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 la perte Règlement de sinistres. Un cas d’authentification récent concerne un tableau attribué au peintre de la Renaissance italienne Raphaël, intitulé « La de Brécy Tondo (la Madone de Brecy) ». Le collectionneur d’art britannique George Lester Winward a acquis la pièce en 1981 et a affirmé qu’elle avait été peinte par Raphaël. Pour prouver sa théorie, il a comparé la peinture à l’autre œuvre de Raphaël, la « Madone sixtine » qui est logée dans une galerie à Dresde, en Allemagne. Pendant 40 ans, Winward a été incapable de confirmer sa croyance, même si aux yeux de nombreux spécialistes, les similitudes étaient évidentes.
Récemment, des chercheurs des universités britanniques de Nottingham et de Bradford ont utilisé un outil de reconnaissance faciale pour comparer les deux peintures. L’ordinateur a passé en revue le travail de l’artiste magnifié par des milliers de pixels. La comparaison, en utilisant la technologie de l’IA, a affirmé que les deux Madones représentées sont 97% similaires, et les enfants dans les peintures sont 86% similaires. Un article de presse sur cet événement a utilisé le titre, « L’auteur de la peinture identifié grâce à l’intelligence artificielle. » Mais cette soi-disant identification n’entraîne pas automatiquement un certificat d’authenticité ou une reconnaissance plus large de l’œuvre sur le marché.
En effet, les professionnels du marché de l’art, les experts spécialisés, les historiens de l’art, les conservateurs et les galeristes restent prudents de l’IA - pour une bonne raison.
Plusieurs éléments à considérer
Lorsqu’un expert de renommée internationale est connu pour être le premier spécialiste d’un artiste ou d’une période artistique particulière, son expertise est valide. Par exemple, en 2019, lorsque l’expert Eric Turquin a attribué le tableau « Judith Décapitant Holopherne » au peintre Caravage, son attribution devait être certaine. Si l’expert avait des doutes, il n’attribuerait pas l’œuvre à un auteur dans son certificat et son rapport d’expert.
L’analyse de Turquin est allée plus loin, en la comparant avec les 65 autres peintures connues de l’artiste. La toile et les pigments analysés ont montré qu’il s’agissait d’une pièce napolitaine provenant d’entre 1600 et 1610. Ses connaissances spécialisées et son analyse stylistique – en collaboration avec un collège de spécialistes de l’histoire de l’art – ont permis une certitude totale dans la confirmation de l’attribution de la peinture au Caravage. Il a été démontré que l’œuvre ne pouvait pas être, par exemple, une copie de Louis Finson, comme certains l’avaient prétendu.
Cet exemple démontre que :
- Les attributions d’œuvres importantes ne peuvent pas être déterminées par une seule personne. Les experts s’entourent de spécialistes pour fonder et confirmer leurs jugements. Une simple analyse pour comparer deux peintures - comme mentionné dans l’exemple précédent concernant le travail de Raphaël - est insuffisante.
- Sur le marché de l’art, il est difficile d’accepter qu’une peinture soit 97% similaire - ou une probabilité encore plus élevée que cela - à l’autre œuvre d’un artiste. Les analyses effectuées par les laboratoires utilisant l’IA prétendent accepter qu’une similitude de 75% est suffisante pour valider l’attribution d’une œuvre. Mais le doute sur les 25% restants n’est en aucun cas acceptable pour le marché de l’art et ses assureurs.
Les certificats d’authentification qualifient les œuvres évaluées de différentes manières. Les pièces peuvent proviennent de « l’atelier de l’artiste » — c’est-à-dire produit par l’apprenti du maître — ou de la « main de l’artiste ». De nombreux artistes font peindre à leurs élèves des parties de leurs peintures telles que des paysages, des draperies, etc.
Comment l’IA tiendra-t-elle compte de ces facteurs ? Rejettera-t-il l’attribution de telles peintures si elle est comparée à un portrait peint exclusivement par l’artiste ? Tiendra-t-il également compte des restaurations, des repaints, 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 », l’indication est que la peinture a été comparée à l’autre peinture de Raphaël à Dresde. Quelles autres données ont été utilisées ? Les analyses des matériaux ont-elles été effectuées ? La datation de l’œuvre par rapport au développement stylistique de Raphaël a-t-elle été analysée ?
Un autre exemple est la validation du tableau « Portrait de femme (Gabrielle Renard) » de Renoir en 2022. Sotheby’s, la société 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 aux enchères ait pu attribuer le tableau de cette manière, les spécialistes restent sceptiques. Le doute des spécialistes du marché de l’art sur l’attribution équivaut à 19,42%.
Tout comme les experts spécialisés font appel aux laboratoires pour analyser les pigments avec le soutien d’experts en histoire, l’IA doit être utilisée en conjonction 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, est considérée comme suffisamment fiable pour que le marché de l’art et les assureurs se fient uniquement à son verdict. Ou, qu’en première analyse avec un seuil minimum de 75%, cela remettra en question l’expertise initiale de l’expert qui a attribué ou rejeté l’œuvre de tel ou tel artiste.
Il faudrait donc 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 vénérés ont fait des erreurs d’attribution. L’IA révélera peut-être plus d’erreurs. Néanmoins, 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 à l’avenir sans contrôle des données qui la nourrissent, ou par une utilisation intensive / exclusive. On peut imaginer une application qui propose d’authentifier une œuvre d’art à l’aide de photographies de celle-ci, voire d’accepter de l’assurer, à partir d’analyses effectuées 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 « The Night Watch » (1642) de Rembrandt. Le tableau avait été taillé sur trois côtés en 1715 et les pièces taillées 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 toile. Certains experts en art sont certains que les faussaires utiliseront cette technologie pour créer des œuvres qui seront difficiles à prouver sont 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, les toiles et les 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 pleinement.
IA et restauration d’œuvres d’art
L’exemple de « The Night Watch » démontre que l’IA aidera grandement les restaurateurs de peintures dans leurs approches de la restauration. Il permettra une meilleure compréhension des sections manquantes ou endommagées, et permettra de confirmer les couleurs, les formes, etc., que l’artiste aurait utilisées. Néanmoins, les détails techniques et les connaissances des restaurateurs seront nécessaires pour produire une restauration parfaite.
Ce qui manque à l’intelligence artificielle
Bien que l’IA puisse recréer des parties manquantes de peintures et peut-être bientôt produire des œuvres dans certains styles, les experts s’accordent toujours à dire que la technologie ne possédera pas le niveau de sensibilité, de goût et d’intelligence humaine que l’artiste utilise pour créer.