Aplicación de algoritmos de inteligencia artificial para la identificación y solución de problemas de accesibilidad en interfaces de usuario

Abstract

Este Trabajo de Fin de Grado muestra el diseño y desarrollo de una herramienta automática cuyo objetivo es evaluar y optimizar la accesibilidad web, fundamentada en la normativa WCAG 2.2 nivel A. La accesibilidad web es crucial para asegurar la inclusión de las personas con discapacidad en el ámbito web, y este proyecto tiene como meta facilitar su cumplimiento a través de técnicas de automatización e inteligencia artificial. La herramienta está desarrollada en Python, utilizando librerías como Selenium, Axe-core, BeautifulSoup y la API de OpenAI, e implementa un proceso modular que posibilita examinar una página web, identificar sus problemas de accesibilidad, aplicar soluciones automáticas y generar informes comparativos. Entre sus tareas se incluyen la descripción automática de imágenes sin texto alternativo, la identificación de fallos en la estructura y la creación del HTML corregido listo para su validación posterior. En el diseño de la aplicación se ha empleado una estructura modular en la que cada módulo desempeña una función: navegación, extracción del HTML, análisis y corrección de errores, y generación de resultados. El sistema utiliza el método RAG para proporcionarle las imágenes al modelo de lenguaje y generar las descripciones, mientras que se utilizan otras técnicas para mejorar las respuestas del modelo de lenguaje y elevar la calidad de las correcciones. Finalmente, la validación de páginas web indica que la herramienta es efectiva en la identificación y corrección de errores fundamentales de accesibilidad y establece las bases para las futuras expansiones