Microsoft Edge sekarang dapat secara otomatis menghasilkan deskripsi Alt untuk gambar

Microsoft hari ini diumumkan fitur baru untuk Microsoft Edge yang memungkinkan browser web membuat deskripsi gambar secara otomatis dengan atribut ALT kosong. Pertama-tama, inovasi ini ditujukan untuk pengguna tunanetra yang menggunakan pembaca layar.

Microsoft sedang menguji fitur ini dengan Edge Insiders sejak Desember 2021. Sekarang memasuki versi stabil dari browser.

Layanan Kognitif Azure digunakan untuk mengurai dan mendeskripsikan gambar. Jika Edge mendeteksi gambar dengan atribut ALT kosong, maka gambar tersebut akan secara otomatis dikirim ke server Microsoft untuk diproses menggunakan algoritme pembelajaran mesin.

Fitur ini berfungsi dengan semua format paling umum, termasuk JPEG, PNG, GIF, WEBP, dan lainnya. Algoritme dapat mengenali teks dari gambar dalam 120 bahasa, tetapi deskripsi hanya dapat ditulis dalam 5 bahasa.

Perlu dicatat bahwa atribut ALT adalah hal yang wajib. Tetapi jika webmaster tidak menentukannya, tidak akan ada salahnya bagi pengunjung biasa. Itu bahkan tidak terlihat di halaman web. Satu-satunya efek negatif adalah bahwa perayap pencarian tidak akan mengindeks gambar Anda dengan benar, karena mereka menggunakan atribut ini untuk mempelajari tentang apa gambar itu.

Namun aplikasi pembaca layar mengandalkan atribut tersebut untuk mengucapkan teks gambar. Nilai ALT yang hilang dapat menjadi masalah kritis dalam kasus ini.

Jika Anda ingin mencoba fitur pembuat atribut ALT otomatis yang baru, perbarui Microsoft Edge ke versi terbaru. Lalu buka Pengaturan -> Aksesibilitas dan aktifkan opsi "Dapatkan deskripsi gambar dari Microsoft untuk pembaca layar".

Perhatikan bahwa itu akan mengabaikan gambar yang sangat kecil (50 x 50 piksel), dan gambar yang berat juga. Ada juga pengecualian untuk gambar dengan konten eksplisit.

Fitur ini tersedia di Microsoft Edge untuk Windows, Linux, dan macOS.

Penambahan generator atribut ALT otomatis adalah perubahan yang disambut baik di browser. Namun, perlu diingat bahwa deskripsi yang dihasilkan ML mungkin tidak akurat, karena pengenalan gambarnya tidak sempurna.