Towards inclusive explainable artificial intelligence: a thematic analysis and scoping review on tools for persons with disabilities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Explainable Artificial Intelligence (XAI) offers transparent, trustworthy decision support, yet its implementation in disability contexts remains limited. This scoping review aims to map and evaluate XAI tools developed for individuals with disabilities and identify thematic patterns to inform the design of inclusive rehabilitation technologies. METHODS: A systematic search of literature from January 2018 to June 2024 was conducted across SCOPUS, ACM Digital Library, IEEE Xplore, ProQuest and Google Scholar, guided by Arksey & O'Malley's framework and PRISMA-ScR guidelines. From 1184 records, 26 peer-reviewed studies involving end-user evaluation were selected. Braun & Clarke's six-phase thematic analysis was used to classify tools by explanation modality and design principle. IMPACT: Findings reveal a strong concentration on neurological conditions - such as Alzheimer's disease, autism spectrum disorder and Parkinson's disease - with limited focus on orthopaedic, sensory and spinal impairments. SHAP was the most common explanation model, followed by LIME, LRP-B and Grad-CAM. Accessibility goals centred around clinical transparency, user comprehension, sensory/cognitive adaptation and trust in low-resource settings. Thematic analysis identified three overarching dimensions: modelling techniques, decision-making and trust and diverse application contexts. Expanding XAI to underrepresented impairments and embedding multimodal, user-centred explanations into rehabilitation workflows - through participatory design, ethical oversight and standardised evaluation - can enhance autonomy, improve personalisation and support more effective, equitable care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,088 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,043 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,011 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».