les 7 et 8 novembre 2019
Liège (Belgique), Université de Liège, Salle de l’Horloge

organisé par Maria Guilia Dondero (FNRS/ULiège) et Ralph Dekoninck (UCL)

 

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Présentation

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 Faucillon (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 oeuvres 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 Learning utilisant 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 visuels ou plus généralement aux méthodes basées sur des extractions de caractéristiques locales des 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 Replica du Digital Humanities Lab de l’EPFL. Replica vise 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.

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)