L'IA découvre des œuvres d'art cachées dans des peintures célèbres

Avec l'avènement des nouvelles technologies, les chercheurs et les historiens de l'art sont désormais en mesure de découvrir de nouvelles informations sur les œuvres d'art perdues ou endommagées. Des techniques telles que les rayons X et l'imagerie infrarouge ont permis aux experts de voir sous la surface des peintures, révélant des détails qui étaient auparavant cachés. Par exemple, l'imagerie par rayons X a été utilisée pour découvrir un autoportrait de Vincent van Gogh sous l'une de ses autres peintures, tandis que l'imagerie infrarouge a été utilisée pour détecter les sous-dessins dans La Cène de Léonard de Vinci.

En plus de ces techniques d'imagerie, d'autres technologies telles que l'impression 3D et la modélisation informatique sont également utilisées pour restaurer et préserver les œuvres d'art endommagées. Par exemple, l'impression 3D a été utilisée pour créer des répliques exactes de parchemins antiques fragiles, permettant aux chercheurs de les étudier sans risquer de les endommager davantage. De même, la modélisation informatique a été utilisée pour créer des reconstructions virtuelles d'œuvres d'art endommagées, permettant aux experts de les étudier plus en détail et même de développer des plans de restauration.

L'utilisation des nouvelles technologies aide à découvrir de nouvelles informations sur certaines des plus grandes œuvres d'art du monde, nous rapprochant de la compréhension de leur véritable histoire et de leur signification. En utilisant ces outils, nous pouvons continuer à préserver et à protéger ces pièces inestimables de notre patrimoine culturel pour les générations futures. Par exemple, l'intelligence artificielle (IA) est utilisée pour restaurer et préserver les œuvres d'art endommagées ou perdues. Dans certains cas, l'IA est même capable de découvrir des détails sur une œuvre d'art qui était auparavant cachée ou perdue. Par exemple, l'IA peut être utilisée pour analyser des images radiographiques et infrarouges de peintures afin de révéler des couches ou des sous-dessins cachés. Dans d'autres cas, il peut créer des reconstructions virtuelles d'œuvres d'art endommagées, permettant aux experts d'étudier et de développer des plans de restauration pour ces pièces.

Jusqu'à présent, l'IA s'avère être un outil précieux dans le domaine de la restauration et de la préservation des œuvres d'art. En utilisant l'IA pour découvrir des détails cachés et créer des reconstructions virtuelles, les experts sont en mesure de mieux comprendre les œuvres d'art endommagées et perdues et d'élaborer des plans pour les préserver pour les générations futures. Dans certains cas, l'IA est utilisée pour analyser des images radiographiques et infrarouges de peintures afin de révéler des détails cachés ou des sous-dessins. La contribution humaine dans ce processus comprend le nettoyage de l'image radiographique pour supprimer des éléments de la peinture de surface et la collecte d'un ensemble de données des œuvres de l'artiste pour que la machine apprenne leur style.

Cependant, l'utilisation de l'IA dans la restauration et la préservation de l'art n'est pas sans défis. L'un des obstacles rencontrés par les chercheurs est l'information limitée fournie par les rayons X traditionnels, qui ont été utilisés pour la première fois dans les peintures au 19e siècle. Pour surmonter cela, les restaurateurs prélèvent souvent des échantillons de la toile pour en savoir plus sur les matériaux, les pigments et les dommages éventuels. Cependant, les nouvelles technologies de numérisation leur permettent désormais d'obtenir ces informations sans toucher au travail.

La National Gallery de Londres s'est associée à l'University College London et à l'Imperial College London sur un projet appelé Art Through the ICT Lens (ARTICT) pour produire des images plus claires de peintures à l'aide d'un équipement de numérisation de pointe.

L'une des peintures qui ont été étudiées dans le cadre de ce projet est Doña Isabel de Porcel de Francisco de Goya (vers 1805), qui présente un portrait caché d'un homme en dessous. Pour découvrir ce portrait caché, plusieurs scans de différentes régions du spectre électromagnétique ont été combinés, un processus qui était auparavant effectué manuellement. Cependant, grâce aux recherches effectuées dans le cadre du projet ARTICT, ce processus peut désormais être effectué à l'aide d'un ordinateur.

Certaines personnes ont mis en doute l'exactitude des projets qui tentent de recréer des œuvres d'art perdues à l'aide de la technologie. Par exemple, la tentative de Google Arts & Culture de recolorer les peintures de la faculté de Klimt, qui ont été détruites dans un incendie et ne sont connues que par des photographies en noir et blanc, a été critiquée pour avoir utilisé une licence artistique excessive et réduit les peintures à des « dessins animés ». En revanche, Erdmann a tenté de limiter l'apport esthétique humain dans ses propres reconstructions, et l'image finale est choisie par un algorithme plutôt que triée sur le volet par des experts. Ces types de projets offrent la possibilité d'explorer à quoi aurait pu ressembler un chef-d'œuvre perdu et s'inscrivent dans une longue tradition de reconstructions historiques. Cependant, ils ont récemment été créés et expérimentés numériquement, permettant à l'œuvre originale de rester inchangée. Les meilleures de ces tentatives sont ouvertement non concluantes, servant de point de départ à notre propre imagination.