L’intelligence artificielle offre des insights sur les manuscrits de la mer Morte

L’intelligence artificielle (IA) est la clé pour débloquer de nombreux secrets de notre passé. Cela a été récemment démontré lorsque des chercheurs de l’Université de Groningen ont cracké le code des manuscrits de la mer Morte avec l’aide de l’IA.

Les manuscrits de la mer Morte ont été découverts il y a environ soixante-dix ans, et ils contiennent les plus anciens manuscrits de l’Ancien Testament et d’autres textes juifs inconnus. Cependant, ces manuscrits ont longtemps été un mystère car les scientifiques ont eu du mal à identifier les auteurs des scribes, qui sont non signés.

Mladen Popović est professeur de Bible hébraïque et de judaïsme ancien à la Faculté de théologie et d’études religieuses de l’Université de Groningen. Il est également directeur de l’Institut Qumran à l’Université.

“Ils essayaient de trouver un « élément de preuve » dans l’écriture, par exemple, un trait très spécifique dans une lettre qui identifierait un scribe”, déclare Popović.

Les résultats de la recherche ont été présentés dans PLOS ONE le 21 avril.

Décodage du code

Popović a créé le projet Les mains qui ont écrit la Bible, et avec son collègue Lambert Schomaker, professeur de sciences informatiques et d’intelligence artificielle à la Faculté des sciences et de l’ingénierie, et avec un financement du Conseil européen de la recherche, ils se sont lancés pour déchiffrer le code.

Le travail précédent de Schomaker consistait à développer des techniques pour permettre aux ordinateurs de lire l’écriture manuscrite à partir de matériaux historiques, ainsi que des caractéristiques biomécaniques qui affectent l’écriture.

Le candidat au doctorat Maruf Dhali a également participé à la recherche, et l’équipe a examiné un rouleau spécifique appelé le Grand Rouleau d’Ésaïe de Qumran Cave 1.

“Ce rouleau contient la lettre aleph, ou « a », au moins cinq mille fois. Il est impossible de les comparer tous simplement à l’œil”, déclare Schomaker.

En raison de cela, la tâche a beaucoup plus de sens pour les ordinateurs, qui peuvent analyser des ensembles de données massives. L’imagerie numérique permet le niveau micro des caractères, comme la mesure de la courbure.

“L’œil humain est incroyable et prend probablement ces niveaux en compte. Cela permet aux experts de « voir » les mains de différents auteurs, mais que cette décision est souvent prise sans processus transparent”, déclare Popović. “De plus, il est virtuellement impossible pour ces experts de traiter les grandes quantités de données que les rouleaux fournissent.”

Entraînement de l’algorithme

Pour entraîner l’algorithme, l’équipe a d’abord séparé le texte de l’arrière-plan en utilisant un réseau neuronal artificiel de pointe. Il est capable de conserver les traces d’encre faites par le scribe intactes.

“C’est important car les anciennes traces d’encre sont directement liées au mouvement musculaire d’une personne et sont spécifiques à la personne”, déclare Schomaker.

Le premier test analytique a démontré une possibilité de plus d’un écrivain, donc les données ont été envoyées à Schomaker pour recalculer les similarités en utilisant les modèles de fragments de lettres. Le deuxième processus a en fait confirmé deux variations différentes.

“Lorsque nous avons ajouté du bruit supplémentaire aux données, le résultat n’a pas changé. Nous avons également réussi à démontrer que le deuxième scribe montre plus de variation dans son écriture que le premier, bien que leur écriture soit très similaire”, a expliqué Schomaker.

L’étape suivante a consisté à produire une analyse visuelle en créant des « cartes de chaleur », qui ont incorporé les différentes variantes d’un caractère dans le rouleau. Une version moyenne du caractère a été produite pour les 27 premières colonnes et les 27 dernières, et l’œil humain a pu repérer une différence. Cette dernière étape a réuni l’analyse informatique et statistique et l’interprétation humaine.

Une illustration de la façon dont les cartes de chaleur des formes de caractères normalisées sont générées pour des lettres individuelles. Crédit : Maruf A. Dhali

Les chercheurs précédents croyaient qu’un nouveau scribe a commencé après la 27e colonne, mais cela n’avait jamais été confirmé.

“Maintenant, nous pouvons confirmer cela avec une analyse quantitative de l’écriture ainsi qu’avec des analyses statistiques robustes”, a déclaré Popović. “Au lieu de baser notre jugement sur des preuves plus ou moins impressionnistes, avec l’aide intelligente de l’ordinateur, nous pouvons démontrer que la séparation est statistiquement significative.”

“C’est très excitant, car cela ouvre une nouvelle fenêtre sur le monde ancien qui peut révéler beaucoup plus de connexions intriquées entre les scribes qui ont produit les rouleaux”, a continué Popović. “Dans cette étude, nous avons trouvé des preuves d’un style d’écriture très similaire partagé par les deux scribes du Grand Rouleau d’Ésaïe, ce qui suggère une formation ou une origine commune. Notre prochaine étape consiste à examiner d’autres rouleaux, où nous pourrions trouver des origines ou des formations différentes pour les scribes.”