Utilisation de l’IA pour la détection et la caractérisation des anomalies géoradar en archéologie

Session 1 - Détection des sites, fouille et relevés de terrain

La géophysique et en particulier la méthode géoradar permet d’obtenir des indices importants sur les structures enfouies, qu’elles soient anthropiques ou géologiques. La forte résolution spatiale de cette méthode et sa capacité à traverser des revêtements durs (dallage, bitume…) font d’elle une méthode désormais incontournable de la géophysique appliquée à l’archéologie. 

Malgré des progrès importants quant aux appareils de mesure, l’interprétation des données reste complexe en raison du bruit important, des hétérogénéités du sol et des formes diverses des anomalies mesurées. De plus, l’obtention d’informations à plusieurs profondeurs rend l’analyse de ces données particulièrement complexe et chronophage lorsqu’il s’agit de pointer chaque élément, qualifier son origine, sa profondeur d’apparition et toutes autres informations jugées utiles. Avec la constante augmentation des données géoradar à l’Inrap et le développement des méthodes d’Intelligence Artificielle, le recours à ces outils d’analyse semble une voie à creuser afin d’automatiser certaines de ces tâches. 

Par exemple, la segmentation sémantique permettrait d’obtenir une première détection en quelques secondes des structures enfouies. Le Shallow Machine Learning (Random Forest) est une approche simple à mettre en place, nécessitant peu de données pour entraîner des modèles qui seront rapidement généralisables sur les cas les plus simples. A l’inverse, les modèles de Deep Learning par CNN tel que Unet nécessitent, quant à eux, bien plus de données initiales et de puissance de calcul mais présentent l’avantage de traiter des cas plus compliqués.

Les premiers tests réalisés dans le cadre d’un stage de fin d’étude montrent que l’IA permet de rendre plus efficace le traitement des données géoradar. Elle n’a cependant pas vocation à remplacer totalement l’expertise humaine, mais peut constituer un réel outil d’aide à l’interprétation rapide et standardisée.