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.
Lire l'article
- 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.
Datacenters : pourquoi et comment refroidir les usages liés à l’IA
Lire l'article
Géolocaliser des objets en intérieur sans apport d’énergie : l’IoT ambiant
Lire l'article
Impact carbone de l’IA : la boussole d’Orange pour la transition net zéro carbone
Lire l'article
Renforcer la participation des femmes dans le solaire au Sénégal : un enjeu de société
Lire l'article
Fini le tout jetable : l’électronique entre en transition circulaire
Lire l'article