En Allemagne, les efforts combinés de plusieurs équipes de scientifiques ont permis de déchiffrer des tablettes cunéiformes datant des premiers siècles de l'Antiquité. Les universitaires ont eu recours à une technique inédite : la modélisation des écrits en 3D et la lecture par une intelligence artificielle, facilitant ainsi le travail de décryptage.
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Entre le Levant et le Moyen-Orient, les tablettes gravées de caractères cunéiformescunéiformes sont des ressources précieuses pour les archéologues. Mais ces témoignages d'un passé lointain peuvent parfois se révéler particulièrement complexes à déchiffrer. Un consortium de chercheurs travaillant dans les universités Martin Luther, Johannes Gutenberg et la Mainz University of Applied Sciences ont élaboré un ingénieux système pour décrypter une grande quantité de tablettes cunéiformes en un temps relativement court. En combinant modélisations en 3D et intelligence artificielleintelligence artificielle, les scientifiques ont pu analyser près de 2 000 documents antiques.
Faire ressurgir des langues oubliées
Les premiers écrits apparaissent en Mésopotamie, il y a environ 5 000 ans. Cette écriture se développe sur des tablettes en argileargile, utilisant des caractères particuliers. Tandis que les civilisations sumériennes et mésopotamiennes s'effacent, le cunéiforme devient un langage perdu. Il ne ressurgit qu'au cours du XIXe siècle, plus précisément en 1846, lorsque Henry Creswicke Rawlinson déchiffre des textes en vieux perse. Au cours de la décennie suivante, historienshistoriens et universitaires parviennent à interpréter des tablettes cunéiformes et pointent l'existence de plusieurs langages. Si le sumérien et l'akkadien sont les plus représentés, on dénombre aujourd'hui près de 12 langues antiques couchées sur tablette dans le Croissant fertile.
Décryptage par l’IA : meilleure, plus rapide… plus forte ?
Le décryptage de ces documents anciens s'avérait chronophage : l'informatisation et l’arrivée de l’intelligence artificielle changent la donne. Les chercheurs allemands ont ainsi utilisé 2 000 tablettes qui ont été modélisées en 3D pour faciliter la lecture, par le biais d'une technique appelée OCROCR ; l'Optical caracter recognition, ou reconnaissance optique de caractères, permet à un logiciellogiciel dédié d'améliorer une image scannée. Le problème rencontré par les scientifiques déchiffrant les textes cunéiformes se révèle cependant très trivial. Les caractères gravés dans les plaques d'argile sont parfois très complexes à lire, en raison de la luminositéluminosité ou de l'angle des scans et des photographiesphotographies.
Pour les universitaires de Mayence et de Halle, c'est une certitude : l'IA offre un gain de temps non négligeable pour une qualité de déchiffrementdéchiffrement accrue. En couplant les modèles 3D obtenus grâce à l'OCR, les chercheurs ont eu recours au deep learning avec l'intelligence artificielle. À l'état de prototype, l'IA ne pouvait décrypter que deux langages anciens. Aujourd'hui, elle peut analyser et restituer les 12 langues anciennes connues à ce jour. Une prouesse survenant un peu plus d'un an après l'annonce du lancement d'Ithaca, IA de la société DeepMind destinée à aider les historiens à décrypter de vieux écrits.
Une opportunité majeure pour les archéologues et les historiens, qui espèrent désormais pouvoir faire évoluer l'IA afin qu'elle puisse s'atteler à lire et traduire d'autres textes dans d'autres langues. Pourquoi pas des inscriptions grecques ou latines ciselées sur des tombes ou des monuments antiques, voire des langues encore méconnues...
