Dans l'hôtellerie, l’adoption de l’IA avance plus vite que la confiance. RoomPriceGenie publie les résultats de son 2026 State of Revenue Management Report, une étude consacrée à l’usage de l’intelligence artificielle et des outils de revenue management dans l’hôtellerie.
Selon cette étude menée par Sapio Research pour RoomPriceGenie en mai et juin 2026 auprès de 450 décideurs de l'hébergement, 53% des hôtels utilisent déjà l'IA pour contribuer à la fixation des prix. 16% le font de manière intensive. Seuls 11% des hôteliers interrogés excluent d'adopter ce type d'outil pour le revenue management.
L’adoption semble donc largement engagée. Mais elle ne signifie pas que les professionnels sont prêts à laisser les algorithmes décider seuls. Seuls 10 % des répondants déclarent faire pleinement confiance à l’IA et accepteraient de lui laisser prendre la majorité des décisions tarifaires. À l’inverse, 30 % lui font confiance pour certaines recommandations, tandis que 37 % se disent seulement partiellement rassurés et vérifient manuellement la plupart de ses propositions. Enfin, 16 % utilisent l’IA uniquement comme une source d’orientation. Pour 4 % des répondants, la confiance est faible et les recommandations ne seraient pas utilisées. 3 % déclarent ne pas encore savoir comment l’IA pourrait les aider dans leur gestion des revenus.
« L'instinct » et la volonté de comprendre les choix stratégiques
L’IA est donc principalement utilisée comme un outil d’assistance. Elle peut analyser les données, repérer des évolutions de la demande et suggérer un prix, mais la validation finale reste généralement humaine. Le rapport met en avant un besoin de transparence : les professionnels souhaitent savoir pourquoi un prix est recommandé avant de l’appliquer.
Le rapport ne décrit pas une industrie sur le point d’abandonner ses décisions tarifaires à des systèmes autonomes. Il montre plutôt une transition vers un modèle dans lequel l’IA aide les équipes à gagner du temps, à repérer les tendances et à interpréter des volumes de données croissants.
La prochaine étape ne consistera probablement pas seulement à rendre les algorithmes plus puissants. Elle dépendra aussi de leur capacité à expliquer leurs recommandations et de la qualité des données utilisées.
