En combinant l’IA à une technique de détection radar à grande échelle, des archéologues ont découvert les vestiges d’une civilisation vieille de 5 000 ans enfouie sous le désert de Dubaï. La technique a permis de ratisser de vastes étendues désertiques pour mettre au jour des routes commerciales et d’anciennes colonies, qui n’auraient peut-être jamais été découvertes avec les techniques de fouille traditionnelles. Ces découvertes apportent de nouveaux éléments sur la manière dont les anciens peuples désertiques évoluaient et interagissaient.
Certains déserts abritent des vestiges d’anciennes civilisations qui ont prospéré il y a des milliers d’années. Cependant, la découverte de ces vestiges à l’aide des techniques de fouille traditionnelles comporte un certain nombre de difficultés, en particulier lorsqu’ils sont enfouis sous terre. L’inhospitalité des déserts et leur étendue entravent également les recherches sur le terrain, qui peuvent être coûteuses et leurs résultats incomplets, en raison de l’inaccessibilité des sites.
Pour pallier ces difficultés, les techniques de télédétection sont de plus en plus utilisées pour les recherches archéologiques en zones désertiques. Elles permettent d’effectuer des relevés régionaux à des échelles qui ne seraient pas réalisables depuis le sol. Cela représente un gain de temps considérable par rapport aux techniques de reconnaissance et de relevés archéologiques conventionnels.
Des structures archéologiques cachées ont par exemple été découvertes à l’aide d’une technique dite « analyse par radar à synthèse d’ouverture (SAR) ». En Mongolie, cette technique a notamment révélé des milliers de sites médiévaux répartis le long de l’ancienne Route de la Soie. Alors que la télédétection en zones humides se concentre sur les subtiles variations dans la végétation, celle en milieux arides s’appuie sur les variations topologiques ou géologiques.
Cependant, l’utilisation de ces techniques dans des environnements arides ou semi-arides, comme celui des Émirats arabes unis, présente des difficultés supplémentaires. Les particules de poussière ont tendance à détériorer les images de télédétection, tandis que le radar à synthèse d’ouverture (SAR) permet de contourner certaines limitations des capteurs optiques. Le développement de radars plus performants disposant de capacités de pénétration de signal a permis d’obtenir des images de meilleure qualité. Plus récemment, la recherche assistée par IA a permis d’améliorer la précision des résultats.
La nouvelle étude, codirigée par l’Université Khalifa à Abu Dhabi, qui a combiné l’IA et la technique SAR, a permis de détecter de vastes structures cachées sur le site archéologique de Saruq Al-Hadid, dans le désert de Dubaï. « Cette étude pilote est motivée par l’objectif principal d’établir une référence pour le développement des capacités nationales et régionales d’archéologie par télédétection tout en automatisant le processus et en étudiant ses erreurs potentielles et sa précision avant de le généraliser à des zones plus vastes », expliquent les chercheurs dans leur document publié dans la revue Geosciences.
Un réseau de routes commerciales reliant les grands centres d’échange de l’époque
Initialement développée pour la reconnaissance militaire et l’exploration planétaire, la technologie SAR est un système embarqué sur satellite pouvant détecter des structures enfouies depuis l’espace. Les images à haute résolution obtenues permettent de détecter de grandes structures de plus d’un mètre de long et enfouies à environ deux mètres de profondeur dans des conditions optimales (sol sec et nu). Dans le cadre de leur étude, les chercheurs ont complété les données SAR avec des images multispectrales à très haute résolution afin d’obtenir une évaluation visuelle de la zone d’étude.
L’IA a été utilisée pour traiter les vastes volumes de données afin d’identifier les structures susceptibles d’être d’origine non naturelle et d’effectuer des prédictions concernant les sites de fouille les plus prometteurs. Pour ce faire, l’algorithme a été entraîné sur des données de sites archéologiques connus. Le modèle a permis de ratisser des milliers de kilomètres carrés en seulement quelques heures, une avancée considérable par rapport aux méthodes traditionnelles.
« Une approche intégrée, combinant l’application de techniques avancées de traitement d’images et d’analyse géospatiale par apprentissage automatique, a été adoptée pour caractériser le site tout en automatisant le processus et en étudiant son applicabilité », expliquent les chercheurs.
L’algorithme a mis en évidence des traces de constructions humaines datant de 5 000 ans et s’étendant à travers la péninsule Arabique. Cela inclut d’anciennes colonies et des routes reliant la Mésopotamie, la vallée de l’Indus et le Levant, trois des principaux centres commerciaux de l’époque. Les données suggèrent que ces routes étaient couramment utilisées et s’adaptaient aux conditions politiques et environnementales changeantes.
En reconstituant ces anciennes routes, les archéologues peuvent retracer les mouvements de différentes marchandises stratégiques de l’époque, telles que l’encens, les textiles et les métaux. La connectivité du réseau suggère que les civilisations prospérant dans les déserts effectuaient plus d’échanges commerciaux qu’on ne le pensait auparavant. Cela nuance les hypothèses conventionnelles sur les modes d’implantation des communautés humaines dans les environnements arides.
Toutefois, bien que l’IA puisse analyser rapidement les images, elle manque encore de précision dans l’interprétation des données. Certaines formations naturelles ressemblent parfois à des structures artificielles, générant ainsi des faux positifs. La supervision des résultats par des experts humains reste essentielle pour garantir leur fiabilité.
D’autre part, le déploiement des satellites SAR et le traitement des vastes volumes de données nécessitent des investissements substantiels. La découverte de sites archéologiques cachés soulève également des questions éthiques, notamment en raison des risques accrus de pillage. L’utilisation de la détection SAR et de l’IA devrait donc s’accompagner de solides réglementations de protection du patrimoine culturel.