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Centres d’appels, support technique dans les casinos, assistants IA pour tous les collaborateurs…le Groupe Barrière déploie l’intelligence artificielle sur trois fronts simultanés.
L’acteur centenaire de l’hôtellerie de luxe, qui compte 33 établissements de jeux et 20 hôtels, expérimente avec méthode. Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisition, pilote le projet avec le cabinet de conseil Artefact comme prestataire.
Une feuille de route autour de trois axes
Son approche repose sur trois objectifs clairement définis. Premier axe, l’amélioration de la productivité et des opérations : l’IA est accessible à tous les employés, quel que soit leur niveau de maîtrise technologique, et s’applique à tous les secteurs d’activité. Deuxième axe, la transformation de l’expérience client et employé : les chatbots et solutions d’assistance par IA améliorent l’efficacité opérationnelle sans compromettre l’excellence du service. Enfin, le Groupe expérimente de nouveaux modèles commerciaux pour se différencier grâce à l’IA générative.
Il a ainsi développé une plateforme d’IA générative articulée autour de trois agents principaux, déployés progressivement selon une approche itérative.
Barrière GPT : démocratiser l’accès à l’IA
Basé sur Gemini, Barrière GPT offre un accès sécurisé à un modèle de langage avancé. La plateforme intègre des bibliothèques de prompts que les équipes peuvent partager et réutiliser. Déployé auprès d’une centaine de collaborateurs, l’outil a déjà généré plus de 4 000 prompts.
« Nous apprenons et progressons très vite en questionnant les choses. Google intègre de nombreuses fonctionnalités dans son Workspace. Cela soulève la question : devons-nous maintenir Barrière GPT ou nous appuyer sur des outils natifs ? Nous restons agiles », explique Salomon Bentolila.
Cette phase pilote permet d’évaluer l’adoption réelle et d’ajuster la stratégie en temps réel, plutôt que de s’engager dans un déploiement massif.
Agent centre d’appels : centraliser l’information
Les conseillers devaient consulter de multiples sources – procédures, catalogues de produits – et perdaient un temps précieux lors des interactions clients. L’équipe a développé un agent basé sur l’architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui centralise toute la documentation commerciale.
Les résultats sont probants : plus de 1 000 interactions générées par plus de 60 utilisateurs actifs, avec un score de satisfaction de 3,64/4. Le déploiement est prévu dans tous les centres d’appels du Groupe.
Support Barrière Play : une assistance 24/7
Barrière Play est une application permettant aux clients de se connecter aux machines à sous grâce à un portefeuille électronique rechargeable. Face aux problèmes techniques que les équipes terrain ne maîtrisaient pas toujours, le Groupe a créé une FAQ intégrée à un système RAG offrant une assistance par IA 24h/24 et 7j/7.
Testé dans trois casinos pilotes, il compte plus de 350 questions, plus de 30 utilisateurs actifs et un score de satisfaction de 3,77/4.
L’adoption utilisateur, clé de la réussite
« Nos employés du centre d’appels ont déjà accès à une trentaine d’outils. Cela représentait un outil supplémentaire à maîtriser. Il fallait donc que l’investissement en vaille vraiment la peine », souligne Salomon Bentolila.
Les retours terrain ont nécessité des ajustements. Pour les centres d’appels, les équipes ont dû améliorer la qualité des bases documentaires dans les RAG et démontrer la valeur ajoutée de manière concrète. Pour l’agent Barrière Play, l’interface initiale via Google Chat n’étant pas adaptée aux collaborateurs mobiles, le Groupe a intégré l’agent directement dans les outils de gestion via API.
LLM en tant que juge : garantir la qualité
La pérennité du système repose sur un contrôle rigoureux. Artefact et Groupe Barrière ont mis en place un système de juge-expert pour évaluer en continu la pertinence des réponses. Cette méthodologie se déroule en quatre étapes. D’abord, la création de bibliothèques de données de référence avec des paires question/réponse annotées. Ensuite, la génération de réponses via l’agent RAG à évaluer. Puis, un expert en droit attribue automatiquement une note de 1 à 4 à la prédiction, avec une justification explicite. Enfin, la révision des justifications et la modification du contexte de l’agent/RAG.
Ce cycle d’amélioration continue renforce la confiance des utilisateurs et garantit la fiabilité à long terme.
Avec plus de 5 000 demandes générées, le Groupe prévoit de nouveaux cas d’utilisation en 2026. L’agilité demeure la priorité.
« Plutôt que de suivre une feuille de route rigide, nous privilégions la saisie des opportunités susceptibles d’intéresser nos équipes. Nous définissons un budget que nous déployons en fonction des besoins », conclut Salomon Bentolila.
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