Cas d'usage — Hôtels & spas
Entre les réservations, la réception et les étages, l'info se perd.
J'ai conçu ce type de système pour Pluto.AI, une plateforme IA pour l'hôtellerie et le bien-être. Le principe : le système prépare, un humain valide ce qui engage l'établissement.
Réservations
36 réservations
Concrètement
Solutions déjà prêtes à mettre en place
Disponibilité vérifiée par un humain
Déclencheur
Une demande de disponibilité arrive (chambre, soin, service).
Action de l'agent
Le système prépare la réponse à partir de ce qui est réellement disponible.
Validation
Un humain valide avant l'envoi — le système ne l'annonce jamais lui-même.
Résultat
Une réponse fiable, jamais une disponibilité inventée.
Un récapitulatif fiable, pas halluciné
Déclencheur
Une réservation est confirmée.
Action de l'agent
Le récapitulatif est composé à partir de ce qui a été réellement réservé.
Validation
Rien n'est généré librement par l'IA — le récapitulatif reste consultable avant envoi.
Résultat
Un récapitulatif fiable, jamais halluciné.
Un upsell qui cible la bonne offre
Déclencheur
Une réservation est enregistrée.
Action de l'agent
L'agent identifie des propositions complémentaires pertinentes (surclassement, soin, option).
Validation
Les propositions ciblent ce qui a été réellement réservé, pas un menu générique.
Résultat
Un upsell pertinent, jamais générique.
Méthode
Comment je travaille
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1
Compréhension de l'activité
Je prends le temps de comprendre comment vous travaillez vraiment : vos outils, vos clients, vos contraintes — avant de parler solution.
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2
Ciblage des moments de friction
On identifie ensemble les moments précis où ça coince : où vous perdez du temps, où l'info se perd, où un client attend trop longtemps.
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3
Analyse du besoin
Je regarde ce qui, dans ces frictions, peut vraiment être pris en charge par un système IA — et ce qui ne devrait surtout pas l'être.
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4
Proposition de solutions
Une architecture concrète, branchée sur vos outils existants, avec ce qui reste sous votre contrôle clairement identifié.
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5
Mise en place
Le système est construit et connecté à votre environnement réel, pas à une démo isolée.
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6
Formation aux outils
Votre équipe apprend à utiliser, ajuster et faire confiance au système — sans dépendre de moi pour chaque réglage.
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7
Test
Le système tourne sur des cas réels avant d'être généralisé, pour repérer ce qui doit être corrigé avant que ça ne touche vos clients.
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8
Optimisation
Les premiers résultats permettent d'affiner les règles, les seuils, les cas particuliers.
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9
Version finale
Un système stable, documenté, que vous pouvez faire évoluer avec ou sans moi.
Sur-mesure
Votre situation ne rentre dans aucune case ? On en parle quand même.
Les solutions présentées ci-dessus sont un point de départ, pas un menu figé. Si votre problème ne ressemble à aucun des cas décrits ici, ça ne veut pas dire qu'il n'y a rien à faire — juste qu'on part de votre cas plutôt que d'un modèle.
Positionnement
Une vision qui dépasse la technique
Un système IA mal pensé peut abîmer votre parcours client, votre image de marque ou votre process commercial autant qu'il peut les améliorer. Avant l'IA, mon parcours vient du marketing, du design et de la vente — je regarde un projet dans son ensemble (marketing, UX, sales, produit, design), pas seulement la brique technique.
Confiance & transparence
Confiance & transparence
Le système prépare, vous décidez
Tout ce qui engage votre activité (un tarif, un envoi à un client, la validation d'un dossier) passe par une validation humaine avant de partir.
Rien n'est une boîte noire
Vous savez toujours pourquoi l'agent a fait ce qu'il a fait, et ce qui a été préparé ou envoyé reste consultable.
On se branche sur vos outils, on ne vous enferme pas dans un nouveau
Pas de plateforme supplémentaire à apprendre, pas de migration forcée.
Voir aussi
D'autres secteurs, la même méthode
Discutons de votre établissement
Un premier échange, sans engagement, pour comprendre où vous en êtes et si ça vaut le coup d'aller plus loin.
Je réponds sous 24h ouvrées.