L’intelligence artificielle est un sujet de plus en plus abordé dans le secteur touristique, et pour cause. Elle est destinée à modifier le travail et notre relation au travail.
Certains discours amènent les professionnels à une certaine peur d’être remplacés, y compris dans le secteur du tourisme.
Cependant, l’IA est un outil accessible qui peut aider les professionnels et les faire gagner en performance, sans pour autant les remplacer.
Certains discours amènent les professionnels à une certaine peur d’être remplacés, y compris dans le secteur du tourisme.
Cependant, l’IA est un outil accessible qui peut aider les professionnels et les faire gagner en performance, sans pour autant les remplacer.
Utilisation de l’IA dans le secteur touristique
Arnaud Desmarest, Consultant Formateur AI for business, est intervenu pour présenter aux participants des EDV l’ensemble des portes que peut ouvrir l’intelligence artificielle : création de contenus, relation et service clients, UX, marketing, communication, RH ou encore business analyse ne sont que quelques uns des cas d’usage de l’IA dans le Travel. “Il n’y a pas une seule fonction de commercial ou de marketing qui peut se permettre de ne plus utiliser l’IA en 2024” indique-t-il.
Si certains abandonnent rapidement l’utilisation des outils IA en raison de résultats peu satisfaisants, d’autres ont compris que l’utilisation de ces outils pouvait être optimisée et améliorée, et ce grâce à la création de prompts.
Le Prompt engineering est la technique consistant à formuler ou concevoir des instructions claires et spécifiques pour les modèles d'intelligence artificielle (comme ChatGPT) afin d'obtenir des réponses précises et pertinentes. En d'autres termes, c'est l'art de poser les bonnes questions ou donner les bons contextes pour guider une IA à produire les meilleurs résultats possibles. Il s’agit d’une approche assez technique qui permet d’obtenir des informations efficacement grâce à l’IA.
Cependant, au cours de sa conférence, Arnaud Desmarest s’est davantage orienté vers “l’art du prompt”, une approche plus générale utilisant certaines techniques et astuces non officielles pour avancer.
Si certains abandonnent rapidement l’utilisation des outils IA en raison de résultats peu satisfaisants, d’autres ont compris que l’utilisation de ces outils pouvait être optimisée et améliorée, et ce grâce à la création de prompts.
Le Prompt engineering est la technique consistant à formuler ou concevoir des instructions claires et spécifiques pour les modèles d'intelligence artificielle (comme ChatGPT) afin d'obtenir des réponses précises et pertinentes. En d'autres termes, c'est l'art de poser les bonnes questions ou donner les bons contextes pour guider une IA à produire les meilleurs résultats possibles. Il s’agit d’une approche assez technique qui permet d’obtenir des informations efficacement grâce à l’IA.
Cependant, au cours de sa conférence, Arnaud Desmarest s’est davantage orienté vers “l’art du prompt”, une approche plus générale utilisant certaines techniques et astuces non officielles pour avancer.
Cas d’application : découverte client et tâche répétitive
Comprendre les motivations profondes du client augmente considérablement le taux de transformation dans la vente de voyage. Dans ce contexte, Arnaud Desmarest explique comment la technique du “Priming” permet de créer un prompt adéquat afin d’obtenir une liste de questions à poser dans le cadre d’une découverte client. Il donne donc à ChatGPT (le principal outil utilisé lors de cette présentation) les indications suivantes pour simuler un cas d’entretien de découverte client dans une agence de voyages sur mesure :
A cela, le conférencier ajoute des premiers exemples issus de son expérience personnelle, qui permettent d’orienter le robot dans son cheminement et l’élaboration de sa réponse. L’IA vient donc enrichir et structure l’entretien découverte en permettant de compléter l’expérience de l’agent de voyage et en l’aidant sur certains points complexes.
Un autre exemple d’utilisation de l’IA présenté lors de cette conférence est le gain de productivité pour la reproduction d’un template de page spécifique (cf mise à jour de fiches produits, etc.). L’intelligence artificielle est capable de reproduire un type de page lorsqu’un modèle lui est fourni, ce qui permet un gain de temps majeur en cas de récurrence de template. En fournissant un template (capture d’écran, texte, PDF, etc.) et les informations à indiquer dans la page souhaitée, l’IA est capable de rédiger et de mettre en forme un contenu qui correspondra au template initial.
- Rôle : un agent de voyage expérimenté
- Contexte : travaille dans une agence de voyage sur mesure, haut de gamme
- Cible : des français, CSP +
- Objectif : personnaliser le voyage
- Tâche : lister toutes les questions de cet entretien découverte pour récolter toutes les informations
- Style et format : questions regroupées par thématique et présentées sous forme de tableau
A cela, le conférencier ajoute des premiers exemples issus de son expérience personnelle, qui permettent d’orienter le robot dans son cheminement et l’élaboration de sa réponse. L’IA vient donc enrichir et structure l’entretien découverte en permettant de compléter l’expérience de l’agent de voyage et en l’aidant sur certains points complexes.
Un autre exemple d’utilisation de l’IA présenté lors de cette conférence est le gain de productivité pour la reproduction d’un template de page spécifique (cf mise à jour de fiches produits, etc.). L’intelligence artificielle est capable de reproduire un type de page lorsqu’un modèle lui est fourni, ce qui permet un gain de temps majeur en cas de récurrence de template. En fournissant un template (capture d’écran, texte, PDF, etc.) et les informations à indiquer dans la page souhaitée, l’IA est capable de rédiger et de mettre en forme un contenu qui correspondra au template initial.
Generative knowledge, rendre l’IA plus pertinente
L’IA n’est pas toujours au courant des dernières actualités qui ont été publiées sur les moteurs de recherche, ce qui peut amener à la création de contenus erronés.
Afin de remédier à cela, la technique du “Generative Knowledge” consiste à faire générer à l’IA un contenu à jour avant de lui demander une tâche plus complexe.
Par exemple, vous souhaitez faire une proposition commerciale sur votre marque, vous allez d’abord demander à l’IA de générer une synthèse de votre marque en se basant sur votre site (ou sur n’importe quelle publication souhaitée, il suffit de fournir les URL source à l’IA). Une fois cette synthèse validée, la mémoire de l’IA est “mise à jour”, ce qui vous permet de créer le plan de votre proposition commerciale avec une base de données à jour.
Dans ChatGPT, il est possible de créer plusieurs conversations. Chaque conversation garde en mémoire tout ce qui a été demandé à l’IA. Ainsi, si vous travaillez pour différents clients ou marques, vous pouvez tout à fait créer une conversation par client (ou marque), afin que l’IA garde en mémoire et sépare les spécificités de chacun.
Pour avancer progressivement dans la génération de contenu, il est possible de mettre en place une “chaîne de pensée”, c’est-à-dire un enchaînement de tâches demandées à l’IA, régulé par une approbation à chaque étape. En d’autres termes, si vous avez 5 étapes à demander à l’IA, vous lui demanderez de réaliser la première et de vous faire valider sa réponse avant de passer à la suivante. Cela permet de corriger point par point les possibles erreurs et d’ajuster votre stratégie.
Afin de remédier à cela, la technique du “Generative Knowledge” consiste à faire générer à l’IA un contenu à jour avant de lui demander une tâche plus complexe.
Par exemple, vous souhaitez faire une proposition commerciale sur votre marque, vous allez d’abord demander à l’IA de générer une synthèse de votre marque en se basant sur votre site (ou sur n’importe quelle publication souhaitée, il suffit de fournir les URL source à l’IA). Une fois cette synthèse validée, la mémoire de l’IA est “mise à jour”, ce qui vous permet de créer le plan de votre proposition commerciale avec une base de données à jour.
Dans ChatGPT, il est possible de créer plusieurs conversations. Chaque conversation garde en mémoire tout ce qui a été demandé à l’IA. Ainsi, si vous travaillez pour différents clients ou marques, vous pouvez tout à fait créer une conversation par client (ou marque), afin que l’IA garde en mémoire et sépare les spécificités de chacun.
Pour avancer progressivement dans la génération de contenu, il est possible de mettre en place une “chaîne de pensée”, c’est-à-dire un enchaînement de tâches demandées à l’IA, régulé par une approbation à chaque étape. En d’autres termes, si vous avez 5 étapes à demander à l’IA, vous lui demanderez de réaliser la première et de vous faire valider sa réponse avant de passer à la suivante. Cela permet de corriger point par point les possibles erreurs et d’ajuster votre stratégie.
Ask to ask : se faire interroger par l’IA pour gérer un projet dans un secteur non maîtrisé
L’intelligence artificielle peut être interrogée, mais elle peut aussi nous interroger lorsque nous ne savons pas par où commencer.
Pour illustrer son propos, Arnaud Desmarest donne l’exemple de l’organisation d’un événement. Il explique alors à l’IA qu’il doit organiser cet événement, et il lui demande de lui poser toutes les questions nécessaires afin de cerner son besoin.
Après avoir obtenu une vaste liste de questions numérotées, il répond à chacune d’entre elles, et envoie ses réponses à l’IA qui propose alors une proposition de déroulement d’événement, avant, pendant et après. Avec ces réponses finales, il est en mesure de contacter une agence événementielle, et sera en mesure de formuler une demande beaucoup plus complète et cernée en amont.
Pour illustrer son propos, Arnaud Desmarest donne l’exemple de l’organisation d’un événement. Il explique alors à l’IA qu’il doit organiser cet événement, et il lui demande de lui poser toutes les questions nécessaires afin de cerner son besoin.
Après avoir obtenu une vaste liste de questions numérotées, il répond à chacune d’entre elles, et envoie ses réponses à l’IA qui propose alors une proposition de déroulement d’événement, avant, pendant et après. Avec ces réponses finales, il est en mesure de contacter une agence événementielle, et sera en mesure de formuler une demande beaucoup plus complète et cernée en amont.
Comment rédiger un prompt qualitatif ?
Il est possible de demander à l’IA quel est le meilleur prompt pour obtenir une réponse de qualité. Cependant, certains outils spécialisés sont plus performants pour optimiser vos prompts, comme par exemple Prompt Perfect, qui rédige un prompt développé à partir de votre demande initiale.
L’utilisation et la réflexion de votre travail sur les outils d’IA vous permettront également d’améliorer au fur et à mesure vos prompts, et donc l’efficacité et la qualité des réponses obtenues.
L’IA n’a pas pour vocation de remplacer l’humain, mais peut lui permettre d’être plus performant et compétitif et de se recentrer sur l’humain en facilitant la réalisation des tâches lourdes.
L’utilisation et la réflexion de votre travail sur les outils d’IA vous permettront également d’améliorer au fur et à mesure vos prompts, et donc l’efficacité et la qualité des réponses obtenues.
L’IA n’a pas pour vocation de remplacer l’humain, mais peut lui permettre d’être plus performant et compétitif et de se recentrer sur l’humain en facilitant la réalisation des tâches lourdes.
L’IA dans notre société actuelle
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Dans un second temps, Olivier Roche a mis l’accent sur l’importance de la formation à l’IA en raison de l’accélération de son utilisation dans tous les secteurs.
IA générative, traduction automatique, campagnes marketing, chatbots, le thème de la conférence “L’IA ce n’est pas demain, c’est maintenant” met en lumière les usages déjà développés de l’IA et la nécessité de se lancer. Olivier Roche a repris les propos de Arnaud Desmarest et indique que la formation à l’IA permet la création d’un “homme augmenté”, et conclut en disant que “Plus le monde se virtualise, plus l’humain est important”.
IA générative, traduction automatique, campagnes marketing, chatbots, le thème de la conférence “L’IA ce n’est pas demain, c’est maintenant” met en lumière les usages déjà développés de l’IA et la nécessité de se lancer. Olivier Roche a repris les propos de Arnaud Desmarest et indique que la formation à l’IA permet la création d’un “homme augmenté”, et conclut en disant que “Plus le monde se virtualise, plus l’humain est important”.