Comment Localiza a réorganisé le travail avec l’IA générative
Pour Localiza, l’IA générative n’est pas qu’un gain de productivité : c’est une nouvelle interface informatique. Cette vision repose sur trois axes : transformer l’entreprise, créer de nouvelles interfaces clients et concevoir des produits natifs de l’IA.
À l’arrivée de l’IA générative, Localiza a adopté une vision qui a déterminé toute la suite : il ne s’agissait pas d’un simple logiciel de plus dans la boîte à outils, mais d’un changement dans le fonctionnement de l’entreprise.
Plutôt que de poursuivre des cas d’usage isolés, l’entreprise a organisé sa collaboration avec OpenAI autour de trois piliers stratégiques : transformer l’entreprise par l’expérimentation à grande échelle, créer de nouvelles interfaces clients et concevoir des produits nativement fondés sur l’IA. Ces trois piliers reposent sur une même décision : repenser les processus autour de l’intelligence, du contexte et de la rapidité.
« Nous y voyons un outil puissant qui aide nos équipes à faire ce qu’elles font déjà bien. Elles incarnent notre culture, comprennent les besoins de nos clients et savent offrir un excellent service. »
Le principe qui guide l’adoption en interne est simple : l’échelle favorise l’apprentissage, et l’apprentissage permet de créer de meilleurs produits.
En pratique, cela a consisté à distribuer des licences ChatGPT comme une ressource au service de l’expérimentation et de la productivité, plutôt que comme un simple avantage individuel. Dans toute l’entreprise, de la finance aux opérations quotidiennes, les équipes de Localiza mènent activement des expérimentations avec des GPT personnalisés, des agents et Codex.
Codex a d’abord été adopté au sein de la direction technique : ingénieurs logiciels, chefs de produit, designers et data scientists. Mais son adoption ne s’est pas arrêtée là : analystes, managers, PMO, juristes et autres experts métiers ont commencé à créer leurs propres prototypes et automatisations pour tester des hypothèses dans leurs domaines d’expertise.
L’entreprise n’avait pas anticipé cet effet : une redéfinition des étapes en amont du développement, avec des équipes pluridisciplinaires qui prototypent les solutions avant leur mise en file d’attente pour le développement.
Selon lui, le frein est humain plutôt que technique.
« Le grand défi consiste à aider une vaste équipe à adopter de nouvelles méthodes de travail et à acquérir de nouvelles compétences, tout en veillant à ce que nos 19 tribus et 130 squads travaillent de manière efficace et cohérente. »
Le deuxième axe part d’un constat comportemental : les gens commencent à décrire leurs besoins en langage naturel, créant ainsi un nouveau point d’accès aux services de mobilité, au moment même où ils expriment leur intention.
Les données internes de Localiza confirment cette évolution : le trafic provenant des grands modèles de langage (LLM) augmente rapidement depuis 2024, ChatGPT s’imposant comme le principal canal.
L’entreprise a choisi de s’y positionner très tôt. En mars 2026, elle est devenue la première plateforme de mobilité du Brésil, et l’une des premières d’Amérique latine, à proposer une application directement intégrée à ChatGPT. Les clients peuvent explorer les offres de location, d’abonnement et de voitures d’occasion et entamer leur parcours dans la conversation, avant de finaliser la transaction dans l’environnement sécurisé de Localiza.
« Nous pensons avoir pu servir nos clients de ces nouvelles façons parce que nous avons relevé ce défi très tôt et continué à apprendre à chaque étape. »
En interne, l’application Localiza dans ChatGPT est considérée pour ce qu’elle est : une expérimentation destinée à suivre au plus près les nouveaux comportements des clients, à accélérer l’apprentissage issu d’interactions réelles et à explorer la manière dont l’IA complète l’écosystème existant.
Liza est l’exemple le plus parlant de produit nativement fondé sur l’IA au sein de l’entreprise : cet assistant conversationnel est devenu une réussite reconnue 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 figé, Liza a été conçu autour de la conversation, de l’intention et du contexte : il combine les modèles d’OpenAI, les services de Localiza et des outils spécialisés pour accompagner les moments clés de l’expérience, de la compréhension de la demande initiale à l’assistance aux étapes essentielles 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 la réussite 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. Cette base lui a permis de déterminer clairement où un agent devait intervenir et où une intervention humaine était nécessaire.
« Nous avons toujours eu à cœur de rendre le parcours client aussi fluide que possible, et nous avons élaboré des indicateurs pour mesurer la qualité de cette expérience. Nous suivons aussi la conversion, bien sûr, mais notre priorité reste l’expérience client. »
Liza constitue aussi une boucle d’apprentissage continu : les signaux agrégés et suivis issus des interactions aident à repérer les besoins, les points de friction et les possibilités de services. Associés aux capacités vocales — transcription et synthèse vocales —, ces signaux accompagnent son évolution : de chatbot transactionnel, il devient une interface client nativement fondée sur l’IA, capable d’apprendre et de se déployer à grande échelle sur différents parcours de mobilité.
« Cela permet à une grande partie de l’équipe de résoudre des problèmes plus importants avec davantage de confiance et d’aisance, et nous aide à remplir notre mission auprès de nos clients. »
Le partenariat avec OpenAI a commencé tôt : la première version de Liza fonctionnait encore avec GPT‑3.5.
Pour Petenussi, la valeur essentielle de cette relation réside dans l’apprentissage actif entre deux entreprises qui évoluent en parallèle, plutôt que dans une fonctionnalité précise. Le partenaire comprend les défis de Localiza et les différents niveaux de maturité de ses capacités, tant dans les équipes techniques que dans les autres métiers.
C’est un argument qu’il présente souvent aux autres entreprises du marché : face à une technologie encore en pleine maturation, l’apprentissage par essais et erreurs et une collaboration étroite ont une valeur considérable.
« Nous pensons que nous n’en sommes qu’aux premières années d’une technologie qui transforme les marchés, notre façon de travailler et notre utilisation des produits et services. Elle contribuera à façonner notre monde dans les 5, 10 et 15 prochaines années. »
En mars 2026, Localiza est devenue la première entreprise du Brésil, et l’une des premières d’Amérique latine, à lancer une application directement intégrée à ChatGPT. Plus récemment, elle a rejoint le programme publicitaire pilote de la plateforme au Brésil en tant qu’annonceur.
Le trafic provenant des LLM augmente rapidement depuis 2024, avec ChatGPT comme principal canal.
L’assistant Liza s’appuie sur plus de 60 agents spécialisés, fondés sur des modèles de raisonnement, une intégration MCP et des outils spécialisés qui orchestrent le parcours de location.
Dans toute l’entreprise, de la finance aux opérations, les équipes mènent activement des expérimentations avec des GPT personnalisés, des agents et Codex.
Codex a été adopté par la direction technique avant de se diffuser dans les métiers, où analystes, managers, PMO et juristes créent leurs propres prototypes et automatisations.
L’activité technique est organisée en 19 tribus et 130 squads.
Considérez l’IA comme un nouveau mode de fonctionnement, plutôt que comme un simple levier de productivité. Les gains les plus importants viennent de la refonte des processus autour de l’intelligence, du contexte et de la rapidité.
Misez sur l’échelle pour favoriser l’apprentissage. Des expérimentations simultanées à grande échelle apportent davantage de connaissances à l’organisation qu’un projet pilote parfait.
Étendez l’expérimentation au-delà des équipes techniques. Lorsque les juristes, les PMO et les analystes créent des prototypes dans leurs propres domaines, la nature du travail en amont change.
Cartographiez et mesurez vos parcours avant de les automatiser. Disposer d’indicateurs de qualité permet de déterminer où un agent doit intervenir et où l’humain reste indispensable.
Le frein à l’adoption tient à l’acquisition de nouvelles compétences, pas au modèle. Changer la façon de travailler de centaines de personnes est plus difficile, et plus décisif, que d’intégrer la technologie.
Partez du problème et du parcours du client, plutôt que d’une fonctionnalité du modèle.
Attribuez les licences comme un budget d’expérimentation, plutôt que comme un avantage individuel.
Définissez des indicateurs de qualité avant de déployer les agents conversationnels à grande échelle.
Abordez votre présence sur de nouveaux canaux conversationnels comme une expérience 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.
Localiza ambitionne de placer l’IA au cœur de ses futures expériences et de ses processus, qu’il s’agisse de la manière d’effectuer le travail, de l’expérience proposée aux clients ou de la résolution d’un problème opérationnel.
Les prochains axes déjà en développement avec OpenAI comprennent l’évolution de Liza et des agents dédiés à la vente, la mise en place d’interfaces conversationnelles comme point d’entrée pour les clients et le nouveau cycle de développement logiciel agentique.
« Notre priorité est de créer de meilleures expériences. Que ce soit pour améliorer la rentabilité de notre entreprise, assurer sa bonne santé ou, surtout, créer des expériences qui ravissent nos clients et nos collaborateurs. »
