Pourquoi les corrections d'accessibilité générées par IA battent les patches automatisés

Les overlays d'accessibilité, des outils comme accessiBe et UserWay, injectent du JavaScript à l'exécution pour « corriger » les violations WCAG sans modifier votre code source. Ils ne tiennent pas leurs promesses : dans une enquête WebAIM, 72 % des utilisateurs en situation de handicap ont jugé les overlays inefficaces. En janvier 2025, la FTC américaine a conclu un accord de 1 million $ avec accessiBe pour des allégations trompeuses de conformité WCAG automatique, et les sites utilisant des overlays reviennent régulièrement dans les procès américains, des centaines de cas par an. L'alternative était autrefois ennuyeuse : engager un consultant, attendre six semaines, obtenir un PDF de violations sans code. Désormais, les LLM comblent cet écart. Un LLM moderne peut lire le contexte ARIA d'une violation, le HTML environnant et la description de l'impact, et produire un correctif de code précis, en expliquant même à un développeur junior pourquoi le changement compte. Axively passe chaque violation par l'IA avec des prompts ancrés et livre le diff aux côtés du rapport. Vous restez maître de la correction ; vous évitez simplement le problème de la page blanche.