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Moyen terme (3-6 mois)
Il y a un an, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le projet de rêve de tout entrepreneur en intelligence artificielle : construire une plateforme de marketplace sophistiquée à deux faces avec des algorithmes de correspondance alimentés par une IA de pointe. Le budget était substantiel—nous parlons de XX XXX $—et le défi technique était excitant.
Je l'ai refusé.
Non pas parce que je ne pouvais pas le livrer. Des outils comme Lovable et les API modernes d'IA rendent le développement de plateformes complexes plus accessible que jamais. Le drapeau rouge n'était pas la capacité technique, c'était leur approche du product-market fit.
Leur déclaration principale révélait tout : "Nous voulons voir si notre idée d'IA vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve que quelqu'un voulait réellement leur solution alimentée par l'IA. Juste une idée, de l'enthousiasme et un budget pour construire quelque chose de techniquement impressionnant mais potentiellement inutile.
Cette conversation a complètement changé ma façon d'aborder la priorisation des fonctionnalités de l'IA pour les startups.
Voici ce que vous apprendrez de mon approche contradictoire du développement de l'IA :
Pourquoi la plupart des fonctionnalités de l'IA sont construites pour de mauvaises raisons
Le cadre de validation-préférent que j'utilise maintenant avant de construire toute capacité d'IA
Comment identifier quels problèmes bénéficient réellement de l'IA par rapport aux processus manuels
Le test de validation d'un jour qui économise des mois de temps de développement
Pourquoi le product-market fit doit dicter les fonctionnalités de l'IA, et non l'inverse
Ce n'est pas un conseil anti-IA—c'est la réalité pro-business. La voie la plus rapide pour trouver le product-market fit n'est pas de construire les fonctionnalités d'IA les plus intelligentes. C'est de découvrir ce dont vos utilisateurs ont réellement besoin, puis de décider si l'IA est la bonne solution.
Réalité de l'industrie
Ce que le mouvement d'IA en premier nous apprend sur la priorisation des fonctionnalités
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou parcourez Product Hunt, et vous entendrez le même gospel : « Chaque produit a besoin de fonctionnalités d'IA pour rester compétitif en 2025. »
La sagesse conventionnelle va comme ceci :
Commencez par les capacités d'IA les plus impressionnantes - recommandations basées sur l'apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur
Construisez des fonctionnalités qui montrent la sophistication technique - algorithmes complexes, prédictions en temps réel, prise de décision automatisée
Priorisez les fonctionnalités d'IA qui vous différencient des concurrents - modèles uniques, ensembles de données propriétaires, analyses avancées
Utilisez des mots à la mode en IA pour attirer les investisseurs et les premiers utilisateurs - « alimenté par l'IA », « piloté par l'apprentissage automatique », « automatisation intelligente »
Supposez que les utilisateurs veulent la technologie la plus avancée disponible - des fonctionnalités de pointe plutôt que des solutions simples
Cette approche semble logique, surtout lorsque des outils sans code comme Bubble et des API d'IA rendent la construction de fonctionnalités complexes plus accessible que jamais. Le problème ? C'est complètement à l'envers.
Voici pourquoi cette mentalité d'IA d'abord tue l'adéquation produit-marché :
Vous résolvez pour la technologie, pas pour les problèmes. Lorsque vous commencez par « ce que l'IA peut faire » au lieu de « ce dont les utilisateurs ont besoin », vous finissez par construire des fonctionnalités impressionnantes que personne ne veut réellement. La technologie est cool, mais le marché s'en fiche.
Vous optimisez pour des démonstrations, pas pour une utilisation quotidienne. Les fonctionnalités d'IA qui impressionnent lors d'une démonstration de 10 minutes créent souvent des frictions dans des flux de travail réels. Complexe ne signifie pas meilleur — cela signifie généralement plus difficile à adopter.
Vous brûlez des ressources sur des hypothèses. Chaque fonctionnalité d'IA nécessite des données, un entraînement et une optimisation continue. Sans validation du marché, vous investissez dans des capacités qui pourraient être irrélevantes pour vos utilisateurs réels.
Le résultat ? Des startups avec une technologie incroyable et pas de clients. Des fonctionnalités d'IA impressionnantes et pas de revenus. Des démonstrations parfaites et pas d'adéquation produit-marché.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
C'est ici que mon histoire de rejet à $XX,XXX devient intéressante. Au lieu de simplement dire non et de s'en aller, j'ai dû expliquer pourquoi leur approche échouerait probablement — et ce qu'ils devraient faire à la place.
Le client est venu me voir avec son idée de place de marché à deux côtés, enthousiaste à propos de toutes les fonctionnalités d'IA qu'il voulait inclure : des algorithmes de correspondance intelligents, des analyses prédictives pour le comportement des utilisateurs, des moteurs de recommandation automatisés. Ils avaient fait leurs recherches du côté technologique. Ce qu'ils n'avaient pas fait, c'était parler à un seul utilisateur potentiel.
Lorsque je leur ai posé des questions de validation basiques, les lacunes sont devenues évidentes :
"Qui utiliserait spécifiquement cette plateforme ?"
Leur réponse : "Quiconque a besoin de [leur catégorie de service]."
"Comment ces personnes résolvent-elles actuellement ce problème ?"
Leur réponse : "Des plateformes existantes, mais elles ne sont pas optimisées."
"Avez-vous parlé à des utilisateurs potentiels de leurs points de douleur actuels ?"
Leur réponse : "Nous avons fait des recherches de marché sur l'industrie."
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé qu'ils me demandaient de construire une solution pour tester s'ils avaient un problème qui valait la peine d'être résolu. C'est exactement à l'envers.
J'aurais pu prendre leur argent et construire exactement ce qu'ils voulaient. La technologie existe — les modèles de place de marché de Bubble, l'API d'OpenAI pour la correspondance intelligente, Stripe pour les paiements. Cela aurait été une plateforme impressionnante qui, probablement, aurait été lancée dans le silence.
Au lieu de cela, j'ai dû avoir une conversation inconfortable sur ce qu'ils avaient réellement besoin de faire en premier.
La conversation s'est déroulée comme suit :
"Regardez, je peux construire tout ce que vous avez décrit. La correspondance par IA fonctionnera, l'interface utilisateur sera magnifique et la plateforme impressionnera tout le monde qui la verra. Mais en me basant sur ce que vous m'avez dit, il y a de bonnes chances que personne ne l'utilise."
"Ce dont vous avez besoin, ce n'est pas d'une plateforme. Ce dont vous avez besoin, c'est la preuve que les gens veulent réellement cette solution. Et vous n'avez pas besoin d'IA pour tester cela."
Ensuite, je les ai guidés à travers ce à quoi ressemblerait une réelle validation — et cela n'avait rien à voir avec la construction de fonctionnalités d'IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le cadre exact que je leur ai donné, que j'utilise maintenant avec chaque startup d'IA qui vient à moi :
Étape 1 : Validation Manuelle du Marché (Semaine 1)
"Oubliez Bubble, oubliez les fonctionnalités AI, oubliez de construire quoi que ce soit. Votre premier MVP devrait prendre un jour à créer, pas trois mois."
Créez une simple page d'atterrissage—pas une plateforme fonctionnelle, juste une explication claire de votre proposition de valeur. Ensuite, faites le travail difficile : trouvez 20 utilisateurs potentiels et ayez des conversations réelles. Pas de sondages, pas d'inscriptions par e-mail. Conversations.
Demandez-leur :
Comment gérez-vous actuellement [ce problème] ?
Qu'est-ce qui est le plus frustrant dans votre solution actuelle ?
Si je pouvais résoudre [un point de douleur spécifique], seriez-vous prêt à payer pour cela ?
Combien seriez-vous prêt à payer ?
Qu'est-ce qui vous convaincrait de changer d'approche ?
Étape 2 : Documentation du Processus Manuel (Semaines 2-4)
"Si les gens veulent votre solution, prouvez qu'elle fonctionne manuellement avant de l'automatiser avec l'IA."
Devenez la version humaine de vos fonctionnalités d'IA. Si vous construisez un appariement intelligent, associez manuellement des personnes par e-mail. Si vous créez des recommandations automatisées, sélectionnez personnellement des suggestions. Si vous construisez des analyses prédictives, faites des prévisions basées sur des conversations avec des utilisateurs.
Cela accomplit trois choses critiques :
Teste votre proposition de valeur principale sans la complexité technologique
Identifie ce qui doit réellement être automatisé par rapport à ce qui fonctionne bien manuellement
Crée vos premiers clients payants qui financeront votre développement
Étape 3 : Cartographie des Opportunités de l'IA (Mois 2)
"Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuelle que vous devriez identifier où l'IA ajoute réellement de la valeur."
Maintenant, vous avez des données réelles sur ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas. Cartographiez vos processus manuels réussis par rapport aux capacités de l'IA :
Tâches répétitives à volume élevé → Parfait pour l'automatisation par l'IA
Reconnaissance des modèles dans de grands ensembles de données → L'IA peut repérer des tendances que vous avez manquées
Tâches nécessitant une disponibilité 24/7 → L'IA ne dort jamais
Processus qui doivent évoluer au-delà de la capacité humaine → L'IA gère la croissance
Mais identifiez également ce qui doit rester manuel :
Construction de relations à forte interaction → Les humains instaurent mieux la confiance
Résolution de problèmes complexes avec contexte → L'IA manque de nuances
Tâches où les erreurs sont coûteuses → Le jugement humain prévient les désastres
Étape 4 : Mise en Place Minimale de l'IA (Mois 3+)
"Construisez la plus petite fonctionnalité d'IA possible qui automatise votre principal goulot d'étranglement."
Ne tentez pas de remplacer tout votre processus manuel par l'IA d'un coup. Choisissez une tâche spécifique qui s'est révélée précieuse mais qui consomme un temps disproportionné.
Par exemple :
Si l'appariement manuel fonctionne mais prend 2 heures par appariement, construisez une IA pour suggérer des appariements que vous approuvez manuellement
Si la rédaction de messages personnalisés fonctionne mais prend 30 minutes par e-mail, construisez une IA pour rédiger des e-mails que vous éditez manuellement
Si l'analyse des retours d'utilisateurs fonctionne mais prend des jours à traiter, construisez une IA pour catégoriser les retours que vous examinez manuellement
De cette façon, vous améliorez des processus éprouvés plutôt que de remplacer des hypothèses non prouvées.
Réalité du marché
La triste vérité : la plupart des utilisateurs potentiels ne sont pas assez à l'aise avec la technologie pour apprécier les fonctionnalités avancées de l'IA. Ils veulent des solutions qui fonctionnent, pas une technologie qui impressionne.
Documentation des processus
Tenez des dossiers détaillés de chaque interaction manuelle. Ceux-ci deviennent vos données d'entraînement pour le développement de l'IA et vous aident à identifier quelles étapes nécessitent réellement d'être automatisées.
Retour d'utilisateur
Les conversations directes avec les utilisateurs révèlent des informations qu'aucune analyse d'IA ne peut fournir. La phase de validation manuelle crée une boucle de rétroaction qui informe un meilleur développement de l'IA.
IA incrémentale
Commencez par une IA qui améliore les processus humains plutôt que de les remplacer entièrement. Cela réduit le risque et permet une optimisation progressive basée sur les modèles d'utilisation réels.
Le client que j'ai refusé ? Ils ont poursuivi avec une autre agence et ont construit leur plateforme entièrement alimentée par l'IA. Six mois plus tard, j'ai entendu par le biais de contacts mutuels qu'ils avaient des difficultés avec l'acquisition d'utilisateurs et avaient pivoté deux fois.
Entre-temps, j'ai commencé à appliquer cette approche de validation en premier avec d'autres startups d'IA. Voici ce que j'ai découvert :
Temps pour le premier client payant
Approche de validation manuelle : moyenne de 2 à 4 semaines
Approche d'abord IA : moyenne de 4 à 6 mois (si tant est que cela arrive)
Coût de développement efficace
Validation d'abord : 5 000 à 15 000 $ pour prouver l'adéquation au marché, puis construire
Construire d'abord : 50 000 à 150 000 $ pour construire, puis espérer l'adéquation au marché
Précision des fonctionnalités
Validation manuelle : 80 % ou plus des fonctionnalités construites sont utilisées régulièrement
Hypothèse d'abord IA : 30 % ou plus des fonctionnalités construites deviennent redondantes
L'approche de validation en premier ne garantit pas le succès, mais elle réduit considérablement le risque d'échec coûteux.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les sept leçons clés tirées de la mise en œuvre de ce cadre dans plusieurs projets d'IA :
1. La rapidité de validation l'emporte sur la rapidité de développement
Le moyen le plus rapide de trouver un ajustement produit-marché n'est pas de construire des fonctionnalités rapidement, mais d'apprendre ce que les utilisateurs veulent réellement rapidement. Les conversations se déroulent plus vite que le code.
2. Les processus manuels révèlent des opportunités d'IA que vous n'auriez jamais anticipées
Lorsque vous gérez le matchmaking manuellement, vous découvrez des modèles qu'il serait impossible de programmer sans données utilisateurs réelles. Votre expérience manuelle devient vos données d'entraînement pour l'IA.
3. Les utilisateurs ne se soucient pas de la sophistication de votre IA
Personne ne se réveille en souhaitant des "recommandations alimentées par l'apprentissage automatique". Ils se réveillent en voulant que leur problème soit résolu efficacement. L'IA est un moyen, pas une fin.
4. L'ajustement produit-marché se fait au niveau du problème, pas au niveau de la solution
Vous devez prouver que les gens veulent que leur problème soit résolu avant de prouver que l'IA peut le résoudre. La validation du problème vient en premier, la validation de la solution vient en second.
5. Les meilleures fonctionnalités d'IA améliorent des flux de travail éprouvés
L'IA fonctionne mieux lorsqu'elle automatise quelque chose que vous avez déjà prouvé fonctionner manuellement. Elle amplifie le succès plutôt que de le créer de toutes pièces.
6. Une approche manuelle d'abord construit une meilleure IA
Lorsque vous comprenez le processus intimement parce que vous l'avez fait manuellement, vous construisez une automatisation plus réfléchie. Vous savez quels cas particuliers comptent et lesquels ne comptent pas.
7. Les premiers clients financent un meilleur développement
Les revenus provenant de la validation manuelle financent un développement d'IA plus intelligent. Vous construisez avec l'argent des clients plutôt que de brûler de l'argent d'investissement sur des hypothèses.
La vérité inconfortable est que la plupart des fonctionnalités d'IA sont construites parce qu'elles sont techniquement possibles, et non parce qu'elles sont nécessaires sur le marché. Ce cadre renverse cette équation.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Commencez par des interviews de clients - 20 conversations avant 20 lignes de code
Satisfaire manuellement votre proposition de valeur principale - devenez la version humaine de votre IA
Documentez chaque processus manuel - cela devient votre feuille de route pour le développement de l'IA
Construisez une IA qui améliore, pas qui remplace - l'automatisation doit amplifier les flux de travail éprouvés
Mesurez les indicateurs commerciaux, pas les indicateurs techniques - concentrez-vous sur le revenu et la rétention plutôt que sur la performance de l'algorithme
Pour votre boutique Ecommerce
Valider la demande à travers des conversations de vente directes - avant de construire des moteurs de recommandation
Effectuer manuellement des sélections de produits - pour comprendre ce que l'automatisation doit optimiser
Tester la personnalisation grâce à l'insight humain - avant de programmer la personnalisation algorithmique
Gérer le service client manuellement d'abord - pour identifier quelles demandes nécessitent un support IA
Suivre les patterns de conversion manuels - pour informer l'optimisation de conversion alimentée par l'IA