Lea
Le premier agent de Leafine pour les marques e-commerce.
Découvrir Lea →Un laboratoire d’ingénierie · Paris
Nous construisons des agents auxquels confier une mission.
Leafine conçoit des agents IA pour les marques e-commerce — boutiques Shopify et marques D2C qui pilotent leur relation client, leurs campagnes et leur acquisition avec une petite équipe. Notre premier agent, Lea, travaille déjà auprès de marchands français. Chaque action est délimitée, validée et consignée.
- Agents en production
- Un
- Conçus pour
- Marques Shopify et D2C
- Basés à
- Paris · données dans l’UE
Pourquoi nous existons
Derrière chaque commande, il y a une relation. Le logiciel doit la protéger, jamais l’entamer en silence.
Un agent qui travaille dans une boutique accède à son chiffre d’affaires, à ses clients et à sa réputation. Une mauvaise réponse ou une campagne envoyée à la mauvaise liste suffit à abîmer une confiance bâtie pendant des années. Nous intégrons donc un agent comme une personne : d’abord une mission, puis des autorisations, enfin une trace de ses actes. Le modèle reste dans ce cadre. Ce cadre est le produit — pas une sécurité ajoutée après coup.
Agents
Ce que nous avons livré.
Agent 02
Agent 02
À vérifierMaquette uniquement. Un agent réel doit être nommé ou cette carte supprimée avant la mise en ligne.
Registre
Chaque capacité, et son contrôle.
Nous publions ce que nos agents peuvent faire, ce qui attend une validation et ce qui leur est interdit.
| Capacité | Périmètre | Contrôle |
|---|---|---|
| Lecture | ||
| Lire le catalogue, les commandes et le stock | shopify | open |
| Lire les échanges avec les clients | instagram · whatsapp · gmail | open |
| Lire les performances des campagnes et publicités | meta · email | open |
| Préparation | ||
| Rédiger une réponse à un client | tous les canaux | open |
| Créer un segment de clients | shopify | open |
| Préparer un email, une publication ou une création publicitaire | email · instagram · meta | open |
| Action | ||
| Envoyer une réponse à un client | tous les canaux | |
| Publier sur le compte du marchand | ||
| Envoyer une campagne à une liste | email · whatsapp | |
| Créer ou augmenter une dépense publicitaire | meta ads | |
| Émettre un code de réduction | shopify | |
| Interdit à tout agent | ||
| Rembourser, annuler ou modifier une commande payée | shopify | withheld |
| Contacter un client désabonné | tous les canaux | withheld |
| Modifier un prix ou publier un produit | shopify | withheld |
| Entraîner un modèle avec les données d’un marchand | tous | withheld |
Un marchand peut ouvrir un contrôle, capacité par capacité, ou les conserver tous. Lever une interdiction exige une nouvelle version, une entrée au journal des changements et une information préalable de chaque marchand.
Confiance
Nous répondons des données.
C’est ici que les marchands vérifient nos engagements, sans devoir croire un agent sur parole.
DPA à vérifier : région, délai de suppression et préavis relatif aux sous-traitants sont encore provisoires.
- Hébergement
- Union européenne, région unique
- Entraînement des modèles
- Aucune donnée marchand, sans exception
- Conservation
- Suppression sous 30 jours après clôture du compte
- Périmètre d’accès
- Par capacité, par marchand, journalisé
- Sous-traitants
- Liste publiée, préavis avant tout changement
- Documents
- DPA · mesures de sécurité · politique de confidentialité
Vous auditez la sécurité avant de connecter une boutique ? Nous envoyons le dossier complet dans la journée, sans rendez-vous.
Demander le dossierMéthode
Comment nous construisons un agent.
L’autorisation avant l’autonomie
Toute action qui dépense de l’argent ou contacte un client s’arrête et attend. Le marchand l’ouvre capacité par capacité, ou jamais.
registre de capacités · validation par action · garde d’état suspendu sur chaque chemin de dépense
Chaque exécution laisse une trace
Ce que l’agent a lu, décidé, interrompu et qui l’a validé. Un dossier compréhensible plusieurs mois plus tard, sans notre présence.
journal append-only · suspension et reprise durables · capture des entrées et sorties à chaque étape
Fondé sur les données, ou silencieux
Les réponses viennent du catalogue, des commandes et des règles du marchand. Si la réponse manque, l’agent transmet au lieu d’improviser.
recherche isolée par marchand · aucune génération sur l’état d’une commande · escalade comme résultat de premier rang
Pensé en français, pas traduit
Le produit destiné aux marchands est écrit en français par des francophones. Les usages du commerce français ne sont pas un fichier de traduction.
textes et prompts natifs · hébergement UE · cadre RGPD préparé avant lancement
Notes
Notes d’ingénierie.
Les difficultés rencontrées et les changements apportés, pour celles et ceux qui construisent ce type de système.
Pourquoi la validation relève du modèle de données, pas du prompt
Pourquoi le registre de capacités porte la décision.
Agents durables et mur des 16 Mo
Ce qui aurait dû être stocké par référence dès le départ.
Relire une exécution six semaines plus tard
Le test qui détermine si une trace est exploitable.
Qui sommes-nous
Une petite équipe à Paris.
Nous préférons construire correctement un agent plutôt que d’en présenter cinq de façon convaincante. Nous travaillons au plus près des marchands. Si le registre ci-dessus mérite selon vous une discussion, parlons-en.
Construire avec Leafine
Un agent rigoureux vaut mieux que douze démos convaincantes.
Si vous dirigez une équipe e-commerce, construisez des systèmes d’agents ou vous intéressez à un travail IA vérifiable, nous aimerions connaître votre point de vue.