MosAIC : un algorithme du MIT trouve les similarités « cachées » entre des œuvres d’art

Un groupe de recherche du MIT est parvenu à mettre au point un algorithme capable de trouver des similarités entres des œuvres d’art à priori très différentes entre elles. Baptisé MosAIC, l’algorithme s’est exercé sur les créations du Metropolitan Museum of Art et du Rijksmuseum de la ville d’Amsterdam. Après avoir scanné l’image d’une œuvre, MosAIC s’appuie sur son réseau neuronal d’apprentissage profond et sur un système heuristique de recherche » par branche » (KNN Tree) afin de trouver des points communs particulièrement subtils entre des tableaux, des sculptures ou tout autre type de création artistique.

Les résultats sont d’autant plus étonnants que le logiciel rapproche des œuvres parfois très distantes dans le temps, ce qui tendrait à prouver que de nombreuses formes d’inspirations artistique sont peut-être moins dépendantes du contexte culturel et historique que l’on veut bien nous l’enseigner… MosAIC peut établir des correspondances par couleurs et formes, mais aussi par thèmes. Les chercheurs du MIT estiment enfin que MosAIC pourrait sans doute s’adapter à d’autres domaines que la création artistique (médecine, sciences sociales, etc.)