Concevoir et évaluer des solutions d’IA accessibles

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Bien que l’IA générative puisse considérablement améliorer la productivité des personnes en situation de handicap, elle peut induire les problématiques et les risques suivants en matière d’accessibilité quand elle n’est pas conçue de façon responsable :

  • Biais : Les suppositions ou les préférences injustes ou inexactes qui affectent les données, les algorithmes ou les résultats de l’IA générative. Le manque de représentation ou de diversité des personnes en situation de handicap dans les ensembles de données ou les modèles utilisés pour l’IA générative est un exemple de biais. Cette situation peut entraîner des résultats inexacts, inappropriés ou dangereux.
  • Discrimination envers les personnes en situation de handicap : La discrimination ou l’oppression des personnes en situation de handicap, basée sur la supposition qu’elles sont inférieures ou moins capables que d’autres. L’exclusion ou la marginalisation de personnes en situation de handicap dans la conception, le développement ou l’évaluation de l’IA générative pour l’accessibilité est un exemple de discrimination envers les personnes en situation de handicap. Cette exclusion empêche les personnes souffrant d'un handicap d’avoir une voix ou un choix dans les solutions qui les affectent.

Il est important de considérer les implications éthiques et sociales de l’IA générative pour l’accessibilité, et d’impliquer des personnes en situation de handicap comme co-créateurs et parties prenantes dans le processus. L’IA générative peut alors devenir un outil puissant pour l’autonomisation et l’habilitation des personnes en situation de handicap, au lieu d’être une source de préjudice ou de discrimination.

Principes de la conception inclusive pour les solutions IA

La conception de solutions IA accessibles nécessite de comprendre les besoins et contextes spécifiques de l’utilisateur, mais également d’appliquer les principes d’une conception inclusive.

Les tests et l’évaluation par des utilisateurs sont essentiels pour garantir que les solutions IA accessibles et inclusives répondent aux attentes et aux exigences des utilisateurs, et n’entraînent pas de conséquences ou de dommages involontaires. Les tests et l’évaluation par des utilisateurs doivent impliquer un échantillon diversifié et représentatif d’utilisateurs, qui peuvent fournir un feedback sur l’utilisabilité, l’utilité et la désirabilité de la solution.

Les développeurs peuvent conduire des tests et des évaluations effectués par des utilisateurs via différentes méthodes, en fonction des questions et objectifs de la recherche. Les méthodes peuvent inclure des entretiens, des enquêtes, des observations ou des expériences.

Les résultats des tests et de l’évaluation par des utilisateurs doivent informer l’amélioration et l’affinement de la solution.