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L'archéologie à découvert

 | 
Sophie A. de Beaune
, 
Henri-Paul Francfort

Cinquième partie - De l'individu à la société

Une troisième voie pour l’archéologie

Une modélisation multi-agents dans le Sud-Ouest des États-Unis1

A third way of doing archaeology: Agent-based modeling and the US Southwest

Timothy A. Kohler

Résumé

Explaining site locations and sizes are examples of the many tasks that require a dynamic approach to the archaeological record —one that takes into account shifting resource distributions, human impact on the landscape, and the locations of other competing and cooperating groups. I discuss how the Village Ecodynamics Project, a group of researchers from several disciplines, is approaching these problems in portions of the US Southwest occupied by Pueblo farming groups between A.D. 600 and 1500. Agent-based models operating on semi-realistic landscapes allow us to estimate where households should be located, and in what numbers, if they were following the rules that we set forth in computer code.
We have been studying the responses of virtual households to rules specifying that they locate themselves so as to approximately optimize their access to potential maize production opportunities, hunting opportunities for deer, hare, and rabbit, water, and wood for fuel. We can then compare the simulated locations with those known from the archaeological record, and this comparison in turn helps us to decode the processes that prehistoric households were in fact using to form the settlement patterns that we see in the record.
So far we have applied these models to estimate carrying capacities and helping us to determine when, and to what extent, the real households were optimizing their locations, in addition to other uses which space precludes discussing here. Although we have, to date, been most interested in studying questions of habitat use, we are now beginning to apply these tools to studying social evolutionary processes. I argue that these approaches are different enough from either an archaeology that begins from data, or one that is primarily theoretical, that we ought to think of them as constituting a third approach to the study of prehistory.

Texte intégral

  • 1 Merci à Sophie A. de Beaune, pour l’invitation à participer à ce volume, à Stefani Crabtree pour la (...)

1Comprendre pourquoi les sites archéologiques sont situés là où ils se trouvent est l’un des problèmes fondamentaux de l’archéologie, l’un de ses grands défis. Après tout, une réponse complète à la simple question de savoir pourquoi tel petit hameau agricole est situé à un endroit plutôt qu’à un autre suppose la compréhension de l’ensemble des pratiques économiques de ses occupants, de la répartition des ressources, de l’organisation du travail dans le site, de la localisation des autres sites contemporains et de la manière dont leurs habitants ont coopéré ou se sont opposés dans ce paysage, ainsi que l’organisation politique de la région, laquelle conditionne l’imbrication des activités exercées dans et autour de chaque site avec celles des autres sites de la région. Par conséquent, si nous parvenons répondre à cette question, nous aurons découvert l’essentiel de ce que nous espérions apprendre des vestiges archéologiques.

2Bien que l’on ait toute raison de croire que le rythme du changement culturel était généralement plus lent pendant la préhistoire que de nos jours, nos réponses à toutes ces questions doivent avoir un aspect dynamique. Pour la question de la répartition des ressources, par exemple, nous savons que la population faisait diminuer certains stocks mais aussi qu’elle en faisait croître d’autres, selon le système économique en vigueur dans la société. De plus, le changement climatique à court et à long terme affectait la répartition des ressources et leur abondance, le plus souvent indépendamment des résultats du travail humain. Enfin, les processus généralement lents de l’évolution sociale tendaient à accroître la taille du groupe humain que nous identifions comme étant les occupants du hameau, alors même que le processus lent du changement technique modifiait leur mode de vie.

  • 1 Un autre exemple de cette stratégie vient de Jeffrey Brantingham (2003) qui a développé un modèle m (...)

3Il faut reconnaître que la réponse traditionnelle des archéologues à toute cette dynamique s’est révélée plutôt décevante. Plutôt que d’essayer de nous placer dans des contextes dynamiques, nous tendons à les contempler du haut d’une colonne stratigraphique que nous divisons en périodes fixes. L’un des problèmes majeurs qui en découle est que nous sommes tentés de considérer le contexte archéologique comme donné et qu’il n’y a donc pas moyen d’être surpris que tel hameau soit là où il est (par exemple) parce que nous n’avons aucun ensemble rigoureux d’hypothèses concernant l’endroit où un tel hameau devrait se trouver. Notre incapacité à confronter la plupart des aspects de la documentation archéologique à des modèles dynamiques (c’està-dire de changement au cours du temps) au-delà de ceux dont nous avons personnellement l’intuition par une longue expérience dans une région empêche notre discipline de progresser vers plus de science1.

  • 2 http://village.anth.wsu.edu/

4Durant une décennie, j’ai travaillé avec une équipe dans l’étude pluridisciplinaire d’un établissement Pueblo Préhispanique et de son usage du territoire, dans le projet appelé Village Ecodynamics Project2 (Kohler et al. 2007). L’un des aspects les plus novateurs de ce projet est l’utilisation de modèles multi-agents (ABMs) de subsistance et de peuplement qui nous fournit un ensemble d’hypothèses sur ce que les vestiges archéologiques devraient être si certains processus (et non d’autres) entraient en jeu. Mais en réalité notre approche dépend d’allers et retours entre les divers modèles et les vestiges archéologiques proprement dits – procédure que j’ai appelée « archéologie modélisatrice » (Kohler et Van der Leeuw 2007). Dans ces limites, cette approche nous permet de comprendre la documentation archéologique comme une entité en évolution et non statique et elle nous donne la capacité d’expérimenter des simulations sur les processus de formation de cette documentation d’une manière qui était impossible jusqu’ici. Notre approche est par certains aspects rudimentaire, mais je suis convaincu que nous, et d’autres, améliorerons ces modèles et étendrons leur potentiel si bien que dans une décennie ou deux de telles modélisations dynamiques seront reconnues comme une norme et même comme une partie indispensable de l’outillage archéologique.

Le Village Multi-agents (ABM). Une brève introduction

  • 3 C’est également une simplification de ce que nous faisons, mais qui donne une idée de l’essence de (...)

5« Village » a été conçu comme une première démonstration des capacités de la première génération d’ABM, avec une plateforme dénommée Swarm développée au Santa Fe Institute au milieu des années 1990 par Chris Langton et ses collègues (Minar et al. 1996). La première version de « Village » avait recours à une série d’estimations de la production potentielle de maïs de chaque cellule de 200 m2, pour une aire de 1800 km2 dans le Sud-Ouest du Colorado (fig. 1) et pour chaque année comprise entre 900 et 1300 de notre ère (Van West 1994). Ces estimations de production dépendaient à leur tour de fonctions bio-climatiques reposant sur la mesure de l’épaisseur des cernes de croissance des arbres, qui dépend de l’humidité retenue dans le sol, et sur d’autres estimations de la production de maïs dépendant des types de sols et des altitudes. C’est évidemment une simplification un peu abusive de la manière dont la nature opère et, dans notre aire au moins, il est clair que la production de maïs a aussi été affectée par des cycles à long terme dont nous verrons qu’ils ne sont pas complètement enregistrés dans les données fournies par les cernes de croissance des arbres.3

6Avec Swarm, nous avons conçu un programme qui représentait les maisonnées comme des agents (centre d’action) et nous les avons programmés pour qu’ils se localisent dans des aires où ils pouvaient acquérir assez de maïs pour manger et constituer des stocks sur deux ans et pour ajouter des champs sur place ou bien pour déménager si cela leur devenait impossible. Nous avons rapidement ajouté la prise en compte de la proximité de l’eau pour la localisation des maisonnées. Kohler et al. (2000) font état d’expériences avec cette version de la simulation.

7Peu après, une dotation de la NSF (Biocomplexity Special Competition) nous a permis d’augmenter le nombre des années simulées à partir de 600 de notre ère, à peu près quand les premiers fermiers sont apparus dans la zone, et d’ajouter trois espèces animales au gibier chassé (cerf, lièvre, lapin), d’élaborer un modèle prenant en compte la largeur des cercles de croissance des arbres pour évaluer la quantité d’eau disponible au cours du temps dans les diverses sources disponibles dans l’aire considérée et enfin de concevoir un modèle calculant la disponibilité du bois de chauffage dans ce paysage. Nos maisonnées doivent maintenant prendre en compte les changements que subissent toutes ces ressources au cours du temps pour décider où s’installer et cultiver. Une vue générale de ce projet à mi-parcours et quelques-unes de nos conclusions préliminaires ont déjà été publiées (Kohler et al. 2007, voir aussi Johnson et al. 2005, Varien et al. 2007). Nous terminons actuellement le rapport final, sous la forme d’un ouvrage, sur cette première phase du projet. S’il faut vraiment un livre pour développer la logique d’ABM et résumer nos résultats actuels, je vais néanmoins présenter succinctement ici certaines questions sur lesquelles notre approche modélisatrice jette quelque lumière.

Fig. 1 – Zones d’étude VEP dans le Sud-Ouest du Colorado et le Nord du Nouveau Mexique (États-Unis).

Paléodémographie

8« Village » comporte un modèle assez détaillé des processus démographiques de la maisonnée : les individus naissent, grandissent, peuvent se marier, former de nouvelles maisonnées et partir, et même ils meurent, tout cela selon des probabilités inspirées par les statistiques démographiques de populations proches des Pueblos ou par des sources ethnographiques. Au début de la simulation, en l’an 600, notre paysage apparaît avec 200 maisonnées qui ont été générées de manière aléatoire mais avec des âges vraisemblables pour les parents, le nombre des enfants et leurs âges. Si elles sont situées dans un endroit favorable, elles y restent et croissent ; si elles sont sur un terrain pauvre, elles en cherchent un meilleur inutilisé ou sous-employé. Après l’installation initiale de ces 200 maisonnées, « Village » est un monde clos d’où la seule sortie est la mort et la seule entrée la naissance. C’est aussi un monde circulaire puisque les maisonnées qui sortent du champ au nord réapparaissent au sud.

  • 4 Ces procédures et la version de « Village » qui les a produites sont discutées en détail dans notre (...)

9Par conséquent « Village » génère des histoires démographiques qui nous donnent des indications sur le nombre de personnes que nous devrions attendre à divers moments, selon des paramètres particuliers, en supposant qu’il n’y avait ni immigration ni émigration et que toutes les ressources disponibles dépendaient seulement de la variabilité bio-climatique à courte fréquence pour laquelle l’épaisseur des cercles de croissance est la mesure la plus appropriée. Dans nos expérimentations avec ce modèle nous avons à ce jour fait varier des paramètres tels que la quantité de protéines que chaque membre de maisonnée cherche à obtenir de la viande, la distance maximale à laquelle ils peuvent s’éloigner de la maison pour chasser, la vitesse de diminu tion de la fertilité des champs, les possibilités d’échange de maïs et de viande entre maisonnées. De toute évidence, ces paramètres nécessitent quelques arrangements selon la taille de la population. La figure 2 montre l’histoire paléodémographique réelle pour le secteur du Sud-Ouest du Colorado que nous nommons VEP I, telle que nous l’avons reconstituée d’après les méthodes de Scott G. Ortman et al. (2007) et Mark D. Varien et al. (2007). Nous y avons superposé les points qui représentent le nombre de maisonnées générées chaque année en faisant systématiquement varier neuf paramètres et en utilisant deux valeurs pour chaque, ce qui veut dire que nous avons fait tourner 512 fois le programme « Village » (29 = 512).4

10En premier lieu, nos simulations apportent une solution (en fait, plusieurs) au problème récurrent et compliqué de l’estimation de la capacité de prise en charge : quelle population telle aire est-elle capable de supporter avec une technologie donnée ? Après que la population modélisée ait cessé de croître à partir de ses ressources de départ, ce qui prend 300 à 400 ans quelle que soit la combinaison des paramètres, son chiffre est notre meilleure moyen d’estimer la taille de la population qui a pu être supportée par cet environnement, à condition que cette population ait travaillé aussi dur et de la même manière que les agents de notre modélisation.

Fig. 2 – Trois reconstitutions de l’histoire démographique de la zone Village Ecodynamics Project I (VEP I) du Sud-Ouest du Colorado apparaissent sur cet histogramme ; nous privilégions les estimations moyennes. Nous y avons superposé des points montrant les estimations de la population dans la même zone, à raison d’un point par année pour chacune des 512 simulations que nous avons produites en faisant varier nos choix de paramètres.

  • 5 Cet ajout est développé par Kyle Bocinsky, étudiant en master à Washington State University, pour s (...)

11Par conséquent, il est frappant qu’aucune de nos simulations ne génère autant de maisonnées qu’en a connu le pic réel de population au XIIIe siècle. Cela est dû en partie aux limites posées pour l’augmentation des protéines dans le modèle. Nous commençons actuellement à intégrer dans le programme « Village » la domestication de la dinde, qui devint dominante à la fin du ie millénaire, afin de prendre en compte de manière systématique ce paramètre : cette domestication aurait permis à la population de dépasser le taux limité en protéines qui maintenaient la taille de la population modélisée plus basse qu’elle ne l’était dans les deux derniers siècles de l’occupation réelle.5 Mais de façon plus générale, le fait que notre modèle sous-estime la population de cette aire par rap port à ce qu’elle était effectivement conforte nettement l’idée que la population réelle des derniers moments de l’occupation exploitait l’environnement de manière très intensive : en d’autres termes, qu’il y avait plus de gens qu’il n’y aurait dû (Kohler 2010, p. 120-121). Étant donné cette conclusion – qui vient de la confrontation des données modélisées et des données réelles – il est remarquable que l’analyse du matériel ostéologique humain de cette séquence tardive et sa comparaison avec celui, plus ancien, provenant de la même zone a révélé que l’espérance de vie y était inférieure, que la mortalité infantile y était plus élevée et que les marqueurs de stress alimentaire tels que des lésions osseuses comme les cribra orbitalia et l’hyperostose porotique y étaient plus fréquents (Stodder 1987).

12En second lieu, beaucoup de nos simulations montrent peu ou pas de déclin dans la population du Xe siècle alors qu’en fait beaucoup de gens partirent, ou à la fin du XIIIe siècle, lorsque que la région fut abandonnée. Est-ce un défaut de la simulation ? Ce serait une des explications possibles. Pour moi, elle apporte cependant d’utiles informations. Ou bien nous n’avons pas modélisé tous les facteurs locaux qui ont poussé les maisonnées à quitter notre zone, ou bien les populations réelles avaient le choix d’options externes plus attractives dans des zones extérieures où elles pouvaient se rendre.

Fig. 3 – Prospection archéologique Village Ecodynamics Project (VEP) dans le parc national de Mesa Verde, été 2009. Notre travail de terrain est destiné à produire des cartes fiables de grands sites d’habitat et à caractériser les poteries de surface de ces sites. Avec ces données, nous pouvons estimer le nombre de maisonnées qui existaient sur ces sites et pendant quelles durées (© R. Kyle Bocinsky).

13Tout comme l’archéologie modélisatrice demande un mouvement de va-et-vient entre les données modélisées et les données réelles, elle requiert aussi des cycles de reprise du modèle et de nouveaux développements. Par exemple, nous envisageons actuellement la manière de réviser nos estimations de la paléo-production de maïs pour intégrer la variabilité climatique sur le long terme qui produit des signaux de basse fréquence. Grâce à la recherche sur les carottes des tourbières de montagnes bordant notre aire à l’Est (Petersen 1988, Wright 2006), nous savons que les saisons de croissance ont été plus courtes et les étés beaucoup plus frais que la moyenne tout au long des années 900 et durant les deux derniers tiers des années 1200 ; mais notre reconstitution de la production du maïs fondée sur les cernes de croissance des arbres ne prend pas en compte ces cycles longs, bien que le maïs cultivé en ait sans doute subi l’influence. Augmenter l’influence des signaux de température de basse fréquence dans nos estimations de production diminuerait vraisemblablement la taille des populations générées par « Village » pendant les deux épisodes de dépeuplement de notre zone.

14Afin de mieux comprendre ce qui se passait à la même époque dans d’autres zones du Sud-Ouest, en particulier dans celles qui seraient susceptibles d’attirer des émigrants de notre aire, nous commençons à étendre le rayon géographique de « Village ». Nous élargissons la zone Sud-Ouest du Colorado, en incluant le parc national de Mesa Verde (fig. 3 et 4) et une part significative de la région du Nord du Rio Grande qui se trouve au Nouveau Mexique (visible sur la fig. 1), une destination probable pour bien des gens quittant le Sud-Ouest du Colorado dans les années 1200 (Lipe 2010, Ortman et al. 2010, Varien 2010). Dans le futur, les maisonnées de « Village » pourront comparer les conditions de vie du Sud-Ouest du Colorado avec celles du Nord du Rio Grande, et éventuellement migrer, à un certain prix, vers la région qui leur offrira les conditions économiques les plus avantageuses. Si nous y parvenons, nous pourrons dire quelle proportion du flux migratoire total d’une région vers l’autre était due aux contraintes climatiques, le reste résultant d’un facteur encore non modélisé comme, par exemple, l’attrait d’occasions permises au gré d’arrangements sociaux, politiques ou religieux.

Fig. 4 – Les centaines de structures construites dans les cavités en abri du parc national de Mesa Verde constituent un trait particulier. Elles datent du XIIIe siècle, période de rafraîchissement, de sécheresse, d’immigration, de baisse des ressources et de conflits guerriers. Oak Tree House dans Fewkes Canyon présentée ici comprend environ 50 pièces (arrière-plan) et 6 kivas, dont deux sont visibles au premier plan (une kiva est une pièce semi-enterrée généralement circulaire, utilisée par les Pueblos pour des rituels religieux mais aussi pour l’habitation) (© T. Kohler).

Adaptation

15Jusqu’ici nous avons discuté ce que nous avons appris en comparant l’évolution démographique réelle avec celle que nous avons simulée. « Village » évalue aussi l’endroit où les maisonnées doivent se trouver à chaque moment où elles tentent de minimiser leurs dépenses en calories pour accéder aux quatre ressources cruciales que nous avons modélisées. Naturellement nous pouvons aussi comparer ces prédictions avec la distribution réelle des maisonnées dans notre paysage.

  • 6 Nous ne prétendons pas que ces estimations soient parfaites et il est très important de comprendre (...)

16Gardant à l’esprit que la simulation produit des approximations de premier ordre des localisations de maisonnées selon un certain nombre de paramètres6, la plus ou moins forte correspondance entre la distribution réelle des maisonnées et celle qui a été simulée nous donne une mesure du degré d’optimisation de l’emplacement réel des maisonnées par rapport aux ressources et de la manière dont il a évolué au cours du temps. Cela nous permet de répondre aux allégations de quelques anthropologues – parmi lesquels un certain nombre d’archéologues post-processualistes comme Michael Shanks et Christopher Tilley (1992, p. 56) – pour qui seule la société capitaliste occidentale optimise, de telles notions étant plus ou moins inappropriées pour des populations non-occidentales ou de petite taille ou pour les sociétés préhistoriques.

17Jusqu’ici nos résultats ne confirment pas ces suppositions, ni leur contraire selon lequel l’optimalité serait logiquement la seule considération pertinente. Comme d’habitude, la réalité apparaît comme étant bien plus compliquée ! La figure 5 montre la manière dont deux évaluations de la distribution des sites réels et des sites simulés concordent au cours du temps, ce qui est une autre manière de poser la question : « dans quelle mesure ces maisonnées optimisentelles leur localisation au cours du temps par rapport aux ressources que nous modélisons ? » En général, dans les périodes où le peuplement atteint son niveau le plus élevé, l’optimalité de la localisation est une considération plus importante que dans les périodes de faible peuplement, où d’autres considérations (restant à définir) peuvent apparemment constituer un atout. L’efficacité de la localisation tend à croître dans les périodes où la population quittait la zone, peut-être parce que les aires les moins optimales étaient abandonnées en premier. Ces résultats sont bien ceux que nous pouvons attendre si, comme Robert Foley (1985, p. 230) l’a suggéré, le taux de pression vers l’optimalisation est toujours plus fort quand la compétition est exacerbée.

Évolution sociale et processus de construction sociale

  • 7 Ce travail en cours est entre-pris par Denton Cockburn, étudiant en Ph. D. à l’University of Windso (...)

18Dans la première phase du développement de « Village », nous nous sommes concentrés sur la justesse de la représentation de l’environnement et sur le comportement approprié des maisonnées dans un tel milieu. Ceci nous rend maintenant plus libres pour explorer plus en détail les interactions sociales. En ce moment, nous sommes en train de développer des versions de « Village » dans lesquelles les agents peuvent se spécialiser dans l’acquisition d’une ou de plusieurs ressources, en pratiquant l’échange avec d’autres maisonnées pour obtenir les autres ressources dont ils ont besoin7. Nous commençons aussi à explorer comment le choix d’investir dans des biens publics (comme une citerne ou un mur défensif) peut favoriser l’émergence d’élites managériales dans ces sociétés, en nous inspirant d’un modèle récemment publié par Paul L. Hooper et al. (2010). En général nous faisons porter notre effort sur les groupes (définis de diverses manières), sur la façon dont ils émergent, dont ils maintiennent leur cohésion et dont ils interagissent avec les autres groupes. Il est essentiel de noter que, pendant que nous procédons de la sorte, nous n’abandonnons pas pour autant nos maisonnées, lesquelles poursuivent leur effort pour vivre au mieux dans leur environnement constamment changeant, pour poursuivre la question de l’intérêt social (bien que cela soit une pratique habituelle en archéologie, qui vient d’une approche réductionniste considérant qu’on ne peut faire qu’une seule chose à la fois). À l’inverse, nous construisons nos modèles sociaux en les greffant sur les interactions entre la maisonnée et son environnement, au lieu de les ignorer. Une autre caractéristique de notre approche est de permettre à l’« environnement » d’inclure simultanément les facteurs physiques, biotiques et sociaux.

Fig. 5 – Deux mesures d’évaluation de la meilleure correspondance par rapport aux attentes aléatoires, entre la réalité et la simulation des localisations et les tailles de sites. La ligne horizontale sépare les correspondances supérieures (positives) et inférieures aux attentes calculées (Pour plus de détails, cf. Kohler et Varien 2011).

Conclusion

19Mon objectif ici a été de montrer l’utilité des simulations informatiques dans lesquelles les maisonnées se déplacent et subsistent dans un environnement constamment changeant, tout en créant une documentation archéologique virtuelle susceptible d’être comparée avec les données réelles. Dans la simulation, nous connaissons le processus qui crée une configuration, ce qui nous aide à inférer correctement les processus qui se cachent derrière les configurations que nous identifions archéologiquement. Nous pouvons même inférer avec succès certains processus difficiles à mettre en évidence à partir des données archéologiques elles-mêmes – tels que les échanges locaux de nourriture – dans la mesure où ils résultent de modifications intervenues dans l’implantation des maisonnées.

20Jusqu’ici la modélisation multiagents a eu plus d’impact en écologie qu’en archéologie (voir par exemple les nombreuses études examinées par Grimm et Railsback 2005). Un des aspects prometteurs de ces modélisations, pour tout domaine où les données résultent surtout de l’observation, est qu’elles fournissent une manière rigoureuse et reproductible de générer des attentes à partir d’un modèle – ceci quand l’intuition est défaillante. Ce qui ne peut que nous conduire à formuler des inférences correctes quand nous devons confronter des configurations aux processus susceptibles d’en être à l’origine. Ces modèles permettent d’examiner des assertions contrefactuelles. Par exemple, certains archéologues ont suggéré que les fermiers ont abandonné notre aire à la fin des années 1200 à la suite de la pression de maraudeurs vagabonds. Dans « Village », nous pouvons examiner quels auraient été les effets d’une telle incursion sur le peuplement. En d’autres termes, ces modèles nous donnent la possibilité de conduire des expériences qui seraient impossibles autrement.

21Finalement, la modélisation multi-agents fournit le moyen le plus évident pour mettre en œuvre une étude de la préhistoire fondée sur la théorie de la complexité. Cette théorie s’intéresse aux propriétés émergentes dans des systèmes qui sont encore loin d’avoir atteint un état d’équilibre, et plus généralement à la manière dont un ordre émerge à partir de nombreux éléments interagissants (Bentley et Maschner 2008). Elle reconnaît que « les longues traditions de la science réductionniste, si fructueuses par le passé, sont de plus en plus inadéquates pour traiter des systèmes que nous tentons aujourd’hui de comprendre et d’influencer […] la vérité est le tout […] les parties sont conditionnées et même créées par le tout […] les choses sont plus richement connectées qu’il n’y paraît [… et] aucun niveau des phénomènes n’est plus “fondamental” qu’un autre… » (Levins 2006, p. 741-742). Kevin Kelley (1998) semble être le premier à avoir suggéré que les simulations informatiques portent un coup au rapport dualiste entre théorie et expérimentation : elles ouvrent une troisième voie possible pour faire de la science, voie qui peut se passer de partir du théorique ou de l’expérimental, ou en tout cas qui ne privilégie ni l’un ni l’autre.

22Les modélisateurs seront un jour aussi indispensables à l’archéologie que le sont aujourd’hui les zooarchéologues ou les géoarchéologues. Les fous d’informatique définiront et rendront possible une archéologie dynamique.

Notes

1 Un autre exemple de cette stratégie vient de Jeffrey Brantingham (2003) qui a développé un modèle multi-agents pour les ressources lithiques. Selon ce modèle, il établit l’hypothèse nulle (la distribution aléatoire théorique) d’après le contenu de l’assemblage lithique d’un site qui n’aurait été obtenu que par des rencontres aléatoires avec des gîtes de pierre par des agents se déplaçant dans l’espace de mobilité disponible dans la « boîte à outils » du modèle. Si cette hypothèse nulle n’est pas rejetée pour un site (et donc l’aléatoire éliminé), il est inutile de tenter de montrer que la variation dans la sélection de la matière première sur ce site dépend de la qualité ou l’abondance du matériel ou qu’elle reflète l’optimisation des coûts en temps et en énergie liés à la collecte, ou encore qu’elle donne des informations sur l’importance de la planification, ou sur la minimisation du risque – tous arguments répandus pour expliquer cette sorte de variation.

2 http://village.anth.wsu.edu/

3 C’est également une simplification de ce que nous faisons, mais qui donne une idée de l’essence de notre démarche. Pour plus de détails, cf. Kohler et al. 2007 et Van West 1994.

4 Ces procédures et la version de « Village » qui les a produites sont discutées en détail dans notre volume en préparation. Mon but ici est juste de donner une idée de ce que nous faisons.

5 Cet ajout est développé par Kyle Bocinsky, étudiant en master à Washington State University, pour son mémoire, provisoirement intitulé Is a bird in hand really worth two in the bush ? Models of turkey domestication on the Colorado plateau.

6 Nous ne prétendons pas que ces estimations soient parfaites et il est très important de comprendre leurs limites qui sont discutées en détail dans le volume à paraître. Par exemple, on admet le fait que les maisonnées modélisées ne choisissent la meilleure localisation possible que quand elles ont besoin de bouger ; tant qu’elles occupent de manière satisfaisante un lieu, elles y demeurent (un comportement connu comme satisfaisant). Les maisonnées virtuelles ne prennent en compte que les quatre ressources que nous avons modélisées ; la distribution des autres ressources peut avoir été importante mais n’est pas prise en considération (telle la pierre comme matériau de construction aux périodes tardives). Les économies d’échelle – qui résulteraient de la coopération entre maisonnées – n’existent pas dans le monde virtuel, alors que nous supposons que cela a dû être le cas dans la réalité. Nos mesures d’optimalité changeraient de manière incontrôlable si nous utilisions trop de paramètres différents dans nos simulations, et ainsi de suite.

7 Ce travail en cours est entre-pris par Denton Cockburn, étudiant en Ph. D. à l’University of Windsor, Ontario, et il en sera rendu compte dans sa thèse.

Notes de fin

1 Merci à Sophie A. de Beaune, pour l’invitation à participer à ce volume, à Stefani Crabtree pour la figure 1 ; merci aussi à Kyle Bocinsky pour ses commentaires sur une version préliminaire de ce chapitre et pour la figure 2. Le Village Ecodynamics Project est financé par la National Science Foundation’s Dynamics of Coupled Natural and Human Systems Program (DEB-0816400). J’exprime ma reconnaissance pour la contribution d’environ deux douzaines d’étudiants, anciens étudiants et collègues (géoscientifiques, géographes, hydrologistes, informaticiens, et évidemment archéologues) sans qui cette recherche n’aurait pu être ni conçue ni effectuée. Merci aussi à Henri-Paul Francfort et Sophie Archambault de Beaune pour la traduction et la révision du texte.

Table des illustrations

Légende Fig. 1 – Zones d’étude VEP dans le Sud-Ouest du Colorado et le Nord du Nouveau Mexique (États-Unis).
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11291/img-1.jpg
Fichier image/jpeg, 500k
Légende Fig. 2 – Trois reconstitutions de l’histoire démographique de la zone Village Ecodynamics Project I (VEP I) du Sud-Ouest du Colorado apparaissent sur cet histogramme ; nous privilégions les estimations moyennes. Nous y avons superposé des points montrant les estimations de la population dans la même zone, à raison d’un point par année pour chacune des 512 simulations que nous avons produites en faisant varier nos choix de paramètres.
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11291/img-2.jpg
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Légende Fig. 3 – Prospection archéologique Village Ecodynamics Project (VEP) dans le parc national de Mesa Verde, été 2009. Notre travail de terrain est destiné à produire des cartes fiables de grands sites d’habitat et à caractériser les poteries de surface de ces sites. Avec ces données, nous pouvons estimer le nombre de maisonnées qui existaient sur ces sites et pendant quelles durées (© R. Kyle Bocinsky).
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11291/img-3.jpg
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Légende Fig. 4 – Les centaines de structures construites dans les cavités en abri du parc national de Mesa Verde constituent un trait particulier. Elles datent du XIIIe siècle, période de rafraîchissement, de sécheresse, d’immigration, de baisse des ressources et de conflits guerriers. Oak Tree House dans Fewkes Canyon présentée ici comprend environ 50 pièces (arrière-plan) et 6 kivas, dont deux sont visibles au premier plan (une kiva est une pièce semi-enterrée généralement circulaire, utilisée par les Pueblos pour des rituels religieux mais aussi pour l’habitation) (© T. Kohler).
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11291/img-4.jpg
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Légende Fig. 5 – Deux mesures d’évaluation de la meilleure correspondance par rapport aux attentes aléatoires, entre la réalité et la simulation des localisations et les tailles de sites. La ligne horizontale sépare les correspondances supérieures (positives) et inférieures aux attentes calculées (Pour plus de détails, cf. Kohler et Varien 2011).
URL http://books.openedition.org/editionscnrs/docannexe/image/11291/img-5.jpg
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Auteur

Regents professor of anthropology à Washington State University. Il est également external professor du Santa Fe Institute. Il coordonne actuellement un grand programme de synthèse et de modélisation au Sud-Ouest des États-Unis qui s’appelle Village Ecodynamics Project. Il se rappelle avec plaisir ses premières fouilles dans le Vieux Quartier de la Balance en Avignon.

© CNRS Éditions, 2012

Conditions d’utilisation : http://www.openedition.org/6540

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