Les résultats issus d’une recherche interdisciplinaire de longue haleine sont à l’origine du projet SPARTAAS (Statistical Pattern Recognition and daTing using Archeological Artefacts assemblageS) dont l’objectif est de développer des outils statistiques dédiés à l’analyse des données mobilières volumineuses, notamment mais pas seulement la céramique, dans une démarche de modélisation archéo-statistique. Ce projet est adossé à un package R déposé sur le CRAN et un site internet (https://spartaas.gitpages.huma-num.fr/r-package/ - ouvert depuis avril 2022). Les outils implémentés concernent la datation (ceraRdate), la périodisation (hclustcompro) et la spatialisation (mapclust).

Site web du projet SPARTAAS

La question du temps, omniprésente en archéologie, passe par le rapport à l’objet et au contexte archéologique. Nous intéressant à la longue durée et à la céramique, nous avons très vite souhaité dépasser l’approche traditionnelle d’une datation, largement fondée sur une démarche empirique, afin de construire un véritable système chronologique. Les outils développés dans ce sens comme celui dédié à la spatialisation peuvent être utilisés pour d’autres mobiliers archéologiques.

• ceraRdate est construit à partir d’une AFC et d’un modèle de régression pour la datation des contextes archéologiques permettant à partir des ensembles de référence, de prévoir la datation des ensembles supplémentaires (courbe orange). La comparaison statistique des faciès céramiques issus des assemblages quantifiés par groupes techniques (productions) permet ensuite de proposer des courbes de densités, en noir, correspondant aux profils chronologiques des ensembles.

Analyse Factorielle des Correspondances

Courbe de densité

• hclustcompro est une aide à la périodisation des ensembles stratigraphiques et des sites. Il est fondé sur une classification ascendante hiérarchique (CAH) prenant en compte deux sources d’information associées aux mêmes objets (céramique/mobilier et stratigraphie ; céramique/mobilier et datation des ensembles stratigraphiques…). Cette méthode, appelée CAH par compromis (hclustcompro), permet un compromis entre les hiérarchies obtenues à partir de chaque source prise séparément. Une combinaison convexe des dissimilarités associées à chacune des sources est utilisée pour modifier la mesure de dissimilarité dans l’algorithme CAH classique.

hclustcompro

• mapclust est une aide à la spatialisation des sites via les assemblages céramiques. Cette méthode est fondée sur une classification descendante hiérarchique (CDH) avec des contraintes géographiques. Afin de mieux comprendre la distribution spatiale des individus, la construction de patchs spatiaux est appliquée dans une classification descendante hiérarchique (CDH) permettant ainsi de visualiser et d’analyser facilement des répartitions géographiques des sites. Cette approche est essentielle à la construction d’aires socio-économiques ou culturelles à partir du mobilier archéologique, source essentielle pour comprendre ces phénomènes dans le temps long.

mapclust

Les perspectives sont multiples et interviennent à différents niveaux d’avancement de la réflexion. Elles passent par l’adaptation des modèles datation élaborés pour la ville de Tours et plus largement le Centre-Ouest de la France (PCR céramique) à d’autres horizons comme Angkor Thom au Cambodge dans le cadre du projet ANR ModAThom. De nouvelles pistes sont déjà initiées comme par exemple le développement de modèles facilitant l’interprétation fonctionnelle des contextes archéologiques à partir des assemblages de mobilier qu’ils contiennent.