Tourisme et hôtellerie : être recommandé par les IA

Trois quarts des Français n'ont encore jamais demandé à une IA de les aider à préparer un voyage, mais ceux qui le font s'en servent dès la première étape : trouver une destination, puis un hébergement. Les études disponibles sur ce que répondent ensuite ChatGPT ou Gemini convergent sur un point : les grandes chaînes hôtelières et les plateformes de réservation dominent largement ces réponses, bien plus que la note moyenne des avis clients. Pour un hôtel indépendant, un office de tourisme ou une agence locale, la question n'est plus de savoir s'il faut s'intéresser à ce sujet, mais comment exister dans une réponse qui, par défaut, cite d'abord les acteurs les plus gros.

Voici ce que mesurent les études disponibles sur l'usage de l'IA par les voyageurs, qui les IA recommandent réellement entre chaînes, plateformes et sites d'hébergement, le rôle réel des avis clients, et ce que change le fait que l'opérateur touristique public français construise lui-même son propre assistant IA.

Combien de voyageurs demandent déjà conseil à une IA ?

Une minorité, mais en forte progression chez les plus jeunes, et déjà décisive sur les premières étapes du voyage. Selon une enquête Evaneos réalisée avec YouGov auprès de 1 689 personnes interrogées en ligne entre le 17 et le 25 mars 2026, 76 % des Français n'ont jamais utilisé l'IA pour organiser un voyage (Evaneos, communiqué du 23 avril 2026). Dit autrement, environ un quart des Français l'ont déjà fait, une proportion qui reste minoritaire mais loin d'être marginale pour un usage apparu dans le grand public il y a seulement quelques années.

Chez ceux qui utilisent l'IA pour voyager, les usages mesurés par Evaneos sont concentrés en amont du séjour : recherche d'informations générales sur une destination (50 %), inspiration (45 %) et planification d'activités (45 %). L'étude ne détaille pas, dans les éléments publiés, la part de ceux qui demandent directement un nom d'hôtel ou d'hébergement : la recherche d'hébergement arrive logiquement après le choix de la destination et des activités, au moment où une IA conversationnelle a déjà construit une partie du projet de voyage avec l'utilisateur. Autre chiffre de la même étude : parmi les utilisateurs, 71 % jugent l'expérience satisfaisante, ce qui explique pourquoi l'usage continue de progresser malgré la prudence majoritaire.

Ce que l'étude Evaneos ne mesure pas, et que d'autres enquêtes abordent avec des méthodes différentes (définition de l'« usage », panel, période), c'est le détail des requêtes posées une fois la destination choisie. C'est précisément l'étape où se joue la visibilité d'un hôtel, d'une agence ou d'un office de tourisme : une fois que le voyageur sait où il va, encore faut-il que l'IA le dirige vers le bon établissement.

Qui les IA recommandent-elles : les chaînes, les plateformes de réservation, ou l'hôtel lui-même ?

Les grandes chaînes et les plateformes de réservation d'abord, les sites des hôtels indépendants loin derrière. Lors de sa conférence Luminate, l'éditeur de logiciels hôteliers Lighthouse a présenté une étude portant sur 4 545 requêtes posées à ChatGPT, couvrant neuf destinations et cinq profils de voyageurs, et a comptabilisé 49 707 mentions d'hôtels nommés par le modèle, réparties sur seulement 2 721 établissements distincts (Hospitality Net, 2026). Autrement dit, une poignée d'établissements concentre l'essentiel des citations, et Paris fait partie des neuf destinations étudiées.

Deux résultats de cette étude concernent directement un hôtel indépendant. D'abord, la catégorie de l'établissement pèse plus que sa réputation : selon la couverture de cette présentation, ChatGPT recommande des hôtels de catégorie luxe dans 83 % des cas, laissant la plupart des établissements trois étoiles sans mention (Hospitality Today, 2026). Ensuite, les grandes chaînes devancent généralement les indépendants, sauf à Paris, où l'étude relève une exception. Sans que la méthode permette d'expliquer cette exception avec certitude, elle suggère que la densité et la notoriété internationale de l'offre hôtelière parisienne indépendante pèsent suffisamment pour résister à l'effet de marque des chaînes, ce qui n'est pas garanti dans une destination moins connue.

Toujours selon cette même présentation, 82 % des recommandations hôtelières générées par l'IA proviendraient de contenus éditoriaux et de plateformes de réservation plutôt que des sites des hôtels eux-mêmes (Hospitality Net, opinion, 2026). C'est le même mécanisme que nous décrivons pour un autre secteur où les comparateurs tiers pèsent plus que le site du vendeur dans comment ChatGPT choisit ses sources : quand des tiers (presse spécialisée, plateformes) produisent des contenus plus riches, plus récents et plus comparatifs que le site de l'hébergeur lui-même, l'IA s'appuie logiquement sur eux plutôt que sur une page d'accueil statique.

Ces chiffres viennent d'une étude commerciale présentée par un éditeur qui vend lui-même des outils de visibilité IA aux hôtels : à prendre comme un signal directionnel sur un échantillon donné (ChatGPT uniquement, neuf destinations), pas comme une mesure exhaustive valable pour tous les moteurs et toutes les villes.

Les avis clients comptent-ils vraiment pour être recommandé ?

Moins que leur réputation populaire ne le laisse croire, selon la même étude Lighthouse : la corrélation entre la note Booking.com d'un hôtel et sa visibilité dans les réponses de ChatGPT est faible (Hospitality Net, opinion, 2026). Un établissement très bien noté n'est donc pas automatiquement cité plus souvent, et inversement, une note moyenne ne disqualifie pas un hôtel très mentionné dans la presse ou les classements.

Cela ne signifie pas que les avis sont inutiles, mais qu'ils comptent probablement moins comme un score à optimiser que comme une source de contenu que l'IA peut lire et citer. Une analyse du secteur de l'hébergement et de la restauration souligne que ce sont avant tout les avis publiés sur Google, Booking, Tripadvisor et The Fork qui nourrissent les réponses des IA (CustPlace, guide secteur hébergement et restauration) : ce qui compte, c'est la présence de contenu récent, détaillé et réparti sur plusieurs plateformes, pas seulement une moyenne chiffrée affichée sur une seule d'entre elles. C'est le même principe que nous développons pour d'autres secteurs dans avis clients et visibilité IA : un avis daté et détaillé, qui répond à une question concrète (accès, bruit, petit-déjeuner, accessibilité), fournit à l'IA une matière citable qu'une note seule ne donne pas.

Pour un établissement qui dépend fortement des requêtes locales (« hôtel près de la gare », « auberge avec vue sur le lac »), ce constat rejoint celui que nous détaillons dans recherche locale et IA : Gemini puise directement dans Google Maps et Google Business Profile, tandis que ChatGPT et Perplexity s'appuient davantage sur des contenus tiers indexés. Un établissement qui laisse sa fiche Google incomplète, ou qui ne répond jamais aux avis, prive toutes les IA d'une partie de la matière qu'elles pourraient citer.

MarIAnne : quand l'opérateur touristique public construit son propre assistant IA

Pendant que les hôtels s'interrogent sur leur visibilité dans ChatGPT ou Gemini, le site officiel du tourisme français construit sa propre couche de recommandation IA. Depuis la refonte de France.fr en 2024, Atout France propose MarIAnne, un assistant conversationnel qui génère des itinéraires personnalisés pour les visiteurs souhaitant découvrir la France, adossé à une base de plus de 65 000 points d'intérêt répartis sur le territoire (Atout France, document de présentation de la destination France, mai 2025 ; gouvernement français, annonce officielle).

Pour un hébergeur ou un office de tourisme local, cet outil est un rappel concret : être référencé dans une base de points d'intérêt, avec une fiche complète, à jour et structurée, n'est plus seulement une question de visibilité sur Google, mais une condition pour apparaître dans les itinéraires que ce type d'assistant propose directement aux visiteurs. Atout France a d'ailleurs ouvert, pour le second semestre 2026, des sessions de formation destinées aux professionnels du tourisme sur la structuration d'un projet IA et la prise en main d'outils comme ChatGPT, Gemini ou Claude (Atout France, calendrier des formations, second semestre 2026), un signe que l'organisme considère désormais ce sujet comme un enjeu de filière, pas seulement comme une curiosité technologique.

Le parallèle avec les autres secteurs que nous avons étudiés est direct : de la même façon qu'un fournisseur d'électricité gagne à citer le comparateur public plutôt qu'à l'ignorer (voir énergie et visibilité IA), un hébergeur français a intérêt à s'assurer que sa fiche est correcte et à jour partout où une IA, publique ou privée, peut aller la chercher.

Que faire concrètement ?

Pour un hôtel, une maison d'hôtes, un camping ou un office de tourisme, la visibilité dans les réponses des IA repose moins sur la taille de l'établissement, qui ne se change pas, que sur la qualité et la fraîcheur de ce qui est publié à son sujet, sur son propre site comme ailleurs.

1. Structurez les données de votre établissement. Utilisez les types Hotel ou LodgingBusiness de schema.org sur votre site pour décrire nom, adresse, équipements et type d'hébergement de façon lisible par une machine. Notre guide pratique schema.org détaille la mise en œuvre, critère par critère.
2. Tenez votre fiche Google Business Profile à jour. Horaires, photos récentes, description précise de l'accès et des environs : c'est la source que Gemini exploite en priorité pour les requêtes locales (recherche locale et IA).
3. Répondez aux avis sur plusieurs plateformes, pas uniquement celle qui vous semble prioritaire. Google, Booking, Tripadvisor et The Fork sont les sources les plus citées par les analyses disponibles sur le secteur ; une réponse détaillée à un avis (sur le bruit, l'accès, un équipement) crée du contenu daté et spécifique que l'IA peut reprendre.
4. Publiez du contenu que les plateformes ne couvrent pas. Distances réelles à pied vers les sites touristiques, conseils de saison, accessibilité, politique d'annulation précise : c'est ce qui manque le plus souvent sur une fiche OTA générique, et ce qui peut faire préférer votre propre page à une IA qui cherche une réponse précise.
5. Vérifiez votre présence dans les bases de données touristiques officielles (offices de tourisme, Atout France, bases régionales), qui alimentent des outils comme MarIAnne, en plus des moteurs de recherche grand public.
6. Mesurez régulièrement ce que les IA répondent sur votre établissement face à vos concurrents directs : notre guide pour mesurer sa visibilité IA compare les méthodes disponibles.

Pour une mesure complète, qui compare votre établissement ou votre destination à vos concurrents directs sur les questions que posent réellement les voyageurs, l'audit de visibilité IA de Beeleven interroge ChatGPT, Gemini, Claude et Perplexity sur ces requêtes précises et mesure qui est cité, à quelle place, et face à quels établissements concurrents. C'est la même logique de preuve datée et vérifiable que nous détaillons pour l'ensemble des secteurs dans comment les IA choisissent les produits et établissements qu'elles recommandent.

Questions fréquentes

Les voyageurs français utilisent-ils vraiment l'IA pour choisir leur hôtel ?

Pas encore massivement pour l'hébergement précisément : selon Evaneos et YouGov, 76 % des Français n'ont jamais utilisé l'IA pour organiser un voyage, et ceux qui le font s'en servent surtout pour choisir une destination et des activités. Mais la proportion progresse, et l'étape de l'hébergement suit logiquement celle de la destination.

Un hôtel indépendant a-t-il une chance d'être cité face aux grandes chaînes ?

Oui, mais c'est plus difficile : les études disponibles montrent que les chaînes et les plateformes de réservation dominent les citations, sauf exception locale comme Paris dans l'étude Lighthouse. La catégorie de l'établissement (luxe, milieu de gamme) pèse davantage que sa seule notoriété.

Faut-il viser une meilleure note sur Booking.com pour être mieux recommandé par l'IA ?

Pas directement : l'étude Lighthouse ne trouve qu'une corrélation faible entre la note moyenne d'un hôtel et sa visibilité dans ChatGPT. Les avis comptent surtout comme une source de contenu détaillé et récent que l'IA peut citer, pas comme un score à maximiser.

Qu'est-ce que MarIAnne, l'assistant IA du site officiel du tourisme français ?

C'est un planificateur de voyage conversationnel intégré à France.fr depuis la refonte du site en 2024, qui génère des itinéraires personnalisés à partir d'une base de plus de 65 000 points d'intérêt. Pour un établissement, être bien référencé dans ce type de base officielle devient un enjeu de visibilité à part entière, en plus des moteurs de recherche grand public.

Sources

• Evaneos et YouGov, enquête sur l'IA et la préparation de voyage, communiqué du 23 avril 2026 (terrain du 17 au 25 mars 2026, 1 689 répondants).
• Hospitality Net, « The AI recommendation is the new battleground for hotel distribution », 2026 (présentation de l'étude Lighthouse, conférence Luminate).
• Hospitality Net, « AI can find your hotel, it just won't recommend it », 2026.
• Hospitality Today, « In AI search, hotel brand beats guest reviews », 2026.
• CustPlace, « Hébergements et restaurants : leurs nouvelles stratégies face aux recommandations générées par l'IA ».
• Gouvernement français (info.gouv.fr), « MarIAnne, des voyages sur-mesure en France avec l'IA ».
• Atout France, document de présentation de la destination France, mai 2025.
• Atout France, calendrier des formations, second semestre 2026.

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