Depuis des siècles, le débat se poursuit pour savoir si Raphaël est bien l'artiste à l'origine d'une peinture de la Renaissance appelée Madonna della Rosa. Des chercheurs ont eu recours à l'apprentissage automatique pour résoudre ce mystère.
Lorsque les historiens de l'art tentent d'attribuer une peinture à un artiste, leur décision implique une multitude de tests. Ils vérifient la composition chimique des matériaux, procèdent à des radiographies, recherchent la provenance et font appel à des experts pour examiner les moindres détails des scènes peintes.
Même après tout cela, certains tableaux, comme la Madonna della Rosa, font encore l'objet de controverses entre experts.
On soupçonnait fortement que le tableau était l'œuvre du maître de la Renaissance Raphaël, mais certains éléments du tableau laissaient planer le doute.
La Madonna della Rosa est une peinture représentant Marie, Joseph, Jésus et l'enfant Jean-Baptiste. Les parties que certains experts soupçonnent d'avoir été peintes par un autre artiste sont la tête de Joseph et la rose au bas du tableau.
Jetons un coup d'œil à l'IA
Hassan Ugail, professeur à l'université de Bradford, a mis au point un modèle d'apprentissage automatique pour analyser le tableau et confirmer si Raphaël était bien l'artiste.
Le modèle d'Ugail utilise l'apprentissage par transfert profond appliqué au réseau neuronal profond ResNet50. ResNet50 est largement utilisé dans les tâches de reconnaissance d'images parce qu'il est très performant dans l'apprentissage de modèles complexes dans les images.
ResNet50 est déjà pré-entraîné sur un grand ensemble de données d'images. L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ d'un modèle pour une deuxième tâche. Cette technique est particulièrement utile lorsque vous disposez de peu de données pour la nouvelle tâche.
Ugail a utilisé le ResNet50 pré-entraîné comme point de départ et l'a entraîné sur 49 peintures dont il a été confirmé qu'elles étaient de Raphaël. Le modèle est ainsi devenu un expert de l'œuvre de Raphaël, de ses coups de pinceau particuliers, de son choix de couleurs et de ses compositions.
Selon M. Ugail, le modèle peut reconnaître des pièces authentiques avec une précision de 98 %.
Qui l'a peint ?
Lorsque les chercheurs ont appliqué le modèle à la Madonna della Rosa, ils ont estimé qu'il n'y avait qu'une probabilité de 60% qu'elle soit l'œuvre de Raphaël.
Ce n'est pas une bonne nouvelle pour la galerie madrilène du Prado, qui insiste sur le fait que son tableau est une œuvre authentique de Raphaël.
Lorsque le modèle a été utilisé pour analyser des zones spécifiques du tableau, la vérité derrière son créateur est apparue.
Le modèle a conclu que les zones incorporant Marie, Jésus, Jean Baptiste, et même la rose suspecte, avaient une probabilité de 90% d'être peintes par Raphaël.
Comme on s'en doutait, la tête de Joseph a probablement été peinte par un autre artiste, car le modèle lui donnait une probabilité inférieure à 40% d'être l'œuvre de Raphaël. Lorsqu'un visiteur de la galerie du Prado demande si Raphaël est bien l'artiste qui a peint cette œuvre, le conservateur peut répondre en toute confiance : "La plupart du temps".
Co-auteur de le papierLe professeur Edwards, professeur émérite de spectroscopie moléculaire à l'université de Bradford, a déclaré : "L'analyse de notre travail par le programme d'intelligence artificielle a démontré de manière concluante que si les trois figures de la Vierge, de l'Enfant Jésus et de saint Jean-Baptiste sont sans équivoque peintes par Raphaël, celle de saint Joseph ne l'est pas et a été peinte par quelqu'un d'autre - peut-être par Romano, comme l'ont cru zur Capellen et d'autres personnes".
Cette recherche pourrait être appliquée à d'autres œuvres contestées, à condition qu'il y ait suffisamment d'exemples d'œuvres confirmées à utiliser comme ensemble de données de formation. Le professeur Christopher Brooke, de l'université de Nottingham, coauteur de l'étude, a déclaré que cette nouvelle approche de l'attribution des œuvres d'art "est adaptable en ce sens que les œuvres d'autres artistes peuvent être examinées à l'aide de la même technique, et c'est l'objectif des recherches futures".
Il est peu probable que l'IA prenne la place des historiens de l'art et cette méthode ne peut pas être utilisée exclusivement pour déterminer l'attribution correcte des œuvres d'art.
David G. Stork, professeur adjoint à l'université de Stanford et coauteur de l'article, a déclaré : "Les méthodes informatiques prouvent lentement mais sûrement qu'elles peuvent aider les études humanistes traditionnelles de l'art, mais elles doivent toujours être utilisées avec une compréhension profonde du contexte historique de l'art, et leurs résultats doivent être compris et interprétés dans le contexte plus large de la connaissance de l'art pertinente pour le problème en question".
L'apprentissage automatique ne remplacera pas les historiens de l'art, mais il sera d'une grande aide pour résoudre certains conflits anciens.
