Bekijk de conferentie replay in het Frans:
Joy en Alexandre Barrière hebben de teugels van het familiebedrijf overgenomen van hun ouders, Diane Barrière en Dominique Desseigne, en hebben het bedrijf nieuw leven ingeblazen. Barrière Groep met een frisse benadering van innovatie. Deze eeuwenoude instelling was pionier met het concept van de “Resort in Franse stijl,” een combinatie van hotels, casino's, restaurants, wellnessfaciliteiten en entertainment. In 2025 heeft de Groep 33 gokgelegenheden, 20 luxe hotels, en bijna 7.000 werknemers wereldwijd.
Tegen deze achtergrond van internationalisering begon de data en AI-transformatie van de Groep. Salomon Bentolila, directeur van Data & Acquisitie, is de drijvende kracht achter het initiatief. Met Artefact als strategische en technologische partner, lanceert de Barrière Groep zijn eerste op maat gemaakte AI-agenten.
Een AI-roadmap opstellen op basis van drie doelstellingen
Om AI te omarmen heeft de Barrière Groep zijn aanpak rond drie gebieden gestructureerd:
- Productiviteit en activiteiten verbeteren: Alle werknemers hebben toegang tot AI, ongeacht hun technologische maturiteit. Dit geldt voor alle business lines.
- Transformeer de ervaring van klanten en werknemers: Chatbots en AI-ondersteuningsoplossingen verbeteren de operationele efficiëntie zonder afbreuk te doen aan de uitmuntende service.
- Creëer nieuwe diensten met behulp van generatieve AI: De Groep experimenteert momenteel met nieuwe bedrijfsmodellen om zich te onderscheiden.
Gebruikscases: Drie pilot-AI-agenten voor verschillende bedrijfsbehoeften
In samenwerking met Artefact heeft Groupe Barrière een generatief AI-platform met drie hoofdagenten. Elk richt zich op specifieke zakelijke uitdagingen. Ze worden geleidelijk uitgerold in een test-en-leermodus.
Agent 1 - GPT Barrière: AI voor iedereen
Gebaseerd op Gemini, de Agent Barrière GPT biedt veilige toegang tot een geavanceerd taalmodel. Het platform integreert bibliotheken van prompts die teams kunnen delen en hergebruiken. De tool, die al bij ongeveer honderd werknemers is geïmplementeerd, heeft al meer dan 4.000 aanwijzingen gegenereerd. Deze proeffase maakt het mogelijk om de daadwerkelijke invoering en aanpassing van de strategie te beoordelen.
“We leren en gaan heel snel vooruit door dingen in vraag te stellen. Google heeft veel functies in zijn Workspace. Dit roept de vraag op: moeten we Barrière GPT behouden of vertrouwen op native tools? We blijven wendbaar.”- Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisitie, Groupe Barrière
Deze Test-en-leer-aanpak stelt de Groep in staat om flexibel te blijven bij snelle marktveranderingen. In plaats van zich vast te leggen op een grootschalige uitrol, beoordelen de teams van Salomon Bentolila in realtime of de oplossing relevant blijft of dat native alternatieven beter aan de behoeften kunnen voldoen.
Agent 2 - Callcenter: Klantenrelaties stroomlijnen
De tweede agent richt zich op callcenters. Adviseurs moesten meerdere bronnen raadplegen: procedures, productcatalogi, enz. Ze verloren kostbare tijd tijdens interacties met klanten.
Het team van Salomon Bentolila ontwikkelde een callcenteragent gebaseerd op RAG-architectuur (Retrieval-Augmented Generation). Deze technologie verzamelt alle bedrijfsdocumentatie. Adviseurs krijgen onmiddellijk de antwoorden die ze nodig hebben; de verwerkingstijd van informatie wordt verkort; agenten kunnen zich weer richten op verkoop en ondersteuning.
Resultaat: meer dan 1.000 prompts gegenereerd door meer dan 60 actieve gebruikers met een tevredenheidsscore van 3,64/4. De implementatie is gepland voor alle callcenters van de Groep.
Agent 3 - Barrière Play Support: Continue ondersteuning beschikbaar
De Barrière Groep ontwikkelde Barrière Play, een toepassing die stelt klanten in staat om verbinding te maken met gokautomaten met behulp van een oplaadbare portemonnee. De applicatie ontwikkelt zich voortdurend door middel van agile sprints. Wanneer zich echter technische problemen voordoen, begrijpen de medewerkers in het veld de technische aspecten niet altijd goed genoeg om ze op te lossen. Dit leidde tot de vraag: Hoe kunnen we te allen tijde effectieve ondersteuning garanderen?
Er werd besloten om een FAQ te maken. Het resulterende document database werd in een RAG geplaatst. Dit systeem biedt 24/7 AI-ondersteuning. Het is getest in drie proefcasino's en heeft meer dan 350 aanwijzingen, meer dan 30 actieve gebruikers en een tevredenheidsscore van 3,77/4.
Bedrijfsadoptie is net zo belangrijk als technische prestaties
De acceptatie door gebruikers is net zo belangrijk als de prestaties van het hulpmiddel. Feedback uit het veld maakte aanpassingen noodzakelijk.
Voor callcenters moesten de Data- en Acquisitieteams de kwaliteit van het document verbeteren databases in de RAG's. Er was concreet bewijs van toegevoegde waarde nodig om de teams te overtuigen.
“Onze callcentermedewerkers hebben al toegang tot ongeveer 32 tools. Dit betekende nog een tool die ze onder de knie moesten krijgen. Het moest dus echt de moeite waard zijn.” - Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisitie, Groupe Barrière
Wat de Barrière Play agent betreft, was de aanvankelijke interface via Google Chat niet geschikt voor mobiele werknemers. De Groep heeft daarom de agent rechtstreeks in de back-office geïntegreerd tools die dagelijks worden gebruikt, via een API.
Artefact ondersteunde deze pivots door de technische architectuur en integratiemethoden aan te passen. Daarnaast pakten ze twee essentiële aspecten aan:
- Overname door werknemers
- Ondersteunende materialen voor veranderingsbeheer
LLM als rechter: De AI-agent begeleiden om kwaliteit te garanderen
De duurzaamheid van het systeem hangt af van streng toezicht. Artefact en Groupe Barrière hebben een LLM als rechter benadering om de relevantie van reacties voortdurend te evalueren.
Deze methodologie is als volgt opgebouwd:
- Informatie: Aanmaken van referentiebibliotheken data met bedrijfslijnen inclusief geannoteerde vraag/antwoord-paren
- Reactie: Genereren van antwoorden op gebruikersvragen via de te evalueren RAG-agent
- Evaluatie: Geautomatiseerde score van de voorspelling op een schaal van 1 tot 4 door een LLM-jurylid, gebaseerd op de kennis dataset. Elke score is expliciet en gerechtvaardigd.
- Herkalibratie: de rechtvaardigingen voor de scores bekijken en vervolgens de contextprompt/RAG van de agent aanpassen (episodische menselijke activiteit)
Deze continue verbeteringslus versterkt het vertrouwen van de gebruiker en garandeert de betrouwbaarheid van AI-agenten op de lange termijn.
2026: Een flexibele aanpak voor wijdverspreide invoering van AI
Met meer dan 5.000 gegenereerde prompts is Groupe Barrière van plan om in 2026 nieuwe use cases te implementeren. Wendbaarheid blijft de prioriteit.
“In plaats van rigide een routekaart te volgen, grijpen we liever kansen die interessant kunnen zijn voor onze teams. We stellen een budget vast dat we op een flexibele manier inzetten, afhankelijk van de behoeften.” -Salomon Bentolila, Directeur Data & Acquisitie, Groupe Barrière
Dankzij deze pragmatische en flexibele methodologie kan de Groep zijn AI-budget dynamisch toewijzen in plaats van een vaste prioritering te volgen. Met deze transformatie laat de Barrière Groep zien hoe een eeuwenoude speler in de luxe hotelindustrie kan innoveren zonder zijn identiteit te verliezen. Door gebruikersadoptie centraal te stellen in haar strategie, handhaaft zij hoge normen voor de kwaliteit van haar diensten dankzij robuuste controlesystemen.
