Ajustement des pertes et restauration artistique : l’intelligence artificielle va-t-elle bouleverser ou révolutionner le marché?

La technologie de l’intelligence artificielle (IA) a prouvé qu’elle peut changer radicalement l’analyse des œuvres d’art en ce qui concerne la restauration et l’ajustement des pertes. Un cas récent d’authentification concerne un tableau attribué au peintre de la Renaissance italienne Raphaël, intitulé « The de Brécy Tondo (la Madone de Brecy) ». Le collectionneur d’art britannique George Lester Winward a acquis l’œuvre en 1981 et a affirmé qu’elle avait été peinte par Raphaël. Pour prouver sa théorie, il a comparé la peinture à une autre œuvre de Raphaël, la « Vierge Sixtine » qui se trouve dans une galerie à Dresde, en Allemagne. Pendant 40 ans, Winward n’a pas pu confirmer sa croyance, même si, aux yeux de nombreux spécialistes, les similitudes étaient évidentes.

Récemment, des chercheurs des universités britanniques de Nottingham et Bradford ont utilisé un outil de reconnaissance faciale pour comparer les deux tableaux. L’ordinateur a examiné le travail de l’artiste agrandi de milliers de pixels. La comparaison, utilisant la technologie IA, a confirmé que les deux Madonnes représentées se ressemblent à 97%, et que les enfants dans les tableaux se ressemblent à 86%. Un reportage de presse sur cet événement portait le titre : « L’auteur de Painting a été identifié grâce à l’intelligence artificielle. » Mais cette soi-disant identification ne conduit pas automatiquement à un certificat d’authenticité ou à une reconnaissance plus large du travail.

En effet, les professionnels du marché de l’art, les experts spécialisés, les historiens de l’art, les conservateurs et les propriétaires de galeries restent méfiants envers l’IA — et ce pour de bonnes raisons.

Plusieurs éléments à considérer

Lorsqu’un expert de renommée internationale est reconnu comme le spécialiste de premier plan d’un artiste ou d’une période artistique donnée, son expertise est valide. Par exemple, en 2019, lorsque l’expert Eric Turquin a attribué la peinture « Judith décapitant Holopherne » au peintre Caravage, son attribution devait être certaine. Si l’expert avait des doutes, il n’attribuerait pas le travail à un auteur dans son certificat et son rapport d’expertise.

L’analyse de Turquin est allée plus loin, la comparant aux 65 autres tableaux connus de l’artiste. La toile et les pigments analysés montraient qu’il s’agissait d’une pièce napolitaine datant de 1600 à 1610. Sa connaissance experte et son analyse stylistique — en collaboration avec un collège de spécialistes en histoire de l’art — ont permis une certitude totale de confirmer l’attribution du tableau à Caravage. Il a été démontré que l’œuvre ne pouvait pas, par exemple, être une copie de Louis Finson, comme certains l’avaient affirmé.

Cet exemple démontre que :

• L’attribution d’œuvres importantes ne peut être déterminée par une seule personne. Les experts s’entourent de spécialistes pour fonder et confirmer leurs jugements. Une simple analyse pour comparer deux tableaux — comme mentionné dans l’exemple précédent concernant l’œuvre de Raphaël — est insuffisante.
• Sur le marché de l’art, il est difficile d’accepter qu’une peinture soit similaire à 97% — ou même plus probable — à une autre œuvre d’un artiste. Les analyses réalisées par des laboratoires utilisant l’IA prétendent accepter qu’une similarité de 75% suffit à valider l’attribution d’une œuvre. Mais le doute sur les 25% restants n’est en rien acceptable pour le marché de l’art et ses assureurs.

Les certificats d’authentification qualifient les œuvres évaluées de différentes façons. Les pièces peuvent provenir de « l’atelier de l’artiste » — c’est-à-dire produites par l’apprenti du maître — ou de la « main de l’artiste lui-même ». Beaucoup d’artistes font peindre à leurs élèves des parties de leurs peintures comme des paysages, des rideaux, etc.

Comment l’IA prendra-t-elle en compte ces facteurs? Rejettera-t-il l’attribution de telles peintures si elles les comparent à un portrait peint exclusivement par l’artiste? Prendra-t-elle aussi en compte les restaurations, les repeintures, etc. — et quelle importance cela aura-t-il dans son analyse?

Ces observations nous amènent à examiner les données qui alimentent l’IA.

Dans l’exemple de « La Madone de Brecy », il est indiqué que la peinture a été comparée à l’autre peinture de Raphaël à Dresde. Quelles autres données ont été utilisées? Des analyses des matériaux ont-elles été réalisées? La datation de l’œuvre en relation avec le développement stylistique de Raphaël a-t-elle été analysée?

Un autre exemple est la validation du tableau « Portrait d’une femme (Gabrielle Renard) » de Renoir en 2022. Sotheby’s, l’entreprise qui a vendu la peinture, a utilisé la technologie d’IA de la société suisse Recognition pour authentifier la peinture. La machine a analysé les coups de pinceau, les couleurs et le style général de l’œuvre pour la comparer à une base de données de plus de 200 peintures de Renoir. La technologie a établi une correspondance de 80,58%. Bien que la maison de vente ait pu attribuer la peinture de cette façon, les spécialistes demeurent sceptiques. Le doute des spécialistes du marché de l’art concernant l’attribution s’élève à 19,42%. 

Tout comme des experts spécialisés font appel aux laboratoires pour analyser les pigments avec l’aide d’experts en histoire, l’IA doit être utilisée en combinaison avec la connaissance de l’artiste et d’autres techniques pour authentifier — ou non, selon le cas — une peinture.

La responsabilité de l’expert ou de l’IA?

Imaginez un avenir où l’IA, avec d’autres améliorations, serait considérée comme suffisamment fiable pour que le marché de l’art et les assureurs se fient uniquement à son verdict. Ou, dans une première analyse avec un seuil minimal de 75%, cela remettra en question l’expertise initiale de l’expert qui a attribué ou rejeté le travail de tel ou tel artiste.

Il serait donc nécessaire de démontrer que l’expert a commis une erreur. Tout au long de l’histoire de l’art, l’évolution de la technologie a révélé que même les experts les plus respectés ont commis des erreurs d’attribution. L’IA révélera peut-être plus d’erreurs. Cependant, l’IA devra être accompagnée d’autres techniques que celles actuellement utilisées pour la reconnaissance faciale.

Un air de prudence

L’IA ne doit pas être utilisée pour identifier des œuvres d’art futures sans contrôle des données qui l’alimentent, ni par usage intensif ou exclusif. On peut imaginer une application qui propose d’authentifier une œuvre d’art à l’aide de photographies de celle-ci, ou même d’accepter de l’assurer, à partir d’analyses réalisées par l’IA.

Il est impératif de garder un air de prudence. Il est probable que bientôt, les faussaires utiliseront cette technologie pour créer des œuvres imitées avec toutes les caractéristiques, qualités et coups de pinceau de l’artiste original. 

Prenons comme exemple le tableau « La Garde de nuit » (1642) de Rembrandt. La peinture avait été taillée sur trois côtés en 1715 et les pièces décorées ont été perdues. Grâce à une copie de la peinture du XVIIe siècle et à l’IA, la peinture a été recomposée. AI a analysé la technique de peinture de Rembrandt, son utilisation des couleurs et ses coups de pinceau pour imprimer les parties manquantes sur la toile. Certains experts en art sont certains que les faussaires utiliseront cette technologie pour créer des œuvres difficiles à prouver comme des imitations.

Imaginez qu’un faussaire utilise l’IA pour imiter une œuvre du peintre Pablo Picasso, dont la production était immense et dont les pigments, toiles et médiums sont faciles à trouver. La seule difficulté du faussaire serait d’obtenir un pedigree. L’histoire est pleine de faussaires qui ont réussi à introduire de fausses œuvres. Pour l’instant, le marché de l’art et ses assureurs sont conscients de ce danger sans pouvoir l’appréhender complètement.

IA et restauration d’œuvres d’art

L’exemple de « La Veille de Nuit » démontre que l’IA aidera grandement les restaurateurs de peintures dans leurs approches de restauration. Cela permettra de mieux comprendre les sections manquantes ou endommagées, et de confirmer les couleurs, formes, etc., que l’artiste aurait utilisées. Néanmoins, les aspects techniques et les connaissances des restaurateurs seront nécessaires pour réaliser une restauration parfaite.

Ce qui manque à l’intelligence artificielle

Bien que l’IA puisse recréer des parties manquantes des tableaux et peut-être bientôt produire des œuvres dans certains styles, les experts s’entendent toujours pour dire que la technologie n’aura pas le niveau de sensibilité, de goût et d’intelligence humaine que l’artiste utilise pour créer.