DeafTech 2026 : l’avenir des technologies sourdes

Tu Wien, Vienne, mai 2026. J’ai assisté à DeafTech, une conférence entièrement tenue en langue des signes internationale qui a réuni près de 200 personnes provenant de 29 pays. Il s’agissait de la toute première édition de cet événement. J’y participais à la fois comme membre de la communauté sourde et comme chercheuse-programmeuse R&D au CDRIN, où je travaille sur les technologies immersives, la vision par ordinateur, l’intelligence artificielle et l’accessibilité numérique. Mon objectif était de découvrir les dernières avancées en reconnaissance de la langue des signes, en réalité étendue (XR) et en intelligence artificielle appliquée aux communautés sourdes, mais aussi d’échanger avec des chercheurs et chercheuses du monde entier et de rapporter des idées susceptibles d’alimenter nos projets de R&D en XR et accessibilité.

Cela peut paraître anodin, mais en termes d’organisation, un détail m’a particulièrement frappée: la gestion du temps. Les discussions étaient riches, les échanges nombreux, mais le programme est demeuré parfaitement à l’heure. J’y ai vu une illustration concrète de ce que la conférence défendait : lorsqu’un projet est conçu par des personnes qui connaissent les réalités de leur communauté, l’accessibilité cesse d’être une contrainte et devient simplement la façon normale de faire.

Cette impression ne m’a plus quittée. Les technologies progressent rapidement. Ce qui limite aujourd’hui leur développement est ailleurs.

En parcourant les grands axes technologiques de DeafTech, notamment la XR et haptique, l’IA et les avatars, l’éthique et la gouvernance et l’éducation et la communauté, j’ai réalisé que les discussions portaient rarement sur les performances des modèles ou les dernières percées algorithmiques. Elles revenaient presque toujours à la même question : comment concevoir ces technologies avec les personnes sourdes, plutôt que pour elles?

XR et technologies haptiques : penser l’accessibilité dès la conception

Les présentations d’Abraham Glasser, professeur adjoint à Gallaudet University, et de Shuxu Huffman, également de Gallaudet, ont parfaitement illustré cette idée.

Abraham Glasser a présenté des travaux sur l’apprentissage en réalité étendue (XR) et sur le potentiel des technologies haptiques pour rendre ces expériences plus accessibles. Les essais menés avec des casques XR ont mis en évidence plusieurs limites bien concrètes : casques encore lourds, reconnaissance imparfaite des mains, calibrage parfois difficile. Pourtant, les participants voyaient un réel potentiel pour l’apprentissage immersif et manifestaient un intérêt marqué pour les retours haptiques.

Pris isolément, ces constats pourraient sembler purement techniques.

Pourtant, la présentation de la doctorante Shuxu Huffman amenait une réflexion différente. En analysant la littérature scientifique sur la XR, elle posait une question simple : pour qui ces technologies sont-elles réellement conçues? La question n’était donc plus seulement de savoir comment perfectionner les casques, et son message assez clair: l’accessibilité ne devrait pas être une correction apportée une fois le produit terminé, mais un principe qui guide sa conception dès les premières étapes.

Son appel à intégrer l’accessibilité dès la conception faisait écho à plusieurs autres présentations de la conférence.

Cette réflexion résonne directement avec mes propres travaux en XR et en accessibilité. Plus qu’un défi technologique, j’y vois une occasion de développer des solutions conçues en collaboration avec les personnes qui les utiliseront.

IA et avatars : les modèles progressent, le défi sont les données

Ce même déplacement de perspective est réapparu dans la présentation de l’équipe suédoise Riksteatern Crea (Norsborg / Hallunda) et Teckenbro (Örebro), qui a réalisé la première pièce de théâtre au monde mettant en scène un avatar 3D signant. Le résultat était remarquable. Le défi n’était plus de démontrer qu’un tel avatar était possible, mais de rendre sa production viable à grande échelle. Aujourd’hui encore, le processus repose sur la motion capture, des corrections manuelles et la validation par des expert.es sourd.es. Au moment où le projet a été lancé, les technologies de reconnaissance automatique des signes n’étaient pas suffisamment matures pour automatiser cette étape. Aujourd’hui, les progrès de l’intelligence artificielle laissent entrevoir de nouvelles possibilités. Mais là encore, la question dépasse la seule performance technique. Elle touche aux données disponibles permettant davantage d’automatisation, aux coûts et aux méthodes de développement.

Le même constat revenait dans plusieurs autres projets présentés lors des séances d’affiches, notamment celles consacrées aux outils de traduction automatique et aux avatars signants. Malgré des approches différentes, tous faisaient ressortir un même défi : le manque de jeux de données en langues des signes et l’importance d’impliquer les personnes sourdes dans la conception et la validation de ces systèmes.

Les affiches scientifiques

• VisualGPT: A multimodal AI tool for generating visual deaf didactic materials in vocational training
• Deaf-Driven Quality-Optimized Translation Pipeline for German Sign Language
• SignGPT: AI-Powered Automatic Spoken to Photo-Realistic Signing and Vice Versa

Cette réflexion fait directement écho à nos travaux en vision par ordinateur et en intelligence artificielle. Nous nous intéressons notamment aux défis liés aux données, aux pipelines et à l’intégration des modèles, des éléments essentiels pour permettre le développement d’outils comme la reconnaissance des signes ou des avatars numériques plus accessibles Les outils progressent rapidement; l’enjeu est désormais de bâtir les données et les pipelines qui permettront de les utiliser dans des contextes réels.

Éducation : respecter les langues avant de développer les outils

Les travaux de Christopher Kurz, professeur au Rochester Institute of Technology (États-Unis), rappelaient que l’intelligence artificielle n’a de valeur que si elle répond aux réalités des personnes qui l’utilisent.

Ses recherches portent sur la formation des enseignant.es en éducation des personnes sourdes, avec des contenus pédagogiques directement conçus dans les langues des signes locales, y compris aux Philippines, pour respecter les réalités linguistiques et culturelles des élèves, et des applications interactives inspirées du jeu vidéo. Les bénéfices observés sont concrets : une meilleure compréhension des contenus, une motivation accrue et un plus grand engagement des élèves.

Là encore, le principal frein identifié n’était pas la technologie elle-même, mais le manque de données disponibles dans les différentes langues des signes. Sans ces bases de données, il devient difficile de développer des outils pédagogiques réellement adaptés aux contextes locaux.

Éthique et gouvernance : une IA inclusive est aussi une IA responsable

La présentation de Ellie Bernard-Tran de Dalhousie University (Canada), consacrée à l’éthique de l’IA au Canada allait dans la même direction.

Elle a analysé les grands cadres fédéraux canadiens en IA: la Loi sur l’intelligence artificielle et les données, la stratégie pancanadienne et le Canadian AI Safety Institute. Le constat est net. Ces cadres misent lourd sur la sécurité, la gestion des risques, la réduction des biais. L’accessibilité, elle, y figure à peine. Quant à la participation des personnes sourdes aux processus de consultation, elle reste pratiquement inexistante.

Son étude a été menée avant l’adoption récente d’une nouvelle norme canadienne sur l’IA accessible, ce qui est un progrès bienvenu. Mais son absence jusque-là confirme quelque chose que beaucoup de personnes sourdes savent déjà, par expérience directe plutôt que par lecture de rapports : on nous pense après coup, presque toujours.

L’idée qu’elle défendait mérite d’être retenue telle quelle, dans son esprit sinon mot pour mot :

« L’accessibilité ne doit pas être ajoutée après coup : elle doit être intégrée dès la conception. »

Elle devrait faire partie de la définition même d’une IA éthique. Un système ne peut pas vraiment prétendre à la transparence s’il demeure incompréhensible pour une partie des gens qu’il est censé servir.

Ce que je retiens de DeafTech 2026

En revenant de Vienne, trois constats s’imposaient:

• D’abord, la recherche sur les technologies sourdes est aujourd’hui portée par une communauté internationale dynamique. Des équipes provenant de plusieurs pays travaillent, souvent en parallèle, sur des défis très similaires: produire des données, concevoir avec les communautés, rendre les technologies réellement accessibles et réfléchir dès maintenant à leur gouvernance.
• Ensuite, le manque de données en langues des signes demeure le principal frein au développement de nombreuses solutions, qu’il s’agisse d’IA, d’éducation ou de reconnaissance des signes.
• Enfin, les technologies inclusives ne pourront atteindre leur plein potentiel que si les personnes concernées participent à leur conception, comme des partenaires de recherche, de développement et de décision.

Mais au-delà de ces constats, c’est surtout ma façon d’aborder ces questions qui a évolué. Au départ, je voyais surtout un défi technique. Aujourd’hui, je crois que les vraies questions sont ailleurs. Si nous voulons construire ces bases de données, qui les crée? Qui décide de ce qu’elles contiennent? Qui peut les utiliser? Comment développer des ressources ouvertes, au bénéfice de la communauté sourde, sans dépendre de services privés dont les méthodes et les données restent peu accessibles?

Au fond, c’est peut-être la principale leçon que je retiens de DeafTech: Les prochaines avancées ne dépendront pas uniquement de meilleurs modèles d’IA ou de casques XR plus performants. Elles dépendront tout autant de notre capacité à construire les données, les méthodes et les collaborations qui permettront à ces technologies d’être réellement inclusives dès leur conception.

Les défis sont trop grands pour être relevés chacun de son côté. La prochaine édition de DeafTech aura lieu en 2028. J’espère y retourner, cette fois non seulement pour découvrir les avancées des autres, mais aussi pour présenter les travaux que nous aurons développés au CDRIN.