Flow Counsel — Analyse contractuelle augmentée par l'IA

Doctrine est la plateforme leader d'intelligence juridique en France, utilisée par plus de 20 000 professionnels du droit. L'entreprise souhaitait étendre son offre au domaine des contrats, mais sans direction produit définie.

J'ai rejoint une squad de 9 personnes créée de zéro pour explorer cet espace. En tant que founding engineer, j'avais la responsabilité complète de la couche web : frontend Next.js, backend NestJS, conception de la base de données PostgreSQL et indexation Elasticsearch.

Le défi central était double : découvrir quoi construire et comment le construire en même temps. Zéro produit au départ, avec le risque réel de développer quelque chose que personne n'utiliserait.

L'hypothèse initiale de l'équipe — l'aide à la rédaction de contrats — s'est révélée être le mauvais problème. Il a fallu pivoter rapidement tout en maintenant la vélocité de livraison.

J'ai participé à la phase de recherche utilisateur : des entretiens avec des équipes juridiques ont révélé que la vraie douleur était l'analyse de contrats — identifier les risques et les incohérences — et non la rédaction.

J'ai construit l'architecture web complète : frontend React/Next.js, API backend NestJS, schéma de base de données PostgreSQL, et intégration Elasticsearch pour la recherche full-text.

J'ai contribué au pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) : récupération multi-sources, filtrage LLM, reranking sémantique par embeddings, et validation des sorties structurées via Pydantic.

J'ai conçu la migration d'une architecture synchrone vers asynchrone avec SQS, Dead Letter Queues, retry exponentiel, et suivi des jobs en base — permettant aux utilisateurs de lancer des analyses en parallèle.

J'ai séparé les documents sensibles dans une base Amazon Aurora dédiée pour répondre aux exigences de conformité, avec des soft joins applicatifs et un caching agressif.

Flow Counsel a atteint ~1M€ d'ARR avec 400 utilisateurs actifs quotidiens et 5 000 analyses de contrats par jour.

Le produit a été livré en ~7 mois : de la phase de recherche au MVP, en passant par la bêta et jusqu'au lancement. Les bêta-testeurs ont rapporté une économie de 60% du temps sur l'analyse contractuelle.

L'architecture a absorbé la charge de production sans incident majeur. Le Word Add-in est devenu un différenciateur produit clé pour les clients entreprise.

Frontend Next.js complet avec intégration du pipeline d'analyse, backend NestJS avec architecture async SQS/DLQ, pipeline RAG 4 étapes, Microsoft Word Add-in (TypeScript + Office.js), architecture dual-database pour la conformité, et observabilité Datadog complète (APM, logs, traces distribuées).