Chapitre 6
Le rôle des axes de circulation : une réflexion méthodologique
p. 217-258
Texte intégral
1Étudier la diffusion d’un produit ce n’est pas simplement analyser ses transferts entre différents lieux, ni même son adoption plus ou moins progressive dans différents espaces, c’est également s’intéresser aux routes qui ont été les vecteurs de cette diffusion.
Étudier des réseaux
2L’objectif est non seulement d’identifier les voies d’acheminement des produits lors de leurs transferts, mais aussi de mettre en évidence la structuration et le fonctionnement d’un réseau plus ou moins complexe dans lequel les axes principaux concentrent et polarisent l’essentiel de la diffusion. En tant que pôles d’attraction pour les populations et axes stratégiques à contrôler pour les élites sociales, les réseaux ont exercé une influence notable sur le peuplement et sur la structuration des territoires. En effet, les « réseaux d’échanges » participent pleinement à l’expression des relations économiques et sociales, et contribuent notamment aux relations de pouvoir et de dépendance (Emerson, 1962 ; 1972 ; Marsden, 1981 ; 1983 ; Cook et al., 1983). Ces circulations concourent également à la mise en place et au fonctionnement des réseaux sociaux (Felling, 1975 ; Emerson, 1981 ; Scott, 2011 ; Brughmans, 2010 ; 2013).
3Il convient ici de détailler les différents termes relatifs aux voies de circulation. Globalement, deux conceptions peuvent être distinguées : d’une façon très générale, on parlera d’axes ou de transects pour qualifier les principaux couloirs de circulation sans pour autant préciser les chemins réellement empruntés à travers le paysage, le but étant surtout d’identifier les grandes directions de la diffusion. Leur tracé correspond à un ensemble d’entités surfaciques plus ou moins vastes, mais globalement longilignes encadrant une polyligne théorique1. L’échelle d’analyse est alors généralement petite – nationale ou européenne. On parlera par contre de chemins ou de voies lorsque les tracés sont identifiés physiquement et matérialisés dans le paysage par des aménagements, voire des infrastructures. Ce type de chemins est généralement abordé à travers des exemples à l’échelle régionale ou locale. Enfin, le terme « route » peut prendre les deux sens : le réseau routier correspond bien à un ensemble de voies matérielles bien identifiées, tandis que les « routes de l’ambre », par exemple, correspondent davantage à de grands axes de diffusion.
4L’étude de la circulation des produits nécessite de considérer l’espace d’une manière différente d’une analyse du peuplement ou d’interactions entre des lieux2. Il ne s’agit pas simplement d’étudier des distances ou des densités au sein d’un espace surfacique, mais de tenir compte également de la mobilité des produits le long d’une succession de routes. Le type d’entité spatiale3 impliqué ici (la polyligne) est par nature différente de celle des lieux intervenant dans le cycle de vie des produits – qui sont généralement des entités ponctuelles – : il s’agit d’appréhender la gestion des artéfacts au sein d’un espace linéaire, ce qui implique une approche profondément différente.
5Par ailleurs, cet espace linéaire est contraint à un ensemble d’entités spatiales défini et limité – des points correspondant à des lieux et des polylignes correspondant à des routes reliant les précédents. Il devrait donc être conçu sous la forme d’un graphe (Berge, 1967 ; Harary et al., 1965 ; Harary, 1969 ; Dale et Fortin, 2010)4. Ainsi, l’approche la plus pertinente sera d’étudier nos données via une analyse de réseau5 qui permet d’appréhender un phénomène de type relationnel6 impliquant un nombre déterminé de lieux et de routes (Beauguitte, 2016). Dans notre cas, ce réseau est d’ordre matériel7, même si le tracé des routes peut être plus ou moins précis (transects, couloirs, directions). Ces routes possèdent nécessairement une inscription spatiale (coordonnées des sommets, tracé des voies)8 et peuvent être valuées, puisqu’il est possible de hiérarchiser leur importance en fonction du nombre de produits transportés (Beauguitte, 2016, p. 10).
6D’une façon générale, les graphes que nous étudions sont orientés (Beauguitte, 2016) puisqu’il s’agit, dans notre cas, de la diffusion de produits transférés d’un lieu à un autre en suivant un parcours correspondant au déroulement de leur cycle de vie, même si, sur le plan spatial, il arrive fréquemment que les produits repartent en sens inverse et reviennent en direction de leur lieu de production originel. La diffusion n’est pas nécessairement linéaire, ni régulière, ni à sens unique.
7Deux formes différentes de réseaux peuvent être mobilisées dans notre approche : la première, conçue le plus souvent sous forme de graphes planaires9 correspond aux « réseaux techniques » ou « réseaux de transport » (Kansky, 1963 ; Dupuy, 1988 ; Beauguitte, 2016) ; la seconde, constituée généralement de graphes non planaires10, est adaptée à l’étude des flux – commerciaux ou migratoires notamment. L’une nous amènera à nous intéresser au parcours individuel des objets et à la structuration physique du territoire, et consistera en une étude essentiellement qualitative ; l’autre visera à quantifier les transferts sur un plan plus global.
8Ces réseaux ne sont pas seulement des organisations réticulaires ; ils représentent également des objets géographiques contraints par un contexte topographique et social. Ainsi, les routes étudiées seront décrites autant par leurs caractéristiques géographiques que relationnelles. Elles se définissent notamment par leur longueur, leur praticabilité et des contraintes de circulation (obstacles à franchir, passages obligés etc.) matérielles (notamment liées à la topographie) et immatérielles (taxes, interdits). Ces dernières sont essentiellement liées à la structure du territoire et à des enjeux politiques, économiques ou sociaux. Dans le même temps, la constitution de graphes nous permettra d’évaluer des indicateurs classiques en analyse de réseaux, basés sur les concepts de nodalité, d’accessibilité, de centralité ou encore de circuité11 (Chapelon, 1996)12, et donc de nous intéresser au positionnement des principaux lieux (nœuds) impliqués dans la structure même du réseau. À ce titre, il sera important de faire la part entre les « effets spatiaux » dépendant du positionnement a priori des sites dans l’espace géographique et les « effets réseau » qui sont les avantages procurés aux sites par le réseau lui-même (Gleyze, 2007). Nous évaluerons ainsi si l’importance d’un centre (de redistribution, par exemple) est corrélée à sa position au sein du graphe ou si d’autres facteurs – une importance sociale ou culturelle ou bien la présence de ressources – ont favorisé son développement indépendamment de la structure du réseau.
9Les distances pourront quant à elles être évaluées aussi bien en termes de distances métriques (euclidiennes) cumulées le long de tous les segments parcourus, que par le nombre de lieux intermédiaires franchis (ou sommets du graphe), reflétant la complexité du parcours. L’analyse des réseaux permet de développer des indicateurs quantitatifs « construits à partir des caractéristiques des plus courts chemins observés entre les sommets du réseau, c’est-à-dire des chemins les plus courts en nombre d’arêtes. » (Gleyze, 2007).
10Il reste la question du temps puisque l’analyse de la circulation des produits vise à étudier un phénomène dynamique. Il est nécessaire, comme pour les approches précédentes, de distinguer le temps de l’objet (ici, celui de ses transferts) du temps que nous percevons au travers de la typologie, celui des grandes phases de la chronologie relative traditionnelle. Le premier est pratiquement insaisissable de notre point de vue. Il nous apparaît comme un « instantané », un résultat : l’objet est finalement parvenu jusqu’au lieu dans lequel il a été mis au jour. D’un autre côté, les contraintes liées à la datation relative nous amènent à visualiser les grandes évolutions sous la forme d’une comparaison d’états successifs, ces derniers correspondant à la cumulation de transferts sur une plus ou moins longue durée…
Appréhender la circulation des produits pour les périodes anciennes
11Si l’analyse de réseau semble être le moyen le plus approprié d’aborder la question des transferts des produits, il n’en reste pas moins que notre première difficulté sera d’identifier ces axes ou ces voies. Nous l’avons vu, la connaissance de la biographie des objets est primordiale pour étudier la diffusion des produits, mais elle nécessite de reconstituer l’histoire de chaque objet et son parcours physique. Pour ce faire, il faut non seulement identifier les différents lieux impliqués, mais aussi les chemins empruntés. Cependant, cela s’avère particulièrement difficile pour les périodes protohistoriques. Même si quelques chemins sont connus ou supposés pour les périodes anciennes (par ex., Millotte, 1963, p. 244 ; Agache, 1978 ; Chouquer, 1997 ; Rothé, 2001 ; Desbrière, 2016), et rarement pour les périodes antérieures au second âge du fer, ils ne le sont qu’à une échelle locale et sur de petites portions. Ces chemins ne représentent qu’un pourcentage infime des réseaux anciens et leur datation reste délicate.
12Deux approches sont donc possibles : traiter de transects très larges considérés comme de grands axes de diffusion, ce qui limite considérablement les possibilités d’analyse ; ou bien travailler à partir de voies hypothétiques. C’est le parti que nous proposons de prendre ici.
13Deux arguments nous amènent à considérer le réseau hydrographique comme une base possible pour définir les principaux axes des réseaux de diffusion à longue distance aux périodes pré- et protohistoriques. Tout d’abord, il serait vraisemblable que les voies les plus empruntées pour les transferts à longue distance aient été les plus rapides, faciles et/ou sûres, celles qui opposaient un moindre coût à la circulation des produits sur l’ensemble du parcours. Les chemins dits « optimaux » peuvent en effet constituer des voies plausibles notamment à une très petite échelle. Ne connaissant pas vraiment les contraintes humaines à la circulation durant ces périodes – plus particulièrement ce qui pourrait avoir été des frontières politiques ou culturelles –, nous ne pouvons tenir compte que des aspects topographiques. C’est en effet du relief que proviennent les principales contraintes naturelles aux déplacements des populations et a fortiori des produits. À l’échelle de l’Europe et de la France, principales aires d’étude correspondant à nos jeux de données, ce sont les vallées qui représentent les axes de circulation les plus vraisemblables à l’intérieur du continent.
14Ensuite, il convient de tenir compte de la répartition des découvertes. Même s’il est admis que les concentrations de données le long du réseau hydrographique résultent probablement (partiellement) de notre implantation actuelle – conférant à ces secteurs un meilleur potentiel archéologique –, il est aussi avéré que les populations pré- et protohistoriques étaient également plus concentrées dans les vallées (Brun et Pion, 1992 ; Mordant et Gouge, 1992 ; Musée Dubois-Boucher et Musée de Préhistoire d’Île-de-France, 1999 ; Brun et al., 2005). Les variations au cours du temps de ces concentrations montrent d’ailleurs qu’il ne s’agit pas d’un effet simplement archéologique (Gauthier, 2004). De la même façon, s’il n’est pas possible d’évaluer directement la quantité de produits en circulation le long d’un axe par les seules quantités découvertes (Renfrew, 1975), la fréquence des indices retrouvés est en revanche un bon indicateur de l’utilisation de cet axe.
15En effet, la diffusion des produits depuis une source spécifique sur de longues distances peut se faire de différentes manières. Colin Renfrew (1974 ; 1975) a modélisé les différents modes de diffusion parmi lesquels nous retenons trois solutions principales pour les produits que nous étudions : de façon directe, de proche en proche ou par l’intermédiaire de centres de redistribution (voir ci-avant, fig. 41). La première nécessite des déplacements onéreux, beaucoup de temps et d’efforts pour l’acquisition d’une matière première bien spécifique qui arrivera au lieu de consommation dans la quantité acquise au lieu de production, n’en laissant pas ou que très peu le long du parcours. La seconde méthode, de proche en proche, est plus progressive, plus lente, mais aussi plus économique en termes de coût et d’effort. Par contre, la quantité arrivant en bout de chaîne diminue progressivement au fil des transferts successifs et des artéfacts devraient être présents le long du parcours. La troisième est un intermédiaire puisque les produits sont centralisés et concentrés dans des lieux relais qui servent ensuite de centres de redistribution. Même si la majeure partie des produits a été redistribuée, des artéfacts devraient se retrouver le long du parcours à plusieurs endroits, sous forme de concentrations autour de ces centres de redistribution. Les analyses de distances que nous avons présentées dans « La distance à la source : tests du modèle “down-the-line” » pour les longues haches en jades alpins du Néolithique ont montré que leur diffusion se faisait sur ce troisième modèle. Par ailleurs, la valeur de ces produits et leurs utilisations les mettent clairement en relation avec une élite sociale et économique (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017d). On a alors tout lieu de penser que ces centres de redistribution seraient également des centres de pouvoir, expliquant les concentrations de produits parfois importantes, les dépôts volontaires associés aux pratiques de l’élite étant de très bons réservoirs. Les raisons sont également nombreuses de penser que le fonctionnement des transferts était similaire pour le métal à l’âge du bronze (Mordant, 1998 ; Musée Dubois-Boucher et Musée de Préhistoire d’Île-de-France, 1999). Ainsi, nous avons constaté la grande attractivité des fleuves et rivières pour le peuplement et la concentration des produits le long de certains cours d’eau.
16Pour ces différentes raisons, nous avons choisi, comme hypothèse de travail, d’accorder une importance particulière à l’étude des axes potentiels de diffusion représentés par les principaux cours d’eau. Dans certains cas, nous procéderons également au calcul de chemins de moindre coût à partir des outils proposés par l’extension Spatial Analyst d’ArcGis et d’un MNT, pour compléter ou affiner ce réseau.
17Par conséquent, nous proposons de travailler sur des réseaux hypothétiques sous forme de graphes dont les sommets correspondent aux lieux impliqués dans la diffusion ou la consommation des produits, et les arcs, aux voies théoriques suivant les cours d’eaux principaux, les littoraux ou les chemins de moindre coût.
18Selon les cas et les échelles d’analyses, plusieurs questions pourront se poser :
- Quelle est l’importance des différentes voies dans les réseaux de transfert ?
- Peut-on percevoir des évolutions au cours du temps ?
- Quelles sont les influences des dynamiques culturelles sur le développement des réseaux de circulation ?
- Jusqu’à quelle distance l’axe de circulation a-t-il une influence notoire sur la redistribution locale des produits ?
- Certaines portions des axes concentrent-elles des ressources ? Peut-on identifier des lieux stratégiques (passages à gué, confluents) qui ont pu être spécialement contrôlés ?
19Ces diverses questions seront abordées ci-après à travers trois exemples concrets.
Évaluer l’importance relative des différents axes de circulation
20Dans une approche globale des données archéologiques à l’échelle d’une zone d’étude relativement vaste, la structuration du réseau de circulation peut être évaluée en déterminant les axes privilégiés et ceux de moindre importance. Il s’agit de confronter les différents tronçons pour mettre en évidence leur poids relatif et les hiérarchiser. Bien sûr la répartition des données peut ne pas être fiable partout, mais sa confrontation avec la carte de fiabilité (voir chap 1) aidera à distinguer les effets d’une documentation plus faible.
21Une première approche peut consister tout simplement à observer et comparer les quantités cumulées des produits étudiés. Il ne s’agit pas d’estimer des quantités ayant réellement circulé, en particulier pour les produits « recyclables », mais d’obtenir un premier aperçu des principaux déséquilibres entre les axes. Elle met en particulier en évidence les secteurs où se concentrent les lieux de consommation. Seules les accumulations sur ou à proximité immédiate du réseau doivent être considérées. Il faut néanmoins rester prudent quant à l’interprétation de cette modélisation puisqu’elle ne donne qu’une image figée du résultat de l’ensemble de ces flux, à travers une vision cumulative des transferts à la toute dernière étape de leur histoire et tout au bout de la chaîne de circulation13.
Quantifier les données dans un espace linéaire
22Dans le cas d’un espace surfacique dans lequel on souhaite quantifier les données, la solution consiste le plus souvent à réaliser un calcul de densité. Que celui-ci ait été réalisé par une simple relativisation des valeurs brutes à la taille des espaces, qu’il s’agisse d’un calcul de densités brutes par mailles juxtaposées, ou d’un calcul pondéré par une méthode focale simple ou plus complexe, comme les kernels (voir chap. 4), dans tous les cas, cette quantification nécessite de passer d’un semis de points à un découpage de l’espace en unités de surface (découpage territorial, unités d’investigation, maillage régulier, etc.)14 dans lesquelles les données sont comptabilisées. En effet, la dispersion des points en un semis dans un espace discret gène la vision d’ensemble des phénomènes et empêche de mesurer l’importance relative des différentes portions d’espace. Si, dans une analyse spatiale exploratoire des données (ESDA), une approche globale (la méthode du plus proche voisin, par exemple) peut donner une idée de la nature concentrée ou dispersée du semis de points, seule une approche locale (par exemple, la méthode des noyaux) permet de visualiser les secteurs les plus denses. Or, dans le cas d’un espace linéaire, l’enjeu est exactement le même. L’aspect discret de la distribution ponctuelle des données autour de l’axe rend difficile la comparaison des secteurs entre eux ; de même leur éloignement variable à l’axe est incompatible avec une analyse de réseau.
23En effet, même si les axes principaux ont probablement supporté l’essentiel de la diffusion par l’acheminement de l’ensemble des produits sur de longues distances jusqu’à de grandes aires de consommation ou de redistribution, les produits se sont ensuite dispersés localement sur un certain rayon. On ne peut donc se contenter des trouvailles situées immédiatement le long des voies étudiées. Pour pouvoir évaluer l’importance du réseau, il est nécessaire de comptabiliser les produits dispersés tout autour. La solution proposée par Laure Saligny (Saligny et al., 2005 ; Mordant et al., 2005 ; 2006), consistant à réaliser des « projections linéaires » paraît ici être la meilleure approche. Il s’agit de découper chaque axe en tronçons égaux. Les découvertes dans une zone définie de part et d’autre de l’axe sont ensuite projetées perpendiculairement sur celui-ci et comptabilisées. Il est alors possible de représenter le nombre de découvertes par tronçon en modifiant en proportion l’épaisseur du tracé.
Quels paramètres utiliser ?
24Plusieurs questions importantes doivent être posées en amont d’une telle analyse :
25Est-il approprié de conserver le tracé exact des axes ou bien faut-il les simplifier par généralisation ? En effet, un tracé trop complexe posera de nombreux problèmes pour la création des tronçons, la comptabilisation des sites et la représentation graphique des valeurs. Il est également nécessaire de veiller à ce que la topologie soit correcte : les tracés doivent en particulier être continus et se connecter les uns aux autres à leurs extrémités. Une simplification des tracés permet de créer des tronçons de longueur égale en limitant les détours, les boucles ou les méandres, et améliore l’aspect de la représentation des valeurs par l’épaisseur des lignes. Cependant, cela peut poser des problèmes d’attribution des sites, notamment lorsque l’on souhaite prendre en compte les côtés gauche et droit des voies. Dans ce cas, les sélections des sites selon les rives ou les côtés de la voie doivent être effectuées avant la généralisation du tracé.
26Quel pas de division choisir ? Afin de rendre les résultats comparables, il est indispensable de choisir un pas régulier et identique pour tous les axes analysés dans une même aire d’étude. La définition de ce pas doit être adaptée à la taille de la zone d’étude et au nombre de données. La formule proposée par l’atelier 4 d’Archaedyn (Saligny et al., 2008 ; Nuninger et al., 2012a) pour définir les tailles de mailles optimales lors de la création d’un maillage, est une piste utile, bien que le découpage d’axes en tronçons ne soit pas soumis aux mêmes contraintes que le découpage d’un espace surfacique15. Cela peut être un bon point de départ pour identifier un pas à tester et à adapter ensuite de façon empirique afin de l’améliorer.
27Jusqu’à quelle distance des axes faut-il prendre en compte les sites ? Plusieurs solutions sont possibles : la plus simple consiste à définir une aire de surface égale de part et d’autre de l’axe au moyen d’un « buffer » (zone tampon). Il est aussi possible d’utiliser les bassins-versants si cela s’avère pertinent pour le sujet d’étude.
L’étude de la diffusion des haches à talon de type normand dans la basse vallée de la Seine au Bronze moyen : un cas d’étude à l’échelle microrégionale
28Nous reprenons ici l’exemple des haches à talon de type normand du Bronze moyen dans la basse vallée de la Seine, étudiées par Mareva Gabillot et son équipe16. Nous l’avons vu, l’axe représenté par le cours de la Seine joue de toute évidence un rôle structurant dans leur diffusion. Nous souhaitons mettre en exergue les fonctionnements spécifiques dans leur distribution en direction du Bassin parisien. Une approche par les projections linéaires nous semble donc tout à fait appropriée dans ce cas.
29La recherche porte sur un secteur assez vaste du département de la Seine-Maritime au nord à celui de l’Eure-et-Loir au sud, et du département de l’Aisne à l’est à celui du Calvados à l’ouest. Nous procéderons en deux temps : nous réaliserons d’abord une étude générale du positionnement des dépôts métalliques dans la zone d’étude, que nous confronterons ensuite à la distribution spécifique des haches de type normand.
30La répartition géographique des dépôts d’objets métalliques17 du Bronze moyen n’est pas homogène (fig. 109), mais nous estimons qu’elle dispose globalement d’un bon niveau de fiabilité (Gauthier et Gabillot, 2013). Il n’existe pas de biais archéologique particulier ; les principaux déséquilibres proviennent essentiellement de l’inégalité du potentiel de chaque commune pour les découvertes fortuites (occupation du sol, travaux, extraction, etc.)18. Rouen et Paris, étant de grandes villes et des zones portuaires très actives, s’avèrent fortement privilégiés.
31Les sites sont essentiellement répartis le long des cours d’eau principaux (Seine, Oise, Eure, Orne), mais aussi secondaires (Risle, Iton, Avre, Epte). Des concentrations s’observent autour de Compiègne, de Caen et d’Évreux, et surtout sur le cours même de la Seine (Rouen, Mantes-la-Jolie/Vernon, Paris et Corbeil-Essonnes). Deuxième voie naviguée en Europe après le Rhin, la Seine a vu ses berges faire l’objet de travaux d’aménagements sur la quasi-totalité de sa longueur. Les très fortes densités de découvertes observées en plusieurs endroits ne correspondent donc pas seulement à des zones d’aménagement privilégiées, mais bien à un phénomène archéologique. Il devrait s’agir de l’axe principal de diffusion des produits en direction du Bassin parisien et peut-être plus loin dans le domaine continental (Gabillot et al., 2009), depuis les centres de production qui se situaient très probablement en aval du fleuve.
Figure 109. Répartition des dépôts d’objets métalliques du Bronze moyen dans la basse vallée de la Seine

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120, NASA SRTM – Données : Mareva Gabillot – CAO : András Márton, 2015.
32Par conséquent, nous proposons de centrer cette analyse sur l’axe de la Seine. Il s’agit dans un premier temps, d’observer la répartition des sites dans la vallée à différents pas de distance afin de faire ressortir les principales concentrations, et déterminer le rayon de diffusion des sites de part et d’autre de l’axe. Tous les dépôts métalliques jusqu’à 100 kilomètres du fleuve sont pris en compte dans cette analyse. Nous distinguons tout d’abord les sites en rive droite et en rive gauche. Plusieurs zones tampons permettent ensuite de les attribuer respectivement aux aires situées à moins de 5 kilomètres, entre 5 et 10 kilomètres, de 10 à 25 kilomètres, de 25 à 50 kilomètres et de 50 à 100 kilomètres. Le tracé de la Seine, orienté globalement sud-est/nord-ouest, comporte un nombre important de méandres, faisant dévier son tracé sur une distance dépassant parfois 15 kilomètres. La longueur totale de ces méandres représente jusqu’à quatre fois celle qui serait obtenue en ligne droite. Il est évident qu’il n’est pas possible de conserver une telle complexité pour les projections si l’on souhaite réaliser un découpage régulier du linéaire. Les méandres auraient statistiquement moins de chance d’obtenir des sites. Le tracé de l’axe est donc généralisé de manière à modéliser uniquement les principaux changements de son orientation générale. L’axe est ensuite tronçonné tous les cinq kilomètres – ce pas a été choisi de façon empirique19 –, puis les sites sont projetés et comptabilisés par tronçon, par rive et par zone de distance. Les résultats sont alors présentés graphiquement sur le fond de carte (fig. 110).
33Ces graphiques font ressortir les principaux pics déjà mentionnés en nuançant toutefois certaines tendances de la carte en points. Une différence apparaît nettement entre amont et aval. Dans le secteur aval, les données sont particulièrement nombreuses en rive gauche, et ce, quelle que soit la distance des sites. En rive droite, le secteur de Rouen, à proximité immédiate de la Seine, ressort, mais les sites sont beaucoup plus dispersés et plus nombreux en rive gauche. Ils sont en effet relativement abondants dans le secteur de Pont-Audemer et Bournevil, et ils s’étendent largement un peu plus au sud-est, autour de Brionne. Un troisième secteur important s’observe à une distance de 70 à 100 kilomètres de l’embouchure de la Seine ; il correspond au secteur de Vernon, mais aussi à un nombre important de sites disséminés sur 50 kilomètres de part et d’autre de la Seine, notamment autour d’Évreux et de Gisors. Les sites dispersés dans le département de la Seine-Maritime créent également un pic facilement repérable sur le graphique, dans la zone la plus lointaine. Un autre, en rive gauche cette fois, s’observe sur l’extrémité ouest du graphique et correspond au secteur de Caen.
Figure 110. Projections linéaires du nombre de dépôts métalliques à différents pas de distance en rive gauche et droite de la Seine

Source : Fond : IGN GeoFLA – Données : Mareva Gabillot – CAO : András Márton, 2015.
34En amont, la situation est très différente. Un premier pic s’observe à distance de la Seine et correspond à l’importante concentration autour de Compiègne, en rive droite, le long de l’Oise. Puis, les concentrations concernent davantage des zones très proches de la Seine, situées plutôt en rive gauche, autour de Paris et Corbeil-Essonnes. Le sud du département de l’Eure-et-Loir présente également un nombre de sites remarquable à distance du cours de la Seine. Plus en amont, les sites sont nettement moins nombreux.
35Outre l’observation de concentrations de données pouvant correspondre à de grands centres de consommation, et de leur distribution inégale entre rive gauche et rive droite, cette analyse met surtout en évidence la nécessité de définir précisément les limites de la zone considérée pour les projections linéaires. En effet, plusieurs pics apparaissant sur les graphiques correspondent à des concentrations ponctuelles ou à des séries de petits sites, situés à une distance trop importante de la Seine, et qui n’étaient sans doute pas en relation directe avec celle-ci. La limite de cinq ou dix kilomètres paraît par contre trop petite pour pouvoir intégrer tous les sites en lien avec la Seine. Dans certains secteurs, même sur une distance de 25 kilomètres, voire davantage, des sites semblent pouvoir faire partie du système de diffusion lié à l’axe fluvial (Yvelines, Eure, Essonne, Seine-et-Marne), tandis qu’ailleurs nous sommes clairement en dehors (Calvados, Oise). Nous ne pouvons pas nous contenter de définir une distance maximale pour tenir compte des sites. La délimitation des données par une zone tampon ne semble donc pas appropriée pour étudier finement le fonctionnement du réseau de transferts le long de la Seine. Par conséquent, nous proposons plutôt de fonctionner en termes de bassins-versants.
36Ainsi, le cours de la Seine et ses affluents créent un vaste réseau de voies permettant de circonscrire un territoire relativement homogène de part et d’autre de l’axe fluvial. Les limites des bassins-versants forment ici des frontières naturelles plus cohérentes pour l’étude de la diffusion des productions métalliques de l’âge du bronze (fig. 111).
Figure 111. Projections linéaires du nombre de dépôts métalliques du Bronze moyen dans le bassin-versant de la Seine

Source : Fond : IGN GeoFla, Route 120, NASA SRTM – Données : Mareva Gabillot – CAO : András Márton, 2015.
37Le bassin-versant a été déterminé grâce aux outils spécifiques de l’extension Spatial Analyst d’ArcGis 10.4, à partir du MNT du SRTM (90 mètres). Tous les affluents, grands ou petits, de la Seine ont été pris en considération hormis l’Oise. En effet, de nombreux sites se situent le long de cette dernière, au niveau de Compiègne notamment, mais son orientation est différente – en direction du nord de la France –, et elle pourrait faire partie d’un autre réseau. Nous avons donc choisi de l’exclure de l’analyse au-delà de son confluent avec le Thérain.
38Cette sélection préalable réalisée grâce aux bassins-versants, nous a ainsi permis de conserver uniquement les sites appartenant le plus probablement au réseau de transferts lié à la Seine. Deux pôles principaux apparaissent distinctement. Le premier, en aval, concerne essentiellement Rouen, mais aussi, dans une moindre mesure, l’embouchure de la Seine, les alentours de Bardouville et le secteur de Muids. Le second, en amont, est centré sur Paris et Corbeil-Essonnes. Ces deux pôles peuvent être liés à d’importants sites de consommation du bronze de la période. Les nombreux dépôts d’objets métalliques aux alentours indiquent probablement qu’il s’agissait de centres sociaux ou économiques particulièrement puissants.
Figure 112. Projections linéaires du nombre de haches à talon normandes dans le bassin-versant de la Seine

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120, NASA SRTM – Données : Mareva Gabillot – CAO : András Márton, 2015.
39La distribution des haches à talon normandes le long de la basse vallée de la Seine (fig. 112) présente une image très différente de celle des sites (dépôts et trouvailles isolées métalliques), presque à l’opposé de celle-ci. Si les deux secteurs de Rouen et Paris apparaissent encore, ils ont fourni relativement peu d’exemplaires des modèles de haches qui nous préoccupent. Au contraire, le petit secteur situé entre l’Eure et l’Iton, où l’on connaît assez peu de dépôts, est marqué par un nombre très important de haches à talon normandes. Quelques dépôts – dont Évreux et La Chapelle-du-Bois-des-Faulx – ont livré à eux seuls une centaine d’exemplaires. La concentration visible à l’embouchure de la Seine correspond en réalité au dépôt de Heuqueville qui se trouve plus au nord, au bord de la Manche, et qui contient lui aussi un nombre remarquable de haches. Cette concentration est complétée par plusieurs autres découvertes près de l’embouchure (Norville, Saint-Samson, etc.). En amont, outre Paris et Corbeil, deux concentrations notables apparaissent : la première dans les environs de Saint-Germain-en-Laye, l’autre vers Sucy-en-Brie.
40Nous constatons que la répartition des haches à talon normandes ne suit pas nécessairement les tendances de la distribution géographique des dépôts métalliques. Au contraire, elle reflète un fonctionnement bien spécifique, peut-être lié à des modes de diffusion différents des autres types de haches dans la région ou bien à des phénomènes de sélections. C’est grâce à la confrontation entre la distribution générale des sites de dépôt – qui sont des réservoirs ponctuels – et la répartition particulière du type, que ces particularités ont pu être mises en évidence. Bien sûr, la présence de haches en séries dans les dépôts influence fortement le résultat.
41L’importante représentation du secteur situé à proximité immédiate des ateliers de production supposés et la quasi-absence des haches à talon normandes à l’extrémité est de l’axe de diffusion (en Seine-et-Marne), dans le Bassin parisien, méritent d’être soulignées. Cette image est caractéristique des choix typologiques et esthétiques relatifs à une production régionale (Gabillot et al., 2017). Si les haches à talon normandes ont du mal à franchir les limites du domaine atlantique pour atteindre le domaine continental20, elles se diffusent bien dans la basse vallée de la Seine où ces modèles se diffusent de façon régulière tout le long de l’axe, avec toutefois des concentrations plus importantes par endroits.
Figure 113. Projections linéaires du nombre de haches à talon normandes dans le bassin-versant de la Seine distinguées en fonction de leur niveau de finition

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120, NASA SRTM – Données : Mareva Gabillot – CAO : András Márton, 2015.
42Par ailleurs, il nous semble pertinent d’examiner les choix liés aux niveaux de finition des produits. Une évaluation du degré de travail des haches normandes en bronze a été réalisée et codée à l’image de celle conçue pour les longues haches néolithiques en jades alpins21. Nous avions montré ci-avant22 que la sélection des modèles les plus travaillés se faisait davantage dans les secteurs éloignés des ateliers de production, et que les objets non finis ou peu travaillés restaient à proximité de ceux-ci. Les projections linéaires nous permettent d’examiner ce phénomène plus en détail (fig. 113). Deux concentrations de haches non finies (niveau 2) s’observent : l’une située probablement à proximité immédiate des centres de production, près de l’embouchure de la Seine, et l’autre située dans de gros dépôts aux alentours d’Évreux. Ce même secteur a livré le plus de grand nombre de haches de niveau 3 ou 4 – produits finis mais peu travaillés, dont on observe d’autres concentrations autour de Paris (Sucy-en-Brie, Corbeil-Essonnes), et en aval, près de Rouen. Les haches les plus travaillées (niveaux 5 et 6) sont par contre nettement moins abondantes dans ce secteur. Si, comme pour les autres niveaux de finition, une concentration s’observe dans la région d’Évreux, elles deviennent surtout plus fréquentes dans le secteur amont, expliquant ainsi la position plus méridionale du point moyen (cf. fig. 56). Elles sont pourtant globalement moins nombreuses et plus dispersées.
43Par conséquent, il apparaît que la diffusion des haches normandes selon leur niveau de finition suit bien une progression assez régulière en direction du Bassin parisien. Les pièces travaillées jusqu’à obtenir des outils utilisables – mais sans plus – sont réparties en quantités importantes dans toute la zone étudiée, mais deviennent moins nombreuses lorsque l’on se rapproche du domaine nord-alpin. Au contraire, les haches beaucoup plus travaillées semblent être diffusées plus loin, mais en assez petites quantités. Quelques secteurs en aval présentent d’importantes concentrations associant des modèles à différents degrés de finition (Rouen, Évreux), mais, d’une manière générale, cette seconde approche vient confirmer les résultats précédents, en particulier la probabilité d’une sélection préférentielle des exemplaires les mieux travaillés à mesure que l’on s’éloigne des centres de production.
L’étude de la consommation du bronze en France orientale : un cas d’étude à l’échelle suprarégionale
Première approche de la hiérarchie du réseau
44Revenons à présent sur l’exemple de l’étude de la consommation du métal en France orientale au Bronze moyen et final23. L’objectif consiste à évaluer l’organisation spatiale des principaux réseaux de circulation dans le quart nord-est de la France, et de mettre en évidence ses évolutions au cours des quatre phases considérées (BM, BF1, BF2, BF3).
45Nous avons pris le parti de supposer que le réseau hydrographique est le meilleur vecteur pour la circulation des produits24, et c’est donc sur ce réseau que nous fondons notre analyse. Nous n’avons pris en compte que les cours d’eau les plus importants (fig. 114), c’est-à-dire ceux inclus dans la base de données de l’IGN ROUTE 120® – sélection des principaux cours d’eau à l’échelle nationale. Dans le cas de la France orientale, cela représente 29 cours d’eau25, tous d’une largeur supérieure à 15 mètres, au moins sur une portion de leur trajet, et la plupart d’une largeur supérieure à 50 mètres. La longueur des tronçons pris en considération varie entre 30 kilomètres pour l’Essonne et 393 kilomètres pour la Saône, pour une moyenne de 150 kilomètres. Cette région peut être considérée comme un carrefour de circulation (Bavoux, 1994), entre le sud et le nord de la France par l’axe Rhône-Saône (auxquels s’ajoutent l’Ain, le Doubs, l’Ognon), puis par les axes Rhin-Ill vers l’Alsace et par les axes Meuse, Moselle, Meurthe vers la Lorraine. Elle permet également de relier d’une part, l’est et l’ouest de la France, via le Bassin parisien, par les vallées de la Seine, de l’Yonne et de la Marne (et leurs affluents), et d’autre part, le centre-ouest par la Loire et l’Allier. Il s’agit donc d’une configuration très privilégiée dont l’importance dans les dynamiques culturelles a largement été démontrée pour l’âge du Bronze (par ex. Millotte, 1963 ; Bonnamour, 1981 ; Mordant, 1998 ; Mordant et al., 2007 ; Gabillot et al., 2009 ; Gabillot et al., 2015). Pour les périodes qui nous occupent, cette région est au cœur des contacts entre la Suisse et l’Allemagne occidentale et la Normandie.
Figure 114. Principaux cours d’eau pris en considération pour la modélisation des réseaux liés à la consommation du métal à l’âge du bronze en France orientale

Source : Fond : GTOP30, IGN GéoFla, Route 120 – CAO : Estelle Gauthier, 2020.
46Dans un premier temps, nous allons tenter de définir la hiérarchie générale de ce réseau de circulation pour l’âge du bronze en nous intéressant à l’attractivité de chaque cours d’eau. Il s’agit d’évaluer le nombre de sites de toutes natures découverts à proximité des différents axes. Pour le découpage des tronçons, nous avons choisi de façon empirique un pas de 10 kilomètres, car il semble être le plus efficace pour la comptabilisation des données et leur représentation par rapport à la surface étudiée.
47Il n’est bien entendu pas question de projeter l’ensemble des sites découverts sur la totalité du territoire, mais de projeter uniquement ceux en relation directe avec le réseau hydrographique. La figure 115 propose une comparaison des résultats pour des zones tampons de cinq, dix et quinze kilomètres de part et d’autre de chaque axe. Il apparaît très clairement que l’essentiel de l’information est déjà présent dès les cinq premiers kilomètres. Nous limiterons donc l’analyse aux sites situés dans ce pas de distance.
48Si l’on compare les différents tronçons, toutes phases confondues, l’axe Rhône-Saône apparaît très nettement comme l’axe le plus attractif. Le Rhin et l’Ill sont également bien représentés, de même que l’axe Seine-Yonne, ce qui confirme bien le lien avec les dynamiques culturelles et les principales relations connues pour l’époque. L’axe du Doubs semble relativement moins riche en sites, alors que l’on sait que le peuplement de la Franche-Comté est dynamique, notamment dans les premiers contreforts du Jura. Cependant, les contacts, en particulier en direction des plateaux suisses, se faisaient bien entendu sur un autre modèle. L’axe Loire-Allier semble également plus secondaire, de même que la Marne et ses affluents ou encore les cours d’eau lorrains, mais un défaut de sources documentaires est probablement en partie responsable de la faiblesse des données pour ce secteur (voir fig. 6).
Figure 115. Projections linéaires sur les principaux cours d’eau du nombre de sites de l’âge du bronze moyen et final dans le quart nord-est de la France selon leur distance aux cours d’eau

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
49Les indicateurs de cette attractivité divergent selon les axes (fig. 116). Les habitats, qui, à l’âge du bronze, suivent plutôt le modèle de la ferme isolée (Brun, 2011 ; Brun et Marcigny, 2012), montrent le dynamisme de l’occupation dans les vallées. Ils donnent une image très comparable à celle observée pour l’ensemble des sites. Les dépôts correspondent à une pratique sociale relativement peu fréquente et ponctuelle ; il est donc normal de ne pas observer de concentration à l’échelle de la France orientale26. Les tombes représentent une autre forme d’expression sociale. Les nécropoles de Haguenau et celles de la Bassée ressortent particulièrement par rapport à l’ensemble du territoire étudié. Ces deux zones représentent les témoins d’une forte expression sociale de la part des élites de l’âge du bronze27. Enfin, les trouvailles isolées correspondent pour une grande part à des trouvailles en milieu humide, et apportent un éclairage important sur le dynamisme des voies d’eau. Elles ont parfois pu être mises en relation avec des habitats, des passages à gué (Dumont, 2002 ; 2013), des confluents (Mordant, 1998 ; Musée Dubois-Boucher et Musée de Préhistoire d’Île-de-France, 1999) ou encore des frontières naturelles, les pratiques de déposition volontaire de bronzes dans les rivières permettant peut-être de réaliser un marquage social et/ou cultuel de ces frontières (Fontijn, 2002).
50La vallée de la Saône est caractérisée par une forte concentration de sites de tout type, non seulement des habitats, des sépultures ou des dépôts, mais également un grand nombre de trouvailles isolées, essentiellement issues du lit même de la rivière. L’intensité des dragages et des recherches subaquatiques menées dans la Saône (Bonnamour, 1969 ; 1981 ; 2000) explique la richesse particulière du corpus autour de Chalon-sur-Saône, mais la présence de nombreux gués tout le long de la rivière joue certainement aussi beaucoup. Dans la Bassée, le nombre important de dépôts et trouvailles isolées peut être mis en relation avec les exploitations de sables et de graviers (Mordant, 1992), mais la richesse de ce secteur s’explique avant tout par une forte expression sociale, surtout au début du Bronze final, visible au travers d’un nombre important d’habitats, de riches nécropoles (Mordant et Mordant, 1970 ; Musée Dubois-Boucher et Musée de Préhistoire d’Île-de-France, 1999 ; Piette, 1998 ; 1999 ; Rottier et al., 2012) et de dépôts (Gaucher et Robert, 1967 ; Mordant et al., 1976).
Figure 116. Projections linéaires sur les principaux cours d’eau du nombre de sites de l’âge du bronze moyen et final dans le quart nord-est de la France selon les contextes de découverte

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
Figure 117. Projections linéaires sur les principaux cours d’eau du nombre de sites des différentes phases de l’âge du bronze dans le quart nord-est de la France

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
51L’observation des variations des densités de découvertes le long des principaux cours d’eau au cours des quatre phases considérées reflète particulièrement bien les évolutions des dynamiques culturelles (fig. 117). Si un très grand nombre de sites de toutes les périodes se concentrent dans la vallée de la Saône qui semble jouer un rôle majeur pendant tout l’âge du bronze, d’autres axes ne semblent importants qu’à certaines périodes. L’Alsace est la zone la plus dynamique au Bronze moyen. En effet, la culture des tumulus exerce une forte influence dans l’est de la France, et le groupe de Haguenau est essentiellement tourné vers l’Allemagne (CTHS, 1989 ; Lachenal et al., 2017). Cela explique l’importance jouée par l’axe du Rhin dans ce système. Le secteur du confluent Seine-Yonne se développe au contraire dès la fin du Bronze moyen et pendant la première étape du Bronze final, alors que les dynamiques culturelles ont changé et que les rapports se tournent davantage vers le Bassin parisien et les relations avec le domaine atlantique, la Normandie en particulier (Gabillot et al., 2009). On assiste alors à un « phénomène de lisière » (Mordant, 1989 ; 1998) dans la zone de contact entre le complexe atlantique et le complexe culturel nord-alpin dont la Bassée constitue la limite la plus occidentale. Le secteur du confluent Seine-Yonne est une zone de compétition culturelle particulièrement riche et dynamique, théâtre de nombreux échanges d’ordre économique, mais aussi de manifestations sociales – de nombreux dépôts, de riches tombes avec des parures d’or, d’ambre ou des objets de prestige comme les fameux pendentifs à défense de sanglier (Mordant, 1989 ; Musée Dubois-Boucher et Musée de Préhistoire d’Île-de-France, 1999). La position le long de l’axe fluvial, spécialement au niveau du confluent, est ici stratégique. Cet axe restera dynamique tout au long du Bronze final tandis que le rôle de la Saône semble se renforcer encore au Bronze final 2 et 3 grâce au développement des échanges en direction du Midi par la vallée du Rhône (Mordant et al., 2006).
Considérer d’autres critères ?
52Ne disposant que des données archéologiques enregistrées pour évaluer le poids des différents axes, même en compensant les déséquilibres liés aux états de la documentation, l’évaluation de l’importance des transferts risque de se heurter au problème majeur de la représentativité des indices archéologiques. Il ne faut pas perdre de vue le fait que la circulation des produits est un état transitoire extrêmement bref au regard des périodes considérées et même par rapport à la durée de vie des objets eux-mêmes. Les produits empruntent temporairement les réseaux de transferts pour transiter d’un lieu à un autre sans pour autant que leur passage ait laissé une trace archéologique quelconque. Nous sommes confrontés à deux types de sources : d’une part, des pertes accidentelles ou des abandons (objets isolés, habitats), d’autre part, des dépôts volontaires (tombes, dépôts isolés ou groupés). On ne peut pas affirmer que l’une de ces deux conditions d’enfouissement soit représentative des quantités en circulation. En effet, les objets perdus ou abandonnés sur un site représentent sans doute une part infime des quantités utilisées, tandis que les dépôts volontaires ont toujours une fonction spécifique de démonstration (sociale, culturelle, économique) et ne permettent en aucun cas de déduire le volume circulant, en particulier quand se pose la délicate question du recyclage (Needham, 1998 ; Mordant et al., 2004).
53Ainsi, si nous souhaitons estimer l’importance d’un axe, il est souvent préférable d’évaluer le poids relatif des nœuds constituant le début et la fin de chaque tronçon. À notre échelle, un nœud correspondra à une petite zone située sur le tracé d’une voie de circulation potentielle, c’est-à-dire soit à un embranchement entre plusieurs voies (patte d’oie, confluent), soit dans un secteur qui cumule un nombre remarquable d’indices archéologiques, évoquant un centre de pouvoir ou de redistribution. Ces petites zones comportent souvent plusieurs sites très proches géographiquement, ce qui nous autorise à en compiler les indices archéologiques afin d’évaluer leur valeur globale. Le poids d’un nœud peut être estimé de différentes manières : par les quantités du produit accumulées, avec néanmoins tous les problèmes de représentativité déjà cités que cela pose, ou par la valeur sociale ou économique qu’il affiche ou encore son attractivité au regard du peuplement. Par conséquent, nous prenons en compte aussi bien des critères quantitatifs, qualitatifs (présence de dépôts, d’objets de prestige, richesse des tombes, etc.) que la capacité du secteur à polariser l’implantation d’autres sites aux alentours sur une certaine durée. Cela nous permet d’attribuer un poids hiérarchique à chaque nœud du réseau. De cette manière, nous pouvons tenir compte de critères complémentaires pour que l’analyse ne repose pas uniquement sur les quantités retrouvées. Cette approche se fonde bien sûr sur l’hypothèse forte que le volume des transferts ait été lié à l’attractivité des sites et que le poids social y joue un rôle fondamental.
54Nous avons déjà évoqué ci-avant le rôle des dépôts et des grandes nécropoles dans la distinction des centres de pouvoir social et/ou économique. Nous avons également observé des concentrations d’habitats qui peuvent correspondre à des secteurs particulièrement attractifs ou très stables. En nous appuyant sur des critères qualitatifs tels que la présence de dépôts, de nécropoles ou d’objets à très haute valeur sociale (fig. 118), nous faisons ainsi ressortir des points clés de la circulation correspondant sans doute à des centres de pouvoir sociaux, mais aussi autant de points attractifs pour le peuplement et la circulation du métal.
Figure 118. Projections linéaires sur les principaux cours d’eau du nombre d’objets socialement valorisés dans le quart nord-est de la France pour les quatre phases de l’âge du bronze étudiées

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
Figure 119. Projections linéaires sur les principaux cours d’eau des masses métalliques cumulées dans le quart nord-est de la France pour les quatre phases de l’âge du bronze étudiées

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
55Les accumulations d’objets métalliques représentent un autre critère permettant d’envisager la présence d’une élite sociale28. Capable d’activer des réseaux d’approvisionnement et de commander la production d’objets de bronze, celle-ci peut en effet en retirer une partie du circuit afin de l’utiliser pour des pratiques de représentation sociale (tombes ou dépôts). L’image présentée par les masses métalliques cumulées (fig. 119) est très similaire à celle observée pour les sites, ce qui confirme le rôle polarisant des cours d’eau tant pour l’occupation humaine, la constitution de centres sociaux dominés par une élite locale que la consommation du métal. Ainsi, le dynamisme des axes Saône, Rhin, Seine, Yonne n’est jamais remis en cause. Néanmoins, certaines différences peuvent être observées : les objets de métal sont relativement peu abondants dans la vallée du Rhin et autour de Haguenau au Bronze moyen par rapport au nombre de sites connus, contrairement aux vallées de la Loire et de l’Allier qui ont livré plusieurs dépôts de cette phase et du Bronze final. Il en va de même de la vallée de la Moselle qui a livré un nombre remarquable d’objets. Ces différences s’expliquent probablement par des modes d’expression sociale différents. Le bronze n’est pas utilisé de la même manière et ne laisse donc pas de traces comparables. Cette image apportée par les objets de bronze permet de nuancer celle obtenue avec les sites, et fait notamment apparaître des centres de pouvoir le long d’axes qui n’apparaissaient pas importants avec le seul effectif des sites.
Tentative de modélisation des réseaux de transferts
56Partant de ces observations, nous proposons de modéliser les réseaux de transferts de l’âge du bronze moyen et final en France orientale en tenant compte simultanément de ces multiples facteurs, afin de hiérarchiser les principaux nœuds du réseau, et en identifiant ceux qui ont pu être des centres de pouvoir et par conséquent avoir joué un rôle majeur, en tant que pôles, dans la circulation des produits. En effet, notre objectif au final est de proposer un modèle de reconstitution de ce réseau intégrant le niveau d’importance des nœuds qui le jalonnent. Nous avons vu ci-avant que de multiples indicateurs pouvaient signaler la présence de l’un de ces pôles (accumulation de sites, d’objets métalliques, d’objets socialement valorisés, de dépôts, etc.) et qu’ils n’apparaissaient pas nécessairement avec tous ces indicateurs à la fois. Chacun apporte une information différente (sur le peuplement, la présence d’un pouvoir social ou économique fort, etc.). Il est donc nécessaire de les prendre tous en compte pour proposer un modèle le plus complet possible. Par ailleurs, le nombre de nœuds, notamment de pôles importants, identifiés le long d’un axe pourrait indiquer que l’axe lui-même possède une attractivité particulière dans l’espace de la zone d’étude, et détient par conséquent une place remarquable dans la structure globale du réseau. Cela nous conduira à proposer un modèle où les axes du réseau sont eux-mêmes hiérarchisés.
57Il s’agit dans un premier temps d’identifier tous les nœuds du réseau en tenant compte successivement de chaque critère précédemment cité. Les tracés des axes sont légèrement simplifiés et la topologie a été validée. La valeur de chaque nœud est ensuite qualifiée pour chaque critère et pour chaque phase. Les nœuds sont alors hiérarchisés selon deux niveaux :
- Le rang 1 correspond aux sites qui ont livré des indices de la présence d’une élite sociale (présence de dépôts ou d’objets à forte valeur sociale) ainsi que ceux qui ont fourni un niveau élevé d’indices archéologiques (nombre de sites, nombre d’objets de bronze ou masses métalliques).
- Le rang 2 est attribué aux seuls indices de présence.
58Les axes sont ensuite qualifiés en fonction du nombre de nœuds de rang 1 et de rang 2 qu’ils comportent afin de les hiérarchiser et de faire ressortir l’organisation générale du réseau à chaque phase (fig. 120). L’objectif est de mettre en évidence une succession plus ou moins régulière de sites importants.
59Ainsi, si la structure globale du réseau en France orientale fonctionne sur la même base pendant tout l’âge du bronze moyen et final, avec pour axes majeurs, la Saône, l’Ognon, le Rhin (ou l’Ill) et l’Yonne, le réseau évolue beaucoup au cours du Bronze final.
60En effet, si la Seine, l’Aube et les affluents de l’Yonne semblent être des axes importants tout au long de l’âge du bronze, on n’observe pas de densité de pôles de rang 1 aussi importante que le long de l’Yonne ou de la Saône. Dans le quart nord-ouest de la zone d’étude, seule la Bassée concentre un grand nombre de sites importants.
61En outre, le dynamisme des vallées de la Moselle et de l’Allier paraît plus important au début du Bronze final, contrairement à l’Ain et au Doubs mieux représentés dans les phases récentes. La Marne présente un dynamisme insoupçonné – et relativement stable –, si l’on fait appel à des critères qualitatifs indiquant la présence d’une élite sociale en plusieurs endroits.
62Le Bronze moyen ne semble pas mettre en valeur les connexions à très longue distance, mais plutôt des portions spécifiques du réseau, tandis que le Bronze final 1 voit se développer les relations avec la Lorraine et le domaine atlantique. Après ce qui pourrait être un léger repli du réseau à l’étape moyenne du Bronze final, c’est à la dernière phase du Bronze final que le système semble le plus complexe, reflétant probablement une intensification des échanges dans toutes les directions.
Figure 120. Modélisation de la structure des réseaux de transferts dans le quart nord-est de la France pour les quatre phases de l’âge du bronze étudiées

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : András Márton, 2015.
Focus sur deux fenêtres d’étude : les vallées de la Saône et du Rhin
63Nous allons à présent changer d’échelle pour nous intéresser plus spécifiquement à l’axe Saône-Rhône qui apparaît dynamique, à l’échelle du quart nord-est de la France29, durant tout l’âge du bronze moyen/final.
64L’axe est cette fois simplifié au maximum, l’objectif étant de modéliser l’organisation de l’occupation à travers une représentation la plus épurée possible. Nous ne conservons donc que les deux directions principales, le changement d’orientation se faisant au niveau de Chalon-sur-Saône. Le pas de segmentation de l’axe est défini à 10 kilomètres. Les données prises en compte se restreignent désormais à la vallée de la Saône, les limites étant, à l’est, les premiers contreforts du Jura, au nord, les Vosges et à l’ouest, le Morvan (fig. 121).
Figure 121. Paramètres pris en compte pour l’analyse de l’axe de la Saône : emprise, axe simplifié, pas de segmentation

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120, NASA SRTM – Données : Estelle Gauthier – CAO : Robin Brigand et Estelle Gauthier, 2011.
65La vue d’ensemble des données du Bronze moyen et final le long de la vallée de la Saône fait apparaître une différence entre le nord et le sud de la vallée. Le secteur de Chalon-sur-Saône (Ouroux-sur-Saône, Verdun-sur-le Doubs, Gergy, Épervans, etc.) est celui qui présente le plus de données, pour les raisons évoquées ci-avant (travaux de Louis Bonnamour, nombreux dragages et campagnes d’archéologie subaquatique, passages à gué, habitats de bord de rivière, proximité du confluent du Doubs). Chalon-sur-Saône se trouve donc être au centre d’un secteur particulièrement riche en sites sur une trentaine de kilomètres de long. Au nord de Chalon, les effectifs des sites sont plus faibles. La seule concentration importante se trouve au niveau d’Auxonne et Pontailler. Au sud de Chalon, les sites sont globalement plus nombreux. Plusieurs pôles importants se distinguent : autour de Sancé et Mâcon, Villefranche-sur-Saône (Saint-Germain-au-Mont-d’Or, Saint-Georges-de-Reneins, Trevoux, Anse) et Lyon (Vaise, Saint-Priest, Grigny, Vernaison). La présentation rive droite/riche gauche (fig. 122) produit une image similaire, si ce n’est que les sites en rive gauche sont sensiblement moins nombreux et répartis de façon plus régulière.
Figure 122. Projections linéaires des sites de l’âge du bronze moyen et final sur l’axe de la Saône

Légende : À gauche : tous les sites ; à droite : distinction rive droite/rive gauche.
Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120, NASA SRTM – Données : Estelle Gauthier – CAO : Robin Brigand et Estelle Gauthier, 2011.
66La pondération par le nombre d’objets métalliques (fig. 123, à gauche) génère une image assez proche de celle des sites. En effet, il s’agit pour beaucoup de trouvailles isolées. On compte néanmoins une trentaine de dépôts dans la vallée ainsi que des habitats et des tombes – mais ces sites ont livré dans l’ensemble assez peu d’objets de bronze. La partie supérieure de la vallée de la Saône présente deux concentrations d’objets marquées : la première autour d’Auxonne et Saint-Jean-de-Losne, la seconde plus importante, autour de Gray et Mantoche. Plusieurs gros dépôts ont en effet été trouvés dans ce secteur (Beaujeu, Quitteur, Évans), et l’habitat de Courchapon a livré un matériel abondant.
67Les masses métalliques reflètent une image assez similaire à celle des effectifs des objets (fig. 123, à droite), quoique les pièces métalliques trouvées dans le secteur de Gray soient relativement plus légères que celles du secteur d’Auxonne. Les objets provenant de la partie méridionale de la vallée sont aussi globalement plus lourds. Ce contraste s’explique facilement par la nature des découvertes situées en amont et en aval de Chalon-sur-Saône. En effet, en amont, il s’agit en majorité de dépôts ou d’habitats, or les objets y sont plus petits (davantage de parures) et/ou plus fragmentés. En aval, plus de la moitié des découvertes sont des trouvailles isolées, qui sont souvent des objets plus volumineux (épées, haches) et entiers.
Figure 123. Projections linéaires du nombre d’objets de bronze (à gauche) et des masses métalliques (à droite) de l’âge du bronze moyen et final sur l’axe de la Saône

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : Robin Brigand et Estelle Gauthier, 2011.
68La distinction à la fois par rive et par phase apporte des précisions (fig. 124). Notons déjà que les valeurs pour le Bronze moyen sont globalement plus faibles – mais la période également plus courte. Le pôle de Chalon-sur-Saône apparaît toujours comme le secteur le plus riche en données. La dichotomie nord/sud émerge dès le Bronze moyen, mais elle se renforce pour les sites du Bronze final quelle que soit la rive. Le nombre d’objets découverts dans le secteur de Gray, en rive gauche, présente une augmentation marquée, les gros dépôts mentionnés ci-avant datant de cette période.
Figure 124. Projections linéaires du nombre de sites (à gauche) et d’objets de bronze (à droite) de l’âge du Bronze moyen (en haut) et final (en bas) sur l’axe de la Saône

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Estelle Gauthier – CAO : Robin Brigand et Estelle Gauthier, 2011.
69La même méthode peut également être appliquée à l’axe du Rhin à partir de l’inventaire de Thierry Logel des trouvailles métalliques protohistoriques en milieu fluvial ou humide. Deux cent quarante-huit découvertes sont recensées pour l’âge du bronze, essentiellement entre l’Ill et le Rhin. Mis à part trois dépôts, ces découvertes sont des objets isolés.
70Nous avons ici aussi simplifié le tracé de manière à ne conserver que les directions principales. L’axe est ensuite divisé en tronçons de 10 kilomètres de long (fig. 125). Les projections linéaires appliquées à l’ensemble des données montrent que le Bas-Rhin est nettement plus riche en découvertes, en particulier le secteur de Ehl ainsi que celui de Strasbourg. En revanche, au niveau de Haguenau, alors que l’on connaît de nombreux sites funéraires du Bronze moyen en milieu forestier, relativement peu de découvertes en milieu humide ont été signalées. On n’observe donc pas cette surreprésentation des données signalée ci-avant30. Dans le Haut-Rhin, le secteur d’Appenwihr présente également une petite concentration de découvertes, de même que celui de Saint-Louis.
Figure 125. Projections linéaires des objets de l’âge du bronze trouvés en milieu fluvial ou humide le long de l’axe du Rhin

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Thierry Logel – CAO : Robin Brigand, 2011.
Figure 126. Projections linéaires des objets de l’âge du bronze trouvés en milieu fluvial ou humide le long de l’axe du Rhin : comparaison des trois phases de l’âge du bronze et des principales familles d’objets rencontrées

Source : Fond : IGN GeoFLA, Route 120 – Données : Thierry Logel – CAO : Robin Brigand, 2011.
71Nous comparons les résultats pour les trois phases de l’âge du bronze et pour quelques familles d’objets relativement fréquentes (haches, épées, couteaux et parures, fig. 126). La prédominance du Bas-Rhin s’observe depuis le Bronze ancien, alors même que le nombre global de découvertes semble augmenter de façon progressive jusqu’au Bronze final. Les haches sont les plus nombreuses à toutes les phases et suivent assez bien les tendances générales. Les épées sont un peu moins fréquentes, le plus grand nombre se situant dans le secteur de Strasbourg – elles sont aussi bien présentes autour de Saint-Louis et dans le secteur de Haguenau, mais celui de Ehl en est complètement dépourvu. Les couteaux se rencontrent de façon anecdotique quelle que soit la phase. Les parures, enfin, sont présentes presque exclusivement dans le Bas-Rhin.
72De manière générale, assez peu d’objets métalliques du Bronze ancien ont été découverts sur le cours du Rhin, ce qui correspond aux observations effectuées pour les autres cours d’eau de France orientale. Les haches de cette phase sont bien représentées. Les découvertes en milieu humide du Bronze moyen présentent une image assez différente de celle générée par les habitats et les nécropoles – celles de Haguenau, mais aussi d’autres secteurs comme Colmar, Appenwihr, Mulhouse ou du Sundgau. Enfin, le Bronze final correspond à une phase d’augmentation globale des découvertes dans les zones déjà identifiées comme les pôles principaux.
73Cette première analyse exploratoire simple des données brutes permet donc d’appréhender les évolutions des trouvailles en milieu humide sur le cours du Rhin pendant l’âge du bronze, et de mettre en évidence des particularités pour certains types de mobilier. Il est bien sûr difficile d’interpréter ces variations en termes d’occupation ou d’utilisation du cours du Rhin pour la circulation des produits puisque la nature même de ces objets en milieu fluvial ou humide s’avère délicate à saisir. S’agit-il de simples pertes ? De dépôts volontaires ? Quoi qu’il en soit, ces concentrations pourraient correspondre à des pôles de consommation au même titre que ceux du val de Saône, même si les indicateurs sont ici plus discrets. Dans les deux cas, nous remarquons en effet que l’axe n’est pas occupé de manière uniforme et que des pôles de concentration peuvent se distinguer. La nature des indicateurs est variable d’un secteur à l’autre, ce qui suggère que les utilisations du bronze et/ou les pratiques de dépôt sont différentes. Il semblerait néanmoins que ces pôles soient relativement stables puisque d’une phase à l’autre, approximativement les mêmes zones de concentration de données apparaissent. Les effectifs présentent des évolutions comparables dans les deux secteurs étudiés, avec une augmentation nette des découvertes au Bronze final. La durée un peu plus longue de cette phase ne saurait à elle seule expliquer l’ampleur de cette augmentation, que l’on pourrait plutôt attribuer à une amplification de la consommation du bronze et/ou au développement des pratiques de dépôt dans les cours d’eau pendant cette dernière étape de l’âge du bronze.
74Les projections linéaires sont une méthode simple de quantification des données le long d’un axe ; elle peut être employée pour mettre en évidence l’organisation de l’occupation humaine ou de la consommation d’un produit le long d’une voie de circulation. Cette méthode facilite également les comparaisons de plusieurs phases ou de plusieurs indicateurs. Contrairement aux méthodes utilisées dans le chapitre 3 qui visaient à étudier l’espace de consommation sous forme de zonages (méthode des densités de noyau), cette approche présente l’avantage de considérer l’espace comme linéaire, la voie de circulation ayant probablement eu un effet sur l’organisation locale de la consommation des produits. Néanmoins, si elle met en évidence des états ou des fonctionnements différents, cette méthode ne permet pas d’appréhender la circulation des produits à proprement parler. Dans les paragraphes suivants, nous tentons d’aller plus loin en reconstituant le parcours des objets pour modéliser leurs déplacements le long des réseaux de transferts. À cette occasion, nous revenons sur l’exemple des longues haches en jades alpins décrit précédemment.
Analyse des flux de haches en jades alpins : un cas d’étude à l’échelle européenne
75Au cours des ve et ive millénaires avant notre ère, les longues lames en jades alpins ont circulé, depuis les Alpes italiennes, sur des distances considérables à travers l’Europe entière31. Il a été démontré qu’elles ont suivi des parcours complexes et variés (Pétrequin, Errera et al., 2009 ; Pétrequin, Pétrequin et al., 2012b), et qu’elles ont été transférées progressivement en passant par de grands centres de pouvoir32. En cours de route, elles ont parfois subi des sélections et des modifications de forme visant à leur réappropriation et au changement de leur valeur33. Elles ont enfin été intégrées à la représentation des élites sociales (Pétrequin, Pétrequin et al., 2015) ainsi qu’à des mythologies et des symbolismes lointains (carnacéens notamment, Cassen, 2012 ; 2017a ; 2017b). Elles constituent ainsi un cas d’étude particulièrement intéressant pour la compréhension des modes de transferts de biens socialement valorisés au Néolithique.
76Nous proposons ici de modéliser leurs flux, c’est-à-dire de quantifier leur circulation à travers l’Europe néolithique. Cet exemple sera l’occasion de mettre en application d’une part, le modèle conceptuel de données (et la géodatabase associée) décrit dans le chapitre 2, « Du modèle conceptuel de données à la géodatabase » (fig. 32 et 33) et d’autre part, les principes de la modélisation selon la théorie des graphes et de l’analyse de réseau34. Cette étude repose sur des données d’une qualité exceptionnelle, le résultat de plus de trente années de recherches de la part de Pierre et Anne-Marie Pétrequin avec l’aide d’une équipe de spécialistes européens35. Rares sont les cas permettant de reconstituer de façon suffisamment précise le parcours des objets ; le cas des longues haches en jades alpins fait office d’exception.
77Le modèle de réseau de transferts que nous proposons ci-après, et qui tente de synthétiser les connaissances acquises sur les jades, est certes très imparfait, mais il est tout au moins suffisamment complet pour rendre compte de l’organisation spatiale de la circulation des longues haches en jades à travers l’Europe, tant quantitativement que qualitativement.
Reconstitution du réseau
78L’objectif est dans un premier temps d’identifier pour chacune des lames et pour chaque étape de son cycle de vie les lieux par lesquels elles ont transité. En effet, comme nous l’avons vu ci-avant36, on ne peut se contenter d’étudier seulement la distribution des sites de découverte (voir fig. 34) ; il est nécessaire de prendre en compte le parcours de chaque objet, souvent bien plus complexe qu’un simple et unique transfert entre le gîte et le lieu de dépôt (voir l’exemple de Lugrin, Pétrequin, Errera et al., 2009 ; et voir « Modélisation de l’histoire et du parcours d’un objet : l’exemple de l’ébauche de haches en jades alpins de Lugrin », chap. 2). Nous créons ainsi une table dans laquelle sont inventoriés, dans l’ordre, l’ensemble des lieux fréquentés par chaque objet. Dans un second temps, nous proposerons des chemins qui ont pu être empruntés pour ces transferts afin de créer une modélisation du réseau complet. Dans un troisième temps, nous comptabiliserons les haches ayant transité le long de chaque branche de ce réseau afin de représenter les flux de lames en jades pendant toute la durée du phénomène. Nous comparerons ensuite le développement du réseau et l’intensité de son exploitation à différentes phases. Nous chercherons enfin à comprendre le fonctionnement du réseau en nous intéressant à sa structure intrinsèque.
79Une géodatabase a été conçue sur ArcGis 10.4 selon le modèle défini sur la figure 33 (Gauthier et al., 2013 ; Gauthier et al., 2017). Une table de tous les lieux impliqués dans les transferts a été créée, puis spatialisée sous la forme d’une couche de points. Ces lieux ont été identifiés de différentes manières, à partir d’informations connues (lieu de découverte), d’observations effectuées sur les objets (matériau, niveau de finition), des résultats des études typologiques ou encore d’analyses spatiales.
80Nous distinguons ici cinq types de lieux qui constitueront les nœuds du réseau : les gîtes, les ateliers, les centres de redistribution, les centres de retransformation et enfin les lieux de consommation finale.
Les gîtes
81Dans les Alpes, en Italie et en Suisse, dans les Pyrénées et dans les Cyclades, des campagnes de prospections ont été menées afin d’identifier l’origine de la matière première (Pétrequin, Pétrequin et al., 2012 ; Errera et al., 2017 ; Pétrequin, Pétrequin et al., 2017a). Des gîtes ont ainsi été identifiés sur le mont Viso, le mont Beigua (fig. 127), dans les Grisons et en Valais ainsi que sur l’île de Syros37. Les recherches sur le terrain ont été l’occasion de collecter un vaste référentiel d’échantillons sur lequel s’appuient les analyses pétrographiques et minéralogiques (Prichystal et Trnka, 2001 ; Prichystal, 2013), servant aussi à étalonner les analyses spectroradiométriques en réflectance diffuse réalisées sur les objets archéologiques (Errera et al., 2007 ; 2011 ; 2012a ; 2012b). Des correspondances permettent ainsi d’identifier plus ou moins précisément l’origine de la matière première d’une partie des haches en jade. Pour certaines lames, l’analyse n’a pas permis de trancher, mais une observation à l’œil nu basée sur une longue expérience (Pétrequin, Errera et Rossy, 2012) permet de proposer une attribution probable. Ainsi, pour un nombre représentatif de lames (1 082 sur 1 760), les premières étapes du circuit sont connues ou peuvent être supposées de façon relativement fiable. Pour 38 % des longues lames en jades alpins, le gîte d’origine n’a malheureusement pas pu être identifié.
Figure 127. Gîtes d’exploitation des jades alpins et principaux ateliers de production des lames de jade de la plaine du Pô

Source : Fond : ESRI WBM et NASA SRTM – Données : Pierre Pétrequin – CAO : András Márton, 2018.
Les ateliers
82Si certaines étapes de la mise en forme des lames ont été réalisées en altitude (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017b ; 2017e), les étapes finales tout au moins (bouchardage, polissage), devraient avoir été effectuées au sein de villages de basse altitude, dans un rayon de trois jours de marche autour des sources de matière première (fig. 127, Pétrequin et Pétrequin, 2017b, fig. 4 et 6). Certains ateliers sont connus, et les ébauches retrouvées sur ces sites ont été étudiées (Pétrequin et Pétrequin, 2017b). Il est donc parfois possible de mettre en relation les étapes d’exploitation et celles de mise en forme.
83Toutefois, les cas où les ateliers de mise en forme finale sont identifiés sont dans l’ensemble peu nombreux et ne concernent pas les lames retrouvées à l’autre bout de l’Europe. Dans notre modèle de réseau, le site d’Alba sera celui qui concentrera les lames issues des deux aires de production principale, celle du Viso et celle du Beigua, et nous lui attribuerons de façon arbitraire les produits d’origine inconnue. En effet, les différents habitats néolithiques qui se sont succédé à Alba ont livré plus d’un millier d’ébauches en jades alpins, constituant ainsi une très vaste série couvrant la seconde moitié du vie millénaire et la totalité du ve (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017c). Les analyses ont montré que ces lames détenaient une origine mixte, bien que les produits provenant du Viso soient majoritaires38. Alba occupe également une position stratégique : elle se situe à peu près à égale distance des deux aires d’exploitation (du Viso et du Beigua), et elle appartient également aux deux aires de production à basse altitude (Pétrequin et Pétrequin, 2017b, fig. 6). Elle possède un « incontestable rôle intermédiaire […] dans le processus de production éclaté dans l’espace » (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017c, p. 273). Nous donnerons ainsi une position privilégiée au site d’Alba dans le modèle du réseau, en tant qu’intermédiaire depuis les gîtes vers le versant nord des Alpes.
Les centres de redistribution
Figure 128. Localisation des centres principaux et secondaires qui constituent selon nos hypothèses les nœuds du réseau de diffusion des longues haches en jades alpins

Source : Fond : ESRI WBM – Données : Pierre Pétrequin – CAO : András Márton et Estelle Gauthier, 2018.
84Nous avons mis en évidence dans le chapitre 339, le fait que les transferts des longues haches en jades devaient s’effectuer non pas de proche en proche, mais de centre de redistribution en centre de redistribution (Samzun et al., 2012 ; Pétrequin, Cassen et al., 2012b). En effet, en observant la répartition générale des jades en Europe, on identifie de larges concentrations, séparées par des zones à faible densité de vestiges40. Cette disposition géographique très particulière, faite de concentrations régionales successives, s’apparente à un modèle avec intermédiaires (Renfrew, 1975, fig. 10 et 12), fonctionnant en « places centrales » installées le long des axes de diffusion et faisant office de centres de redistribution. Ces centres n’auraient pas simplement contrôlé la circulation et les transferts des lames en jades, ils les auraient aussi accumulées et conservées pour une durée variable, une partie ayant finalement fait l’objet de dépôts à proximité (Pétrequin, Cassen et al., 2009). Ils peuvent donc être identifiés par les concentrations de lames plus ou moins étalées. L’analyse de densité de noyau réalisée précédemment41 permet de proposer les centres jalonnant le parcours des objets (fig. 128). Nous proposons cette fois de hiérarchiser ces pôles en deux catégories seulement, en distinguant les centres « principaux », marqués par des valeurs nettement plus fortes que dans le reste de la zone d’étude, et les centres « secondaires » qui correspondent à des concentrations plus faibles ou peu étendues. Les poids des centres situés en périphérie ont été réajustés en tenant compte de la faiblesse attendue des valeurs dans les secteurs les plus éloignés des gîtes. La position des centres a également été corrigée pour correspondre au mieux aux concentrations de sites.
Les centres de retransformation
85Les transferts des jades alpins semblent sous-tendus par des processus complexes : selon toute vraisemblance, les haches en jades font l’objet de sélections (matériaux, longueurs, niveaux de finition, types)42 répondant à la fois à des goûts régionaux et à une valorisation croissante des objets avec l’éloignement (Gauthier et Pétrequin, 2017b). Elles peuvent aussi correspondre à des changements plus profonds de la symbolique des objets eux-mêmes au cours des transferts entre centres de pouvoir. Ces modifications de la valeur et de la fonction des objets s’accompagnent parfois de modifications morphologiques, certaines lames d’origine alpine ayant fait l’objet de transformations par des épisodes successifs de mise en forme et d’amincissement par polissage (Pétrequin, Cassen et al., 2012b ; Pétrequin, Cassen et al., 2013). En effet, l’absence d’ébauches de certains types, leur présence uniquement sous la forme d’objets finis – voire surpolis – semblent indiquer un mode de production différent du modèle classique et attendu où l’ébauche préfigure déjà le type final. La rareté des ébauches loin des gîtes, la complémentarité de la distribution de certains types (voir fig. 54) et la tendance à une augmentation progressive du polissage (voir fig. 38) vont également dans le sens d’une transformation progressive des pièces au cours de leurs transferts. Les stigmates de cette transformation sont d’ailleurs bien visibles sur certains exemplaires – notamment des types Puy sur d’anciennes Altenstadt-Greenlaw, Bégude ou Durrington ; des types Chelles sur d’anciennes Puy (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017c) ; à Vayes une Rarogne sur une ancienne Saint-Michel ; à Bordeaux, une Castello sur une ancienne Bégude, etc. La réappropriation des plus belles pièces, sélectionnées et repolies pour en modifier la forme, devait permettre de relancer leur valeur idéelle (Pétrequin, Sheridan et al., 2011).
86Ces transformations successives débutant en Italie du Nord pour s’achever en Écosse laissent penser à l’existence de centres spécialisés situés sur les principaux axes de transferts et dans les centres régionaux de pouvoir. S’il n’est pas possible de savoir si ces transformations sont le fait d’un seul et même atelier, ni de connaître leur emplacement exact, nous pouvons supposer qu’elles se sont déroulées au sein d’un centre de redistribution probablement important sur le parcours « habituel » des pièces du modèle considéré43. Le sud du Bassin parisien est un bon candidat pour les types septentrionaux – Altenstadt, Greenlaw, Chenoise, mais aussi Tumiac et certaines Chelles –, à l’instar du Morbihan pour les modèles dits « carnacéens » – Tumiac, Saint-Michel – ou à poli « carnacéen » – Chelles, Bernon et Bégude repolies –, et du secteur de Carcassonne pour le type Pauilhac. En Bulgarie, le secteur de Svoboda pourrait être le berceau du type Varna. Ces centres constituent des points de passage obligé dans le cheminement des lames des types concernés.
Les lieux de dépôt
87En fin de circuit, se trouvent bien entendu les lieux de découverte, habitats, tombes ou bien dépôts isolés ou groupés. Leur spatialisation est réalisée aux centroïdes communaux, sauf si l’origine des objets est trop imprécise. Dans ce cas, leur parcours s’arrêtera au dernier centre de redistribution identifié.
Les routes
88Afin de compléter le réseau, il reste à modéliser les routes empruntées entre les différents nœuds qui viennent d’être décrits. Nous tenons bien entendu compte de la table des étapes recensant, pour chaque objet, les différents lieux atteints pendant ses transferts. Les liens identifiés permettent de créer la trame principale du réseau. Les différents pôles reconnus ci-avant comme des centres de redistribution représentent autant de jalons le long de ces grandes voies de diffusion.
89Les routes sont proposées en fonction de la topographie. Nous partons de l’hypothèse que les principaux couloirs de circulation sont constitués de grands axes relativement rectilignes et larges, comportant le moins possible de barrières naturelles. Ainsi, nous proposons de suivre globalement le tracé des cours d’eau principaux44 ainsi que celui des littoraux dans les secteurs concernés. Lorsque le relief peut limiter ou constituer un frein à la circulation, nous privilégions les passages les plus probables, en nous basant sur les vallées intramontagneuses, les cols ou bien en proposant un contournement. Lorsque les tracés se font moins évidents, nous nous aidons d’une modélisation des chemins optimaux à partir du MNT à 90 mètres du SRTM45, puis nous les confrontons pour validation à la répartition des sites, et également, mais avec prudence, au réseau routier actuel.
90Enfin, l’objet ayant atteint le centre de redistribution le plus proche de son lieu de découverte, nous le raccordons à celui-ci de façon directe, en créant un ensemble d’« oursins » reliant les différents centres aux sites de découvertes les plus proches. Ces nombreuses branches secondaires constituent les extrémités du réseau.
Figure 129. Proposition de modélisation du réseau de diffusion des longues haches en jades alpins

Source : Fond : ESRI WBM, NASA SRTM – Données : Pierre Pétrequin – CAO : Estelle Gauthier, 2018.
91Ces différents éléments nous permettent enfin de proposer un modèle du réseau qui reste une hypothèse de travail (fig. 129).
Validation du réseau
92La géodatabase se compose de plusieurs classes d’entités de points correspondant aux différents types de lieux inventoriés, et d’une classe d’entités de lignes, c’est-à-dire l’ensemble des voies formant la trame du réseau. Toutes les classes d’entités doivent posséder le même système de projection.
93L’étape suivante revêt une grande importance puisqu’il s’agit de vérifier la bonne construction du réseau et de le mettre en forme pour permettre son exploitation dans des conditions optimales (Sevtsuk et Mekonnen, 2012). Cette étape vise à créer un « jeu de données réseau » exploitable avec différents outils d’analyse de réseau disponibles tels que l’extension Network Analyst d’ArcGis, l’Urban Network Analysis (UNA) Toolbox de City Form Lab (Sevtsuk et Mekonnen, 2012) ou encore le logiciel Spatial Design Network Analysis (sDNA) de l’université de Cardiff, pour n’en citer que quelques-uns.
94En effet, même dessiné avec la plus grande précision possible, le réseau a généralement besoin d’être nettoyé et vérifié afin d’assurer qu’il respecte les règles de topologie spécifiques aux réseaux. Il est important de vérifier notamment que les tronçons et les jonctions sont correctement formés afin d’obtenir des résultats précis et valides lors de l’analyse. Sur cet aspect, la principale notion est celle de connectivité, qui repose sur la coïncidence géométrique des points de fin de ligne. Il est en effet nécessaire que toutes les entités se connectent au niveau de sommets afin de garantir la bonne prise en charge des relations spatiales :
- chaque ligne (voie) doit commencer ou se terminer au niveau d’un nœud46 ;
- les nœuds constituent des jonctions lorsqu’ils forment l’extrémité d’au moins trois voies ;
- aucune ligne ne doit traverser un nœud ;
- les lignes ne doivent pas s’entrecouper et ne doivent être coïncidentes qu’à leurs extrémités, auquel cas, elles sont dites « connectées ».
95Le réseau de voies doit donc être redécoupé en un plus grand nombre d’entités linéaires. En effet, pour répondre à ces règles topologiques, les voies de départ doivent être fractionnées en tronçons au niveau des sommets (nœuds) coïncidents. Par exemple, si nous avions défini une route partant d’un atelier jusqu’à un centre de redistribution, et passant par plusieurs autres intermédiaires, il est nécessaire de la découper en autant de tronçons individualisés qu’il existe de couples de lieux à relier le long du parcours. De la même façon, deux voies qui se croisent sont divisées en quatre tronçons avec un nœud partagé. Nous créons ainsi davantage de nœuds dans ce réseau, mais ils n’auront bien entendu pas le même rôle que les centres et les sites : en tant que simples embranchements, ils ne servent qu’à la construction et au bon fonctionnement du réseau.
96Par ailleurs, il s’avère parfois nécessaire d’effectuer des corrections géométriques qui consistent généralement en des déplacements de sommets, la suppression de microsegments ou encore la suppression de doublons. Deux voies ne peuvent pas se superposer, même partiellement et deux nœuds ne peuvent pas se confondre. Le problème le plus fréquent est la multiplication de nœuds qui ne devraient en former qu’un seul. En effet, lors du tracé des voies reliant deux nœuds, même en travaillant à une échelle très grande et en utilisant les options d’accrochage des outils d’édition, il arrive fréquemment qu’il existe un décalage entre le nœud visé et l’endroit où l’on termine la ligne. La connexion est alors inexistante, et cela crée un nouveau nœud, qui aurait dû être confondu avec celui déjà présent. S’il est possible de corriger ce type de problème manuellement, il existe aussi des logiciels et des plugins permettant de les détecter et éventuellement de les corriger en utilisant des paramètres de tolérance définis (par exemple dans sDNA ou OpenJUMP). Le programme calcule la distance séparant l’extrémité de la ligne et le nœud visé ; en dessous du seuil de tolérance, l’outil considère que la ligne aurait dû être accrochée au nœud et peut éventuellement la compléter ou la réduire en en projetant l’extrémité à l’endroit voulu.
97Après avoir créé la géodatabase sur ArcGis et y avoir intégré les différentes classes d’entités, nous créons donc le jeu de données réseau et nous le validons, ce qui nous permet d’utiliser les fonctions de l’extension Network Analyst.
Modélisation des parcours et quantification des flux
98L’étape suivante consiste à reconstituer physiquement le parcours de chaque objet en identifiant la succession des tronçons empruntés et des nœuds franchis. Pour ce faire, nous listons pour chaque lame en jades et pour chaque étape de sa biographie, le parcours le plus probable. Nous nous appuyons ainsi :
- d’une part, sur les différentes étapes enregistrées, c’est-à-dire la liste, dans l’ordre, des lieux fréquentés. Ces derniers sont identifiés par un code de nœud ;
- d’autre part, sur le chemin le plus probable dans le réseau. Les outils Network Analyst nous proposent les itinéraires les plus courts47.
99Les tronçons sont également identifiés par des codes. Ces propositions sont ensuite revues et éventuellement réajustées en fonction de nos hypothèses sur la circulation des haches des différents types.
Figure 130. Modélisation des flux cumulés des longues haches en jades alpins durant le Néolithique

Source : Fond : ESRI WBM, NASA SRTM – Données : Pierre Pétrequin – CAO : András Márton, 2018.
100Enfin, pour quantifier les flux globaux des haches en jades, c’est-à-dire déterminer la quantité de haches ayant emprunté telle ou telle voie, il suffit de comptabiliser le nombre de haches par tronçon, puis de le représenter en ajustant l’épaisseur du tracé en fonction de la valeur obtenue (fig. 130). Nous obtenons ainsi une première modélisation des flux cumulés des jades alpins tous types et toutes périodes confondues, qui malgré ses défauts et les incertitudes qui subsistent, présente sans doute une image bien plus proche de la réalité des transferts des jades alpins que la traditionnelle carte de répartition des seuls lieux de découverte.
101Le résultat final de cette carte des flux permet de mieux comprendre l’organisation du réseau de diffusion48 : trois routes théoriques relient les gîtes alpins au golfe du Morbihan. L’axe mont Viso/Bassin parisien a été de loin le plus important, tandis que la diffusion par l’Auvergne et le Val de Loire serait plus limitée par rapport au volume total des transferts. La circulation par le Midi via le Toulousain et la Vendée a sans doute également permis le transfert d’un nombre important de lames de jades – dans des volumes néanmoins bien moindres que ceux atteints sur l’axe du Bassin parisien – en direction de la Bretagne. L’essentiel de la circulation se serait tenu le long de ces axes majeurs orientés globalement sud-est/nord-ouest, afin de relier les deux épicentres de la distribution des jades, le secteur alpin et le domaine carnacéen. En complément, d’autres voies secondaires se dirigent vers le nord et l’est de l’Europe et, dans une moindre mesure, vers le sud. De nombreux exemplaires ont été transportés vers l’intérieur du continent, jusqu’en Allemagne orientale et certaines haches sont mêmes parvenues jusqu’au Danemark. Des circulations maritimes sont également démontrées en direction de la Grande-Bretagne et de l’Irlande au nord, et de la côte cantabrique et du Portugal au sud. L’Italie péninsulaire est touchée de façon relativement modérée par la diffusion des longues lames de jades. Finalement, l’ensemble de ces circulations majeures constitue un système d’autant plus cohérent que ses limites externes en sont très claires. Aucune surprise du côté occidental, où l’Atlantique et la mer du Nord sont infranchissables. Du côté du continent, les limites d’expansion des jades sont également très tranchées – hormis pour quelques exemplaires isolés : la péninsule ibérique – excepté l’enclave de Catalogne –, l’Ombrie et le nord du Latium, l’Europe centrale, où une frontière nord/sud remarquablement étanche s’étend du Danemark à la Suisse (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017d). Seule la circulation vers le sud-est, c’est-à-dire en direction des Balkans, constitue une exception, avec des transferts lointains en direction de la Roumanie et de la Bulgarie pour la plupart, mais en quantité très modérée.
102Naturellement, avec une telle carte générale des flux, nous perdons l’information temporelle. À l’échelle considérée, il aurait été impossible de saisir la chronologie des transferts de façon précise d’un bout à l’autre de l’Europe. Si nous souhaitions mesurer les évolutions des flux des haches en jades, il faudrait non seulement prendre en compte la datation de chaque objet, mais également la durée de son parcours. Or, les transferts se sont effectués sur des durées considérables, et il existe des décalages chronologiques entre les zones proches des gîtes et celles situées aux marges de l’Europe (Cassen et Pétrequin, 1999 ; Pétrequin et Pétrequin, 2012). Par ailleurs, certains objets ont pu être thésaurisés sur de longues plages de temps et avoir été déposés bien après leur arrivée. À l’heure actuelle, seule une approche par la typologie est possible, mais il s’agit d’une approche simplificatrice. Nous pouvons en effet comparer les flux de plusieurs types de haches représentatifs d’une étape spécifique des transferts des jades (Pétrequin, Cassen et al., 2012b). Il s’avère notamment pertinent de comparer les flux des haches de type Bégude et Durrington, les plus anciens, à celles des types Altenstadt-Greenlaw, Tumiac et enfin Puy (fig. 131). Cette comparaison est d’autant plus intéressante que certains de ces types dérivent directement des précédents49.
103La phase la plus ancienne (fig. 131, en haut) est marquée par une opposition entre deux fonctionnements complètement différents. Si les types Bégude et Durrington sont tous deux diffusés essentiellement le long des deux axes majeurs, l’un traversant le Languedoc, le Toulousain et la Vendée, l’autre le Bassin parisien et le val de Seine, le type Bégude reste avant tout méridional. Les quelques lames parvenues parfois jusqu’aux confins de l’Europe des jades, aux Pays-Bas, au Danemark, au Portugal et même au-delà, dans l’Europe du cuivre, font figure d’exceptions. En effet, si la diffusion du type Bégude est extrêmement large puisqu’elle touche pratiquement toutes les parties de l’Europe, la majeure partie des lames de ce type sont restées dans le secteur alpin, le nord de l’Italie ou le Midi de la France. Le type Durrington, quant à lui, est nettement privilégié le long de l’axe traversant le Bassin parisien, et parvient jusqu’en Écosse.
Figure 131. Modélisation des flux pour différents types de haches en jades

Source : Fond : ESRI WBM, NASA SRTM – Données : Pierre Pétrequin – CAO : András Márton, 2018.
104Bien qu’il soit diffusé à travers toute l’Europe, ses transferts à très longue distance ne concernent encore qu’un petit nombre d’exemplaires.
105Le type Altenstadt-Greenlaw (fig. 131, au centre à gauche) poursuit et renforce les tendances observées pour le type Durrington. Le Bassin parisien devient véritablement le point clé des réseaux de transfert des jades. Cela ne peut pas s’expliquer par des questions d’influences ou même simplement de rapports culturels. En effet, durant des millénaires, le Bassin parisien a soutiré un nombre considérable de jades alpins, et en a largement redistribué en direction du Morbihan et de la Bretagne dès le début du ve millénaire, puis de l’Allemagne à partir du xiiie siècle, et de la Grande-Bretagne au début du ive millénaire. Le rapport avec la puissance d’expansion des différentes entités culturelles (V.S.G., Cerny, Michelsberg ancien) qui puisent leurs racines dans le Bassin parisien apparaît on ne peut plus clairement (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017d).
106L’analyse réalisée pour le type Altenstadt-Greenlaw comme pour le type Tumiac (fig. 131, au centre à droite) que nous décrivons ci-après ne révèle sans doute pas un fonctionnement unique, car il ne s’agit que de modèles parmi d’autres à une phase où la régionalisation des types de haches en jades alpins est importante. D’autres types (par exemple Pauilhac, fig. 131, en bas à gauche) pourraient donc apporter une vision complémentaire, la voie du Bassin parisien ne s’avérant pas exclusive. Le type Tumiac marque une autre étape de l’évolution du réseau. L’aire morbihannaise représente alors non seulement une zone d’attraction et d’accumulation, mais également le point de départ de réexportations spectaculaires de produits qui, s’ils ne détiennent plus nécessairement une valeur exotique, car intégrés à la sphère des symboles et des objets-signes typiquement carnacéens, revêtent toujours une valeur sociale, religieuse et culturelle extraordinaire. L’axe de diffusion nord de l’Italie/Bassin parisien constitue encore la voie principale de circulation, mais cette fois-ci en sens inverse et pour des quantités plus limitées.
107Enfin, le type Puy marque une rupture par rapport aux étapes précédentes (fig. 131, en bas à droite). Les transferts des jades s’essoufflent et se replient sur la partie centrale du réseau. Les quantités en circulation sont alors plus abondantes, mais les transferts lointains, au-delà de la Manche et du Rhin, se font proportionnellement plus rares, par rapport aux phases où circulaient principalement les types Durrington et Altenstadt-Greenlaw. Les jades suivent les mêmes routes que précédemment, quoique l’axe Auvergne/Val de Loire a pu gagner en importance.
108Néanmoins, il s’agit ici d’une vision encore très générale et qui ne correspond pas tout à fait à la réalité des évolutions du réseau. Il serait notamment nécessaire de confronter ce modèle à l’occupation humaine ou à d’autres produits. Par ailleurs, il peut exister un décalage de plusieurs siècles entre l’utilisation d’un modèle de haches dans la zone des gîtes et son utilisation à l’autre extrémité des voies de transferts. Cependant, cet exercice, si insatisfaisant soit-il, donne un premier aperçu assez cohérent des grandes évolutions du réseau de transferts sur les deux millénaires concernés.
Analyse de la structure du réseau : objectifs et principes
109L’image qui se dégage des cartes de répartition et des contextes de dépôt est celle de sociétés fortement inégalitaires où la sphère des échanges était contrôlée par les puissants. La structure du réseau de circulation des jades reflète non seulement l’organisation des transferts, mais également l’attractivité des différents centres de redistribution et, à travers eux, les phénomènes de compétition qui régissent les relations sociales entre les différents groupes humains dans l’Europe néolithique.
110Le développement de ces sites répond probablement à des stratégies d’ordre économique, social, culturel ou politique, les avantages liés à leur position entraînant une plus grande activité. Dans une dernière étape de cette analyse, nous souhaitons étudier si les centres les plus importants dans la circulation des jades, ceux que nous considérons aussi comme des centres de pouvoir, ont tiré parti de leur position avantageuse dans le réseau ou inversement, s’ils possédaient d’autres qualités (position stratégique dans l’espace géographique, présence de ressources, influence sociale ou culturelle, etc.) qui ont pu susciter le développement du réseau vers ou à partir d’eux. Nous nous intéressons surtout à la façon dont la distribution de ces éléments apparaît à différents endroits d’Europe, en cherchant à distinguer les « effets réseau », qui correspondent à un positionnement avantageux au sein du graphe, des « effets spatiaux » liés à la situation géographique et environnementale du lieu (Gleyze, 2007).
111Ces sites constituent ici les nœuds du réseau. Or, leur position dans le graphe influe beaucoup sur leur capacité à remplir les différentes fonctions que peuvent détenir les nœuds au sein d’un réseau (connexion, relai, rupture de charge, changement de mode ou de portée spatiofonctionnelle) [Bavoux, 2005]. Le but est donc d’observer si l’importance d’un nœud est corrélée à sa position au sein du système, en évaluant différents indicateurs propres à une analyse de réseau (Sevtsuk et Mekonnen, 2012). Cette analyse ne s’intéresse qu’au graphe en tant que tel ; elle se veut donc, dans un premier temps, totalement indépendante de la distribution des haches en jades alpins, du statut estimé des centres et de leur environnement géographique ou culturel.
112Deux facteurs principaux peuvent affecter le développement individuel des nœuds : leur accessibilité et leur centralité. L’accessibilité (Sevtsuk, 2010) correspond à la facilité ou à la rapidité avec laquelle les sites peuvent être atteints à partir des autres nœuds du réseau. En effet, un nœud peu accessible devrait théoriquement être désavantagé : s’il ne possède pas un atout autre qui le rende indispensable ou particulièrement attractif50, les connexions devraient privilégier les nœuds plus accessibles, dans l’hypothèse de stratégies de transferts à moindre coût (Emerson, 1962 ; Cook, 1977). Plusieurs paramètres entrent en jeu pour définir l’accessibilité (Sevtsuk, 2010) : le nombre de destinations possibles, la taille de chacune de ces destinations et le coût du déplacement nécessaire pour les atteindre. Ce dernier peut correspondre par exemple à la durée de cheminement ou bien à la distance linéaire parcourue.
113La notion de centralité est un autre élément clé dans l’analyse des réseaux, particulièrement lorsqu’il s’agit de comprendre leur structure hiérarchique. Les recherches de l’équipe travaillant autour de Richard M. Emerson et Karen S. Cook ont en effet montré qu’il existe un lien entre la dépendance au pouvoir et l’organisation des réseaux d’échanges (Emerson, 1962 ; Cook et al., 1983). Leur approche se base sur l’hypothèse que le pouvoir est fonction de la centralité. Le concept de « position » est ici majeur, car il a prouvé être un paramètre déterminant des comportements des sociétés au sein des réseaux d’échanges (voir Cook et Emerson, 1978 ; Harkess, 1976). En effet, la position qu’occupe un acteur dans un réseau détermine la dépendance relative qu’il exerce (Stolte et Emerson, 1977), sa propre indépendance et son influence (Bavelas, 1948 ; Friedkin, 1991) et donc son « pouvoir »51. Si ces principes concernent surtout des réseaux sociaux, ils peuvent également s’appliquer, au moins en partie, aux réseaux spatiaux (Sevtuk, 2010 ; Sevtsuk et Mekonnen, 2012 ; Dale et Fortin, 2010).
114Il s’avère impossible de « prédire » à partir de la seule centralité structurelle quels sont les centres de pouvoir pour tous les types de réseaux : il a été démontré que cela ne s’applique de façon satisfaisante qu’aux relations impliquant des connexions positives (Cook et al., 1983)52. Dans notre cas, les connexions sont majoritairement positives, en particulier à la fin de la chaîne des transferts, étant donné que les produits circulant doivent d’abord franchir les premières étapes pour arriver aux dernières. L’augmentation des transferts en fin de parcours ne peut donc s’effectuer que s’ils ont augmenté en début de parcours.
115Nous supposons qu’un nœud du réseau plus accessible ou plus central joue un rôle plus déterminant dans les transferts. L’accessibilité et la centralité sont deux qualités dont l’importance relative peut être évaluée sous la forme de scores reposant sur le calcul d’indicateurs. Ces deux concepts sont en réalité intimement liés. En lui-même, le terme de « centralité » ne correspond pas seulement à la situation « centrale » d’un nœud, il correspond également à tout ce que cela implique pour les connexions et les transferts (Freeman, 1979). Le terme peut donc être interprété dans un sens plus général regroupant une multitude de notions complémentaires qui régissent les relations au sein du réseau comme l’accessibilité, la proximité, l’intégration, la connectivité, le coût ou l’effort (Porta et al., 2006). Bien que de nombreux indicateurs aient été proposés dans la littérature53, la plupart se concentrent autour de cinq indices principaux (Freeman, 1977 ; 1979 ; Sevtsuk et Mekonnen, 2012) mesurant de différentes manières la situation relative d’un nœud à l’intérieur du réseau et l’importance de sa position structurelle dans ses relations aux autres nœuds du réseau, et cela toujours en suivant les chemins les plus courts54 :
- La portée (« Reach ») [Sevtsuk, 2010] mesure le nombre de destinations accessibles dans un rayon de recherche donné. Cet indice très simple s’apparente à ce que l’on nomme le « degré » du nœud qui représente le nombre de ses connexions (Albert et Barabási, 2002 ; Porta et al., 2006 ; Bavoux, 2005). Il peut être complété par la taille des destinations accessibles et par l’indice « Remoteness » qui mesure l’impédance des routes conduisant au nœud en question (Sevtsuk, 2010) ;
- L’intermédiarité (« Betweenness ») [Freeman, 1977 ; Sevtsuk, 2010] mesure le potentiel du nœud à être traversé, c’est-à-dire la proportion des connexions qui impliquent le nœud en question parmi l’ensemble des connexions deux-à-deux du réseau. Cet indice mesure la sollicitation d’un nœud par comptage des plus courts chemins qui y transitent ;
- La proximité (« Closeness ») [Sabidussi, 1966] mesure l’inverse de la distance cumulée requise pour atteindre le nœud depuis tous les autres qui se trouvent dans le rayon de recherche donné ;
- La rectitude (« Straightness ») [Vragovic et al., 2005] mesure les écarts positifs dans les distances de déplacement qui résultent des contraintes géométriques du réseau routier par rapport aux distances linéaires dans un plan sans relief ;
- La gravité (« Gravity ») [Hansen, 1959 ; Sevtuk, 2010] suppose que l’accessibilité au nœud est proportionnelle à l’attrait (au poids) des destinations environnantes, et inversement proportionnelle aux distances les séparant.
116Ces différents indicateurs peuvent être mesurés conjointement pour chaque nœud du réseau afin d’évaluer l’importance relative de ceux-ci. Il est possible de les considérer tous ensemble comme des indices complémentaires, chaque mesure répondant à une question différente sur le fonctionnement du réseau (Friedkin, 1991). Cependant, il est nécesaire de rester attentif au fait qu’ils sont souvent corrélés entre eux (Porta et al., 2006)55. Il est également possible de généraliser le calcul sur l’ensemble du système pour définir la centralité du réseau lui-même par un indice unique (Bavelas, 1950 ; Parlebas, 1972 ; Nieminen, 1973)56. Des indices d’« efficacité » globale du réseau (Latora et Marchiori, 2001 ; Porta et al., 2006) ont également été proposés.
117Néanmoins, le concept de dépendance au pouvoir sur lequel repose notre hypothèse de départ a été conçu pour être utilisé en microsociologie dans le but d’analyser des relations dyadiques, et se révèle donc plus difficile à appliquer dans l’analyse globale de réseaux complexes (Cook et al., 1983). En effet, les qualités d’accès ou de centralité attribuables à la configuration spatiale d’un site affectent également la totalité des axes de circulation qui lui sont connectés et la distribution des centres suivants sur le parcours, par un effet de chaîne. Les propriétés d’accessibilité et de centralité n’influencent donc pas seulement les sites individuellement ou deux à deux, mais également l’ensemble du réseau. Il faut donc rester prudent quant à une interprétation plus globale de l’ensemble des mesures de centralité des nœuds à l’échelle d’un réseau complexe.
118Comme autre limite à prendre en compte dans l’interprétation des différents niveaux de centralité, nous citerons l’« effet de bord » qui tend au regroupement des scores les plus élevés autour du centre géométrique du réseau. En effet, il s’agit le plus souvent d’intersections de plusieurs voies, alors que les nœuds situés aux extrémités du réseau servent de destination finale et sont donc plus fréquemment dotés de valeurs faibles (Porta et al., 2006). C’est notamment le cas des transferts des haches en jades alpins puisque les marges de l’Europe (péninsule ibérique, Écosse, Irlande, Europe sud-orientale) ont été atteintes en dernier lieu, avec un décalage chronologique important, et ont attiré globalement beaucoup moins de haches en jades. Toutefois, la situation est bien plus complexe ; il n’est pas possible de généraliser l’idée selon laquelle les nœuds situés dans la zone centrale du réseau sont toujours avantagés aux dépens des nœuds extérieurs. Il existe une évidente hiérarchie des centres de redistribution partout dans le réseau qui ne suit pas de règle spécifique liée à l’éloignement aux gîtes alpins. Il s’agira donc plutôt, lors de l’interprétation des résultats, de compenser les effets de bord normalement présents.
Analyse de la structure du réseau : application au cas des haches en jades alpins
119Dans le cas spécifique du réseau de transferts des jades alpins, nous avons choisi de calculer les indicateurs renseignés dans le tableau ci-dessous (fig. 132). Ces indicateurs correspondent à trois des principaux indices de centralité définis précédemment : la portée/connectivité, l’accessibilité et l’intermédiarité. Comme l’objectif est de confronter la centralité des nœuds avec leur statut (poids) respectif, nous avons choisi de ne pas prendre en compte la gravité, car le raisonnement aurait été circulaire. Nous avons également écarté la rectitude qui à cette échelle devrait être moins significative qu’à une échelle plus grande, par exemple en milieu urbain.
Figure 132. Liste des indicateurs considérés pour l’analyse du réseau de transferts des jades alpins
Portée (avec différents rayons de recherche)/connectivité | Nombre de centres atteints lors d’un trajet de 1 000 km le long du réseau depuis le centre en question |
Nombre de centres atteints lors d’un trajet de 500 km le long du réseau depuis le centre en question | |
Nombre de centres atteints lors d’un trajet de 200 km le long du réseau depuis le centre en question | |
Distance du plus long trajet partant, passant ou arrivant dans ce centre | |
Degré du centre | Nombre de branches raccordées directement au centre |
L’intermédiarité | Nombre de trajets (fréquence) sur lesquels le centre en question est un intermédiaire (comptabilisé parmi tous les parcours les plus courts entre toutes les paires de centres du réseau) |
La proximité et l’accessibilité | Durée moyenne (et écart-type) des trajets (depuis tous les autres centres) arrivant dans le centre considéré |
Distance moyenne (et écart-type) des trajets (depuis tous les autres centres) arrivant dans le centre considéré | |
Nombre moyen (et écart-type) de tronçons empruntés par trajet (depuis tous les autres centres) vers le centre considéré | |
Nombre moyen (et écart-type) de centres intermédiaires traversés par trajet (depuis tous les autres centres) vers le centre considéré | |
Centralité spatiale globale | Écart au point moyen de tous les centres (distance en km) |
Écart au point moyen des haches en jades (distance en km) | |
Écart au centroïde de l’emprise de la zone d’étude (distance en km) | |
Écart au point moyen de tous les centres (distance en km) | |
Écart au point moyen des haches en jades (distance en km) | |
Écart au centroïde de l’emprise de la zone d’étude (distance en km) |
120La connectivité est évaluée d’abord tout simplement par le degré du nœud, c’est-à-dire le nombre de branches connectées, qui indique son potentiel de connexion avec les autres parties du réseau. En effet, plus d’embranchements partiront de ce nœud, plus il aura de chances de relier un grand nombre de destinations différentes. D’autre part, la portée est évaluée de façon plus précise par le nombre des autres nœuds du réseau qui peuvent être atteints à différents pas de distance. En effet, certains nœuds tendent à se connecter à de nombreux autres nœuds et embranchements situés immédiatement autour d’eux, par exemple dans le cas de sous-ensembles au sein du réseau, mais guère plus loin, tandis que d’autres présentent une bonne connectivité par rapport à l’ensemble du réseau. C’est pourquoi il nous semble pertinent de comparer des distances courtes et d’autres plus importantes. Les pas ont été choisis de façon empirique en considérant l’échelle du réseau étudié. Le rayon de recherche est appliqué en distance de chemin le plus court57. Enfin, comme nous traitons d’un espace géographique, la portée n’est pas seulement mesurable en termes de connexions, mais également en termes de distances. Ainsi, la longueur maximale des trajets transitant par le nœud considéré montre à quel point ce dernier est connecté à l’ensemble du réseau, en particulier à ses marges, et qu’il permet donc des relations de très grande amplitude.
121L’intermédiarité représente la capacité du nœud à être traversé fréquemment. Plus précisément ici, c’est son degré d’utilisation en tant qu’intermédiaire au sein du réseau qui nous intéresse, en supposant que certains nœuds ont été quasiment des passages obligés pour rallier certaines régions d’Europe. Il est à noter que le degré du centre peut aussi être considéré comme un indice d’intermédiarité puisque plus le centre aura d’embranchements, plus il pourra jouer un rôle d’intermédiaire dans les parcours.
122Les paramètres liés à la proximité ou à l’accessibilité du nœud mesurent plutôt la difficulté à atteindre ce centre depuis n’importe quel nœud de départ. Plusieurs types de frictions pouvant être considérés, comme la durée, la distance ou la complexité du trajet, ce paramètre peut s’exprimer de différentes manières : une mesure de temps de parcours ou de distance linéaire cumulée le long des axes de circulation du réseau, en nombre de branches à longer ou de nœuds intermédiaires à traverser.
123Nous avons également ajouté des indices de centralité spatiale globale. Comme le réseau que nous étudions ici est un réseau spatial, il est possible d’utiliser des indicateurs de centralité tels que ceux utilisés en géostatistiques, en particulier les points centraux (Pumain et Saint-Julien, 1997). La comparaison avec la position géographique des points centraux du réseau permet d’apprécier leur position par rapport à l’ensemble du graphe. Nous proposons d’analyser la proximité des différents nœuds avec trois points centraux différents : le centre géométrique de l’emprise du réseau, le point moyen de l’ensemble des nœuds du réseau et le point moyen de la distribution des haches en jades. Dans le premier cas, nous considérons le réseau comme un espace continu et délimité par une emprise. C’est par rapport à la géométrie de cet espace que nous évaluons la centralité des nœuds. Ce centroïde géométrique vrai est calculé par rapport à l’enveloppe minimale convexe obtenue à partir de la couche de l’ensemble des lignes du réseau. Dans le second cas, nous considérons que seule importe la répartition des nœuds qui forment un semis de points – sans nous intéresser aux possibles voies qui les relient58. Le troisième considère l’emprise globale de la répartition des haches en jades tout en tenant compte des possibles déséquilibres dans leur répartition et donc dans le fonctionnement du réseau lui-même.
124Nous disposons ainsi d’un ensemble d’indicateurs adaptés pour évaluer le degré de centralité de chacun des nœuds du réseau de transferts des haches en jades alpins. Chacun de ces indices apporte une information complémentaire, qui peut d’ailleurs diverger d’un indicateur à l’autre. Nous souhaitons à présent en faire la synthèse et comparer le niveau de centralité des différents nœuds.
125Pour ce faire, nous mesurons d’abord la corrélation des valeurs pour les différents indicateurs définis (fig. 133).
Figure 133. Calcul des indices de corrélation linéaire de Bravais Pearson entre tous les indices permettant d’évaluer la place des différents nœuds dans le réseau

Source : Estelle Gauthier.
126Le calcul de corrélation linéaire de Bravais Pearson (Groupe Chadule, 1994) montre que la plupart des paramètres sont fortement corrélés à plusieurs autres (voir aussi Porta et al., 2006). Nous pouvons composer trois groupes d’indices :
- la durée moyenne des trajets, leur longueur moyenne, le nombre de voies à parcourir, le nombre de centres intermédiaires à franchir, la distance aux trois points centraux ;
- le nombre de branches (degré du nœud) et la fréquence d’intermédiarité ;
- le nombre de centres accessibles à 200, 500 ou 1 000 kilomètres.
127En d’autres termes, le premier groupe correspond aux indices de friction à l’accessibilité et de centralité spatiale globale, le second groupe aux indices d’intermédiarité et le troisième à la connectivité (portée). La corrélation positive entre la centralité spatiale et la friction à l’accessibilité est tout à fait normale puisque plus le nœud se trouve loin du centre du réseau, plus le chemin à parcourir pour l’atteindre est long et complexe. Les nœuds situés sur les marges du réseau ont donc généralement des valeurs fortes pour la friction et pour l’indice de distance au centre du réseau. Nous constatons également que les indices de connectivité et ceux de friction à l’accessibilité ont une corrélation négative, ce qui est également logique puisque les nœuds situés sur les marges constituent fréquemment l’extrémité des parcours, tandis que ceux du centre du réseau connectent souvent plusieurs voies.
128Afin d’attribuer une valeur globale à chacune des quatre catégories d’indices de centralité – friction à l’accessibilité, centralité spatiale globale, connectivité et intermédiarité, chacune composée de plusieurs indicateurs –, il est tout d’abord nécessaire de mettre à la même échelle toutes les valeurs mesurées, en créant un système de scores sur une échelle de 1 à 100. Pour estimer si la valeur est forte ou faible par rapport à l’ensemble des valeurs de l’indicateur, nous proposons d’attribuer le score de 100 à la valeur maximale et de relativiser toutes les autres par rapport à ce chiffre. Puis, nous calculons la moyenne des scores obtenue dans chaque catégorie d’indices de centralité. Les différents indices deviennent alors comparables (fig. 134)59.
Figure 134. Scores obtenus par les différents nœuds du réseau pour les différents indices calculés

Source : Fond : ESRI WBM – CAO : András Márton et Estelle Gauthier, 2018.
129Dans l’ensemble, le résultat obtenu correspond à ce qui était attendu, à savoir des nœuds proches du centre géographique du réseau mieux connectés, avec une meilleure accessibilité et souvent plus d’intermédiarité et, au contraire, des nœuds situés sur les marges du réseau, moins bien connectés, moins accessibles avec une moins bonne intermédiarité60. Le plus intéressant concerne la répartition des nœuds à très forte intermédiarité : on conçoit aisément la présence d’une voie principale de circulation qui concentre la grande majorité des flux depuis le nord des Alpes en direction du nord de l’Europe. La situation rappelle fortement une « nodalité linéaire » telle que décrite par Jean-Jacques Bavoux (2005) dans laquelle, à l’image d’une « colonne vertébrale », l’axe tient une fonction de nœud donnant naissance à de multiples endroits à d’autres tronçons plus ou moins parallèles entre eux61.
130Il est également intéressant de comparer le statut des nœuds que nous avions évalué à partir des densités de noyau de longues haches en jades (voir fig. 128), et leur degré global de centralité (fig. 135). Si l’on compare le score moyen de tous les indices de centralité62, il est clair que les centres principaux ont tendance à détenir plus volontiers un meilleur potentiel au sein du réseau que les centres secondaires.
Figure 135. Comparaison du score global de centralité des nœuds considérés comme des centres principaux ou comme des centres secondaires

Source : DAO réalisé par Estelle Gauthier, 2018.
131Par ailleurs, si nous observons la position de certains nœuds stratégiques dans la circulation des jades, nous remarquons que les centres situés à proximité immédiate des gîtes alpins, où se situent les ateliers de mise en forme (nœuds n° 123 et n° 124 de la fig. 128), bien qu’ils ne possèdent pas une intermédiarité très importante, sont les points de départ de la circulation et à ce titre, des étapes obligées – ils possèdent une bonne accessibilité et une bonne connectivité.
132La position de Carnac au sein du réseau est également intéressante (fig. 128, nœud n° 0). Bien que le site soit relativement éloigné du centre du réseau, il possède un score global assez comparable, voire plus élevé que les nœuds situés près du centre, sur les axes secondaires du réseau. Il possède en particulier une bonne accessibilité et une assez bonne connectivité qui lui permettent de tenir un rôle phare dans la redistribution des jades. En comparaison, le nœud situé dans le secteur de Bordeaux, qui possède un éloignement similaire du centre du réseau, dispose d’une meilleure intermédiarité puisqu’il constitue un point de passage « obligé » par la route qui remonte du Midi, le long de la façade atlantique, mais une moins bonne connectivité et davantage de frictions à l’accessibilité. Carnac possède également une meilleure intermédiarité que les sites de la vallée de la Loire plus proches du centre du réseau. On peut donc voir dans la position de Carnac au sein du réseau un atout dans la redistribution des produits en jades, même si ce n’est sans doute pas le facteur principal qui a permis son développement, son poids socioculturel important étant probablement à l’origine de son rôle d’épicentre de l’attraction et de la redistribution des jades.
133Ce sont les nœuds situés le long de l’axe Rhône/Seine, qui possèdent le meilleur potentiel global au sein du réseau de transfert des jades : les secteurs de Lyon (fig. 128, nœud n° 21), Chalon-sur-Saône (n° 3), Sens (n° 2) et Rouen (n° 50). Ils sont assez proches du centre géométrique du réseau, et ils possèdent tous une faible friction à l’accessibilité, une bonne connectivité et surtout un score élevé d’intermédiarité. Le tout semble constituer leur principal avantage. On l’a vu, dans les faits, cet axe est bien celui qui devait concentrer la part la plus importante des flux cumulés des haches en jades (fig. 130) et serait resté le plus actif tout au long de la période concernée (fig. 131). Il est probable que cette position avantageuse au sein du réseau ait favorisé le développement de ces centres de pouvoir, leur conférant un rôle particulier dans le contrôle de la diffusion des produits. C’est également dans ces centres que la forme et la valeur des jades auraient été réinterprétées avant de poursuivre leur route en direction du nord et de l’ouest. L’intermédiarité semble donc être le critère qui favorise le plus le développement de certains nœuds au sein du réseau de transfert. Un calcul de la corrélation de Bravais Pearson entre le score d’intermédiarité et le volume global des flux cumulés ayant transité par chaque nœud donne d’ailleurs un résultat de 0,72, résultat largement supérieur à la corrélation avec les autres critères de centralité63. Cela semble jouer particulièrement sur les nœuds ayant les plus forts scores d’intermédiarité (fig. 136)64, montrant que ce critère exerce probablement un rôle favorable sur le dynamisme des nœuds.
Figure 136. Confrontation entre le score d’intermédiarité des nœuds du réseau et le volume global estimé des flux de haches en jades

Source : DAO réalisé par Estelle Gauthier, 2018.
134Malgré ces tendances générales, certains nœuds qui détiennent un bon score de centralité globale et des avantages au sein du réseau n’affichent pas une importance à la mesure de leur potentiel, les flux estimés restant assez faibles – par ex., le nœud n° 30, Belgique ; n° 47 vers Villabalzana ; n° 48 autour de Dijon). Au contraire, certains nœuds, qui pourtant ont un potentiel peu élevé concentrent un nombre important de haches – par ex., n° 12 autour de Toulouse, n° 20 autour de Trier, n° 9 autour de Mainz, etc. Enfin, même avec un score très faible de centralité, certains sites très éloignés ayant un potentiel très faible au sein du réseau – en particulier avec une forte friction à l’accessibilité – ont été atteints, en petit nombre, par la diffusion des haches en jades – par exemple, nœuds n° 10 et n° 27, Svoboda et Varna ; n° 24, Aberdeenshire ; n°107, Séville, n°55, sud de l’Italie.
135Pour conclure, même si les avantages procurés par leur position au sein du réseau ont sans doute eu un rôle dans le développement de certains centres, ce n’est probablement pas le seul critère, ni le plus important, qui ait joué sur les flux des haches en jades. Par ailleurs, les transferts ont aussi concerné des régions éloignées avec un faible potentiel de connectivité… tout est une question de volonté.
Notes de bas de page
1 Voir par exemple la figure 44, chap. 3.
2 Au sens général, un lieu est une « portion déterminée de l’espace » (CNRTL), « un endroit, une localité », « la situation spatiale de quelque chose » (Larousse, 2015). Dans le cadre nos études portant sur les systèmes de diffusion des produits, il correspond aux endroits par lesquels circulent les produits à un moment donné de leur cycle de vie. Dans le SIG, ils sont représentés par un ensemble d’entités ponctuelles, formant un nuage de points au sein d’un espace surfacique à deux dimensions dans lequel les objets sont localisés par une paire de coordonnées.
3 Ce terme renvoie ici au mode vecteur. Une entité spatiale (ou géographique – glossaire ESRI France) est un objet élémentaire modélisé dans un SIG et dont la géométrie peut être le point, la polyligne ou le polygone. « Le terme entité désigne les objets du système d’information qui correspondent aux objets du monde réel […] » (UVED, 2013, Glossaire des SIG [En ligne], URL : https://www.emse.fr/tice/uved/SIG/Glossaire/co/Entite_1.html).
4 Un graphe est un objet mathématique constitué de points (sommets) et de lignes (arcs) ; ce sont les attributs de ces entités qui font de l’ensemble un réseau. Le nombre de sommets est appelé « ordre » du graphe ; le nombre de liens, « taille » du graphe (Beauguitte, 2016)
5 Pour une vue d’ensemble sur les réseaux dans leurs différents domaines d’application, voir Newman (2010). Pour un récapitulatif des analyses de réseau en archéologie, voir Brughmans (2013).
6 On considère qu’il y a un effet « réseau » dès lors qu’il existe des « échanges ou, plus généralement, de[s] mises en relation entre les différents acteurs [du territoire] ». « Dans le domaine des transports, le réseau est défini avant tout par la structure sous-jacente organisant les échanges ou les relations sur le territoire ou sur la ville » (Gleyze, 2007 ; voir aussi Mathis, 2003).
7 Concernant la description des différents types de réseaux et le vocabulaire afférent, voir Beauguitte (2010 ; 2016) et Dale et Fortin (2010).
8 Voir la notion de graphe spatial dans Dale et Fortin (2010).
9 Les liens sont supposés ne pas se croiser (Beauguitte, 2010).
10 C’est-à-dire que « les liens peuvent se croiser sans que cela pose un problème ou entraîne un coût » (Beauguitte, 2015).
11 Détour par rapport à la ligne droite, imposé par l’utilisation du réseau, pour accéder aux autres nœuds (Kansky, 1989).
12 Voir également la notion de capillarité : qualité de la desserte spatiale (Conesa, 2010, p. 239) se rapportant au nombre de dessertes le long d’un trajet.
13 Ne sont en effet comptabilisés ici que les sites de découverte. Nous présenterons à la fin de ce chapitre un exemple où les différentes étapes de la circulation de chaque objet sont prises en compte dans l’estimation des flux.
14 Selon Cauvin (1997), ce procédé consiste à réaliser une « transformation cartographique d’état ».
15 Ainsi, la formule devient : .
16 Voir « Le cas des haches à talon normandes dans la basse vallée de la Seine », chap. 3.
17 On entend ici tout dépôt de bronze, qu’il concerne un seul ou plusieurs objets, en référence aux recherches et interprétations menées dans le cadre de la thèse dont les données sont issues (Gabillot, 2003). La spatialisation des sites est réalisée aux centroïdes communaux.
18 Voir « Évaluer le potentiel de découverte fortuite ? Le cas des dépôts métalliques du Bronze moyen dans la basse vallée de la Seine », chap. 1.
19 La formule proposée dans Saligny et al. (2008) pour la résolution « optimale » donne ici un résultat de neuf kilomètres, mais nous avons choisi cinq kilomètres afin de conserver le plus de détails possible dans les résultats.
20 Il arrive aussi plus fréquemment que les modèles que l’on trouve plus loin soient assez différents des modèles originaux (Monna et al., 2013 ; Gabillot et al., 2017).
21 Voir « Des phénomènes de sélection », chap. 3 et fig. 38.
22 Voir « Le cas des haches à talon normandes dans la base vallée de la Seine » et fig. 56, chap. 3.
23 Voir « Dynamiques de la consommation du métal en France orientale au Bronze moyen et final », chap. 4.
24 Voir « Appréhender la circulation des produits pour les périodes anciennes » dans ce chapitre.
25 Nous avons effectué ici une légère généralisation du tracé, ne modifiant pas sensiblement la forme des polylignes à l’échelle du territoire étudié.
26 Hormis dans le secteur de Salins-les-Bains qui a bénéficié de conditions de prospection exceptionnelles (Piningre et Grut, 2009 ; Gauthier et Piningre, 2017). Ces découvertes, loin des principaux cours d’eau considérés dans cette analyse, n’ont pas été prises en compte ici.
27 Elles témoignent également d’une surreprésentation des données par rapport aux autres secteurs.
28 Cependant, à l’inverse, l’absence d’accumulation de métal thésaurisé ne permet pas de supposer l’absence d’une élite locale.
29 Voir « Tentative de modélisation des réseaux de transferts » dans ce chapitre.
30 Voir « Première approche de la hiérarchie des réseaux », dans ce chapitre.
31 Voir la présentation du cas d’étude dans « Le cas des haches alpines : une apparente unité mais des processus complexes », chap. 3.
32 Voir « La distance à la source : tests du modèle “dow-the-line” », chap. 3 et « Des places centrales pour la consommation/redistribution des haches en jades alpins », chap. 4.
33 Voir « Des transformations au cours des transferts », chap. 3.
34 Voir « Étudier des réseaux » dans ce chapitre.
35 Ces recherches ont bénéficié de deux financements du programme blanc de l’ANR : JADE (2006-2010) et JADE2 (2013-2017). Voir Pétrequin, Sheridan et al. (2015) ; Pétrequin, Gauthier et Pétrequin (2017).
36 Voir « Nécessité d’une étude tridimensionnelle : temps, espace, fonctions », chap. 2.
37 Le mont Viso et le mont Beigua sont les sources majeures. Il a été démontré que l’île de Syros n’a pas participé à la diffusion à longue distance vers l’Europe occidentale (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017a).
38 C’est le cas pour l’ensemble des lames de l’inventaire.
39 Voir « La distance à la source : tests du modèle “down-the-line” ».
40 Voir « Des méthodes pour identifier des aires de consommation préférentielles », chap. 4.
41 Ibid.
42 Voir « Des phénomènes de sélection », chap. 3.
43 Comme pour les centres de consommation/redistribution, pour la bonne structuration du modèle de réseau, nous proposerons par commodité un point unique qui peut correspondre à plusieurs sites relativement proches. Il ne s’agit encore une fois pas de pointer un site précis, mais le centre de la zone la plus probable.
44 Voir « Appréhender la circulation des produits pour les périodes anciennes », dans ce chapitre.
45 NASA SRTM 3 arc, que nous estimons suffisant à l’échelle de l’Europe pour définir les principales voies de circulation, l’objectif étant de définir de grands axes de circulation plutôt que des chemins précis.
46 Ces polylignes sont considérées comme indivisibles.
47 Selon l’algorithme de Dijkstra (documentation en ligne ESRI ArcGis 10.4 disponible sur : https://desktop.arcgis.com/fr/arcmap/10.4/extensions/network-analyst/algorithms-used-by-network-analyst.htm#GUID-D50336EC-7FBA-43FA-AD31-4272AB544393).
48 Voir la monographie Jade, tome 3, chapitre 21 (Pétrequin, Pétrequin et al., 2017d). Voir également le modèle interprétatif dans la conclusion du tome 2 (Pétrequin, Cassen et al., 2012b).
49 Voir « Des transformations au cours des transferts », chap. 3.
50 Selon les conditions, les êtres humains choisiront leurs connexions en fonction des avantages de différentes natures (ou « récompenses ») qu’ils sont susceptibles d’en retirer (Homans, 1974 ; Emerson, 1976).
51 Pour une discussion sur la mesure du statut et du pouvoir, et consulter la bibliographie s’y afférant, voir Friedkin (1991).
52 La connexion est positive si l’échange dans une relation est subordonné à l’échange dans l’autre ; elle est négative si l’échange dans une relation est subordonné à l’absence d’échange dans l’autre (Emerson, 1972).
53 La littérature sur ce sujet est très abondante. Pour les concepts fondamentaux et leur traduction mathématique, voir notamment Bavelas, (1948 ; 1950) ; Leavitt (1951) ; Freeman (1979). Pour les fondements théoriques liés aux processus sociaux, voir Friedkin (1991). Pour des applications à des réseaux spatiaux, voir Porta et al. (2006) ; Dale et Fortin (2010) ; en archéologie, voir Brughmans (2013).
54 Sur la question des plus courts chemins et la notion de chemins optimaux en analyse de réseau, voir Gleyze (2007).
55 Pour une liste bibliographique concernant les études portant sur l’analyse des différences et des corrélations entre les indices de centralité appliqués aux réseaux sociaux, voir Porta et al. (2006, p. 718).
56 Voir notamment l’indice de centralité de Bavelas (1950), qui s’appuie sur la somme des distances de chaque sommet et sur la somme des distances du réseau. Cet indice ne semble néanmoins pas convenir pour tous les types de réseaux (Parlebas, 1972).
57 Shortest-path distance ou shortest path length (Sevtsuk, 2010 ; Newman, 2010).
58 Cet aspect est compris dans le calcul des indices d’intermédiarité et d’accessibilité.
59 Pour la représentation, la méthode de discrétisation des valeurs utilisée ici est la méthode des seuils naturels (Jenks, 1967).
60 Voir la question de l’effet de bord (Porta et al., 2006). Il est aussi « possible d’isoler les “effets réseau” et les “effets spatiaux” associés [aux nœuds, indépendamment des facilités dont ceux-ci bénéficient compte tenu de leur positionnement spatial a priori], en comparant les plus courts chemins traditionnellement utilisés pour calculer ces indicateurs avec une classe de chemins optimaux appelés “chemins de Delaunay” » (Gleyze, 2007).
61 Voir la théorie du corridor de Charles Whebell (1969).
62 Pour calculer le potentiel global des nœuds, nous avons réalisé la moyenne des scores des quatre indicateurs de centralité. Les scores ayant une progression inversée par rapport au potentiel qu’ils renseignent ont été recalculés. Par exemple, le score de friction à l’accessibilité devient le score d’accessibilité en soustrayant ce score à la valeur maximale de 100. Il en va de même pour le score de distance au centre qui devient un score de proximité.
63 La corrélation avec le score moyen de centralité donne un résultat de 0,61 seulement.
64 Notons que l’on observe aussi de fortes valeurs de flux sur des nœuds n’ayant pas un fort score d’intermédiarité ; ce critère n’est donc pas le seul à jouer.
Auteurs
Maître de conférences, UMR 6249 Chrono-environnement et MSHE C. N. Ledoux (Besançon)
Chargé de recherches CNRS, UMR 8215 Trajectoires (Paris-Nanterre)
Directeur de recherches CNRS émérite, MSHE C. N. Ledoux (Besançon)
Chargée de recherches CNRS, UMR 6298 ArTeHiS (Dijon)
Post-doctorant, UMR 8215 Trajectoires (Paris-Nanterre)
Chercheur associée, UMR 6298 ArTeHiS (Dijon)
Chargé de recherches CNRS, UMR 7055 Préhistoire et Technologie (Nanterre)
Chercheur associée, UMR 7041 Arscan, Ifpo (Nanterre)
Référente SIG et topographie, INRAP Grand-Ouest
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