Le projet de thèse de Sofiane Horache, « Reconnaissance automatique de motifs sur des nuages de points 3D et son application à l’art celtique », porte sur 4 axes d’innovation technologique dont la difficulté provient du caractère déformé des motifs : segmentation automatique de motifs élémentaires sur une surface 3D, mise à plat des motifs élémentaires par paramétrisation, reconnaissance de motifs sur un même objet ou à partir d’une base de données, automatisation des procédures sur un corpus donné. Le doctorant pourra s’appuyer sur une sélection d’objets déjà numérisés : séries monétaires et d’estampilles sur bronze (doctorat en cotutelle, Mines-CAOR / AOROC).

 Les pièces de monnaies sont des objets en série très étudiés par les archéologues car elles permettent de mieux comprendre le contexte artistique et socio-économique de l’époque. Pour imprimer un motif sur une pièce, les Celtes utilisaient ce qu’on appelle un coin. Avec un coin, ils pouvaient fabriquer des centaines de pièces. Mais dès qu’un coin s’usait, il fallait utiliser un autre coin. La question est donc : Si on a deux pièces, le même coin a-t-il été utilisé ?

Le problème est que les archéologues récupèrent des trésors de milliers voir de dizaines de milliers de pièces. Par conséquent, il devient difficile de comparer et analyser toutes les pièces manuellement, ce qui en outre demande une très grande expertise (numismatique). L’idée de ma thèse est de résoudre ce problème automatiquement : un axe de ma recherche porte sur la reconnaissance automatique de motifs sur des modèles 3D de pièces de monnaies celtes. La composition d’une base de données 3D annotée et les progrès récents en Intelligence Artificielle aideront grandement les experts à analyser ces motifs.