L’IA est omniprésente en ce moment, et les voyages ne font pas exception. Mais si vous organisez des visites, des activités, des attractions ou tout ce qui est programmé et basé sur la capacité, cela vaut la peine de regarder aussi le côté moins brillant. Pas pour paniquer, mais pour garder le contrôle.
Car la direction prise par les grandes entreprises technologiques (et les grandes entreprises de voyage) est assez claire : l’IA ne sera pas seulement « un outil que vous pouvez choisir ». Elle sera intégrée dans les produits sur lesquels le secteur s’appuie déjà, et elle façonnera lentement la tarification, la distribution, les communications avec les clients, et même ce que les voyageurs considèrent comme « vrai ».
1) Le problème de l’argent : des coûts énormes créent une pression énorme
L’exploitation de l’IA moderne est coûteuse. Elle nécessite de vastes centres de données, des puces spécialisées et des dépenses constantes en énergie et en infrastructure. Cette base de coûts exerce une pression sur les entreprises d’IA pour qu’elles augmentent l’utilisation, plus souvent, dans plus d’endroits.
Cela a des répercussions sur les clients. Les fournisseurs doivent faire en sorte que l’IA devienne un élément du quotidien, et non quelque chose de relégué à un usage occasionnel. Les fonctions qui sont des gadgets ou qui sont « agréables à avoir » deviennent des options par défaut, directement intégrées dans les flux de travail.
Et cela fait partie du modèle commercial, car une fois que vous en êtes dépendant dans votre vie quotidienne, les prix augmentent. Surtout si le changement est coûteux.
Pour les voyagistes, c’est important car beaucoup de ces décisions sont prises en amont. Même si l’utilisation de l’IA est légère aujourd’hui, les outils et les plateformes qui entourent l’entreprise peuvent ne pas rester optionnels à ce sujet.
2) La règle du jeu « rendre non optionnel » est déjà en cours d’application
Le moyen le plus rapide de justifier les dépenses en IA est de la placer là où les gens l’utilisent quotidiennement : courrier électronique, recherche, tableaux de bord, service client et parcours de réservation.
Dans le domaine des voyages, les grandes plateformes grand public intègrent déjà l’IA dans la planification et la découverte des voyages, en faisant en sorte que la fonction « poser une question » soit perçue comme le point de départ du processus de réservation. L ‘application ChatGPT d’Expedia est un bon exemple de cette orientation.
Il ne s’agit pas de dire que tous les opérateurs doivent se précipiter. Le fait est que les voyageurs et les plateformes sont poussés vers des voyages guidés par l’IA, ce qui modifie rapidement les attentes.
3) Les erreurs et les « hallucinations » ne sont pas un cas particulier.
L’IA peut avoir l’air sûre d’elle tout en se trompant, et dans le domaine du voyage, cela peut se traduire par un coût réel. Un exemple qui a fait couler beaucoup d’encre est celui d’Air Canada qui a été condamnée à indemniser un client après que son chatbot a fourni des informations inexactes sur une politique tarifaire.
Pour les visites et les activités, les modes de défaillance sont très spécifiques :
- Mauvais points de rencontre, mauvaises heures d’ouverture, mauvaises informations sur l’accessibilité
- Des inclusions confiantes mais incorrectes (ce qui est « inclus » entraîne des remboursements et des litiges)
- Règles locales inventées (politiques de remboursement, limites d’âge, documentation)
- Les citations erronées de « ce que l’opérateur a dit », en particulier lorsque l’IA résume des appels ou des courriels.
Lorsqu’il s’agit d’interagir avec vos clients, le fait de fournir en toute confiance des données incorrectes via un chatbot peut inciter un client à partir et à ne jamais revenir.
4) La partialité se manifeste subtilement dans les recommandations de voyage
La partialité n’est pas toujours évidente. Dans le domaine des voyages, il peut s’agir simplement de recommander les mêmes options « sûres » que les destinations. Orienter les gens vers des expériences spécifiques, voire renforcer les stéréotypes sur ce qu’une personne « aimerait » en se basant sur des signaux d’utilisateurs mis en évidence de manière inappropriée.
Des chercheurs de l’Université de technologie de Chypre ont vérifié les recommandations de voyage et les recommandations géographiques et ont trouvé des modèles mesurables, tels que desbiais de popularité et des biais démographiques ou régionaux, en fonction de l’invite et de la personne.
Si la découverte passe des « résultats de recherche » aux « réponses IA », ces modèles peuvent discrètement changer qui voit quoi et quels opérateurs sont recommandés. D’autant plus que le paysage change avec les médias payants et les publicités qui se profilent à l’horizon pour ChatGPT.
5) L’impact sur l’énergie et les infrastructures devient une contrainte réelle.
Les centres de données sont déjà un point de pression pour les réseaux énergétiques, et les charges de travail liées à l’IA y sont pour beaucoup. L’AIE prévoit que la demande en électricité des centres de données va plus que doubler d’ici 2030, l’IA en étant le principal moteur.
En Grande-Bretagne, l’Ofgem a averti que les projets de centres de données proposés pourraient nécessiter plus d’énergie que la demande de pointe actuelle, ce qui montre à quel point ce problème devient rapidement une question d’infrastructure, et pas seulement une question technologique.
Pourquoi un voyagiste devrait-il s’en préoccuper ? Parce que les contraintes et les réglementations peuvent modifier les prix et la disponibilité des outils sur lesquels le secteur s’appuie, et qu’elles peuvent déclencher de nouvelles règles en matière de divulgation et de pistes d’audit.
6) La « difficulté à s’arrêter » n’a pas besoin d’être de la science-fiction pour être un problème.
Les systèmes d’IA qui « refusent de s’arrêter » font couler beaucoup d’encre en ligne. Des travaux universitaires testent également les comportements de « résistance à l’arrêt » dans des installations contrôlées.
La version pratique de ce risque dans les logiciels d’entreprise est plus simple :
- Outils qui continuent d’agir lorsque quelqu’un pense qu’ils se sont arrêtés (envois automatiques, posts automatiques, réponses automatiques)
- Actions automatisées difficiles à contrôler ou à annuler
- Optimisations « utiles » qui modifient les paramètres sans qu’il y ait de trace d’autorisation claire
Dans le secteur du tourisme, où un petit changement peut entraîner des surréservations, des remboursements et des problèmes de personnel, c’est important.
7) La réglementation est en train de rattraper son retard, et les entreprises du secteur du voyage y seront contraintes.
Si vous opérez ou vendez dans l’UE, le calendrier de la loi sur l’IA de l’UE est important. Le calendrier de la Commission européenneprévoit des dates d’application échelonnées, notamment pour les pratiques interdites et les obligations de formation à l’IA à partir du 2 février 2025, avec une application plus large à partir du 2 août 2026 (avec des échéances plus tardives pour certains domaines à haut risque).
Même si une entreprise ne construit pas de modèles d’IA, elle peut avoir des responsabilités en fonction de la manière dont l’IA est utilisée, en particulier lorsqu’elle influence les décisions des clients ou gère des communications automatisées à grande échelle.
Ce que cela signifie pour les circuits et les activités, en termes simples
Aujourd’hui, la plupart des opérateurs sont des utilisateurs légers
L’utilisation des systèmes d’IA pour les opérateurs typiques est limitée. Les bots sont utilisés comme chatbots et surtout pour les bureaux d’assistance, mais ils peuvent également être utilisés pour le copyright des produits, les FAQ et les articles, ainsi que pour diverses aides internes telles que la conception de modèles, de résumés et de traductions.
Il s’agit essentiellement de choses simples.
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C’est souvent là que le changement arrive discrètement.
Les plateformes commencent déjà à intégrer l’IA dans les mécanismes de base de l’affichage et de l’évaluation des produits. La recherche et le classement deviennent pilotés par l’IA, les descriptions d’activités et les comparaisons commençant à être générées automatiquement. Les outils de tarification commencent à suggérer où vous devriez aller pour rester « compétitif ». Les avis sont analysés automatiquement, produisant des scores de qualité basés sur les sentiments qui influencent la façon dont les produits apparaissent.
Alors oui, c’est un grand pas en avant.
Cela ne se traduit pas nécessairement par le lancement d’une fonctionnalité spectaculaire, mais s’inscrit progressivement dans le fonctionnement du marché. Une nouvelle normalité qui s’installe peu à peu.
L’étape suivante est celle où ces mêmes systèmes commencent à dire aux opérateurs ce qu’ils doivent faire.
Les tableaux de bord alimentés par l’IA peuvent être réellement utiles, ils peuvent mettre en évidence des schémas, faire apparaître des opportunités et faire gagner du temps dans l’analyse des données. Mais ils introduisent également un changement subtil : le tableau de bord cesse d’être un outil de reporting pour devenir un moteur de décision.
À ce stade, les opérateurs commencent à voir apparaître des invites telles que l’augmentation des prix en fonction des signaux du marché, la réduction de créneaux horaires spécifiques pour remplir la capacité, l’ajustement des politiques d’annulation pour améliorer la conversion, ou le regroupement de produits de manière à mieux correspondre à la façon dont une plateforme souhaite vendre.
Ces recommandations sont parfois correctes. Mais elles peuvent aussi être erronées, biaisées en faveur des incitations de la plateforme ou basées sur des données incomplètes.
Une simple liste de contrôle « êtes-vous prêt ? » pour les opérateurs
En conclusion
L’IA peut absolument aider les circuits et les activités. Mais le secteur doit cesser de la considérer comme un outil d’écriture inoffensif. Le véritable changement se produit plus haut dans la chaîne : les plateformes et les fournisseurs de technologie utilisent l’IA pour façonner la découverte, la tarification et le comportement. Cela présente de réels avantages et de réels inconvénients.
Les opérateurs qui s’en sortent le mieux ne sont pas ceux qui « utilisent le plus l’IA ». Ce sont eux qui resteront responsables des domaines dans lesquels l’IA est autorisée à agir, de ce qu’elle est autorisée à toucher et de la rapidité avec laquelle un humain peut intervenir lorsqu’elle se trompe.
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