Intelligence Artificielle, loin des GAFA
“Borom sarret” (1963) film d’Ousmane Sembene en noir et blanc, reconstitué en couleurs grâce à l’intelligence artificielle
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Qui n’a pas entendu parler d’intelligence artificielle (IA) ?
Ce terme est devenu un BuzzWord. Avec ces champs applications, qui nous viennent tout droits des films de sciences fictions.
- Voiture qui se conduit toute seule
- Reconnaissance faciale
- Publicité ciblée
- Prédiction sur les places de marché
- etc…
Mais loin des géants de la technologie, tel que Google, Amazon, Facebook. Voici un autre usage de l’IA, la reconstitution en couleur de vieux films en noir et blanc. Cela est du domaine du possible grâce à l’IA.
“Borom sarret” d’Ousmane Sembene en noir et blanc
Voici les toutes premières images en couleur du film
Comment m’est venue cette idée ?
Tous simplement parce qu’on nous vend encore et toujours des prouesses technologiques loin de nos réalités. Je me suis posé la question qui est, comment faire de l’IA une réalité en Afrique sans succomber à la tentation d’utiliser les algorithmes ou serveurs des GAFA. Et l’idée mes venues de rendre hommage à Ousmane Sembene en redonnent de la couleur à “Borom s’arrête”.
Ousmane Sembene a été un précurseur, un visionnaire qui a su maîtriser la technique de son temps pour toucher les masses africaines qui sont en grande partie analphabète. Il a adapté le cinéma à nos besoins et à notre culture africaine. Bien avant Ryan Coogler.
Il est important que la génération future de talents africains adapte l’IA à nos besoins, tout en apportant de la couleur, c’est-à-dire une note d’optimisme.
Est-ce que c’est mon invention ?
Non. Le programme d’apprentissage de colorisation d’images en noir et blanc que j’ai écrits s’inspire des travaux de recherche de Richard Zhang, Phillip Isola et Alexei A.(https://arxiv.org/pdf/1603.08511.pdf). Ils ont décidé de s’attaquer au problème en utilisant un réseau neuronal convolutif, qui « Imaginent » à quoi ressemblerait une image en niveaux de gris en entrée si elle était coloriée.
Comment ça marche ?
Le Deep Learning ou apprentissage profond met en jeu un programme informatique qui a la capacité d’apprendre avec un réseau complexe de neurones artificiels interconnectés, qui est nourri par une base de données qui compte plus d’un million d’images (http://image-net.org/).
Le programme converti toutes les images de l’espace colorimétrique RVB vers l’espace colorimétrique LAB. En utilisez le canal L comme entrée du réseau et s’entraînent à prédire les canaux AB.
- Le canal L encode uniquement l’intensité de la luminosité.
- Le canal A encode le vert →rouge.
- Et le canal B encode le bleu →jaune.
Puis combine le canal d’entrée L avec les canaux AB prévus et reconvertis l’image du LAB en RVB.
Si vous êtes à la recherche de plus de détails sur l’algorithme de colorisation d’image et le modèle d’apprentissage profond, veuillez consulter la publication officielle de Zhang et al.(http://richzhang.github.io/colorization/)
Est-ce que c’est fiable comme procéder ?
À la vue de cette image ci-dessus générée par le programme, le premier reflex a été de faire une recherche du logo de “La médiathèque des trois mondes” sur google. J’en crois pas mes yeux, je suis tombé sur la même image avec les mêmes couleurs.
Avec une image d’enter de bonne qualité, le procédé de conversion marche à 99%. Mais avec 1% de cas ou le programme donne des résultats incohérents.
Notre reconstitution en couleur de “Borom s’arrête” c’est basé sur une vidéo YouTube qui est de qualité moyenne, ce qui augmente le nombre d’incohérence.
Avec une meilleure qualité d’image film nous serions en mesure de faire une reconstituer fidèle.
À quand la version complète du film ?
Les images coloriées, le travail n’est pas encore finis un étalonnage du film est nécessaire pour le respect de l’oeuvre.
Ce travail se fait image par images, avec une vidéo de 18 minutes nous comptons 27696 images à traiter, ce qui a fait descendre ma motivation.
Vous êtes impatient de voir tout le film en couleurs, encouragez-moi par vos claps, messages, partages ou sinon venez me donner un coup de main.
Quelles sont les perspectives d’un tel travail?
Nombreuses sont les photos et vidéos d’archives sur l’histoire du Sénégal, qui sont chez vous, dans nos musées, bibliothèques, aux archives nationales, à la Radio Télévision du Sénégal (RTS) et dans bien des pays. Leurs restitutions en couleur peuvent nous en apprendre davantage sur notre histoire.
Mamadou Diagne, Borom Digital Sarret
