Ces outils vont permettre de scruter les parchemins et les monnaies jusque dans les moindres détails, à l’échelle du pixel. Ces analyses poussées génèrent donc un volume colossal de données brutes à traiter. C’est là que l’intelligence artificielle entre en scène pour accélérer leur traitement et révéler les informations « cachées » dans les données, en dégageant les grandes tendances invisibles à l’œil nu.
Surtout, elle donnera un coup de pouce pour relever le défi de la datation des objets étudiés. Des documents datés, comme des chartes, vont ainsi être utilisés comme références pour tester la robustesse du modèle, en comparant les résultats obtenus aux dates déjà connues. « Si les résultats sont convaincants, la technique pourra être appliquée à des documents non datés », se réjouit Nicolas Ruffini-Ronzani. Il s’agirait là d’une avancée non négligeable dans la recherche historique.
« L’usage des méthodes d’apprentissage automatique n’est pas la panacée », nuance cependant Olivier Deparis. « On a voulu l’exploiter comme une question ouverte, pour évaluer son bénéfice. »
PHOENIX pourrait ainsi incarner une nouvelle ère pour les sciences du patrimoine, où l’intelligence artificielle, à l’image du phénix dont le projet porte le nom, ouvre de nouvelles façons d’analyser et de comprendre les matériaux du passé.