Archéozoologie et Machine Learning : vers une collaboration d’avenir ?

L’identification taxinomique des espèces morphologiquement proches trouvées en contexte archéologique est un défi auquel sont confrontés régulièrement les bioarchéologues. En archéozoologie, traditionnellement, le processus d’identification d’un reste osseux ou dentaire repose sur des critères anatomiques, morphologiques et biométriques. Les taxons archéologiques sont confrontés à leurs homologues modernes ou fossiles, documentés dans des ostéothèques ou représentés dans les atlas d’anatomie. La littérature fournit souvent des critères d’identification éprouvés sur de larges collections actuelles de référence, critères dont on maîtrise plus ou moins bien la probabilité d’erreur. Cependant, cet exercice peut s’avérer difficile en raison de la mauvaise conservation, de la fragmentation et des convergences morphologiques au sein d’espèces étroitement apparentées. L’utilisation des critères anatomiques disponibles dans la littérature pour différencier les espèces morphologiquement proches, comme les petits ruminants sauvages et domestiques, est alors insuffisante.

Depuis quelques décennies, les analyses biomoléculaires contribuent notablement à l’identification des spécimens archéologiques. Les études menées en paléogénétique ont permis, par exemple, d’identifier et de suivre la diversité phylogénétique des chèvres domestiques en Asie du Sud-ouest depuis leurs domestications et durant les huit millénaires suivants (Daly et al., 2018), ainsi que de vérifier l’origine africaine de la domestication des ânes, cinq millénaires avant notre ère (Todd et al., 2022). En outre, l’utilisation de la paléoprotéomique pour les faunes anciennes est en plein essor. Cette méthode biomoléculaire se fonde sur les marqueurs protéiques contenus dans le collagène des ossements pour parvenir à une identification taxinomique. Elle est utilisée notamment pour différencier les espèces morphologiquement proches, comme les petits bovidés domestiques et sauvages. Récemment, les travaux de Le Meillour et al. (2020) ont permis de préciser les identifications taxinomiques effectuées sur les restes fauniques de la grotte Léopard en Namibie et, corrélées à des datations directes au radiocarbone, de mettre en évidence les stratégies d’élevage développées par les premiers agropasteurs occupant cette région aride africaine. Toutefois, l’emploi de ces méthodes n’est pas toujours possible en raison de la conservation du matériel (mauvaise préservation de l’ADN et des protéines anciennes ; altération de la surface osseuse ; cassures ; absence de référentiels) et de leur coût.

Également, depuis une vingtaine d’années, les archéozoologues ont recours à une méthode empruntée aux champs disciplinaires des mathématiques et de la biologie : la morphométrie géométrique (Cucchi et al., 2015). Cette approche permet d’étudier les (co)-variations qui existent entre les formes biologiques (Boosktein, 1978). Ces variations sont étudiées quantitativement à partir d’un patron morphologique constitué de point-repères discriminants positionnés sur différentes régions anatomiques permettant ainsi de détecter des similitudes et des différences à l’échelle statistique. Cette approche est employée, par exemple, pour différencier les taxons proches, comme les moutons et les chèvres domestiques (Colominas et al., 2019 ; Vuillien, 2020), ou encore documenter les processus de domestication de nombreuses espèces, comme les sangliers (e.g. Cucchi et al. 2021 ; 2023 ; Cucchi, 2023 ; Evin et al., 2015). Toutefois, l’emploi de la morphométrie géométrique dépend de la quantité et de la conservation du matériel archéologique et nécessite des compétences analytiques en statistiques et en mathématiques.

Il existe aujourd’hui des outils encore sous-employés permettant de proposer de nouvelles trajectoires d’étude sur l’identification taxinomique comme les méthodes en machine learning (ML). Le développement et l’adaptation d’outils originaux venant en appui aux archéozoologues présente un intérêt particulier pour les mathématiciens, tant du point de vue de l’objet lui-même que pour les développements méthodologiques complexes que cela représente. En effet, l’utilisation des outils en ML est en voie de développement pour les archives biologiques, telles que les restes végétaux et les restes osseux de mammifères terrestres (Cifuentes-Alcobendas et Domínguez-Rodrigo, 2019 ; Miele et al., 2020 ; Moclán et al., 2022) et marins (Bickler, 2021). Très récemment, une étude menée sur les graines et les noyaux de palmier-dattier, d’orge, d’olivier et de vigne a permis de comparer les performances d’une méthode d’apprentissage profond (réseau de neurones convolutif) à celle d’une approche en morphométrie géométrique (analyses de contour utilisant des transformées de Fourier elliptiques) dans le but de documenter les processus de domestication de ces taxons et leurs histoires biogéographiques (Bonhomme et al., 2023).

Dans ce contexte, en tant qu’archéozoologue et utilisatrice de la morphométrie géométrique, je me suis questionnée sur le potentiel des méthodes d’apprentissage automatique pour préciser l’identification inter et intra-spécifique des caprinés domestiques et sauvages trouvés en contexte archéologique à partir de leurs ossements numérisés en 3D. Pour explorer cette question, je collabore avec les mathématiciens et les statisticiens présents au laboratoire du CEPAM à Nice. Une première série d’études réalisée par les étudiants du Master MSC Data Sciences & Artificial Intelligence de l’Université Côte d’Azur a été menée dans le cadre du projet Arch-AI-Story (resp. I. Théry, 2021 – 2023). Ces travaux m’ont conduite, avec Marco Corneli, professeur junior en intelligence artificielle appliquée à l’histoire et l’archéologie (CEPAM), à proposer un sujet de thèse en mathématiques appliquées et archéozoologie. Cette thèse, qui a débuté tout récemment, est réalisée par Davide Adamo (CEPAM, INRIA – MASAAI, CNRS, Université Côte d’Azur) sous la direction d’Emmanuelle Vila, Marco Corneli et moi-même.

Le premier objectif de ce travail de thèse repose sur la création d’un protocole d’apprentissage supervisé inter-observateur basé sur les connaissances archéozoologiques afin de distinguer des espèces morphologiquement proches, comme les caprinés domestiques et sauvages, les petits cervidés et les gazelles. Pour cela, j’ai contacté une dizaine d’archéozoologues qui ont accepté de se réunir aux côtés des mathématiciens. L’équipe se compose de jeunes chercheur.es (doctorant.es ; postdoctorant.es), d’ingénieur.es et de chercheur.es issu.e.s des unités mixtes de recherche du CEPAM (Nice), d’INRIA-MASAAI (Sophia-Antipolis), d’Archéorient (Université Lyon II Lumière, CNRS, Lyon), d’AASPE (MNHN, Paris) et de l’archéologie préventive (Éveha, Lyon).

Fig. 1 : Photo d’une partie des membres de l’équipe de travail constituée des archéozoologues et des mathématiciens issus des unités mixtes de recherche du CEPAM (Nice), d’INRIA-MASAAI (Sophia-Antipolis), d’Archéorient (Université Lyon II Lumière, CNRS, Lyon), d’AASPE (MNHN, Paris) et de l’archéologie préventive (EVEHA, Lyon). De gauche à droite debout : Davide Adamo, Tim Mibord, Karyne Debue, Emmanuelle Vila, Camille Lamarque, Marjan Mashkour, Jwana Chahoud et Zeinab Raya. De gauche à droite assis : Marco Corneli et Manon Vuillien (© J. Chahoud).

Ces approches ont été testées sur un os en particulier, le talus, petit os de l’articulation du tarse (la cheville). Ce choix s’explique par deux raisons principales. Premièrement, le talus présente l’avantage de bien se conserver en contexte archéologique et comprend plusieurs critères spécifiques discriminants pour ces taxons (e.g. Boessneck et al. 1964 ; Prummel, Frisch, 1986 ; Clutton-Brock et al., 1990 ; Fernandez, 2001). Deuxièmement, nous disposons d’un corpus de talus modernes et archéologique numérisé en 3D. Ce corpus constitue une ressource essentielle pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique. Cette collection numérique conséquente se compose de spécimens acquis spécifiquement dans le cadre de ce projet, lors de précédents travaux : ma thèse de doctorat réalisée au laboratoire CEPAM (2015-2020) et deux projets nationaux : l’ANR EvoSheep (resp. E. Vila 2018-2023 (Chahoud et Vila, 2021 ; Vila et al., 2021 ; Vila & Amane, 2022 ; Vuillien, 2022) et le programme IBEX financé par l’IdEX de l’Université Côte d’Azur (resp. M. Vuillien 2023-2024). Le projet repose sur 150 spécimens, 30 par taxon, à partir des critères anatomiques et de l’expertise respective de chacun.e des participant.e.s, à la fois sur le matériel tant physique que numérique. L’ensemble des observations a été compilé dans un tableau de données construit pour répondre aux problématiques mathématiques.

Les équipes niçoises et parisiennes sont arrivées au laboratoire Archéorient à Lyon dans la matinée du 19 décembre 2023 et ont rejoint les collègues déjà sur place pour partager un déjeuner convivial avec les membres du laboratoire (fig. 1). L’atelier a mis en évidence l’importance de l’homogénéisation des observations et des descriptions anatomiques entre archéozoologues. En effet, les critères anatomiques utilisés et disponibles dans la littérature archéozoologique pour les petits ruminants et l’os du talus ont suscité de nombreux débats au sein de la communauté du fait de leur utilisation et leur définition qui peuvent varier selon les spécialistes. Plus encore, les archéozoologues et les mathématiciens possèdent leur propre champ lexical et un même mot peut revêtir une signification différente. Cela souligne l’intérêt d’une compréhension commune qui passe par le dialogue et la définition précise des termes employés.

Fig. 2 : Photo des membres de l’équipe travaillant sur l’identification des espèces lors la deuxième journée d’étude, le mercredi 20 Décembre 2023. De droite à gauche : Marco Corneli, Karyne Debue, Camille Lamarque, Thierry Argant, Marjan Mashkour et Tim Mibord ©M. Vuillien.

Le travail d’identification des spécimens physiques et numériques a été réalisé les jours suivants à partir d’une vingtaine de critères retenus suite aux discussions liminaires (fig. 2). Le groupe a été scindé en deux : certains d’entre nous ont travaillé à partir de leur matériel de prédilection, l’os, pendant que d’autres se sont penchés sur les modèles 3D des talus (fig. 3 et 4). Ce travail fût intensif et fastidieux en raison des nombreuses observations à réaliser et à enregistrer, de la variété morphologique entre et au sein des taxons choisis et de l’utilisation du support 3D.

Fig. 3 : Karyne Debue en train d’observer les critères d’identification de la pièce anatomique et d’enregistrer ses observations dans le tableau de données associées. © M. Vuillien – 20 Décembre 2023.
Fig. 4 : Tim Mibord en train d’identifier les os numérisés en 3D à l’aide des planches et des critères anatomiques. ©M. Vuillien – 20 Décembre 2023.

Le bilan de ces trois jours a souligné le besoin de réviser les critères existants pour la diagnose spécifique, voire de les redéfinir quand cela est possible. La poursuite de ces travaux permettra de constituer le référentiel unique qui sera le socle des analyses en machine learning développées par M. Corneli et D. Adamo. La prochaine réunion de travail est fixée au mois de mars 2024. À terme, la finalité de nos recherches est de lever des verrous méthodologiques autour de l’identification de certains os à l’échelle de l’espèce et de mettre à disposition de notre communauté nos observations et les outils adossés en machine learning.

Affaire à suivre !

Remerciements

Le laboratoire du CEPAM par l’intermédiaire de la chaire de professeur junior de M. Corneli, le laboratoire Archéorient et le GDR Bioarchéodat ont soutenu scientifiquement et financièrement cet atelier. Un merci particulier à Joséphine Lesur (MCF MNHN, UMR 7209 AASPE, Paris) chargée des collections patrimoniales des ongulés (MNHN) pour son accueil et sa disponibilité en novembre 2023.

Bibliographie

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L’autrice

Manon Vuillien est archéozoologue, post-doctorante IdEX à l’Université Côte d’Azur et rattachée à l’UMR 7264 CEPAM – Cultures, Environnements : Préhistoire, Antiquité, Moyen-Âge -, Université Côte d’Azur, à Nice, France.



Citer ce billet
Manon Vuillien (2024, 9 mars). Archéozoologie et Machine Learning : vers une collaboration d’avenir ? Bioarchéologies. Consulté le 19 juin 2024, à l’adresse https://doi.org/10.58079/vzq7

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