L'IA détecte une main cachée dans le chef-d'œuvre de Raphaël, la « Madone à la rose »

Une récente étude sur l'intelligence artificielle a révélé que le célèbre tableau « La Vierge à la rose » n'a pas été entièrement composé par le talentueux peintre italien de la Renaissance, Raphaël. 

« Lorsque nous avons testé l’œuvre de della Rosa dans son ensemble, les résultats n’ont pas été concluants. Nous avons donc testé les différentes parties et, bien que le reste du tableau ait été confirmé comme étant de Raphaël, le visage de Joseph s’est avéré être très probablement autre chose », a déclaré le professeur Hassan Ugail, directeur du Centre de calcul visuel et de systèmes intelligents de l’université de Bradford.

L'IA confirme la présence d'une seconde main dans le tableau de della Rose

Les résultats de l'algorithme d'IA créé par le professeur Ugail ont montré que si les peintures de la Vierge à l'Enfant et de saint Jean figurant dans della Rosa étaient bien l'œuvre de Raphaël, le visage de Joseph avait très probablement été réalisé par quelqu'un d'autre – l'un des élèves de Raphaël, Giulio Romano.

Le tableau de la famille Della Rosa aurait été réalisé en 1517 ou 1518, et à l'époque, on l'attribuait entièrement à Raphaël. Cependant, au XIXe siècle, certains historiens de l'art ont commencé à remettre en question sa composition et ont préféré l'attribuer partiellement à Raphaël et à son atelier.

Le rapport de l'IA vient désormais confirmer ce que les historiens de l'art pensaient déjà. 

« L’analyse de notre œuvre par un programme d’intelligence artificielle a démontré de manière concluante que si les trois figures de la Vierge, de l’Enfant Jésus et de saint Jean-Baptiste sont incontestablement peintes par Raphaël, celle de saint Joseph ne l’est pas et a été peinte par quelqu’un d’autre – peut-être par Romano, comme le pensent zur Capellen et d’autres. »

Le potentiel de l'IA dans la recherche en histoire de l'art

Globalement, cette actualité souligne le potentiel de l'IA pour la recherche et l'analyse en histoire de l'art. L'attribution et l'authentification des œuvres d'art nécessitent une approche pluridimensionnelle qui prend en compte divers aspects, chacun contribuant à une compréhension plus complète.

Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent analyser les œuvres d'art d'une manière qui pourrait échapper à l'œil humain, en comparant les coups de pinceau, les palettes de couleurs et les motifs de composition à une vaste base de données d'œuvres connues, selon le professeur Ugail.