Des goulots d’étranglement de la localisation manuelle à une préparation au marché en temps réel
Comment Wamo a éliminé les retards de traduction et déployé des fonctionnalités simultanément dans plusieurs pays
août 26, 2026 | États-Unis
Sommaire exécutif
Pour Wamo, établissement de monnaie électronique paneuropéen, la rapidité de mise en marché constitue un avantage concurrentiel. Avec des lancements simultanés sur plusieurs marchés, des mises à jour continues du produit et des exigences réglementaires en matière de contenu dans plusieurs langues, la localisation devait suivre le même rythme que le produit. Des flux de travail manuels et fragmentés ont retardé les déploiements sur les différents marchés et entraîné une surcharge opérationnelle.
Uber AI Solutions a mis en place un pipeline de traduction au niveau du système qui a réduit les tâches manuelles jusqu'à 90% et a permis des lancements simultanés sur plusieurs marchés.
Résultats clés
80-90%
Diminution des tâches manuelles de localisation
Moins de 1 à 2 jours
Le délai d’exécution pour la localisation a été réduit de 3–5 jours à moins de 1-2 jours
De 1- 2 à 3-4
Extension de la gestion automatisée et simultanée de plusieurs paramètres régionaux
Lorsque l'expansion mondiale a dépassé les capacités de localisation
La croissance de Wamo dépend de sa capacité à pénétrer rapidement de nouveaux marchés — et à s’adresser aux utilisateurs dans leur langue. En tant que fintech en hypercroissance présente sur plusieurs marchés, la localisation devait suivre le rythme du produit, et non le ralentir.
Les lancements sur de nouveaux marchés ont été freinés, car les traductions accusaient du retard. Plutôt qu’un déploiement sans accroc, chaque nouveau marché entraînait des retards, de la fragmentation et un surcroît de coordination.
La localisation est passée d'un problème de flux de travail à une contrainte à la mise à l'échelle.
«
Pour une entreprise de technologie financière opérant sur plusieurs marchés, la localisation n'est pas un problème de traduction, mais un problème d'infrastructure.
»
Yanki Onen,
Fondateur, codirecteur général, Wamo
Le coût d’exploitation caché des flux de travail de traduction fragmentés
La localisation se dégrade à grande échelle lorsque des mises à jour continues du produit se heurtent à des flux de travail fragmentés. Le contenu est issu de différents systèmes, change constamment et exige une traduction précise, conforme aux exigences réglementaires. Sans coordination au niveau des systèmes, même de petites mises à jour entraînent des retards, des incohérences et des risques.
“
Nous avions besoin que la [localisation] soit intégrée à la façon dont nous
développons et livrons, plutôt que d’être ajoutée à la toute fin.
”
Yanki Onen,
Fondateur, co-chef de la direction, Wamo
Concevoir une architecture de localisation évolutive pour soutenir la croissance
Wamo a reconnu qu’il faudrait intégrer la localisation au flux de travail lié au produit pour que l’entreprise puisse atteindre ses ambitions de croissance.
Uber AI Solutions a lancé un modèle de localisation à l’échelle du système conçu pour des mises à jour de produit en continu :
Automatisation au niveau du système—pas au niveau des tâches
Prise de décisions axée sur les données concernant l’acheminement, l’offre et les coûts
Une architecture hybride combinant la traduction automatique et une révision humaine
Synchronisation continue entre les systèmes de contenu et les flux de travail de traduction
Wamo a gagné en rapidité et en contrôle à grande échelle—sans accroître la charge opérationnelle.
Mise en place d’un pipeline de localisation continue entre les systèmes
Le système Uber pour Wamo fonctionnait comme une couche de localisation continue:
- Les modifications au contenu ont déclenché automatiquement la traduction.
- La logique de routage a attribué des tâches en fonction de la performance, de la rapidité et du coût
- La traduction automatique et la révision humaine fonctionnent dans un cycle coordonné
- Les résultats ont été réintégrés dans les systèmes de production en temps réel
Contrairement aux modèles de localisation traditionnels, la rapidité augmente sans sacrifier le contrôle, l'offre ni la cohérence.
Impact mesurable
Les résultats ont été immédiats et structurels.
L'effort manuel a diminué de 80-90%
en éliminant le fardeau de coordination qui avait auparavant ralenti les livraisons.
Le délai de localisation a été réduit à moins de 1-2 jours
de 3 à 5 jours, ce qui permet au contenu de passer rapidement de la création au déploiement.
Gestion simultanée entièrement automatisée étendue à 3-4 langues
à partir de seulement 1-2.
Quand une nouvelle fonctionnalité est déployée, elle est mise en ligne partout en même temps
alors qu'auparavant, les déploiements de fonctionnalités étaient échelonnés d'un marché à l'autre.
Coût réduit
grâce à la réutilisation des traductions et à la mise en correspondance automatisée, ce qui permet de réduire le travail en double d'une langue à l'autre.
“
Collaborer avec Uber AI Solutions nous a apporté l’
approche à l’échelle du système qui s’aligne sur notre façon de fonctionner.
”
Yanki Onen,
Fondateur, co-chef de la direction, Wamo
Faciliter le déploiement mondial des produits en temps réel
Maintenant que la localisation est intégrée au mode de fonctionnement de Wamo, l'entreprise peut:
- Déployer des fonctionnalités simultanément dans plusieurs pays
- Développez votre présence sur de nouveaux marchés sans accroître les frais généraux d’exploitation
- Maintenez une expérience du produit cohérente dans toutes les langues
- Réagissez aux modifications du contenu en temps réel
- Renforcez la confiance grâce à une communication précise et adaptée au marché local
En s'associant à Uber AI Solutions, Wamo a transformé la localisation, qui était un frein à la mise à l'échelle, en un système permettant un déploiement mondial en temps réel.
Découvrez comment Uber AI Solutions peut collaborer avec votre entreprise pour faire progresser votre IA.
Les témoignages reflètent des résultats individuels. Ces résultats n’assurent pas une issue particulière pour un utilisateur donné, et l’expérience des utilisateurs peut varier.
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