Pour ceux qui me suivent depuis quelques années, vous savez que je nourris une saine méfiance à l’endroit des modes technologiques. J’ai râlé contre les applis mobiles que personne n’a téléchargées, ironisé sur la réalité augmentée qui ajoutait une couche de complexité à des contenus qui n’en avaient pas besoin et pesté contre la « muséification » des offices de tourisme transformés en succursales d’Apple Store. Bref, à chaque promesse technologique, j’ai eu pour habitude de demander : concrètement, ça sert à qui et ça résout quoi? Le visiteur en a besoin?
L’IA donne des super-pouvoirs analytiques aux petits acteurs
Or je dois admettre que depuis 18 mois, quelque chose a changé. Pas dans les discours – ils restent globalement aussi grandiloquents qu’avant – mais dans ce que l’IA générative permet désormais de faire, dans le réel, à des organisations qui hier encore n’auraient jamais pu se le permettre. Et ce changement-là, contrairement aux QR codes et aux applis, mérite qu’on s’y arrête sérieusement.
Soyons clairs : je n’écris pas un énième billet pour faire l’apologie de l’IA. Trop de gens s’en chargent déjà et avec un enthousiasme souvent inversement proportionnel à leur compréhension de ce qu’elle fait vraiment. Mon constat est plus terre-à-terre. Un petit hôtelier de région, une attraction familiale, un petit OGD avec trois employés – ces acteurs représentent 90 % de notre industrie touristique. Pendant 25 ans, j’ai accompagné ces organisations et j’ai constaté la même chose : elles ont des données, parfois beaucoup, mais elles n’ont ni le temps, ni les compétences, ni les ressources pour les analyser. Sortir un tableau croisé dynamique propre à partir des fichiers de réservation, croiser ça avec la météo et les données de fréquentation locale, identifier des patterns de comportement utiles pour ajuster une grille tarifaire ou un calendrier de campagne… ça nécessitait jadis un analyste à temps plein ou une firme externe à 50 000 $ le mandat. Inaccessible.
Aujourd’hui, ce petit opérateur peut, en quelques heures et avec les bons outils, obtenir une analyse qui, il y a deux ans à peine, aurait été tout simplement inconcevable à son échelle. C’est ça, le vrai changement. Ce n’est pas l’IA qui révolutionne le tourisme – c’est l’IA qui démocratise la capacité d’analyse et donc la capacité de prendre des décisions appuyées par des faits plutôt que par l’instinct ou par le mimétisme dont je parlais déjà en 2017.
Mais – et c’est un gros mais – il y a une condition préalable, qu’on a trop tendance à occulter dans l’engouement ambiant.
Sans données, l’IA ne fait que des phrases
L’IA générative est très douée pour produire du texte qui sonne juste. Trop, parfois. La règle est simple : sans données fiables, propres, minimalement structurées et à jour, l’IA produit des illusions très convaincantes. Et en tourisme, c’est particulièrement problématique parce que nos données sont éparpillées dans tous les sens. Le système de réservation parle un dialecte, le CRM en parle un autre, l’outil de fidélisation un troisième, les statistiques régionales un quatrième, les données ouvertes municipales un cinquième. Personne ne se parle, personne ne s’aligne et chacun tire sa petite couverture. C’est précisément là que l’enjeu de l’interopérabilité devient incontournable. Et c’est précisément là que les Européens nous ont donné, à nous nord-américains, une longueur d’avance dans la réflexion.
Ce que l’Europe est en train de faire (et qu’on devrait regarder de près)
En juin 2023, la Commission européenne a publié une communication intitulée « Vers un espace européen commun des données du tourisme : stimuler le partage des données et l’innovation dans l’ensemble de l’écosystème touristique ». Derrière ce titre administratif un peu rébarbatif se cache une idée puissante : créer une infrastructure partagée où les données touristiques – privées, publiques, statistiques, comportementales – peuvent circuler, s’enrichir mutuellement et alimenter des analyses utiles à tout l’écosystème, des grandes plateformes jusqu’aux PME.
L’objectif central, je cite (en paraphrasant) : combiner des normes techniques d’interopérabilité à une structure de gouvernance qui invite parties prenantes publiques et privées à partager davantage les données entre elles, dans le respect du RGPD et des intérêts commerciaux légitimes. Le Danemark a démarré dès 2023 sa plateforme nationale, qui croise transactions bancaires, téléphonie mobile et données sectorielles. L’Autriche, l’Italie, l’Espagne, la Slovénie, la Grèce font le même type de choses.
Soulignons que la Commission européenne est lucide sur ce qui ne marche pas en tourisme. Elle reconnaît noir sur blanc que les PME et les petits OGD « n’ont pas le temps, les compétences et les ressources nécessaires » pour exploiter les données utiles à leur stratégie. Elle note aussi que les acteurs sont « réticents à partager leurs données sans avoir de garantie de réciprocité ». Ce constat, on pourrait le copier-coller à l’identique pour le Québec, et probablement pour la France. Bref : ça ne se fait pas tout seul, ça demande une gouvernance, des incitatifs et, surtout, une infrastructure technique.
L’Europe ne crée pas une place de marché des données – elle crée un cadre pour qu’elles puissent circuler. Nuance importante. Et ce cadre repose sur trois piliers : interopérabilité technique (modèles communs, vocabulaires partagés), gouvernance partenariale (public-privé-recherche) et souveraineté numérique (les données restent sous juridiction locale).
La part qu’on tend à oublier : le first party data
Maintenant, voici la dimension que je trouve la plus sous-estimée dans toutes ces discussions, en Europe comme chez nous : la primauté du first party data. Pour rappel rapide, le first party data, ce sont les données que vous collectez directement, vous-même, auprès de vos clients, dans le cadre de votre relation avec eux. Pas les données que vous achetez à un courtier (third party), pas celles que vous récupérez d’un partenaire (second party). Les vôtres. Celles que votre site, votre PMS, votre billetterie, votre programme de fidélité, vos sondages post-séjour génèrent jour après jour.
Pourquoi est-ce que j’insiste là-dessus? Pour trois raisons.
D’abord, parce que ce sont les seules données qui parlent vraiment de vos clients. Les études d’intention publiées en grande pompe pendant la pandémie – vous vous souvenez? – nous ont rappelé combien les sondages sont peu fiables pour prédire des comportements futurs. Les gens ne savent pas ce qu’ils vont faire l’été prochain. Ils ne savent même pas toujours pourquoi ils ont choisi un hôtel plutôt qu’un autre. Mais leurs traces de navigation, leurs paniers abandonnés, leurs réservations, leurs pics de fréquentation, leurs taux de renouvellement, eux, ne mentent pas.
Ensuite, parce que c’est la seule matière première à partir de laquelle on peut construire des modèles prédictifs réellement utiles. L’IA prédictive ne sort pas de nulle part : elle a besoin d’historique, de volume, de qualité et de constance. Si votre fichier client n’est pas à jour, s’il est plein de doublons, si vous ne taggez pas vos campagnes correctement, aucun algorithme – aussi sophistiqué soit-il – ne vous sortira des prédictions fiables. Garbage in, garbage out, comme on dit en informatique. Cette règle vieille comme le métier reste valable malgré l’arrivée fracassante des grands modèles de langage.
Enfin, parce que c’est l’actif stratégique qu’aucune plateforme ne peut vous voler. Les Booking, les Expedia, les Airbnb de ce monde ont accumulé une masse colossale de données comportementales sur vos clients. Vous les avez accueillis dans votre établissement, mais c’est la plateforme qui sait à qui les recibler. Reconstruire une relation directe avec ses clients, et collecter méthodiquement les données qui en découlent, c’est probablement la décision la plus stratégique qu’un prestataire touristique puisse prendre dans les cinq prochaines années.
Pas une question d’IA – une question de pouvoir économique.
Une convergence intéressante au Québec
Ces constats – interopérabilité, capacités analytiques redistribuées, importance critique du first party data – ne sont pas que des éléments de discours. Ils commencent à structurer concrètement la réflexion d’acteurs québécois et, plus largement, nord-américains. On voit poindre, ici comme ailleurs, l’idée qu’il faille mutualiser certaines infrastructures, partager certaines normes, et bâtir collectivement les capacités que personne ne peut développer seul.
Je ne peux pas en dire plus pour l’instant. Mais ceux qui suivent attentivement les réflexions stratégiques au sein de la Stratégie de croissance durable du tourisme 2025-2030 du gouvernement du Québec savent que la question des données – de leur gouvernance, de leur partage et de leur valorisation – y occupe une place de plus en plus centrale. Sans surprise pour les lecteurs habituels de ce blogue, je dirais simplement que des choses se préparent et que les prochaines semaines pourraient apporter quelques annonces intéressantes sur le front de l’intelligence touristique au Québec. À suivre, donc.
Pour conclure : ne pas rejouer le même film
J’ai vu trop de cycles d’enthousiasme technologique au cours des 25 dernières années pour me laisser à nouveau emballer par les promesses. L’IA fait partie de ces technologies dont on saura dans cinq ans si elles auront tenu la moitié de ce qu’elles annonçaient. Probablement plus, cette fois-ci, en raison de l’effet démocratisation que je décrivais plus haut. Mais probablement moins que ce que les évangélistes prédisent en ce moment.
Une chose me semble cependant acquise : les destinations et les entreprises qui auront fait le travail de fond – mettre de l’ordre dans leurs données, structurer leur collecte de first party data, s’inscrire dans des cadres d’interopérabilité, développer la culture analytique de leurs équipes – auront un avantage compétitif durable. Celles qui se contenteront d’acheter le dernier outil à la mode, parce que le voisin l’a acheté, et qui s’attendront à ce que l’algorithme fasse le boulot tout seul, vivront la même désillusion qu’avec les applis mobiles, les QR codes, les réseaux sociaux et les chatbots à boutons. Ce ne sera pas la faute de l’IA. Ce sera, comme toujours, parce qu’on aura confondu l’outil avec la stratégie.
Et comme je l’écrivais déjà à mes amis ici en 2017 : méfions-nous de l’éphémère, des effets de mode, de la facilité ainsi que des essais fortuits posés en dogmes. Ce qui était vrai pour Snapchat l’est aussi pour ChatGPT.
À méditer d’ici le 12 mai, où (je présume) nous aurons des choses concrètes à célébrer!
