Restauration de vieilles photos grâce à l'IA : ce qu'elle récupère et ce qu'elle invente
Vous passez la photo de mariage de vos grands-parents dans l'application et elle ressort nette, avec des visages bien définis et des contours précis. Le résultat est impressionnant – et mérite une explication que presque personne ne donne.
Ce détail n'y figurait pas. L'intelligence artificielle n'a pas trouvé d'informations cachées dans l'image : elle a généré de nouvelles informations qui correspondent aux autres.
Elle comble les lacunes, elle ne les révèle pas.
Le modèle a appris à quoi ressemblent habituellement les visages et les textures, puis a dessiné ce qui manquait d'une manière cohérente avec l'environnement.
C'est sur le visage que le risque apparaît.
Les traits fins, la forme des yeux et le sourire peuvent paraître différents de l'original. Plus la photo est mauvaise, plus le mannequin en rajoute.
Augmenter ne signifie pas gagner en précision.
Agrandir une petite photo crée de nouveaux pixels par estimation. La netteté perçue augmente ; l’information réelle, elle, reste inchangée.
Conservez toujours l'original.
La version restaurée est une interprétation. Le fichier original fait foi et ne doit pas être écrasé.
Quand l'IA est vraiment utile.
Il existe des utilisations où il excelle et où le risque est faible. Supprimer les rayures, les taches, les plis et le jaunissement d'une photo numérisée. Il s'agit d'une réparation de dommages physiques : les informations de l'image sont présentes, et le modèle ne nettoie que ce qui se trouve au-dessus.
Il en va de même pour couleur délavée corrigée et pour réduire le bruit à partir d'une numérisation effectuée en faible luminosité. Ce sont des opérations qui respectent le contenu de la photo.
Le problème se pose lorsque la photo est petite, très floue ou de très basse résolution. Le modèle dispose alors de peu d'informations et finit par créer plus qu'il ne corrige. C'est ainsi que se produisent cet effet de peau figée et ces visages qui se ressemblent sans être identiques.
La colorisation est une supposition fondée.
La colorisation d'une photo en noir et blanc est l'exemple le plus clair de cette limite. Les informations de couleur n'ont jamais existé dans ce film. Le modèle sélectionne les couleurs les plus probables parmi des millions d'exemples.
Le résultat est généralement magnifique et saisissant, et c'est tout à fait normal, du moment que le spectateur comprend clairement que la couleur est une reconstitution. La robe était peut-être bleue et est apparue verte, et l'IA n'a aucun moyen de le savoir.
Comment l'utiliser sans le regretter.
Ne jamais écraser
Enregistrez la restauration dans un nouveau fichier. L'original constitue le document historique et aucune copie de sauvegarde n'est stockée dans le cloud.
Comparez les visages côte à côte.
Avant d'imprimer ou d'envoyer le document à votre famille, vérifiez que la personne ressemble toujours à elle-même.
Numérisez mieux avant
Une bonne numérisation, avec un éclairage uniforme et une haute résolution, fournit davantage d'informations et réduit la probabilité que l'IA invente des choses.
Foire aux questions
Elle en propose une version claire et plausible. Plus l'original est mauvais, plus le résultat relève de l'invention et moins de la restauration.
Non. Puisque l'image contient désormais des détails générés artificiellement, elle cesse d'être un enregistrement valable et fidèle de ce qui a été photographié.
Vérifiez ce que prévoit votre politique de confidentialité concernant vos images. De nombreuses personnes les traitent dans le cloud, ce qui signifie que votre photo de famille quitte votre appareil.
Il offre de nombreuses fonctionnalités : réglage du contraste, recadrage, correction des couleurs et meilleure numérisation résolvent de nombreux problèmes sans générer de nouvelles données.
Pour corriger les imperfections et restaurer les couleurs d'un scan, cet outil est excellent. En revanche, pour la reconstruction d'un visage à peine visible, le résultat obtenu est une version du visage ; il est donc important de le savoir avant d'imprimer et d'encadrer.