Vincent van Gogh, “Autoportrait”
Contexte. En 2019, Art Recognition a été sollicité par un grand expert de van Gogh pour effectuer une analyse IA sur une série de tableaux de van Gogh. Parmi eux se trouvait l'autoportrait controversé du Musée national norvégien d'Oslo. À l'époque, nous ne savions rien des dernières recherches en cours sur l'authenticité de ce tableau – qui ont été rendues publiques au début de l'année 2020 par le musée van Gogh d'Amsterdam, faisant sensation dans le monde entier.
Apprendre van Gogh. Nous avons commencé par entraîner notre IA (techniquement : un réseau neuronal convolutif profond, qui est un type de modèle d'apprentissage automatique que nous avons adapté pour travailler avec des images) pour apprendre le style de van Gogh en utilisant des centaines d'images originales du catalogue raisonné de la Faille. De plus, pour aider le système à mieux distinguer les faux, nous avons également introduit des faux bien connus (étiquetés), comme les célèbres faux de Wacker. Notre IA entraîné sur van Gogh reste l'un de nos modèles les plus robustes et les plus fiables, notamment grâce à la disponibilité de nombreuses images d'excellente qualité.
L'une de nos analyses les plus précises. Our AI has classified the Oslo Self-portrait as authentic with a probability of 97% – one of the most accurate assessments our algorithm has ever produced! To provide visual evidence on the algorithm’s evaluation, we have also generated a heat map which is interpreted as follows: the most important areas for the algorithm’s decision are those highlighted in red, and the importance gradually decreases proportional to the shade of red; at the other end of the spectrum, the regions which are not colored have the smallest influence on the decision. Therefore, the hotspot areas have the highest importance for the final decision.
Epilogue. l faut souligner que nous avons analysé cette peinture des semaines avant l'annonce officielle du musée van Gogh et que nous n'avions aucune connaissance des derniers développements. Avec le recul, il est regrettable que nous n'ayons pas publié nos résultats plus tôt, mais c'est en même temps une belle confirmation des performances de notre algorithme.
