ANR Obresoc

01 décembre 2015 par Trajectoires

L’UMR Trajectoires était partenaire, avec Jean-Paul Demoule et Jérôme Dubouloz de l’ANR Obresoc

OBRESOC (Un observatoire rétrospectif d’une société archéologique: La trajectoire du néolithique Rubané), est un projet financé par l’ANR (Agence Nationale de la Recherche, Convention ANR-09-CEP-004-01/OBRESOC) dans le cadre du programme ANR- CEP (Changements Environnementaux Planétaires). Il rassemble 7 équipes partenaires dans un cadre transdisciplinaire, regroupant l’archéobotanique, l’archéozoologie, la paléodémographie, le paléoenvironnement, la paléoécologie, l’archéologie culturelle, la paléoclimatologie, la science économique et la modélisation informatique).

La thématique de l’expansion du système agricole depuis l’Anatolie vers les Balkans est depuis longtemps un important sujet de recherche. Les approches archéologiques classiques ont permis de mieux comprendre le parcours et le temps de cette expansion, mais ils n’expliquent rien de ce qui n’est pas observable dans les traces archéologiques : notamment, la structure socio-économique d’une société agricole préhistorique. Dans cette thèse, un modèle de type multi-agents a été utilisé pour explorer ces éléments qui sont invisibles en archéologie. Ce modèle, appelé BEAN (Bridging European and Anatolian Neolithic), consiste en une adaptation du modèle OBRESOC (Un OBservatoire REtrospectif d’une SOCiété archéologique). OBRESOC avait été crée pour simuler l’expansion des agriculteurs rubanées en Europe Centrale, et a été modifié pour s’adapter au contexte archéologique balkanique. L’expansion des premiers agriculteurs Balkaniques est simulée en combinant des données archéologiques avec des inférences ethnohistoriques et paléodémographiques. Un environnement réaliste a été modélisé, où les zones d’optimum agricole sont déterminées par des estimations de la météorologie et de la fertilité des sols. Chaque agent correspond à un foyer domestique ; les agents interagissent dans cet environnement en suivant des modèles partiaux intermédiaires socioéconomiques qui déterminent les règles de leur comportement. Par exemple : maisons avec des familles nucléaires ; système agricole intensif sur des petits champs avec chasse et cueillette complémentaires ; expansion déterminée par le scalar stress villageois ; réseaux de solidarité entre apparentés ; disettes et famines causées par des événements météorologiques. De cette façon, le modèle simule le fonctionnement et l’expansion géographique d’une société agricole Néolithique. De nombreuses simulations ont été effectuées, en faisant varier les paramètres les plus importants, identifiés grâce à une analyse de sensibilité. L’adhérence entre les données archéologiques et les données simulées a été mesurée principalement avec des critères géographiques : la simulation qui produit le patron d’expansion simulé qui coïncide le mieux avec l’expansion archéologique est considérée la meilleure. De procédures spécifiques ont été crées pour manipuler la grande quantité de données simulées produites par le modèle. L’observation de ces données a permis l’exploration de certains aspects qui sont invisibles en archéologie ; par exemple, le modèle a aidé à questionner des croyances archéologiques basées sur des hypothèses qui n’étaient pas vérifiables autrement. Le modèle a permis aussi l’exploration d’autres sujets, comme la comparaison entre le front pionner de colonisation et les zones d’ancienne occupation, ainsi que l’influence de la météorologie sur l’expansion du système agricole. Le modèle a produit des patrons d’expansion qui adhèrent, géographiquement et chronologiquement, à l’expansion suggérée par les traces archéologiques. L’exploration des sorties socio-économiques a permis la formulation de nouvelles hypothèses qui ne pourraient pas être faites simplement sur la base de ce qui est trouvé dans les vestiges archéologiques. Même quand il y a un large écart entre ce qui est observé en archéologie et ce qui est produit par le modèle, cette approche de modélisation multi-agents ouvre à des nouvelles questions, en ajoutant de nouvelles idées et perspectives à la recherche actuelle.