Un client a testé, sur les conseils d’un prestataire, un plugin qui interroge automatiquement un service de reconnaissance d’image dès qu’une photo est importée dans la bibliothèque de médias, puis inscrit la description renvoyée directement dans le champ alt. L’argument commercial était séduisant : plus aucune image sans texte alternatif, sans effort de rédaction.
Nous avons audité un échantillon de deux cents images traitées ainsi sur un site de tourisme local. Une image sur quatre environ contenait une description soit trop vague pour être utile, soit franchement erronée. Ce billet détaille les antipatterns rencontrés, pourquoi ils posent problème pour une personne qui utilise un lecteur d’écran, et ce qu’il convient de faire à la place.
Antipattern n° 1 : la description générique sans contexte
Ce qu’on voit : une photo d’un restaurant en terrasse, avec des clients attablés, reçoit la description « personnes assises à une table ». Techniquement exact, cette phrase ne dit rien du lieu, de l’ambiance ni de l’information que la page cherche à transmettre au visiteur.
Pourquoi c’est un problème : un texte alternatif doit remplir la même fonction que l’image pour une personne qui ne la voit pas. Sur une page qui présente un restaurant, l’information utile est le nom de l’établissement, le type de terrasse, ou l’ambiance recherchée par le photographe, pas une description neutre valable pour n’importe quelle photo de repas au monde.
Antipattern n° 2 : la reconnaissance qui se trompe purement et simplement
Ce qu’on voit : une photo d’un plat régional à base de champignons a été décrite par le service comme « assiette de fruits ». Une autre, montrant un artisan travaillant le cuir, a été étiquetée « personne tenant un livre ».
Pourquoi c’est un problème : contrairement à une coquille dans un texte visible que n’importe quel visiteur peut repérer et signaler, une description alternative erronée ne se voit jamais à l’écran. Elle circule silencieusement jusqu’à l’utilisateur de lecteur d’écran, qui reçoit une information fausse sans aucun moyen simple de la vérifier ni de la contester. C’est une forme d’erreur particulièrement insidieuse parce qu’elle est invisible pour l’équipe qui l’a produite.
Antipattern n° 3 : la confiance excessive de l’équipe éditoriale
Ce qu’on voit : une fois le plugin activé, l’indicateur de complétude de la bibliothèque de médias affiche 100 % d’images pourvues d’un texte alternatif. L’équipe considère alors le sujet comme clos et retire l’accessibilité des images de sa liste de vigilance.
Pourquoi c’est un problème : un indicateur de complétude mesure la présence d’un texte, jamais sa pertinence. Un champ rempli automatiquement avec une phrase fausse fait paradoxalement reculer la qualité perçue du site tout en améliorant son score apparent, ce qui désarme la vigilance de l’équipe au pire moment.
Antipattern n° 4 : l’absence totale de relecture humaine
Ce qu’on voit : le plugin traite les images en tâche de fond, sans jamais présenter les résultats à un humain avant publication. Les descriptions générées passent directement en ligne, y compris sur les pages les plus consultées du site.
Pourquoi c’est un problème : un service de reconnaissance d’image reste un outil probabiliste, jamais infaillible, même sur des scènes simples. Sans relecture, aucune erreur ne peut être détectée avant qu’un utilisateur ne la rencontre, et la correction ne se fait alors qu’en réaction à une plainte, jamais en prévention.
Quoi faire à la place
- Utiliser la reconnaissance d’image comme brouillon de travail, jamais comme texte final publié directement
- Faire relire systématiquement chaque description par un rédacteur qui connaît le contexte de la page
- Réserver l’automatisation aux images secondaires à faible enjeu, jamais aux visuels de la page d’accueil ou des fiches produits phares
- Documenter, dans la charte éditoriale, la différence entre « champ rempli » et « champ pertinent »
Un champ alt rempli automatiquement rassure une équipe pressée bien plus qu’il n’aide un utilisateur de lecteur d’écran. C’est précisément ce décalage qui rend l’antipattern dangereux : il donne le sentiment du devoir accompli.
Notre verdict
La reconnaissance automatique d’image reste un outil intéressant pour dégrossir un travail sur un très gros volume de photos, à condition de ne jamais lui déléguer la décision finale. Sur le site audité, nous avons recommandé de conserver le plugin comme première passe, mais d’ajouter une étape de validation humaine obligatoire avant toute publication, avec un temps de relecture budgété au même titre que la rédaction elle-même. Le gain de temps promis par l’automatisation complète était en réalité illusoire, puisqu’il fallait de toute façon repasser derrière pour corriger les erreurs les plus visibles.
