Comment Serre Chevalier a fait évoluer l’expérience client grâce à l’orchestration optimisée par l’IA

Serre Chevalier est l’une des principales destinations de ski exploitées par la Compagnie des Alpes (CDA), aux côtés de stations telles que Tignes, La Plagne et Méribel. Ces destinations de montagne très prisées accueillent chaque année des millions de visiteurs ; offrir une expérience de réservation et de service client fluide et intuitive est donc essentiel à leur succès, surtout en haute saison, quand la demande, la complexité et les attentes des clients sont à leur comble.

Serre Chevalier a reconnu une réalité qui touche de plus en plus le secteur du tourisme et de l’hôtellerie : les modèles traditionnels de service client ne peuvent pas suivre la complexité croissante, les pics saisonniers ni la demande d’expériences numériques personnalisées. Au lieu d’ajouter d’autres chatbots ou des solutions ponctuelles, elle avait besoin d’une base capable de coordonner les actions, les données et la prise de décision à travers l’entreprise.

Serre Chevalier s’est alors tournée vers IBM® watsonx Orchestrate pour repenser la façon dont les clients sélectionnent leurs forfaits de ski et pour résoudre les questions courantes. Ce qui était au départ un projet ciblé autour de l’assistance client s’est rapidement révélé être un schéma directeur pour les opérations alimentées par l’IA à l’échelle de l’entreprise.

Le choix d’un forfait de ski semble simple, jusqu’à ce que de multiples variables viennent compliquer la décision. Le choix dépend des éléments suivants :

• Âge
• Zone de ski
• Durée de la visite
• Expérience du skieur
• Conditions du forfait
• Promotions saisonnières

Cette complexité suscitait des milliers de questions de la part des clients chaque saison. Les équipes du service client étaient submergées par des requêtes répétitives : « Quel pass choisir ? » et « Quelles sont les conditions des forfaits de plusieurs jours ? », ce qui laissait moins de temps pour résoudre les problèmes plus complexes ou plus importants.

Pour Serre Chevalier, le défi était double :

1. Réduire le volume des demandes de routine pour libérer les agents de service
2. Guider les clients vers la bonne décision avec confiance, sans friction

L’équipe a compris que ce défi était plus qu’un problème de service client. Il reflétait un défi d’orchestration à l’échelle de l’entreprise : comment coordonner intelligemment les tâches, les systèmes et les connaissances avec l’IA, et ce de manière évolutive et gouvernée.

Serre Chevalier a déployé watsonx Orchestrate pour alimenter une nouvelle expérience pilotée par l’IA, intégrée à son site Web. Pendant que les visiteurs interagissent avec une interface de chat simple et intuitive, watsonx Orchestrate coordonne en arrière-plan un réseau d’agents spécialisés, qui travaillent ensemble pour fournir une assistance précise et personnalisée.

À ce stade, Serre Chevalier est passée d’un « projet de chatbots » à une stratégie d’orchestration.

Le cœur du système est un agent d’orchestration de site Web. Son rôle consiste à :

• Interpréter l’intention de l’utilisateur
• Acheminer les requêtes dynamiquement
• Déterminer quel agent spécialisé doit agir
• Suivre le contexte et passer le relais à l’humain si nécessaire

Au lieu de s’appuyer sur un seul chatbot monolithique, Serre Chevalier utilise une architecture modulaire multi-agents, facilitant la mise à jour ou la multiplication des capacités sans avoir à reconstruire l’ensemble du système.

Deux types d’agents prennent en charge la couche d’orchestration :

• Les agents chargés des forfaits de ski gèrent la logique de sélection des forfaits, les règles de tarification et les recommandations de forfaits.
• Les agents de documentation utilisent la génération augmentée par récupération (RAG) pour répondre aux questions relatives aux politiques en puisant dans des sources rigoureusement sélectionnées telles que les FAQ, les conditions générales ou les détails de la saison

Ces agents interagissent tant avec la logique structurée (comme les outils Python pour les règles des Pass) qu’avec les sources de connaissances sélectionnées. Cette approche permet au système de faire plus que répondre à des questions ; il peut exécuter des tâches telles que guider les clients lors de l’achat.

Les résultats ont été immédiats et significatifs :

• Réduction significative des appels et des e-mails au service client, notamment concernant le choix des forfaits de ski
• Décisions client plus rapides et plus sûres, avec moins de sessions abandonnées
• Réaffectation du temps du personnel qui ne perd plus de temps à répondre à des questions répétitives et se consacre à la résolution des problèmes complexes des clients

Alexandre Sode, qui gère plusieurs canaux de vente pour Serre Chevalier : « lorsque les clients obtiennent des réponses du chatbot, notre équipe peut consacrer plus de temps aux problèmes complexes. Cela a un impact très positif sur la satisfaction globale. »

Les premiers retours mettent en lumière une forte adoption par les clients, tandis que Serre Chevalier mène une enquête approfondie pour évaluer l’impact total sur le taux de résolution et les parcours d’achat.

Le plus surprenant pour l’équipe de Serre Chevalier a sans doute été la rapidité avec laquelle le système a évolué. Les itérations qui nécessitaient autrefois des semaines peuvent être effectuées en quelques jours, ce qui réduit considérablement les coûts de mise en œuvre et le délai de création de valeur.

Leurs conseils aux entreprises qui envisagent des initiatives similaires en matière d’IA :

• Commencer par un cas d’utilisation riche en données pour générer des résultats mesurables
• Collaborer avec des partenaires experts ; Serre Chevalier a collaboré avec Next Decision
• Utiliser une architecture modulaire pilotée par API pour permettre une extension au-delà du projet initial

L’architecture de Serre Chevalier montre pourquoi l’orchestration est plus importante que n’importe quel cas d’utilisation.

Couche conversationnelle

Une interface de chat intégrée au site Web de la station sert de point d’entrée : elle est accessible, intuitive et familière.

Couche de gouvernance

Chaque interaction passe par un cadre de gouvernance et d’IA responsable, assurant la sécurité, la transparence et la conformité.

Couche d’orchestration

À ce stade, watsonx Orchestrate décide :

• Quel agent doit agir
• Les outils nécessaires
• Si la remontée est nécessaire

Couche d’agents collaborateurs

Les agents spécialisés s’occupent chacun de son domaine : forfaits de ski, documentation ou d’autres fonctions opérationnelles.

Couche de données et d’outils

Inclut des API personnalisées, des outils Python et un pipeline RAG pour la précision des connaissances.

En séparant l’orchestration, l’intelligence spécialisée et l’accès aux données, Serre Chevalier a créé une base qui est :

• Flexible
• Extensible
• Gouvernance by design
• Prêt pour une automatisation à l’échelle de l’entreprise

Cette architecture alimente la prochaine phase de sa stratégie.

Après avoir validé le succès de son chatbot, Serre Chevalier a immédiatement identifié des opportunités plus grandes.

Mais surtout, cette approche n’est pas une liste de cas d’utilisation. C’est un modèle évolutif que Serre Chevalier peut désormais appliquer partout où l’orchestration est nécessaire.

Paiements et facturation

Les assistants peuvent guider les clients en répondant aux questions courantes de facturation, identifier les anomalies grâce aux données intégrées et simplifier la résolution des problèmes.

Ressources humaines

Les agents IA peuvent automatiser des tâches répétitives comme l’intégration, la planification des demandes et les processus relatifs aux employés saisonniers, ce qui permet aux équipes RH de consacrer plus de temps aux salariés.

Remontée mécanique et opérations en montagne

Les workflows agentiques peuvent ingérer les données provenant de capteurs, de journaux de maintenance et de systèmes météorologiques afin de prendre des décisions opérationnelles plus proactives.

Dans toutes ces zones, le schéma reste le même :

orchestrer les tâches → connecter les systèmes → augmenter l’expertise humaine

Serre Chevalier est passée du déploiement d’un chatbot à l’adoption d’une capacité d’orchestration de l’IA à l’échelle de l’entreprise, qui apporte de la valeur aujourd’hui tout en permettant d’innover demain.

Le parcours de Serre Chevalier montre que dans le secteur du tourisme et de l’hôtellerie, l’IA ne se limite pas à automatiser les conversations. Il s’agit d’orchestrer les actions, les connaissances et les workflows dans l’ensemble de l’entreprise, afin d’offrir de meilleures expériences et des opérations plus résilientes.

Avec watsonx Orchestrate, Serre Chevalier a transformé un cas d’utilisation en matière de service client en fondation évolutive pour l’IA d’entreprise qui profite à la fois aux clients, aux employés et aux opérateurs.

La transformation numérique moderne repose non pas sur des solutions ponctuelles, mais sur des plateformes qui aident les entreprises à travailler plus intelligemment, à répondre plus promptement et à innover en permanence.

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