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Archéologie de l’espace urbain

 | 
Elisabeth Lorans
, 
Xavier Rodier

Partie III. Modèles de villes et systèmes de villes

Modélisation spatiale d’un réseau urbain antique : à propos des villes de la cité de Nîmes

Spatial modelling of an ancient urban network: the towns in the city territory of Nîmes

Pierre Garmy et Lahouari Kaddouri

Résumé

One of the most sensitive questions faced by archaeologists when studying ancient urban networks concerns hierarchical relationships within them; however, it is extremely important to identify the rank of each town within its network in order to be able to simulate its spatial interactions with all the other towns and the region.
After several experiments, first with the apparent functions and impacts of the towns around Bordeaux, then in the territory of the city of Luteva (Lodève) with only the ground coverage of each settlement, it appeared useful to test a multiple criteria classification of the 34 ancient towns administered by Nemausus (Nîmes). We therefore carried out a study of the network and of the region in order to describe the population structure, in terms of accessibility, centrality and spatial interactions.

Texte intégral

1Parmi les nombreux problèmes posés en archéologie par l’étude des réseaux urbains anciens, celui du choix des critères de hiérarchie est certainement le plus critique ; cependant, définir la place relative d’une agglomération dans un réseau – ou un système – de villes constitue un préalable pour mesurer les interactions de cette agglomération avec toutes les autres et avec le territoire.

2Faute de disposer des marqueurs objectifs et quantifiés que les géographes (Rozenblat et Cicille 2003) mobilisent couramment (démographie, flux de marchandises, de passagers, données économiques et sociales, équipements divers, etc.), les archéologues sont obligés de mettre en œuvre pour leurs fins des critères spécifiques tirés, tant bien que mal, des données archéologiques et textuelles et susceptibles de traduire les niveaux de l’urbanité.

3Après une approche fondée sur les fonctions apparentes des villes et leur portée respective autour de Bordeaux (Garmy 2012 : 206-226), puis une classification empirique reposant sur l’unique critère d’emprise apparente au sol des sites sur le territoire de la cité de Luteva (Garmy et al. 2005a), il est apparu indispensable de développer une démarche plus ambitieuse, en tenant compte du fait que « … le véritable défi scientifique concernant la modélisation des réseaux de peuplement reste conceptuel. Il implique de poursuivre une réflexion interdisciplinaire de fond pour savoir intégrer des analyses à plusieurs niveaux spatiaux, temporels et fonctionnels en concevant des variables synthétiques et significatives complexes adaptées et fondées sur des informations historiques et archéologiques riches. » (Nuninger et Sanders 2006). C’est ce que nous avons essayé de faire ici en testant une classification hiérarchique multicritère (Garmy 2012 : 253-297) des 34 agglomérations secondaires formant le réseau sous domination de Nîmes (Fiches 2002a), durant la première moitié du Ier siècle apr. J.-C. (fig. 1).

Fig. 1 – Trente-quatre agglomérations de la cité de Nîmes au Ier siècle apr. J.-C. (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).

CONSTRUCTION D’UNE HIÉRARCHIE FONCTIONNELLE DES AGGLOMÉRATIONS

4La difficulté principale porte sur la définition et le choix des variables qui doivent répondre à un certain nombre de règles :

  • être autant que possible indépendantes les unes des autres pour éviter l’effet cumulatif d’indicateurs en apparence différents mais qui recouvrent en fait une même donnée sous plusieurs aspects ;
  • se présenter en séries continues, c’est-à-dire être renseignées pour tous les individus du corpus, sans données manquantes. Le but est de décrire et de caractériser les agglomérations de manière normalisée pour les comparer sur la base d’un classement général qui rende compte de la hiérarchie du réseau urbain depuis la capitale, considérée comme tête du réseau qu’elle a sous sa dépendance, jusqu’aux plus petites et aux moins développées de ses entités.

5Dans la cité de Nîmes, les douze critères retenus in fine sont (Garmy 2012 : 259-281) :

  • de nature qualitative pour trois d’entre eux (présence d’aqueduc(s), schéma d’urbanisme, toponyme antique connu) ;
  • de nature quantitative pour les autres (ancienneté, durabilité – avant et après Auguste –, qualité de la desserte, statut officiel connu à l’époque carolingienne, nombre de nécropoles, nombre d’épitaphes, nombre d’inscriptions lapidaires, nombre d’inscriptions attestant des fonctions publiques, civiles ou religieuses, nombre de monuments).

6La réponse de chaque ville à ces critères est traduite, avec pondération, en un nombre variable de points que l’on cumule pour produire une note individuelle finale. Le critère de taille de la surface urbanisée n’est pas intégré aux descripteurs initiaux de manière à éviter la redondance liée aux effets de masse (Rozenblat et Cicille 2003 : 16) ; toutefois, le classement obtenu sur critères multiples est confronté a posteriori avec la taille des villes pour repérer celles qui s’éloignent positivement ou négativement de la place que leur conférerait ce seul critère de taille (fig. 2).

7Pour caractériser typologiquement la hiérarchie urbaine de la cité dans sa diversité fonctionnelle, il faut cependant avoir recours à une démarche complémentaire en mettant en œuvre une classification ascendante hiérarchique (ou CAH, réalisée dans le cas présent sur un tableau de données disjonctif complet avec la distance du Chi2). Le dendrogramme obtenu à partir du traitement des douze critères évoqués plus haut (fig. 3) définit sept classes de villes, constituées à partir du calcul des écarts à la distribution moyenne des valeurs pour tous les marqueurs retenus (Garmy 2012 : 292) :

8– Classe a : Nîmes
Ville capitale, de fondation ancienne, durable, parfaitement desservie et équipée, dotée d’un corpus épigraphique hors norme attestant son rôle politique et administratif éminent sur l’ensemble de son territoire.

9– Classe b : Uzès, Lattes
Ville ancienne et durable dont le nom antique est connu, doté d’un statut élevé à la période carolingienne, assez bien desservie, offrant un corpus épigraphique fourni dont des épitaphes nombreuses et des mentions de fonctions publiques, bien équipée mais de structure urbaine incertaine.

10– Classe c : Nages-et-Solorgues
Ville assez ancienne et moyennement durable, relativement bien desservie, notablement riche en documents épigraphiques – dont majoritairement des épitaphes – et en monuments, mais peu structurée et ne jouant qu’un rôle administratif mineur.

11– Classe d : Castelnau-le-Lez-Sextantio, Beaucaire-Ugernum
Ville de fondation ancienne dont le nom antique est connu, durable et dotée d’un statut officiel à la période carolingienne, bien connectée au réseau de communication et à son terroir, pourvue de plusieurs nécropoles ayant livré des épitaphes assez nombreuses qui prennent place dans un corpus épigraphique consistant où se trouvent également des mentions de fonctions publiques, mais globalement mal structurée sur le plan urbanistique et peu équipée.

12– Classe e : Baron, Allègre (Arlende), Mons-Monteils (Vié-Cioutat), Saint-Côme-et-Maruéjols (Mauressip), Combas, Saint-Bonnet-du-Gard (Marduel), Brignon, Saint-Gilles (Espeyran), Villevieille-Sommières, Gaujac Ville d’ancienneté et de durabilité moyenne, assez bien desservie par les voies de communication, offrant un corpus épigraphique réduit mais présent dont quelques épitaphes liées à un nombre restreint de nécropoles, sans statut particulier à la période carolingienne.

13– Classe f : Laudun, Lunel-Viel, Calvisson, Murviel-lès-Montpellier, Balaruc-les-Bains, Montbazin (Forum Domitii), Aramon
Ville structurée, de fondation récente ou assez récente, durable, assez bien équipée en monuments et nécropoles, offrant un corpus d’inscriptions dont des épitaphes en nombre significatif et dotée de fonctions publiques.

14– Classe g : Sauve, Meyrueis, Montmirat, Bouquet (Suzon), Aigaliers, Milhaud (La Condamine), Chusclan, Villetelle, Balaruc-le-Vieux, Le Cailar, Aimargues
Ville durable mais peu structurée et sous-équipée, relativement mal desservie par les voies de communication, dotée d’un rôle politique et administratif faible.

Fig. 2 – Hiérarchie des agglomérations suivant leur note et leur superficie : a & b) en noir, les 21 agglomérations appartenant à la même classe pour les deux paramètres ; en vert, les 7 agglomérations dont le classement par la note est supérieur d’une classe à celui donné par la superficie ; en bleu, les 5 agglomérations dont le classement par la note est inférieur d’une classe à celui donné par la superficie ; en violet, la seule agglomération dont le classement par la note est inférieur de deux classes à celui donné par la superficie ; c) carte de comparaison (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).

Fig. 3 – Typologie hiérarchique et fonctionnelle réalisée à l’aide d’une classification ascendante hiérarchique (CAH) (Fond de carte UMR 5140, CNRS 2006).

15Cette classification hiérarchique et fonctionnelle, possible à Nîmes en raison de l’état des connaissances archéologiques, n’est cependant pas transposable telle quelle, et ce pour la même raison, à n’importe quelle autre cité antique. Toutefois, l’observation comparée de la classification multicritère d’une part et de celle obtenue sur le seul critère de surface au sol d’autre part, par leur presque complète homothétie, doit raisonnablement inviter à généraliser ce type de démarche monocritère a minima, faute de mieux, sur tous les territoires où la documentation archéologique et épigraphique est pauvre.

RÉSEAUX LOCAUX D’HABITATS

16Dans un second temps, nous avons voulu simuler les relations que pouvaient entretenir les villes à l’intérieur de la cité de Nîmes en reprenant des méthodes déjà éprouvées sur d’autres territoires et pour différentes périodes (Garmy et al. 2005a ; 2005b ; Kaddouri 2007), de manière à émettre des hypothèses sur les organisations spatiales locales.

17Il s’agit de construire ces relations potentielles, selon deux méthodes, en tenant compte à la fois de la distance entre les lieux et de la hiérarchie de niveau des villes selon le classement par les notes (supra). Dans la première, nous appliquons un modèle d’interaction spatiale pour estimer les intensités des relations entre les villes ; dans la seconde, nous mettons en œuvre un principe de relation de type « administratif » d’abord puis de type « marché » ensuite, afin d’apprécier les aires d’influences potentielles des villes de la cité, à chacun des niveaux de la hiérarchie.

Fonction de déplacement et accessibilités dans le territoire

18Pendant l’Antiquité, la grande majorité des déplacements entre les villes de la cité s’effectuaient certainement à pied. Aussi, pour mesurer les proximités spatiales entre toutes, nous avons opté pour la reconstitution théorique de chemins optimaux, suivant ce mode de déplacement et en tenant compte de la rugosité spatiale contrainte à la fois par les pentes et par la présence de cours d’eau. Intervient donc une fonction de vitesse de déplacement traduisant le ralentissement dès lors que la pente augmente et/ou que l’on traverse un cours d’eau. La simulation permet d’extraire une matrice de « distances-temps » de marche entre toutes les villes de la cité, selon le principe de la « loi du moindre effort ».

19Cette méthode permet d’apprécier à la fois les proximités des sites entre eux et les accessibilités de l’ensemble du territoire au site le plus proche (fig. 4 et 5). Elle met en évidence au moins deux caractéristiques :

  • la répartition des villes dans la cité (concentration des sites autour de la capitale de cité), le relief (plaine au sud et montagne au nord) ainsi que la présence de nombreux cours d’eau renforcent la centralité politique et administrative de Nîmes par une centralité de proximité spatiale ;
  • le cas très spécifique de Meyrueis, en limite nord-ouest de la cité, qui se situe à plus de trente heures de marche de la ville la plus proche (Castelnau-le-Lez).

Fig. 4 – Accessibilités du territoire tenant compte de la rugosité spatiale (Sources : IGN, 2011 – © L. Kaddouri, H. Bohbot, 2012).

Fig. 5 – Accessibilité des agglomérations (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).

Fonction d’interactions

20Cette autre modélisation simule les intensités des échanges entre les villes en appliquant une fonction de potentiels tenant compte de leur proximité spatiale et de leur taille (en l’occurrence leurs notes) (Garmy et al. 2005a).

21Les hypothèses de départ sont les suivantes :

  • les interactions (ou échanges) entre les sites sont proportionnelles aux masses des villes et inversement proportionnelles à leur distance ;
  • les échanges potentiels locaux s’inscrivent dans la journée (aller/retour) selon une fonction exponentielle inversée (fig. 6).

22Plusieurs éléments de l’organisation spatiale de la cité apparaissent nettement :

  • de fortes intensités des interactions autour de Nîmes principalement, de Villetelle (8) et de Nages-et-Solorgues (15) ;
  • un réseau d’échanges « indépendant » autour de Castelnau (3) – Lattes (6) et de Balaruc-les-Bains (7) ;
  • la forte polarisation des échanges de la ville de Nîmes ;
  • des interactions faibles autour de Beaucaire (2) et Aramon (10) avec le reste du territoire ;
  • l’absence d’interaction des agglomérations isolées et marginales avec les autres villes de la cité, Sauve (29) mais surtout Meyrueis (31) aux confins nord-ouest du territoire, ce qui nous a conduits à retirer cette ville du corpus pour ce qui suit.

Fig. 6.– Potentiels d’interactions.

Mise en réseau de « type administratif » et aires d’influence

23Dans cette simulation, et la suivante, il s’agit de mettre en relation les villes selon leur niveau hiérarchique (quatre niveaux suivant les notes) et leur proximité spatiale. Nous supposons que les relations les plus fréquentes se réalisent toujours avec le site le moins distant ayant des fonctions supérieures. Cela revient à relier chaque ville à sa plus proche voisine de niveau supérieur. Cette méthode conduit à une partition complète du territoire autour de sous-réseaux locaux de villes, des différents niveaux, et elle permet l’analyse des relations hiérarchiques et des polarisations à tous les niveaux.

24La mise en réseau correspondante est produite sous deux formes :

  • l’arbre spatial ou territorial qui renseigne sur l’emprise du réseau ;
  • l’arbre a-spatial qui donne une meilleure représentation de la structure des relations hiérarchiques (fig. 7).

25Plusieurs éléments caractéristiques de l’organisation spatiale de la cité sont ainsi mis en lumière :

  • les réseaux autour des villes du haut de la hiérarchie incluent des nombres de villes différents : si Nîmes (aire urbaine), Uzès et Lattes possèdent un réseau « hiérarchisé » reproduisant la structure générale de la cité, ce n’est pas vraiment le cas autour de Beaucaire et de Castelnau, au nombre de villes sous influence très faible et à la structure fortement polarisée.
  • le réseau qui semble posséder l’aire d’influence la plus vaste est celui autour d’Uzès.

Mise en réseau de « type marché » et aires d’influence

26Pour la mise en réseau selon le principe de marché, on suppose que les biens ou les services de plus en plus rares sont localisés dans les villes de plus en plus élevées dans la hiérarchie. En créant des liens entre une ville et sa plus proche voisine de chacun des niveaux supérieurs, est traduit le fait qu’un individu de la première recherchera tel bien ou tel service, de plus en plus rare, dans la ville la plus proche, de plus en plus haut dans la hiérarchie. De la sorte, sont mis en évidence les emboîtements de niveaux et les réseaux locaux qui permettent d’apprécier les aires d’influences potentielles pour chacune des villes des trois niveaux supérieurs. La mise en réseau correspondante est également produite sous formes de deux arbres : spatial et a-spatial (fig. 8).

27Pour une lecture aisée, tous les liens directs avec Nîmes ont été supprimés sur les figures car la méthode du plus proche voisin de chaque niveau supérieur implique, puisque Nîmes est seule au plus haut niveau, que toute ville, quel que soit son niveau, soit directement reliée à la capitale de cité.

28Plusieurs éléments caractéristiques de l’organisation spatiale de la cité sont ainsi mis en lumière :

  • une organisation hiérarchique proche d’un modèle de système de villes dit « hiérarchisé » (modèle de Zipf) est confirmée ;
  • de véritables sous-réseaux locaux organisés et hiérarchisés autour des pôles de niveau 3 : Castelnau (3), Lattes (6), Uzès (4) et à un moindre degré Beaucaire (2) ;
  • un réseau de proximité autour de Nîmes, sorte d’aire urbaine définie par des relations directes de la capitale avec de petits sous-réseaux voisins, sans intermédiaire de niveau 3 : Le Cailar (21) avec Aimargues (16) et Espeyran (23) au sud puis, dans le sens horaire, Villetelle Ambrussum (8) avec Villevieille (17) et enfin Nages (15) avec Calvisson (28), Saint-Côme (25) et Combas (33) – voire directement avec une agglomération de niveau 1 toute proche, Milhaud (32) ;
  • plus anecdotiques, un chevauchement de zones d’influence autour de Sauve (29) qui dépend au niveau 2 de Brignon (9) alors que ces deux villes se trouvent dans la dépendance de deux « têtes de réseaux » de niveau 3 différentes que sont Castelnau (3) et Uzès (4).

CONCLUSION

29Ces résultats, exposés de manière très schématique ici en raison des contraintes de place, ouvrent des perspectives d’ordre archéologique et historique mais aussi méthodologique pour la poursuite des travaux.

Fig. 7 – Mise en réseau des agglomérations suivant le « principe administratif » (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).

30Alors que dans la cité voisine de Lodève, la capitale Luteva s’illustre par une double marginalité géopolitique et spatiale (Garmy 2012 : 250-253), dans celle des Arécomiques au contraire, la primatie de la capitale sur son territoire est éclatante : Nîmes y occupe une place politique et administrative centrale dont rendent compte son statut et sa position dans la hiérarchie fonctionnelle des agglomérations mais cette centralité est perceptible également au niveau spatial, traduite par l’intensité des échanges potentiels qu’elle entretient avec les autres pôles urbains de la cité, par la polarisation forte de réseaux hiérarchisés et par la définition d’une aire urbaine propre. La comparaison avec d’autres cités, de Narbonnaise en particulier et notamment avec les deux grandes voisines occidentales, Béziers et Narbonne où le maillage urbain semble fondamentalement différent – nombre d’agglomérations beaucoup plus faible, rôle éminent de la très grande propriété spéculative (Pellecuer 2005) – se révèlerait certainement éclairante.

31Les limites – qui sont adoptées ici – du « territoire étendu » de la cité (Fiches 2002b) tel qu’il se définit régressivement à partir des diocèses médiévaux sont périodiquement remises en cause. Les discussions portent essentiellement sur la frontière avec la cité d’Arles pendant le Haut-Empire (Leveau 2008) et sur quelques communautés arécomiques qui seraient restées un temps autonomes avant d’être à leur tour absorbées dans le territoire nîmois, à la fin du Ier ou au début du IIe siècle seulement. Il s’agit d’oppida Latina non localisés de la liste de Pline (Christol 2010 : 129-145), notamment ceux des Umbranici et des Samnagenses pour lesquels des sites candidats ont été successivement proposés, Gaujac et/ou Laudun pour les premiers (Charmasson et Roth Congès 1992 ; Roth Congès 2003) et Murviel-lès-Montpellier pour les seconds (Thollard 2009 : 181-185), cette identification venant de recevoir une confirmation épigraphique (Christol et Thollard 2013 : 259-280). Les modélisations et simulations spatiales apportent quelques éléments de réflexion sur ces différents points.

32On a souligné, au niveau des potentiels d’échanges, l’absence de tout lien direct de l’agglomération beaucairoise avec Nîmes et avec le reste du réseau et du territoire de la cité (fig. 6), la seule interaction, de très faible intensité, se faisant par le truchement de Saint-Bonnet-du-Gard, sous satellite du petit réseau rhodanien polarisé avec Aramon autour de Beaucaire. Une telle situation spatiale renforce effectivement l’hypothèse d’un rattachement possible à la cité d’Arles dès la période augustéenne, hypothèse qu’il faudra éprouver en regardant la structure du réseau urbain de cette cité.

33En revanche, l’examen de tous les types de réseaux incluant les sites candidats au statut d’oppidum Latinum autonome de la liste plinienne rend perplexe, d’un point de vue spatial, sur la signification territoriale et fonctionnelle qui pourrait s’attacher à ce statut. Gaujac et Laudun (sites de niveau 2) sont très strictement dépendants du réseau nîmois par l’intermédiaire d’Uzès (site de niveau 3), Laudun entretenant par ailleurs des rapports de type « marché » privilégiés avec Chusclan sur le Rhône et se trouvant en interaction forte avec Gaujac. Le cas de Murviel-lès-Montpellier est encore plus problématique : en effet, ni la carte des potentiels, ni celles des plus proches voisins ne permettent d’extraire le site d’un réseau local fortement structuré avec Lattes comme pôle principal – Castelnau pour les potentiels d’interaction – Montbazin et les deux Balaruc.

34Par ailleurs, les villes de Meyrueis et Sauve qui sont des sites de moyenne montagne, géographiquement éloignés de toutes les autres agglomérations et peu accessibles, apparaissent comme marginales dans le système de peuplement de la cité où les zones basses sont les plus actives, à l’articulation dans la province entre la plaine littorale que parcourt la voie Domitienne et la vallée du Rhône.

Fig. 8 – Mise en réseau des agglomérations de type « marché » (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).

35Enfin, du point de vue méthodologique, les reconstitutions selon les plus courts chemins conduisent à formuler des hypothèses nouvelles sur les proximités spatiales. En effet, seules ont été prises en compte ici les distances/temps directs entre les villes. Or, l’exemple de Sauve – liée au réseau de Castelnau, alors qu’un supplément de huit minutes de marche seulement la relierait à Nîmes – montre qu’il faut tenir compte davantage du niveau de la ville lors des calculs de distances dans les mises en réseaux, en y introduisant une variabilité de la proximité spatiale, fonction de la position hiérarchique de la ville.

36Le niveau relatif de l’ensemble des villes du territoire devra également intervenir dans le calcul des chemins, pour permettre de dévier certains trajets entre origine et destination finale, de manière à imposer que certaines villes deviennent des villes relais ou d’étapes (souvent indispensables vu les longs temps de marche) suivant un schéma sans doute beaucoup plus proche de la pratique.

Bibliographie

BIBLIOGRAPHIE

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Table des illustrations

Légende Fig. 1 – Trente-quatre agglomérations de la cité de Nîmes au Ier siècle apr. J.-C. (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/7722/img-1.jpg
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Légende Fig. 2 – Hiérarchie des agglomérations suivant leur note et leur superficie : a & b) en noir, les 21 agglomérations appartenant à la même classe pour les deux paramètres ; en vert, les 7 agglomérations dont le classement par la note est supérieur d’une classe à celui donné par la superficie ; en bleu, les 5 agglomérations dont le classement par la note est inférieur d’une classe à celui donné par la superficie ; en violet, la seule agglomération dont le classement par la note est inférieur de deux classes à celui donné par la superficie ; c) carte de comparaison (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).
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Légende Fig. 3 – Typologie hiérarchique et fonctionnelle réalisée à l’aide d’une classification ascendante hiérarchique (CAH) (Fond de carte UMR 5140, CNRS 2006).
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Légende Fig. 4 – Accessibilités du territoire tenant compte de la rugosité spatiale (Sources : IGN, 2011 – © L. Kaddouri, H. Bohbot, 2012).
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Légende Fig. 5 – Accessibilité des agglomérations (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).
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Légende Fig. 6.– Potentiels d’interactions.
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Légende Fig. 7 – Mise en réseau des agglomérations suivant le « principe administratif » (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).
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Légende Fig. 8 – Mise en réseau des agglomérations de type « marché » (Fond de carte UMR 5140, CNRS, 2006).
URL http://books.openedition.org/pufr/docannexe/image/7722/img-8.jpg
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Auteurs

Conservateur du Patrimoine, UMR 5140 ASM, Université de Montpellier 3 – CNRS

Maître de conférences en Géographie, Université d’Avignon, UMR 7300 ESPACE, Aix-Marseille Université – Université de Nice – CNRS

© Presses universitaires François-Rabelais, 2013

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