Améliorer l'accessibilité des couleurs en science

La plupart des gens peuvent voir les couleurs grâce à trois types de cellules dans leurs yeux. Ces cellules réagissent à la lumière bleue, verte et rouge. Cette capacité s'appelle la vision trichromatique. Cependant, certaines personnes ont des difficultés à voir certaines couleurs, ce qu'on appelle le déficit de la vision des couleurs (CVD). Cette condition touche environ 2 % à 8 % des hommes et environ 0,5 % des femmes.

Le CVD est souvent causé par des changements dans des gènes spécifiques qui sont importants pour voir les couleurs rouge ou verte. Comme ces gènes sont situés assez proche les uns des autres sur le chromosome X, leurs problèmes surviennent souvent ensemble. Il existe différents types de CVD, les plus courants étant les types deutan et protan. Le CVD deutan touche environ 6 % des hommes d'ascendance européenne, tandis que le CVD protan affecte environ 2 %. Les deux types sont généralement appelés daltonisme rouge-vert.

Les personnes avec un CVD deutan ont une forme spécifique appelée deuteranopie, où elles ne peuvent pas voir correctement la lumière verte, tandis que celles avec un CVD protan, ou protanopie, ne peuvent pas voir correctement la lumière rouge. Il existe aussi des formes moins sévères appelées deuteranomalie et protanomalie, où certaines cellules coniques vertes ou rouges ne fonctionnent pas bien. Ceux qui en souffrent peuvent voir le rouge et le vert comme des nuances de marron ou de beige, ce qui rend difficile de faire la distinction entre certaines couleurs. Cette confusion des couleurs peut entraîner des malentendus, surtout dans les articles scientifiques où les différences de couleur sont essentielles pour comprendre les données.

#Rendre la science accessible

Pour traiter le problème du daltonisme dans les figures scientifiques, les chercheurs ont travaillé sur des moyens de rendre ces images plus accessibles. Certains ont créé des programmes informatiques pour changer les couleurs dans les images afin que les personnes avec CVD puissent mieux les voir. Cependant, ces outils ne sont pas encore largement utilisés, et des tests supplémentaires sont nécessaires pour voir leur efficacité.

En attendant, les scientifiques qui préparent des figures peuvent prendre des mesures pour améliorer l'accessibilité. Ils peuvent éviter d'utiliser des schémas de couleurs arc-en-ciel et choisir à la place des couleurs qui conviennent mieux à ceux qui ont un CVD. Il est aussi utile d'inclure des étiquettes textuelles qui décrivent l'information au lieu de compter uniquement sur les différences de couleur. Malgré ces efforts, de nombreuses images publiées ne tiennent toujours pas compte des besoins des personnes avec un CVD, et il n'est pas clair à quelle fréquence les images dans les articles scientifiques sont adaptées au CVD.

#Recherche sur l'accessibilité des images

Dans cette étude, nous nous sommes concentrés spécifiquement sur le CVD deutan, qui est la forme la plus courante de daltonisme rouge-vert. Nous voulions savoir combien d'images dans la littérature biologique et médicale pourraient être difficiles à interpréter pour les personnes avec deuteranopie. Pour cela, nous avons examiné près de 5 000 images provenant d'articles scientifiques publiés pendant dix ans.

Nous avons rassemblé des images d'une revue bien connue en accès libre qui publie des recherches en sciences de la vie et en médecine. Après avoir collecté les images, nous avons examiné chacune d'elles pour voir si elles contenaient des couleurs qui pourraient être déroutantes pour ceux ayant de la deuteranopie.

Pour chaque image, nous avons pris en compte plusieurs facteurs. Nous avons vérifié si les couleurs utilisées pourraient poser des problèmes pour les personnes ayant un CVD. Nous avons également évalué si des contrastes forts entre les couleurs pourraient aider à surmonter d'éventuels problèmes. La présence d'étiquettes et la distance entre les couleurs sur l'image ont également été prises en compte.

#Identification des couleurs problématiques

Après avoir examiné les images, nous les avons classées en catégories : "Définitivement problématique", "Probablement problématique", "Probablement ok" ou "Définitivement ok". Nous avons découvert que 12,8 % des images examinées étaient "Définitivement problématiques" pour les deutanopes, tandis que la plupart (77,9 %) étaient "Définitivement ok".

Nous avons remarqué que beaucoup des images difficiles ont été créées en utilisant des teintures fluorescentes rouges et vertes, qui sont courantes dans certains domaines scientifiques. En passant à d'autres couleurs ou en utilisant des étiquettes plus claires, les scientifiques pourraient rendre les figures plus faciles à interpréter.

#Automatisation des vérifications d'accessibilité des couleurs

Comme vérifier manuellement chaque image prend beaucoup de temps, nous avons aussi cherché des moyens d'automatiser le processus. Nous avons développé quelques techniques et les avons testées pour voir si elles pouvaient prédire avec précision si une image était problématique pour ceux avec deuteranopie.

Nous avons travaillé avec divers algorithmes informatiques qui apprennent des images que nous avons examinées. Grâce à ce processus, nous pourrions déterminer quelles images étaient susceptibles d'être problématiques en fonction de leurs motifs de couleur.

#Outils et ressources pour l'amélioration

Pour faciliter l'évaluation de leurs images, nous avons créé une application web qui permet aux utilisateurs de télécharger des images et de voir comment elles apparaissent pour une personne ayant de la deuteranopie. L'application montre non seulement l'image originale mais simule aussi comment l'image s'afficherait pour quelqu'un avec un déficit de vision des couleurs.

L'application fournit des prédictions sur la probabilité qu'une image soit difficile à interpréter pour les deutanopes. Les utilisateurs peuvent voir un score de confiance, les aidant à comprendre à quel point la prédiction pourrait être précise.

#Résultats et perspectives

Grâce à notre recherche, nous avons rassemblé des informations sur la fréquence des images potentiellement problématiques dans la littérature scientifique. Notamment, nous avons découvert que 56 816 des images que nous avons analysées comprenaient des couleurs qui pourraient créer de la confusion pour quelqu'un avec une deuteranopie modérée à sévère.

Lorsque nous avons examiné les images d'une autre grande base de données d'articles scientifiques, nous avons trouvé que seulement 5,2 % étaient classées comme difficiles. Un facteur significatif de cette différence était que le second ensemble d'images avait une proportion beaucoup plus élevée d'images en niveaux de gris.

Les données indiquent qu'il y a des milliers d'images dans les publications chaque année qui pourraient poser des problèmes pour les scientifiques avec un CVD. Cela met en évidence le besoin d'efforts continus pour créer des visuels plus accessibles dans la recherche scientifique.

#Directions futures

Beaucoup de travail a été fait pour améliorer l'accessibilité pour ceux avec des déficiences de vision des couleurs. Il existe différents types d'études qui se concentrent sur :

1. Des méthodes de simulation qui permettent à ceux sans CVD de voir comment les images pourraient apparaître aux individus avec différents types de daltonisme.
2. Des méthodes de recolorisation qui modifient les images pour améliorer la visibilité pour les personnes avec CVD tout en essayant de garder l'image naturelle.
3. L'évaluation de la fréquence à laquelle les figures scientifiques sont accessibles à ceux avec CVD.
4. Des ressources éducatives qui informent les chercheurs sur les moyens de rendre les figures plus appropriées pour tout le monde.

Dans l'ensemble, il y a une prise de conscience croissante de la nécessité de visuels scientifiques plus accessibles, et cette recherche vise à contribuer à ces efforts en fournissant des ressources et des idées pour un meilleur design d'image.

#Conclusion

Notre analyse de plus de 66 000 images et la revue manuelle de près de 8 000 images ont établi une base pour développer des outils d'aide aux chercheurs pour comprendre l'accessibilité des couleurs. L'application web que nous avons créée sert de ressource utile pour évaluer les images et rendre la communauté scientifique plus inclusive pour les individus avec des déficiences de vision des couleurs.

En continuant à affiner notre compréhension et nos méthodes, nous pouvons réaliser des avancées significatives pour s'assurer que tous les scientifiques, quelle que soit leur vision des couleurs, peuvent s'engager et interpréter la recherche efficacement. Des efforts collaboratifs entre chercheurs et revues seront essentiels pour sensibiliser et mettre en œuvre des lignes directrices pratiques pour un design visuel inclusif en science.