GÉOARCHÉOLOGIE DU VILLAGE: Variabilité des modes d’occupation de la fin du Néolithique à l’âge du Bronze en Italie et en France méridionale. Implications culturelles

Entre la fin du Néolithique et l’âge du Bronze, la présence d’habitats groupés de type village est un phénomène diffus, tant en Italie qu’en France méridionale. Néanmoins, la prise en compte de la variabilité des formes de la stratification des sites interroge. En quoi l’enregistrement sédimentaire des sols d’habitat permet-il d’appréhender la question de l’organisation villageoise et de sa variabilité entre la fin du Néolithique et l’âge du Bronze ? Quelle image cet enregistrement sédimentaire donne-t-il de l’organisation sociale et économique du village ? Afin d’aborder ces questions, nous avons choisi de mener une étude géoarchéologique sur des sites de formes différentes, issus de contextes chrono-culturels et environnementaux variés. La démarche, fondée sur l’emploi de la micromorphologie des sols en tant qu’outil analytique, vise à caractériser l’organisation spatio-temporelle des sols d’occupation à l’échelle du site, selon une approche spatiale des processus de formation de la stratification archéologique. L’élaboration d’un modèle, qui repose sur une classification des micro-faciès sédimentaires selon le système d’activité, et son application à des sites-laboratoires permettent de qualifier les techniques de construction en terre, l’usage du sol et les dynamiques d’occupation propres à chaque site, dans le but de déterminer les comportements socio-économiques et les spécificités du mode de vie villageois enregistrées par les sols. Cette approche permet d’évaluer les constantes et les variables qui qualifient les différents types d’occupation. Le sol, conçu comme matérialité de l’espace villageois, devient ainsi un témoignage direct de la variabilité culturelle et des différentes formes d’organisation des communautés de la fin du Néolithique et de l’âge du Bronze.

Modelizzazione spazio-temporale delle dinamiche di uso del suolo ed analisi comparativa di differenti approcci predittivi. Uso integrato di SIG e telerilevamento nello studio dei processi di deforestazione nella regione La Joyanca in Peten, Guatemala

L’uso frequente dei modelli predittivi per l’analisi di sistemi complessi, naturali o artificiali, sta cambiando il tradizionale approccio alle problematiche ambientali e di rischio. Il continuo miglioramento delle capacità di elaborazione dei computer facilita l’utilizzo e la risoluzione di metodi numerici basati su una discretizzazione spazio-temporale che permette una modellizzazione predittiva di sistemi reali complessi, riproducendo l’evoluzione dei loro patterns spaziali ed calcolando il grado di precisione della simulazione. In questa tesi presentiamo una applicazione di differenti metodi predittivi (Geomatico, Reti Neurali, Land Cover Modeler e Dinamica EGO) in un’area test del Petén, Guatemala. Durante gli ultimi decenni questa regione, inclusa nella Riserva di Biosfera Maya, ha conosciuto una rapida crescita demografica ed un’incontrollata pressione sulle sue risorse naturali. L’area test puó essere suddivisa in sotto-regioni caratterizzate da differenti dinamiche di uso del suolo. Comprendere e quantificare queste differenze permette una migliore approssimazione del sistema reale; é inoltre necessario integrare tutti i parametri fisici e socio-economici, per una rappresentazione più completa della complessità dell’impatto antropico. Data l’assenza di informazioni dettagliate sull’area di studio, quasi tutti i dati sono stati ricavati dall’elaborazione di 11 immagini ETM+, TM e SPOT; abbiamo poi realizzato un’analisi multitemporale dei cambi uso del suolo passati e costruito l’input per alimentare i modelli predittivi. I dati del 1998 e 2000 sono stati usati per la fase di calibrazione per simulare i cambiamenti nella copertura terrestre del 2003, scelta come data di riferimento per la validazione dei risultati. Quest’ultima permette di evidenziare le qualità ed i limiti per ogni modello nelle differenti sub-regioni.

Le sol productif. Au-delà de la « zone », vers des stratégies de reterritorialisation des sites d’activité

Depuis 70 ans, les outils de planification des zones dédiées aux activités productives (Zones industrielles, Zones d’activités économiques, etc.) ont produit des espaces déconnectés des spécificités physiques et sociales du territoire, et ont participé à réduire le sol à un support de production soumis en premier lieu à des logiques de marché. Aujourd’hui, nous constatons l’inadéquation de ces outils avec leur objectif : le développement du territoire. L’ambition de la thèse est de réfléchir à une démarche alternative qui permet d’envisager des outils de planification capables d’instaurer une relation de maintien et de valorisation des ressources territoriales. Face à un aménagement des activités productives inadéquat au développement durable du territoire, la thèse propose de retracer une généalogie de la démarche « territorialiste » qui vise à établir une relation synergique entre la production et les ressources territoriales. Une démarche « Eutopique » de retour au territoire qui, en prenant en compte le lien indissociable entre défis sociaux et environnementaux, permet d’un côté de rétablir une relation aux ressources naturelles et d’en respecter les cycles et les rythmes écologiques, et de l’autre d’identifier des éléments de réponse à la crise sociale. Suite à une introduction critique du rapport que les activités productives établissent avec le territoire, le raisonnement se développe en quatre parties : Les trois premières parties suivent une approche généalogique et montrent comment les concepts de cette démarche ont évolué et se sont transformées en s’adaptant à différents contextes, et répondant à la question de pourquoi et comment ces transferts théoriques ont vu le jour. Dans la quatrième partie de la thèse est retracée l’influence et le développement original que cette démarche trouve aujourd’hui en France : l’objectif est celui d’ouvrir sur des stratégies pour envisager un système productif capable de développer le territoire dans le temps long.

Mind the gaps: cognitive-inspired AI for high-level visual sensemaking. Towards abstract concept image classification

The abundance of visual data and the push for robust AI are driving the need for automated visual sensemaking. Computer Vision (CV) faces growing demand for models that can discern not only what images "represent," but also what they "evoke." This is a demand for tools mimicking human perception at a high semantic level, categorizing images based on concepts like freedom, danger, or safety. However, automating this process is challenging due to entropy, scarcity, subjectivity, and ethical considerations. These challenges not only impact performance but also underscore the critical need for interoperability. This dissertation focuses on abstract concept-based (AC) image classification, guided by three technical principles: situated grounding, performance enhancement, and interpretability. We introduce ART-stract, a novel dataset of cultural images annotated with ACs, serving as the foundation for a series of experiments across four key domains: assessing the effectiveness of the end-to-end DL paradigm, exploring cognitive-inspired semantic intermediaries, incorporating cultural and commonsense aspects, and neuro-symbolic integration of sensory-perceptual data with cognitive-based knowledge. Our results demonstrate that integrating CV approaches with semantic technologies yields methods that surpass the current state of the art in AC image classification, outperforming the end-to-end deep vision paradigm. The results emphasize the role semantic technologies can play in developing both effective and interpretable systems, through the capturing, situating, and reasoning over knowledge related to visual data. Furthermore, this dissertation explores the complex interplay between technical and socio-technical factors. By merging technical expertise with an understanding of human and societal aspects, we advocate for responsible labeling and training practices in visual media. These insights and techniques not only advance efforts in CV and explainable artificial intelligence but also propel us toward an era of AI development that harmonizes technical prowess with deep awareness of its human and societal implications.