La généalogie des formes dans la perspective du Deep Learning

Colloque international

Université de Liège

7-8 novembre 2019

Salle de l’Horloge

Org. Maria Giulia Dondero (FNRS/ULiège) et Ralph Dekoninck (UCL)

Programme

L’apport principal des instruments computationnels utilisés aujourd’hui dans la Digital Art History et, plus généralement, dans les Humanités Numériques consacrées aux questions patrimoniales, est de renouer avec le projet d’une généalogie des formes qui remonte aux noms du mathématicien et biologiste D’Arcy Thompson (1917) et des historiens de l’art Heinrich Wölfflin (1915) et Henri Focillon (1934) —sans oublier la notion de migration des motifs chez Aby Warburg (1924-29). Or, le projet d’une généalogie des formes, malgré des reprises et des intégrations diverses qui sont aujourd’hui valorisées notamment dans le travail de Didi-Huberman (2013), est resté inaccompli en raison de la difficulté de détecter des patterns dans des très grands corpus, venant de musées et de collections dispersées et disparates (tant au niveau des époques que des médiums).

À présent, la numérisation croissante des œuvres d’art, les bases de données disponibles en ligne et le traitement informatique de larges corpus d’images rendent ce projet techniquement réalisable. Plusieurs études aux États-Unis et en Europe engagées dans les approches du Deep Learningutilisant les réseaux de neurones à convolution (Convolutional Neural Networks, CNN) ont démontré leur efficacité dans la reconnaissance visuelle de séries au sein de larges collections de documents visuels en construisant des signatures des objets d’intérêt ou des images dans leur ensemble (Feature Vector Signature). Le Deep Learning (Le Cun 2015) a ainsi démontré sa performance inégalée par rapport aux méthodes des mots visuelsou plus généralement aux méthodes basées sur des extractions de caractéristiques localesdes images. On peut également mentionner les travaux de Lev Manovich (Manovich, Douglass, Zepel 2011) qui ont dressé des analyses de larges collections d’images via des visualisations permettant de faire émerger les trajectoires en diachronie des carrières de plusieurs peintres et de les comparer (Manovich, 2015, 2017 ; Dondero 2017), ainsi que le projet Replicadu Digital Humanities Lab de l’EPFL. Replicavise à renouer avec le projet de Focillon (di Lenardo, Seguin, Kaplan 2016) en utilisant les instruments de l’apprentissage profond et notamment en exprimant des requêtes algébriques combinant des exemples positifs et négatifs pour définir les caractéristiques des images recherchées. L’objectif est de faire émerger des motifs et des formes similaires dans des groupes d’images qui n’ont pas encore été mis en relation par les méthodes classiques de l’histoire de l’art et mettre à jour la cartographie des influences croisées. 

Si la plupart de ces recherches visent à répondre aux questions soulevées par Focillon dans les années 1930, d’autres poursuivent le travail sur la survivance des motifs et des formes de Warburg (Hristova 2016). 

Un nouveau projet, qui associe la Belgique, la France et le Luxembourg, est en train de voir le jour et se donne pour objectif la reprise théorique et méthodologique du programme de recherches sur la généalogie des formes. Il a pour objectif de croiser les recherches dans le domaine des technologies de pointe en data-visualisation avec les travaux en sémiotique qui se sont penchées sur la transmigration des formes (Basso Fossali 2013 ; Basso Fossali 2014 ; Dondero & Klinkenberg 2018-2019) et avec le renouvellement profond des études en histoire de l’art qui renouent avec le formalisme de ses fondateurs tout en le reconnectant à l’étude du sens et en l’ouvrant à une meilleure compréhension du pouvoir des images. 

Ces deux journées de colloque visent ainsi à favoriser le dialogue entre historiens de l’art, sémioticiens et informaticiens sur le classement de larges bases de données d’images en comparant les objectifs et les instruments de chaque perspective disciplinaire.

Bibliographie

Pierluigi Basso Fossali (2013), Il Trittico 1976 di Francis Bacon. Con note sulla semiotica della pittura, Pise, ETS.

Pierluigi Basso Fossali (2014), « Histoire des formes entre diachronie et archéologie », Actes du congrès 2013 de l’AFS (Association Française de Sémiotique) « Sémiotique et diachronie », Université de Liège, Belgique, 12-13-14 juin 2013. [En ligne] URL : http://afsemio.fr/?p=208, repris dans Vers une écologie sémiotique de la culture, Limoges, Lambert-Lucas, pp. 264-276.

George Didi-Huberman (2013), L’album de l’art à l’époque du « Musée imaginaire », Paris, Hazan. 

Isabella di Lenardo, Benoit Seguin, & Frédéric Kaplan (2016), « Visual Patterns Discovery in Large Databases of Paintings », Digital Humanities,DH 2016: Krakow, Poland, July 11-16, pp. 169-172. https://infoscience.epfl.ch/record/220638/files/diLenardo-Seguin-Kaplan-DH2016.pdf

Maria Giulia Dondero (2017), « The Semiotics of Design in Media Visualization: Mereology and Observation Strategies », Information Design Journal, 23/2, pp. 208-218. DOI: https://doi.org/10.1075/idj.23.2.09donhttps://www.academia.edu/35306814/The_semiotics_of_design_in_media_visualization._Mereology_and_observation_strategies_Information_Design_Journal_2017_Farias_and_Queiroz_eds_FULL_TEXT

Maria Giulia Dondero & Jean-Marie Klinkenberg (2018-2019), « Après Greimas. Des tâches pour la sémiotique visuelle », La part de l’œil, n° 32, Dossier « Greimas et la sémiotique de l’image » (Dondero & Klinkenberg dirs), pp. 230-235. 

Henri Focillon (1934), « Vie des formes », Vie des formessuivi de Éloge de la main, Paris, Presses Universitaires de France, 1943.

Stefka Hristova (2016), « Images as Data: Cultural Analytics and Aby Warburg’s Mnemosyne », International Journal for Digital Art History – DAH, 2. https://journals.ub.uni-heidelberg.de/index.php/dah/article/view/23489.

Yann Le Cun, Yoshua Bengio & Geoffrey Hinton (2015), “Deep learning”, Nature, vol. 521, pp. 436–444.

Lev Manovich, Jeremy Douglass & Tara Zepel (2011), “How to Compare One Million Images?”, inB. David (dir.), Understanding Digital Humanities, London, Palgrave Macmillan, pp. 249-278. http://softwarestudies.com/cultural_analytics/2011.How_To_Compare_One_Million_Images.pdf

Lev Manovich (2015), « Data Science and Digital Art History »,International Journal for Digital Art History, 1, 13–35. 

Lev Manovich (2017), « The Science of Culture? Social Computing, Digital Humanities and Cultural Analytics », The Datafied Society. Studying Culture through Data, Schäfer & van Es (Eds), AUP.

Aby Warburg (1924-29), L’Atlas mnémosyne, Paris, Éditions Atelier de l’écarquillé, 2012.      

Heinrich Wölfflin (1915), Principes fondamentaux de l’histoire de l’art, Éditions Parenthèses 2017. 

D’Arcy Thompson (1917), Forme et croissance, trad. de D. Teyssié, Paris, Seuil, 2009.

Comité organisateur : 

Pierluigi Basso Fossali (Lyon 2/ ICAR) 

Ralph Dekoninck  (UCL)

Maria Giulia Dondero (FNRS/ULiège)

Cédric Honba Honba (ULiège)

Comité scientifique

Pierluigi Basso Fossali (Lyon 2/ ICAR) 

Ralph Dekoninck  (UCL)

Maria Giulia Dondero (FNRS/ULiège)

Cédric Honba Honba (ULiège)

Pierre Leclercq (ULiège/LUCID)

Serge Miguet (Lyon 2/LIRIS)


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