Auteur : Brannon Zahand (Microsoft). Une partie du contenu de cet article a été générée avec l’aide de l’IA.
Mise en contexte : ce que signifie « IA » ici
Historiquement, l’« IA » dans les jeux désignait des systèmes à base de règles qui pilotaient le comportement des PNJ. Dans cet article, nous faisons référence à la nouvelle vague : les grands modèles de langage (GPT, BERT), les modèles de vision par ordinateur (YOLO, ResNet), les modèles d’apprentissage par renforcement (AlphaGo) et d’autres systèmes qui apprennent à partir de données et généralisent leurs prédictions à de nouvelles entrées.Similitudes entre les front-ends avec et sans IA
Du point de vue de l’accessibilité, les front-ends pilotés par l’IA sont généralement identiques à n’importe quel autre front-end. Ils partagent les mêmes principes, recommandations et normes. Dans les jeux, cela signifie que les expériences avec ou sans IA doivent suivre les XBOX Accessibility Guidelines ou les Game Accessibility Guidelines. Pratiques d’accessibilité courantes qui s’appliquent aux deux :- Texte de remplacement pour les images, les icônes et les graphismes.
- Étiquettes, titres et navigation clairs et cohérents.
- Contraste des couleurs et taille de police suffisants.
- Entrée et sortie par clavier, souris, manette, toucher et voix.
- Plusieurs modalités d’interaction.
- Paramètres d’interface réglables.
- Tests avec de véritables technologies d’assistance.
Pièges propres aux front-ends pilotés par l’IA
Les expériences basées sur l’IA méritent une attention particulière dans quelques domaines.Qualité, précision et fiabilité
En particulier lorsque l’IA effectue des tâches sensibles : achats en monnaie réelle ou dans le jeu, assistance technique destructrice (suppression de sauvegardes, modification des paramètres système) ou conseils de sécurité.Explications, retours et récupération après erreur
Lorsque l’IA est incertaine, ambiguë ou se trompe, les joueurs ont besoin d’explications claires et de moyens rapides de rétablir la situation.Confidentialité, sécurité et consentement
Les systèmes d’IA peuvent collecter ou déduire des données sensibles. Ne rendez jamais les paramètres d’accessibilité d’un joueur visibles par d’autres ; ne laissez jamais fuiter entre les systèmes des données de handicap déduites.Biais, discrimination et exclusion
La reconnaissance du visage et du squelette, l’analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation comportent tous des risques de biais liés au handicap. Testez avec des utilisateurs diversifiés, sinon vous livrerez ces biais.Inaccessibilité induite par l’IA dans les systèmes back-end
Même lorsque le front-end est correct, l’IA dans le back-end peut introduire des problèmes d’accessibilité indirects.Génération de contenu dynamique
Des niveaux, cartes ou défis générés par une IA entraînée sur des données qui sous-représentent les joueurs en situation de handicap peuvent produire des expériences qui les excluent. Par exemple, la génération procédurale d’une rencontre qui exige d’appuyer simultanément sur de nombreux boutons bloque les joueurs ayant des troubles de la motricité fine.Systèmes anti-triche
Une IA anti-triche qui signale les modèles d’entrée « inhabituels » peut identifier à tort une technologie d’assistance (pavés de macros, manettes en mode copilote, entrées par contacteur plus rapides qu’un humain) comme de la triche.Comment traiter l’accessibilité de l’IA
1
Être centré sur l'utilisateur
Impliquez des utilisateurs aux capacités, préférences et situations variées tout au long de la conception, du développement et de l’évaluation. Leurs besoins doivent orienter le modèle, et pas seulement l’interface utilisateur.
2
Diversifier les données d'entraînement
Incluez des données provenant de joueurs ayant des troubles de l’audition, de la vision, de la parole, de la motricité fine, des troubles cognitifs ou de santé mentale afin que le modèle se généralise à eux.
3
Être transparent
Fournissez des informations claires sur le fonctionnement de l’IA et sur la façon dont elle prend ses décisions, afin que les utilisateurs puissent contester les hypothèses incorrectes.
4
Valider sur toutes les modalités
Testez avec des entrées au clavier, à la souris, à la manette et à la voix, ainsi qu’avec des sorties graphiques, audio et haptiques. Incluez les lecteurs d’écran, les loupes, les manettes adaptatives, les entrées par contacteur et le suivi oculaire.
Opportunités : comment l’IA peut faire progresser l’accessibilité des jeux
L’IA peut aller plus loin que les techniques traditionnelles dans plusieurs domaines :- Personnalisation : apprendre les préférences et les capacités d’un joueur et adapter automatiquement l’interface, le contenu et la difficulté.
- Saisie prédictive et reconnaissance vocale : améliorer la précision pour les joueurs ayant un handicap moteur ou un trouble de la parole ; sous-titrer automatiquement le chat vocal en jeu.
- Reconnaissance d’images et de vidéos : décrire dynamiquement les scènes du jeu aux joueurs aveugles et malvoyants au moyen de la synthèse vocale.
- Tests d’accessibilité automatisés : détecter et corriger les problèmes plus tôt et plus souvent, sans jamais remplacer les retours de véritables joueurs en situation de handicap.
- Assistance en jeu : des chatbots qui utilisent l’état actuel du joueur pour fournir une aide contextuelle, réduisant les abandons lorsque les joueurs sont « bloqués ».
Ressources
- Equal Entry — AI for Accessibility: Opportunities and Challenges
- Innovation et IA pour l’accessibilité — Microsoft Accessibility
- AI Show Live — Using AI to Make Experiences Accessible and Inclusive
- Utiliser l’IA pour autonomiser les personnes en situation de handicap
- Brannon Zahand — Humans in AI