Un système d'IA déchiffre des tablettes cunéiformes vieilles de 3500 ans

Une équipe de chercheurs allemands a développé un système d’intelligence artificielle capable de déchiffrer et de reconstituer des tablettes d’argile cunéiformes datant de 3500 ans. Ces tablettes, fabriquées dans la région de l’Anatolie en Turquie, remontent à la troisième millénaire avant notre ère, époque où les civilisations du Proche-Orient utilisaient l’écriture cunéiforme.

Ce système, nommé Palaeographicum, exploite l’intelligence artificielle pour comparer des millions de signes cunéiformes. Il aide les chercheurs à identifier les scribes hittites et à dater les tablettes anciennes en quelques minutes seulement.

À l’époque, les scribes gravaient des symboles en forme de coins dans de l’argile humide à l’aide d’un roseau, avant de laisser sécher les tablettes pour en faire des archives durables. Aujourd’hui, environ 30 000 fragments de ces tablettes sont dispersés dans divers musées à travers le monde, ce qui rend leur étude et leur reconstitution particulièrement complexes.

Jusqu’à présent, les chercheurs tentaient manuellement de rassembler ces fragments pour reconstituer des textes complets offrant un aperçu de la vie humaine il y a plusieurs millénaires. Mais l’équipe de l’université de Wurtzbourg et de l’Académie des sciences et des lettres de Mayence a transformé cette approche en développant plusieurs outils numériques, dont le dernier en date est le système Palaeographicum.

Ce dernier analyse des images numériques contenant plus de cinq millions de signes cunéiformes, répartis sur 70 000 photographies. Il isole les caractères individuels, les compare à une base de données étendue, puis les organise dans des tableaux visuels pour détecter similitudes et différences.

La particularité de ce système repose sur le fait que chaque signe cunéiforme reflète le style d’écriture du scribe. Bien que gravés par pression sur l’argile et non à l’encre, les styles personnels restent reconnaissables : certains scribes traçaient leurs signes avec des mouvements vifs laissant des ornements, tandis que d’autres espaceraient leurs marques de manière caractéristique.

Le gain apporté par cette intelligence artificielle est considérable en termes de temps et de précision. Là où l’identification manuelle des écritures sur cinq fragments pouvait prendre trois jours, elle est désormais réalisée en cinq minutes. Le professeur Daniel Schirmer, responsable du département d’études du Proche-Orient ancien, souligne que « notre travail change radicalement la donne et nous fait économiser des milliers d’heures ».

En outre, le système améliore la datation des fragments. Les tablettes hittites comportent rarement des dates explicites, obligeant les chercheurs à s’appuyer sur l’évolution des styles d’écriture, une discipline appelée paléographie, pour estimer l’âge des textes. L’intelligence artificielle accélère ces comparaisons complexes.

Le projet ne s’arrête pas là : l’équipe ambitionne d’entraîner l’IA à reconnaître automatiquement le style individuel de chaque scribe. Cette tâche est ardue car un même auteur modifiait son écriture selon les circonstances, adoptant un tracé plus précis en milieu calme et un style plus rapide et informel sur le terrain, lors de la rédaction de rapports.

Le professeur Schirmer précise que « si nous atteignons cet objectif, nous pourrons mieux comprendre la production des scribes tout au long de leur carrière et reconstituer une histoire sociale complète de la culture scripturaire hittite ».

Le système Palaeographicum est encore en cours d’amélioration, l’équipe continuant de réentraîner l’intelligence artificielle en fonction des retours des utilisateurs.