Organiser un séminaire de 50 personnes commence rarement par une réflexion sur l’intelligence artificielle. Cela commence plutôt par un message assez banal : « Il nous faudrait deux jours quelque part au soleil en octobre, facilement accessible depuis Paris, avec un bel endroit pour travailler et quelque chose à faire le soir. »
Quelques lignes suffisent pourtant à déclencher plusieurs heures, parfois plusieurs jours de travail. Il faut préciser le brief, identifier les destinations possibles, trouver des lieux adaptés, vérifier les chambres et les espaces de réunion, contacter les établissements, récupérer leurs disponibilités, comparer des propositions qui ne présentent jamais les informations de la même manière, reconstruire un budget et gérer les validations. Et comme un événement a rarement la politesse de rester exactement conforme à son brief initial, il faut aussi recommencer lorsqu’une date, un budget ou un nombre de participants change.
À l’échelle d’un séminaire, cette complexité reste maîtrisable. À l’échelle d’un grand groupe qui organise plusieurs centaines ou milliers d’événements chaque année, elle devient un véritable problème d’infrastructure. Le marché mondial de l’événementiel d’entreprise est estimé autour de 500 milliards de dollars et repose encore sur un écosystème très fragmenté d’hôtels, de traiteurs, de transporteurs, d’agences et de prestataires techniques. Chez Naboo, notre propre réseau compte plus de 150 000 partenaires. Derrière une expérience qui doit paraître simple au participant se cache donc souvent une chaîne d’achat beaucoup moins simple.
C’est précisément dans cette partie du métier que l’intelligence artificielle commence à devenir intéressante. Pas parce qu’elle sait proposer cinq hôtels pour un séminaire à Lisbonne en quinze secondes. N’importe quel chatbot un peu performant sait déjà le faire. La vraie question est de savoir si elle peut faire avancer l’événement après cette première recommandation.
Le marché de l’événementiel est déjà passé du texte à l’exécution
Les premiers usages de l’IA générative dans l’événementiel étaient assez logiques. Écrire une invitation, générer une description, préparer un email ou proposer un agenda faisait gagner quelques minutes sans bouleverser les process existants. Eventbrite a par exemple intégré des outils de génération de contenu pour la création d’événements, les campagnes emails et les publicités, et indiquait que les créateurs utilisant son copywriting assisté par IA lançaient leurs campagnes publicitaires 30 % plus rapidement.
Ces usages existent toujours, mais une partie du marché est déjà passée à autre chose. Cvent utilise désormais CventIQ pour assister le sourcing, la préparation de RFP et différentes étapes des workflows événementiels. Son Supplier Network donne accès à environ 340 000 hôtels et lieux, avec des outils permettant de rechercher, envoyer des appels d’offres et comparer les réponses. En 2026, Cvent indiquait par ailleurs que 75 % des 1 650 planificateurs interrogés utilisaient déjà l’IA pour la recherche de lieux et que 61 % prévoyaient d’en augmenter l’usage. Plus intéressant encore, près d’un tiers estimaient toujours que leur technologie de sourcing freinait leur workflow ou n’apportait pas de valeur mesurable. L’adoption de la technologie ne garantit donc pas automatiquement le gain de temps.
Bizzabo explore une autre partie du parcours. Son assistant Bizzy est conçu pour répondre en temps réel aux questions des participants sur les sessions, les speakers ou la logistique à partir des informations propres à l’événement. L’entreprise cite également la personnalisation comme l’un des enjeux majeurs du secteur, 40 % des responsables événementiels interrogés dans son benchmark 2026 la considérant comme le levier ayant le plus d’impact sur l’expérience.
On commence donc à voir trois niveaux d’usage assez différents : créer plus vite, organiser plus efficacement et assister les participants pendant l’événement. Le terme « IA dans l’événementiel » recouvre déjà des réalités très différentes.
Le premier problème à résoudre reste un brief imparfait
Reprenons notre séminaire au soleil. Pour un chef de projet expérimenté, le brief de départ soulève immédiatement une dizaine de questions. Quels jours exactement ? Quel budget ? D’où viennent les participants ? Combien de chambres individuelles ? Faut-il une grande plénière ou plusieurs salles ? Quelle distance maximale depuis l’aéroport ? Quel niveau d’hôtel ? Quelle importance donner au dîner ou aux activités ?
Le problème est que l’organisateur ne pense pas naturellement sous la forme d’une base de données. Il va plutôt expliquer qu’il veut « quelque chose d’assez premium, mais pas ostentatoire, pas trop loin de Paris, où l’on puisse vraiment travailler avant de passer une bonne soirée ». Le logiciel, lui, doit finir avec une destination, des dates, une capacité, un budget, un nombre de chambres et des contraintes précises.
C’est l’un des usages que nous avons travaillés chez Naboo avec notre AI Planner. L’intérêt n’était pas uniquement de proposer des lieux, mais de permettre à quelqu’un de commencer par expliquer son besoin comme il le ferait à un humain, puis de transformer progressivement cette demande en critères exploitables.
Ce changement paraît assez simple, mais il touche à quelque chose de fondamental dans les logiciels événementiels. Pendant longtemps, nous avons demandé aux organisateurs d’apprendre la logique de l’outil. L’IA permet progressivement de faire l’inverse et de demander au logiciel de comprendre la logique de l’organisateur.
Le vrai travail commence quand il faut obtenir des disponibilités
Trouver trois beaux hôtels à Majorque est relativement facile. Trouver trois hôtels réellement disponibles aux bonnes dates, capables d’accueillir 80 personnes, disposant de la bonne salle de réunion et restant dans le budget est une tout autre histoire.
C’est là que beaucoup de démonstrations d’IA s’arrêtent trop tôt. La recommandation est élégante, mais elle ne vaut pas grand-chose si deux hôtels sont complets et que le troisième coûte deux fois le budget prévu. Pour avancer, il faut contacter les fournisseurs, récupérer des disponibilités et comparer des propositions qui arrivent rarement sous une forme propre.
Un hôtel répond directement dans l’email. Un autre envoie un PDF de quinze pages. Un troisième donne seulement le prix des chambres. Un quatrième propose les bonnes salles, mais un jour plus tard. Un cinquième n’a toujours pas répondu après 48 heures. C’est dans ce désordre très concret que l’IA devient beaucoup plus intéressante, parce qu’elle peut aider à lire, classer, extraire, rapprocher et relancer.
Cvent avance précisément sur ce terrain avec des recommandations de lieux en langage naturel et des outils destinés à accélérer les RFP et les réponses fournisseurs. Son enquête 2026 montre d’ailleurs bien le problème : 58 % des planificateurs interrogés disent encore passer jusqu’à cinq heures à utiliser la technologie pour sourcer un seul événement.
Le paradoxe est assez révélateur. Nous avons digitalisé le sourcing, mais nous n’avons pas encore forcément supprimé le travail.
Le gain le moins spectaculaire est probablement le plus important
On parle beaucoup de l’IA qui serait capable de « créer un événement ». On parle moins de celle capable de lire douze devis et de comprendre que trois d’entre eux n’incluent pas le petit-déjeuner.
Pourtant, c’est probablement dans ce genre de tâches que se trouve une grande partie du gain de productivité immédiat. Lire les réponses fournisseurs, récupérer les prix, comparer les prestations, relancer les absents, identifier ce qui manque dans un devis ou vérifier que la capacité annoncée correspond au brief sont des tâches assez banales. Prises séparément, elles ne représentent parfois que quelques minutes. Répétées des centaines de fois sur des milliers d’événements, elles finissent par représenter une quantité de travail considérable.
Chez Naboo, c’est précisément ce constat qui nous a fait évoluer vers une approche plus agentique. Nous estimons aujourd’hui que, sur certains workflows commerciaux et opérationnels, près de 90 % des tâches répétitives peuvent être automatisées. Cela ne signifie évidemment pas que 90 % du métier d’un chef de projet peut disparaître. Cela signifie que son expertise est entourée d’une quantité importante de manipulations qui, elles, n’ont aucune raison particulière de rester manuelles.
C’est aussi ce qui explique le passage progressif de notre AI Planner vers une logique d’AI Twin, pensée comme un jumeau numérique de nos chefs de projet. Le sujet n’est plus seulement de répondre à une question, mais de comprendre un brief, détecter ce qui manque, sourcer, récupérer des disponibilités, consolider des propositions et aider le projet à continuer d’avancer.
L’interface IA n’est peut-être pas une interface IA
Notre premier réflexe avait été assez classique : si l’intelligence artificielle devient suffisamment puissante, construisons une interface dans laquelle les utilisateurs pourront lui parler. Cela fonctionnait, mais nous avons assez vite rencontré une limite beaucoup plus simple.
Les organisateurs travaillent déjà quelque part.
Et très souvent, cet endroit est leur boîte mail.
Le brief arrive par email. Les modifications aussi. Les hôtels répondent par email. Le manager demande de modifier la date par email. La Finance demande le dernier devis par email. Demander à quelqu’un de sortir systématiquement de cet environnement pour bénéficier de l’IA finit donc par créer une nouvelle étape dans un processus que l’on cherchait justement à simplifier.
C’est une partie importante de notre travail actuel sur les agents : faire en sorte que l’IA puisse intervenir dans le workflow existant plutôt que demander au collaborateur d’adopter systématiquement un nouveau comportement. Cvent va dans une direction comparable en intégrant progressivement ses fonctions d’IA directement dans les outils de sourcing et les workflows déjà utilisés par les planificateurs.
Le meilleur assistant événementiel ne sera donc peut-être pas celui avec lequel on discute le plus. Ce sera peut-être celui qui comprend qu’une date vient de changer dans un email et met le reste du projet à jour sans transformer cette modification en dix nouvelles tâches.
Dans une grande entreprise, un événement est aussi un achat
C’est probablement l’une des différences les plus importantes entre l’organisation d’un événement privé et celle d’un programme corporate.
Un dîner pour cinq personnes dans le sud de la France reste relativement simple. Une soirée de 500 personnes dans le désert marocain demande déjà une organisation beaucoup plus complexe. Un congrès de 5 000 personnes à Los Angeles mobilise une véritable chaîne de fournisseurs. Maintenant, faites vivre ces projets en parallèle dans plusieurs pays et ajoutez plusieurs centaines d’autres événements dans l’année.
À ce niveau, le problème n’est plus seulement de savoir si l’événement sera réussi. Il faut aussi savoir combien l’entreprise dépense, avec qui, selon quelles règles et avec quelles validations.
C’est pour cela que l’événementiel corporate se rapproche de plus en plus du Spend Management. La réservation du lieu n’est qu’une étape. Il faut aussi gérer les fournisseurs, les contrats, les politiques internes, les budgets et la conformité. Dans un écosystème comme celui de Naboo, qui rassemble aujourd’hui plus de 150 000 partenaires, le vrai enjeu n’est donc pas simplement de donner davantage de choix. Il faut rendre ce choix gérable.
L’IA peut aider à comprendre le brief et identifier les partenaires pertinents, mais aussi comparer les réponses, retrouver les règles internes ou détecter qu’une demande sort du cadre fixé par l’entreprise. Plus le volume d’événements augmente, plus ces tâches deviennent intéressantes à automatiser.
Et après l’événement, il reste encore les factures
C’est probablement la partie du parcours que personne ne montre dans la vidéo récap.
Pour le participant, il y avait un hôtel, un dîner, du transport et une activité. Pour la Finance, cela peut représenter quatre fournisseurs, quatre contrats, quatre factures et éventuellement plusieurs devises. L’expérience peut avoir été excellente et laisser derrière elle plusieurs jours de travail administratif.
L’IA peut aider à lire les documents, rattacher une facture au bon événement, contrôler certaines informations ou signaler une différence entre ce qui avait été validé et ce qui a finalement été facturé. Là encore, l’intérêt ne consiste pas à remplacer une décision humaine complexe. Il consiste surtout à ne pas demander à quelqu’un de recopier pour la quinzième fois une information qui existe déjà ailleurs.
Cette différence devient particulièrement importante avec le volume. Naboo a traité environ 120 millions d’euros de réservations en 2025 et vise plus de 300 millions d’euros en 2026. À cette échelle, économiser quelques minutes sur une opération répétée plusieurs milliers de fois n’est plus une optimisation marginale. Cela devient une question de capacité à grandir sans faire progresser le travail administratif au même rythme que le volume d’affaires.
C’est aussi l’un des enjeux derrière les 70 millions de dollars levés début 2026 : continuer à industrialiser cette infrastructure dans plusieurs marchés sans reproduire partout les mêmes couches de travail manuel.
Nos propres équipes nous ont aussi montré où chercher
Une partie de nos cas d’usage n’est pas née d’une roadmap produit. Elle est sortie de notre premier hackathon interne consacré à l’IA.
Pendant 72 heures, des développeurs ont été associés aux différentes fonctions de Naboo. Avant de construire quoi que ce soit, ils devaient commencer par une question assez simple : qu’est-ce qui vous fait perdre du temps tous les jours ?
Les projets qui en sont sortis n’étaient pas tous spectaculaires. Certains travaillaient sur la saisie automatique d’informations événementielles dans notre back-office. D’autres sur l’analyse de briefs clients afin d’accélérer la construction d’une proposition. D’autres encore exploraient les données financières et les frictions administratives entre plusieurs départements.
Ce qui les rendait intéressants était justement leur banalité. Quelqu’un accomplissait réellement ces tâches toutes les semaines et pouvait expliquer exactement pourquoi elles étaient pénibles. Plutôt que de chercher un endroit où mettre de l’IA, les équipes partaient d’un problème et regardaient ensuite si l’IA pouvait être une bonne réponse.
Maxime Eduardo, CEO de Naboo, résumait cette ambition à la fin de l’événement :
« L’IA est un changement massif. Nous voulons maintenant transformer la façon dont les gens ici pensent l’IA, et la façon dont ils l’utilisent, comme une solution à chaque problème qu’ils peuvent rencontrer. »
Ce raisonnement est probablement applicable bien au-delà de Naboo. La bonne question n’est pas nécessairement « quelles fonctionnalités IA pouvons-nous ajouter ? », mais « quelles sont les tâches que nos équipes continuent à faire uniquement parce que personne ne s’est encore demandé sérieusement si elles pouvaient disparaître ? »
L’IA peut aussi intervenir lorsque l’événement a commencé
Toute cette première partie concerne essentiellement la préparation. Une fois les participants sur place, les problèmes changent.
Les équipes organisatrices reçoivent alors une avalanche de questions souvent très prévisibles. À quelle heure commence la prochaine session ? Où se trouve la salle ? Qui intervient cet après-midi ? Comment retrouver telle personne ? Où est organisé le dîner ?
Bizzabo travaille précisément sur cette couche avec Bizzy. Le copilot peut répondre aux participants à partir de la connaissance propre à l’événement et fournir des indications en temps réel. Le but n’est pas de supprimer le staff sur place, mais d’éviter que celui-ci passe son temps à répondre cinquante fois à la même question alors qu’une partie de ces demandes peut être traitée immédiatement.
C’est un usage assez différent du sourcing, mais il obéit au même raisonnement : isoler la partie répétitive d’un métier pour préserver le temps humain sur les situations qui ont réellement besoin d’attention.
L’événement suivant devrait apprendre du précédent
L’un des usages les plus intéressants apparaît enfin lorsque l’entreprise ne raisonne plus événement par événement.
Un grand groupe finit par accumuler une quantité considérable de données. Il sait quels hôtels ont été sélectionnés, à quels tarifs, dans quelles villes, avec quels retours. Il peut savoir quels fournisseurs répondent rapidement, combien coûte généralement un offsite de 80 personnes à Lisbonne ou quelle différence existe entre une réservation anticipée et un projet lancé trois semaines avant la date.
Historiquement, une grande partie de cette mémoire restait éparpillée dans des emails, des factures, des fichiers Excel et les outils de plusieurs agences. Une plateforme permet déjà de la centraliser. L’IA peut rendre cette base de connaissances beaucoup plus facile à interroger et permettre au prochain événement de bénéficier de l’expérience des précédents.
C’est aussi ce que l’on retrouve dans l’évolution de CventIQ, avec une utilisation croissante des données et du contexte historique des programmes événementiels pour améliorer les recommandations et le sourcing. Les chiffres publiés par Cvent montrent cependant que le secteur est encore en transition : malgré une adoption déjà élevée de l’IA, les planificateurs continuent à consacrer beaucoup de temps aux outils de sourcing.
C’est probablement une bonne manière de mesurer la maturité réelle de ces technologies. Pas au nombre de fonctionnalités estampillées AI, mais au nombre d’étapes qui ont véritablement disparu du quotidien de l’organisateur.
Automatiser une tâche n’est pas automatiser un jugement
Il existe évidemment une limite importante à tout cela.
Relancer automatiquement un hôtel qui n’a pas répondu depuis deux jours est une chose. Décider qu’un lieu correspond parfaitement à la culture d’un comité exécutif de 40 personnes en est une autre.
Une propriété peut cocher toutes les cases dans une base de données et être décevante lorsqu’on la visite. Un prestataire un peu plus cher peut être infiniment plus fiable. Une activité qui semble parfaite sur le papier peut être totalement inadaptée à la culture de l’équipe.
L’événementiel reste rempli de contexte, de relation et de décisions pour lesquelles l’expérience humaine conserve énormément de valeur. Le sujet n’est donc pas d’automatiser le métier d’organisateur, mais de distinguer ce qui relève réellement de son expertise de ce qui relève seulement de l’administration nécessaire autour de cette expertise.
Un chef de projet qui passe une heure à relancer huit hôtels ne crée pas forcément beaucoup de valeur pendant cette heure. Le même chef de projet qui utilise cette heure pour négocier, conseiller un client, visiter un lieu ou anticiper un problème exerce précisément la partie de son métier que l’on a envie de préserver.
C’est dans ce sens qu’il faut comprendre notre objectif de 90 % d’automatisation sur certains workflows. Il ne s’agit pas de supprimer 90 % du travail humain, mais de supprimer autant que possible le travail qui empêche encore l’humain de faire ce pour quoi il est réellement utile.
L’enjeu devient donc beaucoup plus simple
L’IA est déjà entrée dans l’événementiel. Eventbrite l’utilise pour accélérer la création et la promotion, Bizzabo pour assister les participants, Cvent pour le sourcing, les RFP et l’exploitation des données. Chez Naboo, nous travaillons notamment sur la compréhension des briefs, le sourcing, le procurement et l’automatisation des tâches qui se trouvent entre une demande et un événement réellement réservé.
Ces approches ne s’opposent pas nécessairement. Elles montrent surtout à quel point le métier est composé d’une multitude de petites tâches dont certaines commencent seulement à être automatisées.
La question intéressante n’est donc plus vraiment de savoir si l’intelligence artificielle va « révolutionner l’événementiel ». Elle est beaucoup plus concrète : parmi toutes les actions nécessaires pour organiser un événement, lesquelles ont encore une bonne raison d’être faites manuellement ?
Le choix final d’un lieu, une négociation délicate ou la gestion d’un imprévu continueront probablement à nécessiter beaucoup de jugement. Relire le quinzième devis de la journée ou recopier dans un logiciel une information déjà présente dans un email, beaucoup moins.
Et si cette transformation est bien menée, le signe de réussite ne sera peut-être pas que les organisateurs parlent davantage d’intelligence artificielle. Ce sera simplement qu’ils passent moins de temps à administrer leurs événements et davantage à les organiser.