La reprise des rênes de l’entreprise familiale par Joy et Alexandre Barrière, à la suite de leur mère Diane Barrière et de leur père Dominique Desseigne, a insufflé une nouvelle dynamique d'innovation au groupe Barrière. Cette institution centenaire est à l'origine du concept de « resort à la française ». Elle réunit hôtellerie, casino, restauration, bien-être et spectacle. En 2025, le Groupe compte 33 établissements de jeux, 20 hôtels de luxe et près de 7 000 collaborateurs à travers le monde.
C'est dans ce contexte d'internationalisation qu'a démarré la transformation data et IA du Groupe. Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisition, en est à l'impulsion. Accompagné par Artefact en tant que partenaire stratégique et technologique, le Groupe Barrière lance ses premiers agents IA sur-mesure.
Dresser une feuille de route IA autour de 3 objectifs
Pour se saisir de l'IA, le Groupe Barrière a structuré sa démarche autour de trois axes :
- Améliorer la productivité et les opérations : Tous les collaborateurs accèdent à l'IA quel que soit leur niveau de maturité technologique. Et ce sur l'ensemble des métiers.
- Transformer l'expérience client et collaborateur : Des agents conversationnels et des solutions de support IA améliorent l'efficacité opérationnelle sans compromettre l'excellence du service.
- Créer de nouveaux services grâce à l'IA générative : Le Groupe expérimente actuellement de nouveaux business models pour se différencier.
Les cas d'usages : 3 agents IA pilotes pour répondre aux différents besoins métiers
En collaboration avec Artefact, le Groupe Barrière a développé une plateforme d'IA générative avec trois agents principaux. Chacun répond à des problématiques métiers spécifiques. Ils sont déployés de manière progressive en mode test and learn.
Agent 1 – Barrière GPT : l'IA pour tous
Basé sur Gemini, l'agent Barrière GPT permet l'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. Cette phase pilote permet d'évaluer l'adoption réelle et d'ajuster la stratégie.
« On apprend et on avance très vite en remettant les choses en question. Google embarque beaucoup de fonctionnalités sur son Workspace. Se pose alors la question : faut-il maintenir Barrière GPT ou s'appuyer sur les outils natifs ? On reste agiles. » –Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisition, Groupe Barrière
Cette approche « test and learn » permet au Groupe de rester flexible face aux évolutions 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 – Call Center : fluidifier la relation client
Le deuxième agent cible les centres d'appels. Les conseillers devaient consulter de multiples sources : procédures, catalogues produits, etc. Ils perdaient un temps précieux lors des échanges clients.
Les équipes de Salomon Bentolila ont développé un agent call center sur une architecture RAG (Retrieval-Augmented Generation). Cette technologie agrège toute la documentation métier. 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'accompagnement.
Résultat : plus de 1 000 prompts générés par plus de 60 utilisateurs actifs avec un score de satisfaction de 3,64/4. Le déploiement est prévu sur l'ensemble des call centers du Groupe.
Agent 3 – Support Barrière Play : une assistance disponible en continu
Le Groupe Barrière a développé Barrière Play, une application qui permet aux clients de se connecter aux machines à sous via un portefeuille rechargeable. L'application évolue en continu avec des sprints en mode agile. Parfois, des problèmes techniques peuvent survenir. Or les collaborateurs sur le terrain ne maîtrisent pas toujours les aspects techniques. La question se posait alors : comment assurer un support efficace en continu ?
Le choix s’est porté sur la création d’une FAQ. La base documentaire qui en découle a été placée dans un RAG. Ce système constitue un support IA opérationnel 24h/24, 7j/7. Testé sur trois casinos pilotes, il affiche plus de 350 prompts, plus de 30 utilisateurs actifs et un score de satisfaction de 3,77/4.
L'adoption métiers aussi importante que la performance technique
L'adoption par les utilisateurs est aussi importante que la performance des outils. Les retours terrain ont imposé des ajustements.
Pour les call centers, les équipes Data et Acquisition ont dû améliorer la qualité des bases documentaires dans les RAG. Il a fallu démontrer concrètement la valeur ajoutée pour convaincre les équipes.
« Nos collaborateurs call center ont déjà accès à environ 32 outils. Ça leur faisait un outil de plus à maîtriser. Il fallait donc que ça ait un vrai intérêt. » – Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisition, Groupe Barrière
En ce qui concerne l'agent Barrière Play, l'interface initiale via Google Chat ne convenait pas aux collaborateurs en mobilité. Le Groupe a donc intégré directement l'agent dans les outils backoffice utilisés quotidiennement, via une API.
Artefact a accompagné ces pivots en adaptant l'architecture technique et les modalités d'intégration. Au-delà, ils ont adressé ces 2 dimensions indispensables :
- l’appropriation par les collaborateurs
- des supports d’accompagnement au changement
LLM as a judge : superviser l’agent IA pour garantir la qualité
La pérennité du dispositif repose sur une supervision rigoureuse. Artefact et le Groupe Barrière ont mis en place une approche LLM as a judge pour évaluer en continu la pertinence des réponses.
Cette méthodologie s'articule ainsi :
- Information : création de bibliothèques de données de référence avec les métiers comprenant les couples questions/réponses annotées.
- Réponse : génération de réponses aux questions utilisateurs via l'agent RAG à évaluer
- Évaluation : notation automatisée de la prédiction sur une échelle de 1 à 4 par un juge LLM, en se basant sur le dataset de savoir. Chaque score est explicite et justifié.
- Recalibration : regarder les justifications des scores puis en modifiant le prompt contexte / RAG de l’agent (activité humaine épisodique)
Cette boucle d'amélioration continue renforce la confiance des utilisateurs et garantit la fiabilité des agents IA dans le temps.
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2026 : une approche agile pour généraliser l'IA
Fort de plus de 5 000 prompts générés, le Groupe Barrière souhaite déployer de nouveaux cas d'usage en 2026. La priorité reste l'agilité.
« Plutôt que de suivre rigidement une feuille de route, on préfère saisir les opportunités qui peuvent intéresser nos équipes. On définit un budget qu’on déploie de manière agile selon les besoins. » - Salomon Bentolila, Directeur 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 figée. Avec cette transformation, le Groupe Barrière montre comment un acteur centenaire de l'hôtellerie de luxe peut innover sans perdre son identité. En assurant l'adoption utilisateur au cœur de sa stratégie, il maintient une exigence élevée sur la qualité de ses services grâce à des systèmes de supervision robustes.
(source : artefact.com)