Lancement de la « Venice Time Machine »

Le lancement de la Venice Time Machine, grand projet de Digital Humanities entre l’EPFL et l’université Ca’Foscari a donné lieu à plusieurs d’articles de presse et réactions sur Internet (communiqué officiel, article dans le Temps, repris également dans Le Monde) . Le projet propose une modélisation multidimensionnelle de Venise et de son empire méditerranéen. Son ambition consiste à rendre interopérables des données concernant l’histoire environnementale (évolution de la lagune), urbaine (morphogenèse de la ville), humaine (démographie et circulation) et culturelle (politique, commerce, évolution artistique). La Venice Time Machine comporte des défis en terme de numérisation (des archives immenses et très anciennes), de modélisation (reconstructions cartographiques, gestions de l’incertitude intrinsèque aux données historiques) et de muséographie (comment rendre compte de cette histoire complexe). Les équipes vénitiennes et lausannoises travailleront en étroite collaboration, dans le cadre d’un centre de recherche comme appelé Digital Humanities Venice. Nous sommes également en train de constituer un réseau international de chercheurs qui pourront collaborer à ce grand projet. Maintenant que les annonces sont passées, il est peut-être utile de revenir sur ce qui fait l’originalité de la démarche de cette machine à remonter le temps.

Peut-on construire une machine à remonter le temps ?

Au départ, il y a un rêve, celui d’adapter les outils numériques du présent à l’exploration du passé.  Nous avons depuis quelques années, des outils extraordinaires pour explorer le monde sans partir de chez nous (p.e. Google Earth/Maps/Streetview). Quand nous ne voyageons pas dans l’espace physique, nous parcourons le graphe social documentant les liens et les activités de plus d’un milliard de personnes. Ces services nous donnent l’impression de vivre dans un « grand maintenant ». Le présent est devenu tellement dense que son exploration perpétuelle pour suffit à nourrir notre curiosité.

Il me semble extrêmement important de tenter de construire des outils d’exploration du temps aussi puissant que ceux qui nous permettent de voyage dans l’espace. Peut-on construire un Google Maps du passé pour nous montrer comment étaient une ville ou une région il y a plusieurs centaines d’années ? Peut-on construire un Streetview du passé pour nous montrer à quoi ressemblait une rue à cette époque ?  Peut-on construire  un Facebook historique documentant la vie quotidienne du passé ? Autrement dit :  Peut-on construire des machines à remonter dans le temps ?

Le champignon informationnel

Pour répondre à cette question, il nous faut considérer ce que j’appelle « le champignon informationnel ». L’information numérique disponible sur les dix dernières années est extrêmement riche et dense. Nous pouvons représenter cet abondance par un large plateau. Pour simplifier notre raisonnement, nous dirons que plus nous reculons dans le temps plus la quantité d’information se réduit (il est possible que ce ne soit pas tout à fait vrai, certaines périodes anciennes comme l’antiquité étant potentiellement mieux documentées numériquement que certains périodes intermédiaires comme le moyen-âge). Pour pouvoir utiliser les outils du présent pour explorer le passé nous avons besoin d’une densité informationnelle comparable à celle du présent. Autrement il nous faut élargir le pied du champignon pour qu’il s’approche le plus possible d’un rectangle.

Une première manière pour réaliser cet « élargissement » consiste à numériser les archives publiques et privées. Il existe des archives télévisuelles de qualité sur une cinquantaine d’années, des archives photographiques sur plus de 100 ans, des archives de presse bien conservées sur au moins 200 ans (et souvent plus), des documents imprimés sur 500 ans, et enfin de grandes collections de manuscrits, dessins ou d’anciennes cartes. La figure ci-dessous montre symboliquement ce que nous pourrions attendre en numérisation et modélisant de telles archives. La courbe s’élargit beaucoup sur les 200 dernières années et continue, puis recommence à rétrécir jusqu’à la Renaissance. Pour des périodes plus anciennes, les sources sont, en général, globalement moins nombreuses et il est possible qu’il soit difficile de reconstituer une densité informationnelle suffisante.

Pour le pied du champignon et les données les plus anciennes, nous pouvons extrapoler à partir des données existantes et « simuler » les données manquantes. Par exemple, un carnet de bord d’un capitaine de navire vénitien nous indique bien plus qu’un itinéraire particulier, il nous informe sur les routes commerciales d’une époque. De la même manière, une gravure représentant une façade vénitienne nous décrit bien plus que ce bâtiment en particulier, mais nous renseigne sur les grammaires architecturales utilisées à cette époque particulière. Les historiens extrapolent très souvent de cette façon. Il s’agit simplement de formaliser et systématiser cette démarche.

Gestion de l’incertitude et espaces fictionnels

La gestion de l’incertitude est le coeur du défi scientifique de ce projet. Il s’agit de raisonner dans des espaces où se côtoient des incertitudes de natures très diverses (fiabilités des sources, erreurs d’interprétations, extrapolations basées sur de fausses hypothèses, erreurs dues aux procédés de numérisation). Depuis 50 ans, les sciences de l’information n’ont cessé de développer des approches pour raisonner dans des univers incertains et a priori peu prévisibles (calculs probabilistes, logique floue, apprentissage artificiel, etc.). Des méthodes qui n’ont jusque-là pas reçu suffisamment d’attention en histoire. La rencontre de ces approches formelles et des mondes historiques incertains pourrait donner lieu à de grandes découvertes.

Dans notre approche, chaque source produit ce que nous appelons un « espace fictionnel ».  Ce n’est que par la « jointure » d’espaces fictionnels émanant de divers documents que nous pouvons progressivement produire un passé « probable ». Une conséquence de cette approche est qu’il n’y a évidemment pas un passé, pas une organisation de Venise ou une structuration de son empire maritime, mais de multiples mondes possibles dont nous tâchons d’évaluer la plausibilité.

Des millions de documents

Évidemment nous n’avons pas choisi Venise au hasard. La Cité des Doges représente un cas unique dans l’histoire. Elle a très rapidement mis en place un État bureaucratique, qui deviendra vite un véritable Empire régnant sur toute la Méditerranée. La moindre délibération du Sénat ou des autres chambres était consignée, tout ce qui sortait et entrait dans la Cité, les possessions des habitants… Au total, on estime le nombre de documents exploitables à plus de 100 millions. Une personne seule ne peut évidemment pas compiler une telle somme d’informations.

Les archives d’états à Venise comportent plus 80 km de documents administratifs couvrant toute l’histoire de la Cité des Doges

Il faudra développer des techniques nouvelles pour numériser, transcrire et indexer une telle masse de documents. Nous testerons différentes approches :  robots capables de manipuler avec soin les parchemins, dispositifs portables permettant une numérisation rapide et efficaces, etc. Pour transcrire ces très nombreux manuscrits, nous devrons développer de nouvelles techniques de reconnaissance de caractères couplées à des modèles des langues dans lesquelles ils sont écrits (latin, toscan, dialecte vénitien). Dans ces transcriptions, nous identifierons les noms de lieux, de personnes, les dates et progresserons pas à pas dans une caractérisation sémantique toujours plus fine.

Des millions de visiteurs

Venise c’est aussi 20 millions de touristes qui chaque année sillonnent les canaux, se perdent dans les ruelles et découvrent une cité dont, le plus souvent, ils ne savent que peu de choses. En développant de nouveaux dispositifs muséographiques, interfaces mobiles ou au contraire très large installation, nous espérons pouvoir faire mieux connaitre la fascinante histoire de ce petit peuple de pécheur qui devint maitre de la Méditerranée. Profitant de nombre du ces visiteurs nous espérons avec les équipes de Ca’Foscari mettre en place une muséographie expérimentale capable d’évaluer les succès et les échecs des dispositifs qu’elle propose. Autant d’innovations qui pourront venir nourrir d’autres musées ou d’autres villes.

Je reviendrai plus en détail sur tous ces points dans de prochains billets.

Canaletto dans sa Google Car

Les Parisiens peuvent découvrir cet automne deux expositions sur Canaletto, l’une au Musée Maillol et l’autre à Jacquemart-André. Au XVIIIe siècle, les jeunes et riches aristocrates qui visitent Venise souhaitent faire l’acquisition de tableaux pour se mémoriser leur impression de voyages. Canaletto met alors au point un processus méthodique pour produire des vedute à la précision et au rendu inégalé. En nous arrêtant sur le procédé mis au point par le peintre pour obtenir cet extraordinaire réalisme, nous ne pouvons que faire des rapprochements avec le nouveau régime de la vision qui caractérise notre époque.

Le Carnet Cagnola exposé au Musée Maillol

Exposé au Musée Maillol cet automne, le carnet Cagnola (du nom de son dernier propriétaire Don Guido Cagnola qui en a fait don à l’Accademia en 1949) nous permet de comprendre la première étape du modus operandi de Canaletto. Il contient 138 esquisses prises par l’artiste en plein air, annotées de noms de lieux et d’enseignes. Canaletto réalisait ces esquisses le plus souvent dans une barque stable (pas de motoscafi et de vagues dans les canaux vénitiens au XVIIIe siècle !). Sur la barque il installait une camera obscura qui grâce à une lentille et un miroir permettait de projeter directement la vue de la scène sur les feuilles du carnet. Ce type chambre optique était déjà utilisé pour des usages topographiques dès le XVIe siècle, mais il semble que la caméra de Canaletto était plus sophistiquée, dotée en particulier d’une lentille qui lui permettait d’offrir une projection directe, sans inversion, directement sur les feuilles du carnet.

Autre page du carnet

Canaletto choisissait donc un premier point de vue depuis sa barque et retraçait les contours de l’image projetée. Puis, il faisait pivoter la lentille pour obtenir un autre angle et, progressivement, constituait ainsi une image panoramique de la situation autour de la barque.

Camera obscura exposée au Musée Maillol

De retour dans son atelier, Canaletto reprenait les projections, choisissait un angle de vue idéal pour la vedute qu’il souhaitait réaliser et commence à composer. Avec le compas, il rapportait les angles et compose mathématiquement la perspective choisie. Il recomposait ainsi méthodiquement la réalité et, comme nous le verrons plus loin, pouvait même dans un second temps la déformer pour maximiser l’effet de réalisme qu’il recherchait. Canaletto a donc mis au point un système basé un dispositif d’enregistrement mobile qui lui permet de reproduire une projection selon un angle quelconque. C’était déjà, d’une certaine manière, une modélisation en 3 dimensions de Venise et son labyrinthe de canaux.

Les neufs yeux des Google Street View Cars

Comment ne pas faire le rapprochement avec la méthode déployée par Google pour produire la modélisation qui permet aujourd’hui de sa « balader » virtuellement dans la plupart des grandes villes du monde ? Comme Canaletto avec sa camera obsura rotative sur sa barque, des voitures, les Google Steet View Cars, sillonnent les villes avec une série de cameras prenant des photos avec des angles pluriels, de manière à reconstruire une vue panoramique après un processus mathématique …

Ce processus de captation et de reconstitution s’inscrit dans le cas de Google dans une stratégie bien plus large. Depuis une petite dizaine d’années, Google, riche de sa position dominante sur le marché du capitalisme linguistique (40 milliards de dollars de chiffre d’affaires par an), investit dans une utopie, la mise en place d’un nouveau régime de visibilité. D’abord avec Google maps et Google Earth, puis avec Google Street View et bientôt peut être en exploitant les données de millions de lunettes dotées de cameras, Google construit une base de données visuelles qui découpe méthodiquement le monde selon une multitude de points de vue complémentaires : ceux des satellites d’abord, ceux des voitures urbaines ensuite, ceux des individus demain. Nous ne mesurons pas encore les conséquences de ce nouvel ordre visuel et comme toujours, ce sont des artistes qui, les premiers, tentent de rendre compte des dimensions de ces bases de données (voir par exemple le projet Robotflaneur de James Bridle, ou The nine eyes of Google Street View).

Le nouveau régime de visibilité introduit par les bases de données de Google est l’aboutissement de la vision newtonienne de l’espace, homogène et isotrope.  Prolongé par les bases de données, cet espace a maintenant une structure algorithmique, mais les principes de transformations qui ont permis sa captation et sa reconstitution sont ceux de Newton, ceux utilisés par Canaletto. André Corboz faisait à ce titre remarquer que le commanditaire principal de Canaletto, Joseph Smith, consul d’Angleterre à Venise, s’appliquait à faire diffuser la pensée de Newton et trouvait dans la précision de l’artiste vénitien une expression visuelle de cet idéal (Corboz, De la ville au patrimoine urbain, Presses de l’Université de Québec, 2009, p.4). Il y a donc une continuité philosophique et méthodologique qui lie la barque du peintre vénitien aux voitures de la firme de Mountain View. Mais cette filiation des processus de construction s’accompagne aussi d’une discontinuité dans le processus de restitution finale : contrairement à Google, Canaletto prend ses distances par rapport à l’espace de Newton dans le processus de reconstruction.

Canaletto a fait ses débuts comme scénographe de théâtre et il sait que rien n’est moins réaliste que la réalité. L’expérience de Venise ne peut être saisie par la captation méthodique des projections et la reconstruction mathématique minutieuse. Nous voyons le Grand Canal plus grand qu’il est. Notre expérience de l’harmonie de composition architecturale de la place Saint Marc ne tient pas dans un point de vue et une perspective, si habilement choisis soient-ils. Il faut alors sans sacrifier à la précision du rendu et de la composition, jouer avec les lignes de fuites, l’organisation des plans, créer d’une certaine manière une illusion absolument réaliste.

L’entrée du Grand Canal et la Basilique de la Salute, 1730 – l’église San Gregorio a été déplacée vers la droite par rapport à sa véritable position

Le processus qui à partir des images captées par les Google cars produit les visions panoramiques de Google Street View est automatisé et fiable, mais il n’inclut pas évidemment la dernière étape du processus de reconstruction de Canaletto, sa manière de tricher avec de la composition mathématique pour produire des représentations encore plus saisissantes.

Il serait tentant de s’arrêter ici en concluant que là où le processus algorithmique s’achève, le génie commence. La différence entre la banalité des visions panoramiques de Google Street View et la perfection urbaine des vedute de Canaletto tiendrait simplement dans l’instinct artistique du peintre. Mais il est également possible que Canaletto ait consciemment mis au point une méthode de restitution, certes différente de la simplement reconstruction mathématique, mais néanmoins traduisible dans ces procédés identifiables et analysables. Nous savons que Joseph Smith avait organisé avec brio la valorisation des ces oeuvres auprès des riches britanniques et que la demande toujours plus forte  avait conduit le peintre non seulement à produire des centaines d’oeuvres, mais aussi à perfectionner toujours plus certaines déformations comme l’intensification de la pureté lumineuse, dont cette transparence cristalline très appréciée des acheteurs. Au-delà de la géométrie architecturale et des processus de lumière, Cannaletto était aussi passé maitre dans l’organisation des personnages qui lui permettait de recréer la vie dans ces compositions urbaines réinventées. De nouveau, étant donné le nombre des oeuvres qu’il produisait par an, il semble raisonnable de penser qu’il ait développé une approche méthodique et explicite pour transformer les projections urbaines captées par la camera obscura, en scènes urbaines immortalisant une Venise luxuriante de vie. Jusqu’où pourrait-on décomposer analytiquement cette méthode ? Jusqu’où pourrait-on modéliser les processus qui la composent ?

Nous gagnerions beaucoup à mieux comprendre ce que Canaletto fait quand il transforme une recomposition géométrique juste en une image qui semble plus réelle que la réalité :  pas simplement pour mieux comprendre le génie du peintre, mais aussi, plus pragmatiquement pour tenter d’adapter une partie de son savoir-faire aux besoins de notre époque. Malgré leur technicité, nos représentations 3D peinent toujours à redonner l’expérience de l’espace.  Leur trop exacte géométrie les dessert. Il nous manque l’art ou la méthode de nouveaux vedutistes digitaux pour inventer, de nouveau, comment passer de la géométrie à la véritable illusion de la réalité.