Auteurs : Tanguy Giuffrida ¹; Eric Céret ¹; Sophie Dupuy-Chessa ¹; Jean-Philippe Poli ^2,3

• 1 Laboratoire d'Informatique de Grenoble
• 2 Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique
• 3 Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique (CEA, LIST)

Avec la diffusion massive de l'utilisation d'Internet, l'accessibilité des interfaces est un besoin toujours plus prégnant. De nombreux travaux se sont penchés sur ce sujet afin de définir des recommandations d'accessibilité génériques ou situationnelles, et proposer des outils d'adaptation des interfaces utilisateurs. Cependant, des difficultés, notamment liées à la complexité des contextes d'usage possibles, demeurent tels que la multiplicité des caractéristiques du contexte d'usage, l'imprécision des valeurs attribuées à ces caractéristiques et la combinaison de multiples règles d'adaptation. Cet article montre comment un moteur d'adaptation dynamique basé sur la logique floue peut être utilisé pour implémenter les préconisations en accessibilité. Il montre comment cette approche permet de dépasser ces verrous grâce à la logique floue et sa gestion de la combinatoire des règles, permettant de prendre en compte un contexte d'usage potentiellement complexe que nous illustrons avec un exemple concret.