# Nouveaux outils d'apprentissage statistiques pour l'imputation et le pronostic en conservation

Shadé ALAO AFOLABI, Pauline Hélou-de la Grandière, Chloë Coustet, Mathieu Thoury, Elsa Perruchini, Erwan Le Pennec, Serge X. Cohen

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Shadé ALAO AFOLABI, Pauline Hélou-de la Grandière, Chloë Coustet, Mathieu Thoury, Elsa Perruchini, et al. Nouveaux outils d'apprentissage statistiques pour l'imputation et le pronostic en conservation. 2023. hal-04347417

HAL Id: hal-04347417

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Preprint submitted on 15 Dec 2023

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# Nouveaux outils d'apprentissage statistiques pour l'imputation et le pronostic en conservation

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Shadé ALAO AFOLABI¹ - Chloë COUSTET² - Pauline HÉLOU-DE LA GRANDIÈRE³
Mathieu THOURY² - Elsa PERRUCHINI⁴ - Erwan LE PENNEC⁵ - Serge COHEN²

1. CNRS - MNHN - UVSQ - IPANEMA / IPP

2. CNRS - MNHN - UVSQ - IPANEMA

3. CY-Paris Université (Research Unit Heritages : Cultures, Patrimoines, Créations) et Atelier La Grandière

4. Institut National du Patrimoine

5. CNRS - INRIA - École Polytechnique - CMAP

IPANEMA

ARCHAEOLOGY
CONSERVATION SCIENCES
PALAEOANTROPOLOGY
PALAEO ENVIRONMENTS

ANCIENT MATERIALS
RESEARCH PLATFORM

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

<figure><img src="image_4.png" /></figure>

Région
Ile-de-France

## Contexte

Conservateurs et restaurateurs doivent faire face à diverses problématiques de dégradations observées sur les peintures à l'huile sur toile de l'époque contemporaine (1950 à aujourd'hui) telles que des blanchiments, clivages de la matière, ou encore des craquelures. De nombreuses similitudes d'altérations de peintures sont constatées parmi les différentes collections.

Le partage de données entre professionnels de ce secteur améliorerait significativement la prise en charge des protocoles de restauration et de suivi de ces œuvres. Cependant, du fait des contraintes liées au marché de l'art, le partage de ces données est rendu problématique par le caractère confidentiel de certaines informations, de l'hétérogénéité des données collectées sur les œuvres et de la non uniformité des formats utilisés. Le professionnel fait face à un problème avec jeu de données creux, où une part très significative des données est manquante. Le projet Méthodes d'Intelligence Artificielle pour l'Imputation des Altérations (M(IA)²) s'attache à exploiter les méthodes de l'intelligence artificielle pour développer un outil d'aide à la décision à l'usage des spécialistes de la conservation.

## Altérations spécifiques à ces peintures

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>### MODIFICATION DE L'ASPECT DE LA PEINTURE EN SURFACE</figcaption></figure>

CAMPAGNE D'IMAGERIE NON-DESTRUCTIVE DANS LES RÉSERVES D'UN MUSÉE

IMAGES: (c) P. HÉLOU-DE LA GRANDIÈRE, C. COUSTET, ET
HTTPS://PAINT.TOOL.CULTUREELERFGOED.NL/PHENOMENA/

## Valorisation des données pour la conservation des œuvres

Les constats d'état sont des documents rédigés par les professionnels de la restauration, ils constituent une source riche d'information concernant la vie des peintures. Ils y décrivent le bien, l'état du tableau, du cadre, les couches picturales. On y retrouve aussi la description de la couche de protection (vernis) et de son état ainsi que la description du support principal. Certains restaurateurs y ajoutent même les interventions antérieures remarquables ainsi que l'identification des matériaux. La première étape de M(IA)² consiste au développement d'un outil permettant d'extraire et de structurer les informations depuis un ensemble de constats. L'une des difficultés réside dans le fait que les documents traités ont une structure très

hétérogène car les standards de constat diffèrent selon les institutions et les objectifs de l'intervention. De plus, le vocabulaire employé y est également très variable. La recherche d'information dans ces documents fait intervenir des techniques du traitement automatique du langage naturel (TAL, ou natural language processing/NLP). Ce processus est important pour la réalisation de la seconde étape de M(IA)², c'est à dire la construction d'un modèle statistique qui pourra répondre à un certain nombre de problématiques autour de l'état des collections. La finalité première de l'outil sera d'aider les professionnels de la restauration dans leur travail de pronostic et de préconisation.

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>MANUSCRIT</figcaption></figure>

EXTRAIT D'UN CONSTAT D'ÉTAT RÉALISÉ PAR BARABANT GILLES

SOURCE : CENTRE DE DOCUMENTATION DU C2RMF

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>TAPUSCRIT</figcaption></figure>

EXTRAIT D'UN CONSTAT D'ÉTAT RÉALISÉ PAR

PAULINE HÉLOU-DE LA GRANDIÈRE

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>## 2/ Reconnaissance de caractères</figcaption></figure>

CODE PERMETTANT LA MISE EN VALEUR DE DONNÉES

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>## 3/ Recherche d'information</figcaption></figure>

RECHERCHE LEXICALE

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>## 4/ Enrichissement de la base</figcaption></figure>

DIAGRAMME DE CLASSES DU PROJET MIB-NOIRœS

Enrichissement automatisé du système d'information à partir de constats

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>## 5/ Apprentissage statistique</figcaption></figure>