Entretien exclusif avec Juanjo Rodriguez, Directeur de l’intelligence artificielle de Lighthouse

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.

Ernest, l’IA de Lighthouse

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.