Nouveaux outils d'apprentissage statistiques pour l'imputation et le pronostic en conservation sur les peintures
Résumé
Conservateurs et restaurateurs doivent faire face à diverses dégradations observées sur les peintures à l'huile sur toile de l'époque contemporaine (blanchiment, clivages de la matière, craquelures...). Ils constatent de nombreuses similitudes d'altération de peintures parmi les différentes collections. Le partage de données entre professionnels de ce secteur aiderait grandement à l'amélioration des protocoles de restauration et de suivi de ces œuvres. Cependant, du fait du marché de l'art, le partage de ces données est rendu problématique par le caractère confidentiel de certaines informations, de l'hétérogénéité des données collectées sur les œuvres et de la non uniformité des formats utilisés. Le professionnel fait face à un problème avec jeu de donnée creux, ou une part très significative des données est manquante. Le projet Méthodes d'Intelligence Artificielle pour l'Imputation des Altérations (M (IA) 2 ) s'attache à exploiter les méthodes de l'intelligence artificielle pour développer un outil d'aide à la décision pour les spécialistes de la conservation. L'outil consiste en trois couches; à sa base l'extraction des données issus de formats variés (PDF, images, XML tous issues de base documentaires); organisation des données dans un SGBD déjà établi; à son sommet, génération de représentation synthétiques assistées par l'IA pour aider le restaurateur dans son travail de pronostic et de préconisations. Dans la phase initiale, cette recherche s'appuie sur les données du projet NOIRœS~(Nouveaux Outils Interdisciplinaires pour la Restauration des œuvres de Soulages, mené par Pauline Hélou-de La Grandière) traitant de la restauration des œuvres de Pierre Soulages de 1958 à 1960. Cette communication s'attache en premier lieu à expliciter la structuration des données et le développement d'une interface de saisie agrégeant des informations sur les œuvres d'art développé lors du projet MIB NOIRoeS. Ces informations regroupent pour chaque peinture la description de la technique de l'artiste, l'historique des expositions et des emplacements, et des informations liées à leur état de conservation. La problématique de l'extraction de données sera abordée et différentes techniques telles que l'OCR et l'HTR seront présentées pour y remédier.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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