Pourquoi Cloudbeds a créé sa propre IA pour personnaliser les voyages à grande échelle

En tant que PDG et cofondateur de Cloudbeds, Adam Harris se concentre depuis longtemps sur la manière dont la technologie peut aider les hôtels à offrir des expériences clients plus performantes et plus connectées. Aujourd'hui, alors que l'IA redéfinit les processus décisionnels des entreprises et des clients, il mène l'une des expériences les plus audacieuses du secteur de l'hôtellerie en matière d'intelligence artificielle.

Au cœur de la stratégie de Cloudbeds se trouve la conviction que les outils d'IA génériques ne suffiront pas. Pour Adam Harris, l'IA ne se résume pas à une tarification plus intelligente. Il s'agit de créer un écosystème réactif et personnalisé où la technologie ne se contente pas d'automatiser, mais comprend.

Avant son apparition au Skift Data + AI Summit , Harris explique comment Cloudbeds construit une IA qui parle réellement le langage des hôtels, pourquoi l'hôtellerie doit cesser de traiter l'IA comme un plugin et comment l'offre lisible par machine est sur le point d'alimenter la prochaine révolution de la réservation.

Chez Cloudbeds, nous considérons l'IA comme la clé pour offrir des expériences de voyage personnalisées à grande échelle. Cependant, l'IA doit dépasser les modèles génériques pour avoir un réel impact dans le secteur de l'hôtellerie. Les systèmes d'IA traditionnels ont été conçus pour un usage général, manquant d'une compréhension approfondie des besoins spécifiques du secteur, notamment dans l'hôtellerie, où moins de 0,004 % des données d'apprentissage proviennent de notre secteur.

C'est là que notre approche se distingue. Nous avons développé notre propre modèle d'IA : un modèle causal-neural à grand langage (LLM) spécialement conçu pour l'hôtellerie. Pour les voyageurs, cela se traduit par une tarification plus intelligente, une meilleure disponibilité et des expériences plus fluides et personnalisées, adaptées à leurs préférences et à leurs habitudes de réservation. Pour les hôteliers, cela signifie moins d'incertitudes et plus de temps pour se concentrer sur la création de séjours mémorables. En concevant un moteur d'IA qui maîtrise le langage de l'hôtellerie, nous contribuons à une croissance intelligente et permettons aux hôteliers de se concentrer sur l'essentiel : leurs clients.

L'époque de la gestion des revenus fragmentée et uniquement basée sur les prix est révolue. L'IA traditionnelle dans l'hôtellerie se concentre souvent sur la tarification avec une vision et une précision limitées, mais nous voulions changer cela. Notre nouvel outil de gestion des revenus, Signals, optimisé par Cloudbeds Intelligence, analyse plus de 4 milliards de données par heure : réservations, tarifs concurrents, événements locaux et avis clients. Il traite ces données pour fournir des prévisions d'une précision inégalée dans le secteur, supérieure à 95 %, jusqu'à 180 jours à l'avance, ainsi que des recommandations tarifaires et marketing intelligentes pour répondre aux besoins des clients.

En unifiant la gestion des revenus, le marketing client et les informations opérationnelles au sein d'un système unique et cohérent, Signals permet aux hôtels d'agir sur une vue d'ensemble. Plutôt que de se concentrer uniquement sur le prix, les hôteliers peuvent prendre des décisions fondées sur les données qui optimisent l'ensemble de leur activité, créant ainsi un environnement plus intelligent et plus réactif pour les clients et le personnel.

La plus grande erreur du secteur est de considérer l'IA comme quelque chose qu'on peut simplement "appliquer". L'IA n'est pas une solution clé en main ; son efficacité dépend des données sur lesquelles elle est entraînée. La plupart des modèles d'IA disponibles aujourd'hui n'ont pas été conçus pour le secteur de l'hôtellerie, et avec moins de 0,004 % des données fondamentales de l'IA provenant du secteur du voyage, il est clair que ces modèles reposent souvent sur des hypothèses éclairées plutôt que sur des informations sectorielles spécifiques.

Chez Cloudbeds, nous ne nous sommes pas contentés d'appliquer l'IA : nous l'avons conçue de A à Z, spécifiquement pour l'hôtellerie. Notre IA repose sur une double approche : un moteur d'IA causale qui traite des milliards de signaux hôteliers réels chaque heure, et un LLM spécifique à l'hôtellerie, formé à partir de millions de données provenant d'hôteliers et de revenue managers. Cela permet à notre système non seulement d'analyser les données, mais aussi de les comprendre et de raisonner comme un hôtelier, fournissant ainsi des informations pertinentes et exploitables.

Alors que les agents d'IA et les modèles de langage naturel transforment la façon dont les voyageurs recherchent et réservent, la valeur passe de celui qui présente les options à celui qui les possède. Cloudbeds est particulièrement bien placé pour alimenter cette nouvelle couche de découverte, en optimisant les connexions directes, la disponibilité en temps réel et la tarification dynamique sur les plateformes émergentes basées sur l'IA. Si les hôteliers agissent rapidement pour rendre leur offre lisible et intégrée par les machines, l'IA amplifiera leur activité d'une manière jusqu'alors inimaginable.

L'ère des interfaces est révolue. Nous assistons à une refonte fondamentale de l'hôtellerie grâce à la science pure. Les entreprises qui continuent de privilégier le raffinement au détriment des fondements algorithmiques sont sur le point de disparaître. Lorsque les agents IA assumeront davantage de responsabilités (et elles le feront), qu'adviendra-t-il des schémas de fréquentation ? Les hôtels, quant à eux, seront toujours là, toujours pleins, et accueilleront simplement les clients par des canaux totalement différents.

Alors que le secteur du voyage s'efforce de s'adapter à l'IA générative, des leaders comme Adam Harris ne se contentent pas d'utiliser l'IA ; ils la redéfinissent pour leur secteur. Sa participation au Skift Data + AI Summit est un rendez-vous incontournable pour quiconque souhaite comprendre comment l'intelligence sectorielle révolutionne le secteur.