Juan Nino
Doctorat sur mesure en design de dispositif d’assistance
Faculté d’aménagement, d’architecture, d’art et de design, Université Laval
Fin d’études — 2025
Responsable des outils XR et chercheur en interaction ordinateur-machine pour la société VirtualiSurg
Projet de recherche
Codesign d’un système d’assistance open source pour améliorer la navigation sur Internet des utilisateurs de lecteurs d’écran malvoyants et aveugles
Résumé du projet
Dans l’ère numérique actuelle, Internet offre un accès sans précédent à l’information et à des opportunités de participation sociale. Cependant, l’accessibilité reste un défi majeur pour les personnes malvoyantes. Bien que les technologies d’assistance comme les lecteurs d’écran aient amélioré l’accessibilité, elles ne fournissent pas toujours une expérience de navigation fluide. Une grande partie des informations visuelles, comme les relations entre les éléments d’une page web, ne se traduisent pas efficacement en formats textuels, obligeant les utilisateurs à s’appuyer sur leur mémoire.
Cette recherche interdisciplinaire comble cette lacune en développant un système open-source pour compléter la navigation par lecteur d’écran. Fondée sur le modèle de développement humain – processus de création du handicap, cette étude conçoit, développe et évalue un système de technologie d’assistance émergent, en tenant compte des facteurs personnels, environnementaux et des habitudes de vie qui influencent la navigation web pour les personnes malvoyantes. La recherche adopte une approche intégrée, combinant conception participative, cognition distribuée et développement open-source. Les utilisateurs malvoyants ont activement contribué à la conception, tandis que les principes de cognition distribuée ont guidé la création de représentations alternatives de l’information pour réduire la charge cognitive. Le modèle open-source a été choisi pour assurer la durabilité et favoriser la collaboration. Cette recherche a suivi une méthodologie en trois phases pour concevoir, développer et évaluer le dispositif d’assistance à la navigation non visuelle : Touch Matrix Assistive Technology Navigator (TOMAT Navigator), une technologie d’assistance visant à améliorer la navigation web pour les utilisateurs malvoyants. Une revue narrative a analysé 33 technologies existantes, identifiant des principes de conception clés comme les interactions multimodales et la modélisation d’informations personnalisées. Un processus de codesign, avec et par la communauté des utilisateurs malvoyants et aveugles, met en œuvre un développement itératif, garantissant que le système répondait à leurs besoins. Le prototype a été évalué via une étude expérimentale, des enquêtes de satisfaction et un groupe de discussion.
Le dispositif TOMAT Navigator est une technologie open-source abordable, conçue pour surmonter les limites des lecteurs d’écran traditionnels en offrant un accès intuitif et non linéaire au contenu web. Il combine des interactions audio-tactiles contextuelles avec une modélisation hiérarchique et sémantique, améliorant la compréhension des structures web. Son design modulaire permet l’intégration avec des périphériques standards et des extensions logicielles, facilitant une interaction personnalisée et l’automatisation des tâches. Le prototype, une extension Chrome™ jumelée à une interface matérielle imprimée en 3D, permet une navigation non linéaire, un filtrage de contenu et une exploration contextuelle à différents niveaux d’abstraction. Les résultats de l’évaluation ont montré que TOMAT améliore significativement l’efficacité de la navigation, réduit la charge cognitive et augmente la satisfaction des utilisateurs par rapport à l’utilisation seule d’un lecteur d’écran. Les données quantitatives ont révélé une réduction de 39 % du temps de réalisation des tâches, une diminution de 44 % des commandes de navigation et une charge cognitive auto-déclarée 52 % plus faible. Les retours qualitatifs ont confirmé que les participants trouvaient TOMAT intuitif et convivial, le décrivant comme une télécommande pour Internet.
En introduisant des principes d’interaction non linéaire, contextuelle et multisensorielle, cette recherche remet en question les modèles traditionnels de lecteurs d’écran, faisant progresser notre compréhension de la conception tactile et multisensorielle. La plateforme open-source offre un cadre durable pour une collaboration communautaire continue, accélérant les progrès dans les technologies d’assistance tout en répondant à divers besoins des utilisateurs. Elle habilite les utilisateurs en tant que participants actifs dans la formation de la technologie, encadrant l’accès équitable comme un impératif sociétal nécessitant une collaboration intersectorielle.
Notre étude démontre que le TOMAT Navigator améliore significativement l’expérience de navigation web pour les utilisateurs malvoyants, suggérant son potentiel à favoriser leur participation sociale. Cependant, la généralisation des résultats est limitée en raison de la petite taille de l’échantillon de la population étudiée et des conditions contrôlées de l’évaluation. Les recherches futures devraient se concentrer sur des études plus vastes, des évaluations longitudinales et l’intégration de TOMAT avec des technologies émergentes comme l’intelligence artificielle et l’Internet des objets. Des collaborations avec des organisations communautaires pourraient également renforcer l’innovation en matière d’accessibilité et contribuer à un écosystème numérique plus inclusif.
Illustration des résultats issus du processus de codesign et d’expérimentations du dispositif d’assistance: Touch Matrix Assistive Technology Navigator (TOMAT Navigator)
Site Web / LinkedIn / Libretactile
Direction de thèse
Jocelyne Kiss — Ph.D., directrice de recherche, professeure agrégée à l’École de design, Faculté d’aménagement, d’architecture, d’art et de design, CIRRIS, OBVIA, CRIV, Université Laval
Ernesto Morales — Ph.D., codirecteur de recherche, professeur titulaire à l’École des sciences de la réadaptation, Faculté de médecine, CIRRIS, Université Laval
Geoffreyjen Edwards — Ph D., codirecteur de recherche, professeur retraité, Département des sciences géomatiques, Faculté de foresterie, géographie et géomatique, CIRRIS, CRIV, Université Laval
Walter Wittich — Ph.D, membre du comité de programme du doctorat sur mesure, Professeur agrégé à l’École d’optométrie, CRIR–Centre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay, Institut Nazareth et Louis-Braille. Université de Montréal
Frédérique Poncet — Ph.D., membre du comité de programme du doctorat sur mesure, Chercheure d’établissement, Centre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay (CRLLM), CRIR—CRLLM, CCOMTL.
Soutenance et jury
La soutenance aura lieu à l’automne 2025.
Composition du jury: les directeurs de thèse, les membres du comité de programme du doctorat sur mesure, Pr Fougeyrollas, Pr Normand Boucher et Pre Natalina Martiniello.