A partir de junho de 2025, os legisladores exigirão que os operadores de sites comerciais publiquem conteúdo de forma acessível. Isto também se aplica a PDFs fornecidos por empresas e autoridades para download. Pacotes comuns de escritório, como Microsoft 365 ou LibreOffice, bem como programas profissionais de editoração eletrônica, como o InDesign, agora exportam documentos no padrão PDF/UA criado para essa finalidade (UA significa Acessibilidade Universal). Esta exportação direta é a via mais fácil e recomendada para acessibilidade, mas não garante que o documento estará acessível. Isso só é verdade se o leitor de tela puder interpretar corretamente todo o conteúdo relevante e exibi-lo na ordem correta.
Existem diversas ferramentas de teste que podem ser usadas para testar automaticamente se um PDF atende aos critérios técnicos e formais de acessibilidade: por exemplo, se cada imagem possui texto descritivo (texto alternativo, texto alternativo) que pode ser lido por leitores de tela. No entanto, ainda existe toda uma série de testes e possíveis etapas corretivas que só podem ser realizadas manualmente. Porque só as pessoas podem confiar que o texto alternativo corresponde ao conteúdo da imagem – e alterá-lo se necessário. Ou que os elementos individuais do texto estão na ordem correta para formar um texto coerente quando lido em voz alta.
- Para que os PDFs sejam acessíveis e lidos em voz alta pelos leitores de tela, eles devem ser organizados com tags.
- Modelos de aprendizado de máquina e especialmente IA generativa podem ajudar a tornar PDFs não estruturados mais acessíveis.
- Esta tecnologia ainda não é adequada para uso automático, mas ajuda em documentos simples a bastante complexos a encontrar e remover os maiores obstáculos.
A difícil análise de conteúdo começa com imagens e gráficos, continua com o reconhecimento de tabelas e listas e finalmente reconstrói o fluxo correto de texto para leitores de tela em layouts complexos ou cria um índice para documentos não estruturados. Os avanços na aprendizagem automática e especialmente nos modelos generativos aumentam a esperança de que todas estas tarefas demoradas possam um dia ser completamente automatizadas; Em particular, modelos de linguagem e imagens grandes podem ser mais usados para interpretar semanticamente o layout e o conteúdo. Fornecemos uma visão geral do que a tecnologia possibilitou, onde ela ainda precisa ser inserida e as ferramentas que facilitam a etiquetagem e a verificação. Os fornecedores alemães e europeus também estão a impulsionar o desenvolvimento.
Este é um trecho do artigo heise Plus “PDF acessível: modelos de IA suportam e economizam tempo”. Com uma assinatura heise Plus você pode ler todos os artigos.
