Sébastion Botte (TUI France) : "A la fin c’est le conseiller qui prend la décision"

À deux semaines de Next Tourisme, où Stéphanie Nammour (Directrice de l'Expérience Client & Projets chez TUI France) interviendra le 4 juin pour nous parler d'expérience client, je voulais comprendre côté DSI comment un acteur de la taille de TUI France industrialise concrètement l'IA. Architecture, données et déploiement en agences : comprendre ce qui se passe en amont des outils.

Sébastien Botte est DSI de TUI France depuis 2021. Autodidacte, il a démarré au support informatique avant de gravir tous les échelons. Aujourd'hui, il pilote une soixantaine de personnes qui développent et font tourner les outils internes du voyagiste. Et depuis juillet 2024, une équipe IA dédiée opérationnelle à Clichy, qui a déjà déployé plusieurs outils en agences de voyages.

L'actualité du Groupe ne manque pas non plus : partenariat avec Mindtrip (la plateforme américaine de planification de voyage par IA) annoncé en novembre dernier et présence dans le store ChatGPT depuis quelques semaines. J'ai voulu comprendre ce qui se passait techniquement derrière.

Nicolas François : Pour commencer, parlons de votre partenariat avec Mindtrip. Je m'étais connecté depuis les Pays-Bas pour voir ce bouton « Book with TUI » apparaître au milieu d'une conversation IA. Franchement, j'ai eu l'impression qu'on passait de la démo à la réalité. Comment c'est vécu côté DSI France ?

Sébastien Botte : Mindtrip, c'est une expérimentation réalisée par TUI Group et non pas TUI France. Le bouton « Book with TUI » est disponible aux Pays-Bas, en Belgique, en Allemagne et en Irlande. Pour l'instant, la France n'en fait pas partie.

Techniquement, Mindtrip a été branché sur Nezasa, notre outil qui sert en agence à faire tout ce qui est sur-mesure : le conseiller fait une demande en langage naturel et arrive à la création d'un circuit complet avec des propositions, tout est ajustable sur la carte ou en conversation. Comme Mindtrip a la même logique, ça fonctionne parfaitement, c'est très compatible avec ce type d'environnement.

Et ça vous sert aussi pour vos branchements sur ChatGPT ?

Exactement, le même socle nous rend compatible avec d'autres environnements. TUI Group a une application dans le store ChatGPT depuis quelques semaines. Concrètement, quand un internaute demande à ChatGPT où partir, nos offres remontent directement via la fonction Search.

L'objectif, c'est vraiment de se dire que TUI n'est pas juste un site web : c'est partout où le client peut trouver une expérience de qualité TUI.

Sur ChatGPT, on se limite au search ; on ne fait pas encore de réservations, et le paiement est effectué sur tui.com. L'important pour nous, c'est de ne pas faire courir de risques à nos clients. On va sur les zones où on est persuadés qu'il y a un potentiel à explorer maintenant, et on attend que la solution soit plus avancée pour le reste.

À la fin, c'est le conseiller qui prend la décision. L'IA n'est qu'un support, un guide, un assistant.

Côté agences, vous avez déployé deux outils dans la foulée : un moteur de recherche d'expérience en langage naturel fin 2024, puis l'agent augmenté à l'été 2025. Concrètement, pour un conseiller dans l'une de vos 215 TUI Stores, qu'est-ce que ça change dans sa journée par rapport à il y a un an ?

Il y a deux outils et ils ne font pas la même chose. La recherche d'expérience est mise en place pour accélérer la recherche en langage naturel. Quand un client arrive en disant « je veux aller dans un endroit où il fait moyennement chaud au bord de la mer », avant le conseiller devait enchaîner les questions pour préciser la demande. Aujourd'hui, en une phrase, l'IA permet de faire une recherche sur l'intégralité de notre production : Nouvelles Frontières, Club Marmara, Club Lookéa, TUI Sélection. Cela permet de gagner du temps et à l'agent de voyage de donner des conseils beaucoup plus personnalisés.

Il existe aussi un indicateur de pertinence en pourcentage. Si par exemple un client veut aller en Jamaïque et qu'on ne propose pas cette destination, on va alors proposer d’autres destinations comme la Martinique, la Guadeloupe. Mais la pertinence sera plus basse, puisque la liste n'est pas cochée à 100 %. C'est transparent.

Ça apporte une homogénéité entre conseillers : qu'on soit une senior ou une junior qui sort de l'école, on a accès au même outil. L’agent de voyages senior garde son expérience supplémentaire mais ça permet d'aligner certains niveaux et d'aider les juniors. À la fin, c'est le conseiller qui prend la décision. L'IA n'est qu'un support, un guide, un assistant.

Et l'agent augmenté, il intervient à quel moment du parcours par rapport à la recherche d'expérience ?

C'est plutôt une aide à la vente. L'agent augmenté fait des comparatifs entre offres, envoie un mail au client avec les propositions qui l'ont marqué, celles avec lesquelles il veut repartir pour réfléchir. La recherche d'expérience y est intégrée. Pour moi, ces deux outils permettent surtout au conseiller de se focaliser sur le client plutôt que sur la technique : moins de multi-écrans, moins de sources d'informations à jongler.

Côté adoption en agences, comment ça s'est passé concrètement ?

Il y a eu plusieurs étapes. Au début, on a commencé avec une quinzaine d'agences pilotes : elles étaient intéressées, curieuses, l'accompagnement a très bien marché, elles ont tout de suite adopté l'outil. Par contre, les 200 agences qui ont suivi, l'adoption a été plus compliquée. Il a fallu faire beaucoup d'événements, des webinaires, expliquer à nos responsables de zone comment mieux les accompagner.

On a un avantage : nous avons accès à la data des recherches. On sait exactement par zone et par agence ce qui est cherché, sur quelle période et pour combien de passagers. Du coup, quand on voit que sur une zone l'IA n'est pas utilisée ou mal utilisée, on peut réorienter l'accompagnement pour cibler ces agences et mieux les former. C'est un long chemin. Mais c'est nouveau pour tout le monde : en France, on fait partie des premiers à avoir sorti ce genre d'outils.

Vous avez un catalogue énorme : plusieurs marques, des milliers de produits, des destinations partout dans le monde. Quel travail sur les données avez-vous dû mener pour que vos outils donnent des résultats fiables ?

On a un volume de données gigantesque. Mais pour démarrer, on s'est focalisé sur celles qu'on maîtrise à 100% : nos références internes, celles qui proviennent de nous. On sait qu'elles sont à jour, nettoyées, structurées pour être très simples à lire. L'IA les exploite très facilement. Même si ça ne représentait au départ qu'un tout petit bout de notre data globale, c'est là-dessus qu'on a bâti toute notre architecture, uniquement sur ces données internes validées.

C'est le fameux garbage in, garbage out que je répète dans plein d'interviews : si vous n'avez rien d'exploitable à la base, l'IA va sortir des erreurs.

Et côté architecture, comment vous garantissez la pertinence quand le conseiller fait sa recherche ?

On a plusieurs couches : des bases vectorielles et des agents qui vont vérifier et re-checker en permanence la pertinence. Tous les garde-fous mis en place au niveau agentique et au niveau de l'IA globale nous donnent une fiabilité de très haut niveau. Mais ça reste de l'IA : un agrégat, une approximation. Il n'y a pas de donnée parfaite, c'est pour ça qu'à la fin, c'est toujours le conseiller qui prend la décision.

Pour les sujets qu'on ne maîtrise pas, on délègue. Tout ce qui est conformité, règlements, passeports, on a branché une passerelle vers le site du gouvernement.

Quel conseil vous donneriez à un acteur du tourisme qui voudrait se lancer dans l'IA, mais qui doute de la qualité de ses données ?

Rester sur des cas très simples qu'on maîtrise. Au passage, l'IA vous permettra de faire un vrai diagnostic de vos données : vous verrez où vous êtes bons, et où sont vos chantiers.

La recherche d'expérience est aujourd'hui réservée aux conseillers en agence. Est-ce que ça pourrait demain être ouvert directement aux clients sur tui.fr ?

Pour le grand public, c'est en cours, ça va arriver. Il y aura une recherche d'expérience un peu différente, vraiment orientée client final. En plus du moteur de recherche classique avec ses filtres, qu'on garde parce que les gens y sont habitués, on va rajouter une barre d'inspiration : pour ceux qui ne savent pas où aller, on pourra les guider et leur proposer une sélection rapide. On rajoutera aussi un chatbot intelligent capable d'aller jusqu'à la réservation, avec un passage de relais vers le service client quand la question devient trop compliquée ou nécessite une expertise humaine.

Mais on prend le temps. Il y a toute la partie RGPD et compliance à intégrer, et c'est honnêtement ce qui demande le plus de travail. L'objectif n'est pas de lancer quelque chose pour faire quelque chose : il faut que ce soit utile, que nos métiers et nos conseillers y voient du sens, et que la conversion soit au rendez-vous. On ne veut pas lancer pour lancer.

Si vous décevez le client avec une réponse ultra basique qui répond à côté, la relation de confiance est irrémédiablement compromise.

Côté infrastructure, votre architecture s'appuie sur des serveurs MCP (Model Context Protocol). Vous pouvez nous expliquer ce que c'est concrètement chez vous ?

Aujourd'hui, on a une quinzaine de serveurs MCP et d'outils RAG, ces outils qui interrogent en temps réel nos bases de données internes. Chacun a son rôle, son type de données. Et tous ne sont pas autorisés à communiquer entre eux. On a des règles très précises là-dessus. On utilise aussi de plus en plus d'interfaces en ligne de commande (CLI) pour que nos agents IA consomment moins de tokens, et donc réduisent les coûts.

On a rajouté une couche de souveraineté : on a racheté nos serveurs IA et on les fait tourner avec des LLM open weight, open source, pré-entraînés ou affinés sur nos propres données. On isole la donnée : en plus d'un contrôle total interne, on évite la dépendance financière vis-à-vis d'Amazon, de Google... On gère notre donnée, elle est locale, elle est interne avec nos modèles, et on ne distribue vers nos outils que ce qu'on choisit d'exposer.

Côté coûts, vous fonctionnez comment aujourd'hui en agence ? Quels modèles vous utilisez ?

Aujourd'hui en agence, on est chez Azure OpenAI, on paye des tokens. On a tellement bien optimisé le coût derrière que pour l'instant ce n'est pas grand-chose. Mais demain au B2C, ça ne sera pas tenable au même prix. D'où l'intégration de serveurs locaux et le fait de gérer l'inférence différemment, parce que sinon ça serait beaucoup plus coûteux. On a aussi adapté les modèles : on prend ceux qui sont plus adaptés à notre cas d'usage. Pas tant les moins chers, mais ceux qui sont plus cohérents par rapport à notre besoin : la réponse la plus performante par rapport au coût. Si vous décevez le client avec une réponse ultra basique qui répond à côté, la relation de confiance est irrémédiablement compromise.

Tout ça avec une équipe de trois développeurs et une Product Owner. C'est peu pour la taille de TUI France.

Oui, et on arrive à faire des miracles, je trouve. Trois développeurs répartis en un ingénieur machine learning, un ingénieur IA data, et un ingénieur MCP qui construit toute l'architecture autour. Plus une Product Owner qui pilote l'ensemble. On est bien accompagné aussi côté développement par des outils comme Kiro et Claude 4.7, qui nous permettent d'être plus efficaces, plus autonomes, plus rapides, tout en gardant les garde-fous de sécurité et d'architecture nécessaires.

📅 Next Tourisme 2026, le 4 juin à Paris
Cet entretien est publié en amont de Next Tourisme, où Stéphanie Nammour (TUI France) interviendra sur l'angle expérience client. À retrouver également sur le site de Next Tourisme.

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À retenir

• Stratégie multi-canal séquencée chez TUI Group : présence sur Mindtrip et ChatGPT Apps. Sur ces canaux, search uniquement tant que booking et paiement ne sont pas éprouvés
• 2 outils IA en production dans les 215 TUI Stores : recherche d'expérience en langage naturel (fin 2024) et agent augmenté (été 2025). Adoption progressive en agences, pilotée par la data des requêtes
• Choix data assumé : démarrer sur les références internes maîtrisées (le catalogue produit) et laisser le déploiement IA révéler les chantiers suivants
• Architecture maîtrisée en interne : 15 serveurs MCP cloisonnés, LLM open source rapatriés sur leurs propres serveurs, logique d'autonomie vis-à-vis d'Amazon ou Google. Équipe resserrée de 3 développeurs et 1 Product Owner, outillés avec Kiro et Claude 4.7

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