IA : les hôteliers français plus prudents que leurs voisins

L’intelligence artificielle peine encore à convaincre pleinement les professionnels de l'hôtellerie française, qui restent plus prudents que leurs homologues étrangers quant à ses effets réels sur leur quotidien. 

C’est le principale constat de Mews, de son étude réalisée auprès de 1 000 professionnels de l'hôtellerie dans cinq pays : la France, le Royaume-Uni, l'Allemagne, les États-Unis et le Canada.

Selon les données de l’étude, en France, 69 % des répondants considèrent que l'IA doit avant tout permettre d'améliorer la productivité et la qualité du travail. Un chiffre relativement proche de la moyenne des quatre autres marchés (63 %).

Mais dès qu'il s'agit de mesurer ses bénéfices concrets, les professionnels français se montrent plus sceptiques.

Seuls 53 % estiment que l'IA permettra de créer des emplois plus qualifiés et mieux rémunérés, contre 68 % dans les autres pays.

Ils sont également 62 % à penser qu'elle contribuera à réduire le stress et la charge de travail des équipes en contact avec les clients, contre 74 % ailleurs.

Cette prudence s'explique par les spécificités de l'organisation du travail hôtelier en France.

Selon l'étude, les équipes françaises consacrent 30 % de leur semaine aux interactions directes avec les clients, contre 23 % en moyenne dans les autres marchés étudiés.

Les attentes en matière d'automatisation portent donc avant tout sur des tâches susceptibles de libérer du temps pour les équipes. Près de 44 % des répondants français souhaitent ainsi automatiser la gestion des réclamations clients, contre 35 % dans les autres pays.

Les demandes liées aux check in/out, taxis et aux transports arrivent également parmi les priorités, avec 39 % des répondants, contre 30 % ailleurs.

Au-delà des usages, l'étude met en évidence une difficulté technique qui concerne l'ensemble des marchés, l'accès aux données.

Dans les cinq pays étudiés, 73 % des hôteliers utilisant l'IA déclarent avoir déjà obtenu des résultats erronés, incomplets ou non pertinents parce que l'outil ne pouvait pas accéder aux informations hébergées dans un autre système. Pour 23 % d'entre eux, ce problème se présente régulièrement.