À propos de ce rapport

Ce rapport examine dans quelle mesure l’IA a réellement été adoptée par les entreprises en Europe, à quelles fins elle est utilisée dans le secteur de l’hébergement en particulier, pourquoi son adoption s’arrête là où elle s’arrête, et ce qui a changé le 2 août 2026 lorsque les obligations de transparence de la loi européenne sur l’IA sont entrées en vigueur. Des rapports complémentaires traitent respectivement du Royaume-Uni, de l’Espagne, de l’Italie et de la France.

Pourquoi ce rapport fait preuve d’une prudence inhabituelle en matière de sources

L’IA conversationnelle dans l’hôtellerie est un domaine qui souffre d’un grave manque de données probantes. Des affirmations du type « les hôtels utilisant l’IA constatent une réduction des coûts de 30 % en six mois » circulent largement, sont reprises dans de nombreuses publications spécialisées et, dans la plupart des cas, ne s’appuient sur aucun échantillon divulgué, aucune base de référence et aucune définition de ce qui est mesuré. Il est facile de les citer, mais c’est le moyen le plus rapide de perdre un lecteur averti sur le plan technique.

Nous avons donc limité ce rapport aux statistiques officielles — Eurostat, ONS, INE, ISTAT, INSEE — ainsi qu’à deux enquêtes sectorielles nommément citées dont les échantillons sont divulgués, dont l’une a été commanditée par un fournisseur et est clairement identifiée comme telle. Lorsqu’il n’existe pas de réponse publiée à une question, nous le signalons plutôt que de proposer un chiffre qui y ressemble.

1. Résumé

Cinq conclusions. Les quatre premières sont chiffrées. La cinquième est une inférence structurelle tirée des données chiffrées et est présentée comme telle.

·       L’adoption s’étend, mais ne s’approfondit pas. 29 % des entreprises britanniques utilisaient au moins une technologie d’IA en juin 2026, soit environ le triple du niveau de septembre 2023. Mais l’entreprise adoptante moyenne utilisait environ 1,6 technologie d’IA, contre environ 1,4 en septembre 2023. L’adoption s’est étendue à l’ensemble des entreprises sans pour autant s’approfondir au sein de celles-ci.

·       Dans le secteur de l’hébergement, l’IA est synonyme de marketing. Parmi les entreprises d’hébergement de l’UE qui utilisent l’IA, 58,82 % l’utilisent à des fins de marketing ou de vente — la plus forte concentration sur le marketing et les ventes de tous les secteurs recensés par Eurostat. Lorsque le secteur de l’hôtellerie a adopté l’IA, c’est dans le domaine commercial, et non dans les services ou les opérations.

·       L’obstacle réside dans les capacités et le manque de clarté, et non dans les convictions. Parmi les entreprises de l’UE qui ont envisagé l’IA et ont décidé de ne pas l’adopter, 70,89 % ont invoqué un manque d’expertise pertinente et 52,52 % un manque de clarté quant aux conséquences juridiques. Seules 20,68 % ont déclaré qu’elle n’était pas utile. Le secteur n’est pas sceptique ; il souffre d’un manque de compétences et d’incertitudes juridiques.

·       L’incertitude juridique a trouvé une réponse partielle, qui se fait désormais attendre depuis trop longtemps. L’article 50 de la loi européenne sur l’IA est entré en vigueur le 2 août 2026, prévoyant des sanctions pouvant aller jusqu’à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial. Il a été expressément exclu du report prévu par le « Digital Omnibus », qui a repoussé les obligations à haut risque à 2027 et 2028. Près de la moitié des acteurs qui hésitaient pour des raisons juridiques ont désormais une réponse, et il s’agit d’une échéance qui est déjà dépassée.

·       Le secteur se trouve du mauvais côté du fossé lié à la taille. 55,03 % des grandes entreprises de l’UE utilisent l’IA, contre 17 % des petites. Le secteur européen de l’hôtellerie-restauration est majoritairement composé de petites entreprises : 99,6 % des entreprises britanniques de ce secteur sont des PME, les indépendants représentent 57,65 % du marché hôtelier espagnol et environ 81 % du parc hôtelier français. Le secteur se trouve structurellement du mauvais côté de la plus grande fracture observée dans les données d’adoption.

2. Ce qui a réellement été adopté

2.1 La situation en Europe

En 2025, 19,95 % des entreprises de l’UE comptant au moins 10 salariés utilisaient au moins une technologie d’IA, soit une hausse de 6,47 points de pourcentage par rapport à 2024. Il s’agit d’une évolution considérable en une seule année, et c’est le chiffre le plus souvent cité. C’est également le chiffre le moins utile de l’ensemble de données, car il traite de la même manière une entreprise ayant acheté une licence pour un assistant de rédaction et une entreprise mettant en œuvre une prise de décision automatisée en production.

2.2 Le problème de la profondeur, qui constitue la véritable conclusion

La mesure la plus importante de ce rapport n’est pas la part des entreprises. Il s’agit de la constatation de l’ONS selon laquelle le nombre moyen de technologies d’IA utilisées par entreprise britannique adoptant l’IA est passé d’environ 1,4 en septembre 2023 à environ 1,6 en juin 2026.

Près de trois ans, une augmentation annuelle de huit points de pourcentage de la part des entreprises adoptant l’IA, et deux dixièmes de technologie supplémentaires en termes de profondeur par entreprise adoptante. L’ONS lui-même note que cela implique un impact transformateur relativement limité à ce jour pour la plupart des entreprises adoptant l’IA.

La composition technologique corrobore cette interprétation. Parmi les entreprises britanniques comptant au moins 10 salariés en juin 2026, les grands modèles linguistiques arrivaient en tête avec 18 %, suivis par la création de contenu visuel à 16 %. Au niveau de l’UE, l’exploration de textes arrivait en tête avec 11,75 %, suivie de la génération d’images, de vidéos et d’enregistrements audio avec 9,55 %. Il s’agit d’outils de contenu et d’analyse. Ils sont utiles, faciles à acquérir et ne nécessitent pas de responsable opérationnel.

3. À quoi sert réellement l’IA dans le secteur de l’hébergement ?

La ventilation sectorielle des utilisations réalisée par Eurostat contient le chiffre le plus révélateur de cet ensemble de données pour un voyagiste.

Ce n’est pas irrationnel. Le marketing était le premier cas d’utilisation logique pour la plupart des opérateurs : le volume de travail est important, le résultat peut être vérifié avant diffusion, les erreurs sont peu coûteuses et réparables, et aucune intégration avec le système de gestion immobilière n’est requise. C’est le cas d’utilisation qui s’en sort le mieux sans fonction technique dédiée – ce qui caractérise la majeure partie du secteur.

Mais cela en dit long sur la situation actuelle du secteur. Les chiffres d’adoption dans l’hôtellerie n’indiquent pas que le service client a été automatisé. Ils indiquent que ce sont les textes marketing qui l’ont été. La couche opérationnelle de contact – les demandes arrivant par téléphone, e-mail et message en dehors des heures d’ouverture – reste largement inchangée, et les statistiques d’adoption ont été largement mal interprétées comme la preuve du contraire.

3.1 Ce que cela implique pour un acheteur

Si l’on vous affirme que vos concurrents ont automatisé la communication avec les clients, demandez sur quoi repose cette affirmation. Les données européennes publiées indiquent que vos concurrents ont automatisé leur marketing. Il s’agit là de problèmes différents, avec des responsables différents, des profils de risque différents et des situations réglementaires différentes.

4. Pourquoi l’adoption s’arrête-t-elle ?

Eurostat demande aux entreprises qui ont envisagé d'adopter l'IA mais qui y ont renoncé pourquoi elles y ont renoncé. Les réponses sont d'une clarté inhabituelle.

Deux des trois principaux obstacles ne sont pas d’ordre technologique. Il s’agit de problèmes d’information – et tous deux peuvent être résolus par un fournisseur disposé à expliquer plutôt qu’à vendre. C’est la quatrième ligne qui mérite qu’on s’y attarde : seul un cinquième des personnes ayant refusé l’ont fait parce qu’elles pensaient que cela ne leur serait d’aucune utilité. Les autres voulaient l’adopter, mais n’ont pas pu.

5. Ce qui a changé le 2 août 2026

L’article 50 de la loi européenne sur l’IA – les obligations de transparence – est entré en vigueur le 2 août 2026. Il exige que les personnes interagissant avec un système d’IA soient informées qu’elles le font. Les sanctions peuvent atteindre 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires annuel mondial total.

L’idée largement répandue selon laquelle la loi sur l’IA a été reportée est à moitié vraie et, pour un hôtel ou un organisme de promotion touristique, fausse sur le point qui importe. Le « Digital Omnibus » sur l’IA, adopté par le Parlement européen le 16 juin 2026 et par le Conseil le 29 juin 2026, a reporté les obligations à haut risque pour les systèmes autonomes visés à l’annexe III au 2 décembre 2027 et pour l’IA intégrée dans des produits réglementés relevant de l’annexe I au 2 août 2028. L’article 50 a été expressément exclu de ce report.

Pour les 52,52 % d’entreprises qui ont invoqué l’incertitude juridique pour justifier leur inaction, il s’agit d’un changement significatif. L’incertitude n’a pas disparu, mais la question spécifique de savoir ce qu’un système conversationnel destiné aux clients doit divulguer dispose désormais d’une réponse écrite assortie d’une date précise.

6. L’écart lié à la taille, et pourquoi il est plus important dans le secteur de l’hôtellerie-restauration qu’ailleurs

Le gradient le plus marqué dans les données européennes concerne la taille : 55,03 % des grandes entreprises contre 17 % des petites. Dans la plupart des secteurs, cet écart est une curiosité. Dans le secteur européen de l’hôtellerie-restauration, il s’agit d’un fait structurel déterminant, car ce secteur est composé en grande majorité de petits opérateurs.

6.1 Une implication modélisée

MODÉLISÉ. Ce qui suit est un calcul arithmétique basé sur des données mesurées, et non un constat observé.

Si le secteur de l’hébergement adoptait le taux global des entreprises pour sa répartition par taille, et si le secteur hôtelier européen était composé de petits opérateurs dans la mesure indiquée par les statistiques nationales, alors le taux d’adoption du secteur devrait se rapprocher bien davantage du chiffre de 17 % des petites entreprises que de la moyenne globale de 19,95 % – et se situer nettement en dessous des chiffres de 30,36 % pour les moyennes entreprises et de 55,03 % pour les grandes entreprises qui dominent les discussions lors des conférences sur ce sujet.

L’Institut du tourisme de la HES-SO Valais-Wallis a interrogé 1 485 hôtels sur six marchés européens et a constaté que 41 % des hôtels indépendants utilisaient déjà l’IA, tandis que 16 % supplémentaires prévoyaient de l’adopter. Ce chiffre est bien supérieur à ce que la répartition par taille laisserait présager à elle seule, ce qui constitue un résultat véritablement intéressant – même si l’enquête mesure toute utilisation de l’IA, selon la même approche binaire qu’Eurostat, et s’accompagne donc de la même mise en garde quant à la profondeur de l’analyse, exposée à la section 2.2.

En résumé : les hôtels indépendants adoptent l’IA plus rapidement que ne le laisserait supposer leur taille, et nous ne disposons d’aucune mesure quant à l’ampleur de cette adoption. Personne ne collecte ces données.

7. Quelles conséquences pour un exploitant ?

Quatre questions permettent de distinguer les cas d’utilisation qui aboutissent à la mise en production de ceux qui s’enlisent au stade du projet pilote. Elles découlent de la tendance observée dans les données ci-dessus, et non d’une enquête.

1.     À quelle fréquence cette demande survient-elle, et dans quelle mesure est-elle similaire à chaque fois ? Les cas à haute fréquence et faible variance survivent. Ceux à faible fréquence et forte variance ne survivent pas, quelle que soit la qualité de la démonstration.

2.     Où se trouve la vérité à ce sujet, et peut-on la lire de manière fiable ? Si répondre à la question nécessite un système avec lequel personne ne peut s’intégrer, le cas d’utilisation n’est pas prêt, aussi convaincante que soit la discussion.

3.     Que se passe-t-il lorsque le système ne sait pas ? C’est la question qui distingue la version 1.4 de la version 1.6. Un cas d’utilisation sans scénario de défaillance prévu ne passe pas en production.

4.     Y a-t-il un responsable au sein de l’équipe opérationnelle qui suit un indicateur susceptible d’évoluer si cela fonctionne ? S’il n’y a pas de responsable, il n’y a pas de deuxième cas d’utilisation, car personne n’est chargé d’en trouver un.

Ces quatre points constituent également la structure du livre blanc C5 sur l’architecture et la gouvernance de l’IA conversationnelle, qui les développe en détail.

Des indicateurs que nous avons rencontrés et que nous n’avons pas utilisés

Chacun de ces chiffres apparaît dans la presse spécialisée traitant de l’IA dans le secteur de l’hôtellerie. Aucun d’entre eux ne répond aux critères appliqués ailleurs dans ce rapport. Ils sont répertoriés ici afin que vous puissiez les reconnaître et éviter de les reprendre.

Il ne s’agit pas d’affirmer que ces chiffres sont faux. Il s’agit de constater qu’ils ne sont pas vérifiables et qu’un exploitant qui élaborerait une analyse de rentabilité sur cette base ne serait pas en mesure de la défendre en interne.

Source : registre

Chaque chiffre figurant dans ce rapport, accompagné de sa source. Vérifiez son actualité avant toute citation externe.

Remarque sur la comparabilité

Eurostat et l’ONS ne mesurent pas la même chose. Eurostat enquête auprès des entreprises comptant au moins 10 salariés dans l’UE-27 à l’aide d’un outil harmonisé ; l’ONS enquête auprès des entreprises britanniques dans le cadre de l’enquête « Business Insights and Conditions Survey » (BICS), en utilisant une liste de technologies différente et une période de référence différente. Les deux pourcentages principaux ne sont pas directement comparables et ne sont pas comparés dans le présent rapport. Chacun est utilisé uniquement par rapport à ses propres périodes antérieures.