Numérique Autrement

Numérique, autrement

Numérique Autrement est un podcast qui propose des contenus clairs et accessibles pour mieux comprendre et utiliser les technologies du quotidien, de l’intelligence artificielle à la domotique en passant par les smartphones.

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Thursday · 12 min
Accessibilité : Home Assistant progresse, GitHub rend les limites plus visibles
Dans cet épisode de Numérique Autrement (jeudi de l’accessibilité), deux volets complémentaires. Côté usage, Home Assistant 2026.11 apporte des améliorations concrètes : les tableaux de données sont désormais utilisables au clavier et correctement annoncés par les lecteurs d’écran ; plusieurs badges et icônes reçoivent des noms accessibles ; la carte du thermostat gagne en clarté pour comprendre température actuelle, consigne, mode et commandes. De petites corrections qui changent l’expérience pour une navigation sans souris avec NVDA, JAWS, VoiceOver ou autre. Côté outillage, GitHub reconnaît depuis le 5 novembre le fichier ACCESSIBILITY.md : un emplacement dédié pour décrire la politique d’accessibilité d’un projet, préciser les environnements effectivement testés (par exemple Windows avec NVDA ou JAWS, macOS avec VoiceOver, Android avec TalkBack, ou une navigation uniquement au clavier), lister les limitations connues et expliquer comment signaler un problème sans exiger de dévoiler un handicap ni d’imposer capture d’écran ou vidéo. Les nouveaux dépôts incluent aussi une étiquette accessibility pour suivre ces sujets et faciliter la contribution. À noter enfin : le 19 novembre à Roubaix, l’association Un Œil sur le Monde organise un défi de douze heures de rameur, « Les handicapés : qu’est-ce qu’on rame ! », pour sensibiliser au handicap, à l’inclusion et à la solidarité, et soutenir ses actions. Informations et lien dans les publications associées à cet épisode et sur les réseaux de Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le tutoriel du vendredi. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Accessibilité – Home Assistant progresse, GitHub rend les limite.mp3 Transcription Home Assistant et GitHub Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le jeudi de l’accessibilité, nous allons commencer par quelque chose de très concret avec Home Assistant. Puis, dans une deuxième partie un peu plus technique, nous allons nous intéresser à GitHub et à une nouveauté qui peut sembler discrète, mais qui pourrait changer la manière dont les projets open source parlent de leur accessibilité. Parce qu’améliorer l’accessibilité, c’est évidemment corriger les interfaces. Mais c’est aussi dire clairement ce qui fonctionne, ce qui a été testé et ce qui reste encore inaccessible. Tableaux Home Assistant Commençons donc avec Home Assistant 2026.11. Nous avons déjà parlé de cette mise à jour lundi sous l’angle de la domotique, des automatisations, de l’énergie et du contrôle local. Mais elle contient également plusieurs améliorations directement liées à l’accessibilité. Et certaines sont particulièrement intéressantes pour les personnes qui utilisent un ordinateur sans souris ou avec un lecteur d’écran. Les tableaux de données de Home Assistant peuvent désormais être utilisés au clavier et lus par un lecteur d’écran. Cela peut sembler être une petite modification. Mais lorsqu’une interface repose sur un tableau contenant de nombreuses informations, l’impossibilité de naviguer correctement au clavier ou d’obtenir une structure compréhensible avec un lecteur d’écran peut rendre toute une partie du service inutilisable. Ici, Home Assistant améliore donc quelque chose de très concret : la possibilité d’accéder aux informations sans dépendre de la souris. Icônes nommées D’autres corrections concernent les éléments représentés uniquement par des icônes. Dans une interface graphique, une petite icône peut suffire à faire comprendre visuellement qu’il s’agit d’une action particulière. Mais pour un lecteur d’écran, une icône sans nom accessible peut devenir simplement : « bouton ». Et lorsqu’on rencontre plusieurs boutons annoncés exactement de la même manière, il devient évidemment impossible de savoir lequel utiliser. Home Assistant 2026.11 ajoute donc des noms accessibles à certains badges et à certaines icônes présentes dans les cartes de l’interface. L’objectif est simple : qu’un bouton ne soit pas uniquement identifiable grâce à son apparence. Il doit également pouvoir être compris lorsqu’il est lu par une technologie d’assistance. Thermostat accessible La carte du thermostat bénéficie également d’améliorations pour les lecteurs d’écran. Là encore, cela touche à un usage quotidien. Un thermostat n’est pas simplement une valeur affichée sur un écran. Il faut pouvoir comprendre la température actuelle, la température demandée, le mode sélectionné et les différentes commandes disponibles. Si ces informations sont mal structurées ou mal nommées, l’utilisation devient beaucoup plus difficile. Ces corrections ne sont peut-être pas les nouveautés les plus spectaculaires de Home Assistant 2026.11. Elles ne feront probablement pas les gros titres d’une présentation commerciale. Mais elles peuvent changer beaucoup de choses pour la personne qui essaie réellement d’utiliser l’interface avec NVDA, JAWS, VoiceOver ou un autre lecteur d’écran. Et c’est justement pourquoi elles méritent d’être signalées. Accessibilité intégrée Cela montre également une chose importante concernant l’accessibilité. Il n’est pas toujours nécessaire de réinventer complètement une application. Parfois, de bonnes étiquettes. Une navigation clavier correcte. Une structure compréhensible. Et des contrôles correctement annoncés suffisent déjà à transformer l’expérience. C’est aussi une bonne illustration de ce que nous répétons régulièrement sur Numérique Autrement. L’accessibilité ne se résume pas à ajouter une fonction spéciale destinée aux personnes handicapées. Elle doit être intégrée directement dans l’interface normale. Une personne qui utilise le clavier doit pouvoir utiliser le même tableau. Une personne utilisant un lecteur d’écran doit pouvoir accéder au même thermostat. Et lorsqu’une fonction évolue, son accessibilité doit évoluer avec elle. GitHub ACCESSIBILITY.md Nous allons maintenant passer à quelque chose d’un peu plus technique. Si vous n’utilisez pas GitHub ou si vous ne développez pas de logiciels, certains termes vont peut-être vous sembler moins familiers. Mais le principe derrière cette nouveauté est en réalité assez simple et concerne tous les utilisateurs. GitHub est aujourd’hui l’une des principales plateformes utilisées pour héberger des projets logiciels. De très nombreux projets open source y sont développés. Et depuis le 5 novembre, GitHub reconnaît officiellement un nouveau type de fichier : ACCESSIBILITY.md. Le nom est assez explicite. Il s’agit d’un fichier dans lequel un projet peut expliquer sa politique et son niveau d’accessibilité. Infos accessibilité centralisées Pourquoi est-ce important ? Prenons un logiciel open source que vous souhaitez essayer. Vous arrivez sur sa page GitHub. Vous pouvez généralement trouver des informations sur l’installation. Sur la licence. Sur la manière de participer au projet. Sur les problèmes connus. Ou encore sur la sécurité. Mais lorsqu’on cherche à savoir si le logiciel fonctionne avec un lecteur d’écran ou uniquement au clavier, l’information peut être beaucoup plus difficile à trouver. Parfois, elle se trouve dans une discussion ancienne. Parfois dans un ticket. Parfois dans la documentation. Et parfois nulle part. Avec ACCESSIBILITY.md, GitHub propose désormais un emplacement identifiable pour centraliser ces informations. Environnements testés Un projet peut par exemple y expliquer quels environnements ont réellement été testés. Windows avec NVDA. Windows avec JAWS. macOS avec VoiceOver. Android avec TalkBack. Navigation uniquement au clavier. Ou d’autres technologies d’assistance. Et cette précision est particulièrement importante. Parce qu’écrire simplement : « Notre logiciel est accessible » ne veut finalement pas dire grand-chose. Accessible avec quoi ? Sur quel système ? Avec quelle version ? Quelles parties ont réellement été testées ? Et quelles limitations sont encore connues ? Un fichier d’accessibilité peut justement apporter ces réponses. Limitations connues GitHub recommande également que les projets puissent y indiquer leurs limitations connues. Et je trouve ce point particulièrement intéressant. Un projet n’a pas besoin de prétendre qu’il est parfaitement accessible. Il peut très bien dire : Cette partie fonctionne correctement au clavier. Cette autre partie a été testée avec NVDA. Nous savons que cette fenêtre pose encore un problème avec VoiceOver. Ou encore : Cette fonction n’est pas actuellement utilisable avec un lecteur d’écran, voici la solution de contournement disponible. Cette transparence est extrêmement utile. Pour l’utilisateur, elle permet de savoir immédiatement à quoi s’attendre. Et pour les développeurs, elle évite aussi que les mêmes problèmes soient signalés encore et encore sans contexte. Signalement accessible Autre élément intéressant : GitHub recommande que ce document explique comment signaler un problème d’accessibilité. Et surtout, la plateforme rappelle qu’on ne devrait pas obliger une personne à révéler son handicap pour signaler une barrière. On ne devrait pas non plus imposer systématiquement une capture d’écran ou un enregistrement vidéo. C’est particulièrement important lorsqu’on parle d’accessibilité. Demander une capture d’écran à une personne qui utilise un lecteur d’écran pour expliquer qu’un bouton n’a pas de nom accessible n’est pas forcément la meilleure manière de recueillir l’information. Il doit être possible de décrire simplement le problème. Le bouton concerné. Le lecteur d’écran utilisé. Le comportement attendu. Et ce qui est réellement annoncé. Étiquette accessibility Les nouveaux dépôts GitHub disposent également désormais par défaut d’une étiquette appelée « accessibility ». Une étiquette permet de classer les problèmes signalés dans un projet. On peut ainsi retrouver plus facilement tous ceux qui concernent l’accessibilité. Là encore, cela peut sembler très technique. Mais derrière ce petit changement, il y a une idée importante. Les problèmes d’accessibilité deviennent une catégorie de travail reconnue au même titre que d’autres types de problèmes. On peut les identifier. Les suivre. Les attribuer. Et observer leur résolution. Contributions accessibilité Il y a également un intérêt pour les personnes qui souhaitent contribuer à un projet. Un fichier ACCESSIBILITY.md peut indiquer ce que les développeurs attendent lorsqu’une nouvelle fonction est ajoutée. Par exemple : vérifier la navigation au clavier ; prévoir des noms accessibles pour les contrôles ; tester avec certaines technologies d’assistance ; ou respecter un niveau défini des recommandations WCAG. Autrement dit, l’accessibilité peut devenir une partie explicite des règles du projet plutôt qu’une correction ajoutée après coup. Et c’est probablement là que cette nouveauté devient vraiment intéressante. Accessibilité en amont Parce que pendant longtemps, l’accessibilité a souvent été traitée à la fin. On développe une application. On construit l’interface. On ajoute toutes les fonctions. Puis quelqu’un demande : « Et avec un lecteur d’écran, ça fonctionne ? » Et c’est à ce moment-là qu’on découvre parfois qu’une grande partie de l’interface doit être reprise. La démarche proposée ici est différente. On dit dès le départ : voici nos objectifs ; voici les environnements que nous testons ; voici ce qui fonctionne ; voici ce qui ne fonctionne pas encore ; et voici comment nous signaler un problème. Cela ne garantit évidemment pas qu’un logiciel sera accessible. Un fichier ACCESSIBILITY.md parfaitement rédigé ne rendra pas magiquement une interface utilisable. Mais il crée au moins un cadre. Et surtout, il rend l’accessibilité visible. Interface et documentation C’est finalement le point commun avec les améliorations de Home Assistant dont nous parlions au début de cet épisode. Dans Home Assistant, le travail porte directement sur l’interface. Navigation au clavier. Noms accessibles. Meilleure restitution par les lecteurs d’écran. Sur GitHub, le travail porte davantage sur la manière de documenter et d’organiser l’accessibilité. Mais les deux approches sont complémentaires. D’un côté, il faut corriger les problèmes. De l’autre, il faut permettre aux utilisateurs de savoir ce qui a réellement été testé et de signaler facilement ce qui ne fonctionne pas. Honnêteté sur les tests Et j’aimerais vraiment insister sur un mot : honnêteté. Pour moi, il vaut mieux un logiciel qui dit clairement : « Cette version n’a pas encore été testée avec VoiceOver » qu’un logiciel qui affirme être accessible sans préciser comment cette affirmation a été vérifiée. De la même manière, il vaut mieux annoncer une limitation connue que laisser l’utilisateur la découvrir après avoir installé et configuré tout un service. L’accessibilité n’est pas uniquement une case que l’on coche. C’est un travail continu. Un logiciel évolue. Les lecteurs d’écran évoluent. Les navigateurs évoluent. Les systèmes d’exploitation évoluent. Une fonction accessible aujourd’hui peut rencontrer un problème après une mise à jour. Documenter tout cela permet aussi de reconnaître cette réalité. Accessibilité continue Et ces nouveautés montrent peut-être une évolution plus générale. L’accessibilité commence progressivement à devenir quelque chose que l’on peut suivre publiquement dans les projets technologiques. Pas uniquement à travers une certification. Pas uniquement à travers un audit effectué une fois. Mais dans le fonctionnement quotidien du développement. On corrige un problème. On indique les technologies testées. On documente une limitation. On recueille les retours des utilisateurs. Puis on recommence à la version suivante. C’est moins spectaculaire qu’une grande annonce sur l’intelligence artificielle ou qu’un nouvel appareil. Mais pour les utilisateurs concernés, ce sont souvent ces petites évolutions qui font réellement la différence. Défi rameur Roubaix Avant de terminer cet épisode, je voulais également vous parler d’un événement qui aura lieu jeudi prochain, le 19 novembre, à Roubaix. L’association Un Œil sur le Monde organise un défi de douze heures de rameur, de 9 heures à 21 heures, sous le titre : « Les handicapés : qu’est-ce qu’on rame ! » L’objectif est de sensibiliser au handicap, à l’inclusion et à la solidarité, mais aussi de récolter des dons pour soutenir les actions de l’association. Pendant douze heures, les participants vont donc se relayer autour de ce défi sportif et solidaire. Si vous souhaitez en savoir davantage, soutenir l’initiative ou participer à la collecte, vous retrouverez les informations et le lien directement dans les publications associées à cet épisode et sur les réseaux de Numérique Autrement. Nous aurons probablement l’occasion d’en reparler d’ici au 19 novembre. Abonnements et partage Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucun prochain rendez-vous. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le jeudi de l’accessibilité sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le tutoriel du vendredi, avec un nouveau sujet pratique pour découvrir le numérique autrement. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
Wednesday · 15 min
Quand l’IA passe de l’assistant à l’agent : Claude, Copilot et Mistral changent la donne
Dans cet épisode de Numérique Autrement, nous examinons le passage de l’intelligence artificielle d’un rôle d’assistant à celui d’agent. Au programme : Claude Fable 5.2, annoncé le 9 novembre dans GitHub Copilot, positionné pour des tâches de programmation complexes multi-étapes, avec des premiers tests signalant plus de tâches résolues que Fable 5.1 tout en réduisant le nombre d’étapes et d’appels d’outils. GitHub précise aussi une conservation par défaut de certaines données par Anthropic à des fins de sécurité (sans entraînement des modèles), avec des options de conservation nulle pour certaines entreprises. Côté outils, Visual Studio Code 1.145 (4 novembre) introduit des automatisations planifiables via des expressions cron, le travail avec des agents distants et la cohabitation de plusieurs agents dans des sessions liées, avec prévisualisation d’applications depuis ces sessions. Les GitHub Agentic Workflows (généralisation le 28 octobre) permettent de décrire des objectifs en langage naturel, convertis en GitHub Actions, en choisissant l’agent (Copilot, Claude, Codex, Gemini). Des garde-fous sont prévus : permissions en lecture par défaut, environnements isolés, sorties contrôlées et validations humaines. Nous revenons enfin sur Mistral Large 4, un modèle généraliste à poids ouverts, mixture of experts, multimodal, avec un contexte jusqu’à un million de tokens, pensé pour le codage, les agents et les workflows (appels de fonctions, sorties structurées, outils), et déployable dans des infrastructures maîtrisées. L’épisode aborde aussi les enjeux d’efficacité, de gouvernance des données, de niveau d’autonomie et d’accessibilité. Si cet épisode vous a intéressé, vous pouvez le partager et vous abonner à Numérique Autrement. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Quand l’IA passe de l’assistant à l’agent – Claude, Copilot et M.mp3 Regarder sur YouTube Transcription Virage agentique Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le mercredi de l’intelligence artificielle, nous allons parler d’un changement qui devient de plus en plus visible. Pendant longtemps, une intelligence artificielle servait principalement à répondre à une question. On lui demandait de rédiger un texte. D’expliquer du code. De résumer un document. Ou encore de proposer une solution. Mais les outils que nous voyons arriver aujourd’hui commencent à fonctionner autrement. L’intelligence artificielle ne se contente plus nécessairement de vous dire ce qu’il faudrait faire. Elle commence à pouvoir effectuer elle-même plusieurs étapes, utiliser des outils, revenir sur son travail et parfois exécuter certaines tâches automatiquement. Cette semaine, plusieurs actualités illustrent particulièrement bien cette évolution. Claude Fable 5.2 arrive dans GitHub Copilot. Visual Studio Code permet de programmer certaines tâches confiées à des agents. GitHub généralise ses Agentic Workflows. Et nous reviendrons également sur Mistral Large 4, un modèle européen qui a justement été conçu avec les usages agentiques parmi ses priorités. Claude Fable Commençons avec Claude Fable 5.2. GitHub a annoncé le 9 novembre sa disponibilité générale dans GitHub Copilot. Il s’agit du nouveau modèle Fable d’Anthropic. Et le positionnement choisi par GitHub est assez révélateur. Le modèle est particulièrement destiné aux tâches de programmation complexes qui nécessitent plusieurs étapes et qui peuvent concerner de nombreux fichiers. Dans les premiers tests évoqués par GitHub, Claude Fable 5.2 aurait résolu davantage de tâches que Fable 5.1, tout en utilisant moins d’étapes et moins d’appels aux outils. Ce point est important. La progression des modèles ne se mesure plus uniquement à leur capacité à produire une meilleure réponse. On commence également à mesurer leur capacité à accomplir une tâche avec davantage d’efficacité. Combien d’étapes faut-il ? Combien de fois le modèle doit-il appeler un outil ? Arrive-t-il à comprendre seul qu’il doit lire plusieurs fichiers ? Peut-il corriger une erreur sans que l’utilisateur soit obligé de tout recommencer ? Ce sont des questions typiques du fonctionnement d’un agent. Copilot Fable Claude Fable 5.2 peut être sélectionné dans de nombreux environnements GitHub Copilot. On le retrouve notamment dans Visual Studio Code, Visual Studio, Copilot CLI, l’agent de programmation GitHub Copilot, GitHub.com, GitHub Mobile, mais aussi dans différents environnements comme JetBrains, Xcode ou Eclipse. Le déploiement est progressif. Il concerne notamment les abonnements Copilot Pro+, Max, Business et Enterprise. Mais un autre élément mérite d’être signalé. GitHub précise que l’utilisation de Claude Fable 5.2 implique par défaut une certaine conservation des données par Anthropic pour faire fonctionner ses systèmes de sécurité. Les prompts et les réponses peuvent donc être conservés dans ce cadre. GitHub précise qu’ils ne sont pas utilisés pour entraîner les modèles Anthropic. Pour certaines entreprises éligibles, des possibilités particulières de conservation nulle des données existent également. C’est un détail assez technique. Mais il illustre quelque chose de beaucoup plus général. Lorsque nous choisissons un modèle dans un outil comme Copilot, nous ne choisissons pas seulement une intelligence artificielle. Nous choisissons aussi un fournisseur, des règles de traitement des données, un prix et parfois des conditions d’utilisation différentes. Et plus les agents auront accès à des projets entiers, plus ces questions deviendront importantes. Automatisations VS Code Mais le modèle lui-même n’est finalement qu’une partie de l’histoire. Parce que Visual Studio Code évolue lui aussi pour permettre aux agents de travailler d’une manière beaucoup plus autonome. La version 1.145, publiée le 4 novembre, apporte notamment plusieurs nouveautés autour de ces agents. L’une des plus intéressantes concerne les automatisations. Il est maintenant possible de programmer certaines tâches locales grâce à des horaires personnalisés utilisant ce que l’on appelle une expression cron. Derrière ce terme assez technique se cache une idée très simple. Au lieu de demander manuellement à une intelligence artificielle d’effectuer une tâche à chaque fois, on peut lui dire de la réaliser automatiquement à certains moments. Par exemple chaque matin. Tous les lundis. Ou à une fréquence beaucoup plus précise. Agents planifiés Imaginez un projet logiciel. Chaque semaine, un agent pourrait vérifier certaines parties du code. Analyser des problèmes connus. Contrôler si la documentation correspond toujours au fonctionnement du logiciel. Ou encore préparer un rapport sur les éléments qui nécessitent une attention particulière. L’utilisateur ne déclenche plus nécessairement chaque action lui-même. Il définit plutôt une mission et un rythme. C’est une évolution importante. On passe progressivement de : « Fais cette tâche maintenant. » à : « Occupe-toi régulièrement de cette tâche selon ces règles. » C’est exactement ce qui rapproche ces outils de véritables agents. Agents distants Visual Studio Code permet également de travailler avec des agents distants. Cela signifie qu’une session peut continuer à fonctionner sur une machine distante, tandis que l’utilisateur garde la possibilité de suivre le travail depuis l’interface. La version 1.145 améliore notamment la possibilité de prévisualiser certaines applications directement depuis ces sessions distantes. Il devient donc possible de demander à un agent de travailler sur un projet, de lancer l’application correspondante, puis de regarder le résultat sans nécessairement tout effectuer sur sa propre machine. Autre évolution intéressante : plusieurs agents peuvent désormais cohabiter dans des sessions liées entre elles. On peut par exemple demander à un agent utilisant Copilot de proposer une solution, puis demander à Claude de l’examiner. Ou encore utiliser Codex pour réaliser une autre partie du travail. Chaque session peut conserver son propre modèle, ses propres autorisations et ses propres outils. L’idée n’est donc plus nécessairement d’avoir une seule intelligence artificielle qui fait tout. On commence à voir apparaître une organisation où plusieurs agents peuvent intervenir sur différentes étapes d’une même tâche. Agentic Workflows Et c’est précisément là que les GitHub Agentic Workflows deviennent particulièrement intéressants. GitHub les a rendus disponibles de manière générale le 28 octobre. Le principe est assez différent d’une automatisation traditionnelle. Habituellement, lorsqu’on automatise une tâche informatique, il faut définir très précisément chaque étape. Si ceci se produit, fais cela. Puis exécute cette commande. Puis vérifie telle condition. Avec un workflow agentique, on peut davantage décrire l’objectif en langage naturel. L’agent utilise ensuite le contexte pour déterminer comment accomplir la mission. GitHub Actions agentiques GitHub donne plusieurs exemples très concrets. Un agent peut trier automatiquement les nouveaux problèmes signalés dans un projet. Il peut essayer de comprendre pourquoi une intégration continue a échoué. Il peut proposer des mises à jour de documentation. Il peut écrire des tests. Ou encore préparer certaines modifications qui seront ensuite soumises à un humain. Ces instructions peuvent être décrites dans des fichiers Markdown. GitHub les transforme ensuite en workflows GitHub Actions classiques. Cela permet de conserver les infrastructures et certaines politiques de sécurité déjà utilisées par les organisations. Et surtout, l’utilisateur peut choisir le moteur chargé d’exécuter ces workflows. GitHub Copilot peut être utilisé. Mais les Agentic Workflows prennent également en charge d’autres agents, notamment Claude, Codex ou Gemini. Choix d’agent C’est probablement l’un des changements les plus importants à comprendre. Le workflow n’est plus nécessairement lié à un modèle précis. On peut définir une tâche, puis choisir quel agent est le plus adapté pour l’accomplir. GitHub a même introduit des mécanismes permettant d’orienter certains travaux vers des modèles différents en fonction de la difficulté ou du type de tâche. Nous retrouvons donc progressivement une logique que nous connaissons déjà dans d’autres domaines. On ne demande pas à la même personne de réaliser toutes les missions. On choisit plutôt l’outil ou l’agent adapté au problème. Sécurité des agents Évidemment, cela pose immédiatement la question de la sécurité. Donner à une intelligence artificielle la possibilité d’effectuer automatiquement des actions sur un projet informatique peut être extrêmement puissant. Mais une mauvaise action peut également avoir des conséquences importantes. GitHub a donc prévu plusieurs niveaux de protection. Par défaut, les agents disposent de permissions en lecture seule. Les actions capables de modifier quelque chose doivent passer par des sorties définies et contrôlées. Les agents travaillent dans des environnements isolés. Et les modifications proposées peuvent faire l’objet de vérifications avant d’être réellement appliquées. L’idée est importante. L’autonomie ne signifie pas nécessairement l’absence de contrôle humain. Et probablement que l’un des grands enjeux des agents dans les prochaines années sera justement de trouver le bon équilibre entre les deux. Mistral Large Prenons maintenant un peu de recul avec Mistral Large 4. Nous avions gardé ce sujet en réserve depuis son annonce en octobre. Mistral Large 4 est aujourd’hui le modèle généraliste à poids ouverts le plus ambitieux présenté par Mistral. Il repose sur une architecture dite mixture of experts. Le modèle compte plus d’un millier de milliards de paramètres au total, mais seulement une partie d’entre eux est activée pour chaque requête. Il est également multimodal. Il peut donc travailler avec du texte mais aussi avec des informations visuelles. Et son contexte peut atteindre jusqu’à un million de tokens. Cela permet théoriquement de lui fournir des quantités extrêmement importantes d’informations au cours d’une même tâche. Poids ouverts Mistral Mais ce qui nous intéresse aujourd’hui est surtout son positionnement. Mistral met notamment en avant le codage, les agents et les workflows agentiques. Le modèle prend en charge les appels de fonctions, les sorties structurées, les conversations avec agents et différents outils. Autrement dit, lui aussi est pensé pour dépasser la simple réponse textuelle. Et contrairement à beaucoup de grands modèles propriétaires, Mistral Large 4 est proposé avec des poids ouverts. Cela signifie que certaines organisations peuvent envisager de l’exécuter dans leurs propres infrastructures. Évidemment, un modèle de cette taille demande énormément de ressources. Nous ne parlons pas d’une intelligence artificielle que l’on va simplement installer sur un ordinateur familial. Mais pour des entreprises, des administrations ou des infrastructures spécialisées, cette possibilité peut avoir un intérêt particulier. Notamment lorsqu’il s’agit de garder davantage de contrôle sur les données. Cloud ou on-prem Et cela crée finalement deux mouvements qui se déroulent en même temps. D’un côté, des services comme GitHub Copilot rendent les agents extrêmement simples à utiliser. On ouvre son environnement de développement. On choisit un modèle. On donne une mission. Et l’infrastructure est largement gérée dans le cloud. De l’autre côté, des acteurs comme Mistral continuent à développer des modèles qui peuvent être déployés de manière plus autonome. Ces deux approches ne sont pas forcément opposées. Mais elles posent des questions différentes. Qui contrôle l’infrastructure ? Où passent les données ? Combien coûte chaque tâche ? Peut-on changer facilement de modèle ? Et surtout, jusqu’à quel niveau souhaite-t-on laisser l’intelligence artificielle agir seule ? De l’assistant à l’agent Parce que derrière tous ces outils, c’est probablement cela qu’il faut retenir. L’intelligence artificielle change de rôle. Lorsque ChatGPT et les premiers assistants génératifs se sont démocratisés, nous avons surtout découvert des systèmes capables de produire du contenu. Du texte. Des images. Du code. Des résumés. Aujourd’hui, nous entrons progressivement dans une deuxième phase. Ces modèles reçoivent des outils. Ils peuvent consulter des fichiers. Lancer des commandes. Créer ou modifier des éléments. Travailler pendant plusieurs étapes. Et maintenant, certaines tâches peuvent même être planifiées pour s’exécuter automatiquement. Agents au-delà du code Cette évolution peut apporter énormément de choses. Pour un développeur, cela peut permettre de confier certaines opérations répétitives à un agent. Pour une entreprise, cela peut automatiser des contrôles ou des rapports. Et pour une personne qui n’est pas développeuse, cette évolution peut aussi être importante. Parce que ces agents devraient progressivement sortir du monde de la programmation. Nous voyons déjà apparaître le même principe dans les outils bureautiques, les assistants personnels, la recherche, la gestion de fichiers ou encore les services en ligne. On ne demandera plus uniquement : « Comment dois-je faire cela ? » On pourra davantage demander : « Fais-le pour moi, avec ces limites, et reviens vers moi lorsque tu as besoin d’une décision. » Gouvernance des agents Mais cette évolution comporte aussi un risque. Plus un agent peut agir, plus une erreur devient importante. Une mauvaise réponse dans une conversation peut être corrigée. Une mauvaise action exécutée automatiquement peut avoir des conséquences beaucoup plus concrètes. Supprimer un mauvais fichier. Modifier une configuration. Envoyer une information au mauvais endroit. Ou prendre une décision à partir d’une mauvaise interprétation. C’est pourquoi les permissions, les journaux d’activité et la validation humaine deviennent aussi importants que les performances du modèle lui-même. Le meilleur agent ne sera probablement pas uniquement celui qui sait faire le plus de choses. Ce sera aussi celui qui sait clairement expliquer ce qu’il va faire, ce qu’il a fait et quand il doit demander l’autorisation de continuer. Accessibilité des agents Et cette question nous ramène aussi directement à l’accessibilité. Pour une personne utilisant un lecteur d’écran, un agent capable d’effectuer plusieurs étapes peut parfois supprimer énormément de manipulations. Au lieu de parcourir une succession d’interfaces complexes, on peut expliquer le résultat souhaité en langage naturel. Mais cela ne fonctionnera réellement que si l’utilisateur reste capable de comprendre et de contrôler ce que fait l’agent. Si les demandes de confirmation sont mal annoncées. Si les rapports d’activité ne sont pas accessibles. Ou si certaines actions se déroulent dans des interfaces impossibles à parcourir avec un lecteur d’écran, le gain peut rapidement disparaître. L’accessibilité des agents ne se limite donc pas à la possibilité de leur parler. Elle concerne également tout ce qui permet de vérifier leur travail. Et c’est probablement un sujet auquel nous reviendrons régulièrement sur Numérique Autrement. Au-delà des modèles Cette semaine, Claude Fable 5.2, les nouvelles automatisations de Visual Studio Code, les GitHub Agentic Workflows et Mistral Large 4 racontent finalement tous la même histoire. Les modèles deviennent meilleurs. Mais l’évolution la plus importante ne vient peut-être plus uniquement des modèles. Elle vient de tout ce qu’on leur permet de faire. Une intelligence artificielle reliée à des outils, à des fichiers et à des automatisations devient progressivement autre chose qu’un simple chatbot. Elle devient un agent. Et nous commençons seulement à découvrir jusqu’où cette évolution peut aller. Abonnement Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucun prochain rendez-vous. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le mercredi de l’intelligence artificielle sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le jeudi de l’accessibilité, avec de nouvelles actualités et surtout un regard concret sur ce que les technologies changent réellement pour leurs utilisateurs. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
Tuesday · 13 min
Amazon renouvelle Alexa : cinq nouveaux appareils, mais pour quels usages ?
Dans cet épisode de Numérique Autrement (mardi des écosystèmes), nous analysons l’annonce d’Amazon du 28 octobre : cinq appareils autour de la nouvelle génération d’Alexa. Echo Dot devient un hub domotique (Zigbee, Matter, Thread) et peut étendre un réseau eero d’environ 90 m² (99,99 $ US). Echo Time vise la chambre avec réveil intelligent, suivi du sommeil Omnisense à activer volontairement, lever de soleil simulé et sans caméra (199,99 $ US). Alexa Photo Frame est un cadre photo de dix pouces HD antireflet relié à Amazon Photos, recherches vocales, sélection assistée par Alexa+ et notes vocales associées aux images (à partir de 199,99 $ US). Echo Studio with Home Camera ajoute une caméra à l’enceinte haut de gamme pour reconnaître certains objets et regarder à distance via l’app Alexa, avec appels vidéo prévus sur Fire TV (249,99 $ US). L’Echo Show 16 (seize pouces Full HD) combine organisateur familial, tableau de bord maison, cadre photo et Fire TV intégré; caméra améliorée (grand champ, cadrage automatique, vision nocturne) et Alexa Home Map en 3D (499,99 $ US). Au-delà des fiches techniques, la question centrale est l’écosystème : Alexa+ se veut plus conversationnelle et contextuelle, présente dans chaque pièce et usage. Côté accessibilité : VoiceView, grossissement, sous-titres et Tap to Alexa sont proposés, mais l’accessibilité réelle des nouvelles interfaces reste à vérifier. La disponibilité et certaines fonctions peuvent varier selon les pays, notamment en France. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Amazon renouvelle Alexa – cinq nouveaux appareils, mais pour que.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/KGDhIhbBigU Transcription Écosystème Alexa Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le mardi des écosystèmes, nous allons nous intéresser à Amazon. Le 28 octobre, Amazon a présenté cinq nouveaux appareils conçus autour de la nouvelle génération d’Alexa. Un nouvel Echo Dot. Un Echo Time. Un Alexa Photo Frame. Un Echo Studio équipé d’une caméra. Et un nouvel Echo Show 16. Mais derrière cette multiplication des appareils, une question est beaucoup plus intéressante que la simple fiche technique : À quoi servent-ils réellement ? Et surtout, Amazon est-il simplement en train de renouveler ses enceintes connectées ou de construire un écosystème dans lequel Alexa devient progressivement présente dans chaque pièce et chaque situation de la maison ? Echo Dot domotique Commençons par le plus connu de tous : l’Echo Dot. Pendant longtemps, l’Echo Dot a surtout été la petite enceinte Alexa que l’on pouvait installer facilement dans différentes pièces de la maison. Avec cette nouvelle génération, Amazon lui donne un rôle beaucoup plus important. Le nouvel Echo Dot intègre désormais directement un hub pour la maison connectée. Il prend en charge Zigbee, Matter et Thread. Autrement dit, cette petite enceinte peut devenir un véritable point central pour contrôler des ampoules, des prises, des capteurs et de nombreux autres appareils compatibles. Et ce changement est loin d’être anodin. Jusqu’ici, lorsqu’on voulait construire une installation domotique plus importante autour d’Alexa, certains protocoles nécessitaient du matériel supplémentaire. Le nouvel Echo Dot cherche justement à simplifier cela. Amazon y ajoute également une fonction d’extension du réseau Wi-Fi eero. L’appareil peut étendre la couverture d’un réseau eero sur une surface supplémentaire annoncée pouvant atteindre environ 90 mètres carrés. Cela transforme donc progressivement l’Echo Dot. Ce n’est plus seulement une petite enceinte à laquelle on demande la météo ou de lancer de la musique. Il devient également une passerelle domotique et un élément du réseau de la maison. Aux États-Unis, Amazon annonce ce nouveau modèle à 99 dollars 99. Echo Time sommeil Le deuxième appareil est beaucoup plus particulier. Il s’appelle Echo Time. Et cette fois, Amazon ne cherche pas à fabriquer une enceinte universelle pour toutes les pièces. Echo Time est spécifiquement conçu pour la chambre. Il s’agit d’un réveil intelligent avec Alexa. L’appareil dispose d’un écran personnalisable avec des centaines de cadrans différents. On peut choisir différents styles d’horloge, afficher certaines informations et évidemment utiliser Alexa pour les alarmes, la météo, la musique ou les routines. Mais Amazon va plus loin avec le suivi du sommeil. Echo Time utilise la technologie Omnisense pour détecter certaines informations liées au sommeil sans demander de porter une montre ou un bracelet. L’appareil peut notamment essayer de déterminer lorsque l’utilisateur se trouve dans une phase de sommeil plus légère. Il peut alors adapter l’heure du réveil dans une fenêtre comprise entre dix et soixante minutes autour de l’heure prévue. L’idée est d’éviter, lorsque cela est possible, de réveiller quelqu’un au moment où son sommeil est le plus profond. L’écran peut également augmenter progressivement sa luminosité pour simuler un lever de soleil. Et le son de l’alarme monte lui aussi progressivement. Point important pour un appareil installé dans une chambre : Echo Time ne possède pas de caméra. Amazon précise également que le suivi du sommeil doit être activé volontairement et qu’il peut être désactivé. L’appareil est annoncé à 199 dollars 99 aux États-Unis. Il existe également une version destinée aux enfants. Cadre photo Alexa Troisième appareil : l’Alexa Photo Frame. Et celui-ci est assez différent de ce qu’Amazon propose habituellement. À première vue, il s’agit d’un cadre photo numérique. Il possède un écran tactile haute définition de dix pouces avec traitement antireflet et luminosité qui s’adapte à l’éclairage de la pièce. Les photos proviennent notamment d’Amazon Photos et peuvent se synchroniser automatiquement. Mais évidemment, Amazon y ajoute Alexa. On peut demander vocalement d’afficher certaines personnes, certains voyages ou certaines périodes. Par exemple : Montre-moi les photos des enfants. Ou : Montre-moi les photos de nos vacances à la mer. Alexa peut alors rechercher les images correspondantes. Avec Alexa+, Amazon explique également que le système peut essayer de sélectionner automatiquement les meilleures photos. Il peut éviter certaines captures d’écran ou certains reçus qui se sont retrouvés dans la photothèque et privilégier des images où les personnes sont bien visibles. Une autre fonction est particulièrement intéressante : les notes vocales. Il est possible d’associer un message vocal à une photographie. Imaginez par exemple une photo de famille. On pourrait y ajouter la voix d’une personne racontant le souvenir associé à cette image. Et là, je trouve que l’appareil prend une dimension assez différente d’un simple cadre photo. Pour une personne aveugle, une photographie est évidemment un objet très particulier. Nous pouvons conserver énormément de photos sans toujours pouvoir les consulter de la même manière qu’une personne voyante. Le fait de pouvoir associer de la voix, effectuer des recherches vocales et utiliser Alexa ouvre donc quelques possibilités intéressantes. Il faudra néanmoins tester concrètement jusqu’où vont ces fonctions et quelle est leur accessibilité réelle. L’Alexa Photo Frame est annoncé aux États-Unis à partir de 199 dollars 99. Echo Studio caméra Le quatrième appareil est probablement celui qui m’intrigue le plus. Il s’agit de l’Echo Studio with Home Camera. L’Echo Studio existe déjà comme enceinte haut de gamme d’Amazon. Il conserve ici sa vocation audio avec notamment un woofer, du son spatial et Dolby Atmos. Mais Amazon lui ajoute cette fois une caméra. Et cette caméra ne sert pas uniquement aux appels vidéo. Elle permet à Alexa de voir ce qui se trouve devant elle. Amazon donne par exemple quelques usages. Vous pouvez présenter la boîte d’un jeu de société et demander à Alexa d’expliquer les règles. Vous pouvez montrer une boîte de céréales et lui demander de reconnaître le produit. La caméra peut également servir à regarder à distance ce qui se passe dans une pièce grâce à l’application Alexa. Et Amazon prévoit également de permettre à cet Echo Studio de fonctionner avec certains Fire TV pour effectuer des appels vidéo sur le téléviseur. Cette évolution rappelle forcément ce que nous avons testé récemment avec Guided Vision et Gemini. Nous retrouvons cette idée d’une intelligence artificielle qui ne se contente plus d’écouter. Elle peut désormais utiliser une caméra pour comprendre une partie de l’environnement. Pour les personnes aveugles ou malvoyantes, c’est évidemment une direction à suivre de très près. Amazon possède d'ailleurs déjà une fonction appelée Show and Tell sur les appareils Echo équipés d’un écran, permettant d’identifier certains produits présentés devant la caméra. Avec Alexa+ et cette nouvelle caméra, l’ambition semble devenir beaucoup plus large. Il faudra cependant tester cette fonction en conditions réelles. Reconnaître une boîte de céréales dans une démonstration commerciale est une chose. Savoir si l’assistant peut réellement décrire correctement un environnement, identifier différents objets et maintenir une conversation autour de ce qu’il voit en est une autre. Amazon annonce l’Echo Studio with Home Camera à 249 dollars 99 aux États-Unis. Et pour ceux qui ne souhaitent pas de caméra, l’Echo Studio classique reste disponible. Echo Show grand écran Enfin, nous arrivons au plus imposant des cinq appareils : le nouvel Echo Show 16. Et là, Amazon cherche clairement à faire beaucoup plus qu’une simple enceinte avec écran. L’appareil dispose d’un écran Full HD de seize pouces. Il est presque quarante pour cent plus fin que la génération précédente et propose davantage de surface d’affichage. Une version appelée Nanomatte est également proposée pour réduire fortement les reflets. Mais ce qui est surtout intéressant, c’est la multiplication des usages. Le nouvel Echo Show 16 peut devenir un organisateur familial. On peut y afficher des calendriers, les tâches de chacun ou encore des informations liées aux repas. Il peut devenir un tableau de bord de maison connectée. Il peut servir de cadre photo. Et Fire TV est directement intégré. On peut donc utiliser les services de streaming directement depuis cet écran, avec une télécommande fournie. Amazon améliore également la caméra. Elle dispose d'un champ de vision plus large, du cadrage automatique et désormais de la vision nocturne. Et l’Echo Show 16 peut également afficher Alexa Home Map. Cette nouvelle fonction représente la maison sous la forme d’une carte interactive en trois dimensions. On peut y retrouver les lampes, serrures, thermostats, caméras, appareils Echo, Fire TV et autres équipements connectés à l’endroit où ils se trouvent réellement dans le logement. L’idée est donc de créer une sorte de centre de contrôle visuel de toute la maison. L’Echo Show 16 débute à 499 dollars 99 aux États-Unis. Autrement dit, nous ne sommes clairement plus dans la même catégorie de prix qu’un petit Echo Dot. Accessibilité VoiceView Mais il y a évidemment une question essentielle pour Numérique Autrement : Qu’en est-il de l’accessibilité ? Amazon possède depuis longtemps son propre lecteur d’écran appelé VoiceView sur les appareils Echo équipés d’un écran. VoiceView permet de parcourir l’interface tactile avec des gestes assez proches dans leur logique de ceux que l’on connaît sur d’autres lecteurs d’écran. On peut déplacer le doigt sur l’écran pour entendre les éléments. Un balayage vers la droite permet de passer à l’élément suivant. Un double toucher permet d’activer un élément. Et VoiceView peut même être activé simplement par une commande vocale. Amazon propose également d’autres fonctions d’accessibilité, notamment le grossissement, les sous-titres, Tap to Alexa ou différentes options liées à la parole. Mais avoir un lecteur d’écran ne garantit pas pour autant que toutes les nouvelles interfaces seront parfaitement accessibles. C’est notamment ce qu’il faudra surveiller sur un appareil comme l’Echo Show 16. Son intérêt repose beaucoup sur des éléments visuels : cartes, widgets, organisation de la maison ou contenus affichés à l’écran. Il faudra donc vérifier comment ces nouvelles interfaces sont restituées par VoiceView. Alexa+ conversationnel Il y a également une autre question importante : Alexa+. Tous ces nouveaux appareils sont conçus autour de la nouvelle génération d’Alexa. Amazon présente Alexa+ comme beaucoup plus conversationnelle que l’ancienne Alexa. Elle doit pouvoir comprendre des demandes plus complexes, maintenir davantage le contexte d'une conversation, poser des questions lorsque quelque chose n’est pas clair et coordonner plusieurs services pour effectuer une tâche. Sur les appareils équipés d’un écran, les conversations peuvent également être organisées sous forme de cartes visuelles. Amazon veut ainsi transformer Alexa. L’ancien assistant répondait principalement à des commandes assez précises. Allume la lumière. Mets un minuteur de dix minutes. Quel temps fera-t-il demain ? Avec Alexa+, Amazon cherche beaucoup plus à créer un véritable assistant conversationnel capable de comprendre ce que l’utilisateur souhaite accomplir. Et ces cinq appareils montrent très bien cette stratégie. Alexa par pièces Regardons-les maintenant autrement. Le nouvel Echo Dot est destiné aux pièces où l’on veut simplement disposer d’Alexa, de musique et d’un point de contrôle domotique. Echo Time cible la chambre et le sommeil. Alexa Photo Frame cible les souvenirs et les photos familiales. Echo Studio with Home Camera associe le son haut de gamme à une intelligence artificielle capable d’utiliser la vision. Et Echo Show 16 devient presque un tableau de bord familial, multimédia et domotique. Amazon ne cherche donc plus seulement à vendre plusieurs tailles d’enceintes. Chaque appareil est progressivement associé à un contexte précis de la vie quotidienne. Et c’est probablement cela qui est le plus intéressant dans cette annonce. Disponibilité en France Il reste néanmoins une inconnue importante pour nous en France. Amazon a présenté ces appareils avec des prix et une disponibilité essentiellement communiqués pour le marché américain. Toutes les fonctions d’Alexa+ et tous les nouveaux appareils ne sont pas nécessairement disponibles simultanément dans chaque pays. Il faudra donc regarder appareil par appareil ce qui arrive effectivement sur le marché français et quelles fonctions sont proposées en français. C’est particulièrement important lorsqu’Amazon annonce des fonctions basées sur Alexa+. Il peut y avoir une différence importante entre les capacités présentées lors du lancement et celles réellement accessibles immédiatement depuis la France. Intégration Alexa Au final, ces cinq nouveaux appareils donnent une bonne idée de la direction prise par Amazon. Alexa n’est plus simplement une voix enfermée dans une enceinte connectée. Elle devient progressivement une couche intelligente répartie dans toute la maison. Une petite enceinte peut devenir un hub domotique. Un réveil peut analyser le sommeil. Un cadre photo peut rechercher des souvenirs à la voix. Une enceinte peut utiliser une caméra pour comprendre ce qu’on lui montre. Et un grand écran peut devenir à la fois télévision, agenda familial et centre de contrôle de la maison. Reste maintenant à voir si cette multiplication des appareils apporte réellement plus de simplicité. Parce qu’un bon écosystème ne se mesure pas au nombre de produits disponibles. Il se mesure surtout à la manière dont tous ces produits travaillent ensemble. Et du côté de l’accessibilité, nous regarderons évidemment de près ce que permettent réellement VoiceView, Alexa+ et les nouvelles fonctions de vision. Partage et abonnement Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucun prochain rendez-vous. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le mardi des écosystèmes sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le mercredi de l’intelligence artificielle, avec de nouvelles actualités et de nouveaux usages à découvrir. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
Monday · 8 min
Home Assistant 2026.11 : automatisations, énergie et contrôle local au cœur de la maison connectée
Dans cet épisode de Numérique Autrement, nous revenons sur Home Assistant 2026.11, disponible depuis le 4 novembre et présenté par le projet comme sa plus grosse version à ce jour. L’accent est mis sur des automatisations plus faciles à comprendre, un suivi de l’énergie plus accessible et le renforcement du contrôle local. Au programme: – Traçabilité améliorée des automatisations: identification des déclencheurs, conditions et actions. – Exclusions plus simples dans certaines automatisations et scripts (par exemple, éteindre une pièce sans couper le réfrigérateur). – HACS devient le Marketplace intégré, simplifiant l’installation et la mise à jour des extensions communautaires. – Énergie: proposition automatique de créer des capteurs cumulés à partir d’une puissance (W), avec principes similaires pour certaines mesures de gaz ou d’eau. – Améliorations autour des équipements énergétiques, des batteries et de la production solaire. – Priorité réaffirmée au contrôle local et à la confidentialité, avec moins de dépendance au cloud. – Ouverture accrue aux agents d’IA, avec davantage d’outils accessibles sous autorisation. Un tour d’horizon sobre des évolutions qui rendent la maison connectée plus compréhensible et plus maîtrisable au quotidien. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Home Assistant 2026.11 – automatisations, énergie et contrôle lo.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/oTzHtPylGOY Transcription Home Assistant 2026.11 Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, on parle de Home Assistant 2026.11, avec des automatisations plus simples à comprendre, une meilleure gestion de l’énergie et toujours plus de contrôle local sur sa maison connectée. Une version majeure Home Assistant 2026.11 est disponible depuis le 4 novembre, et cette mise à jour est particulièrement importante. Le projet la présente même comme sa plus grosse version publiée jusqu’ici. Mais au-delà du nombre de nouveautés, plusieurs évolutions vont surtout changer la manière dont on utilise Home Assistant au quotidien. La semaine dernière, nous nous étions intéressés notamment à l’arrivée des caméras Matter et de l’audio bidirectionnel. Cette fois, intéressons-nous plutôt à ce qui change dans les automatisations, le suivi de l’énergie et le contrôle local. Traçabilité des automatisations Une maison connectée devient réellement intéressante lorsqu’elle agit automatiquement. Éteindre certaines lumières lorsque tout le monde quitte la maison. Adapter le chauffage. Fermer certains volets le soir. Couper des appareils inutiles. Ou encore déclencher une action en fonction d’un capteur. Mais plus les automatisations deviennent nombreuses, plus une question revient régulièrement : Pourquoi est-ce que cela vient de se produire ? Avec Home Assistant 2026.11, le projet cherche justement à rendre ces situations plus faciles à comprendre. La mise à jour améliore plusieurs outils permettant de retrouver l’origine d’une action. Quel événement a déclenché une automatisation ? Quelles conditions ont été remplies ? Pourquoi une action particulière a-t-elle été exécutée ? C’est une évolution importante. Une maison connectée ne doit pas seulement être capable d’agir. Elle doit aussi être capable de nous aider à comprendre pourquoi elle agit. Et cela devient indispensable lorsque l’on commence à avoir plusieurs dizaines d’appareils et de scénarios. Exclusions d’appareils Autre évolution très pratique : les exclusions. Imaginons une cuisine dans laquelle plusieurs équipements sont regroupés. On peut vouloir créer une automatisation qui éteint toutes les prises de la pièce lorsqu’on quitte la maison. Mais dans cette même cuisine, une prise alimente peut-être un réfrigérateur. Il faut évidemment pouvoir dire : Éteins les appareils de la cuisine, sauf celui-ci. Home Assistant permet désormais de gérer plus facilement ce type d’exclusion dans certaines automatisations et certains scripts. Cela évite de devoir reconstruire des listes complexes d’appareils uniquement pour en exclure un ou deux. C’est un petit changement en apparence, mais qui peut considérablement simplifier la création des automatisations. Marketplace intégré Autre changement majeur : HACS évolue et devient désormais le Marketplace intégré de Home Assistant. Pendant longtemps, HACS permettait d’installer des intégrations, des cartes pour les tableaux de bord et des thèmes développés par la communauté. Mais il fallait d’abord installer HACS séparément. Avec Home Assistant 2026.11, cette logique devient beaucoup plus simple. Le Marketplace est directement intégré dans les paramètres de Home Assistant. Les éléments déjà installés continuent à fonctionner et à recevoir leurs mises à jour. C’est une évolution particulièrement intéressante pour les utilisateurs moins techniques. L’écosystème communautaire de Home Assistant devient beaucoup plus facile à découvrir. On réduit ainsi l’une des barrières qui pouvaient encore décourager certaines personnes au moment de personnaliser leur installation. Capteurs d’énergie automatiques Le suivi de l’énergie évolue lui aussi. Home Assistant dispose depuis longtemps d’un tableau de bord consacré à l’énergie. Il permet notamment de suivre la consommation du logement, la production solaire ou encore certaines batteries. Mais tous les appareils ne fournissent pas directement leur consommation en kilowattheures. Beaucoup ne donnent qu’une puissance instantanée en watts. Jusqu’à présent, il fallait parfois créer soi-même un capteur permettant de transformer cette puissance en consommation d’énergie cumulée. Avec Home Assistant 2026.11, le système peut désormais proposer automatiquement de créer ce capteur. Lorsqu’un appareil fournit uniquement une puissance en watts, Home Assistant peut donc aider à dériver la consommation correspondante afin de l’intégrer au tableau de bord énergie. Le même principe peut également être appliqué à certaines mesures de gaz ou d’eau lorsqu’un appareil fournit un débit plutôt qu’un total. Là encore, ce n’est pas forcément la nouveauté la plus spectaculaire. Mais elle rend une fonction très utile beaucoup plus accessible. Pilotage énergétique Pour beaucoup de foyers, la domotique commence justement à prendre une nouvelle dimension avec l’énergie. Il ne s’agit plus seulement d’allumer une lampe depuis son téléphone. On peut surveiller la production de panneaux solaires. Comparer la consommation de plusieurs appareils. Piloter une batterie domestique. Adapter certains usages en fonction de la production solaire. Ou décider de faire fonctionner certains équipements lorsque l’électricité produite localement est disponible. Home Assistant 2026.11 poursuit cette évolution. La mise à jour apporte plusieurs améliorations autour des équipements énergétiques, des batteries et de la production solaire. Cela montre bien la direction prise par le projet. La maison connectée devient progressivement aussi un outil de pilotage énergétique. Contrôle local et confidentialité Toutes ces nouveautés s’inscrivent dans une philosophie que Home Assistant revendique depuis longtemps : privilégier autant que possible le contrôle local et la confidentialité. Concrètement, cela signifie que lorsque les équipements le permettent, une partie importante de la maison peut continuer à fonctionner sans dépendre systématiquement des serveurs d’un constructeur. Pour la domotique, cette distinction est essentielle. Lorsqu’un service cloud disparaît, change ses conditions ou rencontre une panne, certaines maisons connectées peuvent perdre une partie de leurs fonctions. Avec une architecture davantage locale, les équipements peuvent continuer à communiquer à l’intérieur du logement. C’est également intéressant pour la confidentialité. Une commande aussi simple que : Allume la lumière du salon. n’a pas forcément besoin de traverser Internet pour être exécutée. IA et autorisations Home Assistant 2026.11 poursuit aussi son ouverture aux modèles d’intelligence artificielle. La plateforme permet à certains agents conversationnels d’accéder à davantage d’outils Home Assistant, avec la possibilité de consulter certaines informations du système ou d’interagir avec des intégrations lorsque l’administrateur l’autorise. C’est probablement l’un des sujets à surveiller dans les prochains mois. Une intelligence artificielle pourrait progressivement devenir capable non seulement de comprendre une demande en langage naturel, mais également d’expliquer ce qui se passe dans la maison. Pourquoi le chauffage ne démarre-t-il pas ? Quel appareil consomme le plus aujourd’hui ? Pourquoi cette lumière s’est-elle allumée ? Quelle automatisation vient de se déclencher ? Ce type d’interaction pourrait rendre Home Assistant beaucoup plus accessible aux personnes qui ne souhaitent pas entrer dans des interfaces techniques complexes. Mais plus l’intelligence artificielle reçoit de possibilités d’action, plus la question des autorisations et du contrôle devient importante. Cap stratégique Home Assistant 2026.11 contient énormément de nouveautés. Mais ce qui me paraît le plus intéressant n’est pas forcément leur nombre. C’est plutôt la direction générale. Le Marketplace simplifie l’accès aux extensions communautaires. Les automatisations deviennent plus faciles à comprendre et à organiser. Le suivi de l’énergie devient accessible à davantage d’appareils. Et Home Assistant continue à renforcer son approche locale tout en intégrant progressivement de nouvelles fonctions d’intelligence artificielle. La domotique devient ainsi moins une accumulation de gadgets connectés et davantage un véritable système capable de comprendre, automatiser et optimiser le fonctionnement de la maison. Et c’est probablement là que Home Assistant devient le plus intéressant. Il ne cherche pas seulement à connecter toujours plus d’objets. Il cherche surtout à donner à l’utilisateur davantage de contrôle sur ce que fait réellement sa maison. Abonnez-vous Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucun prochain rendez-vous. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le lundi domotique sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le mardi des écosystèmes, avec un épisode consacré aux nouveaux appareils Amazon et à ce qu’ils apportent réellement dans l’écosystème Alexa. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 6 · 9 min
GUIDED VISION, UNE AIDE PRéCIEUSE.
Dans cet épisode de Numérique Autrement, nous testons Guided Vision sur Android avec TalkBack dans des situations concrètes. Le tutoriel montre comment l’outil décrit une scène (ordinateur, jouets, montre), localise un objet à l’aide de repères spatiaux, reconnaît un produit (une boîte de Cracotte Pain des Fleurs) et guide le cadrage pour mieux lire l’emballage. Il identifie la version aux noisettes et lit les ingrédients visibles, tout en indiquant clairement lorsque certaines informations ne sont pas lisibles. Côté vêtements, Guided Vision décrit couleurs et motifs sans trancher sur des choix esthétiques. Sur un appareil à plusieurs boutons, il décrit les commandes, conserve une organisation par colonnes et permet une exploration progressive via des questions successives. La sortie se fait en langage naturel, et la transcription reste accessible dans l’interface Gemini. Rappels importants : l’outil s’appuie sur ce que voit la caméra et ne remplace pas une canne blanche ou un chien guide. Il s’agit d’un complément pour comprendre l’environnement immédiat. Des tests sur des documents plus complexes sont envisagés. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio GUIDED VISION, UNE AIDE PRECIEUSE.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/xCCGFLlAxcw Transcription Guided Vision avec TalkBack Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le tutoriel, nous allons tester Guided Vision sur Android avec TalkBack. L’objectif n’est pas de reprendre une présentation théorique de la fonction, mais de voir ce qu’elle peut réellement apporter à une personne aveugle dans des situations très concrètes. Pendant ce test, j’ai utilisé Guided Vision pour décrire une scène, retrouver un objet, identifier un produit, lire des informations sur un emballage, décrire des vêtements et analyser les commandes d’un appareil. Et les résultats ont été plutôt intéressants. Description de scène Commençons par le lancement. Guided Vision peut être ouvert directement depuis le menu TalkBack. Une fois la fonction lancée, Gemini Live utilise la caméra du téléphone pour analyser ce qui se trouve devant vous. Le premier test était très simple. J’ai pointé mon téléphone vers une table et j’ai demandé à Gemini de me décrire ce qu’il voyait. Il a identifié un ordinateur, reconnu sa marque, décrit plusieurs jouets présents autour, ainsi qu’une montre posée à proximité. Ce premier test montre déjà quelque chose d’important. Guided Vision ne se contente pas nécessairement de dire qu’il y a plusieurs objets. Il peut fournir une description plus détaillée et essayer de distinguer différents éléments présents dans la scène. Repérage d’objet J’ai ensuite voulu voir s’il pouvait m’aider à retrouver un objet précis. Je lui ai demandé où se trouvait la montre. Gemini m’a indiqué qu’elle était située à droite de l’ordinateur, entre l’ordinateur et un autre téléphone. Ce type de réponse est particulièrement intéressant, car il utilise des repères relatifs. Au lieu de simplement dire que la montre est visible, il donne une position par rapport aux objets qui l’entourent. Pour une personne aveugle, c’est évidemment beaucoup plus utile. Cela permet de construire mentalement l’organisation de la scène et de savoir dans quelle direction chercher. Aide au cadrage Le test suivant concernait un emballage alimentaire. J’ai montré une boîte de Cracotte Pain des Fleurs. Guided Vision a reconnu le produit et la marque. Mais surtout, lorsque le cadrage n’était pas suffisamment bon, il ne s’est pas contenté de dire qu’il ne voyait pas correctement. Il m’a guidée pour améliorer la prise de vue. Il m’a notamment demandé de reculer le téléphone et de bien le placer au-dessus de la boîte. C’est une fonction particulièrement importante. Lorsqu’on ne voit pas ce que filme la caméra, savoir comment repositionner le téléphone peut être compliqué. Ici, Guided Vision peut donner des indications très concrètes pour améliorer le cadrage. Lecture d’emballage Une fois la boîte mieux positionnée, je lui ai demandé de quelle gamme de Cracotte il s’agissait. Il a correctement identifié la version aux noisettes. Je lui ai ensuite demandé davantage d’informations sur la composition. Il a détecté plusieurs farines, notamment la farine de noisettes et les autres ingrédients visibles sur l’emballage. Concernant les quantités, il m’a indiqué qu’elles n’étaient pas disponibles sur la partie de l’emballage qu’il pouvait lire. Et ce point est intéressant. Guided Vision est resté centré sur ce que voyait réellement la caméra. Sans demande explicite de ma part, il n’est pas allé chercher automatiquement sur Internet des informations complémentaires concernant le produit. Cela permet de mieux distinguer ce qui provient directement de l’observation de l’emballage et ce qui pourrait éventuellement être obtenu ensuite grâce à une recherche en ligne. Reconnaissance de vêtements Nous avons ensuite testé les vêtements. Je lui ai présenté un tee-shirt et un pantalon. Guided Vision a correctement identifié les deux types de vêtements. Il a également décrit leurs couleurs et leurs motifs. Je lui ai ensuite demandé si les deux vêtements allaient bien ensemble. Et sa réponse était assez intéressante. Il n’a pas essayé de me donner un avis catégorique. Il a rappelé que cela dépendait aussi de mes goûts personnels. Je trouve cette réaction plutôt pertinente. Une intelligence artificielle peut décrire les couleurs, les motifs et éventuellement expliquer pourquoi deux vêtements peuvent sembler assortis. Mais elle évite ici de présenter un choix esthétique comme une vérité absolue. Description par colonnes Le test suivant était probablement l’un des plus intéressants. J’ai utilisé Guided Vision sur un appareil comportant plusieurs boutons. Gemini a commencé par décrire les commandes, leur emplacement et leur fonction. Mais il a également identifié que les boutons étaient organisés en plusieurs colonnes. Je lui ai donc demandé de reprendre la description colonne par colonne. D’abord la première. Puis la deuxième. Puis la troisième. Et il a réussi à conserver cette organisation spatiale tout au long de la conversation. C’est un point particulièrement important. Lorsque l’on découvre un appareil complexe, recevoir toutes les informations d’un seul coup peut être difficile à mémoriser. Pouvoir dire : « Décris-moi uniquement la première colonne. » Puis : « Maintenant la deuxième. » permet d’explorer progressivement l’interface. Guided Vision conserve alors suffisamment le contexte pour comprendre de quelle partie on parle. Conversation contextuelle Ce fonctionnement conversationnel change beaucoup de choses. On ne demande pas simplement une photographie décrite une fois pour toutes. On peut poser une première question, puis approfondir. On peut demander : « Qu’est-ce que c’est ? » Puis : « Où est ce bouton ? » Puis : « À quoi sert-il ? » Ou encore : « Décris-moi uniquement la partie de gauche. » Cette capacité à maintenir le contexte rend l’utilisation beaucoup plus naturelle. Elle permet aussi de réduire la quantité d’informations reçues en une seule fois. Sortie en langage naturel J’ai également testé la manière de quitter Guided Vision. Plutôt que de chercher un bouton particulier, j’ai simplement indiqué à Gemini que j’avais terminé le test et je lui ai demandé de quitter la conversation. La session vidéo et vocale s’est arrêtée. Après quelques bips du téléphone, je suis revenue directement sur l’interface Gemini. Et la transcription de toute la conversation était encore disponible. Là encore, c’est intéressant du point de vue de l’accessibilité. La sortie peut se faire en langage naturel. Il n’est donc pas nécessaire de retrouver visuellement un bouton de fermeture ou de mémoriser un geste spécifique. Et le fait de conserver la transcription permet également de relire ensuite ce qui a été dit. Capacités et limites Après ces différents essais, que peut-on retenir ? D’abord, Guided Vision est capable de produire des descriptions assez détaillées d’une scène. Il peut utiliser des repères spatiaux pour aider à localiser un objet. Il sait guider le cadrage lorsque la caméra n’est pas correctement positionnée. Il peut identifier un produit et lire une partie de son emballage. Il peut reconnaître des vêtements, leurs couleurs et leurs motifs. Et il peut aussi analyser une interface comportant plusieurs boutons tout en conservant une organisation par zones ou par colonnes. Mais il faut aussi garder certaines limites en tête. Guided Vision travaille d’abord à partir de ce qu’il voit réellement avec la caméra. Il ne faut donc pas supposer qu’il va automatiquement compléter une information manquante en allant la chercher ailleurs. Dans mon test, lorsqu’une information n’était pas visible sur l’emballage, il me l’a simplement indiqué. Pas une aide à la mobilité Il y a aussi une limite essentielle à rappeler concernant les déplacements. Guided Vision lui-même me l’a indiqué pendant notre conversation : il ne remplace pas une aide à la mobilité comme une canne blanche ou un chien guide. C’est un point important. Même si l’outil peut décrire ce qui se trouve devant vous ou vous donner des indications sur la position d’un objet, il ne doit pas être utilisé comme un système de déplacement autonome ou de détection fiable des obstacles. Une canne blanche, un chien guide ou les techniques de locomotion restent indispensables pour se déplacer en sécurité. Guided Vision doit plutôt être considéré comme un outil complémentaire. Son intérêt se trouve dans la compréhension de l’environnement immédiat. Identifier un objet. Lire un emballage. Comprendre les commandes d’un appareil. Décrire un vêtement. Ou encore obtenir de l’aide pour mieux cadrer la caméra. C’est là que la fonction devient réellement intéressante. Lecture de documents Et il reste encore beaucoup de choses à tester. Par exemple, nous n’avons pas encore essayé Guided Vision sur un document plus complexe. Il serait intéressant de lui montrer un courrier, une notice ou une page imprimée et de lui demander non seulement de la lire, mais aussi de la résumer ou d’en extraire une information précise. Ce sera peut-être le sujet d’un prochain tutoriel. Si vous souhaitez que je teste Guided Vision sur un document plus complexe, par exemple pour lire un courrier, comprendre une notice ou retrouver une information précise dans une page imprimée, dites-le-moi. Cela pourra faire l’objet d’un prochain tutoriel consacré cette fois à la lecture et à la compréhension de documents avec Guided Vision. Atout conversationnel Pour ce premier test, Guided Vision m’a surtout donné l’impression d’un outil qui ne cherche pas seulement à décrire ce que voit la caméra. Sa vraie force vient de la conversation. On peut demander une précision. Revenir sur un détail. Explorer une zone particulière. Demander où se trouve un objet. Ou faire décrire progressivement une interface complexe. Et pour une personne aveugle, cette possibilité d’interroger directement ce que voit la caméra peut apporter une autonomie supplémentaire dans de nombreuses situations du quotidien. Il faudra évidemment continuer à tester la fiabilité de la fonction dans d’autres contextes. Mais ce premier essai montre déjà qu’elle peut devenir un complément intéressant à TalkBack et aux autres outils d’accessibilité d’Android. Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucun prochain tutoriel. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le tutoriel de la semaine sur Numérique Autrement. On se retrouve la semaine prochaine pour continuer de découvrir le numérique différemment. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 5 · 12 min
Accessibilité numérique : quand l’IA aide… sans remplacer les vrais usages
Dans cet épisode de Numérique Autrement (Jeudi de l’accessibilité), nous explorons une question clé : l’intelligence artificielle facilite-t-elle l’accès au numérique ou risque-t-elle de créer de nouveaux obstacles ? Côté Web, l’épisode montre comment des interfaces générées par IA peuvent paraître correctes visuellement tout en présentant une structure difficile à utiliser avec un lecteur d’écran : boutons non identifiés, images sans alternative textuelle, titres non balisés, fenêtres non annoncées. Nous abordons ensuite l’usage de l’IA pour tester l’accessibilité. Au-delà des vérifications automatiques classiques (présence d’alternatives, noms de champs, contrastes), l’IA peut analyser le contexte, mais ses limites persistent. D’où l’importance des tests humains avec VoiceOver, TalkBack, NVDA ou JAWS, et de distinguer conformité et véritable utilisabilité (ex. libellés ambigus comme « Continuer », ordre de lecture incohérent). Deux actualités complètent le sujet : une initiative du jeu vidéo pour standardiser 24 tags d’accessibilité, afin d’informer les joueurs avant l’achat ; et Home Assistant, qui consacre le mois de novembre à recueillir les irritants concrets des utilisateurs pour améliorer l’expérience. Conclusion : l’IA peut aider, mais le retour des personnes concernées reste indispensable, avec une accessibilité pensée dès la conception. Retrouvez Numérique Autrement sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Accessibilité numérique – quand l’IA aide… sans remplacer les vr.mp3 Transcription IA et accessibilité Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Jeudi de l’accessibilité, nous allons partir d’une question qui devient de plus en plus importante : l’intelligence artificielle va-t-elle rendre le numérique plus accessible… ou peut-elle au contraire créer de nouveaux obstacles ? Car l’IA intervient désormais partout. Elle génère des textes, des images, des sites Internet, des interfaces et même parfois des applications presque complètes. Elle commence également à être utilisée pour tester automatiquement l’accessibilité de ces contenus. Sur le papier, cela semble prometteur. Mais lorsqu’on regarde ce qui se passe réellement sur le terrain, la situation est beaucoup plus nuancée. Nous allons donc commencer par l’accessibilité du Web à l’heure de l’intelligence artificielle. Nous verrons ensuite comment l’IA commence à participer elle-même aux tests d’accessibilité, pourquoi les outils automatiques restent insuffisants, puis nous élargirons le sujet à deux autres actualités de la semaine : le jeu vidéo et Home Assistant. Web généré par IA Commençons par le Web. Depuis quelques années, créer un site Internet est devenu beaucoup plus simple. Et avec l’intelligence artificielle générative, on peut désormais demander à un outil de construire une page, de produire son contenu, de créer des images et parfois même de générer directement une partie de son interface. Cela permet à davantage de personnes de créer des services numériques sans nécessairement maîtriser le développement informatique. Mais cette simplification a aussi un revers. Une intelligence artificielle peut produire quelque chose qui semble parfaitement correct visuellement, tout en générant une structure très difficile à utiliser avec un lecteur d’écran. Un bouton peut ressembler à un bouton sans être correctement identifié comme tel. Une image importante peut être créée sans alternative textuelle. Des titres peuvent être simplement affichés en gros caractères sans être réellement définis comme des titres dans la structure de la page. Et une fenêtre qui apparaît à l’écran peut ne jamais être annoncée à VoiceOver, NVDA ou JAWS. Sémantique Web Le problème n’est donc pas seulement de savoir si l’intelligence artificielle sait créer un beau site. Il faut savoir si elle comprend réellement les règles qui permettent à ce site d’être utilisé de différentes manières. C’est une différence essentielle. Une personne voyante peut parfois contourner une erreur parce qu’elle voit immédiatement où se trouve l’information. Une personne utilisant un lecteur d’écran dépend beaucoup plus de la structure qui se trouve derrière l’interface. Si cette structure est mauvaise, une page qui paraît simple peut devenir extrêmement compliquée à utiliser. Et plus nous laisserons des intelligences artificielles produire automatiquement des interfaces, plus cette question deviendra importante. Tests d’accessibilité par IA Mais l’intelligence artificielle n’est pas seulement une source potentielle de nouveaux problèmes. Elle peut aussi devenir une partie de la solution. De plus en plus d’outils cherchent maintenant à utiliser l’IA pour tester l’accessibilité. Jusqu’à présent, les contrôles automatiques fonctionnaient surtout avec des règles assez simples. Par exemple : cette image possède-t-elle un texte alternatif ? Ce champ de formulaire possède-t-il un nom ? Le contraste entre le texte et son arrière-plan respecte-t-il certaines valeurs ? Ces vérifications restent très utiles. Mais une intelligence artificielle peut essayer d’aller plus loin. Elle peut analyser le contexte. Elle peut essayer de déterminer si le texte alternatif d’une image est réellement pertinent. Elle peut repérer qu’un bouton est techniquement nommé, mais que son intitulé reste difficile à comprendre. Elle peut aussi analyser un parcours complet au lieu de regarder chaque élément séparément. Libellés de boutons Prenons un exemple. Un bouton peut parfaitement être annoncé par un lecteur d’écran. D’un point de vue strictement technique, il est donc accessible. Mais s’il s’appelle simplement « Continuer », alors qu’il existe cinq boutons « Continuer » sur la même page, l’utilisateur risque de ne pas comprendre ce qu’il va réellement se passer. Une intelligence artificielle pourrait potentiellement analyser le contexte et signaler que le nom du bouton manque de précision. C’est intéressant parce qu’on passe progressivement du contrôle de conformité à l’analyse de l’expérience utilisateur. Mais il faut là encore rester prudent. Tests humains indispensables Une intelligence artificielle peut se tromper. Elle peut considérer qu’une description est satisfaisante alors qu’elle ne fournit pas l’information importante. Elle peut ne pas comprendre qu’un ordre de navigation est incohérent. Et surtout, elle n’utilise pas nécessairement le site comme le ferait réellement une personne aveugle, malvoyante, sourde, dyslexique ou ayant des difficultés motrices ou cognitives. C’est pourquoi les spécialistes de l’accessibilité continuent à rappeler quelque chose de fondamental : l’automatisation peut aider, mais elle ne peut pas remplacer complètement les tests humains. Et cela nous amène justement à notre troisième sujet. Limites des outils automatiques Les outils automatiques d’accessibilité ne détectent qu’une partie des problèmes. Selon les méthodes et les outils utilisés, ils peuvent repérer un certain nombre d’erreurs techniques, mais beaucoup de difficultés réelles restent invisibles. Un scanner peut vérifier qu’une image possède une alternative textuelle. Mais il ne saura pas toujours si cette alternative est utile. Une photo d’un produit avec comme description « image123.jpg » possède techniquement une alternative. Mais elle n’apporte absolument rien à l’utilisateur. Même chose pour un lien. Un outil peut vérifier qu’il possède un nom. Mais si tous les liens d’une page sont intitulés « cliquez ici », la navigation reste très mauvaise. Ordre de lecture L’ordre de lecture pose aussi un problème particulier. Une page peut contenir tous les bons éléments techniques. Mais lorsque l’on navigue avec Tab ou avec les gestes d’un lecteur d’écran, l’ordre peut devenir complètement illogique. On peut passer du menu principal au pied de page, puis revenir au milieu du contenu. Un outil automatique ne détectera pas forcément que cette expérience est pénible. C’est pour cette raison qu’un véritable test avec VoiceOver, TalkBack, NVDA, JAWS ou d’autres technologies d’assistance reste indispensable. Un contrôle automatique peut dire : « Je n’ai pas trouvé d’erreur évidente. » Il ne peut pas toujours dire : « Cette page est agréable et compréhensible à utiliser. » Conformité vs utilisabilité Et c’est probablement l’une des distinctions les plus importantes en accessibilité numérique. La conformité n’est pas exactement la même chose que l’utilisabilité. Un site peut respecter de nombreuses règles et rester difficile à utiliser. À l’inverse, quelques ajustements simples peuvent parfois améliorer énormément l’expérience. C’est aussi pour cela que les retours directs des utilisateurs handicapés ont autant de valeur. Ils permettent de découvrir des problèmes auxquels les concepteurs n’avaient parfois même pas pensé. Jeu vidéo et Home Assistant Jusqu’ici, nous avons surtout parlé du Web, de l’intelligence artificielle et de la manière dont on peut essayer de mieux détecter les problèmes d’accessibilité. Mais l’accessibilité ne se joue évidemment pas uniquement sur les sites Internet. Cette semaine, deux autres actualités montrent la même chose sous un autre angle : mieux informer les utilisateurs, mieux comprendre leurs besoins et surtout éviter de décider à leur place de ce qui est ou non accessible. On va d’abord se tourner vers le jeu vidéo, où plusieurs acteurs cherchent à rendre les fonctions d’accessibilité plus faciles à identifier avant même l’achat d’un jeu. Puis nous terminerons avec Home Assistant, qui demande directement à sa communauté ce qui gêne réellement les utilisateurs au quotidien. Tags accessibilité jeux Commençons par le jeu vidéo. Cette semaine, plusieurs grandes entreprises du secteur ont annoncé une initiative commune autour des informations d’accessibilité. L’objectif est de proposer un ensemble commun de vingt-quatre tags permettant de décrire plus clairement les fonctions d’accessibilité présentes dans un jeu. Et cette idée est finalement beaucoup plus importante qu’elle n’en a l’air. Aujourd’hui, lorsqu’une personne handicapée souhaite acheter un jeu, elle doit parfois chercher longtemps pour savoir si elle pourra réellement l’utiliser. Est-ce que les dialogues sont sous-titrés ? Peut-on modifier leur taille ? Existe-t-il des aides pour distinguer certaines couleurs ? Les commandes peuvent-elles être remappées ? Y a-t-il des options permettant de réduire certains mouvements de caméra ? Le jeu propose-t-il des aides sonores ou visuelles particulières ? Toutes ces informations ne sont pas toujours faciles à trouver. Terminologie commune L’intérêt de tags communs est donc de permettre aux joueurs de savoir plus facilement, avant l’achat, quelles fonctions sont réellement présentes. Et surtout, utiliser les mêmes termes d’une plateforme à l’autre peut éviter beaucoup de confusion. Aujourd’hui, deux constructeurs peuvent parfois utiliser des formulations différentes pour parler exactement de la même fonction. Pour l’utilisateur, cela complique la comparaison. Avec une terminologie commune, l’information devient plus prévisible. Et en accessibilité, la prévisibilité est souvent extrêmement importante. Information avant achat Cela ne garantit évidemment pas qu’un jeu soit accessible à tout le monde. Aucun ensemble de vingt-quatre étiquettes ne peut résumer toutes les situations de handicap ou toutes les préférences individuelles. Mais cela améliore au moins l’information disponible avant l’achat. Et c’est déjà un progrès important. Parce que l’accessibilité ne consiste pas seulement à ajouter des fonctions dans un produit. Il faut aussi permettre aux utilisateurs de savoir qu’elles existent. Retours Home Assistant Et ce principe de retour utilisateur nous amène finalement à Home Assistant. Pendant le mois de novembre, le projet renouvelle une initiative assez particulière. Home Assistant demande directement à ses utilisateurs ce qui les agace, ce qui leur semble compliqué ou ce qu’ils ne comprennent pas. L’idée n’est pas uniquement de signaler de gros bugs. Cela peut être quelque chose de beaucoup plus simple. Un bouton difficile à trouver. Un réglage placé dans un endroit inattendu. Une formulation incompréhensible. Une action qui demande trop d’étapes. Ou une fonction qui fonctionne parfaitement pour les développeurs mais devient difficile à comprendre pour quelqu’un qui découvre Home Assistant. Problèmes d’utilisabilité Cette démarche est particulièrement intéressante du point de vue de l’accessibilité. Parce que les personnes handicapées rencontrent souvent exactement ce type de problème. Un élément peut être techniquement utilisable, mais demander tellement de manipulations qu’il devient décourageant. Un bouton peut être accessible au lecteur d’écran, mais être mal nommé. Une interface peut être navigable avec Tab, mais obliger l’utilisateur à parcourir cinquante éléments avant d’atteindre ce qu’il cherche. Ce genre de problème ne ressort pas toujours dans un test automatique. Il apparaît surtout lorsqu’une vraie personne utilise réellement le produit. Retour des utilisateurs Et finalement, tous les sujets de cette semaine racontent un peu la même chose. L’intelligence artificielle peut aider à détecter davantage de problèmes d’accessibilité. Elle peut peut-être un jour analyser beaucoup plus finement l’expérience utilisateur. Les scanners automatiques restent utiles. Les tags communs peuvent améliorer l’information disponible avant d’utiliser un produit. Et les développeurs peuvent multiplier les outils de contrôle. Mais rien de tout cela ne remplace complètement le retour des personnes concernées. L’accessibilité ne peut pas uniquement être mesurée par une machine. Elle doit aussi être vécue. Accessibilité dès la conception C’est probablement encore plus important aujourd’hui, alors que les interfaces peuvent être générées ou modifiées automatiquement par intelligence artificielle. Plus la création devient rapide, plus il faut éviter que l’accessibilité devienne simplement une vérification effectuée à la dernière minute. Elle doit être présente dès la conception. Et elle doit continuer à être vérifiée avec des personnes qui utilisent réellement les technologies d’assistance. Parce qu’au bout du compte, la vraie question n’est pas : « Est-ce que le logiciel dit que mon site est accessible ? » La vraie question est : « Est-ce qu’une personne peut réellement l’utiliser facilement et en autonomie ? » Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucune prochaine publication. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le Jeudi de l’accessibilité sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le tutoriel. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 4 · 13 min
De l’école à la création audio : comment l’IA transforme déjà nos usages
Dans cet épisode de Numérique Autrement, nous explorons comment l’IA transforme déjà nos usages, de l’école à la création audio. Côté éducation, Google étend Guided Learning à Google Classroom dans le monde et teste une approche similaire dans Google Search pour certaines écoles américaines, afin d’accompagner pas à pas le raisonnement des élèves et d’aider les enseignants à repérer les notions difficiles. OpenAI expérimente un rapprochement entre les modes Chat et Work de ChatGPT, ainsi qu’une interface plus intelligente pouvant proposer des éléments interactifs selon la tâche, avec des modalités encore en évolution. Nous présentons aussi Sider Code, une fonction de l’extension Sider permettant de modifier directement une page Web via des instructions en langage naturel, avec des personnalisations réappliquées ultérieurement et des précautions à garder en tête. Enfin, ElevenLabs annonce SFX v3 dans ElevenCreative et via API pour générer des scènes sonores plus riches, et Instant Soundtracks pour ajouter automatiquement musique et effets à une vidéo. Fil conducteur de l’épisode : des outils qui s’adaptent davantage aux objectifs tout en préservant la compréhension et le contrôle de l’utilisateur. Retrouvez le podcast sur le site Numérique Autrement, YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio De l’école à la création audio – comment l’IA transforme déjà no.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/xfoYvOxBPXY Transcription IA au delà des réponses Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Mercredi de l’intelligence artificielle, nous allons parler d’une évolution assez intéressante. Pendant longtemps, utiliser une intelligence artificielle consistait principalement à ouvrir une conversation, écrire une question et attendre une réponse. Mais progressivement, cette logique change. L’intelligence artificielle commence à intervenir dans la manière dont nous apprenons, dans l’organisation de notre travail, dans l’apparence des logiciels que nous utilisons et même dans la création de sons ou de contenus audio. Cette semaine, plusieurs nouveautés illustrent particulièrement bien cette transformation. Nous allons commencer par Google, qui veut faire de Gemini un outil capable d’aider les élèves à apprendre sans simplement leur donner la réponse. Nous verrons ensuite comment ChatGPT pourrait rapprocher davantage ses modes Chat et Work. Puis nous découvrirons Sider Code, qui permet de demander à une intelligence artificielle de modifier directement une page Web. Et nous terminerons avec plusieurs nouveautés d’ElevenLabs autour de la voix, des effets sonores et de la création audio. Apprentissage guidé Commençons par l’éducation. Google vient d’étendre Guided Learning, que l’on pourrait traduire par apprentissage guidé. La philosophie de cet outil est assez différente de celle d’un chatbot utilisé pour faire ses devoirs. Lorsqu’un élève pose une question, l’objectif n’est pas de lui fournir immédiatement la réponse finale. Guided Learning essaie plutôt de l’accompagner étape par étape. Il peut poser des questions intermédiaires, proposer des pistes de réflexion et décomposer un problème pour aider l’élève à comprendre comment arriver lui-même à la solution. Google parle de « difficulté productive ». L’idée est assez simple : apprendre nécessite parfois de chercher, de se tromper et de réfléchir. Si l’intelligence artificielle fournit immédiatement toutes les réponses, elle peut finalement empêcher une partie de cet apprentissage. Guided Learning cherche donc à utiliser l’IA comme un accompagnateur plutôt que comme une machine à faire les devoirs. Classroom et Search Cette semaine, Google a annoncé que Guided Learning arrivait dans Google Classroom à l’échelle mondiale. Un enseignant peut proposer une activité utilisant cette fonction, avec un accompagnement basé sur les contenus du cours. L’enseignant peut également obtenir des informations permettant de voir quelles notions posent le plus de difficultés aux élèves. Google commence aussi à intégrer cette approche dans son moteur de recherche. Pour l’instant, il s’agit d’un pilote mené dans certaines écoles américaines. Lorsqu’un élève recherchera de l’aide pour certains types de devoirs, Google Search pourra lui proposer de progresser dans le raisonnement plutôt que d’afficher immédiatement une solution. Par exemple, pour un problème de physique ou pour préparer un compte rendu de lecture, la recherche pourra poser plusieurs questions successives afin d’amener l’élève à construire sa réponse. IA et autonomie C’est une évolution intéressante parce qu’elle pose une question que nous allons probablement retrouver de plus en plus souvent. Comment utiliser l’intelligence artificielle sans qu’elle fasse tout à notre place ? C’est valable à l’école, mais aussi dans beaucoup d’autres domaines. Lorsqu’une IA rédige systématiquement un texte complet, résout chaque problème ou prend toutes les décisions, l’utilisateur risque de devenir progressivement dépendant de l’outil. Mais lorsque l’IA aide à comprendre, propose une méthode ou accompagne le raisonnement, elle peut devenir un véritable outil d’apprentissage. Google affirme d’ailleurs que plusieurs études commencent à montrer des améliorations des résultats chez des étudiants utilisant Guided Learning. Il faudra évidemment observer ces résultats sur une période plus longue et dans différents contextes. Mais cette orientation est intéressante : l’objectif n’est plus seulement de construire une IA capable de répondre correctement. Il faut aussi réfléchir à la manière dont elle donne cette réponse. Fusion Chat et Work Et cette idée d’une intelligence artificielle qui s’adapte davantage à ce que nous voulons faire se retrouve aussi chez OpenAI. ChatGPT possède aujourd’hui plusieurs manières de travailler. Il y a la conversation classique, que l’on utilise pour poser rapidement une question ou discuter d’un sujet. Et il y a Work, destiné aux tâches plus longues : rechercher des informations, analyser plusieurs documents, travailler avec des fichiers ou des applications connectées et produire un résultat complet. OpenAI expérimente maintenant un rapprochement encore plus important entre ces deux expériences. L’idée serait que l’utilisateur ait moins besoin de se demander avant de commencer : « Est-ce que je dois ouvrir Chat ou Work ? » La frontière pourrait progressivement devenir moins visible. Passerelle Chat et Work Cette évolution est assez logique. Dans une conversation, une demande peut commencer de manière très simple. Par exemple : « Aide-moi à préparer un voyage. » Au départ, une conversation classique suffit. Mais ensuite, l’utilisateur peut vouloir rechercher des hôtels, comparer des documents, consulter son calendrier, organiser un programme et produire un fichier. À ce moment-là, la tâche ressemble davantage à ce que fait Work. Si les deux environnements deviennent plus proches, ChatGPT pourrait progressivement passer d’une simple discussion à un travail plus approfondi sans demander constamment à l’utilisateur de comprendre comment le logiciel est organisé. C’est également dans cette logique que les conversations Chat et Work commencent déjà à être davantage regroupées dans les éléments récents et dans les projets. Codex, qui est davantage destiné au développement informatique, reste pour sa part un environnement distinct. Limites et quotas Mais il faut rester prudent. OpenAI expérimente encore cette évolution et toutes les modalités ne sont pas forcément disponibles pour tout le monde. Il faudra notamment suivre ce que deviendront les différents quotas et la distinction entre les tâches rapides et celles qui nécessitent davantage de calcul ou d’actions. Pour l’utilisateur, l’intérêt potentiel est néanmoins assez évident. Au lieu de devoir apprendre les différentes catégories du logiciel, on pourrait simplement expliquer ce que l’on veut faire. Et ce serait ensuite à ChatGPT de déterminer la meilleure manière de nous accompagner. Ce principe rejoint d’ailleurs une autre évolution déjà engagée dans ChatGPT : l’interface intelligente. Interface intelligente Avec cette interface intelligente, la réponse n’est plus forcément uniquement constituée de texte. Selon la question, ChatGPT peut proposer des boutons, des formulaires, des graphiques ou d’autres éléments interactifs directement dans la conversation. L’idée défendue par OpenAI est assez intéressante. Pendant des décennies, ce sont les utilisateurs qui ont dû apprendre à utiliser les logiciels. Il fallait comprendre les menus, les boutons, les fenêtres et parfois des dizaines de commandes. Avec l’intelligence artificielle, le mouvement pourrait progressivement s’inverser. On décrit ce que l’on veut faire, et le logiciel construit une interface adaptée à cette tâche. Interface dynamique et accessibilité Prenons un exemple très simple. Vous voulez organiser un budget. Au lieu d’ouvrir un logiciel de tableur, créer plusieurs colonnes puis construire des formules, vous pourriez simplement expliquer votre objectif. L’intelligence artificielle pourrait alors générer directement l’outil adapté : champs pour entrer les dépenses, graphiques, boutons et résumé. Pour une autre demande, l’interface serait différente. Cette idée peut rendre certains logiciels beaucoup plus simples. Mais elle soulève aussi une question importante que nous garderons pour un prochain Jeudi de l’accessibilité. Une interface qui change constamment en fonction de la demande reste-t-elle facile à utiliser avec un lecteur d’écran ou d’autres technologies d’assistance ? C’est un sujet suffisamment important pour mériter un épisode à lui seul. Sider Code Cette idée de logiciel que l’on transforme simplement avec des mots existe déjà sous une autre forme avec Sider Code. Sider Code est une fonction intégrée à l’extension de navigateur Sider. Son principe est particulièrement facile à comprendre. Vous ouvrez une page Web et vous dites simplement ce que vous souhaitez modifier. Par exemple : « Supprime les éléments qui m’encombrent. » « Réorganise cette page pour rendre le texte plus facile à lire. » « Supprime les Shorts de YouTube. » Ou encore : « Ajoute-moi une action qui permet de faire telle chose. » Sider Code analyse alors la structure de la page, construit la modification et l’applique directement. Personnalisations persistantes Ce qui est particulièrement intéressant, c’est que la modification peut être conservée. Lorsque vous revenez plus tard sur le même site, Sider peut réappliquer automatiquement votre personnalisation. Jusqu’à présent, obtenir ce type de comportement demandait souvent de savoir écrire du code, installer des scripts ou utiliser des extensions très spécialisées. Avec Sider Code, l’utilisateur peut simplement expliquer le résultat qu’il souhaite. L’IA se charge de la partie technique. Cela ne signifie évidemment pas que n’importe quel site pourra être transformé parfaitement. Les sites changent, certaines modifications peuvent casser et il faut garder en tête les questions de sécurité lorsqu’une extension intervient directement dans des pages Web. Mais le principe est intéressant. Nous passons encore une fois d’un logiciel avec des fonctions prédéfinies à un outil que l’utilisateur peut adapter avec du langage naturel. ElevenLabs SFX v3 Et ce mouvement ne concerne pas uniquement les interfaces. Il touche aussi de plus en plus la création. ElevenLabs a publié plusieurs nouveautés particulièrement intéressantes ces derniers jours. La première concerne les effets sonores. Le nouveau modèle SFX v3 est désormais disponible dans ElevenCreative et via l’API d’ElevenLabs. L’objectif est de mieux comprendre les demandes contenant plusieurs sons différents. Par exemple, plutôt que de générer séparément le bruit d’une foule, celui d’un ballon puis les réactions du public, on peut demander plusieurs événements sonores dans une seule instruction. Le modèle doit mieux comprendre leur enchaînement et produire un résultat plus naturel. Scènes sonores IA ElevenLabs indique également que SFX v3 améliore la génération de musique et même de voix dans certains effets. L’idée est de pouvoir créer une ambiance beaucoup plus riche à partir d’une description. Pour quelqu’un qui produit un podcast, une vidéo ou une fiction audio, cela peut devenir particulièrement intéressant. On pourrait imaginer demander : « Une porte s’ouvre dans une vieille maison, on entend de la pluie dehors puis des pas qui approchent. » Au lieu de rechercher plusieurs fichiers audio différents, l’intelligence artificielle pourrait produire directement toute cette scène sonore. Évidemment, il faudra toujours vérifier le résultat et ajuster les volumes ou le montage. Mais la création audio devient progressivement beaucoup plus accessible à des personnes qui ne maîtrisent pas des logiciels professionnels complexes. Instant Soundtracks ElevenLabs travaille aussi sur une autre approche très intéressante : ajouter automatiquement une bande sonore à une vidéo. Avec Instant Soundtracks dans ElevenCreative, on peut envoyer une vidéo. L’intelligence artificielle analyse alors les images. Elle génère une musique originale adaptée à l’ambiance et repère les moments auxquels des effets sonores pourraient être utiles. Ces effets sont ensuite placés automatiquement au bon moment sur la timeline. Par exemple, si un logo apparaît rapidement à la fin d’une vidéo, l’outil peut ajouter un effet sonore précisément à cet instant. Il peut aussi adapter la musique lorsque l’ambiance de la scène change. Convergence multimodale Ce genre d’outil montre à quel point les frontières commencent à disparaître entre génération d’image, génération de vidéo et génération audio. Au début, les outils d’intelligence artificielle étaient très spécialisés. Un service produisait du texte. Un autre créait des images. Un autre générait de la voix. Aujourd’hui, les plateformes commencent à réunir plusieurs de ces fonctions. Une vidéo peut être analysée automatiquement pour produire sa musique. Une instruction textuelle peut générer une scène sonore complète. Une IA conversationnelle peut construire une interface. Et une plateforme éducative peut modifier la manière dont elle répond selon l’objectif pédagogique. IA adaptée à l'objectif C’est finalement ce qui relie toutes les nouveautés dont nous avons parlé aujourd’hui. Avec Guided Learning, l’intelligence artificielle adapte sa façon d’aider selon l’objectif d’apprentissage. Avec ChatGPT, la frontière entre conversation et travail approfondi devient progressivement moins importante. Avec l’interface intelligente, le logiciel peut modifier sa présentation en fonction de la tâche. Avec Sider Code, l’utilisateur peut transformer une page Web simplement en décrivant ce qu’il souhaite. Et avec ElevenLabs, la création audio devient elle aussi de plus en plus guidée par le langage naturel. L’intelligence artificielle ne devient donc pas seulement plus puissante. Elle change progressivement la relation entre l’utilisateur et le logiciel. Au lieu d’apprendre comment fonctionne chaque outil, nous commençons à pouvoir expliquer directement notre objectif. Et c’est ensuite au logiciel de s’adapter. Garder le contrôle Cette évolution peut être extrêmement intéressante. Elle peut rendre certains outils plus simples à utiliser. Elle peut permettre à davantage de personnes de créer des contenus, de personnaliser leurs logiciels ou d’apprendre avec un accompagnement adapté. Mais elle demande aussi de rester attentif. Lorsque les interfaces deviennent dynamiques, il faut conserver des repères. Lorsque l’IA modifie une page ou prend davantage d’initiatives, l’utilisateur doit toujours comprendre ce qu’elle a fait. Et lorsque l’intelligence artificielle aide à apprendre, elle doit accompagner la réflexion plutôt que la remplacer. C’est probablement l’un des grands enjeux des prochaines années : construire des intelligences artificielles capables de nous aider davantage sans nous retirer le contrôle. Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucune prochaine publication. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le Mercredi de l’intelligence artificielle sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Jeudi de l’accessibilité. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 3 · 11 min
Android sort du smartphone : lunettes, voiture, Samsung… l’accessibilité suit-elle vraiment ?
Dans cet épisode de Numérique Autrement (Mardi des écosystèmes), nous examinons comment Android s’étend au‑delà du smartphone : lunettes, voiture, montres et plus encore, et si l’accessibilité suit vraiment. Focus sur Android XR et les lunettes XREAL AURA : présence de TalkBack, options de visibilité (grossissement, taille du texte, inversion des couleurs) et apport de Gemini pour interpréter l’environnement via les caméras. Nous abordons aussi l’intégration de Gemini dans la voiture (Android Auto et Android Auto), les interactions vocales et la couche Personal Intelligence, avec la précision que certaines fonctions personnalisées ne sont pas disponibles dans l’Espace économique européen, dont la France. Côté constructeurs, l’épisode revient sur Samsung et One UI : richesse des réglages d’accessibilité, mais aussi différences de comportement par rapport à Android « standard », retards possibles de mises à jour de TalkBack et retours d’utilisateurs (ex. exploration au toucher sur One UI 8/8.5, variations sur les montres Galaxy). En fil rouge, une question : Android parvient‑il à maintenir une expérience d’accessibilité cohérente quand on change d’appareil, de constructeur et de contexte ? Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Android sort du smartphone – lunettes, voiture, Samsung… l’acces.mp3 Transcription Accessibilité Android multi‑appareils Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Mardi des écosystèmes, nous allons parler d’Android. Mais pas seulement d’Android sur smartphone. Depuis quelque temps, Google pousse son système bien au-delà du téléphone : dans la voiture, dans les montres, dans les lunettes connectées, et désormais dans des environnements de réalité étendue avec Android XR. Et derrière cette évolution, une question m’intéresse particulièrement : lorsque l’écosystème Android se déplace vers de nouveaux appareils, est-ce que l’accessibilité suit vraiment ? Parce qu’un système peut être très accessible sur un smartphone Pixel, puis se comporter différemment sur un appareil Samsung avec One UI, ou encore dans des lunettes sous Android XR. Aujourd’hui, nous allons donc parler des nouvelles lunettes XREAL AURA, de Gemini dans la voiture, de TalkBack sur Android XR, mais aussi de Samsung et de sa surcouche One UI. L’objectif n’est pas seulement de regarder les nouveautés. Il s’agit surtout de comprendre si Android est en train de construire un écosystème cohérent et accessible, ou si les différences entre appareils et constructeurs risquent au contraire de compliquer l’expérience. XREAL AURA Android XR Commençons par XREAL AURA. Ces lunettes sont parmi les premiers appareils commercialisés sous Android XR, le nouveau système de Google dédié aux environnements de réalité étendue. Android XR est pensé pour les lunettes et les casques capables d’afficher des informations dans l’espace autour de l’utilisateur. Avec XREAL AURA, l’idée est de retrouver un environnement Android dans lequel on peut ouvrir des applications, afficher plusieurs fenêtres, utiliser Gemini et interagir avec ce qui se trouve autour de soi. Les lunettes sont filaires et s’appuient sur un boîtier externe pour une partie du calcul. Elles intègrent également des caméras orientées vers l’extérieur afin de comprendre l’environnement. Et c’est là que le sujet devient intéressant pour l’accessibilité. TalkBack et Gemini en Android XR Android XR intègre TalkBack. Autrement dit, Google ne part pas d’une feuille blanche du côté de l’accessibilité. Le système reprend certains mécanismes déjà présents sur Android classique. TalkBack peut donc servir de lecteur d’écran dans l’environnement XR. Google prévoit aussi différents réglages comme le grossissement, la taille du texte, certains réglages d’affichage ou encore l’inversion des couleurs. Mais il y a surtout une nouveauté importante : Gemini peut venir compléter cette couche d’accessibilité. TalkBack peut annoncer les éléments de l’interface. Gemini peut, lui, interpréter ce qui est vu par les caméras, comprendre une scène ou répondre à une question sur ce qui se trouve devant l’utilisateur. On commence donc à voir apparaître une sorte de combinaison entre lecteur d’écran et intelligence artificielle. IA contextuelle pour aveugles Cette logique est particulièrement intéressante pour les personnes aveugles. Sur un smartphone, TalkBack permet déjà de naviguer dans l’interface. Mais certaines informations restent difficiles à comprendre lorsqu’elles sont essentiellement visuelles. Google a justement commencé à intégrer Gemini à TalkBack sur Android pour décrire des images, répondre à des questions sur un écran ou expliquer certains contenus. Sur Android XR, cette logique pourrait aller encore plus loin. Les lunettes voient le monde autour de l’utilisateur. L’intelligence artificielle peut donc potentiellement aider à identifier un objet, lire un texte, décrire une scène ou répondre à une question contextuelle. Cela ne remplace évidemment pas TalkBack. Et surtout, cela ne remplace pas non plus les outils de mobilité ou les aides conçues pour la sécurité. Mais cela ajoute une nouvelle couche d’information qui peut devenir très utile dans certaines situations. Gemini en voiture L’autre grande extension de l’écosystème Android se trouve dans la voiture. Gemini est désormais intégré à Android Auto et aux véhicules disposant de Google intégré. L’objectif est d’aller plus loin que l’ancien assistant vocal. L’utilisateur peut poser des questions de manière plus naturelle, demander des informations sur un trajet, rechercher un lieu ou enchaîner plusieurs demandes dans la même conversation. Google développe aussi une couche appelée Personal Intelligence. L’idée est de permettre à Gemini, avec l’autorisation de l’utilisateur, de croiser certaines informations provenant de Gmail, Google Agenda, Photos, Maps, YouTube ou encore Search. On pourrait donc imaginer demander : « À quelle heure est mon prochain rendez-vous et combien de temps faut-il pour y aller ? » Ou encore : « Retrouve-moi l’adresse envoyée dans mon dernier e-mail et lance l’itinéraire. » Mais il faut garder une nuance importante. Ces fonctions personnalisées ne sont pas toutes disponibles dans l’Espace économique européen. Donc, en France, l’expérience reste actuellement plus limitée que celle présentée dans certaines démonstrations de Google. Accessibilité en voiture selon intégration Pour l’accessibilité, la voiture est un environnement particulièrement intéressant. Une interface vocale peut réduire le besoin de manipuler l’écran. Pour une personne aveugle, cela peut rendre certaines actions plus simples si les commandes vocales sont fiables et si les réponses sont suffisamment précises. Mais encore une fois, la qualité de l’expérience dépend de la manière dont le système est intégré. Android Auto sur un téléphone, Android Automotive directement dans une voiture ou un système constructeur personnalisé peuvent se comporter différemment. Et c’est là qu’on arrive à un point essentiel : Android n’est pas toujours identique d’un appareil à l’autre. One UI et accessibilité Samsung en est probablement le meilleur exemple. Les smartphones Galaxy utilisent bien Android. Mais Samsung ajoute par-dessus sa propre interface appelée One UI. One UI modifie de nombreux éléments de l’interface, ajoute des fonctions, change certains réglages et intègre des services propres à Samsung. Pour l’accessibilité, cela peut être une bonne chose. Samsung propose de nombreux réglages spécifiques. TalkBack est intégré. On retrouve différentes options d’agrandissement, de visibilité, de son ou de vibration. Samsung a également progressivement fusionné son ancien lecteur d’écran Voice Assistant avec TalkBack afin de proposer une expérience plus unifiée. Mais cette personnalisation a aussi une conséquence : l’expérience n’est pas toujours exactement la même que sur un Pixel ou sur Android plus proche de la version de Google. Bugs TalkBack sur One UI Et c’est là que les retours d’utilisateurs deviennent intéressants. Sur différents forums consacrés à Samsung et à l’accessibilité, des utilisateurs aveugles signalent parfois des différences dans le rythme d’arrivée des mises à jour de TalkBack. Certaines évolutions peuvent apparaître plus tard sur les appareils Samsung que sur les Pixel. Cela s’explique notamment par le fait que certaines fonctions sont liées aux mises à jour de One UI. D’autres utilisateurs ont aussi signalé des régressions spécifiques à certaines versions. Par exemple, des problèmes d’exploration au toucher ont été rapportés avec One UI 8 et 8.5. Dans certains cas, TalkBack continuait à fonctionner avec les gestes de balayage, mais reconnaissait moins bien les éléments touchés directement à l’écran. Certains utilisateurs expliquaient devoir redémarrer leur téléphone pour retrouver un fonctionnement normal. TalkBack sur Galaxy Watch On retrouve aussi des différences sur les montres Galaxy. Des utilisateurs ont signalé, après certaines mises à jour, que TalkBack annonçait moins d’informations dans les notifications qu’auparavant. Ce genre de problème ne signifie pas que Samsung est globalement moins accessible. Mais il montre qu’une couche supplémentaire comme One UI peut parfois introduire des bugs ou des comportements différents de ceux d’Android standard. Et cela pose une vraie question pour les utilisateurs de technologies d’assistance. Quand on change de smartphone Android, on ne change pas seulement de matériel. On peut aussi changer d’expérience d’accessibilité. Fragmentation Android C’est là que l’on touche à l’un des défis majeurs de l’écosystème Android. L’un de ses grands avantages est sa diversité. On trouve des smartphones de nombreuses marques, des montres, des voitures, des téléviseurs, des lunettes et de plus en plus d’appareils différents. Mais cette diversité peut aussi rendre l’expérience moins homogène. Un utilisateur de TalkBack sur Pixel peut ne pas retrouver exactement les mêmes comportements sur Samsung. Une fonction disponible sur Android classique peut être modifiée par une surcouche constructeur. Et une interface pensée pour un smartphone doit ensuite être adaptée à une montre, une voiture ou des lunettes. Accessibilité intégrée sur Android XR Android XR est donc un test intéressant. Google semble avoir compris que l’accessibilité doit être intégrée dès le début. TalkBack est présent. Des réglages de visibilité existent. Les développeurs sont encouragés à prévoir des alternatives aux gestes purement visuels. Et Gemini apporte une couche supplémentaire capable d’interpréter l’environnement. Mais la vraie question sera de savoir comment tout cela fonctionne dans la pratique. Est-ce que TalkBack permet réellement de naviguer facilement dans un espace XR ? Est-ce que Gemini décrit correctement ce qui est important ? Les commandes vocales permettent-elles d’éviter certaines manipulations complexes ? Et surtout, est-ce que les constructeurs qui utiliseront Android XR conserveront cette accessibilité ou ajouteront à leur tour des couches qui modifieront l’expérience ? Surcouches et accessibilité C’est exactement ce que l’on voit déjà aujourd’hui sur Android classique. Google fournit une base. Les constructeurs l’adaptent. Parfois, ils ajoutent des fonctions très intéressantes. Parfois, ils introduisent aussi des différences ou des bugs. Et pour une personne handicapée, ces différences peuvent avoir beaucoup plus d’impact que pour un utilisateur qui n’utilise pas de technologie d’assistance. Une modification mineure de l’interface peut devenir un véritable obstacle si elle casse la navigation au lecteur d’écran. Cohérence de l’écosystème Android Il ne faut donc probablement pas opposer Android standard et One UI. Les deux approches ont leurs avantages. Samsung enrichit énormément l’expérience. Google essaie de maintenir une base commune. Mais du point de vue de l’accessibilité, l’enjeu est surtout la cohérence. Une fonction importante ne devrait pas disparaître selon la marque du téléphone. Une mise à jour ne devrait pas casser un geste essentiel. Et les nouvelles plateformes comme Android XR devraient rester accessibles même lorsqu’elles sont adaptées par différents fabricants. Continuité d’accessibilité Finalement, ce Mardi des écosystèmes montre quelque chose d’assez intéressant. Android n’est plus seulement un système pour smartphone. Il devient progressivement une plateforme présente dans les voitures, les montres, les lunettes et probablement de nombreux autres appareils. Et l’intelligence artificielle vient se superposer à cette évolution. Gemini peut aider à comprendre l’environnement. TalkBack reste la couche de navigation accessible. Les constructeurs ajoutent leurs propres interfaces. Et tout cela doit fonctionner ensemble. La question n’est donc plus seulement : « Android est-il accessible ? » La vraie question devient plutôt : « L’écosystème Android reste-t-il accessible lorsqu’il change d’appareil, de constructeur et de contexte ? » Et c’est probablement l’un des grands défis des prochaines années. Parce qu’un écosystème réellement accessible ne doit pas seulement proposer quelques fonctions spécifiques. Il doit permettre à l’utilisateur de passer d’un appareil à l’autre sans perdre son autonomie. Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucune prochaine publication. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le Mardi des écosystèmes sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mercredi de l’intelligence artificielle. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 3 · 11 min
Android sort du smartphone : lunettes, voiture, Samsung… l’accessibilité suit-elle vraiment ?
Dans cet épisode de Numérique Autrement (Mardi des écosystèmes), nous examinons comment Android s’étend au‑delà du smartphone : lunettes, voiture, montres et plus encore, et si l’accessibilité suit vraiment. Focus sur Android XR et les lunettes XREAL AURA : présence de TalkBack, options de visibilité (grossissement, taille du texte, inversion des couleurs) et apport de Gemini pour interpréter l’environnement via les caméras. Nous abordons aussi l’intégration de Gemini dans la voiture (Android Auto et Android Auto), les interactions vocales et la couche Personal Intelligence, avec la précision que certaines fonctions personnalisées ne sont pas disponibles dans l’Espace économique européen, dont la France. Côté constructeurs, l’épisode revient sur Samsung et One UI : richesse des réglages d’accessibilité, mais aussi différences de comportement par rapport à Android « standard », retards possibles de mises à jour de TalkBack et retours d’utilisateurs (ex. exploration au toucher sur One UI 8/8.5, variations sur les montres Galaxy). En fil rouge, une question : Android parvient‑il à maintenir une expérience d’accessibilité cohérente quand on change d’appareil, de constructeur et de contexte ? Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Android sort du smartphone – lunettes, voiture, Samsung… l’acces.mp3 Transcription Accessibilité Android multi‑appareils Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Mardi des écosystèmes, nous allons parler d’Android. Mais pas seulement d’Android sur smartphone. Depuis quelque temps, Google pousse son système bien au-delà du téléphone : dans la voiture, dans les montres, dans les lunettes connectées, et désormais dans des environnements de réalité étendue avec Android XR. Et derrière cette évolution, une question m’intéresse particulièrement : lorsque l’écosystème Android se déplace vers de nouveaux appareils, est-ce que l’accessibilité suit vraiment ? Parce qu’un système peut être très accessible sur un smartphone Pixel, puis se comporter différemment sur un appareil Samsung avec One UI, ou encore dans des lunettes sous Android XR. Aujourd’hui, nous allons donc parler des nouvelles lunettes XREAL AURA, de Gemini dans la voiture, de TalkBack sur Android XR, mais aussi de Samsung et de sa surcouche One UI. L’objectif n’est pas seulement de regarder les nouveautés. Il s’agit surtout de comprendre si Android est en train de construire un écosystème cohérent et accessible, ou si les différences entre appareils et constructeurs risquent au contraire de compliquer l’expérience. XREAL AURA Android XR Commençons par XREAL AURA. Ces lunettes sont parmi les premiers appareils commercialisés sous Android XR, le nouveau système de Google dédié aux environnements de réalité étendue. Android XR est pensé pour les lunettes et les casques capables d’afficher des informations dans l’espace autour de l’utilisateur. Avec XREAL AURA, l’idée est de retrouver un environnement Android dans lequel on peut ouvrir des applications, afficher plusieurs fenêtres, utiliser Gemini et interagir avec ce qui se trouve autour de soi. Les lunettes sont filaires et s’appuient sur un boîtier externe pour une partie du calcul. Elles intègrent également des caméras orientées vers l’extérieur afin de comprendre l’environnement. Et c’est là que le sujet devient intéressant pour l’accessibilité. TalkBack et Gemini en Android XR Android XR intègre TalkBack. Autrement dit, Google ne part pas d’une feuille blanche du côté de l’accessibilité. Le système reprend certains mécanismes déjà présents sur Android classique. TalkBack peut donc servir de lecteur d’écran dans l’environnement XR. Google prévoit aussi différents réglages comme le grossissement, la taille du texte, certains réglages d’affichage ou encore l’inversion des couleurs. Mais il y a surtout une nouveauté importante : Gemini peut venir compléter cette couche d’accessibilité. TalkBack peut annoncer les éléments de l’interface. Gemini peut, lui, interpréter ce qui est vu par les caméras, comprendre une scène ou répondre à une question sur ce qui se trouve devant l’utilisateur. On commence donc à voir apparaître une sorte de combinaison entre lecteur d’écran et intelligence artificielle. IA contextuelle pour aveugles Cette logique est particulièrement intéressante pour les personnes aveugles. Sur un smartphone, TalkBack permet déjà de naviguer dans l’interface. Mais certaines informations restent difficiles à comprendre lorsqu’elles sont essentiellement visuelles. Google a justement commencé à intégrer Gemini à TalkBack sur Android pour décrire des images, répondre à des questions sur un écran ou expliquer certains contenus. Sur Android XR, cette logique pourrait aller encore plus loin. Les lunettes voient le monde autour de l’utilisateur. L’intelligence artificielle peut donc potentiellement aider à identifier un objet, lire un texte, décrire une scène ou répondre à une question contextuelle. Cela ne remplace évidemment pas TalkBack. Et surtout, cela ne remplace pas non plus les outils de mobilité ou les aides conçues pour la sécurité. Mais cela ajoute une nouvelle couche d’information qui peut devenir très utile dans certaines situations. Gemini en voiture L’autre grande extension de l’écosystème Android se trouve dans la voiture. Gemini est désormais intégré à Android Auto et aux véhicules disposant de Google intégré. L’objectif est d’aller plus loin que l’ancien assistant vocal. L’utilisateur peut poser des questions de manière plus naturelle, demander des informations sur un trajet, rechercher un lieu ou enchaîner plusieurs demandes dans la même conversation. Google développe aussi une couche appelée Personal Intelligence. L’idée est de permettre à Gemini, avec l’autorisation de l’utilisateur, de croiser certaines informations provenant de Gmail, Google Agenda, Photos, Maps, YouTube ou encore Search. On pourrait donc imaginer demander : « À quelle heure est mon prochain rendez-vous et combien de temps faut-il pour y aller ? » Ou encore : « Retrouve-moi l’adresse envoyée dans mon dernier e-mail et lance l’itinéraire. » Mais il faut garder une nuance importante. Ces fonctions personnalisées ne sont pas toutes disponibles dans l’Espace économique européen. Donc, en France, l’expérience reste actuellement plus limitée que celle présentée dans certaines démonstrations de Google. Accessibilité en voiture selon intégration Pour l’accessibilité, la voiture est un environnement particulièrement intéressant. Une interface vocale peut réduire le besoin de manipuler l’écran. Pour une personne aveugle, cela peut rendre certaines actions plus simples si les commandes vocales sont fiables et si les réponses sont suffisamment précises. Mais encore une fois, la qualité de l’expérience dépend de la manière dont le système est intégré. Android Auto sur un téléphone, Android Automotive directement dans une voiture ou un système constructeur personnalisé peuvent se comporter différemment. Et c’est là qu’on arrive à un point essentiel : Android n’est pas toujours identique d’un appareil à l’autre. One UI et accessibilité Samsung en est probablement le meilleur exemple. Les smartphones Galaxy utilisent bien Android. Mais Samsung ajoute par-dessus sa propre interface appelée One UI. One UI modifie de nombreux éléments de l’interface, ajoute des fonctions, change certains réglages et intègre des services propres à Samsung. Pour l’accessibilité, cela peut être une bonne chose. Samsung propose de nombreux réglages spécifiques. TalkBack est intégré. On retrouve différentes options d’agrandissement, de visibilité, de son ou de vibration. Samsung a également progressivement fusionné son ancien lecteur d’écran Voice Assistant avec TalkBack afin de proposer une expérience plus unifiée. Mais cette personnalisation a aussi une conséquence : l’expérience n’est pas toujours exactement la même que sur un Pixel ou sur Android plus proche de la version de Google. Bugs TalkBack sur One UI Et c’est là que les retours d’utilisateurs deviennent intéressants. Sur différents forums consacrés à Samsung et à l’accessibilité, des utilisateurs aveugles signalent parfois des différences dans le rythme d’arrivée des mises à jour de TalkBack. Certaines évolutions peuvent apparaître plus tard sur les appareils Samsung que sur les Pixel. Cela s’explique notamment par le fait que certaines fonctions sont liées aux mises à jour de One UI. D’autres utilisateurs ont aussi signalé des régressions spécifiques à certaines versions. Par exemple, des problèmes d’exploration au toucher ont été rapportés avec One UI 8 et 8.5. Dans certains cas, TalkBack continuait à fonctionner avec les gestes de balayage, mais reconnaissait moins bien les éléments touchés directement à l’écran. Certains utilisateurs expliquaient devoir redémarrer leur téléphone pour retrouver un fonctionnement normal. TalkBack sur Galaxy Watch On retrouve aussi des différences sur les montres Galaxy. Des utilisateurs ont signalé, après certaines mises à jour, que TalkBack annonçait moins d’informations dans les notifications qu’auparavant. Ce genre de problème ne signifie pas que Samsung est globalement moins accessible. Mais il montre qu’une couche supplémentaire comme One UI peut parfois introduire des bugs ou des comportements différents de ceux d’Android standard. Et cela pose une vraie question pour les utilisateurs de technologies d’assistance. Quand on change de smartphone Android, on ne change pas seulement de matériel. On peut aussi changer d’expérience d’accessibilité. Fragmentation Android C’est là que l’on touche à l’un des défis majeurs de l’écosystème Android. L’un de ses grands avantages est sa diversité. On trouve des smartphones de nombreuses marques, des montres, des voitures, des téléviseurs, des lunettes et de plus en plus d’appareils différents. Mais cette diversité peut aussi rendre l’expérience moins homogène. Un utilisateur de TalkBack sur Pixel peut ne pas retrouver exactement les mêmes comportements sur Samsung. Une fonction disponible sur Android classique peut être modifiée par une surcouche constructeur. Et une interface pensée pour un smartphone doit ensuite être adaptée à une montre, une voiture ou des lunettes. Accessibilité intégrée sur Android XR Android XR est donc un test intéressant. Google semble avoir compris que l’accessibilité doit être intégrée dès le début. TalkBack est présent. Des réglages de visibilité existent. Les développeurs sont encouragés à prévoir des alternatives aux gestes purement visuels. Et Gemini apporte une couche supplémentaire capable d’interpréter l’environnement. Mais la vraie question sera de savoir comment tout cela fonctionne dans la pratique. Est-ce que TalkBack permet réellement de naviguer facilement dans un espace XR ? Est-ce que Gemini décrit correctement ce qui est important ? Les commandes vocales permettent-elles d’éviter certaines manipulations complexes ? Et surtout, est-ce que les constructeurs qui utiliseront Android XR conserveront cette accessibilité ou ajouteront à leur tour des couches qui modifieront l’expérience ? Surcouches et accessibilité C’est exactement ce que l’on voit déjà aujourd’hui sur Android classique. Google fournit une base. Les constructeurs l’adaptent. Parfois, ils ajoutent des fonctions très intéressantes. Parfois, ils introduisent aussi des différences ou des bugs. Et pour une personne handicapée, ces différences peuvent avoir beaucoup plus d’impact que pour un utilisateur qui n’utilise pas de technologie d’assistance. Une modification mineure de l’interface peut devenir un véritable obstacle si elle casse la navigation au lecteur d’écran. Cohérence de l’écosystème Android Il ne faut donc probablement pas opposer Android standard et One UI. Les deux approches ont leurs avantages. Samsung enrichit énormément l’expérience. Google essaie de maintenir une base commune. Mais du point de vue de l’accessibilité, l’enjeu est surtout la cohérence. Une fonction importante ne devrait pas disparaître selon la marque du téléphone. Une mise à jour ne devrait pas casser un geste essentiel. Et les nouvelles plateformes comme Android XR devraient rester accessibles même lorsqu’elles sont adaptées par différents fabricants. Continuité d’accessibilité Finalement, ce Mardi des écosystèmes montre quelque chose d’assez intéressant. Android n’est plus seulement un système pour smartphone. Il devient progressivement une plateforme présente dans les voitures, les montres, les lunettes et probablement de nombreux autres appareils. Et l’intelligence artificielle vient se superposer à cette évolution. Gemini peut aider à comprendre l’environnement. TalkBack reste la couche de navigation accessible. Les constructeurs ajoutent leurs propres interfaces. Et tout cela doit fonctionner ensemble. La question n’est donc plus seulement : « Android est-il accessible ? » La vraie question devient plutôt : « L’écosystème Android reste-t-il accessible lorsqu’il change d’appareil, de constructeur et de contexte ? » Et c’est probablement l’un des grands défis des prochaines années. Parce qu’un écosystème réellement accessible ne doit pas seulement proposer quelques fonctions spécifiques. Il doit permettre à l’utilisateur de passer d’un appareil à l’autre sans perdre son autonomie. Si cet épisode vous a intéressé, n’hésitez pas à le partager autour de vous et à vous abonner à Numérique Autrement pour ne manquer aucune prochaine publication. Vous pouvez nous retrouver sur le site Numérique Autrement, mais aussi sur YouTube, Apple Podcasts, Spotify et Amazon Music. C’était le Mardi des écosystèmes sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mercredi de l’intelligence artificielle. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
November 2 · 9 min
Home Assistant 2026.11 : les caméras Matter et l’audio bidirectionnel arrivent
Dans cet épisode de Numérique Autrement (Lundi de la domotique), focus sur Home Assistant 2026.11, actuellement en bêta avec une sortie stable attendue sous peu. Cette version amorce la prise en charge des caméras Matter : elles apparaissent comme de vraies entités caméra et leur flux vidéo s’affiche dans l’interface habituelle, sans vue spécifique. Autre avancée importante : l’audio bidirectionnel. À partir de Home Assistant Core 2026.11, une caméra/sonnette compatible pourra signaler cette capacité et permettre de parler depuis l’interface lors d’un affichage en direct. La fonction débute comme expérimentation (Home Assistant Labs) et doit être activée dans Réglages > Système > Labs. Elle ne se limite pas à Matter : des intégrations classiques peuvent aussi l’exposer. Les documents pour développeurs citent Reolink quand le flux RTSP le permet, mais la documentation publique indique encore que la fonction n’est pas disponible, signe d’une phase de transition. Côté confidentialité, l’épisode rappelle l’intérêt du fonctionnement local quand il est possible, selon le modèle, le protocole et l’intégration. Enfin, Home Assistant intègre un Marketplace accessible depuis les réglages. Il s’appuie sur le catalogue HACS (intégrations, cartes, thèmes, modèles), tout en restant composé de contenus communautaires maintenus par leurs auteurs. Il est recommandé d’attendre la version stable pour un usage domestique quotidien. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Contenu audio Home Assistant 2026.11 – les caméras Matter et l’audio bidirecti.mp3 Transcription Caméras et Marketplace Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Lundi de la domotique, nous allons parler de Home Assistant. La prochaine version, Home Assistant 2026.11, est actuellement en bêta et sa sortie stable est attendue dans les prochains jours. Et cette fois, plusieurs nouveautés concernent directement les caméras et les sonnettes connectées. Home Assistant prépare notamment la prise en charge des caméras Matter, mais aussi une fonction particulièrement attendue : l’audio bidirectionnel. Autrement dit, il devient progressivement possible non seulement de voir ce qui se passe devant une caméra ou une sonnette depuis Home Assistant, mais également de parler à la personne qui se trouve devant. Et nous verrons également une autre évolution importante de cette version : l’arrivée d’un Marketplace directement intégré à Home Assistant. Caméras Matter Commençons par les caméras Matter. Matter a été conçu pour simplifier la communication entre les objets connectés de différentes marques. Nous avons beaucoup parlé ces dernières années des ampoules, prises, capteurs, serrures ou thermostats compatibles Matter. Les caméras sont arrivées beaucoup plus tard dans cet écosystème. Avec Home Assistant 2026.11, cette prise en charge commence désormais à devenir concrète. Les caméras Matter pourront apparaître dans Home Assistant comme de véritables entités caméra. Cela signifie que Home Assistant pourra utiliser son interface habituelle pour afficher leur flux vidéo. Le projet travaille notamment sur la vidéo en direct et l’intégration des fonctionnalités de caméra Matter directement dans l’interface existante de Home Assistant. L’objectif est justement d’éviter de créer une interface spéciale pour Matter : une caméra Matter doit pouvoir se comporter comme les autres caméras déjà intégrées au système. Audio bidirectionnel Mais la nouveauté qui m’intéresse probablement le plus est l’audio bidirectionnel. De nombreuses sonnettes et caméras possèdent déjà un micro et un haut-parleur. Depuis l’application du constructeur, on peut généralement voir la personne présente devant la porte et lui parler. Jusqu’à présent, ce type de fonction n’était pas géré de manière standard par les entités caméra de Home Assistant. À partir de Home Assistant Core 2026.11, une caméra pourra désormais indiquer qu’elle prend en charge l’audio bidirectionnel. Lorsqu’une caméra compatible est affichée en direct, Home Assistant pourra alors permettre à l’utilisateur de parler à travers son haut-parleur. Il faut cependant préciser que cette fonction commence comme une fonctionnalité expérimentale. Elle fera partie de Home Assistant Labs et devra être activée dans les réglages, dans la rubrique Système puis Labs. On est donc encore dans une phase où Home Assistant veut permettre aux utilisateurs de tester la fonction avant de la considérer comme totalement stabilisée. Sonnette interactive Cette évolution peut sembler assez simple, mais elle change beaucoup de choses. Prenons une sonnette connectée. Aujourd’hui, une automatisation Home Assistant peut déjà détecter que quelqu’un sonne. Elle peut afficher la caméra sur une tablette, envoyer une notification sur un téléphone ou déclencher différents scénarios dans la maison. Avec l’audio bidirectionnel, on ajoute une nouvelle possibilité : interagir directement avec la personne. On peut imaginer recevoir une notification, ouvrir le flux de la sonnette puis dire : « Vous pouvez laisser le colis devant la porte. » Ou encore parler à quelqu’un sans devoir ouvrir l’application spécifique du fabricant. L’intérêt de Home Assistant est justement de regrouper les différents équipements dans une même interface. Et plus les fonctions des appareils deviennent utilisables directement dans Home Assistant, moins il devient nécessaire de jongler entre plusieurs applications. Reolink et RTSP Cette nouveauté ne concerne d’ailleurs pas uniquement Matter. Home Assistant a également prévu cette nouvelle capacité d’audio bidirectionnel pour les intégrations classiques qui peuvent techniquement la prendre en charge. Et un exemple particulièrement intéressant est Reolink. La documentation destinée aux développeurs de Home Assistant donne précisément Reolink comme exemple. L’intégration peut déclarer l’audio bidirectionnel lorsque la caméra prend en charge cette fonction et lorsque Home Assistant utilise un flux RTSP compatible. C’est intéressant parce que Reolink est déjà très bien intégré à Home Assistant. Les caméras peuvent fonctionner localement sur le réseau, sans nécessiter obligatoirement un abonnement cloud, et Home Assistant peut déjà récupérer différentes informations comme la détection de mouvement, de personne, de véhicule ou l’appui sur le bouton d’une sonnette. Il faudra toutefois rester prudent tant que Home Assistant 2026.11 n’est pas sorti en version stable. La documentation publique actuelle de l’intégration Reolink indique encore que l’audio bidirectionnel n’est pas disponible. Cela montre bien que nous sommes actuellement dans une période de transition entre la version installée aujourd’hui et les nouvelles capacités prévues pour 2026.11. Vie privée caméras Il y a également une question importante derrière toutes ces caméras : celle de la confidentialité. Une caméra connectée n’est pas un appareil anodin. Elle peut filmer l’entrée d’une maison, un jardin ou parfois l’intérieur du logement. L’un des intérêts de Home Assistant est précisément de pouvoir privilégier, lorsque les appareils le permettent, un fonctionnement local. Avec une caméra fonctionnant localement, le flux peut rester sur le réseau domestique au lieu de devoir systématiquement passer par les serveurs du constructeur. Reolink, par exemple, permet à certaines caméras de continuer à fonctionner avec Home Assistant même lorsque leur accès à Internet est bloqué. Cela ne signifie pas que toute caméra intégrée à Home Assistant devient automatiquement locale. Tout dépend du modèle, du protocole utilisé et de l’intégration. Mais c’est une distinction importante lorsqu’on choisit une caméra ou une sonnette connectée. Marketplace intégré L’autre grosse nouveauté de Home Assistant 2026.11 concerne les extensions communautaires. Un Marketplace apparaît directement dans Home Assistant. Jusqu’à présent, beaucoup d’utilisateurs installaient HACS, le Home Assistant Community Store. HACS permet d’ajouter des intégrations créées par la communauté, mais aussi des cartes pour les tableaux de bord, des thèmes et d’autres extensions qui ne font pas officiellement partie de Home Assistant. Avec la version 2026.11, cette logique arrive directement dans Home Assistant sous la forme du Marketplace. Il sera accessible depuis les réglages et utilisera le même catalogue que HACS pour les intégrations, les cartes, les thèmes et les modèles communautaires. Intégrations communautaires C’est une évolution importante parce que HACS est extrêmement populaire, mais son installation pouvait constituer une difficulté supplémentaire pour les personnes découvrant Home Assistant. Il fallait savoir que HACS existait, l’installer séparément puis comprendre la différence entre une intégration officielle de Home Assistant et une intégration communautaire. Avec le Marketplace intégré, cette découverte devient beaucoup plus simple. Mais il faudra conserver une distinction essentielle. Ce que l’on trouve dans le Marketplace reste développé et maintenu par la communauté. Ce n’est pas parce qu’une intégration apparaît directement dans Home Assistant qu’elle devient automatiquement une intégration officielle du projet. Home Assistant précise justement que le Marketplace reprend le catalogue communautaire et que ces éléments restent supportés par leurs développeurs respectifs. C’est important pour comprendre les différences possibles de stabilité, de maintenance ou de support. Bêta et prudence Les premiers utilisateurs de la bêta semblent d’ailleurs accueillir favorablement ce nouveau Marketplace. Dans la communauté Home Assistant, certains testeurs expliquent déjà préférer cette intégration directe à la présence séparée de HACS dans la barre latérale. Mais nous sommes précisément dans la semaine de bêta. Cette période sert surtout à identifier les bugs avant la publication stable. Il est donc préférable, pour la majorité des utilisateurs, d’attendre la version stable plutôt que d’installer la bêta sur une maison connectée utilisée quotidiennement. Maison connectée unifiée Finalement, ces nouveautés montrent assez bien l’évolution de Home Assistant. Au départ, beaucoup de personnes l’utilisaient essentiellement pour regrouper des ampoules, des prises et quelques capteurs. Aujourd’hui, le système essaie de devenir une véritable plateforme capable de gérer des appareils beaucoup plus complexes. La voiture électrique peut entrer dans la gestion énergétique de la maison. Les caméras Matter peuvent rejoindre l’écosystème. Les sonnettes peuvent progressivement devenir interactives directement depuis Home Assistant. Et les extensions communautaires sont désormais beaucoup plus proches du cœur de l’expérience grâce au Marketplace. La maison connectée ne consiste donc plus simplement à allumer une lumière depuis son téléphone. Elle devient progressivement un ensemble dans lequel les différents équipements peuvent communiquer, déclencher des automatisations et être contrôlés depuis une interface commune. Interopérabilité renforcée L’audio bidirectionnel est un bon exemple de cette évolution. Voir la caméra était une première étape. Recevoir une notification lorsqu’une personne est détectée en était une autre. Pouvoir maintenant parler directement à travers la caméra rapproche encore davantage Home Assistant des applications proposées par les fabricants. Mais avec une différence importante : l’objectif est de réunir dans une même interface des appareils provenant de marques différentes. Et avec Matter, cette logique d’interopérabilité pourrait prendre encore davantage d’importance dans les prochains mois. Nous reviendrons évidemment sur Home Assistant 2026.11 lorsque la version stable sera disponible, notamment pour vérifier quelles caméras et quelles sonnettes pourront réellement utiliser l’audio bidirectionnel dans les installations existantes. C’était le Lundi de la domotique sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mardi des écosystèmes. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
October 29 · 11 min
PDF, EPUB, présentations : comment créer des documents vraiment accessibles ?
Dans cet épisode de Numérique Autrement (Jeudi de l’accessibilité), nous abordons comment intégrer l’accessibilité dès la création de contenus : PDF, EPUB, supports pédagogiques et présentations. Nous expliquons pourquoi la structure (titres, listes, liens, ordre de lecture, textes alternatifs) est déterminante, comment le format EPUB permet des tables des matières et une navigation claire, et ce qu’implique la préparation d’un PDF balisé. Nous revenons sur les possibilités et limites des outils : InDesign peut préparer un PDF accessible, tout en restant difficile à utiliser de façon autonome avec JAWS ou NVDA ; Acrobat aide au contrôle et à la remédiation mais les vérifications automatiques ne suffisent pas. Côté éducation, Book Creator intègre des fonctions d’accessibilité, teste avec plusieurs lecteurs d’écran et propose une aide IA pour les descriptions d’images, modifiables par l’auteur. Nous présentons aussi PresentAble, conçu pour aider des personnes aveugles à produire des présentations PowerPoint en signalant des problèmes de mise en page et en donnant des informations sur l’apparence visuelle. Message clé : ne pas seulement rendre accessibles les contenus finis, mais aussi les outils de création, afin que chacun puisse produire ses propres documents accessibles, dans l’esprit de la conception universelle. Contenu audio PDF, EPUB, présentations – comment créer des documents vraiment.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/QBQywtCz2-s Transcription Accessibilité à la création Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Jeudi de l’accessibilité, nous allons parler de création de contenus numériques. PDF, livres numériques, supports pédagogiques, présentations PowerPoint : on pense souvent à l’accessibilité une fois que le document est terminé. On exporte le fichier, on l’envoie, puis quelqu’un découvre qu’un lecteur d’écran ne retrouve pas les titres, que les images n’ont aucune description, que l’ordre de lecture est incohérent ou que certaines informations ne sont compréhensibles que visuellement. Et à ce moment-là, il faut essayer de réparer. Mais il existe une autre approche : intégrer l’accessibilité directement au moment où le contenu est créé. Et cela pose aussi une deuxième question, dont on parle beaucoup moins : les outils permettant de créer ces contenus sont-ils eux-mêmes accessibles aux personnes handicapées ? Car rendre accessible un document final est une chose. Permettre à une personne aveugle, par exemple, de créer elle-même ce document en toute autonomie en est une autre. C’est ce que nous allons explorer aujourd’hui à travers les livres numériques EPUB, les PDF créés avec Adobe InDesign, Book Creator et un outil conçu pour aider les personnes aveugles à créer des présentations : PresentAble. EPUB structuré Commençons par le livre numérique. Un livre numérique accessible ne se résume pas à du texte que l’on peut faire lire par une synthèse vocale. La structure du document est essentielle. Les titres doivent être identifiés comme de véritables titres. Les listes doivent être reconnues comme des listes. Les liens doivent être compréhensibles. Les images porteuses d’information doivent disposer d’une alternative textuelle. Et l’ordre dans lequel le contenu est présenté doit rester logique lorsqu’il est lu avec un lecteur d’écran, une plage braille ou lorsque l’affichage est modifié. Le format EPUB permet justement de construire cette structure. Un livre peut contenir une véritable table des matières navigable, des chapitres, des sous-sections et des liens permettant de passer directement d’une partie à une autre. Dans un livre de recettes, par exemple, on pourrait avoir une table des matières principale avec les entrées, les plats, les desserts ou les plats familiaux. En ouvrant « Plats familiaux », on pourrait accéder uniquement aux recettes de cette catégorie. Puis, en sélectionnant « Choucroute », arriver directement sur la recette correspondante. Avec un lecteur d’écran, cette organisation peut devenir particulièrement confortable si les titres et les liens sont correctement structurés. PDF balisé Cette logique de structure existe également pour les PDF. Un PDF peut sembler parfaitement organisé visuellement et être pourtant très difficile à utiliser avec un lecteur d’écran. Pourquoi ? Parce que la présentation visuelle ne suffit pas. Le document doit contenir une structure interne. Il faut notamment identifier les titres, les paragraphes, les listes, les tableaux et les images. Il faut également définir un ordre de lecture cohérent. C’est particulièrement important lorsqu’une page contient plusieurs colonnes, des encadrés, des images ou différents blocs répartis sur la page. Sans cette structure, un lecteur d’écran peut lire les éléments dans un ordre totalement différent de celui qui était prévu. InDesign et accessibilité Adobe InDesign permet justement de préparer de nombreux éléments nécessaires à la création d’un PDF accessible. Les styles utilisés dans le document peuvent être associés à des balises. Les images peuvent recevoir un texte alternatif. L’ordre de lecture peut être préparé. La table des matières, les signets, certains liens et les métadonnées peuvent également être définis avant l’export. Sur le papier, c’est donc une très bonne manière de penser l’accessibilité avant de générer le PDF final. Mais il y a un paradoxe important. InDesign permet de produire des documents accessibles, sans être lui-même un exemple particulièrement convaincant d’application totalement accessible à une personne aveugle utilisant JAWS ou NVDA. Des professionnels de l’accessibilité et des utilisateurs de lecteurs d’écran signalent encore des difficultés importantes pour travailler de manière autonome dans l’interface. Autrement dit, le document final peut être accessible alors que l’outil utilisé pour le produire ne l’est pas suffisamment. Acrobat et remédiation La situation est un peu différente avec Adobe Acrobat. Un PDF correctement balisé peut être consulté avec JAWS, NVDA ou d’autres lecteurs d’écran. Acrobat possède également des outils permettant de vérifier et de corriger certaines erreurs d’accessibilité. Mais là encore, il faut distinguer la théorie de l’usage réel. La remédiation avancée d’un PDF peut rester complexe pour une personne aveugle. Et surtout, un document qui passe correctement dans un vérificateur automatique d’accessibilité n’est pas nécessairement confortable à utiliser avec un lecteur d’écran. Il peut encore présenter un ordre de lecture étrange, des descriptions insuffisantes ou des éléments difficiles à comprendre. C’est pourquoi les professionnels de l’accessibilité recommandent généralement de ne pas se contenter d’un contrôle automatique. Un vrai test avec les technologies d’assistance reste indispensable. Book Creator et accessibilité Cette question devient particulièrement intéressante lorsque l’on compare cette approche avec Book Creator. Book Creator est très utilisé dans le domaine éducatif pour fabriquer des livres numériques mêlant texte, images, audio et vidéo. Et cette fois, l’éditeur indique explicitement tester son outil avec plusieurs lecteurs d’écran : VoiceOver, TalkBack, JAWS, NVDA, Narrator ou encore ChromeVox. Les auteurs peuvent utiliser des titres structurés, des listes et des liens. Les images peuvent recevoir des descriptions. Les vidéos peuvent disposer de sous-titres et les contenus audio de transcriptions. Book Creator propose également une fonction utilisant l’intelligence artificielle pour suggérer automatiquement un texte alternatif pour une image. Mais cette proposition reste modifiable par l’auteur. Et c’est essentiel. L’intelligence artificielle peut aider à produire une première description. Mais elle ne sait pas toujours quelle information est véritablement importante dans le contexte du document. L’auteur doit donc rester responsable de la description finale. Conception universelle Cette approche rejoint ce que l’on appelle souvent la conception universelle. L’idée n’est pas de fabriquer un contenu principal, puis une version spéciale pour les personnes handicapées. Il s’agit plutôt de concevoir dès le départ un contenu suffisamment souple pour être utilisé de différentes manières. Une personne peut lire le texte visuellement. Une autre peut l’écouter avec une synthèse vocale. Une personne aveugle peut utiliser un lecteur d’écran ou une plage braille. Une personne ayant des difficultés de lecture peut avoir besoin d’audio ou d’une mise en page simplifiée. Une vidéo peut être accompagnée de sous-titres. Un contenu sonore peut disposer d’une transcription. L’accessibilité devient alors une propriété du contenu lui-même, et non un ajout réalisé après sa publication. PowerPoint en non-voyance Et puis il existe un autre problème très concret : comment créer un contenu visuel lorsque l’on ne peut pas le voir ? Prenons PowerPoint. Il est possible d’utiliser de nombreuses fonctions de PowerPoint avec un lecteur d’écran. Mais cela ne signifie pas qu’une personne aveugle puisse facilement savoir si sa présentation est visuellement réussie. Un titre peut dépasser de sa zone. Deux objets peuvent se chevaucher. Une image peut être mal positionnée. Une diapositive peut contenir trop d’informations. Un contraste peut être insuffisant. Et dans ce cas, la personne doit souvent demander l’aide de quelqu’un qui voit la présentation. C’est précisément à ce problème que cherche à répondre PresentAble. PresentAble PresentAble est un outil destiné notamment aux personnes utilisant JAWS. Il a été créé par Jonathan Simeone, un avocat aveugle qui explique avoir lui-même rencontré des difficultés lorsqu’il devait produire des présentations PowerPoint. L’outil peut importer différents types de contenus, notamment du Markdown, des documents Word ou des présentations existantes. Il peut aider à repérer certains problèmes de mise en page. Et avec l’aide de modèles d’intelligence artificielle, il peut également fournir des informations sur l’apparence visuelle d’une diapositive. Cette approche est particulièrement intéressante. L’intelligence artificielle ne remplace pas le lecteur d’écran. Elle ajoute une information qui était auparavant difficilement accessible : une analyse de l’apparence visuelle du document. Elle peut ainsi devenir une sorte de regard supplémentaire. Contrôle du résultat Cela change légèrement la manière de réfléchir à l’accessibilité. Pendant longtemps, rendre un logiciel accessible signifiait surtout permettre d’atteindre les boutons, les menus et les champs avec un lecteur d’écran. C’est indispensable. Mais ce n’est pas toujours suffisant. Une personne aveugle doit aussi pouvoir contrôler le résultat qu’elle produit. Si elle crée une présentation, elle doit pouvoir savoir si cette présentation est visuellement cohérente. Si elle fabrique un livre numérique, elle doit pouvoir vérifier sa structure. Si elle crée un PDF, elle doit pouvoir s’assurer que les titres, les images et l’ordre de lecture ont été correctement enregistrés. L’objectif ne devrait donc pas être seulement de permettre aux personnes handicapées de consulter des contenus accessibles. Il devrait également être de leur permettre de les créer elles-mêmes. Outils de création accessibles Et finalement, les différents exemples que nous venons de voir racontent la même histoire. Un EPUB accessible doit être correctement structuré dès sa création. Un PDF accessible doit être préparé dans le document source plutôt que réparé uniquement à la fin. Book Creator essaie d’intégrer directement l’accessibilité dans son environnement de création. PresentAble cherche à donner davantage d’autonomie aux personnes aveugles lorsqu’elles produisent des contenus visuels. Mais l’exemple d’InDesign rappelle aussi quelque chose d’essentiel : un outil capable de fabriquer un document accessible n’est pas nécessairement lui-même accessible. Et c’est probablement l’un des prochains grands chantiers de l’accessibilité numérique. Nous avons beaucoup travaillé sur l’accessibilité des contenus destinés aux utilisateurs. Il faut maintenant aussi réfléchir davantage à l’accessibilité des outils destinés aux créateurs. Une personne handicapée ne doit pas seulement pouvoir lire un livre accessible. Elle doit pouvoir écrire et publier son propre livre. Elle ne doit pas seulement pouvoir consulter une présentation accessible. Elle doit pouvoir créer elle-même une présentation professionnelle. Et elle ne devrait pas avoir besoin d’une personne voyante pour vérifier systématiquement son travail. Choisir l'outil accessible C’est peut-être finalement le message essentiel de ce Jeudi de l’accessibilité. L’accessibilité ne doit pas commencer au moment où l’on publie un document. Elle doit commencer au moment où l’on choisit l’outil qui permettra de le créer. Créer accessible ne signifie pas produire un contenu moins beau, moins riche ou moins créatif. Cela signifie construire un contenu dont l’information ne dépend pas d’une seule manière de voir, d’entendre ou d’interagir. Et surtout, cela signifie permettre à chacun non seulement d’accéder au numérique, mais aussi d’en devenir pleinement créateur. C’était le Jeudi de l’accessibilité sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le tutoriel. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
October 28 · 13 min
L’IA ne se contente plus de répondre : elle simule, cherche et agit
Au programme : l’IA ne se limite plus aux chatbots. Cet épisode présente des systèmes qui simulent des environnements, utilisent un ordinateur, coordonnent des agents et s’intègrent aux logiciels d’entreprise. Côté Google DeepMind, Genie 4 incarne une nouvelle génération de « modèles du monde » : des simulations interactives modifiables en langage naturel, avec audio natif (ambiances, musique, dialogues) et de meilleurs mouvements humains/physiques. Google souligne toutefois des limites actuelles (stabilité, précision spatiale, interactions complexes, texte lisible) et un déploiement restreint pour l’instant (testeurs, Project Genie pour abonnés Google AI Ultra, accès anticipé via l’API Gemini et Google AI Studio). Chez OpenAI, GPT-6.1 Terra (lancé le 26 octobre) vise la rapidité et l’efficacité pour le raisonnement visuel, l’utilisation précise d’un ordinateur et la rédaction. Disponible dans ChatGPT Work, Codex et l’API OpenAI, il ouvre des possibilités pour l’accessibilité, sans remplacer les bonnes pratiques. Autre fait marquant : des milliers d’agents ont analysé en 32 minutes des données issues de millions de cellules cérébrales de souris (OpenAI, PerturbAI, Scripps Research), pour faire émerger des pistes de recherche à valider scientifiquement. Côté écosystème, les modèles OpenAI arrivent dans Google Cloud (Model Garden, accès limité puis disponibilité générale), tandis que le rapprochement avec Oracle facilite l’usage des applications et données Oracle depuis ChatGPT et l’intégration des modèles dans les produits Oracle, avec un fort accent sur les permissions et la traçabilité. Enfin, la Decisions API d’OpenAI, basée sur GPT-6 Luna, prend rapidement de petites décisions sur texte, images ou données structurées, jusqu’à dix fois plus vite que l’usage classique via la Responses API. Conclusion : l’IA devient une couche d’infrastructure à l’intérieur des applications. Reste à voir si cette évolution simplifiera vraiment nos usages ou ajoutera de la complexité. Contenu audio L’IA ne se contente plus de répondre – elle simule, cherche et a.mp3 Regarder sur YouTube Transcription Virage agentique Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Mercredi de l’intelligence artificielle, nous avons beaucoup de nouveautés. Et cette semaine, plusieurs annonces racontent finalement la même histoire. Pendant longtemps, lorsqu’on parlait d’intelligence artificielle générative, on pensait surtout à un chatbot capable de répondre à une question, de rédiger un texte ou de résumer un document. Mais les systèmes qui apparaissent aujourd’hui commencent à faire beaucoup plus. Ils peuvent créer des environnements interactifs, utiliser un ordinateur, coordonner des milliers d’agents pour analyser des données scientifiques ou encore s’intégrer directement dans les logiciels utilisés par les entreprises. Nous allons donc commencer par une annonce particulièrement impressionnante de Google DeepMind : Genie 4. Puis nous parlerons du nouveau modèle GPT-6.1 Terra d’OpenAI, de milliers d’agents utilisés pour analyser des données biologiques, de l’arrivée des modèles OpenAI dans Google Cloud, du rapprochement entre ChatGPT et Oracle et enfin d’une nouvelle API conçue non pas pour discuter, mais simplement pour prendre rapidement des décisions. Monde interactif Commençons avec Google DeepMind et Genie 4. Pour comprendre cette nouveauté, il faut d’abord parler de ce que l’on appelle un « world model », que l’on pourrait traduire par modèle du monde. L’idée n’est plus simplement de générer une image ou une vidéo. Le système essaie de représenter un environnement dans lequel des événements peuvent se produire et où l’utilisateur peut intervenir. Avec Genie 4, Google DeepMind présente justement une nouvelle génération de ce type de modèle. On peut lancer une simulation puis la modifier en temps réel avec du langage naturel. On peut par exemple demander de changer la météo, déplacer la caméra ou introduire une nouvelle personne ou un nouvel objet dans la scène. Et le système adapte ensuite la simulation à cette nouvelle situation. La différence avec une vidéo générée est importante. Dans une vidéo classique, la séquence est produite puis regardée. Ici, l’environnement est interactif. L’utilisateur peut agir pendant que le monde continue d’être généré. Simulation robotique Genie 4 ne génère d’ailleurs pas uniquement l’image. Google explique que le modèle produit également l’audio de manière native. Cela peut comprendre les bruits d’ambiance, de la musique ou encore des dialogues interactifs. Un personnage présent dans la simulation peut donc réagir à ce qui se passe et parler en fonction des événements. Google insiste également sur l’amélioration de la simulation des mouvements humains et de certains phénomènes physiques. L’objectif n’est évidemment pas seulement de fabriquer des mondes amusants à explorer. Ces environnements peuvent aussi devenir des terrains d’entraînement pour des intelligences artificielles ou des robots. Un robot pourrait par exemple apprendre à accomplir une tâche dans des milliers de situations virtuelles avant qu’on lui demande de la réaliser dans le monde réel. Cela permettrait de varier les environnements, les obstacles et les scénarios sans devoir tout reproduire physiquement. Genie et Gemini Google associe d’ailleurs Genie 4 à d’autres modèles Gemini. Un modèle peut servir à générer l’environnement tandis qu’un autre observe ce qui se passe, décompose un objectif en plusieurs étapes et vérifie que chacune d’entre elles a été réalisée. C’est particulièrement intéressant pour la robotique. On ne demande plus seulement à une IA de reconnaître un objet. On peut lui donner un objectif, la laisser construire un plan, observer les conséquences de ses actions et modifier ce plan lorsque l’environnement change. Nous sommes donc beaucoup plus proches d’un système qui apprend à évoluer dans un monde que d’un chatbot traditionnel. Il faut cependant garder une nuance importante. Genie 4 reste aujourd’hui une technologie de recherche. Google reconnaît encore certaines limites concernant la stabilité des objets sur de longues périodes, la précision spatiale, les interactions physiques complexes ou encore la génération de texte lisible dans les scènes. Le modèle commence seulement à être proposé à un groupe limité de testeurs. Il doit ensuite arriver auprès des abonnés Google AI Ultra dans Project Genie ainsi qu’auprès de partenaires en accès anticipé dans l’API Gemini et Google AI Studio. Nous sommes donc devant une technologie très impressionnante, mais pas encore devant un outil grand public que tout le monde peut utiliser aujourd’hui. Terra raisonnement visuel Passons maintenant chez OpenAI avec GPT-6.1 Terra. Ce nouveau modèle a été lancé le 26 octobre. Son objectif n’est pas exactement le même que celui de Genie 4. Terra est présenté comme un modèle rapide et efficace particulièrement adapté au raisonnement visuel, à l’utilisation précise d’un ordinateur et à la rédaction. La partie « utilisation de l’ordinateur » est particulièrement intéressante. Cela signifie qu’un modèle d’intelligence artificielle peut observer une interface, comprendre les éléments présents à l’écran puis effectuer certaines actions. On se rapproche donc encore une fois d’une intelligence artificielle qui ne se contente plus de fournir des instructions. Elle peut progressivement agir dans les logiciels. GPT-6.1 Terra arrive dans ChatGPT Work, Codex et l’API OpenAI. Il n’est donc pas simplement ajouté comme nouveau modèle dans la conversation ChatGPT classique. Il est davantage destiné aux environnements dans lesquels l’IA doit réellement accomplir un travail ou interagir avec des outils. Accessibilité des interfaces Cette capacité à comprendre visuellement une interface mérite évidemment d’être suivie du côté de l’accessibilité. Lorsqu’une intelligence artificielle est capable d’identifier des boutons, des champs ou des informations affichées à l’écran, elle pourrait potentiellement aider à accomplir certaines tâches difficiles avec une interface mal conçue. Mais il faut rester prudent. Une intelligence artificielle capable de cliquer quelque part ne transforme pas automatiquement une application inaccessible en application accessible. Pour une personne utilisant un lecteur d’écran, il faut toujours pouvoir comprendre ce qui se passe, contrôler les actions réalisées et vérifier le résultat. L’intelligence artificielle peut devenir un outil supplémentaire. Elle ne doit pas servir d’excuse pour arrêter de rendre correctement accessibles les logiciels et les sites Internet. C’est néanmoins un domaine particulièrement intéressant à suivre. Agents et données biologiques Autre nouveauté étonnante cette semaine : l’utilisation de milliers d’agents d’intelligence artificielle pour analyser des données biologiques. OpenAI, PerturbAI et Scripps Research ont travaillé ensemble sur des données provenant de millions de cellules cérébrales de souris. L’objectif était de rechercher de nouvelles pistes pouvant intéresser les chercheurs qui travaillent notamment sur les maladies d’Alzheimer et de Parkinson. Plutôt que de confier l’ensemble du travail à un seul modèle, des milliers d’agents ont été lancés en parallèle. Chacun pouvait explorer une partie des données et rechercher des relations intéressantes. OpenAI indique que ces agents ont pu analyser et interpréter ces données en seulement 32 minutes. Il faut évidemment bien comprendre ce que cela signifie. L’intelligence artificielle n’a pas découvert un traitement contre Alzheimer ou Parkinson en une demi-heure. Elle a permis de faire ressortir des pistes de recherche intéressantes à partir de données expérimentales existantes. Ces pistes doivent ensuite être examinées et validées par des scientifiques. Mise à l’échelle des agents Mais cette expérience montre quelque chose de très important. On parle souvent d’un agent d’intelligence artificielle comme d’un assistant personnel capable d’effectuer une tâche. Ici, l’idée change d’échelle. On peut déployer des centaines ou des milliers d’agents en parallèle. Chaque agent réalise une partie de l’analyse, puis les résultats peuvent être regroupés. Cela ressemble presque à une immense équipe de chercheurs numériques extrêmement rapides. Évidemment, cela pose ensuite une autre question : comment vérifier les résultats produits par autant d’agents ? Plus les systèmes travaillent rapidement et en grand nombre, plus la validation humaine et la traçabilité deviennent importantes. Mais pour la recherche scientifique, cette capacité à explorer rapidement d’immenses quantités de données pourrait devenir extrêmement intéressante. OpenAI dans Google Cloud Nous allons maintenant parler d’un partenariat assez surprenant. Les modèles OpenAI arrivent dans Google Cloud. OpenAI et Google sont pourtant deux concurrents directs dans le domaine de l’intelligence artificielle. Google développe notamment Gemini, tandis qu’OpenAI développe GPT. Mais dans le cloud professionnel, la logique est différente. Google Cloud veut proposer à ses clients plusieurs modèles afin qu’ils puissent choisir celui qui correspond le mieux à leurs besoins. Les modèles OpenAI ainsi que les workflows agentiques de Codex doivent donc être intégrés au Model Garden de Google Cloud. Cela permettra aux entreprises utilisant déjà l’infrastructure Google d’accéder aux modèles OpenAI sans devoir complètement changer leur environnement de travail. La disponibilité générale est prévue dans les prochaines semaines. Pour l’instant, un accès limité est proposé à certains clients. Coopétition IA Ce rapprochement illustre parfaitement une caractéristique assez étonnante du marché actuel de l’intelligence artificielle. Les entreprises sont simultanément concurrentes et partenaires. Google peut développer Gemini tout en hébergeant les modèles d’OpenAI. Microsoft reste de son côté le principal partenaire cloud d’OpenAI. Et les entreprises clientes cherchent surtout à pouvoir choisir entre plusieurs modèles selon la tâche à accomplir. Nous allons donc probablement voir de moins en moins d’écosystèmes totalement fermés autour d’un seul modèle. Une entreprise pourra utiliser un modèle pour écrire du code, un autre pour analyser une image et encore un autre pour traiter rapidement certaines décisions. OpenAI et Oracle Et justement, OpenAI vient aussi d’annoncer un nouveau rapprochement avec Oracle. L’idée est de permettre aux applications et aux données Oracle d’être utilisées depuis ChatGPT et, dans l’autre sens, d’intégrer davantage les modèles OpenAI dans les produits Oracle. Oracle est extrêmement présent dans les grandes entreprises. Ses logiciels peuvent gérer les ressources humaines, la finance, les données ou de nombreuses opérations internes. Le but est donc de permettre à une personne ou à un agent d’intelligence artificielle d’interagir plus directement avec ces outils. Imaginez par exemple qu’au lieu d’ouvrir plusieurs logiciels, de rechercher différentes informations puis de construire manuellement un rapport, on puisse demander à l’IA d’aller rechercher les données autorisées dans plusieurs applications et de préparer le résultat. C’est exactement la direction prise actuellement par les grands acteurs de l’intelligence artificielle. Ils veulent que l’IA devienne une couche qui permet d’utiliser plusieurs applications sans devoir nécessairement manipuler chacune d’entre elles séparément. Gouvernance des agents Cette évolution pose évidemment des questions importantes de sécurité. Si un agent peut consulter des données professionnelles, modifier une information ou déclencher une action dans une application, il faut contrôler précisément ses autorisations. OpenAI et Oracle insistent justement sur l’idée que les accès doivent respecter les permissions et les validations définies par l’entreprise. C’est probablement l’un des grands défis des agents d’intelligence artificielle. Un chatbot qui donne une mauvaise réponse peut déjà poser problème. Mais un agent qui réalise une mauvaise action peut avoir des conséquences beaucoup plus importantes. Plus les intelligences artificielles pourront agir, plus les questions de contrôle, de confirmation et de traçabilité deviendront essentielles. Decisions API Terminons avec une nouveauté beaucoup plus technique, mais qui illustre parfaitement cette transformation : la Decisions API d’OpenAI. Cette API ne cherche pas à rédiger de longues réponses. Elle est conçue pour prendre rapidement de petites décisions. Une application peut par exemple lui demander de classer un contenu, de choisir entre plusieurs actions ou de donner un score selon certains critères. L’API utilise GPT-6 Luna et peut traiter du texte, des images ou des données structurées. OpenAI annonce qu’elle peut fournir ce type de décision jusqu’à dix fois plus rapidement que GPT-6 Luna utilisé de manière classique avec la Responses API. Pourquoi créer un outil aussi spécialisé ? Parce qu’un agent effectue parfois des centaines de petites décisions. Dois-je envoyer cette demande vers le service commercial ou le support ? Cette image respecte-t-elle telle règle ? Quel outil dois-je utiliser ensuite ? Quelle action faut-il déclencher ? Il serait inutile de demander au modèle de rédiger un paragraphe complet à chaque fois. La Decisions API fournit simplement la réponse structurée dont le logiciel a besoin pour continuer. IA intégrée C’est peut-être finalement cette dernière nouveauté qui résume le mieux tout ce que nous venons de voir. L’intelligence artificielle devient progressivement une infrastructure. Genie 4 peut simuler des environnements. GPT-6.1 Terra peut comprendre visuellement une interface et utiliser un ordinateur. Des milliers d’agents peuvent analyser ensemble des données scientifiques. Les modèles OpenAI arrivent directement dans Google Cloud. ChatGPT se rapproche des applications Oracle. Et une API spécialisée peut prendre en quelques instants les petites décisions nécessaires au fonctionnement d’un agent. On s’éloigne donc progressivement de l’époque où l’intelligence artificielle était principalement une fenêtre dans laquelle on écrivait une question. La prochaine étape semble être une intelligence artificielle présente à l’intérieur des applications, capable de comprendre le contexte, de choisir une action et parfois de l’exécuter. Cela ne signifie pas que les chatbots vont disparaître. Mais ils pourraient devenir simplement l’une des portes d’entrée vers des systèmes beaucoup plus larges. Et pour Numérique Autrement, il faudra particulièrement suivre une question : est-ce que cette évolution rendra réellement le numérique plus simple et plus accessible, ou est-ce qu’elle ajoutera une nouvelle couche de complexité difficile à contrôler ? Comme toujours, ce ne sont pas seulement les capacités techniques qui compteront. Ce sera surtout la manière dont ces technologies seront intégrées dans nos usages quotidiens. C’était le Mercredi de l’intelligence artificielle sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Jeudi de l’accessibilité.
October 27 · 8 min
Apple : nouvel iPad mini et Siri AI en français, mais toujours pas sur iPhone en France
Apple démarre la semaine avec deux annonces importantes : un nouvel iPad mini profondément revu et une nouvelle génération de Siri qui prend désormais en charge le français. Dans ce Mardi des écosystèmes, nous découvrons le nouvel iPad mini avec son écran OLED de 8,5 pouces, sa puce A20 Pro, sa résistance à l’eau et à la poussière et ses évolutions autour de l’intelligence artificielle. Nous faisons également le point sur Siri AI : le français est désormais pris en charge, mais les nouvelles fonctions restent pour l’instant indisponibles sur iPhone, iPad et Apple Watch dans l’Union européenne. Nous revenons sur les fonctions annoncées par Apple, notamment la compréhension de l’écran, le contexte conversationnel et les actions dans les applications, avec un regard particulier sur leur potentiel en matière d’accessibilité. Un épisode pour comprendre ce qui est déjà disponible, ce qui reste encore à attendre en France et la direction prise par l’écosystème Apple. Abonnez-vous à la chaîne YouTube Numérique Autrement pour ne manquer aucun nouvel épisode. Contenu audio Apple – nouvel iPad mini et Siri AI en français, mais toujours p.mp3 Regarder sur YouTube https://youtu.be/xh0UV5crbUk Transcription Annonces Apple Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Mardi des écosystèmes, nous allons parler d’Apple. La marque a commencé la semaine avec deux annonces importantes. D’abord, une nouvelle génération d’iPad mini, avec un écran OLED, une nouvelle puce A20 Pro et plusieurs évolutions intéressantes. Apple a également annoncé que sa nouvelle génération de Siri prend désormais en charge le français. Mais il faut le préciser immédiatement : en France et plus largement dans l’Union européenne, Siri AI n’est toujours pas disponible sur l’iPhone, l’iPad et l’Apple Watch. Le français est donc prêt, mais nous ne pouvons pas encore profiter de toutes ces nouvelles fonctions sur nos appareils mobiles. Nous allons voir ce qu’Apple a réellement annoncé, ce qui est disponible aujourd’hui et ce qui reste encore à attendre. iPad mini OLED Commençons par l’iPad mini. Apple a présenté le 26 octobre une nouvelle génération de sa plus petite tablette. Et cette fois, il ne s’agit pas simplement d’un changement de processeur. L’une des principales nouveautés se trouve du côté de l’écran. Le nouvel iPad mini adopte désormais un écran OLED de 8,5 pouces. Apple annonce un contraste plus important et une luminosité de pointe plus de deux fois supérieure à celle de la génération précédente. Une option avec écran nano-texturé sera également proposée afin de limiter les reflets. Le design devient également plus fin et plus léger. Apple conserve donc l’idée qui fait la particularité de l’iPad mini : proposer une véritable tablette, mais dans un format suffisamment compact pour être tenue facilement dans une main. Puce Pro pour l’IA À l’intérieur, Apple introduit une nouvelle puce A20 Pro. Cette puce doit évidemment améliorer les performances générales de l’appareil, mais Apple insiste aussi beaucoup sur l’intelligence artificielle. Elle intègre notamment des accélérateurs neuronaux dans les cœurs graphiques ainsi qu’un Neural Engine renforcé. L’objectif est de permettre à davantage de traitements liés à l’intelligence artificielle de fonctionner directement sur l’appareil. C’est une évolution intéressante parce qu’Apple continue clairement à rapprocher matériel et intelligence artificielle. Le constructeur ne veut plus simplement fabriquer un iPad plus rapide. Il veut que les nouvelles générations de puces soient directement pensées pour les usages d’Apple Intelligence. Caméra et étanchéité Le nouvel iPad mini reçoit également une caméra avant Center Stage de 12 mégapixels, placée sur le bord horizontal de l’appareil. Apple annonce aussi une connectivité sans fil et cellulaire plus rapide ainsi que la prise en charge de la recharge rapide. Autre nouveauté assez inhabituelle pour un iPad : ce modèle bénéficie désormais d’une résistance à l’eau et à la poussière. Apple annonce une certification IP67. Cela peut être intéressant pour un appareil pensé pour être transporté souvent et utilisé dans des environnements très différents. iPad mini et accessibilité Mais ce petit format pose aussi une question intéressante du point de vue de l’accessibilité. Pour une personne qui utilise principalement VoiceOver, la taille de l’écran ne constitue pas nécessairement le critère principal. Un appareil plus petit et plus léger peut au contraire être intéressant parce qu’il est plus facile à transporter, à tenir et à utiliser dans différentes situations. L’iPad mini peut donc occuper une place assez particulière entre l’iPhone et les grands iPad. Il faudra évidemment tester cette nouvelle génération avant de savoir si ces changements ont un véritable intérêt dans les usages quotidiens. Mais ce format reste particulièrement intéressant à observer du côté de l’accessibilité. Siri AI en français Passons maintenant à Siri. Apple vient d’ajouter le français aux langues prises en charge par sa nouvelle génération de Siri AI, aux côtés notamment de l’espagnol, du japonais, du coréen et du portugais. C’est une étape importante, car jusqu’à présent la langue française constituait elle-même une barrière. Mais cette annonce ne signifie pas que Siri AI arrive aujourd’hui sur nos iPhone et nos iPad en France. Dans l’Union européenne, les nouvelles fonctions de Siri restent pour le moment indisponibles sur iOS, iPadOS et watchOS. En revanche, elles peuvent être utilisées sur les Mac compatibles avec macOS 27.2 et sur Apple Vision Pro avec visionOS 27.2. Autrement dit, Apple a désormais réglé la question de la langue française, mais pas encore celle de la disponibilité sur les appareils mobiles en Europe. Compréhension d’écran Siri Lorsque Siri AI sera disponible plus largement, les changements annoncés seront importants. Siri doit devenir beaucoup plus conversationnel et surtout mieux comprendre le contexte. Il pourra utiliser certaines informations présentes dans les messages, les e-mails ou les photos afin de répondre à une demande. Il pourra également comprendre ce qui se trouve à l’écran. Cette compréhension de l’écran est probablement l’une des fonctions que j’aurai le plus envie de tester du point de vue de l’accessibilité. L’idée est que Siri puisse analyser ce qui est affiché et permettre à l’utilisateur de poser une question ou d’effectuer une action à partir de ce contenu. Par exemple, si une information apparaît dans une application, Siri pourrait être capable de la comprendre sans que l’utilisateur ait besoin de tout lui expliquer. Sur le papier, cela peut avoir un réel intérêt pour une personne aveugle ou malvoyante. Mais comme toujours, il faudra distinguer la démonstration théorique de l’expérience réelle avec VoiceOver. Une intelligence artificielle capable de comprendre l’écran n’est réellement utile que si elle complète correctement les outils d’accessibilité existants. Actions Siri dans les apps Le nouveau Siri doit également être capable de conserver davantage le contexte d’une conversation. Il sera ainsi possible de poser une première question, puis d’enchaîner avec une autre demande sans devoir tout recommencer. Apple prévoit également davantage d’actions dans les applications, y compris certaines applications tierces. L’objectif est clair : faire évoluer Siri d’un assistant principalement utilisé pour lancer une application, envoyer un message ou régler une minuterie vers un assistant capable de comprendre une situation et d’agir dans plusieurs applications. Pour les utilisateurs français d’iPhone et d’iPad, tout cela reste donc pour le moment une présentation de ce qui arrivera plus tard, et non une fonction que l’on peut déjà tester aujourd’hui. iPad mini sans Siri AI Cette situation crée d’ailleurs un contraste assez particulier avec le nouvel iPad mini. Apple vient de présenter une tablette équipée d’une puce A20 Pro largement pensée pour les traitements liés à l’intelligence artificielle. Le français est désormais pris en charge par Siri AI. Mais en France, les fonctions avancées du nouvel assistant restent indisponibles sur cet iPad. Le matériel est prêt. La langue est prête. Mais la disponibilité européenne ne l’est pas encore. C’est précisément pour cela qu’il est important de distinguer une technologie annoncée, une langue prise en charge et une fonction réellement utilisable dans notre pays. Précommandes iPad mini Le nouvel iPad mini sera disponible en précommande à partir du 28 octobre, avec une disponibilité prévue à partir du 6 novembre. Il sera proposé en plusieurs capacités de stockage et restera compatible avec l’Apple Pencil USB-C ainsi qu’avec l’Apple Pencil Pro. Apple semble également ne pas avoir terminé ses annonces de la semaine. Mais plutôt que de reprendre des rumeurs ou des produits encore non confirmés, nous reviendrons dessus lorsqu’ils auront réellement été présentés. Stratégie Apple et IA Ce Mardi des écosystèmes montre finalement assez bien la direction prise par Apple. D’un côté, le constructeur continue de faire évoluer son matériel avec un iPad mini beaucoup plus puissant. De l’autre, l’intelligence artificielle prend progressivement une place beaucoup plus profonde dans ses systèmes et ses applications. La prise en charge du français par Siri AI est une étape importante. Mais pour les utilisateurs français d’iPhone, d’iPad et d’Apple Watch, il faudra encore attendre avant de pouvoir réellement découvrir ces nouvelles fonctions. Nous suivrons évidemment leur arrivée en Europe et, surtout, leur comportement avec les outils d’accessibilité lorsqu’elles deviendront disponibles. C’était le Mardi des écosystèmes sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mercredi de l’intelligence artificielle. Ce contenu a été généré par intelligence artificielle.
October 26 · 10 min
Et si votre maison décidait quand recharger votre voiture électrique ?
Et si votre maison pouvait choisir elle-même le meilleur moment pour recharger votre voiture électrique ? Dans ce Lundi de la domotique, nous explorons la recharge intelligente avec Home Assistant, en tenant compte des heures creuses, de la consommation du logement, de la production solaire et des priorités entre les différents équipements. Nous faisons également un point sur EV Smart Charger ainsi que sur les dernières évolutions de Home Assistant, ESPHome et Matter. Contenu audio Ecouter sur yutube Transcription Ce contenu a été généré par intelligence artificielle. Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Lundi de la domotique, nous allons parler d’un appareil qui prend une place de plus en plus importante dans la consommation électrique de la maison : la voiture électrique. Peut-on demander à une maison connectée de choisir elle-même le meilleur moment pour recharger une voiture ? Peut-elle tenir compte de la consommation du logement, de la production solaire, du niveau de batterie ou encore de l’heure à laquelle on souhaite repartir ? Et puisque plusieurs nouveautés sont arrivées ces derniers jours, nous terminerons cet épisode par un rapide tour d’horizon de Home Assistant, ESPHome et Matter. Quand la voiture devient un appareil de la maison Une voiture électrique est particulière dans une installation domotique. Elle peut consommer beaucoup plus qu’une ampoule, un volet ou même plusieurs appareils électroménagers réunis. Lorsque l’on branche la voiture le soir, la solution la plus simple consiste évidemment à lancer immédiatement la recharge. Mais ce n’est pas forcément toujours le meilleur moment. Selon son contrat d’électricité, son installation et ses équipements, on peut préférer attendre les heures creuses. Avec des panneaux solaires, on peut essayer d’utiliser en priorité l’électricité produite sur place. Et si plusieurs appareils puissants fonctionnent en même temps dans la maison, il peut être intéressant de réduire momentanément la puissance consacrée à la voiture. C’est là que la domotique devient intéressante. La maison pourrait décider quand charger Imaginons une situation simple. Vous branchez votre voiture en rentrant chez vous. Au lieu de lancer immédiatement la recharge, Home Assistant sait que vous n’avez besoin de la voiture que le lendemain matin. Une automatisation pourrait alors attendre une plage horaire moins coûteuse avant de démarrer. On peut aller beaucoup plus loin. Si la maison dispose d’un capteur permettant de connaître sa consommation électrique, Home Assistant peut surveiller ce qui est déjà utilisé. Lorsque le four, le chauffage ou d’autres gros consommateurs fonctionnent, la recharge peut être ralentie. Lorsque la consommation diminue, elle peut reprendre plus fortement. Avec une installation photovoltaïque, l’automatisation peut également essayer d’envoyer vers la voiture une partie du surplus produit par les panneaux au lieu de l’injecter sur le réseau. La recharge devient alors une partie de la gestion énergétique globale de la maison. Il faut cependant que les appareils communiquent Sur le papier, tout cela semble simple. Dans la réalité, il faut que Home Assistant puisse obtenir les bonnes informations et commander les bons équipements. Il faut par exemple connaître la consommation de la maison. Selon l’installation, on peut également avoir besoin de connaître la production solaire, le niveau de la batterie domestique ou le niveau de charge du véhicule. Et surtout, la borne ou le système de recharge doit pouvoir être commandé. Toutes les bornes ne proposent pas les mêmes possibilités. Certaines permettent simplement de lancer ou d’arrêter la recharge. D’autres permettent aussi de modifier l’intensité utilisée. C’est cette deuxième possibilité qui rend les automatisations beaucoup plus intéressantes. EV Smart Charger : un exemple communautaire dans Home Assistant Il existe justement des projets développés par la communauté Home Assistant pour automatiser ce fonctionnement. L’un d’eux s’appelle EV Smart Charger. Attention : il ne s’agit pas d’une intégration officielle fournie directement avec Home Assistant. C’est une intégration communautaire que l’on peut installer notamment avec HACS. Son principe consiste à utiliser les différentes informations déjà disponibles dans Home Assistant : état de la borne, consommation du logement, production solaire, importation depuis le réseau, niveau de batterie du véhicule et éventuellement batterie domestique ou prévisions de production photovoltaïque. À partir de ces données, elle peut piloter différentes stratégies de recharge. Recharger avec le surplus solaire L’une des possibilités les plus intéressantes concerne l’énergie solaire. Supposons que vos panneaux produisent plus d’électricité que votre maison n’en consomme. Au lieu de laisser ce surplus repartir vers le réseau, l’automatisation peut augmenter progressivement la recharge du véhicule. Si un nuage passe et que la production chute, elle peut réduire la puissance. Et lorsqu’il n’y a plus suffisamment de surplus, la recharge peut être interrompue ou adaptée selon les réglages choisis. Le véhicule devient alors presque une grande batterie capable d’absorber l’énergie disponible. Évidemment, cela suppose d’avoir des panneaux solaires et une borne compatible avec ce type de pilotage. Une recharge intelligente pendant la nuit Le même principe peut être utilisé sans panneaux solaires. Une automatisation peut prévoir une recharge nocturne. L’objectif n’est alors plus de suivre la production solaire, mais de s’assurer que la voiture atteigne le niveau souhaité avant une certaine heure. On peut imaginer par exemple : voiture branchée à 19 heures, départ prévu à 7 heures, recharge différée pendant plusieurs heures, puis démarrage automatique pendant une plage tarifaire plus intéressante. On peut également ajouter des sécurités. Si le réseau électrique devient indisponible dans une maison équipée d’une batterie de secours, une automatisation peut empêcher la voiture de vider accidentellement cette batterie. Les solutions communautaires deviennent progressivement capables de gérer ce type de scénarios. La voiture n’est qu’une priorité parmi d’autres C’est probablement l’aspect le plus intéressant de cette évolution. La maison ne gère plus chaque équipement indépendamment. Elle commence à arbitrer. Chauffage. Eau chaude. Batterie domestique. Production solaire. Électroménager. Et désormais véhicule électrique. Il devient possible de déterminer ce qui doit être prioritaire à un instant donné. On peut par exemple considérer que le chauffage de la maison reste prioritaire sur la recharge du véhicule. Mais quelques heures plus tard, si la consommation générale baisse, la voiture peut récupérer toute la puissance disponible. On se rapproche donc d’une véritable gestion énergétique automatisée. Un sujet que nous pourrons tester concrètement Ce thème est particulièrement intéressant parce qu’il ne restera pas nécessairement théorique. Lorsque l’on dispose de Home Assistant et d’un véhicule électrique, on peut progressivement construire ce type d’automatisation chez soi. Il faudra toutefois regarder précisément quelles informations le véhicule et le système de recharge acceptent de partager avec Home Assistant. C’est un point essentiel. Une automatisation n’est possible que si la donnée existe et si la commande nécessaire est accessible. Deux installations utilisant Home Assistant peuvent donc avoir des possibilités très différentes selon leur voiture, leur borne, leur compteur électrique ou leurs équipements énergétiques. Les nouveautés domotiques des derniers jours Avant de terminer, faisons un rapide point sur quelques nouveautés arrivées ces derniers jours. La première concerne justement Home Assistant. La version 2026.10.4 a été publiée le 24 octobre. Il ne s’agit pas d’une grosse mise à jour fonctionnelle, mais essentiellement d’une version de maintenance. Elle apporte notamment plusieurs corrections techniques et met à jour certains composants utilisés par Home Assistant. C’est une bonne illustration du rythme de développement du projet : après une grosse version mensuelle arrivent généralement plusieurs versions intermédiaires destinées à corriger les problèmes découverts après sa sortie. ESPHome 2026.10 ajoute de nouvelles possibilités ESPHome a également publié sa version 2026.10. ESPHome permet notamment de transformer de petits microcontrôleurs en capteurs ou appareils connectés qui peuvent ensuite communiquer avec Home Assistant. Cette nouvelle version apporte de nombreuses évolutions techniques. On retrouve notamment une nouvelle action permettant de forcer une vérification de changement de point d’accès Wi-Fi. Les mises à jour OTA peuvent désormais être compressées sur plusieurs plateformes. De nouveaux composants apparaissent également, notamment pour certains capteurs de CO2, écrans, interfaces série et capteurs de distance. Une fonction de détection de gestes fait aussi son apparition. Tout cela reste souvent destiné aux utilisateurs qui construisent eux-mêmes leurs capteurs ou leurs objets connectés, mais ESPHome joue un rôle important dans l’écosystème Home Assistant parce qu’il permet de fabriquer des équipements qui fonctionnent localement. Matter continue lui aussi d’évoluer Enfin, du côté de Matter, la bibliothèque open source matter.js a publié sa version 0.18.0 le 20 octobre. Cette version intègre des changements liés à la spécification Matter 1.6.1. C’est une information beaucoup plus technique et elle ne signifie pas que tous nos appareils Matter reçoivent immédiatement de nouvelles fonctions. Elle montre cependant que l’infrastructure logicielle qui permet aux développeurs de créer des appareils et des contrôleurs Matter continue elle aussi à évoluer. Dans une maison connectée, beaucoup d’innovations sont d’ailleurs invisibles pour l’utilisateur. Elles commencent dans les protocoles, les bibliothèques logicielles et les outils de développement avant d’arriver plusieurs mois plus tard dans les produits que l’on utilise réellement. Une maison qui commence à gérer son énergie La recharge intelligente d’une voiture électrique illustre finalement une évolution plus générale de la domotique. Pendant longtemps, automatiser une maison consistait surtout à programmer une lumière, un volet ou un chauffage. Aujourd’hui, les systèmes commencent à prendre en compte l’ensemble de la consommation énergétique du logement. La voiture électrique peut alors devenir un élément supplémentaire de cette organisation. L’objectif n’est pas nécessairement que la maison prenne toutes les décisions à notre place. Il s’agit plutôt de lui donner des règles. La voiture doit être chargée avant telle heure. Ne dépasse pas telle puissance. Utilise en priorité le surplus solaire. Évite de vider la batterie domestique. Et laisse toujours la possibilité à l’utilisateur de reprendre la main. C’est probablement dans ce type d’usage que la maison connectée devient réellement intéressante : non pas simplement parce qu’elle permet de commander davantage d’appareils depuis un téléphone, mais parce qu’elle peut coordonner automatiquement plusieurs équipements en fonction d’un objectif commun. C’était le Lundi de la domotique sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mardi des écosystèmes.E
October 23 · 10 min
VoiceOver sur iPhone : comprendre et utiliser le rotor
Dans ce tutoriel, nous découvrons le rotor VoiceOver sur iPhone, l’un des outils les plus utiles pour naviguer plus rapidement et personnaliser l’utilisation du lecteur d’écran. Nous voyons comment activer et personnaliser les éléments du rotor, quelles options peuvent apparaître selon le contexte, puis nous nous concentrons sur trois usages particulièrement pratiques : naviguer par titres, modifier rapidement le débit vocal et utiliser les actions disponibles dans les applications. Le rotor existe également sur d’autres appareils Apple, mais ce tutoriel est volontairement consacré à l’iPhone. D’autres épisodes viendront ensuite pour l’iPad, l’Apple Watch et le Mac. Abonnez-vous à la chaîne YouTube Numérique Autrement pour ne manquer aucun nouveau tutoriel. Contenu audio Regarder sur YouTube Transcription Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, nous allons découvrir l’un des outils les plus importants de VoiceOver sur iPhone : le rotor. Le rotor permet de modifier très rapidement la manière dont VoiceOver navigue dans un écran, lit du texte ou réagit à certains éléments. Dans ce tutoriel, nous allons nous concentrer uniquement sur le rotor de VoiceOver sur iPhone. Le rotor existe également sur d’autres appareils Apple, notamment l’iPad, l’Apple Watch et le Mac, mais son fonctionnement et les possibilités disponibles peuvent varier. Nous y reviendrons donc plus tard dans d’autres tutoriels. ### Qu’est-ce que le rotor VoiceOver ? Le rotor peut être imaginé comme une molette virtuelle. Pour l’utiliser, posez deux doigts sur l’écran de l’iPhone et faites-les tourner comme si vous tourniez un bouton. VoiceOver annonce alors successivement les différents réglages disponibles. Lorsque vous entendez celui que vous souhaitez utiliser, arrêtez simplement de tourner les doigts. Ensuite, effectuez un balayage vertical avec un doigt, vers le haut ou vers le bas, pour utiliser le réglage choisi. Les options présentes dans le rotor ne sont pas toujours les mêmes. Elles dépendent de ce que vous êtes en train de faire, de l’application utilisée et des réglages que vous avez activés dans VoiceOver. Par exemple, certaines options apparaissent uniquement lorsque vous êtes sur une page Internet, dans un champ de texte ou lorsque le clavier est affiché. ### Personnaliser son rotor Avant de l’utiliser, il est intéressant de savoir que vous pouvez choisir ce qui apparaît dans votre rotor. Pour cela, ouvrez Réglages. Puis Accessibilité. VoiceOver. Rotor. Puis Éléments du rotor. Vous pouvez alors activer ou désactiver les éléments que vous souhaitez retrouver dans le rotor. Vous pouvez également modifier leur ordre. Il n’est donc pas nécessaire d’avoir des dizaines d’options dans le rotor si vous n’en utilisez réellement que quelques-unes. L’objectif est plutôt de garder facilement accessibles les réglages qui vous sont utiles au quotidien. ### Que peut-on trouver dans le rotor ? Commençons par les possibilités de navigation dans le texte. On peut retrouver : Caractères. Mots. Lignes. Ces trois réglages permettent de parcourir un texte lettre par lettre, mot par mot ou ligne par ligne. On peut également trouver la sélection de texte, qui permet de sélectionner précisément des caractères, des mots, des lignes ou des portions de texte. Dans certaines situations, le rotor peut aussi proposer des fonctions liées à l’édition ou aux mots mal orthographiés. ### Navigation dans une page ou une interface Pour naviguer dans une page ou une interface, on peut notamment retrouver : Conteneurs. En-têtes, que VoiceOver peut aussi annoncer comme titres selon la langue et le contexte. Repères. Même élément. Navigation verticale. Texte statique. Ces options permettent de se déplacer plus rapidement dans la structure d’un écran plutôt que de balayer tous les éléments un par un. ### Navigation dans les pages web Sur une page Internet ou dans certains contenus HTML, le rotor peut également proposer : Liens. Liens visités. Liens non visités. Liens internes à la page. Tableaux. Listes. Boutons. Contrôles de formulaire. Champs de texte. Champs de recherche. Images. Ces réglages sont particulièrement intéressants dans Safari, car ils permettent par exemple de passer directement d’un titre à l’autre ou d’un lien à l’autre sans devoir parcourir toute la page. ### Réglages de VoiceOver dans le rotor Le rotor peut également servir à modifier directement certains réglages de VoiceOver. On peut notamment y retrouver : Voix. Débit vocal. Volume de la parole. Selon la configuration de VoiceOver et les fonctions utilisées, d’autres réglages peuvent également apparaître, notamment autour de la ponctuation, de la saisie ou de certaines activités VoiceOver. Si plusieurs voix ou langues sont configurées, le rotor peut également permettre de passer rapidement de l’une à l’autre. ### Modes de saisie Lorsqu’un clavier est affiché, une option appelée Mode de saisie peut également apparaître. Elle permet de passer entre plusieurs façons de saisir du texte. La saisie standard. La saisie tactile. Et la saisie tactile directe. Cette option n’apparaît pas forcément en permanence. ### Écriture manuscrite et braille On peut aussi retrouver des modes d’entrée plus particuliers. Par exemple : Écriture manuscrite. Saisie braille à l’écran. Ces fonctions permettent d’entrer du texte d’une autre manière que sur le clavier classique. L’écriture manuscrite permet par exemple de tracer des lettres directement avec le doigt sur l’écran. La saisie braille à l’écran permet quant à elle de saisir du braille directement sur l’iPhone. ### Reconnaissance en direct Le rotor peut également proposer Reconnaissance en direct. Cette fonction permet à VoiceOver d’utiliser la caméra ou l’analyse de l’écran pour obtenir des descriptions de certaines informations visuelles. Selon l’iPhone utilisé et les options disponibles, on peut retrouver des fonctions comme la reconnaissance de personnes, de portes, de scènes ou certains éléments présents à l’écran. Ces fonctions doivent cependant rester des aides complémentaires. ### Actions Enfin, il existe une option extrêmement importante dans de nombreuses applications : Actions. Actions n’apparaît pas forcément comme un réglage permanent dans toutes les situations. Elle devient disponible lorsqu’un élément propose plusieurs actions possibles. Par exemple, sur un message, une notification, un fichier ou un élément d’une liste, VoiceOver peut annoncer : Actions disponibles. Lorsque le rotor est positionné sur Actions, un balayage vertical permet alors de choisir l’action proposée. Il peut s’agir par exemple de supprimer, marquer comme lu, déplacer, répondre ou d’une autre commande définie par l’application. C’est l’une des fonctions du rotor que l’on utilise le plus souvent au quotidien. ### Premier exemple pratique : naviguer par titres Prenons maintenant trois utilisations particulièrement utiles. La première concerne la navigation par titres. Ouvrez par exemple une page Internet assez longue dans Safari. Posez deux doigts sur l’écran et faites-les tourner jusqu’à entendre En-têtes ou Titres. Arrêtez le mouvement. Ensuite, balayez avec un doigt vers le bas. VoiceOver passe directement au titre suivant. Balayez vers le haut pour revenir au titre précédent. Sur un site correctement structuré, cette méthode permet de parcourir très rapidement une longue page sans devoir écouter tout son contenu. C’est particulièrement pratique pour lire un article, rechercher une partie précise d’un document ou se déplacer dans certaines pages de réglages. ### Deuxième exemple : modifier rapidement le débit vocal Deuxième utilisation très pratique : le débit vocal. Tournez le rotor jusqu’à entendre Débit vocal. Ensuite, balayez verticalement avec un doigt. Un balayage permet d’augmenter ou de diminuer progressivement la vitesse de VoiceOver. C’est beaucoup plus rapide que de retourner dans les réglages de VoiceOver chaque fois que l’on souhaite changer la vitesse. On peut par exemple augmenter le débit lorsque l’on parcourt rapidement une longue page, puis le diminuer lorsqu’on veut écouter attentivement un texte ou vérifier une information. ### Troisième exemple : utiliser Actions Troisième fonction essentielle : Actions. Lorsque VoiceOver annonce qu’un élément possède des actions disponibles, tournez le rotor jusqu’à Actions si cette option n’est pas déjà sélectionnée. Ensuite, balayez vers le haut ou vers le bas avec un doigt. VoiceOver annonce les différentes actions proposées pour cet élément. Lorsque vous entendez celle qui vous intéresse, effectuez un double toucher pour l’activer. Le contenu de cette liste dépend entièrement de l’application. Dans Mail, Messages, Fichiers ou de nombreuses autres applications, Actions peut éviter d’ouvrir des menus supplémentaires. C’est une fonction particulièrement utile à connaître parce qu’elle remplace souvent certaines commandes visuelles basées sur un glissement ou sur un menu contextuel. ### Un rotor différent selon ce que vous faites Il faut retenir une chose importante. Le rotor n’est pas une liste complètement fixe. Vous pouvez avoir certains réglages sur l’écran d’accueil, puis en retrouver davantage dans Safari, dans un document ou dans une zone de texte. Par exemple, les titres, les liens, les tableaux ou les champs de formulaire deviennent surtout pertinents dans des contenus structurés. Le mode de saisie peut apparaître lorsque le clavier est affiché. Et Actions apparaît lorsqu’un élément propose justement plusieurs actions. Il est donc tout à fait normal de ne pas retrouver exactement les mêmes options partout. ### Faut-il tout activer ? Pas forcément. Il est tentant d’activer absolument toutes les options disponibles dans Réglages, Accessibilité, VoiceOver, Rotor. Mais plus le rotor contient d’éléments, plus il faut tourner longtemps pour retrouver celui que l’on cherche. Pour commencer, je conseillerais surtout de garder facilement accessibles : les titres ou en-têtes pour parcourir rapidement les pages, le débit vocal pour modifier la vitesse de lecture, et Actions pour utiliser les commandes disponibles sur les éléments. On peut ensuite ajouter progressivement les autres fonctions en fonction de ses habitudes. ### Conclusion Le rotor est donc beaucoup plus qu’une simple commande VoiceOver. Il permet de choisir comment parcourir un texte, comment naviguer dans une page, comment modifier certains réglages de VoiceOver et comment accéder à des fonctions propres aux applications. Dans ce tutoriel, nous nous sommes volontairement concentrés sur le rotor de l’iPhone. On peut également utiliser un rotor avec VoiceOver sur d’autres appareils Apple, notamment l’iPad, l’Apple Watch et le Mac, mais son fonctionnement et ses réglages ne sont pas exactement identiques. Nous consacrerons donc de futurs tutoriels à ces autres appareils. Pour commencer, retenez simplement trois choses : tournez deux doigts pour choisir un réglage, balayez vers le haut ou vers le bas avec un doigt pour l’utiliser, et personnalisez votre rotor pour ne conserver que ce qui vous est réellement utile. C’était le tutoriel du vendredi sur Numérique Autrement. On se retrouve la semaine prochaine pour continuer de découvrir le numérique différemment.
October 22 · 11 min
Accessibilité : IA dans les MDPH, NVDA 2026.3 et alternatives à VoiceOver
Intelligence artificielle dans les MDPH, nouvelle version de NVDA, formation aux tests d’accessibilité et alternatives émergentes à VoiceOver sur Mac : ce Jeudi de l’accessibilité fait le point sur plusieurs évolutions importantes. Des sujets très différents, mais avec un même fil conducteur : utiliser les nouvelles technologies pour améliorer réellement l’autonomie, sans perdre la place de l’expérience humaine, de la vérification et du contrôle de l’utilisateur. contenu audio Ecouter sur yutube Transcription Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, pour le Jeudi de l’accessibilité, nous allons parler d’intelligence artificielle dans les MDPH, de la prochaine version de NVDA, de tests d’accessibilité avec un lecteur d’écran, mais aussi d’un mouvement assez inhabituel sur Mac : plusieurs développeurs commencent à réfléchir à des alternatives à VoiceOver. Des sujets très différents, mais qui posent finalement une même question : comment utiliser les nouvelles technologies pour améliorer réellement l’autonomie, sans perdre la place de l’utilisateur et de l’expérience humaine ? L’intelligence artificielle arrive dans les MDPH Commençons par un sujet français qui touche directement les personnes en situation de handicap. La Caisse nationale de solidarité pour l’autonomie, la CNSA, expérimente depuis plusieurs mois l’utilisation de l’intelligence artificielle dans les Maisons départementales des personnes handicapées. Onze MDPH participent à cette expérimentation. Deux usages sont testés. Le premier est un chatbot juridique destiné aux professionnels. L’objectif est de permettre à un agent de poser une question en langage naturel et d’obtenir plus facilement une information juridique liée aux dossiers qu’il traite. Le deuxième usage concerne les premières étapes de traitement des demandes adressées aux MDPH. L’intelligence artificielle peut notamment intervenir dans le découpage de documents PDF, leur nommage, leur classement ou encore certains contrôles de recevabilité. L’idée n’est donc pas, à ce stade, de demander à une intelligence artificielle de décider si une personne doit obtenir ou non une prestation. La CNSA présente plutôt ces outils comme un moyen d’automatiser certaines tâches administratives afin de libérer du temps pour les professionnels. Et cette distinction est extrêmement importante. Une MDPH ne traite pas simplement des documents. Derrière chaque dossier, il y a une personne, une situation de handicap, des besoins parfois complexes et des décisions qui peuvent avoir des conséquences majeures sur la vie quotidienne. L’IA peut probablement aider à classer un document ou à retrouver une information. Mais elle ne doit pas transformer une évaluation humaine en simple traitement automatisé. La CNSA veut une IA utile, éthique et sécurisée Cette expérimentation s’inscrit dans une feuille de route plus large consacrée à l’intelligence artificielle dans la branche Autonomie. La CNSA indique avoir déjà recensé plus d’une centaine de cas d’usage. Elle insiste notamment sur trois principes : utilité, éthique et sécurité. L’objectif affiché est de réduire certaines tâches administratives pour permettre aux professionnels de se concentrer davantage sur l’accompagnement et la relation humaine. Les résultats des expérimentations menées dans les MDPH étaient annoncés pour la mi-octobre 2026. Au moment où nous enregistrons cet épisode, la CNSA n’a pas encore publié dans cette communication le bilan détaillé permettant d’évaluer précisément leurs résultats. Il faudra donc regarder ce qui ressortira réellement des tests. Est-ce que le temps de traitement diminue ? Est-ce que les erreurs diminuent aussi ? Comment les données personnelles sont-elles protégées ? Comment un professionnel peut-il vérifier ce que l’IA a fait ? Et surtout : quelle place reste-t-il pour la personne concernée lorsqu’une erreur se produit ? Ce sont probablement ces questions qui détermineront si l’intelligence artificielle devient réellement utile dans les MDPH ou simplement une nouvelle couche technique ajoutée au traitement des dossiers. NVDA 2026.3 approche de sa version finale Passons maintenant aux lecteurs d’écran. NV Access a publié le 21 octobre la première Release Candidate de NVDA 2026.3. Une Release Candidate est une version presque finale. Si aucun problème critique n’est découvert, cette version peut devenir identique à la version stable définitive. Il faut néanmoins rappeler qu’elle reste destinée au test. Installer cette version fait basculer NVDA vers le canal bêta et Release Candidate. Pour revenir ensuite au canal stable, il faut réinstaller manuellement la dernière version stable disponible. NVDA 2026.3 apporte surtout plusieurs améliorations de performances. Le lecteur d’écran récupère et met davantage d’informations en cache en arrière-plan afin de réduire certains ralentissements. Cela doit notamment améliorer la réactivité dans des éléments comme les listes déroulantes ou l’Explorateur de fichiers. NVDA devrait également récupérer plus rapidement lorsqu’une application cesse de répondre. Plusieurs boîtes de dialogue ont été améliorées pour la navigation au clavier. Il devient notamment possible de modifier directement certains gestes dans la fenêtre des gestes de commandes. La saisie tactile évolue elle aussi, avec de nouveaux gestes et la possibilité d’utiliser des mouvements commençant depuis les bords de l’écran. D’autres améliorations concernent le braille, la loupe intégrée et la reconnaissance OCR de Windows. Ce n’est donc pas une révolution de NVDA, mais plutôt une version qui cherche à rendre l’utilisation quotidienne plus fluide et plus stable. Apprendre à tester l’accessibilité avec NVDA NV Access vient également de publier une nouvelle formation consacrée aux tests d’accessibilité. Elle s’appelle Accessibility Testing with NVDA. Elle est destinée aux professionnels qui utilisent NVDA pour tester des sites Internet, des documents ou des logiciels. La formation comprend plus de soixante sujets répartis dans neuf sections. On y retrouve notamment la configuration de NVDA, la navigation au clavier, la lecture d’informations, la navigation dans le contenu ou encore l’utilisation des différents éléments d’une interface. Un guide de référence WCAG 2.2 est également fourni, ainsi que plusieurs fiches pratiques. NV Access précise toutefois une chose importante. Cette formation apprend à intégrer NVDA dans un processus de test d’accessibilité. Elle ne remplace pas les outils spécialisés permettant d’évaluer précisément la conformité à une norme. Autrement dit, utiliser un lecteur d’écran pour tester un site est essentiel, mais cela ne suffit pas à lui seul pour réaliser un audit complet. Et inversement, un audit automatique ne permet pas de savoir si une personne aveugle peut réellement accomplir une tâche. C’est justement tout l’intérêt de combiner plusieurs approches. Sur Mac, des alternatives à VoiceOver commencent à émerger Terminons par une actualité assez inhabituelle dans l’univers Apple. Sur Windows, les utilisateurs aveugles peuvent choisir entre plusieurs lecteurs d’écran. JAWS, NVDA ou encore Narrator proposent des approches différentes. Sur Mac, la situation est beaucoup plus simple : VoiceOver est historiquement la solution principale. Mais plusieurs projets récents cherchent à expérimenter d’autres manières de naviguer dans macOS. Nous avions déjà parlé de TurnOver. TurnOver est un projet qui cherche notamment à proposer une navigation plus proche de ce que connaissent certains utilisateurs de NVDA. Le projet travaille sur des applications comme Safari, Mail, Terminal ou Microsoft Word, avec notamment une navigation par raccourcis, une liste d’éléments et différents modes de lecture. Jusqu’à présent, TurnOver était proposé en bêta fermée. Mais une évolution importante vient d’avoir lieu : son développeur a décidé de rendre le projet open source. Cela signifie que d’autres développeurs peuvent désormais consulter le code, proposer des modifications ou participer à son développement. Armoni apparaît… puis change déjà de direction Un deuxième projet est apparu presque au même moment. Il s’appelle Armoni. Son développeur souhaitait créer un lecteur d’écran pour Mac davantage inspiré de JAWS. Une première bêta publique, la version 0.1.0, a été publiée le 20 octobre. Elle était destinée aux Mac Apple Silicon utilisant macOS 15 ou une version plus récente. Le développeur annonçait également un projet open source et extensible avec des plugins pouvant être développés notamment en Python, Node.js ou Swift. Mais l’histoire a rapidement évolué. Après avoir découvert TurnOver et étudié son code, le développeur d’Armoni a annoncé qu’il mettait fin au programme bêta actuel d’Armoni. Son équipe souhaite maintenant étudier la possibilité de contribuer directement à TurnOver plutôt que de développer deux projets concurrents en parallèle. C’est une évolution particulièrement intéressante. Nous ne sommes donc plus vraiment face à deux lecteurs d’écran alternatifs qui avancent séparément. Nous pourrions plutôt assister à la constitution progressive d’un projet communautaire autour de TurnOver. Mais il faut rester très prudent. Nous parlons toujours d’un logiciel expérimental. VoiceOver reste aujourd’hui le lecteur d’écran intégré et mature de macOS. TurnOver n’est pas encore une solution que l’on peut conseiller à quelqu’un comme remplacement quotidien de VoiceOver. En revanche, le fait que plusieurs développeurs s’intéressent au sujet montre qu’il existe un véritable besoin d’expérimentation autour de l’accessibilité du Mac. Pourquoi des alternatives peuvent être intéressantes L’intérêt n’est pas forcément de remplacer VoiceOver. Disposer de plusieurs lecteurs d’écran peut aussi créer de nouvelles idées. Un lecteur peut être plus efficace dans certaines applications. Un autre peut proposer une manière différente de naviguer dans les pages Web. Et surtout, plusieurs projets peuvent permettre aux utilisateurs de choisir l’outil qui correspond le mieux à leur manière de travailler. C’est déjà ce qui existe sur Windows. Certaines personnes utilisent principalement JAWS. D’autres préfèrent NVDA. Et certaines passent de l’un à l’autre selon leurs besoins. Sur Mac, l’apparition de projets comme TurnOver montre peut-être qu’un modèle similaire pourrait commencer à émerger. Cela pourrait également encourager les développeurs d’applications à mieux respecter les API d’accessibilité de macOS. Car si plusieurs lecteurs d’écran utilisent ces mêmes informations, une interface correctement développée devient utile à davantage d’outils. Les quatre sujets d’aujourd’hui racontent finalement une même histoire. Dans les MDPH, l’intelligence artificielle pourrait automatiser certaines tâches administratives, mais elle doit rester au service de la relation humaine. NVDA poursuit son évolution avec une version 2026.3 qui cherche surtout à améliorer les performances et la stabilité. NV Access développe aussi la formation aux tests d’accessibilité, en rappelant qu’un lecteur d’écran est un outil essentiel pour comprendre l’expérience réelle d’un utilisateur. Et sur Mac, TurnOver devient open source tandis que le projet Armoni envisage déjà de rejoindre cette démarche plutôt que de travailler séparément. L’accessibilité numérique ne dépend donc pas uniquement de nouvelles fonctions. Elle dépend aussi de la manière dont elles sont conçues, testées et contrôlées. Une intelligence artificielle peut accélérer une tâche. Un lecteur d’écran peut rendre une interface utilisable. Un outil automatique peut détecter une erreur. Mais au bout de la chaîne, la question reste toujours la même : est-ce que la personne concernée peut réellement utiliser le service, comprendre ce qui se passe et garder le contrôle ? C’était le Jeudi de l’accessibilité sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le tutoriel du vendredi.
October 21 · 11 min
Quand l’intelligence artificielle quitte le chatbot
L’intelligence artificielle ne se limite plus aux assistants capables de répondre à nos questions. Elle commence à naviguer sur le Web, intervenir dans la cybersécurité, piloter des systèmes industriels, fonctionner localement et se spécialiser dans des domaines scientifiques très précis. Ce Mercredi de l’intelligence artificielle fait le point sur ces évolutions et sur une question essentielle : comment garder le contrôle à mesure que l’IA devient plus autonome et plus présente dans le monde réel ? Contenu audio Écouter sur YouTube Quand l’intelligence artificielle quitte le chabot Transcription du contenu audio Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. L’intelligence artificielle ne se limite plus aux assistants capables de répondre à une question ou de rédiger un texte. Elle commence à naviguer sur le Web, à utiliser des outils, à intervenir dans la cybersécurité, à piloter des systèmes industriels, à fonctionner localement sur des machines puissantes et même à se spécialiser dans des domaines scientifiques très précis. Aujourd’hui, pour ce Mercredi de l’intelligence artificielle, nous allons donc suivre plusieurs évolutions qui montrent à quel point l’IA est en train de sortir progressivement du simple chatbot. Le Web se prépare à accueillir des agents Commençons par Cloudflare. L’entreprise parle désormais d’un Internet qui aurait en quelque sorte un deuxième public. Jusqu’à présent, les sites Internet étaient principalement conçus pour être consultés par des humains. Nous ouvrons une page, nous lisons un article, nous cliquons sur des liens et nous remplissons éventuellement un formulaire. Mais de plus en plus, des agents d’intelligence artificielle font eux aussi ce travail. Ils peuvent lire des pages, rechercher des informations, naviguer entre plusieurs sites, remplir certains formulaires, utiliser des outils et parfois même effectuer des paiements. Cloudflare parle donc d’un Web de plus en plus « agentique ». Cela pose de nouvelles questions. Comment un site peut-il savoir qu’il est visité par un agent ? Comment autoriser certains usages tout en en bloquant d’autres ? Comment éviter qu’un agent copie énormément de contenu sans rien apporter en retour ? Et comment s’assurer qu’il interprète correctement ce qu’il trouve ? Cloudflare développe déjà plusieurs outils pour permettre aux propriétaires de sites de mieux contrôler l’accès des agents et des robots d’intelligence artificielle. L’entreprise travaille également avec OpenAI sur la manière d’améliorer la découverte de contenus par les systèmes d’IA. C’est une évolution importante. Demain, une partie du Web pourrait être consultée directement par des agents agissant pour nous, avant même que nous ouvrions nous-mêmes une page. L’intelligence artificielle devient aussi un enjeu de cybersécurité Cette évolution entraîne forcément une autre question : celle de la sécurité. Les mêmes capacités qui permettent à une intelligence artificielle de rechercher une information, de parcourir un site ou d’utiliser un outil peuvent aussi être utilisées dans le domaine de la cybersécurité. Du côté défensif, l’IA peut aider à analyser rapidement de très grandes quantités de données, repérer des comportements inhabituels, rechercher des vulnérabilités ou assister les équipes chargées de répondre à une attaque. Mais ces capacités peuvent également intéresser des acteurs malveillants. Une IA peut accélérer certaines étapes de reconnaissance, automatiser des tâches répétitives ou faciliter l’exploitation de mauvaises configurations. Cela ne signifie pas qu’une intelligence artificielle puisse automatiquement pirater n’importe quel système. Mais elle peut réduire le temps nécessaire pour accomplir certaines tâches. C’est aussi pour cette raison que les entreprises développant des agents commencent à ajouter davantage de contrôles : environnements isolés, restrictions réseau, permissions limitées ou surveillance des actions exécutées. Plus les intelligences artificielles peuvent agir, plus la question de ce qu’elles sont autorisées à faire devient importante. L’IA quitte aussi les écrans pour entrer dans l’industrie Autre évolution importante : l’intelligence artificielle dite physique. NVIDIA et l’Allemagne ont récemment mis en avant leur volonté de développer davantage l’IA dans l’industrie. L’idée ne concerne pas seulement des assistants conversationnels. On parle ici de robotique, de véhicules autonomes, de jumeaux numériques, de chaînes de production et de machines capables d’utiliser des modèles d’intelligence artificielle. NVIDIA travaille déjà depuis plusieurs années avec l’industrie automobile et manufacturière allemande. L’objectif est notamment d’utiliser l’IA pour simuler des usines, concevoir des produits, optimiser certaines chaînes de production ou entraîner des robots avant leur utilisation réelle. C’est un changement important. Pendant longtemps, quand on parlait d’intelligence artificielle grand public, on imaginait surtout un logiciel dans un ordinateur ou un smartphone. De plus en plus, l’IA va aussi agir dans le monde physique. Et là, les conséquences d’une erreur peuvent être bien différentes. Une réponse incorrecte dans un chatbot est gênante. Une erreur commise par une machine dans un environnement industriel peut avoir des conséquences matérielles. Cela renforce encore la nécessité de vérifier, tester et encadrer ces systèmes. Quand l’intelligence artificielle produit des résultats scientifiques Cette question de la vérification apparaît aussi dans un autre domaine : les mathématiques. OpenAI a publié début octobre un très grand ensemble de résultats mathématiques produits par un modèle interne. Les travaux ont été mis à disposition publiquement, avec notamment des manuscrits et, pour une partie d’entre eux, des preuves formelles pouvant être vérifiées avec Lean. OpenAI a également mis en place un groupe consultatif indépendant autour des mathématiques et de l’intelligence artificielle. L’objectif est notamment de réfléchir à la manière dont ce type de résultats doit être publié, vérifié et étudié par la communauté scientifique. C’est un sujet particulièrement intéressant. Une intelligence artificielle peut produire un résultat qui paraît cohérent, extrêmement complexe et même nouveau. Mais cela ne signifie pas automatiquement qu’il est correct. La science repose justement sur la vérification, la reproduction et la confrontation des résultats. Dans ce contexte, les outils de preuve formelle peuvent jouer un rôle important. Une démonstration mathématique ne doit pas être acceptée simplement parce qu’elle a été produite par un modèle très puissant. Elle doit pouvoir être contrôlée. OpenAI a d’ailleurs annoncé un financement de cinq millions de dollars à une initiative de la Simons Foundation destinée à permettre aux mathématiciens d’examiner et de développer davantage les résultats produits par l’intelligence artificielle. On voit donc apparaître progressivement une nouvelle question scientifique : comment intégrer les productions des IA dans la recherche sans confondre génération et validation ? Des modèles de plus en plus puissants peuvent fonctionner localement Autre tendance importante : l’intelligence artificielle locale. Meta a publié Muse Spark Open, un modèle à poids ouverts destiné notamment au codage et aux tâches agentiques. Le modèle est particulièrement imposant, avec plus de 800 milliards de paramètres au total, même si seule une partie est activée à chaque étape. Ce type de modèle reste évidemment très exigeant en matériel. Mais il montre une direction intéressante : permettre à des organisations ou à certains utilisateurs avancés d’exécuter eux-mêmes des modèles, sans obligatoirement envoyer toutes leurs données vers un service distant. NVIDIA suit la même tendance avec sa famille Nemotron 3.5. Le modèle Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B a notamment été conçu pour fonctionner localement avec environ 24 gigaoctets de mémoire sur certains systèmes NVIDIA. Un modèle plus petit, Nemotron 3.5 Bolt E4B, vise des machines encore moins puissantes. L’intérêt du local ne concerne pas uniquement la vitesse. Il peut aussi concerner la confidentialité. Certaines données peuvent rester sur la machine. L’utilisateur peut également conserver davantage de contrôle sur la manière dont le modèle est utilisé. Mais il faut rester réaliste. Faire fonctionner localement une intelligence artificielle avancée demande encore souvent du matériel puissant. Et un modèle local n’est pas automatiquement plus sûr ni plus fiable. Il supprime certaines dépendances au cloud, mais il ne supprime pas les risques liés aux erreurs du modèle lui-même. Et si l’intelligence artificielle devenait réellement spécialisée ? Terminons par un domaine qui pourrait prendre énormément d’importance : les intelligences artificielles scientifiques spécialisées. Le CERN et Mistral ont annoncé le 15 octobre un partenariat stratégique à long terme autour de l’intelligence artificielle appliquée à la science. Le projet vise notamment à développer un modèle de fondation spécialisé dans la physique des collisionneurs. Contrairement aux grands modèles de langage qui apprennent principalement à partir de textes, ce modèle serait entraîné à partir de milliards de simulations de collisions proton-proton produites autour du Grand collisionneur de hadrons. L’objectif est ambitieux. Aujourd’hui, l’analyse des collisions repose sur de nombreux algorithmes spécialisés qui interviennent successivement. Le projet du CERN et de Mistral cherche à développer un modèle capable de réaliser plusieurs tâches différentes. Par exemple, reconstruire les collisions, identifier des particules, détecter certains signaux inhabituels ou encore aider à évaluer de futurs détecteurs. Mais attention : nous parlons pour l’instant d’une déclaration d’intention et d’un projet de développement. Il n’existe pas encore de modèle final disponible ni de résultats permettant d’affirmer qu’il fera mieux que les systèmes actuels. Ce qui est intéressant, c’est surtout la direction. Après les grands modèles généralistes, nous pourrions voir apparaître de plus en plus d’intelligences artificielles entraînées pour comprendre un domaine scientifique extrêmement précis. Et cela ne concernera probablement pas uniquement la physique. On peut imaginer des modèles spécialisés dans la biologie, la chimie, les matériaux, le climat ou d’autres domaines scientifiques. Toutes ces actualités montrent finalement la même évolution. L’intelligence artificielle se diversifie. Elle navigue sur le Web. Elle intervient dans la cybersécurité. Elle commence à piloter des machines et des environnements industriels. Elle produit des résultats scientifiques qui doivent ensuite être vérifiés. Elle peut fonctionner de plus en plus localement. Et elle commence à se spécialiser dans des domaines où les connaissances et les données sont extrêmement spécifiques. Le chatbot n’est donc probablement qu’une première étape. La prochaine génération d’intelligences artificielles pourrait être beaucoup moins visible. Certaines agiront directement sur Internet. D’autres fonctionneront dans des entreprises, dans des laboratoires ou sur des machines locales. Et d’autres encore seront conçues pour accomplir une seule catégorie de tâches, mais avec un niveau de spécialisation très élevé. Cela ouvre énormément de possibilités. Mais plus les systèmes deviennent spécialisés et autonomes, plus une question reste essentielle : comment vérifier ce qu’ils produisent et garder suffisamment de contrôle sur ce qu’ils font ? C’était le Mercredi de l’intelligence artificielle sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Jeudi de l’accessibilité.
October 20 · 10 min
Apple réinvente la maison connectée : Apple TV, HomePod et nouvel écosystème
Dans cet épisode, on fait le point sur les nouveautés qu’Apple prépare autour de la maison connectée : évolution de l’Apple TV, rôle du HomePod, arrivée de nouvelles fonctions intelligentes et place de l’écosystème Apple face aux autres solutions domotiques. L’objectif est de comprendre ce qui pourrait réellement changer au quotidien, notamment en matière de simplicité, d’automatisation et d’accessibilité. Contenu audio Écouter sur YouTube Dès maintenant, les contenus de Numérique Autrement sont également proposés sur YouTube, en complément du site et des principales plateformes de podcast accessibles via le flux RSS. Vous pouvez donc retrouver et regarder cet épisode dès maintenant sur la nouvelle chaîne YouTube de Numérique Autrement. Pensez aussi à vous abonner à la chaîne pour ne manquer aucun nouvel épisode. Écouter sur YouTube Transcription du contenu audio Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Cette semaine, le Lundi de la domotique et le Mardi des écosystèmes se retrouvent exceptionnellement réunis dans un même épisode. La raison est simple : le sujet du jour se situe exactement à la frontière entre les deux. Apple vient de renforcer son univers autour de l’Apple TV, du HomePod et de la maison connectée, avec plusieurs nouveautés qui cherchent à faire fonctionner ensemble divertissement, assistants vocaux, domotique et services Apple. Nous allons donc voir ce que cela change concrètement, ce qui est réellement disponible en France, et surtout si cette intégration apporte davantage de simplicité et d’autonomie… ou davantage de dépendance à un seul écosystème. Une nouvelle Apple TV 4K au centre du salon Apple a présenté une nouvelle génération d’Apple TV 4K. L’appareil conserve bien sûr son rôle principal : accéder aux services de streaming et aux contenus audiovisuels sur le téléviseur. Mais Apple renforce clairement son rôle de centre de l’écosystème domestique. La nouvelle Apple TV 4K intègre notamment trois microphones longue portée. L’objectif est de pouvoir parler à Siri directement depuis le canapé, sans forcément prendre la télécommande en main. Apple annonce que ces microphones sont capables d’isoler la voix de l’utilisateur même lorsqu’un contenu audio est en cours de lecture. Le français fait partie des langues prises en charge pour cette fonction. C’est une évolution intéressante pour l’accessibilité. Pouvoir déclencher certaines commandes vocalement peut éviter de devoir chercher la télécommande ou naviguer dans plusieurs menus. Mais comme toujours, la commande vocale ne remplace pas une interface réellement accessible. Il faudra donc continuer à regarder comment VoiceOver fonctionne avec les nouvelles interfaces de tvOS et avec les applications installées sur l’Apple TV. La nouvelle Apple TV 4K devient aussi un hub encore plus important pour Apple Maison. Elle peut permettre de contrôler des accessoires connectés et d’exécuter des automatisations. Apple renforce donc progressivement le lien entre télévision, divertissement et domotique. Apple TV et HomePod : le salon devient un ensemble L’autre grande nouveauté concerne l’audio. Apple présente aussi une nouvelle génération de HomePod mini. Le HomePod mini 2 conserve son rôle d’enceinte connectée, mais il devient encore plus étroitement lié à l’Apple TV. Pour la première fois, Apple permet d’associer quatre HomePod mini 2 à une Apple TV 4K de quatrième génération pour créer une configuration sonore surround. Les quatre enceintes peuvent alors déterminer leur position dans la pièce et ajuster automatiquement la synchronisation et les niveaux sonores. Le même principe peut fonctionner avec quatre HomePod de deuxième génération, à condition que les paires avant et arrière soient composées des mêmes modèles. Apple cherche donc clairement à transformer l’Apple TV et les HomePod en véritable système home cinéma. Le HomePod mini 2 peut également servir de haut-parleur par défaut pour certains Mac compatibles. Il continue aussi à jouer un rôle dans la maison connectée. Plusieurs membres du foyer peuvent utiliser Siri pour contrôler des accessoires compatibles ou déclencher des automatisations. Le HomePod mini 2 est annoncé en France au prix de 169 euros, avec une disponibilité à partir du 30 octobre 2026. HomeView : Apple veut créer un écran central pour la maison La nouveauté la plus intéressante pour la domotique est probablement HomeView. Apple présente HomeView comme un écran destiné à trouver sa place au cœur du foyer. Il dispose d’un écran de 7 pouces et combine plusieurs fonctions. On peut notamment y retrouver de la musique, des appels FaceTime, des contenus audio et vidéo, les accessoires de la maison connectée, les caméras et les automatisations. HomeView est aussi pensé pour fonctionner avec Siri AI et Apple Intelligence. On retrouve donc ici une idée déjà connue chez Amazon ou Google : un écran fixe dans la maison qui devient à la fois assistant vocal, écran multimédia et interface de contrôle domotique. Mais Apple essaie évidemment de l’intégrer beaucoup plus profondément à son propre écosystème. On peut par exemple poursuivre un contenu depuis l’iPhone grâce à Handoff. Plusieurs HomeView, HomePod, HomePod mini ou enceintes AirPlay peuvent participer à un système audio multiroom. Et HomeView peut également servir à visualiser les caméras ou certains états de la maison. Mais il faut immédiatement apporter une précision importante. HomeView n’est pas commercialisé dans l’Union européenne pour le moment. Apple explique que cette indisponibilité est liée au fait que Siri AI n’est actuellement pas proposé dans l’Union européenne dans ce contexte. Il ne faut donc pas présenter HomeView comme un produit disponible aujourd’hui en France. Pour l’instant, il faut plutôt le voir comme une indication très claire de la direction qu’Apple souhaite donner à son écosystème domestique. Apple Home Collection : Apple pousse plus loin la maison connectée Apple ne s’arrête pas à l’écran HomeView. L’entreprise a également présenté Apple Home Collection. Cette nouvelle gamme a été développée en collaboration avec LG Electronics et Schneider Electric. Elle comprend notamment des caméras intérieures et extérieures, une sonnette vidéo, une serrure connectée, des thermostats et des capteurs de température. L’objectif est toujours le même : intégrer ces appareils directement dans l’environnement Apple Home. Les produits peuvent être configurés depuis l’iPhone puis contrôlés depuis l’application Maison et avec Siri. Certains peuvent utiliser une Apple TV 4K, un HomePod, un HomePod mini ou un HomeView comme hub domestique. Les caméras peuvent par exemple reconnaître des personnes, des animaux, des véhicules ou des colis. Apple indique également que certaines caméras disposent de stockage intégré, ce qui leur permet de continuer à enregistrer même lorsque le Wi-Fi est momentanément indisponible. C’est un point intéressant parce qu’il touche directement à une question importante en domotique : que se passe-t-il lorsque le réseau tombe en panne ? Nous en avions justement parlé récemment sur Numérique Autrement. Une maison connectée réellement utile ne devrait pas devenir totalement inutilisable dès qu’Internet disparaît. Apple semble donc chercher à renforcer progressivement certaines capacités locales de ses produits. Et pour l’accessibilité ? Toutes ces annonces posent évidemment une question importante pour Numérique Autrement. Plus un écosystème devient intégré, plus il peut devenir simple à utiliser. Lorsqu’un même compte, une même application Maison et un même assistant vocal permettent de gérer télévision, musique, chauffage, caméras, serrure et automatisations, cela peut apporter énormément de confort. Pour une personne en situation de handicap, cela peut aussi apporter davantage d’autonomie. Pouvoir vérifier une caméra depuis son iPhone, commander un accessoire à la voix, lancer une scène domotique depuis l’Apple TV ou retrouver certaines commandes dans une interface connue peut éviter de jongler entre plusieurs applications très différentes. Mais l’intégration ne garantit pas automatiquement l’accessibilité. Il faudra vérifier plusieurs choses. La qualité réelle de VoiceOver sur les nouvelles interfaces. L’accessibilité des réglages des accessoires partenaires. La manière dont les caméras ou les informations visuelles sont décrites. La disponibilité réelle des fonctions vocales en français. Et surtout, les différences entre les fonctions annoncées aux États-Unis et celles réellement disponibles en France. L’exemple de HomeView est particulièrement parlant. Le produit existe, Apple le présente officiellement, mais il n’est pas disponible dans l’Union européenne. Il faut donc toujours distinguer l’existence d’une fonction de sa disponibilité réelle chez nous. Un écosystème plus simple… mais aussi plus fermé ? Cette évolution pose aussi une autre question. Plus Apple relie ses appareils entre eux, plus l’expérience peut devenir fluide. Mais plus cette intégration fonctionne bien, plus elle peut aussi encourager l’utilisateur à rester dans le même environnement. Apple TV, HomePod, iPhone, Maison, iCloud+, HomeView et accessoires partenaires commencent à constituer un ensemble très cohérent. Cela peut être extrêmement confortable. Mais cela signifie aussi qu’un changement de téléphone, d’assistant vocal ou de plateforme domotique peut devenir plus difficile. C’est toute la différence entre intégration et enfermement. Un bon écosystème permet normalement aux appareils de fonctionner facilement ensemble. Mais il devrait aussi laisser à l’utilisateur suffisamment de liberté pour faire évoluer son installation sans devoir tout remplacer. Des standards comme Matter peuvent justement jouer un rôle important dans cette ouverture. Ils permettent théoriquement à des accessoires compatibles de fonctionner avec plusieurs plateformes différentes. Mais là encore, tout dépendra de la manière dont les fabricants implémentent réellement ces standards. Cette semaine, le Lundi de la domotique et le Mardi des écosystèmes se rejoignent donc autour d’un même constat. Apple ne cherche plus seulement à vendre un boîtier TV, une enceinte ou quelques accessoires connectés. L’entreprise construit progressivement un environnement complet autour du foyer. La nouvelle Apple TV 4K devient à la fois centre multimédia et hub domestique. Le HomePod mini 2 renforce le lien entre audio, Siri et maison connectée. HomeView veut devenir un écran central pour piloter la maison. Et Apple Home Collection ajoute directement caméras, serrure, sonnette et thermostats à cet ensemble. La promesse est séduisante : moins d’applications différentes, moins de configurations séparées et davantage de continuité entre les appareils. Mais comme toujours, il faudra regarder ce que cela donne réellement en pratique. Et pour Numérique Autrement, trois questions resteront essentielles : qu’est-ce qui est réellement disponible en France ? qu’est-ce qui est réellement accessible ? et surtout, est-ce que cette intégration donne davantage de liberté à l’utilisateur… ou l’attache encore davantage à un seul écosystème ? C’était exceptionnellement le Lundi de la domotique et le Mardi des écosystèmes réunis sur Numérique Autrement. On se retrouve demain pour le Mercredi de l’intelligence artificielle.
October 18 · 10 min
VoiceOver sur iPhone : les gestes essentiels et quelques astuces moins connues
Après avoir découvert la semaine dernière le sélecteur d’éléments et la création d’étiquettes personnalisées, ce nouveau tutoriel poursuit la prise en main de VoiceOver sur iPhone. Déplacements, défilement, geste en Z, toucher magique, rideau d’écran, passage rapide entre applications ou encore aide VoiceOver : nous revenons sur les gestes les plus utiles au quotidien, des commandes indispensables aux astuces moins connues. Cette liste n’est pas exhaustive, et le rotor VoiceOver fera l’objet d’un prochain tutoriel. Contenu audio Transcription du contenu audio Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. La semaine dernière, nous avons découvert deux fonctions pratiques de VoiceOver sur iPhone : le sélecteur d’éléments et la possibilité de créer ou modifier l’étiquette d’un élément mal identifié. Aujourd’hui, nous allons rester dans le même univers et revenir sur les principaux gestes qui permettent d’utiliser un iPhone avec VoiceOver. Se déplacer, valider un bouton, faire défiler une page, revenir en arrière, passer rapidement d’une application à une autre, utiliser le rideau d’écran ou encore retrouver un geste oublié : nous allons repartir des commandes les plus simples avant de découvrir quelques astuces moins connues. Cette liste n’est évidemment pas exhaustive. VoiceOver propose beaucoup d’autres gestes et possibilités, et certaines fonctions, comme le rotor, mériteront à elles seules un prochain tutoriel. Avant de commencer, rappelons aussi qu’Apple propose directement sur l’iPhone une Initiation à VoiceOver, accessible dans Réglages, Accessibilité, VoiceOver, Initiation à VoiceOver. Il existe également une zone d’entraînement permettant de tester les gestes sans déclencher réellement leurs actions. C’est particulièrement pratique lorsqu’on débute ou simplement lorsqu’on a oublié une commande. Commençons par les gestes vraiment indispensables. Pour aller à l’élément suivant, faites un balayage avec un doigt vers la droite. Pour revenir à l’élément précédent, faites un balayage avec un doigt vers la gauche. Vous pouvez également poser un doigt sur l’écran et le déplacer lentement. VoiceOver annonce alors les éléments rencontrés sous votre doigt. C’est ce qu’on appelle souvent l’exploration au toucher. Une fois l’élément recherché sélectionné, un double-tap avec un doigt permet de l’activer. C’est l’équivalent du toucher simple effectué lorsqu’on utilise l’iPhone sans VoiceOver. Pour revenir à l’écran d’accueil sur un iPhone sans bouton principal, partez du bas de l’écran avec un doigt, remontez doucement et relâchez à la première vibration. Si vous continuez jusqu’à la deuxième vibration avant de relâcher, vous ouvrez le sélecteur d’applications. Il existe aussi deux gestes particulièrement pratiques à partir de la barre d’état. Sélectionnez d’abord la barre d’état, puis faites un balayage vers le haut avec trois doigts pour ouvrir le Centre de contrôle. Un balayage vers le bas avec trois doigts ouvre le Centre de notifications. Pour faire défiler une page, utilisez trois doigts. Un balayage avec trois doigts vers le haut permet de descendre dans le contenu. Un balayage avec trois doigts vers le bas permet de remonter. Et avec trois doigts vers la gauche ou vers la droite, vous pouvez changer de page horizontalement, par exemple entre les différentes pages de l’écran d’accueil. Passons maintenant à quelques gestes très pratiques au quotidien. Le double-tap avec deux doigts est souvent appelé le toucher magique. Selon le contexte, il permet de démarrer ou de mettre en pause un contenu audio ou vidéo. Dans certaines situations, il peut aussi lancer ou arrêter une action, par exemple une dictée dans un champ de texte. Si VoiceOver est en train de parler et que vous voulez simplement interrompre son énonciation, faites un tap avec deux doigts. Cela coupe ponctuellement la parole en cours. Autre geste très utile : le rideau d’écran. Un triple-tap avec trois doigts active ou désactive le rideau d’écran. L’écran devient visuellement noir, mais l’iPhone continue de fonctionner normalement avec VoiceOver. C’est particulièrement utile pour préserver sa confidentialité dans les transports, dans une salle d’attente ou lorsqu’une autre personne se trouve à côté de vous. Attention à ne pas confondre ce geste avec le double-tap à trois doigts. Le double-tap avec trois doigts désactive ou réactive l’énonciation de VoiceOver. VoiceOver annonce alors « énonciation désactivée » ou « énonciation activée ». Cela coupe la voix de VoiceOver, mais cela n’arrête pas pour autant la musique, un podcast ou une vidéo en cours. Nous retrouvons aussi le sélecteur d’éléments, dont nous parlions la semaine dernière. Un triple-tap avec deux doigts ouvre le sélecteur d’éléments. Vous pouvez ensuite parcourir la liste, rechercher un élément précis et double-taper dessus pour y accéder directement dans l’écran. C’est particulièrement utile lorsqu’une page contient énormément de boutons, de liens ou de champs. Voyons maintenant les gestes qui permettent de se repérer et de naviguer plus efficacement. Le fameux geste en Z permet souvent de revenir en arrière. Avec deux doigts, commencez par aller de gauche à droite. Descendez ensuite en diagonale vers la gauche. Puis repartez de gauche à droite. Pour quelqu’un qui n’a jamais vu la lettre Z, on peut donc retenir : droite, diagonale vers le bas et la gauche, puis de nouveau vers la droite. Ce geste permet notamment de revenir à l’écran précédent, de fermer certaines alertes ou d’annuler certaines fenêtres. Pour faire lire automatiquement un contenu, VoiceOver propose deux gestes différents. Un balayage vers le haut avec deux doigts lance la lecture à partir du haut de l’écran. Un balayage vers le bas avec deux doigts commence la lecture à partir de l’élément actuellement sélectionné. Si vous voulez connaître votre position dans une page ou dans une liste, faites un tap avec trois doigts. VoiceOver peut alors annoncer des informations comme « page 13 sur 14 » ou votre position actuelle dans une liste. Nous avons notamment vérifié ce fonctionnement dans ChatGPT et dans Chrome. Autre geste simple mais très pratique : lorsqu’un curseur est sélectionné, par exemple le volume ou la luminosité, faites un balayage avec un doigt vers le haut pour augmenter sa valeur. Un balayage avec un doigt vers le bas la diminue. VoiceOver annonce généralement la nouvelle valeur à mesure que vous la modifiez. Et voici un geste moins connu mais extrêmement pratique : le balayage horizontal avec quatre doigts. Un balayage avec quatre doigts vers la gauche ou vers la droite permet de passer directement d’une application ouverte à une autre. Pas besoin d’ouvrir le sélecteur d’applications. C’est d’ailleurs ce geste qui a donné l’idée de ce tutoriel. On arrive maintenant à des gestes un peu moins connus, mais qui peuvent vraiment faire gagner du temps. Pour effectuer l’équivalent d’un appui prolongé, faites un double-tap avec un doigt et maintenez le deuxième contact. Sur une application de l’écran d’accueil, par exemple, cela permet d’ouvrir son menu contextuel et d’accéder aux commandes disponibles. Le même principe peut servir à déplacer physiquement un élément. Faites un double-tap avec un doigt, maintenez le deuxième contact puis déplacez votre doigt sans le relever. Sur l’écran d’accueil, cela peut servir à déplacer une icône. VoiceOver annonce alors les éléments rencontrés et donne aussi des indications lorsqu’on s’approche des bords de l’écran. Autre fonction très pratique : créer ou modifier une étiquette VoiceOver. Faites un double-tap avec deux doigts en maintenant le deuxième tap. Cela ouvre la fonction permettant de modifier le libellé de l’élément sélectionné. Cette possibilité est très utile lorsqu’un bouton est mal identifié ou annoncé de manière peu compréhensible. Il faut évidemment connaître la fonction réelle du bouton avant de le renommer. L’étiquette est personnelle et peut aussi cesser de correspondre si l’application change fortement après une mise à jour. VoiceOver permet également de copier ce qu’il vient d’annoncer. Pour cela, faites un triple-tap avec quatre doigts. Le dernier élément prononcé par VoiceOver est alors copié dans le presse-papiers. Cela peut être très pratique pour récupérer une information que l’on vient d’entendre sans avoir à la rechercher manuellement dans la page. Terminons par quelques réglages et outils qui permettent de personnaliser VoiceOver ou de retrouver facilement un geste. VoiceOver utilise des sons et des vibrations comme repères. Ils peuvent être particulièrement utiles lorsqu’on débute, car ils permettent de comprendre qu’un élément a été sélectionné, qu’une limite a été atteinte ou qu’une action vient d’être effectuée. Avec l’expérience, certaines personnes préfèrent en réduire le nombre ou en désactiver une partie. Les réglages liés à l’audio VoiceOver se trouvent notamment dans Réglages, Accessibilité, VoiceOver, Audio. Certains retours haptiques généraux de l’iPhone peuvent également être ajustés dans Réglages, Sons et vibrations. VoiceOver possède aussi des réglages rapides. Un quadruple-tap avec deux doigts ouvre directement les Réglages rapides VoiceOver. Cela permet de modifier certains paramètres sans parcourir tous les menus de l’iPhone. Les options présentes dans cette fenêtre peuvent elles-mêmes être personnalisées dans Réglages, Accessibilité, VoiceOver, Réglages rapides. Et pour terminer, voici probablement l’un des gestes les plus utiles lorsqu’on apprend VoiceOver. Un quadruple-tap avec trois doigts démarre ou arrête l’aide VoiceOver. Attention : il s’agit bien de quatre taps avec trois doigts. Dans cette aide, vous pouvez effectuer un geste et VoiceOver vous indique simplement à quoi il correspond, sans exécuter réellement l’action. C’est idéal lorsqu’on apprend, lorsqu’on veut s’entraîner ou lorsqu’on ne se souvient plus très bien d’un geste. Nous avons vu aujourd’hui une grande partie des gestes qui permettent d’utiliser VoiceOver plus efficacement sur iPhone. Les balayages à un doigt pour se déplacer, les gestes à trois doigts pour faire défiler, le toucher magique, le rideau d’écran, le geste en Z, le sélecteur d’éléments, les raccourcis à quatre doigts, les étiquettes personnalisées ou encore l’aide VoiceOver. Mais cette liste n’est volontairement pas exhaustive. VoiceOver possède encore beaucoup d’autres possibilités. Et surtout, nous n’avons presque pas parlé aujourd’hui du rotor VoiceOver. Ce petit outil permet pourtant de modifier la manière dont on se déplace dans un texte, de naviguer par titres ou par liens, de changer certains réglages, d’accéder à des actions et bien plus encore. Il mérite donc un tutoriel à lui tout seul. L’objectif aujourd’hui était surtout de constituer une base de gestes que l’on peut progressivement mémoriser et utiliser au quotidien. Et inutile d’essayer de tout retenir en une seule fois. Quelques gestes bien maîtrisés sont beaucoup plus utiles qu’une longue liste apprise par cœur. C’était le tutoriel de Numérique Autrement. On se retrouve la semaine prochaine pour continuer de découvrir le numérique différemment.
October 15 · 14 min
Accessibilité numérique : graphiques, lecteurs d’écran, braille et nouveaux outils à suivre
Ce Jeudi de l’accessibilité propose un tour d’horizon de plusieurs nouveautés à suivre : graphiques accessibles avec MAIDR, évolution de NVDA, intégration du Dot Pad, nouveaux outils de lecture comme Paperback, projet TurnOver sur Mac, braille open source avec AccessBrailleRAP, communication alternative et améliorée, et évolution des services téléphoniques accessibles en France. Un épisode consacré à des solutions très différentes, mais avec un même objectif : donner davantage d’autonomie, de choix et de contrôle aux utilisateurs. Contenu audio Transcription du contenu audio Bienvenue sur Numérique Autrement, le podcast qui voit le numérique différemment. Aujourd’hui, le Jeudi de l’accessibilité prend la forme d’un tour d’horizon de plusieurs nouveautés qui méritent notre attention. Nous allons parler de graphiques enfin plus faciles à explorer sans la vue, d’intelligence artificielle capable de participer aux tests d’accessibilité, d’une nouvelle version de NVDA actuellement en bêta, d’un lecteur de documents pensé dès le départ pour les lecteurs d’écran, d’un nouveau projet de lecteur d’écran sur Mac, de braille et de communication alternative. Et nous terminerons par une évolution française très concrète : depuis le 1er octobre, certains services téléphoniques accessibles doivent désormais fonctionner en permanence. MAIDR veut rendre les graphiques réellement explorables Commençons par un problème que l’on rencontre très souvent dans les documents professionnels, scolaires ou universitaires : les graphiques. Lorsqu’un graphique est inaccessible, ajouter une description textuelle constitue déjà une amélioration. Mais une description ne permet pas forcément d’explorer les données soi-même. Le projet MAIDR propose une approche différente. MAIDR signifie Multimodal Access and Interactive Data Representation. Il est développé par le xAbility Design Lab de l’Université de l’Illinois Urbana-Champaign. Son objectif est de permettre à une personne aveugle ou malvoyante d’explorer un graphique de plusieurs manières. Les valeurs peuvent être annoncées par un lecteur d’écran. Elles peuvent être parcourues au clavier, point par point ou série par série. Elles peuvent également être affichées en braille. Et MAIDR utilise aussi la sonification : la hauteur d’un son peut, par exemple, varier en fonction de la valeur représentée. Le projet vient d’aller plus loin avec MAIDR Accessible Charts, une extension destinée à Microsoft Excel, Word et PowerPoint. Lorsqu’un document contient un graphique, l’extension ouvre un volet dans lequel ce graphique peut être exploré. Elle prend en charge de nombreux types de graphiques : barres, courbes, secteurs, histogrammes, nuages de points, boîtes à moustaches, cascades, cartes ou encore arborescences. Mais il faut immédiatement apporter une précision importante. L’extension est encore nouvelle. Elle n’est pas encore disponible directement dans le Microsoft Marketplace. Son installation doit actuellement être effectuée manuellement à partir d’un fichier manifeste. Les développeurs précisent également qu’elle n’a pas encore été testée dans toutes les versions d’Office ni avec tous les lecteurs d’écran. Autre limite importante : MAIDR ne rend pas directement accessible le graphique qui se trouve dans la page Word, la feuille Excel ou la diapositive PowerPoint. Il crée une représentation accessible de ce graphique dans un volet séparé. C’est donc extrêmement prometteur, mais encore à considérer comme une technologie à tester. Pour Numérique Autrement, ce sera particulièrement intéressant à essayer avec JAWS et NVDA. Parce qu’un graphique réellement exploratoire peut apporter beaucoup plus d’autonomie qu’une simple phrase disant : « Le graphique montre une augmentation générale des ventes. » Avec MAIDR, l’utilisateur peut potentiellement vérifier lui-même les valeurs et comprendre la structure des données. L’intelligence artificielle peut-elle remplacer les personnes handicapées dans les tests d’accessibilité ? Une autre réflexion intéressante a été publiée cette semaine par AbilityNet. La question est volontairement provocatrice : est-ce qu’une intelligence artificielle pourra un jour remplacer les personnes handicapées lors des tests d’accessibilité ? Les agents d’intelligence artificielle progressent rapidement. Ils peuvent déjà naviguer dans des sites Internet et des applications, manipuler des interfaces et suivre des scénarios complexes. Il devient donc imaginable de leur demander de simuler certaines contraintes. Par exemple : utiliser uniquement le clavier, naviguer comme avec un lecteur d’écran, simuler une basse vision, ou rechercher certains obstacles rencontrés par une personne ayant des difficultés motrices ou cognitives. Cela pourrait permettre de tester beaucoup plus rapidement un très grand nombre de parcours. Mais AbilityNet rappelle une différence essentielle. Détecter techniquement un obstacle et vivre ses conséquences ne sont pas la même chose. Une intelligence artificielle peut peut-être constater qu’un bouton n’a pas de nom accessible. Mais elle ne vit pas la situation d’une personne qui se retrouve bloquée au moment de payer, de prendre un rendez-vous médical, de chercher un emploi ou de remplir une démarche administrative. Et c’est justement là que l’expérience utilisateur devient indispensable. L’intelligence artificielle pourrait donc devenir un outil extrêmement puissant pour compléter les tests. Elle pourrait chercher les erreurs, répéter des centaines de scénarios et détecter rapidement certaines régressions. Mais cela ne doit pas devenir une excuse pour ne plus faire tester les produits par les personnes directement concernées. L’accessibilité ne se résume pas à respecter une série de règles techniques. Elle doit permettre à quelqu’un d’accomplir réellement une tâche. NVDA 2026.3 poursuit ses tests Du côté des lecteurs d’écran, NV Access poursuit actuellement le développement de NVDA 2026.3. La bêta 4 a été publiée le 6 octobre. Il faut bien rappeler qu’il s’agit toujours d’une version de test et non de la version stable destinée à tout le monde. Les personnes qui installent cette bêta basculent d’ailleurs sur le canal bêta et Release Candidate jusqu’à ce qu’elles reviennent manuellement vers la version stable. Cette future version poursuit notamment un travail sur la réactivité de NVDA, le comportement dans différentes interfaces et plusieurs améliorations de navigation. Pour l’instant, il est donc préférable de considérer cette version comme une possibilité de test pour les utilisateurs expérimentés plutôt que comme une mise à jour à installer systématiquement. Nous reviendrons sur NVDA 2026.3 lorsque la version stable sera publiée. Le Dot Pad poursuit son intégration avec les lecteurs d’écran Restons autour de NVDA avec le Dot Pad. Le Dot Pad est un afficheur tactile à points qui ne se limite pas à une ligne de caractères braille traditionnelle. Il peut permettre de représenter des formes, des graphiques ou certaines informations spatiales sous forme tactile. NVDA 2026.2 intègre désormais un pilote pour le Dot Pad. La connexion automatique par USB est possible, même si cette détection automatique est désactivée par défaut en raison des identifiants USB génériques utilisés par l’appareil. Il existe cependant encore des contraintes matérielles. La documentation de NVDA précise notamment que l’affichage des points ne peut pas toujours s’actualiser correctement lorsque la main reste posée sur la surface. L’utilisateur doit donc retirer sa main pendant certaines actualisations. Ce genre de matériel est intéressant parce qu’il montre que l’accessibilité des données ne passe pas uniquement par la parole. Braille, tactile, sonification et description peuvent devenir complémentaires. Et lorsqu’on rapproche cela de projets comme MAIDR, on voit apparaître une autre manière de représenter les informations visuelles. Paperback : un lecteur pensé pour les lecteurs d’écran Autre découverte intéressante : Paperback. Attention à ne pas le confondre avec d’autres applications qui portent le même nom. Paperback est ici un lecteur accessible de livres numériques, de documents et de livres audio. Le projet est développé par une personne aveugle et annonce avoir été testé avec NVDA, JAWS, VoiceOver et TalkBack. Il prend en charge plus de vingt formats. On retrouve notamment EPUB, DAISY, PDF, Word, PowerPoint, OpenDocument, RTF, MOBI, certains formats Kindle, Markdown, texte brut et plusieurs formats de livres audio. L’une de ses particularités est de proposer une navigation inspirée de celle que nous connaissons déjà avec les lecteurs d’écran sur le Web. On peut se déplacer par titres, liens, pages, tableaux, listes ou encore formules. Paperback prend également en charge MathML avec MathCAT pour les expressions mathématiques. La version 1.0 est actuellement proposée sur Windows, macOS et Linux gratuitement. Des versions iOS et Android sont également disponibles, cette fois sous forme d’applications payantes. Le projet est open source sous licence MIT. C’est donc typiquement le genre d’application que Numérique Autrement pourra tester plus précisément. L’intérêt est surtout sa philosophie : l’accessibilité n’a pas été ajoutée après coup à un logiciel existant. Elle fait partie de sa conception dès le départ. TurnOver veut proposer une alternative à VoiceOver dans certaines applications Mac Sur Mac, un autre projet beaucoup plus expérimental est apparu récemment. Il s’appelle TurnOver. Son développeur souhaite proposer une autre manière d’utiliser certaines applications lorsque VoiceOver devient difficile ou instable. TurnOver reprend certains principes connus des utilisateurs de NVDA. On retrouve notamment un mode navigation pour les pages Web et les courriels, des raccourcis à une seule lettre, une liste d’éléments, une fonction de recherche ou encore la lecture continue. Le projet vise notamment des applications comme Mail, Safari, Terminal ou Microsoft Word. Des versions de test commencent également à explorer Musique, Podcasts, TV, l’App Store et TextEdit. Mais il faut être très clair sur son statut. TurnOver est encore un projet très jeune. Il est actuellement en bêta fermée, avec des versions réservées aux testeurs disposant d’une clé personnelle. Il ne faut donc surtout pas le présenter comme un nouveau lecteur d’écran disponible pour tous les utilisateurs de Mac. Mais son apparition est intéressante. VoiceOver est aujourd’hui le lecteur d’écran intégré de macOS. Voir apparaître un projet alternatif montre qu’il existe peut-être une place pour différentes approches de navigation sur Mac, comme c’est déjà le cas sous Windows avec plusieurs lecteurs d’écran. AccessBrailleRAP : du texte vers le braille embossé Autre projet open source à suivre : AccessBrailleRAP. Ce logiciel permet de saisir ou d’importer du texte, de le convertir en braille puis de l’envoyer vers une embosseuse BrailleRAP. BrailleRAP est elle-même une embosseuse braille open source et à construire soi-même. AccessBrailleRAP utilise notamment Liblouis pour la transcription. Le logiciel propose environ 200 standards braille, avec différents choix de langues, de braille intégral ou abrégé et de braille six ou huit points. Il existe pour Windows et Linux. La documentation et l’interface sont notamment disponibles en français. Le projet indique également une compatibilité testée avec NVDA. Ce type d’outil est intéressant parce qu’il démocratise potentiellement certaines technologies qui restent traditionnellement très coûteuses. Évidemment, une embosseuse construite soi-même ne répondra pas forcément aux mêmes besoins ni aux mêmes exigences qu’une embosseuse professionnelle. Mais l’open source peut ici permettre l’expérimentation, l’apprentissage et certains usages personnels ou associatifs. La communication alternative et améliorée à l’honneur Octobre est également le mois de sensibilisation à la communication alternative et améliorée, souvent appelée CAA. Elle concerne notamment les personnes qui ne peuvent pas ou difficilement utiliser la parole comme moyen principal de communication. À cette occasion, AssistiveWare propose du 14 au 21 octobre une réduction de 50 % sur plusieurs de ses applications. Parmi elles, on retrouve Proloquo, Proloquo2Go et Proloquo4Text, mais également Pictello et Keeble. La communication alternative et améliorée est parfois réduite à l’image d’une tablette remplie de pictogrammes. En réalité, elle recouvre des besoins très différents. Certaines personnes utilisent des symboles. D’autres communiquent essentiellement par texte. Les moyens d’accès peuvent également varier selon les capacités motrices, visuelles ou cognitives. Cette actualité commerciale est donc surtout l’occasion de rappeler que l’accessibilité numérique ne concerne pas uniquement la déficience visuelle, auditive ou motrice. Pouvoir communiquer est aussi une question d’accessibilité. En France, les services téléphoniques accessibles passent au 24 heures sur 24 Terminons par une évolution française entrée en vigueur le 1er octobre 2026. Certains services de communications électroniques doivent proposer des solutions accessibles aux personnes sourdes, malentendantes, sourdaveugles et aphasiques. Jusqu’à présent, les plages minimales d’ouverture prévues par la réglementation étaient limitées. Depuis le 1er octobre 2026, le service doit désormais être ouvert en permanence, c’est-à-dire 24 heures sur 24 et sept jours sur sept. La limite dite d’usage raisonnable passe également de trois à cinq heures par mois et par abonné. Cette évolution peut paraître moins spectaculaire qu’une nouvelle intelligence artificielle ou qu’un nouveau lecteur d’écran. Mais l’accessibilité se mesure aussi à ce genre de changement. Pouvoir communiquer par téléphone à 23 heures ou un dimanche ne devrait pas dépendre du fait que l’on soit ou non en situation de handicap. Et rendre un service accessible uniquement quelques heures par jour revient parfois à créer une accessibilité théorique qui ne correspond pas aux besoins réels de la vie quotidienne. Toutes ces actualités sont très différentes. MAIDR cherche à rendre les graphiques explorables. L’intelligence artificielle commence à participer aux tests d’accessibilité. NVDA continue d’évoluer. Le Dot Pad explore une représentation tactile plus riche. Paperback repense la lecture de documents autour des lecteurs d’écran. TurnOver expérimente une autre approche sur Mac. AccessBrailleRAP rapproche logiciel libre et production braille. La communication alternative et améliorée rappelle que l’accessibilité concerne aussi la possibilité de s’exprimer. Et en France, les services téléphoniques accessibles deviennent enfin disponibles en permanence. Il n’existe donc pas une seule accessibilité numérique. Il existe une multitude de besoins, d’usages et de solutions. Et les technologies les plus intéressantes ne sont pas forcément celles qui promettent de tout résoudre. Ce sont souvent celles qui donnent réellement davantage de choix et de contrôle à l’utilisateur. C’était le Jeudi de l’accessibilité sur Numérique Autrement. On se retrouve ce week-end pour le prochain tutoriel.

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