L’IA est soudainement omniprésente dans la gestion des voyages. Ce qui manque, c’est une clarté partagée – sur ce qui compte réellement comme de l’IA, qui en est propriétaire, et à quelle vitesse les programmes peuvent l’adopter sans introduire de nouveaux risques.
Les outils sont lancés plus rapidement que les programmes ne peuvent les évaluer, et les équipes de voyage sont invitées à adopter des capacités qu’elles ne contrôlent pas entièrement. Le problème n’est pas la résistance à l’IA ; il s’agit de savoir où l’IA peut avoir un impact significatif sur le programme. Les gestionnaires de programme doivent s’attendre à ce que l’effort, la préparation des données et la mise en œuvre soient pris en compte.
Qu’entendons-nous par « IA » ?
La gestion des voyages utilise déjà l’IA sous différentes formes, mais à l’échelle du secteur, il n’y a pas de compréhension commune de ce que cela signifie réellement.
Le terme « IA » est utilisé comme une étiquette fourre-tout, couvrant tout, de l’automatisation basée sur des règles aux systèmes qui apprennent, s’adaptent et agissent de manière indépendante. Lorsque ces distinctions ne sont pas claires, les programmes risquent de fixer de mauvaises attentes, de mal évaluer les efforts et d’approuver des solutions sans en comprendre pleinement les implications.
Combler le fossé ne devrait pas commencer par l’utilisation de l’outil. Cela commence par des définitions plus claires, des cas d’utilisation plus concrets et une volonté de ralentir suffisamment pour poser de meilleures questions avant d’étendre les solutions.
Éléments à prendre en compte :
- Quelles sont les capacités d’IA réellement disponibles aujourd’hui ? Et lesquelles sont encore émergentes ?
- Quelle est la place de l’IA dans un programme de gestion des voyages ?
- Qui est responsable des résultats lorsque l’IA influence ou prend des décisions ?
- Et que se passe-t-il lorsque l’IA se trompe ?
Briser les mythes : L’IA et la gestion des voyages
Voici quelques mythes sur l’IA et les raisons pour lesquelles ils continuent à freiner les programmes.
Mythe n° 1 :
L’automatisation et l’IA sont fondamentalement la même chose.
L’explication : C’est le malentendu qui sous-tend tout le reste.
L’automatisation suit des règles. Pensez-y de la manière suivante : « Si X se produit, faites Y. » : « Si X se produit, faites Y ». L’IA interprète le contexte, apprend au fil du temps et adapte ses décisions. Pensez-y comme suit : « Compte tenu de ce qui se passe maintenant, quelle est la meilleure action ? »
Les acheteurs ont besoin d’un langage commun avant de prendre des décisions en matière de budget, de politique ou de risque. Si un programme pense qu’il adopte l’IA mais qu’il adopte en réalité l’automatisation, les attentes sont déçues, le succès est mal mesuré et les risques sont mal compris.
Commencez par des définitions, pas par des démonstrations.
Mythe n° 2 :
Plus de données signifie automatiquement une meilleure IA.
L’effondrement : Ce mythe suppose que le volume seul équivaut à l’intelligence. Or, les performances de l’IA dépendent de la qualité, de la structure et du contexte des données qui la sous-tendent. Dans le domaine de la gestion des voyages, le contexte est aussi important que le contenu. Les règles politiques, le comportement des voyageurs, les exigences en matière de devoir de diligence et les nuances régionales sont autant d’éléments qui déterminent ce que l’on entend par « bon ».
Plus de données sans structure augmentent le bruit, pas la compréhension. Elle peut également amplifier les erreurs et les préjugés, en particulier dans les cas d’utilisation complexes ou à haut risque. Le succès dépend moins de la quantité de données que de la capacité de l’IA à comprendre la signification des données dans un contexte de voyage.
Pensez à la préparation des données avant la préparation de l’IA. Sinon, vous risquez d’obtenir plus rapidement les mauvais résultats.
Le contexte l’emporte sur le volume.
Mythe n° 3:
L’IA agentique n’est qu’un meilleur chatbot.
L’explication : Ce mythe réduit l’IA agentique à une interface plus agréable. En réalité, l’IA agentique se définit par l’action, et non par la conversation. Elle peut prendre des décisions, exécuter des tâches de bout en bout, surveiller les résultats et adapter son comportement au fil du temps.
Ce changement est important, car dès que l’IA agit et ne se contente pas de réagir, le profil de risque change. Les décisions affectent les réservations, l’expérience des voyageurs, les coûts et potentiellement la sécurité. Traiter l’IA agentique comme un simple chatbot, c’est sous-estimer ce qu’elle fait et surestimer la légèreté avec laquelle elle peut être gouvernée.
Il convient de faire la distinction entre l’IA qui informe et l’IA qui agit avant de décider de sa place dans un programme.
Lorsque l’IA agit, la responsabilité est importante.
Mythe n° 4:
L’IA est un problème d’outils – il suffit d’acheter la bonne plateforme.
L’explication : Ce mythe suppose que le succès de l’IA dépend de la sélection des fournisseurs. La réalité : L’adoption de l’IA dépend de la manière dont l’organisation travaille, et non de l’achat du bon outil. Qui est responsable du cas d’utilisation ? Qui le gouverne ? Qui assume la responsabilité lorsque les résultats ne sont pas à la hauteur ?
Dans de nombreuses organisations, les équipes de voyage sont encouragées à « utiliser l’IA » sans que la propriété, l’autorité ou les garde-fous soient clairement définis. Cela crée de l’ambiguïté. Les outils seuls ne peuvent pas résoudre les questions de tolérance au risque, d’alignement des politiques ou d’escalade.
Il faut clarifier les questions de propriété et de responsabilité avant d’ intégrer les outils dans le programme.
L’appropriation d’abord. Les outils ensuite.
Mythe n° 5:
L’IA remplacera les agents de voyage et les équipes de service.
La rupture : Ce mythe suppose que l’IA est là pour remplacer les humains. L’IA est mieux adaptée à la vitesse, à l’échelle et aux tâches routinières ou reproductibles. Les personnes sont toujours nécessaires pour le jugement, l’éthique et une communication claire et opportune.
Les récentes perturbations l’ont clairement montré. Lorsque la demande monte en flèche et que les voyageurs sont anxieux, le plus important est de se sentir soutenu et de savoir que quelqu’un est responsable. L’IA peut aider à gérer le volume et à signaler rapidement les problèmes. Les personnes aident à gérer tout cela.
L’IA n’élimine pas le besoin de personnel. Elle modifie les domaines dans lesquels les personnes apportent le plus de valeur ajoutée.
L’IA gère l’échelle. Les humains s’occupent du jugement.
Mythe n° 6 :
L’humain dans la boucle signifie ralentir l’IA.
L’explication : Ce mythe considère la surveillance humaine comme un frein à l’efficacité. En réalité, il s’agit de savoir qui est responsable de la gestion des risques.
Certes, l’IA peut fonctionner plus rapidement que les humains ne peuvent l’examiner. Mais cela soulève une question essentielle : comment repérer les erreurs, les préjugés ou les hypothèses erronées avant qu’ils ne prennent de l’ampleur ? Dans le domaine des voyages gérés, les erreurs ne restent pas théoriques. Elles affectent les voyageurs, les budgets et la sécurité.
La surveillance humaine n’est pas un frein au progrès. C’est ce qui rend le progrès défendable.
La vitesse sans surveillance est une exposition.
Mythe n° 7 :
Nous pourrons nous préoccuper de la gouvernance de l’IA plus tard.
L’effondrement : Ce mythe considère la gouvernance comme une question à régler ultérieurement. Les acheteurs ne voient pas les choses de cette manière. Les questions d’éthique, de partialité, de divulgation et de responsabilité s’appliquent déjà, en particulier lorsque l’IA touche au devoir de diligence, à la réaction en cas de perturbation ou aux données personnelles sensibles.
Une tension revient sans cesse : si l’IA prend ou façonne des décisions, les voyageurs ont-ils le droit de savoir ? Et si quelque chose tourne mal, à qui appartient le résultat ? Est-ce l’outil, le programme ou la personne qui a approuvé son utilisation ?
La gouvernance détermine si l’on peut faire confiance à l’IA. Elle ne peut pas être ajoutée après coup.
C’est la gouvernance qui invite à la confiance, et non l’inverse.
Le rôle d’une TMC dans l’adoption de l’IA
L’accès aux outils d’IA n’est pas un défi. Il s’agit de décider de la place de l’IA dans le programme, de la manière dont elle doit être gérée et de la façon dont elle peut être utilisée de manière responsable. C’est là que votre société de gestion des voyages (TMC) joue un rôle important.
La TMC n’est pas seulement votre partenaire en matière de technologie, de prestation de services, de politique, de devoir de diligence et de données. C’est aussi votre conseiller. Pour l’adoption de l’IA, cela signifie aider à tester les outils et ensuite guider les décisions de mise en œuvre.
Du point de vue du programme, BCD peut vous aider à
- Identifier où l’IA apporte une valeur ajoutée et pas seulement un battage médiatique. Cela implique de faire la distinction entre les cas d’utilisation qui bénéficient de l’intelligence et de l’apprentissage et ceux qui sont mieux servis par l’automatisation basée sur des règles ou le jugement humain.
- Vérifier l’état de préparation par rapport à l’intérêt afin que les programmes comprennent clairement ce qui est nécessaire pour mettre à l’échelle les solutions d’IA.
- Gérer la responsabilité. Clarifier et définir qui est responsable des résultats au sein des équipes, des outils et des services.
- Aborder la question de la gouvernance. Veiller à ce que les garde-fous, les voies d’escalade et la transparence soient intégrés avant que les problèmes ne s’étendent aux voyageurs, aux dépenses ou à l’exposition au risque.
- Équilibrer l’intelligence artificielle et le jugement humain. L’IA améliore la vitesse, la cohérence et l’échelle. Les humains restent essentiels pour les exceptions, l’éthique et la prise de décision complexe. BCD aide à orchestrer cet équilibre, de sorte que l’IA améliore le programme sans remplacer la responsabilité ou l’attention humaine.
À retenir : L’IA dans la gestion des voyages
L’IA façonne déjà les voyages gérés. L’objectif n’est pas d’adopter davantage d’outils, mais de mettre en place les bonnes capacités. Cela implique la préparation des données, la gouvernance et une appropriation claire. Le résultat devrait être une IA qui améliore le programme plutôt que d’ajouter de la confusion ou de l’exposition.
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BCD soutient Platinum Pathways, une initiative phare de l’Institute of Travel Management (ITM) qui rassemble les leaders de l’industrie autour de questions cruciales concernant les voyages d’affaires. Les idées partagées ici proviennent de AI & the Evolution of Travel, l’une des nombreuses sessions Pathways que BCD dirige en 2026. Plus d’informations ici : https://thebusinesstravelmag.com/itm-launches-platinum-pathways-initiative/