Il existe une myriade d’outils pour aider les personnes ayant des besoins d’accessibilité à accéder au monde numérique en toute indépendance ; une absence de contrôle adéquat des données a un impact sur leur utilisation. Les experts ont mis en évidence, en particulier, l’impact négatif des données erronées sur les personnes handicapées, à la fois en raison de la technologie accessible et de l’impact d’autres technologies non liées.
Afin de promouvoir l’inclusivité, les entreprises doivent commencer à utiliser les données de manière plus créative afin de produire des solutions appropriées. Cela commence par une évaluation ciblée des besoins des utilisateurs.
Technologie sur mesure
La technologie accessible risque de devenir trop généralisée. Le handicap couvre une vaste gamme de conditions et d’exigences, et les technologues doivent en prendre conscience et adapter leurs produits en conséquence.
Ci-dessous une vidéo en anglais montrant l’importance d’un tel processus :
Prenons l’exemple de la paralysie cérébrale. Les thérapies couvrent une vaste gamme de formats, de l’eau au simple sensoriel. Utiliser les données pour créer des outils qui peuvent s’adapter de cette manière est important et, selon le Forum économique mondial, un principe crucial pour la conception future : utiliser une philosophie de conception universelle et accessible pour rendre les outils vraiment accessibles. Utiliser correctement les données peut y parvenir.
Utiliser le Big Data
Ces mégadonnées pourraient ouvrir d’énormes avenues aux personnes vivant avec un handicap. On peut soutenir que la conduite automatisée en est le zénith. L’automobile a toujours été un domaine d’exclusion pour les personnes handicapées, bien que certaines adaptations existent, les nouveaux véhicules ne sont sans doute pas construits avec l’accessibilité à l’esprit.
C’est sans tenir compte de l’impact des évaluations de la condition physique pour la conduite. Les véhicules automatisés offrent aux personnes handicapées la possibilité de jouir d’une bien plus grande autonomie qu’elles ne l’étaient peut-être auparavant. La clé est d’utiliser les données pour garantir l’inclusion, plutôt que l’inverse.