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Comment Localiza a réorganisé le travail autour de l'IA générative

Lorsque l'IA générative est arrivée, Localiza a adopté un point de vue qui a tout déterminé par la suite : il s'agissait de plus qu'un simple logiciel supplémentaire dans la boîte à outils ; c'était un changement dans la façon dont l'entreprise fonctionne.

Un nouveau type d'informatique, pas un nouvel outil

Lorsque l'IA générative est arrivée, Localiza a adopté un point de vue qui a tout déterminé par la suite : il s'agissait de plus qu'un simple logiciel supplémentaire dans la boîte à outils ; c'était un changement dans la façon dont l'entreprise fonctionne.

Plutôt que de poursuivre des cas d'usage isolés, l'entreprise a organisé sa collaboration avec OpenAI autour de trois piliers stratégiques : transformer l'activité grâce à l'expérimentation à grande échelle, créer de nouvelles interfaces clients et construire des produits nativement IA. Ce qui relie ces trois piliers, c'est la décision de repenser les processus autour de l'intelligence, du contexte et de la rapidité.

« Nous voyons cela comme un outil puissant qui aide nos équipes à faire ce qu'elles font déjà bien. Elles vivent notre culture, comprennent les besoins de nos clients et savent comment offrir un excellent service. »
—André Petenussi, CTO, Localiza

Pilier 1 : l'échelle permet l'apprentissage

Le principe qui guide l'adoption interne est simple : l'échelle permet l'apprentissage, et l'apprentissage crée de meilleurs produits.

En pratique, cela signifiait distribuer des licences ChatGPT comme une ressource d'expérimentation et de productivité, plutôt que simplement comme un avantage individuel. Les équipes de Localiza, de la finance aux opérations quotidiennes, mènent activement des expériences avec des GPT personnalisés, des agents et Codex.

Codex est d'abord arrivé au sein du département technologique — ingénieurs logiciels, chefs de produit, designers et data scientists. Mais l'adoption ne s'est pas arrêtée là : des analystes, des managers, des PMO, des juristes et d'autres spécialistes métier ont commencé à construire leurs propres prototypes et automatisations pour tester des hypothèses dans leurs domaines d'expertise.

Ce fut un effet que l'entreprise n'avait pas anticipé — une redéfinition des étapes précédant le développement, avec des équipes pluridisciplinaires qui prototypent des solutions avant qu'elles n'entrent dans une file de développement.

Le goulot d'étranglement, dit-il, est humain plutôt que technique.

« Le grand défi est d'aider une grande équipe à apprendre de nouvelles façons de travailler et à développer de nouvelles compétences, tout en garantissant que nos 19 tribus et 130 squads travaillent de manière efficace et cohérente. »
—André Petenussi, CTO, Localiza

Pilier 2 : les clients décrivent leurs besoins en langage naturel

Le deuxième volet part d'une observation sur le comportement : les gens ont commencé à décrire ce dont ils ont besoin en langage naturel, créant ainsi un nouveau point d'entrée pour les services de mobilité — au moment même où ils expriment leur intention.

Les données internes de Localiza confirment ce changement : le trafic provenant des LLM croît rapidement depuis 2024, ChatGPT s'imposant comme le principal canal.

L'entreprise a choisi d'établir une présence dans cet espace tôt. En mars 2026, elle est devenue la première plateforme de mobilité du Brésil — et l'une des premières en Amérique latine — à proposer une application intégrée directement dans ChatGPT. Les clients peuvent explorer les options de location, d'abonnement et de voitures d'occasion et commencer leur parcours dans la conversation, avant de finaliser la transaction dans l'environnement sécurisé de Localiza.

« Nous pensons que nous avons pu servir nos clients de ces nouvelles façons parce que nous avons relevé ce défi tôt et que nous avons continué à apprendre à chaque étape. »
—André Petenussi, CTO, Localiza

En interne, l'application de Localiza dans ChatGPT est traitée pour ce qu'elle est : une expérience conçue pour maintenir l'entreprise à la pointe du comportement des clients, accélérer l'apprentissage à partir d'interactions réelles et explorer comment l'IA complète l'écosystème existant.

Pilier 3 : Liza, un produit conçu autour de la conversation

L'exemple le plus clair de produit nativement IA de l'entreprise est Liza, un assistant conversationnel devenu une véritable success story dans ses opérations.

La différence avec un chatbot traditionnel réside dans l'architecture, pas dans l'interface. Plutôt que de suivre un arbre de décision fixe, Liza a été conçue autour de la conversation, de l'intention et du contexte : elle combine des modèles OpenAI, des services de Localiza et des outils spécialisés pour prendre en charge des parties essentielles de l'expérience, de la compréhension de la demande initiale à l'assistance lors des étapes clés du parcours de location.

L'ambition est de traiter les parcours répétitifs avec qualité et de libérer les équipes pour des interactions complexes à plus forte valeur ajoutée.

Mais le succès ne se mesure pas au volume d'automatisation.

Localiza cartographiait et mesurait déjà ses parcours de service client avant d'avoir accès à ce type de technologie — et cette base a permis de décider clairement où un agent doit intervenir et où un humain doit prendre le relais.

« Nous nous sommes toujours engagés à rendre le parcours client aussi fluide que possible, et nous avons développé des métriques pour mesurer la qualité de cette expérience. Nous suivons aussi bien sûr la conversion, mais notre principal objectif est l'expérience client. »
—André Petenussi, CTO, Localiza

Liza sert également de boucle d'apprentissage continu : les signaux agrégés et surveillés issus des interactions aident à identifier les besoins, les points de friction et les opportunités de service. Combinés aux fonctionnalités vocales — voix vers texte et texte vers voix — ces signaux soutiennent son évolution d'un chatbot transactionnel vers une interface client nativement IA capable d'apprendre et de passer à l'échelle sur différents parcours de mobilité.

« Cela libère une grande partie de l’équipe pour s’attaquer à des problèmes plus significatifs avec plus de confiance et de facilité, ce qui nous aide à accomplir notre mission pour nos clients. »
—André Petenussi, DSI, Localiza

Apprendre ensemble, depuis GPT‑3.5

Le partenariat avec OpenAI a commencé tôt : la première version de Liza fonctionnait encore sur GPT‑3.5.

Pour Petenussi, la valeur centrale de cette relation réside dans l’apprentissage actif entre deux entreprises évoluant en parallèle, plutôt que dans une fonctionnalité spécifique — avec un partenaire qui comprend les défis de Localiza et les différents niveaux de maturité de ses capacités, aussi bien au sein de la technologie qu’en dehors.

C’est un argument qu’il présente souvent à d’autres entreprises du marché : avec une technologie encore en cours de maturation, les essais et erreurs ainsi qu’une collaboration étroite ont une valeur considérable.

« Nous croyons que nous sommes encore dans les premières années d’une technologie qui transforme les marchés, notre façon de travailler et notre façon d’utiliser les produits et services. Elle contribuera à façonner notre monde au cours des 5, 10 et 15 prochaines années. »
—André Petenussi, DSI, Localiza

Aperçu des résultats

  • En mars 2026, Localiza est devenue la première entreprise au Brésil, et l’une des premières en Amérique latine, à lancer une application intégrée directement dans ChatGPT ; plus récemment, elle a rejoint le programme pilote de publicité de la plateforme au Brésil en tant qu’annonceur.

  • Le trafic issu des LLM connaît une croissance rapide depuis 2024, avec ChatGPT comme principal canal.

  • L’assistant Liza fonctionne avec plus de 60 agents spécialisés, construits sur des modèles de raisonnement, une intégration MCP et des outils spécialisés qui orchestrent le parcours de location.

  • Les équipes de toute l’entreprise — de la finance aux opérations — mènent des expérimentations actives avec des GPT personnalisés, des agents et Codex.

  • Codex a atteint le département technologique et s’est propagé aux domaines métier, avec des analystes, des managers, des PMO et des juristes qui construisent leurs propres prototypes et automatisations.

  • L’opération technologique est organisée en 19 tribus et 130 squads.

Leçons pour les dirigeants

  • Traitez l’IA comme un nouveau modèle opérationnel, plutôt que comme une couche de productivité. Les gains les plus importants proviennent de la refonte des processus autour de l’intelligence, du contexte et de la vitesse.

  • Utilisez l’échelle pour générer de l’apprentissage. Des expérimentations simultanées à grande échelle produisent plus de connaissances organisationnelles qu’un pilote parfait.

  • Étendez l’expérimentation au-delà de la technologie. Lorsque les juristes, les PMO et les analystes prototypent au sein de leurs propres domaines, la nature du travail en amont change.

  • Cartographiez et mesurez vos parcours avant de les automatiser. Disposer de métriques de qualité permet de décider où un agent doit intervenir et où un humain est indispensable.

  • Le goulot d’étranglement de l’adoption est la requalification des compétences, pas le modèle. Changer la façon de travailler de centaines de personnes est plus difficile — et plus décisif — que d’intégrer la technologie.

Conseils

  • Commencez par le problème et le parcours du client, plutôt que par une fonctionnalité d’un modèle.

  • Allouez les licences comme un budget d’expérimentation, plutôt que comme un avantage individuel.

  • Établissez des métriques de qualité avant de faire évoluer les agents conversationnels.

  • Traitez une présence sur les nouveaux canaux conversationnels comme une expérimentation d’apprentissage, plutôt que comme une campagne d’acquisition.

  • Bouclez la boucle : utilisez les signaux générés par chaque interaction pour améliorer le produit lui-même.

Prochaines étapes

L’ambition de Localiza est de placer l’IA au centre de ses prochaines expériences et processus — que ce soit dans la manière dont le travail est produit, l’expérience créée pour les clients, ou la résolution d’un problème opérationnel.

Les prochains domaines déjà en cours de développement avec OpenAI comprennent l’évolution de Liza et des agents axés sur les ventes, l’établissement d’interfaces conversationnelles comme point d’entrée client, et le nouveau cycle de développement de logiciels agentiques.

« L’objectif principal est de créer de meilleures expériences. Que ce soit pour améliorer la rentabilité de notre activité, en assurer la santé, ou, surtout, créer des expériences enchanteuses pour nos clients et nos employés. »
—André Petenussi, DSI, Localiza

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