En tant qu’enfant, Je m’asseyais sur le balcon de notre appartement de Dhaka donnant sur l’étang et feuilletais nos deux albums de photos de famille. Après la guerre de libération du Bangladesh en 1971, les pellicules se faisaient rares et notre caméra était cassée. N’ayant nulle part où le faire réparer ou acheter des pellicules, nous n’avons plus eu de photos de famille pendant près d’une décennie. Il n’y a pas de photos de moi avant l’âge de 8 ans.
Les minuscules gravures en noir et blanc de mes parents et de mon frère aîné, semblables à des pierres précieuses, étaient des fragments de mon histoire qui, comme l’a dit le conservateur Glen Helfand, « ont capturé une fraction de seconde d’activité et alimenté des récits pendant des générations ». Ces images ont été absorbées par mon âme, stockées comme preuve des histoires de ma famille d’avant ma naissance, et sont maintenant sur les iPhones de mes enfants.
Sur ce balcon au bord de l’étang, j’ai compris ce qu’étaient les photographies. Plus tard, on m’apprendrait le langage technique de ces images : recalage bidimensionnel de la lumière sur négatif cellulosique, puis tirage sur papier argentique. Cependant, 25 ans plus tard, assis dans mon studio entouré de caméras thermiques, de lidar, d’imprimantes 3D et de logiciels d’IA, je n’en suis plus si sûr.
Une grande partie de la critique et de la théorie photographiques d’aujourd’hui débat encore activement du passé, sans tenir compte de ce qui s’en vient. Par exemple, l’exposition « A Study of Invisible Images » de l’artiste américain Trevor Paglen en 2017 a examiné la « vision artificielle », des images créées par des machines pour que d’autres machines les consomment, comme les systèmes de reconnaissance faciale. Jerry Saltz, critique d’art senior pour New York magazine, a déclaré que le travail était un «formalisme zombie conceptuel» basé sur le «jargon des pantalons intelligents», plutôt que de s’engager sérieusement dans les implications de son travail. En ce qui concerne la théorie, une grande partie de Théorie de la photographie, un livre de 451 pages souvent utilisé pour enseigner, se concentre sur le débat sur l’indexicalité, l’idée que prendre une photographie laisse une trace physique de l’objet photographié. Ceci était discutable dans la photographie analogique mais est totalement absent de la photographie numérique, à moins que l’information ne soit considérée comme une trace. Encore une fois, le livre ne dit rien sur les technologies nouvelles ou émergentes et sur la manière dont elles affectent la photographie.
L’évolution des technologies affecte chaque étape du processus de production photo, et les photographes utilisent ces technologies pour remettre en question la définition de la photographie elle-même. Est-ce qu’une chose est une photographie quand elle ne capte que la lumière ? Est-ce quand il est physiquement imprimé ? Est-ce lorsque l’image est en 2D ? Est-ce quand ce n’est pas interactif ? Est-ce l’objet ou l’information ? Ou s’agit-il d’autre chose?
Passer au numérique
Photographie — du grec mots Photos et graphos, qui signifie « dessiner avec la lumière », a commencé au XIXe siècle par la capture de la lumière réfléchie par des objets sur un support enduit chimiquement, tel que du papier ou une plaque polie. Cela a évolué avec l’utilisation de négatifs, permettant de faire plusieurs tirages. Les étapes de production de la capture, du traitement et de l’impression impliquaient le démarrage et l’arrêt des réactions chimiques sur le papier d’impression et les négatifs.
Avec la photographie argentique, la chimie capture directement la réalité physique devant l’appareil photo. Cependant, avec la photographie numérique, la création d’images consiste à compter le nombre de particules de lumière photonique qui frappent chaque pixel du capteur, à utiliser un ordinateur pour traiter les informations et, dans le cas des capteurs de couleur, à effectuer d’autres calculs pour déterminer la couleur. Seuls des éléments d’information numérisés sont capturés – il n’y a aucune surface sur laquelle une trace physique est laissée. Parce que les données sont beaucoup plus faciles à traiter et à manipuler que les produits chimiques, la photographie numérique permet une plus grande diversité et polyvalence des possibilités de manipulation d’images. La théoricienne du cinéma Mary Ann Doane a déclaré que le numérique représente « la vision (ou le cauchemar) d’un médium sans matérialité, de l’abstraction pure incarnée par une série de 0 et de 1, de pure présence et d’absence, le code. Même la lumière, la plus diaphane des matérialités, est transformée en forme numérique dans l’appareil photo numérique.
Capture d’image en évolution
Photographie analogique capturée « lumière actinique », une bande étroite du spectre électromagnétique visible à l’œil nu et capable de provoquer des réactions photochimiques. Au fil du temps, les photographes ont étendu cela au-delà de la plage optique pour créer des images à partir de l’infrarouge, des rayons X et d’autres parties du spectre, comme la thermographie.
Le photographe irlandais Richard Mosse utilise un appareil photo qui capture les contours en chaleur plutôt qu’en lumière. Traditionnellement utilisée dans la surveillance militaire, cette caméra lui permet de photographier ce que nous ne voyons pas : elle peut détecter des humains la nuit ou à travers des tentes, jusqu’à 29 kilomètres de distance. En 2015, Mosse a produit un corpus d’œuvres sur la crise des réfugiés appelé « Heat Maps », capturant ce que le critique d’art Sean O’Hagan a appelé la « misère chauffée à blanc de la crise des migrants », montrant des images monochromes avec des paysages chatoyants et des figures humaines fantomatiques. . Contrairement à la lumière, les signaux thermiques ne peuvent pas distinguer les traits du visage, convertissant ainsi les figures humaines en statistiques sans visage, représentant la façon dont les immigrants sont souvent traités.
Toute forme d’information peut être capturée pour l’imagerie. Les artistes ont travaillé avec d’autres entrées telles que des signaux acoustiques, des particules de matière telles que des électrons et d’autres formes d’ondes. L’artiste américain Robert Dash utilise un microscope électronique, qui utilise des ondes de matière plutôt que des ondes lumineuses, pour créer des images à très fort grossissement d’objets naturels, tels que du pollen ou des graines trouvées sur la propriété où il vit. Il les photomonte ensuite avec des photos grandeur nature des mêmes objets, créant un monde surréaliste et microscopique. La première fois que j’ai vu ces photographies, mes yeux cherchaient tout signe dans le paysage qui pourrait aider à localiser l’endroit où les images auraient pu être prises, mais sans succès.
Traitement d’image en évolution
Traitement d’image, traditionnellement fait pendant le processus d’impression, est tout type de manipulation pour créer l’image finale, de l’assombrissement du ciel dans une photographie de paysage à l’utilisation d’un filtre Instagram ou à l’édition dans Adobe Photoshop. Le récent documentaire Trous noirs | La limite de tout ce que nous savons montre une version avancée du traitement d’image numérique. Le documentaire explore le processus de création de la première photo d’un trou noir, qui a pris environ une décennie à 250 personnes.
Les chercheurs ont construit l’image en combinant par calcul les données de radiofréquence collectées pendant de nombreuses années, à l’aide d’un nouveau modèle mathématique, à partir de plusieurs observatoires du monde entier. L’image montre un beignet de lumière autour du trou noir supermassif au centre de la galaxie M87. Il perpétue la tradition photographique consistant à s’étendre au-delà de la perception humaine, révélant des dimensions auparavant invisibles de la réalité et l’encodant dans des connaissances visibles, comme l’a fait Eadweard Muybridge il y a 150 ans avec son travail de pionnier utilisant la photographie pour étudier le mouvement.
Avec le développement de l’intelligence artificielle, l’étape de traitement des images peut être poussée plus loin. Par exemple, Paglen génère des portraits de personnes en créant des modèles de reconnaissance faciale de ses collaborateurs, puis en utilisant un deuxième modèle qui génère des images aléatoires à l’aide de polygones pour tromper le premier modèle en lui faisant croire qu’il s’agit d’un portrait. Ensuite, comme l’explique Paglen, « ces deux programmes vont et viennent jusqu’à ce qu’une image » évolue « que le modèle de reconnaissance faciale identifie comme une représentation de cette personne particulière ». Ce processus crée un portrait obsédant de ce que la machine voit.