Année : 2020

L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes sémantiques de réassemblage dans le cadre compliqué des collections patrimoniales, où certains blocs sont érodés ou manquants. Le remontage de vestiges archéologiques est une tâche importante pour les sciences du patrimoine : il permet d’améliorer la compréhension et la conservation des vestiges et artefacts anciens. Certains ensembles de fragments ne peuvent être réassemblés grâce aux techniques utilisant les informations de contour et les continuités visuelles. Il est alors nécessaire d’extraire les informations sémantiques des fragments et de les interpréter. Ces tâches peuvent être accomplies automatiquement grâce aux techniques d’apprentissage profond couplées à un solveur, c’est-à-dire un algorithme de prise de décision sous contraintes. Cette thèse propose deux méthodes de réassemblage sémantique pour fragments 2D avec érosion, ainsi qu’un jeu de données et des métriques d’évaluation. La première méthode, Deepzzle, propose un réseau de neurones auquel succède un solveur. Le réseau de neurones est composé de deux réseaux convolutionnels siamois entraînés à prédire la position relative de deux fragments : il s’agit d’une classification à 9 classes. Le solveur utilise l’algorithme de Dijkstra pour maximiser la probabilité jointe. Deepzzle peut résoudre le cas de fragments manquants et surnuméraires, est capable de traiter une quinzaine de fragments par puzzle, et présente des performances supérieures à l’état de l’art de 25%. La deuxième méthode, Alphazzle, s’inspire d’AlphaZero et de recherche arborescente Monte Carlo (MCTS) à un joueur. Il s’agit d’une méthode itérative d’apprentissage profond par renforcement : à chaque étape, on place un fragment sur le réassemblage en cours. Deux réseaux de neurones guident le MCTS : un prédicteur d’action, qui utilise le fragment et le réassemblage en cours pour proposer une stratégie, et un évaluateur, qui est entraîné à prédire la qualité du résultat futur à partir du réassemblage en cours. Alphazzle prend en compte les relations entre tous les fragments et s’adapte à des puzzles de taille supérieure à ceux résolus par Deepzzle. Par ailleurs, Alphazzle se place dans le cadre patrimonial : en fin de réassemblage, le MCTS n’accède pas à la récompense, contrairement à AlphaZero. En effet, la récompense, qui indique si un puzzle est bien résolu ou non, ne peut être qu’estimée par l’algorithme, car seul un conservateur peut être certain de la qualité d’un réassemblage.

Aurélie Bugeau, Maître de conférences, Université de Bordeaux, Rapporteuse

Vincent Lepetit, Directeur de recherches, École des Ponts ParisTech, Rapporteur

Vicky Kalogeiton, Maître de conférences, École Polytechnique, Examinatrice

Blaise Hanczar, Professeur des Universités, Université d’Évry, Examinateur

Nicolas Thome, Professeur des Universités, Conservatoire national des arts et métiers, Examinateur

David Picard, Directeur de recherches, École des Ponts ParisTech, Directeur de thèse

Hedi Tabia, Professeur des Universités, Université d’Évry, Co-directeur de thèse

Vivien Barrière, Maître de conférences, CY Cergy Paris Université, Encadrant

Les cercueils égyptiens dits « à fonds jaunes » de la XXI^e Dynastie (1100 av. J.C.) représentent un large fond muséal à travers le monde. Grâce aux approches iconographique, stylistique et archéométrique des collections de musées européens, le Vatican Coffin Project cherche à identifier des ateliers de production. Un protocole commun multi-échelle et multi-spectrale a été développé au C2RMF et appliqué à un corpus d’objets appartenant aux collections du Département des Antiquités Égyptiennes du musée du Louvre. Il a révélé un schéma général de mise en couleur, dont certaines variations peuvent être considérées comme d’éventuelles signatures d’ateliers de production. La position de l’orpiment (As₂S₃) dans la stratigraphie ainsi que la recette de la couche de polychromie verte sont celles ici développées.

L’orpiment, sulfure d’arsenic jaune, se retrouve à diverses étapes de la mise en couleur : le fond jaune et/ou le vernissage final. L’observation des objets permet d’obtenir une première information superficielle, quand celle des coupes stratigraphiques n’en donne qu’une ponctuelle. Par le couplage de plusieurs techniques in-situ, non-invasive, non-destructive, il a été possible d’obtenir des informations sur la répartition en 3D de ce matériau sur une zone plus représentative de l’objet étudié.

Les couches vertes, quant à elles, couvrent une large gamme de couleurs malgré des compositions élémentaires relativement homogènes, témoignant d’un mélange de matériaux similaires dans des proportions différentes. Au-delà de la variabilité de teintes, plusieurs marqueurs supposent que les phases à base de cuivre aujourd’hui présentes sont les produits de plusieurs réactions pouvant être dues à la technique de mise en œuvre par l’artisan, mais aussi à une dégradation dans le temps. Par la compréhension des mécanismes réactionnels ayant eu lieu au sein des couches vertes, il est recherché la nature originelle des matériaux ayant été employés a été recherchée pour ainsi déterminer les recettes de fabrication.

Le faisceau d’informations rassemblées par les études égyptologiques et matérielles permet d’affiner la connaissance de ce corpus et, peu à peu, d’établir des critères matériels représentatifs de groupes techniques. La fine connaissance de cette production artisanale, permet ainsi d’éclairer le contexte social, religieux et politique qui l’a vu naître.

Florence PORCHER, Chercheur au Commissariat à l’Énergie Atomique, Rapporteur

Ludovic BELLOT-GURLET, Professeur des Universités à Sorbonne Université, Rapporteur

Pascal GRIESMAR, Professeur des Universités à CY Cergy-Paris Université, Examinateur

Nancy BRODIE-LINDER, Chercheur à CY Cergy-Paris Université et au Commissariat à l’Énergie Atomique, Directrice

Yvan COQUINOT, Ingénieur de Recherche Ministère de la Culture (C2RMF), Invité

Hélène GUICHARD, Conservateur en Chef au Musée du Louvre, Invitée