Vu à VivaTech : Dana, l'agent IA qui a transformé le service client de Serre Chevalier

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.

Passage sur le stand IBM où Alexandre Grancher, consultant Stratégie & Organisation chez Next Decision, présente le cas de la station de ski des Hautes-Alpes de Serre Chevalier. Le titre : "Repenser l'expérience client en station de ski avec l'IA".

L'histoire commence par un problème connu par beaucoup d'acteurs du tourisme : un service client débordé en période de pointe. A Serre Chevalier, il peut y avoir jusqu'à 27 lignes simultanées à gérer, pour une équipe dimensionnée pour 5 en temps normal. Un premier chatbot avait été testé, basé sur un arbre de décision. Mais un coût pas anodin du tout (six chiffres a priori) et surtout un résultat décevant. Les visiteurs posaient leurs questions en dehors du script prévu et le système ne savait pas quoi répondre. L'expérimentation a été arrêtée.

Arrive Dana. Un agent IA développé sur IBM Watsonx Orchestrate, déployé sur le site serrechevalier-pass.com. La différence avec le chatbot précédent ? Dana ne suit pas un script, il comprend le langage naturel et, surtout, il n'est pas seul : c'est un agent orchestrateur qui coordonne des agents spécialisés. Quand on lui pose une question sur les prix des forfaits, il appelle l'agent Skipass. Quand c'est une question sur les activités ou les horaires, il appelle l'agent Documentation. Le visiteur voit un seul interlocuteur. Mais derrière, c'est bien une équipe d'agents IA.

Pour la gestion des prix, sujet sensible, impossible d'avoir un prix "halluciné" par l'agent. Et le configurateur de vente du site, celui qui calcule les prix des forfaits, n'était pas ouvert aux connexions extérieures. Impossible donc de le brancher directement à Dana. L'équipe a contourné le problème en récupérant les fichiers Excel de tarification et en demandant à l'IA de reconstruire toute la logique de calcul. Dana a pu alors donner un prix exact en temps réel, sans passer par le système d'origine.

Pour la documentation, deux approches coexistent : les documents stables (conditions générales...) sont indexés en base vectorielle dans Watsonx. Les contenus qui changent tous les jours (événements, horaires d'activités) sont scrappés automatiquement chaque nuit, convertis en fichiers Markdown et remplacés dans la mémoire de Dana. Résultat : il est toujours à jour le matin.

L'effet waouh, selon Alexandre Grancher, est venu le jour où ils ont connecté Dana à la "social box" de la station, une base de données temps réel qui agrège l'enneigement, l'état des pistes, la météo, les incidents. Cette connexion aurait été faite en une journée et a permis à Dana de répondre à des questions qu'aucun opérateur téléphonique n'aurait pu traiter aussi rapidement.

Après la présentation, je suis allé poser quelques questions à Alexandre Grancher.

La première : qu'est-ce qui n'a pas marché ?
Il cite deux choses. Il a fallu plusieurs allers-retours pour affiner la façon dont Dana comprend et répond aux questions. C'est le travail normal de mise au point de ce type d'agent, rien d'inhabituel. Mais surtout : l'accessibilité à la donnée. Exemple avec les canons à neige : les données de débit étaient disponibles et auraient permis de détecter des pannes en temps réel, voire de faire de la maintenance prédictive. Sauf qu'elles n'étaient pas accessibles techniquement. Sa conclusion : avant de déployer un agent, il faut résoudre le problème d'accès à la donnée. L'IA ne peut rien faire avec une donnée qu'elle ne peut pas lire.

La deuxième : combien de personnes chez Serre Chevalier pour gérer tout ça ?
Très peu. Essentiellement une relation avec le responsable marketing. Pas de nouvelle ressource recrutée, pas d'équipe tech dédiée côté station. La réponse reste un peu vague quand même, et comme Serre Chevalier fait partie de la Compagnie des Alpes, je ne sais pas quel support le groupe apporte réellement.

La troisième : c'est quoi le ticket d'entrée ?
Watsonx Orchestrate coûte 500€ par mois, soit 6 000€ par an. En ajoutant les autres composants Watsonx, on arrive autour de 10 000€. Son conseil : ne pas surdimensionner dès le départ. Pour ce cas d'usage, ils avaient dimensionné pour 40 000 utilisateurs par précaution mais retrospectivement, ils auraient pu partir plus petit et ajuster.

Deux autres choses me restent en tête.

La donnée d'abord. Alexandre Grancher le dit lui-même : les canons à neige n'ont pas pu être intégrés parce que la donnée n'était tout simplement pas accessible. Dana fonctionne parce que Serre Chevalier avait déjà une social box bien structurée. C'est loin d'être la norme. Avant de se demander quel agent déployer, beaucoup de structures touristiques devraient d'abord se poser une question plus basique, et qu'on répète beaucoup : est-ce que ma donnée est vraiment propre, accessible, bien rangée ? Sans ça, on n'ira pas loin.

L'hébergement ensuite. L'infrastructure tourne aux États-Unis depuis un an. Pour une filiale de la Compagnie des Alpes, dans le contexte actuel, c'est un point qui n'est pas anodin. La preuve, la migration en Europe est déjà programmée.

Quoi qu'il en soit, je trouve que ça reste un cas utile avec des enseignements réels.