1Le relevé total de vestiges semble désormais accessible grâce à la maquette virtuelle en 3D, issue de la photogrammétrie numérique ou du laser-scanner, procédés qui captent mécaniquement la réalité dans sa géométrie et ses couleurs. Considérée comme un summum de justesse, d’exhaustivité et d’objectivité, cette maquette numérique est souvent présentée comme le support idéal, quelles que soient les études envisagées, à la différence d’un relevé traditionnel spécifique au secteur de l’étude à laquelle il participe. Il convient néanmoins de ne pas oublier qu’un modèle numérique est dit objectif en raison de l’absence d’observation et d’interprétation directement associées, et qu’il ne constitue pas, à lui seul, un « relevé archéologique ».

2En archéologie préventive, ces technologies mises en œuvre dans un cadre expérimental devraient permettre, entre autres, de tester les différentes méthodes de modélisation et la qualité (précision, résolution, etc.) des résultats selon des protocoles connus et décrits. Elles devraient surtout nous inviter à nous interroger sur nos besoins actuels et à venir en termes de précision nécessaire et suffisante pour tel ou tel type d’observation, ainsi que, plus généralement, sur l’usage que les archéologues peuvent en faire.

3La maquette numérique issue de levés en 3D renouvelle l’apport des vues perspectives et de la maquette « réelle », depuis longtemps utilisées en archéologie, comme outil d’aide à la recherche et comme support de communication. Cependant, de nouveaux défis devront être relevés pour assurer le succès de ces modèles numériques, notamment : garantir leur pérennité (indexation, archivage, métadonnées, interopérabilité) ; garantir leur qualité scientifique, ou tout au moins la connaître ; permettre leur appropriation par l’archéologue, car les objectifs scientifiques induisent les relevés à réaliser et les moyens à mettre en œuvre. La véritable innovation ne consiste ainsi plus à acquérir les compétences techniques pour réaliser ces modèles, mais plutôt, d’une part, à acquérir la maîtrise de l’évolution qualitative des données produites et, d’autre part, à maîtriser leur exploitation et leur présentation.