Il n’y a aucun doute : de nombreuses fonctions liées aux voyages seront remplacées par l’intelligence artificielle (IA) agentique, et c’est déjà le cas. Un nouvel écosystème dominé par l’IA agentique se profile à l’horizon, incitant de nombreux dirigeants d’entreprise à réfléchir à ce que l’avenir nous réserve et à se poser la question : comment mon entreprise peut-elle exceller dans ce nouveau monde ?
À mesure que l’IA agentique s’intègre plus profondément dans la chaîne de valeur B2B et B2C du voyage, le besoin de réponses s’intensifie. Une étude récente de Phocuswright a révélé qu’un voyageur sur trois en provenance d’Europe et des États-Unis utilisait l’IA générative pour planifier ou améliorer son voyage, créant ainsi un marché pour l’IA agentique qui pourrait en faire plus.
Dans le même temps, l’IA agentique continue de s’améliorer dans les domaines où elle amplifie déjà les capacités humaines tout en introduisant de nouvelles fonctionnalités qui génèrent de nouveaux cas d’utilisation, remplaçant davantage de tâches mais créant également un espace pour l’innovation.
Chaque entreprise aura sa propre liste de contrôle, mais il y a quelques constantes à prendre en compte. L’IA agentique a besoin d’outils (tout ce qu’elle peut utiliser pour effectuer une tâche) pour réaliser son potentiel en matière de voyage, car de nombreux cas d’utilisation émergents ne peuvent être réalisés que si l’IA agentique dispose des outils appropriés pour la tâche spécifique qui lui a été assignée.
Les outils deviendront un différenciateur à l’ère de l’IA. Chaque agent doit appeler d’autres agents ou outils.
Pensée fondamentale
Un bon point de départ est de réfléchir à votre exposition aux grands modèles de langage (LLM) qui peuvent directement remplacer et à l’endroit où se trouvent vos fossés.
Dans l’état actuel des choses, tout ce qui concerne le contenu (traductions, nouveaux contenus, tons de voix) relève largement des capacités de l’IA agentique et de ses LLM sous-jacents. Ces modèles, basés sur des réseaux de neurones, excellent dans l’application de la correspondance de modèles, du raisonnement, de la résolution de problèmes et de la création de dérivés à un large éventail de tâches liées au contenu.
Ces LLM peuvent également être améliorés avec des outils, soit intégrés directement dans l’IA agentique (comme cela semble être le cas avec l’agent ChatGPT récemment lancé), soit avec des outils qui peuvent être découverts et invoqués par l’IA agentique. Cette combinaison de LLM et d’outils peut considérablement améliorer le champ d’application de l’IA agentique et créer des changements de paradigme dans la chaîne de valeur.
Agentique, API et données
Afin de jouer un rôle important dans ce nouveau monde, les entreprises ont besoin d’une base de données solide. La bonne nouvelle est que les systèmes d’IA agentique peuvent fonctionner au sein de l’écosystème technologique de voyage existant, ce qui constitue un grand avantage pour les entreprises qui ont fait le gros du travail pour mettre (et conserver) leurs données en ordre.
Si les données sont de haute qualité, un agent IA peut relativement facilement transformer des données non structurées en données structurées. Le plus difficile est de transformer des données de mauvaise qualité, incomplètes et incohérentes en quelque chose de robuste et propre. Il s’agit essentiellement d’un problème d’entropie, qui consiste à tenter de créer de l’ordre à partir du désordre.
Depuis l’émergence des API, la demande de données de meilleure qualité fait partie des discussions sur les technologies du voyage. Les API ont transformé de nombreux points de contact tout au long de la chaîne de valeur, mais dans un secteur aussi vaste que celui du voyage, il reste de nombreux fournisseurs, souvent à longue traîne, dotés d’API faibles qui risquent de passer à côté des avantages de l’IA agentique. Les entreprises devraient se demander : mon entreprise dispose-t-elle de la structure de données et des API nécessaires qui la rendent compatible avec les agents et outils d’IA ?
Les API sont l’épine dorsale d’un système agent. Si vous ne disposez pas d’une API robuste, les agents IA et leurs outils ne vous trouveront pas. Il existe des moyens de réécrire et de restructurer les API existantes pour les rendre encore plus optimales pour l’IA agentique, mais les principes sous-jacents des API sont une condition préalable.
Le lancement du Model Context Protocol (MCP) renforce le besoin d’API solides. MCP standardise la manière dont les LLM et les systèmes d’IA intègrent et partagent les données ; en termes simples, il agit comme un « traducteur universel ». Les API constituent l’interface principale, la porte entre l’IA agentique et le contenu avec lequel elle doit interagir. L’API expose ce qui peut être fait et MCP fournit la norme sur la façon de le demander.
Choix et options de voyage
Dans le domaine des voyages, MCP permettra à l’IA agentique de devenir transactionnelle car elle peut se connecter à des outils construits autour des API d’inventaire, de tarification et de disponibilité d’un fournisseur. Les agents d’IA, basés sur les LLM, peuvent savoir ce que veut le voyageur et renvoyer un itinéraire statique, mais des outils sont nécessaires pour que le voyageur puisse réserver, gérer et assurer le service de cet itinéraire.
Les outils sont de plus en plus « sensibles aux fournisseurs » dans le domaine des voyages. Certains commencent à utiliser l’apprentissage automatique pour identifier les API conçues de manière à permettre l’accès aux prix et à la disponibilité en temps réel. L’accès peut se faire à un cache plutôt qu’à la base de données complète. L’expérience de l’utilisateur final est meilleure lorsque ces résultats sont prioritaires par rapport à ceux provenant de sources moins fiables.
La question que tout responsable du secteur du voyage devrait donc se poser est de savoir si ses données et ses API sont suffisamment puissantes pour s’adapter à cette nouvelle réalité. Si la réponse est oui, la suite est la suivante : Comment puis-je rendre l’interaction API/MCP meilleure, plus rapide et plus rapide ? Si la réponse est non, alors la question est : que puis-je faire pour combler l’écart, et si cet écart est trop large ou trop profond, quelles sont mes options ?
Il existe une autre question fondamentale que se posent les leaders du secteur : dans quelle mesure les voyageurs souhaitent-ils réellement utiliser l’IA agentique ? Existe-t-il une demande, à grande échelle, pour un outil capable de rechercher, planifier et réserver automatiquement un voyage lorsqu’il est prouvé que les voyageurs aiment créer leurs propres voyages ?
La réponse est que l’IA agentique devrait être capable de prendre en charge tous les scénarios possibles. Il peut invoquer des outils pour rechercher et renvoyer un itinéraire que l’agent IA estime être ce que le voyageur souhaite en fonction de ses entrées, mais de le faire d’une manière qui permet au voyageur, ou même à un agent de voyages humain utilisant un agent IA dans le cadre de sa boîte à outils, de jouer avec l’itinéraire et de le personnaliser davantage avec les prix et la disponibilité en temps réel. Un système d’IA agentique centré sur l’utilisateur dispose d’un « curseur d’autonomie » qui permet à l’utilisateur d’influencer dans quelle mesure il souhaite s’impliquer dans le processus.
Réflexions finales
Le rythme du changement dans le monde de l’IA ne montre aucun signe de ralentissement. Au contraire, cela s’accélère, ce qui signifie que les entreprises doivent redoubler d’efforts pour clarifier en interne et en externe quelle est leur position dans la nouvelle ère de l’IA, si leur proposition de valeur héritée est toujours valable.
Ce dialogue comporte de nombreux éléments mobiles et, comme nous l’avons vu avec MCP il y a 10 mois, l’agent ChatGPT et GPT-5 plus récemment, les entreprises doivent également être suffisamment flexibles pour s’adapter lorsque le paysage change. C’est un défi mais aussi une chance pour les entreprises de prospérer une fois qu’elles ont compris l’importance de leurs données, assuré la robustesse de leurs API et fait le bon choix en ce qui concerne quel agent d’IA utiliser, quels outils invoquer et quelles fonctions fournir.
