Ce mémoire explore l'impact de l'intelligence artificielle générative sur le comportement des consommateurs dans le tourisme. Face à l’essor des grands modèles de langage (LLM), cette recherche s'articule autour de la problématique suivante : Quelle influence l’Intelligence Artificielle joue-t-elle dans le parcours décisionnel du voyageur en autonomie, de la phase d’inspiration à la finalisation de l’achat ? L'objectif est de comprendre comment ces outils conversationnels reconfigurent le tunnel de conversion traditionnel. La littérature académique analyse le parcours client via l'acceptation technologique, le risque perçu et la confiance en ligne. Pour confronter ces théories à l'IA générative, ce travail adopte une approche qualitative double, combinant des entretiens semi-directifs auprès de professionnels du tourisme et d'un panel de consommateurs répartis sur trois générations. L'enquête terrain révèle une fracture comportementale nette. En amont du parcours (inspiration et une partie de la recherche), l'IA excelle comme expert logistique offrant une décharge cognitive face à l'infobésité. En aval, le parcours se heurte à un mur transactionnel : la phase de planification et la phase d'achat suscitent un rejet massif lié à l'instabilité des données en temps réel, au risque économique et à l'absence de garanties juridiques. L'IA ne remplace pas les intermédiaires mais fragmente le parcours. Ces résultats marquent l'avènement du consommateur-vérificateur, qui s’inspire et recherche avec l'IA mais planifie et réserve via les canaux classiques comme les OTA. Il est recommandé aux professionnels d'optimiser leurs contenus pour les moteurs génératifs et de mettre en avant la sécurité de leurs interfaces. Enfin, cette recherche suggère d'étudier le développement futur des agents autonomes pour lever ce verrou transactionnel.
From inspiration to purchase: the impact of generative artificial intelligence on the traveller’s decision-making journey
This dissertation explores the impact of generative Artificial Intelligence on consumer behaviour in the tourism sector. In light of the rise of large language models (LLMs), this research centres on the following question: What influence does artificial intelligence have on the decision-making journey of the independent traveller, from the inspiration phase to the completion of the purchase? The aim is to understand how these conversational tools are reshaping the traditional conversion funnel.
Academic literature analyses the customer journey through the prism of technology acceptance, perceived risk and online trust. To test these theories against generative AI, this study adopts a dual qualitative approach, combining semi-structured interviews with tourism professionals and a panel of consumers spanning three generations.
The field survey reveals a clear behavioural divide. At the early stages of the customer journey (inspiration and part of the research phase), AI excels as a logistics expert, offering cognitive relief in the face of information overload. Further along the journey, however, the process hits a transactional wall: the planning and purchasing phases provoke widespread rejection due to the instability of real-time data, financial risk and the lack of legal guarantees. AI does not replace intermediaries but fragments the customer journey.
These findings mark the emergence of the consumer-verifier, who draws inspiration from and conducts research using AI but plans and books through traditional channels such as OTAs. It is recommended that industry professionals optimise their content for generative search engines and emphasise the security of their interfaces. Finally, this research suggests exploring the future development of autonomous agents to overcome this transactional barrier.