Quelle sera la largeur d'une fissure dans une tour en grès après 50 ans ? Cette question, qui semble insoluble, est étudiée par une équipe de scientifiques français à l'aide de données et d'algorithmes. Leur objectif n'est pas seulement la préservation du patrimoine, mais aussi la transformation de ces données en informations concrètes, susceptibles d'influencer les décideurs politiques et de sensibiliser le public.
Apprendre aux machines à « voir » à la place des yeux humains.
Le véritable défi n'est pas « l'utilisation de l'IA pour photographier le patrimoine », mais plutôt la manière dont une machine peut comprendre la dégradation, un concept intrinsèquement dépendant de la perception, du langage et du point de vue humains.
Ann Bourgès, scientifique en conservation au Centre de recherche et de restauration des musées (CRRM) du ministère français de la Culture, a initié le projet. Depuis 2022, elle et deux collègues ont lancé deux projets de doctorat avec les doctorants Adèle Cormier et David Roqui. Les deux sites pilotes ont été choisis de manière délibérée : la base octogonale en grès de la tour de la cathédrale de Strasbourg – un édifice gothique rayonnant du XIIIe siècle qui résiste aux hivers rigoureux du continent et aux étés caniculaires ; et le site archéologique de Bibracte, près d’Autun en Bourgogne – un site gaulois fouillé pour la première fois à la fin du XIXe siècle.
La mission de Roqui était d'apprendre à l'IA non seulement à lire des données, mais aussi à « voir ». Selon The Art Newspaper , cela impliquait d'entraîner le modèle à identifier les fissures sur des photographies, puis de comparer deux photos prises à des moments différents afin de déterminer l'ampleur de l'élargissement de la fissure. L'équipe de recherche a dû relever deux défis majeurs : le rapport entre les phénomènes globaux et les caractéristiques microclimatiques spécifiques de chaque site patrimonial, et le manque de standardisation des appareils de mesure commerciaux. Pour surmonter cet obstacle, le projet a utilisé l'imagerie thermique infrarouge, une technologie capable de révéler les infiltrations d'eau et l'accumulation de sels minéraux dans les roches, invisibles à l'œil nu.
Les premiers résultats sont très encourageants. Selon le Peer Community Journal , le modèle multimodal testé sur les données de la cathédrale de Strasbourg a atteint une précision de 76,9 % et un score F1 de 77,0 %, soit une amélioration de 43 % par rapport aux architectures d'IA classiques comme VisualBERT ou Transformer, et de 25 % par rapport à un modèle PerceiverIO pur. Plus remarquable encore, les données des capteurs, utilisées individuellement, n'ont atteint qu'une précision de 61,5 % et les données d'image seulement 46,2 %, ce qui démontre que la véritable puissance réside dans la combinaison des deux sources d'information.
ambitions mondiales
Ces chiffres techniques impressionnants ne sont qu'un point de départ. Bourgès et ses collègues visent une ambition bien plus grande : créer un outil accessible à tous les conservateurs et archéologues du monde , quel que soit leur budget local ou national.
Selon The Art Newspaper , l'intégralité de la méthodologie du projet sera publiée en open source et intégrée à la plateforme Espadon – un projet national initié par le ministère français de la Culture pour numériser le patrimoine grâce à la technologie de la réalité augmentée, tout en offrant aux chercheurs un accès à toutes les données connues sur chaque bâtiment.
L’objectif ultime, comme l’a clairement indiqué Mme Bourgès, est le suivant : « Nous voulons que les utilisateurs puissent visualiser comment leur emplacement précis évoluera au fil du temps en fonction du climat local. » Au lieu de rapports scientifiques denses et basés sur des données, l’outil créera une représentation visuelle : la quantité de plâtre ou de peinture de ce mur qui aura disparu après 100 ans.
C’est cette dimension qui dépasse le cadre de la science pure que souligne Mme Bourgès – également secrétaire générale de la branche française du Conseil international des monuments et des sites (ICOMOS) : « Il s’agit d’un moyen de rassembler et de montrer clairement les conséquences de la crise climatique. Si l’on peut montrer aux gens une image de leur mur perdant la moitié de son enduit en 100 ans, ils comprendront immédiatement. » Et selon elle, c’est aussi pourquoi le besoin de ce type d’outil est si criant et si urgent : « Que l’on soit conservateur ou archéologue, chacun veut savoir quoi faire. Mais pour savoir quoi faire, il faut savoir ce qui va se passer. »
L'IA au service de la préservation du patrimoine : un panorama paneuropéen
Le projet français n'est qu'un exemple parmi tant d'autres de projets similaires.
HYPERION, financé par l'UE à hauteur de près de 6 millions d'euros, est actuellement testé à Rhodes (Grèce), Venise (Italie), Tønsberg (Norvège) et Grenade (Espagne). Sa particularité réside dans l'intégration de la communauté au processus de surveillance via une application mobile, transformant chaque passant en « capteur vivant ». Le projet YADES, financé par le programme Marie Skłodowska-Curie, se concentre sur le patrimoine à Chypre, en Grèce et en Italie, en privilégiant 80 missions en rotation entre les organisations, afin de garantir l'intégration de la technologie au sein des communautés locales.
Trois projets, trois approches – mais une même conviction : l’IA ne peut pas remplacer les humains dans la préservation du patrimoine, mais elle peut les aider à mieux comprendre ce qui est en train de se perdre, afin que des interventions opportunes puissent être mises en œuvre.
Source : https://baodanang.vn/khi-ai-giup-bao-ton-di-san-3339586.html
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