# Est-il possible de mener une étude de géoarchéologie en tout distanciel ?

## Is It Possible to Conduct a Fully Remote Geoarchaeological Study?

Charlene Morel

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OpenEdition
Journals

### Édition électronique

URL : https://journals.openedition.org/revuehn/5314

DOI : 10.4000/15icn

ISSN : 2736-2337

### Éditeur

Humanistica

### Référence électronique

Charlene Morel, « Est-il possible de mener une étude de géoarchéologie en tout distanciel ? », *Humanités numériques* [En ligne], 12 | 2025, mis en ligne le 01 décembre 2025, consulté le 23 janvier 2026. URL : http://journals.openedition.org/revuehn/5314 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15icn

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# Est-il possible de mener une étude de géoarchéologie en tout distanciel ?

## Is It Possible to Conduct a Fully Remote Geoarchaeological Study?

Charlene Morel

## Résumés

Cet article examine la faisabilité d'une étude de géoarchéologie sur la longue durée et à l'échelle européenne en utilisant exclusivement des données ouvertes en ligne. À partir de trois zones contrastées (Sussex, Alsace, Bohême) et par une analyse spatiale (recourant à des systèmes d'information géographique, ou SIG), il étudie les choix d'implantation agricole sur les sols lœssiques du Néolithique au Moyen Âge. Les résultats montrent des disparités dans la qualité des données selon les régions, ce qui a une influence sur la précision des analyses. Si l'Alsace bénéficie de bases fiables, les données anglaises et tchèques sont plus restreintes. L'article conclut que cette approche est possible mais dépend fortement de la disponibilité et de l'harmonisation des données. Malgré des limites techniques et logistiques, cela ouvre des perspectives pour la recherche transfrontalière, en particulier dans un contexte de travail à distance, comme celui imposé par la pandémie de Covid-19 et les restrictions budgétaires.

This article explores the feasibility of conducting a long-term, Europe-wide geoarchaeological study using exclusively online open data. Focusing on three contrasting regions (Sussex, Alsace, Bohemia) and employing spatial analysis (using geographic information systems, or GIS), it examines agricultural settlement choices on loess soils from the Neolithic to the Middle Ages. Results reveal significant disparities in data quality across regions, impacting analytical precision. While Alsace benefits from robust databases, English and Czech datasets are more limited. The article concludes that this approach is viable but highly dependent on the availability and harmonisation of data. Despite technical and logistical challenges, it highlights the potential for cross-border research, especially under remote work conditions such as those experienced during the pandemic.
# Entrées d'index

MOTS-CLÉS : archéologie, géographie, données ouvertes, système d'information géographique, interdisciplinarité

KEYWORDS: archaeology, geography, open data, geographic information system, interdisciplinarity

## Introduction

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Dans le domaine des sciences humaines et sociales (SHS), les délais accordés aux projets de recherche sont de plus en plus courts, tandis que les moyens alloués diminuent drastiquement (Chevallier et Molénat 2025). Cette « nouvelle » réalité rend indispensable le recours aux données disponibles en ligne, évitant ainsi des déplacements et des phases de collecte des données plus ou moins longues. C'est dans ce cadre que ma thèse en géoarchéologie s'inscrit. En effet, les financements doctoraux sont souvent trop faibles pour couvrir les coûts des voyages et de l'acquisition des données, notamment en SHS (Pommier et al. 2023, 7). Trouver un moyen de contourner ce problème est une nécessité.

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La pluridisciplinarité – ici entre archéologie et géographie –, en croisant des perspectives et des approches variées, permet de renouveler la compréhension de problématiques anciennes, notamment les dynamiques de peuplement sur la longue durée (Didry 2021). Cependant, ce type d'approche demande non seulement des moyens accrus mais aussi un accès à des ressources variées et accessibles dans des délais peu compatibles avec les exigences de la recherche contemporaine.

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Ainsi, ma thèse de doctorat s'est inscrite dans une double ambition : étudier les stratégies d'implantation des communautés agricoles dans les milieux læssiques d'Europe tempérée (Antoine 2002 ; Bakels 2009) du Néolithique au Moyen Âge mais aussi explorer la faisabilité d'une étude géoarchéologique exclusivement basée sur des données numériques accessibles en ligne et analyser la qualité des résultats obtenus. Mon travail portait sur une analyse de longue durée, allant du Néolithique au XIIe siècle, à l'échelle européenne, avec un focus sur trois secteurs géographiques contrastés : le sud de l'Angleterre (Royaume-Uni), l'Alsace (France) et la Bohême (République tchèque). En mobilisant uniquement des ressources numériques accessibles librement ou sur demande, j'ai pu à la fois établir un état comparatif de l'accessibilité et de la qualité des données archéologiques et géographiques dans ces trois régions et répondre à mes problématiques scientifiques.

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Cet article se propose ainsi d'évaluer dans quelle mesure une telle approche est non seulement réalisable mais aussi capable de répondre aux exigences de rigueur scientifique d'une thèse de doctorat en SHS. Il aborde également les enjeux cruciaux liés à l'ouverture des données et à leur disponibilité numérique, essentiels pour soutenir des recherches pluridisciplinaires et transfrontalières (Legendre 2024).

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Dans un premier temps, je présenterai le contexte de cette étude, en détaillant les besoins spécifiques liés à mes choix méthodologiques. Ensuite, j'expliquerai les étapes d'acquisition et de traitement des informations, avant de discuter des résultats obtenus. Ces résultats seront uti-
lisés comme point de départ pour une réflexion plus large sur l'importance et les défis de l'ouverture des données en ligne au service des SHS. Cette réflexion s'inscrit également dans un contexte inédit « offert » par la pandémie de Covid-19 (Gaille et al. 2020), qui m'a permis de tester en pratique la faisabilité d'une étude géoarchéologique entièrement distancielle.

# Contexte de réalisation de l'étude

## Problématiques

Les problématiques soulevées dans cet article trouvent leurs origines dans ma thèse de doctorat, « Des hommes et des læss : modélisation des stratégies d'implantation agricole en Europe tempérée du Néolithique au Moyen Âge » (Morel 2023). Celle-ci s'intéresse aux stratégies d'installation des communautés agricoles sur la longue durée, explorant un thème central en archéologie et géographie : la relation entre l'homme et son milieu, ici les sols fertiles développés au sein des milieux læssiques.

Du sud de l'Angleterre à l'ouest et jusqu'à l'Ukraine à l'est, l'Europe est traversée par une formation superficielle couverte de læss et communement appelée la « ceinture des læss européenne » (figure 1) (Haase et al. 2007 ; Bertran et al. 2016 ; Solarska et al. 2013). Les sols développés sur les læss au cours de l'Holocène sont parmi les plus fertiles au monde (Pécsi 1990). Pour cette raison, depuis que l'agriculture est le principal mode de subsistance des communautés humaines, la ceinture des læss européenne a toujours été fortement occupée (Higgs et Vita-Finzi 1972). On considère alors que les populations d'agriculteurs ont choisi de s'installer de façon privilégiée sur les sols développés sur les læss afin de profiter de cette fertilité. Cependant, il est assez rare que cette hypothèse soit appuyée par des études quantitatives ne reposant pas uniquement sur des constats visuels. Le but de ma thèse est de vérifier statistiquement – à l'aide d'une modélisation spatiale – que les communautés ayant vécu du Néolithique jusqu'au Moyen Âge ont privilégié les sols les plus fertiles lors de leurs installations. Afin d'avoir un bon gradient est-ouest au sein de la ceinture des læss européenne, j'ai retenu trois secteurs pour cette étude : la côte littorale sud du Sussex en Angleterre, le Kochersberg en Alsace en France et le district administratif de Kladno au nord-ouest de Prague en République tchèque (figure 1).

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<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 1. Localisation des secteurs d'étude au sein de la ceinture des læss européenne</figcaption></figure>

LGM : *last glacial maximum* ; dernier maximum glaciaire, en français

Fond de carte : Solarska et al. 2013 · DAO : C. Morel

## Méthodologie

La méthodologie élaborée doit répondre à certaines exigences. Elle doit tout d'abord permettre la prise en compte des biais des données archéologiques tels que la fiabilité de l'état de la recherche, c'est-à-dire le degré d'exploration archéologique, autant en quantité qu'en qualité (Ostir et al. 2008), et l'existence de processus sédimentaires postdépositionnels (Boulvain 2022). Elle doit bien entendu rendre possible de prouver statistiquement l'existence ou non de stratégies d'implantation vis-à-vis des sols fertiles. Elle doit permettre un travail de comparaison entre aires géographiques mais aussi d'une période à l'autre. Enfin, elle doit être reproducible et utilisable avec d'autres corpus et d'autres caractéristiques géographiques que la fertilité des sols (comme la distance à un cours d'eau, à une voie, à un autre site, etc.). Ces exigences sont toutes satisfaites par la création d'un modèle spatial regroupant les données sur la fiabilité de la recherche, sur les processus sédimentaires postdépositionnels et sur la fertilité des sols (Morel 2020). Un tel modèle peut en effet autoriser à travailler sur les biais, être confronté au corpus archéologique, offrir des résultats de type quantitatif et être reproduit autant de fois que nécessaire afin de supporter un travail comparatif. Le choix d'inclure deux des différents biais affectant un corpus archéologique directement dans la modélisation spatiale découle d'une volonté de confronter constamment – et pas épisodiquement – le corpus à ses biais. Le modèle spatial est construit au sein d'un système d'information géographique (SIG) généré par le logiciel libre QGIS 3.4. Le corpus archéologique, quant à lui, est compilé au sein d'une base de données relationnelle sous Access.
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Pour répondre aux questions posées, j'ai développé une méthodologie robuste, capable de prendre en compte les biais inhérents aux données archéologiques et de produire des résultats fiables et comparables dans le temps et l'espace. Ces biais incluent notamment :

* la fiabilité de l'état de la recherche archéologique, c'est-à-dire le degré de couverture des fouilles archéologiques en quantité et en qualité (Ostir et al. 2008 ; Lietar 2016 ; Morel 2020)

* les processus sédimentaires postdépositionnels, qui influencent la conservation des sites et peuvent biaiser les interprétations

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Pour analyser ces facteurs tout en répondant à l'objectif principal de ma thèse, j'ai conçu un modèle spatial intégré au sein d'un SIG sous QGIS. Ce modèle inclut des couches de données portant sur :

* la fertilité des sols

* la fiabilité des recherches archéologiques

* les biais sédimentaires

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Ces informations ont été croisées avec un corpus archéologique compilé dans une base de données relationnelle sous Access. Ce dispositif méthodologique offre plusieurs avantages :

* quantifier les résultats grâce à des outils statistiques

* comparer différentes aires géographiques et périodes historiques

* reproduire et adapter les modèles à d'autres contextes ou paramètres géographiques

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En intégrant systématiquement les biais à la modélisation, cette méthodologie assure un contrôle rigoureux des interprétations et permet une confrontation continue entre les hypothèses et les données.

## Besoins

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Cette approche méthodologique nécessite un ensemble de ressources spécifiques. Les données utilisées doivent répondre à des exigences de qualité et de comparabilité entre les secteurs étudiés. Les besoins incluent :

* une carte des læss à l'échelle de l'Europe

* des cartes pédologiques

* un modèle numérique de terrain (MNT) pour intégrer la topographie et donc en déduire autant que possible l'érosion et le recouvrement sédimentaire

* des données sur l'état de la recherche archéologique dans chaque région

* des inventaires de sites archéologiques couvrant toutes les périodes historiques étudiées

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Les corpus archéologiques doivent être suffisamment denses pour permettre une analyse statistique robuste et bénéficier d'un niveau de résolution et de qualité homogène (Morel 2023, 170).

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Partant du couple méthodologie-outils retenus, une liste des besoins a été créée. Il s'agit à la fois de lister les ressources nécessaires à l'étude mais aussi de définir la quantité et la qualité minimale acceptable pour celle-ci.
# Les données numériques : choix et acquisition

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Pour mes problématiques, la caractéristique la plus essentielle d'un site est sa localisation. J'ai donc été particulièrement exigeante sur ce point. Si la localisation n'était pas précise, j'ai préféré ne pas garder le site au sein de mon corpus plutôt que de risquer une mauvaise interprétation des résultats statistiques liée à un emplacement erroné.

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Ensuite, pour que la modélisation spatiale soit permise, il fallait aussi que les trois secteurs et tous les jeux de données soient aussi comparables que possible, autant d'un point de vue qualitatif que quantitatif.

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En respectant la règle énoncée plus haut de trouver la meilleure qualité commune des données scientifiques disponibles en ligne, j'ai obtenu la qualité explicitée dans le tableau présenté en figure 2. J'ai pu me rendre compte qu'en matière de données en ligne, il y a toujours un écart entre nos besoins, nos attentes et la réalité des données. De plus, de nombreuses données n'existent pas en version numérisée (comme les rapports d'opérations archéologiques en République tchèque) ; il convient alors d'arbitrer entre la facilité d'accès et la qualité des données.

<table><caption>Figure 2. Qualité des données disponibles en fonction des besoins de l'étude</caption><thead><tr><th rowspan="2">Données</th><th colspan="3">Qualité de la donnée</th></tr><tr><th>Sussex</th><th>Kochersberg</th><th>Kladno</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cartes des læss</td><td colspan="3">Précision à ≈ 10 km</td></tr><tr><td>Zones de même taille</td><td>≈ 700 km²</td><td>≈ 700 km²</td><td>≈ 700 km²</td></tr><tr><td>Cartes pédologiques</td><td>Précision à ≈ 100 m/30 sols</td><td>Précision à ≈ 1 km/9 sols</td><td>Précision à ≈ 100 m/50 sols</td></tr><tr><td>MNT</td><td>2 m</td><td>25 m</td><td>25 m</td></tr><tr><td>État de la recherche</td><td>Polygones montrant l'emprise de TOUTES les opérations archéologiques</td><td>Des coordonnées pour certains résultats négatifs<br>Pas de données numériques pour les opérations archéologiques<br>Des cartes en papier pour la majorité</td><td>Des données numériques pour de nombreuses opérations archéologiques mais pas toutes<br>Pas de carte des prospections pédestres</td></tr><tr><td rowspan="4">Sites archéologiques</td><td>Assez nombreux</td><td>299 sites</td><td>505 sites</td><td>262 sites</td></tr><tr><td>Même échelle chronologique</td><td>Néolithique : 4400 AEC – Conquête normande : 1066</td><td>Néolithique : 5300 AEC – Début du XIIe siècle : 1100</td><td>Néolithique : 5600 AEC – Fin du Ranysthedověk 4 : 1100</td></tr><tr><td>Même précision géographique</td><td>Pas de centroïdes, tous les sites localisés de façon précise</td><td>Centroïdes</td><td>Pas de centroïdes, tous les sites localisés de façon précise</td></tr><tr><td>Qualité de l'information équivalente</td><td>Correcte : tous les rapports archéologiques sont numérisés.</td><td>Excellente : grâce à mon accès aux archives papier (pas encore de numérisation).</td><td>Médiocre : presque pas de rapports numérisés.</td></tr></tbody></table>

AEC = avant l'ère chrétienne

C. Morel
Le contexte de réalisation de ce travail m'a forcée à réfléchir à la question de l'accessibilité des informations. En effet, il ne m'a été possible de séjourner au Royaume-Uni ou en Tchéquie afin de récolter des données, du fait de la pandémie, puis du manque de temps pour terminer mes recherches. Toutes ces données ne sont pas accessibles à la même échelle du fait de leur contexte de production. La figure 3 détaille cette question.

<table><caption>Figure 3. Échelle d'accès aux données</caption><thead><tr><th colspan="2">Exigences</th><th>Sussex</th><th>Kochersberg</th><th>Kladno</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="2">Cartes des læss</td><td colspan="3">Européenne</td></tr><tr><td rowspan="3">Zones</td><td>De même taille</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td></tr><tr><td>Des sols et sans læss</td><td colspan="3">Européenne</td></tr><tr><td>Proche d'un centre urbain</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td></tr><tr><td colspan="2">Cartes pédologiques</td><td>Nationale</td><td>Microrégionale</td><td>Régionale</td></tr><tr><td colspan="2">MNT</td><td>Microrégionale</td><td>Régionale</td><td>Européenne</td></tr><tr><td colspan="2">Cours d'eau</td><td>Nationale</td><td>Nationale</td><td>Européenne</td></tr><tr><td colspan="2">État de la recherche</td><td>Régionale</td><td>Régionale</td><td>Régionale</td></tr><tr><td rowspan="3">Sites archéologiques</td><td>Même échelle chronologique</td><td colspan="3">Régionale</td></tr><tr><td>Même précision géographique</td><td colspan="3">Régionale</td></tr><tr><td>Qualité de l'information équivalente</td><td colspan="3">Régionale</td></tr></tbody></table>

C. Morel

Une fois ces informations rassemblées, il m'a été possible d'acquérir les données. Leur source ou service détenteur sont détaillés en annexe 1.

La plupart de ces données ne sont pas totalement libres au sens où leur licence est souvent restrictive concernant les usages commerciaux. Elles sont cependant accessibles en ligne, de façon autonome (une inscription est cependant parfois demandée) et leur acquisition et leur utilisation à des fins non commerciales sont gratuites (figure 4). C'est ainsi le cas des limites administratives des trois pays étudiés et des cartes géologiques. Certaines données sont totalement libres du fait des choix des chercheurs les ayant produites, comme la carte des formations éoliennes du Quaternaire de Pascal Bertran et ses collègues que l'on trouve au format *shapefile* avec l'article publié à son sujet (Bertran *et al.* 2016). Et enfin, certaines données sont accessibles à distance mais sous certaines conditions, c'est par exemple le cas de BD TOPO de l'IGN, qu'il m'a fallu acquérir par l'intermédiaire de mon laboratoire de recherche, ou de la base de données *Soils-capes* de l'université de Cranfield pour laquelle il a fallu demander et attendre des autorisations et des licences (certes, gratuites) (Cranfield University 2020).
<table><caption>Figure 4. Procédure d'accès aux données</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Sources</th></tr><tr><th>Sussex</th><th>Kochersberg</th><th>Kladno</th></tr></thead><tbody><tr><th>Municipalités</th><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification ; Open Government Licence v.3 (équivalent CC BY).</td><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification ; licence ODbL (authentification et partage à l'identique).</td><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification ; licence de type CC BY-NC-ND. La version plus précise du MNT peut être téléchargée sur demande et justification des besoins. Licence de type authentification non commerciale.</td></tr><tr><th>Sites archéologiques et état de la recherche</th><td>Envoi d'un mail expliquant ma démarche + carte montrant la zone d'étude aux services HER East Sussex. Fichier ZIP avec les shapefiles reçu en quelques jours par retour de mail. Consultation des rapports numérisés sur l'ADS, téléchargement sans besoin d'identification.</td><td>Visite en personne au SRA. Nécessité d'être rattaché à un laboratoire, de remplir un document de consultation. ArkeoGIS : identification nécessaire par login réservé aux chercheurs et étudiants, avant le déploiement d'ArkeOpen. Aujourd'hui possible sans login avec une licence CC BY-NC-ND 4.0.</td><td>Envoi d'un mail expliquant ma démarche + carte montrant la zone d'étude aux services ARUP. Fichier ZIP avec les shapefiles reçu en quelques jours par retour de mail. Consultation des rapports numérisés sur l'ADS, téléchargement sans besoin d'identification.</td></tr><tr><th>Géologie</th><td colspan="3">Téléchargement libre en ligne sans besoin d'identification.</td></tr><tr><th>Lœss</th><td colspan="3">Shapefile en accès ouvert avec les métadonnées des publications, téléchargement sans authentification.</td></tr><tr><th>Sols</th><td>Envoi d'un mail + formulaire aux services de landis.org qui héberge la base de données Soilscape. Réception d'un shapefile par retour de mail. Aucun droit sur les données. J'ai dû redresser les fonds pour mes cartes de sols (ce qui aurait été fait de toute façon).</td><td>En libre accès, téléchargement sans identification sur le site de datagrandest.fr. Licence de type CC BY-NC-ND 4.0.</td><td>Grande complexité d'accès. Les données ESDAC sont téléchargeables sans identification et nous les avons privilégiées aux données plus précises de la base tchèque BPEJ car celle-ci n'était accessible que par nos contacts avec les géographes locaux.</td></tr><tr><th>MNT</th><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification. Open Government Licence v. 3 (équivalent CC BY).</td><td>Obtenues grâce au laboratoire de géographie LIVE. Depuis, téléchargement libre sans identification sur le site de l'IGN avec une licence de type authentification non commerciale non modifiable non reproductible.</td><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification ; licence de type CC BY-NC-ND. La version plus précise du MNT peut être téléchargée sur demande et justification des besoins. Licence de type authentification non commerciale.</td></tr><tr><th>Cours d'eau</th><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification. Open Government Licence v. 3 (équivalent CC BY).</td><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification. Licence ODbL (authentification et partage à l'identique).</td><td>Téléchargement du shapefile sans besoin d'identification. Licence de type CC BY-NC-ND. La version plus précise du MNT peut être téléchargée sur demande et justification des besoins. Licence de type authentification non commerciale.</td></tr><tr><th>Occupation actuelle</th><td colspan="3">Téléchargement libre en ligne sans besoin d'identification.</td></tr></tbody></table>

C. Morel

## Utilisation des données et résultats obtenus

### Harmonisation et transformations

Sur la base du tableau précédent (figure 2) et en suivant la règle d'avoir toujours une qualité des données la plus proche possible d'une région à l'autre, j'ai choisi de faire les ajustements présentés dans le tableau suivant (figure 5).
<table><caption>Figure 5. Choix d'adaptation des données</caption><thead><tr><th rowspan="2">Données</th><th colspan="3">Qualité de la donnée</th><th rowspan="2">Choix d'adaptation</th></tr><tr><th>Sussex</th><th>Kochersberg</th><th>Kladno</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cartes des less</td><td colspan="3">Précision à = 10 km</td><td>Choisir la zone sur la carte des less en Europe mais vérifier ensuite sur les cartes géologiques locales que les less sont à l'endroit attendu.</td></tr><tr><td>Zones de même taille</td><td>≈ 700 km²</td><td>≈ 700 km²</td><td>≈ 700 km²</td><td>J'ai d'abord choisi la zone du Kochersberg puis j'ai cherché des zones avec des caractéristiques similaires aux deux extrémités de la ceinture européenne de less.</td></tr><tr><td>Cartes pédologiques</td><td>Précision à ≈ 100 m/30 sols</td><td>Précision à ≈ 1 km/9 sols</td><td>Précision à ≈ 100 m/50 sols</td><td>Le Sussex empêche d'utiliser beaucoup de sols différents. Il a donc fallu regrouper les sols selon leurs caractéristiques physiques et chimiques. Au final, 7 catégories de sols.</td></tr><tr><td>MNT</td><td>2 m</td><td>25 m</td><td>25 m</td><td>Je ne trouvais pas de données moins précises pour le Sussex j'ai donc donc manipulé les paramètres de sensibilité du SIG pour « flouter » la précision de cette zone.</td></tr><tr><td>État de la recherche</td><td>Polygones montrant l'emprise de toutes les opérations archéologiques</td><td>Des coordonnées pour certains résultats négatifs Pas de données numériques pour les opérations archéologiques Des cartes en papier pour la majorité</td><td>Des données numériques pour de nombreuses opérations archéologiques mais pas toutes Pas de carte des prospections pédestres</td><td>J'ai créé une grille avec des cellules d'une surface d'1 km² pour lisser les différences, puis j'ai utilisé un score cumulatif pour les opérations archéologiques et les prospections.</td></tr><tr><td rowspan="4">Sites archéologiques</td><td>Assez nombreux</td><td>299 sites</td><td>505 sites</td><td>262 sites</td><td>Je n'ai pas pu parfaitement lisser ces différences.</td></tr><tr><td>Même échelle chronologique</td><td>Néolithique : 4400 AEC – Conquête normande : 1066</td><td>Néolithique : 5300 AEC – Début du XIXe siècle : 1100</td><td>Néolithique : 5600 AEC – Fin du Ranystedověk : 1100</td><td>J'ai utilisé un double système, reprenant à la fois les dates absolues et les chronologies culturelles pour illustrer les différences chronologiques mais être tout de même capable de faire des comparaisons.</td></tr><tr><td>Même précision géographique</td><td>Pas de centroïdes, tous les sites localisés de façon précise</td><td>Centroïdes</td><td>Pas de centroïdes, tous les sites localisés de façon précise</td><td>J'ai écarté tous les centroïdes.</td></tr><tr><td>Qualité de l'information équivalente</td><td>Correcte : tous rapports archéologiques numérisés</td><td>Excellente : grâce à mon accès aux archives papier (pas encore de numérisation)</td><td>Médiocre : presque pas de rapports numérisés</td><td>J'ai écarté les sites sans occupation ou fonction claire.</td></tr></tbody></table>

AEC = avant l'ère chrétienne

C. Morel

Il est, par exemple, possible de voir que la résolution spatiale des données pédologiques dans le Sussex n'est pas très bonne et qu'il n'existe que des entités très générales de sols. Pour pallier cet inconvénient, j'ai choisi de regrouper les sols des autres secteurs afin d'obtenir un nombre homogène de types de sols d'une zone à l'autre. Cela ne rend certes pas les données plus précises mais permet des comparaisons. Le regroupement des sols a été effectué sur la base de leurs caractérisations physicochimiques et in fine de leur fertilité puisque c'est ce qui m'intéresse pour ce travail (Sebillotte 1989). Avant l'harmonisation, il y avait 11 types de sols subdivisés en 248 polygones dans le Sussex, 46 types de sols (en 266 polygones) dans le Kochersberg et 18 types de sols (en 3 490 polygones) dans le district de Kladno. Harmoniser permet d'obtenir environ sept types de sols par zone ; ce qui est plus pratique pour travailler sur cette donnée et la cartographier en vue d'une intégration au modèle. Cela permet, de plus, de rendre les trois zones plus aisément comparables.

## Résultats

Les résultats de la recherche doctorale ne sont pas le sujet de cet article¹. Néanmoins, il convient d'en discuter pour ce qu'ils peuvent dire de la qualité des études réalisées à l'aide d'informations disponibles à distance.

Au Néolithique, on note une grande uniformité culturelle entre l'Alsace et la Bohême et celle-ci s'applique aussi aux stratégies d'implantation. Les zones les plus fertiles sont très nettement privilégiées pour s'installer (Morel 2023, 381).

Durant la Protohistoire, la situation est moins aisément lisible. Les cultures britanniques semblent se démarquer du continent par leurs choix des secteurs où s'installer. En effet, la fertilité ne semble pas être le critère
le plus important. Il est cependant difficile de dire pourquoi. S'agit-il d'une spécificité de la zone retenue (littorale et avec des sols fertiles peu étendus, ce qui a pu pousser les populations à les réserver à l'agriculture et donc à s'installer à proximité), d'une anomalie statistique liée au petit nombre de sites (Morel 2023, 391) ? Cela n'a pas été possible faute de temps pendant la thèse, mais le grand avantage de la reproductibilité de la modélisation est qu'il sera possible de répondre à ces questions, notamment en testant une zone plus large ou un secteur non littoral dans le Sud anglais. Sur le continent, la fertilité des sols est toujours un critère primordial pour l'installation des sites d'habitat.

À l'époque romaine, la modélisation montre une préférence pour les zones fertiles, mais plutôt légère. La plus grande variété des sites composant le corpus (voies, ateliers, etc.) et les progrès dans les techniques agricoles sont à mes yeux responsables de ce constat. Sans la modélisation montrant aussi clairement cette évolution des choix faits vis-à-vis de la fertilité des sols, cette réflexion n'aurait pas pu être formulée (Morel 2023, 397).

Enfin, à l'époque médiévale, la fertilité des sols n'est plus du tout un critère qui semble particulièrement attractif. Les habitats se regroupent plutôt dans des zones aux potentiels multiples alors que les nécropoles sont dispersées partout dans le paysage (Morel 2023, 405).

De façon générale, la modélisation spatiale a donné des résultats plus satisfaisants en Alsace où le corpus archéologique avait été acquis lors de visites répétées au Service régional de l'archéologie à Strasbourg. En effet, les corpus anglais et tchèques, obtenus en ligne et par des demandes auprès des services concernés, sont plus restreints car de plus nombreux sites archéologiques en ont été retirés faute d'informations suffisantes. Ainsi, sur les 387 enregistrements archéologiques reçus de HER East Sussex, 299 ont été gardés et, sur les 577 du district de Kladno, seuls 260 ont été conservés. Au contraire, en Alsace, plus de sites ont été gardés, 505 sur 753, ce qui donne un corpus plus étoffé et donc une plus grande fiabilité des résultats du fait que les petites anomalies ou les résultats aux extrêmes qui sont inhérents aux travaux statistiques sont « gommés » par un plus grand nombre de données.

Je n'ai pas de doute sur le fait que si j'avais travaillé avec ce type de données pour l'Alsace – soit seulement la base Patriarche 67 – les résultats auraient eu la même qualité plutôt décevante que ceux du Sussex et du district de Kladno, au sens où ils sont moins clairement lisibles. À partir de là, j'ai longuement hésité à refaire ma collecte des données alsaciennes en excluant tout ce qui n'était pas accessible en ligne. Cependant, je me suis rendu compte que la différence aurait été minime puisqu'en ce qui concerne les données en ligne, l'Alsace bénéficie d'un avantage par rapport aux deux autres secteurs étudiés : elle fait partie des deux régions pilotes du projet ArkeoGIS (Bernard et Morel 2018 ; Bernard 2020).

Le projet ArkeoGIS, piloté par Loup Bernard depuis 2012, a pour but de mettre en commun les données issues des recherches en archéologie. D'abord en Alsace, puis en France métropolitaine et maintenant en Europe et au Levant, les chercheurs partagent leurs résultats sous la forme de bases de données requêtables au sein d'une application de cartographie interactive (Bernard 2014 ; 2020). Depuis 2025, sa version ArkeOpen est aussi disponible pour les jeux de données ouvertes. Il est aussi possible d'exporter les données requêtées au format CSV, ce qui m'a permis de constituer mon corpus².

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À ce titre, il aurait très probablement été possible d'obtenir des résultats
satisfaisants pour le Kochersberg même en tout distanciel, puisque grâce
à ArkeoGIS l'on peut disposer de données plus nombreuses, plus précises
et plus documentées qu'avec la seule base de données Patriarche (celle du
Service régional de l'archéologie). Il y aurait donc eu de toute façon une
différence entre l'Alsace et les deux autres zones puisqu'elles ne bénéfici-
cient pas de projet similaire à ArkeoGIS. Ce test comparant les corpus qu'il
est possible de constituer à distance sur simple demande montre combien
les initiatives, telles qu'ArkeoGIS, qui encouragent le partage et la réutili-
sation des données de la recherche selon les principes FAIR sont indispens-
sables si l'on souhaite que nos données produites soient mieux
réexploitées et que la recherche en SHS soit à la fois plus rapide et de
meilleure qualité.

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En ce qui concerne les données géographiques, notamment la couver-
ture pédologique, les choix d'harmonisation que j'ai faits ont totalement
permis d'obtenir des résultats de qualité égale.

Limites

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Malgré les résultats plutôt encourageants concernant la possibilité de
réaliser une étude de bonne qualité en géoarchéologie uniquement avec
des données accessibles en ligne, il reste quelques limitations. Tout
d'abord, certaines données doivent être vérifiées, notamment les informa-
tions archéologiques les plus anciennes. Ensuite, il est nécessaire d'appar-
tenir à un institut de recherche pour obtenir certains jeux de données
comme le fond topographique de l'IGN ou encore la carte pédologique de
l'Angleterre (Soilscapes de l'université de Cranfield).

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Enfin, selon les pays et les instituts, les données ne sont pas toutes
exploitables telles quelles. C'est par exemple le cas de la base de données
des sols pour le district de Kladno, la BPEJ, où les sols sont indiqués par un
encodage pour lequel il n'a pas été possible d'obtenir la légende. Ce type de
données est avant tout destiné à des échanges entre spécialistes locaux, ce
qui explique l'absence de notice. Dans ce cas, nous avons pu obtenir l'aide
de collègues pédologues – Damien Ertlen et Barbora Vyslouzilová – pour
décrypter la base de données et la comparer à une base moins précise mais
plus lisible comme la European Soil Database.

Synthèse

La faisabilité d'une étude de géoarchéologie en tout distanciel

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Une étude de géoarchéologie, sur de la longue durée et à l'échelle euro-
péenne est-elle possible uniquement avec des données accessibles à dis-
tance ? Oui. Aurait-elle été de meilleure qualité si des visites sur le terrain
avaient été possibles ? Assurément.

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Parmi les critères les plus importants à mes yeux figurait la reproducti-
bilité (Cosmo, Gruenpeter et Zacchiroli 2020). Le fait que quiconque puisse
lire ce travail et reproduire exactement la même modélisation avec son
propre jeu de données accessibles à distance dans sa propre zone d'étude
est une réussite. En effet, toute ma méthodologie est reproductible avec
des fonds géographiques, des critères que l'on souhaite tester (distance à
un autre site, distance à un cours d'eau, présence/absence d'une res-
source, etc.), des corpus archéologiques et les informations sur l'état de la
recherche ainsi qu'un outil de SIG comme QGIS. Toutes ces données sont
gratuites et le seul coût de la reproduction est celui du temps du cher-
cheur, qui dépendra de la précision du corpus, de la taille de la zone testée
et de la qualité des données géographiques.

Savoir que c'est possible et que ce type de recherche donne des résultats tout à fait corrects est un pas important pour les futurs travaux en temps et moyens restreints. Ne plus pouvoir se déplacer, ne pas en avoir le temps ou les moyens ne sont plus en soi un empêchement de réaliser des études poussées.

Ce constat n'est bien entendu valable que pour l'archéologie et la géogra-
phie dans les secteurs européens. Il ne peut pas être généralisé à toutes les
humanités et toutes les aires géographiques. Même dans mes disciplines
où la situation est favorable au partage des données à distance, il reste une
grande dépendance à la bonne volonté des acteurs à différents niveaux.

Au plus haut niveau, j'identifie les acteurs politiques qui donnent les
directives générales sur la mise à disposition des données pour le public,
sur les budgets et les personnels alloués à des tâches comme la numérisa-
tion des rapports archéologiques, et sur la réalisation de la couverture
Lidar des régions considérées.

Ensuite, les acteurs principaux sur le terrain sont scientifiques. Là aus-
si, beaucoup de choses dépendent de leur bonne volonté en termes de par-
tage et de mise en commun des données de la recherche. Je l'ai explicité, la
présence de projets de mutualisation des données, tels qu'ArkeoGIS, et la
bonne participation des chercheurs à ce type de projets permettent une
bien meilleure réutilisation scientifique des données déjà produites. En
amont du partage, il faut aussi s'interroger sur les pratiques des cher-
cheurs dans l'usage des bases de données et des outils numériques (par
exemple, d'archivage). Cette question, au cœur de la récente enquête du
projet Siamois³ (Morel 2024), est fondamentale puisque, sans numérisa-
tion, tout partage semble impossible. Or, les résultats de cette enquête
montrent que l'usage d'une base de données ou d'un tableau pour la ges-
tion des données archéologiques, s'il n'est pas expressément imposé par
l'employeur, est plutôt marginal. Il faut donc absolument mieux accompa-
gner et encourager les chercheurs sur ce point.

Enfin, au-delà des acteurs, il faut considérer les aspects techniques. Il
s'agit de problèmes se réglant bien plus aisément que les aspects dépen-
dant des politiques mises en œuvre et des pratiques des chercheurs mais
ils influent énormément sur la faisabilité de la recherche. Parmi ces pro-
blèmes, j'inclus les formats de partage – qui nécessitent parfois le télé-
chargement de nouveaux logiciels et des conversions – et le poids de
certains fichiers (notamment les Lidar et MNT) qui rend leur envoi impos-
sible sans découpage. En effet, certains interlocuteurs ne sont pas autori-
sés à passer par des plateformes tierces d'échange de fichiers. Les limites
administratives actuelles sont aussi un frein au partage des données : elles
forcent à multiplier les interlocuteurs et souvent à obtenir des données
très variées (en qualité et en quantité) pour un même terrain d'étude, juste
parce qu'il est traversé par une frontière départementale. C'est par
exemple le cas pour le Sussex où le district de Chichester est archéologi-
quement géré par une autre entité que le reste du comté.

Les manques

Les résultats dans le Sussex ont montré qu'une étude pluridisciplinaire
en distanciel était possible mais ceux à Kladno ont clairement mis en
avant les limites de cette approche en ce qui concerne les données archéo-

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logiques. Il est techniquement possible de reproduire le modèle spatial uniquement avec des données accessibles à distance mais la qualité du résultat et la facilité du travail vont fortement dépendre des données archéologiques reçues. De plus, certains types de données sont plus difficiles à trouver en ligne. Pour la géographie, par exemple, autant l'acquisition des fonds géologiques vectorisés ne pose aucun problème, autant les cartes des sols sont très difficiles à obtenir.

## Quelles améliorations espérer et encourager pour le futur des humanités digitales en archéologie ?

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Je ne souhaite pas me montrer trop exigeante. J'ai réussi à mener à bien ma thèse grâce aux données partagées et je suis reconnaissante envers les chercheurs et institutions les ayant partagées. Néanmoins – et même si je ne peux ici parler que pour l'archéologie et la géographie – il y a encore des améliorations à faire au sujet de la numérisation et de la consultation à distance des rapports d'opérations archéologiques, notamment des projections. Celles-ci sont le plus souvent initiées par des associations et leurs résultats ne sont pas systématiquement documentés dans des rapports et ajoutés aux inventaires.

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Les opérations dont le résultat archéologique est négatif ne font pas non plus (en général) l'objet d'un signalement dans les inventaires qui se concentrent avant tout sur les sites archéologiques et quelques objets remarquables. Ainsi, il est difficile de réaliser des cartes d'état de la recherche complètes.

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En ce qui concerne la géographie, j'aurais aimé avoir accès à certaines données, comme les résultats d'analyses de terrain (carottages, granulométrie, palynologie, datations, etc.). À l'heure actuelle, il n'existe même pas de carte représentant les lieux de ces prélèvements. Il est nécessaire de connaître les chercheurs locaux et d'être intégrée aux laboratoires de recherche pour pouvoir accéder à ces données. Il me semble qu'il s'agit là d'un manque considérable pour le partage des informations entre collègues et, plus encore, avec des chercheurs d'autres disciplines, voire d'autres pays. L'exemple des archéologues français et britanniques qui s'efforcent de trouver des façons de mutualiser leurs données devrait inspirer les géographes pour indiquer à minima où les prélèvements ont eu lieu et quelles analyses ont été réalisées.

## Conclusion

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Les travaux réalisés dans le cadre de cette recherche montrent que la géoarchéologie peut s'adapter à des contraintes logistiques et économiques contemporaines en utilisant exclusivement des données accessibles en ligne. Bien que des limites subsistent – notamment la variabilité de la qualité des données entre régions et la nécessité d'interprétations prudentes pour certaines bases –, il est possible de produire des résultats solides répondant aux exigences scientifiques d'un doctorat en SHS.

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L'approche méthodologique présentée, alliant modélisation spatiale rigoureuse et harmonisation des données disponibles, a permis de surmonter plusieurs obstacles, notamment ceux liés à l'inégalité d'accès aux informations entre les zones étudiées. La réussite de cette démarche sou-ligne l'importance des initiatives pour l'ouverture des données, essen-tielles à la conduite de recherches pluridisciplinaires et transfrontalières.
Cependant, cette étude met également en lumière un enjeu crucial : sans un effort concerté pour standardiser et rendre accessibles les données scientifiques, l'inégalité des moyens entre chercheurs risque de se creuser davantage. Ce constat rappelle l'importance d'une politique globale de science ouverte, garante de collaborations et d'avancées méthodologiques au service des SHS.

En définitive, si les résultats obtenus confirment la faisabilité d'une étude en tout distanciel, ils soulignent également la nécessité d'améliorer l'accessibilité, la lisibilité et l'interopérabilité des ressources disponibles en ligne.

## Bibliographie

Antoine, Pierre. 2002. « Les loess en France et dans le nord-ouest de l'Europe ». *Revue française de géotechnique* 99 : 3-21. https://doi.org/10.1051/geotech/2002099003.

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# Annexe

## Annexe 1. Sources des données

### Municipalités

* Sussex

* Ordnance Survey. 2025a. « Boundary-Line | Data Products | OS ». Ordnance Survey. https://www.ordnancesurvey.co.uk/products/boundary-line/.

* Kochersberg

* Data.gouv.fr. 2022. « Découpage administratif communal français issu d'Open-StreetMap ». data.gouv.fr. https://www.data.gouv.fr/datasets/decoupage-administratif-communal-francais-issu-d-openstreetmap/.

* Kladno

* ČÚZK. 2025. « Geoportál ČÚZK ». ČÚZK. https://geoportal.cuzk.cz/(S(3uabr2go-qbqb0vazaltiv3uv))/Default.aspx?lng=EN&mode=Text-Meta&text=dsady_hranice10&side=dsady_hranice10&menu=25&head_tab=sekce-02-gp/.

### Sites archéologiques

* Sussex

* ADS. 2025. « Archaeology Data Service ». ADS. https://archaeologydataser vice.ac.uk.
* East Sussex County Council. 2025. « The Historic Environment Record (HER) ». East Sussex County Council. https://www.eastsussex.gov.uk/environment/archaeology/her/.

* Kochersberg

* ArkeoGIS. 2025. https://arkeogis.org.

* Kladno

* ARUP. 2025. « Homepage – ARUP ». ARUP. https://www.arup.cas.cz/en/.

## Géologie

* Sussex

* British Geological Survey. 2025. « Geology of Britain Viewer ». British Geological Survey. https://www.bgs.ac.uk/map-viewers/geology-of-britain-viewer/.

* Kochersberg

* Skrzypek, Étienne, Davy Cruz Mermy, Philippe Chèvremont et François Ménillet. 2007. « Carte géologique harmonisée du département du Bas-Rhin (67) ». Rapport final du BRGM 56028-FR. Strasbourg : BRGM. https://infoterre.brgm.fr/rapports/RP-56028-FR.pdf.

* Kladno

* Czech Geological Survey. 2025. « Homepage | Czech Geological Survey ». https://cgs.gov.cz/en/.

## Lœss

* Sussex, Kochersberg et Kladno

* Haase, Dagmar, Julius Fink, G. Haase, R. Ruske, Marton Pécsi, H. Richter, M. Altermann et K.-D. Jäger. 2007. « Loess in Europe – Its Spatial Distribution Based on a European Loess Map, Scale 1:2,500,000 ». *Quaternary Science Reviews* 26 (9-10) : 1301-1312. https://doi.org/10.1016/j.quascirev.2007.02.003.

* Bertran, Pascal, Morgane Liard, Luca Sitzia et Hélène Tissoux. 2016. « A Map of Pleistocene Aeolian Deposits in Western Europe, With Special Emphasis on France ». *Journal of Quaternary Science* 31 (8) : 844-856. https://doi.org/10.1002/jqs.2909.

## Sols

* Sussex

* Cranfield University. 2025. « Mapping and Understanding Soil Types Across England and Wales ». Cranfield University. https://www.cranfield.ac.uk/case-studies/national-soil-map/.

* Kochersberg

* Data Grand Est. 2025. « Cas d'usage – Cartographie interactive des sols d'Al-sace ». Data Grand Est. https://www.datagrandest.fr/portail/fr/cas-dusage-cartographie-interactive-sols-dalsace/.

* Kladno

* ESDAC. 2025. « European Soil Database & Soil Properties ». ESDAC – European Commission. https://esdac.jrc.ec.europa.eu/resource-type/european-soil-database-soil-properties/.

## MNT

* Sussex

* DEFRA. 2022. « Data Services Platform – LIDAR Composite Digital Surface Model (DSM) – 2 m – Details ». DEFRA. https://environment.data.gov.uk/defra/f083c5dc-504f-4428-9811-a1b2519fa279/details/.

* Kochersberg

* IGN. 2025a. « BD TOPO® | Géoservices ». IGN. https://geoservices.ign.fr/btopo/.

* Kladno

* Copernicus Data Space Ecosystem. 2025. « Copernicus DEM – Global and European Digital Elevation Model ». Copernicus Data Space Ecosystem. https://dataspace.copernicus.eu/explore-data/data-collections/copernicus-contributing-missions/collections-description/COP-DEM/.
## Cours d'eau

* Sussex

* Ordnance Survey. 2025b. « OS Open Rivers | Data Products | OS ». Ordnance Survey. https://www.ordnancesurvey.co.uk/products/os-open-rivers/.

* Kochersberg

* IGN. 2025b. « BD Carthage® ». data.gouv.fr. https://www.data.gouv.fr/datasets/bd-carthage-r/.

* Kladno

* TG Masaryk Water Research Institute. 2025. « Front Page ». https://www.vuv.cz/en/.

## Occupation actuelle

* Sussex, Kochersberg et Kladno

* Copernicus. 2021. « CORINE Land Cover ». Copernicus. https://land.copernicus.eu/en/products/corine-land-cover/.

# Annexe 2. Bibliographie des jeux de données utilisés dans ArkeoGIS

Bernard, Loup. 2016 « Funde und Fundstatten im Landkreis Rastatt ». Dataset. ArkeoGIS.

Bernard, Loup, Christoph Morrissey et Günther Wieland. 2016. « Enceintes pré- et proto-historiques de la région de Karlsruhe ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/11280/befea4d9.

Bernard, Loup et Maxime Walter. 2016. « Sites perchés fortifiés du nord des Vosges – Walter 2016-AMER ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/11280/8d5d2afl.

Bonaventure, Bertrand, Clément Féliu, Gilles Pierrevelcin et Lizzie Scholtus. 2022. « Oppida, Atlas des fortifications celtiques Europe ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/10.34847/NKL.CA7D7B4K.

Cormier, Laurie et Mafalda Roscio. 2016. « Vestiges funéraires du Bronze final (France-Suisse-Allemagne) – Roscio 2011 ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/10.34847/nkl.c8e8h9kr.

Droux, Jean-Philippe. 2021. « Patrimoine architectural funéraire du Néolithique au Moyen Âge en France ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/10.34847/nkl.deb40i6m.

Droux, Jean-Philippe et Loup Bernard. 2017. « Sites archéologiques visitables en Alsace – APRAA 2008 ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/11280/7f60bede.

Droux, Jean-Philippe et Jonathan Engel. 2013. « Rituel dans l'habitat de l'âge du Fer entre Vosges et Forêt-Noire ». Dataset. ArkeoGIS. https://doi.org/10.34847/nkl.f30dxyg2.

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Notes

Auteur

Charlene Morel

UMR 7044 Archimède, université de Strasbourg, Strasbourg, France
Charlene Morel est docteure en archéologie et ses travaux portent sur les relations entre l'homme et son environnement, les stratégies d'implantation des agriculteurs sur de la longue durée et la modélisation spatiale.
ORCID 0009-0002-8501-5537
charlene@charlenemorel.fr

Droits d'auteur

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<footnote n="1">1 Ils peuvent être trouvés aux pages 379-409 de la thèse (Morel 2023).</footnote>

<footnote n="2">2 La citation intégrale des jeux de données utilisés est disponible en annexe 2.</footnote>

<footnote n="3">3 Système d'information archéologique mutualisé et ouvert.</footnote>