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Mesure et histoire médiévale

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Société des historiens médiévistes de l’Enseignement supérieur public

Les méthodes de l’historien

Mesurer et modéliser le temps inscrit dans la matière à partir d’une source matérielle : la céramique médiévale

Lise Bellanger et Philippe Husi

Résumé

En archéologie, le temps s’appréhende par la succession ou l’accumulation de matière à relier à la chronologie relative, mais aussi par la date ou datation d’un événement qui nous renseigne sur la chronologie absolue. Un des enjeux de la recherche actuelle dans le domaine est donc de proposer une méthodologie susceptible de répondre à la question : que date-t-on et comment ? Dans ce travail pluridisciplinaire, nous adoptons une démarche statistique pour modéliser la datation de contextes archéologiques à l’aide des données céramiques, source incontournable pour appréhender la chronologie en archéologie. Cette approche statistique permet la formalisation de la démarche couramment adoptée pour dater en archéologie, tout en proposant un outil efficace d’aide à l’interprétation fonctionnelle des contextes à partir de la distribution de la céramique dans le temps.

In archaeology, time is apprehended by the succession or the accumulation of material that has to be linked to relative chronology and also by the date or dating of an event that informs us on absolute chronology. One of the major issues of the current research is to propose an adapted methodology capable of providing answers to the following question : what do we date and how ? In this pluridisciplinary work, we adopt a statistical reasoning to model archaeological context dates using pottery, which is one of the most commonly used artefacts by archaeologists for apprehending chronology. This statistical approach allows to formalize the different steps adopted for dating in archaeology. It provides an efficient tool to characterize the functional nature of contexts through the examination of the distribution of pottery over time.

Texte intégral

  • 1 Seront utilisés indistinctement les termes de contextes archéologiques et d’ensembles stratigraphi (...)
  • 2 A. Ferdière, « Le temps des archéologues, le temps des céramologues », Société française d’étude d (...)

1La question du temps, omniprésente en archéologie, passe par le rapport à l’objet et au contexte archéologique1. Elle s’appréhende par la succession ou encore l’évolution, qui sont à relier à la chronologie relative ; mais aussi par la date ou la datation, qui sont à relier à la chronologie absolue. Si on examine plus en détail les méthodes existantes utilisant le mobilier archéologique pour dater, un certain nombre de problèmes méthodologiques se posent. En effet, ces méthodes sont fondées sur deux types d’objets principaux : ceux – rares – qui portent leur propre date, ce qui ne les rend pas pour autant totalement fiables puisqu’ils s’inscrivent comme les autres dans un système chronologique comportant ses propres faiblesses et contradictions (monnaies ou documents épigraphiques, etc.) ; ceux qui ne sont datés que par référence à une chrono-typologie (céramique et tout autre mobilier)2. Il est alors, comme dans le cas des méthodes se référant aux événements historiques, indispensable d’examiner la relation liant l’objet au contexte pour évaluer sa capacité à dater qui diffère selon la nature de ce dernier. Chaque système de datation ayant ses propres biais méthodologiques, il est essentiel de confronter les différentes sources utilisées pour examiner la cohérence des dates proposées, tout en sachant ce que l’on date. Dès lors, il est possible d’obtenir une datation absolue cohérente, tirée de la relation entre date d’émission de la monnaie ou d’un autre élément datant et faciès céramique ; de tenter d’appréhender la durée et l’intensité de vie d’un ensemble stratigraphique, souvent réduite à une succession d’événements ; d’utiliser en retour les profils chronologiques construits sur les faciès céramiques datés pour mieux caractériser fonctionnellement les contextes archéologiques étudiés.

  • 3 L. Bellanger, P. Husi, R. Tomassone, « Statistical Aspects of Pottery Quantification for dating so (...)

2Ces travaux collaboratifs entre archéologues et statisticiens, autour de la modélisation chronologique du mobilier archéologique, ont été initiés il y a quelques années. Ils ont donné lieu à un certain nombre de publications auxquelles pourra se référer le lecteur intéressé et désireux de mieux appréhender la problématique et les différentes démarches suivies qui ne sont pas développées dans cet article3.

3On peut résumer le résultat de ce travail aux deux courbes de densité représentant la datation d’un contexte archéologique. Les étapes de la démarche permettant d’y parvenir sont les suivantes :

  • première étape : première courbe de densité gaussienne issue d’un modèle de régression linéaire permettant d’estimer la date moyenne d’émission d’une monnaie retrouvée dans un ensemble stratigraphique en fonction de son faciès céramique. D’un point de vue archéologique, cette estimation d’un terminus post quem, avec tous les biais liés à la datation par les monnaies, représente un point d’ancrage chronologique dans le temps événementiel et calendaire
  • deuxième étape : seconde courbe de densité mélange de gaussiennes, à partir du modèle précédent, on estime la date d’un ensemble stratigraphique par la moyenne pondérée des dates estimées des productions céramiques (groupes techniques) qu’il contient. En supposant l’indépendance des productions, la densité de probabilité associée est une somme pondérée de gaussiennes. D’un point de vue archéologique, cette estimation de la datation représente mieux le temps de l’accumulation inscrit dans la matière4. Elle peut s’interpréter au mieux comme un processus de formation reflétant une succession à l’échelle du temps archéologique si la qualité du contexte archéologique le permet, au pire comme une imprécision dans la datation, révélant une forte pollution du contexte par la présence de matériel redéposé ou intrusif
  • confrontation des courbes de densité permettant : de valider la méthode d’un point de vue chronologique ; en explorant l’intensité de l’occupation de chaque contexte ; de mieux appréhender les questions d’ordre chrono-fonctionnel par une meilleure interprétation de la nature des contextes archéologiques

4Dans le cadre de cet article, nous présenterons d’abord le corpus de données, puis notre démarche, son intérêt au travers de quelques exemples, avant d’envisager les perspectives d’une réflexion plus générale sur la constitution des dépôts archéologiques.

Mobilier archéologique et modélisation statistique

Le corpus des données archéologiques

5Le choix du corpus est une étape importante puisqu’elle détermine fortement les interprétations archéologiques ultérieures. Il est indispensable de ne conserver parmi les contextes archéologiques, que les moins perturbés, ceux susceptibles de nous révéler la plus grande quantité de matériel contemporain de l’action interprétée par l’archéologue. Le corpus est composé de 278 ensembles stratigraphiques, répartis en 95 ensembles de référence et 183 ensembles supplémentaires, ces derniers ne participant jamais à la construction du modèle. Les ensembles de référence correspondent aux ensembles de Tours, datés ou non par des monnaies mais sélectionnés pour la précision de leur chrono-stratigraphie et la qualité de leur corpus céramique.

  • 5 S. Suchodoslski, « Numismatique et archéologie. Les avantages de la coopération », Revue numismati (...)

6La céramique n’ayant intrinsèquement aucune prise sur le temps calendaire, nous devons nous référer à des objets datés par ailleurs, ici les monnaies en contexte, c’est-à-dire contemporaines de l’action archéologique. Parmi les 95 ensembles de référence de Tours, seuls 25 peuvent être datés de cette manière. Pour plus de sécurité, la date d’émission de la (ou des) monnaie la plus récente de l’ensemble en question a été retenue, servant alors de terminus post quem pour cet ensemble. Comme toute datation, celle fondée sur les monnaies comporte certains biais qu’il s’agit d’évoquer rapidement ici : d’une part la durée de circulation avant démonétisation, qu’il est difficile d’estimer pour une étude qui couvre presque quinze siècles ; d’autre part, l’histoire propre à chaque monnaie in situ, perdue rapidement ou thésaurisée, tous ces facteurs jouant sur le décalage potentiel entre date de la monnaie et chronologie d’un ensemble stratigraphique qui plus est inscrit dans un processus d’accumulation, donc dans la durée. Il est alors difficile d’en tirer une règle générale et c’est bien l’étude des monnaies dans leur contexte stratigraphique qui permet de les considérer comme élément datant. Sans se référer ici d’une manière exhaustive aux études réalisées sur ce thème, souvent d’ailleurs pour la période romaine, on estime généralement qu’un décalage de quelques décennies n’est pas impossible entre la date d’émission de la monnaie, plus haute chronologiquement, et la datation effective du contexte archéologique5. Tous les ensembles retenus pour cette étude correspondant à des niveaux d’occupation ou des ensembles clos appartenant à de longues séquences stratigraphiques urbaines, les biais liés à un tel décalage ont ainsi été minimisés. En outre, ce choix vient également de la bonne répartition des contextes datés par des monnaies jalonnant la totalité de la fourchette chronologique entre le ive et le xviie siècle.

  • 6 La céramique médiévale et moderne du Centre-Ouest de la France (11e-17e siècle), chrono-typologie (...)
  • 7 Information sur la CERamique Médiévale et Moderne [http://iceramm.univ-tours.fr/].

7Les ensembles supplémentaires sont stratigraphiquement isolés et chronologiquement peu documentés pour la ville de Tours (37 ensembles), ou proviennent de sites du centre-ouest de la France, extérieurs à cette ville (146 ensembles). Les productions céramiques, aussi nommées groupes techniques, dont la discrimination se fait en fonction de la nature de l’argile (taille, fréquence, nature des inclusions) et du type de couverte (sans traitement de surface, engobe, glaçure, etc.), sont inventoriées et classées selon leur appartenance à un atelier lorsque ce dernier est connu et, le cas échéant, rattachés à une tradition de fabrication commune. On recense donc pour cette étude un corpus d’environ 15 000 individus ventilés dans 200 groupes techniques. Cette approche a nécessité de longs efforts d’analyse de la céramique pour harmoniser les méthodes de traitement élaborées depuis plus de quinze ans par un petit groupe de chercheurs et ainsi mettre en place des outils typologiques et des techniques de quantification communs à ce vaste espace d’étude couvrant l’ouest de la France6. Afin d’élargir notre champ d’investigation, un réseau de chercheurs couvrant pour l’instant l’espace européen francophone a été fédéré autour d’un site internet ICERAMM7, conçu comme une base de données localisée mettant en ligne les outils typologiques régionaux communs et les notices de sites.

La modélisation statistique

8Toute proposition de datation d’un contexte archéologique s’avère délicate et nécessite de ne pas perdre de vue ce que l’on cherche à dater : l’action ponctuelle inscrite dans un temps événementiel ou le processus d’accumulation inscrit dans la durée. La méthodologie repose sur une approche statistique et visuelle au travers de deux courbes de densité estimées pour dater chaque contexte archéologique. Deux étapes ont donc été nécessaires dans la démarche statistique aboutissant chacune à la construction d’une courbe de densité. La première nous a permis d’estimer une date correspondant au terminus post quem du contexte, un curseur reflétant le temps événementiel. Nous ne décrirons ici que succinctement cette étape, renvoyant le lecteur intéressé aux travaux cités précédemment. La seconde, qui utilise les résultats de la première étape, permet alors d’estimer le profil chronologique du contexte, image plus proche du temps archéologique, de l’accumulation.

Étape 1 : modélisation du temps événementiel (dateEv)

9Il s’agit d’estimer la date d’une action inscrite dans le sol, d’un contexte archéologique, en fonction de l’assemblage céramique qui le compose. La méthode retenue ici est d’ajuster un modèle de régression linéaire reliant une date connue dans le temps calendaire, ici celle de l’émission d’une monnaie, à son faciès céramique. Dans notre travail, le corpus ayant permis d’ajuster le modèle de régression est constitué des ensembles stratigraphiques de la ville de Tours qui possèdent des monnaies, ces ensembles ayant également été choisis pour leur qualité chrono-stratigraphique. À la suite de cette phase d’ajustement, nous calculons une prévision ponctuelle et par intervalle de confiance à 95 %, dans un premier temps pour les ensembles de Tours datés ou non par des monnaies composant le corpus de référence (95 ensembles). Puis nous utilisons le modèle construit pour prévoir la date des ensembles supplémentaires. Les ensembles extérieurs à la ville de Tours ne participent jamais à la construction du modèle. Ce choix permet d’éviter les biais dans la méthode liés à la variation potentielle du faciès céramique, conséquence de l’éloignement géographique de l’ensemble retenu par rapport au point de référence représenté par Tours. La démarche statistique se décompose en différentes étapes.

  • 8 J.-P. Benzécri, Analyse des données, t. 2, Analyse des correspondances, Paris, 1973 ; M. J. Greena (...)

10Il y a, d’une part, la synthèse de l’information contenue dans le corpus de données de référence. On effectue une analyse factorielle des correspondances (AFC) avec comme matrice de données les ensembles stratigraphiques et les groupes techniques quantifiés en nombre minimum d’individus (soit 95 ensembles dont le faciès céramique est composé de 200 groupes techniques). Cette analyse factorielle est donc réalisée à partir des 95 ensembles stratigraphiques de référence de Tours comprenant 25 ensembles datés par au moins une monnaie et 70 ensembles non datés, sélectionnés uniquement pour la qualité de leur chrono-stratigraphie et de leur corpus céramique. Puis nous conservons uniquement les 10 premiers axes factoriels qui expliquent environ 64 % de l’inertie totale du nuage de points (ou information initiale). Ainsi notre tableau de contingence, croisant 95 ensembles et 200 groupes techniques, se réduit à un tableau 95 × 10, reconstitution incomplète du corpus de données. Ce principe commun aux techniques d’analyse factorielle permet de réduire la dimension du problème étudié et donc, dans une étape de modélisation, de réduire le nombre de variables explicatives prises en compte dans le modèle (dans notre cas, 10 au lieu de 200)8.

11Il y a, d’autre part, l’estimation d’une date pour chaque ensemble stratigraphique étudié en fonction de son faciès céramique. Un modèle de régression linéaire multiple gaussien (cf. infra, équation 1) est alors ajusté sur ces 25 ensembles de référence datés par les monnaies en fonction des composantes factorielles de l’AFC significatives parmi les 10 conservées, soit les 8 premières uniquement notées Fk (k=1,…,8). Il peut s’écrire sous la forme :

12εi sont normalement distribués suivant une N (0 ; σ2) et Fk est la iième coordonnée de la kième composante factorielle (i=1,…,25 et k = 1i,…,8).

  • 9 On parle de prévision quand aucune monnaie n’a été retrouvée dans l’ensemble stratigraphique.

13Après avoir estimé les paramètres βk et σ2 du modèle, en utilisant les résultats classiques de la régression linéaire multiple et vérifié que le modèle s’ajustait bien aux données (on obtient un R2aj d’environ 0.9973, donc très proche de 1, et un écart-type résiduel de 23 ans environ), nous pouvons inférer sur la datation d’un ensemble ; mais aussi prévoir celle d’un autre dans lequel aucune monnaie n’a été retrouvée, donc non daté. Cette estimation ou prévision9 se construit uniquement à partir de la part d’information contenue dans le faciès céramique du contexte étudié, liée à la variable réponse du modèle de régression (date de la monnaie), c’est-à-dire à partir de ses coordonnées sur les 8 premières composantes factorielles de l’AFC significatives. On obtient alors une estimation ponctuelle et par intervalle de confiance à 95 % du temps événementiel des ensembles de référence et des ensembles supplémentaires. Les résultats statistiques sont alors validés par des arguments externes tels que la présence dans ces ensembles supplémentaires de monnaies non prise en compte dans le modèle ainsi que la cohérence avec des arguments stratigraphiques. Quelle que soit la nature de l’ensemble, de référence ou supplémentaire, en utilisant les résultats classiques du modèle linéaire gaussien, il est alors possible de tracer sa densité de probabilité estimée du temps événementiel, dateEv. Celle-ci peut être approchée par une loi normale de paramètres variant suivant l’ensemble. Elle sera représentée par une courbe grise sur les figures à suivre. Par définition d’une densité de probabilité, l’aire sous la courbe de densité vaut 1 (donc 100 %).

Étape 2 : du temps événementiel au temps de l’accumulation (dateAc)

  • 10 Par construction des groupes techniques, hypothèse réaliste.

14On utilise les résultats de la première étape et les propriétés de l’AFC pour obtenir une estimation ponctuelle de la datation de chaque groupe technique (dateEvj ; j = 1,…,200) ainsi qu’un intervalle de confiance à 95 %. On peut alors définir le temps archéologique noté, autrement dit, le temps de l’accumulation d’un ensemble comme la somme pondérée des datations des groupes techniques : les poids étant définis comme les proportions d’individus de chaque groupe technique présent dans l’ensemble. En supposant que les variables aléatoires sont indépendantes10, on peut approcher la loi du temps de l’accumulation de tout ensemble i0 par le mélange de lois gaussiennes. On obtient donc, pour chaque ensemble, une courbe plurimodale représentant l’estimation de la loi du temps de l’accumulation, fondée sur le mélange de densités unimodales (datation de chaque groupe technique). Le tracé de cette loi correspond à la courbe noire sur les différentes figures de l’article.

Interprétation et validation des résultats

15L’interprétation des courbes de densité, grise et noire, se fait alors à l’aide d’un outil graphique les réunissant sur une même image (fig. 1). Dans le cas présent, qui correspond à un niveau de jardin utilisé pour rejeter des déchets domestiques, action datée dans sa phase principale par une monnaie de 1341, on remarque que le pic de la courbe de densité de l’estimation de la date (courbe grise) se superpose au pic principal de la courbe noire. Sur cette dernière, les ondulations mineures visibles de part et d’autre du pic principal s’interprètent suivant la nature de l’ensemble comme une représentation d’un matériel redéposé ou intrusif et/ou comme l’existence d’une occupation en partie plus longue inscrite dans la matière, dont l’activité principale correspond au moment où les deux courbes se juxtaposent. C’est toute l’ambiguïté entre les notions d’accumulation et de durée.

Figure 1 — Juxtaposition des deux courbes (dateEv et dateAc) pour le contexte archéologique interprété comme une zone de rejets domestiques (xive siècle, Tours, Site 8, Ensemble D1, CITERES-LAT)

16C’est donc la confrontation des deux courbes qui permet de valider en interne (c’est-à-dire à partir des données ayant servi à construire le modèle) notre démarche d’un point de vue chronologique. Une superposition presque parfaite des courbes révèle un contexte archéologique homogène, avec une part infime de matériel redéposé ou intrusif, c’est-à-dire de céramique plus ancienne ou plus récente que la datation de l’action ou du processus archéologique interprété (fig. 6).

17La validation externe de notre démarche est indispensable puisqu’elle permet de s’assurer de sa stabilité et de sa fiabilité. Elle se fait sur des données issues d’ensembles stratigraphiques datés, ne participant pas à la construction du modèle (fig. 2). On compare ces dates externes aux résultats de la première étape du modèle (dateEv), puisqu’il s’agit ici de confronter des terminus post quem. Les dates externes proposées sont de natures différentes (monnaies ; C14 et archéomagnétisme), afin d’éviter un effet de source découlant du seul usage des monnaies dans la démarche générale. On observe que, dans la plupart des cas, les dates externes sont proches ou incluses dans l’intervalle de confiance du modèle céramique (IC à 95 %). Si décalage il y a, il est toujours dans le même sens, la date externe étant toujours un peu antérieure à la fourchette chronologique du modèle. Une des causes pour les monnaies est le temps qui peut s’écouler entre la date d’émission et le moment où elle est perdue, voire démonétisée.

Figure 2 — Validation externe de la méthode à partir d’ensembles stratigraphiques datés qui ne participent pas au modèle (sites de Chinon, Rigny et Fondettes)

  • 11 M. Gaultier, C. Aunay, F. Capron, E. Jaffrot, E. Roux, Fondettes, la Vermicellerie : une occupatio (...)

18La lecture des résultats doit se faire d’une manière critique, non seulement en replaçant l’ensemble daté dans l’histoire chrono-stratigraphique du site, mais aussi en comprenant la réalité de l’objet daté en fonction de la source et les méthodes mises en œuvre. L’exemple suivant, qui concerne trois fours domestiques mis au jour sur une fouille à Fondettes (fig. 2), est en ce sens révélateur de l’importance d’interpréter les diverses datations à notre disposition en les replaçant dans l’histoire du site11. Qui date quoi ? Alors que l’archéomagnétisme date la dernière utilisation des fours, la céramique date l’utilisation des structures comme cendrier durant les quelques années qui suivent l’abandon des fours. Au mieux, il peut exister un léger décalage entre ces deux datations, la première devant être logiquement légèrement antérieure à la seconde ou contemporaine. C’est le cas puisque, comme le montrent les résultats, la datation archéomagnétique fournit un intervalle de confiance compris entre 515 et 645 et celle du modèle céramique (dateEv) un intervalle compris entre 631 et 690. S’il existait une monnaie, elle aurait donc 95 % de chance d’être comprise dans ce dernier intervalle. Le terminus post quem du dernier usage des fours comme de l’abandon des structures n’aurait pratiquement aucune chance d’être antérieur à 631, les deux événements ayant de fortes chances d’être quasi contemporains.

Le modèle céramique : une aide à l’interprétation fonctionnelle des contextes archéologiques

19L’idée de mieux caractériser la nature fonctionnelle des contextes archéologiques à partir de la distribution de la céramique dans le temps n’est pas nouvelle. L’éclairage que nous apportons à la résolution de cette problématique trouve son originalité dans les méthodes élaborées ici pour y répondre. La démarche consiste à analyser, comparer et classifier les formes des courbes de densité sous l’angle fonctionnel afin d’établir des groupes de formes de courbes. Bien que les deux étapes du modèle céramique aboutissant à l’estimation de dateEv et dateAc soient ici importantes, on se réfèrera surtout dans la suite à la seconde (dateAc), qui permet une lecture de l’accumulation du dépôt dans le temps. Le profil chronologique du dépôt confronté à son interprétation archéologique nous informe sur son processus de formation. Il s’agit donc d’identifier les facteurs susceptibles d’expliquer la similitude de profils des courbes de certains contextes. Les facteurs influant pour identifier le profil chronologique d’un ensemble stratigraphique sont la durée d’accumulation du dépôt et le milieu dans lequel il se constitue. Ces deux facteurs sont dialectiquement liés car un dépôt reflétant un événement précis dans le temps, s’accumulant dans un milieu ouvert, non hermétique, a de fortes chances d’être pollué au cours des siècles par la présence de céramiques plus anciennes, voire plus récentes que l’action interprétée. Inversement le rejet de déchets domestiques dans une structure hermétique donnera une image plus ponctuelle de l’action, avec un profil chronologique différent du précédent.

20La démarche a consisté à classer les contextes suivant le profil de courbe puis à tenter d’interpréter les causes de ressemblances. On ne revient pas sur les résultats de la première étape du modèle (courbe grise, dateEv) dont l’adéquation avec la courbe noire confirme la qualité de la datation. En effet, comme nous l’avons déjà expliqué, l’analyse du profil chronologique se lit sur la courbe noire (dateAc). Le premier groupe comprend des courbes dont le profil général est unimodal, mais assez étalé dans le temps, constitué de petites oscillations dont le pic principal reste modeste (fig. 3). Ce profil révèle une forte influence du milieu ouvert dans lequel ces contextes se constituent, sujets à de fortes perturbations au cours du temps. La lecture de la courbe est donc double, révélant un type de contexte qui s’inscrit dans le temps long et/ou qui est plus ou moins pollué par son environnement au cours des siècles. Il s’agit le plus souvent de contextes d’occupation ou de dépotoirs du haut Moyen Âge, tout ou partie d’une accumulation anthropique caractéristique de cette période résumée sous le terme de terres noires.

21Le deuxième groupe comprend des courbes dont le profil général est constitué d’un pic principal entouré de quelques pics plus petits, parfois disjoints du premier (fig. 4). Ce profil révèle un milieu qui reste ouvert, avec une occupation principale, les plus petits pics révélant des perturbations et/ou une série d’autres occupations mineures qui s’étalent dans le temps. Il s’agit le plus souvent de niveaux d’occupation domestique extérieurs, fréquents à partir du bas Moyen Âge. On imagine facilement l’utilisation d’un fond de cour ou de jardin en fosses et surtout en tas qui s’épandent comme zone de rejets, avec des moments d’utilisation plus intenses que d’autres.

Figure 3 — Niveau d’occupation d’un bâtiment du haut Moyen Âge (viiie siècle, Tours, Site 3, Ensemble 47, CITERES-LAT)

Figure 4 — Niveau d’occupation domestique extérieure (fin du xive siècle, Tours, Site 7, Ensemble E, CITERES-LAT)

22Le troisième groupe, plus rare, comprend des courbes de profil plurimodal constituées de quelques pics de taille quasi équivalente inscrits dans un substrat de faible ampleur, sans véritable cohérence chronologique, qui peut s’apparenter à un bruit de fond (fig. 5). Ce profil représente un temps long jalonné d’événements ponctuels chronologiquement proches au cours desquels l’accumulation de la matière se fait en milieu plutôt fermé, donc hermétique. Il s’agit ici de niveaux d’occupation intérieure, de cuisines closes par des murs et utilisées durant presque deux siècles sur un sol en terre battue (milieu xie au xiiie siècle). La présence de différents pics s’explique de deux manières : l’une plutôt chronologique, avec une alternance entre des moments où l’espace est nettoyé (absence de pics) ou mal entretenu (pics) ; l’autre plus spatiale, avec la présence de zones de rejets ou de foyer où s’accumulent les déchets (pics) et d’espaces de circulation entretenus (absence de pics).

23La forme des courbes de ce troisième groupe est parfois proche de celle de contextes de remblais en dépôt secondaire constitués de céramiques de toutes périodes ; mais dans un tel cas, les pics se répartissent généralement dans une fourchette chronologique bien plus vaste et sans logique interprétative. En effet, il n’est pas rare de voir une série de pics dont un de la période gallo-romaine pour une action de remblaiement pouvant avoir eu lieu à la période médiévale ou même moderne.

Figure 5 — Niveau d’occupation intérieure des cuisines de la résidence des comtes d’Anjou (xie et xiie siècles, Tours, Site 3, Ensemble 20, CITERES-LAT)

24Enfin, le quatrième groupe comprend les courbes les plus pures, de profil presque parfaitement unimodal, dont le pic est très important (fig. 6). Ce profil représente un temps court où l’accumulation du dépôt s’est faite dans un milieu clos, hermétique. Il s’agit de fosses dépotoirs de la période moderne, réutilisant parfois d’anciennes structures maçonnées abandonnées, ou de latrines comblées par de multiples déchets domestiques et organiques. L’image proposée révèle un comblement rapide, sans perturbation ou pollution due à un matériel antérieur redéposé, puisque accumulé dans une structure dont l’étanchéité est attestée. Cependant, on observe parfois deux pics chronologiquement proches, conséquence de curages réguliers, mais parfois incomplets, de structures qui par nature sont réutilisables. Dans ce cas, le dernier comblement peut se faire sur les lambeaux d’une utilisation antérieure dont une partie du matériel est restée in situ.

Figure 6 — Dépotoir extérieur utilisant une structure domestique maçonnée abandonnée (xvie siècle, Tours, Site 3, Ensemble G1a, CITERES-LAT)

25Pour conclure, les profils chronologiques inscrits dans la matière nous renseignent non seulement sur la nature des contextes archéologiques, mais indirectement sur l’évolution dans le temps des modes de rejets et donc sur la gestion des déchets dans la société médiévale et moderne. Alors que logiquement la chronologie n’était pas l’entrée principale de l’analyse fonctionnelle, elle s’impose à nous en filigrane lorsqu’on observe les quatre groupes de profils de courbes. En effet, au haut Moyen Âge, le mode d’accumulation des déchets correspond à un grand nombre de petites fosses creusées à même la terre et donc soumises à des perturbations parfois importantes. Puis, en fondant notre raisonnement sur le développement urbain à partir de la période médiévale, qui passe aussi par l’usage plus fréquent de la pierre dans la construction, l’utilisation successive d’anciennes structures maçonnées comme aires de rejets ne fait que croître pour atteindre son apogée à l’époque moderne.

Perspectives

  • 12 M. J. Baxter, « Mathematics, Statistics and Archaeometry : The Past 50 Years or so », Archaeometry (...)
  • 13 J. O. Ramsay, B. W. Silverman, Applied Functional Data Analysis, New York, 2002 ; F. Ferraty, P. V (...)
  • 14 J. C. Gower, G. B. Dijksterhuis, Procrustes Problems, New York, 2004.

26La confrontation des résultats chronologiques obtenus avec ceux issus d’autres méthodes de datation, telles le C14 ou l’archéomagnétisme, illustre la qualité du modèle céramique. La grande force de notre démarche est la simplicité de sa mise en œuvre, qui n’altère en rien l’interprétation archéologique12 puisqu’elle permet le réajustement du modèle à tout moment. L’analyse fonctionnelle des résultats du modèle, visible par la stabilité de la distribution chronologique de la céramique (courbe noire), pour les contextes archéologiques de même usage, ouvre elle aussi des pistes de recherche intéressantes, d’autant que le corpus étudiable est d’environ 300 contextes déjà modélisés, dont les courbes sont disponibles. Les perspectives, à moyen terme, passent par la construction d’un référentiel fonctionnel des courbes, construit à partir des contextes archéologiques dont l’interprétation ne laisse aucun doute. L’établissement de ce référentiel permettra par la suite de préciser la nature de contextes dont l’interprétation est plus hypothétique. Plusieurs méthodes statistiques semblent envisageables : classification non supervisée des courbes par analyse fonctionnelle13 ou par analyse procrustéenne généralisée14, puis classification supervisée pour affecter une courbe à un groupe du référentiel.

Notes

1 Seront utilisés indistinctement les termes de contextes archéologiques et d’ensembles stratigraphiques ; ils peuvent se définir comme les entités chrono-fonctionnelles constitutives du site archéologique (niveaux d’occupation, ensembles clos sous la forme de dépotoirs ou de latrines, etc.). Ne sont retenus dans notre étude que ceux dont la chronologie est considérée comme fiable.

2 A. Ferdière, « Le temps des archéologues, le temps des céramologues », Société française d’étude de la céramique antique en Gaule. Actes du congrès de Langres, 17-20 mai 2007, Marseille, 2007, p. 15-24.

3 L. Bellanger, P. Husi, R. Tomassone, « Statistical Aspects of Pottery Quantification for dating some Archaeological Contexts », Archaeometry, 48 (2006), p. 169-183 ; Id., « Une approche statistique pour la datation de contextes archéologiques », Revue de Statistique Appliquée, 54 (2006), no 2, p. 65-81 ; Id., « A Statistical Approach for dating Archaeological Contexts », Journal of Data Science, 6 (2008), no 2 ; en ligne [http://www.sinica.edu.tw/] ; L. Bellanger, P. Husi, « Statistical Tool for dating and interpreting Archaeological Contexts using Pottery », Journal of Archaeological Science, 39 (2012), n4, p. 777-790 ; en ligne [http://dx.doi.org.gate3.inist.fr/].

4 L. Olivier, « Temps de l’histoire et temporalités des matériaux archéologiques : à propos de la nature chronologique des vestiges matériels », Antiquités nationales, 33 (2001), p. 189-201.

5 S. Suchodoslski, « Numismatique et archéologie. Les avantages de la coopération », Revue numismatique, 6e série, 25 (1983), p. 7-14 ; P. Schiesser, « Les monnaies antiques des fouilles de Tours (1973-1988), étude numismatique et archéologique », Recherches sur Tours, t. 10, Tours, 2003 ; Ferdière, « Le temps des archéologues… », loc. cit. n. 2.

6 La céramique médiévale et moderne du Centre-Ouest de la France (11e-17e siècle), chrono-typologie de la céramique et approvisionnement de la vallée de la Loire moyenne, dir. P. Husi, supplément à la Revue archéologique du Centre de la France, 20 (2003) ; La céramique du haut Moyen Age (6e-10e siècle) dans le bassin de la Loire moyenne : de la chrono-typologie aux faciès culturels, dir. P. Husi, à paraître comme supplément à la Revue archéologique du Centre de la France, 2013.

7 Information sur la CERamique Médiévale et Moderne [http://iceramm.univ-tours.fr/].

8 J.-P. Benzécri, Analyse des données, t. 2, Analyse des correspondances, Paris, 1973 ; M. J. Greenacre, Theory and Applications of Correspondence Analysis, New York, 1984 ; J. Moreau, P.A. Doudin, P. Cazes, L’Analyse des correspondances et les techniques connexes, Berlin, 2000 ; G. Saporta, Probabilités, analyse des données et statistique, 2e éd., Paris, 2006.

9 On parle de prévision quand aucune monnaie n’a été retrouvée dans l’ensemble stratigraphique.

10 Par construction des groupes techniques, hypothèse réaliste.

11 M. Gaultier, C. Aunay, F. Capron, E. Jaffrot, E. Roux, Fondettes, la Vermicellerie : une occupation du Bronze final et un habitat du haut Moyen Âge, rapport final d’opération, Tours, 2012.

12 M. J. Baxter, « Mathematics, Statistics and Archaeometry : The Past 50 Years or so », Archaeometry, 50 (2008), p. 968-982.

13 J. O. Ramsay, B. W. Silverman, Applied Functional Data Analysis, New York, 2002 ; F. Ferraty, P. Vieu, Nonparametric Functional Data Analysis, New York, 2006, en ligne [http://www.lsp.ups-tlse.fr/staph/npfda].

14 J. C. Gower, G. B. Dijksterhuis, Procrustes Problems, New York, 2004.

Table des illustrations

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Légende Figure 1 — Juxtaposition des deux courbes (dateEv et dateAc) pour le contexte archéologique interprété comme une zone de rejets domestiques (xive siècle, Tours, Site 8, Ensemble D1, CITERES-LAT)
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Légende Figure 2 — Validation externe de la méthode à partir d’ensembles stratigraphiques datés qui ne participent pas au modèle (sites de Chinon, Rigny et Fondettes)
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Légende Figure 3 — Niveau d’occupation d’un bâtiment du haut Moyen Âge (viiie siècle, Tours, Site 3, Ensemble 47, CITERES-LAT)
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Légende Figure 4 — Niveau d’occupation domestique extérieure (fin du xive siècle, Tours, Site 7, Ensemble E, CITERES-LAT)
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Légende Figure 5 — Niveau d’occupation intérieure des cuisines de la résidence des comtes d’Anjou (xie et xiie siècles, Tours, Site 3, Ensemble 20, CITERES-LAT)
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Légende Figure 6 — Dépotoir extérieur utilisant une structure domestique maçonnée abandonnée (xvie siècle, Tours, Site 3, Ensemble G1a, CITERES-LAT)
URL http://books.openedition.org/psorbonne/docannexe/image/28562/img-7.jpg
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© Éditions de la Sorbonne, 2013

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