1.
Les
équipes
commerciales
utilisent
depuis
plus
d’une
décennie
des
outils
de
veille
tarifaire,
de
business
intelligence,
de
contrôle
de
parité
et
de
gestion
de
la
réputation.
Chacun
résout
un
problème
spécifique,
mais
ensemble,
ils
créent
de
la
complexité.
Qu’est-ce
qui
est
réellement
défaillant
dans
la
façon
dont
les
hôtels
utilisent
aujourd’hui
les
technologies
commerciales ?
Pendant
des
années,
les
fournisseurs
de
technologies
ont
apporté
à
l’industrie
hôtelière
des
données
toujours
plus
performantes.
Les
hôtels
disposent
désormais
d’une
veille
tarifaire
plus
précise,
d’une
business
intelligence
plus
rapide
et
de
données
plus
fiables.
Chaque
source
d’information
remplit
son
rôle.
Mais
chacune
s’accompagne
de
sa
propre
plateforme,
de
ses
propres
accès
et
de
sa
propre
version
de
la
réalité.
Les
données
sont
plus
nombreuses
que
jamais,
mais
elles
restent
souvent
dispersées
entre
une
multitude
d’outils.
Relier
tous
ces
éléments
est
devenu
un
travail
à
temps
plein.
La
plupart
du
temps,
cela
se
fait
encore
manuellement,
dans
un
tableur,
bien
après
que
le
véritable
travail
aurait
dû
être
terminé.
Nous
avons
automatisé
la
collecte
des
données
brutes
tout
en
laissant
complètement
de
côté
la
partie
la
plus
difficile :
le
jugement
et
la
synthèse.
Les
véritables
décisions
finissent
entre
les
mains
d’équipes
épuisées
à
la
fin
d’une
longue
journée.
Nous
avons
transformé
des
leaders
commerciaux
hautement
qualifiés
en
couches
d’intégration
humaines
qui
passent
la
moitié
de
leur
journée
à
effectuer
des
tâches
répétitives
tout
en
appelant
cela
du
progrès.
Vous
disposez
de
plus
d’outils
que
jamais,
mais
les
choses
n’ont
jamais
été
aussi
compliquées.
Les
tableaux
de
bord
supplémentaires
n’ont
pas
réduit
la
distance ;
ils
l’ont
simplement
allongée
de
quelques
onglets
de
plus.
Le
problème
n’a
jamais
été
un
manque
d’informations ;
il
a
toujours
résidé
dans
l’écart
entre
savoir
quelque
chose
et
être
capable
d’agir
en
conséquence.
2.
Quelle
part
du
véritable
travail
se
situe
sous
la
conversation,
et
pourquoi
cela
détermine-t-il
si
une
équipe
revenue
management
peut
faire
confiance
à
une
réponse ?
La
conversation
est
la
partie
facile.
N’importe
qui
peut
créer
une
interface
de
discussion
dans
laquelle
on
saisit
une
question.
La
partie
difficile
est
tout
ce
qui
se
trouve
en
dessous.
Un
modèle,
à
lui
seul,
est
fluide
dans
ses
réponses,
mais
il
n’est
pas
ancré
dans
la
réalité.
Posez-lui
une
question
sur
le
revenue
management
hôtelier
ou
la
stratégie
commerciale.
Vous
obtiendrez
une
réponse
à
chaque
fois,
mais
sans
savoir
si
elle
est
correcte.
La
fluidité
n’est
pas
l’exactitude,
et
dans
ce
secteur,
la
différence
coûte
à
la
fois
du
temps
et
du
chiffre
d’affaires.
Le
travail
qui
compte
se
déroule
sous
la
conversation :
là
où
l’on
se
connecte
à
des
données
en
temps
réel,
où
l’on
analyse
le
marché
autour
d’un
hôtel
et
où
l’on
comprend
qu’une
variation
de
trois
points
du
tarif
journalier
moyen
n’a
pas
la
même
signification
lors
d’une
période
de
forte
compression
de
la
demande
que
lors
d’un
mardi
calme
de
février.
Toute
bonne
équipe
revenue
management
sait
reconnaître
une
supposition.
Elle
a
déjà
reçu
des
réponses
plausibles
mais
dénuées
de
sens,
et
a
appris
à
s’en
méfier.
La
confiance
ne
naît
ni
d’un
discours
marketing
bien
ficelé
ni
d’une
nouvelle
publicité.
Elle
naît
de
la
capacité
à
ancrer
une
réponse
dans
les
chiffres
de
l’hôtel,
son
marché
et
sa
réalité,
tout
en
étant
capable
d’en
expliquer
le
raisonnement.
C’est
pourquoi
nous
consacrons
l’essentiel
de
nos
efforts
à
ce
que
personne
ne
voit
jamais :
les
fondations
du
système.
Car
c’est
cette
rigueur
invisible
qui
rend
les
résultats
crédibles,
explicables
et,
surtout,
dignes
de
confiance.
3.
La
promesse
la
plus
forte
de
l’IA
aujourd’hui
est
l’autonomie.
Le
système
décide,
l’humain
s’efface.
Lighthouse
trace
une
ligne
claire
quant
à
l’endroit
où
l’humain
doit
rester
impliqué.
Où
se
situe
exactement
cette
ligne
dans
une
décision
commerciale,
et
qu’est-ce
qu’un
hôtel
perd
lorsqu’il
y
renonce ?
Cette
ligne
constitue
en
elle-même
une
décision
difficile.
(Les
décisions
concernant
un
mardi
ordinaire ?
Elles
peuvent
être
automatisées
dans
les
limites
définies
par
l’utilisateur.)
Tout
ce
qui
précède
ces
décisions
complexes
peut
être
confié
à
la
machine.
Laissez-la
surveiller,
collecter
les
informations
et
effectuer
une
première
analyse
de
ce
qui
a
changé
pendant
la
nuit
et
de
son
importance.
Ce
travail
est
fastidieux
et,
si
une
machine
le
fait
mieux,
autant
le
lui
confier
volontiers.
La
décision,
elle,
est
différente.
Chaque
choix
commercial
implique
un
compromis.
C’est
la
relation
avec
un
propriétaire,
l’intuition
acquise
sur
un
marché
que
l’on
connaît
parfaitement,
le
pari
sur
une
semaine
que
le
modèle
n’a
jamais
rencontrée
auparavant.
Lorsque
vous
confiez
cela
à
un
système,
vous
ne
gagnez
pas
en
liberté.
Vous
perdez
la
responsabilité
et
le
discernement
qui
ne
s’affinent
qu’à
force
d’être
exercés.
Voilà
le
coût
de
l’autonomie
dont
personne
ne
parle.
Les
personnes
qui
cessent
de
prendre
des
décisions
cessent
également
de
progresser
dans
leur
capacité
à
en
prendre.
Les
compétences
s’érodent,
et
le
marché
ne
vous
attendra
pas
pour
les
retrouver.
Nous
ne
cherchons
pas
à
retirer
l’humain
de
la
décision.
Nous
cherchons
à
rendre
sa
présence
indispensable.
Plus
rapide,
mieux
informé,
mais
toujours
responsable
du
résultat.
À
mes
yeux,
c’est
la
seule
version
de
cette
technologie
qui
mérite
d’être
développée.
-
-
Juanjo
Rodriguez
prenant
la
parole
sur
l’avenir
de
l’IA
commerciale
lors
de
l’événement
GROW
à
Barcelone
4.
La
crainte
de
chaque
équipe
revenue
management
est
que
l’IA
soit
là
pour
la
remplacer.
Et
si
nous
inversions
la
perspective ?
Que
devrait
retirer
l’IA
de
la
charge
de
travail
des
équipes
commerciales,
et
que
ne
devrait-elle
jamais
toucher ?
Qu’elle
prenne
en
charge
les
tâches
ingrates,
le
travail
répétitif
et
les
analyses
interminables.
Ajoutez-y
les
rapports
que
personne
n’a
vraiment
envie
de
produire
encore
une
fois,
ainsi
que
les
deux
heures
passées
chaque
lundi
à
rassembler
des
chiffres
dans
une
présentation
simplement
pour
pouvoir
commencer
une
réunion.
Aucune
de
ces
tâches
ne
correspond
à
ce
que
les
professionnels
avaient
imaginé
faire
en
choisissant
ce
métier.
Elles
sont
devenues
une
sorte
de
taxe
à
payer
pour
pouvoir
exercer
leur
travail.
Que
ne
devrait-elle
jamais
toucher ?
Les
jugements,
les
arbitrages
ayant
de
réelles
conséquences,
les
conversations
franches
avec
un
propriétaire
qui
attend
une
réponse
honnête.
Tout
ce
qui
nécessite
qu’un
être
humain
y
associe
son
nom.
La
peur
d’être
remplacé
est
réelle,
mais
elle
vise
la
mauvaise
cible.
L’IA
ne
vient
pas
remplacer
le
revenue
manager.
Elle
vient
s’attaquer
à
la
partie
de
sa
semaine
qu’il
a
fini
par
détester :
la
préparation
et
les
tâches
administratives
qui
n’ont
rien
à
voir
avec
les
raisons
qui
l’ont
poussé
à
choisir
ce
métier.
L’objectif
ne
devrait
jamais
être
de
réduire
les
effectifs.
Il
devrait
être
de
permettre
aux
personnes
de
consacrer
leur
temps
aux
tâches
dans
lesquelles
elles
excellent
réellement.
Un
leader
commercial
talentueux
qui
passe
sa
journée
à
assembler
des
diapositives
au
lieu
de
travailler
sur
la
stratégie
représente
un
gaspillage
de
potentiel.
Nous
préférons
lui
rendre
la
décision.
5.
Le
secteur
regorge
de
grands
mots :
révolutionnaire,
autonome,
transformationnel.
Vous
avez
délibérément
choisi
l’approche
inverse,
jusqu’au
nom
Ernest.
Pourquoi
la
retenue
est-elle
la
bonne
posture
pour
l’IA
dans
un
métier
aussi
exigeant
que
le
revenue
management ?
On
ne
peut
pas
bluffer
en
stratégie
commerciale.
Une
mauvaise
décision
coûte
de
l’argent
dès
le
jour
où
elle
est
prise.
La
confiance
est
l’enjeu
principal,
et
les
promesses
excessives
s’érodent
vite
face
à
la
réalité.
« Révolutionnaire »,
« autonome »,
« transformationnel ».
Chacun
de
ces
termes
constitue
une
promesse
que
la
technologie
n’est
pas
encore
réellement
capable
de
tenir.
Et
chaque
promesse
non
tenue
rend
le
travail
du
prochain
fournisseur
honnête
un
peu
plus
difficile.
Cette
industrie
s’est
vu
vendre
de
la
magie
pour
finalement
recevoir
un
tableau
de
bord
supplémentaire,
encore
et
encore.
Les
professionnels
sont
fatigués,
et
ils
ont
gagné
le
droit
d’être
sceptiques.
Nous
l’avons
appelé
Ernest
pour
une
raison.
C’est
un
nom
simple
qui
résume
parfaitement
son
rôle.
Il
est
présent,
il
fait
le
travail
et
il
ne
survend
pas
ses
capacités.
La
retenue
n’est
pas
de
la
timidité ;
c’est
de
la
confiance
en
soi.
On
fait
de
grandes
déclarations
lorsqu’on
espère
que
quelque
chose
fonctionnera,
et
des
déclarations
plus
discrètes
lorsqu’on
sait
déjà
que
cela
fonctionne.
Nous
préférons
laisser
les
résultats
parler
d’eux-mêmes.
Une
équipe
commerciale
n’a
pas
besoin
d’une
IA
bruyante
et
sûre
d’elle
lorsqu’elle
se
trompe.
Elle
a
besoin
d’une
IA
discrète,
juste
et
capable
de
démultiplier
ses
capacités.
6.
Dans
deux
ans,
qu’est-ce
qui
distinguera
les
hôtels
qui
tirent
une
véritable
valeur
de
l’IA
de
ceux
qui
se
contentent
d’en
acheter ?
Et
de
quoi
les
responsables
commerciaux
devraient-ils
se
méfier
alors
que
chaque
fournisseur
se
précipite
pour
ajouter
« IA »
sur
sa
boîte ?
Je
pense
que
les
hôtels
qui
tireront
une
véritable
valeur
de
l’IA
la
considéreront
comme
une
transformation
de
leur
manière
de
travailler,
et
non
comme
une
simple
case
à
cocher
avant
la
prochaine
réunion
du
conseil
d’administration.
Ils
l’intégreront
là
où
les
décisions
sont
réellement
prises,
développeront
de
nouvelles
habitudes
et
l’évalueront
à
travers
une
seule
question :
nos
décisions
sont-elles
devenues
plus
rapides
et
meilleures ?
Ceux
qui
n’en
retireront
rien
achèteront
une
licence,
publieront
un
communiqué
de
presse
et
ne
changeront
pratiquement
rien
à
la
façon
dont
leurs
équipes
travaillent.
Deux
ans
plus
tard,
ils
se
demanderont
pourquoi
rien
n’a
évolué.
Quant
aux
raisons
d’être
sceptique,
j’en
vois
plusieurs.
Méfiez-vous
de
ceux
qui
promettent
de
remplacer
votre
équipe.
Méfiez-vous
des
solutions
incapables
d’expliquer
leur
raisonnement
ou
qui
ne
fonctionnent
bien
qu’avec
les
données
parfaitement
propres
de
quelqu’un
d’autre.
Et
méfiez-vous
particulièrement
de
ceux
qui
vendent
l’autonomie
avant
d’avoir
gagné
votre
confiance
sur
les
fondamentaux.
Le
test
que
je
proposerais
est
simple :
connectez
la
solution
à
mes
données
et
à
mon
marché,
puis
montrez-moi
comment
elle
répond
lorsque
le
marché
évolue.
Si
elle
n’est
pas
capable
de
le
faire
en
direct,
devant
moi,
alors
il
s’agit
d’une
présentation
PowerPoint,
pas
d’un
système.
Dans
deux
ans,
la
véritable
différence
ne
sera
pas
de
savoir
qui
a
acheté
de
l’IA.
Ce
sera
de
savoir
qui
l’a
utilisée
pour
prendre
de
meilleures
décisions,
plus
rapidement.
Juanjo
Rodriguez
est
Chief
AI
Officer
chez
Lighthouse.
Ernest,
l’IA
de
Lighthouse,
est
le
plus
récent
membre
de
votre
équipe
commerciale.
En
savoir
plus
sur
ask
ernest.ai.
