Équilibrage de l'apprentissage machine et de l'intuition humaine dans l'industrie du voyage

La planification de voyages est incroyablement stressante. Entre la recherche d’options, le paiement des réservations et l’organisation de votre itinéraire, vous pouvez également faire face au risque d’être battu et traîné hors de l’avion.

L'intelligence artificielle peut atténuer certains des problèmes que vous rencontrez, ainsi que ceux des agences de voyage avec lesquelles vous réservez. Peut-être que personne ne le sait mieux que Giorgos Zacharia, CTO de Kayak et titulaire d'un doctorat. en intelligence artificielle et apprentissage automatique du MIT. «L’intelligence artificielle est en ce moment un genre de domaine à la mode», explique-t-il, amusé par le battage médiatique récent, «mais nous pratiquons l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle chez Kayak depuis longtemps».

L'intelligence artificielle améliore presque tous les aspects de votre expérience d'utilisateur numérique. Vos préférences en fonction des saisons, des styles d’hôtel et des paramètres de prix sont soigneusement surveillées afin que vous puissiez obtenir les résultats que vous êtes susceptible de réserver. Les photos que vous voyez sur les listes d’hôtels font l’objet de milliers de tests fractionnés dans lesquels les utilisateurs classent différentes versions et optimisent les résultats. Il s'avère que nous préférons que les photos de nos hôtels soient propres, vierges et n'aimons pas les autres personnes.

Avez-vous déjà suivi un processus de réservation d'hôtel ou de vol complet, pour être informé à la fin que l'article était indisponible? Comme beaucoup d’industries, les agences de voyages souffrent d’un manque de cohérence dans les données. En raison de la multitude de systèmes existants, les modifications apportées aux bases de données sur les hôtels et les compagnies aériennes pourraient ne pas se propager complètement à temps aux prestataires de réservation pour refléter l'offre en temps réel. Pour lutter contre ce problème, les algorithmes de Kayak analysent une grande variété de sources historiques afin de générer une prévision plus précise de la disponibilité.

Le traitement des doublons est un autre problème courant en matière de données. «Avec tous ces enregistrements provenant de systèmes différents, vous pouvez avoir des fautes d'orthographe, des ordres de mots différents et d'autres problèmes pouvant amener un système à créer des enregistrements en double», explique Zacharia. Par exemple, une seule liste pourrait s'appeler différemment «Boston Marriott Hotel» ou «Marriott Hotel In Boston». Pour gagner du temps, le processus de duplication est en grande partie automatisé par l'intelligence artificielle. Seuls les enregistrements peu fiables, pour lesquels l’algorithme n’est pas sûr d’une prévision, sont transmis au personnel humain pour analyse. Des enregistrements de différentes sources peuvent même être en désaccord sur des faits de base, tels que de savoir si un hôtel a un pool, mais Zacharia assure que «ces algorithmes peuvent rationaliser ces données très, très rapidement».

L'analyse de machine peut donner des apprentissages surprenants qui contredisent votre intuition. Avant de rejoindre Kayak, Zacharia avait mis au point des systèmes permettant de prévoir les dépôts de bilan des entreprises. Un mois avant une faillite, la cote de crédit d’une entreprise voit souvent une amélioration spectaculaire. La révélation a conduit à une enquête plus approfondie. Il s'avère que les directeurs financiers des entreprises à risque commencent désespérément à rembourser les factures en souffrance dans l'espoir d'obtenir un nouveau prêt, mais échouent généralement.

Des résultats similaires se produisent dans l'espace de Voyage. Par exemple, les utilisateurs se soucient moins de la note d'évaluation moyenne d'un hôtel que du nombre d'avis. Un hôtel avec moins de 24 avis est beaucoup moins susceptible d'être réservé, même si les commentaires sont extrêmement positifs. Les utilisateurs ont également un nez sophistiqué pour repérer de bonnes affaires. La diffusion d'une réduction claire entraîne généralement des conversions plus élevées, mais même lorsqu'un hôtel offre des réductions sur les chambres sans révéler les prix d'origine, les acheteurs affluent intuitivement.

Kayak est loin d’être la seule entreprise de voyages à tirer parti de l’apprentissage automatique. Le groupe Booking.com, dirigé par la directrice générale Gillian Tans, est fier de sa portée internationale et répertorie des établissements dans plus de 225 pays dans 43 langues.

Beaucoup ne réalisent pas que «Booking.com est l’une des plus grandes sociétés de traduction du monde», selon Tans. Dirigé vers un pays étranger où vous ne parlez pas la langue? Aucun problème. Les chatbots multi-plateformes de Booking permettent aux clients de se connecter avec des hôtels et des hôtes à l’étranger et d’effectuer des traductions en temps réel de toutes les langues prises en charge.

Outre la traduction en temps réel de conversations interhumaines, les robots de Booking.com agissent en tant qu'agents du service clientèle ouverts 24h / 24, capables de répondre à la plupart des questions de voyage simples. Kayak a également des robots sur Facebook Messenger, Amazon Echo et Slack, par ordre de popularité. Bien que le traitement du langage naturel derrière les robots soit le même, Zacharia note que les utilisateurs abordent différentes plates-formes avec des intentions différentes. «Sur Alexa, nous recevons plus de requêtes ambitieuses, telles que le nombre de vols à destination de Hawaii. Sur Facebook, nous recevons plus de requêtes à entonnoir inférieur après qu'un utilisateur a déjà réservé, par exemple où il devrait manger », a-t-il révélé. Les humains doivent encore répondre à des questions complexes, mais Tans déclare: «Il est étonnant de constater tout ce que vous pouvez faire avec l’apprentissage automatique et à quel point il devient bon.»

Bien que les améliorations apportées par l’apprentissage automatique soient impressionnantes, l’industrie du voyage doit surmonter de nombreux obstacles pour atteindre la vision ultime de Tans selon laquelle l’intelligence artificielle est un «assistant de voyage numérique pleinement fonctionnel capable de résoudre de manière proactive les problèmes potentiels avant même de savoir qu’ils existent».

«Réserver un voyage, ce n’est pas comme faire du shopping, faire l’épicerie ou réserver un restaurant. C’est beaucoup moins fréquent, alors comprendre ce qui fonctionne prend beaucoup plus de temps. »Tans souligne également que nous devons viser un juste équilibre entre interaction humaine et automatisation suffisante.

«Les voyages associent le personnel et l’émotionnel», dit-elle. «Chaque client est différent et l'expérience de voyage est complètement fluide, mais le but final est de trouver les meilleures solutions.»

Publié à l'origine sur www.topbots.com le 13 avril 2017.

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