Des chercheurs de l'Université Cornell, travaillant au sein du Cornell Tech et du Bowers College of Computing and Information Science, ont développé un nouveau système d'intelligence artificielle nommé ShadowDraw. Ce framework est capable de générer un art d'ombre à partir de la simple numérisation d'un objet physique. Le principe repose sur la projection de l'ombre de l'objet et la génération automatique d'un croquis partiel dont les traits s'alignent et se complètent naturellement avec cette ombre, produisant une illustration cohérente sans intervention manuelle. Dirigé par le doctorant Rundong Luo, ce projet s'inspire des créations de l'artiste belge Vincent Bal, célèbre pour révéler des dessins à travers les ombres d'objets du quotidien. Pour entraîner le modèle, l'équipe a contourné la rareté des œuvres originales en utilisant des milliers de dessins au trait disponibles en ligne. L'algorithme apprend à prédire la ligne de croquis à partir de l'ombre projetée, éliminant ainsi les longues phases d'essais et d'erreurs traditionnelles pour fournir un résultat immédiat et précis. Les tests du système ont été réalisés avec succès sur des objets uniques, des combinaisons multiples et des séquences animées, où les contours d'ombre évoluent dynamiquement pour conserver la composition visuelle. Ce travail sera présenté le 6 juin lors de la conférence Computer Vision and Pattern Recognition à Denver. Selon les chercheurs, ShadowDraw ne cherche nullement à remplacer les créateurs humains. Il est conçu comme un outil de collaboration visant à prolonger les capacités de l'intelligence artificielle hors des écrans pour interagir avec le monde physique. En démocratisant cette pratique artistique, le système permet à toute personne de produire des compositions originales, tout en préservant l'intention et la direction créative propre à l'humain.