Inférence d'attributs biologiques à partir du petit mobilier funéraire mérovingien

Communication présentée à l’occasion des 42è journées de l’ Association Française d’Archéologie Mérovingienne (AFAM).

A l’ère de l’information, la création et la mise en commun de larges bases de connaissances s’esquisse comme une nécessité pour la recherche en général, et archéologique en l’occurrence. Dans cette perspective, un Projet Collectif de Recherche a été initié en 2015, reconduit en 2018, portant en partie sur la mise en place et l’exploitation d’une base de données du mobilier découvert dans les sépultures mérovingiennes du Grand Est. À terme, cette base de données comprendra plus d’une dizaine de milliers d’entrées, associées à plusieurs milliers de sépultures mérovingiennes. En outre, les analyses anthropologiques ont permis d’identifier la classe d’âge de chacun des individus présents dans les sépultures, ainsi que le genre biologique de plusieurs centaines d’entre eux.

Une base de données de cette ampleur, si elle peut simplifier les recherches lors de travaux de synthèse, ne révèle son plein potentiel qu’associée à des analyses automatisées à grande échelle. En particulier, elle offre la possibilité d’entraîner des modèles mathématiques à révéler des régularités dans sa structure – on parle de machine learning. Ces régularités inférées, il devient possible de les exploiter pour obtenir des prédictions sur une quantité définie.

Une problématique pertinente dans le cadre du PCR est d’évaluer la possibilité de conclure sur le genre biologique d’un individu à partir du mobilier qui l’accompagne. Nous présenterons donc l’intégralité de la méthodologie permettant de fournir des éléments de réponse à cette question, de la base de données aux résultats des prédictions, en passant par la formulation graphique du modèle proposé.

La pertinence de la procédure une fois éprouvée, nous présenterons une méthode permettant de comprendre la manière dont notre modèle mathématique aboutit à des prédictions. En particulier, il s’agit de comprendre les régularités statistiques identifiées automatiquement, ou apprises, et leur lien avec l’objectif visé.

En définitive, nous proposons une contribution à deux vitesses. D’une part, le développement de notre méthode permettra à terme de faciliter grandement le travail d’annotation des sépultures, que celui-ci porte sur le genre ou sur une autre étiquette, comme la classe d’âge. D’autre part, l’identification des mécanismes permettant de fournir des prédictions de qualité permettra la mise en évidence de corrélations non explorées entre le mobilier funéraire et le genre d’un individu.

Enfin, dans une perspective plus large, ce travail se positionne comme un argument en faveur de la création et de l’alimentation de bases de données archéologiques de grande ampleur, permettant de conduire ce type d’analyse avec les intérêts scientifiques que nous avons évoqués.

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