La Mode d’Après, une plateforme pour se faire plaisir en restant responsable à la fin du confinement
Fondée en janvier 2019 par deux passionnés de mode et de technologie, Leaf est une start-up à mission éco-responsable de l’Incubateur HEC, à Station F. Elle est à l’origine de la plateforme La Mode d’Après qui utilise de l’Intelligence Artificielle pour aider à trouver de belles pièces près de chez soi.
Fondée en janvier 2019 par deux passionnés de mode et de technologie, Leaf est une fashiontech éco-responsable accompagnée au sein de l'Incubateur HEC, à Station F. Elle vient de lancer La Mode d’Après, une plateforme qui aide ses utilisateurs à trouver des pièces de mode autour d’eux grâce à l’analyse quotidienne des informations de dizaines de milliers de produits des plus belles boutiques de mode en France.
Accompagnée par les acteurs historiques du secteur comme l’Institut Français de la Mode et la Fédération Française du Prêt à Porter Féminin, Leaf a développé sa plateforme grâce à la contribution d'une communauté de 130 micro-influenceurs afin d'aider les amoureux du secteur à adopter une mode plus responsable.
Thibault Geoffray, Co-fondateur et CEO de Leaf, nous explique la dimension responsable de la plateforme :
“ La notion de responsabilité s’est bien élargie avec l’actualité. De nouvelles tendances viennent allonger la liste et consommer “responsable” est devenu complexe”:
- responsabilité individuelle : limiter ses déplacement
- responsabilité citoyenne : favoriser l’économie locale
- responsabilité carbone : éviter les livraisons e-commerce
- responsabilité écologique : acheter des pièces éco-conçus
nous souhaitons créer la solution parfaite pour allier au mieux toute ces composantes sans oublier que l’achat mode doit avant tout rester un plaisir. On a donc développé un algo “maison” pour travailler sur l’univers stylistique de nos utilisateurs, le but ultime serait de devenir le “spotify de la mode responsable”, la pièce parfaite pour toutes les occasions.
David Baussart, Co-fondateur et CTO, nous explique le fonctionnement :
Pour cela, La Mode d’Après permet aux utilisateurs d’indiquer leurs marques préférées afin de créer un univers stylistique de base qui est enrichi avec les données de tous les utilisateurs de la plateforme. Cela permet notamment de faire découvrir aux utilisateurs de nouvelles marques qui correspondent à leur style. Côté contenu, La Mode d’Après absorbe la donnée brute des marques et analyse les propriétés importantes de chacune des pièces pour permettre aux utilisateurs de faire des recherches pointues. Ainsi, un utilisateur recherchant une "veste oversize" pourra aussi voir apparaître dans les résultats les “blazers amples”.
Leaf détecte aussi les propriétés éco-responsable des pièces, comme "t-shirt en coton bio" ou "robe fabriquée en France". Grâce à ces données, le moteur de recherche met en avant les pièces les plus responsables des marques, afin de donner de la visibilité à leurs initiatives éco-responsables, et aider les utilisateurs à mieux acheter.
Une fois la pièce parfaite trouvée, l'utilisateur peut la réserver dans la boutique de son choix directement depuis la plateforme, en indiquant sa taille, et la date à laquelle il/elle souhaite passer l'essayer.
Deux ingénieurs, une solution à double impact
David Baussart et Thibault Geoffray se rencontrent lors de leur premier emploi de Data Scientist dans une start-up Big Data pour le retail. Voisins de bureau, et unis autour de valeurs communes, ils commencent très vite à lancer des projets sur leur temps libre - c'est ainsi que le projet Leaf voit le jour. Tous deux
ingénieurs, ils sont passionnés de technologie et de mode, et avaient à l'origine l'idée de créer une app de scanning. Ils ont ensuite rapidement pivoté pour développer une solution innovante permettant de géolocaliser des pièces « mode » aidant ainsi les enseignes à mieux gérer leurs stocks et leurs clients à mieux consommer :
« Les livraisons et les retours e-commerce émettent des tonnes de CO2 et font exploser l’impact de nos achats web. Leaf référence les produits des boutiques situées autour de vous ou sur un itinéraire, et vous permet de les parcourir. Vous pouvez affiner la géolocalisation et trouver une boutique à côté de votre boulot ou de votre café du samedi après-midi. Aussi simplement que cela vous émettez en moyenne 2.5x moins qu’en e-commerce. » explique Thibault Geoffray, Co-fondateur de Leaf.
« L’ E-réservation : moins frustrant, plus écologique. Une fois la pièce et la boutique sélectionnées, vous pourrez instantanément réserver la pièce à la date de votre choix pour s’assurer de sa disponibilité. La e-réservation est également le parcours d’achat le plus écologique : en passant chercher votre pièce au milieu de votre programme vous évitez les déplacements inutiles et vous aidez les marques à mieux anticiper les stocks boutiques et donc limiter les surproductions en bout de chaîne ! » assure-t-il.
Qui n’a pas rêvé de trouver en un instant la pièce parfaite, correspondant à son style, géolocalisé près de chez lui, et achetée de façon éco-responsable ! Se faire plaisir au moindre impact !
La plateforme à utiliser ….dans la limite de sa carte de crédit… ICI