ANR Axe H15 : Interfaces : mathématiques, sciences du numérique – sciences humaines et sociales Durée : 48 mois
Porteuses :
- Isabelle Théry-Parisot, DR CNRS , CEPAM
- Diane Lingrand (MCF I3S équipe SPARKS)
- MargaretaTengberg (PU, AASPE)
Equipes partenaires : CEPAM, CNRS UniCA ; I3S, CNRS/UniCA/INRIA ; AASPE, MNHN/CNRS
L’anthracologie est une méthode d’étude robuste des peuplements forestiers et de leurs transformations sous l’effet des changements climatiques ou des pratiques humaines, mais aussi des usages du bois comme combustible et comme matériau. Cette méthode repose sur l’identification botanique de larges corpus de bois et de charbons de bois conservés dans les sites archéologiques. Elle est fondée sur une lecture visuelle ou morphométrique, en microscopie, de la structure anatomique du bois, préservée grâce à la carbonisation. La qualité des travaux repose sur la capacité des chercheurs à identifier les taxons. Si l’expertise du spécialiste reste opérante pour l’identification d’une majorité de taxons, la proximité anatomique de certaines essences reste un verrou pour l’identification d’autres taxons à forte valeur informative. En recourant aux dernières avancées et développements de la recherche en IA, et à de nouveaux développements, l’objectif du projet BA-IA est de proposer, via des modèles d’apprentissage, un outil d’aide à la décision pour l’identification de taxons pour lesquels les méthodes classiques sont inopérantes alors même que les enjeux archéologiques et paléo-environnementaux associés à leur identification sont nombreux. En autorisant l’identification de taxons clés, le projet apportera des informations inédites sur l’évolution des peuplements forestiers et de leurs usages, du Paléolithique au sub-actuel. À l’issue du projet, une banque d’images labélisées libre de droits ainsi qu’une interface inter-opérable seront mises à la disposition de la communauté science du bois au sens large. Elle pourra également trouver des applications dans l’industrie pour la reconnaissance des essences.Anthracology is a robust method for studying forest stands and their transformation as a result of climatic changes or human practices, but also the use of wood as fuel and material. This method is based on the botanical identification of wood and charcoal preserved in archaeological sites. It is based on a visual or morphometric reading, under a microscope, of the anatomical structure of the wood preserved by carbonisation. The transfer to archaeological interpretations depends on the ability of the researchers to identify the taxa. While the expertise of the specialist is effective for the identification of the majority of taxa, the anatomical proximity of certain species remains a lock for the identification of other taxa with high information value. Using the latest advances and developments in AI research, as well as new developments, the aim of the project is to use learning models to propose a decision support tool for the identification of taxa for which conventional methods are ineffective, despite the numerous archaeological and palaeoenvironmental issues associated with their identification. By enabling the identification of key taxa, the project will provide new information on the evolution of forest stands and their use from the Palaeolithic to the sub-current. At the end of the project, a free, annotated image database and interoperable interface will be made available to the wood science community. It could also be used in industry for species identification.