Variabilité de la sénescence du squelette humain. Réflexions sur les indicateurs de l'âge au décès : à la recherche d'un outil performant.

Age at death assessment of the adult skeletal material, while fundamental, is one of the most difficult problems in Anthropology. Prior to establishing a reliable methodology, we analysed the various biological aspects of the problem : variation in the process of biological ageing and the value of current methods of skeletal indicators of age at death. This study enabled us to establish the fundamental sources of error. There is no linear relationships between chronological age and indicators of age ; there is a great complex variability in the process of skeletal ageing and this is frequently ignored by those who are in search of precision and not reliability.Considering these issues, a new methodology is proposed. We developed a new scoring system for some skeletal indicators (the pubic symphysis, the auricular surface of the ilium and the sternal end of the fourth rib) in order to improve repeatability and to take into account morphological changes variation in the indicators. We examined reference samples from six different geographical areas in order to include the widest variability of patterns of ageing. Data were then processed by bayesian prediction in order to classify specimens in age range categories. We also tested the potential of Artificial Neural Networks, which is a computation system appropriate for non linear relationships between variables.The results reported here indicate that the use of multiple indicators does not improve assessment reliability. However, the auricular surface of the ilium is a very reliable age-at-death indicator. The scoring system and the data processing proposed here, permits the reliable classification of specimens as well as the identification of individuals who died past 60 years of age. Indeed, this age category is always underestimate in studies of human skeletal material. Artificial Neural Networks turn out to be a relevant data processing system and deserve further investigation.L'estimation de l'âge au décès des adultes, paramètre crucial en Paléoanthropologie, constitue un véritable écueil. De façon à proposer une méthodologie fiable, nous avons analysé l'aspect biologique de notre problématique : la variabilité de la sénescence et la validité des indicateurs osseux et dentaires. Cette étude a permis de mettre en évidence des sources d'erreurs : l'absence de relation linéaire entre l'âge chronologique et l'évolution des indicateurs du squelette, le manque de représentativité de la variabilité des indicateurs et la recherche d'un âge précis au détriment de la fiabilité. Suite à ces analyses, une nouvelle approche méthodologique est proposée. Après avoir sélectionné certains indicateurs osseux (la symphyse pubienne, la surface sacro-pelvienne iliaque et l'extrémité sternale de la quatrième côte), nous avons élaboré un nouveau système de cotation de façon à optimiser la reproductibilité et à prendre en compte la variabilité des indicateurs. Nous avons étudié des échantillons de référence provenant de six contextes géographiques différents, de façon à englober une variabilité de la sénescence la plus large possible. Les données ont ensuite été traitées par l'approche bayésienne dans le but de classer les spécimens dans des intervalles chronologiques. Nous avons également testé le potentiel des réseaux de neurones artificiels, mécanisme calculatoire approprié pour gérer les relations non-linéaires entre variables. Les résultats ont mis en évidence que la surface sacro-pelvienne iliaque est un indicateur majeur de l'âge au décès, mais que la combinaison de plusieurs indicateurs n'augmente pas la fiabilité de l'estimation. Le nouveau système de cotation et le traitement des données proposés permettent de classer les spécimens avec fiabilité et d'identifier les individus de plus de 60 ans, catégorie dont l'effectif est toujours sous-estimé dans les études paléobiologiques. Les réseaux de neurones artificiels s'avèrent un outil prometteur