# Repenser l'IA dans les sciences humaines : développement d'une méta-méthodologie interdisciplinaire pour la reconstitution patrimoniale

Florent Laroche, Ambre Vilain, Mathis Vauxion, Elouarn Le Chenadec

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Florent Laroche, Ambre Vilain, Mathis Vauxion, Elouarn Le Chenadec. Repenser l'IA dans les sciences humaines: développement d'une méta-méthodologie interdisciplinaire pour la reconstitution patrimoniale. 2025. hal-05299624

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Preprint submitted on 6 Oct 2025

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Repenser l'IA dans les sciences humaines : développement d'une méta-méthodologie
interdisciplinaire pour la reconstitution patrimoniale

*Rethinking AI in the Humanities: Developing an Interdisciplinary Meta-Methodology*
*for Heritage Reconstruction*

humanités numériques, ontologie, patrimoine culturel, visualisation des données, histoire
de l'art, digital humanities, ontology, cultural heritage, data visualization, art history

Florent Laroche : Nantes Université, École Centrale, Laboratoire LS2N, Nantes, DR-
Ingénieur, HDR, Maître de Conférences - Gestion des connaissances (KM), gestion du cycle de vie
des produits (PLM), la modélisation des systèmes d'information, l'interopérabilité, la modélisation
d'entreprise, l'ingénierie virtuelle et la rétro-ingénierie, https://orcid.org/0000-0002-4897-3851,
florent.laroche@ec-nantes.fr

Ambre Vilain : Nantes Université, Laboratoire LARA, CReAAH, Nantes, France, Maîtresse de Conférences- Moyen Âge, Sigillographie, Histoire des images, identités collectives, représentations architecturales, https://orcid.org/0000-0003-2663-9315, Ambre.Vilain@universantes.fr

Mathis Vauxion : Nantes Université, Étudiant en Master 2 recherche en Histoire de l'Art médiéval – Moyen-Âge, Héraldique, Histoire des images, images dévotionnelles, ordres mendiants, mathis.vauxion@etu.univ-nantes.fr

Elouarn Le Chenadec : École Centrale, Laboratoire LS2N, Nantes France, Ingénieur-ENSC-Bordeaux – IA, cognitique, architectures d’intelligence artificielle pensées pour le savoir-expert, elechenadec@ensc.fr
Cet article propose de repenser le rôle de l'intelligence artificielle dans les sciences humaines à travers le développement d'une méta-méthodologie interdisciplinaire pour la reconstitution patrimoniale. En prenant pour étude de cas l'église disparue des Cordeliers de Nantes, il s'attache à montrer comment les modèles génératifs peuvent être adaptés aux exigences spécifiques de la recherche historique. Au-delà de la simple génération d'images, l'approche repose sur l'intégration de bases de données constituées et d'ontologies structurées (Omeka-S), ainsi que sur des protocoles de validation croisée destinés à garantir la transparence épistémologique et la rigueur méthodologique. Les enjeux éthiques, biais, interprétabilité et limites des modèles actuels sont examinés de manière critique, tandis que de nouveaux workflows interdisciplinaires sont proposés afin de replacer l'expertise humaine au cœur du processus. En conjuguant innovation technique et réflexion historiographique, cette recherche esquisse un cadre reproductible pour des pratiques de l'IA transparentes, explicables et centrées sur l'humain dans le champ des sciences humaines, ouvrant de nouvelles perspectives pour l'étude du patrimoine et la muséographie numérique.

This article proposes to rethink the role of artificial intelligence in the humanities through the development of an interdisciplinary meta-methodology for heritage reconstruction. Using the lost Cordeliers Church of Nantes as a case study, it seeks to demonstrate how generative models can be adapted to the specific requirements of historical research. Beyond the mere generation of images, the approach is grounded in the integration of curated databases and structured ontologies (Omeka-S), as well as in cross-validation protocols designed to ensure epistemological transparency and methodological rigor. Ethical issues, biases, interpretability, and the limitations of current models are critically examined, while new interdisciplinary workflows are proposed to reassert the centrality of human expertise in the process. By combining technical innovation with historiographical reflection, this research outlines a reproducible framework for transparent, explainable, and human-centered AI practices in the humanities, opening new perspectives for heritage studies and digital museography.
La démocratisation et la popularisation des outils d'intelligence artificielle soulèvent des enjeux éthiques et de souveraineté, car les grands modèles de langage et de génération, ainsi que leurs corpus, demeurent intraçables et incontrôlés (Arcom 2024). Un exemple révélateur est la manière dont les outils de génération d'images ont investi les domaines de la création, en particulier celui de la reconstitution historique, où fleurissent vidéo et images sur les réseaux sociaux prétendant montrer l'histoire telle qu'elle était, sans aucune vérification des sources employées par les modèles. Cela conduit à de vives polémiques, comme récemment lors d'un contenu généré par IA diffusé par le gouvernement pour la journée de la Résistance, où figurait dans la liesse populaire un soldat de la Wehrmacht aux côtés de résistants (Clavert 2025). S'il est aujourd'hui possible pour chacun d'inventer et de diffuser ses propres récits historiques, il devient nécessaire de redéfinir le rôle du chercheur face à ces nouveaux outils. Depuis une vingtaine d'années, les humanités numériques se sont largement emparées de l'étude du passé : histoire de l'art, histoire des sciences et des techniques, étude du patrimoine architectural et industriel, archéologie ou encore littérature. Les récentes campagnes de numérisation d'archives et de sources iconographiques, ainsi que leur mise en ligne dans des bases interopérables, ouvrent de nouvelles perspectives pour la recherche. L'intégration de ces corpus dans le champ de l'intelligence artificielle générative et du *machine learning* ne constitue toutefois pas seulement un défi technique, mais aussi une réflexion de fond sur l'adaptation de ces algorithmes aux données spécifiques des sciences humaines et à leurs méthodes. Or, les modèles de génération d'images actuellement disponibles (ChatGPT-4o, MidJourney, Google Veo3) n'offrent pas la possibilité d'intégrer véritablement les approches et les perspectives propres aux sciences humaines. S'ils excellent dans la capacité à transposer, par exemple, des archives de monuments disparus en un style photoréaliste contemporain, cette surcapacité s'exerce sans véritable réflexion sur les conditions de création des sources, ce qui conduit à des représentations biaisées, voire anachroniques. (Laroche, Vauxion, Vilain, Le Chenadec 2025). Le projet *Cordeliers de Nantes* s'inscrit dans cette dynamique. Il est né du constat de l'opacité des solutions disponibles sur le marché et de notre incapacité à maîtriser leur processus de raisonnement. Nous avons ainsi envisagé le développement d'un outil génératif d'IA conçu comme un dispositif d'élaboration d'hypothèses visuelles historiques, capable de restituer un espace disparu : en l'occurrence, une chapelle de l'église des Cordeliers de Nantes, ornée de décors peints et vitrés. Nous ne prétendons pas avoir résolu l'ensemble des problématiques techniques, mais ce projet nous
conduit à poser la question suivante : comment l'IA et la réalité virtuelle peuvent-elles offrir des solutions innovantes à la recherche en sciences humaines et sociales, et plus particulièrement à l'étude du patrimoine et de la culture ?

# Enjeux et problématiques de l'usage de l'intelligence artificielle en sciences humaines

## Défis éthiques et méthodologiques

Trois axes de recherche majeurs ont été identifiés dans le cadre du projet ANR PIONNIER pour le développement d'une méta-méthodologie intégrant l'IA et la réalité virtuelle au service des sciences humaines :

- Défi éthique et épistémologique : Comment l'IA impacte-t-elle la production de connaissances dans les sciences humaines et sociales ? Quels paradigmes de recherche se trouvent remis en question (Kitchin 2014) et de quelle manière les sciences de l'intelligence artificielle intègrent-elles les spécificités propres aux SHS ? Comme l'a souligné Beaudouin (Beaudouin 2022), L'intelligence artificielle engage les sciences humaines dans une reconfiguration épistémique, en interrogeant la notion de droit d'auteur, d'interprétation et de preuve.

- Innovations méthodologiques et interdisciplinaires : Cet axe vise à élaborer un cadre méthodologique adapté aux données spécifiques des sciences humaines et sociales, en recentrant l'expertise humaine dans le processus de sélection des données destinées à l'entraînement des IA. Il est également essentiel de développer des protocoles de validation des résultats générés, afin de garantir l'authenticité et l'intégrité des analyses. Ces protocoles doivent notamment reposer sur une validation croisée entre experts en sciences humaines et sociales et spécialistes en sciences de l'ingénieur.

- Au-delà de l'intelligence artificielle générative, la technologie peut enrichir notre compréhension du passé. Par exemple, des réseaux de neurones et des graphes de connaissances entraînés sur des données textuelles peuvent contribuer à analyser les centres d'intérêt des visiteurs dans les musées ou à soutenir les experts du patrimoine dans l'exploration de corpus historiques complexes. Nous examinons également comment les techniques de visualisation
basées sur la XR peuvent être adaptées à des ensembles de données complexes (sémantiques, spatiales et temporelles) en sciences humaines. L'usage de la réalité augmentée pour la capture de connaissances en temps réel et l'interprétation de données historiques ou archéologiques fait également partie de nos perspectives de recherche.

## De la nécessité d'une approche interdisciplinaire

Les axes développés ici ne doivent pas être envisagés uniquement sous le prisme des humanités numériques. L'utilisation croissante des technologies d'IA et de XR dans la recherche appelle une approche résolument interdisciplinaire (Azémard 2022), (Cugliari 2023). C'est pourquoi notre équipe a été constituée autour d'experts en sciences numériques et en sciences historiques, les deux approches se nourrissant mutuellement et dialoguant entre elles. Au-delà d'une méthodologie partagée entre disciplines, nous abordons plusieurs défis transversaux :

- La nécessité de sensibiliser les professionnels à ces nouveaux outils numériques, ainsi que de développer une littérature et des formations pour en faciliter l'appropriation.

- L'optimisation et l'adaptation des outils numériques aux besoins spécifiques de la recherche en sciences humaines.

- La discussion et l'élaboration d'un cadre normatif pour une utilisation éthique de l'IA.

## Un cas d'étude interdisciplinaire : L'église disparue des cordeliers de Nantes

Le couvent de la communauté des Cordeliers de Nantes a constitué un important pôle d'activité religieuse et funéraire de la ville. Installée vers 1246 dans les anciens faubourgs, la communauté fit édifier une église dont la nef comptait parmi les plus vastes de Nantes. Vendue comme bien national après la Révolution française (1793), l'église ainsi que le couvent connurent une lente désagrégation entre 1875 et 1920, qui entraîna la démolition complète des voûtes ainsi que d'une partie de la nef et des bâtiments conventuels (Jeulin 1925). Grâce à des planches de la collection Gaignières<fnref n="1" /> et aux archives iconographiques (gravure et carte postale), ainsi que certains de ses décors intérieurs ont pu être restitués, notamment une chapelle attenante au chœur, utilisée comme chapelle privative par la famille des ducs de Bretagne et faisant aujourd'hui l'objet de

<footnote n="1">¹ Collection entreprise par François-Roger de Gaignières dès 1693 afin de documenter et relever les monuments liés à l'histoire de la noblesse française. Aidé du dessinateur Louis Boudan, il parcourut le nord de la France à la recherche d'épitaphes, de tombeaux et de vitraux, pour la plupart aujourd'hui disparus.</footnote>
travaux de recherche et de reconstitution (Vauxion 2024). Cette chapelle comprenait des décors peints et vitrés, ainsi que des éléments sculptés — dont une partie est conservée au musée Dobrée. Les six planches de la collection Gaignières montrent qu'une véritable campagne de décoration y fut entreprise par la famille ducale à partir des années 1450. Notre étude pluridisciplinaire s'est concentrée sur cette chapelle, en s'appuyant sur le travail de recherche et de reconstitution mené par l'un des membres de notre équipe. (Vauxion 2024) L'utilisation de l'intelligence artificielle a été envisagée au regard de l'engouement suscité par les IA génératives d'images telles que ChatGPT-4o et MidJourney. Si celles-ci présentaient, à première vue, un fort potentiel de reproduction des formes, elles révélaient en revanche une faible compréhension des spécificités stylistiques. Dans le cas de la chapelle ducale des Cordeliers de Nantes, un premier test a été mené en soumettant au modèle ChatGPT-4o une planche de la collection Gaignières représentant un vitrail de la chapelle (Figure 1), avec pour requête de transposer ce relevé sous la forme d'un vitrail (Figure 2).

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>Figure. 1 : Vitre de François II de Bretagne aux Cordeliers de Nantes, Louis Boudan, 1670-1715, Relevé, Clairambaut 1046 (fol. 49, n°21), Paris, BNF. Figure 2 Restitution par le modèle GPT-4o du dessin de Gaignières, cred. Vauxion</figcaption></figure>
On constate, dans un premier temps, que le modèle parvient à retranscrire une partie des éléments de la composition (iconographie et palette de couleurs). En revanche, sur le plan stylistique — rendu des visages, matérialisation de la technique du vitrail — il se limite à reproduire le style du dessin. Ainsi, le modèle ne développe aucune véritable réflexion sur l'interprétation des sources à sa disposition et se contente de réitérer des biais déjà bien connus des historiens dans les planches de la collection Gaignières.<fnref n="2" /> On pourrait envisager qu'un travail de prompting, apportant des précisions sur la typologie des sources, permette au modèle d'améliorer ses restitutions. Or, dans un autre cas d'étude concernant la reconstitution d'une cérémonie funéraire aux Cordeliers de Nantes, il est apparu que, même après un important travail de contextualisation et de guidage auprès d'un modèle (MidJourney), l'IA perpétuait systématiquement des erreurs d'interprétation du Moyen Âge, allant parfois jusqu'au contresens historique (Vauxion, Vilain 2024). Une restitution de la cérémonie montrait, par exemple, des chevaliers figurant dans l'assistance alors qu'il avait été explicitement précisé qu'il s'agissait de frères mineurs. On observe également la persistance du modèle à représenter des rideaux d'autel sur des baies, ignorant totalement le fonctionnement d'une courtine d'autel, où la messe demeure théâtralisée et dissimulée. Tout porte ainsi à croire que les modèles reproduisent une perception médiévaliste et stéréotypée<fnref n="3" /> du Moyen-âge ne chose est certaine : l'inaccessibilité aux sources mobilisées, ainsi que l'opacité des méthodologies employées, font de ces modèles, pour reprendre l'expression de Frédéric Clavert (Clavert 2025), de véritables boîtes noires de la pensée. Il convient donc de replacer leur utilisation dans une méthodologie inspirée de la discipline historique.

## Le développement d'une méta-méthodologie interdisciplinaire pour la génération d'images assistée par intelligence artificielle.

*Un pipeline IA pour la génération d'hypothèses visuelles historiques*

<footnote n="2">² Tout n'intéressait pas l'historiographe, qui négligeait notamment les décors iconographiques dans les relevés qu'il faisait exécuter, préférant se concentrer sur l'héraldique ou les figures de la noblesse. (Ritz-Guilbert 2016)</footnote>

<footnote n="3">³ Le médiévalisme désigne une réinterprétation fantasmée et postérieure du Moyen Âge, marquée par l'omniprésence de figures héroïques telles que le chevalier, perçu comme porteur de valeurs positives. Nourri par l'imaginaire de la peinture du XIXe siècle et du cinéma, il contribue à diffuser une vision simplifiée et falsifiée du Moyen Âge, niant la complexité réelle de la période.</footnote>
Nous avons identifié quatre enjeux essentiels pour orienter un modèle génératif d'images vers un véritable outil de visualisation historique :

1. La traçabilité des sources textuelles et iconographiques mobilisées.

2. L'adoption et l'explicitation d'un positionnement historiographique dans le choix des sources retenues.

3. La possibilité de retracer le raisonnement et les calculs statistiques opérés par l'intelligence artificielle, menant à la reconstitution et à la génération des images.

4. Le développement d'une méthodologie critique des images générées, incluant la sélection de critères d'évaluation à partir desquels établir un scoring, de manière à créer un cercle vertueux de réentraînement fondé sur ces données.

Ainsi, afin de créer un pipeline de génération historique, nous proposons un premier schéma illustrant nos réponses à ces quatre enjeux (Figure 3).

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure. 3 : Pipeline IA pour la génération d'hypothèses visuelles historiques, cred. Vauxion, Laroche, Le Chenadec, Vilain</figcaption></figure>

1. La création d'une base de données structurée sur OMEKA-S, rassemblant archives textuelles, iconographiques et scans 3D.
2. La constitution d'un corpus consacré au gothique de la fin du Moyen Âge (fin XIVe siècle – 1520).

3. La structuration de ce corpus en ontologie, afin de transposer le raisonnement reconstitutionniste à partir des contraintes historiques et des données disponibles.

4. L'évaluation des résultats par nos experts historiens, selon des critères iconographiques et stylistiques, permettant d'affiner le modèle et de calculer les probabilités associées aux différentes hypothèses visuelles.

5. La création d'environnements numériques et muséographiques fondés sur ces hypothèses visuelles.

*Une base de données pour l'apprentissage d'une culture visuelle de la fin du Moyen-Âge : le gothique flamboyant (1380-1520)*

Ainsi, une base de données iconographiques et textuelles a été conçue spécifiquement pour ce projet, pensée non comme un simple répertoire d'images, mais comme une véritable infrastructure de reconstitution. Son objectif était d'enseigner à l'intelligence artificielle ce que pouvait être le profil d'une chapelle du XVe siècle. Le parti pris historiographique consistait à intégrer non seulement des exemples contemporains et régionaux de la chapelle ducale, mais aussi à dégager des tendances plus générales de l'architecture et de l'art de cette époque, regroupées sous le terme commode de « gothique flamboyant ». Comme il n'était pas envisageable d'entraîner le modèle uniquement à partir des archives décrivant et représentant la chapelle, il s'agissait plutôt de l'amener à identifier, parmi un large corpus de formes de l'époque, les images les plus pertinentes à mobiliser. C'est pourquoi nous avons retenu l'option d'une modélisation numérique du raisonnement historique sous forme d'ontologie, permettant de structurer la navigation dans le corpus. Cette ontologie s'est traduite concrètement par un entonnoir sémantique intégré à l'annotation des images. Chaque image était ainsi décrite selon sa fonction dans l'espace d'une chapelle (Figure 4) : décor vitré, sculpté ou architectural.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure. 4 : Structure et ontologies de la base de données du projet Cordeliers, cred. Vauxion</figcaption></figure>

Par exemple, pour les vitraux, le corpus distingue cinq types d'images jouant un rôle précis
dans la chaîne de raisonnement : le profil d'un vitrail fournit une vision d'ensemble de la
composition ; la photographie d'un registre en isole une couche narrative ; tandis que des scènes
indépendantes (Figure 5) permettent d'affiner l'analyse iconographique et de les classer
(Crucifixion, Nativité, etc.)
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure. 5 : Vierge à l'enfant, vitrail de la cathédrale Saint-Étienne de Bourges, XVe siècle, cred. phot. Centre André Chastel</figcaption></figure>

Cette stricte séparation des registres se justifie par l'incapacité actuelle des modèles à saisir l'intégralité de l'iconographie d'un vitrail sans recourir à des zooms. Ce premier niveau d'annotation s'articule ensuite avec une réflexion trans-iconographique, en particulier pour les portraits de donateurs. Le corpus ne se limite pas à juxtaposer vitraux, peintures murales ou enluminures, mais cherche à les croiser avec d'autres supports, tels que les planches de la collection Gaignières, afin de dégager des constantes de composition. L'une des plus récurrentes est l'organisation tripartite : donateurs au registre inférieur, scènes hagiographiques au registre médian, anges et armoiries au registre supérieur. Il ne s'agit pas d'imposer à l'intelligence artificielle un schéma rigide, mais de lui faire assimiler ces structures comme des probabilités de reconstitution.
De la même manière, l'annotation insiste sur l'ancrage historique et régional : visages aux fronts dégagés, coiffes caractéristiques, fonds damassés multicolores, micro-architectures flamboyantes, usage différencié de la grisaille, du jaune d'argent ou des variations de plombs. Ces marqueurs stylistiques, propres à des ateliers comme ceux de Quimper ou de Lantic, servent de balises pour orienter l'apprentissage vers l'époque et l'aire culturelle précises de la Bretagne ducale, en évitant les généralisations qui gommeraient ces spécificités locales.

### Application et interoperabilité dans le logiciel Omeka-S.

Publiée sur le site epotec.univ-nantes.fr, la base de données s'inspire des standards CIDOC CRM et Dublin Core. Elle repose sur quatre grandes ontologies, structurées selon les types de médium recensés : décor vitré, structure architecturale, décor sculpté et décor peint. Chaque médium est ensuite subdivisé par fonctionnalité (par exemple, pour le décor sculpté : autel, armoiries, retable) (Figure 4). Toutes les sources iconographiques intégrées à l'entraînement demeurent ainsi traçables, que ce soit par leur fonctionnalité, leur localisation dans l'édifice ou leur statut juridique (droits d'auteur). Enfin, grâce au système de mapping OpenStreetMap, les coordonnées des édifices permettent d'esquisser une première cartographie des formes du « gothique flamboyant » en Europe. Bien que toutes les occurrences n'aient pas encore été intégrées, ce corpus d'environ 700 images, mis à disposition des chercheurs, constitue une ressource précieuse pour de futures études.

## L'entraînement d'un modèle « historien »

### Enjeux de la méthodologie de l'histoire pour l'entraînement d'une intelligence artificielle

Comme souligné plus haut, l'un des principaux enjeux de l'entraînement d'une intelligence artificielle générative d'images réside dans la possibilité de modéliser un raisonnement reconstitutionniste à partir d'un corpus d'images annotées. La méthode interdisciplinaire que nous avons appliquée consiste à adapter un modèle (Stable Diffusion XL) (Podell, English, Lacey, Blattmann, Dockhorn, Müller, Penna et Rombach) à ce type de corpus au moyen d'un fine-tuning LoRA (Low-Rank Adaptation).<fnref n="4" /> Afin de pallier un éventuel manque de temps, nous

<footnote n="4">⁴ Edward J. Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang, et Weizhu Chen. 2021 « LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models », arXiv:2106.09685.</footnote>
avons choisi de créer un agent d'annotation automatique d'images, auquel ont été intégrés la démarche du projet ainsi qu'une bibliographie sur la période. Les annotations produites ont été systématiquement vérifiées par nos historiens. Cet agent assiste l'expert dans la normalisation et la réduction des descriptions iconographiques à une dizaine de tags.

Cette approche, dite « entonnoir sémantique », repose sur une logique de hiérarchisation des motifs récurrents et des associations historiquement documentées du XVe siècle (Vasselin 2011). L'entonnoir repose ainsi sur un filtrage progressif : des concepts généraux (« architecture gothique ») vers des détails contextualisés (« baie en lancette avec remplage flamboyant »), en s'appuyant sur la récurrence statistique des données plutôt que sur des règles rigides. La sélection rigoureuse des termes permet de réduire les étiquettes inutiles ou redondantes et de cibler avec précision l'entraînement sur les caractéristiques stylistiques et architecturales pertinentes. Ce processus assure une meilleure gestion des données et optimise la capacité du modèle à générer des images cohérentes avec les exigences d'une culture visuelle historicisée, contextualisée et stratifiée.

## Voies de développements pour le prompting

Ces annotations constituent ainsi la grille d'entraînement de notre modèle. Les étiquettes les plus fréquentes et co-occurrentes, par exemple les portraits de donateurs dans les vitraux amènent le modèle à comprendre leur logique iconographique (association entre saint patron et donateur), stylistique (souvent encadrés de micro-architectures) et spatiale (présence des donateurs au registre inférieur) (Vasselin 2011). Pour l'instant, la fabrication des promptes demeures relativement chaotique dans la sélection des termes issus du dataset. L'adoption de la méthodologie Haruspex, qui mobilise des approches probabilistes pour structurer plus finement les relations sémantiques entre éléments visuels et textuels, pourrait s'avérer prometteuse (Quantin, Herby, Laroche, Kerouanton 2017). Elle constituerait une voie vers la construction de prompts fondés sur des descriptions archivistiques, lesquelles ne sont pour l'instant pas intégrables au processus de génération d'images.

## Le contrôle de la génération et dimensions immersives

Pour assurer le contrôle de la reconstitution (lorsque certaines archives iconographiques le permettaient) nous avons intégré la technologie ControlNet, qui impose des contraintes
géométriques au modèle génératif. Ainsi, un simple dessin en noir et blanc de la chapelle (Figure 6), inspiré d'une archive photographique des vestiges avant leur destruction en 1920 (Figure 7), a pu servir de base à cette génération.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure. 6 : Reconstitution par le modèle ChatGPT-4o en simple dessin en noir et blanc, cred.
Vauxion Mathis</figcaption></figure>

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 7 : Ruines de la chapelle ducale des Cordeliers de Nantes, Archive municipales de Nantes, AMNFi17</figcaption></figure>
Le fonctionnement de ControlNet repose sur la segmentation préalable des images en zones définies (nef, chapelles latérales), afin de guider leur remplissage stylistique de manière cohérente avec les contraintes historiques et spatiales imposées (Zhang, Rao, Agrawala 2023).
Pour affiner encore cette précision spatiale, nous utilisons des filtres spécifiques, tels que le filtre Canny (Figure 8), qui détecte les contours essentiels des esquisses, ainsi que le filtre DepthMap (Figure 9), qui permet une estimation plus fine des volumes et des profondeurs.

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure. 8 : Contours de la chapelle générés par Canny LoRA, Figure 9 : Contrôle de l'image et de la profondeur généré par Depth Map LoRA, cred. Elouarn Le Chenadec</figcaption></figure>

Une fois ces images générées par ControlNet et notre LoRA, nous en renforçons la dimension immersive grâce à l'utilisation de Stable Virtual Camera. Ce modèle permet de produire des séquences vidéo simulant différents points de vue à l'intérieur de l'espace architectural reconstitué, conférant ainsi une dimension dynamique à notre hypothèse visuelle. La photogrammétrie est ensuite utilisée en complément pour générer un nuage de points précis à partir des images virtuelles produites. Ce nuage de points offre la possibilité d'une analyse détaillée et d'une validation ultérieure des proportions et des volumes. La combinaison de ces outils constitue ainsi un protocole méthodologique robuste, garantissant non seulement une forte cohérence spatiale, mais aussi une interoperabilité accrue des données produites, facilitant le dialogue critique entre historiens de l'art et spécialistes de la modélisation 3D.
# Un cercle vertueux d'apprentissage : protocole de validation croisée des images générées et ajustement du modèle

## Critères d'évaluation des images générées

Afin de garantir la qualité des hypothèses visuelles générées par le modèle, nous avons mis en place un protocole interdisciplinaire combinant, d'une part, un calcul interne d'incertitude mesurant la capacité du modèle à intégrer l'entraînement et, d'autre part, un scoring sémantique obtenu en faisant redécrire les images générées par l'annotateur développé pour le processus d'annotation. Ce dispositif est complété par un système de notation établi par nos historiens, évaluant la compréhension des volumes et de leur articulation, le respect des codes iconographiques et architecturaux, la cohérence stylistique, la fidélité aux sources textuelles et graphiques, ainsi que la cohérence matérielle.

## Analyse des résultats

À partir de ces critères, nous avons évalué 400 images à l'aide d'un outil développé par notre équipe d'ingénieurs. Chaque critère était noté sur une échelle de 0 à 10. Nous présentons ici trois images générées illustrant les objectifs de l'entraînement. La première (Figure 10) représente, à
partir d'un prompt (« Vierge à l'Enfant, XVe siècle »), l'iconographie de la Vierge à l'Enfant.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure. 10 : Vierge à l'enfant par le modèle SDXL (Gwenn 0.4) associé à un entraînement sur le gothique flamboyant, cred. Vauxion, Laroche, Le Chenadec, Vilain</figcaption></figure>

<table><tr><td>Compréhension spatiale</td><td>L'agencement des figures reste perceptible mais demeure quelque peu chaotique ; néanmoins, les personnages sont correctement encadrés de micro-architectures.</td><td>7/10</td></tr></table>
<table><tr><td>Compréhension de l'iconographie et des codes architecturaux</td><td>Une figure additionnelle vient perturber la scène ; sans elle, l'image correspondrait véritablement à une Vierge à l'Enfant.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Complexité et cohérence stylistique</td><td>Les éléments de grisaille sont très bien interprétés par le modèle, tant sur le plan stylistique que dans les détails. On observe presque aucune confusion des styles, à l'exception du visage de la Vierge, qui ne reflète pas un traitement médiéval. La tonalité des couleurs est, dans l'ensemble, satisfaisante.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Conformité aux sources</td><td>L'iconographie est globalement bien restituée, à l'exception d'une figure angélique tenant un enfant, qui ne devrait pas apparaître dans cette thématique. L'influence du corpus se fait néanmoins sentir.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Cohérence matérielle</td><td>Très bonne cohérence dans l'agencement des pièces de verre, dans la palette de couleurs et dans le traitement de la lumière.</td><td>8/10</td></tr></table>

Une deuxième image (Figure 11), dont la génération a été contrôlée par ControlNet, présente un résultat proche du dessin de reconstitution de la chapelle ducale.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure. 11 : Reconstitution de la chapelle ducale des cordeliers de Nantes par le modèle SDXL (Gwenn 0.4) associé à un entraînement sur le gothique flamboyant. Cred. Laroche, Vilain, Vauxion, Le Chenadec</figcaption></figure>

<table><tr><td>Compréhension spatiale</td><td>Une bonne distribution des volumes, avec des proportions cohérentes dans l'articulation des voûtes et des nervures.</td><td>8/10</td></tr><tr><td>Compréhension de l'iconographie et des codes architecturaux</td><td>Une iconographie lacunaire, où les scènes des vitraux n'apparaissent que comme de simples taches de couleur.</td><td>3/10</td></tr><tr><td>Complexité et cohérence stylistique</td><td>Le style gothique flamboyant est globalement bien restitué, à l'exception de la baie du mur gauche qui présente une hallucination, ainsi que de la présence de bancs contemporains.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Conformité aux sources</td><td>Le dessin est très bien respecté</td><td>7/10</td></tr></table>
<table><tr><td>Cohérence matérielle</td><td>Le rendu de la pierre manque d'uniformité et le tuffeau n'apparaît pas clairement représenté ; une source de lumière se révèle incohérente, mais la structure demeure solide.</td><td>6/10</td></tr></table>

Une troisième (Figure 12) dont la requête ciblait une (“Crucifixion, XVe siècle).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure. 12 : Crucifixion avec le modèle SDXL (Gwenn 0.5) combiné à un entraînement sur le gothique flamboyant, cred Laroche, Vilain, Le Chenadec, Vauxion</figcaption></figure>

<table><tr><td>Compréhension spatiale</td><td>Une scène bien encadrée de micro-architectures, où le Christ apparaît sur le Golgotha entouré de ses proches.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Compréhension de l'iconographie et des codes architecturaux</td><td>Les saints représentés ne sont pas identifiables, mais leur présence demeure plausible ; le Golgotha est bien figuré.</td><td>7/10</td></tr></table>
<table><tr><td>Complexité et cohérence stylistique</td><td>Encore une fois, les éléments de grisaille sont satisfaisants, mais le traitement de la croix présente une hallucination, celle-ci semblant être orfévrée.</td><td>7/10</td></tr><tr><td>Conformité aux sources</td><td>L'image est conforme aux scènes de Crucifixion présentes dans le corpus de cette époque, notamment dans le rendu du Golgotha.</td><td>7,5/10</td></tr><tr><td>Cohérence matérielle</td><td>Des morceaux de verre bien visibles et correctement agencés, avec des tonalités de couleurs très réussies.</td><td>8/10</td></tr></table>

L'ensemble de ces résultats montre que, dans un contexte sériel comme celui du vitrail et de son iconographie, l'aspect stylistique et la répartition spatiale — notamment la scène encadrée de micro-architectures — sont particulièrement bien maîtrisés. Il apparaît ainsi que l'une des logiques propres à l'art du vitrail au XVe siècle a été comprise, ouvrant la voie à un outil de visualisation probabiliste d'hypothèses de reconstitution en histoire de l'art. La véritable force du modèle réside toutefois dans la génération contrôlée, laquelle ne peut néanmoins être exercée qu'à partir d'un travail préalable d'esquisse ou de la disponibilité d'archives iconographiques.

## Enjeu d'un réentrainement RLHF

Pour que la génération d'images reflète des attentes historiographiques explicites (et pas seulement un « style »), nous avons amorcé un réentrainement de type Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) adapté aux modèles de diffusion (Yinan, Tzeng, Du, Kislyuk 2024). Concrètement, l'expert en histoire médiévale a noté 396 images selon cinq critères (composition spatiale, iconographie, cohérence stylistique, fidélité aux sources/prompt, matérialité ; échelle de 0 à 10). À partir de ces jugements, nous entraînons un modèle de récompense, en pratique, un classifieur multimodal de type CLIP/ViT doté de cinq têtes correspondant aux critères, qui apprend à préférer l'image la plus conforme au point de vue historien et agrège ces préférences en un score global. Autrement dit, nous formalisons le jugement expert en un « arbitre » traçable, capable de comparer deux itérations du générateur et d'orienter l'apprentissage tout en laissant l'humain dans la boucle (validation, corrections, justification). L'expérimentation reste préliminaire mais montre qu'il est possible de convertir des critères savants en signaux d'apprentissage exploitables, ouvrant la voie à un cercle vertueux
d'amélioration continue en articulation avec notre fine-tuning léger (LoRA/DoRA) (Liu, Yi Wang, Yin, Molchanov 2024) sur SDXL et nos estimations d'incertitude (BayesDiff) destinées à qualifier la fiabilité des hypothèses visuelles.

## Vers un calcul de l'évidence historiquo-archéologique

Rappelons que ces résultats ne constituent pas une vérité en soi, mais des visualisations interprétables. C'est pourquoi, afin de mesurer le degré de confiance dans la qualité de futures hypothèses visuelles générées par IA, nous proposons une cartographie visuelle combinant :

- Une échelle de preuve historico-archéologique, à l'image de celle établie par Aparicio Resco et Figueiredo (Fig. 13) (Aparicio Resco, Figueiredo, 2017). Cette échelle attribue un code couleur allant des teintes froides, correspondant aux hypothèses les plus faibles (reposant uniquement sur des conjectures établies à partir de bâtiments similaires), aux teintes chaudes, validées par l'existence de l'objet ou par des données archéologiques. Nous avons en outre ajouté la couleur noire pour le niveau 0, afin de signaler les cas où le modèle introduit des hallucinations.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure. 13 : Échelle de l'évidence historico-archéologique, cred. P. Aparicio Resco, C. Figueiredo, 2017</figcaption></figure>
Une surcouche BayesDiff (Siqi, Lei, Dequan, Chongxuan, Zhijie, 2025) apporte un niveau supplémentaire de lisibilité probabiliste aux degrés de preuve : la couleur encode la fiabilité documentaire, tandis que la transparence ou le hachurage matérialise l'incertitude bayésienne. En combinant ces deux dimensions, chaque hypothèse de reconstitution est finement nuancée, et le lecteur dispose d'un indicateur clair du risque résiduel d'erreur.

Conclusion

En définitive, cet article s'inscrit dans les efforts interdisciplinaires actuellement menés par les humanités numériques pour structurer l'usage de l'IA dans les sciences humaines et sociales. Le manque de temps a toutefois orienté cette étude vers l'identification de pistes potentielles pour une utilisation éthique et scientifique. De futures recherches devront intégrer de véritables discussions sur la normalisation des annotations, notamment à travers de possibles liens avec les thésaurus déjà existants pour la description iconographique. Un bruit trop important compromet en effet l'établissement d'un cercle vertueux de réentraînement. De même, des discussions devront être ouvertes sur la qualification des critères d'évaluation des images générées par IA : ceux que nous proposons ne nous semblent pas encore assez exhaustifs au regard de la diversité du champ des sciences humaines et ne s'appliquent, pour l'instant, qu'à l'histoire de l'art. En conséquence, un risque persiste : celui de voir l'apprentissage d'un critère survalorisé par rapport à un autre en fonction des compétences de l'évaluateur. Par ailleurs, la génération de vitraux par notre modèle reste le reflet d'un corpus iconographique incomplet : un modèle demeure, pour l'instant, très dépendant de l'image. L'intégration plus systématique des archives dans ces jeux de données pourrait constituer un tournant que nous n'avons pas encore pleinement maîtrisé.

Néanmoins, grâce à sa puissance de calcul, l'intelligence artificielle pourrait occuper une place de choix dans la restitution visuelle de certaines logiques de l'histoire et de l'art. Couplée aux vastes campagnes de numérisation et à la mutualisation de grands ensembles de données, elle pourrait inscrire la discipline historique dans un nouveau déplacement épistémologique et méthodologique, qu'il convient d'accompagner.
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<figure><img src="image_13.png" /></figure>