Construire un produit SaaS est rarement un simple défi technique. En réalité, c'est un exercice à long terme d'équilibre entre vitesse, fiabilité, maintenabilité et contraintes business.
Au cours des dernières années, j'ai travaillé en tant que développeur full-stack freelance sur une grande variété de systèmes en production : des plateformes logistiques internes, de grands projets d'automatisation Shopify, des services alimentés par l'IA, des pipelines de données et des backends Node.js complexes utilisés quotidiennement par de vraies équipes. Ces expériences ont façonné ma manière de concevoir et construire des applications SaaS aujourd'hui.
Cet article n'est pas une question de théorie ou de buzzwords à la mode. C'est un aperçu pratique de mon approche des vrais projets SaaS.
La scalabilité, c'est plus que le trafic
Quand les gens parlent de scalabilité, ils pensent souvent uniquement à gérer plus d'utilisateurs. En pratique, la vraie difficulté apparaît bien plus tôt.
Un produit SaaS doit pouvoir évoluer sans casser les fonctionnalités existantes, accepter de nouvelles exigences métier sans devenir fragile, intégrer de nouveaux développeurs sans des mois de montée en compétence, et rester observable quand quelque chose se passe mal en production. En même temps, les coûts d'infrastructure doivent rester sous contrôle et les déploiements ne doivent pas devenir des événements stressants.
La plupart des échecs techniques que j'ai vus n'étaient pas causés par un manque de performance, mais par des systèmes devenus impossibles à comprendre ou à modifier en toute sécurité.
Mon objectif quand je commence un projet est donc simple : construire quelque chose qui peut grandir sereinement.
Partir du produit, pas de la stack
Avant de choisir une technologie, je passe du temps à comprendre le produit lui-même. Qui sont les utilisateurs ? Est-ce un MVP qui doit avancer vite, ou une plateforme déjà critique pour le business ? Quel niveau de disponibilité est requis ? L'équipe va-t-elle grandir ? Le projet est-il destiné à être maintenu pendant des années ?
Ces questions influencent l'architecture bien plus que le choix d'un framework. Elles aident à éviter les deux extrêmes : sur-ingénierer un produit simple ou, à l'opposé, construire quelque chose de fragile pour un système qui deviendra rapidement central dans une entreprise.
Une fois les contraintes claires, la conception technique devient beaucoup plus directe.
Une stack conçue pour la vraie production
La plupart de mes projets SaaS aujourd'hui reposent sur une stack délibérément ennuyeuse au meilleur sens du terme : TypeScript côté backend et frontend, APIs Node.js, PostgreSQL, Redis quand nécessaire, et React côté client.
Ce choix n'est pas fait parce que c'est à la mode, mais parce que c'est prévisible, bien compris, facile pour recruter, et extrêmement fiable en production. Cela me permet d'avancer vite tout en gardant une forte sécurité de typage, des modèles de données propres et des contrats cohérents entre frontend et backend.
Pour l'infrastructure, tout tourne dans Docker, avec des déploiements automatisés et des environnements clairement séparés. Que le projet soit hébergé dans le cloud ou sur des serveurs auto-gérés, l'objectif reste le même : reproductibilité et minimum de surprises.
Concevoir des backends qui survivent au changement
Dans les projets SaaS, le changement est constant. Nouvelles fonctionnalités, nouveaux modèles tarifaires, nouveaux rôles utilisateur, nouvelles intégrations, nouvelles contraintes de conformité.
Pour gérer cela, je structure les backends autour des domaines métier plutôt que des couches techniques. Au lieu d'un dossier géant plein de services génériques, chaque partie du produit a son propre espace clair : utilisateurs, facturation, produits, analytics, logistique, etc. Cela rend la codebase plus facile à comprendre et permet de futurs refactorings ou extractions de services sans chaos.
La conception de la base de données joue également un rôle central dans la scalabilité. Je passe un temps significatif à réfléchir aux structures de données, relations, index et patterns de croissance avant d'écrire trop de code. Un schéma mal conçu créera des problèmes de performance et des incohérences logiques bien avant que l'utilisation CPU ne devienne un problème.
Autant que possible, les APIs restent stateless, l'authentification est gérée avec des tokens, et l'état partagé est externalisé dans Redis. Cela garde le scaling horizontal simple et évite le couplage fort entre les serveurs.
Les opérations longues ou lourdes sont toujours traitées de manière asynchrone : imports, exports, traitement IA, génération de rapports, grandes synchronisations. Les utilisateurs ne devraient jamais attendre ces tâches, et le système ne devrait jamais bloquer à cause d'elles.
Frontend : la clarté plutôt que la complexité
Côté frontend, mon focus est moins sur les effets visuels et plus sur la prévisibilité et la maintenabilité à long terme.
Les grands dashboards SaaS et outils d'administration deviennent rapidement difficiles à gérer si la structure n'est pas imposée tôt. J'essaie de garder les composants simples, la logique métier explicite, et les interactions API clairement séparées. Un design system cohérent aide à éviter la fragmentation de l'UI, et des stratégies de chargement réfléchies gardent les interfaces réactives même quand elles grandissent.
Beaucoup des projets sur lesquels je travaille sont des outils internes utilisés quotidiennement par des équipes. La performance, la clarté et la fiabilité comptent bien plus que les animations flashy.
Ce que les vrais projets m'ont appris
Mon approche est largement façonnée par le type de systèmes que j'ai construits.
Dans les plateformes e-commerce et logistique, j'ai travaillé sur des outils gérant des milliers de produits, des mappings SKU et EAN complexes, de l'analyse de prix automatisée, de la synchronisation multi-boutiques, des pipelines de traduction et de l'optimisation d'entrepôt. Ces systèmes tournent continuellement en arrière-plan et touchent des données business critiques.
Ils m'ont appris que la correction, l'automatisation et la cohérence des données sont bien plus précieuses qu'une livraison de fonctionnalités rapide mais fragile.
Dans les projets orientés IA, j'ai conçu des infrastructures impliquant des clusters GPU, de l'hébergement de LLM, des serveurs de modèles Dockerisés et du traitement de données à grande échelle. Là, la scalabilité n'est pas optionnelle : séparer le compute, les APIs, le stockage et les interfaces utilisateur est obligatoire si le système doit rester stable.
Plus tôt dans ma carrière, j'ai aussi travaillé sur des applications sensibles en termes de sécurité impliquant cryptographie, cartes à puce et communications sécurisées. Cette expérience a influencé de façon permanente ma manière de concevoir les systèmes d'authentification, valider les entrées, gérer les secrets et penser les permissions.
Tout cela a graduellement formé une philosophie unique : les systèmes en production devraient être ennuyeux à opérer.
Garder la dette technique sous contrôle
La vitesse est importante dans les startups, mais une vitesse non contrôlée crée des systèmes qui s'effondrent sous leur propre poids.
Je m'appuie fortement sur TypeScript, l'outillage automatisé, les contrats d'API stricts, les migrations versionnées et le logging structuré dès le premier jour. J'évite les raccourcis "temporaires" dans la logique core, parce que le code temporaire devient souvent permanent.
La dette technique est parfois inévitable, mais elle devrait être une décision consciente, pas un accident.
Le déploiement ne devrait jamais faire peur
Un SaaS qui est pénible à déployer finira par échouer.
C'est pourquoi j'implémente toujours des pipelines de build automatisés, des environnements de staging, des migrations prévisibles et des stratégies de rollback. Les environnements sont clairement séparés, la configuration est externalisée, et les déploiements sont reproductibles.
Tout aussi important, tout est documenté. Les clients ne devraient jamais être enfermés dans un système qu'une seule personne comprend.
L'avantage du freelance
Travailler en tant que développeur full-stack freelance me permet de prendre la pleine responsabilité du côté technique d'un produit.
Il n'y a pas de couches de communication, pas de chefs de projet traduisant les exigences, pas de dilution de responsabilité. J'agis souvent comme un mélange d'ingénieur senior, architecte et conseiller technique, aidant les fondateurs à prendre des décisions qui affecteront leur produit pendant des années.
Cette collaboration directe tend à produire des systèmes plus propres et une progression plus rapide, particulièrement pour les startups et les petites équipes.
Quand cette approche fait sens
Cette façon de travailler est particulièrement bien adaptée aux startups SaaS, plateformes internes d'entreprise, produits basés sur l'IA, marketplaces et outils d'automatisation, surtout quand la fiabilité compte et que le produit est censé évoluer rapidement.
Si vous construisez un tel système, ou si votre plateforme actuelle devient difficile à maintenir ou à scaler, c'est exactement le type de défi sur lequel j'aime travailler.
Je travaille actuellement à distance avec des clients en France et à l'étranger, les aidant à concevoir et construire des produits SaaS faits pour durer.