L’intelligence artificielle vous permet de reproduire virtuellement des comportements d’achat et d’usage à partir de scénarios crédibles. Méthode complémentaire de l’étude documentaire et qualitative, elle aide à formuler des hypothèses et à anticiper les réactions du marché face à l’innovation robotique.

Dans le cas NovaHôt Robotics, vous simulerez :

  • le comportement des hôteliers (acheteurs professionnels, B2B) ;
  • le comportement des clients finaux (utilisateurs du service robotisé, B2C).

🧩 Étape 1 — Définir le cadre de la simulation

Objectif de la simulation — Que voulez-vous comprendre ?

  • Identifier les critères d’achat d’un hôtelier.
  • Comprendre les émotions clients face à un robot d’accueil.
  • Mesurer l’impact perçu sur la satisfaction/qualité du service.

Type de public simulé — À qui l’IA “donnera la parole” ?

  • Directeur d’hôtel indépendant, responsable de groupe, voyageur d’affaires, touriste senior/technophile…

Contexte précis — Situez la scène.

  • Type d’hôtel (3★, 4★, resort, business), lieu (ville/montagne/littoral), moment (avant achat / pendant usage / après expérience).
Plus le contexte est précis, plus la simulation sera réaliste et exploitable.

💬 Étape 2 — Formuler un prompt efficace

Le prompt est la commande adressée à l’IA. Il doit être clair, contextualisé et orienté vers l’analyse comportementale.

a) Structure de base
  1. Rôle — « Agis comme un directeur d’hôtel 4★ à Lyon. »
  2. Situation — « Tu envisages d’acheter un robot d’accueil NovaHôt H1 pour pallier le manque de personnel. »
  3. Question centrale — « Quelles seraient tes attentes, tes craintes, tes critères ? »
  4. Format — « Réponse structurée et nuancée. »
b) Exemple complet
« Agis comme un hôtelier indépendant 4★ à Bordeaux. Tu rencontres des difficultés à recruter du personnel d’accueil. NovaHôt Robotics te propose d’installer un robot humanoïde H1. Décris tes attentes, tes craintes, les critères qui guideraient ta décision d’achat, et ce qui te convaincrait ou te freinerait. »

🧠 Étape 3 — Lancer et ajuster la simulation

  • Soumettez votre prompt (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.).
  • Observez la réponse : l’IA joue le rôle défini et exprime un comportement plausible.
  • Ajustez : précisez profil, taille de l’hôtel, expériences techno passées.
Variez les profils pour comparer : hôtelier innovant vs réticent · client curieux vs anxieux · hôtel de chaîne vs familial.

🧩 Étape 4 — Simuler plusieurs points de vue (focus group IA)

Simulez un groupe de discussion virtuel pour observer désaccords, convergences et dynamiques d’échanges.

Exemple de prompt :
« Simule un focus group de cinq directeurs d’hôtels : un indépendant, un franchisé, un hôtel de luxe, un hôtel économique et un hôtel rural. Tous débattent de l’intérêt d’intégrer des robots NovaHôt pour améliorer l’accueil. Donne leurs arguments, contre-arguments et réactions émotionnelles. »
  • Résultat attendu : échanges riches, points de vue complémentaires, verbatims exploitables dans votre rapport.

📊 Étape 5 — Analyser les résultats

  1. Repérage — mots-clés récurrents : « rentabilité », « image », « sécurité », « chaleur humaine », etc.
  2. Classement — réactions positives / neutres / négatives.
  3. Cadres théoriques — TPB (Ajzen, 1991) pour les intentions d’achat ; TAM (Davis, 1989) pour l’utilité et la facilité d’usage ; UTAUT (Venkatesh et al., 2003) pour l’influence sociale et les conditions facilitatrices.
  4. Hypothèses — ex. « Plus la fiabilité perçue ↑, plus l’intention d’achat ↑ » ; « Plus la crainte de déshumanisation ↑, plus l’acceptation client ↓ ».

📈 Étape 6 — Interpréter et présenter les résultats

  • Distinguez B2B (acheteur) et B2C (utilisateur).
  • Illustrez par des verbatims issus des simulations.
  • Soulignez les facteurs émotionnels et rationnels influençant la décision.
  • Concluez par des pistes d’action marketing : communication, positionnement, accompagnement du changement (onboarding), preuves de fiabilité/ROI.

⚠️ Étape 7 — Précautions méthodologiques

  • Les simulations IA n’équivalent pas à des données terrain.
  • Utilisez-les pour explorer avant de mesurer (quali/quanti réelles).
  • Indiquez explicitement dans le rapport que les données proviennent d’une simulation IA expérimentale.
🎯 À retenir — Simuler avec l’IA, c’est raisonner comme un marketeur expérimental : formuler un scénario, observer des réactions, en déduire des hypothèses. Cette approche développe votre capacité à exploiter les outils numériques pour comprendre le réel.

📚 Références complémentaires

  • Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211.
  • Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use… MIS Quarterly, 13(3), 319–340.
  • Ivanov, S., & Webster, C. (2019). Robots, AI and Service Automation… Emerald Publishing.
  • McKinsey & Company (2025). Humanoid Robots: From Concept to Commercial Reality.
  • Venkatesh, V., Morris, M., Davis, G., & Davis, F. (2003). User acceptance of IT: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.