Découvertes de tracés inédits par imagerie hyperspectrale dans la grotte ornée paléolithique Mayenne-Sciences (France)
Notice bibliographique
Résumé
L’étude de l’art rupestre bénéficie désormais des avancées technologiques en imagerie. Parmi ces technologies, l’imagerie hyperspectrale (HSI) se révèle être un outil puissant pour analyser les peintures anciennes en révélant des détails invisibles à l’œil nu. Les travaux de recherche présentés appliquent l’HSI à l’art rupestre paléolithique de la grotte ornée Mayenne-Sciences (Mayenne, France), dont les dessins et gravures datent du Gravettien. L’objectif principal était de déterminer quel type d’informations supplémentaires l’HSI peut apporter par rapport aux méthodes traditionnelles d’analyse d’art rupestre, en particulier dans le spectre visible et le très proche infrarouge. L’enjeu était également de tester l’application dans un contexte difficile : une obscurité totale nécessitant un éclairage adapté, une hygrométrie élevée et la présence de particules d’argile pouvant s’infiltrer dans les appareillages. Un imageur HSI Specim IQ a permis d’acquérir des images hyperspectrales sous éclairage artificiel de différentes figures pariétales, principalement tracées au pigment noir sur des concrétions calcaires. Des transformations mathématiques avancées réduisant la dimensionnalité des données ont permis d’extraire, de différencier les pigments utilisés et de révéler des tracés jusqu’alors inconnus. Un bison dessiné au charbon, très altéré, est apparu quasiment tel qu’il était lors de son tracé initial. Par ailleurs, deux chevaux semblent avoir été tracés en plusieurs fois. Nos résultats montrent que l’HSI est particulièrement efficace pour améliorer le contraste des pigments dans le visible, tout en apportant de nouvelles informations discriminantes dans la partie très proche infrarouge du spectre. Cette méthode non invasive a permis de révéler de nouvelles figures, de préciser la composition des pigments et d’apporter des éléments inédits sur les méthodes de création de ces œuvres d’art. Cette étude souligne l’importance de l’intégration des technologies d’imagerie avancées dans l’étude de l’art rupestre et ouvre des perspectives pour l’application de l’HSI à d’autres sites archéologiques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».