Selon le Future of Jobs Report 2023[1] du World Economic Forum, près de 44 % des compétences professionnelles devraient évoluer d’ici cinq ans sous l’effet de l’automatisation et de l’intelligence artificielle (IA). Dans les métiers du tourisme, il ne s’agit pas d’une disparition des fonctions mais d’une reconfiguration rapide de leurs composantes. Face à cette accélération, les établissements de formation sont confrontés à un défi majeur. Comment éviter que les compétences transmises aujourd’hui ne deviennent obsolètes demain ?

Dans le tourisme et l’hébergement, l’intelligence artificielle ne fait pas disparaître les métiers, elle en modifie progressivement les composantes techniques. La transformation est déjà tangible. En 2023, Expedia Group a intégré ChatGPT[2] à son application afin de permettre aux voyageurs de générer des itinéraires personnalisés à partir d’un échange conversationnel. Dans le même temps, Booking.com a lancé un assistant de planification fondé sur l’IA générative[3]. Ces missions constituaient autrefois le cœur du travail du conseiller en agence de voyage. Elles deviennent désormais partiellement automatisables. La valeur professionnelle ne disparaît pas pour autant mais elle se déplace. Elle réside davantage dans la capacité à affiner les propositions, à en vérifier la pertinence, à les sécuriser et à les contextualiser.

Dans l’hébergement, la dynamique est similaire. Accor souligne dans son rapport annuel 2023[4] le déploiement de solutions de revenue management intégrant des algorithmes prédictifs capables d’optimiser les tarifs en temps réel. Le gestionnaire ne se contente plus de calculer un taux d’occupation. Il interprète des recommandations issues de modèles statistiques et arbitre en fonction du positionnement stratégique de son établissement.

Les travaux de l’OCDE[5] confirment ce mouvement. L’IA affecte prioritairement les tâches routinières et standardisées tout en redéfinissant le métier. Par exemple, l’analyse prédictive des flux permet d’anticiper la fréquentation, d’adapter les stratégies d’accueil et de proposer une stratégie hyperpersonnalisée au professionnel. Là encore, la compétence ne disparaît pas, elle change de nature. L’ensemble de l’industrie s’y prépare, comme en témoigne la formation dédiée à l’IA proposée par Atout France[6] à destination des professionnels du secteur.

Le mouvement est clair. Nous passons d’une compétence d’exécution à une compétence d’analyse et de supervision. Les métiers du tourisme et de l’hébergement ne disparaissent pas mais leurs besoins en compétences évoluent rapidement. Dès lors, la question se déplace vers la formation. Comment préparer les étudiants à des métiers dont les contenus changent en permanence ?

Le contexte de la formation en tourisme, de la transmission à l’adaptation permanente

L’enjeu, pour les formations en tourisme et en hébergement, n’est plus seulement de transmettre un corpus de savoirs stabilisés mais de développer et transmettre une capacité d’évolution continue. Les référentiels, comme celui du BTS Tourisme[7], structurent des compétences précises : analyser une demande, élaborer une offre, gérer l’information, accompagner un client. Pourtant, dans un environnement où désormais certaines tâches sont assistées ou automatisées, ces compétences doivent être envisagées différemment.

Former aujourd’hui suppose d’intégrer la veille sectorielle comme pratique régulière mais surtout d’adapter les modalités pédagogiques aux évolutions numériques en favorisant l’expérimentation. Le risque apparaît lorsque la formation se concentre principalement sur des tâches facilement automatisables. Par exemple, produire une fiche destination standardisée, construire un circuit type, répondre à une demande simple et prévisible. Ces apprentissages restent nécessaires mais s’ils constituent le cœur du dispositif pédagogique, ils exposent les étudiants à une fragilité professionnelle.

La réflexion s’installe d’ailleurs progressivement dans les réseaux académiques. Dans une contribution publiée par l’académie de Versailles, Jessica Yannacopoulos et Gérard Bégards, de l'académie de Lyon, interrogent explicitement les impacts de l’IA sur les pratiques pédagogiques en BTS Tourisme[8]. Ils invitent les équipes à dépasser la seule maîtrise technique des outils pour engager une réflexion plus large sur l’évolution des compétences.

C’est dans cette perspective que la notion d’organisation apprenante, développée sur le sujet de « l’école » par Peter Senge, professeur de management, auteur américain et directeur du Center for Organizational Learning du MIT Sloan School of Management[9], devient éclairante. Une structure qui apprend au même rythme que son environnement évolue. Une formation qui développe l’analyse contextuelle, la compréhension interculturelle, la gestion de l’imprévu et l’intelligence relationnelle renforce ainsi des compétences durables. Elle prépare non pas des exécutants mais des professionnels capables d’ajuster leur action face à l’incertitude. La question n’est donc plus de savoir si l’IA transformera les métiers du tourisme mais comment les établissements de formation choisissent d’y répondre. Sur le terrain, trois types de réactions se dessinent progressivement.

• La réaction défensive : interdire pour protéger. Dans certains établissements formant aux métiers du tourisme, l’apparition des outils génératifs a conduit à un durcissement des règles de la part des enseignants : interdiction explicite de l’IA dans les travaux, retour aux évaluations manuscrites, contrôles renforcés en salle informatique. L’objectif affiché est de préserver l’intégrité académique. Lorsque la production d’un circuit culturel ou d’une fiche destination peut être générée en quelques secondes, la priorité devient la garantie d’un travail dit authentique. Cette posture répond à une inquiétude légitime. Toutefois, elle s’apparente à un mécanisme de protection du cadre existant. Dans la perspective d’Argyris et Schön[10], les organisations tendent à préserver leurs routines et leurs « théories en usage » lorsqu’elles se sentent menacées. L’interdiction de l’IA ne modifie pas la logique de formation, elle vise au contraire à la maintenir intacte en excluant l’élément perturbateur. L’outil est alors tenu à distance plutôt qu’interrogé. Dans les faits, cette mise à l’écart ne supprime pas l’usage de l’IA. Elle le déplace hors du cadre pédagogique, privant les étudiants d’un accompagnement critique et laissant intacte la transformation en cours du secteur professionnel.
• La réaction adaptative : intégrer sans transformer. D’autres équipes choisissent une voie intermédiaire en intégrant l’IA de manière encadrée. Une séance peut ainsi être consacrée à la découverte d’un outil génératif : les étudiants produisent une fiche destination avec l’appui de l’IA puis en analysent la pertinence, la fiabilité des informations et les éventuels biais. La démarche est constructive et permet une première prise de distance critique. Cependant, cette intégration demeure souvent périphérique au cœur du dispositif de formation. Les modalités officielles de validation du BTS Tourisme restent strictement alignées sur les attendus du référentiel (ministère de l’Éducation nationale, 2019) : qualité formelle des productions, exhaustivité des informations et conformité à une structuration normée. L’intelligence artificielle n’y constitue ni une exigence ni un critère explicite. Dans la perspective d’Argyris et Schön (1978), cette posture s’apparente à un apprentissage en « single-loop learning » : les pratiques s’ajustent pour intégrer un nouvel outil mais les finalités, les critères de validation et la conception du métier demeurent inchangés. L’usage de l’IA relève alors principalement de l’initiative des équipes pédagogiques et est davantage qualifiable de « bricolage », plus que relevant d’une transformation structurelle du cadre de formation. Il en résulte un décalage : la certification valide des attendus stabilisés, tandis que le secteur économique évolue rapidement. L’outil est intégré, la logique de formation, elle, reste globalement intacte.
• La réaction transformationnelle : repenser la formation. La troisième posture engagerait une réflexion plus profonde. Dans ce cas, les étudiants ne se contenteraient plus de valider des apprentissages de manière théorique. Ils concevraient et organiseraient intégralement un voyage d’étude avec l’aide de l’IA : réservations, construction du circuit touristique, prise en compte des règles de sécurité, analyse des contextes culturels locaux, coordination logistique. L’ensemble du projet serait élaboré par le groupe et assisté obligatoirement par l’intelligence artificielle. Toutefois, le travail ne s’arrêterait pas à la production initiale. Une fois sur le terrain, les étudiants confronteraient les propositions générées aux réalités observées. Les contraintes imprévues, les ajustements nécessaires, les nuances culturelles et la faisabilité opérationnelle seraient alors discutés et ajustés. L’attention ne porterait alors plus principalement sur le livrable mais sur la capacité à analyser les écarts, justifier les choix effectués et adapter l’action en situation réelle. Dans d’autres séquences, une simulation (IA) de crise touristique pourrait être organisée : annulation de vols, tensions diplomatiques, événement climatique. Les étudiants utilisent un outil prédictif pour estimer les flux, puis doivent arbitrer et justifier leurs décisions. La compétence développée n’est plus la production d’un contenu mais la capacité à piloter dans l’incertitude. Cette posture peut être éclairée par les travaux de l'universitaire américain Karl Weick[11] sur le sensemaking. Pour Weick, les organisations ne se contentent pas de réagir à leur environnement. Elles construisent collectivement du sens face à l’incertitude. Dans cette perspective, les équipes pédagogiques ne cherchent plus seulement à intégrer un nouvel outil, mais à interpréter ce que l’IA change dans les métiers du tourisme et dans leur propre identité professionnelle. La question évolue, il ne s’agit plus uniquement d’apprendre à utiliser l’IA, mais de redéfinir systémiquement ce que signifie former un professionnel du tourisme à l’ère de systèmes intelligents.Bas du formulaire Identifier les réactions est une première étape, comprendre les moteurs du changement en constitue désormais le prolongement nécessaire.

Des synergies entre centres de formation et entreprises à (re)construire

Dans une perspective transformationnelle, l’évolution de la formation en tourisme passerait par une hybridation plus étroite entre établissements scolaires et acteurs économiques. L’enjeu ne serait plus seulement de travailler sur des cas simulés (études de cas) mais d’inscrire les apprentissages dans des commandes réelles, en lien avec les mutations technologiques rapides entrepris par le secteur du tourisme.

Au lycée polyvalent Charles de Gaulle de Compiègne, un étudiant en BTS Tourisme a ainsi développé, dans le cadre de son projet de spécialisation, une nouvelle « route des vins de l’Oise » en partenariat avec une association locale œuvrant à la promotion des vignes de la ville de Noyon. Le projet implique la conception complète du circuit, la planification, la coordination des partenaires, la structuration budgétaire et la production de supports marketing. L’IA est mobilisée pour simuler différents itinéraires, concevoir des supports de communication, approfondir la connaissance du territoire et produire des retours argumentés permettant au binôme étudiant/professionnel d’ajuster les choix opérés. Le travail ne s’arrête pas à la génération initiale.  Les propositions sont discutées avec le commanditaire et confrontées aux contraintes réelles du terrain.

Cette logique d’hybridation se retrouve également dans des formats collaboratifs tels que les hackathons organisés par le Campus des Métiers et des Qualifications d’excellence Tourisme et Innovation Hauts-de-France (CMQeTI) notamment autour des itinérances douces ou dans le cadre du Week-End Innovation Tourisme (WIT) au Touquet. Ces événements réunissent étudiants, entreprises et institutions territoriales autour de défis concrets liés à l’innovation touristique. Les participants y développent, en temps limité, des solutions numériques susceptibles d’intégrer des outils de data ou d’IA en réponse à des problématiques réellement posées par des acteurs du secteur.

Dans ces configurations, la formation ne se situe plus à distance du monde professionnel. Elle s’inscrit dans un écosystème où l’innovation technologique constitue déjà une réalité. L’école devient alors un espace de co-construction avec l’entreprise, favorisant une acculturation progressive aux transformations en cours plutôt qu’une simple transmission descendante de savoirs stabilisés. Au-delà de l’originalité pédagogique, ces dispositifs mobilisent de nombreuses compétences transversales ainsi que des valeurs capitales à leur future vie de professionnel du tourisme. Ces dispositifs offrent un cadre concret de validation des compétences attendues par la formation en offrant une grande liberté pédagogique.

Pédagogies par projet et résolution de problèmes complexes

Un second levier structurant résiderait dans le développement d’une pédagogie de projet centrés sur la résolution de problèmes complexes. Plutôt que de segmenter les apprentissages par compétences isolées, il s’agirait de confronter les étudiants à des situations globales mobilisant simultanément analyse stratégique, prise de décision et responsabilité collective.

Une gestion simulée de crise réputationnelle pourrait être organisée à partir d’un cas réel observé dans le secteur touristique : avis négatifs viraux, incident de sécurité ou controverse médiatique par exemple. Les étudiants devraient analyser les données disponibles, mobiliser des outils numériques, y compris des outils d’IA, pour analyser les commentaires ou simuler l’évolution de la crise. Il s’agirait ensuite d’élaborer une stratégie de réponse argumentée. Ce type de dispositif s’inscrit dans la logique du problem-based learning[12], largement documentée en sciences de l’éducation où l’apprentissage se construit à partir d’une situation problématique ouverte.

Un autre exemple : concevoir une offre touristique inclusive suppose de comprendre les besoins spécifiques des publics en situation de handicap ou à mobilité réduite. Des outils numériques permettent de simuler des itinéraires et des dispositifs adaptés. L’IA facilite ainsi l’analyse et propose des scénarios. Mais elle ne décide pas. Le choix final repose sur une compréhension fine des réalités sociales et territoriales.

Enfin, nous pourrions imaginer l’analyse stratégique d’un marché touristique. L’étude d’un territoire en reconversion ou d’une destination émergente, pourrait conduire les étudiants à produire des préconisations structurées (positionnement, segmentation, partenariats, communication). L’IA peut aider à organiser les données, comparer des scénarios ou identifier des tendances, mais elle ne remplace ni l’arbitrage stratégique ni la contextualisation.

Ces approches rejoignent les travaux de l’apprentissage expérientiel (Kolb)[13] et ceux de la complexité organisationnelle (Stacey)[14]. Apprendre ne consiste plus à reproduire un modèle mais à agir dans un environnement incertain, à interpréter des informations multiples et à justifier ses décisions. Dans ce cadre, l’IA devient un outil intégré à la réflexion et à la formation, et non un substitut à l’analyse.

Évaluer les étudiants autrement

Si la transformation est engagée, elle ne peut se limiter aux modalités d’enseignement. Elle interrogerait nécessairement les modalités d’évaluation. Intégrer l’IA dans la formation, sans faire évoluer la manière dont le travail étudiant est apprécié, risquerait de maintenir un décalage entre pratiques pédagogiques innovantes et critères de validation inchangés.

Dans une logique transformationnelle, l’évaluation pourrait accorder une place accrue à la réflexion et à la justification des choix. Après avoir mobilisé un outil génératif pour concevoir un itinéraire, une offre ou un support marketing, les étudiants pourraient être amenés à analyser la pertinence des propositions produites. Une lentille analytique permettrait d’évaluer la cohérence territoriale, l’adéquation au public cible, la conformité réglementaire, ou encore la prise en compte des enjeux environnementaux.

L’objet évalué ne serait plus seulement le document final mais la qualité de l’argumentation et la capacité à identifier les limites d’une production assistée par IA. Cette approche rejoint les principes déjà présentés du problem-based learning et de l’apprentissage expérientiel (Kolb, 1984) qui valorisent la capacité à interpréter une situation complexe, à expliciter un raisonnement et à tirer des enseignements de l’expérience.

Évaluer autrement impliquerait également d’intégrer une dimension éthique et juridique. Dans le secteur touristique, la gestion des données clients, la personnalisation des offres ou l’analyse d’avis en ligne soulèvent des enjeux liés à la protection des données personnelles. Les étudiants pourraient ainsi être amenés à questionner la conformité de leurs démarches au Règlement général sur la protection des données (RGPD), à réfléchir à la transparence des usages algorithmiques et à la responsabilité professionnelle engagée dans l’exploitation de données. L’IA ne serait plus envisagée uniquement comme un outil d’efficacité mais comme un dispositif impliquant des choix responsables.

Dans cette perspective, l’évaluation ne viserait plus seulement la conformité à un format attendu mais la capacité à exercer un jugement éclairé dans un environnement où décisions humaines et recommandations algorithmiques coexistent[15]. Former à l’ère de l’IA supposerait alors d’évaluer non seulement ce qui est produit mais également la manière dont il est pensé, encadré et assumé. Il s’agit véritablement d’un déplacement du regard : de la conformité du livrable vers la responsabilité du raisonnement.

Redéfinir ce qu'est un professionnel du tourisme

L’intelligence artificielle ne signe pas la disparition des métiers du tourisme et de l’hébergement, elle en redessine progressivement les contours. Elle ne remplacera pas l’humain mais elle pourrait marginaliser celui qui refuserait d’apprendre à travailler avec elle. L’enjeu n’est donc pas de multiplier les outils mais d’opérer un changement de prisme : former des professionnels agiles, capables de penser, décider et agir dans un environnement désormais augmenté.

Peut-être que l’enjeu dépasse la seule question technologique. À l’heure où les outils évoluent rapidement, c’est la capacité collective des équipes à apprendre, à douter, à expérimenter et à ajuster leurs pratiques qui devient décisive. Former des professionnels agiles suppose sans doute des organisations capables de se transformer elles-mêmes, avec lucidité et confiance.

L’IA ne rend pas les compétences obsolètes, elle oblige les formations en tourisme à repenser ce qu’il faut apprendre pour rester professionnel demain. Les formations en tourisme ne résisteront à l’obsolescence des compétences qu’en devenant elles-mêmes capables d’apprendre et de se transformer.

[1] World Economic Forum (2023). The Future of Jobs Report 2023.

[2] Expedia Group (2023), communiqué officiel sur l’intégration de ChatGPT.

[3] Booking.com (2023), lancement de l’AI Trip Planner

[4] Accor (2023), Universal Registration Document.

[5]  OECD (2023), Employment Outlook – AI and the Labour Market. OECD (2021), Rebuilding Tourism for the Future.

[6]  https://www.atout-france.fr/fr/catalogue/operations-carte/formation-lintelligence-artificielle-initiation (consulté le

25/02/2026)

[7]Ministère de l’Éducation nationale et de la Jeunesse. (2019). Brevet de technicien supérieur “Tourisme” : Référentiel d’activités professionnelles et de certification (Arrêté du 5 mars 2019). Bulletin officiel de l’Éducation nationale, n° 15 du 11 avril 2019

[8] Académie de Versailles (2023). Intelligence artificielle et BTS Tourisme.

[9] Senge, P. M. (1991). La cinquième discipline : L’art et la manière des organisations qui apprennent. Paris : First.

[10] Argyris, C., & Schön, D. A. (1978). Organizational learning: A theory of action perspective. Reading, MA: Addison-Wesley.

[11] Weick, K. E. (1995). Sensemaking in organizations. Thousand Oaks, CA: Sage Publications.

[12] Barrows, H. S., & Tamblyn, R. M. (1980). Problem-based learning: An approach to medical education. New York: Springer Publishing Company.

[13] Kolb, D. A. (2015). Experiential learning: Experience as the source of learning and development (2nd ed.). Upper Saddle River, NJ: Pearson Education

[14] Stacey, R. D. (1996). Complexity and creativity in organizations. San Francisco: Berrett-Koehler

[15] Pascal, A., Peiro, M., BenMahmoud-Jouini, S., & Fosso Wamba, S. (2026). L’intelligence artificielle dans les organisations. Revue française de gestion