L’IA Générative dans le travel : une nécessité, pas une partie de plaisir

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L’IA Générative dans le travel : une nécessité, pas une partie de plaisir
(Ph. Adobe Stock)

D’après une étude Amadeus, l'IA Générative est une priorité pour le secteur du voyage mais certains freins ralentissent son déploiement.

L’étude “Navigating the Future : Comment l'Intelligence Artificielle Générative transforme le secteur du voyage”, d’Amadeus est le résultat d’une enquête menée auprès de 306 décideurs du secteur du voyage du monde entier (Canada, Italie, Royaume-Uni, France, Allemagne, Inde, Australie, Chine, Japon et États-Unis).

Aller vite

Première information : pour ces derniers, le train de l’Intelligence Artificielle Générative (IAG) est sur les rails et roule très vite, tant pis pour ceux qui resteront à quai. En effet, plus de la moitié d’entre eux (51%) affirment que l'IAG a déjà une " présence significative " dans le secteur du voyage dans leur pays; 36% s'attendent à ce que cette présence émerge au cours de l'année prochaine, 11% dans un à deux ans… et seulement 2% dans 3 ans ou plus !

C’est certainement la raison pour laquelle, parmi les investissements technologiques pour l’année à venir, l'IAG est une "priorité" pour 46% des répondants, avant la gestion des données (38%), l'architecture cloud (36%), l'infrastructure informatique de l'IA non générative (34%) et la technologie biométrique (23%). 

Pour quoi faire ?

Alors que le processus d'expérimentation de l’IAG est en cours, plusieurs cas d'utilisation ont émergé : 

  • L'assistance numérique aux voyageurs lors de la réservation (53 %)
  • Les recommandations d'activités ou de lieux (48 %)
  • La génération de contenu (47 %)
  • L'aide au personnel pour mieux servir les clients (45 %) 
  • La collecte et la condensation des commentaires après le voyage (45 %)

Quels freins au déploiement ?

À la question de savoir ce qui, le cas échéant, ralentit le déploiement de la technologie, les dirigeants du secteur ont répondu :

  • La sécurité des données (35%)
  • Le manque d'expertise et de formation en matière d'IA Générative (34%)
  • La qualité des données et une infrastructure technologique insuffisante (33 %)
  • Des problèmes de retour sur investissement, manque de cas d'utilisation ou difficulté à estimer la valeur (30%)
  • Des difficultés à entrer en contact avec des partenaires ou des prestataires (29%)

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