Vu à VivaTech : Club Med et l'IA, le modèle "Human + Agent" expliqué par son Chief AI Officer

Je suis à VivaTech cette semaine, à titre personnel. 3 jours de salon à absorber ce qui se passe dans le numérique et l'IA. Ces articles "Vu à VivaTech" sont mes notes de terrain, publiées à chaud.

Club Med, 75 ans d'existence, 70 resorts dans 40 pays, 23 000 employés, 110 nationalités de clients. Un panier moyen de 5 000€ par séjour et 11 points de contact avant qu'un client finalise sa réservation. Comment un groupe de cette taille, dont tout le modèle repose sur le contact humain, intègre l'IA sans se trahir ?

Le cas WhatsApp : 48% d'autonomie, dans 23 pays

Le cas le plus concret présenté : un agent IA déployé dans WhatsApp, opérationnel dans 23 pays. Un tiers des demandes clients arrivent désormais via ce canal. Sur ces demandes, l'agent traite avec une autonomie complète près de 48% des requêtes : questions sur les produits, les prix, les disponibilités.

Au-delà de ce chiffre, ce qui est intéressant, c'est ce que ça change pour les conseillers, que Club Med appelle désormais "travel experience designers". Libérés des questions qu'on trouve dans une FAQ, ils passent plus de temps sur ce que l'IA ne sait pas encore très bien faire : créer de l'émotion, construire de l'inspiration, discuter des souvenirs que les clients veulent créer avec leur famille. Et c'est ce repositionnement des métiers le vrai sujet.

Redesigner les process, pas juste ajouter des outils

Siddhartha insiste sur un point que j'entends de plus en plus : déployer l'IA sur des process existants et cassés ne sert à rien. Club Med a mis en place ce qu'il appelle le "process reengineering" : pour chaque fonction (RH, finance, commercial), des profils dédiés cartographient l'ensemble du modèle opérationnel, puis le redesignent en intégrant les agents dès la conception. L'IA n'est plus un outil qu'on branche sur une organisation existante mais elle devient un collaborateur numérique dans un nouveau modèle.

L'éthique comme garde-fou (pas comme frein)

J'ai trouvé l'exemple du recrutement très instructif. Comme on peut l'imaginer, Club Med reçoit énormément de CVs (plus de 200 000 par an). Humainement impossible à traiter. La tentation logique : utiliser un LLM pour trier. Sauf que le comité d'éthique interne, présidé par un professeur spécialiste de l'IA depuis 40 ans, a dit non. Un LLM ne peut pas expliquer pourquoi il classe un CV plutôt qu'un autre. En cas d'audit externe, ça devenait indéfendable.

La solution : un modèle open source plus petit, plus contrôlable, dont les scores sont lisibles et explicables. Et ce fonctionnement peut être audité et vérifié. C'est ce type de décision qui évite de devoir faire marche arrière deux ans plus tard sous la pression réglementaire.

Être visible dans les LLMs : un enjeu de distribution

Club Med travaille activement à rendre ses contenus lisibles par les modèles IA (ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek...). Ils revendiquent déjà une position dans le top 3 sur les requêtes tourisme luxe/all-inclusive dans ces modèles. La prochaine étape : rendre les contenus accessibles via des protocoles machine (il mentionne MCP sans le nommer explicitement). L'enjeu derrière est direct pour n'importe quel acteur touristique. Selon des données Booking.com citées dans la présentation, plus de 30% des transactions touristiques passeraient par ces canaux d'ici 2030.

La règle des 3 mois

Chez Club Med, aucun projet IA ne dure plus de 3 mois de l'idéation à la mise en production. Si le projet est trop grand, on le découpe. L'objectif est de montrer de la valeur rapidement, pour embarquer les équipes par la démonstration plutôt que par la communication. Et Siddhartha utilise une expression assez claire : "Big bangs don't work".