IA prédiction demande hôtelière

Contexte

Chaîne hôtelière luxe (80 hôtels, 5 000 employés, 1,2 Mds€ CA). Revenue management basé sur des règles simples (saison, jour de semaine, historique N-1). Taux d'occupation moyen de 68% vs 78% benchmark luxury. Revenu par chambre disponible (RevPAR) sous-optimal de 15%.

Problème & Défi

→ Taux d'occupation moyen 68% vs 78% benchmark luxury. 10 points de manque à gagner - RevPAR sous-optimal de 15% : revenu manqué estimé à 25M€/an → Pricing basé sur des règles simples (saison/jour/N-1) → aucune intelligence prédictive - 80 hôtels tarifés indépendamment - aucune optimisation cross-portfolio → Événements locaux, météo, concurrence non intégrés dans la tarification - Revenue managers (12 personnes) gèrent manuellement, capacité limitée à 2 ajustements/semaine par hôtel

Solution & Livrables

– Modèle IA de demand forecasting déployé sur 80 hôtels (gradient boosting + données contextuelles) – Taux d'occupation amélioré de 68% à 76% – trajectoire vers le benchmark 78% – RevPAR optimisé de +12%, revenu additionnel de 18M€/an – Pricing dynamique automatisé intégrant événements locaux, météo, concurrence et historique – Optimisation cross-portfolio : yield management centralisé avec ajustements en temps réel – Revenue managers recentrés sur la stratégie. 50 ajustements/semaine automatisés par hôtel

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