Dans le registre des personnes qui ont à la fois leurs entrées dans le Guinness Book of Records et qui génèrent un vertige existentiel en défiant le temps, citons en tête Noah Kalina, photographe. Il s’est auto-portraituré pendant 7777 jours, soit autant de selfies, ce qui est égal à 21.29 années. 
Oui, pas mieux à notre connaissance !

Ce qui est intéressant dans ce projet, outre la fascination de voir le temps passer sur un visage, est sa démarche, et comment on en vient à l’amorcer. Comme on peut le voir, Noah entre facilement dans la catégorie des photographes qu’on peut qualifier de "sériels/obsessionnels" dans leur travail personnel. Nous allons en suivre les étapes avec Noah.
Il nous raconte le départ de ce projet dément : "Lorsque j'ai commencé à me prendre en photo tous les jours, mon intention initiale était toujours de la présenter comme un projet de photographie fixe. J'imaginais que chaque image serait imprimée, et qu'elle serait ajoutée à une grille. Un jour, si j'ai de la chance, les photos pourraient couvrir une pièce entière".

Noah : "Environ trois ans après le début du projet (2003), un ami m'a suggéré d'en faire une vidéo en time lapse. J'ai immédiatement rejeté cette idée. Je suis resté fidèle à ma vision initiale.
Quelques années plus tard (2006), j'ai vu une vidéo sur un tout nouveau site Web appelé YouTube, réalisée par l'artiste Ahree Lee, qui m'a fait changer d'avis. J'ai compris ce qui rendait la vidéo en accéléré si puissante. Tout cela avait enfin un sens pour moi. Le 27 août 2006, j'ai donc posté Everyday sur YouTube". 
Soit 6 ans de selfies.

Noah : "Au fil du temps, de nombreuses personnes m'ont suggéré d'aligner les yeux pour que la vidéo soit "parfaite". Je n'ai jamais aimé cette idée. Les autres vidéos réalisées de la sorte, où les yeux sont parfaitement alignés, ne me plaisent pas du tout. Pour moi, elles semblent manquer d'âme". 
"Parmi de nombreux éléments (la musique, les arrière-plans changeants), la légère variation de la position de la caméra et le fait que mes yeux n'étaient pas toujours au même endroit donnent à la vidéo un aspect organique. Ces changements subtils, presque imperceptibles, font partie de la formule qui fait que le quotidien, présenté sous forme de vidéo time-lapse, fonctionne".
Ci-dessous vous avez le lien de la vidéo "brute" originale de 8 minutes qui a tout à fait son intérêt pour ses décors plus présents et son aspect "organique" et vivant. 
20 ans de selfies postée en janvier 2020. 11M de vues.

Noah : "Il y a quelques mois, je suis tombé sur ce tweet de Michael Notter. Michael est un scientifique des datas, un neuroscientifique et un programmeur basé à Lausanne, en Suisse. Il avait utilisé l'apprentissage automatique (ou machine learning) et un code personnalisé pour transformer ma vidéo en quelque chose que je n'avais jamais vu auparavant.""Ma première réaction a été de rejeter cette idée. En fait, cela m'a mis en colère. Cela allait à l'encontre de l'idée que je me faisais de cette vidéo et de la façon dont elle était censée être perçue. Mais plus je regardais la vidéo, plus j'étais fasciné. Je détestais et j'aimais ça. C'était incroyablement déroutant".

Mais ce que Michael Notter a fait est différent. C'est la combinaison de la moyenne et de l'alignement dans une vidéo en time-lapse montrant clairement la progression du vieillissement qui a créé une combinaison convaincante et une fascination.

Noah : "Ce n'était peut-être pas la façon dont j'avais initialement prévu de montrer cette œuvre, mais comme je l'ai appris dans le passé, mon impulsion de départ n'est pas toujours le mieux. Peut-être ce nouveau procédé vidéo vaut-il la peine d'être exploré". Michael Notter raconte : " J'avais 19 ans lorsque j'ai vu pour la première fois la vidéo "everyday" de Noah en 2006, l'âge qu'il avait lorsqu'il a pris sa première photo. Et comme pour tant d'autres, quelque chose dans cette vidéo m'a profondément parlé ! C'était probablement une combinaison de son dévouement au projet, de l'exposition de la vie quotidienne d'un autre être humain et de la fascination générale pour le passage du temps".

Voici comment Michael Notter a procédé pour obtenir ce résultat fluide. Dans un premier temps, Michael a utilisé la bibliothèque d'apprentissage automatique dlib (http://dlib.net/) et un code Python personnalisé pour détecter dans chacune des photos de Noah 5 points de repère du visage (c'est-à-dire les deux yeux, le nez et les deux coins de la bouche). Ces points de repère ont ensuite été utilisés pour aligner les visages sur toutes les photos, de sorte que les yeux et le coin de la bouche soient orientés horizontalement et toujours à égale distance. Ensuite, quelques petites corrections d'intensité d'image ont été appliquées pour rendre les images très sombres un peu plus claires et les images très claires un peu plus sombres. Cette étape a été suivie d'une mise à l'échelle de toutes les images (si nécessaire) à une résolution de 4K.

Dans un deuxième temps, une fois que les visages ont été convertis et alignés, Michael a parcouru en boucle toutes les images et en a fait la moyenne à l'aide d'une fenêtre coulissante : Chaque image de la vidéo montre le visage moyen des 60 derniers visages. Ou, en d'autres termes, chaque image montre la "Noah moyenne" des deux derniers mois. Avec une fréquence d'images vidéo de 60 Hz, cela signifie que Noah vieillit dans cette vidéo de 2 mois par seconde, ou de 10 ans par minute.

En fait, Noah a beaucoup d'autres projets photographiques de type "sériel/obsessionnel" qu’il développe, c’est une seconde nature profondément ancrée chez lui. Ces autres projets plutôt liés à des endroits géographiques comme avec ce coin de rue. Noah : "J'ai commencé à photographier ce coin de River et N.1st Street à Brooklyn début 2013. Cherchez instagram #riverandn1 pour une grille de ce coin de rue au fil du temps".

Et quand on a demandé à Noah s’il pensait persister dans sa démarche de selfies quotidiens
Il a répondu : " Oui. Je le fais tous les jours encore aujourd'hui, et je compte le faire jusqu'à ma mort". 
Réponse évidente et signe d’un véritable sériel/obsessionnel.
Donc, à suivre …