Personnaliser au fil de l’eau les interfaces numériques par apprentissage continu des habitudes d’usages
- La diversité des services, des interfaces et des personnes les utilisant, est tellement grande aujourd’hui que la gestion de cette multitude est un défi majeur de l’accessibilité numérique.
- Les utilisateurs sont tous différents, certains n’ont pas de contrainte particulière mais ont des habitudes d’usage, des préférences. D’autres, telles les personnes en situation de handicap ou les séniors, peuvent avoir, en plus de ces habitudes, des contraintes lors de l’utilisation d’un service numérique.
- Ces contraintes peuvent être très diverses, d’ordre perceptif (visuel, auditif, tactile), d’ordre moteur (pointage, manipulation, parole) ou cognitif (compréhension, lecture). Toutefois, il est peu envisageable de les prévoir toutes lors de la conception d’un service.
- Et si tout service, toute interface pouvait s’ajuster continuellement à ces contraintes ou habitudes d’usage ? C’est là qu’un algorithme d’apprentissage automatique (« Machine Learning » en anglais) peut s’avérer fort pertinent.
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