La lecture stratigraphique des élévations d’un bâtiment permet à l’archéologie du bâti de retracer son évolution chronologique. Elle repose sur deux étapes: 1) l’identification des techniques de construction; 2) la cartographie de ces techniques sur les élévations. Les techniques de construction se définissent par l’agencement des composantes de la maçonnerie (moellons, blocs, mortier, briques, tuiles). Elles peuvent être distinguées à partir de la distribution statistique de divers indicateurs : longueur, hauteur, type de matériaux, etc. La méthode classique consiste à mesurer ces indicateurs sur un échantillon de 1 m². La cartographie des techniques de construction permet ensuite, sous certaines hypothèses, d’identifier des phases de construction cohérentes au sein d’une élévation. Dans ce contexte, l’utilisation d’outils de segmentation d’images, et de clustering, pourrait faciliter ces deux opérations et ouvrir la possibilité d’intégrer de nouveaux paramètres pour affiner la définition des techniques de construction des opus romains. Se pose alors la question de la pertinence de ces outils par rapport à la méthode d’identification traditionnelle menée par l’archéologue du bâti. Deux approches d’analyse d’images de maçonneries anciennes ont récemment été développées par les porteurs du projet : une segmentation fondée sur des algorithmes d’apprentissage profond; une segmentation reposant sur les ondelettes. Le projet vise à comparer ces approches à la lecture stratigraphique réalisée en archéologie du bâti, et à évaluer leurs performances respectives. Cette comparaison s’appuyera sur des outils quantitatifs (score F1, précision, recall, etc). Une collection d’image de techniques de construction romaines sera assemblée à l’occasion.
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