Según una nueva investigación, el retrato más famoso de María Antonieta de niña es en realidad el de su hermana. Catriona Seth, profesora Marshal Foch de Literatura Francesa y miembro del All Souls College de la Facultad de Lenguas Medievales y Modernas de la Universidad de Oxford, realizó este descubrimiento mientras investigaba para un libro y colaboraba con el Museo de Arte e Historia (MAH) de Ginebra.

Sin embargo, tras un examen minucioso de los retratos de Liotard y la investigación de archivo, el profesor Seth ha revelado que es probable que el retrato sea de su hermana mayor, María Carolina, quien posteriormente se convertiría en reina de Nápoles. El profesor Seth ha identificado a otra niña en la misma colección de retratos de Liotard como María Antonieta, pero esta da una impresión muy diferente: la niña sostiene una rosa y sonríe con recato mientras mira hacia un lado.
El profesor Seth declaró: "Siempre me ha fascinado la imagen que se dice que es de María Antonieta de niña, e incluso la usé en la portada de un libro que escribí hace 20 años. Pero mientras investigaba para mi último libro, centrado en los retratos de María Antonieta, algo me inquietaba, así que volví al Museo de Arte Contemporáneo de Ginebra para examinar con más detenimiento la colección completa de retratos de María Antonieta y diez de sus hermanos que Liotard tiene de ella.

El profesor Seth añadió: "La niña lleva unos pendientes distintivos que encontré en un retrato posterior de la reina de Francia". También sostiene una rosa, un elemento recurrente en los retratos de María Antonieta a lo largo de su vida. En el MAH, la identificación de individuos en los retratos, especialmente cuando esta puede depender de accesorios, ya llamaba la atención de la Dra. Marie-Eve Celio, curadora principal y jefa de la colección de artes gráficas:
"Me entusiasmó mucho el descubrimiento de la profesora Seth. En el MAH hemos estado investigando la procedencia y la materialidad de esta prestigiosa serie. Descubrimos que la identidad de las dos hermanas ya estaba confundida cuando estos dibujos ingresaron al museo en 1947, gracias a la generosidad de la Société auxiliaire du Musée (actualmente Société des Amis du Musée d'Art et d'Histoire) y la Fundación Gottfried Keller".
Este descubrimiento ha inspirado a la profesora Seth y al Dr. Celio a iniciar un proyecto que busca mejorar la autenticación de retratos históricos mediante una combinación de inteligencia artificial e investigación de archivos. Esto ha dado lugar a una nueva colaboración de investigación, el proyecto INTERART, entre la Universidad de Oxford, el MAH de Ginebra, el Instituto de Investigación Idiap y la Escuela de Justicia Penal de la Universidad de Lausana.
"La autenticación precisa de retratos ha planteado desafíos desde hace tiempo", continuó el Dr. Celio. "Observamos y comparamos, por ejemplo, el color de los ojos de los sujetos, pero los pigmentos pueden cambiar con el tiempo, lo que significa que no necesariamente vemos lo que el artista quiso decir".
"La IA podría transformar nuestra forma de ver los retratos y a las personas si la entrenamos para evaluar cómo cambian los rostros con la edad o cómo diferentes artistas representan el mismo rostro", afirmó la profesora Seth. "Por ejemplo, si alguien afirma haber descubierto un nuevo retrato de Shakespeare, la IA podría aprender de retratos autenticados de él para proyectar cómo se habría visto su rostro en el momento adecuado para la nueva identificación".
Se publicará más información sobre el proyecto INTERART a finales de este año, y se espera que la nueva exposición de los retratos de Liotard se inaugure en el MAH en otoño de 2026.
Marc-Olivier Wahler, director del MAH, declaró: "Si bien estos extraordinarios retratos se han exhibido en numerosas ocasiones durante los últimos 250 años, será aún más especial ver a María Antonieta tal como era en realidad, ¡en lugar de confundirla con su hermana! Es sumamente emocionante descubrir más sobre este gran artista y estoy deseando que comience esta fantástica colaboración interdisciplinaria".




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