Un chercheur de l'Université du Massachusetts Institute of Technology (MIT) a développé une méthode révolutionnaire pour restaurer rapidement des peintures en utilisant des masques numériquement construits. Cette innovation, présentée dans un article publié aujourd'hui dans la revue Nature, pourrait accélérer le processus de restauration jusqu'à 70 fois plus vite que les méthodes traditionnelles, permettant ainsi à davantage d'œuvres d’art endommagées de retrouver leur place sur les murs des musées et galeries. Alex Kachkine, un étudiant en doctorat au département d'ingénierie mécanique de l'MIT, a conçu un procédé qui consiste à imprimer une restauration numérique sous forme de masque sur un film polymère très fin. Ce masque peut ensuite être aligné et collé sur l'œuvre d'art originale, et il est facilement retirable si nécessaire. La restauration numérique est générée grâce à des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) qui analysent des données visuelles pour créer une version virtuelle de la peinture dans son état d'origine. Kachkine a développé un logiciel qui crée une carte des zones nécessitant des retouches, ainsi que les couleurs précises requises pour correspondre à la version restaurée numériquement. Le processus commence par le nettoyage de la peinture avec des techniques traditionnelles, éliminant toute trace de restaurations précédentes. Ensuite, l'œuvre est scannée pour identifier les zones où la peinture s'est estompée ou fissurée. L'IA analyse ces données pour générer une restauration virtuelle. Le logiciel de Kachkine transforme cette restauration virtuelle en un masque physique à deux couches : une couche colorée et une couche blanche, imprimées sur des films polymères fins. Ces couches sont soigneusement alignées et appliquées sur l'œuvre d'art originale, puis fixées avec une fine couche de vernis conventionnel. Les matériaux utilisés pour les films polymères peuvent être dissous avec des solutions de conservation, permettant de révéler l'œuvre endommagée si besoin. Pour démontrer sa méthode, Kachkine a restauré une peinture à l'huile du 15e siècle. Le système a automatiquement identifié 5 612 régions nécessitant des retouches et a utilisé 57 314 couleurs différentes pour les combler. L'ensemble du processus, de la numérisation à l'application finale du masque, a pris 3,5 heures, soit environ 66 fois plus rapide que les méthodes manuelles traditionnelles. Kachkine souligne que ce procédé devient particulièrement efficace lorsque l'œuvre présente de nombreuses zones de perte. Cependant, Kachkine reconnaît que l'utilisation de cette méthode soulève des questions éthiques, notamment en ce qui concerne la fidélité à l'intention et au style de l'artiste. Il insiste sur la nécessité de consulter des conservateurs experts connaissant l'histoire et l'origine de l'œuvre lors de chaque étape du processus. "Il faudra beaucoup de délibération sur les défis éthiques impliqués à chaque stade de ce processus pour voir comment cela peut être appliqué de manière la plus conforme aux principes de conservation," explique-t-il. L'impact potentiel de cette méthode est considérable. Selon certaines estimations, environ 70% de l'art conservé dans les collections institutionnelles est endommagé et caché du public en raison des coûts prohibitifs de la restauration. Avec cette nouvelle technique, il y a une possibilité réelle que davantage d'œuvres d'art soient restaurées et exposées, enrichissant ainsi l'expérience culturelle des visiteurs. Contexte Alex Kachkine, passionné d'art depuis son enfance, a intégré l'MIT en 2021 pour poursuivre son doctorat en ingénierie mécanique. Son intérêt pour la restauration de peintures lui a fait réaliser que la majorité des œuvres acquises par les galeries sont souvent stockées en raison de leur état de détérioration. La restoration numérique, bien qu'efficace pour créer des versions virtuelles, ne pouvait pas jusqu'à présent être directement appliquée aux œuvres originales. Kachkine a donc entrepris de combiner les avancées numériques avec les techniques physiques pour résoudre ce problème. Cette recherche a été soutenue en partie par le Fonds commémoratif John O. et Katherine A. Lutz, et a bénéficié de l'utilisation d'équipements et de installations de l'MIT, notamment le MIT Microsystems Technology Laboratories, le département d'ingénierie mécanique et les bibliothèques de l'MIT. Si cette méthode est largement adoptée, elle pourrait non seulement accélérer la restauration de l'art mais aussi faciliter la documentation des interventions, assurant ainsi une meilleure conservation à long terme.