Accessibilité vidéo : l’effet CRTC et le rôle de l’IA

Le 19/12/2025, le régulateur canadien (le CRTC) a annoncé un élargissement des exigences en matière de vidéo décrite et d’audiodescription pour les plateformes de streaming et les services à la demande. Le signal est net : l’accessibilité n’est plus un “plus”, c’est une obligation qui se déploie, et qui va toucher la production, la postproduction, la distribution… et les outils.

Dans les médias et les industries créatives, beaucoup d’équipes ont encore une lecture un peu datée du sujet : “on fera une piste d’audio description à la fin, si on a le budget”. Sauf que quand la réglementation se renforce, la question devient opérationnelle : comment produire plus d’audiodescriptions, plus vite, avec une qualité constante, sans exploser les coûts ? C’est précisément là que l’IA appliquée à l’accessibilité prend tout son sens.

Ce billet s’inscrit dans notre série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives » : on part d’un fait de politique publique (l’élargissement des exigences du CRTC) pour en tirer des implications concrètes et une méthode de mise en œuvre, côté studios, diffuseurs, plateformes et producteurs.

Ce que l’élargissement CRTC change (et pourquoi ça compte)

La conséquence la plus importante n’est pas un détail de conformité : c’est un changement de rythme. Quand les exigences d’accessibilité s’étendent aux streamers et aux plateformes à la demande, l’industrie se retrouve face à un volume de contenus bien supérieur à celui de la diffusion linéaire classique.

Vidéo décrite vs audiodescription : deux besoins, un même impératif

Dans le langage métier, on confond parfois. Pour être clair :

• Vidéo décrite (described video) : une version du programme intégrant des descriptions des éléments visuels clés.
• Audiodescription : une piste audio (ou un service) qui verbalise les informations visuelles essentielles pendant les silences (actions, décors, expressions, texte à l’écran).

Le point commun : ces dispositifs visent les personnes aveugles ou malvoyantes, et exigent une écriture précise, un timing au millimètre, une voix et un mix cohérents.

Pourquoi la conformité devient un sujet produit (pas seulement juridique)

Quand une plateforme doit augmenter la part de son catalogue accessible, la conformité n’est plus un simple “check” :

• c’est un pipeline à industrialiser,
• une qualité éditoriale à standardiser,
• un stock à maintenir (pistes, versions, métadonnées),
• et un service utilisateur à rendre simple (activation, langues, compatibilités appareils).

Je prends position ici : ceux qui traitent l’audiodescription comme une contrainte administrative vont subir. Ceux qui la traitent comme une fonctionnalité de produit (au même titre que le doublage ou les sous-titres) vont gagner en efficacité… et en réputation.

L’IA peut accélérer l’audiodescription, mais elle ne remplace pas le métier

Réponse directe : l’IA est excellente pour réduire le temps de préparation et augmenter l’échelle, mais la version “100% automatique” reste risquée si vous visez une qualité broadcast.

Où l’IA apporte un vrai gain (et mesurable)

Dans un workflow moderne, l’IA peut prendre en charge des briques très coûteuses en temps :

1. Détection de scènes et segmentation : découpage automatique, repérage des silences exploitables.
2. Reconnaissance d’objets et d’actions : extraction d’indices visuels (qui entre, qui sort, quel lieu, quels gestes).
3. Transcription + alignement : synchronisation du script avec le timecode et la bande son.
4. Pré-rédaction de propositions de descriptions (avec variantes de longueur et de style).
5. Synthèse vocale (TTS) pour maquettes internes, tests QA, ou certaines catégories de contenus si autorisé.

Ce que j’ai constaté sur des projets d’accessibilité (côté médias) : le gain n’est pas “magique”, mais il est réel quand le process est bien cadré. Le vrai KPI, ce n’est pas “utiliser de l’IA”, c’est réduire les itérations et sécuriser la qualité.

Là où l’IA se trompe encore souvent

L’audiodescription n’est pas une liste d’objets. C’est une narration utile.

Les erreurs fréquentes :

• sur-description (dire trop, trop vite, au point d’écraser les dialogues),
• mauvaise hiérarchisation (décrire un détail insignifiant et rater une action clé),
• interprétations hasardeuses (émotions, intentions),
• gestion imparfaite des textes à l’écran (cartons, SMS, incrustations),
• incohérences terminologiques sur une série (noms, lieux, objets récurrents).

Donc oui à l’automatisation, mais avec une règle simple : IA en assistant, humain en directeur éditorial.

Un workflow “prêt conformité” pour described video à l’échelle

Réponse directe : si vous devez produire (ou mettre à jour) beaucoup d’audiodescriptions, il vous faut un pipeline qui ressemble à celui des sous-titres, avec plus d’éditorial et plus de QA.

Étape 1 : cadrer des standards internes (avant l’outil)

Avant même de comparer des solutions, fixez :

• le niveau de détail attendu (selon genre : fiction, docu, jeunesse),
• le ton (neutre, factuel, sans interprétation),
• les règles de nommage (personnages, lieux),
• la gestion du texte à l’écran,
• les contraintes de débit (mots/min) et de placement.

Sans ces standards, l’IA va produire des sorties “correctes” mais incohérentes, et vous perdrez tout le temps gagné en corrections.

Étape 2 : produire une “première passe IA” contrôlée

Le cœur du système :

• extraction des scènes,
• repérage automatique des fenêtres audio,
• génération de propositions de descriptions,
• création d’un script timecodé.

Cette première passe doit être traitée comme une ébauche : utile, rapide, mais pas publiable.

Étape 3 : révision éditoriale + sensibilité accessibilité

Ici, le rôle humain est non négociable :

• simplifier,
• clarifier,
• éviter les biais,
• vérifier l’intelligibilité,
• protéger la narration (ne pas spoiler, respecter la mise en scène).

Un bon test interne : si la description vous “force” à choisir entre écouter les dialogues et écouter la description, c’est que le placement est à revoir.

Étape 4 : voix, mix, livrables et métadonnées

Pour l’exploitation plateforme, l’accessibilité est aussi une question de packaging :

• piste audio séparée, normes de loudness,
• compatibilité appareils,
• métadonnées (langue, type de piste, disponibilité),
• gestion multi-versions (director’s cut, recap, épisodes spéciaux).

À grande échelle, les métadonnées sont le point de rupture le plus fréquent : la piste existe… mais n’est pas correctement exposée côté utilisateur.

Les implications business : coûts, délais, risques (et opportunités)

Réponse directe : le CRTC pousse le marché vers une industrialisation de l’accessibilité, ce qui favorise les acteurs capables de combiner process + IA + contrôle qualité.

Ce que ça change pour les plateformes et diffuseurs

• Planification : intégrer described video dès le calendrier de sortie, pas après.
• Achat de contenus : exiger des livrables accessibles dès la contractualisation.
• Priorisation catalogue : traiter d’abord les titres à forte audience, puis la longue traîne.

Une approche pragmatique que je recommande : un plan par vagues sur 90 jours, avec objectifs de couverture (par exemple : nouveautés + top 20% audience), puis expansion.

Ce que ça change pour les producteurs et studios

• L’accessibilité devient un livrable standard, comme les sous-titres.
• Les budgets se négocient différemment : on passe de “ligne optionnelle” à “poste structurel”.
• Les équipes qui maîtrisent un pipeline IA + QA peuvent proposer des délais plus courts.

Et côté marque : l’accessibilité n’est pas qu’une obligation. C’est un signe de sérieux. Dans un marché où les abonnements se disputent, ces signaux comptent.

L’opportunité IA : passer du “fait” au “bien fait”

Le risque, c’est de produire de l’audiodescription à la chaîne, de qualité moyenne, et d’abîmer l’expérience. L’opportunité, c’est d’utiliser l’IA pour dégager du temps humain là où il a le plus de valeur :

• cohérence stylistique,
• pertinence des descriptions,
• adaptation par genre,
• contrôle qualité,
• localisation (variantes FR/EN, voire régionalismes selon marché).

Check-list de démarrage (30 jours) pour équipes médias

Réponse directe : si vous devez vous mettre en ordre de marche rapidement, visez un pilote court et chiffré.

1. Cartographier le catalogue : quels titres, quelles langues, quels formats, quelles contraintes.
2. Choisir 10 heures de contenu représentatives (genres variés) pour un pilote.
3. Définir vos standards (style guide + règles de timecode).
4. Tester 2 approches :
   • production traditionnelle,
   • pipeline assisté par IA + révision humaine.
5. Mesurer :
   • temps total (brief → livrable),
   • nombre d’itérations,
   • retours QA,
   • coût par heure finalisée.
6. Mettre en place une QA simple : grille de contrôle + écoute par un panel incluant des utilisateurs concernés (si possible).

Phrase que j’essaie d’imposer en interne : “L’IA n’accélère que les process déjà clairs.”

Ce que cette décision raconte sur 2026 : accessibilité, IA et création vont se coller

L’élargissement des exigences du CRTC s’inscrit dans une tendance plus large : les politiques publiques d’accessibilité poussent l’industrie à se doter d’outils et de méthodes capables de tenir la cadence. Et dans les médias, quand la cadence augmente, l’automatisation arrive.

Pour la série « Intelligence artificielle dans les médias et les industries créatives », c’est un cas d’école : l’IA n’est pas là pour “faire joli” dans une présentation. Elle répond à une contrainte réelle (volume, délais, coûts) tout en ouvrant une question de fond : comment maintenir une exigence éditoriale quand on industrialise ?

Si vous pilotez une plateforme, un studio, ou un pôle postproduction, le prochain pas est simple : bâtir un pilote described video assisté par IA, le mesurer sérieusement, et décider où placer le curseur entre automatisation et contrôle humain. La suite dépendra moins des outils que de votre capacité à transformer l’accessibilité en compétence interne durable.

Et vous, dans votre organisation, qui “possède” l’audiodescription aujourd’hui : le juridique, la postprod… ou l’équipe produit ?