L'IA à l'avant-garde de l'industrie des nihontō — l'avenir du commerce des épées à l'ère de l'évaluation, de l'authentification et de la production de contenu assistées par IA

L'IA déferle sur l'industrie des nihontō

À l'approche de la seconde moitié des années 2020, l'intelligence artificielle (IA) s'infiltre silencieusement mais sûrement dans le monde des nihontō. Des tâches hautement spécialisées, autrefois réservées aux authentificateurs chevronnés — identification du hamon, estimation de la période, attribution à un tōkō — commencent à bénéficier de l'IA de reconnaissance d'images en tant qu'outil auxiliaire. Parallèlement, l'IA générative s'emploie à la traduction de contenus sur les nihontō, à la rédaction de descriptions de produits et à la génération automatique de légendes pour les réseaux sociaux.

Les marchands spécialisés qui développent activement leur activité de commerce en ligne à l'international se trouvent en première ligne de l'adoption de l'IA. Pour ces professionnels qui se débattent depuis longtemps avec le dilemme entre coût et qualité des traductions dans leurs efforts de vente vers les marchés anglophones, sinophones et germanophones, la prise en charge multilingue par l'IA générative devient une option réaliste. La hausse continue de la demande inbound et de la vente en ligne internationale, soutenue par la tendance à la faiblesse du yen, constitue également l'un des facteurs qui encouragent ces investissements.

État actuel de l'IA de reconnaissance d'images comme outil d'assistance à l'authentification

L'application la plus remarquée est la « classification automatique du hamon ». Plusieurs institutions de recherche travaillent à entraîner des modèles d'apprentissage automatique sur de nombreuses images de hamon afin de déterminer si le tracé est « suguha ou hamon irrégulier », « chōji ou gunome ».

Plusieurs universités et institutions de recherche étudient la mesure numérique des patterns de jigane des nihontō et leur application à des modèles d'apprentissage, et des publications académiques connexes commencent à paraître depuis le milieu des années 2020. La plupart de ces travaux partagent une conclusion commune à la question « l'IA peut-elle identifier un tōkō ? » : l'IA est utile pour un tri préliminaire auxiliaire, mais la décision finale requiert l'intervention d'un expert humain.

Un exemple commercial précurseur notable est le système de recherche par image adopté par des maisons de vente aux enchères étrangères. La fonctionnalité qui recherche des adjudications passées similaires à partir de photos d'une épée mise en vente et en présente une fourchette de prix indicative est perçue comme améliorant la commodité pour les enchérisseurs tout en contribuant dans une certaine mesure à la transparence des cours du marché.

L'IA générative transforme la production de contenu et le déploiement multilingue

L'une des grandes préoccupations des marchands spécialisés est la « description précise des produits en langue étrangère ». La terminologie des épées recèle de nombreux concepts propres au japonais, et les nuances originales tendent à se perdre dans une traduction automatique ordinaire. En voici les exemples les plus représentatifs :

• nie
• nioi
• mune
• nakago

Pour faire face à ce défi, des professionnels commencent à utiliser des conceptions de prompts intégrant la terminologie spécialisée des épées et des modèles affinés. Certains marchands tentent même de générer des descriptions de produits en anglais en s'appuyant sur les formulations des kanteisho de la NBTHK comme données de référence.

Par ailleurs, la génération de contenu en japonais à destination des visiteurs internationaux est en hausse. La pratique consistant à générer des textes percutants pour les réseaux sociaux à partir d'instructions telles que « résume brièvement les points forts de cette épée » commence à se répandre, principalement dans les boutiques de nihontō de taille relativement grande. Toutefois, il semble que la pratique courante soit de ne pas publier les textes générés tels quels, mais de les soumettre d'abord à un responsable doté de connaissances spécialisées pour en vérifier l'exactitude factuelle.

Exemples concrets d'adoption de systèmes d'évaluation par IA

L'utilisation auxiliaire de l'IA commence également dans le calcul des prix d'évaluation. Des modèles de prévision de prix entraînés sur des données d'adjudication passées génèrent, à partir de variables d'entrée telles que « période, école, état de conservation, rang du kanteisho », une fourchette de prix de marché estimée.

Toutefois, ce domaine présente des contraintes majeures. Le marché des nihontō est peu liquide et la variabilité individuelle est grande, même entre œuvres du même tōkō et de la même période. Par ailleurs, la majorité des données de prix d'adjudication n'étant pas publiques, il existe des limitations fondamentales quant à la qualité et à la quantité des données d'entraînement. À ce stade, leur utilisation se cantonne à une « référence indicative de la fourchette de prix générale », et une exploitation prudente est requise pour toute utilisation dans une authentification ou évaluation officielle (voir aussi la différence entre NBTHK et Nittōho).

Risques et enjeux éthiques — le paradoxe de la défense contre les faux

L'adoption de l'IA recèle également le défi paradoxal d'une augmentation du risque de faux. Le risque que des « mei d'apparence authentique » générés par IA et des « patterns de hamon typiques » soient détournés à des fins de fabrication de faux a déjà été soulevé par des chercheurs (pour la pratique des faux mei, voir les détails dans les types de gimei et l'authentification).

La combinaison d'un scan 3D haute résolution et de l'IA générative rend techniquement possible la création de répliques apparemment sophistiquées. En réponse, l'industrie explore la voie d'une « analyse microstructurale » par IA (analyse des patterns fins du jigane) pour distinguer l'authentique du faux. La possibilité que l'authentification et l'utilisation de l'IA entrent dans une relation de « jeu du chat et de la souris » a également été soulevée.

La perspective des artisans et togishi — inquiétudes face aux emplois menacés par l'IA

Parmi les tōshō et les togishi, la méfiance envers l'adoption de l'IA reste profonde. Les mots d'un togishi — « l'identification du hamon ne peut se faire à partir de simples photos ; un seul changement d'éclairage suffit à révéler un aspect entièrement différent » — illustrent succinctement les limites de la numérisation.

La valeur fondamentale de l'industrie des nihontō réside dans l'« œil » et la « main » des experts chevronnés. L'idée que l'IA est certes un outil auxiliaire efficace, mais que la responsabilité finale de l'authentification doit continuer à incomber à des experts humains, semble être largement partagée dans le secteur. Ce que l'IA apporte à l'industrie des nihontō, c'est à la fois une opportunité de gain d'efficacité et d'exploration de nouveaux marchés, et en même temps une occasion de prendre conscience à nouveau de la valeur du discernement humain.

Perspectives d'avenir — intégration avec les registres numériques

À l'avenir, le concept de « kanteisho numérique » pour les nihontō fait également son entrée dans les discussions. L'idée est de combiner des données d'analyse par IA avec un registre numérique de provenance exploitant la technologie blockchain, afin d'améliorer la traçabilité de la provenance. Ces systèmes d'authentification et d'enregistrement de nouvelle génération font l'objet de discussions exploratoires au sein du secteur.

La transformation numérique de l'industrie des nihontō en est encore à ses débuts. Il ne fait cependant aucun doute que le temps est venu pour l'ensemble du secteur de chercher la voie d'une utilisation de l'IA, cet outil puissant, au service à la fois de la préservation du patrimoine culturel et de l'assainissement du marché. Le catalogue en ligne de TOUKENZA permet également de consulter les épées réellement mises en vente ; n'hésitez pas à y découvrir l'atmosphère du marché actuel des nihontō, à l'intersection des techniques traditionnelles et de la numérisation.