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Compétences IA et Accessibilité : Construire le professionnel de l’accessibilité de demain 5 février 2026
Dr Sarah Lewthwaite et Dr Andy Coverdale
Southampton Education School, University of Southampton

Informations bibliographiques

Citer comme :
Lewthwaite, S. et Coverdale, A. (2026) AI and Accessibility Skills: Building the Accessibility Professional of the Future: Insights from the first AI and Accessibility Skills Workshop [white paper]. University of Southampton. UK. https://doi.org/10.5258/SOTON/PP0164

Copyright © Sarah Lewthwaite & Andy Coverdale, 2026.
Les opinions exprimées dans cette publication sont celles des auteurs et ne reflètent pas nécessairement les vues de l’University of Southampton, Jisc ou des partenaires du projet.

Licence : Creative Commons Attribution 4.0 International — réutilisation autorisée avec attribution. Voir : https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Teaching Accessibility in the Digital Skill Set —  www.Teachingaccessibility.ac.uk —  TeachingAccessibility@soton.ac.uk

Image de couverture : Hanna Barakat & Cambridge Diversity Fund —  https://betterimagesofai.org
Texte alternatif : Une salle informatique avec des rangées de bureaux, chacun occupé par des étudiants travaillant sur des ordinateurs. Des lignes rouges relient des nœuds en surimpression, symbolisant le flux de communication, l’échange de données et les réseaux interconnectés.

À propos des auteurs

Dr Sarah Lewthwaite

  • Principal Research Fellow, Centre for Research in Inclusion, Southampton Education School, University of Southampton, UK.
  • Contact : S.E.Lewthwaite@soton.ac.uk
  • Dirige l’étude UKRI « Teaching Accessibility » (2019–2028) en tant que Future Leaders Fellow et investigatrice principale.
  • Domaines : éducation inclusive, sciences de l’apprentissage, études sur le handicap, accessibilité numérique, méthodes de recherche et enseignement supérieur.

Dr Andy Coverdale

  • Research Fellow, Centre for Research in Inclusion, Southampton Education School, University of Southampton, UK.
  • Contact : A.Coverdale@soton.ac.uk
  • Membre de l’équipe « Teaching Accessibility in the Digital Skill Set ». Expertise en éducation à l’accessibilité numérique et recherche inclusive et participative avec des personnes en situation de handicap, y compris recherche sur les IA génératives et la communication accessible.

À propos de l’initiative AI and Accessibility Skills

  • Initiative intégrée au projet Teaching Accessibility in the Digital Skill Set (financé par UKRI, 2019–2028).
  • Objectif : étudier l’enseignement de l’accessibilité numérique dans les disciplines techniques universitaires et la main-d’œuvre technologique.
  • Travail antérieur (2019–2025) : revues systématiques, analyses de politiques, recherche participative internationale ; trois principes pédagogiques identifiés : compréhension conceptuelle, connaissances procédurales et compétences techniques. Prototype : Teaching Accessibility Wayfinder.
  • Travail actuel (2024–2028) : passage d’une perspective centrée sur l’enseignant à une approche centrée sur l’apprenant, étude du développement des compétences tout au long de la carrière et apprentissage pair-à-pair en réseau.

Série d’ateliers AI and Accessibility Skills

  • En partenariat avec Jisc, une série d’ateliers collaboratifs (2025–2027) réunissant responsables de l’accessibilité, éducateurs, chercheurs et praticiens du Royaume-Uni pour examiner l’impact de l’IA sur la pratique professionnelle et la formation en accessibilité.
  • Objectifs : examiner impacts, défis et leviers stratégiques ; consultation des parties prenantes ; partage de bonnes pratiques ; identifier questions et préoccupations ; développer compréhension guidée par la recherche sur l’évolution des compétences.

Ce rapport documente les insights du premier atelier « Building the Accessibility Professional of the Future », tenu en personne à Jisc London le 25 juin 2025.
Pour plus d’informations : http://teachingaccessibility.ac.uk

Partenaire : Jisc

  • Agence numérique, de données et technologique du Royaume-Uni pour l’enseignement supérieur, la recherche et l’innovation. Organisation à but non lucratif, focalisée sur le « tech for good ».
  • Équipe accessibilité : support sectoriel continu pour accessibilité numérique, technologies d’assistance, pratiques inclusives, expertise en conformité légale et normative (accessibilité, droit d’auteur, confidentialité, IA) ; partenariat sur formation, stratégie, recherche, communauté et politiques.

Résumé

Introduction

  • Les outils alimentés par l’IA promettent des solutions évolutives pour les workflows d’accessibilité numérique (conception, codage, sous-titrage, tests).
  • Toutefois, avec l’évolution des régulations et la diversité des populations numériques, les professionnels doivent posséder des compétences solides pour garantir l’inclusion par défaut.
  • Ce rapport documente le premier atelier d’une série examinant l’impact de l’IA sur la pratique et le développement professionnel en accessibilité. Atelier rassemblant 40 leaders, éducateurs, chercheurs et praticiens.

Aperçu de l’atelier

  • Date : 25 juin 2025, Jisc London.
  • Quatre intervenants : Dimple Khagram (compétences humaines que l’IA ne peut reproduire), Dr Sarah Lewthwaite (peut-on automatiser l’accessibilité ?), Tim Scannell (implications pour la BSL et les communautés sourdes), Dr Benjamin Gorman (limites de l’IA pour générer du code accessible).
  • Questions de travail :
    1. Comment l’IA influence-t-elle l’ensemble de compétences essentielles des professionnels de l’accessibilité ?
    2. Comment/devrions-nous développer l’expertise en accessibilité face à ces changements ?

Insights et priorités stratégiques

  • Adoption actuelle : exploratoire et variable ; obstacles : coûts d’implémentation, organisations réticentes.
  • Gains d’efficacité pour tâches routinières, mais préoccupations : fiabilité, deskilling, automatisation au détriment de l’engagement humain (ex. tests d’utilisabilité).
  • Risque : modèles entraînés sur jeux de données biaisés reproduisent des schémas discriminatoires et ignorent les savoirs culturels des communautés de personnes handicapées.
  • Cadre réglementaire actuel (ex. European Accessibility Act) insuffisant pour le rôle de l’IA.
  • Innovation cloisonnée et propriétaires ; opportunités pour intégrer l’accessibilité dans l’éducation à la littératie IA.

Recommandations préliminaires (pratique/politique)

  • IA centrée sur l’humain : intégrer l’accessibilité tout au long du processus de conception pour que l’IA complète, sans remplacer, l’engagement humain.
  • Partage de pratiques & collaboration : passer de projets cloisonnés à des efforts coordonnés et transparents.
  • Co-conception centrée utilisateur : impliquer directement les communautés handicapées et sourdes.
  • Cadres réglementaires & normes : établir environnements robustes pour l’usage éthique et responsable de l’IA en accessibilité.
  • Compétences professionnelles en IA : développer capacités d’évaluation critique des travaux d’accessibilité médiés par l’IA (compétences techniques et évaluation éthique).

1. Introduction

  • Les outils IA offrent des solutions épargnant du temps et évolutives pour la conception numérique, le codage, le sous-titrage, l’audit, les tests et la remédiation.
  • Les changements de régulation, culture organisationnelle et diversité des populations exigent que les travailleurs numériques de demain maîtrisent des compétences d’accessibilité pour garantir l’accessibilité par défaut.
  • L’accessibilité doit être conçue « avec le handicap en tête » ; cela nécessite formation professionnelle, apprentissage en milieu professionnel et études universitaires.
  • La série d’ateliers (2025–2027) identifie questions et préoccupations concernant l’essor de l’IA dans le travail et la pratique professionnelle de l’accessibilité.

2.Présentation de l’atelier

  • Atelier « Building the Accessibility Professional of the Future » — 25 juin 2025, Jisc London. 40 participants (enseignement supérieur, industrie, politique, gouvernance, recherche).
  • Focus : évolution du travail d’accessibilité et des workflows face aux développements de l’IA ; partage de pratiques.
  • Activité : discussions en petits groupes répondant à deux questions clés :
    1. Comment l’IA influence-t-elle les compétences essentielles des professionnels de l’accessibilité ?
    2. Comment l’expertise en accessibilité devrait-elle être développée face à ces changements ?

3. Interventions d’experts et discussions de fond

Au-delà des robots : les compétences de demain pour un monde hybride – L’IA et les humains

Dimple Khagram, Purple Beard

  • Citation : « Be curious, show empathy, practice creativity, take a stand for justice, build community, dream the impossible. Be the human AI can’t replace. »
  • Position : AI intégré dans tâches quotidiennes (écriture, analyse, automatisation, génération de contenu). Défi central : définir l’avantage humain dans un monde hybride.
  • Compétences humaines essentielles identifiées (les « power skills ») :
    • Curiosité
    • Empathie (intelligence émotionnelle)
    • Créativité
    • Courage moral
    • Construction de communauté
    • Pensée visionnaire
    • Adaptabilité & apprentissage tout au long de la vie
    • Leadership éthique
    • Collaboration et communication
    • Tech-fluency (comprendre comment travailler avec l’IA sans forcément coder)
    • Pensée axée sur le sens / la finalité
  • Conclusion : encourager les professionnels à devenir « plus humains » et à utiliser l’IA pour amplifier le potentiel humain, pas pour le remplacer.

Un tournant décisif ? Poser des questions essentielles sur l’IA et les compétences dans le processus de mise en accessibilité

Dr Sarah Lewthwaite, Southampton Education School

  • Citation : « If accessibility knowledge moves from the commons to proprietary AI, what happens to community knowledge? How do we ensure that disabled people’s lived experience remains at the centre of accessibility practice? »
  • Points clés :
    • Tensions épistémologiques entre approches centrées sur l’humain (HCI, Disability Studies, Crip Technoscience) et culture de conformité centrée outil (informatique).
    • Le handicap doit être reconnu comme un site d’expertise ; nécessité de processus de désapprentissage et d’ouverture à multiples façons de savoir.
    • Risque d’automatisation de l’accessibilité : les systèmes d’IA apprennent du discours dominant plutôt que de l’expérience vécue, ce qui crée un risque de « violence épistémique ».
    • Mismatch temporel : productivité exponentielle via IA vs tests d’accessibilité nécessitant des temps humains.
    • Enclosure : knowledge commons d’accessibilité risquant d’être capturé par systèmes propriétaires, érodant la communauté d’expertise.
    • Appel à la « response-ability » : responsabilité humaine pour orienter l’usage de l’IA vers des pratiques centrées sur l’humain.

Références citées :

  • Hamraie & Fritsch (2019) — Crip technoscience manifesto.
  • Lewthwaite & Sloan (2016).
  • Spivak (1988).

Rapprocher les sciences : IA, langue des signes britannique et communication inclusive

Tim Scannell, Accessibility Consultant

  • Citation : « Bridging Science means connecting Deaf culture, inclusive design, and ethical tech. AI must support respectful, community-led communication. »
  • Points clés :
    • BSL est une langue complète avec grammaire et expressions faciales ; elle est fondamentalement différente de l’anglais.
    • Principe : « nothing about us without us » — impliquer la communauté sourde dans le développement.
    • Problèmes actuels : avatars de langue des signes robotiques, incapacité à capter expressions faciales, contexte, nuance et variations régionales.
    • Préoccupations éthiques sur la collecte de données et le consentement ; données biaisées entraînent des outils systématiquement injustes.
    • Recommandations : financement exigeant des principes « sign-first », leadership sourd, définition claire des technologies soutenant la langue des signes.

Références citées :

  • Bollier (2011) sur les commons.
  • Haraway (2016).

Accessibles par défaut ? Les outils d’IA et les compétences que nous ne pouvons pas nous permettre de perdre

Dr Benjamin Gorman, Bournemouth University

  • Citation : « AI doesn’t know what accessibility is. It doesn’t check, or care — unless we do. It mirrors us. And we’re still learning. »
  • Points clés :
    • L’IA ne garantit pas l’accessibilité par défaut ; elle reproduit des motifs inaccessibles issus des données d’entraînement.
    • Exemples techniques : code généré par IA peut sembler passer des vérifications superficielles mais échouer sur l’accessibilité réelle (navigation clavier, balisage sémantique, compatibilité lecteurs d’écran).
    • Compétences humaines critiques : jugement critique, compréhension contextuelle des besoins utilisateurs, évaluation au-delà des checklists de conformité.
    • Limites du prompting : ne remplace pas le jugement professionnel.
    • Potentiel : intégrer exigences d’accessibilité dans workflows via fichiers de configuration (ex. règles WCAG) pour guider assistants de codage IA — nécessite expertise humaine pour définir et vérifier.

4. Perspectives et priorités stratégiques

  • Discussions centrées sur les deux questions : influence de l’IA sur les compétences professionnelles et implications pour le développement des compétences.

Q1 — Comment l’IA influence le jeu de compétences essentiel des professionnels de l’accessibilité

  • Adoption actuelle :

    • Usage rapporté principalement dans l’enseignement supérieur (personnel académique, technique; étudiants).
    • Adoption variée et exploratoire, peu d’intégration systématique dans les workflows d’accessibilité.
    • Obstacles : coûts initiaux, besoin de garde-fous, culture de prudence dans l’enseignement supérieur.
    • Rôle des universitaires : promouvoir perspectives critiques et éthiques, engagement interdisciplinaire.

  • Efficacité au travail :

    • IA utile pour tâches routinières (transcriptions, résumés, comptes-rendus) et pour codage basique — perçue comme un « game changer » pour des tâches manuelles.

  • Risque de deskilling :

    • Crainte que l’automatisation entraîne une perte de compétences professionnelles en accessibilité.

  • Efficacité de coût :

    • Tension entre gains d’efficacité/profits et approches centrées sur l’humain ; risque que les managers favorisent l’automatisation pour réduire coûts (ex. tests d’utilisabilité remplacés).

  • Fiabilité de l’IA :

    • Contenu généré par l’IA peu fiable et demandant validation experte ; souvent autant de travail (voire plus) pour garantir qualité.

Je continue et termine la traduction complète en Markdown.

4. Perspectives et priorités stratégiques (suite)

Fiabilité de l’IA (suite)

  • Les sorties IA exigent une validation experte ; l’engagement peut nécessiter autant de travail, voire plus, que les méthodes manuelles pour garantir la qualité.

Biais et représentations

  • Les modèles IA formés sur jeux de données biaisés risquent de reproduire des patterns discriminatoires et d’ignorer des savoirs culturels des communautés de personnes handicapées.
  • Préoccupation : l’IA peut contourner ou ignorer pratiques établies et normes culturelles au sein des communautés concernées.

Régulation et gouvernance

  • Les cadres réglementaires actuels (p.ex. European Accessibility Act) ne couvrent pas suffisamment le rôle et l’usage de l’IA dans l’accessibilité.
  • Nécessité d’un encadrement plus robuste pour l’usage éthique et responsable de l’IA dans les contextes d’accessibilité.

Innovation cloisonnée et transparence

  • L’innovation est souvent cloisonnée et propriétaire, limitant la transparence et la collaboration intersectorielle.
  • Opportunité : encourager des efforts coordonnés, ouverts et collaboratifs pour partager pratiques, données et outils.

Intégrer l’accessibilité dans l’éducation IA

  • Il existe des opportunités pour intégrer l’accessibilité dans l’alphabétisation IA (AI literacy), en formant les professionnels aux enjeux techniques et éthiques de l’IA applicables à l’accessibilité.

5. Recommandations politiques et pratiques préliminaires

  • IA centrée sur l’humain

    • Intégrer l’accessibilité dès la conception (design) pour que l’IA complète, plutôt que remplace, l’engagement humain dans les tâches d’accessibilité.
    • Maintenir la boucle de rétroaction avec les personnes en situation de handicap dans les processus itératifs.

  • Partage de pratiques et collaboration

    • Encourager la coordination interinstitutionnelle et le partage transparent de méthodologies, données et outils.
    • Favoriser approches ouvertes pour éviter l’enclosure des savoirs de la communauté.

  • Co-conception centrée utilisateur

    • Impliquer directement les communautés handicapées et sourdes dans la co-conception, le développement et l’élaboration des politiques.
    • Exiger leadership communautaire et consentement éthique pour la collecte et l’utilisation des données.

  • Cadres réglementaires et normes

    • Développer des environnements réglementaires robustes spécifiquement adaptés à l’usage de l’IA en accessibilité.
    • Clarifier responsabilités légales, exigences de transparence et mécanismes d’audit.

  • Compétences professionnelles en IA

    • Former des capacités pour l’évaluation critique des travaux d’accessibilité médiés par l’IA : compétences techniques, éthiques et de jugement professionnel.
    • Préserver l’enseignement du jugement critique, de l’empathie utilisateur et des méthodes d’évaluation qualitative (tests utilisateurs).

6. Conclusions

  • L’IA offre des opportunités pour améliorer l’efficacité sur des tâches routinières, mais elle pose des risques significatifs si elle est déployée sans supervision experte et cadre éthique.
  • L’accessibilité ne deviendra pas automatique simplement parce que des outils IA existent ; la responsabilité humaine demeure centrale pour définir, vérifier et garantir l’accessibilité.
  • Pour que l’IA soutienne des pratiques d’accessibilité équitables et durables, il faut :
    • renforcement des compétences humaines (jugement critique, empathie, co-conception),
    • cadres réglementaires adaptés,
    • collaboration intersectorielle et ouverture des pratiques,
    • inclusion systématique des communautés concernées.
  • Les ateliers suivants de la série devront approfondir ces thèmes et élaborer orientations pratiques pour la formation, la politique et les pratiques professionnelles.

7. Remerciements

  • Le rapport documente les discussions du premier atelier (25 juin 2025) ; les auteurs remercient les participants et partenaires, notamment Jisc.
  • Pour plus d’information : http://teachingaccessibility.ac.uk ou contacter les auteurs.