L’intelligence artificielle (IA) peut devenir un véritable outil d’expérimentation marketing pour comprendre et anticiper les comportements d’achat ou d’usage, surtout lorsque les données réelles sont difficiles à obtenir.
Dans le cadre du cas NovaHôt Robotics, vous pouvez vous appuyer sur l’IA pour simuler les décisions, attitudes et réactions des deux principaux acteurs du marché :

  • les hôteliers, acheteurs professionnels (marché B2B) ;
  • les clients finaux, utilisateurs des robots au sein des hôtels (marché B2C indirect).

1. Pourquoi simuler avec l’IA ?

Les études de terrain auprès d’hôteliers sont souvent limitées par le temps, la disponibilité des décideurs ou la confidentialité.
Les outils d’IA générative (comme ChatGPT ou Gemini) permettent de créer des scénarios crédibles, tester des hypothèses et observer virtuellement des comportements à partir de paramètres que vous définissez.

Vous pouvez ainsi :

  • Tester les réactions probables d’un hôtelier à une offre de robot de service.
  • Simuler un focus group virtuel de clients séjournant dans un hôtel robotisé.
  • Explorer différentes attitudes face à la technologie selon les profils.
  • Générer des verbatims utiles pour enrichir votre étude qualitative.

2. Simuler le comportement d’un hôtelier (B2B)

Objectif :

Comprendre la logique de décision d’un professionnel face à une innovation robotique.

Comment faire :

  1. Définissez le profil de l’hôtelier que vous souhaitez interroger virtuellement :
    • type d’établissement (3*, 4*, chaîne, indépendant) ;
    • localisation (ville, station, zone touristique) ;
    • taille et nombre de chambres ;
    • contraintes (budget, pénurie de personnel, image de marque).
  2. Rédigez un prompt clair pour obtenir une simulation réaliste.
    Exemple de prompt à utiliser avec ChatGPT : « Agis comme un hôtelier indépendant de 4 étoiles situé à Nice. Tu as des difficultés à recruter du personnel d’accueil et tu envisages d’adopter un robot NovaHôt H1. Quels seraient tes principaux critères de décision ? Tes craintes ? Tes attentes vis-à-vis du fournisseur ? »
  3. Variez les profils (directeur d’hôtel urbain, resort balnéaire, membre d’une chaîne, gérant familial) pour comparer les discours.
  4. Analysez les réponses : repérez les mots-clés récurrents, les émotions, les motivations et les freins.

Cette simulation vous permet d’alimenter vos hypothèses sur les facteurs d’influence organisationnels et psychologiques de la décision d’achat.

3. Simuler le comportement du client final (B2C)

Objectif :

Observer comment les clients réagissent à la présence de robots dans un hôtel, selon leur âge, leur culture et leur sensibilité technologique.

Comment faire :

  1. Définissez les profils de consommateurs à interroger virtuellement :
    • jeune touriste curieux et technophile ;
    • voyageur d’affaires pressé ;
    • client senior attaché à l’accueil humain ;
    • famille avec enfants sensibles à l’innovation.
  2. Rédigez des prompts adaptés : « Imagine que tu es un client séjournant dans un hôtel où le check-in est assuré par un robot humanoïde NovaHôt. Décris ce que tu ressens : es-tu rassuré, intrigué, gêné ? Est-ce que cela influencerait ton envie de revenir ? »
  3. Observez les différences de réactions selon les profils.
    Vous pourrez ainsi identifier les segments les plus ouverts et ceux nécessitant un accompagnement dans l’acceptation technologique.
  4. Reliez ces simulations aux modèles étudiés (TAM, UTAUT, théorie du comportement planifié).

4. Simuler des groupes de discussion virtuels (focus groups IA)

L’IA permet également de créer des focus groups simulés, réunissant plusieurs profils d’hôteliers ou de clients.

Exemple :

« Simule un focus group de cinq directeurs d’hôtels (un indépendant, un franchisé, un hôtel de chaîne, un hôtel 5 étoiles et un hôtel rural). Tous débattent de l’intérêt d’intégrer des robots NovaHôt dans leur établissement. Donne leurs arguments et désaccords. »

Cette technique permet d’observer :

  • Les convergences et divergences entre profils.
  • Les arguments émotionnels et rationnels mobilisés.
  • Les représentations sociales de la robotisation.

5. Exploiter les résultats des simulations

Les données générées par l’IA doivent être traitées comme des hypothèses exploratoires, et non comme des données réelles.
Elles servent à :

  • Formuler des hypothèses sur les freins et leviers d’adoption ;
  • Structurer vos guides d’entretien avant une étude qualitative réelle ;
  • Illustrer vos analyses avec des verbatims crédibles ;
  • Compléter les données manquantes de votre étude de marché.

L’usage de l’IA dans ce cadre développe votre raisonnement marketing expérimental et votre capacité d’analyse des comportements.

6. Bonnes pratiques et limites

✅ Bonnes pratiques :

  • Soyez précis dans vos prompts (profils, contexte, motivations).
  • Multipliez les simulations pour comparer les points de vue.
  • Analysez les émotions et attitudes exprimées.
  • Confrontez toujours les résultats à des données réelles ou à la littérature scientifique.

⚠️ Limites :

  • Les résultats d’IA sont des reconstructions probabilistes, pas des opinions réelles.
  • Ils doivent être utilisés comme supports de réflexion, non comme preuves empiriques.

7. À retenir

L’IA est un outil de simulation marketing puissant, qui vous permet de comprendre comment un hôtelier ou un client pourrait réagir face à une innovation robotique.
Elle complète vos études qualitatives ou documentaires, tout en développant vos compétences d’analyse et votre esprit critique.

Cliquer ici pour concevoir une simulation IA étape par étape

Références et pistes d’exploration

  • McKinsey & Company (2025). Humanoid Robots: From Concept to Commercial Reality.
  • Ivanov, S. & Webster, C. (2019). Robots, Artificial Intelligence, and Service Automation in Travel, Tourism and Hospitality. Emerald Publishing.
  • Ajzen, I. (1991). The Theory of Planned Behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211.
  • Venkatesh, V. et al. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27(3), 425–478.
  • Tussyadiah, I. & Park, S. (2018). Consumer evaluation of hotel service robots. Springer.
  • Site : marketeurexpert.fr — Rubrique IA et marketing expérimental.