L’obsession du secteur hôtelier pour les données et l’optimisation par l’IA rend les hôtels plus efficaces, mais moins humains, et ceux qui résistent à l’uniformité algorithmique en valorisant ce qui ne peut être mesuré seront les gagnants.
Le secteur de l’hôtellerie se noie dans la quantification de tout et de tous. RevPAR, ADR, taux d’occupation, dépenses, commandes, demandes: nous savons ce que les clients ont fait, mais nous ne savons ni ce qu’ils ont ressenti, ni pourquoi ils sont revenus. Les données ont permis au secteur de mieux optimiser ses prix, mais elles n’ont pas toujours conduit à une meilleure compréhension de ce qui rend un séjour mémorable.
L’IA peut creuser ce fossé. Elle promet de meilleures prévisions, une tarification dynamique et intelligente et un nouveau niveau de personnalisation. Mais lorsque les hôtels commencent à utiliser les mêmes plateformes, à tirer des enseignements des mêmes tendances et à suivre les mêmes recommandations, ils finissent tous par offrir une expérience pratiquement identique. Mêmes «nouvelles» offres, mêmes tarifs, mêmes initiatives «personnalisées». La standardisation s’intensifie et peut améliorer l’efficacité. Mais au-delà d’un certain seuil, ces gains se stabilisent – reflétant des rendements décroissants – et cela peut conduire à une uniformité, un niveau de service «moyen», qui brouille le caractère unique et l’authenticité d’un lieu. La standardisation a ses limites.
Les hôtels peuvent commencer à utiliser les données pour renforcer ce qui n’est pas facilement quantifiable: l’esprit authentique du lieu, l’ancrage local, la chaleur humaine, la confiance, l’intimité, l’atmosphère, les moments de surprise ou d’émerveillement. Des éléments que les «indicateurs» ne peuvent pas saisir.
«Il s’agit de déterminer ce qui doit être mesuré et ce qui doit rester non mesurable»
Tatyana Tsukanova
Les petits hôtels et les établissements de charme sont peut-être mieux placés pour trouver cet équilibre: boucles de rétroaction plus étroites, relations plus proches avec les clients, moins de bruit dans les données et cycles de prise de décision plus rapides. Lorsque les grands acteurs utilisent des algorithmes pour cerner le client, un bon hôtelier peut simplement sentir l’ambiance – et les données peuvent offrir une vision plus large et plus rapide sans remplacer l’intuition.
Le secteur est confronté à un problème de données: des plateformes fragmentées, des centaines de fournisseurs proposant de nouvelles solutions, un manque de normes universelles, de multiples points d’entrée de données et des tableaux de bord qui prennent des heures à harmoniser. Ajouter davantage d’IA à des données désordonnées ne fera pas de miracles. Cela pousse également de nombreux acteurs à se lancer dans la redigitalisation. Cela dit, nous ne devons pas oublier la réhumanisation.
Et la question ici n’est pas de savoir s’il faut privilégier «l’approche axée sur l’IA et les données» ou «l’approche axée sur l’humain». Il s’agit plutôt de déterminer ce qui doit être mesuré et ce qui doit rester non mesurable. Il s’agit de trouver un équilibre optimal dans la conception de modèles hybrides mêlant humain et IA, préservant le cœur relationnel de l’hôtellerie. L’IA devrait se charger des tâches routinières et de celles qui impliquent un traitement intensif des données. Les êtres humains doivent garder le contrôle des moments émotionnellement sensibles, relationnels ou ambigus afin d’éviter toute «froideur» dans les interactions. Si le secteur tire les leçons de ces deux approches et les utilise pour affiner les expériences, les acteurs seront mieux placés pour s’imposer sur des marchés saturés de technologies.
Tatyana Tsukanova est professeure adjointe à l’EHL Hospitality Business School.
