Simplifier l'acquisition et l'étude des données : l'exemple des habitats ruraux du haut Moyen Âge en France

Dans le cadre d’une thèse portant sur l’étude comparative des trajectoires de l’habitat rural en France au haut Moyen Âge, il a été nécessaire de concevoir une base de données spatialisée permettant de centraliser et analyser l’ensemble des informations qualitatives et quantitatives relatives aux occupations de la période étudiée.Le recours à des logiciels propriétaires à écosystème fermé, tel que FileMaker, longtemps utilisé en archéologie, constitue une solution efficace pour la gestion des données, mais se révèle inadapté à une intégration spatiale et à des analyses statistiques approfondies, obligeant ainsi à multiplier les exports vers d’autres logiciels. Ces manipulations répétées (vers QGIS, FileMaker ou RStudio, selon les besoins) peuvent entraîner des divergences entre les jeux de données, notamment en raison des exports successifs.Pour remédier à ces difficultés, j’ai choisi de développer une base de données PostgreSQL associée à QGIS via PostGIS, connectée également à Rstudio et à Django. Cette configuration me permet de relier directement mes données aux outils d’analyses statistiques, aux traitements spatiaux et à une interface web, tout en assurant une saisie unique de l’information, facilitant ainsi les analyses.