Romain SimonLeakly AI
Un outil de diagnostic du MRR pour les fondateurs de SaaS B2B. Il trouve où leur revenu fuit et le chiffre en euros. Conçu, codé et mis en ligne seul, en vibe coding.
Voir l'application- Client
- Projet de fin d'études, ECV Paris
- Rôle
- Designer et développeur
- Année
- 2026
- Durée
- 8 mois
- Périmètre
- Produit, UX/UI, design system et développement
Le projet en chiffres
4,3/5
Confiance dans le diagnostic avec de vrais chiffres, contre 3,0 en démo
9
Testeurs, qui sont tous allés jusqu'au diagnostic
8
Axes d'amélioration entre la v1 et la version finale
Aperçu
Leakly aide les fondateurs de SaaS B2B à transformer leur trafic existant en MRR durable, en identifiant et en colmatant les fuites de leur tunnel grâce à l'IA. C'est mon projet de fin de master UX/UI à l'ECV Paris, mené de novembre 2025 à juin 2026. Ce n'est pas une maquette : le produit est en ligne.
Mon rôle
J'ai tout fait seul : la stratégie produit, l'arborescence, l'interface, le design system, les tests utilisateurs et le développement. J'ai prototypé directement en code, entièrement en vibe coding : d'abord avec Google AI Studio pour la v1, puis avec Claude Code pour la version finale. C'est le projet qui a changé ma façon de travailler : je ne m'arrête plus à la maquette, je livre le produit.
Genèse
Tout part d'une landing page parfaite, livrée à un fondateur de SaaS. Trois semaines plus tard : +0 € de MRR. Le problème ne venait pas de la page : il n'avait pas de trafic. Optimiser un seul maillon du tunnel ne garantit rien. Un coaching avec Alexia m'a aidé à repositionner mon offre autour de ce constat : je regarde maintenant tout le système, de l'acquisition à la rétention. Il en est sorti LeakProof System, mon accompagnement complet pour les SaaS, et Leakly, sa version automatisée sous forme d'application.
Le modèle
Le revenu fuit à trois endroits du parcours. Avant, quand le trafic arrive mais ne s'inscrit pas : c'est la fuite de conversion. Pendant, quand des inscrits ne deviennent jamais actifs : c'est la fuite d'activation. Après, quand des clients payants s'en vont : c'est le churn. Chaque fuite est comparée à une moyenne sourcée (OpenView, Lenny Rachitsky, ChartMogul) puis chiffrée en euros. Le diagnostic est gratuit et ouvre la porte à LeakProof System, un accompagnement de quatre mois pour colmater les fuites.
Tests utilisateurs
J'ai testé la v2, la première version guidée, avec 9 personnes : fondateurs de SaaS, profil growth, investisseur, profil non technique et une revue experte. Tous sont allés jusqu'au diagnostic et ont compris leur manque à gagner. Le vrai enseignement est ailleurs : avec leurs vrais chiffres, la confiance monte à 4,3 sur 5, contre 3,0 avec des données de démo. « Avec mes vrais chiffres, le diagnostic me parle vraiment », résume Karim, fondateur à 8 500 € de MRR. Trois testeurs ont aussi bloqué sur le bouton final « Avec moi » : ils ne savaient pas à qui ils parlaient.
Design system
Le design system est né du produit : je l'ai construit en codant, puis formalisé dans Figma et documenté dans Zeroheight. Il couvre les fondations, les composants et leurs variantes, des patterns et un guide de ton. Chaque fuite y a sa couleur, et la métaphore du seau percé guide aussi bien les mots que l'interface.
De la v1 à la version finale
- 1
La première version
La v1 était une application à menu latéral, mise en ligne sur Google Cloud : inscription, onboarding, tableau de bord, diagnostic et plan d'action. Les tests et les retours du jury ont fait ressortir huit axes d'amélioration.
- 2
Un parcours guidé
Le menu latéral obligeait le fondateur à savoir où aller, alors qu'il découvre l'outil et ne vient qu'une fois. Un parcours en étapes le guide jusqu'au résultat, sans qu'il puisse se perdre.
- 3
Une landing page en amont
En v1, on arrivait directement dans l'outil : il fallait donner ses chiffres avant de comprendre ce qu'on allait y gagner. La landing page convainc d'abord. Elle montre comment ça marche, ce qu'on obtient, et que les chiffres ne sortent pas d'un chapeau.
- 4
Plus de mode invité
Le mode invité laissait tester avec des chiffres de démo, et repartir avec un diagnostic vide de sens. Les tests l'ont confirmé : la confiance dépend des vrais chiffres. Je l'ai donc retiré, et l'accès passe par une connexion Google.
- 5
Un onboarding repensé
Le long formulaire devient trois étapes guidées. L'outil demande les chiffres bruts que le fondateur a sous la main et calcule les taux à sa place, en langage simple. Moins d'effort, moins d'erreurs. Ci-dessous : le formulaire de la v1, puis l'étape « Trafic » de la version finale.
- 6
Une page de chargement
La page de chargement transforme l'attente en preuve : on voit l'outil travailler étape par étape, et le diagnostic paraît plus crédible.
- 7
L'assistant Leakly
Le diagnostic donne le constat, l'assistant IA donne la suite. Il répond aux questions du fondateur sur ses propres chiffres, et donne un premier aperçu de ce que serait l'accompagnement.
- 8
Une charte affirmée
L'esthétique de tableau de bord générique laisse place à une charte orange, crème et sombre, avec une vraie hiérarchie typographique et des composants pensés pour chaque état.
- 9
Une arborescence linéaire
L'arborescence passe d'écrans à explorer à un parcours linéaire : landing page, inscription, onboarding en trois étapes, chargement, diagnostic, plan d'action, puis l'offre. On guide pas à pas vers un résultat.
- 10
La version finale
Le fondateur obtient son manque à gagner chiffré, un score d'étanchéité, ses fuites classées par priorité, puis un plan d'action semaine par semaine.
