Julien@Kindrobot

Et s'il m'avait dit "Non, GPT l'est pas d'accord". J'explique à quoi à "qui" ?
Le gars a pas compris que je lui demandais de comprendre pour implémenter avec moi dans l'équipe et prendre nos responsabilités.
On parle pas du nombre d'espace pour les {} dans du lint TS.
C'est pareil pour lui en fait.

Encore récemment, on avait des choix architecturaux/économiques à faire sur du CDN/WAF/DDOS. J'ai lu, visité des sites et pondu une reco.
Que j'ai voulu faire relire à un collègue (peer-review classique) J'ai eu droit à "C'est tout bon, GPT est d'accord avec toi"
Elle est où la valeur là-dedans ?

Je n'ai pas de boule de cristal.
Pour l'instant, je vois beaucoup de fanfaronnades et des sites vitrines en production (ceux des vendeurs d'agents IA) qui sont médiocres.
Je mesure des gains très marginaux pour moi en tant que "senior".
Et des juniors qui promptent plutot que d'apprendre les bases.

Ceux qui ne voient pas pourquoi on devrait tester seront les mêmes qui ne verront pas pourquoi on devrait relire alors qu'on paye des licences Claude ou autre pour "coder" à ta place.
La chaîne qualité va prendre un coup.
C'est une évidence pour moi.

Ce n'est pas une fatalité si tout le monde en est conscient la chaine de commandement ne réduit pas trop les ressources capables de lire le code et de le corriger.
A force de promettre des performances mirifiques, des raccourcis seront pris.
De la même manière que coder avec des TU est marginal.

Yes, CPU.
La suite ici :

bsky.app/profile/kind...

Mais peut-être un peu plus que si j'avais uniquement "prompté" dans Grok et lâché ma carte bancaire pour publier fièrement des faussetés.

De toute façon, conserver le patrimoine historique photographique via les LLMs et faire des vues sur Facebook, c'est pas mon truc.

Merci de m'avoir lu.

Rien de nouveau sous le soleil en matière de méthodologie.

Chaque *solution technique* qui devient accessible avec l' #IA n'est forcément liée à un problème à résoudre car un techbro le dit.

Est-ce que je mérite un article dans le Parisien et France 3 pour avoir détaillé tout ça ?

Pas forcément.

Partant de là, la question est plus pour moi : quel est le but de la coloration d'images initialement en noir et blanc ?
Technique, historique, éducatif, artistique et pourquoi ?
Quelles ressources souhaitons-nous allouer à ce projet et devons nous le faire ?
Que faisons-nous du résultat ?

Quel que soit l'outil choisi, l'exercice reste intrinsèquement une simulation qui donne naissance à une image synthétique ayant un lien +/- fragile avec la réalité.

Qui, si elle est postée, sans aucun commentaire autre que "Ville bidule, place Chouette, Année 1900" vient polluer cette même réalité.

Le cas est flagrant mais il y aura toujours une marque ou une couleur associée à un objet qu'il sera impossible de retrouver dans des données d'entrainement.

Et plus spéciquement et spécialement avant que l'on capture le monde en couleur.

Recolorer le passé à partir du présent est un pari.

Encore et toujours un jeu de calcul statistique avec les mêmes limites :
recréer une réalité couleur à partir d'une image noir et blanc et obtenir un résultat plausible dans la limite de son apprentissage.

Et "ça marche" dans ces limites là, et ça n'a toujours aucune autre valeur que cela.

Montage photographique pour une expérience de recoloration d'une image par IA En haut l'original, au milieu la version désaturée par mes soins, en bas la version re-colorée par DeOldify.

On a pas de problème de qualité d'image dans le noir et blanc d'époque 1900 : c'est juste une désaturation sans perte de résolution.

Voilà le résultat avec les 3 versions qui sont un billboard de la marque Heineken dont la couleur est le vert.

Original, désaturée, recolorée.

Preservée mais pas forcément "juste" ou "réelle" car il faut bien reconstituer la couleur.

Avec le même outil, j'ai aussi essayé de prendre une photo couleur d'aujourd'hui comprenant des marqueurs forts, couleur d'une marque connue et les faire passer par de la re-coloration.

Elle a l'air plaquée sur l'image et c'est logique d'une certaine manière.

Je pense que c'est le maximum qu'on puisse obtenir d'un tel processus si on veut coller à l'information comprise dans l'original.

Une projection colorée *plausible* sur une image préservée en contraste, en luminosité.

Cette méthode est une proposition plutôt stricte de projection de couleur dont la qualité dépend trés directement de la qualité de la photographie d'origine.

Il n'y a pas d'upscale pour que la photo paraisse "plus jolie".

On obtient un résultat sans effet "wow".
La coloration est fade.

Ni des reflets et des vitraux dégradés, ni de voiture au fond, ni transformé les gens dans la rue.

Et c'est normal car ces informations (qui sont des pixels de différents tons de gris) n'existent pas dans la version N&B.

Contrairement à l'IAGen de #Grok, #ChatGPT ou #Gemini, on invente moins.

Ni si les feuilles sur les arbres étaient vertes ou oranges ou les deux.

Dans "ma" version, l' #IA a calculé que le ciel n'était pas bleu et les feuilles étaient vertes.
C'est une proposition parmi d'autres.

Par contre, elle n'a pas rajouté des nuages dans le ciel.

Modèle entraîné avec ResNet lui-même entraîné avec ImageNet : 14 millions d'images labellisées.

ImageNet étant considéré comme une source "gold" en matière d'entraînement encore en 2026.

Cependant, on ne sait toujours pas dire si ce jour-là, le ciel était bleu ou gris.

C'est mieux mais ce sera toujours "faux".

L'algorithme applique ce qui semble être statistiquement la bonne couleur pour une zone donnée.

Le papier est là qui explique comment ce modèle fonctionne et surtout les limites du processus.

www.ipol.im/pub/art/2022...

Image colorisée via un modèle d'intelligence artificielle "non destructeur" (DeOldify) Cette version n'a toujours aucune valeur historique mais est plus proche de l'original.

Photo noire et blanc copie de l'originale (contraste et luminosité ajustés dans GIMP) - Marchés des Carmes (Toulouse)

J'ai pris une photo originale de Toulouse, j'ai recalibré certains contrastes/luminosité dans GIMP pour obtenir des détails dans les parties sombres.

Le résultat.

C'est pas fou mais l'original est plutôt respecté.
C'est beaucoup plus juste que ce que fait le "protecteur historique" de Facebook.

GitHub - jantic/DeOldify: A Deep Learning based project for colorizing and restoring old images (and video!) A Deep Learning based project for colorizing and restoring old images (and video!) - jantic/DeOldify

Et sans envoyer de données à la Silicon Valley.

Un bon vieux logiciel local mais avec de l'IA, et oui !

J'ai utilisé un modèle open source (basé sur patch2vec) qu'on a sur l'étagère depuis 2021 au minimum et qui a le bon goût de tourner sur un ordinateur standard.

github.com/jantic/DeOld...

Coloration des images par #IA, outils et limites : la suite

J'ai essayé de tester une solution qui ne nécéssite pas de faire bouillir des baignoires, ni plonger des villages de campagne dans le noir.
Via un outil à base d'IA qui se limite à la coloration et qui ne nécessite pas de GPU.

On ne l'a pas fait car l'intérêt est très faible et créer des artefacts synthétiques colorisées pose d'autres soucis d'identification et de préservation de l'original.

La presse qui rentre dans ce jeu là est au sommet du ridicule.
A part polluer les ressources en ligne, cela ne sert à rien.

"On" a pas besoin de colorer des photos historiques.
Cela n'ajoute aucune valeur.
Cela donne éventuellement une illusion de proximité.
Le techno-solutionnisme 2026 vend l'idée que cela a désormais une valeur "parce qu'on peut enfin le faire".
C'est absurde.
Et "on" sait le faire depuis longtemps.

Tout ce que vous dites existe. Je vais écrire un autre fil sur le sujet.
Et c'est pas "on veut colorer" c'est "il" :-)
Un gars se donne une mission avec des outils inappropriés qui modifient des artefacts historiques mais comme il a dit le mot "IA", il est protégé et ne peut pas faire de conneries.

Merci pour votre partage.
La manière dont sont présentées les choses sur Facebook est problématique oui.
La mission de "préservation du patrimoine" mise en avant n'utilise pas les bons outils et est trompeuse.

Tout.
C’est une reconstruction.
Plus on regarde et plus on voit que rien ne va.

Merci pour le partage 🙏

Précision : on parle ici d' #IA génératives grand public utilisées pour soi disant "coloriser l'histoire" et dont on fait la publicité alors que ce n'est pas du tout ce que ces outils font.

Les outils existent et peuvent tourner en local avec un CPU.
Je viens de le faire en moins de 5 minutes avec un modèle GAN pré-entrainé.
Il respecte la photo et "devine" de la couleur.
Toujours aucune valeur historique et pas d'effet "wow" car la résolution et les contrastes sont toujours d'époque.