Restauré, colorisé numériquement et bénéficiant de l’ajout d’une bande sonore d’ambiance, le film, d’une durée de 6 minutes, est en très haute résolution (4K) et en 60 images par seconde. La version originale est tournée entre 16 et 18 images par seconde — norme pour les pionniers du grand écran, et qui explique les démarches saccadées des personnes présentes sur les films de cette époque — avec beaucoup de grain.

Réalisée par le Russe Denis Shiryaev qui avait procédé il y a quelque temps de la même façon pour la célèbre séquence de l’arrivée d’un train en gare de La Ciotat filmée en 1895 par Louis Lumière, cette restauration d’un film composé de tranches de vie à Paris atteint un niveau inégalé à ce jour grâce à l’intelligence artificielle.

Image extraite de la version restaurée du court-métrage tourné à la fin des années 1890

Une telle prouesse, dont l’impact va bien au-delà des restaurations classiques, reprend les techniques habituelles d’upscaling, c’est-à-dire de l’augmentation de la résolution du film, mais y ajoute le savoir-faire d’un réseau de neurones capable d’apprendre par l’exemple. Là où un outil traditionnel multiplie les pixels pour les faire ressembler à leurs voisins, l’IA parvient à « imaginer » les images et les pixels manquants, créant ainsi de nouveaux détails et permettant d’obtenir un film presque sans défaut.

Le résultat est saisissant, et la prouesse technique indéniable. Denis Shiryaev n’est lui-même pas un expert, ni même un codeur, mais il a fait du travail des IA un hobby. « J’ai entraîné l’algorithme sur des photos, pour lui permettre de reconstruire les parties manquantes du film », explique-t-il. La qualité du travail de l’IA est en effet intimement liée aux données qu’on lui fournit pour s’entraîner.

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