Document d’information 3 – Intelligence artificielle (IA), accessibilité et normes

Remarque : Le présent document d'information s'applique uniquement à la phase 2 de la règlementation sur l'accessibilité des technologies numériques.

Sur cette page

• Introduction
• Qu'est-ce que l'IA
• Obstacles à l'accessibilité associés aux systèmes d'IA
• Effet cumulatif des obstacles à l'accessibilité liés à l'IA
• Rien sans nous : faire participer les personnes en situation de handicap au développement de l'IA
• Effets variables des obstacles liés à l'IA selon les personnes
• Cadres de gouvernance de l'IA
• Norme sur l'IA de Normes d'accessibilité Canada

Introduction

Le Règlement de la phase 1 sur l'accessibilité des technologies numériques a été finalisé en décembre 2025. Elle porte principalement sur l'accessibilité des sites Web, des applications Web, des applications mobiles et des documents numériques. La phase 2 couvrira d'autres domaines, notamment l'intelligence artificielle (IA).

L'IA peut être complexe. Le présent document d'information donne un aperçu de l'IA en langage clair et présente les obstacles possibles à l'accessibilité afin d'aider les participants à prendre part aux discussions. Il vise à appuyer les discussions préliminaires avec la communauté des personnes en situation de handicap, les partenaires autochtones, les associations de l'industrie et les organisations règlementées au sujet de la deuxième phase de la règlementation sur l'accessibilité des technologies numériques prise en vertu de la Loi canadienne sur l'accessibilité (LCA).

Les Canadiens interagissent déjà avec l'IA dans de nombreux aspects de leur vie quotidienne. Par exemple, l'IA peut répondre aux questions du service à la clientèle, résumer de l'information, aider à prendre des décisions ou créer du contenu écrit et visuel.

L'IA peut aussi améliorer l'accessibilité. Par exemple, elle peut générer automatiquement des sous-titres, améliorer les descriptions d'images et offrir du soutien en fonction des besoins d'une personne. Toutefois, l'IA peut également créer de nouveaux obstacles à l'accessibilité pour les personnes en situation de handicap.

Le présent document d'information présente également la norme CAN/ASC 6.2 : 2025, Systèmes d'intelligence artificielle accessibles et équitables. Il vise à alimenter les discussions et n'établit aucune exigence.

Qu'est-ce que l'IA

L'intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes automatisés qui utilisent des données pour générer des prédictions, du contenu ou des décisions avec différents degrés d'autonomie. Ces systèmes peuvent aider à accomplir des tâches ou à influencer des résultats. Cette description est adaptée de la définition d'un système d'IA figurant dans le règlement sur l'intelligence artificielle de l'Union européenne (Parlement européen et Conseil de l'Union européenne, 2024).

De nombreux systèmes d'IA repèrent des tendances dans les données et les utilisent pour prédire des résultats, classer l'information par catégories ou créer du contenu, comme du texte ou des images.

L'IA est de plus en plus présente dans les sites Web, les applications, les processus internes et les outils de service automatisés, et occupe désormais une place importante dans le domaine des technologies numériques.

Tous les systèmes d'IA ne présentent pas le même niveau de risque. Certaines utilisations, comme résumer de l'information ou produire une ébauche, peuvent avoir des conséquences relativement limitées en cas d'erreur. D'autres utilisations, en revanche, peuvent avoir des conséquences plus importantes pour les personnes. C'est notamment le cas des systèmes qui servent à appuyer des décisions liées à l'emploi, à l'accès aux programmes et aux services, à l'éducation, aux soins de santé ou à la sécurité publique. Les mesures de gouvernance, de surveillance et de gestion des risques peuvent donc varier selon la façon dont l'IA est utilisée.

Obstacles à l'accessibilité associés aux systèmes d'IA

L'IA peut créer des difficultés et des obstacles à l'accessibilité particuliers pour les personnes en situation de handicap, et ce, de différentes façons. Les exemples ci-dessous présentent certains obstacles possibles ainsi que des facteurs qui peuvent accroître le risque de problèmes d'accessibilité.

1. Incapacité des systèmes utilisant l'IA à reconnaître différentes capacités

Les systèmes utilisant l'IA sont souvent conçus et entraînés à partir de données qui reflètent des façons courantes de communiquer, de bouger, de se comporter ou d'interagir. Ils peuvent donc ne pas reconnaître ou prendre adéquatement en compte toute la diversité des capacités et des expériences du handicap au sein de la population.

Certains systèmes d'IA utilisent des caractéristiques comme le visage, la voix ou les mouvements d'une personne pour l'identifier ou interpréter son comportement. Si les données utilisées pour mettre au point ces systèmes ne représentent pas adéquatement les différences dans la façon dont les personnes se présentent, parlent, bougent ou interagissent, ces systèmes risquent de moins bien fonctionner pour les personnes en situation de handicap.

À titre d'exemple, les systèmes de reconnaissance vocale peuvent avoir de la difficulté à comprendre les personnes qui ont un trouble de la parole ou dont la façon de parler diffère des modèles habituels. Par ailleurs, les systèmes de reconnaissance faciale peuvent ne pas fonctionner de façon fiable pour les personnes ayant certains handicaps physiques ou certaines différences faciales.

Ces limites peuvent créer des obstacles lorsqu'une personne tente d'accéder à des services, d'effectuer des transactions, de confirmer son identité, de participer à des activités éducatives ou professionnelles ou d'utiliser des technologies numériques. Dans certains cas, une personne peut ne pas savoir qu'un système d'IA n'a pas reconnu ou pris en compte ses capacités. L'obstacle qui en résulte peut alors être plus difficile à cerner ou à éliminer.

Tenir compte d'un large éventail d'expériences du handicap lors de la conception, du développement, de l'acquisition, de la mise à l'essai et de l'évaluation continue des systèmes d'IA peut aider à réduire ces risques et à favoriser des résultats plus accessibles et inclusifs.

2. Déductions inexactes de l'IA concernant le handicap, les besoins ou les capacités

Certains systèmes d'IA peuvent faire des suppositions sur les caractéristiques, les besoins, les préférences ou les capacités d'une personne en fonction de la façon dont elle utilise les services numériques. Ces suppositions peuvent être faites même lorsqu'aucun renseignement sur le handicap n'a été recueilli directement.

Par exemple, un système peut tirer des conclusions sur une personne en fonction de la vitesse à laquelle elle saisit ou répond lorsqu'elle utilise un service numérique.

Lorsque ces suppositions sont inexactes, elles peuvent avoir une incidence sur l'information, les services ou les recommandations que reçoit la personne. Par exemple, un système d'IA peut recommander des services en fonction de ce qu'il suppose être les besoins ou les préférences d'une personne, plutôt que de ce qu'elle souhaite réellement. Cela pourrait limiter ses choix ou lui compliquer l'accès à de l'information ou à des services qui répondent à ses besoins réels.

Veiller à ce que les systèmes d'IA soient conçus, surveillés et évalués de manière à assurer l'équité peut aider à réduire le risque de biais involontaires et de suppositions inexactes.

3. Résultats biaisés ou inéquitables lorsque l'IA appuie la prise de décisions

L'IA peut aider à prendre des décisions concernant des personnes, par exemple lorsque les organisations embauchent du personnel ou déterminent l'admissibilité à un programme ou à un service.

Les systèmes d'IA peuvent produire des résultats inéquitables lorsque les données utilisées pour les mettre au point ne représentent pas fidèlement les personnes en situation de handicap. Ces systèmes peuvent reproduire les biais présents dans les données historiques sur lesquelles ils ont été entraînés et ainsi les intégrer aux nouvelles décisions qu'ils prennent ou qu'ils aident à prendre.

Par exemple, certains employeurs utilisent des outils d'IA pour suivre le travail et la productivité de leur personnel. Si ces outils ne tiennent pas compte des différentes façons dont les personnes en situation de handicap peuvent travailler, ils pourraient conclure à tort qu'une personne est moins productive.

4. Risques pour la vie privée et la sécurité liés aux données sur le handicap

Certains systèmes d'IA recueillent, traitent, déduisent ou génèrent des renseignements qui peuvent révéler qu'une personne est en situation de handicap ou fournir de l'information sur sa santé, ses capacités fonctionnelles, son comportement ou ses besoins en matière de soutien.

Les renseignements liés au handicap peuvent constituer des renseignements personnels sensibles. S'ils sont recueillis, utilisés, communiqués ou conservés de façon inappropriée, ils peuvent porter atteinte à la vie privée d'une personne et entraîner un traitement inéquitable, de la discrimination ou une perte de confiance.

Dans certains cas, les personnes peuvent ignorer que des renseignements liés à leur handicap sont déduits de la façon dont elles utilisent un service numérique, plutôt que tirés de renseignements qu'elles ont fournis directement.

Lorsqu'elles conçoivent et déploient des systèmes d'IA qui traitent des renseignements liés au handicap, les organisations devraient tenir compte de la protection de la vie privée, de la sécurité, de la transparence et du consentement.

5. Manque de transparence concernant l'utilisation de l'IA

Les personnes ne savent pas toujours si l'IA a servi à prendre une décision qui les concerne ou à contribuer à cette décision. Elles ne reçoivent pas toujours non plus d'explication claire sur le rôle joué par l'IA dans la décision. Il peut alors être difficile de comprendre le résultat, de poser des questions ou de contester la décision.

Il peut également être difficile de savoir qui est responsable d'une décision à laquelle un système d'IA a contribué. Des mécanismes de responsabilisation clairs peuvent aider les personnes à savoir qui est responsable d'une décision prise avec l'aide de l'IA.

6. Accès limité à la supervision et au soutien humains dans les systèmes utilisant l'IA

Certains systèmes d'IA prennent des décisions ou recommandent des mesures sans offrir de moyen clair de demander l'intervention d'une personne.

Sans la possibilité de demander des précisions, de fournir des renseignements supplémentaires ou de faire examiner le résultat par une personne, il peut être impossible de faire corriger une erreur ou d'expliquer des circonstances dont le système n'a pas tenu compte.

Par exemple, un système d'IA peut recommander, à partir des renseignements fournis dans une demande, qu'une personne n'est pas admissible à un service. Si le système ne tient pas compte de certaines circonstances liées au handicap, l'intervention humaine peut permettre à la personne de fournir les renseignements pertinents et de faire examiner la recommandation par une personne qualifiée.

7. Obstacles créés par les agents conversationnels et les outils vocaux utilisant l'IA

Les agents conversationnels, les assistants virtuels et les systèmes vocaux utilisant l'IA peuvent faciliter l'accès à l'information et aux services. Toutefois, ils peuvent créer des obstacles à l'accessibilité s'ils ne sont pas conçus pour tenir compte d'un large éventail d'utilisateurs et des différentes expériences du handicap. Par exemple, certains outils d'IA peuvent :

• exiger des instructions détaillées ou très précises;
• imposer des délais stricts;
• donner des instructions peu claires;
• rendre difficile la correction des erreurs;
• offrir peu de façons d'interagir avec l'outil.

Ces obstacles peuvent compliquer l'accès à l'information ou aux services pour certaines personnes en situation de handicap.

Lorsque des agents conversationnels et des assistants vocaux utilisant l'IA servent à offrir des services à la clientèle ou des services au public, la prise en compte de l'accessibilité tout au long de leur conception, de leur mise à l'essai et de leur déploiement peut aider à prévenir ou à réduire ces obstacles.

8. Le contenu généré par l'IA pourrait ne pas respecter les normes d'accessibilité

L'IA peut générer des documents, des pages Web, des présentations et d'autres types de contenu. Toutefois, le contenu qu'elle génère pourrait ne pas respecter les normes ou les pratiques établies en matière d'accessibilité.

Par exemple, le contenu généré par l'IA peut comporter des titres mal utilisés, utiliser uniquement la couleur pour transmettre de l'information, présenter des liens dont le libellé n'est pas clair, créer des tableaux non accessibles ou utiliser une mise en forme qui n'est pas compatible avec les technologies d'assistance.

Ces problèmes peuvent rendre le contenu difficile, voire impossible, à parcourir, à comprendre ou à utiliser pour certaines personnes en situation de handicap. Il peut donc s'avérer nécessaire de réviser et de corriger le contenu généré par l'IA afin de s'assurer qu'il respecte les exigences d'accessibilité applicables.

9. Information inexacte générée par l'IA et utilisée à des fins d'accessibilité

L'IA peut servir à fournir de l'information qui améliore l'accessibilité, comme des sous-titres, des descriptions d'images ou des indications. Lorsque ces outils fonctionnent bien, ils peuvent faciliter l'accès à l'information et aux services.

Cependant, l'information générée par l'IA n'est pas toujours exacte ou fiable. En effet, des sous-titres, des descriptions ou des indications erronés peuvent induire les personnes en erreur et, dans certains cas, présenter des risques pour leur sécurité.

Par exemple, une description d'image générée par l'IA peut omettre des détails importants dont une personne a besoin pour comprendre l'image.

L'information peut être présentée dans un format accessible sans pour autant être exacte. L'accessibilité et l'exactitude sont toutes deux essentielles pour assurer un véritable accès à l'information et aux services. Une vérification humaine peut aider à repérer les erreurs avant que les utilisateurs se fient à l'information générée par l'IA.

10. Obstacles à la formation et à la littératie en matière d'IA

À mesure que l'IA est davantage utilisée au travail, dans les services publics et dans la vie quotidienne, il devient de plus en plus important d'apprendre à l'utiliser.

Certaines personnes en situation de handicap peuvent se heurter à des obstacles lorsque les plateformes d'apprentissage, les ressources éducatives et le matériel de formation sur l'IA ne sont pas accessibles. Ces obstacles peuvent compliquer l'acquisition de compétences qui favorisent la participation aux études, au marché du travail, à la vie citoyenne et aux activités quotidiennes.

Une formation et une littératie accessibles en matière d'IA peuvent favoriser la pleine participation des personnes en situation de handicap à mesure que l'IA est utilisée dans différents domaines de la société.

Effet cumulatif des obstacles à l'accessibilité liés à l'IA

Un obstacle à l'accessibilité lié à un système d'IA peut sembler mineur lorsqu'il se présente une seule fois. Cependant, lorsqu'un même obstacle se répète, ses effets peuvent s'accumuler au fil du temps et entraîner des difficultés importantes pour les personnes en situation de handicap.

Par exemple, des difficultés répétées à confirmer son identité peuvent compliquer l'accès à un service. Au fil du temps, ces obstacles répétés peuvent également devenir plus difficiles à repérer et à éliminer.

Les effets cumulatifs des obstacles à l'accessibilité peuvent être particulièrement importants lorsque les personnes utilisent fréquemment des systèmes d'IA dans différents domaines de leur vie quotidienne, notamment l'emploi, l'éducation, les soins de santé, les services financiers, les transports et les services publics.

Comme ces effets peuvent apparaître progressivement, les organisations peuvent avoir de la difficulté à les repérer à partir de plaintes isolées ou de transactions individuelles.

Une surveillance régulière, les commentaires des utilisateurs et un dialogue continu avec les personnes en situation de handicap peuvent aider les organisations à repérer et à éliminer les obstacles à l'accessibilité avant que leurs effets ne se généralisent.

Rien sans nous : faire participer les personnes en situation de handicap au développement de l'IA

Les systèmes d'IA sont plus susceptibles de répondre aux besoins des personnes en situation de handicap lorsque celles-ci participent à leur planification, à leur développement, à leur mise à l'essai et à leur utilisation.

Les personnes en situation de handicap possèdent une expérience vécue et une expertise qui peuvent aider à repérer des obstacles, à déterminer des besoins en matière d'accessibilité et à recenser des problèmes qui pourraient autrement passer inaperçus.

Il est également important de faire participer activement les personnes en situation de handicap lorsque les organisations font l'acquisition de systèmes d'IA. Ces personnes peuvent aider à cerner les besoins en matière d'accessibilité, à définir les exigences et à repérer les obstacles possibles avant l'acquisition ou le déploiement d'un système d'IA.

Une participation active peut aider les organisations à mieux comprendre les différentes expériences du handicap, à rendre les systèmes d'IA plus accessibles et à renforcer la confiance dans la façon dont l'IA est utilisée.

Effets variables des obstacles liés à l'IA selon les personnes

Les obstacles à l'accessibilité décrits dans le présent document peuvent avoir des effets différents selon les personnes. Les personnes en situation de handicap ne forment pas un groupe homogène, et leur expérience des systèmes d'IA peut varier considérablement en fonction de nombreux facteurs.

Le handicap d'une personne peut se conjuguer à d'autres aspects de son identité et de sa situation, comme son âge, sa race, son genre, sa langue, son revenu ou son identité autochtone. Ces facteurs peuvent influer sur son expérience des systèmes d'IA.

Les systèmes d'IA peuvent ne pas fonctionner aussi bien pour tout le monde si les données utilisées pour les mettre au point ne représentent pas un large éventail de personnes et d'expériences. Cela peut accroître le risque de résultats inexacts ou inéquitables pour certains groupes.

Par exemple, un système d'IA vocale peut être moins précis pour une personne en situation de handicap qui parle avec un accent peu représenté dans les données utilisées pour mettre au point le système.

Tenir compte d'un large éventail d'expériences du handicap peut aider à repérer des obstacles qui pourraient autrement passer inaperçus. Cela favorise le développement de systèmes d'IA plus accessibles, inclusifs et équitables.

Cadres de gouvernance de l'IA

Un nombre croissant de cadres, de normes et de politiques à l'échelle nationale et internationale sont en cours d'élaboration pour appuyer la conception et l'utilisation responsables des systèmes d'IA. Ces initiatives portent notamment sur la transparence, la responsabilisation, la gestion des risques, la supervision humaine, l'accessibilité et la protection des droits.

• La Loi sur l'intelligence artificielle de l'Union européenne (Loi sur l’IA de l’UE) établit un cadre fondé sur les risques pour règlementer l'IA.
• Il prévoit des exigences pour les systèmes d'IA à haut risque, notamment ceux utilisés dans des domaines comme l'emploi, l'éducation, les soins de santé, les infrastructures essentielles et les services publics.
• Ces exigences portent notamment sur la gestion des risques, la documentation, la supervision humaine, la transparence, l'exactitude et la responsabilisation.
• L’ISO/IEC a élaboré un vaste ensemble de normes relatives à l’IA qui fournissent des lignes directrices internationales en matière de gouvernance de l’IA, de gestion des risques, de fiabilité, de transparence, de qualité des données, d’atténuation des biais et de gestion du cycle de vie.
• L’accessibilité est prise en compte, mais ne constitue pas un domaine distinct dans ces normes
• Stratégie nationale en matière d'intelligence artificielle du Canada :
• L'IA pour tous vise à faire en sorte que l'IA profite aux personnes, aux entreprises et aux collectivités.
• Elle comprend des mesures visant à protéger les Canadiens, à développer les compétences, à favoriser l'adoption de l'IA, à renforcer les capacités au Canada, à favoriser la croissance des entreprises canadiennes et à travailler avec des partenaires de confiance.
• La Directive sur la prise de décisions automatisée du Secrétariat du Conseil du Trésor du Canada établit des exigences pour les institutions fédérales qui utilisent des systèmes décisionnels automatisés pour prendre des décisions administratives.
  • Elle prévoit notamment des mesures concernant la transparence, la supervision humaine, l'assurance de la qualité et les recours.

La portée et l'objectif de ces cadres varient, mais ils ont un but commun : aider les organisations à repérer et à gérer les risques potentiels tout en favorisant une utilisation responsable et inclusive de l'IA.

Résumé de la norme sur l'IA de Normes d'accessibilité Canada

La norme CAN/ASC 6.2 : 2025, Systèmes d'intelligence artificielle accessibles et équitables, a été publiée par Normes d'accessibilité Canada en décembre 2025. Elle vise à aider les organisations à créer et à utiliser des systèmes d'IA qui sont accessibles, inclusifs et équitables. L'application de la norme est volontaire, à moins qu'elle ne soit intégrée à une règlementation.

La norme comporte quatre sections principales sur l'accessibilité et l'équité en matière d'IA :

• L'IA accessible (article 10) : Explique comment rendre les systèmes d'IA accessibles aux personnes en situation de handicap, notamment en respectant les exigences pertinentes en matière d'accessibilité numérique
• L'IA équitable (article 11) : Explique comment faire en sorte que les personnes en situation de handicap bénéficient équitablement de l'IA, éviter les préjudices et préserver leur capacité de faire des choix et de garder le contrôle
• Processus organisationnels (article 12) : Porte sur les pratiques de planification, d'évaluation des risques, de conception, d'approvisionnement, de gouvernance et de surveillance qui favorisent l'accessibilité et l'équité en matière d'IA
• L'éducation, la formation et la littératie accessibles en matière d'IA (article 13) : Comprend des exigences concernant l'accès des personnes en situation de handicap à la formation et à la littératie en matière d'IA.

Sources et lectures complémentaires

Le présent document d'information s'appuie sur des travaux de recherche, des lignes directrices et des normes provenant d'organisations souvent citées dans les discussions sur l'accessibilité, les droits des personnes en situation de handicap et l'intelligence artificielle, notamment :

• World Wide Web Consortium (W3C), Initiative pour l'accessibilité du Web (en anglais seulement) : lignes directrices portant notamment sur l'IA et l'accessibilité, l'accessibilité cognitive des systèmes vocaux et conversationnels, l'accessibilité des contenus multimédias et le contenu généré par l'IA
• National Institute of Standards and Technology (NIST), Artificial Intelligence Risk Management Framework : cadre qui aborde notamment la fiabilité, la validité, la transparence et les risques associés aux utilisations de l'IA qui présentent des enjeux importants (en anglais seulement)
• Rapporteur spécial sur les droits des personnes handicapées des Nations Unies : travaux thématiques sur l'intelligence artificielle et les droits des personnes en situation de handicap
• Lignes directrices internationales en matière de règlementation et d'application de la loi concernant l'IA et la discrimination fondée sur le handicap : notamment des déclarations conjointes et de l'assistance technique provenant d'organismes américains chargés des droits civils et de la protection des consommateurs (en anglais seulement)
• Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE) : recherches sur l'utilisation de l'IA dans le contexte du marché du travail et du handicap (en anglais seulement)
• U.S. Access Board : lignes directrices et recherches sur les questions d'accessibilité liées à l'intelligence artificielle et aux technologies émergentes (en anglais seulement)
• Normes d'accessibilité Canada, norme CAN/ASC 6.2 : 2025 - Systèmes d'intelligence artificielle accessibles et équitables : lignes directrices sur l'accessibilité, l'équité et les considérations liées au handicap dans les systèmes d'IA

Références

Parlement européen et Conseil de l'Union européenne. (2024). Règlement (UE) 2024/1689 établissant des règles harmonisées concernant l'intelligence artificielle (règlement sur l'intelligence artificielle). Journal officiel de l'Union européenne.