Regard sur l'image

- Le mégot et le papirus

Hervé BERNARD dit RVB — 2024-06-30T16:03:58Z

Réflexions autour de la 2D et de la 3D à partir d'un extrait de Le problème à trois corps de Liu Cixin.

« Regarde ce filtre, nous avions dit qu'une fois déployé en deux dimensions, il avait la même surface que le salon, mais quand il sera déployé en deux dimensions, crois-tu qu'on pourra se baser sur cette surface bidirectionnelle pour comprendre la nature du filtre en trois dimensions ? C'est évidemment impossible. Les informations contenues dans sa structure tri-dimensionnelle auront disparue dès son déploiement. Imagine un verre cassé, jamais il ne retrouvera son aspect original. » [1] Et s'il est un art qui démontre qu'un objet cassé ne retrouve jamais cette forme originel ne serait-ce que, parce qu'il assimile-assume les traces de ses brisures, c'est l'art du [kintsgi] (金継ぎ)

Même dans cet art, la disparition concerne aussi bien la forme que l'usage. Surtout, la disparition de ces informations par ce redéploiement en 2D, qu'il soit volontaire, dans le cas du mégot ou involontaire pour le vase cassé, rendra cet objet inutile malgré d'éventuelles capacités de reconstitution.

Avec cet art, « La casse d'une céramique ne signifie plus sa fin ou sa mise au rebut, mais un renouveau, le début d'un autre cycle et une continuité dans son utilisation. Il ne s'agit donc pas de cacher les réparations, mais de mettre celles-ci en avant. » [2] Ce nouveau cycle est celui de l'ornementation, de la collection.

Faire une photographie, une peinture est une opération du même ordre que le redéploiement d'un mégot de cigarette, le changement d'espace de représentation transforme à jamais l'objet représenté même si nous continuons à espérer contre toute espérance que ce changement d'espace ne soit pas une transformation.

Tout comme dans le filtre déployé, on retrouve-reconnaît la quantité de matière nécessaire à sa fabrication et la dite matière, dans la photographie on retrouve-reconnaît l'arbre, la voiture,... leur couleur et leur forme dans cette représentation. Pourtant, il reste qu'il est devenu impossible de grimper à l'arbre, de pénétrer dans la voiture, de la conduire et l'arbre, quelque soit sa pérennité photographique et sa résistance au temps ne produira jamais de fleurs et de fruits.

Dans aucun cas, que la personne photographiée soit vivante ou non, on ne pourra jamais dialoguer avec sa photo. Se tenir ''lieu de...'' est donc bien ténue. Et comme le montre l'art du kintsgi [3], ce redéploiement narre le début d'un autre sicle de vie.

C'est là qu'intervient un procédé de prise de vue récemment inventé, il s'agit de la tomodensitométrie 3D ou CT scan[[un faisceau d'une épaisseur de 1 à 10 millimètres tourne autour du patient pour produire une image à un intervalle régulier. En face du tube émetteur des rayons X sont disposés des milliers de détecteurs qui mesureront l'intensité résiduelle du faisceau après la traversé du corps pour produire finalement un mille-feuilles d'images qui serviront à construire un modèle 3D. Ces images ont pour particularité de décrire l'intérieur et non l'extérieur comme le fait une photographie traditionnelle. Ce rayonnement sortant est capté par les détecteurs électroniques qui tournent en même temps que le tube. Ceux-ci recueillent donc le rayonnement résiduel après traversée de l'organe à explorer et, par comparaison avec un rayonnement témoin, mesurent l'atténuation des rayons X. Ensuite, les détecteurs convertissent les rayons X en signaux électroniques analogiques eux-mêmes convertis en informations numériques exploitables par les programmes de l'ordinateur.

Un peu plus de deux millions de données sont alors enregistrées en quelques secondes par l'ordinateur. Son programme calcule l'absorption du rayonnement en chaque point de la coupe. Un traitement informatique complexe permet ensuite de faire apparaître sur l'écran l'image reconstituée d'une coupe axiale de 1 à 10 millimètres d'épaisseur. Cette image traduit les variations d'absorption des tissus traversés auxquelles sont associées des variations de nuances (noir, gris, blanc) ou des couleurs conventionnelles qui ne sont donc pas nécessairement réalistes.

Ce traitement informatique sera exécuté par les consoles de reconstruction (ou console de post-traitement)[source] qui révèle l'intérieur du mégot ou du rouleau de papyrus sans avoir à le dérouler physiquement. Miracle ! on regarde le mégot en 2D sans perdre sa forme 3D et son usage. Quant au papyrus, il est possible de le regarder comme s'il était déroulé mais sans prendre le risque de le briser, ce qui ouvre une potentialité : déchiffrer plus de lettres, donc de textes pour mieux comprendre son contenu comme dans le cas de En gedi, un livre du Lévitique qui a l'avantage d'être écris avec des encres métalliques qui brillent ce qui accentue l'efficacité des rayons X.

Sur la question de la réduction des dimensions, voir aussi Regard sur l'image page 143

- L'homme à la conquête de l'invisible et de l'inaudible

- Photographies 3D et impressions 3D réalisées par Hervé Bernard

_________________________________________________________________________________________
Regard sur l'image,
un ouvrage sur les liens entre l'image et le réel.
350 pages, 150 illustrations, impression couleur, format : 21 x 28 cm,
France Métropolitaine : prix net 47,50 € TTC frais d'expédition inclus,
Tarif pour la CEE et la Suisse 52,00 € , dont frais d'expédition 6,98 €,
EAN 13 ou ISBN 9 78953 66590 12,
Pour acquérir cet ouvrage dans la boutique
_________________________________________________________________________________________

[1] Le problème à trois corps, Liu Cixin, Actes Sud Babel, p 488

[2] Wikipédia

[3] Lorsque de l'argent est utilisé à la place de l'or, la technique prend le nom de gintsugi (銀継ぎ, jointure d'argent ?) ou le nom d'urushi tsugi (漆継ぎ, jointure de laque ?) lorsque de la simple laque est utilisée sans additif métallique.

- Image et saturation V3

Hervé BERNARD dit RVB — 2024-03-26T11:39:00Z

– 1 Prélude
Dans le cadre de la théorie de l'information, l'image, au même titre que le son est un signal. Cette théorie précise qu'un signal saturé se dégrade proportionnellement à l'accroissement de cette saturation. Pour faire une métaphore, ce signal a un comportement similaire à celui d'un sol saturé d'eau. Une fois la saturation atteinte, ce sol devient incapable d'absorber la moindre goutte d'eau la moindre goutte d'eau supplémentaire tout comme un signal saturé devient incapable de transporter la moindre information supplémentaire. Simultanément, comme le signal saturé, ce sol voit ses propriétés se dégrader. Ainsi, avec sa liquéfaction, sa portance se réduit. De même, l'eau saturée de sel perd, elle aussi, les propriétés de l'eau pour devenir une saumure, c'est-à-dire autre chose. Ainsi, à quelques exceptions près, la saumure n'est pas propice à la vie végétale et animale. La trop grande quantité de sel correspond à une détérioration des propriétés de l'eau comme source de vie.

- 2 Image et saturation
Cependant, à notre connaissance, l'image est la seule information à se comporter différemment. En effet, augmenter la saturation d'une couleur [1], ou globalement d'une image n'est pas immédiatement signe de la dégradation de cette information.

En fait, cela dépend de l'étape du traitement du signal. Dans certains cas, cette augmentation n'est pas nocive, pour d'autres, elle l'est. Existerait-il deux types de saturation ? Une bonne et une mauvaise ?

Une amélioration
Ainsi, lors de la création d'une image, accroître sa saturation, selon le style du créateur d'image et selon le taux d'accroissement, peut s'avérer, d'un point de vue esthétique, être une amélioration de la « qualité » de cette image, de cette couleur...

À première vue, cet accroissement, correspond bien à une information et non à une déperdition de l'information comme dans le cas du traitement du signal.

Le cas du laser
Un laser est une lumière particulière. C'est, par excellence, la source d'émission lumineuse monospectrale de référence. Comme source monospectrale, elle présente donc la caractéristique d'émettre une couleur extrêmement saturée. Un laser dont la couleur n'est pas saturé, est dans l'état de nos connaissances, impossible à réaliser.

Une dégradation
Cependant, il existe un domaine de l'image ou la saturation correspond à une dégradation de l'information, c'est la vidéo PAL ou NTSC qui sont des encodages analogiques d'un signal électrique retransmettant une information visuelle et sonore. Au-delà d'une certaine intensité de la couleur, la couleur bave. Cela signifie que dans le cas d'une cravate rouge, par exemple, le rouge va déborder sur le blanc de la chemise ou sur le noir de la veste même si, dans ce dernier cas, ce débordement sera moins visible.

Quel est le point commun entre la vidéo et le son enregistré ? Ce sont des signaux électriques. Les problèmes de saturation seraient-ils alors réservée au signal électrique ? On pourrait le croire.

– 3 Saturation analogique
Cependant, ce phénomène existe pourtant dans le monde argentique. La surexposition d'une zone de l'image est l'équivalent de la saturation d'un signal. En fait, la zone surexposée est saturée de lumière et ne peut donc plus absorber une quantité supérieure de lumière. Dans une photo argentique, les étoiles et le halo autour d'une source lumineuse ou autour du soleil sont une manifestation de la saturation d'une pellicule photographique. Celle-ci a reçu trop de lumière par rapport à ses capacités d'absorption, la lumière déborde, inonde son environnement. Certains diront que la surexposition est plus progressive pour l'argentique que pour le signal électronique mais elle correspond toujours aux limites d'assimilation du système. Et en numérique ? Là aussi, les mêmes causes provoquent les mêmes effets.

En vidéo analogique ou numérique, pour empêcher une couleur de saturer, on va la désaturer manuellement ou automatiquement. Pour cela, on « salit » son spectre en ajoutant la couleur de l'une ou de ses deux couleurs complémentaires. Ainsi, dans un rouge, on ajoutera un peu de vert et de bleu.

Par conséquent, que l'on parle de saturation d'un signal ou d'une couleur, ces deux phénomènes sont identiques dans le monde analogique comme numérique. Ce phénomène existe-t-il dans la nature ?

– 4 Et physiologiquement ?
Certes on parle des couleurs saturées d'un paysage ou d'une fleur mais, il reste difficile de dire d'un son naturel ou encore d'une couleur qu'ils sont trop saturées ou surexposées notamment en raison des qualités perspectives de notre système visuel et auditif. Pour qu'une couleur, un son sature au sens du traitement de l'information, faudrait-il qu'ils soient enregistrés ? Non, ainsi, lorsque nous sommes éblouis par le soleil, en fait nos yeux saturent. Ils deviennent incapable d'assimiler la quantité de lumière émise par le soleil. Il en est de même pour un son strident.

Revenon au traitement du signal, la zone saturée d'une image, lors d'un tournage en numérique, est une zone brûlée, c'est-à-dire blanche. En numérique, la zone saturée désigne non seulement cette zone brûlée mais aussi la zone ou la couleur déborde sur les couleurs avoisinantes, phénomène mieux maîtrisé pour un signal numérique que pour un signal analogique comme la vidéo traditionnelle. Le numérique ayant permis de réduire fortement ce dernier phénomène par des limiteurs, appareillage élecro-numérique plus ou moins automatique.

D'autre part, en numérique, comme en argentique, les limites du système varie selon son échantillonnage. Un échantillonnage en 16 bits par couleur primaire assure une plus grande dynamique qu'un échantillonnage en 8 bits, la saturation du système est donc moins rapide. Des conclusions précédentes, peut-on à priori déduire qu'en numérique, la saturation d'une image au sens du traitement du signal, c'est la surexposition d'une zone ? La surexposition en est certainement l'une des formes.

– 5 Confusions
Là où le bât blesse, c'est que le mot saturation dans les systèmes de description de la couleur d'une image désigne la pureté de la couleur tandis que le mot saturation dans le traitement du signal désigne une quantité de signal trop importante pour les capacités de « digestion » du système d'enregistrement, de retransmission..

Un signal saturé indique le dépassement de la « dose prescrite » dans un système donné : l'oxygène dans le sang, le sel dans l'eau, l'intensité de la lumière dans un système de reproduction de l'image ou d'une partie du spectre dans un système sonore. La saturation correspond à une « indigestion » du système. Tout système a ses limites, donc tout système sature ou saturera à un moment ou autre. La saturation de la couleur, tel qu'on l'évoque en photographie ou dans les arts graphiques serait-elle alors une exception ?

En fait, la saturation d'une couleur, du point de vue du traitement du signal et donc techniquement, désigne elle aussi une perte qui engendre une distorsion du signal. Car plus une couleur est saturée, c'est-à-dire pure, moins elle contient de nuances pour devenir, si l'on pousse la saturation d'une couleur, dans une photographie, un simple à-plat sans aucune nuance. En fait une couleur saturée à son maximum existe très exceptionnellement dans la nature. La question qu'il faut alors se poser est la suivante : cette saturation de la couleur, dans le cas d'une photographie, d'une vidéo correspond-elle à une perte de nuances par rapport à la scène naturelle ? Dans quelle mesure cette perte est significative et, surtout, dans quelle mesure cet accroissement provoque-t-il un accroissement de l'information provoqué par un accroissement de la netteté subjective ou par un accroissement de l'intensité de cette couleur ?

En fait, c'est uniquement pour des motifs esthétiques et non des motifs techniques que la saturation d'une couleur ne désigne pas une perte. Dans la réalité, augmenter la saturation d'une image, correspond bien à une distorsion du signal. Cette augmentation génère bien des pertes d'information. Au fur et à mesure de son augmentation, des nuances disparaissent une à une. Seule l'esthétique en fait une qualité. Il est d'ailleurs possible de considérer que la pédale d'effets, le fuzz, l'overdrive ou encore certaines distorsions sonores en sont l'équivalent pour le monde sonore.

Et si finalement, la pureté correspondait à une distorsion, à une dégradation ?

[1] La saturation d'une couleur désigne la pureté de son spectre, plus celui-ci sera étroit, plus la couleur sera pure et donc saturée.

- Couleur, expérience humaine et cyborgisme

Hervé BERNARD dit RVB, Valérie Bonnardel — 2023-06-18T10:43:35Z

« L'abeille Invente La Fleur Et La Fleur Invente L'abeille »
Francis Huxley [1]

Dans leur ouvrage « L'inscription corporelle de l'esprit : science cognitive et expérience humaine » [2] publié en 1993, Francisco Varela, Evan Thompson et Eleanor Rosch proposent une nouvelle conception de la cognition qualifiée d'énactive. L'énaction propose une théorie de la cognition basée sur le principe selon lequel :
– les organismes vivants sont des systèmes autonomes (doués d'auto-organisation) générateurs de signification qui donne lieu à l'origine co-déterminée de la cognition et de l'environnement dans lequel l'organisme est situé [3]. Pour notre propos, la position de l'énaction s'inscrit dans un contexte non-dualiste et tente de réconcilier les oppositions traditionnelles (sujet-objet, corps-esprit, soi-autres, etc.) et, ce faisant, offre une voie intermédiaire entre l'opposition ''objectivisme computationnel'' et le ''subjectivisme neurophysiologique''.

Dans une perspective objectiviste, les organismes vivent dans un environnement préexistant et la cognition dont ils sont pourvus consiste à récupérer l'information nécessaire à la construction d'une représentation plus ou moins fidèle de cet environnement. Pour le subjectivisme, le système cognitif projette ses propres représentations et l'apparente réalité n'est que le reflet des lois internes du système.

Pour illustrer les principes et l'intérêt d'une conception énactive de la cognition, les auteurs choisissent l'exemple de la vision colorée qui présente l'avantage d'être, d'une part un sujet transdisciplinaire, incluant entre autres, la biologie, la psychologie, l'anthropologie et les disciplines artistiques et qui, d'autre part, possède une signification immédiate dans l'expérience humaine en termes de perception, de cognition et d'émotion. Ainsi, les auteurs montrent que l'objectivisme peine à rendre compte de l'expérience colorée car il n'existe pas de relation de causalité simple et univoque entre le signal physique (flux lumineux) qui atteint l'œil et la couleur perçue. Quant au subjectivisme, il échoue à rendre compte des aspects universellement partagés de la vision des couleurs tels que leur perception catégorielle. L'approche énactive réconcilie ces deux aspects. Dans cette approche la cognition est « incarnée » c'est-à-dire qu'elle résulte d'expériences rendues possibles avec un corps doté de capacités sensorimotrices qui s'exercent dans un environnement physique, biologique, psychologique, social et culturel à partir duquel l'expérience émerge (énaction) et où perception et action sont indissociables. La qualité de l'expérience énactée de l'apparence colorée résulte alors du couplage structurel entre l'organisme et son environnement pour lequel l'intersubjectivité et le partage culturel de cette expérience sont essentiels à l'extraction de sa signification.

Aujourd'hui, en rendant possible la mise en place de capacités sensorielles jusque alors inédites, les récents développements technologiques offrent l'occasion d'une réflexion sur la nature des couplages structurels qui s'élaborent à partir de l'interaction entre l'individu et son milieu ainsi que de leur impact sur la cognition humaine.

1- Qu'est-ce que le cyborgisme ?
Le cyborgisme qui décrit la condition du cyborg [4] s'apparente, sans s'y confondre, aux systèmes de substitution sensorielle destinés à remplacer ou à modifier des capacités sensorielles naturelles défectueuses. Neil Harbisson, premier cyborg officiellement reconnu par un gouvernement, définit le cyborgisme comme « l'art de créer ses propres sens, ses propres organes, puis de les laisser s'exprimer. Lorsque c'est le cas, vous devenez une œuvre d'art. »

C'est à la suite du diagnostic de son achromatopsie (absence totale de vision des couleurs) que Neil Harbisson va explorer les moyens technologiques lui permettant de percevoir les couleurs. Comme il l'explique, la vision en noir et blanc ne pose pas de handicap visuel majeur dans son environnement matériel quotidien. C'est seulement dans le contexte social et culturel de communication que l'omniprésence de la couleur rend son absence problématique pour le sujet privé de vision colorée et c'est essentiellement pour pallier aux limites de communication que depuis 2004, Neil Harbisson s'est équipé d'un système “eyeborg” qui convertit les longueurs d'onde en fréquences sonores. Avant d'examiner les performances de l'eyeborg, nous envisagerons la structure de l'apparence colorée d'un observateur trichromate normal [5] telle qu'elle est comprise aujourd'hui.

2- Structure de l'apparence colorée chez l'homme
La structure de l'apparence colorée est décrite en partie par la trivariance visuelle qui, pour reprendre les termes d'Yves Legrand [6], est « la possibilité de définir complètement l'aspect d'une plage étendue quelconque au moyen des trois variables : luminance, longueur d'onde dominante et pureté colorimétrique ». Ces trois variables physiques correspondent à trois attributs visuels subjectifs :

– 1 la luminosité qui est la perception de la quantité de lumière qu'une surface paraît émettre ou réfléchir ;
– 2 la teinte ou tonalité qui est la catégorisation chromatique d'un stimulus (rouge, bleu, etc. …) ;
– 3 la saturation ou niveau de coloration plus ou moins intense d'une surface.

Par ailleurs, l'apparence colorée s'organise à partir de quatre teintes élémentaires [7] (pour les termes de la couleur et leur définition, le lecteur se référa au dictionnaire de Sève, Indergand et Lanthony, 2007) [8] que sont le jaune, le bleu, le rouge et le vert. Ces teintes sont dites élémentaires car elles apparaissent ‘'pures'' c'est à dire qu'elles semblent visuellement ne contenir aucune autre couleur à l'inverse des couleurs binaires telles que l'orange (mélange de rouge et de jaune) ou le rose (mélange de rouge et de blanc). L'expérience montre que ces quatre teintes élémentaires sont associées en paires de couleurs dites opposées ou antagonistes : le bleu s'opposant au jaune et le vert au rouge. Après l'exposition soutenue à une plage colorée (par exemple jaune) remplacée par une plage de couleur neutre (gris moyen), une image consécutive apparaît teintée de la couleur opposée (bleue). L'image consécutive qui apparaît comme projetée sur la surface grise révèle précisément la nature antagoniste de notre perception colorée ; la stimulation soutenue au jaune désensibilise ce composant et lorsque la stimulation est remplacée par une plage grise, seul le composant bleu, épargné par la désensibilisation, est réactif produisant ainsi la sensation bleue. Ce phénomène d'apparence colorée a donné lieu à la théorie dite des ‘'couleurs antagonistes'' décrite pour la première fois de façon systématique par le physiologiste allemand Ewald Hering (1834-1918).

Une partie de l'étude scientifique de la vision des couleurs de ces cinquante dernières années s'est attachée à élucider la nature des mécanismes neurophysiologiques pouvant rendre compte de l'apparence colorée. Ainsi, les mélanges additifs et soustractifs obtenus à l'aide de trois couleurs primaires s'expliquent par l'existence des trois classes de photorécepteurs rétiniens encore appelés cônes. De ces mélanges découlent le métamérisme qui s'observe lorsqu'une plage éclairée par une lumière monochromatique est égalisée visuellement par le mélange de deux (ou trois) lumières primaires. Il est à noter que les lois qui régissent les égalisations de couleurs sont importantes, puisqu'à l'origine de la colorimétrie, elles régissent les principes de reproduction des couleurs.

A la suite de cette première étape, une seconde étape est réalisée lorsque les signaux des cônes se combinent de façon antagoniste. Ces combinaisons opposent d'une part, les cônes des moyennes longueurs d'onde (cônes M) à ceux des grandes longueurs d'onde (cônes L) (noté ‘M-L'), et d'autre part, ceux des courtes longueurs d'onde (cônes S) à ceux des cônes M en synergies avec les cônes L (noté ‘S-L+M'). L'antagonisme des cônes décrit depuis les années cinquantes par des méthodes électrophysiologiques a longtemps été considéré comme le substrat neurophysiologique des couleurs antagonistes d'Hering est aujourd'hui jugé comme insuffisant à rendre compte du phénomène. Sachant que le codage de la couleur dans le cortex reste une question scientifique (Conway et al., 2018) [9], le niveau de description neuronal ne fournit pas d'explication à l'apparence colorée ; en particulier, la qualité ‘'unique'' des teintes élémentaires reste à élucider.

Figure 1

Assimilation de couleurs - l'apparence des carrés rouges change en fonction de leur environnement immédiat d'une couleur orangée à une couleur magenta selon qu'ils jouxtent des carrés jaunes ou bleus. Dans le cas de l'assimilation l'apparence change dans la direction de la tonalité des éléments de voisinage. (source Regard sur l'image, éd regards & impressions)

Finalement, la constance des couleurs est une propriété essentielle de l'apparence colorée qui, si elle n'était pas réalisée, limiterait considérablement la raison d'être de la perception des couleurs. En effet, si dans des conditions expérimentales, la teinte perçue de stimuli colorés présentés en isolation au moyen d'un système optique, dépend directement de la longueur d'onde dominante du flux lumineux qui atteint l'œil, dans les scènes complexes de l'environnement naturel il n'existe pas de relation univoque entre longueur d'onde et couleur perçue [10]. Si l'on observe les figures 1 et 2 qui illustrent respectivement les phénomènes d'assimilation et de contraste de couleurs, on s'aperçoit qu'un même flux lumineux produit des sensations colorées différentes. Cette simple observation faite dans des conditions d'éclairage stables (l'écran de notre ordinateur ou l'éclairage de la pièce si les figures sont imprimées) montre que notre perception des couleurs est modifiée par le contexte coloré, autrement dit elle dépend des relations que les couleurs entretiennent les unes avec les autres dans leur étendue et dans leur disposition spatiales et temporelles.

Contraste de couleurs – Si l'on juxtapose deux couleurs A et B, la complémentaire de A s'ajoute à B et vice versa. Ce phénomène fut décrit en France par Michel Eugène Chevreul (1786-1889) dans la loi du contraste simultané. Dans le cas du contraste des couleurs l'apparence change dans la direction de la tonalité opposée des éléments de contraste.

Figure 2a

Les cercles du centre sont les mêmes coordonnées RVB. Le contraste est maximal lorsque le cercle jaune est placé sur un fond bleu qui correspond à sa couleur complémentaire, le bleu ajoute sa complémentaire (jaune) et accroît ainsi la tonalité jaune du cercle central.

Figure 2b

Les croix avec mêmes coordonnées RVB disposées sur des fonds colorés différents sont perçues différemment. Sur le fond jaune, la croix recevra du bleu qui fait tendre sa tonalité vers le gris, alors que sur un fond gris la croix conserve sa tonalité d'origine. L'astuce de cette illusion est que la couleur des fonds ont été choisis minutieusement de sorte que la couleur de la croix tende vers la couleur du fond opposé. (©www.AndrewKelsall.com)

Dans l'environnement naturel, la situation se complique par les variations de l'éclairage et avec elles celles du flux lumineux qui atteint l'œil. La distribution d'énergie spectrale de la lumière du jour change continuellement de l'aube au coucher du soleil et les éclairages artificiels offrent une grande diversité de distributions d'énergie spectrale. Pourtant, en dépit de ces changements, les couleurs de surfaces d'objets restent stables. Cette stabilité est désignée par le terme de constance des couleurs. La constance des couleurs a été observée depuis longtemps et John Mollon (1997) attribue à l'illustre mathématicien Gaspard Monge (1746-1818) la première description qui fait de cette observation un phénomène : « Ainsi les jugements que nous portons sur les couleurs des objets ne paroissent pas dépendre uniquement de la nature absolue des rayons de lumière qui en font la peinture sur la rétine ; ils peuvent être modifiés par les circonstances, et il est probable que nous sommes déterminés plutôt par la relation de quelques-unes des affections des rayons de lumière, que par les affections elles-mêmes, considérées d'une manière absolue. » (Monge, 1789) cité par Mollon (1997, page 141) [11]. Gaspard Monge notait que le flux lumineux qui atteint l'œil ne pouvait servir d'indicateur fiable de la couleur.

Dans le cas des appareils photographiques, la balance des blancs est le procédé utilisé pour compenser les changements d'éclairage et améliorer le rendu des couleurs, c'est-à-dire réduire les variations dues aux changements d'éclairage. Les algorithmes de constance de couleurs utilisés dans les systèmes de vision artificielle possèdent ce type de correction à laquelle s'ajoutent des hypothèses sur la nature de l'éclairage. Aux systèmes les plus récents s'ajoutent des algorithmes de reconnaissance des formes, telle que la reconnaissance des visages dont la gamme restreinte de couleurs sert de référence pour estimer l'éclairage, ce qui améliore les performances. Cependant et contrairement à la vision humaine, les performances de constance des couleurs des systèmes artificiels déclinent à mesure que la complexité spatiale de la scène visuelle s'accroît et que l'on s'éloigne des surfaces plates, diffuses et mates typiquement utilisées pour tester les algorithmes (Xiao, 2015) [12].

3- L'approche énactive de l'apparence colorée
Comme nous venons de l'illustrer, la structure de l'apparence colorée reste encore peu expliquée par les mécanismes neurophysiologiques, et pour l'approche énactive, l'absence d'indicateur physique fiable de la couleur perçue ou encore l'origine élusive des mécanismes neurophysiologiques des teintes élémentaires montrent que la couleur n'est pas une propriété d'un environnement physique pré-existant : la vision colorée se comprend mieux si nous la considérons comme une propriété émergente qu'il est vain de définir indépendamment des capacités sensori-motrices [13] de l'organisme ; la couleur est située dans un monde perçu ou éprouvé qui naît de l'histoire du couplage structurel avec l'environnement (Varela et al., 1991, p 223). Cette histoire concerne à la fois l'espèce (phylogénèse) et l'individu (ontogénèse).

Blanc et or ou noir et bleu ?

Les tentatives d'explications se sont centrées sur la constances des couleurs. Les coordonnées chromatiques de la photo #TheDress sont compatibles avec une robe blanche et or sous un éclairage bleuté ou bleue et noire sous un éclairage orangé, ainsi les uns situeraient la scène visuelle dans un contexte matinal, alors que les autres la situeraient dans un contexte de soirée. L'origine de ces pré-suppositions est une question de complexité égale de celle de la constance des couleurs.

L'expérience de la couleur issue de l'histoire individuelle trouve une illustration étonnante dans la photo #TheDress qui, en hiver 2015, divise la population des internautes en deux ; ceux qui perçoivent #TheDress bleue et noire et ceux qui la perçoivent blanche et or (figure 3). La photo est surexposée ; le cadrage rend les indications sur les conditions d'éclairage ambiguës et une interprétation est indispensable pour obtenir une perception cohérente. Mais, avant tout l'attention est retenue dans #TheDress par le fait que les percepts soient si radicalement différents et qu'aucune image de ce type n'ait jamais été conçue par aucune équipe de recherche qui pourtant n'a jamais manqué d'ingéniosité pour produire des illusions colorées. La radicalité des différences individuelles révélée par #TheDress montre d'une part l'intangibilité de la couleur : il n'existe pas de perception objective et véridique mais une perception émergente qui dépend en partie de l'histoire du couplage structurel entre l'organisme et son milieu, et d'autre part l'authenticité fondamentale de notre expérience : si nous pouvons concevoir que d'autres percepts existent pour d'autres individus, nous ne reconnaissons comme authentique et véridique que la seule expérience qui nous est donnée. Aujourd'hui encore, et malgré les nombreuses expériences entreprises pour tenter d'identifier les facteurs en cause, l'explication scientifique des différences individuelles révélées par #TheDress reste à fournir (Brainard et Hurlbert, 2015) [14].

Les considérations sur la structure de l'apparence colorée de la vision ordinaire vont à présent nous permettre d'envisager par comparaison celle qui donne lieu à l'expérience sensible du cyborg.

4-L'expérience de la couleur du cyborg
4.1. L'eyeborg
– Le cyborg est équipé d'un dispositif (eyeborg) fait d'une antenne implantée à la base du crâne dans la région occipitale, à l'extrémité de laquelle se trouve une petite caméra vidéo située au niveau des yeux qui est sensible aux ondes électromagnétiques. Les ondes ou fréquences visuelles sont transformées en fréquences sonores transmises par la boite crânienne et sont perçues par l'oreille interne comme des sons de différentes hauteur tonale. Les hautes fréquences visuelles (courtes longueurs d'onde) sont associées aux hautes fréquences sonores et les basses fréquences visuelles (grandes longueurs d'onde) aux basses fréquences sonores [15]. En incluant l'infrarouge et l'ultraviolet, l'eyeborg est sensible à un spectre plus large (350-750nm) que le spectre visible humain et est divisé en 360 intervalles (soit environ 1 nanomètre, nous reviendrons sur la question de la discrimination spectrale dans le paragraphe suivant). L'association entre fréquences visuelles et fréquences sonores a nécessité un apprentissage de 3 ans [16]. Il existerait également un codage de la clarté et de la saturation mais aucune précision n'est donnée à ce sujet dans l'article scientifique de référence (Alfaro, Bernabeu, Agulló, Parra et Fernàndez, 2015) [17]. Lorsque l'antenne fut implantée chirurgicalement sur le crâne, un implant supplémentaire a été ajouté permettant de recevoir les communications wifi téléphoniques, de la musique, des fréquences visuelles terrestres ou celles de l'espace via les satellites de la NASA.

4.2. Modification du cerveau du cyborg
– Une équipe scientifique espagnole (Alfaro et al., 2015) s'est intéressée aux éventuels phénomènes de neuroplasticité consécutifs à l'utilisation continue de l'eyeborg durant 8 ans. Les auteurs indiquent prudemment que la conclusion selon laquelle les différences observées entre le cyborg et un groupe de référence de 5 jeunes adultes non-synesthètes (voir paragraphe suivant) sont attribuables au port de l'eyeborg, n'est qu'hypothètique puisque le contrôle expérimental qui permettrait d'établir cette causalité aurait nécessité les données d'imageries cérébrales du sujet avant l'usage de l'eyeborg, or celles-ci n'existent pas.

Toutefois, l'expérience montre qu'à la suite de la présentation d'une mire colorée, l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) révèle qu'une grande partie du cerveau des sujets du groupe de référence est activée et comprend une large portion des lobes occipitaux (lieu de traitement de l'information visuelle), et dans une moindre mesure l'activation des lobes temporaux (où s'effectue la reconnaissance des formes, la mémoire, le langage et le traitement des informations auditives), pariétaux (lieu de traitement de l'information somesthésique issue des sens du toucher, du mouvement et de l'information spatiale) et préfrontaux (fonctions cognitives et processus de décision). Cette même stimulation chez le cyborg provoque une réponse dans des zones limitées et circonscrites des lobes occipitaux (en particulier dans les aires visuelles V1 et V2). Les auteurs rapportent également que l'activation cérébrale à la mire visuelle présentée cette fois-ci en différents niveaux de gris est réduite chez tous les sujets, mais là encore, limitée aux aires visuelles primaires (V1 et V2) chez le cyborg, alors qu'elle s'étend davantage dans le cortex visuel des sujets du groupe de référence où elle se propage aux lobes pariétaux et temporaux. Ces différences suggèrent que la stimulation visuelle chez les sujets du groupe de référence produit outre l'activation du cortex visuel, celle des structures impliquées dans la reconnaissance des formes, la mémoire, le langage, la décision et ce d'autant plus que la stimulation est colorée. Ces régions cérébrales non-exclusivement visuelles et liées à l'information sémantique ne semblent pas être activées chez le cyborg.

L'imagerie du tenseur de diffusion (ITD) qui est basée sur la direction de diffusion des molécules d'eau permet de suivre le parcours des fibres nerveuses (faisceau des axones des neurones) qui relient les différentes structures cérébrales. Les mesures montrent un accroissement du corpus callosum, le plus large faisceau de fibres nerveuses du cerveau, qui relie les deux hémisphères [18], et dans une moindre mesure celles des faisceaux longitudinal inférieur et occipito-frontal inférieur. Le premier relie le cortex occipital au cortex temporal, participant ainsi aux associations visuelles et auditives. Le second relie la partie ventrale du lobe occipital au cortex orbito-frontal (processus de décision) et aurait un rôle dans le langage. Il existerait donc des modifications structurales renforçant la connectivité occipito-temporo-frontale chez le cyborg. Des modifications de connectivité au cours du développement sont également suspectées dans les cas de synesthésie. La synesthésie est définie comme une condition rare et non pathologique où la stimulation d'une modalité sensorielle entraîne automatiquement la stimulation d'un autre sens comme par exemple la stimulation par une couleur évoquera un son. Une récente étude a mis en évidence chez les synesthètes le rôle des variations génétiques impliquées dans l'établissement des connexions neuronales au cours du développement (Tilot, Kuceraa, Vino, Asher, Baron-Cohen and Fisher, 2018 ) [19]. Ces variations pourraient être responsables de l'hyper-connectivité entre régions cérébrales telle que celle qui relie le cortex occipital au cortex temporal, condition que l'on pourrait rapprocher de celle du cyborg.

En augmentant la gamme de fréquences visuelles auquel il est sensible et en convertissant les ondes électromagnétiques en ondes sonores sans pour autant engendrer d'activation des systèmes corticaux ordinairement impliqués dans le traitement du signal coloré comme c'est le cas de la synesthésie, l'eyeborg confère à son utilisateur des capacités sensorielles inédites dans l'espèce humaine. Neil Harbisson qualifie cette nouvelle compétence de sonochromatisme qu'il définit comme : « un sens supplémentaire qui se rapporte à une couleur de manière objective et égale pour tout le monde » [20]. Le sonochromatisme s'incarne au moyen d'un nouvel organe sensoriel qui est l'antenne de l'eyeborg. Cette dernière est directement inspirée des antennes des insectes et fait partie intégrante de l'identité de Neil Harbisson. Le cyborgisme est alors considéré comme une nouvelle démarche que Neil Harbisson qualifie de ‘'trans-espèces'' (encadré 1) qui consiste à concevoir ses propres organes sensoriels s'inspirant de ceux des autres espèces, organes qui, grâce aux avancées technologiques, peuvent être adaptés à l'homme dans le but d'une transformation des capacités sensorimotrices de notre espèce [21]

Encadré #1
En 2010, Neil Harbisson fonde avec Moon Ribas The ‘'Cyborg Foundation'' avec la triple mission :
1. D'aider les individus à devenir des cyborgs en concevant et développant leur propres organes sensoriels :
2. De défendre les droits des cyborgs :
3. De promouvoir le cyborgisme comme mouvement social et artistique.
La fondation a collaboré avec différentes institutions telles que ‘'Braille without borders'' au Tibet ou ‘'The blind Society of Pichicha'' en Équateur et a offert des antennes sonochromatiques aux aveugles de ‘'Mesa & Cadeira'' au Brésil.
En 2017, la ‘'Transpecies Society'' est fondée par Neil Harbisson, Moon Ribas et Manel Munoz. Il s'agit d'une association destinée à donner la parole aux identités non-humaines, à développer la prise de conscience sur les défis auxquels les trans-espèces font face : à défendre la liberté de l'auto-conception et d'assister le développement de nouveaux sens et de nouveaux organes.

4.3. Le sonochromatisme dans le règne animal
Si le monde animal a servi d'inspiration à l'organe, qu'en est-il de sa fonction ? Existe-t-il dans le règne animal une espèce ayant développé un sens coloré proche du sonochromatisme ?

Les neuro-éthologues Justin Marshall et Kentaro Arikawa (2014) [22] dressent un aperçu de la diversité des systèmes chromatiques à travers les espèces et distinguent les systèmes conventionnels des systèmes atypiques. Le système trichromatique des primates sert d'étalon aux systèmes conventionnels qui se caractérisent par trois aspects :

1- Les systèmes conventionnels possèdent un nombre limité de différentes classes de récepteurs sensibles aux longueurs d'onde : leur nombre, leur forme et leur emplacement sur le spectre électromagnétique reflètent l'histoire des relations entre l'organisme et son milieu et renseignent le chercheur sur le type de vision colorée. Par exemple, l'étendue du spectre visible varie en fonction des espèces qui, pour certaines, sont sensibles aux ultra-violets (insectes, poissons, oiseaux, souris). Le nombre de classes de récepteurs varie lui aussi ; il existe des systèmes dichromatiques (deux classes de photorécepteurs) que l'on trouve chez la plupart des mammifères, trichromatiques (trois classes de photorécepteurs) comme c'est le cas des primates et des insectes ou encore tétrachromatiques (quatre classes de photorécepteurs) qui existent chez les oiseaux, les reptiles et les poissons d'eau douce.
2- Comme nous l'avons déjà évoqué, les systèmes conventionnels possèdent une étape de codage nerveux qui organise les signaux des récepteurs en paires antagonistes (bleu- jaune et rouge-vert dans le système trichromatique) avant d'être acheminés au cerveau.
3- Il existe des comportements spécifiques en réponse aux signaux chromatiques naturels tels que la discrimination et la catégorisation des couleurs, la perception de contrastes simultanés, l'assimilation chromatique ou encore la constante des couleurs que nous avons envisagés précédemment.

Il est important de noter que le nombre de classes de photorécepteurs des systèmes conventionnels détermine la dimension de l'espace des couleurs. Celle-ci correspond au nombre de couleurs primaires requis pour les égalisations chromatiques. Pour un système trichromatique, toute couleur peut être obtenue par le mélange approprié de trois couleurs primaires définissant ainsi un espace tridimensionnel, alors que pour un système tétrachromatique, quatre couleurs primaires sont nécessaires et de ce fait le nombre de couleurs distinctes définies dans un espace à quatre dimensions augmente. Certaines espèces (insectes, stomatopodes) sont équipées de 5 voire de 10 ou 12 différentes classes de récepteurs, c'est le cas en particulier de lacrevette-mante(stomatopode). Avec un système chromatique conventionnel, chaque couleur serait définie par la combinaison appropriée de 5 ou 10 couleurs primaires et conférerait à ces organismes une perception des couleurs d'un raffinement excessif dans un espace de couleurs à 5 ou 10 dimensions. D'après Marshall et Arikawa, au-delà de 4 classes de récepteurs, les systèmes chromatiques sont probablement des systèmes atypiques et la crevette-mante, avec 12 différents types de photorécepteurs en est un exemple. Chez la crevette-mante il n'existe pas de seconde étape de codage nerveux en signaux antagonistes et ses capacités de discrimination sont très réduites. Les surfaces colorées sont identifiées par les patterns d'excitation qu'elles produisent dans les détecteurs. La crevette-mante posséderait une table de correspondances qui lui permettrait de répondre à ces patterns par des comportements stéréotypés et spécifiques de la longueur d'onde. La vision colorée de la crevette-mante se rapprocherait plus des détecteurs des satellites qui captent les couleurs terrestres que des systèmes chromatiques conventionnels.

4.4. Structure de l'expérience sensible du cyborg.
Avec 360 détecteurs, et l'absence de codage nerveux en signaux antagonistes, le sonochromatisme ressemble au système de la crevette-mante avec une résolution spectrale qui lui est toutefois trente fois supérieure et à la différence de la crevette, la discrimination spectrale du cyborg peut très bien être supérieure à celle des systèmes conventionnels [23]. Les longueurs d'onde étant immédiatement transformées en ondes auditives, les performances de discrimination spectrales sont alors déterminées par la capacité de l'oreille interne à discriminer les fréquences auditives. La résolution tonale pour la gamme de fréquences correspondant à l'échelle sonochromatique (350 à 700 Hz) est de l'ordre de 0.2-0.3 % [24] ce qui permet une discrimination d'environ 1 nm sur la totalité du spectre détecté par l'eyeborg (cf encadré #2).

Encadré #2
Tableau de correspondance couleur – nom de couleur – fréquence auditive (Hz) -longueur d'onde (nm) - note de musique et seuil tonal.

L'échelle sonochromatique couvre environ 1 octave de fréquence auditives (364 à 719 Hz) qui corresponde à 400 nanomètres. Cette échelle est divisée en 360 intervalles non-linéairement répartis sur l'intervalle des longueurs d'ondes. Pour l'octave de fréquences auditives concerné, en admettant un seuil tonal de 0,2 à 0,3 %, le seuil de discrimination spectral correspond à environ 1 nanomètre sur la totalité de l'intervalle spectral ce qui est bien supérieur aux capacités de discrimination des longueurs des systèmes chromatiques biologiques conventionnels (cf note #12). Le principe du sonochromatisme est celui celui d'un spectromètre qui mesure les distributions d'énergie spectrales, à partir desquelles est extraite la longueur d'onde dominante qui est ensuite associée à une fréquence sonore selon une table de correspondance.

A ces performances de discrimination spectrale hors normes, comme le montre Neil Harbisson lors de ses nombreuses présentations, le sonochromatisme permet également de nommer et de catégoriser les couleurs à la manière de l'observateur trichromate normal. Seulement ces comportements spécifiques attribués aux systèmes conventionnels et qui attestent d'une vision colorée ne résultent pas chez le cyborg d'une catégorisation basée sur des informations visuelles mais sur l'utilisation d'une table de correspondance entre longueur d'onde-fréquence auditive et le nom de la couleur spectrale telle qu'elle est donnée par l'observateur trichromate (cf encadré #2). En ce qui concerne les autres comportements des systèmes conventionnels, bien qu'ils ne soient pas directement évoqués, le sonochromatisme ne donne sans doute pas lieu aux phénomènes perceptifs de teintes élémentaires, de contraste, d'assimilation ni de constance des couleurs.

Quant aux comportements qui intègrent l'intersubjectivité et le partage culturel tel que les préférences ou la symbolique des couleurs, le sonochromatisme conduit à certaines singularités qui laissent entrevoir la qualité de l'expérience sensible du cyborg. Ainsi, de récentes études interculturelles (Bonnardel et al. 2017) [25] montrent que les préférences de couleurs sont probablement, bien qu'en partie seulement, universellement partagées avec une préférence pour les couleurs froides (bleu/vert) en comparaison des couleurs chaudes (brun, kaki). Certains scientifiques postulent que les préférences de couleurs sont gouvernées par les mécanismes physiologiques [26], pour l'historien elles résultent d'une construction sociale complexe [27], quoiqu'il en soit dans les deux cas l'origine des préférence est à rechercher dans une codétermination entre l'organisme et son environnement. Pour le cyborg, les préférences s'élaborent en relation avec les sons auxquels les longueurs d'onde-couleurs sont associées à partir de la table de correspondance ; la couleur préférée de Niel Harbisson est l'infrarouge et la raison de cette préférence est que cette longueur d'onde est associée aux basses fréquences auditives qui produisent un son agréable. De même la fonction symbolique des couleurs dont les archéologues datent aujourd'hui l'origine aux temps de l'Homme de Néandertal [28] et dont certains aspects semblent universels (Bonnardel et al., 2014) [29], s'est élaborée sur un système complexe de mise en relation entre couleurs (signifiants) avec les objets, événements ou actions (référents) ou encore les concepts, intentions, connotations (signifiées). Pour le cyborg, cette mise en relation s'établit sur la correspondance fréquence visuelle-fréquence auditive de l'échelle sonochromatique, et produit une association entre le klaxon des taxis et les citrons verts basée la encore sur la table de correspondance. Ces associations sont parfaitement arbitraires et sans fondements écologiques ou culturels (cf encadré #3).

Encadré #3
Traduction de l'auteur d'extraits de vidéos :

- Premier extrait
« Cela me permet d'entendre les couleurs. Il [le dispositif] possède un détecteur de couleur qui enregistre les fréquences de la lumière devant moi, il envoie les fréquences de la lumière à une puce électronique qui transforme les couleurs en ondes sonores, ainsi j'entends les couleurs par conduction osseuse - je n'ai pas l'impression d'utiliser la technologie ; je suis moi-même technologie. Je ne sens aucune différence entre le logiciel et mon cerveau, ni entre l'antenne et les autres parties de mon corps. Le logiciel fait partie de mon esprit et l'antenne fait partie de mon corps. Un nouveau sens et une nouvelle extension corporelle créent de nouvelles discussions. Ils [les gens] sont intéressés de connaître le son de leur visage, cela crée des conversations qui n'auraient jamais autrement pu exister. Auparavant, je m'apercevais que les gens faisaient des rapprochements entre des choses ou des objets que je ne pouvais pas me représenter. Par exemple la couleur du ciel et la couleur des yeux d'une personne : dans un monde en gris, il n'y a pas de rapport. Maintenant que je peux entendre les couleurs je peux faire ces relations, mais celles que je fais vont au-delà car quand j'entends un son je peux mettre ce son en rapport avec un objet ou une couleur. Quand j'entends le klaxon d'un taxi, je le relie à la couleur ‘'vert-jaune'' car c'est le même bruit que celui des citrons verts. Je pensais que les hommes étaient noirs ou blancs, en fait les gens sont soit orange très foncé ou très pâle, nous partageons donc tous la même tonalité. De la même façon les gens disent que les villes sont grises, et je me demande si les gens ne sont pas daltoniens, car les villes ne sont pas grises, il n'y a pas de gris dans les villes, c'est presqu'impossible de trouver du gris, si l'on regarde de près ce n'est pas gris mais marron ou bleu désaturé, il y a toujours une tonalité, une couleur. Time Square à New York est l'endroit le plus fascinant au monde. Il y a de la musique où que vous regardiez, peut-être 20 concerts électroniques qui ont lieu simultanément, j'adore, l'expérience est très particulière. La couleur pour moi est de l'énergie qui bouge si vite que je ne peux pas la voir ou bien elle bouge si lentement que je ne peux pas la voir, donc il s'agit d'énergie qui rebondit partout que les gens peuvent voir et pour laquelle ils ont des noms. A présent, je ne la vois pas mais je l'entends, c'est la même chose pour moi : c'est une énergie. »

- Second extrait
« …ce fut un moment magique de pouvoir distinguer entre les couleurs. Ma relation entre couleur et culture est différente de celle de la plupart des gens. Par exemple ‘'rouge'' pour la plupart des gens est considéré comme ‘'violent'' ou ‘'passionné'' alors que pour moi c'est l'opposé, c'est la couleur la plus pacifique car rouge est la couleur avec la plus basse fréquence, c'est la couleur la plus innocente, c'est très calme et très agréable à percevoir. Alors que le violet correspond à la violence car violet est proche de l'ultraviolet qui est la couleur qui peut nous tuer, si nous percevions tous les couleurs de cette manière, les signes de stop ou les feux de signalisation ne seraient pas rouges mais violets. Je n'associe jamais la couleur avec le bonheur ou la tristesse, c'est la combinaison des couleurs qui crée des atmosphères joyeuses ou tristes. Par exemple le jaune en lui-même ne me procure aucune émotion c'est la combinaison du jaune avec d'autre couleurs qui peut me faire éprouver une émotion particulière. Ma couleur préférée est l'infrarouge qui est invisible pour l'œil humain mais qui est partout présente et qui peut –être perçue dans l'obscurité totale et qui me permet de savoir s'il y a des détecteurs de mouvements dans la pièce. Si je veux m'habiller de façon joyeuse je m'habille en ‘'Do majeur'' c'est à dire rose, jaune et bleu. Je peux aussi m'habiller d'une chanson. Pour un enterrement je m'habille avec ‘'des accords mineurs''. »

5 En conclusion
Avec sa sensibilité aux ultraviolets et aux infrarouges, le sonochromatisme augmente l'étendue de la sensibilité spectrale comme c'est le cas de certaines espèces animales et possède un nombre de détecteurs (déterminant la résolution spectrale) qui surpasse de loin celui connu dans le règne animal. Le principe du sonochromatisme fondé sur l'association des fréquences visuelles aux fréquences auditives évoque la synesthésie, mais dans le cas de la synesthésie, généralement, la vision colorée existe et le couplage est véritablement celui deux modalités sensorielles ‘'couleur et son'' et non ‘'longueurs d'onde et fréquences auditives''. Le sonochromatisme permet ''d'entendre'' les longueurs d'onde et produit un appareil sensoriel simplifié qui évoque le fonctionnement d'un spectromètre. Cet appareil sensoriel inédit engendre des implications comportementales, cognitives et émotionnelles ; le cyborg associe longueur d'onde et fréquences auditives, réagit émotionnellement à ce signal et développe une production artistique qu'il communique à un public, mais cette faculté sensorielle reste très éloignée de l'apparence colorée telle qu'elle existe dans l'espèce humaine. En particulier, le sonochromatisme ne résulte pas d'un couplage structurel développé au cours de l'évolution de l'espèce, et ne peut pas restaurer comme cela en était l'intention initiale, une communication interindividuelle basée sur une expérience enactée de la couleur qui engage les processus neurophysiologiques en relation avec l'environnement. En revanche, le sonochromatisme, en utilisant une dimension physique de l'environnement naturel (longueur d'onde) engage un couplage structurel chez son utilisateur qui conduit à une constante transformation du mode d'interaction neuronale, elle-même modifiée par les comportements moteurs, cognitifs et émotionnels qu'elle suscite donnant ainsi lieu à l'énaction d'une expérience singulière qui ne peut trouver sa signification dans l'intersubjectivité et le partage culturel.

Valérie Bonnardel

PS Neil Harbisson -

[1] cité par Francisco Varela, Monte Grande 2014 Monte Grande : What is life.

[2] ‘'L'inscription corporelle de l'esprit. Sciences cognitives et expérience humaine'' est publiée en 1993 aux éditions du Seuil, “la couleur des idées”. Il s'agit d'une traduction de ‘'The embodied mind. Cognitive Science and Human experience''- The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, publié en 1991 dont une seconde édition révisée est publiée en 2016. Varela F. J., Thompson E. & Rosch E. (2016). The Embodied Mind Cognitive Science and Human Experience. Revised Edition. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts

[3] Pour une discussion détaillée du concept d'énaction, et plus généralement de la pensée varelienne, le lecteur se référa au numéro spécial de la revue ''Constructivist Foundations''[[Volume 13 (1) : ‘‘Missing the woods for the trees : neglected aspects of Francisco Varela's work''

[4] Cyborg : vient de la contraction de ‘'cybernétique'' et ‘'organisme''

[5] Chez l'homme, la vision dite ‘'normale'' des couleurs ou vision trichromatique normale correspond à la présence de trois types de photorécepteurs rétiniens situés à 440 nanomètres (nm), 530 nm et 560 nm pour les courtes, moyennes et longues longueurs d'onde. Parmi les européens, environ 8 % des individus (8 % des hommes et 0,4 % des femmes) héritent d'un déficit congénital lié au chromosome X et sont daltoniens. Pour une revue complète du daltonisme voire l'excellent livre de Philippe Lanthony, ‘'Daltonisme et Activités Humaines'' publié en 2005 aux éditions Maloine (Paris).

[6] (1972, page 86)[Le Grand, Y. (1972). Optique Physiologique, Tome II Lumière et Couleurs. Masson et C^ie Editeur, Paris.

[7] Il convient de distinguer les teintes élémentaires qui se réfèra à l'expérience phénoménologique des couleurs, des couleurs primaires qui désignent les couleurs utilisées dans les mélanges additifs de lumières (bleu, vert et rouge) ou des mélanges soustractifs comme dans le cas des pigments (jaune, cyan et magenta), à partir desquels toutes les autres couleurs peuvent être reproduites.

[8] Sève, R., Indergand, M., & Lanthony, P. (2007). Dictionnaire des termes de la couleur. Terra Rossa, Avalon

[9] Conway, B. R., Eskew Jr., R. T., Martin, P. R., Stockman, A. (2018). A tour of contemporary color vision research. Vision Research

[10] Les textes soulignés sont soulignés par la rédaction

[11] Mollon, J. (1997). Chevreul et sa théorie de la vision dans le cadre du XIX^e siècle. Michel-Eugène Chevreul, Un savant, des couleurs, Éditions du Muséum d'Histoire Naturelle, Paris.

[12] Xiao B. (2015) Color Constancy. In : Luo R. (eds.) Encyclopedia of Color Science and Technology. Springer, Berlin, Heidelberg.

[13] Les capacités sensori-motrices se référent aux capacités sensorielles et motrices et à leur co-ordination.

[14] Brainard, D. H. et Hurlbert, A. C.(2015). Colour Vision ; Understanding #TheDress. Current Biology, 25, R549-R568

[15] cf wikipedia — The Renaissance of our Species ? Becoming a Cyborg with Neil Harbisson

[16] Voir exposé de Neil Harbisson du 30/01/2018 Institute for Advance Architecture of Catalonia

[17] Alfaro A. Bernabeu A, Agullò C Parra J & Fernàndez E. (2015). Hearing colors : an example of brain plasticity. Frontiers in Systems Neuroscience. doi : 10.3389/fnsys.2015.00056

[18] Certaines données morphométriques ont montré que cette structure était plus large chez les musiciens. Schlaug, Gottfried et al. (1995). Increased corpus callosum in musicians. Neuropsychologia, 33, 1047-1055

[19] Tilota, A. K., Kuceraa, K. S., Vinoa, A., Asherb, J. E., Baron-Cohenb, S., et Fisher, S. E.(2018) Rare variants in axonogenesis genes connect three families with sound–color synesthesia. Proc. Nat. Ac. Sci. Am. 115, 3168-3173

[20] Wikipedia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Neil_Harbisson

[21] Ainsi au lieu de modifier la planète et d'épuiser ses ressources, l'homme se modifie lui-même, en développant par exemple une vision nocturne ou une thermorégulation.

[22] Marshall, J. and Arikawa, K. (2014). Unconventional colour vision. Current Biology, vol 24

[23] Dans le cas du système trichromatique humain, la discrimination à la longueur d'onde ne va pas en deçà de 2 nm. La courbe de discrimination à la longueur d'onde mesurée de 400 à 700 nm, comporte trois minima situés à 440, 490 et 590 nm. En utilisant des modulations sinusoïdales d'énergie spectrale, il a été possible de déterminer la discrimination sur la totalité du cercle chromatique et de montrer que la discrimination était la meilleure dans les bleus et jaunes et la moins bonne dans les magentas et verts. (Bachy, R. Dias, J. Alleysson, D. & Bonnardel, V. (2012). Colour discrimination, unique hues and naming. Journal of Optical Society of America A., 29, A60-A68)

[24] Demany, L. (1999). Perception de la hauteur tonale dans Bottle & Alii, Psychoacoustique etperception auditive, Paris, Tec & Doc.

[25] Bonnardel, V., Beniwal, S., Dubey, N., Pande, M.& Bimler, D. (2017). Gender difference in color preference across cultures : An archetypal pattern modulated by a female cultural stereotype. Color Research and Application. DOI10.1002/col.22188.

[26] Hurlbert, A., Ling, Y. (2008). Biological component in sex difference in color preference. Current Biology, 17 (R623)

[27] Pastoureau, M (2006). Bleu. Histoire d'une couleur. Édition du Seuil

[28] Hoffmann, D. L. Angelucci, D. E., Villaverde, V., Zapata, J. Zilhäo, J. (2018). Symbolic use of marine shells and mineral pigments by Iberian Neandertals 115, 000 years ago. Science Advances, 4:1-6.

[29] Bonnardel, V. Dubey, N., Beniwal, S., Mayukhini P., and Davies, C. (2014). Colour Associations in a young adult Indian Population. 1-4 April, New Perspectives on Colour –AISB-50, Goldsmiths, London – Texte disponible sur ResearchGate

- Algorithmes et fabrication des images

2023-05-13T15:04:17Z

L'entretien que nous a accordé Frédéric Guichard, directeur scientifique de DXO, s'ouvre sur une approche des algorithmes, un mode de calcul qui se trouve aujourd'hui au cœur de toutes nos pratiques et en particulier de notre production quotidienne d'images et de leur partage.

Parler des algorithmes et de l'image, c'est finalement décrire l'ensemble des processus et des procédés qui permettent à un appareil de fabriquer des images. Car, et cet entretien le montre avec justesse, l'image photographique, réalisée en particulier avec un téléphone portable, est le résultat d'un ensemble complexe de calculs et en rien une capture de la réalité. C'est la convergence entre des données relevant de champs extrêmement divers (mathématique, propriétés des matériaux, optique, physiologie, biologie, neurologie, etc...) qui permet à un appareil qui n'est lui-même qu'une partie d'un appareil englobant d'autres fonctions de fabriquer des « images ».

Cet entretien répond ainsi de manière sous-jacente, à la question, si vaine mais qui a été et est encore au cœur de polémiques violentes, de la différence entre image numérique et image argentique.

Les images numériques proposées par un téléphone portable en particulier permettent définitivement de balayer l'idéalisme de l'instant décisif. Ce qui fait que la photographie doit être distinguée de la croyance qu'a parfois encore celui qui a le doigt posé sur le déclencheur d'en être le véritable auteur. En effet, plus nous allons vers une image produite automatiquement, moins l'implication du photographe est importante. Ce qui prime, dans ce cas là, dans la fabrication et donc le résultat, c'est le travail de l'équipe de programmeurs et de techniciens qui a conçu l'appareil photo.

Il en va ainsi du fameux fichier raw, considéré, par analogie, comme le négatif d'une photo numérique. En effet, dans ce fichier le rôle de calculs ayant lieu dans l'appareil en fonction de programmes divers est supposé être nul ou presque.

Mais cela ne rend pas pour autant plus vrai le fichier raw, au sens où on l'entend dans l'approche traditionnelle de l'image photographique depuis sa naissance.

Grâce à des entretiens comme celui-ci, une nouvelle ère s'ouvre dans l'analyse et la compréhension du statut des images. On ne peut plus occulter le fait qu'elles sont, tout comme l'image argentique, de part en part fabriquées. Par un subtil effet de feedback d'arguments incontournables, une révision complète des théories de l'image est possible et l'abandon définitif de certaines d'entre elles passaient et passent encore dans certains « milieux » pour des vérités éternelles, devient enfin envisageable.

L'analyse des images devrait connaître aussi sa nuit du 4 août.

Qui en effet « sait » exactement ce qu'il se passe dans son appareil qu'il soit uniquement photographique ou aussi téléphonique, lorsqu'il fait, comme on le dit si mal finalement aujourd'hui, une photo ?

Frédéric Guichard nous entraîne dans une sorte de visite guidée des « entrailles » informatiques de nos appareils. Alors, médusés nous le sommes, moins par les beaux résultats, les images parfaites ou presque que nous avons prises, que par le fait qu'une image est avant tout le résultat du travail informatique et algorithmique effectué par les programmes que les fabricants ont installés dans les appareils.

Avec le chiffre de 2000 opérations par pixel sur chaque image qui en comprend quelques millions, on prend la démesure de ce qui se passe dans les fractions de secondes durant lesquelles l'image se fait. Ainsi, selon Udi Manber et Peter Norvig, deux directeurs de la recherche chez Google : "La puissance du temps de calcul nécessité par une recherche Google à l'heure actuelle correspond à celle nécessaire à l'ensemble du programme spatial Apollo, qui a duré 11 ans et a lancé 17 missions".

Mais la relation entre programme et photographe a beaucoup évolué puisque l'on tente d'intégrer aux programmes ses intentions, de les deviner, des les anticiper. C'est le traitement numérique de l'image qui fait la différence et autour duquel les grandes marques se livrent à une concurrence acharnée.

Il y eu le temps où l'on travaillait exclusivement sur la définition des images. Est arrivé le temps où l'on travaille sur les formes au moment même où elles sont captées.

L'appareil bientôt reconnaîtra l'objet ou le visage que vous photographiez avant de l'enregistrer et le modifiera en temps réel en fonction de paramètres culturels implicites ou explicites aussi divers que variés.

Mais qui les déterminera ?
Et dans quel but ?

Nous le pressentions. Aujourd'hui nous le savons. En tant que commanditaires de ces programmes puisque nous les désirons et les acceptons avec joie quand ils nous sont proposés, nous en sommes les auteurs. Mais aujourd'hui nous travaillons à annuler la distinction entre ce qui autrefois relevait de l'objectivité et de la subjectivité. En effet, nos intentions sont désormais partie intégrante des programmes comme les choses que nous visions pour les photographier étaient donc avant le déclic, déjà dans nos intentions.

Avant même d'exister chaque image est le fruit d'un traitement informatique bien antérieur à celui auquel nous nous adonnons ensuite avec nos ordinateurs, et c'est ce traitement qui constitue l'enjeu majeur de la recherche pour les fabricants d'appareils photographiques.

- La retouche numérique, historique des traitements du flou

Hervé BERNARD dit RVB — 2020-08-06T09:08:21Z

Article publié dans le magazine Le Photographe dans les années 1995

La retouche numérique est née aux Etats-Unis pour rendre présentables dans la presse, à la télévision les photos de la NASA. Ce sont paradoxalement les besoins de la police et des services de contre-espionnage qui développent ces techniques. Les modules de retouche disponibles sur le marché servent dans le domaine des poussières, des rayures, des détériorations du support, du contraste et parfois des couleurs . Ils fonctionnent en semi-automatique avec parfois des fonctions d'apprentissage (cf le logiciel de retouche de poussières de Scitex, un des précurseurs avec Crosfield dans ce domaine dans les années 1990). La suppression de la trame d'impression est l'une des rares fonctions automatisées.

Les implications de la retouche d'une image
Face à la multiplication des images dans ces différents services, trouver une méthode d'exploitation est devenu indispensable. Diminuer le grain pour rendre une image lisible ou détramer -trame d'impression ou trame vidéo- revient à réduire le bruit. Tandis que supprimer les poussières d'une image ou ses taches, c'est faire de la reconnaissance de forme.

Les flous
Les flous peuvent être locaux, c'est-à-dire ne concerner qu'une partie de l'image, ou globaux. D'un point de vue mathématique, selon Frédéric Guichard, de la société Poseidon (issue de DXO), un flou, qu'il soit de mise au point ou de mouvement, correspond à une convolution. Pour déflouter l'image floue, il suffit de diviser la Transformée de Fourier de l'image par celle du flou et l'on obtient alors la Transformée de l'image nette. Méthode très efficace, sauf dans le cas d'un faible flou où l'on divise alors par des valeurs comprise entre 0 et 1. Dans ce cas, le bruit est amplifié, et rend l'image illisible. Réduire le bruit implique de faire un compromis entre bruit et flou. C'est pourquoi, en utilisant un algorithme de défloutage, on peut être déçu de la qualité photographique de l'image obtenue même si la qualité informative est améliorée. Par contre, pour un flou de travelling, assimilable optiquement parlant à une photo faite avec un diaphragme rectangulaire et allongé, le résultat est bien meilleur.

Le flou de mise au point varie avec la distance des objets. S'il est global et homogène cf une photo prise au lointain avec un flou de mise au point. On procède comme précédemment en estimant d'abord la Transformée de ce flou qui variera avec la focale de l'optique, son ouverture, sa mise au point et la position des objets.

Il est très difficile de retoucher des flous de mouvement d'objets rapides car c'est un mélange fond/forme, arrière-plan et avant-plan. Ainsi, pour une photo de main agitée, la restauration d'une partie du mouvement à partir d'une autre sera impossible tandis que celle d'un véhicule est beaucoup plus simple y compris dans le cas d'un travelling. Selon J.M. Morel, il est possible de le déflouter manuellement, s'il s'agit d'un mouvement rectiligne et uniforme. On ramène alors les traits du flou de mouvement à des points “raisonnablement” restaurés par déconvolution.

Identifier automatiquement un flou uniforme
La Transformée de Fourier sert notamment à mesurer le degré de flou : on regarde, par exemple, l'endroit où la Transformée devient nulle et produit un cercle noir ou cercle d'annulation qui donnera des informations sur la taille et la forme du flou. On en déduira la forme approximative du diaphragme au moment de la prise de vue. Cette information est alors utilisée pour diviser la Transformée et reconstituer l'image.

Actuellement, toutes ces informations : focales, mise au point... sont incomplètes sauf pour des photos par satellites. Dans ce cas, on dispose de la vitesse du satellite, de la focale de l'optique, de l'ouverture, de la vitesse de l'obturateur et surtout de la modélisation du bruit du CCD. Ici, l'algorithme de défloutage fait même partie de l'appareil photo [1]. Et c'est seulement si l'on dispose de toutes ces données que l'on peut refocaliser l'image en mode automatique. Le CNES (Centre National d'Études Spatiales) utilise cette possibilité dans la filière SPOT de satellites d'observation de la terre (méthodes élaborées au Laboratoire QTIS, “Qualité et Traitement de l'Image Spatiale”). Quant aux appareils photos numériques autofocus du commerce, même s'ils fournissent toutes les informations concernant la prise de vue, la modélisation du bruit du CCD n'est malheureusement pas fournie. Il faut procéder par étapes et propositions multiples sélectionnées finalement par l'opérateur. Si, malgré la complexité de ces méthodes de défloutage, des organismes comme le CNES s'attellent à cette tache, c'est qu'elles permettent de réduire par deux ou quatre la taille du satellite et par huit ou plus son coût de lancement. L'investissement est largement rentabilisé.

Transformer l'information temporelle en information spatiale
Cependant, il ne faut pas confondre défloutage et augmentation de la netteté. Ainsi, augmenter la définition est facile pour un zoom avant ou arrière. Dans ce cas, il est possible de transformer l'information temporelle en information spatiale quelle que soit la source (image vidéo ou séquence photos). L'une des versions de cet algorithme a été développée au MIT, il y a quelques années. Cependant, pour l'utiliser, il fallait des images de qualité irréprochable. Actuellement, deux chercheurs, Frédéric Guichard et Lenny Rudin, de la société californienne Cognitech Inc, ont développé l'algorithme Frame Fusion. Cette variante du MIT plus robuste est utilisée avec les télescopes à synthèse d'ouverture. Grâce à cette technique de fusion numérique de plusieurs images, quatre télescopes de dix mètres sont équivalents à un télescope de vingt mètres de diamètre.

Le détramage automatique d'une séquence vidéo -autre forme de transformation de l'information temporelle en information spatiale- est lié à l'estimation du mouvement. La difficulté est de trouver une bonne référence pour reconstituer le mouvement de la caméra et de l'objet. Reprenons le cas du camion qui circule sur l'autoroute et sur lequel est dessiné un cercle. On le filme avec une caméra vidéo PAL perpendiculaire à cette autoroute. Puis, on numérise une des images, on obtient une image composée de deux trames, filmée à 1/25^e de seconde chacune. Pour reconstituer le camion, on a deux photos, composées l'une des lignes paires de l'image, l'autre des lignes impaires. Le camion, sur ces deux trames, n'est donc pas au même endroit, il s'est déplacé d'1/25^e de la distance parcourue pendant une seconde. Pour reconstituer une image de qualité, il va falloir évaluer la distance entre les deux trames pour les superposer et reconstituer une image numérique complète. Ici, le mouvement parcouru par le haut et le bas du camion est uniforme et simple. Pour un mouvement non uniforme –ballon dirigeable, jambes de pantalons...– cette détection devient plus complexe.

La détection des poussières et des taches pose un problème identique : il s'agit d'une occlusion de la forme. On procède alors par calcul de l'occlusion et restitution d'une géométrie plausible. Ainsi, dans le cas d'une tache située sur le point central d'un X, il faudra une intervention humaine pour sélectionner la bonne solution parmi les réponses proposées. Luc Vincent et Jean Serra ont développé un algorithme “Tueur de grains” qui élimine les petites taches des poussières par comparaison de contraste. En automatique, il supprime toutes les taches. En manuel, on sélectionne les zones retouchées. Cet algorithme est aussi utilisé pour supprimer le bruit du grain de la pellicule. Mais, comment discriminer les poussières des éléments de l'image comme les points noirs d'une barbe mal rasée ? L'opérateur est obligé d'intervenir en dernier recours pour sélectionner les retouches. Cependant, Simon Masnou, de l'École Normale de Cachan, a obtenu d'excellents résultats en reconstituant complètement une image détruite à 40% par une tache.

Il est aussi possible de réduire le bruit en utilisant les ondelettes (une ondelette mesure l'oscillation du signal c'est-à-dire les variations de fréquences). Or une image bruitée contient de nombreuses variations de fréquences ; il suffit de supprimer les ondelettes les plus oscillantes pour débruiter l'image. Pour l'améliorer, dans un deuxième temps, on peut lui appliquer un algorithme de défloutage, cf le travail de David Donoho, de l'Université de Princeton, Bernard Rougé, du CNES et Stéphane Mallat, de l'Ecole Polytechnique.

Réduction de la granularité de la pellicule
Plus une pellicule est sensible, plus elle a de grains, donc de bruit. A la différence du flou, ce bruit dû à la granularité rompt la continuité géométrique alors que le flou dilue la continuité géométrique. Du point de vue de la théorie de l'information, une image floue est moins bruitée qu'une image qui a un gros grain. D'autre part, le flou est multiplicatif dans l'Espace de Fourier, alors que le bruit est additif, que cela soit en espace ou en Transformée. Ceci explique que le flou soit enlevé par une division en espace de Fourier, alors que le bruit est éliminé par soustraction ou par moyennage, ce qui rend l'image floue. La vision humaine procède de la même manière comme le montrent les affiches 4x3 qui nous paraissent bruitées si on les regarde de près et de plus en plus nettes au fur et à mesure de l'éloignement.

Dans la pénombre, les hommes voient moins bien parce que le bruit rétinien et le bruit neuronal perturbent l'information (on perçoit très bien ce bruit de nuit, sans lui, il y aurait de fait, bien suffisamment de photons dans la pénombre pour voir clair). C'est en immobilisant le regard, que l'on augmente le rapport signal/bruit. Car le bruit est fluctuant tandis que le signal est fixe grâce à la permanence rétinienne. En numérique, on peut procéder de la même manière. Les militaires opèrent ainsi avec une caméra infrarouge fixe, ils additionnent les images d'une même scène. Ainsi, par accumulation, ils obtiennent de meilleurs images. Pour doubler la qualité (le rapport signal à bruit), il faut quatre images et pour la tripler, il en faut neuf. Pour des images en mouvement –mouvement de caméra et/ou sujet animé- il faut d'abord compenser le mouvement en replaçant les objets là où ils étaient, puis faire l'accumulation. Ainsi, dans le cas d'un zoom, on choisit une image de référence pour l'emplacement des objets et on accumule toutes les images. Cet algorithme peut aussi être utilisé pour compenser des pertes lors d'une décompression MPEG. Mais, actuellement, il est impossible de l'automatiser et le choix final doit être fait par un opérateur. Cette difficulté de retouche s'accroît avec la photographie qui, contrairement à la vidéo et au cinéma, ne peut pas se référer à un élément précédent.

Au-delà des difficultés techniques, se pose la question de l'interprétation. Un artiste donne des choses à voir et en cache d'autres. Le flou est justement une manière de pratiquer ce jeu de révélation et de disparition. Le flou comme le bruit sert à faire cette sélection. Du point de vue de la théorie de l'information, les impressionnistes sont “bruités”. Et ils obligent à s'éloigner de l'image et à refabriquer du flou pour diminuer le bruit et la rendre lisible. Selon les observations de Pascal Monasse et J.M. Morel, de l'ENS Cachan, les pointillistes sont en fait aliasés, et Léonard de Vinci est carrément flou. Comment un logiciel de retouche automatique pourrait-il décider du traitement à effectuer dans pareils cas ?

Hervé Bernard avec la collaboration de J.M. Morel de L'ENS Cachan

Algorithmes et fabrication des images, entretien en deux parties avec Frédéric Guichard, directeur de la recherche de DXO

- La netteté, c'est du flou !

[1] Ces techniques, ont depuis, été transposée dans les téléphones portables

- L'algorithme, un point de vue sur le monde V11

Hervé BERNARD dit RVB — 2018-07-21T07:00:00Z

« Il y a trois sortes de mensonges : les mensonges, les gros mensonges et les statistiques. »
Mark Twain

Préliminaire
Les algorithmes, pareillement à d'autres bases de l'informatique comme l'échantillonnage ou, encore, le système binaire dont la première trace remonte au YI-King [1], ont précédé de plusieurs siècles l'invention des machines à calculer et des ordinateurs comme le montre le plus ancien des algorithmes : l'algorithme d'Euclide, créé par ce dernier.

Le terme algorithme est, selon les sources, soit issu du nom du mathématicien Al-Khwarizmi [2] soit un adjectif désignant “Dieu mettant de l'ordre dans le monde” [3].

La pertinence de cette seconde étymologie, même si elle est potentiellement apocryphe, ne peut échapper à l'homme du XX^e et du XXI^e siècle. En effet, elle illustre parfaitement la manière dont nous remettons notre destin entre les mains des sciences et des mathématiques tout, comme autrefois, nous le remettions entre les mains de Dieu. Toutefois, nous le faisons en oubliant que les sciences comme les religions sont un point de vue sur le monde. À priori, rien de grave, cependant, ce qui rend dangereux ces points de vue, c'est leur absence d'alternative, leur exclusive. Ce qui finalement en fait une histoire de croyance et c'est pour cela qu'il est important de réfléchir à leur construction.

1 Principes
L'algorithmie a été inventé pour trouver par une suite de calculs simples et systématiques un résultat complexe. C'est un ensemble d'instructions élémentaires le plus souvent ordonnées linéairement et conçues pour résoudre un problème. Pour concevoir un algorithme, il est nécessaire de déconstruire l'objectif, le but à atteindre en une succession d'étapes.

Un algorithme est une méthode. Une manière systématique de procéder pour atteindre un résultat : trier des objets, situer des villes sur une carte, multiplier deux nombres, chercher un mot dans le dictionnaire… trouver la valeur d'une constante. Ainsi l'algorithme a+b= c permet de découvrir la valeur de c quelque soit la valeur de a et b.

« Un algorithme, c'est tout simplement une façon de décrire dans ses moindres détails comment procéder pour faire quelque chose. Il se trouve que beaucoup d'actions mécaniques, toutes probablement, se prêtent bien à une telle décortication. Le but est d'évacuer la pensée du calcul, afin de le rendre exécutable par une machine numérique (ordinateur…). On ne travaille donc qu'avec un reflet numérique du système réel avec qui l'algorithme interagit. » Gérard Berry (1948‒)

Les algorithmes ont donc été conçus pour permettre à des exécutants, comme les ordinateurs, de réaliser des calculs complexes sans avoir à réfléchir et sans avoir à comprendre le problème. On en déduira que :
– les algorithmes sont comme les chemins, nombre d'entre eux mènent à Rome et par conséquent, plusieurs algorithmes différents peuvent résoudre un même calcul complexe ;
– qu'un algorithme est un outil de délégation, au mieux, et au pire de sous-traitance d'une tâche. Par conséquent, selon le niveau d'exigence du donneur d'ordre, le résultat de plusieurs algorithmes destinés à obtenir le même objectif ne sera probablement pas identique. Tout comme les chemins différents nous conduisent à Rome mais au prix d'une fatigue, de risques plus ou moins grands..., les algorithmes produisent un résultat plus ou moins différent selon les risques acceptés et la qualité du résultat recherchée. C'est toute la question du cahier des charges et de son éventuelle publication. Celle-ci, destinée a une meilleure compréhension des critères élues par l'administration, permettra une contestation plus étoffée du résultat. Contestation plus étoffée car, non contente de s'attaquer à un problématique cas individuel, elle pourra en démonter et démontrer l'effet sur un plus grand nombre. La contestation devenant alors une force d'inflection de l'effet de l'algorithme sur la société. La contestation sortant alors de sa place contestataire pour devenir force partcipative.

2 Exemples
Une recette de cuisine pourrait être réduite à un algorithme, si on la considère comme une simple liste composées de tâches à exécuter et d'ingrédients précis à intégrer en quantité définie au cours de la réalisation de cette liste de tâches.

Cependant, pour un algorithme, la noix de beurre mélangée à trois œufs est une notion encore plus complexe que pour nous lorsque nous devons l'expliquer. L'évaluation visuelle ou “ à la louche ”, sont des notions indéchiffrables. L'algorithme ne gère que des quantités : durées, longueur ou poids. La noix de beurre se transformera en 10, 15, 23 gr de beurre...

De la même manière, le savoir-faire du cuisinier n'étant pas quantifiable, son intégration à un algorithme est complexe. En effet, la durée de cuisson, la vitesse de la rotation de la cuillère dans la casserole ne se réduisent pas seulement à des chiffres. Ainsi, pourquoi, le cuisinier-saucier décide d'accélérer la rotation de sa cuillère sur un tiers de la casserole puis la ralentira dans les vingt pour cent suivant....

Une recette en algorithme se résumerait ainsi :
– des entrées (les ingrédients, le matériel utilisé : cuillère, plat, four...) ;
– des instructions élémentaires simples tel mettre 50 gr de sucre, faire bouillir 4 secondes, ... dont l'exécution amène au résultat voulu ;
– un résultat : le plat préparé.

L'algorithme du marathon [4]
Prenons l'exemple d'un coureur qui souhaite courir le marathon en moins de 3h30, un entraîneur pourrait lui conseiller l'entraînement suivant :
– alterner des séances courtes et rapides, des séances longues et lentes ainsi que des jours de repos, ce programme pourrait se résumer sous la forme de l'algorithme suivant :

Marathon en 3h30, l'objectif
Pour semaine de -12 à 0

Si semaine = - 6 : repos

Pour jour de 1 à 7

Si jour = 3 ou 6 : repos

Si jour = 1 ou 5

Pour série de 1 à 20 courir 40 s à 15 km/h, repos pendant 20s

Si jour = 2 ou 4 : courir 50 mⁿ à 11 km/h

Si jour = 7 courir 1h30 à 11 km/h et courir 30 mⁿ à 13 km/h

La syntaxe de cet algorithme est construite sur des structures de contrôle, c'est-à-dire des instructions qui permettent de décider l'ordonnancement des autres instructions.

Selon l'ouvrage cité précédemment, « Cet algorithme est une sorte de promesse que, si, toutes les instructions élémentaires sont exécutées correctement, l'objectif sera atteint : on sera en mesure de courir le marathon en moins de 3h30. En effet, si l'on arrive pas à courir 40 s à 15 km/s, il y a peu de chance d'y arriver. » On remarquera la précision des instructions et l'inutilité de comprendre le pourquoi du comment, si l'on suit les instructions le but sera atteint. L'essentiel est : des experts en entraînement au marathon ont éprouvé l'efficacité de ce rythme d'entrainement. [...] Pour le coureur amateur, il suffit de faire confiance à l'algorithme et d'en exécuter machinalement les instructions dans l'ordre stipulé. »

– Des algorithmes généralistes s'appliquent à toutes les données numériques ou non. Par exemple les algorithmes liées au chiffrement, ou ceux qui permettent de mémoriser une information ou de la transmettre ; ces algorithmes de chiffrement ont notamment donné naissance à la théorie de l'information sous-divisée en transmission, stockage... Cette théorie est appelée théorie de la communication de Shannon.

Un algorithme est une sorte de contrat impliquant trois parties :
– l'utilisateur qui propose une valeur d'entrée et souhaite récupérer une valeur de sortie : le résultat courir le marathon en moins de 3h30,
– l'exécutant des instructions, dans le cas du marathon, l'exécutant et l'utilisateur sont une seule personne,
– le concepteur de l'algorithme.

3 L'algorithme, un point de vue sur le monde ?
Comme le précise Gérard Berry, avec un algorithme, « On ne travaille donc qu'avec un reflet numérique du système réel avec qui l'algorithme interagit. » L'algorithme est bien une image du monde car il est le reflet d'une conception du monde. Cette image notamment considère qu'un exécutant n'a pas besoin de comprendre sa tâche.

Cette conception est une vision du monde connectée à une autre vision du monde : une tâche peut-être réduite à un ensemble de tâches plus simple. Curieux, cela ressemble étrangement au fordisme qui, tout aussi curieusement était pensé à la même époque !

4 FaceBook et Google seraient-ils les Narcisses modernes ?
Selon un article du Monde [5], les algorithmes de Google s'appuieraient sur 57 “ signaux ” différents pour sélectionner les réponses à une question posée à cette nouvelle Pythie. Ainsi, pour prendre des “signaux simples” selon l'importance donnée aux pouces bleus, au j'aime, où j'en pleure, votre algorithme ne va pas sélectionner les mêmes publications. Illustration : un algorithme de sélection peut choisir les publications qui ont plus de 20% de j'aime, 30 % de je déteste les autres commentaires n'étant pas considérés comme pertinents. Cette sélection sera totalement différente de celle produite par un autre algorithme qui donne la préférence aux publications ayant 20 % de j'aime, 20 % de je pleure et 10 % de je déteste.

Outre la définition de ces signaux, parfois plutôt vague, parmi ces critères, certains semblent d'une pertinence douteuse... Il en est ainsi du navigateur utilisé pour faire la requête ou encore de la définition de l'écran de l'ordinateur employé pour émettre cette requête. Comment ces critères peuvent-ils être les garants de la qualité d'une réponse ? Cela reste un grand mystère.

D'autres comme l'âge, la géolocalisation ou le sexe, selon la question, devraient avoir un poids variable. C'est-à-dire que leur importance devrait être pondérée en fonction de la question. On peut tout autant s'interroger sur les liens entre la pertinence d'une réponse et la fréquence de clics ou du recours aux raccourcis. En effet, un bon informaticien ou un utilisateur rodé à l'usage de FB n'est pas nécessairement un bon cuisinier ou un bon philosophe pas plus qu'un bon bricoleur. Par conséquent, ce n'est pas parce qu'une personne émet des réponses pertinentes dans un domaine que toutes ses réponses sont pertinentes.

D'autres critères sont tout aussi spécieux. Ainsi, la corrélation entre la régularité de mes visites sur un site et la validité de ses réponses est toute relative même si cette question appartient au champs sémantique de ce site. De plus, rien ne m'interdit de désirer d'autres réponses parce que je commence à bien maîtriser ce sujet et que je souhaite le creuser ou encore parce que, suite à un échange, je commence à m'interroger sur les réponses apportées par les sites que j'avais coutume de consulter..

Quand FaceBook considère que la publication d'un de mes amis FB est plus pertinente parce que j'apprécie 90 % de ses publications, cette société a recours, sous couvert d'utiliser un critère numérique -fiable parce que numérique- à un critère complètement subjectif. En effet, il se peut que que j'apprécie ses publications dans le domaine scientifique et déteste ses prises de position politique. L'inintérêt de ses publications politiques ne réduit pas l'intérêt de ses publications scientifiques. Par ailleurs, ce n'est pas parce que les publications d'une personne sont épisodiques que celles-ci ne sont pas pertinentes. Ces deux définitions de la pertinence d'une publication repose sur le hasard des statistiques d'autant plus que cette personne ne peut poster que des histoires drôles

Ce type de critères me rappelle étrangement le mythe de Narcisse. En effet, Google ou FaceBook partent du principe que c'est dans la contemplation de soi-même que réside le bonheur en oubliant que l'on risque de se noyer dans ce comportement frisant l'autisme. A trop se regarder, on oublie de se remettre en question. Simultanément, ils obèrent un critère de satisfaction essentiel pour toutes les personnes curieuses : le plaisir de la découverte qui, engendre parfois, le plaisir de mieux comprendre. En bref, le plaisir de rencontrer la différence même si c'est au prix d'une déstabilisation temporaire.

5 L'algorithme, une croyance
Comme le montre la cuisine à l'algorithme, l'algorithme est une croyance. En l'occurrence, une croyance en une cuisine scientifique où le coup de main du chef ou le hasard n'interviendraient pas. Ainsi, imaginer que pour battre les œufs, la vitesse de rotation du fouet puisse varier en fonction de leur fraîcheur ou de leur texture sont des hypothèses inexistantes pour un algorithme car ces évaluations sont très difficilement modélisables. En effet, la fraîcheur ne dépend pas que de la date de ponte, elle dépend aussi de critères comme la saison, les variations de l'alimentation de la poule ou encore des conditions de stockage, de transport... Et même en équipant chacun des œufs d'une puce RFID (bonjour les problèmes de recyclage), ces informations resteront parcellaires.

En fait, la méthodologie pour concevoir un algorithme est non seulement une croyance mais aussi un point de vue sur le monde comme le montrent les algorithmes de FaceBook ou de Google car pour créer un algorithme, il faut adopter un point de vue, faire des choix de pondération des éléments de l'algorithme, voir éliminer certains éléments. Avoir une confiance aveugle dans les algorithmes pour prendre des décisions politiques, c'est adhérer à une croyance : les problèmes seraient uniquement économiques et/ou techniques. Par conséquent, c'est croire que ces problèmes sont uniquement rationnels et donc rationalisables ce qui ne laisse aucune place aux désirs, aux rêves de la société comme de l'individu. C'est en ce sens que l'on peut considérer que les algorithmes sont des images. D'ailleurs la croyance dans la rationalité des algorithmes a tout de la nouvelle idole toute puissante.

Un outil discriminatoire
Les algorithmes sont des outils discriminatoires dans le sens d'outils séparateurs puisque ce sont des outils de tri. Ainsi, imaginons que nous concevions un algorithme pour rechercher sur le web tous les articles parlant du cheval. Immédiatement, se pose une question : faut-il intégrer chevaux, le pluriel de cheval, ou encore le cheval d'arçon voire le mot dada.

Si l'on exclut le cheval d'arçon, on exclut de la thématique tous les articles parlant de gymnastique. De même, si l'ont récuse le mot dada, on écarte toutes les définitions enfantines du cheval ainsi que le mouvement artistique. Ces différents choix du champ d'action de l'algorithme sont donc bien discriminatoires. Discriminatoire n'implique pas nécessairement une injustice ou une justice d'ailleurs. Dans le cas présent, cela implique la création de champ sémantique différent et par conséquent la production de réponses différentes. Cependant, les algorithmes et par conséquent, les statistiques ont une objectivité aveugle ce qui peut rendre profondément injustes leur résultat.

Le diable réside dans les détails surtout dans la collecte des données gérées par les algorithmes. Selon la méthode de collecte, les résultats produits par le même algorithme peuvent générer des résultats très différents. Différence problématique s'il agit du résultat d'une enquête sur l'efficacité d'un médicament mais pour les algorithmes prédictifs le danger est encore plus grand. Ainsi, si cet algorithme est construit pour prédire les comportements dits à risque. Dans ce cas là, le danger d'être jugé ou de voir sa peine aggravée par la potentialité de ce comportement s'accroit tandis que la chance d'être jugé sur un comportement réel s'amenuise.

Ces discriminations nous amènent à la photonumérique qui, nous rappelle elle aussi, que les algorithmes sont eux aussi sujet à des interprétations diverses. Ainsi, un fichier RAW généré par un appareil photo doté d'une optique précise, c'est-à-dire généré par la même suite d'algorithmes, sera lue et donc interprétée différemment non seulement par Bridge, Aperture, Photivo, Rawtherapee ou le logiciel de DXO mais aussi par les différentes versions de chacun de ces logiciels.

6 Note finale ?
Un algorithme est donc une interprétation d'une question. Cet algorithme, selon les logiciels qui l'exécuteront fournira des réponses-résultats différents et, cette interprétation, il est possible de plus ou moins y souscrire. La preuve ? Tous le logiciels d'interprétation des fichiers RAW comportent des fonctions de réglages manuels.

Quand aux CD audio, l'algorithme de compression-décompression Reed Salomon considère, parfois, lors de la décompression d'un fichier, que certains pics sonores ou encore certains silences sont des erreurs de décodage. Ces choix le conduisent à lisser l'enregistrement sonore là où il ne le devrait pas. Ce sont ces écrétages qui provoquent certaines pertes de dynamique dans un enregistrement numérique.

Comment ose-t-on parler de la rigueur scientifique des algorithmes ? Comme toutes images, les algorithmes sont des capteurs de rêves. Le premier d'entre eux étant celui d'une société efficiente grâce ou par la technique. Une société sans faille. Cependant refuser la faille, c'est non seulement refuser le risque mais aussi refuser la différence et la découverte. Ainsi, la découverte du vaccin par Pasteur est issue d'une faille dans sa recherche.

7 Algorithme et biais, en guise de conclusion
Bien que scientifique, un algorithme comporte un biais, ne serait-ce que celui du poids accordé à chacun de ses éléments. Il est donc essentiel d'identifier ce biais. Il pourrait même être intéressant de le publier lorsqu'il s'agit de décisions publics.

Ainsi, indiquer qu'un sondage est fait auprès de personnes de 7 à 77 ans, c'est indiquer l'un de ses biais. Mais, il en existe d'autres (ce ne sont que des exemples parmi d'autres) :
– le nombre de personnes de plus de 50 ans peut-être proportionnellement plus important que pour les autres tranches d'âges ;
– la proportion homme-femme peut ne pas être respectée ;
– sonder une personne par année ou deux, ou cinq est un autre biais, car ce type de proportion ne respecte pas la pyramide des âges ;
– faire un sondage dans la rue peut entraîner des biais très insidieux : les sondeurs auront inconsciemment tendance à interroger les personnes les plus avenantes.
– un algorithme, pour prédire l'avenir, se base notamment sur les résultats d'événements similaires qui se sont produits dans le passé. Ce biais là, très insidieux explique la difficulté à prédire des ruptures.

Un algorithme ne peut être exact et le pire biais des algorithmes, c'est de penser que parce c'est mathématique, c'est exact. Cependant, la conscience du biais amène une autre question :
– Faut-il utiliser ou éviter ce biais ?

Finalement, on est libre d'accepter ou de récuser (totalement ou partiellement) les conclusions tirées des résultats produits par un algorithme. En effet, celui-ci n'a aucun pouvoir sur notre libre arbitre hormis celui que l'on veut bien lui accorder. La preuve, vous l'aller trouver ci-dessous.

Addentum du 20 juillet 2018
Lors du passage de Donald Trump au Royaume-Uni, des manifestants l'ont accueilli avec la chanson “American Idiot de Green Day”. Cet événement a amené Google Image à associer le visage de Donald Trump avec le terme « idiot ».

Profitant de cette situation, certains utilisateurs de Reddit ont coordonner leurs efforts afin de renforcer cette association initiée par l'algorithme de Google. Ils ont donc publié une photo du président américain avec le titre « idiot » et cette photo a été taggée par des votes positifs.

Google se base sur la popularité d'une photo et sur les mots-clés qui y sont associés sur Internet pour déterminer les résultats de recherche, la photo de Donald Trump a progressé au point d'être la première image présentée sur Google Images. D'autres photos de M. Trump ont été depuis contaminée.

8 Postface
« Avec le Big data, on fait de l'anticipation basée sur la corrélation. Cette anticipation repose sur un axiome de régularité : ce qui s'est passé dans le passé doit se reproduire. » [6] La corrélation, c'est le « rapport existant entre deux choses, deux notions, deux faits dont l'un implique l'autre et réciproquement. [...] Rapport de dépendance dû à un lien de cause à effet ou un lien créé par une cause commune, [...] Ensemble des influences qu'exercent les uns sur les autres les éléments d'un même organisme ou les organismes vivant dans un même milieu.(Husson 1970) » [7]

La corrélation ne permet donc de penser que les liens. Hors, les grandes découvertes, les grands changements sociaux sont des ruptures de ces liens. Le big data s'appuie sur la corrélation, la régularité. “ Ce qui s'est déjà passé repassera ” est le fondement du big data. Cette anticipation régulière ne permettra donc probablement pas de prévoir les grandes irrégularités voire les ruptures. En effet, un changement de paradigme est un tel bouleversement des points de vue qu'il ne peut être corréler aux évènements le précédant. Toutes les prévisions sont déduites d'un modèle. Hors la rupture de paradigme est par essence antinomique au concept de modèle.

9 En guise d'épilogue, que nous espérons provisoire
Le psychanalyste Roland Gori [8] rappelle qu'à force de comparer, hiérarchiser, normaliser, quantifier, on supprime le lien social en niant la singularité des êtres. L'action qui s'opère sans considération du désir individuel, en prenant en compte les seules lois, statistiques ou formes de régulation, n'est qu'une volonté de contrôle par une rationalisation abstraite qui caractérise le capitalisme comme le fascisme. Nous ne sommes pas des fiches produit.

- Les sondages et les statistiques sont-ils une image ? À propos de l'absolument relatif 1/2 V2.0

- Les sondages et les statistiques sont-ils une image ? À propos de l'absolument relatif 2/2 V2.0

- Ne confondons pas échantillonnage et marchandage ! (1)

- La faille de la théorie de l'information V4

Algorithme et image 1/2, entretien avec Frédéric Guichard, directeur scientifique de DXO, réalisation Hervé Bernard—Jean-Louis Poitevin, suite en bas de l'article.

[1] C'est Leibnitz qui signala le premier le rapport entre le système de numération binaire et le Yi-King. Cependant, la loi de numérotation des hexagrammes est encore inconnue à ce jour.

[2] né dans les années 780, originaire de Khiva dans la région du Khwarezm qui lui a donné son nom, dans l'actuel Ouzbékistann, mort vers 850 à Bagdad, est un mathématicien, géographe, astrologue et astronome perse, membre de la Maison de la sagesse de Bagdad. Ses écrits, rédigés en langue arabe, puis traduits en latin à partir du xiie siècle, ont permis l'introduction de l'algèbre en Europe. Sa vie s'est déroulée en totalité à l'époque de la dynastie abbasside.
Il serait aussi l'auteur d'un autre ouvrage, dont l'original en arabe a disparu, Kitābu 'l-ĵāmi` wa 't-tafrīq bi-ḥisābi 'l-Hind (كتاب الجامع و التفريق بحساب الهند, « Livre de l'addition et de la soustraction d'après le calcul indien »), décrit le système de numération décimale observé chez les Indiens. Cet ouvrage fut le vecteur de la diffusion de ces chiffres dans le Moyen-Orient et dans le Califat de Cordoue, où Gerbert d'Aurillac le découvrit et l'apprit. Ultérieurement devenu sous le nom de Sylvestre II, le pape de l'an Mil, Gerbert les impose au monde chrétien et leur donnera le nom de chiffres arabes en raison de cette apprentissage à Cordoue.
Il aurait aussi inventé la notion d'inconnue, x vient de “chay” la “chose” en arable.

[3] Découvrir le numérique, une introduction à l'informatique et aux systèmes de communication

[4] source Découvrir le numérique, une introduction à l'informatique et aux systèmes de communication p 6, l'ensemble de cet article a été notamment construit à partir de cet ouvrage

[5] 17/09/2016, la dictature de l'algorithme par Frédéric Joignot

[6] Jean-Gabriel Ganascia, « La Singularité, ça ne tient pas la route ! » Le Monde, 25/06/2017

[7] CNTRL

[8] lLa Folie évaluation, les nouvelles fabriques de la servitude

qqoxize

- Le code informatique des couleurs RVB

Hervé BERNARD dit RVB — 2017-06-03T18:20:24Z

Le code couleur informatique —sur 8 bits par couleur— RVB tout comme le code couleur HTML se présente sous la forme de 3 couples de codes en chiffres compris entre 0 et 255.

Chaque couple représente le dosage nécessaire de chacune des couleurs primaires pour obtenir la couleur désirée.

Les trois codes représentent respectivement le dosage du rouge, du vert et du bleu.
Ce système est présenté sous forme décimal et peut être converti sous forme hexadécimal et vice versa.

La suitehttps://www.toutes-les-couleurs.com...

Voir aussi

- Le code couleur CMJN

- Échelle de la température de couleur et symbolique des couleurs V4

- L'œil, la sensation de la lumière et la vision

- Couleurs, espace colorimétrique et échantillonnage

- La faille de la théorie de l'information V4

Hervé BERNARD dit RVB — 2016-11-09T10:37:00Z

Erreur sémantique, en fait, la théorie de l'information devrait s'appeler théorie de la transmission.

La théorie de l'échantillonnage serait-elle la faille de la théorie de l'information ?

Prologue
Un signal analogique est par essence continu, il n'est donc ni décomposé ni découpé. L'impossibilité physique de faire des mesures en continu sur un signal analogique est la conséquence de ses deux caractéristiques.

En admettant qu'il soit possible d'évaluer un signal même à une cadence de toutes les femtosecondes [1], voir, toutes les attoscecondes [2] nous serions dans l'impossibilité de restituer la spécificité d'un signal analogique : sa continuité. L'essence de la continuité est d'être insécable. Par ailleurs, si, toutefois, ce rythme de quantification était accessible, la quantité de données collectées serait totalement ingérable même en huit bits..

De cette impossibilité provient un des pré-requis. Pour évaluer, quantifier un phénomène, un intervalle entre chaque mesure est impératif. Comme le schéma intitulé « conséquence d'un sous-échantillonnage » ainsi que la vidéo sur l'erreur d'échantillonnage le montrent, on comprendra donc que selon l'ampleur de cet intervalle le résultat obtenu risque d'être totalement différent. Ainsi, plus le temps écoulé entre chaque mesure sera important, plus les différences d'intensité du signal seront écrêtées.

Conséquences d'un sous-échantillonnage

erreur d'échantillonnage from BERNARD Hervé (rvb) on Vimeo.

L'autre pré-requis à l'échantillonnage et de la quantification est l'invention par Descartes de l'espace orthonormé. Sans cet espace et ses deux axes de mesure : le temps et la quantité par unité de temps, l'échantillonnage est impossible.

1 La théorie de l'information
En numérique, l'“information” n'existe pas sans échantillonnage. C'est-à-dire l'action de prélever une parcelle de l'objet à évaluer à une cadence régulière. C'est l'échantillonnage qui crée l'information. En fait, dans la théorie de l'information, une information est définie par la mesure d'une quantité à un intervalle, une périodicité donnée.

Pour la théorie de l'information, une chose, un évènement est une information à partir de l'instant où on lui porte un intérêt. Il n'en faut pas plus. Dans le cadre de cette théorie, la question de savoir si porter un intérêt à quelque chose rend cette chose pertinente n'est pas judicieuse. Par conséquent, un rien peut-être de l'information et même trois fois rien pour citer R Devos. La seule nécessité, l'unique condition est que ce rien soit mesurable, quantifiable. Hors, on peut tout ou quasiment tout soumettre à la mesure et donc à la statistique. Tout est mesurable à intervalle régulier. Ici, mesurer : c'est généralement évaluer des quantités.

Du point de vue de la théorie de l'information la taille (longueur, ou diamètre) d'un radis, son rapport longueur-diamètre, son poids, la densité de son rose et son blanc ou encore leur proportion dans la surface extérieure peuvent être mesurés, ce sont donc des informations...

Quant à l'intervalle, la périodicité, ils définiront essentiellement une surface (capteur d'appareil photo...), une durée (intervalle temporel séparant la consommation d'un produit...) ou encore un intervalle quantitatif (1/3 ou 1/5...). Ce dernier est, en fait, une variante de l'intervalle temporel. En fait, un échantillonnage est toujours biaisé par sa périodicité et par la mesure choisie. Ce biais rend caduque cette prétention à l'exactitude mathématique, scientifique.

Contrairement à son nom, la théorie de l'information ne cherche pas à informer. Elle ne cherche qu'à collationner des échantillons qui font l'objet d'une évaluation. C'est-à-dire d'opérations mathématiques. Si la théorie de l'information est une théorie de quelque chose, c'est une théorie de la mesure, de la caractérisation mathématique. Ces caractérisations étant des chiffres, elles sont donc aisément transmissibles. Vérifier la pertinence du contenu de la transmission est hors-sujet c'est en ce sens que son nom est trompeur. La tromperie de l'expression réside dans sa formulation : théorie de l'information. Contrairement à ce que son nom laisse croire, faire une évaluation sémantique des données transmises n'a jamais été l'objet de cette théorie.

Le résultat caricatural ressemble un peu à cela. [3] Imaginez que dans une école, pour évaluer l'ensemble des trente élèves d'une classe, on décide, en raison des contraintes budgétaires ou pour tout autre principe, on décide de ne plus corriger les trente copies chaque semaine. Cependant, simultanément, on veut conserver les notes et une cadence hebdomadaire (première variable aléatoire) afin de maintenir la pression sur les élèves ou afin de les stimuler (question d'interprétation). Donc, il va falloir inventer un système d'évaluation hebdomadaire.

Pour ces raisons budgétaires, certaines semaines, un élève sur trois sera noté (première variable aléatoire), tandis que d'autres semaines, un élève sur dix sera noté (variante de la première variable aléatoire) nécessaire pour répondre aux exigences budgétaires. Ensuite, tous les élèves qui ne sont pas notés, reçoivent la note de l'un des trois élèves notés ou de l'un des dix selon (seconde variable aléatoire). Quant aux critères d'application, on peut imaginer que le premier tiers des élèves reçoivent la note du premier élève, le second tiers, la note du second et le dernier tiers, la note du troisième. Comment déterminer ces trois tiers, c'est-à-dire la troisième variable ? Par le placement des élèves dans la classe le jour de l'interrogation, par leur placement, le jour de la remise des notes ou en prenant l'ordre alphabétique et en le divisant par trois ou encore en divisant la classe par trois et en prenant comme référence l'ordre de classement de la copie précédente. Bien entendu, pour les semaines où un élève sur 10 est noté on appliquera les mêmes critères. Voilà ce que peut donner une application à peine caricaturale du traitement statistique de la théorie de l'information.

Cette caricature est là pour montrer que l'évaluation de cette fréquence d'échantillonnage est soumise a bien des paramètres et peut facilement être distordue, la répartition en fonction du classement est un exemple de distorsion maximale. C'est pourquoi, il faut se méfier de la statistique et surtout ne pas la prendre pour a(r)gent comptant.

2 Une théorie de l'information, réellement ?
Cependant, Shannon n'a jamais prétendu inventer une théorie de l'information. En effet, la première fois qu'il fait mention de son projet dans "A mathématical theory of cryptography" [4] il parle d'une théorie de la transmission de l'information. Il dira au début de son article :« Le problème fondamental de la communication est de reproduire exactement ou approximativement un message donné d'un point à un autre. » Par ailleurs, pour Shannon, une information est ce qui permet de lever une incertitude ce qui n'a rien à voir avec le concept d'information tel qu'il est entendu par le vocable théorie de l'information. Ultérieurement, cette théorie deviendra une théorie du stockage car du point de vue de Shannon, le stockage est une transmission différée qui pose les mêmes problèmes que la transmission : volume, perte de données...

Nous ignorons qui, de ses successeurs, de la direction des laboratoires Bell ou des vulgarisateurs, ont affublé la théorie de Shannon du nom de théorie de l'information ou laissé ce glissement se faire. Il est probablement progressif. Toujours est-il qu'ils ont vaincu la sémantique avec cette superbe dénomination qui a conduit notamment, les journalistes à confondre statistique et analyse. Cette dernière étant la réelle information. Cette dénomination laisse croire, sous-entend qu'une information ne peut être que chiffrée.

D'un point de vue sémantique, cette torsion de l'ambition de Shannon, ce nom de théorie de l'information est un chef d'œuvre de marketing. Ce terme désigne une coquille vide. En fait de société de l'information, nous sommes en présence d'une société de la circulation des données chiffrées, des statistiques. L'information n'est vraiment pas le sujet. Pour mémoire, l'information est l'action de mettre en forme (première occurrence de cette acceptation en 1495), de donner une forme à quelque chose. C'est aussi un renseignement obtenu sur quelqu'un (première occurrence de cette acceptation en 1360). Enfin, c'est une enquête en matière criminelle (première occurrence de cette acceptation en 1274). Cette théorie de la quantification a été conçue pour transmettre des données, ensuite, elle a servi à stocker les dites données.

Pour continuer dans la sémantique, cette soi-disant théorie de l'information utilise des machines à calculer, le français des années 1970 n'avait pas tort, ce ne sont que des calculateurs. Ces machines ne sont en rien des ordinateurs. L'ordinateur est celui qui institue quelque chose (première occurrence de cette acceptation en 1491) ou encore, celui qui met en ordre qui règle (première occurrence de cette acceptation en 1956). Le mot ordinateur provient du mot latin ordinatum qui lui-même provient du verbe ordinaire dans le sens de ordonner, mettre de l'ordre. Rien à voir avec de l'information.

3 Démonstration : le PageRank [5]
Le PageRank est un algorithme qui, selon Google, détermine la pertinence d'une réponse fournie à un utilisateur suite à une question. En fait, cet algorithme ne fournit qu'une seule information : à propos du thème en question, cette page est la plus lue. Peu importe que les lecteurs soient profondément insatisfaits à l'issue de cette lecture soit par la faiblesse de son argumentaire, soit parce que cette page ne correspond aucunement à l'information recherchée parce que Google bute sur une homonymie... Certes, la réponse fournie est notamment pondérée par nos requêtes précédentes et les cookies que nous déposons et/ou que Google enregistrent.

En fait, plus une page est vue, plus son PageRank augmente et plus celui-ci s'accroît plus il augmente. Nous sommes alors dans une spirale ascendante, dans un cercle “vertueux” ce qui pourrait être positif si le cercle vertueux en question ne provoquait pas simultanément la naissance du cercle infernal : moins on est référencé, moins on est référencé... C'est la spirale descendante, le cercle infernal.

Pourtant, ce n'est pas parce qu'une page à un faible référencement qu'elle n'est pas pertinente et même le faible nombre de liens qui renvoient vers elle n'est pas le signe d'une pertinence insuffisante. Cela peut l'être mais, cela peut-être, aussi, l'indication que cette page vient d'être publiée —ce dernier critère est d'ailleurs compensé par une surévaluation de la valeur des pages les plus récentes. Cela peut simplement être l'indicateur du manque de curiosité du public pour cette thématique ou encore d'un traitement du sujet beaucoup trop ardu pour la majorité des internautes. Dans ce dernier cas : le temps réduit voir infinitésimale passé sur le site, on est en présence d'une pondération négative.

Tous ces critères de corrections des paramètres de classement sont construits autour de plusieurs présupposés :

– l'intérêt de la majorité pour une page est un signe de qualité, tout le monde cherche la même chose, avec le même niveau d'exigence ;
– une photo et un texte de quelques lignes n'ont pas le même poids, pour Google, la première a plus de poids que le second ;
– une publication récente a plus de poids qu'une publication ancienne, pourtant si la page la plus ancienne a été rédigée par un membre du Collège de France, sa pertinence sera probablement supérieure à celle d'une page traitant du même thème est rédigée par vous ou moi...

4 Les statistiques et la théorie des ensembles
Les statistiques sont intimement liées à la théorie des ensembles et selon le choix de l'ensemble référentiel. Leurs résultats peut varier de manière très substantiel comme le montre le cas d'école de l'évolution du vote du FN depuis 2000, voire depuis une période plus longue. Selon le référentiel : nombre d'électeurs inscrits, nombre de suffrages exprimés ou encore en tenant compte des bulletins nuls ou blancs, ce score peut être constant, croissant ou décroissant.

5 Sémiologie sémiotique ou sémantique
En fait, la sémiotique [6] a pris forme à une période où la tendance était au découpage du savoir tout comme, à cette même période, la production, avec le fordisme, a vu une parcellisation des tâches sur la chaîne de production encore plus grande que celle du taylorisme.

Comme nous venons de le voir, la théorie de l'échantillonnage repose sur cette parcellisation. Un parallèle est possible entre la stratégie de découpage des langues par la sémiologie en des éléments de plus en plus petits et la tendance de l'échantillonnage, théorie à la base de la statistique, à découper. Même Freud, en 1901, est déjà atteint par ce symptôme de la parcellisation lorsqu'il affirme, dans la Psychopathologie de la vie quotidienne : « On pourrait se donner pour tâche de décomposer, en se plaçant à ce point de vue, les mythes relatifs au paradis et au péché originel, à Dieu, au mal et au bien, à l'immortalité, etc. et de traduire la métaphysique en métapsychologie. » [7]

Nous avons confondu théorie de l'information et théorie de la transmission ou encore sémiologie-sémiotique et sémantique. Dans ces deux théories (transmission et sémiologie-sémiotique), le sens n'est pas le sujet. Cette soi-disant théorie de l'information ne met rien en forme, elle se contente de découper, de hacher menu et la sémiologie fait de même.

La théorie de l'information a été élaborée afin de faciliter la transmission des données, en cela, elle est plus l'héritière du morse que de la sémantique et, dans le domaine de la transmission, son efficacité est indéniable. Le monde numérique n'existerait pas sans elle. Ce que nous contestons, c'est son nom. Elle devrait se nommer théorie de la transmission comme son père l'avait nommée. D'une certaine manière, la théorie de l'information est à l'information ce que la sémiologie-sémiotique est à la sémantique. C'est-à-dire une théorie du code et non du sens. Si théorie de l'information il y a, il vaudrait mieux aller voir du côté de McLuhan.

© Hervé Bernard 2016-2017
_________________________________________________________________________________________
Regard sur l'image,
un ouvrage sur les liens entre l'image et le réel.
350 pages, 150 illustrations, impression couleur, format : 21 x 28 cm,
France Métropolitaine : prix net 47,50 € TTC frais d'expédition inclus,
Tarif pour la CEE et la Suisse 52,00 € , dont frais d'expédition 6,98 €,
EAN 13 ou ISBN 9 78953 66590 12,
Pour acquérir cet ouvrage dans la boutique
_________________________________________________________________________________________

- L'algorithme, un point de vue sur le monde V3

voir aussi - Ne confondons pas échantillonnage et marchandage ! (1) ou les enjeux de la statistique dans la fabrication d'une image.

- La statistique, une forme de cadre, d'image

Algorithmes et fabrication des images Entretien en deux parties avec Frédéric Guichard, directeur scientifique de DXO, par Jean-Louis Poitevin, voir le lien à la fin de l'article.

[1] soit, un millionième de milliardième de seconde ou 10 puissance moins 15 seconde

[2] 10 puissance moins 18 seconde

[3] Je sais bien que cette caricature, encore plus que toute caricature est excessive car excessivement caricatural puisque qu'elle ne respecte en rien le théorème de Shannon-Niquist sur les conditions d'un bon échantillonnage. Pour ce théorème échantillonner correctement un signal nécessite d'employer une fréquence d'échantillonnage égale ou supérieure à deux fois la fréquence sinusoïdal de ce signal. Comme le montre la vidéo ci-dessus, dans le cas contraire, on a une déformation du signal.

[4] classé secret défense jusqu'en 1975. Ultérieurement, dans sa réédition par Warren Waever, cette théorie deviendra La Théorie Mathématique de la Communication

[5] du nom du créateur de l'algorithme de FaceBook et du cœur du moteur de FB. Source Découvrir le numérique

[6] La sémiotique étudie le processus de signification, c'est-à-dire la production, la codification et la communication de signes. Elle est née des travaux de Charles Sanders Peirce.

[7] S. Freud, Psychopathologie de la vie quotidienne, Petite bibliothèque Payot, 1975, p. 276-277.

- Découvrir le numérique, une introduction à l'informatique et aux systèmes de communication

Hervé BERNARD dit RVB — 2016-08-23T13:53:20Z

Découvrir le numérique, une introduction à l'informatique et aux systèmes de communication
sous la direction de André Schiper
Presses polytechniques et universitaires romandes

Au cœur de l'évolution technologique du XXI^e siècle le numérique est probablement le moteur de l'évolution technologique la plus rapide de l'histoire de l'humanité comme le montre ces deux.schémas extrait de l'introduction de ce livre. Introduction qui nous rappelle que 99 % des ingénieurs et scientifiques qui ont peuplé l'histoire de l'humanité sont encore en vie aujourd'hui.

Le temps nécessaire à la diffusion d'une technique, en nombre d'années, source mapthefuture.mikemace.com.

Découvrir le numérique, une introduction à l'informatique et aux systèmes de communication sous la direction de André Schiper est un ouvrage qui nous permet de comprendre le fonctionnement de ce moteur de l'évolution technologique dont on peut dire que les algorithmes, l'échantillonnage sont les carburants tandis que l'ordinateur en est le moteur.

Diffusion des technologies de l'information dans la société, source IBM.

Cet ouvrage est un ouvrage indispensable à l'Honnête Homme du XXI^e siècle s'il désire appréhender le monde dans lequel il vit. C'est à dessein que cet ouvrage écarte la programmation car, pour continuer à filer la métaphore du moteur, la programmation est le résultat du numérique tout comme le mouvement est le produit du moteur à explosion.

Deux personnages sont au centre de cet ouvrage : Alan Turing, le Joseph Cugnot du numérique et Claude Shannon le Rudolf Diesel du numérique.

Cet ouvrage est composé en trois parties et douze chapitres. La première partie explore les fondements du calcul (algorithmes, stratégies de composition des algorithmes et limites des algorithmes), la deuxième est consacrée à l'information (représentation de l'information, échantillonnage et reconstruction de signaux, compression de données, correction des erreurs) quant à la troisième , elle est consacrée aux systèmes informatiques (mémoire et caches, stockage et accès aux données, réseaux informatiques, sécurité).

Ouvrage dense, à lire et relire, nous reviendrons dessus à plusieurs reprises dans les mois qui viennent. Cependant, en ce qui concerne son plan, pour ma part, j'aurais probablement placé la troisième en partie, en premier. Cependant, comme ces parties sont indépendantes l'une de l'autre, rien n'empêchera le lecteur de le lire dans l'ordre qu'il souhaitera selon qu'il souhaite compléter, creuser ses compétences ou tout simplement découvrir l'une des structures essentielles au fonctionnement de la société dans laquelle nous vivons.

- Le numérique, plus de soixante-cinq ans déjà (1)

Hervé BERNARD dit RVB — 2011-01-08T12:36:54Z

L'histoire provoque parfois d'étrange coïncidences, ainsi la fin de la Seconde Guerre Mondiale voit naître simultanément : ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Calculator) l'une des premières machines considérées comme l'ancêtre de l'ordinateur, la télévision en tant que média grand-public et la publication par Vannevar Bush [1] de la description d'un système de stockage et d'indexation de l'information appelé ‘'Memex'' qui décrit, en fait, les prémisses de l'hypertexte [2]

Soixante ans plus tard (article de 2011), ces trois événements ont construit deux des industries les plus florissantes du vingtième siècle (l'informatique et l'industrie audio-visuelle) et elles sont à l'origine de l'une des plus grandes révolutions industrielles et culturelles de l'humanité sous l'égide du numérique.

Si nous avons choisi ces trois événements pour marquer la naissance du numérique, c'est parce qu'ils le placent déjà à la croisée des chemins : révolution de la communication, révolution de la création artistique, révolution de la transmission des connaissances. Tout est en place pour la convergence numérique. Ces événements nous redisent, si nécessaire que le numérique n'est pas apparu d'un coup de baguette magique : plus de soixante ans de recherches qui reposent, notamment, sur toutes les études de la perception visuelle et sonore effectuées depuis le XIXè siècle, et ce n'est pas rien... Une durée qui nous éloigne d'une quelconque immédiateté sans remonter à Mathusalem et à l'invention du zéro.

Que recouvre le terme numérique ? Quel est le point commun entre une machine-outil à commandes numériques, un scanner médical, une machine IRM, un télescope spatial, un DVD ou un lecteur SACD ? L'utilisation d'un codage numérique pour transporter, analyser.... bref traiter l'information. Aujourd'hui, le numérique est devenu un grand fourre-tout, un vrai pêle-mêle contenant aussi le son et l'image. Hors, dans ces deux derniers domaines, seul l'enregistrement et le traitement du signal sont numériques. L'enregistrement, la restitution et la perception restent analogiques. Un capteur sonore ou visuel, un écran ou un haut-parleur sont fondamentalement des systèmes analogiques( [3]

Le codage de l'information
Donc, le numérique est une technique de codage de l'information c'est-à-dire un moyen de formaliser l'information afin de la manier (transport, transformation, analyse, enregistrement…). Cependant, le numérique est bien loin s'en faut d'être le premier codage. Pour parodier Bergson, on pourrait même dire que créer des codages de l'information est le propre de l'homme. L'alphabet, la gamme musicale, le morse sont quelques exemples de codages développés au cours de l'histoire de l'humanité. Ces trois codages, tout comme le numérique ont en commun d'être des codages discrets. Il est impossible de confondre un A avec un B, un do avec un ré et un point avec un trait et cela tant que le signal est suffisamment perceptible.

Quelles sont les qualités d'un codage ? Générer le moins d'erreur possible notamment, en étant le plus robuste possible lors de la transmission et de la lecture. Dans le codage numérique, les sources d'erreurs sont réduites au minimum par rapport à un codage comme l'alphabet qui dispose de vingt-sept caractères. En français, différents sons peuvent se confondre comme le montrent le s et le z, le p et le b... La force essentielle d'un codage binaire est de réduire les erreurs au strict minimum car, lors de la transmission, tant que le signal est perceptible, et même s'il est atténué, un 1 reste 1 et un 0 reste un 0. Tandis que dans le domaine analogique, toute variation d'intensité du signal se traduit par une variation d'amplitude de la restitution comme le montre le disque ou le négatif rayé. Comment reproduire les vingt-sept caractères de l'alphabet avec seulement deux éléments ? En définissant des arrangements capables de produire des « mots » qui permettront de recréer ces vingt-sept lettres, les signes de ponctuation, les caractères accentués, les dix premiers chiffres (...) ou toute autre information comme le son et/ou la voix.

Avant de coder, faut-il encore savoir ce que l'on veut transmettre et c'est là où le travail de théoriciens de l'information comme Nyquist [4] ou Claude Edouard Shannon [5]
ont été essentiels (voir les 3 papiers sur l'échantillonnage). C'est là aussi qu'interviennent, comme nous le disions précédemment, toutes les recherches faites dans le domaine de la perception par des philosophes comme Berkeley, Merleau-Ponty (...) ou encore la création de la Commission Internationale de l'Éclairage [6] dans le domaine de la standardisation de la définition des couleurs.

Transmettre l'imperceptible ou le non-pertinent est inutile. Cela ne sert qu'à surcharger le canal de transmission. Il va donc falloir discriminer. C'est-à-dire choisir d'écarter ou de conserver l'information lors de son codage. Mais comment définir la pertinence d'une donnée ? Ainsi, dans le domaine de l'alphabet et de la notation de la langue française, l'encodage choisi ne transmet pas l'accent du locuteur si l'on respecte l'orthographe et la grammaire. En effet, dans ce codage les accents locaux sont considérés comme une information non-pertinente et donc génératrice de bruit.

Définir la pertinence ou la non-pertinence d'une information dans le domaine de la perception visuelle et/ou auditive est chose complexe. Ainsi, l'imperceptible du chef d'orchestre est totalement différent de celui d'un ouvrier utilisant un marteau-piqueur depuis plus de vingt-ans. De même, un chasseur aura développé son oreille, donc ses capacités de discrimination, en fonction du gibier qu'il recherche. Et, pour les couleurs, les capacités de discrimination d'un photograveur travaillant dans l'édition de livres d'art et celle d'un mineur de fond (qui a travaillé toute sa vie dans l'obscurité de la mine) sont différentes. Ce problème de l'imperceptible sera encore plus crucial avec les techniques de compression du signal. En effet, si dans un premier temps, il est relativement facile de définir la quantité d'information visuelle ou auditive nécessaire à l'aide de la définition de la bande passante perceptible par l'oreille (entre 30 Hz -en deçà les sons sont qualifiés d'infrasons- et 20 kHz -au-delà les sons sont qualifiés d'ultrasons-) ou par l'œil humain (le spectre visible s'étend de 380-450 nm -en deçà il s'agit des ultra-violets- à 650-780 nanomètres -au-delà ce sont les infrarouges-) ; réduire cette bande-passante pour diminuer le volume des données et donc gagner du temps dans le stockage, dans la transmission et dans la recherche des données nous confronte à la question de l'information nécessaire et suffisante à la compréhension d'un message. Et cette information nécessaire varie, comme nous le disions précédemment en fonction du contexte. Ainsi, pour revenir sur les accents locaux, ils deviennent un discriminant essentiel lorsqu'ils servent à disculper un inculpé dans une affaire criminelle.

(À suivre)

[1] "As we way think'' dans The Atlantic Monthly

[2] Hypertexte : système de stockage et de recherche de documents basé sur des liens analogiques entre les documents. En fait, ce terme a été utilisé pour la première fois par Ted Nelson en 1970. Cependant, Vannevar Bush est le premier a avoir posé les prémisses de ce concept.

[3] CCD : Charged Coupled Device ou Dispositif à Transfert de Charge (DTC), inventé en 1969 par W. S. Boyle et George E. Smith des « Bell Laboratories ». Composant photosensible d'une caméra vidéo, d'un appareil photo, d'un scanner qui transforme un signal lumineux en un signal électrique. Les CCD sont l'équivalent du micro pour le son.

[4] qui a travaillé vingt-ans plutôt sur l'échantillonnage

[5] dans un article publié en 1948

[6] Comité International de l'Éclairage, organisme international non gouvernemental de normalisation de la couleur et de ses notations fondé en 1936, notamment pour permettre la fabrication d'une couleur identique à travers le monde.

Ne confondons pas échantillonnage et marchandage ! (1)

Ne confondons pas échantillonnage et marchandage ! (2)

Ne confondons pas échantillonnage et marchandage ! (3)