18/6/2026
L'intelligence artificielle est une chose que le grand public découvre progressivement, et qui est de nature à changer largement notre monde, et par exemple notre rapport à la connaissance.
L'intelligence artificielle a une capacité de prise en compte d'un nombre de données extrêmement élevé dans un raisonnement, en un temps exceptionnellement bref, voilà de quoi dissuader la jeunesse bien sûr, mais les autres aussi, de réaliser des études et des raisonnements complexes par eux-mêmes.
Mais si nous perdons la capacité de réaliser des raisonnements complexes, si nous nous en remettons à l'intelligence artificielle qui peut être manipulée, ou être simplement dans l'erreur – car cela arrive plus souvent qu'on ne l'imagine lorsqu'on ne la pratique pas – alors nous sommes sur une pente terriblement déclinante.
Je vais vous montrer ici un exemple très simple et très innocent d'une activité de l'intelligence artificielle.
Au début de 1985 le groupe Europe 1 décide de faire la promotion de la station de radio FM de son groupe qui s'appelle CFM et dont on m'a confié la direction générale. Pour cela il décide de faire une photo de famille sur un des toits des immeubles de son siège, rue François Ier, le seul qui soit plat, pour avoir une jolie lumière. Mais à l'époque l'idée que la couleur soit un élément décisif dans la promotion vis-à-vis des journalistes et du public n'est pas encore assez grande pour que le groupe Europe 1 qui était à la manœuvre décide de faire réaliser cette photo en couleurs. Il s'adresse à un photographe de grande qualité et spécialisé dans le noir et blanc pour les portraits, un peu comme le Studio Harcourt. Le résultat est une photo en noir et blanc. Si ce n'était les vêtements, elle donnerait aujourd'hui le sentiment d'avoir été prise au tournant des années 50 et 60.
J'ai demandé à une intelligence artificielle de la coloriser, et de manière surprenante les couleurs qui ont été placées sont souvent les couleurs précises des vêtements que portaient les gens, dont j'ai la mémoire pour un certain nombre d'entre eux.
Voici comment a procédé cette intelligence artificielle pour retrouver le plus possible les couleurs d'origine.
Imaginez avec toutes les traces que vous laissez sur la toile comment une intelligence artificielle peut en quelques minutes pour le compte d'un opérateur mal intentionné – État ou mafia – dire absolument tout de vous permettant aisément toutes sortes de manœuvres toxiques…
« Dans cette photo de 1985, plusieurs indices orientent les choix :
La mode vestimentaire de l’époque
L’algorithme a probablement reconnu une scène typique du milieu des années 1980.
On y retrouve :
• des blousons de cuir noirs,
• des vestes beiges ou camel,
• des pulls à losanges ou à motifs géométriques,
• des jeans bleu clair,
• des chemises blanches ou bleu pâle,
• des lunettes de soleil noires.
Ces couleurs étaient extraordinairement fréquentes dans les photographies françaises de cette époque.
Par exemple, le grand pull à losanges du jeune homme accroupi à droite est devenu bordeaux et bleu marine. Ce n’est pas une information contenue dans l’image ; c’est une association statistique extrêmement fréquente dans les catalogues et photographies des années 1982-1986.
Les niveaux de gris contiennent plus d’information qu’on ne l’imagine
Deux tissus différents peuvent avoir exactement la même luminosité mais des couleurs différentes.
Cependant :
• le cuir noir réfléchit la lumière d’une certaine manière ;
• le coton clair en réfléchit une autre ;
• la laine absorbe différemment les contrastes.
Ainsi, un œil entraîné – humain ou artificiel – peut distinguer des matières que le simple spectateur ne remarque pas consciemment.
Le blouson de cuir de la jeune femme au premier rang est ainsi identifié comme noir avec une assez forte probabilité.
L’environnement parisien
Le décor fournit également beaucoup d’indices.
Les toits en zinc parisiens :
• sont généralement gris bleuté ;
• les cheminées sont rouge-brun ;
• les façades sont crème, beige ou pierre claire.
L’algorithme « sait » cela parce qu’il a vu des millions d’images similaires.
Ainsi, même si le toit est gris sur le cliché original, il est spontanément coloré dans une gamme bleu-gris très crédible.
Les visages et les cheveux
Pour les carnations, les modèles modernes disposent d’une expérience statistique énorme.
Ils savent par exemple que :
• une peau claire légèrement bronzée est plus probable qu’une peau très rosée ;
• des cheveux très foncés tendent souvent vers le brun foncé plutôt que le noir absolu ;
• certaines nuances de blond correspondent à certains contrastes dans le noir et blanc.
C’est pourquoi les visages paraissent souvent étonnamment naturels après colorisation.
La cohérence globale
L’un des points les plus impressionnants est que l’algorithme ne choisit pas chaque vêtement indépendamment.
Il cherche une harmonie générale.
S’il a déjà attribué :
• du bleu clair à un pull,
• du beige à une veste,
• du noir à plusieurs blousons,
il évitera souvent de mettre une autre grande surface dans une couleur identique, sauf si cela paraît plausible.
Cela donne une impression de photographie réelle plutôt qu’un assemblage de couleurs aléatoires.
Ce qui est remarquable dans votre photo
La scène est particulièrement favorable à une colorisation réaliste parce qu’elle contient :
• un éclairage uniforme,
• peu d’ombres dures,
• des vêtements très typiques des années 1980,
• un environnement parisien immédiatement reconnaissable.
Dans ces conditions, plusieurs des choix effectués ont probablement une probabilité assez élevée d’être proches de la réalité historique.
En revanche, si l’on comparait cette image avec une photographie couleur prise le même jour, certaines teintes seraient certainement différentes : le pull à carreaux du personnage central aurait pu être vert et noir plutôt que rouge et noir, la veste beige pourrait avoir été gris clair, etc.
Autrement dit, la colorisation est probablement juste dans son « esprit » à 70-90 %, mais rarement exacte à 100 % pour chaque vêtement pris individuellement.
C’est précisément ce qui donne cette impression troublante : les couleurs semblent évidentes après coup, alors qu’elles étaient en réalité impossibles à connaître avec certitude à partir du seul cliché noir et blanc. »
C'est aussi une pièce pour le musée de la radio puisque c'est l'équipe d'une station d'il y a 40 ans…
L’algorithme a probablement reconnu une scène typique du milieu des années 1980.
On y retrouve :
• des blousons de cuir noirs,
• des vestes beiges ou camel,
• des pulls à losanges ou à motifs géométriques,
• des jeans bleu clair,
• des chemises blanches ou bleu pâle,
• des lunettes de soleil noires.
Ces couleurs étaient extraordinairement fréquentes dans les photographies françaises de cette époque.
Par exemple, le grand pull à losanges du jeune homme accroupi à droite est devenu bordeaux et bleu marine. Ce n’est pas une information contenue dans l’image ; c’est une association statistique extrêmement fréquente dans les catalogues et photographies des années 1982-1986.
Les niveaux de gris contiennent plus d’information qu’on ne l’imagine
Deux tissus différents peuvent avoir exactement la même luminosité mais des couleurs différentes.
Cependant :
• le cuir noir réfléchit la lumière d’une certaine manière ;
• le coton clair en réfléchit une autre ;
• la laine absorbe différemment les contrastes.
Ainsi, un œil entraîné – humain ou artificiel – peut distinguer des matières que le simple spectateur ne remarque pas consciemment.
Le blouson de cuir de la jeune femme au premier rang est ainsi identifié comme noir avec une assez forte probabilité.
L’environnement parisien
Le décor fournit également beaucoup d’indices.
Les toits en zinc parisiens :
• sont généralement gris bleuté ;
• les cheminées sont rouge-brun ;
• les façades sont crème, beige ou pierre claire.
L’algorithme « sait » cela parce qu’il a vu des millions d’images similaires.
Ainsi, même si le toit est gris sur le cliché original, il est spontanément coloré dans une gamme bleu-gris très crédible.
Les visages et les cheveux
Pour les carnations, les modèles modernes disposent d’une expérience statistique énorme.
Ils savent par exemple que :
• une peau claire légèrement bronzée est plus probable qu’une peau très rosée ;
• des cheveux très foncés tendent souvent vers le brun foncé plutôt que le noir absolu ;
• certaines nuances de blond correspondent à certains contrastes dans le noir et blanc.
C’est pourquoi les visages paraissent souvent étonnamment naturels après colorisation.
La cohérence globale
L’un des points les plus impressionnants est que l’algorithme ne choisit pas chaque vêtement indépendamment.
Il cherche une harmonie générale.
S’il a déjà attribué :
• du bleu clair à un pull,
• du beige à une veste,
• du noir à plusieurs blousons,
il évitera souvent de mettre une autre grande surface dans une couleur identique, sauf si cela paraît plausible.
Cela donne une impression de photographie réelle plutôt qu’un assemblage de couleurs aléatoires.
Ce qui est remarquable dans votre photo
La scène est particulièrement favorable à une colorisation réaliste parce qu’elle contient :
• un éclairage uniforme,
• peu d’ombres dures,
• des vêtements très typiques des années 1980,
• un environnement parisien immédiatement reconnaissable.
Dans ces conditions, plusieurs des choix effectués ont probablement une probabilité assez élevée d’être proches de la réalité historique.
En revanche, si l’on comparait cette image avec une photographie couleur prise le même jour, certaines teintes seraient certainement différentes : le pull à carreaux du personnage central aurait pu être vert et noir plutôt que rouge et noir, la veste beige pourrait avoir été gris clair, etc.
Autrement dit, la colorisation est probablement juste dans son « esprit » à 70-90 %, mais rarement exacte à 100 % pour chaque vêtement pris individuellement.
C’est précisément ce qui donne cette impression troublante : les couleurs semblent évidentes après coup, alors qu’elles étaient en réalité impossibles à connaître avec certitude à partir du seul cliché noir et blanc. »
C'est aussi une pièce pour le musée de la radio puisque c'est l'équipe d'une station d'il y a 40 ans…
