Un modèle sémiotique de mémoire culturelle et de structure fonction-comportement pour l’héritage numérique et l’innovation des images de sculptures sur bois Huizhou générées par IA

Pourquoi les sculptures anciennes et la nouvelle IA vont ensemble

Pourquoi quelqu’un en dehors d’un laboratoire de design devrait-il se préoccuper des images générées par IA représentant d’anciennes sculptures sur bois chinoises ? Parce qu’elles se situent au croisement de la mémoire, de l’identité et de la technologie. Cette étude montre comment les générateurs d’images modernes, lorsqu’ils sont guidés avec soin, peuvent contribuer à maintenir vivantes des arts traditionnels comme la sculpture sur bois Huizhou à l’ère numérique — non pas seulement comme de jolies images, mais comme des vecteurs d’histoires, de valeurs et de sens culturel.

Les anciennes sculptures comme livres d’histoires vivants

La sculpture sur bois Huizhou, de l’est de la Chine, est célèbre pour ses panneaux complexes qui décorent maisons, temples et meubles. À première vue, ces sculptures paraissent purement ornementales, mais elles fonctionnent en réalité comme des livres d’images denses. Des scènes de réunions familiales, de travaux agricoles, d’animaux mythiques et de symboles de bonne fortune compressent des idées sur l’éthique clanique, la prospérité et les règles morales dans le bois. Les auteurs s’appuient sur la théorie de la « mémoire culturelle » pour expliquer cela. Selon cette perspective, les objets et les images ne se contentent pas de décorer notre environnement ; ils aident les groupes à se souvenir de qui ils sont, de ce qu’ils valorisent et de leur relation au passé.

Des signes et des formes vers le sens

Pour comprendre comment les gens lisent de telles images, les chercheurs empruntent des outils à la sémiotique — l’étude des signes. Ils distinguent trois types d’indices visuels. Les icônes ressemblent à ce qu’elles représentent, comme des personnes, des oiseaux ou des bâtiments sculptés. Les indices agissent comme des pistes ou des traces d’événements, par exemple la fumée suggérant la cuisine ou des lanternes évoquant un festival. Les symboles dépendent de règles culturelles partagées, comme des caractères de bonne chance ou des animaux signifiant longévité ou loyauté. L’équipe utilise aussi un modèle de conception appelé Fonction–Comportement–Structure, qui pose simplement les questions : À quoi sert le design (fonction) ? Que fait-il provoquer chez les gens ou quelles sensations génère-t-il (comportement) ? Et comment ses parties sont-elles arrangées (structure) ? Ensemble, ces idées forment un cadre unique reliant mémoire culturelle, signes visuels et qualité du design en une chaîne cohérente.

Apprendre à une IA à respecter la tradition

Plutôt que de laisser un générateur d’images improviser, les auteurs ont traité l’IA comme un outil discipliné. Ils ont construit des invites à partir de petits éléments fondés sur la théorie : des mots décrivant les matériaux et les techniques de sculpture, des scènes quotidiennes et des rituels, et des thèmes symboliques comme la prospérité familiale ou les bénédictions. Ces éléments ont été combinés en instructions structurées pour Midjourney, qui a ensuite produit 40 images de sculptures de style Huizhou. Des experts en design et en patrimoine ont sélectionné 20 images qui offraient le meilleur équilibre entre composition claire et contenu culturel riche. Un groupe de 434 adultes intéressés par le design a visionné cet ensemble partagé et a évalué ce qu’il percevait : dans quelle mesure les images évoquaient les matériaux traditionnels, les fonctions et les symboles ; dans quelle clarté elles contenaient icônes, indices et symboles culturels ; à quel point elles communiquaient la finalité, l’expérience et la structure ; et enfin, dans quelle mesure elles semblaient préserver et renouveler efficacement les traditions de la sculpture Huizhou.

Ce qui compte le plus pour les spectateurs

Les modèles statistiques ont révélé que deux voies dominaient les jugements des personnes. L’une partait des mémoires fonctionnelles (comment les sculptures sont utilisées dans des espaces réels) en passant par des indices de type indexaux vers des évaluations de la fonction, du comportement et de la structure. L’autre partait des mémoires symboliques (croyances et valeurs partagées) en passant par des signes symboliques directement vers la structure. En termes simples, les spectateurs se souciaient moins de savoir si le veinage du bois paraissait parfaitement réaliste que de savoir si les images suggéraient clairement des situations reconnaissables et des significations plus profondes. Des tests approfondis ont montré que l’aspect « matériau » — surfaces et textures fidèles — avait peu d’impact direct sur le fait que les gens estiment que les images transmettaient réellement la tradition de façon innovante. En revanche, les designs qui signalaient clairement ce qui se passait, pourquoi cela comptait et comment les parties s’articulaient ont été jugés à la fois plus authentiques et plus novateurs.

Ce que cela signifie pour l’avenir du patrimoine

Pour le grand public, le message de l’étude est simple : lorsque l’IA est guidée par des connaissances culturelles, elle peut aider à traduire les arts traditionnels en nouvelles formes numériques sans les vider de leur contenu. Le succès ne dépend pas de la copie de chaque détail physique d’une ancienne sculpture. Il dépend de l’encodage des scènes, des indices et des symboles appropriés afin que les spectateurs puissent toujours « lire » les histoires et les valeurs derrière l’image. Les auteurs soutiennent que l’IA générative doit être considérée comme un médium contrôlable, et non comme un artiste mystérieux. Leur flux de travail — de la théorie, aux invites, aux images, au retour du public — offre une feuille de route pour les musées, les éducateurs et les designers qui souhaitent utiliser l’IA pour renouveler le patrimoine de manières à la fois respectueuses du passé et signifiantes pour le présent.

Citation: Qian, Y., Bao, Q., Zhang, S. et al. A cultural memory semiotics and function behavior structure model for digital inheritance and innovation in AI generated Huizhou woodcarving images. Sci Rep 16, 5520 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-35360-5

Mots-clés: patrimoine culturel numérique, sculpture sur bois Huizhou, génération d’images par IA, mémoire culturelle, sémiotique du design