- ProblèmeTransformé un proof of concept en SaaS conforme RGPD avec tutorat IA, quiz multijoueur et zéro fuite inter-locataire.
- RôleIngénieur fondateur & lead sécurité
- Durée9 mois de refonte + déploiement
- StackNext.js App Router • Express • PostgreSQL • Redis
- FocusNext.js • Node.js • PostgreSQL
- ImpactLatence API: -40%
Problème
Transformé un proof of concept en SaaS conforme RGPD avec tutorat IA, quiz multijoueur et zéro fuite inter-locataire.
Contexte
S — SyntaxMap est passé d’une démo ‘tense map’ à un SaaS pour écoles voulant un coaching adaptatif. Chaque établissement réclamait ses propres utilisateurs, analytics et réglages IA alors que la base de code monolithique n’était ni sécurisée ni multi-tenant. T — Piloter la réécriture pour supporter des quiz multijoueurs simultanés, le tutorat IA et une auditabilité RGPD sans dégrader la vélocité de livraison.
SaaS tutorat IA multi‑tenant sécurisé avec Next.js et Postgres
RLS et tokens par tenant empêchent le data bleed.
Le stack supporte IA, analytics et classes temps réel.
Multijoueur temps réel + workflows IA validés
Namespaces Socket.IO et autorité serveur gardent les sessions déterministes.
Contrats Zod verrouillent prompts et réponses avant l’LLM.
Architecture
- Introduit des services tenant-aware avec RLS Postgres + partitionnement ; chaque token API embarque locataire et rôle.
- Enveloppé les appels IA dans des validateurs Zod, allowlists de prompts et quotas avant d’atteindre le provider.
- Reconstruit le frontend en Next.js App Router, hooks data compatibles Suspense et stores Zustand pour une hydratation déterministe.
- Implémenté des namespaces Socket.IO par classe avec timers serveur autoritaires, validation de coups et heartbeat pruning.
- Containerisé (Docker Compose) frontend, API, workers, n8n, Postgres, Redis et externalisé les secrets via Doppler.
- Ajouté des pipelines GitHub Actions (lint, typecheck, Jest, Trivy, Gitleaks) + previews partagées avec les équipes pédagogiques.
- Automatisé les workflows op via n8n : emails cohortes, rapports parents et alertes quand l’engagement chute.
- Construit des overlays analytics montrant impact du tuteur IA vs l’enseignant pour alimenter les SLA établissements.
Sécurité / Modèle de menace
- Schémas partagés risquaient d’exposer les données par des jointures imprécises.
- Les prompts IA acceptaient du markdown brut, ouvrant des vecteurs d’injection.
- Rooms Socket.IO sans logique de nettoyage, créant des sessions fantômes sous charge.
- Secrets n8n stockés en clair, hors conformité.
- Moins de 20 % de couverture tests, rendant les refactors dangereux.
Compromis & retours d’expérience
Sécurité, pédagogie et plaisir cohabitent quand la multi-location est pensée dès le départ. Les garde-fous (RLS, hygiène des prompts, observabilité) ont libéré l’équipe pour fabriquer des expériences hautement fiables plutôt que d’éteindre des incendies.
Résultats
La latence a chuté de 40 %, les pilotes multi-écoles ont tenu 50+ sessions simultanées sous 150 ms et aucun leak n’est ressorti des tests de chaos. L’onboarding est passé d’une journée d’édition SQL à un script CLI de 6 minutes. Le tutorat IA a fait grimper de 23 % la complétion et le paquet conformité (DPIA, logs, rétention) a été validé sans retours.
Stack technique
FAQ
Comment l’isolation des tenants est‑elle assurée ?
RLS Postgres, services tenant-aware et tokens scoped empêchent les accès croisés.
Comment réduire les risques IA ?
Prompt allowlists, validation de schéma et quotas encadrent chaque requête.
Comment garantir la fiabilité temps réel ?
Heartbeat, timers serveur et état autoritaire stabilisent les sessions.