L’intelligence artificielle dans le Revenue Management hôtelier

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Description

Jour 1 – Comprendre et analyser l’IA en Revenue Management

Matin :

Introduction aux RMS : définitions, évolutions, promesses
Panorama des outils du marché (IDeaS, Duetto, Atomize, etc.)
Qu’est-ce que l’IA ? Machine learning vs automatisation
Exemples concrets de traitement de données par l’IA (pick-up, segmentation, forecasting)

Après-midi :

Avantages de l’IA pour les hôteliers indépendants
Démonstration : simulation de pricing automatique vs manuel
Étude de cas : quand l’IA se trompe (données erronées, contexte ignoré)
Discussion : faut-il suivre aveuglément les recommandations ?

Jour 2 – Utiliser l’IA comme outil stratégique, pas comme pilote automatique

Matin :

Lire, comprendre et interpréter les recommandations IA
Construire une stratégie hybride : humain + machine
Exercice pratique : prise de décision avec et sans IA (Excel fourni)
Cas concrets de terrain présentés par Alexandra Fèvre

Après-midi :

Développer son propre cadre de validation des recommandations IA
Création d’une grille de décision 'business first'
Atelier : ajuster sa stratégie RM selon le storytelling territorial
Clôture : IA et intelligence humaine, un duo stratégique

Objectifs

- Comprendre les principes de l’IA appliquée au Revenue Management
- Identifier les avantages et les limites des outils RMS actuels
- Apprendre à challenger les recommandations automatisées
- Développer un esprit critique et stratégique face à l’IA
- Savoir combiner l’intuition humaine et la technologie pour optimiser le revenu

Points forts / Contenu