En février 2024, Emmanuel Quartey a temporairement perdu l’ouïe d’une oreille. Les conversations du quotidien sont devenues frustrantes et même les interactions de routine ont exigé nettement plus d’efforts. Cette expérience lui a donné, brièvement mais de manière très concrète, une compréhension de la manière dont la perte d’un seul sens peut transformer la vie quotidienne. Un ami lui a alors posé une question qui allait modifier sa trajectoire d’ingénieur : « Imagine it was your eyes. What would you do? »

À cette époque, Quartey était étudiant en deuxième année de technologies de l’information à la Pentecost University, au Ghana, où il expérimentait la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle. Il avait déjà passé des années à développer des systèmes d’automatisation, des projets de robotique et des technologies agricoles. La technologie d’assistance ne faisait pas partie de ses priorités — mais la question est restée présente.

En poursuivant ses travaux sur la vision par ordinateur, il a commencé à réfléchir à la manière dont elle pourrait répondre aux difficultés rencontrées par les personnes en situation de handicap. Quelques jours plus tard, une amie a annulé une rencontre pour accompagner son amie malvoyante, Angela Kona, à l’hôpital. Lorsqu’ils se sont finalement rencontrés, Quartey a présenté un projet de vision par ordinateur capable de reconnaître les devises et d’extraire du texte imprimé. Voir Kona l’utiliser l’a convaincu qu’il tenait quelque chose d’important.

« C’est à ce moment-là que j’ai compris que cela ne devait pas rester un simple projet », dit-il.

Deux ans plus tard, cette expérimentation est devenue Steward Vision Assistant, une plateforme alimentée par l’IA qui permet aux personnes aveugles et malvoyantes de reconnaître les devises, identifier des objets, lire du texte imprimé et mieux se déplacer dans leur environnement.

Concevoir pour les réalités africaines

Steward arrive à un moment où l’intelligence artificielle transforme la technologie d’assistance. Des capacités qui nécessitaient autrefois des années d’ingénierie spécialisée — notamment la reconnaissance optique de caractères (OCR), la vision par ordinateur, la description de scènes et la reconnaissance vocale — peuvent désormais être ajoutées à des modèles d’IA existants. Cela permet à de petites équipes de se concentrer sur l’adaptation de la technologie aux besoins locaux plutôt que de tout développer à partir de zéro.

Le besoin est important et croissant. L’Organisation mondiale de la Santé (OMS) estime que plus de 200 millions de personnes dans la région africaine ont besoin d’au moins un produit d’assistance, un chiffre qui devrait doubler d’ici 2050. Parmi elles, environ 26 millions de personnes vivent avec un degré de déficience visuelle, beaucoup s’appuyant sur des technologies d’assistance pour lire, se déplacer et interagir avec davantage d’autonomie. L’OMS a également noté que, dans les pays à revenu faible et intermédiaire, seulement 5 à 15 % des personnes ayant besoin de produits d’assistance y ont réellement accès.

Le Ghana a adopté en 2006 sa propre Persons with Disability Act (Act 715), établissant un cadre juridique pour l’accessibilité et l’inclusion. Pourtant, la disponibilité de dispositifs d’assistance abordables et adaptés aux réalités locales n’a pas suivi l’intention politique, laissant un vide que les innovateurs locaux tentent de plus en plus de combler.

Malgré l’ampleur de la demande, la plupart des technologies d’assistance les plus avancées ont été conçues pour des utilisateurs des marchés développés, et leur importation peut coûter des milliers de dollars. Des appareils alimentés par l’IA comme Envision Glasses, dont les prix commencent à environ 1 900 $, peuvent lire du texte imprimé, reconnaître des visages, identifier des objets et décrire l’environnement d’un utilisateur. Des aides à la navigation comme WeWalk, vendues à plus de 600 $, combinent IA et capteurs pour aider les utilisateurs aveugles à se déplacer plus sûrement. Des applications gratuites pour smartphone comme Be My Eyes, qui met en relation des utilisateurs aveugles avec des bénévoles voyants par appels vidéo en direct, et Seeing AI de Microsoft, qui décrit le monde visuel, ont encore élargi l’accès — même si elles dépendent toutes deux d’un accès régulier à un smartphone et à une connexion internet fiable, deux ressources encore inégales dans de nombreuses communautés africaines.

Si ces produits et applications ont élargi les possibilités pour les utilisateurs aveugles dans le monde entier, Quartey a estimé qu’ils pouvaient être mieux adaptés aux contextes africains. Plutôt que de reproduire des dispositifs existants, il a cherché à construire une plateforme façonnée par les réalités vécues de ses utilisateurs cibles.

« Lorsque nous avons examiné certaines lunettes intelligentes existantes, la détection des devises n’incluait même pas le cedi ghanéen », dit-il. « Si un Ghanéen achetait ces lunettes, l’une des fonctionnalités les plus importantes ne fonctionnerait tout simplement pas. »

Le même écart existait pour la reconnaissance vocale. Les modèles vocaux entraînés principalement sur des accents américains ou britanniques ont souvent du mal avec les schémas de parole africains. Quartey explique que son équipe a commencé à entraîner ses modèles pour reconnaître les accents ghanéens et explore également la prise en charge de langues régionales comme le haoussa et le swahili. L’équipe prévoit aussi d’ajouter des langues ghanéennes, dont le twi et le ga.

Pour Olamide Daniel, consultant en inclusion du handicap, cet ancrage local est précisément ce qui donne toute son importance à des produits comme Steward. Selon lui, l’Afrique a longtemps dépendu de technologies d’assistance importées, souvent coûteuses et pas toujours conçues pour les réalités des utilisateurs du continent.

« Il est encourageant de voir des gens réfléchir à la création de technologies d’assistance pour un usage local », déclare Daniel. « Beaucoup des produits que nous utilisons viennent de l’étranger, et leur importation est coûteuse. Envision AI, par exemple, offre des capacités similaires, mais reste hors de portée de nombreux Africains ordinaires. Si Steward tient ses promesses et reste abordable, cela pourrait faire une réelle différence. »

Du prototype à l’outil pratique

Aujourd’hui, Steward se compose de deux dispositifs conçus pour les personnes aveugles et malvoyantes.

Le premier est une paire de lunettes intelligentes alimentées par l’IA, qui combinent une caméra, la vision par ordinateur et l’IA générative pour interpréter les informations visuelles. Les utilisateurs orientent simplement les lunettes vers du texte imprimé, des devises, des objets du quotidien ou des environnements inconnus. Le système analyse ce que la caméra capte avant de fournir des descriptions orales par audio. Il peut aussi résumer de longs documents en explications plus courtes, rendant l’information imprimée plus accessible. Quartey explique que la fonction de lecture de texte a été inspirée en partie par des visites dans des écoles pour élèves aveugles, où il a constaté que les bibliothèques en braille contenaient souvent des ouvrages anciens tandis que les manuels plus récents restaient inaccessibles.

Le second est un appareil portable qui utilise des capteurs ultrasoniques pour détecter les obstacles situés au-dessus du niveau du sol. À mesure que les utilisateurs s’approchent d’un objet, l’appareil répond par des vibrations de plus en plus fortes, les aidant à repérer des dangers tels que des objets suspendus, des panneaux ou des tables qu’une canne blanche ne détecterait pas immédiatement.

Ce n’était cependant pas le plan initial de Quartey. « Quand j’ai commencé à le construire, je pensais pouvoir remplacer la canne blanche », dit-il. « Mais lorsque j’ai échangé avec des utilisateurs malvoyants, j’ai compris que la canne blanche faisait en réalité bien plus que je ne le pensais. Elle fournit un retour tactile que la technologie ne peut pas facilement remplacer. »

Ces échanges ont transformé la conception de Steward. Plutôt que de remplacer la canne blanche, Quartey a repositionné l’appareil portable comme un compagnon, aidant les utilisateurs à détecter des obstacles au-delà de la portée de la canne tout en conservant une aide à la mobilité qu’ils utilisaient déjà en toute confiance.

Les retours ont également modifié le matériel lui-même. Lors de premiers tests avec des membres de la Ghana Blind Union, les participants ont indiqué que le premier prototype des lunettes était trop lourd et ont suggéré des améliorations concernant la taille de la monture et l’emplacement des boutons. Quartey explique que ces échanges ont guidé plusieurs modifications de conception avant la version actuelle.

William, l’un des utilisateurs malvoyants qui a testé Steward, dit que la fonction de détection d’objets a laissé une forte première impression.

« Il a pu détecter des choses dans ma chambre, et c’était vraiment bien », dit-il. « Je lui donne un avis favorable. Le premier prototype était assez lourd, mais il s’est amélioré. S’il peut devenir encore plus léger et plus confortable pour une utilisation prolongée, ce serait mieux. »

Les tests utilisateurs ont aussi révélé un usage inattendu de la plateforme. Alors que Quartey s’attendait à ce que les fonctionnalités pratiques comme la reconnaissance des devises et la lecture de texte soient les plus appréciées, de nombreux utilisateurs se sont tournés vers l’outil de description de l’environnement. Lors d’une séance, des membres de la Ghana Blind Union l’ont utilisé pour entendre la description d’amis qu’ils n’avaient rencontrés qu’après avoir perdu la vue.

« Ils ont commencé à l’utiliser pour décrire l’apparence de leurs amis », explique Quartey. « Certains pensaient que leurs amis avaient l’air différent. »

Construire Steward

Avant d’attirer un soutien institutionnel, Quartey a financé les premiers prototypes de Steward en enseignant la robotique et les cours STEM dans des écoles privées.

« J’ai compris que si j’attendais d’avoir un financement, je ne commencerais jamais », dit-il.

Son expérience reflète un défi plus large auquel sont confrontés les innovateurs de la technologie d’assistance à travers l’Afrique, où le financement reste l’un des principaux obstacles au passage du prototype au marché. Selon AT4D, une initiative qui soutient l’innovation en technologie d’assistance, un grand pourcentage d’entrepreneurs du secteur identifie le financement comme leur principal frein à l’entrée sur le marché. Les flux de capital-risque sur le continent ont également eu tendance à se concentrer dans des secteurs comme la fintech, laissant aux start-up de la santé et de l’accessibilité moins de voies d’investissement en phase initiale.

Ces contraintes étaient visibles dans le premier prototype de Steward. Incapable de trouver des montures adaptées pour les lunettes intelligentes, Quartey a improvisé avec des tubes en PVC. Le prototype fonctionnait, mais était volumineux et lourd. Les premiers testeurs lui ont dit qu’ils auraient du mal à le porter longtemps en raison de l’inconfort.

Plutôt que de s’en contenter, il a appris par lui-même la modélisation et l’impression 3D afin de créer une monture plus légère et plus ergonomique.

Chaque cycle de retours utilisateurs a nourri l’itération suivante, renforçant sa conviction que la meilleure technologie d’assistance se construit avec les personnes qui l’utilisent, et non seulement pour elles.

Les progrès de Steward ont aussi dépendu d’opportunités au-delà du laboratoire.

En novembre 2024, Quartey s’est associé à Kona, dont la première interaction avec son projet de vision par ordinateur l’avait convaincu qu’il pouvait devenir bien plus qu’une simple expérience académique. Sous le nom de Team CodeCraft Mavericks, ils ont remporté le Disability Inclusive Hackathon du Ghana. Quartey dit que chaque cedi du prix a été réinvesti dans l’amélioration de la conception, des fonctionnalités et de l’expérience utilisateur du produit.

L’accessibilité financière est depuis devenue l’un des principes directeurs de Steward. Plutôt que d’opter pour des matériaux haut de gamme ou des composants coûteux, Quartey affirme que l’équipe équilibre délibérément performance et coût afin de maintenir la technologie à la portée des personnes qu’elle est censée servir.

William estime que l’accessibilité financière pourrait, en fin de compte, déterminer si des produits comme Steward atteindront les personnes qui en ont le plus besoin.

« Je lui ai dit que le prix n’était pas si élevé », dit-il. « Mais en Afrique, où les gens ont du mal à payer beaucoup de choses, 2 000 cedis, c’est déjà beaucoup. »

Il espère que Steward pourra s’associer à des gouvernements, des organisations de défense des personnes handicapées et d’autres institutions afin de subventionner le coût et de rendre la technologie plus accessible aux personnes aveugles et malvoyantes à travers la région.

Perspectives

Alors que Steward poursuit son pilote au Ghana, Quartey indique que les priorités immédiates de l’équipe sont d’affiner les fonctionnalités existantes, d’améliorer la vitesse et les performances de ses modèles d’IA et d’élargir la prise en charge linguistique.

Bien que la plateforme reconnaisse déjà les accents ghanéens, l’équipe travaille à l’ajout de langues locales, notamment le twi et le ga.

Elle explore également la prise en charge d’autres langues africaines largement parlées, en vue d’une expansion au-delà du Ghana.

L’obtention du financement nécessaire pour passer des tests pilotes à un déploiement plus large reste une autre priorité.

Au cours de l’année à venir, Quartey espère atteindre au moins 1 500 utilisateurs, en commençant au Ghana avant de s’étendre à d’autres pays d’Afrique de l’Ouest, avec le Nigeria en prochaine étape sur la feuille de route.

Pour Quartey, Steward ne consiste pas seulement à créer un autre produit d’IA.

Il s’agit de démontrer que la technologie d’assistance destinée aux utilisateurs africains doit être conçue en fonction de leurs réalités, et non adaptée comme une réflexion après coup.

« Si la technologie est censée améliorer la vie des gens », dit-il, « alors elle doit améliorer la vie de tout le monde. »