papyrus reste donc encore à découvrir. L’auteur de ce dernier est même encore inconnu. Il faudra donc encore un peu de patience et plusieurs prouesses technologiques pour espérer décrypter la totalité de l’ouvrage.
Pour la première fois, un mot complet vient d’être décrypté dans l’un des rouleaux de papyrus carbonisés d’Herculanum, figés dans le temps par l’éruption du Vésuve de 79 après J.-C. L’exploit, accompli par un étudiant américain de 21 ans, alimente plus que jamais l’espoir de réussir à lire un jour les textes inédits de cette immense bibliothèque romaine, la seule aujourd’hui parvenue jusqu’à nous.
Luke Farritor, il n’a que 21 ans et est étudiant en informatique à l’Université Lincoln du Nebraska aux Etats-Unis. Il vient aussi de relever l’un des plus grands défis archéologiques du siècle : déchiffrer les papyrus carbonisés d’Herculanum, conservés dans leur entièreté mais rendus illisibles par l’éruption du Vésuve qui ensevelit la ville en 79 après J.-C., à l’instar de sa glorieuse voisine Pompéi.
L’algorithme d’apprentissage automatique que Luke Farritor a mis au point a permis de détecter des lettres grecques sur plusieurs lignes d’un des rouleaux de l’immense bibliothèque et de lire pour la toute première fois un mot entier : πορϕυρας (porphyras), qui signifie « pourpre ». Un pas de géant qui pourrait permettre d’enfin accéder aux centaines de textes de la seule bibliothèque intacte de l’Antiquité gréco-romaine parvenue jusqu’à nous.
L’avancée a été annoncée jeudi 12 octobre 2023 lors d’une conférence de presse organisée à l’université du Kentucky et retransmise en direct sur le net. « Quand j’ai vu ces lettres, j’ai complètement paniqué. J’ai failli tomber à la renverse et pleurer », s’est ému Luke Farritor au micro. À ses côtés était présent le professeur Brent Seales, célèbre pour avoir « lu », après l’avoir reconstitué numériquement, un des manuscrits hébreux d’Ein Gedi (Israël) vieux de 1.700 ans. Ce dernier travaille d’arrache-pied depuis plus de vingt ans au développement de techniques non invasives de déchiffrage. C’est aussi lui qui, il y a quelques mois, a lancé le Vesuvius Challenge ou le « défi du Vésuve », une série de prix dont le principal, d’un montant de 700.000 dollars, récompense la lecture d’au moins quatre passages d’un parchemin roulé.
Luke Farritor, premier lauréat en date, a ainsi remporté le prix des « premières lettres », d’un montant de 40.000 dollars, pour avoir déchiffré plus de 10 caractères dans une zone de 4 centimètres carrés de papyrus. Youssef Nader, étudiant diplômé de l’université libre de Berlin et arrivé à la seconde place, a reçu de son côté 10.000 dollars.
Pour comprendre comment le jeune informaticien a procédé, il faut d’abord revenir sur l’énorme travail accompli par Brent Seales au cours de ces deux dernières décennies. Le chercheur et son équipe ont passé des années à mettre au point des méthodes permettant de « dérouler virtuellement » les couches extrêmement fines des rouleaux. En 2016, ils annoncent être parvenus à lire l’un des rouleaux carbonisés d’Ein Gedi grâce à la tomodensitométrie à rayons X. À sa surface, des sections du Livre du Lévitique (que l’on retrouve dans la Torah juive et dans l’Ancien Testament chrétien) écrites au 3e ou 4e siècle de notre ère.
Mais l’encre du rouleau d’En-Gedi présente un avantage sur celle des rouleaux d’Herculanum : elle contient du métal et brille donc fortement sur les tomodensitogrammes. Là où celle d’Herculanum, elle, est quasi invisible. À base de charbon de bois et d’eau, elle ne crée aucune différence de luminosité avec le papyrus sur lequel elle repose.
Brent Seales se rend néanmoins compte que même sans ce contraste, les tomodensitogrammes peuvent capturer de minuscules différences de texture permettant de distinguer les zones de papyrus enduites d’encre. Il entraîne alors un réseau neuronal artificiel à distinguer des lettres dans des images radiographiques de fragments dépliés. Mais le travail à accomplir restant colossal, il finit par lancer le Vesuvius Challenge dans l’espoir d’accélérer les choses.
En juin 2023, l’équipe de Seales a sans le savoir donné elle-même le plus grand coup d’accélérateur en publiant de nouvelles images de rouleaux aplanis pour compléter le matériel à disposition des concurrents. Parmi ces images, un scan où les différences de textures étaient plus prononcées qu’ailleurs, au point d’être visible à l’œil nu. Lorsqu’il découvre l’image, Luke Farritor, déjà lancé dans le défi, la soumet depuis son smartphone à l’algorithme qu’il a développé. À peine une heure plus tard, il voit s’afficher cinq lettres à l’écran. Il ne lui faudra ensuite que quelques jours pour identifier les dix lettres requises dans le cadre du challenge.
Ces centaines de papyrus carbonisés – au nombre de 600 à 700 –, ont été sans doute réunis par le philosophe Philodème de Gadara, auteur lui-même de nombreux livres d’éthique. Ils ont été exhumés entre 1752 et 1754 d’une villa appartenant à Calpurnius Pison Caesoninus, le beau-père de Jules César, et appelée depuis « Villa des Papyrus ». Cette somptueuse demeure patricienne avait été totalement ensevelie sous des torrents de boue et de lave descendus du Vésuve. Cuits par la chaleur des coulées destructrices à plus de 320°C, ces rouleaux végétaux n’ont cependant pas été calcinés puisqu’ils n’ont jamais été au contact des flammes. Une chance que les chercheurs tentent depuis longtemps d’exploiter.
Depuis leur découverte, de multiples tentatives de lecture ont eu lieu. Une machine à dérouler les papyrus avait même été inventée au 18e siècle par un spécialiste des miniatures du Vatican du nom d’Antonio Piaggio. Malheureusement, et encore récemment, divers essais d’écorçage ont fait « exploser » en centaines de fragments certains de ces inestimables trésors, les mutilant ou les détruisant à jamais.
Autres sources :
