À l'occasion du 4ème EONA-X European Data & AI Summit à Paris, les dataspaces ont été décrits comme une réponses aux bouleversement des équilibres du secteur voyage par l'IA et la désintermédiation.
Le secteur du voyage entre dans une nouvelle phase où des agents d’IA ne se contentent plus d’informer : ils agissent, réservent et orchestrent des services entre plusieurs organisations. Réunis autour d’Emmanuelle Brodard (Capgemini Invent), Zineb Essahli (G7), Nicolas Maynard (Accor), Étienne Grass (Capgemini Invent) et Yann Hervouët (Instant System) dans le cadre du 4ème EONA-X European Data & AI Summit à Paris, les intervenants décrivent un changement de paradigme. La promesse d’expériences multimodales fluides et personnalisées progresse, mais elle s’accompagne d’un écran supplémentaire entre le client et les marques, avec un risque de perte de contrôle sur la relation, les données et la valeur.
Ces agents reposent sur des workflows qui enchaînent des outils, consomment des données et prennent des décisions au fil du parcours, et constituent un nouvel écran technologique entre le prestataire de services et l'utilisateur final. Zineb Essahli, Directrice de la Stratégie et de la Transformation chez G7 Taxis résume le dilemme que cette nouvelle donc impose aux acteurs de la mobilité. "C'est une opportunité commerciale en soi que l'on se doit saisir" explique-t-elle avant de noter que Cette désintermédiation de la relation client peut aussi nuire par d'autres aspects à des marques qui ont mis des décennies à se construire. L'IA agentique devient l'interlocuteur principal du voyageur, relègue les marques au rang de simples fournisseurs d'inventaire, voire érode leur image de marque. "Demain, si on se fait désintermédier par un agent, on voit tous quand on utilise, parfois le ton est un peu trop familier" "et on perd quelque part la perception et le respect au niveau de confiance qu'on peut avoir vis-à-vis de la marque", envisage Zineb Essahli.
Informations perdues et partage de la valeur
Ce nouvel intermédiaire conduit les professionnels à s'interroger sur sa loyauté algorithmique : sur quels paramètres un agent hiérarchise-t‑il l’offre, et au bénéfice de qui ? "Un agent qui va être axé principalement sur la question tarifaire ne va pas faire émerger une offre de taxi G7", ajoute Zineb Essahli. "Alors que s'il y avait d'autres critères de qualité de service, de sécurité, de fiabilité, peut-être que l'ordre et le niveau de recommandation seront pas les mêmes."
Cette interrogation sur l'algorithme, s'il existait déjà avec l'impératif du référencement et l'opacité du ranking sur Google, s'accompagne désormais d'une invisibilisation du tunnel de conversion. "Nous savons qu'une grande partie de notre trafic est influencé par des plateformes LLM", affirme Nicolas Maynard, SVP Data Science et IA chez Accor. "Mais de ces conversations et de tout ce qui s'est passé dans ce parcours, on en a aucune idée. Nous voyons un trafic qui vient de Google mais ce sont des gens ont fait 15 recherches avant sur ChatGPT, ont décidé de leur hôtel et recherche les liens ou les dernières informations. Nous avons l'impression que c'est du trafic de Google et en fait pas du tout, il n'est pas du tout qualifié de la même façon et nous n'en avons aucune idée. On perd énormément d'information".
Enfin, la question du partage de la valeur s'est imposé, bien plus rapidement que ne l'a souhaité la modératrice des débats, comme une considération majeur dans ce nouveau contexte. L'arrivée de nouveaux acteurs agentiques impose un repartage des revenus. Pour des services aux marges réglementées ou fortement subventionnés (comme les transports publics), le coût d'une commission versée à un distributeur tiers peut devenir insupportable. Les professionnels présents s'attendent en outre à une stratégie de captation des plateformes, pour créer une habitude à moindre coût, et se rendre rapidement indispensable, même quand les commissions exigées augmenteront.
Les dataspaces pour rééquilibrer la relation
Les dataspaces (ou espaces de données) représentent une évolution majeure par rapport à l'Open Data traditionnel pour résoudre les problèmes d'intermédiation en redonnant du pouvoir aux prestataires de services face aux agents IA. Les dataspaces instaurent une ouverture contractuelle et sécurisée. Dans le cadre de ce "contrat de confiance", le fournisseur de données sait exactement qui réutilise ses services et peut exiger, par contrat, que les données restent de haute qualité et disponibles sur le long terme. Cette approche pemet également de mettre à disposition des professionnel un "kill switch", une capacité technique de 'couper le robinet' si un agent IA ne respecte pas les conditions de distribution ou utilise les informations de manière préjudiciable à la marque.
L'agrégation de données au sein de dataspaces permet par ailleurs de créer de la valeur en mutualisant les informations. En connectant les données de transport, d'hôtellerie et d'expériences, les participants créent des graphes de données extrêmement riches. Ces graphes permettent d'offrir une expérience de bout en bout beaucoup plus pertinente et personnalisée que celle d'un agent généraliste, car ils exploitent des gisements de données internes aux entreprises qui ne sont pas accessibles sur le web public.
Les dataspaces dessinent, estiment les participants, une voie crédible pour rééquilibrer les rapports de force à l'ère de l'IA agentique, leur émergence ne se décrète pas. Elle suppose un cadre de confiance partagé, des standards d'interopérabilité, une gouvernance acceptée par tous, et une capacité collective à aligner des acteurs aux intérêts parfois divergents. C'est précisément là que se situe le rôle d'EONA-X : créer les conditions techniques, juridiques et organisationnelles qui permettent à ces espaces de données d'exister et de prospérer.
Photo d'ouverture : Eona-X / Memento
