L'hôtellerie-restauration connaît rarement un seul système d'IA central qui touche l'ensemble de l'entreprise. Il s'agit plutôt d'applications isolées : un système de tarification dynamique pour les chambres ou les tables, un chatbot qui traite les réservations, un outil qui compose les plannings en fonction de l'affluence attendue, un logiciel qui résume les avis ou y répond. Chacune de ces applications est limitée en soi. Ensemble, elles forment une couche de décisions que personne n'a consignée de manière centrale.
À cela s'ajoute le fait que l'hôtellerie-restauration fonctionne souvent avec un petit noyau fixe et une couche flexible plus large : personnel saisonnier, intérimaires, plusieurs établissements avec leur propre responsable. Celui qui introduit un outil dans un établissement ne le partage pas automatiquement avec les autres. Le rapport entre ce qui est connu au niveau central et ce qui est effectivement utilisé sur le terrain est donc généralement plus déséquilibré que dans des secteurs à la structure organisationnelle plus rigoureuse.
Le service informatique, s'il existe, gère les systèmes de caisse, la plateforme de réservation et peut-être le logiciel de planning. Ce que le responsable d'établissement a lui-même acquis ou activé — une fonction d'IA dans l'outil de réservation, un abonnement isolé pour répondre aux avis des clients, une application qui propose une planification du personnel — y figure rarement. Ce n'est pas de la négligence ; c'est la conséquence de la manière dont les décisions sont prises dans ce secteur : de façon décentralisée, au niveau de l'établissement, par des personnes qui veulent voir des résultats et n'attendent pas un processus d'approbation.
La conséquence est qu'un aperçu qui part de la liste informatique donne une image faussée. La question n'est pas seulement de savoir ce qui a été acquis, mais ce qui est utilisé : par le responsable qui ajuste les prix le soir avec un abonnement isolé, par la réception qui laisse un chatbot répondre aux clients, par le planificateur qui laisse un outil réfléchir à l'occupation. Cet usage devient visible en posant des questions, pas en cherchant dans un système d'achats.
Si cette question est posée comme un contrôle — qui a introduit quelque chose ici sans autorisation — vous n'obtiendrez pas de réponse complète. Les personnes qui ont acquis quelque chose parce que cela fonctionnait ne vont pas le signaler si la première réaction est une correction. L'inventaire ne fonctionne que si le point de départ est : qu'est-ce qui fonctionne actuellement, indépendamment de la façon dont c'est arrivé là. C'est une attitude différente d'un audit, et cette attitude est nécessaire pour cerner l'IA fantôme. La manière de mener cette conversation pour que les personnes racontent effectivement ce qu'elles utilisent est décrite sur la page consacrée à comment éviter que des collaborateurs utilisent un outil que personne ne connaît.
Un outil de tarification qui ajuste les tarifs des chambres, un chatbot qui communique avec les clients et un outil de planning qui répartit le personnel sont de nature différente. L'un pilote les revenus, l'autre touche directement la relation client, le troisième touche les conditions de travail. Ils ne relèvent pas de la même catégorie. Une approche de gouvernance qui fonctionne dans l'hôtellerie-restauration examine ce que fait chaque système et pour qui, et y associe un niveau de risque — pas au nom du fournisseur ni au prix de la licence.
Cette répartition varie selon le secteur. Dans les services financiers, le point central concerne les systèmes qui touchent les décisions de crédit, comme on peut le lire sur la page consacrée à la gouvernance de l'IA dans les services financiers. Dans le secteur immobilier, il s'agit plus souvent de modèles d'expertise et d'évaluation, comme décrit sur la page consacrée à la gouvernance de l'IA dans le secteur immobilier. L'hôtellerie-restauration a son propre mélange : contact avec les clients, tarification dynamique et planification du personnel, chacun avec son propre profil de risque.
Une entreprise hôtelière ou de restauration dispose généralement déjà d'une forme de gestion des risques : sécurité alimentaire, conditions de travail, sécurité incendie. La gouvernance de l'IA ne doit pas être une construction séparée à côté de cela. La question est de savoir si une application d'IA qui fixe les prix, s'adresse aux clients ou planifie le personnel s'inscrit dans la même structure que les autres risques opérationnels. C'est souvent le cas — il s'agit alors de savoir qui décide, qui exerce le contrôle et comment cela est consigné, pas d'un nouveau parcours de conformité.
Cette approche revient dans d'autres secteurs marqués par une prise de décision fortement décentralisée et une gestion informatique centrale limitée, comme on peut le lire sur les pages consacrées à la gouvernance de l'IA dans le secteur agricole et à la gouvernance de l'IA dans le secteur de l'énergie. Dans le secteur des TIC également, où l'on trouve pourtant beaucoup de connaissances techniques mais où les outils se multiplient à toute vitesse, une problématique comparable se pose, décrite sur la page consacrée à la gouvernance de l'IA dans le secteur des TIC.
Dès qu'il est clair quelles applications d'IA fonctionnent réellement dans une entreprise hôtelière ou de restauration et quel rôle elles jouent, une question de suivi se pose, qui ne porte pas sur le risque mais sur l'organisation du travail : quelle part d'une tâche — ajuster les prix, répondre aux questions des clients, établir les plannings — un système peut-il reprendre, et quelle part reste un travail humain. C'est à cette question que répond le scan de travail de FTE TO AI, qui calcule par tâche quelle part se prête à l'IA, indépendamment de la question de savoir comment cet usage est maîtrisé.
Vraag maar. Governance begint bij weten wat er draait — ook wat niemand heeft goedgekeurd.
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