L’IA dans le tourisme : 5 cas d’usage majeurs (problématique, apport de l’IA et success stories)

Comme la grande majorité des secteurs d’activité, le tourisme a entamé sa transformation IA ! D'ici 2030, le marché mondial de l’Intelligence Artificielle appliquée au tourisme devrait quadrupler, passant de 2,95 milliards de dollars aujourd’hui (2024) à près de 13,38 milliards, pour un taux de croissance annuel moyen (TCAM) de près de 29 %. 

Et cette révolution ne se limite pas aux chatbots qui répondent aux questions basiques des clients. L'IA redéfinit littéralement chaque maillon de la chaîne touristique, par exemple pour : 

• Enfin faire de la vraie personnalisation à l’échelle ;
• Ajuster les prix en temps réel selon des dizaines de variables ; 
• Optimiser les consommations énergétiques des établissements ; 
• Limiter le gaspillage alimentaire dans les hôtels ; 
• Analyser un grand volume d'interactions clients pour en extraire des enseignements immédiatement actionnables.

À l’occasion de notre participation à l’édition 2025 de l’International & French Travel Market (IFTM), nous avons souhaité revenir sur 5 cas d’usage majeurs de l’IA dans le tourisme !

1. Générer des itinéraires et des recommandations personnalisées

La problématique

La personnalisation à l’échelle est l’une des plus grandes problématiques du B2C… et le tourisme est probablement le secteur le plus concerné. Planifier un voyage, c’est concilier entre une dizaine de variables qui changent d’un voyageur à l’autre : durée du séjour, budget, rythme souhaité, préférences en termes de sortie, intérêt culturel, goûts gastronomiques, contraintes de mobilité, convictions écologiques, etc. 

Les voyageurs se retrouvent noyés dans des dizaines d’onglets ouverts entre comparateurs, blogs, forums et sites officiels… avec un risque évident de décrochage ou, à minima, de manque à gagner. Un client qui hésite trop longtemps peut finir par abandonner la réservation, se tourner vers un concurrent plus inspiré ou simplement « consommer » moins.

L’apport de l’IA

L’intelligence artificielle peut combler ce fossé en traitant massivement les données en quelques secondes pour suggérer des itinéraires adaptés à chaque profil. Elle vient donc remplacer les filtres de recherche génériques pour aller véritablement vers la personnalisation à l’échelle. Objectif : réduire la charge cognitive côté client, accélérer la conversion côté distributeur et doper le panier moyen.

Les grands acteurs du voyage ont déjà adopté ce cas d’usage : 

• Expedia a lancé Romie, un assistant qui suit le voyageur tout au long de son parcours et lui propose en continu des options cohérentes avec son profil ; 
• Booking.com a déployé un Trip Planner et des Review Summaries qui résument automatiquement des milliers d’avis pour mieux informer le lecteur.

2. Ajuster les prix en temps réel avec le yield management augmenté à l’IA

La problématique

Dans l’hôtellerie et l’aérien, la tarification est un sujet du quotidien. Les chambres et les sièges sont des stocks périssables : une nuitée invendue ou un vol à moitié vide sont une perte sèche. 

Les équipes de Revenue Management doivent composer avec des grilles tarifaires complexes, des prévisions de remplissage plus ou moins fiables et des variations de demande qui dépendent de dizaines de facteurs : jour de la semaine, saisonnalité, météo, géopolitique, concurrence, taux de change, événementiel dans la région, l’élasticité-prix par segment client, etc.

À l’échelle d’un grand groupe (ou d’un marché si l’on prend en compte le benchmarking), le volume de données est phénoménal, et l’interdépendance entre les variables complique encore plus la tâche du Revenue Management. Les professionnels se retrouvent face à deux scénarios : 

• Pour être réactif, il faut renoncer à certaines variables trop volatiles ou trop difficiles à quantifier ou automatiser ;
• Pour être ultra-précis et optimiser le prix de vente, il faut se résigner à être moins réactif qu’on ne le voudrait.

L’apport de l’IA

Les logiciels de revenue management qui intègrent de l’IA récupèrent en continu les données de réservation, croisent les historiques avec les signaux extérieurs (météo, événements, recherche en ligne, évolution des prix concurrents) et recalculent plusieurs fois par jour des recommandations tarifaires.

L’IA est le copilote du Revenue Manager, car ce dernier garde la main : il définit des garde-fous comme le prix plancher, les conditions d’allotement et la parité avec les OTA. L’IA lui propose simplement des scénarios plus fins. L’intérêt est de mieux anticiper les variations de demande et d’adapter le prix par segment ou canal sans attendre la clôture pour corriger.

Quelques exemples d’adoption

• Accor a généralisé le logiciel IDeaS Revenue Management System sur l’ensemble de son portefeuille mondial. Cet outil exploite des modèles prédictifs IA pour fiabiliser les prévisions et ajuster le prix de chaque chambre en temps réel ;
• Lighthouse propose aux hôteliers indépendants des tableaux de bord alimentés par des algorithmes d’IA. Ils détectent les variations de marché et signalent en direct les opportunités tarifaires par rapport aux concurrents ;
• Lufthansa utilise la plateforme PROS, un logiciel de revenue management pour compagnies aériennes, qui s’appuie sur du machine learning pour passer à la tarification continue. Le groupe annonce déjà +5,2 % sur ses revenus ; 
• airBaltic s’est appuyée sur la même technologie pour optimiser le prix de ses services additionnels (bagages, sièges, repas). Résultat : +6 % de revenus par passager ;
• Virgin Atlantic a déployé la solution FLYR, un « Revenue Operating System » qui exploite des modèles prédictifs avancés pour la tarification dynamique. Le gain annoncé est de +10 % sur les revenus sièges ; 
• Dans l’hôtellerie, plusieurs chaînes qui utilisent IDeaS ou Duetto rapportent des hausses de 20 à 30 % de revenus selon les marchés.

3. Automatiser une partie de la relation client avant, pendant et après le séjour

La problématique

Dans le tourisme, la qualité de la relation client se joue souvent sur des détails : obtenir une réponse rapide à une question plus ou moins simple, régler un imprévu en pleine nuit ou simplement trouver l’information dans un contexte stressant (embarquement, check-in, annulation…). L’indisponibilité génère de l’attente, qui elle-même va générer de la frustration et des avis négatifs.

L’apport de l’IA

C’est probablement le cas d’usage qui a véritablement introduit l’IA générative dans le quotidien des hôteliers et des voyagistes. Il « suffit » d’un chatbot alimenté par les données de l’établissement ou du transporteur, enrichi de modèles de langage capables de comprendre et générer des réponses naturelles. La mise en œuvre est moins coûteuse et plus intuitive que d’autres applications plus complexes comme la tarification dynamique.

Ces agents conversationnels absorbent aujourd’hui une large part des requêtes courantes : horaires, réservation, modification de billet, ajout d’un service additionnel, localisation d’une navette, etc. Ils répondent en plusieurs langues, 24/7, sur les canaux préférés des voyageurs (site, appli, WhatsApp, Messenger). Le client est servi plus rapidement, et les conseillers humains peuvent se concentrer sur les situations complexes. 

Évidemment, il y a des défis : la qualité des données, le passage de relais vers l’humain, les hallucinations… Air Canada en a d’ailleurs fait les frais quand son chatbot a proposé à un voyageur une procédure de remboursement avantageuse… qui n’existe pas.

Quelques exemples d’adoption

• IHG a lancé un Trip Planner basé sur Google Cloud Gemini. Il peut générer une réservation de bout en bout, répondre aux questions pratiques, suggérer des activités en temps réel, etc.
• Edwardian Hotels London a développé Edward, un assistant conversationnel qui gère près de 70 % des demandes clients. Il a aussi permis d’augmenter les ventes de room service et de doper la satisfaction client (+0.14 sur une échelle de 1 à 5).
• United Airlines utilise un modèle IA pour informer les passagers des causes de tout retard. Résultat : 6 points de satisfaction client en plus.

4. Réduire le gaspillage alimentaire et énergétique dans l’hôtellerie

La problématique

Chaque buffet non consommé et chaque chambre inutilement climatisée représentent une perte sèche pour l’établissement. Le gaspillage alimentaire pèse à la fois sur : 

• Les coûts directs : matières premières et main-d’œuvre ; 
• L’image, car les clients, les actionnaires et les investisseurs sont de plus en plus sensibles à la question éthique et environnementale ;
• Les objectifs RSE, car de nombreuses chaînes se sont engagées publiquement sur ces questions ;
• La conformité légale, selon la législation sur le gaspillage du pays concerné (loi Garot en France, la CSRD en Europe…).

Côté énergie, le chauffage, la climatisation et l’éclairage figurent parmi les plus gros postes de dépense opérationnelle. 

Les hôtels disposent déjà d’outils pour mesurer leurs consommations ou suivre leurs déchets, avec des balances connectées en cuisine, des capteurs IoT sur les équipements, des logiciels de gestion énergétique, etc. Mais : 

• Les données restent éclatées entre plusieurs systèmes et ne sont pas toujours exploitables en temps réel ;
• L’analyse repose souvent sur des moyennes globales, avec peu de granularité (par service, par plat, par tranche horaire, etc.) ;
• La charge de travail liée au suivi, au reporting et à l’analyse des données est lourde.

L’apport de l’IA

Les solutions de gestion énergétique et de suivi des déchets qui intègrent de l’IA permettent d’aller beaucoup plus loin. Elles : 

• agrègent les données issues de plusieurs sources (balances connectées, capteurs IoT, logiciels de gestion) dans un tableau de bord unique ;
• analysent en temps réel ces flux massifs grâce à des algorithmes de machine learning capables de détecter des anomalies plus ou moins subtiles (surconsommation localisée dans un étage, pic anormal de déchets sur un type de plat) ;
• affinent la granularité pour aller au-delà des moyennes globales. Elles peuvent par exemple descendre au niveau du service, du plat ou de l’heure pour mieux isoler l’origine du gaspillage ;
• formulent des recommandations automatiques, par exemple réduire la production d’un certain plat, optimiser l’allocation énergétique d’un étage selon son exposition au soleil ou ajuster la climatisation en fonction des prévisions météo ;
• allègent le reporting en produisant à la volée des rapports plus intuitifs et moins « bruts », utiles aussi bien aux équipes opérationnelles qu’aux directions RSE et financières.

Quelques exemples d’adoption

• Hilton a déployé un système propriétaire LightStay, qui s’appuie sur l’IA pour suivre en continu ses consommations énergétiques. Résultat : plus d’un milliard de dollars d’économies cumulées en électricité et eau ;
• Accor utilise Winnow Vision et Orbisk, une caméra et une balance intelligente qui identifient et pèsent les aliments jetés. Selon les hôtels, la réduction du gaspillage alimentaire varie de 1,6 à 12 tonnes par an ;
• Marriott UK a constaté une baisse de 25 % de ses déchets alimentaires en seulement 6 mois après l’intégration d’une solution IA dans ses cuisines ;
• Hilton UAE a réduit le gaspillage alimentaire de 62 % grâce au programme « Green Breakfast » basé sur une solution IA ;
• Iberostar et d’autres groupes (Compass, ISS, IHG, etc.) utilisent ces mêmes solutions et rapportent des économies de 27 % en coûts directs, en plus de l’impact environnemental positif.

5. L’analyse conversationnelle pour mieux comprendre les clients

La problématique

Dans les centrales de réservation hôtelières, la plupart des appels portent sur des modifications de dates, des demandes de surclassement ou l’ajout d’options. Dans une agence ou chez un tour-opérateur, ce sont plutôt des questions de tarifs, d’assurances, de conditions d’annulation ou de visas. 

Les compagnies aériennes et ferroviaires, elles, font face à des volumes massifs d’appels liés aux retards, remboursements et changements de billets. Les offices de tourisme et les destinations, enfin, reçoivent chaque jour des demandes d’information pratiques qui révèlent en creux les attentes des voyageurs.

Tous ces échanges représentent une mine d’or, avec des signaux commerciaux et opérationnels qui doivent alimenter la prise de décision. Pourtant, moins de 2 % des appels sont réellement écoutés par les managers, sans aucune garantie de représentativité de l’échantillon. Tout le reste se perd : 

• Les objections tarifaires ne sont pas consolidées ; 
• Les signaux d’achat passent inaperçus ; 
• Les bonnes pratiques ne se diffusent pas ;
• Les erreurs se reproduisent…

Les conseillers rédigent parfois des notes, mais elles restent fragmentaires et rarement exploitables au-delà du suivi immédiat.

À cela s’ajoute un problème structurel : les verbatims collectés restent éparpillés dans des notes ou des tableurs, sans intégration au CRM, aux dashboards marketing et aux parcours de formation.

L’apport de l’IA

Avec l’IA, l’analyse conversationnelle et le quality monitoring ne se limitent plus à une poignée d’écoutes aléatoires. Feedae permet par exemple d’analyser un grand volume d'appels, qu’il s’agisse d’une centrale de réservation, d’une agence, d’une compagnie aérienne ou d’un office de tourisme. Chaque conversation est transcrite puis résumée, ce qui permet de repérer les objections exprimées, les questions posées et la posture du conseiller.

Par la suite, l’agrégation de ces analyses permettra de créer de la valeur pour les professionnels du tourisme : les objections sont regroupées par segment de clientèle, les motifs récurrents classés par destination, prestataire ou canal, les tendances émergentes signalées en temps réel... Ils peuvent ainsi isoler ce qui : 

• Freine la conversion : prix, conditions, documents manquants, script… 
• Suscite de l’intérêt : temps forts des scripts, verbatim, arguments…

Au-delà de la simple classification, l'IA évalue la qualité de chaque interaction selon des grilles personnalisables : 

• Le conseiller a-t-il proposé une montée en gamme au bon moment ? 
• A-t-il mentionné l'assurance annulation ? 
• A-t-il su rassurer sur les conditions sanitaires d’un pays qui suscite de l’inquiétude sur ce point précis ? 

Cette évaluation automatique remplace littéralement des heures d'écoute manuelle.

L’intégration au CRM et aux outils de reporting ferme la boucle : les verbatims alimentent directement les roadmaps marketing, les plans de formation et les stratégies de vente.

Résultat : une vision claire et 100 % exploitable de la voix client, des bonnes pratiques que l’on identifie et que l’on généralise, et une amélioration continue de la satisfaction et de la conversion.

Quelques exemples concrets de projets avec Feedae dans le secteur du Tourisme :

• Promovacances améliore le pilotage de son centre d’appels externalisé pour son service client avec l’IA de Feedae pour détecter les non conformités des discours, détecte plus rapidement
• Fram utilise le modèle IA de Feedae sur la détection des objections commerciales et meilleurs pratiques commerciales afin d’aider les managers et formateurs à améliorer les discours de ventes pour augmenter le taux de conversion 
• KeepCall, centre d’appels externalisé spécialisé dans l’industrie du Tourisme a récemment repensé son modèle de pilotage de la performance en s’appuyant sur Feedae et sa capacité à proposer des insights sur les meilleures pratiques commerciales à adopter pour mieux vendre des assurances voyages, produits complémentaires