Pourquoi un outil automatique ne peut-il pas comprendre le contexte ?

Le RGAA (Référentiel général d’amélioration de l’accessibilité) repose sur 106 critères répartis en 13 thématiques. Si certains contrôles peuvent être automatisés, beaucoup nécessitent d’évaluer la pertinence d’un contenu ou le comportement réel d’une interface.

Un outil peut, par exemple, vérifier qu’une image possède une alternative textuelle. En revanche, il ne peut pas toujours déterminer si cette alternative transmet réellement l’information utile. Un texte comme « image », « logo.jpg » ou une description sans rapport avec le contexte peut ne déclencher aucune alerte, tout en restant non conforme.

La même limite concerne les liens, les boutons, les titres ou les champs de formulaire, ces thématiques nécessitent de comprendre la fonction de l’élément et son contexte d’utilisation.

Quels critères d'accessibilité nécessitent une vérification humaine ?

L’accessibilité ne dépend pas uniquement de la qualité du code. Elle concerne aussi la manière dont une personne peut naviguer et accomplir une action.

Un audit RGAA nécessite notamment de vérifier :

• la navigation complète au clavier
• l’ordre et la visibilité du focus
• le fonctionnement des menus et des fenêtres modales
• la restitution des messages d’erreur
• le comportement avec un lecteur d’écran

Ces contrôles ne peuvent se faire qu’en manipulant réellement l’interface et, pour certains critères, de la tester avec les technologies d’assistance prévues par l’environnement de test du RGAA.

Exemple concret : une fenêtre modale peut posséder les attributs ARIA attendus et ne déclencher aucune alerte automatique. Pourtant, si le focus reste sur la page située en arrière-plan ou ne revient pas sur le bouton d’ouverture après la fermeture, la navigation devient difficile, voire impossible, pour une personne utilisant uniquement le clavier.

Un rapport automatique suffit-il pour obtenir un audit RGAA ?

L’évaluation de conformité doit être menée sur un échantillon représentatif du service : pages principales, types de contenus, fonctionnalités essentielles, formulaires, parcours en plusieurs étapes ou encore documents téléchargeables.

Le choix de cet échantillon nécessite une connaissance du site, de ses gabarits et de ses usages. Analyser automatiquement un grand nombre de pages ne garantit pas que les fonctionnalités les plus importantes ont réellement été contrôlées.

Les outils officiels eux-mêmes ne remplacent pas l’auditeur. Par exemple, Ara proposé par la DINUM, permet de conduire et de documenter un audit, mais l’évaluation de chacun des 106 critères reste manuelle. Son utilisation nécessite une bonne connaissance de la méthode technique du RGAA.

Un scanner automatique peut donc identifier certaines non-conformités, mais il ne peut pas produire seul un taux de conformité fiable. L’absence d’alerte signifie uniquement que l’outil n’a rien détecté parmi les règles qu’il sait vérifier.

Exemple concret : un scanner peut ne relever aucune erreur sur un formulaire alors que le message affiché après une saisie incorrecte n’est pas annoncé par le lecteur d’écran. Le code des champs peut être valide, mais l’utilisateur n’est pas informé de l’erreur et ne sait pas comment poursuivre.

Pourquoi les corrections proposées par l’IA doivent être vérifiées ?

L’intelligence artificielle peut aider à expliquer une anomalie ou à proposer une piste de correction. Ses réponses ne doivent toutefois pas être considérées comme fiables sans validation.

Une IA peut associer une anomalie au mauvais critère, oublier un cas particulier, proposer un attribut ARIA inutile ou suggérer une correction inadaptée au composant.

Une correction peut également faire disparaître une alerte sans résoudre le problème rencontré par l’utilisateur. Elle peut même créer une nouvelle anomalie : casser la navigation au clavier, produire un nom accessible incohérent ou transmettre un état incorrect au lecteur d’écran.

Exemple concret : pour corriger un bouton sans nom accessible, une IA peut proposer un aria-label différent du texte visible. L’alerte automatique disparaît, mais les utilisateurs de commande vocale ne retrouvent plus le bouton en prononçant son libellé affiché. La correction technique crée alors un nouveau problème d’usage.
Toute correction proposée automatiquement doit donc être relue, replacée dans son contexte et testée selon les critères concernés.

L’humain reste indispensable

Vous l'aurez compris, les outils automatiques et l’intelligence artificielle permettent de détecter rapidement certaines erreurs fréquentes, de limiter les régressions et d’aider les équipes pendant le développement. Ils doivent néanmoins rester des outils d’assistance, au service des experts en accessibilité numérique.
Un audit RGAA fiable repose sur la complémentarité entre :

• les contrôles automatiques pour repérer les erreurs techniquement détectables
• les tests manuels pour évaluer les contenus et les interactions
• les technologies d’assistance pour vérifier la restitution réelle
• l’expertise humaine pour interpréter les critères et valider les corrections

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