Les Agents IA dans l’hôtellerie : automatisation, personnalisation et performance

Les agents IA sont à l'avant-garde de la transformation numérique, redéfinissant fondamentalement la façon dont les entreprises fonctionnent, automatisent les processus et interagissent avec les clients et les systèmes. Que ce soit dans la santé, la finance ou l'hôtellerie, les agents IA sont appelés à jouer les premiers rôles.

Contrairement aux modèles basés sur des rêgles prédéfinies, les agents IA ne se contentent pas de réagir à des commandes, ils travaillent de manière autonome avec peu ou pas de supervision humaine et accomplissent des objectifs, tout en démontrant clairement leur raisonnement et leur prise de décision tout au long du processus.

Ils s'adaptent et apprennent en permanence au fil du temps en exploitant l'apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et l'analyse de données. En apprenant également des interactions précédentes, ils sont capables de réagir à des situations nouvelles ou inconnues – même sans formation préalable. Et c'est ça qui change tout...

Leur principale valeur réside dans leur nature proactive, donc dans leur capacité à exécuter des tâches complexes telles que (dans le contexte de l'industrie hôtelière) lire une demande par email d'un client, effectuer les modifications demandées dans le PMS, puis répondre au client par email sans aucune intervention humaine.

Quelle est la différence entre une application et un agent IA ?

Les applications peuvent être définies comme des logiciels conçus pour exécuter un ensemble de tâches spécifiques, ce qui rend leur champ d'action généralement plus rigide. Elles ne sont pas proactives, ne prennent pas de décisions et nécessitent toujours une intervention utilisateur pour fonctionner comme prévu.

Types d'agents IA :

Il existe différents types d'agents IA, mais on en distingue principalement cinq : les agents réflexes, les agents basés sur un modèle, les agents orientés objectifs, les agents basés sur l'utilité, et les agents apprenants. Détaillons-les ci-dessous :

Agents réactifs

Les agents réflexes (modèle simple) représentent la forme la plus basique d'agents IA. Ils agissent uniquement en fonction des données actuelles, ce qui signifie qu'ils n'ont aucune mémoire. Ils ne communiquent pas non plus avec d'autres agents si une information est manquante. Ces agents fonctionnent selon des règles prédéfinies et sont programmés pour exécuter des actions spécifiques dans des conditions spécifiques.

Un bon exemple d'agent réactif est un thermostat.

Agents basés sur un modèle

Les agents basés sur un modèle, contrairement aux agents réactifs, utilisent la mémoire pour évaluer les résultats potentiels et les conséquences avant d'agir ou d'exécuter des tâches. Bien que leurs décisions soient plus informées, elles sont encore contraintes par un modèle interne de leur environnement.

Les voitures autonomes sont un exemple d'agents basés sur un modèle.

Agents orientés objectifs

Les agents orientés objectifs (ou basés sur des règles) sont capables de planifier leurs actions en fonction d'un objectif ou d'un ensemble de rêgles définies. En recherchant des séquences d'actions qui mènent à un résultat souhaité, ils peuvent accomplir des tâches complexes tout en travaillant constamment vers leur objectif principal.

Un bon exemple est une IA qui joue à un jeu de société.

Agents basés sur l'utilité

Ces agents vont au-delà de la simple réalisation d'un objectif. Ils utilisent des algorithmes de raisonnement avancé pour évaluer et comparer différents scénarios, en sélectionnant l'action qui offre la plus grande utilité ou bénéfice global pour l'utilisateur.

Un exemple : les systèmes de tarification dynamique utilisés dans les compagnies aériennes et les hôtels.

Agents apprenants

Ils peuvent être basés sur l'utilité ou orientés objectifs, mais ce qui les distingue est leur capacité à apprendre de nouvelles situations et des retours d'expérience. Ils enrichissent leur base de connaissances, s'adaptent à des environnements inconnus et améliorent leur performance au fil du temps.

Exemples : ChatGPT, ou les systèmes de recommandation de Netflix ou Amazon.

Comment fonctionnent les agents IA ?

Les agents IA se caractérisent par leur nature proactive, opérant souvent de manière autonome lors de l'exécution de tâches. Au cœur de ces agents se trouvent les grands modèles de langage (LLM), qui leur permettent de planifier des actions et de développer une mémoire basée sur les expériences passées et les interactions. Cette mémoire aide à optimiser les flux de travail au fil du temps.

De plus, en interagissant avec divers outils, systèmes et API – un processus connu sous le nom de "tool calling" – les agents IA peuvent maintenir leurs connaissances à jour, ce qui leur permet de gérer des tâches complexes avec une plus grande efficacité et précision.

Il y a trois étapes qui décrivent comment les agents IA fonctionnent :

Captage et collecte de données : les agents IA commencent par rassembler des informations de leur environnement via des capteurs, des API ou d'autres sources d'entrée. Ces données sont essentielles pour la compréhension contextuelle et sont traitées en temps réel, ce qui permet à l’agent de rester à jour et d’exécuter les tâches efficacement.
Traitement des données : en utilisant des modèles d’apprentissage automatique, les agents IA analysent et interprètent les données collectées. Ils identifient des motifs, prennent des décisions fondées sur ces données et apprennent continuellement à partir de nouvelles entrées et expériences. Avec le temps, ce processus d’apprentissage continu affine leurs algorithmes, améliorant la précision et l’efficacité de leurs réponses.
Action : une fois qu’une décision est prise, les agents IA interagissent avec leur environnement pour accomplir la tâche requise – cela peut même suivre une approche basée sur un objectif. Leurs actions sont optimisées pour l’efficacité, garantissant que les résultats souhaités soient livrés de la manière la plus efficace possible.

Avantages des agents IA :

Efficacité opérationnelle

Les agents IA peuvent automatiser les tâches manuelles et répétitives, ce qui conduit à une efficacité accrue et à moins d’erreurs causées par l’homme. En conséquence, l’intervention humaine devient moins nécessaire – voire obsolète – permettant aux équipes de se concentrer sur un travail plus complexe et générateur de valeur.

Expérience client améliorée

Les agents IA sont disponibles 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et sont capables de gérer plusieurs tâches simultanément. Cela garantit une qualité de réponse constamment élevée et des temps de résolution plus rapides, améliorant ainsi l’expérience client.

À mesure que les agents IA continuent d’apprendre et d’évoluer, leurs réponses deviennent de plus en plus adaptées et personnalisées, renforçant encore la qualité des interactions.

Informations basées sur les données et meilleure prise de décision

En traitant et en analysant de grands volumes de données, les agents IA découvrent des informations précieuses qui vont au-delà de la simple optimisation des processus. Ils aident à identifier des tendances, à comprendre le comportement des clients et à soutenir une prise de décision plus informée et fondée sur les données.

Flexibilité et évolutivité

Les agents IA apprennent en continu à partir des données, ce qui leur permet de s’adapter à de nouvelles exigences, à des défis inattendus ou à des scénarios inconnus. Ils sont hautement évolutifs et peuvent gérer des volumes croissants d’interactions sans compromettre la qualité du service.

En outre, l’intégration avec les systèmes existants (par exemple, un PMS) est simple et rentable – faisant des agents IA une solution flexible et durable.

Agents IA dans l'industrie hôtelière

Dès début 2025, le développement des agents IA est entré dans une phase de transition. Ces systèmes sont déjà fonctionnels dans certains environnements contrôlés, mais ils ne sont pas encore applicables à tous les scénarios dans l'ensemble des secteurs. Un écart évident subsiste entre les agents prototypes et les solutions pleinement opérationnelles. Les défis actuels incluent la coordination de plusieurs agents et la gestion de scénarios critiques nécessitant encore une supervision humaine.

Malgré ces limites, l'intérêt pour le potentiel des agents IA est considérable et en forte croissance, soulignant leur importance stratégique future pour des industries comme l'hôtellerie.

Dans l'hôtellerie, les agents IA élargissent considérablement le champ du possible. Ils peuvent améliorer l'expérience client tout en rationalisant et en automatisant les processus opérationnels. Ils peuvent également soutenir une prise de décision fondée sur les données et non pas sur les opinions.

Exemple concret : en analysant la demande du marché et les prix pratiqués par la concurrence, ils peuvent ajuster dynamiquement les tarifs des chambres pour maximiser le chiffre d'affaires et le taux d'occupation.

Voici ce qu'Uli, notre CEO et l'un de nos fondateurs, pense de l'avenir des agents IA dans l'hôtellerie :

Les agents IA vont changer pour toujours la façon dont les gens planifient et réservent leurs voyages. Cela pourrait reléguer les hôtels qui tardent à moderniser leur stack technologique au second plan, tout en accélérant le succès de ceux qui investissent dès aujourd'hui dans de solides fondations. Les OTAs peuvent dépenser tout ce qu'ils veulent dans leurs propres projets IA, mais soyons clairs : les hôtels qui jouent leurs cartes intelligemment peuvent utiliser les agents IA pour se connecter directement avec leurs clients, sans intermédiaires.

Vous souhaitez lire l’article complet ? C’est par ici : AI agents will forever change the way people plan and book their travel.

Qu'est-ce que les agents IA changent vraiment pour la stack tech de votre hôtel ? En bref : moins de limitations, plus de flexibilité.

Aujourd'hui, la plupart des hôteliers s'appuient sur un PMS, un CRM, un RMS, etc., ce qui peut donner l'impression d'un ensemble bien intégré. Mais les limites persistent : logique d'entreprise rigide, règles figées, applications cloisonnées.

Avec l'IA et les agents IA dans le secteur hôtelier, le PMS évoluera pour passer d'un système central à un centre d'enregistrement, principalement axé sur les transactions financières, les paiements, la conformité et le reporting. De même, les systèmes tels que le CRM ou le CDP ne se contenteront plus de se connecter au PMS ; chacun servira de centre d'enregistrement à part entière, gérant des aspects tels que les profils et le comportement des clients.

L'intégration des agents IA n'est donc pas le début d'une révolution, mais plutôt l'évolution naturelle d'un long parcours, depuis les solutions PMS traditionnelles sur site, en passant par l'ère du cloud, jusqu'à l'essor des API ouvertes et du no-code/low-code.

Avec l'IA, et en particulier les agents IA, le PMS deviendra la base de données de référence – centrée sur les transactions, paiements, conformité, et reporting. De même, le CRM et le CDP serviront à enregistrer les profils et les comportements des clients. L'agent IA, lui, incarnera la logique métier : il interagira dynamiquement avec tous les systèmes, exécutera les tâches, prendra des décisions, générera de nouvelles données exploitables.

Model Context Protocol (MCP) & Agent Hub

Intégrer des agents IA avec un PMS ou d'autres systèmes est souvent complexe et long, reposant sur des solutions sur-mesure. Le Model Context Protocol (MCP) répond à ce problème en fournissant une interface standardisée qui simplifie l'intégration des agents IA, des apps IA et des fonctionnalités d'intelligence artificielle.

Au cœur du MCP : une manière uniforme pour les agents IA d'accéder aux intégrations et sources de données externes. Il standardise l'accès, la récupération et l'interaction avec les applications tierces (comme un PMS), rendant l'intégration plus rapide et plus scalable.

L'Agent Hub d'Apaleo est un pilier de notre écosystème. Il est aussi le premier espace de collaboration et place de marché pour les agents IA spécialisés dans l'hôtellerie. En exploitant le MCP, il renforce notre infrastructure tech et soutient un environnement ouvert propice au développement IA : agents comme apps IA.

L'Agent Hub permet aux hôteliers et aux développeurs de découvrir, implémenter et partager des solutions personnalisées pour enrichir et améliorer l'expérience client, fluidifier les opérations et soutenir les pics d' activités. Ces agents fonctionnent comme des groupes d'intervention numériques, opérationnelles et efficaces sur demande.

Dans l'Agent Hub, vous trouverez des agents low-code/no-code et des apps IA. Les agents low-code/no-code sont lisibles, modifiables et déployables directement par l'utilisateur. Les apps IA, elles, opèrent sans exposer leur logique interne, et s'intègrent à Apaleo via l'Agent Hub en un simple clic.

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Vous avez développé un agent IA qui aurait sa place dans notre Agent Hub ? Partagez-le avec nous ici. S’il s’agit d’une application IA, assurez-vous qu’elle utilise l’Authorization Code Flow.

Recommandations et perspectives

Les agents IA sont en train de transformer le paysage numérique dans tous les secteurs. En comprenant leurs capacités et en les mettant en œuvre de manière stratégique, les hôteliers peuvent atteindre de nouveaux niveaux d'efficacité, de personnalisation et d'innovation. Prêt à vous lancer dans l'aventure IA ?

Voici nos recommandations :

Investissez dans une infrastructure ouverte et flexible : exposez vos données et vos fonctions via des API pour accueillir les agents IA facilement.
Adoptez une culture de l'expérimentation : les cycles d'innovation sont courts, les barrières techniques plus faibles. Testez, apprenez, ajustez.
Anticipez l'évolution de votre logique métier : identifiez les tâches où les agents IA peuvent apporter un impact immédiat. Ce changement va s'accélérer.

Ce changement va s'accélérer. Il exige une refonte des systèmes traditionnels, et ouvre la voie à des plateformes agiles, pilotées par des agents qui avancent au rythme de la tech.

Lisez l’article complet dans l’ Hotel Yearbook ici : Top 10 des tendances pour orienter votre activité hôtelière vers un monde centré sur les agents.