Secteur d’activité
Secteur d’activité : Voyage et tourisme en ligne
Nom du client final : Booking.com
Date de publication : 20 mars 2025
Source : OpenAI – Booking.com Case Study
En tant que l’une des plus grandes plateformes de voyage au monde, Booking.com permet à des millions de voyageurs de réserver des vols, des hébergements et des activités, le tout à partir d’un seul et même endroit.
En collaborant avec OpenAI, la société a vu l’opportunité de devenir un véritable compagnon de voyage numérique, capable d’assister les utilisateurs dès les premières phases de leur réflexion — en les aidant à découvrir des destinations et des expériences qu’ils n’auraient même pas envisagées.
« Lorsque ChatGPT est sorti en 2022, j’ai ressenti une excitation intense. Cela m’a rappelé l’arrivée du haut débit : une immense opportunité de transformer la façon dont les gens interagissent avec le voyage. Nous savions que cette technologie pouvait enfin nous aider à résoudre le défi de la découverte. »
Adrienne Enggist – directrice produit senior chez Booking.com
Aujourd’hui, Booking.com a lancé plusieurs fonctionnalités propulsées par les modèles d’OpenAI pour rendre la planification de voyage plus intuitive et naturelle.
Comprendre l’intention pour faciliter la découverte
Booking.com utilise le machine learning depuis plus de dix ans, mais les modèles traditionnels et les systèmes à base de règles ont toujours eu du mal à capter les nuances de l’intention utilisateur — notamment dans les premières étapes de la planification de voyage.
« Vous pourriez vouloir une escapade romantique mais un peu kitsch, » illustre Rob Francis, CTO de Booking.com. « Il n’existe pas de filtre pour les lits en forme de cœur ou les imitateurs d’Elvis. La recherche classique ne permettait pas de capter ce type d’intention. »
La plateforme proposait déjà des centaines de filtres, mais ceux-ci n’étaient efficaces que si l’utilisateur savait précisément ce qu’il recherchait. Les grands modèles de langage (LLM) ont ouvert la voie à une approche radicalement nouvelle : plus conversationnelle et exploratoire.
« Nous étions déjà très bons pour gérer le “dernier kilomètre” — le passage de la recherche à la réservation, » explique Enggist. « Mais la découverte, c’est autre chose. Il nous fallait un moyen de rejoindre les voyageurs bien plus tôt dans leur parcours, au moment où ils n’ont pas encore décidé ce qu’ils veulent. »
Lancer un planificateur de voyage IA en 10 semaines
Booking.com a constitué une équipe dédiée pour développer un Planificateur de Voyage IA, en combinant les modèles d’OpenAI à ses propres données.
Les étapes clés :
- Exploiter l’infrastructure ML existante : L’équipe a intégré les modèles GPT d’OpenAI avec les données internes de Booking.com (propriétés, tarifs, disponibilités).
- Développement rapide : Un premier prototype fonctionnel a été mis en ligne en seulement 10 semaines.
- Priorité au langage naturel : Le modèle a été entraîné à comprendre les requêtes conversationnelles et à les associer à des données structurées comme les lieux, les dates et les prix.
Le Planificateur de Voyage IA permet aux utilisateurs de poser des questions ouvertes telles que :
« Où devrais-je aller pour un week-end romantique en Europe ? »
Le système répond en générant des suggestions de destinations, des itinéraires, et en intégrant en temps réel les informations de disponibilité et de prix issues de la base de données de Booking.com.
Une avancée majeure : la combinaison entre données structurées (prix, disponibilité, politiques d’annulation) et non structurées (avis, descriptions).
« Nous avions déjà peaufiné nos données structurées, » précise Enggist. « Mais maintenant, nous pouvions y superposer des éléments non structurés comme les avis clients et produire des recommandations enrichies et pertinentes. »
L’équipe a pu progresser à une vitesse remarquable.
« La collaboration a été fantastique, » témoigne Joe Futty, VP produit. « Nous avons commencé avec l’API d’OpenAI, lancé un hackathon, et en dix semaines à peine, nous avions une version opérationnelle. OpenAI n’est pas seulement un fournisseur de technologie — ils sont de véritables partenaires d’exploration. »
Depuis, le Planificateur a évolué pour gérer des demandes plus complexes et offrir une personnalisation accrue.
« Sur la base de nos données, les 15 destinations les plus réservées en Europe sont toujours les mêmes, et elles sont souvent surpeuplées, » observe Enggist. « L’IA nous aide à proposer des alternatives tout aussi attractives mais moins connues. Cela ouvre des opportunités incroyables. »
Quatre nouvelles fonctionnalités pour simplifier la planification
Sur la base du succès du Planificateur, Booking.com a lancé quatre nouvelles fonctionnalités clés alimentées par les modèles d’OpenAI :
| Solution | Problème résolu | Fonctionnement |
|---|---|---|
| Filtres intelligents (Smart Filters) | La recherche traditionnelle reposait sur des menus déroulants et des cases à cocher, limitant les voyageurs à un nombre restreint de filtres. | Utilise GPT‑4o mini pour comprendre les requêtes en langage naturel comme « vue sur le coucher de soleil » ou « excellente salle de sport ». Va au-delà des filtres prédéfinis en analysant les avis, images et descriptions des annonces. Propose des résultats plus pertinents, augmentant l’engagement et les conversions. |
| Questions/Réponses sur les propriétés (Property Q&A) | De nombreux voyageurs ont des questions spécifiques auxquelles il est difficile de répondre via une fiche d’annonce statique. | Les LLMs d’OpenAI ont été entraînés sur les contenus générés par les utilisateurs et les descriptions de propriétés. Gère des requêtes comme « Y a-t-il un lit bébé disponible ? » ou « La piscine est-elle ouverte en hiver ? » S’adapte aux zones d’ombre, comme les politiques variables sur les animaux (ex. : ce qui est considéré comme un “grand chien”). |
| Résumés d’avis par l’IA (AI Review Summaries) | Les voyageurs ont souvent du mal à trier des milliers d’avis pour comparer les propriétés. | GPT‑4o mini analyse et synthétise les avis selon des thèmes clés (ex. : propreté, localisation, équipements). Génère des résumés courts et digestes, réduisant le temps de comparaison et augmentant la confiance au moment de réserver. |
| Répondeur intelligent (Help Me Reply) | Gère efficacement les communications avec les voyageurs et améliore les délais de réponse. | Construit avec les modèles d’OpenAI pour générer des réponses automatisées et proposer des modèles de messages personnalisables. Les partenaires peuvent configurer des réponses automatiques aux questions fréquentes, assurant des réponses rapides. Inclut un score de réponse pour suivre et améliorer les performances. |
Booking.com a également renforcé ses bases pour le développement futur de fonctionnalités IA.
Les modèles d’OpenAI ont été intégrés via les API existantes et l’infrastructure de données de la plateforme, permettant aux équipes internes de tester et faire évoluer rapidement de nouvelles fonctionnalités.
Faire évoluer le comportement utilisateur grâce aux outils conversationnels
Bien que Booking.com continue de collecter des données sur les performances à long terme, les premiers résultats montrent déjà des gains mesurables en matière d’engagement et de satisfaction utilisateur :
- Engagement accru : Le Planificateur de Voyage IA maintient les utilisateurs plus longtemps sur la plateforme grâce aux itinéraires personnalisés.
- Recherche accélérée : Les Filtres Intelligents permettent aux voyageurs de trouver plus rapidement ce qu’ils cherchent, en réduisant le temps passé à explorer.
- Moins de sollicitations du support : Le module de Questions/Réponses diminue le volume de requêtes adressées au service client, en fournissant des réponses pertinentes directement dans l’application.
- Plus de confiance à la réservation : Les résumés d’avis permettent aux voyageurs de prendre des décisions plus rapidement, avec moins d’hésitations.
« L’un des enseignements les plus frappants a été la rapidité avec laquelle le comportement client a évolué, » partage Enggist.
« Au départ, les gens tapaient simplement “Myrtle Beach”, comme dans un moteur de recherche classique. Mais aujourd’hui, on voit apparaître des requêtes bien plus détaillées et conversationnelles : Je veux une plage tranquille en septembre, où je peux venir avec mon chien. »
« Les modèles d’OpenAI sont les plus performants pour comprendre l’intention et s’adapter aux complexités du monde réel, » affirme Rob Francis.
« Nous utilisons le machine learning depuis plus d’une décennie, mais OpenAI nous a permis de franchir un cap : passer de la compréhension de l’intention à sa réalisation concrète. »
Une collaboration tournée vers l’expérience voyage de demain
Ce qui distingue OpenAI, selon les dirigeants de Booking.com, ce n’est pas seulement la technologie — c’est l’approche collaborative.
« La co-construction du futur, c’est l’ADN de notre collaboration avec OpenAI, » affirme Enggist.
« On peut leur soumettre des questions ouvertes ou des idées en phase de démarrage, et ils nous aident à imaginer ce qui est possible. »
Francis partage cette vision :
« Travailler avec OpenAI ne se limite pas à traiter ce qu’on a sous les yeux. C’est aussi se demander : et ensuite, qu’est-ce qu’on construit ? »
Booking.com imagine déjà une expérience encore plus immersive et pilotée par un agent IA :
« Nous voulons créer un compagnon digital façon concierge, qui vous suit tout au long de votre voyage, » explique Enggist.
« Pas seulement pour réserver un vol. Il pourra reprogrammer un billet annulé, trouver un nouvel hôtel si vous êtes retardé, ou suggérer un bon restaurant à votre arrivée. »
« L’IA devient l’ossature invisible de l’expérience Booking.com, » conclut Rob Francis.
« Grâce aux modèles d’OpenAI, nous atteignons un nouveau niveau de compréhension et de personnalisation.
Il ne s’agit plus simplement de recherche. Il s’agit de créer une expérience de voyage plus riche, connectée et fluide. »
Source
OpenAI – Booking.com Case Study
Analyse et Perspectives IA
1. Que doit en retirer une société du même secteur ?
Les entreprises du secteur du tourisme, de l’hôtellerie ou des activités de loisirs doivent comprendre que les LLM permettent de réinventer totalement l’expérience client — notamment la phase de découverte, encore peu exploitée. En combinant langage naturel et données structurées, il devient possible d’offrir des recommandations ultra-personnalisées, contextuelles et engageantes, bien au-delà de la recherche classique.
Ces cas montrent aussi l’intérêt de prototyper vite, tester avec les utilisateurs et construire des fonctionnalités différenciantes en s’appuyant sur l’IA conversationnelle.
2. Comment iA-match peut l’y aider ?
iA-match® peut intervenir à plusieurs niveaux pour accélérer l’intégration de l’IA générative dans les plateformes touristiques :
- Bâtir votre stratégie d’IA générative : Identifier les cas d’usage prioritaires comme la découverte, l’assistance personnalisée ou les recommandations conversationnelles.
- Coaching & Facilitation IA : Accompagner les équipes produit, design et data dans des sprints IA pour accélérer les tests et maquettes de services conversationnels.
- Transformation IA des processus métier : Repenser les parcours utilisateurs pour les enrichir avec des assistants intelligents et des filtres dynamiques.
- Conseil en gouvernance de l’IA : Garantir la conformité, la gestion des biais dans les recommandations, et la maîtrise de l’expérience utilisateur.
- Préparez votre Direction à l’ère de l’IA : Sensibiliser les décideurs à l’impact stratégique de l’IA générative sur le modèle d’expérience client.
- Mise à disposition de profils IA : Fournir des profils spécialisés (Prompt Engineers, AIUX Designers) pour prototyper rapidement des interfaces IA centrées sur l’utilisateur.
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