Expérimentation : à l’Ina, l’intelligence artificielle s’invite dans la restauration
Lors du festival Il Cinema Ritrovato à Bologne, le 25 juin dernier, l’Ina, a expliqué comment ces nouveaux outils dits intelligents viennent compléter les logiciels de restauration traditionnels.
L’intelligence artificielle n’a pas vocation à remplacer les stations de travail telles que Diamant, DRS Nova ou Phoenix qui demeurent la base des traitements de restauration. Par contre, « elle ouvre de nouvelles perspectives sur des défauts particulièrement complexes à corriger », a expliqué Benjamin Lerena, responsable des projets de numérisation et de restauration lors de la table ronde dédiée aux archives télévisuelles.
L’un des principaux champs d’expérimentation concerne les bobines 16mm issues des kinescopes, lesquels avaient pour mission de filmer un tube cathodique avant la généralisation du magnétoscope. « Leur image peut cumuler des défauts vidéo et de défauts liés au film, mais le contenu n’en demeure pas moins unique », explique-t-il. Parmi les plus fréquents figurent les lignes de balayage du tube cathodique, les déformations géométriques, les problèmes de définition, ou encore les distorsions provoquées par la courbure des CRT de l’époque. Autant d’imperfections que les outils de restauration classiques corrigent difficilement, mais qu’une approche IA et algorithmique s’avère efficace quand le traitement conventionnel montre ses limites. L’autre domaine de recherche concerne les collections vidéo, qui représentent près de 80 % du fonds de l’Institut. Les équipes expérimentent des traitements IA visant à éliminer les dropouts, le crosscolor ou encore améliorer la définition des images issues de formats SD. Ces expérimentations répondent à l’évolution des usages, tant les archives vidéo ne sont plus seulement destinées à la télévision, mais également à des restaurations 2K ou 4K, voire à des projections en salle. « Lorsque l’on projette une bande vidéo deux pouces sur un grand écran de cinéma, le résultat peut être peu flatteur », conclut Benjamin Lerena. « L’objectif est donc de développer de nouveaux outils capables d’améliorer ces images sans se substituer au travail des restaurateurs. »
