REPORTAGE. Effacer en quelques heures un défaut qui réclamait autrefois plusieurs jours, faire réapparaître les ailes d’un oiseau volatilisées dans les pixels ou, demain, s’attaquer aux images disparues : l’IA repousse les possibilités de la restauration cinématographique. Jusqu’à risquer d’en faire trop. L’Écornifleur a poussé la porte du laboratoire TransPerfect, à Boulogne-Billancourt, pour voir où les restaurateurs placent le curseur.
« Une bonne restauration numérique, c’est celle qui ne se voit pas. » Dans une petite salle sombre des studios de TransPerfect Media France, son directeur Benjamin Alimi donne le ton. Sur la table, pas de recette miracle pour rajeunir les films : ici, on filtre, nettoie, corrige, mais sans laisser d’artefact numérique derrière soi. L’objectif : « Retrouver au plus près le film tel qu’il avait été projeté pour la première fois ».
Quelques minutes plus tard, direction le sous-sol. Dans une vaste pièce plongée dans le noir, six écrans éclairent les visages de trois techniciens. Sur les moniteurs défilent des films policiers allemands des années 1960. Sur leurs postes, les logiciels Phoenix et Diamant repèrent poussières, rayures et instabilités, puis proposent des corrections. À l’opérateur de les accepter, les refuser ou les reprendre. L’automatisation n’est pas nouvelle ; l’IA, elle, s’est glissée dans les dernières versions de ces outils.
De la gomme au pinceau
Rodolphe Bertrand se souvient des « poils caméra », ces cheveux ou fibres qui se glissent à l’intérieur de la caméra. « Je me rappelle, il y a dix ans, quand on faisait un poil caméra, c’était un, deux, trois jours d’un technicien qui ne faisait que ça pendant sept heures de travail. »
Aujourd’hui, quand le module d’IA marche, une demi-journée peut suffire. Quand l’outil marche. « Ça reste un peu de la roulette. Des fois ça va marcher, et des fois ça ne marche pas, on ne sait pas bien pourquoi », raconte Rodolphe Bertrand.
Le grain de la pellicule, notamment, résiste mal aux traitements numériques. Chez TransPerfect, il est sacré. « On préfère garder le grain naturel et numériser l’image avec le grain et essayer de ne pas retirer ce grain ou de ne pas être obligé de le reproduire artificiellement », explique Benjamin Alimi. Rodolphe Bertrand enchaîne : « Il faut le maîtriser et le doser. Encore une fois, notre priorité, ça va vraiment être de garder la texture et l’âme de l’image originelle. »
Les algorithmes peuvent aussi recréer du détail. En 2023, Pathé confie à TransPerfect la restauration 4K d’Astérix et Obélix : Mission Cléopâtre. Le négatif 35 mm est rescanné en 4K, mais ses effets spéciaux numériques n’existent qu’en HD. Le laboratoire utilise alors Topaz pour augmenter leur définition par IA. Rodolphe Bertrand se souvient d’un plan large d’Alexandrie. En HD, les oiseaux dans le ciel n’étaient plus que « des points qui bougeaient plus ou moins ». Avec l’IA, « on a eu des battements d’ailes qui sont réapparus ». Le restaurateur résume : « Vraiment comme si, d’un seul coup, vous mettiez des lunettes et que ça devenait net. »
Sauf que Topaz voit parfois trop bien. « Le résultat avec l’IA était même trop ! », estime le restaurateur. Certains plans ressortent trop définis. Il faut alors repartir en sens inverse : les remélanger avec l’image originale, reprendre le compositing – l’assemblage des éléments du plan – et casser cette définition. True Lies montre ce qui arrive quand le bistouri numérique déraille. Lors de sa ressortie en 4K Ultra HD en 2024, le film de James Cameron passe par des algorithmes de « deep learning ». Visages lissés, grain effacé, détails étrangement saillants. Rodolphe Bertrand grimace : « Ça fait un peu AI slop [bouillie d’IA]. C’est le risque avec tous ces outils. »
« Je les considère comme des artistes »
Mais peut-on apprendre aux moteurs IA où s’arrêter ? C’est précisément ce que des chercheurs ont tenté d’approcher dès 2019. La Cinémathèque de Toulouse et l’IRIT lancent RAFIA — Restauration Automatique de Films par Intelligence Artificielle. Pour entraîner leur réseau neuronal à détecter les défauts, ils lui soumettent des films avant et après restauration : ce que le restaurateur a supprimé, l’algorithme apprend à le repérer.
L’expérience se complique sur des archives du Tour de France. Chargé de détecter les rayures verticales, le modèle confond certaines d’entre elles avec des éléments de l’image : les poteaux qui bordent la route sont eux aussi signalés comme des défauts. L’IA « quand elle voit un film, elle voit des pixels », explique Axel Carlier, chercheur en vision par ordinateur à l’IRIT ayant pris part au projet.
Repérer le défaut n’est pourtant que la moitié du travail : il faut ensuite reconstituer la partie de l’image qu’il masque. Pour quelques pixels manquants, les outils testés par les chercheurs puisent dans les images voisines. Plus le trou s’agrandit, moins ils trouvent de quoi le combler. Et lorsque l’image ne suffit plus ? « C’est toute la question de la frontière entre la restauration et la génération », résume le chercheur.
La référence reste le négatif monté ou, à défaut, la meilleure copie disponible. Mais l’état des sources, les recherches sur l’œuvre et la commande déterminent jusqu’où intervenir. Le technicien tranche. Les restaurateurs « se considèrent comme des artisans. Moi, de l’extérieur, je les considère comme des artistes », observe Axel Carlier.
Recoller les morceaux
Retour au sous-sol. Cette fois, une autre porte s’ouvre sur la salle de projection. Sur grand écran, La Dérive (1964), de Paula Delsol. Un technicien fait défiler les images du film féministe précurseur, restauré en 4K avec la Cinémathèque française et le CNC avant sa projection au Festival Lumière 2026.
Benjamin Alimi évoque alors Frankenstein. Enfin, pas le film : les « films Frankenstein ». Des œuvres « un peu mutilées », dont certaines parties ont disparu ou ne subsistent plus que par « des petits bouts ». Il cite Napoléon d’Abel Gance, immense puzzle cinématographique dont les morceaux ont été dispersés, perdus puis retrouvés au fil des décennies.
C’est là qu’il attend surtout l’IA : « Les images perdues, je pense que c’est là-dessus où il y a un demain », poursuit-il. Plus que les heures gagnées au laboratoire : « On va pouvoir faire des choses qu’on ne pouvait pas faire avant. »
