При работе с доступностью хочется всё автоматизировать: обнаружение проблем, классификацию, построение отчётов, постановку задач, отслеживание прогресса и изменений. Понятное и естественное желание.
По разным оценкам текущие инструменты автоматического тестирования доступности способны обнаружить 30-50% проблем. Речь о таких инструментах, как Lighthouse, Axe, WAVE и других. По моим личным ощущениям эта цифра в районе 20-30%.
Текущие инструменты, в основном, проверяют разметку на соответствие определённым правилам. Например, у
<img> должен быть атрибут alt, aria-label должен использоваться только у элементов с определёнными ролями, и так далее.Инструменты не проверяют, осмысленный ли
alt у изображения, соответствует ли значение aria-label цели элемента, совпадает ли видимый порядок контента тому, что определён в разметке, правильно ли структурирована страница и другие подобные моменты.Стив Фолкнер составил список критериев WCAG с пометками, что можно проверить с помощью автоматизации, а что нет. Почти все критерии автоматизируются лишь частично, многое нужно проверять вручную. Подобное также делал Карл Грувс.
Потому что в доступности многое завязано на смыслы, намерения, удобство и пользовательский опыт. Это то, что можно проверить только вручную. В теории инструменты на базе нейросетей могли бы увеличить покрытие, нужно дождаться появления таких.
Можно создать недоступный сайт и получить 100 баллов доступности в Lighthouse и 0 ошибок в Axe. Нет специальных элементов и атрибутов — нет ошибок. Сегодня ни один инструмент не в состоянии автоматически проверить соответсвие WCAG и выдать отчёт.
#a11y