Votre tableau est endommagé ? Restaurez-le en quelques heures grâce à un « masque » généré par l'IA.
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Une nouvelle méthode permet de restaurer physiquement des peintures originales à l’aide de films construits numériquement, qui peuvent être retirés si désiré.
La restauration d'œuvres d'art exige une main experte et un œil averti. Depuis des siècles, les restaurateurs restaurent des tableaux en identifiant les zones à réparer, puis en mélangeant une teinte précise pour les remplir une par une. Souvent, un tableau peut comporter des milliers de petites zones nécessitant une attention particulière. La restauration d'un seul tableau peut prendre de quelques semaines à plus de dix ans.
Ces dernières années, les outils de restauration numérique ont ouvert la voie à la création de représentations virtuelles d'œuvres originales restaurées. Ces outils utilisent des techniques de vision par ordinateur, de reconnaissance d'images et de correspondance des couleurs pour générer relativement rapidement une version « restaurée numériquement » d'un tableau.
Jusqu'à présent, il n'existait aucun moyen de transposer directement des restaurations numériques sur une œuvre originale. Dans un article paru aujourd'hui dans la revue Nature , Alex Kachkine, étudiant diplômé en génie mécanique au MIT, présente une nouvelle méthode qu'il a développée pour appliquer physiquement une restauration numérique directement sur une peinture originale.
La restauration est imprimée sur un film polymère très fin, sous la forme d'un masque qui peut être aligné et collé sur une peinture originale. Il est également facile à retirer. Alex Kachkine explique qu'un fichier numérique du masque peut être conservé et consulté par les futurs restaurateurs, leur permettant de visualiser précisément les modifications apportées à la peinture originale.
« Grâce à l'enregistrement numérique du masque utilisé, dans 100 ans, la prochaine fois que quelqu'un travaillera sur ce tableau, il aura une compréhension extrêmement précise de ce qui a été fait », explique Alex Kachkine. « Et cela n'avait jamais vraiment été possible auparavant en restauration. »
À titre de démonstration, il a appliqué cette méthode à une peinture à l'huile du XVe siècle, fortement endommagée. La méthode a automatiquement identifié 5 612 zones distinctes nécessitant une réparation et les a comblées avec 57 314 couleurs différentes. L'ensemble du processus, du début à la fin, a duré 3,5 heures, ce qui, selon lui, est environ 66 fois plus rapide que les méthodes de restauration traditionnelles.
Alex Kachkine reconnaît que, comme pour tout projet de restauration, des questions éthiques doivent être prises en compte, notamment pour déterminer si une version restaurée représente fidèlement le style et l'intention d'origine de l'artiste. Toute application de sa nouvelle méthode, affirme-t-il, doit se faire en consultation avec des restaurateurs connaissant l'histoire et les origines du tableau.
« Il y a beaucoup d'œuvres d'art endommagées en réserve qui pourraient ne jamais être exposées », précise Alex Kachkine. « J'espère qu'avec cette nouvelle méthode, nous aurons une chance de voir davantage d'œuvres, ce qui me réjouirait. »
Connexions numériques
Le nouveau processus de restauration a débuté comme un projet parallèle. En 2021, alors qu’Alex Kachkine se rendait au MIT pour commencer son doctorat en génie mécanique, il a remonté la côte Est et s'est donné pour mission de visiter autant de galeries d'art que possible en chemin.
« Je m'intéresse à l'art depuis très longtemps, depuis mon enfance », souligne Alex Kachkine, qui restaure des tableaux pour son plaisir, en utilisant des techniques traditionnelles de peinture à la main. En visitant les galeries, il s'est rendu compte que les œuvres exposées ne représentent qu'une infime partie des œuvres qu'elles possèdent. Une grande partie des œuvres acquises par les galeries sont entreposées, car elles sont vieillies ou endommagées, et leur restauration prend du temps.
« Restaurer un tableau est amusant, et c'est agréable de s'asseoir, de remplir les espaces et de passer une agréable soirée », explique Alex Kachkine. « Mais c'est un processus très lent. »
Comme il l'a appris, les outils numériques peuvent considérablement accélérer le processus de restauration. Des chercheurs ont développé des algorithmes d'intelligence artificielle qui analysent rapidement d'énormes quantités de données.
Ces algorithmes apprennent les connexions au sein de ces données visuelles, qu'ils appliquent pour générer une version restaurée numériquement d'un tableau particulier, d'une manière qui se rapproche le plus du style d'un artiste ou d'une époque. Cependant, ces restaurations numériques sont généralement présentées virtuellement ou imprimées comme des œuvres indépendantes et ne peuvent pas être directement appliquées à la retouche d'œuvres originales.
« Tout cela m’a fait réfléchir : si nous pouvions simplement restaurer une peinture numériquement et appliquer les résultats physiquement, cela résoudrait de nombreux problèmes et inconvénients d’un processus manuel conventionnel », met en lumière Alex Kachkine.
« Aligner et restaurer »
Pour cette nouvelle étude, Alex Kachkine a développé une méthode permettant d'appliquer physiquement une restauration numérique sur une peinture originale, à partir d'un tableau du XVe siècle acquis à son arrivée au MIT. Sa nouvelle méthode consiste d'abord à utiliser des techniques traditionnelles pour nettoyer le tableau et effacer toute restauration antérieure.
« Ce tableau a près de 600 ans et a subi de nombreuses restaurations », explique-t-il. « Dans ce cas précis, il y avait beaucoup de repeints, qu'il faut tout nettoyer pour voir ce qui reste réellement. »
Il a scanné le tableau nettoyé, y compris les nombreuses zones où la peinture était décolorée ou craquelée. Il a ensuite utilisé des algorithmes d'intelligence artificielle existants pour analyser le scan et créer une version virtuelle de ce à quoi le tableau ressemblait probablement dans son état d'origine.
Alex Kachkine a ensuite développé un logiciel permettant de cartographier les zones du tableau original nécessitant un remplissage, ainsi que les couleurs exactes nécessaires pour correspondre à la version restaurée numériquement. Cette cartographie est ensuite traduite en un masque physique à deux couches, imprimé sur de fins films polymères. La première couche est imprimée en couleur, tandis que la seconde reprend exactement le même motif, mais en blanc.
« Pour reproduire parfaitement les couleurs, il faut de l'encre blanche et de l'encre couleur pour obtenir l'intégralité du spectre », lance Alex Kachkine. « Si ces deux couches sont mal alignées, c'est très facile à voir. J'ai donc également développé quelques outils informatiques, basés sur nos connaissances de la perception humaine des couleurs, pour déterminer la petite taille d'une région que nous pouvons pratiquement aligner et restaurer. »
Alex Kachkine a utilisé des imprimantes à jet d'encre haute-fidélité pour imprimer les deux couches du masque, qu'il a soigneusement alignées et superposées à la main sur la peinture originale, puis collées avec une fine couche de vernis classique. Les films imprimés sont fabriqués à partir de matériaux facilement dissolvables avec des solutions de conservation, au cas où les restaurateurs auraient besoin de révéler l'œuvre originale endommagée. Le fichier numérique du masque peut également être sauvegardé pour conserver un enregistrement détaillé de ce qui a été restauré.
Pour le tableau utilisé par Alex Alex Kachkine, cette méthode a permis de combler des milliers de pertes en quelques heures seulement. « Il y a quelques années, je restaurais ce tableau baroque italien présentant probablement des pertes du même ordre de grandeur, et cela m'a pris neuf mois de travail à temps partiel », se souvient-il. « Plus les pertes sont nombreuses, meilleure est cette méthode. »
Il estime que la nouvelle méthode peut être considérablement plus rapide que les méthodes traditionnelles de peinture à la main. Si cette méthode est largement adoptée, il souligne que les restaurateurs devraient être impliqués à chaque étape du processus, afin de garantir que l'œuvre finale soit fidèle au style et à l'intention de l'artiste.
« Il faudra beaucoup réfléchir aux enjeux éthiques à chaque étape de ce processus pour déterminer comment l'appliquer de la manière la plus conforme aux principes de conservation », explique-t-il. « Nous mettons en place un cadre pour développer de nouvelles méthodes. À mesure que d'autres travailleront sur ce sujet, nous obtiendrons des méthodes plus précises. »
https://news.mit.edu/2025/restoring-damaged-paintings-using-ai-generated-mask-0611