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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a contacté avec une opportunité excitante : construire une plateforme de marché à deux faces avec des fonctionnalités d'IA en utilisant Bubble. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Non pas parce que le projet n'était pas intéressant, mais parce qu'ils avaient confondu la construction d'un MVP avec le véritable test de leur idée commerciale. Ils voulaient "voir si leur idée fonctionne" en dépensant trois mois à construire une plateforme complexe alimentée par l'IA. Ce n'est pas de la validation, c'est une pensée coûteuse et illusoire.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial sur le développement des MVP IA : la plupart des fondateurs pensent complètement à l'envers. Ils sont tellement enthousiastes à propos de la technologie qu'ils oublient le but fondamental d'un MVP.
Voici ce que vous apprendrez de mon approche de la conception de MVP IA :
Pourquoi votre premier MVP IA devrait prendre un jour à construire, pas trois mois
Le cadre de pensée design que j'utilise pour la validation de MVP IA
Comment séparer les fonctionnalités d'IA de la validation de l'activité principale
Quand utiliser Bubble pour le prototypage d'IA (et quand ne pas le faire)
Un cadre pratique qui économise des mois de temps de développement
Il ne s'agit pas de rejeter l'IA ou des outils sans code comme Bubble, mais de les utiliser intelligemment pour une véritable validation plutôt que pour des démos impressionnantes.
Vérifier la réalité
Ce que chaque fondateur de startup croit sur les MVP d'IA
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup ou parcourez ProductHunt, et vous entendrez les mêmes conseils concernant le développement d'un MVP IA : "Construisez vite, testez tôt, itérez rapidement." Ça semble logique, non ?
La sagesse conventionnelle se déroule quelque chose comme ceci :
Utilisez des outils sans code comme Bubble pour créer des fonctionnalités IA sans embaucher de développeurs
Intégrez des API IA pour ajouter de l'"intelligence" à votre MVP
Lancez dans les 4-6 semaines pour commencer à obtenir des retours utilisateurs
Itérez en fonction des données d'utilisation de vos fonctionnalités IA
Élargissez les fonctionnalités réussies et pivotez loin de ce qui ne fonctionne pas
Cette approche existe parce que des outils comme Bubble, combinés à des API IA, ont rendu techniquement possible la construction d'applications sophistiquées rapidement. La promesse est séduisante : vous pouvez disposer d'une plateforme alimentée par l'IA fonctionnant en quelques semaines, pas en plusieurs mois.
Mais c'est là que cette sagesse conventionnelle tombe à plat en pratique : vous finissez par optimiser la création de fonctionnalités au lieu de valider des hypothèses.
Même avec des outils sans code, créer un MVP IA fonctionnel prend un temps considérable. Vous devez toujours gérer l'authentification des utilisateurs, le flux de données, la complexité de l'intégration de l'IA, les cas limites, et la conception de l'expérience utilisateur. Au moment de lancer, vous vous êtes déjà engagé à une solution spécifique avant de prouver qu'il y a réellement un problème qui vaut la peine d'être résolu.
Le véritable problème n'est pas les outils — c'est l'état d'esprit. La plupart des fondateurs considèrent le développement de MVP comme du développement de produit alors que cela devrait être traité comme un test d'hypothèse.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui s'est approché de moi avait tous les signes classiques de cette pensée à l'envers. Ils avaient levé des fonds, entendu parler de la puissance de l'IA et des outils sans code, et voulaient « tester leur idée de marché » en la construisant sur Bubble avec des fonctionnalités de correspondance basées sur l'IA.
Leur plan était la sagesse conventionnelle par excellence :
Chronologie de développement de 3 mois utilisant la programmation visuelle de Bubble
Algorithme de correspondance alimenté par l'IA pour connecter acheteurs et vendeurs
Flux d'intégration automatisés avec des recommandations intelligentes
Suggestions de prix dynamiques basées sur des données de marché
Cela semblait impressionnant. Le budget était réel. Mais quand j'ai demandé leur processus de validation, les fissures sont apparues :
« Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie, » m'ont-ils dit.
C'est à ce moment-là que j'ai su que nous avions un décalage fondamental. Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve de la demande - juste de l'excitation à propos de leur solution alimentée par l'IA à un problème qu'ils supposaient exister.
J'avais déjà vu ce schéma avec d'autres projets de conseil. Les fondateurs sont tellement pris dans le comment (l'IA, la plateforme, les fonctionnalités) qu'ils passent à côté du pourquoi (est-ce que quelqu'un en veut réellement ?).
Plus je posais de questions, plus cela devenait clair :
Ils n'avaient pas parlé aux utilisateurs potentiels du problème central
Ils n'avaient aucune idée de ce que devraient être les indicateurs de succès clés
Ils supposaient que l'IA serait un avantage concurrentiel sans avoir testé des solutions plus simples d'abord
C'est à ce moment-là que j'ai pris la décision de décliner le projet et plutôt partager ce que j'avais appris sur la pensée de conception MVP réelle pour l'IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'accepter leur projet, j'ai partagé une approche complètement différente que j'ai développée grâce à mon expérience avec des projets d'automatisation IA et du conseil auprès de startups.
Le principe fondamental : Votre MVP doit être votre processus marketing et de vente, pas votre produit.
Voici le cadre de pensée design que j'ai recommandé :
Phase 1 : Validation du problème (Jour 1)
Créez une simple page d'atterrissage ou un document Notion expliquant la proposition de valeur. Pas d'IA, pas de fonctionnalités complexes - juste une communication claire sur quel problème vous résolvez et pour qui.
Phase 2 : Test du processus manuel (Semaine 1)
Commencez à contacter manuellement des utilisateurs potentiels des deux côtés de votre marché. Utilisez des outils existants - email, WhatsApp, tableurs - pour faciliter manuellement les connexions que votre IA finirait par réaliser.
Phase 3 : Validation de la demande (Semaines 2-4)
Associez manuellement l'offre et la demande. Si vous ne pouvez pas le faire fonctionner avec l'intelligence humaine et des processus manuels, l'IA ne va pas le résoudre magiquement.
Phase 4 : Décision technologique (Mois 2+)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuellement que vous commencez à construire l'automatisation. C'est là que Bubble devient précieux - pas pour la validation initiale, mais pour l'échelle des processus validés.
L'idée clé : À l'ère de l'IA et du no-code, la contrainte n'est pas la construction - c'est de savoir quoi construire et pour qui.
Pour les composants IA spécifiquement, j'utilise cette hiérarchie :
Manuel d'abord : Un humain peut-il effectuer cette tâche efficacement ?
Automatisation simple en second : Des règles ou filtres de base peuvent-ils gérer cela ?
IA en troisième : Seulement lorsque vous avez besoin de reconnaissance de motifs ou de prise de décision à grande échelle.
Lorsque j'utilise Bubble pour les MVP IA, c'est généralement à la Phase 4, après validation, pour construire :
Interfaces de collecte de données qui alimentent la formation de l'IA
Tests de fonctionnalités IA simples avec des indicateurs de succès clairs
Flux de travail automatisés qui remplacent des processus manuels prouvés
Validation d'abord
Commencez par l'intelligence humaine avant l'intelligence artificielle. Prouvez la valeur fondamentale manuellement.
Radar de vitesse
Ne confondez pas construire rapidement avec apprendre rapidement. Trois mois de développement vous enseignent moins que trois semaines de conversations avec des clients.
Hiérarchie Technologique
Manuel → Règles simples → IA. Chaque niveau doit être prouvé avant de passer au niveau suivant de complexité.
La zone idéale des bulles
Utilisez Bubble pour le prototypage rapide de fonctionnalités validées, et non pour valider des idées commerciales.
Les résultats de cette approche parlent d'eux-mêmes, tant par mon expérience personnelle que par les startups que j'ai conseillées :
Temps d'apprentissage réel : Au lieu de 3 mois pour lancer et commencer à apprendre, les fondateurs obtiennent des informations significatives dès la première semaine. Ils savent en quelques jours si les gens veulent réellement ce qu'ils construisent.
Efficacité des ressources : La validation manuelle coûte des centaines de dollars en temps et en outils. Construire un MVP AI coûte des milliers en développement, même avec des outils sans code.
Vitesse de pivot : Lorsque vous découvrez que vos hypothèses initiales sont fausses (ce qui arrive 80 % du temps), vous pouvez pivoter votre processus manuel immédiatement. Pivoter un produit construit prend des semaines.
Le client que j'ai décliné ? J'ai entendu dire qu'il avait fini par construire sa plateforme avec un autre développeur. Après 4 mois de développement et 40 000 $ dépensés, ils avaient 12 utilisateurs et aucun revenu. Ils sont maintenant en train de pivoter vers un modèle commercial complètement différent — exactement le genre d'apprentissage coûteux que la pensée design MVP appropriée aurait pu prévenir.
Pendant ce temps, les startups utilisant cette approche de validation en premier savent généralement dans les 30 jours si elles ont une entreprise qui vaut la peine d'être construite. Celles qui réussissent utilisent ensuite des outils comme Bubble pour évoluer sur ce qui fonctionne déjà, et non pour découvrir ce qui pourrait fonctionner.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon de cette expérience : la pensée design de MVP en IA ne concerne pas la technologie, mais plutôt la réflexion.
Voici les enseignements clés qui guident désormais chaque projet de MVP en IA que je considère :
La validation manuelle surpasse la validation automatisée : Si vous ne pouvez pas faire fonctionner votre marché avec des tableurs et des appels téléphoniques, ajouter de l'IA n'aidera pas.
Construire des capacités n'est pas le goulot d'étranglement : Des outils comme Bubble signifient que tout le monde peut construire. Le véritable défi est de savoir quoi construire.
L'IA doit résoudre des problèmes prouvés, et non découvrir des problèmes : Utilisez l'intelligence artificielle pour amplifier l'intelligence humaine, pas pour remplacer le jugement humain.
La pensée design s'applique aux modèles commerciaux, pas seulement aux produits : Validez l'ensemble de votre processus commercial avant d'optimiser des parties de celui-ci.
La vitesse d'apprentissage l'emporte sur la vitesse de construction : Un développement rapide qui ne vous apprend rien est plus lent qu'une validation minutieuse qui vous enseigne tout.
Les outils sans code servent à l'échelle, pas à la découverte : Bubble est incroyable pour construire des fonctionnalités prouvées rapidement, moins utile pour déterminer quelles fonctionnalités construire.
Le MVP le plus coûteux est celui qui ne vous enseigne rien : Une plateforme à 50 000 $ qui prouve que votre idée ne fonctionne pas est plus chère qu'une page d'atterrissage à 500 $ qui prouve la même chose.
En repensant à cela, décliner ce projet a été l'une des meilleures décisions commerciales que j'ai prises. Cela m'a forcé à clarifier ma propre réflexion sur le développement de MVP en IA et a conduit à un cadre beaucoup plus précieux pour aider les startups à éviter des erreurs coûteuses.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS construisant des MVP IA :
Validez votre proposition de valeur SaaS fondamentale manuellement avant d'ajouter des fonctionnalités IA
Utilisez Bubble pour prototyper des intégrations IA après avoir prouvé que les processus manuels fonctionnent
Concentrez-vous sur l'activation des utilisateurs avant l'automatisation intelligente
Pour votre boutique Ecommerce
Pour l'ecommerce mettant en œuvre des fonctionnalités d'IA :
Testez les algorithmes de recommandation manuellement avant de construire des systèmes automatisés
Utilisez des entretiens avec les clients pour valider les cas d'utilisation de l'IA avant le développement
Bâtissez sur des fondations de conversion éprouvées avant d'ajouter de l'intelligence