Contexte

La photographie numérique s’est largement répandue dans les années 2000 car elle permettait des workflows plus rapides et permettait d’obtenir des résultats immédiats, comparés au développement traditionnel sur film et en chambre noire. Mais cela a introduit de nombreux nouveaux problèmes.

Premièrement, les photographes analogiques n’étaient pas nécessairement des techniciens accomplis de laboratoire et d’impression, mais pouvaient compter sur les laboratoires de photographie locaux pour obtenir leurs développements et impressions. La photographie numérique a ajouté le fardeau de traiter les “négatifs numériques” (fichiers RAW) sur les épaules des photographes, par le biais de logiciels. Mais ces photographes n’ont généralement pas eu la formation appropriée, à la fois en gestion numérique des couleurs et en utilisation générale de l’ordinateur. Cela a poussé beaucoup d’entre eux dans les mains de logiciels excessivement simplifiés, frôlant le côté jouet, ce qui a défini les attentes grand public de ce qu’un logiciel de retouche photo numérique devrait être. Les logiciels de montage vidéo ont pris une autre approche, étant utilisés par des professionnels fortement formés dans une industrie de plusieurs milliards de dollars.

Deuxièmement, l’impression analogique est un processus manuel, où le technicien de laboratoire interagissait directement avec le produit fini : l’impression. Le traitement numérique crée une édition maîtresse virtuelle, car le moniteur utilisé pour prévisualiser le résultat n’aura généralement pas les mêmes propriétés visuelles que le support d’impression ou l’écran de consommation. Cela augmente la complexité du pipeline d’imagerie, car ce avec quoi vous interagissez n’est ni ce que vous allez voir, ni ce que vous manipulez réellement. Par exemple, lorsque vous poussez un curseur Lch, cela devrait provoquer un changement pour le pipeline HDR RGB, mais ce que vous allez voir est l’effet sur l’affichage SDR RGB après le mappage de gamut et de ton. La manière adéquate de gérer cela est à travers le modèle-vue-contrôleur , mais beaucoup de logiciels ne l’ont pas compris1. Les workflows de profilage d’affichage, comme le cadre ICC, ont essayé d’automatiser et de cacher la plupart de la complexité de la gestion des couleurs, mais ont principalement réussi à embrouiller encore plus les utilisateurs en abstraisant trop de choses qui peuvent néanmoins être écrites comme un couple d’équations utilisant uniquement des mathématiques de niveau comptabilité domestique (sommes et produits).

Troisièmement, le technicien de laboratoire analogique pouvait accéder directement (physiquement) au papier et au négatif pour effectuer toutes sortes d’ajustements et même de distorsions (éclaircissement et assombrissement, masquage, ton de partage, traitement croisé, contournement de lixiviation, solarisation, etc.). Cet accès physique direct permettait aux artistes de contourner le processus d’impression d’une manière parfois imprévue par les vendeurs, pour correspondre à leur résultat visuel ciblé. L’imagerie numérique a éloigné les techniciens et les artistes du médium, et ils sont confinés à la fonctionnalité fournie dans l’GUI de leur logiciel. L’image réelle vit dans l’ordinateur sous forme de données pures, et seuls les ingénieurs savent y accéder et ce qui lui arrive.

Enfin, l’imagerie numérique a été dirigée par des informaticiens plutôt que par des spécialistes des couleurs, sans parler des photographes ou techniciens de laboratoire photo. Ils ont développé un langage numérique incompatible avec l’héritage de la photographie analogique et des collections d’outils d’édition utilisant des paramètres anonymes et sans unités qui ne se souciaient pas des valeurs d’optiques et d’exposition, déroutant ainsi les photographes formés à l’analogique (habitués à gérer la luminosité par l’exposition à la lumière ou les temps de développement chimiques…). Leur dépendance constante aux espaces colorimétriques “à peine fonctionnels” (HSL, RGB codé non linéairement) pour traiter les changements de couleurs a imprégné de nombreux utilisateurs de mauvaises habitudes qui sont vite devenues des attentes, puis des exigences. Les pipelines de couleur développés par les programmeurs ont ensuite nécessité un flux de travail totalement différent pour traiter les images HDR, car leur logique bidouillée ne s’étendait pas à la gamme dynamique et “fonctionnait” uniquement tant que les capteurs d’appareil photo et les écrans d’ordinateur avaient à peu près la même gamme dynamique que les tirages papier, sans qu’aucune précaution ne soit prise pour préparer l’avenir.

Objectif de haut niveau d’Ansel

Ansel vise à être un instrument d’expression visuelle permettant aux artistes de développer leur propre interprétation du matériau brut en offrant un large éventail expressif d’effets de couleurs, tout comme un instrument de musique permet aux musiciens d’interpréter la partition en permettant un large éventail expressif d’effets sonores. Cela est réalisé en remettant le retoucheur au centre du traitement de l’image, en permettant un accès transparent et aussi direct que possible aux données de l’image, et en fournissant des manipulations de couleurs ayant du sens soit sur un niveau optique soit sur un niveau psycho-perceptuel.

Bien que le film et l’héritage analogique soient souvent utilisés comme source d’inspiration et comme point de départ/base first, faire du traitement numérique de l’image une traduction virtuelle 1:1 de l’impression analogique n’est pas l’objectif. N’oublions pas que le film a été conçu avec les limitations techniques des colorants et des produits chimiques, et que bon nombre de ses propriétés chères sont en réalité des limitations de sa technologie (ce qui ne veut pas dire qu’elles n’ont pas de mérites expressifs, mais ne succombons pas à la nostalgie pour le plaisir de la nostalgie), et n’étaient pas réellement désirées au départ.

Cependant, tout comme la musique, il est attendu des utilisateurs de compléter au moins une formation théorique et pratique de base pour être en mesure d’utiliser cet instrument d’imagerie, et Ansel ne sacrifiera pas la qualité visuelle pour rendre la courbe d’apprentissage plus douce.

Objectif au niveau utilisateur d’Ansel

  1. Permettre d’éliminer efficacement les photographies issues de l’appareil photo/carte mémoire, afin de ne conserver que celles dignes d’un post-traitement complet,
  2. Permettre d’éditer/retoucher les photographies éliminées de la manière la plus directe possible, avec un nombre minimal d’étapes, en utilisant des contrôles d’image unitaires qui n’affectent qu’une seule propriété perceptuelle ou optique à la fois,
  3. Permettre l’indexation et la récupération ultérieure des photographies traitées à des fins d’archivage.

Workflows pris en charge

Tout outil ne peut être optimal que pour un cas d’utilisation unique et défini. Soutenir trop de cas d’utilisation empêchera toute optimisation. C’est ici que darktable en amont a lamentablement échoué. Les workflows présentés ci-dessous sont les utilisations prévues pour Ansel. Toute utilisation qui s’écarte de ceux-ci peut être possible mais n’est pas recommandée et rien ne sera fait pour la soutenir activement.

Workflow de tri

  1. L’utilisateur montera le système de fichiers de l’appareil photo ou de la carte mémoire en utilisant les outils du système d’exploitation (protocoles MTP/PTP, systèmes de fichiers FAT/exFAT),
  2. L’utilisateur importera les images dans des répertoires individuels nommés comme ANNÉE-MOIS-JOUR-Nom du travail. Les images auront des noms uniques comme Nom du travail-Numéro ID.extension. Ces répertoires seront utilisés dans Ansel comme chemin parent pour les “rouleaux de film” et ouverts dans la table lumineuse une fois les images importées. Les rouleaux de film peuvent ou non contenir l’ensemble du contenu de leur répertoire associé.
  3. L’utilisateur procèdera à la phase de tri. Les images sont importées avec une note de 0 étoile. Les mauvaises images seront rejetées (raccourci : R). 2 méthodes peuvent ensuite être utilisées :
    1. négative : attribuer une haute note à toutes les images, et déclasser progressivement les mauvaises images, afin que seules les meilleures gardent leur haute note,
    2. positive : attribuer une note d’une étoile à toutes les images apparemment bonnes, puis attribuer une note de 2 étoiles seulement aux meilleures des images notées une étoile, et continuer jusqu’à atteindre 5 étoiles ou à un niveau où un nombre approprié de meilleures images est laissé,
  4. À partir de là, les images les mieux notées sont considérées comme les plus réussies et peuvent être éditées. Les fonctionnalités d’édition par lot  qui peuvent accélérer cette étape pour les séries sont présentées sur le manuel en amont de darktable.
  5. Le suivi de l’état des images dans le workflow peut être effectué par l’intermédiaire des tags internes de darktable darktable|modifié, darktable|exporté, darktable|imprimé, qui sont définis automatiquement lorsque ces opérations sont effectuées. Les utilisateurs nécessitant plus d’états, comme ceux qui éditent en plusieurs étapes (une étape d’édition de base, pour une meilleure prévisualisation lors du tri, une autre étape d’édition complète), peuvent ajouter plus d’enfants au tag parent darktable, comme darktable|édité pour les images qui sont terminées et prêtes à être exportées.
  6. L’utilisateur peut attribuer des étiquettes de couleur, des tags et des métadonnées dans la table lumineuse, après l’édition et avant l’exportation, pour un meilleur archivage.
  7. L’utilisateur peut exporter et imprimer les images. Il est conseillé de conserver un export TIFF 16 bits dans Adobe RGB ou ProPhotoRGB pour des fins d’archivage dès que l’édition est terminée, pour éviter toute perte de données pouvant survenir avec les futures versions d’Ansel ou de darktable en amont (même si tout est fait pour garantir la compatibilité future du logiciel avec les anciennes éditions, des erreurs se sont produites et se reproduiront).

Notes et Commentaires

La méthode de tri et de stockage proposée est la meilleure car elle permet de rechercher et d’accéder efficacement aux images depuis n’importe quel logiciel externe, y compris d’autres logiciels de catalogage et les explorateurs de fichiers. Les répertoires contenant des dates et des noms de travail peuvent être facilement recherchés à partir de n’importe quel explorateur de fichiers, et chaque répertoire est une collection cohérente en soi qui peut être réimportée dans son intégralité, sans tri interne supplémentaire.

Les utilisateurs sont déconseillés de placer toutes les images dans un répertoire annuel et de s’appuyer trop sur les fonctionnalités de filtrage d’Ansel/darktable pour les parcourir. Si vous devez envoyer des images à un site web ou imprimer via internet (en utilisant un navigateur web appelant l’explorateur de fichiers), cette méthode est clairement inefficace. C’est probablement l’origine de l’interface de filtrage sur-ingénierée introduite dans darktable 4.0.

Les utilisateurs sont mis en garde contre le “syndrome du bibliothécaire fou”, qui consiste à exagérer dans l’étiquetage et le tri. Les agences de stock photo peuvent fortement s’appuyer sur des tags pour structurer leur base de données d’images car elles ont besoin de livrer rapidement des images au contenu correspondant à des fins d’illustration, mais les individus ne devraient pas passer plus de temps à étiqueter qu’à prendre des photos. Les tags sont destinés à lier des images similaires ensemble, si vous vous trouvez à utiliser des tags n’appliquant à une seule ou deux images, vous allez à l’encontre de leur objectif de liaison, votre méthode d’étiquetage est trop restrictive et vous pourriez vouloir utiliser le titre de l’image à la place (qui peut également être recherché plus tard). Les tags restrictifs et spécialisés devraient être hiérarchiques, afin que le tag parent puisse être récupéré au lieu de créer des requêtes complexes récupérant plusieurs enfants pour obtenir vos images.

Bien que les étiquettes de couleur puissent être utilisées comme un tag de statut implicite, la méthode recommandée pour documenter le statut d’une image est à travers les sous-tags du tag darktable, qui est explicite. De tels tags de statut pourraient obtenir une interface dédiée à un moment donné.

Dans darktable, les tags ont été mal compris comme de simples mots clés, mais ce sont en réalité des taxonomies hiérarchiques qui peuvent être utilisés pour déclarer des catégories ou des collections arbitraires. Si vos images sont correctement stockées dans des répertoires contenant des noms significatifs, alors ces noms peuvent être directement utilisés dans les recherches, à la place des tags. Beaucoup d’utilisateurs, moi y compris, gèrent des bases de données de plus de 30 000 images simplement grâce aux noms de répertoires (filmroll).

Dans tous les cas, si vous vous retrouvez à avoir besoin d’une interface complexe pour trier et accéder à vos images, votre méthode doit être simplifiée. Un bon logiciel permet d’accomplir des tâches simples simplement, et je refuse de complexifier les tâches simples juste pour tenir compte de workflows insensés.

Workflow de traitement

Le workflow basé sur la scène est la norme dans Ansel, car il s’est avéré plus rapide et plus fiable pour les utilisateurs qui ont alloué un peu de temps pour le comprendre, et permet un traitement unifié pour les scènes HDR et SDR. Il s’appuie sur la manipulation de l’image dans un cadre où le RGB des pixels est traité comme une émission lumineuse aussi longtemps que possible, permettant un flou (ou déflouage), un bruit (ou débruitage), une correction d’éclairage et un éclaircissement/assombrissement préservant la couleur basé sur des compensations d’exposition. Lorsque le dernier filtre optiquement lié est appliqué, il passe ensuite à un cadre perceptuel où le RGB des pixels est converti et manipulé comme un objet coloré 3D (teinte, chroma ou saturation, luminosité ou brillance) en utilisant des modèles d’apparence de couleur.

  1. L’utilisateur configurera l’exposition globale pour faire correspondre la luminosité globale de l’image au niveau désiré, dans le module d’exposition. Cela consistera généralement à faire correspondre la luminosité moyenne ou la luminosité du sujet de l’image à la luminosité de la couleur de fond de l’interface (gris médian par conception),
  2. L’utilisateur s’assurera que les limites de la gamme dynamique de la scène sont correctement remappées aux limites de la gamme dynamique de l’affichage, dans le module filmique. Pour les moniteurs SDR typiques, les paramètres d’affichage par défaut n’auront pas besoin d’être modifiés, mais les expositions relatives au blanc et au noir de la scène devront être ajustées pour chaque image, soit automatiquement (utilisez le bouton “Ajuster automatiquement les niveaux”) soit manuellement. Ensuite, ajustez le contraste (dans l’onglet “look”) selon vos préférences.
  3. L’utilisateur s’assurera que la balance des blancs est neutre (rappel : ce n’est pas un choix artistique) en configurant correctement l’onglet “CAT”, dans le module de calibration des couleurs. L’utilisateur peut également calibrer les couleurs directement à partir d’une prise de vue d’une carte de contrôle des couleurs.
  4. Toute déviation artistique de couleur, en teinte ou en saturation, peut être appliquée dans le module de balance des couleurs.
  5. Tout autre changement artistique peut ensuite être réalisé.
Translated from English by : Aurélien Pierre, ChatGPT. In case of conflict, inconsistency or error, the English version shall prevail.

  1. And most software still use broken alpha compositing  in sRGB, as well as unassociated alpha, so even the color models are butchered. ↩︎