IA · Article thématique
Un texte décrivant une image, rédigé automatiquement, ne constitue pas à lui seul une bonne alternative accessible. L’essentiel est de déterminer quelle information l’image transmet dans son contexte. L’IA peut proposer des ébauches et relever des détails passés inaperçus. Toutefois, pour les diagrammes et les illustrations complexes, ainsi que lorsque la reconnaissance est incertaine, une vérification par une personne compétente et une description adaptée au contexte d’utilisation restent particulièrement importantes.
Tout ce qui est visible n’a pas la même importance
Une description d’image ne doit pas énumérer sans discernement tous les objets reconnaissables. Elle doit rendre accessible la fonction de l’image au sein du contenu concerné. Une photographie peut être décorative, expliquer une action ou montrer une caractéristique particulière d’un produit. Les alternatives textuelles pertinentes diffèrent en conséquence. L’Initiative pour l’accessibilité du Web du W3C présente, pour les images complexes, une approche en deux volets : une brève identification et une présentation plus détaillée des informations essentielles. Dans le cas d’un diagramme, celles-ci peuvent comprendre des valeurs, des relations et des tendances. Un modèle multimodal peut aider à rédiger une première ébauche, mais il ne connaît pas automatiquement l’intention éditoriale. Sans ce contexte, il risque de décrire longuement les couleurs et les formes tout en omettant le message principal. Une bonne consigne précise donc le public cible, la fonction de l’image et les informations qui doivent impérativement être conservées.
Des détails visuels plausibles peuvent être inventés
Les modèles multimodaux traitent conjointement les images et le texte, mais ne sont pas des observateurs infaillibles. Des bancs d’essai de recherche comme MMMU évaluent notamment des tâches portant sur des diagrammes, des tableaux et d’autres types d’images exigeant des compétences spécialisées. Ces tests montrent que les tâches visuelles peuvent demander davantage que la reconnaissance d’objets familiers : les inscriptions de petite taille, les relations spatiales et les connaissances spécialisées doivent être correctement mises en relation. Cet enjeu est particulièrement important pour les contenus accessibles. Un nombre inventé ou une légende intervertie modifie l’information reçue par les personnes qui ne peuvent pas vérifier elles-mêmes l’image. Les descriptions produites automatiquement ne doivent donc pas présenter des interprétations non étayées comme des faits visibles. Lorsque l’identité, l’intention ou l’émotion ne sont pas clairement reconnaissables, une formulation prudente, au plus près de l’observation, vaut mieux qu’un récit apparemment évocateur, mais spéculatif.
Une démarche éditoriale pratique
Il faut d’abord déterminer si l’image a réellement besoin d’une alternative textuelle qui lui soit propre et quel message celle-ci doit transmettre. L’IA peut ensuite rédiger une ébauche. Une personne responsable la compare à l’image originale et au contenu environnant. Pour les graphiques de données, il convient, dans la mesure du possible, d’utiliser le tableau sous-jacent plutôt que de faire estimer les valeurs à partir des pixels. Pour les illustrations complexes, une description détaillée, accessible à l’ensemble du lectorat, est recommandée. Enfin, il est utile de tester le contenu sans regarder l’image : les informations pertinentes restent-elles compréhensibles, sans qu’aucune affirmation supplémentaire soit introduite ? L’IA contribue ainsi à la production de contenus accessibles sans transférer la responsabilité de leur qualité. Le critère n’est pas le caractère particulièrement vivant de la description, mais un accès équivalent à l’information effectivement transmise.
Sources et informations complémentaires
- W3C Web Accessibility Initiative: Complex Imagesw3.org
- MMMU: Multimodal Understanding and Reasoning Benchmarkmmmu-benchmark.github.io
Rédigé avec l’aide de l’IA à partir des sources citées, dans une formulation originale. Le texte distingue les résultats de recherche, les prototypes techniques et les connaissances établies. Cet article thématique n’est pas une actualité du jour.