Un modèle d'IA pourrait optimiser les sites de commerce électronique pour les utilisateurs daltoniens
Parham Aarabi, chercheur à l'Université de Toronto, a créé un modèle d'intelligence artificielle qui imite la façon dont les gens utilisent les sites Web de commerce électronique. Il pourrait peut-être aider les détaillants à optimiser leurs sites pour les personnes souffrant de daltonisme et d'autres conditions.
Appelé PRE, l'outil généré par l'IA permet aux utilisateurs virtuels de parcourir, de faire une pause sur une page, d'ajouter des articles au panier et de cliquer sur des articles à prix réduit.
Bien que l’outil montre que les utilisateurs ont tendance à être attirés par les images colorées, Aarabi souhaitait également voir comment les personnes souffrant de daltonisme total ou partiel pourraient réagir.
« Environ 8 à 10 % de la population souffre d'un type de daltonisme », explique Aarabi, professeur agrégé au département Edward S. Rogers Sr. de génie électrique et informatique de la Faculté des sciences appliquées et de l'ingénierie. « Il existe de nombreuses façons dont l'œil peut être confondu par la couleur, généralement entre le rouge et le vert ou le bleu et le jaune.
« Je voulais voir quel impact cela pourrait avoir sur la navigation Web. »
Aarabi a mis en place une expérience. Il a modifié un site Web de vente au détail de vêtements pour simuler ce à quoi il ressemblerait à une personne atteinte de protanomalie ou d'une capacité réduite à percevoir la lumière rouge. On pourrait penser à cela comme à l’application d’un filtre, ou d’une lentille, qu’Aarabi a ensuite modifié pour se rapprocher de huit autres variations de déficience de couleur.
Pour chaque variante, Aarabi a lancé 1 million de sessions de navigation avec des utilisateurs virtuels IA et a suivi les taux de clics sur les images. Il a constaté qu’en général, une personne daltonienne est 30 % plus susceptible qu’un utilisateur daltonien de cliquer sur une image monochrome. Ces résultats seront présentés dans un article lors de la 46e conférence internationale annuelle de la IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (IEEE EMBC 2024) cet été.
Le facteur de boost sur lequel les concepteurs de sites Web comptent avec la couleur ne s'applique pas à tout le monde, note Aarabi.
« Lorsque les gens conçoivent des sites ou présentent des produits, ils doivent garder à l'esprit que 8 % de la population ne sera pas impactée. Vous devez ajouter de meilleures descriptions et davantage d'informations textuelles pour guider les utilisateurs tout au long du processus d'achat. »
Aarabi considère cette étude comme l'une des nombreuses études pouvant bénéficier du PRE, dont le réseau neuronal a mis deux ans à s'entraîner avec les données de 110 000 sessions d'utilisateurs réels.
« Pour mesurer son exactitude, nous avons créé un exemple de site et prédit les actions que les utilisateurs virtuels de l'IA entreprendraient : quel pourcentage ajouterait au panier, quel pourcentage achèterait un produit particulier, etc. – et avons également effectué un test du site. avec les gens », explique Aarabi. « PRE imite correctement les actions d'un utilisateur humain dans 90 % du temps. »
L’utilisation d’utilisateurs virtuels IA pour une étude présente des avantages. On peut réaliser des expériences plus rapidement, à plus grande échelle, et recréer autant de sessions que l’on souhaite. Le modèle d’IA élimine le besoin, par exemple, de localiser et de coordonner plusieurs milliers de participants volontaires daltoniens.
Aarabi prévoit d'utiliser PRE pour tester d'autres obstacles à l'accessibilité, tels que la dyslexie ou les déficiences motrices. Son objectif à long terme est de fournir un service d'audit aux entreprises leur permettant de tester l'impact d'une conception Web sur des utilisateurs présentant diverses conditions avant ou après le lancement.
De tels objectifs font partie des efforts de recherche d’Aarabi visant à atténuer la négativité à l’égard de l’IA.
« Même au sein de la communauté technologique, on s'inquiète beaucoup de la possibilité que l'IA prenne le dessus ou nous remplace dans une certaine mesure », dit-il. « Si nous pouvons rendre l'IA plus humaine d'une manière ou d'une autre, développer une certaine empathie et la faire refléter les réactions des humains, nous pourrions dissiper certaines de ces inquiétudes. »
« Le professeur Aarabi a été un pionnier dans l'application de l'IA, depuis des recherches antérieures mettant en garde contre les biais dans les ensembles de données de formation jusqu'à ce projet actuel, qui utilise l'avantage de l'IA pour résoudre les problèmes d'accessibilité », a déclaré le professeur Deepa Kundur, président du département d'électricité. et génie informatique. « Parham apporte une approche précieuse et avant-gardiste pour tirer parti de l'IA pour obtenir des résultats positifs. »
