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Diligence decision-support experiment

Kairos VC

Un prototype d'aide à la décision pour la due diligence venture

A full-stack diligence-workflow prototype with deal, research, scoring, portfolio, and reporting surfaces. Its source demonstrates workflow architecture and provider abstraction; it does not establish investment performance.

Pont métier ↔ technologie · Diligence decision-support experiment

Connect external signals to an investment decision without turning a score into authority.

Explores a reviewable full-stack diligence workflow with visible assumptions and replaceable model providers.

Il s'agit d'une interprétation du portefeuille et des sources, et non d'une affirmation de client, déploiement, certification ou résultat.

  1. 01

    Pression métier

    Deal, market, founder, technical, portfolio, and reporting evidence is assembled across disconnected data sources and individual judgement.

  2. 02

    Décision produit

    Separate workflow, APIs, persistence, retrieval, scoring, and model providers, including a deterministic mock path for repeatable testing.

  3. 03

    Dossier technique

    Deal, research, diligence, scoring, portfolio, and report surfaces across FastAPI, Next.js, data, retrieval, and provider-adapter boundaries.

  4. 04

    Retour des preuves

    Missing sources, conflicting signals, score assumptions, and reviewer decisions return to thesis, diligence scope, and portfolio monitoring.

Preuves issues du code source

Ce que le code source permet réellement d’établir

A full-stack diligence-workflow prototype with deal, research, scoring, portfolio, and reporting surfaces. Its source demonstrates workflow architecture and provider abstraction; it does not establish investment performance.

Le relevé technique détaillé est maintenu en anglais.

Maturité
Development prototype
Revue des preuves
État du code au

Décisions produit et architecture

  • Separate the browser workflow, API modules, persistence, retrieval, and model-provider layer.
  • Use a deterministic mock provider so workflow and scoring behaviour can be exercised without a live model.
  • Position model-assisted scoring as decision support whose assumptions remain visible to an investor.

Éléments vérifiables

  • FastAPI and Next.js application surfaces with PostgreSQL, vector-search, and Redis boundaries.
  • Backend tests spanning deal, intelligence, diligence, portfolio, and report workflows.
  • Provider adapters and local container configuration for repeatable development setup.

Limites des affirmations

  • No investment return, predictive accuracy, or decision-quality outcome is asserted.
  • External data coverage and model output depend on the services and credentials configured by an operator.
  • The repository does not establish a live customer deployment or a production operating record.

Les preuves du dépôt ne constituent pas des preuves client, de déploiement, de certification ou de résultats.

Architecture

Des surfaces de workflow, du premier e-mail froid du fondateur au suivi de portefeuille

Trois frontières du code source : une interface de workflow, des API modulaires et une couche de fournisseurs de modèles remplaçable, avec prise en charge de tests déterministes.

Carte des sources uniquement : une couche peut représenter du code implémenté, une frontière d'adaptateur ou une conception documentée. Elle n'affirme pas l'existence d'un service de production configuré.

  1. 01

    Couche 1 — Interface Utilisateur du Flux d'Investissement

    Le code source Next.js représente des tableaux de pipeline et des surfaces de revue des fondateurs, de scoring, de cartographie concurrentielle et de suivi de portefeuille. La présence dans le code source n'établit ni une couverture de données en direct ni une adoption par des investisseurs.

  2. 02

    Couche 2 — API Modulaires

    Le code source FastAPI représente des modules pour la recherche de deals, la due diligence, la notation des fondateurs, l'évaluation technique, l'intelligence concurrentielle, la rédaction de term-sheets et la surveillance post-investissement. Une logique calibrée par étape — ce qui compte en seed n'est pas ce qui compte en Series C.

  3. 03

    Couche 3 — Backend LLM Modulaire

    Les adaptateurs de fournisseurs représentent Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face et des chemins mock déterministes. Le comportement du modèle, la localisation et le traitement des données dépendent du fournisseur sélectionné et de la configuration de déploiement.

Le Problème

Le Problème

Pourquoi la due diligence VC est defaillante

  1. Recherche Manuelle

    Les preuves d'un deal sont souvent assemblées manuellement entre sources fondateur, marché, technique, commerciale et réglementaire, ce qui fragilise la provenance et la cohérence de revue.

  2. Profondeur Inegale

    La qualité varie selon l'analyste. L'absence de cadre standardisé fait passer des signaux critiques a la trappe sur certains deals.

  3. Délais Trop Longs

    Des semaines pour produire une seule note d'investissement. Les deals attractifs se closent avant la fin de la due diligence.

  4. Intelligence Cloisonnee

    Les enseignements des deals passes ne sont pas reutilises. Chaque évaluation repart de zero sans memoire institutionnelle — et les données spécifiques à l'UE (subventions EIC, BPI France, depots INPI, declarations AMF) sont completement ignorees.

Fonctionnalités

Fonctionnalités Cles

Des surfaces de code source pour un workflow de due diligence assisté par modèle

Périmètre source uniquement : une entrée peut décrire du code implémenté, un adaptateur documenté ou un workflow configuré. Elle n'indique pas qu'un service de production est actif.

  1. 01

    Due Diligence Fondateur

    Le code source représente une grille d'évaluation du fondateur couvrant parcours, track record, réseau, profondeur technique, leadership, résilience, vision marché et intégrité — pondérée à 25% du Kairos Score. L'investisseur reste responsable de la conclusion.

  2. 02

    Validation de Marche

    Surfaces de workflow pour les hypothèses TAM/SAM/SOM, l'analyse du timing et le scoring de l'opportunité de marché. La disponibilité des sources dépend des adaptateurs de données configurés.

  3. 03

    Cartographie Concurrentielle

    Le code source représente un brouillon d'analyse du paysage concurrentiel rédigé par IA, avec positionnement, évaluation de la différenciation et analyse du moat. L'investisseur reste responsable de la conclusion.

  4. 04

    Signaux de Traction

    Surfaces d'adaptateurs et de workflow pour la présence numérique, l'activité des dépôts de code, les signaux de recrutement, le sentiment client, les dépôts officiels et les jeux de données commerciaux. Une source nommée ne constitue pas la preuve d'un accès en direct.

  5. 05

    Modèles de signaux exploratoires

    Le code source représente des workflows de timing de financement, signaux de changement, risque personne-clé et hypothèses de valorisation. Leurs entrées et sorties exigent des données sous licence, un calibrage et une revue par l'investisseur ; aucune précision prédictive ni aucun résultat d'investissement n'est affirmé.

  6. 06

    Brouillons de livrables

    Le code source assemble des brouillons de notes d'investissement, de rapports de due diligence, de vues concurrentielles et de registres de risques destinés à la revue par l'investisseur. Aucun délai d'exécution ni résultat en matière de qualité de décision n'est affirmé.

8 dimensions de notation

Ce que le prototype note, pourquoi il le note, ce que disent les données

Le prototype rend explicites les dimensions et les grilles de notation afin qu'un investisseur puisse inspecter les hypothèses au lieu de traiter une sortie de modèle comme un verdict.

Surface du dépôt uniquement : disponibilité, exhaustivité, performance et aptitude opérationnelle exigent une validation distincte.

DIM 1

Qualité de l'équipe

01

Profondeur du domaine × vélocité d'exécution × signaux d'adéquation d'équipe (dynamique des cofondateurs, preuves de livraison antérieures, historique de recrutement). Entrées représentées dans le code source : enrichissement LinkedIn, cadence des commits publics et transcriptions d'entretiens. Une source nommée ne constitue pas la preuve d'un accès en direct.

DIM 2

Taille du marché

02

TAM bottom-up avec sources, vérification top-down de cohérence, thèse de croissance sur 5 ans, vent favorable/défavorable réglementaire. La grille proposée pénaliserait 'toute l'UE est notre marché' avec une exigence structurée de 'why-now'.

DIM 3

Adéquation du produit

03

Recueille les artefacts de recherche utilisateur, les preuves de rétention lorsqu'elles sont disponibles, ainsi que l'écart entre une démonstration et un produit exploitable. L'investisseur reste responsable de la conclusion.

DIM 4

Force de la traction

04

Qualité de la courbe de revenus (pas seulement le chiffre absolu), rétention nette en dollars, compression du cycle de vente dans le temps, mix organique vs payant. Calibré par stade — ce qui compte en seed n'est pas ce qui compte en Series A.

DIM 5

Efficacité du capital

05

Multiple de burn vs stade, période de récupération du CAC, clarté de la runway, ratio prix/qualité du tour précédent. La grille proposée signalerait 'trop de capital pour le jalon atteint'.

DIM 6

Profondeur technologique

06

Évaluation technique par domaine, rédigée à l'état de brouillon par le backend LLM avec des grilles différentes pour Seed et Series C. C'est une entrée à inspecter par l'investisseur, et non un verdict sur la nouveauté revendiquée par le fondateur.

DIM 7

Défensibilité (Fossé)

07

Profondeur du fossé de données, analyse des coûts de changement, fossé réglementaire le cas échéant (ex. clinique, défense), forme de la courbe d'effet de réseau. La réponse à 'pourquoi cela ne sera pas écrasé par les géants de la tech ?'.

DIM 8

Vélocité GTM

08

Clarté de la motion commerciale, discipline de l'ICP, qualité des canaux, plan de transition de la vente dirigée par le fondateur. La grille proposée pénaliserait les réponses du type 'nous embaucherons un VP Sales pour régler cela'.

Stack Technique

Technologies Utilisees

Les technologies citées identifient des dépendances ou des adaptateurs du dépôt ; elles n'affirment ni intégration active ni déploiement.

Backend
Python, FastAPI, PostgreSQL + pgvector, Redis, SQLAlchemy, Alembic
IA / ML
Code source d'adaptateurs Anthropic, Mistral, Ollama, Hugging Face et mock déterministe ; disponibilité, localisation et traitement des données dépendent de la configuration de l'opérateur dans le dépôt séparé.
Frontend
Next.js 16, React 19, Tailwind CSS, Radix UI, Recharts, Zustand
Collecte de Données
Playwright, Selenium, BeautifulSoup, httpx, LinkedIn, GitHub, F6S
Infrastructure
Docker Compose, JWT auth, API keys, structlog, rate limiting
Tests
Pytest, Playwright E2E, Vitest, TanStack Query

Code Source

Explorer le Code

Le code source du prototype Kairos VC est disponible sur demande à des fins d'évaluation et de partenariat.

NDA Requis

Pour accéder au code source, veuillez signer l'accord de non-divulgation. Il s'agit d'une formalité juridique standard.

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