Le projet italien ShareArt vise à « mesurer l’appréciation » des œuvres d’art grâce à l’intelligence artificielle

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Le projet ShareArt, mis en œuvre par ENEA et Istituzione Bologna Musei, pour mesurer « la dynamique d’appréciation et d’attraction » des œuvres d’art grâce à l’intelligence artificielle et aux applications de mégadonnées, a été présenté à Bologne au début du mois de juillet 2021. La première expérimentation est déployée dans les salles du musée municipal de la ville.

« Il y a des questions qui résonnent dans les murs d’un musée. Qu’est-ce que l’appréciation de l’art ? Quelles sont les variables qui pourraient l’affecter ? Les réponses traditionnelles sont insuffisantes », a souligné lors de l’événement de présentation Roberto Grandi, président de l’Istituzione Bologna Musei.

« Ainsi Bologna Musei et ENEA ont ouvert certaines salles des collections d’art municipales et les ont transformées en un laboratoire sur le terrain, pour étudier en profondeur la dynamique de réalisation des œuvres d’art en relation avec l’espace et le temps. La façon dont les visiteurs observent, comment ils approchent de l’œuvre et combien de temps ils l’observent aident les conservateurs de musée à mieux comprendre les comportements des visiteurs. Cela peut nous aider à acquérir une connaissance plus approfondie de la dynamique de … l’appréciation en collectant et en traitant une grande quantité de données. C’est un voyage fascinant et nous sommes heureux de le faire avec une institution scientifique d’excellence comme l’ENEA ».

  • Analyser les parcours et les réactions des visiteurs

Les données collectées seront une mine d’informations précieuses pour les exploitants de musées qui, en analysant des données concrètes, peuvent mettre en évidence les points forts et les éventuels problèmes, évaluer les améliorations pour maximiser la focalisation sur les œuvres et optimiser le parcours d’exposition, puis mesurer les effets des actions entreprises.

L’outil entend ainsi « mesurer » l’appréciation d’une œuvre d’art en en enregistrant et en analysant des données collectées, sans impliquer directement les visiteurs.

Le système enregistre combien de temps les visiteurs regardent l’œuvre d’art, les chemins qu’ils empruntent dans les galeries, les œuvres ou les parties d’œuvres vers lesquelles leurs yeux sont attirés et d’autres mesures qui constituent collectivement ce que les chercheurs appellent la «valeur d’attraction» de l’art, selon l’article de Bloomberg .

« Grâce à une caméra positionnée à proximité de l’œuvre, le système détecte automatiquement les visages regardant vers l’œuvre, acquérant des données sur le comportement des observateurs tels que le chemin emprunté pour s’approcher, le nombre d’observateurs, le temps et la distance d’observation, le sexe, l’âge classe et l’humeur des observateurs », ont expliqué les experts de l’ENEA Stefano Ferriani, Giuseppe Marghella, Simonetta Pagnutti et Riccardo Scipinotti.

Le système se compose d’une série de dispositifs d’acquisition de données, actuellement disponibles sur le marché à faible coût, associés à des caméras, qui collectent les informations et les envoient à un serveur central de stockage et de traitement.

Pour cette première expérimentation hors laboratoire, les 2 partenaires ont installé 14 petites caméras associées à l’intelligence artificielle (IA) pour étudier les expressions faciales, la posture et le positionnement des clients qui traversent les galeries des collections municipales d’art de la ville de Bologne.

Roberto Grandi, président de l’Istituzione Bologna Musei, a déclaré à Bloomberg que les visiteurs ont tendance à passer moins de 15 secondes devant une œuvre donnée. En moyenne, les visiteurs des galeries de Bologne ont une durée d’attention de quatre à cinq secondes.

Autre résultat intéressant, les personnes qui regardent un diptyque du XIVe siècle du peintre italien Vitale degli Equi ont concentré la majeure partie de leur attention sur la moitié droite «la plus occupée» de l’œuvre, qui représente Saint-Pierre recevant une bénédiction. Beaucoup de ces mêmes téléspectateurs ont complètement ignoré la moitié gauche du diptyque.

  • Un outil de contrôle de la distanciation sociale

Dans cette période de gestion complexe due à la pandémie de Covid-19, ShareArt peut également être utilisé pour améliorer la sécurité des musées en vérifiant le bon usage des masques et la distanciation des visiteurs, en activant en temps réel un signal visuel pour rappeler aux visiteurs de respecter les règles.

Un petit écran bleu se trouve à côté d'un cadre doré

Dans la vidéo diffusée par ENEA, un appareil ShareArt clignote en rouge lorsqu’il repère un visiteur dont le masque facial ne couvre pas la bouche et le nez. La lumière bleue deviendra également rouge si un client s’approche trop près d’une œuvre d’art.

Les premiers résultats de l’expérience ont d’ailleurs montré que la plupart des visiteurs sont seuls et portent correctement leurs masques.

Les chercheurs de l’ENEA ont commencé à déployer publiquement ShareArt début juillet 2021, après la levée des restrictions de Covid-19 et la réouverture de nombreux musées italiens. Mais le chercheur de l’ENEA, Riccardo Scipinotti, avait proposé l’initiative ShareArt, dès 2016.

La collaboration entre l’ENEA et l’Istituzione Bologna Musei s’inscrit dans le cadre de la recherche et du développement du big data, auquel la Région Emilie-Romagne est fortement engagée, avec la création dans la Technopole de Bologne d’une expertise en puissance de calcul et calcul intensif, big data et intelligence artificielle. d’importance internationale.

SOURCES: ENEA, smithsonian.mag, Bloomberg city lab, Engadget

PHOTOS: Istituzione Bologna Musei, 

Date de première publication: 23/08/2021

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