Compte rendu de la Masterclass du 04.02.2025

 "Embrace the Future of Hospitality with AI and Data" par Daniel C. Doppler (CEO de Quicktext) 

Cet événement a été organisé par l’ESSEC Alumni Club Digital & Technology et l’ESSEC Alumni Club Travel. 

Animée par Isabelle Daubié, cette rencontre conviviale a été riche en découvertes et en analyses. 

Voici ci-dessous les points essentiels à retenir, rédigés par Nadiya Shur :

• IA conversationnelle vs IA générative.

L'IA conversationnelle et l'IA générative sont deux types d'intelligence artificielle distincts avec des approches et des fonctionnements différents. L'IA conversationnelle nécessite plus de temps, d'argent et de main d'œuvre pour entraîner un modèle et créer une base de données. Elle fonctionne selon une logique booléenne (vrai/faux, oui/non). Les réponses sont toujours les mêmes, quelle que soit la formulation de la question. Elle est bien adaptée aux questions simples et directes, comme les informations sur les services d'un hôtel (présence d'un spa, horaires d'enregistrement, etc.). Le risque d’erreur est faible à condition que la base de données soit bien renseignée ( ce qui n’est pas une mince affaire). Avec l’IA conversationnelle, il n'y a aucun risque d’hallucination.

L'IA générative est plus facile, plus rapide et surtout moins chère à mettre en place. Elle utilise un grand ensemble de données (sites web, PDF, etc.) pour générer des réponses. Elle fonctionne selon une logique floue (plus ou moins vrai/faux). Les réponses peuvent donc varier en fonction de la formulation de la question (le "prompt"). Elle peut traiter des questions plus complexes et générer du contenu créatif, mais avec un risque avéré d'inexactitudes. L’IA générative peut donc produire des "hallucinations", c'est-à-dire des réponses incorrectes ou inventées qui ne sont pas basées sur des données réelles.

Dans le secteur de l'hôtellerie, où la logique est souvent très précise, l'IA conversationnelle semble la plus adaptée et peut ainsi couvrir jusqu'à 80% des demandes des clients. Pour les 20% restants, l’utilisation d’IA générative peut être envisagée. Les données utilisées par cette dernière doivent impérativement être structurées en une base de données fiable afin de diminuer le taux d'hallucination. Il est donc judicieux d'utiliser les deux types d'IA de manière combinée, afin de bénéficier des avantages de chacune tout en minimisant les inconvénients. Cela permet de répondre au maximum de demandes tout en limitant le risque de mauvaises réponses. 

• L'IA n’est qu’une commodité, la valeur réside dans les données. 

Dans tous les projets d'IA, la qualité et la structure des données sont essentielles pour garantir des réponses précises et une expérience client optimale. Une base de données fiable alimente l’IA en informations pertinentes, limitant ainsi les erreurs et les hallucinations.

Il est crucial d’assurer un contrôle rigoureux des données : les organiser de manière claire et cohérente, avec des champs spécifiques pour chaque type de données et de les mettre à jour régulièrement voire quotidiennement. Cela doit devenir un réflexe et faire partie intégrante des processus opérationnels. Pour les hôtels accueillant une clientèle internationale, la gestion multilingue et l’adaptation culturelle sont indispensables à prendre en compte.

L’analyse des échanges avec les clients aide à identifier les questions récurrentes et à enrichir la base de données. Dans un groupe hôtelier, une base centralisée garantit cohérence et efficacité. Plus que l’IA elle-même, ce sont les données qui assurent la performance des algorithmes et l’amélioration continue de l’expérience client.

• "Nouvelle" recherche générative et AEO :

La recherche générative utilise l'IA pour fournir des réponses directes aux requêtes des utilisateurs, remplaçant ainsi la traditionnelle liste de liens. Dans ce contexte, le SEO (Search Engine Optimization) seul ne suffit plus : il faut optimiser les pages web pour offrir des réponses complètes et précises, un processus connu sous le nom d'AEO (Answer Engine Optimization). Cette évolution oblige les hôtels à repenser leur présence en ligne et à relever plusieurs défis.

•  Optimisation du contenu

Pour améliorer l’AEO d’un site, il est essentiel d’adopter un format structuré : textes clairs et concis, listes à puces, réponses directes aux questions fréquentes, mise en avant de la proposition de valeur, avis clients et langage accessible. Une FAQ bien construite et régulièrement mise à jour reste le meilleur moyen d’assurer la visibilité des informations clés.

• Le paradoxe du "zero-click"

Avec la recherche générative, les utilisateurs obtiennent directement des réponses sans visiter les sites web. Pour contrer ce "zero-click paradox", il est crucial de multiplier les points de contact avec les clients; de simplifier le processus de réservation dès leur arrivée sur le site ou de générer un lead qualifié si la réservation n’a pas été effectuée. En interne, au sein même des établissements, le service de réservation doit évoluer en véritable force de vente capable de convertir les visiteurs en clients.

• Gestion des données

Les responsables hoteliers doivent trouver un équilibre entre les données partagées avec les moteurs de recherche IA et celles qu’ils conservent privées. Ici encore, une gestion rigoureuse des données garantit l’affichage des informations pertinentes sur l’hôtel et son offre, optimisant ainsi sa visibilité dans un environnement numérique en pleine mutation. Choisir, c’est renoncer !  

• Assistants personnels numériques :

Selon Daniel C. Doppler, les assistants personnels IA joueront un rôle de plus en plus considérable dans la recherche et la réservation d'hôtels. Imaginez ces assistants capables d'effectuer des tâches variées et de prendre des initiatives en fonction des préférences et des besoins de l'utilisateur.

La réservation d'hôtels via ces assistants pourrait devenir un champ de bataille concurrentiel. 

Bien que Booking.com soit un acteur dominant, avec l’IA, les hôtels ont la possibilité de se démarquer des opérateurs en maîtrisant leurs propres données et surtout en les utilisant de manière stratégique. Pour exemple, le leader Booking.com ne dispose que d’environ 500 points de données par hôtel. Or, 3000 sont nécessaires pour décrire un établissement de manière exhaustive.

La capacité de l’assistant à fournir des informations précises et à jour dépendra donc de la disponibilité de données propres, structurées, détaillées et pertinentes. La notion de données "certifiées" pourrait devenir importante, soulignant le besoin de garantir la qualité et la fiabilité des informations utilisées par les assistants. Les hôtels doivent s'assurer que leurs systèmes d'IA sont connectés aux logiciels déjà utilisés et partager leurs données sur différentes plateformes, en trouvant un équilibre entre données publiques et privées. 

L'objectif est de faire en sorte que les clients trouvent les informations dont ils ont besoin en ligne pour réserver, ce qui permettra de réduire le nombre d'appels téléphoniques.