Voyage d’affaires et apprentissage automatique

Femme d'affaires dans un aéroport

Par Tristan Rees, Senior Director, Technology chez Egencia

Imaginez que vous descendez d’un avion à Londres et que votre téléphone se met à sonner. Vous consultez votre écran et constatez que vous avez été redirigé vers Francfort, car l’un de vos clients a besoin de vous en urgence. Vous devrez faire escale à Paris en raison des mauvaises conditions climatiques à Berlin.

Vos cartes d’embarquement sont disponibles dans votre appli de voyages d’affaires, avec vos réservations d’hôtel et une suggestion de restaurant pour le dîner. Votre mode de transport local préféré est déjà réservé pour 8 h 00 le lendemain matin.

Vous vous dirigez donc vers votre nouvelle porte d’embarquement et commencez à planifier cette étape inattendue de votre voyage. Vous avez déjà séjourné dans cet hôtel de Francfort auparavant et vous aviez aimé l’orchestre de jazz au bar. Vous vouliez d’ailleurs absolument essayer le restaurant de l’hôtel, car plusieurs collègues vous l’avaient recommandé.

Ce voyage a été organisé sans intervention humaine. Bienvenue dans l’ère de l’apprentissage automatique.

J’ai passé toute ma carrière dans le secteur du voyage et j’ai vu différentes technologies le faire évoluer. Il y a près de 10 ans, une équipe avec qui j’ai travaillé était au cœur de la révolution mobile. Même avec toutes les avancées que nous avons connues jusque là, je pense n’avoir jamais été aussi enthousiasmé par ce que nous faisons aujourd’hui avec la science des données. Elle va changer à jamais l’expérience de voyage, en la rendant plus personnelle pour le voyageur et plus efficace pour le Travel Manager.

L’équipe de science des données d’Egencia travaille avec les différentes équipes d’intelligence artificielle (IA) d’Expedia Group pour intégrer l’IA à notre plateforme. Bien que le scénario de voyage présenté ci-dessus soit encore purement théorique, le futur arrive à grands pas. Cela vaut la peine de prendre un peu de temps pour comprendre ce que nous mettons en place en vue de créer une expérience de voyage plus personnalisée et anticipant vos besoins et vos préférences.

Traversée des schémas repérés par l’IA

Dernièrement, on entend beaucoup parler de l’IA et chez Egencia, nous écrivons sur l’IA depuis un certain temps déjà. Mais contrairement à ce que beaucoup pensent, l’IA n’est pas une technologie unique. Il s’agit d’un ensemble de technologies et d’approches visant à identifier des schémas parmi une multitude de données. Une fois ces schémas identifiés, les processus commerciaux peuvent être automatisés.

Egencia possède une abondance de données sur les voyages d’affaires. Nous avons connaissance des politiques voyages d’affaires, des historiques de réservations, des préférences d’établissements, des références par secteur et de nombreuses autres informations. Nous avons la chance de faire partie d’Expedia Group, ce qui nous permet d’avoir accès à une importante collection de données sur les voyages de tous types.

L’approche d’IA particulière que nous appliquons à toutes ces données est l’apprentissage automatique. Nous utilisons essentiellement des techniques d’apprentissage automatique pour identifier des schémas en formant des ensembles de données qui seront utilisés pour atteindre des résultats spécifiques, comme l’anticipation de l’hôtel préféré d’un voyageur ou de l’augmentation/diminution du prix d’un vol. Les schémas peuvent également être étendus davantage à l’apprentissage automatique. Ces techniques permettent de détecter des schémas supplémentaires parmi les données, qui ne pourraient être décelés par les êtres humains, car ces derniers sont incapables de traiter autant de données si rapidement. L’apprentissage automatique rend tout le système de gestion de voyages plus prédictif et orienté vers l’action.

Passage par le monde des données

En matière de voyage d’affaires, les sciences des données telles que l’apprentissage automatique interviendront en grande partie sans que les utilisateurs aient besoin de faire quoi que ce soit, à part profiter d’une meilleure expérience. Prenons par exemple un scénario qui s’appuie sur le dernier changement technologique entre les téléphones fixes/ordinateurs de bureau et les appareils mobiles.

Un smartphone est une fenêtre sur vos préférences de voyage et vous le transportez dans votre poche. Vos correspondances, vos hôtels, tout est accessible en quelques clics. La seule limite, c’est la taille de votre écran. Il ne peut afficher autant de choix sans défilement.

Le défilement n’est pas un véritable obstacle à la lecture de vos flux de médias sociaux. Mais il peut le devenir si vous décollez en urgence afin de résoudre un problème de dernière minute pour un client. Vous voulez prendre des décisions rapides concernant votre voyage et savoir qu’elles vous conviendront, puis vous remettre au travail. Tout ce qui nous aide à placer vos préférences en haut de la liste vous facilite la tâche. En outre, vous aurez plus de chances de vous conformer aux politiques voyages d’affaires qu’avec les nombreuses applis de voyage auxquelles vous pourriez également accéder via votre téléphone.

En réalité, Egencia possède déjà des données démontrant que notre algorithme de tri d’hôtels, activé par l’apprentissage automatique, fonctionne parfaitement et fournit rapidement des options de voyages optimisées pour les utilisateurs Web et mobiles. Nous savons que notre algorithme fonctionne, car nous avons constaté une augmentation de 7 % des réservations en haut de liste, c’est-à-dire l’hôtel que le modèle propose comme étant celui que le voyageur est le plus à même de réserver. Nous avons également diminué de manière considérable l’effort pour trouver un hôtel en réduisant le nombre moyen de recherches par réservation. Le nombre de voyageurs réservant un hôtel dans les cinq minutes qui suivent une recherche initiale a aussi augmenté. C’est tout le pouvoir de la science des données (intelligence artificielle et apprentissage automatique) ; nous pouvons vous donner immédiatement ce que vous voulez.

Toutes ces techniques de recherche de schémas dépendent des données. Plus vous avez de données, plus les résultats sont proches de vos attentes. Cela confirme la décision d’Egencia, prise il y a longtemps, de concevoir notre propre technologie à travers chaque aspect du voyage d’affaires. La plupart de nos concurrents enveloppent leur service dans un beau paquet, mais en réalité ils communiquent en coulisse avec d’autres entreprises, qui conservent chacune leurs propres données.

Pour le dire franchement, si vous travaillez avec d’autres agences de voyages d’affaires, il se peut qu’elles n’aient pas accès à toutes les données nécessaires pour effectuer cette analyse approfondie ou former des modèles d’apprentissage automatique. Notez que ces algorithmes d’apprentissage automatique sont uniquement efficaces si les ensembles de données dont ils proviennent sont solides. Si les données sur lesquelles les algorithmes sont formés sont incomplètes, alors les algorithmes ne peuvent pas chercher les schémas appropriés. C’est comme embaucher un détective pour retrouver votre camarade Fred qui a disparu à Paris. Vous n’avez jamais mentionné si Fred était un homme ou une femme et vous n’avez pas précisé que Paris était cette fameuse ville du Texas ! Les modèles d’apprentissage automatique générés sont uniquement efficaces si les données sur lesquelles ils sont formés sont solides. En effet, si ce qui rentre est mauvais, ce qui sort sera forcément mauvais également.

Détenir toute la technologie sur l’intégralité de l’expérience du voyage d’affaires garantit un stockage approprié des données, une étape clé pour une bonne recherche de schémas et une bonne formation d’algorithmes.

La combinaison d’ensembles de données complets, associée à la connaissance de la provenance de toutes ces données, résout également un autre problème dans cette nouvelle ère, une préoccupation qui est connue sous le nom d’« explicabilité ». Et si les décisions prises par les IA dans notre monde étaient basées sur des schémas si compliqués que les êtres humains ne pouvaient pas comprendre pourquoi une décision donnée était la meilleure ? Nous exploitons l’IA afin qu’elle traite des quantités phénoménales de données que nous ne pouvons pas analyser nous-mêmes. Si le résultat obtenu est ne serait-ce qu’un peu confus, les machines sont plutôt limitées dans leur capacité à expliquer leur logique. Dans le secteur du voyage géré, savoir comment ces systèmes arrivent à de telles décisions est essentiel pour garantir productivité et sécurité aux voyageurs.

Chez Egencia, nous savons d’où proviennent les données, et nous savons donc qu’elles sont d’excellente qualité. Certaines peuvent venir de chez nous, d’autres d’Expedia et d’autres encore, de l’historique de votre utilisation de nos services. Nous n’avons pas besoin de combler les vides en émettant des suppositions sur les données manquantes. Pour le Travel Manager, aucune boîte noire n’est fiable. Vous avez la possibilité de savoir pourquoi quelque chose a été créé pour vous.

Par exemple, les données les plus prédictives dans nos modèles de tri d’hôtels incluent : l’historique des réservations du voyageur, l’historique des réservations de ses collègues, le programme de fidélité du voyageur, la recherche d’un voyageur sur la distance jusqu’à un hôtel et enfin, les tarifs négociés, ce qui permet d’accroître la conformité. Seule une petite partie des données est utilisée pour alimenter nos algorithmes et offrir au voyageur des options d’hôtels personnalisées.

De retour destination Francfort

Nos services d’apprentissage automatique dépendant de la science des données débutent par l’inévitable tri d’hôtels et d’avions. Les clients utilisent et apprécient déjà les avantages de ce tri. À mesure que ces fonctionnalités évoluent, nous pouvons savoir que le voyageur cité au début de cet article aime l’orchestre de jazz du bar de l’hôtel de Francfort.

Nous travaillons à améliorer l’expérience de nos clients grâce aux techniques de science des données telles que l’apprentissage automatique. Nous avons déjà observé les résultats positifs que notre tri d’hôtels offre aux voyageurs, c’est-à-dire des options d’hôtels personnalisées. Les Travel Managers ont également constaté d’autres avantages, notamment les résultats de la recherche d’hôtels qui correspondent bien à la politique voyages, pour en garantir le respect.

Ces services s’amélioreront à mesure que les gens les utiliseront. Chaque interaction avec Egencia, que ce soit sur un ordinateur, sur un appareil mobile ou via un appel téléphonique à l’un de nos centres d’assistance, génère davantage de données en vue de former nos algorithmes d’apprentissage automatique. Chez Egencia, nous sommes une entreprise de technologie du voyage full stack et de bout en bout qui stocke des données pouvant être utilisées par quiconque travaille avec nous. Nous visualisons l’intégralité du voyage du client, ce que les autres agences de voyages d’affaires ne voient pas, car nous sommes avec le client à chaque étape du parcours.

Si un voyageur rencontre un problème pendant son déplacement, il peut contacter l’un de nos agents du Service Clients, qui verra le même tri d’hôtels personnalisé que le voyageur. L’agent pourra alors lui trouver rapidement un hôtel répondant à ses besoins et conforme à la politique voyages de son entreprise.

Nous travaillons sur la fourniture de ce niveau de service pour nos clients, car nous pensons qu’il est possible d’anticiper vos besoins et d’y répondre automatiquement. Nous ne mettrons pas longtemps à vous proposer un itinéraire mis à jour lorsque vous descendrez de l’avion à Londres.