IA et accessibilité : guide pratique des usages, des outils et des limites

L’accessibilité de l’IA désigne l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour aider les personnes en situation de handicap à lire, à entendre, à parler et à naviguer dans le contenu numérique, ainsi que le fait de veiller à ce que les outils d’IA soient eux-mêmes accessibles.

Ce guide présente ce que l’IA apporte selon les différents besoins d’accessibilité, les pratiques exemplaires pour l’utiliser afin de rendre le contenu numérique accessible, la façon de vérifier les résultats, la manière de déterminer si un outil d’IA est lui-même accessible et les domaines où l’IA au service de l’accessibilité présente encore des lacunes.

Qu’est-ce que l’accessibilité de l’IA?

L’accessibilité de l’IA recouvre deux notions : l’IA au service de l’accessibilité et l’accessibilité de l’IA.

L’IA au service de l’accessibilité consiste à utiliser l’IA pour rendre le contenu accessible aux personnes en situation de handicap ou ayant des troubles d’apprentissage.

Les outils d’accessibilité propulsés par l’IA aident les utilisateurs à consulter du contenu qui leur serait autrement inaccessible et à accomplir des tâches qui seraient autrement extrêmement difficiles. Voire carrément impossibles.

Par exemple, les outils de synthèse vocale permettent aux personnes aveugles de « lire » du texte écrit, tandis que la dictée et la prédiction de mots facilitent la communication écrite pour les personnes dyslexiques. Ce faisant, ils compensent certains des désavantages auxquels ces personnes font face dans leur vie personnelle, scolaire ou professionnelle.

Les outils d’IA aident aussi à créer du contenu accessible, comme le texte alternatif des images pour les lecteurs aveugles ou les sous-titres de vidéos pour les spectateurs sourds et malentendants.

Quand on parle de l’accessibilité de l’IA, on parle de l’accessibilité des outils d’IA eux-mêmes. Il s’agit par exemple de savoir si une personne ayant une dextérité manuelle limitée peut les contrôler uniquement au clavier ou à la voix, ou si tous les champs et boutons sont clairement étiquetés pour les lecteurs d’écran.

Comment l’IA soutient les personnes en situation de handicap

Les technologies d’assistance utilisent l’IA depuis des années, dans les outils de reconnaissance optique de caractères (ROC), de reconnaissance vocale et de synthèse vocale qui aident les personnes en situation de handicap ou ayant des troubles d’apprentissage.

L’IA générative ajoute une nouvelle dimension. Elle crée du nouveau contenu, comme des descriptions d’images, des résumés ou des sous-titres.

Voici comment l’IA répond à différents besoins d’accessibilité, de la déficience visuelle aux déficiences cognitives, et où elle échoue :

Comment utiliser l’IA pour améliorer l’accessibilité de votre contenu

Les outils d’IA aident les créateurs de contenu et les éditeurs à respecter les normes d’accessibilité établies dans les Règles pour l’accessibilité des contenus Web (WCAG). Ils peuvent rédiger des ébauches de textes alternatifs, de sous-titres et d’audiodescriptions, convertir des articles en audio et réécrire des textes complexes en langage clair.

Rédigez des textes alternatifs pour les images, les graphiques et les infographies

Utilisez un assistant IA, comme Perplexity, pour rédiger une ébauche de texte alternatif (ou texte alt) pour les images, les graphiques et les infographies. Les lecteurs d’écran lisent le texte alternatif à voix haute : une bonne description transmet donc aux lecteurs aveugles et malvoyants l’information véhiculée par un visuel.

Voici un exemple de texte alternatif accompagné d’une description longue que Perplexity a générée pour un graphique à barres :

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Voici la requête :

Rédigez un texte alternatif pour ce graphique : une ou deux phrases qui indiquent ce qu’il montre et ce qu’il faut en retenir. Rédigez ensuite une description plus longue qui couvre chaque tendance, valeur, étiquette et point de données, assez détaillée pour qu’une personne qui ne peut pas voir le graphique le comprenne entièrement à partir de la seule description. Enfin, énumérez tout ce que vous n’avez pas pu lire clairement ou dont vous n’êtes pas certain, pour que je puisse le vérifier par rapport aux données sources.

Lorsque vous rédigez le texte alternatif de visuels :

• Prévoyez une version courte et une version longue pour les visuels : Rédigez un texte alternatif d’une phrase, accompagné des données ou d’une description plus longue.
• Rédigez en fonction de l’objectif : Les WCAG exigent que l’équivalent textuel remplisse la même fonction que l’image. Pour ce faire, les assistants IA peuvent avoir besoin de comprendre pourquoi l’image figure dans le texte : fournissez donc du contexte supplémentaire, par exemple le texte de l’article.
• Vérifiez chaque valeur : Comparez chaque chiffre de la description avec vos données sources, en particulier les petites étiquettes et les nombres, au cas où l’IA les aurait mal lus.
• Indiquez les images décoratives comme telles : Donnez aux images purement décoratives un attribut alt vide (alt="") pour que les lecteurs d’écran les ignorent. (Omettre l’attribut ne fonctionne pas, car certains lecteurs d’écran annoncent alors le nom du fichier, comme l’explique le tutoriel du W3C sur les images.)

Créez des sous-titres de vidéos et des transcriptions audio

De nombreux assistants IA acceptent désormais les fichiers audio et vidéo et en font la transcription.

Les sous-titres et les transcriptions rendent le contenu parlé accessible aux personnes qui ne peuvent pas l’entendre. Les spectateurs sourds et malentendants comptent sur les sous-titres pour suivre les vidéos, et sur les transcriptions pour les balados ou les appels enregistrés. Ils sont aussi utiles à quiconque préfère lire le contenu ou y faire des recherches plutôt que de l’écouter.

Perplexity et d’autres assistants IA peuvent transcrire des fichiers vidéo et audio et indiquer qui a dit quoi, mais les outils dédiés de transcription et de sous-titrage accélèrent le processus. Par exemple, Otter.ai et Sembly AI transcrivent des fichiers audio et des réunions en indiquant qui parle, et des outils de montage vidéo comme Descript et Tella créent automatiquement des sous-titres.

Les critères de sous-titrage des WCAG (1.2.2 pour la vidéo préenregistrée et 1.2.4 pour la vidéo en direct) couvrent les dialogues, l’identification des interlocuteurs et les effets sonores significatifs : vérifiez donc que les changements d’interlocuteur et les sons comme les rires figurent aussi dans les sous-titres

Les outils d’IA se trompent souvent sur les noms ou les termes de produits : communiquez donc à votre assistant IA un glossaire des noms et des termes présents dans l’enregistrement, et ajoutez ces termes au vocabulaire personnalisé qu’offre votre outil de sous-titrage ou de transcription, le cas échéant.

Ajoutez l’audiodescription aux vidéos

Les audiodescriptions, exigées au niveau AA pour la vidéo préenregistrée (WCAG 1.2.5), indiquent aux personnes qui ne peuvent pas voir ce qui se passe à l’écran et que la bande sonore ne transmet pas, par exemple les actions, les changements de scène, les expressions faciales ou le texte affiché.

Rédiger des descriptions à la main est long : des outils dédiés comme Verbit, 3Play Media ou ScreenPal utilisent donc désormais l’IA pour les rédiger et les mettre en voix.

Les ébauches produites par l’IA doivent tout de même être révisées par un humain. Dans une étude de 2025 commandée par le RNIB et menée par l’Université de Surrey, les descriptions d’émissions de la BBC générées par l’IA « manquaient fréquemment de précision, de cohésion et de sensibilité au contexte » et identifiaient mal les personnages.

Lorsque vous révisez les descriptions, limitez-les à ce dont les spectateurs ont besoin pour suivre la vidéo, et placez-les dans les pauses naturelles des dialogues.

Réécrivez les contenus écrits complexes en langage clair

Les outils d’IA générative réécrivent, raccourcissent, restructurent et expliquent du texte. Ils peuvent transformer un contenu écrit dense en une version plus claire pour les personnes ayant des différences cognitives, d’apprentissage ou d’attention, comme la dyslexie ou le TDAH, qui ont du mal à suivre les phrases longues, le jargon et les longs paragraphes.

Lorsqu’un texte exige une capacité de lecture supérieure au niveau du premier cycle du secondaire, soit environ neuf années de scolarité, les WCAG recommandent de fournir une version simplifiée ou un contenu supplémentaire (critère 3.1.5, niveau AAA).

Voici un exemple de requête que vous pourriez adapter pour réécrire un document :

Réécrivez [la politique de congé parental ci-jointe] en langage clair pour des employés dont l’anglais peut être la langue seconde ou qui peuvent avoir une dyslexie ou un TDAH. Visez un niveau de lecture accessible à un jeune de 12 à 14 ans. Conservez chaque [règle d’admissibilité, échéance, nombre de jours et nom de formulaire] exactement tel qu’il est rédigé. Utilisez des phrases d’au plus 20 mots et une idée par phrase. Commencez par un résumé de deux phrases [indiquant qui est admissible et comment présenter une demande]. Transformez le processus [de demande] en étapes numérotées, ajoutez un court intertitre avant chaque partie, et expliquez ou remplacez les termes techniques, comme [« accumulation »] ou [« rémunération prévue par la loi »], entre parenthèses la première fois qu’ils apparaissent. Écrivez chaque abréviation au long à sa première occurrence.

L’IA peut omettre des détails importants et changer le sens sans que cela paraisse : comparez donc le résultat avec l’original, et demandez à une personne qui connaît le sujet de confirmer que rien d’important n’a été perdu avant la publication.

Créez des versions audio de vos contenus écrits

Une version audio permet d’écouter un article ou un document, ce qui le rend plus accessible aux personnes ayant une perte de vision et à celles ayant des troubles d’apprentissage liés à la littératie, comme la dyslexie.

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Les générateurs de voix par IA transforment le texte en parole au rendu naturel. ElevenLabs Audio Native, par exemple, crée un lecteur de narration intégrable aux articles, et Amazon Polly convertit le texte en fichiers audio que vous pouvez publier.

Les deux vous permettent de définir la prononciation des noms, des acronymes et des termes de produits. Vérifiez-les en premier pour qu’ils ne déroutent pas les auditeurs.

Lorsque vous intégrez la version audio à votre page, assurez-vous que le lecteur audio fonctionne au clavier et que ses commandes sont clairement étiquetées. Ajoutez de courts résumés aux longs textes, et mettez l’audio à jour chaque fois que le texte change.

Améliorez l’accessibilité de votre site Web

Les vérificateurs automatisés et les assistants de codage IA font bon ménage : le vérificateur détecte les problèmes dans le code de votre site, et l’assistant les corrige.

Commencez par un vérificateur automatisé d’accessibilité Web comme Axe, qui teste une page selon des règles fixes et signale les échecs comme un faible contraste de couleurs, des boutons et des liens sans nom, et des champs de formulaire sans étiquette. Fournissez ensuite à un assistant de codage le rapport et le code de la page, ainsi que les règles d’accessibilité à suivre :

J’ai exécuté un vérificateur d’accessibilité automatisé sur cette page. Le rapport et le code de la page sont joints. Corrigez chaque échec pour que la page soit conforme aux WCAG 2.2 AA, expliquez chaque modification en une phrase et ne touchez pas au code qui est déjà correct.

Lorsque vous créez de nouveaux sites, fournissez les règles à l’assistant IA dès le départ.

Dans le test de mai 2026 de Microsoft portant sur huit modèles d’IA, 12 % des pages créées sans consignes d’accessibilité ont réussi ses vérifications automatisées. L’ajout d’une liste de contrôle d’environ 100 lignes de règles de codage WCAG 2.2 a fait grimper la moyenne à 60 %. Le fait de regrouper ces consignes sous forme de Skill réutilisable l’a portée à 82 %, et le fait de laisser les modèles exécuter des tests et corriger leur propre code l’a portée à 86 %.

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Les tests automatisés ne détectent qu’une partie des problèmes d’accessibilité, comme le souligne le rapport de Microsoft : une page qui réussit toutes les vérifications peut donc rester difficile à utiliser.

Méfiez-vous des surcouches d’accessibilité par IA, ces widgets d’une seule ligne de code qui promettent de rendre un site conforme. En janvier 2025, la Federal Trade Commission des États-Unis a ordonné à accessiBe de payer 1 million de dollars en raison d’allégations selon lesquelles son widget d’IA pouvait rendre n’importe quel site Web conforme aux WCAG, et l’ordonnance définitive d’avril 2025 interdit de telles allégations, à moins que l’entreprise ne dispose de preuves pour les étayer.

Les limites de l’IA au service de l’accessibilité

L’IA élargit l’accès, mais elle pose aussi des risques pour la vie privée, et ses résultats peuvent être peu fiables et biaisés.

Préoccupations liées à la vie privée

L’IA d’assistance traite des renseignements sensibles : images de caméra montrant des lettres, des documents et des étiquettes de médicaments, enregistrements de conversations et détails pouvant révéler un handicap.

Le degré de confidentialité de ces données dépend en grande partie de l’endroit où l’outil les traite.

Certains outils, comme Personal Voice d’Apple, traitent tout sur l’appareil, tandis que d’autres dépendent du nuage. Be My AI de Be My Eyes, par exemple, envoie les photos aux serveurs d’un fournisseur d’IA pour générer des descriptions.

Une autre préoccupation majeure consiste à savoir si le fournisseur entraîne ses modèles sur les données des utilisateurs.

Problèmes de fiabilité

Les outils d’IA, y compris les technologies d’accessibilité reposant sur l’IA, peuvent commettre des erreurs, et ces erreurs nuisent davantage aux personnes en situation de handicap.

Dans une étude par journal de bord menée auprès de 20 personnes aveugles ou malvoyantes et publiée en 2026, 22 % des réponses aux questions de suivi contenaient de fausses informations, une proportion qui grimpait à 35 % lorsque l’IA lisait du texte ou des éléments graphiques (la plupart des premières descriptions fournies par l’IA étaient toutefois exactes).

Lorsque des erreurs surviennent, elles peuvent causer un réel préjudice. Dans un sondage de l’American Foundation for the Blind mené en 2025, 21 % des personnes aveugles ou malvoyantes qui utilisent la description d’images par IA ont déclaré avoir subi un préjudice en raison d’une erreur de l’IA, contre 9 % des utilisateurs voyants. Chez les personnes sourdes et malentendantes qui utilisent le sous-titrage par IA, cette proportion atteignait 24 %, contre 4 % des utilisateurs sans handicap.

Les auteurs du rapport avancent deux raisons : les utilisateurs en situation de handicap ne peuvent souvent pas comparer le résultat avec l’image ou l’audio d’origine, et certains utilisent ces outils dans des situations à fort enjeu, comme la lecture d’étiquettes de médicaments ou de documents financiers.

Biais et données d’entraînement

Certains outils d’IA, comme ceux de reconnaissance vocale, peuvent moins bien fonctionner pour les personnes en situation de handicap, et le manque de données d’entraînement explique en partie ce problème

Un article de 2024 du Speech Accessibility Project indique qu’entre 2008 et 2023, les meilleurs taux d’erreur de reconnaissance de la parole dysarthrique ont été divisés par trois, alors qu’ils l’ont été par cinq pour les autres locuteurs. Ses auteurs citent le manque de données comme l’une des principales explications. L’article de suivi de 2025 du projet affirme que l’écart s’explique en partie par le manque de données.

Les données ne sont toutefois pas le seul problème. Le fonctionnement même des modèles est aussi en cause.

Lors de son discours d’ouverture au Symposium de recherche sur l’IA et l’accessibilité 2023 du W3C, Jutta Treviranus, de l’Inclusive Design Research Centre, a soutenu que les systèmes d’IA sont précis pour les personnes proches de la moyenne et échouent pour celles qui en sont le plus éloignées.

Dans un article de 2024, elle a ajouté qu’avoir davantage de personnes handicapées dans les données d’entraînement ne règle pas le problème, car le modèle favorise toujours la moyenne : « Même si nous avons une représentation proportionnelle complète et équitable des personnes handicapées dans les données d’entraînement, la machine se rangera toujours du côté de la moyenne statistique. »

Comment choisir des outils d’IA accessibles

Lorsque vous déployez un outil d’IA dans une organisation, il doit fonctionner pour tout le monde, y compris pour les personnes en situation de handicap ou ayant des difficultés d’apprentissage.

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Avant d’adopter un outil, vérifiez qu’il répond à ces critères :

• Commandes étiquetées : Chaque bouton et chaque champ porte un nom que les technologies d’assistance peuvent lire, et ce nom indique ce que fait la commande : « Envoyer », et non « bouton » (WCAG 4.1.2 et 1.1.1).
• Utilisation complète au clavier : Vous pouvez saisir et envoyer une requête, passer d’une réponse à l’autre et les copier en utilisant uniquement le clavier, avec un indicateur de focus visible qui montre où vous vous trouvez (WCAG 2.1.1 et 2.4.7).
• Messages d’état annoncés : Les messages comme « Génération de la réponse… » sont transmis au lecteur d’écran sans déplacer le focus (WCAG 4.1.3).
• Résultats structurés et copiables : Les réponses utilisent de vrais titres et de vraies listes, conservent leur mise en forme une fois copiées, et vous pouvez demander du texte brut.
• Délais : Si une session expire, vous pouvez désactiver la limite, la prolonger jusqu’à au moins dix fois la durée par défaut ou recevoir un avertissement vous laissant au moins 20 secondes pour la prolonger (WCAG 2.2.1).
• Zoom : À un zoom de 400 % (une fenêtre d’affichage de 320 pixels de large), le contenu se réorganise en une seule colonne pour que vous n’ayez pas à faire défiler horizontalement pour le lire (WCAG 1.4.10).
• Compatible avec les technologies d’assistance propres à chaque personne : L’outil prend en charge les lecteurs d’écran et les paramètres tiers plutôt que de les remplacer par des fonctionnalités intégrées. Il ne s’agit pas d’un critère WCAG, mais cela détermine si les utilisateurs peuvent conserver la configuration qu’ils connaissent déjà.
• Contraste lisible : Le texte de la zone de requête, y compris le texte indicatif, ainsi que celui des réponses respecte un rapport de contraste de 4,5:1 (WCAG 1.4.3).
• Erreurs faciles à repérer : Lorsqu’un téléversement échoue ou qu’une requête est rejetée, l’outil l’indique par du texte, et pas seulement par un changement de couleur ou une icône (WCAG 3.3.1).

De nombreux fournisseurs publient un rapport de conformité en matière d’accessibilité (Accessibility Conformance Report ou ACR), soit une version remplie du Voluntary Product Accessibility Template (VPAT) de l’Information Technology Industry Council. Ce rapport évalue le produit au regard de chaque critère d’accessibilité, ce qui en fait un moyen utile de comparer des outils avant un essai.

FAQ sur l’accessibilité et l’IA

Quels sont quelques exemples de technologies d’assistance?

Parmi les exemples courants de technologies d’assistance, on trouve les lecteurs d’écran, les outils de sous-titrage et de transcription, la reconnaissance vocale et la commande vocale, les dispositifs de communication améliorée et alternative (CAA) ainsi que l’accès par contacteur ou les claviers alternatifs. L’IA alimente désormais bon nombre d’entre elles, en particulier le sous-titrage, la reconnaissance vocale et la description d’images.

Les WCAG sont-elles exigées par la loi?

Les WCAG sont en soi une norme du W3C, et non une loi, mais des lois y font référence ou fixent des exigences similaires.

Par exemple, aux États-Unis, la règle du département de la Justice relative au titre II de l’ADA exige que le contenu Web et les applications mobiles des gouvernements d’États et des administrations locales respectent le niveau AA des WCAG 2.1 d’ici le 26 avril 2027 pour les gouvernements desservant 50 000 personnes ou plus, et d’ici le 26 avril 2028 pour les plus petits ainsi que pour les districts spéciaux. Les organismes fédéraux suivent la section 508, dont les normes intègrent les WCAG 2.0.

Dans l’UE, l’Acte européen sur l’accessibilité, qui s’applique à des produits et services comme le commerce électronique, les services bancaires aux consommateurs ou les livres numériques, ne fait pas directement référence aux WCAG. En pratique, la plupart des organisations utilisent les WCAG et la norme européenne EN 301 549 pour s’y conformer, et la version 2026 de la norme EN 301 549 s’appuie sur les WCAG 2.2.

Quels sont les quatre principes de l’accessibilité?

Les WCAG organisent leurs règles selon quatre principes : perceptible, utilisable, compréhensible et robuste. Les 13 règles des WCAG relèvent de ces quatre principes, et chaque règle comporte les critères de succès vérifiables sur lesquels s’appuient les audits.