SIG et IA Renforcent la Conformité ADA en Ville : Une Tendance d'Accessibilité Technologique

Les gouvernements locaux exploitent de plus en plus les technologies avancées comme les Systèmes d’Information Géographique (SIG) et l’Intelligence Artificielle (IA) pour améliorer l’accessibilité physique de leurs environnements urbains. Alors que de nombreuses municipalités se concentrent sur le respect du mandat fédéral de 2026 concernant l’accessibilité numérique, un effort parallèle est en cours pour améliorer les infrastructures physiques, en particulier les trottoirs et les rampes d’accès, afin d’assurer une meilleure conformité à l’Americans with Disabilities Act (ADA) et une expérience améliorée pour tous les résidents. Les experts soutiennent qu’une plus grande richesse de données permet un meilleur soutien aux personnes handicapées, ce qui favorise des investissements plus éclairés dans les infrastructures accessibles. Cela soutient également « l’effet de rampe d’accès », un principe suggérant que rendre les infrastructures accessibles aux personnes handicapées profite finalement à l’ensemble de la population, y compris les personnes âgées, les parents avec des poussettes et les voyageurs avec des bagages.

À Lawrence, Kansas, la sixième plus grande ville de l’État, les fonctionnaires améliorent activement l’accessibilité grâce à la technologie SIG. Jessica Mortinger, responsable de la planification des transports pour la Lawrence-Douglas County Metropolitan Planning Organization, souligne que cette initiative aborde un problème fondamental d’équité, car chacun est un piéton à un moment donné. Elle note que si au moins 12 % de la population éprouve des problèmes de mobilité, ce taux augmente considérablement avec l’âge.

Conformément aux exigences fédérales, les entités gouvernementales employant plus de 50 personnes doivent élaborer un plan de transition ADA, une feuille de route complète pour rendre les installations et les infrastructures accessibles. Evan Korynta, l’administrateur de la conformité ADA de la ville, explique que Lawrence a commencé ses efforts en 2021 en utilisant la technologie lidar montée sur des véhicules lents pour collecter des informations détaillées sur ses 6 500 rampes d’accès ADA. Cela a fourni des données cruciales sur les pentes et les conditions des rampes, soulignant les zones propices à l’amélioration. La ville s’est depuis lancée dans un plan de 20 ans pour atteindre une accessibilité totale, en utilisant des modèles de demande piétonne et de désavantage en matière de transport pour prioriser les améliorations basées sur un besoin authentique.

Mortinger souligne que cette solution technique sous-tend un processus d’amélioration stratégique et systématique. En utilisant les outils SIG, le personnel municipal peut compiler des couches de données illustrant la demande et les conditions des rampes, créant ainsi des cartes détaillées qui visualisent les priorités. Cela améliore non seulement la transparence publique, mais facilite également des décisions d’investissement plus efficaces. Au-delà de l’amélioration de l’expérience piétonne, Korynta ajoute que l’exploitation de la technologie pour la planification de la conformité ADA protège également les villes contre d’éventuels procès. Mortinger explique en outre que les capacités de « narration » permises par ces données soulignent l’importance vitale du travail, décrivant comment les individus « se battent pour la justice en étant capables d’accéder à leur communauté ». Ce récit semble également justifier l’investissement significatif ; malgré de récentes coupes budgétaires ailleurs, la commission municipale a approuvé le plan de transition ADA de 100 millions de dollars en juillet 2024, dont la mise en œuvre commence maintenant. Mortinger reconnaît que « nous avons encore du travail à faire », soulignant que la narration axée sur les données et la technologie qui la soutient seront cruciales pour quantifier les progrès et remplir leur responsabilité en tant que gestionnaires des fonds publics.

Une autre juridiction qui progresse dans ce domaine est le comté de Douglas, Nebraska, qui collabore étroitement avec sa plus grande ville, Omaha, sur les solutions SIG. Le SIG et l’IA jouent tous deux un rôle central dans leurs efforts de gestion des bordures de trottoir. Il y a environ trois ans, Steve Cacioppo, analyste SIG senior du département SIG du comté, a commencé à explorer les capacités d’apprentissage profond et d’IA géospatiale au sein de leur plateforme SIG. Son objectif était de développer un modèle capable d’extraire des caractéristiques d’images aériennes pour inventorier les plus de 30 000 rampes d’accès du comté.

Bien que l’identification humaine des bordures ADA soit simple, Cacioppo note que l’entraînement d’un modèle d’apprentissage profond est un processus itératif nécessitant un raffinement continu. Les premiers défis incluaient une identification précise lorsque des objets comme des ombres, des arbres ou des véhicules obstruaient la vue. Le modèle a initialement identifié à tort des caractéristiques telles que les toits ouvrants de voiture ou les rectangles de passages piétons peints comme des bordures, nécessitant des corrections. Bien que l’IA nécessite toujours une supervision humaine et que le modèle ne soit pas encore parfait, Cacioppo souligne les immenses gains de temps ; l’identification manuelle de l’ensemble des 30 000 bordures par un seul employé était estimée à plus de 1 000 heures. Les données générées par ce processus sont également partagées avec d’autres municipalités du comté, soutenant leurs propres initiatives de gestion d’actifs et d’accessibilité. Brett Kelly, technicien SIG à Omaha, confirme que ces données soutiennent directement le travail sur le terrain du personnel d’inspection ADA de la ville, formant la base des rapports de conformité, un bond significatif par rapport à leurs méthodes précédentes « papier et crayon ». Cacioppo prévoit que cette application d’IA s’étendra à d’autres besoins d’inventaire du comté, tels que l’identification des piscines ou des emplacements d’égouts, notant : « Peut-être que l’IA trouvera quelque chose qu’ils ont manqué. » Il souligne l’accessibilité de ces outils, insistant sur le fait que même sans aucune expérience en programmation, il a pu développer le modèle, suggérant que d’autres le peuvent aussi.