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Joy et Alexandre Barrière ont succédé à leurs parents, Diane Barrière et Dominique Desseigne, à la tête de l'entreprise familiale et ont donné un nouveau souffle à l'entreprise. Groupe Barrière avec une nouvelle approche de l'innovation. Cette institution centenaire a été à l'origine du concept de la “Station balnéaire à la française”.” combinant des hôtels, des casinos, des restaurants, des installations de bien-être et des divertissements. En 2025, le groupe a 33 établissements de jeux, 20 hôtels de luxe, et près de 7 000 employés dans le monde.
C'est dans ce contexte d'internationalisation que s'est amorcée la transformation du groupe en data et en IA. Salomon Bentolila, Le directeur de Data & Acquisition est à l'origine de cette initiative. Avec l'aide de Artefact en tant que partenaire stratégique et technologique, le groupe Barrière lance ses premiers agents d'IA personnalisés.
Établir une feuille de route en matière d'IA basée sur trois objectifs
Pour s'approprier l'IA, le groupe Barrière a structuré son approche autour de trois axes :
- Améliorer la productivité et les opérations : Tous les employés ont accès à l'IA, quel que soit leur niveau de maturité technologique. Cela s'applique à tous les secteurs d'activité.
- Transformez l'expérience des clients et des employés : Les chatbots et les solutions d'assistance par IA améliorent l'efficacité opérationnelle sans compromettre l'excellence du service.
- Créez de nouveaux services à l'aide de l'IA générative : Le groupe expérimente actuellement de nouveaux modèles d'entreprise pour se différencier.
Cas d'utilisation : Trois agents d'intelligence artificielle pilotes pour différents besoins commerciaux
En collaboration avec Artefact, le Groupe Barrière a mis au point un système d'information sur la santé. plateforme d'IA générative avec trois agents principaux. Chacun d'entre eux répond à des défis commerciaux spécifiques. Elles sont mises en œuvre progressivement dans un mode d'essai et d'apprentissage.
Agent 1 - Barrière GPT : L'IA pour tous
Basé sur Gemini, le Agent GPT Barrière offre un accès sécurisé à un modèle linguistique avancé. La plateforme intègre des bibliothèques d'invites que les équipes peuvent partager et réutiliser. Déployé auprès d'une centaine d'employés, l'outil a déjà permis de a généré plus de 4 000 messages. Cette phase pilote permet d'évaluer l'adoption effective et l'ajustement de la stratégie.
“Nous apprenons et progressons très rapidement en remettant les choses en question. Google intègre de nombreuses fonctionnalités dans son Workspace. Cela pose la question : faut-il maintenir Barrière GPT ou s'appuyer sur des outils natifs ? Nous restons agiles.”- Salomon Bentolila, Directeur de Data & Acquisition, Groupe Barrière
Le présent approche de test et d'apprentissage permet au groupe de rester flexible face aux changements rapides du marché. Plutôt que de s'engager dans un déploiement massif, les équipes de Salomon Bentolila évaluent en temps réel si la solution reste pertinente ou si des alternatives natives pourraient mieux répondre aux besoins.
Agent 2 - Centre d'appel : Rationaliser les relations avec les clients
Au sein du Le deuxième agent cible les centres d'appel. Les conseillers devaient consulter de multiples sources : procédures, catalogues de produits, etc. Ils perdaient un temps précieux lors des interactions avec les clients.
L'équipe de Salomon Bentolila a développé un agent de centre d'appel basé sur l'architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette technologie regroupe l'ensemble de la documentation commerciale. Les conseillers obtiennent instantanément les réponses dont ils ont besoin ; le temps de traitement de l'information est réduit ; les agents peuvent se recentrer sur la vente et l'assistance.
Résultat : plus de 1 000 messages générés par plus de 60 utilisateurs actifs avec une note de satisfaction de 3,64/4. Le déploiement est prévu dans tous les centres d'appels du groupe.
Agent 3 - Barrière Play Support : Assistance permanente disponible
Le groupe Barrière a développé Barrière Play, une application qui permet de permet aux clients de se connecter aux machines à sous à l'aide d'un portefeuille rechargeable. L'application évolue constamment par le biais de sprints agiles. Cependant, lorsque des problèmes techniques surviennent, les employés sur le terrain ne comprennent pas toujours suffisamment bien les aspects techniques pour les résoudre. D'où la question suivante : Comment pouvons-nous garantir un soutien efficace à tout moment ?
La décision a été prise de créer une FAQ. Le document résultant database a été placé dans un RAG. Ce système fournit Assistance AI 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. Testé dans trois casinos pilotes, il a plus de 350 messages, plus de 30 utilisateurs actifs et une note de satisfaction de 3,77/4.
L'adoption par les entreprises est aussi importante que les performances techniques
L'adoption par les utilisateurs est aussi importante que la performance de l'outil. Les retours d'expérience sur le terrain ont nécessité des ajustements.
Pour les centres d'appel, les équipes de Data et d'acquisition ont dû améliorer la qualité du document databases dans les RAG. Des preuves concrètes de la valeur ajoutée ont été nécessaires pour convaincre les équipes.
“Nos employés du centre d'appel ont déjà accès à environ 32 outils. Cela signifiait un outil de plus à maîtriser. Il fallait donc que cela en vaille vraiment la peine”.” - Salomon Bentolila, Directeur de Data & Acquisition, Groupe Barrière
Quant à l'agent Barrière Play, l'interface initiale via Google Chat n'était pas adaptée aux collaborateurs mobiles. Le Groupe a donc intégrer l'agent directement dans le back-office utilisés au quotidien, via une API.
Artefact a accompagné ces pivots en adaptant l'architecture technique et les méthodes d'intégration. Au-delà, ils ont abordé deux aspects essentiels :
- Adoption par les salariés
- Matériel d'appui à la gestion du changement
LLM en tant que juge : Superviser l'agent IA pour garantir la qualité
La durabilité du système dépend d'une supervision rigoureuse. Artefact et le Groupe Barrière ont mis en place un système de contrôle de la qualité. Le LLM en tant qu'approche du juge d'évaluer en permanence la pertinence des réponses.
Cette méthodologie est structurée comme suit :
- Informations: Création de bibliothèques de référence data avec les métiers incluant des paires de questions/réponses annotées
- Réponse: Génération de réponses aux questions des utilisateurs via l'agent RAG à évaluer
- L'évaluation: Notation automatisée de la prédiction sur une échelle de 1 à 4 par un juge LLM, basée sur la connaissance dataset. Chaque score est explicite et justifié.
- Recalibragel'examen des justifications des notes, puis la modification de l'invite contextuelle de l'agent/RAG (activité humaine épisodique)
Cette boucle d'amélioration continue renforce la confiance des utilisateurs et garantit la fiabilité à long terme des agents d'intelligence artificielle.
2026 : Une approche agile pour une adoption généralisée de l'IA
Avec plus de 5 000 messages générés, le Groupe Barrière prévoit de déployer de nouveaux cas d'utilisation en 2026. L'agilité reste la priorité.
“Plutôt que de suivre rigidement une feuille de route, nous préférons saisir les opportunités qui peuvent intéresser nos équipes. Nous fixons un budget que nous déployons de manière agile en fonction des besoins.” -Salomon Bentolila, Directeur de Data & Acquisition, Groupe Barrière
Cette méthodologie pragmatique et flexible permet au Groupe d'allouer son budget IA de manière dynamique plutôt que de suivre une priorisation fixe. Avec cette transformation, le groupe Barrière montre comment un acteur centenaire de l'hôtellerie de luxe peut innover sans perdre son identité. En plaçant l'adoption par les utilisateurs au cœur de sa stratégie, elle maintient des normes élevées pour la qualité de ses services grâce à des systèmes de suivi robustes.
