L’IA générative pousse les fournisseurs du voyage d’affaires à accélérer leur transformation et à innover. Nombre d’entre eux ont annoncé lancer des programmes ou des comités d’éthique dédiés à cette technologie. Quels sont les cas d’usage de l’IA dans l’univers des mobilités professionnelles et comment ces acteurs imaginent-ils leur avenir dans un environnement de plus en plus concurrentiel ? Le deuxième volet de cette série d’articles donne la parole à Damien Palausi, Manager, Solution Consulting chez SAP Concur.
Comment utilisez-vous l’IA chez SAP Concur et sous quelle forme l’avez-vous intégrée dans vos process ?
Damien Palausi : Depuis plusieurs années déjà nous utilisons l’intelligence artificielle sur le volet Expense, mais il s’agissait jusqu’alors d’une IA classique. Depuis mai 2024, nous intégrons de l’IA générative sur la partie Travel. Cette technologie a pour but premier d’améliorer l’expérience collaborateur, lui faire gagner du temps et pousser des recommandations personnalisées qui prennent en compte les PVE de chaque entreprise. En détail, nous avons créé un assistant virtuel pour aider à la réservation. Baptisé Request Assistant, il est capable d’aller chercher et de faire une synthèse de prix estimatifs. Il est actuellement disponible pour tous nos clients et permet à nos collaborateurs de se dégager du temps pour des tâches à valeur ajoutée. Mais notre plus grand projet n’a pas encore été officiellement lancé…
Pouvez-vous nous en dire plus ?
D’ici début avril nous allons lancer Joule, un outil d’IA générative développé par SAP Concur. Un « ChatGPT maison » qui a vocation à être intégré dans toutes les solutions de SAP. Il l’est déjà dans les outils RH et le sera très prochainement dans Concur. L’expérience collaborateur va être considérablement améliorée grâce à cet outil et permettra aux équipes internes de lancer des analyses et d’obtenir de la data très facilement. Joule sera disponible sur la version web et mobile de Concur.
L’IA est depuis plusieurs années utilisée sur le volet Expense et le machine learning a permis d’automatiser de nombreuses tâches. L’arrivée de l’IA générative est-elle LA technologie de rupture attendue sur la partie Travel ?
L’IA classique et le machine learning sont effectivement davantage utilisés pour assurer la conformité d’un produit, d’un document ou d’une offre. Sur la partie Expense cela est très utile, mais pour le Travel ça n’avait pas un grand intérêt. L’IA générative permet aux acteurs du Business Travel de repenser l’expérience client, collaborateur et d’améliorer des process qui méritaient d’être modernisés. A l’avenir, je pense que ces IA vont se nourrir l’une de l’autre et travailleront ensemble pour être plus performantes, ce qui va améliorer la qualité des services.
Qu’avez-vous mis en place pour vous assurer que toute la data, notamment celle qui concerne les données sensibles des entreprises ou des voyageurs d’affaires, soit récoltée et traitée de façon sécurisée ?
Nous portons une attention particulière à la donnée que nous traitons et tout est stocké sur un business Data Cloud. Nous utilisons notre propre système de langage et toutes les données restent chez nous. En parallèle, nous avons créé l’an dernier un bureau d’éthique dédié à l’usage de l’IA. Ce bureau a vocation à réfléchir aux différents cas d’usage, à la façon dont nous allons les mettre en place et jusqu’où nous pouvons aller. L’IA est un territoire encore inconnu que l’on explore doucement, mais sûrement…
Quels sont vos priorités en 2025 concernant l’IA générative ?
Le lancement de Joule tout d’abord et son intégration dans Concur. Cet outil va considérablement améliorer l’expérience de réservation pour les collaborateurs. Nous allons également y intégrer le volet « Risques » avec notre partenaire International SOS, car nous pensons que cela va être de plus en plus important au vu du contexte géopolitique, économique et climatique. L’IA générative couplée à des outils de business intelligence va également nous permettre de réaliser des analyses prédictives. Je suis persuadé que nous n’en sommes qu’au début des différents cas d’usage identifiés.
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