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Améliorer l'Accessibilité des Sites Web grâce à l'Intelligence Artificielle : Focus sur la Génération de Descriptions d'Images
Linda Stefany Acosta Salgado, Jean-David Daviet, Lisa Jeanson

Améliorer l'Accessibilité des Sites Web grâce à l'Intelligence Artificielle : Focus sur la Génération de Descriptions d'Images

Science & Mathematics Published 2024 Verification Pending

Overview & Synopsis

L'accessibilité des sites Web est devenue un impératif dans un monde de plus en plus connecté. Cependant, de nombreux sites web restent inaccessibles à certains publics, et en particulier aux mal voyants. Un aspect souvent négligé est la description des éléments non-textuels, notamment des images. Cette étude explore comment l'intelligence artificielle peut être utilisée pour améliorer l'accessibilité des images sur un site web. Tout d’abord, nous avons identifié des modèles génératifs de textes alternatifs aux images et nous avons exploré la dernière version de ChatGPT-4 Vision. Ces modèles ont été testés sur cinquante images et les descriptions générées ont été évaluées par un expert en production de contenus pour les sites web. Les résultats de cette expérimentation soulignent l'importance de ces modèles pour réduire le temps nécessaire à la génération de descriptions. En revanche, nous avons constaté que les résultats obtenus ne répondent pas aux exigences de qualité de textes descriptifs susceptibles de rendre les images plus accessibles. Concernant ChatGPT-4V, les descriptions sont de meilleure qualité, bien que son efficacité actuelle soit limitée par sa lenteur.

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Document Information

Document Title Améliorer l'Accessibilité des Sites Web grâce à l'Intelligence Artificielle : Focus sur la Génération de Descriptions d'Images
Author / Organization Linda Stefany Acosta Salgado, Jean-David Daviet, Lisa Jeanson
Subject & Discipline Multidisciplinary Academic Open Research
Categories Science & Mathematics
Publication Year 2024
License / Rights Open Access / Creative Commons
Resource Verification Listed PDF (Verification Pending)
Original Host Website HAL Open Science (hal.science)
File Format application/pdf (Portable Document Format)
Language EN
Catalog ID DOC-60701
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