En tant que personne vivant avec un handicap visuel, la technologie a été pendant la majeure partie de ma vie un compagnon silencieux, s’exprimant à travers le rythme régulier d’un lecteur d’écran. Cette voix a transformé des pixels plats en sens, la navigation en possibilité et les espaces numériques en environnements auxquels je peux accéder et contribuer de manière significative.
Mais lorsque les fonctionnalités visuelles sont apparues dans la GenAI, j’ai commencé à vivre quelque chose de totalement nouveau. Des images qui n’étaient autrefois que des formes muettes et indéfinies sont devenues des scènes détaillées. Des graphiques complexes sont devenus des structures compréhensibles. Des contextes qui me glissaient entre les doigts se sont transformés en informations exploitables.
Soyons clairs: la technologie n’est pas encore parfaite. L’expérience ressemble souvent à une danse morcelée et à forte friction, faite de captures d’écran, de changements d’application, d’uploads, de prompts et d’attentes. Pourtant, même dans ce flux imparfait, le simple potentiel de « voir » grâce à un algorithme continue de m’émerveiller.
Entrer dans l’ère de l’Agentic AI
Mais au moment même où nous commençons à maîtriser ces capacités, une évolution plus profonde frappe à notre porte.
Agentic AI promet de porter cette expérience au niveau supérieur, en allant au delà de descriptions isolées pour atteindre des actions intégrées. Il s’agit de systèmes capables de comprendre mon intention, de coordonner des outils, de prendre des décisions dans des limites que je définis et d’accomplir des tâches multistep en mon nom.
Le passage d’un système qui répond à mes commandes à un système qui collabore avec moi pour atteindre un résultat constitue une frontière capable de redéfinir l’indépendance pour plus d’un milliard de personnes handicapées dans le monde.
Selon l’Organisation mondiale de la santé, environ 1,3 milliard de personnes dans le monde vivent avec un handicap. Ce chiffre illustre l’ampleur des besoins non couverts en matière d’accessibilité et d’inclusion. Agentic AI pourrait devenir le catalyseur qui comble enfin ces écarts de participation persistants, mais uniquement si son développement est guidé par des principes éthiques clairs et par l’expérience vécue des communautés concernées.
Comprendre l’Agentic AI en termes humains
La GenAI nous permet de poser des questions et de recevoir des réponses fluides. Agentic AI va plus loin, en passant des réponses aux actions. Il démontre un comportement orienté vers les objectifs en planifiant des tâches, en choisissant des outils, en s’adaptant lorsque les conditions changent et en travaillant vers un résultat plutôt qu’en suivant des instructions isolées.
On peut décrire l’Agentic AI comme un modèle génératif enrichi de trois capacités supplémentaires:
- Décomposer un objectif en étapes
- Choisir les outils ou services appropriés pour chaque étape
- Observer les résultats et ajuster le plan en conséquence
En langage courant, cela signifie que le système ne se limite pas à répondre mais m’aide à accomplir ce que je souhaite à travers plusieurs applications et contextes.
Dans la vie quotidienne, au lieu de dire « Résume ce Report », je pourrais dire « Prépare moi à la réunion client de demain ».
Un système agentique pourrait alors parcourir emails, documents internes et conversations, extraire les mises à jour les plus pertinentes, identifier des insights dans des slides et générer des synthèses accessibles dans les formats que je préfère. Au lieu de seulement décrire une image, il pourrait trouver des informations associées, supprimer de manière proactive des barrières d’accessibilité et transformer des données visuelles en tableaux structurés navigables avec un lecteur d’écran.
Pour une personne aveugle ou malvoyante, cela représente un pas important vers une véritable autonomie numérique.
Comment l’Agentic AI étend l’autonomie humaine
Agentic AI a le potentiel de transformer trois domaines essentiels de la vie quotidienne:
1. Navigation de l’information: l’allié cognitif
La surcharge informationnelle touche tout le monde, mais pour les personnes aveugles, les interfaces incohérentes ou mal structurées ajoutent un niveau supplémentaire de friction. La GenAI aide déjà à résumer des messages et à simplifier des documents complexes.
Agentic AI peut aller plus loin en devenant un allié cognitif. Il peut filtrer l’information selon mes priorités, identifier les éléments urgents, regrouper des contenus liés, traduire des éléments visuels en formats accessibles et produire des knowledge brief personnalisés. Il élimine ainsi la charge de devoir naviguer dans des systèmes encombrés ou partiellement accessibles et la remplace par des insights accessibles by design.
2. Orientation physique et numérique: guidé, pas deviné
S’orienter et se déplacer est complexe, même avec les outils existants. Beaucoup d’entre nous combinent cartes mentales, GPS, souvenirs de trajets et indices environnementaux.
Agentic AI pourrait fusionner données des bâtiments, capteurs, cartes, computer vision et informations environnementales en temps réel pour planifier des trajets accessibles dans les aéroports, bureaux et espaces publics. Au lieu de simplement décrire ce qui m’entoure, il pourrait anticiper des obstacles, recalculer un itinéraire, interagir avec des systèmes comme les ascenseurs ou les API de signalétique et coordonner plusieurs sources d’information pour que le déplacement soit guidé, non deviné. C’est la navigation comme partenariat intelligent.
3. Travail et participation économique: des obstacles à l’équité
La GenAI et les technologies associées peuvent automatiser une grande partie des tâches linguistiques et cognitives, transformant le travail dans de nombreux secteurs. Pour les professionnels en situation de handicap, il ne s’agit pas seulement de productivité. C’est une question d’équité.
Agentic AI peut fonctionner comme moteur d’accessibilité en arrière plan en convertissant des dashboards non accessibles en synthèses narratives, en automatisant des tâches répétitives, en faisant remonter des insights dans des bases de connaissance et en identifiant des problèmes d’accessibilité dans les workflows. Il aide les personnes à collaborer efficacement même lorsque les outils ne sont pas totalement conformes.
Nous sommes à un carrefour éthique
L’autonomie de l’Agentic AI introduit des défis éthiques plus profonds que ceux des systèmes précédents. Des cadres internationaux tels que les Principes de l’OCDE sur l’IA ou la Recommandation de l’UNESCO sur l’éthique de l’IA insistent sur la dignité, les droits humains et une supervision humaine significative.
Appliquer ces valeurs au handicap implique de traiter plusieurs risques:
Qui contrôle les objectifs?
Un système optimisé pour la sécurité ou l’efficacité peut, sans le dire, restreindre des options qu’il juge trop risquées pour moi. Il peut masquer certains itinéraires lors de la navigation, filtrer des opportunités lors de la mise en relation pour un emploi ou m’orienter vers des choix « plus simples ». Mais l’autonomie se réduit lorsque l’optimisation se fait dans l’ombre. Les personnes en situation de handicap doivent pouvoir définir leurs objectifs, fixer des limites et voir quand l’agent a effectué des arbitrages en leur nom.
Quels données guident les décisions?
Si les données d’entraînement ne représentent pas suffisamment les personnes en situation de handicap, les systèmes agentiques feront de mauvaises hypothèses. Ils peuvent mal interpréter des schémas d’interaction, considérer des variations normales comme des anomalies ou intégrer des normes validistes présentes dans les données historiques. Lorsque les agents commencent à automatiser des décisions en matière de recrutement, de prestation de services ou d’allocation de l’assistance, ces biais deviennent des obstacles structurels à grande échelle.
Quelle quantité de contexte est acceptable?
Pour m’aider de la manière la plus efficace possible, les systèmes agentiques peuvent demander l’accès à mon agenda, à mon historique de communications, à mes documents et même à mes comportements. Les personnes en situation de handicap sont déjà soumises à des niveaux de surveillance plus élevés dans certains environnements professionnels et systèmes de services. Il existe un risque réel qu’une IA « d’assistance » devienne une couche supplémentaire de surveillance. Tout déploiement doit strictement limiter les données collectées, les personnes pouvant y accéder et leur utilisation au-delà du bénéfice direct pour l’utilisateur.
Que se passe t il en cas d’erreur?
Les erreurs des systèmes réactifs sont généralement localisées. Une image mal interprétée ou un résumé maladroit est agaçant, mais contenu. Les erreurs des systèmes agentiques, en revanche, peuvent se propager. Un malentendu dans un e-mail rédigé en mon nom peut nuire à une relation. Une erreur de navigation peut me placer dans une situation réellement dangereuse. La fiabilité, des journaux clairs des actions effectuées par l’agent et des moyens concrets de revenir en arrière deviennent alors essentiels.
Un cadre centré sur le handicap: les 4 A
Pour transformer le potentiel en progrès, nous avons besoin d’un cadre centré sur le handicap que les dirigeants, designers et ingénieurs puissent appliquer concrètement. Quatre principes constituent une base solide.
- Autonomy (choix et contrôle) : le principal résultat de l’IA agentique doit être l’élargissement du choix pour l’utilisateur. Les objectifs doivent être définis par la personne, et non déduits de manière opaque. Les utilisateurs doivent pouvoir facilement reprendre la main sur l’agent, examiner ses plans dans un langage compréhensible et se désengager de certains types d’actions.
- Accessibility (inclusive et compatible avec les technologies d’assistance) : l’IA agentique doit s’intégrer de manière fluide aux technologies d’assistance, et non entrer en concurrence avec elles. Elle doit respecter les conventions des lecteurs d’écran, prendre en charge la navigation au clavier, produire par défaut des textes alternatifs et des sorties structurées, et proposer plusieurs modalités (audio, texte, tactile). L’accessibilité n’est pas une fonctionnalité ; c’est le mode de diffusion.
- Accountability (transparence et responsabilité) : la responsabilité du comportement des agents incombe aux organisations et aux développeurs, et non aux personnes en situation de handicap qui dépendent de ces outils. Les systèmes doivent conserver des traces transparentes de ce que l’agent a fait, des données qu’il a utilisées et des décisions qu’il a prises automatiquement. Les utilisateurs ont besoin de mécanismes clairs pour contester les résultats, ainsi que d’une intervention humaine lorsque les enjeux sont élevés.
- Agency (co création avec des personnes handicapées) : les personnes en situation de handicap doivent être co-concepteurs et co-décideurs dans le développement et la gouvernance de l’IA agentique. Les tests précoces avec des utilisateurs en situation de handicap, les rôles consultatifs, les méthodes de conception participative et les opportunités de leadership pour les personnes en situation de handicap au sein des programmes d’IA ne sont pas de simples « bonus ». Ils font la différence entre des outils qui autonomisent réellement et des outils qui excluent involontairement.
La frontière entre les « technologies d’assistance » et les « technologies grand public » s’estompe. Cela nous offre une occasion rare d’intégrer l’accessibilité au cœur même de la conception des systèmes d’IA, en les faisant évoluer d’outils réactifs vers de véritables partenaires intelligents.
Cependant, cet avenir n’est pas garanti. Nous connaissons le coût d’être relégué au second plan. L’IA agentique peut devenir un puissant levier pour les personnes en situation de handicap en supprimant les frictions qu’elles gèrent depuis des années — mais seulement si nous la façonnons consciemment.
La technologie est prête à collaborer. La question est la suivante : les développeurs sont-ils prêts à écouter ? Tout commence par l’inclusion des voix des personnes en situation de handicap dès la phase de conception, et pas uniquement lors des tests. Si nous intégrons dès maintenant les bonnes valeurs, l’IA agentique ne se contentera pas de nous assister : elle contribuera aussi à construire un monde conçu pour tous.
Que faire ensuite
Découvrez les services d’Agentic AI de NTT DATA pour comprendre comment nous aidons les organisations du monde entier à optimiser leurs opérations.