Une approche critique des contenus générés par intelligence artificielle pour la reconstruction des intérieurs du palais Qing : le cas de Juanqinzhai

Pourquoi cela compte au-delà des murs du palais

L’intelligence artificielle devient remarquablement habile à inventer des images de lieux qui n’ont jamais existé. Mais peut‑on lui faire confiance pour recréer fidèlement des lieux qui ont réellement existé, surtout lorsqu’ils portent une forte signification culturelle ? Cet article examine un bâtiment célèbre de la Cité interdite à Pékin et s’interroge : les outils actuels de génération d’images par IA peuvent‑ils nous aider à reconstruire numériquement de tels intérieurs sans déformer insidieusement l’histoire ?

Un joyau caché de la Cité interdite

Juanqinzhai, le « studio de l’épuisement par le service assidu », est une retraite précieuse nichée dans le jardin du palais Ningshou (Tranquille Longévité) de la Cité interdite. Construit pour l’empereur Qianlong sous la dynastie Qing, ses pièces regorgent d’un artisanat raffiné : bois de rose sculpté, incrustations en fibres de bambou, jade intégré au mobilier, paravents brodés scintillants et peintures murales illusionnistes qui transforment des surfaces planes en paysages profonds. Parce que Juanqinzhai a été soigneusement préservé et abondamment documenté dans des manuels historiques, des dessins et des registres de restauration, il constitue un banc d’essai idéal : on connaît en détail son plan, ses proportions et sa logique décorative, si bien que toute reconstruction numérique peut être vérifiée par rapport à un dossier fiable.

Mettre l’imagination de l’IA à l’épreuve

Les chercheurs ont construit un modèle informatique tridimensionnel très précis de Juanqinzhai en utilisant la numérisation laser et des dessins d’archives. Ce modèle SketchUp fonctionne comme un mètre et un plan combinés, capturant les dimensions exactes des pièces, la grille des colonnes, les détails des plafonds et même le motif des claustras. Ils ont aussi assemblé un cadre « sémantique » qui explique la fonction de chaque espace — repos discret ou représentation théâtrale — quels éléments s’y trouvent, et comment la décoration, les couleurs et le symbolisme soutiennent ces fonctions. Avec ce référentiel, ils ont utilisé deux générateurs d’images populaires, Midjourney et Stable Diffusion, pour produire plus de 200 images des deux zones principales de Juanqinzhai : les travées résidentielles orientales et les travées théâtrales occidentales.

Où l’IA se trompe à l’intérieur du palais

À première vue, beaucoup d’intérieurs générés par l’IA paraissent splendides et « authentiquement chinois », riches en boiseries sculptées, couleurs lumineuses et plafonds ornés. Mais lorsque l’équipe les a mesurés par rapport au modèle de référence, des distorsions récurrentes sont apparues. Les profondeurs étaient exagérées jusqu’à environ 40 %, les dimensions horizontales comprimées, les étages supérieurs légèrement aplatis, et certains éléments décoratifs — comme les caissons de plafond et les paravents de couloir — étaient agrandis au‑delà de leur taille réelle. En d’autres termes, l’IA privilégiait des vues dramatiques et un spectacle visuel plutôt que la rigueur discrète de la structure réelle. Une seconde analyse, axée sur le sens culturel, a montré que les modèles avaient tendance à surcharger les espaces de motifs, augmenter la saturation des couleurs ou estomper les distinctions entre périodes et styles régionaux, produisant une sorte de « palais oriental » généralisé plutôt qu’un intérieur Qing spécifique avec des règles claires sur la répartition des motifs, couleurs et meubles.

Mettre au jour un biais culturel latent

Ces erreurs récurrentes ne sont pas de simples dysfonctionnements techniques. Elles reflètent des habitudes de longue date dans la culture visuelle mondiale, où les espaces d’Asie de l’Est sont souvent représentés comme des décors exotiques et théâtraux plutôt que comme des bâtiments soigneusement proportionnés soumis à des règles strictes. Parce que les générateurs d’images apprennent à partir d’immenses collections en ligne — films, jeux, photos touristiques, art fantastique — ils héritent de ce biais. L’étude suggère que, pour Juanqinzhai au moins, l’IA recrée davantage une fantaisie mondiale de « palais oriental » que la reconstitution d’une salle impériale documentée. Cela rend ces systèmes risqués si leurs images sont prises pour des reconstitutions historiques par des musées, des concepteurs ou le grand public.

Une nouvelle façon de travailler avec l’IA, et non pour elle

Plutôt que d’abandonner l’IA, les auteurs proposent un flux de travail en trois étapes de « génération critique ». D’abord, l’IA est utilisée librement pour explorer des possibilités atmosphériques et des variations, guidée par des consignes structurées qui incluent la fonction, les composants clés et la période historique. Ensuite, des experts « calibrent » les meilleures images en les confrontant aux modèles mesurés et aux sources d’archives, corrigeant les proportions, éliminant les détails anachroniques et rééquilibrant décoration et structure. Enfin, les résultats corrigés sont intégrés dans des systèmes d’information spécialisés pour le patrimoine bâtimentaire, qui incorporent des métadonnées sur les matériaux, les traditions artisanales et le symbolisme. Dans ce dispositif, l’IA devient un partenaire de croquis rapide et créatif dont les propositions sont systématiquement vérifiées et remodelées par la connaissance et les preuves humaines.

Ce que cela signifie pour le patrimoine numérique

L’article conclut que les générateurs d’images actuels sont puissants pour produire rapidement des vues évocatrices d’intérieurs historiques, mais qu’ils sont peu fiables comme outil de reconstruction autonome. Non contrôlés, ils ont tendance à agrandir le spectaculaire, à réduire le structural et à mélanger les signaux culturels de manière à induire en erreur sur le passé. Utilisés de façon critique toutefois — ancrés à des mesures précises et à l’interprétation d’experts — ils peuvent accélérer les étapes initiales de conception et de visualisation et aider à explorer différentes options de restauration. Pour les non‑spécialistes, l’essentiel est que des images convaincantes ne sont pas nécessairement des images véridiques, et que la préservation du patrimoine culturel à l’ère numérique dépendra d’une collaboration réfléchie entre historiens, architectes et les machines qui aident aujourd’hui à imaginer le passé.

Citation: Wei, C., Liu, J., Jia, J. et al. A critical Artificial Intelligence-generated content approach for the reconstruction of Qing Palace interiors: the case of Juanqinzhai. npj Herit. Sci. 14, 124 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02390-1

Mots-clés: patrimoine numérique, Cité interdite, génération d’images par IA, intérieurs de la dynastie Qing, reconstruction architecturale