Intelligence artificielle dans l’hôtellerie : les tendances clés de 2026

Janvier 2026. Dans le hall d’un hôtel parisien, un directeur d’établissement scrolle sur son téléphone. Son fil LinkedIn déborde d’articles sur l’intelligence artificielle qui va « révolutionner l’hôtellerie ». Des chatbots miraculeux, des algorithmes de tarification dynamique, des outils de maintenance prédictive. Tout semble possible.

Mais par où commencer, concrètement, quand on gère déjà les plannings sur Excel et qu’on court après les candidatures pour remplacer un réceptionniste parti il y a trois semaines ?

C’est précisément cette question que l’événement Neospitality, organisé le 15 janvier 2026, a voulu traiter sans détour. 

Une demi-journée stratégique réunissant professionnels du secteur HCR et experts de l’IA,  parmi lesquels Irina Bolocan, spécialiste de l’intelligence artificielle appliquée à l’hôtellerie depuis quinze ans, et Jean-Pierre Nadir, fondateur d’Easyvoyage et du groupe FairMoove.

L’objectif : dépasser le buzzword et les tendances hôtelières pour identifier les cas d’usage qui fonctionnent vraiment, les conditions pour réussir l’intégration de ces outils, et la question qui fâche : l’IA est-elle compatible avec une démarche RSE ?

 Retour sur les grandes tendances qui vont réellement impacter le quotidien des établissements.

Le paradoxe de l’IA dans l’hôtellerie : entre enthousiasme et tâtonnement

Le constat posé dès l’ouverture de Neospitality a le mérite de la clarté : l’intelligence artificielle fascine le secteur hôtelier, mais elle peine à s’ancrer durablement dans les opérations. 

Les chiffres présentés par Irina Bolocan, issus de l’étude européenne Britz & Schegg publiée en octobre 2025, sont parlants.

72 % des hôteliers considèrent l’IA comme un enjeu majeur pour leur activité. Jusque-là, rien de surprenant. Mais la suite interpelle : seuls 9 % d’entre eux disposent d’une stratégie claire pour l’intégrer. 35 % testent des outils sans cadre défini. Et 95 % des projets pilotes échouent, faute d’accompagnement.

Ce décalage entre l’intérêt affiché et la capacité à passer à l’action résume bien la situation actuelle. On veut y aller, mais on ne sait pas comment. Ou on essaie, mais ça ne tient pas dans la durée.

Côté attentes, les données issues du salon FHT 2025 confirment une tendance de fond. Ce que recherchent les professionnels de l’hôtellerie, ce n’est pas forcément la prouesse technologique. C’est le gain de temps. 

• 80 % des hôteliers interrogés voient l’IA comme un moyen de réduire la charge sur les tâches administratives et répétitives : plannings, contrats, réponses aux demandes récurrentes. 
• 44 % l’envisagent comme un outil d’amélioration de l’expérience client. 
• 32 % espèrent un impact sur le chiffre d’affaires.

Ces chiffres dessinent un portrait assez pragmatique. Les hôteliers ne cherchent pas à impressionner leurs clients avec des robots dans le hall.

 Ils cherchent à respirer un peu, à dégager du temps pour ce qui compte vraiment : être présents sur le terrain, accompagner leurs équipes, soigner la relation client. L’IA n’est pas perçue comme une fin en soi, mais comme un levier pour retrouver des marges de manœuvre dans un quotidien souvent saturé.

Le problème, c’est que sans cadre, sans accompagnement, sans stratégie, l’outil reste un gadget. Un essai ponctuel qu’on abandonne au bout de quelques semaines parce qu’il ne s’intègre pas aux process existants, ou parce que personne n’a vraiment été formé à l’utiliser.

 Le paradoxe est là : l’enthousiasme ne suffit pas.

IA classique vs IA générative : quelle différence pour un hôtelier ?

Avant d’aller plus loin, une clarification s’impose. Lors de l’événement, Irina Bolocan a pris le temps de distinguer deux réalités que l’on confond souvent sous le même acronyme.

L’intelligence artificielle « classique » (celle qui existe depuis des années dans les outils métiers)  réalise des tâches préétablies dans un cadre précis. Elle analyse des données, détecte des anomalies, déclenche des alertes. C’est elle qui permet à un système de maintenance de signaler qu’un équipement montre des signes de fatigue avant la panne. 

C’est elle aussi qui alimente les algorithmes de tarification dynamique, capables d’ajuster les prix en fonction de la demande, de la concurrence et des événements locaux.

L’IA générative, elle, fonctionne différemment. Elle crée du contenu nouveau en s’appuyant sur une base de données immense. ChatGPT, Google Gemini, les assistants conversationnels comme HiJiffy ou Quicktext : ces outils ne se contentent pas d’exécuter des règles. 

Ils produisent des textes, des réponses, des suggestions. Ils peuvent rédiger une réponse à un avis client, générer une description de chambre pour le site web, ou tenir une conversation avec un voyageur qui pose des questions sur les horaires du petit-déjeuner à trois heures du matin.

En pratique, les deux se complètent : 

•  L’IA classique automatise les process, fiabilise les données, fait gagner du temps sur les tâches répétitives.
•  L’IA générative assiste la création et fluidifie la relation client. 

Un établissement peut très bien utiliser la première pour optimiser ses plannings et la seconde pour répondre plus vite aux avis en ligne, sans que l’une n’exclue l’autre.

Cette distinction peut sembler technique, mais elle a une vertu pratique : elle permet de mieux identifier quel type d’outil répond à quel besoin. Et donc de ne pas attendre d’un chatbot qu’il fasse de la maintenance prédictive, ni d’un algorithme de yield management qu’il rédige des emails personnalisés.

Les cas d’usage concrets qui transforment le quotidien des hôteliers grâce à l’IA

Passons aux applications terrain. 

Lors des ateliers collaboratifs de Neospitality, deux grandes thématiques ont structuré les échanges : 

• d’un côté, l’IA au service du recrutement et de l’intégration ; 
• de l’autre, l’IA appliquée à la maintenance et à la gestion contractuelle. 

Mais les cas d’usage présentés tout au long de la journée dépassaient largement ces deux axes.

Gestion RH et plannings

C’est probablement le terrain où les attentes sont les plus fortes et les gains les plus immédiats. L’IA peut intervenir à plusieurs niveaux de la chaîne RH. 

En amont, elle aide au tri des candidatures, à la préparation des entretiens, à la génération de supports d’onboarding pour accélérer l’intégration des nouveaux arrivants.

 En aval, elle permet d’analyser les indicateurs de qualité de vie au travail, de détecter les signaux faibles d’un turnover à venir, de suivre les échéances critiques : fins de période d’essai, renouvellements de contrats, documents de séjour à mettre à jour.

Sur le volet plannings hôteliers, les apports sont tout aussi concrets. Les outils capables d’alerter avant un dépassement d’heures, de vérifier la conformité avec la convention collective HCR, de suivre les repos obligatoires : ce ne sont plus des gadgets réservés aux grands groupes.  Ces logiciels hôteliers existent, ils fonctionnent, et ils évitent des contentieux prud’homaux de plus en plus fréquents.

Maintenance prédictive et technique

La maintenance hôtelière, c’est souvent le parent pauvre de la digitalisation. On gère les pannes quand elles arrivent, on note les interventions sur un carnet ou dans un mail, et on reconstitue l’historique a posteriori quand il faut justifier une décision.

L’IA change la donne sur plusieurs fronts. 

1. D’abord, la centralisation : tous les équipements, tous les historiques d’intervention, au même endroit. 
2. Ensuite, les alertes automatisées : plus besoin de se souvenir que la révision de la chaudière tombe en mars, le système le rappelle. 
3. Enfin, et c’est peut-être le plus prometteur, la prévention des pannes grâce à l’analyse des données issues de capteurs connectés. Un compresseur de climatisation qui commence à dériver, une VMC dont les performances baissent : l’alerte remonte avant que le client ne subisse la moindre gêne.

Analyse des avis clients et e-réputation

L’un des tableaux les plus marquants présentés lors de l’événement comparait la gestion des avis clients avec et sans IA. Les écarts sont significatifs.

Sans outil, le délai de détection d’un avis négatif varie de un à trois jours, quand on fait une veille manuelle, souvent aléatoire. Le temps de traitement total pour rédiger une réponse publique, envoyer un email privé, remonter l’information à l’équipe concernée : entre 45 et 60 minutes par avis. Le taux de réponse stagne entre 40 et 60 %, faute de temps.

Avec l’IA, la détection devient automatique : 15 minutes en moyenne. Le temps de traitement tombe à 5 minutes, le temps de valider les contenus générés. Le taux de réponse atteint 100 %. Et surtout, l’analyse permet d’identifier les causes racines : si les mentions « bruit » explosent en décembre, c’est peut-être qu’il y a un problème d’isolation phonique à traiter. L’avis client devient un signal opérationnel, pas juste une contrainte de communication.

Le contexte rend cette dimension d’autant plus critique : 81 % des voyageurs lisent systématiquement les avis avant de réserver, toutes plateformes confondues. Une succession d’avis négatifs peut faire perdre jusqu’à 70 % des réservations potentielles.

Revenue management et tarification dynamique

Dernier cas d’usage abordé : l’optimisation tarifaire. Les algorithmes de revenue management analysent la demande en temps réel, croisent les données d’occupation avec les événements locaux, la météo, le comportement des concurrents. Ils ajustent les prix pour maximiser le revenu par chambre disponible.

Pendant longtemps, ces outils étaient réservés aux grandes chaînes disposant d’équipes dédiées. La démocratisation des solutions cloud les rend désormais accessibles aux établissements indépendants. 

Ce qui ne dispense pas d’une supervision humaine (l’algorithme propose, le revenue manager dispose)  mais libère du temps sur l’analyse et permet de réagir plus vite aux fluctuations du marché.

IA et RSE en hôtellerie : l’équation gagnante ou le paradoxe environnemental ?

C’est Jean-Pierre Nadir, fondateur d’Easyvoyage et du groupe FairMoove, qui a porté cette réflexion lors de l’événement. 

La question mérite d’être posée frontalement : l’intelligence artificielle est-elle compatible avec une démarche responsable ?

La réponse n’est pas binaire. Elle dépend de ce qu’on en fait.

Côté opportunités, les chiffres présentés sont encourageants. 35 % des hôtels qui obtiennent une certification « verte » y parviennent grâce à des mesures de durabilité impulsées par des outils intégrant de l’IA ( suivi énergétique en temps réel, pilotage intelligent des équipements de chauffage et de climatisation, optimisation des consommations d’eau) .

 L’IA permet aussi de réduire le gaspillage, que ce soit sur le linge, la restauration ou le housekeeping, en affinant les prévisions et en ajustant les volumes au plus près des besoins réels.

Sur le volet social, les apports ne sont pas négligeables non plus. Une meilleure planification, c’est une charge de travail mieux répartie entre les équipes. Des tâches administratives automatisées, c’est du temps libéré pour des missions à plus forte valeur ajoutée. Et quand l’outil aide à détecter les signaux faibles d’un mal-être au travail, il peut contribuer à améliorer la qualité de vie des collaborateurs.

Mais il y a l’autre face. Les data centers qui font tourner ces algorithmes consomment de l’énergie, beaucoup d’énergie. Le risque de déshumanisation existe si l’on pousse l’automatisation trop loin, au détriment de la relation humaine qui reste au cœur du métier d’hôtelier. Et le flou persiste sur l’usage des données, sur la propriété intellectuelle des contenus générés, sur la transparence des algorithmes.

La position défendue par Jean-Pierre Nadir tient en une phrase : l’IA n’est pas durable par nature. 

Elle le devient lorsqu’elle est mise au service d’une stratégie responsable, mesurable et humaine. La RSE n’est pas une contrainte à subir, c’est une opportunité de différenciation. Et l’IA peut être un levier puissant pour structurer cette démarche, tracer les engagements, appuyer les labellisations  à condition de garder la main sur ce qu’on en fait et pourquoi.

Pour les établissements soumis aux obligations réglementaires ( décret tertiaire, loi Climat et résilience, futur étiquetage environnemental) , la capacité à suivre les consommations, à documenter les actions, à piloter les contrats fournisseurs devient un enjeu concret.

 L’IA n’est pas la solution miracle, mais elle peut fournir la visibilité qui manque souvent pour passer de l’intention à l’action.

Gouvernance et conformité de l’IA : poser un cadre avant de se lancer

L’enthousiasme ne doit pas faire oublier les garde-fous. C’est l’un des messages forts de l’événement : avant de déployer des outils d’IA, encore faut-il savoir dans quel cadre on opère.

Le RGPD, d’abord. Le règlement européen sur la protection des données s’applique pleinement aux outils d’intelligence artificielle qui traitent des informations sur les clients ou les collaborateurs. 

Concrètement, cela signifie identifier les données utilisées par chaque outil, anonymiser ce qui peut l’être, limiter la collecte au strict nécessaire, et informer clairement les personnes concernées. Un chatbot qui enregistre les conversations des clients, un algorithme qui analyse les performances des salariés : tout cela entre dans le champ du RGPD.

L’IA Act, ensuite. Ce cadre européen, entré progressivement en application, impose des obligations spécifiques pour les systèmes d’IA considérés comme « à haut risque » ; notamment ceux utilisés dans le recrutement hôtelier, l’évaluation des personnes ou la prise de décision impactant des individus. Les établissements qui utilisent l’IA pour trier des candidatures ou évaluer leurs équipes doivent maintenir une validation humaine systématique et tracer les décisions appuyées par l’algorithme.

Au-delà des textes, Irina Bolocan a rappelé trois règles d’or qui relèvent du bon sens mais qu’on oublie souvent dans la précipitation.

1. Première règle : ne jamais partager d’informations confidentielles, sensibles ou stratégiques dans les outils d’IA générative. Plans stratégiques, données personnelles des collaborateurs ou des clients, informations financières,  tout cela n’a rien à faire dans un prompt ChatGPT.
2. Deuxième règle : anonymiser les données avant de les soumettre à un outil. Au lieu de copier-coller un email avec les vrais noms et adresses, on remplace par des balises ou des pseudonymes. C’est une habitude à prendre, pas une contrainte insurmontable.
3. Troisième règle : ne jamais se fier à 100 % aux résultats produits par l’IA. L’outil peut se tromper, halluciner des informations, produire des réponses inadaptées au contexte. L’esprit critique reste indispensable, et le recours à un avis humain en cas de doute n’est pas une option.

Enfin, et c’est peut-être le point le plus subtil, l’acceptabilité sociale.

 Un outil d’IA ne fonctionne durablement que si les équipes qui l’utilisent lui font confiance. Cela suppose d’expliquer les finalités et les bénéfices, d’associer les collaborateurs aux réflexions sur les usages, et de positionner clairement l’IA comme un appui, jamais comme un substitut. L’hôtellerie reste un métier de contact humain. L’IA peut libérer du temps pour ce contact, mais elle ne doit pas le remplacer.

Passer à l’action : par où commencer pour déployer l’intelligence artificielle en hôtellerie ?

Les constats sont posés, les cas d’usage identifiés, les garde-fous rappelés. Reste la question qui taraude la plupart des directeurs d’établissement : concrètement, on fait quoi lundi matin ?

La première étape, c’est d’identifier les irritants prioritaires. Pas les sujets à la mode, pas ce que fait le concurrent d’en face, mais les vrais points de friction du quotidien. 

Souvent, ce sont les tâches administratives chronophages qui reviennent en tête : les plannings qu’on refait trois fois par semaine, les contrats d’extras qu’on génère dans l’urgence, les avis clients auxquels on ne répond plus faute de temps, les échéances de contrats fournisseurs qu’on découvre après la reconduction automatique.

C’est là que l’IA peut apporter un gain de temps immédiat et mesurable. Pas sur des sujets stratosphériques, mais sur ces micro-tâches qui, cumulées, représentent des heures chaque semaine.

Deuxième point : choisir des outils adaptés aux spécificités du secteur HCR. 

Les solutions généralistes, conçues pour l’industrie ou le tertiaire classique, ne gèrent pas les subtilités de la convention collective hôtels-cafés-restaurants. Les plafonds horaires différenciés selon les catégories de personnel, les règles sur les extras en hôtellerie, les coupures, les saisonniers : tout cela demande des outils pensés pour ces réalités. Sinon, on passe son temps à contourner, à vérifier manuellement, à corriger ce que le logiciel ne sait pas faire. Et on finit par abandonner !

Troisième point, et c’est sans doute le plus sous-estimé : ne pas négliger l’accompagnement. 

Le chiffre présenté lors de Neospitality est éloquent : 95 % des pilotes échouent faute de formation et de cadre. 

Un outil qu’on déploie sans explication, sans prise en main, sans interlocuteur disponible quand ça coince, c’est un outil qu’on n’utilisera plus dans trois mois. Le déploiement sur site, la formation adaptée aux différents profils d’utilisateurs, le support réactif quand un problème survient : ces éléments font souvent la différence entre un projet qui s’ancre et un projet qui s’enlise.

Dernier conseil : commencer petit. Vouloir tout digitaliser d’un coup, c’est le meilleur moyen de décourager les équipes et de générer des résistances. Mieux vaut cibler un ou deux cas d’usage à retour sur investissement rapide, stabiliser l’adoption, mesurer les gains, puis élargir progressivement. L’IA n’est pas un big bang. C’est une transformation par étapes, au rythme de l’établissement et de ses équipes.

Ce que nous avons retenu de Neospitality 2026 

L’événement Neospitality du 15 janvier 2026 aura eu le mérite de remettre les pendules à l’heure.

 L’intelligence artificielle dans l’hôtellerie n’est plus un sujet de prospective réservé aux conférences tech. C’est un outil opérationnel, disponible aujourd’hui, qui répond à des problèmes concrets, à condition de savoir par où commencer et de ne pas confondre gadget et levier de transformation.

Les chiffres présentés lors de la journée dessinent une feuille de route assez claire. L’IA intéresse massivement les professionnels du secteur, mais elle ne s’ancre durablement que lorsqu’elle s’accompagne d’une stratégie, d’un cadre et d’un accompagnement humain. 

Les cas d’usage les plus porteurs concernent les tâches administratives chronophages, la maintenance préventive, l’analyse des avis clients et l’optimisation tarifaire. Et la compatibilité avec une démarche RSE est non seulement possible, mais souhaitable.

Pour les établissements qui veulent passer à l’action, le choix d’outils adaptés au secteur HCR reste déterminant. 

C’est précisément la raison d’être de la suite Neolam : des solutions conçues par des hôteliers, pour des hôteliers : 

• Lamster pour la gestion RH et les plannings, 
• Flexcrew pour le recrutement et la constitution d’un vivier de talents,
• Inara pour la maintenance préventive et curative, 
• Pilboard pour le suivi des contrats fournisseurs. 

Avec, à chaque étape, un accompagnement humain qui fait la différence.

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