Audit RGAA automatisé : ce qu'un outil vérifie, et ce qui reste à l'humain

En bref : non, un audit RGAA ne s’automatise pas à 100 %. Sur les 106 critères du référentiel, un outil d’audit d’accessibilité en tranche seul une poignée, en dégrossit une partie et ne voit pas le reste. Notre analyseur gratuit suit la même règle : il évalue 61 critères, dont 6 sans avoir besoin d’un humain. Il sert à trier vite et à surveiller entre deux audits. Le taux de conformité et la déclaration d’accessibilité demandent un audit humain.

Tapez « audit RGAA gratuit » dans un moteur de recherche. Les premiers résultats promettent un audit RGAA automatisé en trente secondes, un score sur 100 et parfois un « certificat ». Nous proposons nous aussi un test d’accessibilité gratuit. Nous savons donc exactement ce qu’il mesure, et ce qu’il laisse de côté.

Ce que mesure un test d’accessibilité gratuit

Un outil automatique lit le code d’une page, le compare à des règles et compte ce qui passe. Les plus connus s’appellent axe, Lighthouse, WAVE ou Asqatasun. Leurs éditeurs reconnaissent les limites de cette méthode, à condition de lire la documentation.

Lighthouse, l’outil intégré à Chrome, l’écrit dans son propre rapport : la détection automatique ne repère qu’une partie des problèmes et ne garantit pas l’accessibilité de l’application. Il liste à part dix vérifications manuelles, comme l’ordre de tabulation ou le piège du focus, qui ne comptent pas dans le score (nouvelle fenêtre).
axe, le moteur de Deque utilisé par de nombreux outils, range une partie de ses résultats dans une catégorie « incomplete », que sa documentation appelle aussi « review items » (nouvelle fenêtre) : des éléments qu’il ne sait classer ni conformes ni non conformes, et qu’il renvoie à une vérification manuelle.
Asqatasun, l’outil libre utilisé par l’Observatoire de l’accessibilité numérique, distingue des résultats définitifs et des résultats « pré-qualifiés » (nouvelle fenêtre), pour lesquels il ne peut pas conclure de façon fiable.

Le W3C, qui publie les WCAG sur lesquelles repose le RGAA, résume la situation dans son guide de choix des outils : les outils d’évaluation ne peuvent pas déterminer l’accessibilité, ils peuvent seulement y aider (nouvelle fenêtre), et un jugement humain reste nécessaire.

Le score affiché porte donc sur les tests que l’outil sait faire, et sur eux seuls. Un 95 % signifie « 95 % de ce que j’ai pu vérifier passe ». Rien ne dit quelle part du référentiel cela représente.

Audit RGAA automatique : trois familles de critères

Le RGAA 4.1.2 (nouvelle fenêtre), la version en vigueur, compte 106 critères répartis en 13 thématiques, et 258 tests. Pour notre analyseur, nous avons classé chacun de ces critères selon ce qu’un outil peut en dire.

Les 106 critères du RGAA 4.1.2 face à notre analyseur

6 critères tranchés par l'outil seul
55 critères où l'outil détecte des erreurs, mais où un humain doit conclure
45 critères hors de portée de l'outil

Source : notre page de couverture de l'audit automatisé, état de l'analyseur en octobre 2026.

Le détail, critère par critère, est publié sur notre page couverture de l’audit automatisé RGAA.

Ce que l’outil tranche seul

Six critères se vérifient entièrement dans le code : la page a-t-elle un type de document, une langue par défaut, un titre ? Chaque cadre a-t-il un titre ? Chaque lien a-t-il un intitulé ? Chaque champ de formulaire a-t-il une étiquette ? La réponse est oui ou non, et la machine la donne mieux qu’un humain, sur toutes les pages, sans se lasser.

Ces critères comptent. Un champ sans étiquette bloque un utilisateur de lecteur d’écran. Mais ils ne représentent que 6 critères sur 106.

Ce que l’outil dégrossit

Pour 55 critères, l’outil repère une partie des erreurs, mais l’absence d’erreur ne prouve rien. Le contraste en est le meilleur exemple. L’outil calcule le rapport entre la couleur d’un texte et celle de son fond, et il le fait très bien. Il ne sait pas mesurer un texte posé sur une photo, sur un dégradé, ou qui change de couleur au survol. Sur notre page de couverture, chacun de ces 55 critères indique ce qu’il reste à vérifier à la main.

Ce qu’aucun outil ne vérifie

Les 45 critères restants demandent un jugement ou une connaissance du contexte. Une alternative textuelle est-elle pertinente ? Les titres de section décrivent-ils leur contenu ? Une vidéo a-t-elle une transcription fidèle ? Un script est-il utilisable avec une technologie d’assistance ? Aucune lecture du code ne répond à ces questions. Notre outil en repère une partie pour indiquer où regarder (une vidéo, un formulaire de paiement), sans jamais trancher.

Quatre erreurs qu’un score à 100 % laisse passer

L’alternative présente, mais vide de sens. Une image de produit porte l’attribut alt="photo", ou alt="Chaussure" sous une photo de sac. La plupart des outils voient une alternative et valident. Le nôtre repère un nom de fichier comme alt="image1.jpg" et met « photo » de côté, à vérifier, mais il ne sait pas ce que montre l’image. Un utilisateur de lecteur d’écran entend « photo » et n’en sait pas davantage. Le critère 1.3 du RGAA demande une alternative pertinente. Seul un humain peut en juger.

Le contraste conforme, le texte illisible. Un titre blanc est posé sur une photo de ciel. L’outil ne sait pas mesurer un texte sur une image. Il compare parfois le blanc à la couleur de fond déclarée dans la feuille de style, souvent un bleu foncé de secours, et trouve le contraste suffisant. Ailleurs, il range l’élément parmi les points « à vérifier », qui ne pèsent pas sur le score. À l’écran, le texte se perd dans les nuages.

L’ordre de tabulation valide, mais absurde. Sur un formulaire de contact, la touche Tab passe du nom au bouton « Envoyer », puis remonte au champ « Message ». Le code ne contient aucune erreur détectable. Pour une personne qui navigue au clavier, le formulaire devient un casse-tête. Le critère 12.8 demande un ordre cohérent : il faut parcourir la page pour le savoir.

L’ARIA correct, la lecture absurde. Un menu déroulant utilise les bons rôles et les bons attributs ARIA. L’outil n’y trouve rien à redire. Au lecteur d’écran NVDA, le menu s’annonce « réduit » alors qu’il est ouvert, parce que le script ne met pas à jour l’attribut au clic. L’erreur n’apparaît qu’en utilisant le composant.

Ce que seul un humain fait

Un audit RGAA complet suit la méthodologie de test publiée par l’État (nouvelle fenêtre), test par test, sur un échantillon de pages. Trois gestes y échappent à toute automatisation.

Juger un contenu. Une alternative, un titre, un intitulé de lien, un message d’erreur : chacun doit avoir du sens pour la personne qui le lit ou l’entend. L’auditeur regarde l’image, lit le texte autour, et décide.

Suivre un parcours complet. Remplir un formulaire, se tromper, corriger, valider. Ouvrir un menu, une fenêtre modale, un lecteur vidéo, et en ressortir. Les erreurs bloquantes se cachent souvent dans ces enchaînements, que l’outil ne simule pas ou seulement en partie.

Tester avec une technologie d’assistance. La méthodologie du RGAA le rappelle à propos des informations d’accessibilité qu’affichent les outils de développement des navigateurs : elles ne remplacent pas le recours à une assistance technique lorsqu’un critère ou un test l’exige. Nous testons avec NVDA sous Windows et VoiceOver sous macOS, et nous écoutons ce que la page annonce réellement.

Et l’intelligence artificielle ?

Plusieurs sites proposent désormais un « audit RGAA par IA » en quelques minutes. Guillaume Moizan et Romy Duhem-Verdière les ont mis à l’épreuve à la Duck Conf 2026, dans une conférence intitulée « Auditer l’accessibilité en 15 secondes grâce à l’IA ? » (vidéo YouTube, nouvelle fenêtre). Ils ont comparé des outils d’IA à de vrais audits RGAA. D’après le compte rendu publié par OCTO (nouvelle fenêtre) :

un outil d’IA « tout-en-un » donnait 58 % de conformité à un site qu’un audit RGAA réel plaçait à 86 % ;
un audit complet demandé en un seul prompt à un assistant généraliste produisait des faux positifs, des faux négatifs et des critères inventés ;
critère par critère, sur un échantillon choisi, l’IA rejoignait l’audit humain environ deux fois sur trois.

Leur conclusion rejoint la nôtre : l’IA peut accélérer certains contrôles, avec un regard critique, mais un audit RGAA ne peut pas reposer sur elle seule.

Côté outils publics, Ara, l’outil d’audit de la DINUM que nous utilisons, reste entièrement manuel. Un pré-remplissage avec les tests « automatisables avec 100 % de fiabilité » est en discussion depuis 2023 (ticket 349 (nouvelle fenêtre)), et une proposition de code (nouvelle fenêtre) était encore en brouillon à la date de rédaction. L’objectif affiché est d’épargner à l’auditeur les vérifications mécaniques. Il garderait la main sur tout le reste. Nous racontons notre usage de l’outil dans notre retour d’expérience sur Ara.

Ce que cela change pour vous

Un score automatique ne vaut pas une déclaration de conformité. La déclaration d’accessibilité, obligatoire pour les organismes concernés, affiche un taux calculé sur les 106 critères, testés sur un échantillon de pages. Un critère n’y compte comme validé que s’il l’est sur toutes les pages de l’échantillon, d’après la méthode d’évaluation de la conformité (nouvelle fenêtre). Ara le résume dans son interface : l’audit complet a une valeur légale, les audits partiels n’en ont pas. Un outil automatique n’en a pas davantage.

Les chiffres qui circulent sont à prendre avec prudence. Vous lirez que « 30 à 40 % des critères sont automatisables » ou que « les outils détectent 57 % des problèmes ». Le premier chiffre ne s’appuie, à notre connaissance, sur aucune source primaire. Le second vient d’une étude de Deque (nouvelle fenêtre), éditeur d’axe, publiée en mars 2021 et menée sur ses propres audits : il mesure un volume d’erreurs trouvées, pas une part des critères. La seule source publique que nous avons trouvée sur le RGAA est l’Observatoire de l’accessibilité numérique (nouvelle fenêtre), porté par l’ADULLACT, qui annonce que son outil couvre 117 tests. Il précise lui-même qu’il ne saurait remplacer un audit complet fait par un spécialiste.

Couvrir un test ne veut pas dire le trancher. Nous l’avons constaté en étudiant les sites publics de Haute-Garonne. Dans les données de l’Observatoire de juillet 2026, Asqatasun ne tranchait en pratique qu’une douzaine de tests par site, en valeur médiane, sur les 258 du référentiel, et seulement sur la page d’accueil. Le détail figure dans notre état des lieux de l’accessibilité des sites publics en Haute-Garonne.

Un outil automatique reste utile. Il trie vite, sur beaucoup de pages, et il peut tourner à chaque mise en ligne pour éviter qu’une erreur grossière revienne. Nous présentons notre analyseur comme un premier filtre, et nous publions la liste de ce qu’il ne vérifie pas.

Et pour l’écoconception ?

La même question se pose pour le RGESN, le référentiel d’écoconception. Notre analyseur en évalue 22 critères sur 78, dont 3 entièrement. L’écart est encore plus net qu’en accessibilité, parce qu’une grande partie du RGESN porte sur des décisions : a-t-on supprimé les fonctionnalités inutiles ? Fixé un budget de poids par page ? Prévu une durée de conservation des données ? Une machine mesure le poids d’une page. Elle ne sait pas si la vidéo de fond qui alourdit la page d’accueil était utile. Le détail est sur notre page couverture de l’audit automatisé RGESN.

Outil d’audit d’accessibilité, audit rapide ou audit complet : que choisir ?

Trois façons d'évaluer l'accessibilité d'un site. Audit rapide : format défini par la DINUM. Audit complet : notre prestation, à partir de 1 500 € HT pour 8 pages.
Critère	Outil automatique	Audit rapide	Audit complet
Critères vérifiés	Ceux que l'outil sait tester (61 sur 106 pour notre analyseur, dont 6 entièrement)	25 critères jugés essentiels, testés à la main	Les 106 critères, testés à la main
Pages	Une page par analyse	3 à 5 pages	Un échantillon de 8 pages, validé avec vous
Qui le fait	Un robot	Une personne qui connaît bien le RGAA	Un auditeur, avec lecteur d'écran
Résultat	Une liste d'erreurs détectables et un score indicatif	Une estimation, qui peut s'écarter du niveau réel	Un taux de conformité, un plan d'action priorisé et la déclaration d'accessibilité
Valeur légale	Aucune	Aucune	Oui
Quand l'utiliser	Pour trier vite et surveiller entre deux audits	Pour une première estimation sans valeur légale	Pour publier sa déclaration et planifier les corrections

L’audit rapide est un format proposé par la DINUM (nouvelle fenêtre) : 25 critères essentiels, sur un petit échantillon. Ara le classe parmi les audits partiels, sans valeur légale. Notre audit RGAA porte sur les 106 critères.

Le référentiel évolue : le RGAA 5 est annoncé pour fin 2026 (nouvelle fenêtre), et nous faisons le point sur ce qu’il change dans notre article sur le RGAA 5. Les critères de jugement, comme la pertinence d’une alternative, y resteront.

Questions fréquentes sur l’audit RGAA automatisé

Peut-on automatiser entièrement un audit RGAA ?

Non. Un outil tranche seul une petite partie des critères : la présence d’une langue, d’un titre de page, d’une étiquette de champ. La plupart des critères demandent de juger un contenu, de suivre un parcours ou d’écouter une page avec un lecteur d’écran. Le W3C le rappelle : les outils d’évaluation ne peuvent pas déterminer l’accessibilité, ils peuvent seulement y aider.

Un score de 95 % sur un outil gratuit veut-il dire que mon site est conforme ?

Non. Le score porte sur les seuls tests que l’outil sait faire, souvent sur une seule page. Le taux de conformité qui figure dans une déclaration d’accessibilité se calcule sur les 106 critères du RGAA, testés sur un échantillon de pages.

Comment se calcule le taux de conformité RGAA ?

On divise le nombre de critères validés par le nombre de critères applicables. Un critère n’est validé que s’il l’est sur toutes les pages de l’échantillon : une seule page en échec suffit à l’invalider. Un outil automatique, qui ne teste qu’une partie des critères et souvent une seule page, ne peut donc pas produire ce taux.

Quelle part du RGAA un outil automatique couvre-t-il ?

Cela dépend de l’outil, et les pourcentages qui circulent sont rarement sourcés. L’Observatoire de l’accessibilité numérique indique que son outil, Asqatasun, couvre 117 tests du RGAA. Notre analyseur évalue 61 critères sur 106, dont 6 entièrement. Dans les deux cas, couvrir un test ne veut pas dire le trancher.

L’intelligence artificielle peut-elle faire un audit RGAA ?

Pas seule. Lors de la Duck Conf 2026, deux experts en accessibilité ont comparé des outils d’IA à de vrais audits : un audit complet demandé en un seul prompt produit des erreurs et des critères inventés, et même critère par critère, l’IA ne donnait la même réponse que l’audit humain qu’environ deux fois sur trois.

À quoi sert un outil automatique, alors ?

À trier vite. Il repère les erreurs détectables dans le code, sur beaucoup de pages et à chaque mise en ligne. C’est un bon premier filtre et un bon garde-fou entre deux audits, mais il ne produit ni taux de conformité ni déclaration d’accessibilité.

Transparence : comment cet article a été produit

Nous utilisons l’intelligence artificielle dans notre travail éditorial, et nous préférons le dire clairement.

Pour cet article, elle a servi à rechercher et vérifier les sources (référentiel RGAA, documentation des outils, dépôt d’Ara, Observatoire), à compter les critères de notre analyseur et à proposer une première rédaction. Le classement des critères, les exemples d’erreurs et les recommandations viennent de nos audits.

Chaque chiffre renvoie à sa source. Quand une source primaire manquait, comme pour les pourcentages de critères automatisables qui circulent, nous l’avons écrit plutôt que de reprendre le chiffre. L’illustration en tête d’article est, elle aussi, générée par intelligence artificielle.

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