La valeur personnelle et sociétale des documents numériques inclusifs
À l'ère numérique, les promesses de l'IA semblent illimitées. Des voitures autonomes à l'analyse prédictive, les avancées technologiques alimentées par l'intelligence artificielle semblent souvent trop belles pour être vraies. Et dans certains cas, elles le sont - en particulier lorsqu'il s'agit de la création de documents accessibles. Certains vendeurs ou enthousiastes vous diront peut-être que l'IA peut créer de manière autonome un contenu entièrement accessible. Bien qu'il soit tentant d'y croire, il est essentiel d'aborder ces affirmations avec prudence.
Qu'est-ce qu'un document accessible ?
Avant d'entrer dans les détails, il convient de comprendre ce que l'on entend par "documents accessibles". Il s'agit de fichiers conçus pour que les personnes handicapées puissent en consommer le contenu de manière aussi efficace que les autres. Il s'agit notamment de fournir un texte de remplacement pour les images, de veiller à ce que la taille et les couleurs des polices soient lisibles, de structurer le contenu de manière logique, et bien d'autres choses encore.
Pourquoi l'IA ne peut-elle pas garantir à elle seule l'accessibilité ?
Nuances in Human Interpretation:
AI, as advanced as it might be, struggles with the nuanced understanding that humans innately possess. For instance, providing meaningful alternative text for an image requires understanding the context and relevance of that image in the document. AI might recognise an image of a person near a tree but might not capture the sentiment or deeper message the image is meant to convey.
Lack of Contextual Understanding:
AI models interpret data based on their training. They lack the inherent human ability to perceive the broader context in which content exists. This means that while AI can identify missing tags or structural elements, it may not recognise whether the document truly offers an inclusive user experience.
Emphasis on Generalisation:
One of the main goals of AI, especially machine learning, is to generalise from the data it’s trained on. But accessibility often requires personalisation based on specific needs. What’s accessible for one person might not be for another
Over-reliance Can Lead to Mistakes
If we solely trust AI to ensure our content’s accessibility, it’s easy to become complacent. This over-reliance can lead to errors that might have been caught by a human review.
L'approche idéale : Collaboration entre l'IA et l'homme
Au lieu de considérer l'IA comme la seule solution, nous devrions la voir comme un outil précieux dans la boîte à outils de l'accessibilité. Voici comment la collaboration peut fonctionner :
- Automated Checks: AI can quickly identify missing tags, incorrect hierarchies, or other structural elements that might affect accessibility.
- Human Review: After an initial AI pass, human experts can review the document, using their nuanced understanding and contextual awareness to ensure true accessibility.
- Iterative Process: AI learns from its mistakes. By combining AI’s capabilities with human feedback, we can refine the process, making each iteration better than the last.
Conclusion
Les promesses de l'IA sont immenses et il ne fait aucun doute qu'elle jouera un rôle crucial dans l'avenir de la création de contenu accessible. Cependant, faire aveuglément confiance à l'IA pour gérer l'intégralité de cette tâche est prématuré et peut s'avérer préjudiciable. La véritable accessibilité est le fruit d'une combinaison de progrès technologiques et de contacts humains, garantissant que chacun, quelles que soient ses capacités, peut accéder au contenu numérique et en tirer profit.
