Croissance & Stratégie
Personas
SaaS et Startup
ROI
À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec une opportunité excitante : construire une plateforme de marché à deux côtés avec des fonctionnalités d'IA. 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.
Voici pourquoi – et ce que cela m'a appris sur le véritable objectif des prototypes d'IA en 2025. Alors que tout le monde parle de développement complexe d'IA et de constructions personnalisées coûteuses, j'ai découvert quelque chose qui a complètement changé ma manière d'aborder le prototypage alimenté par l'IA.
La révolution sans code, combinée aux capacités de l'IA, a créé une opportunité sans précédent. Vous pouvez désormais créer des prototypes d'IA sophistiqués en quelques jours, et non en mois. Mais voici ce que la plupart des gens se trompent : ils pensent encore comme si nous étions en 2020.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi j'ai refusé un projet de plateforme d'IA à $XX,XXX et ce que j'ai construit à la place
Mon cadre exact pour construire des prototypes d'IA avec Bubble.io en moins d'une semaine
Le système de validation en 3 couches qui fait gagner des mois de temps de développement
Des exemples réels de mon travail pour des clients et les métriques qui prouvent que cette approche fonctionne
Quand prototyper rapidement contre quand construire sur mesure (la plupart des gens ont ce concept à l'envers)
Ce n'est pas une théorie. C'est ce que j'ai appris en construisant réellement des prototypes d'IA pour des startups qui avaient besoin de valider des idées rapidement, sans perdre des mois sur des développements personnalisés. Consultez nos autres recommandations sur les stratégies de développement SaaS et l'implémentation de l'IA pour plus de contexte.
Réalité de l'industrie
Ce que le monde No-Code + IA promet réellement
Si vous explorez actuellement le prototypage IA, on vous a probablement dit que des plateformes sans code comme Bubble.io peuvent vous aider à construire « n'importe quoi rapidement et à moindre coût. » Le message marketing est partout : « Créez des applications IA sans coder ! » « Lancez-vous en jours, pas en mois ! » « Aucune compétence technique requise ! »
Voici ce que l'industrie recommande généralement pour le prototypage IA :
Utilisez des plateformes sans code - Bubble, Webflow ou des constructeurs similaires par glisser-déposer
Intégrez des API IA - Connectez ChatGPT, Claude ou des modèles personnalisés via des intégrations simples
Concentrez-vous sur les fonctionnalités MVP - Créez des produits viables minimaux pour tester les concepts fondamentaux
Itérez rapidement - Utilisez l'avantage de la vitesse pour tester et améliorer rapidement
Scalpez lorsque cela est prouvé - Passez au développement personnalisé seulement après validation
Cette sagesse conventionnelle existe parce qu'elle semble logique. Les plateformes sans code ont démocratisé le développement, les API IA sont devenues accessibles, et le monde des startups adore l'idée d'itération rapide. La promesse est alléchante : valider les idées rapidement et à moindre coût.
Mais voici où cette approche échoue dans la pratique. La plupart des fondateurs et des agences traitent le prototypage IA comme s'ils construisaient un produit fini. Ils s'égarent dans les fonctionnalités, le polissage de l'UI et la complexité technique alors qu'ils devraient se concentrer sur une seule chose : la validation.
J'ai vu trop d'équipes passer trois mois à construire un « prototype » qui aurait pu tester l'hypothèse fondamentale en trois jours. Les outils sont puissants, mais la stratégie est souvent erronée. C'est là que ma méthode différente intervient.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client est venu me voir, excité par la révolution sans code et les nouveaux outils d'IA. Ils avaient entendu dire que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement et à moindre coût. Ils n'avaient pas tort – techniquement, vous pouvez construire une plateforme complexe alimentée par l'IA avec ces outils.
Mais leur affirmation fondamentale a révélé le problème : "Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve de la demande. Juste une idée et de l'enthousiasme. C'est ici que la plupart des projets de prototypage IA échouent – ils confondent construction et validation.
Voici ce que je leur ai dit, ce qui les a d'abord choqués : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre prototype IA devrait prendre un jour à construire, pas trois mois."
Le véritable problème n'était pas la capacité technique. Bubble.io pouvait absolument gérer leur concept de marché. Les intégrations IA via des API comme OpenAI sont simples. Le problème était stratégique : ils voulaient construire d'abord, valider ensuite.
J'ai travaillé sur suffisamment de projets SaaS pour savoir que cette approche conduit à de beaux produits que personne n'utilise. Même avec l'IA et des outils sans code, construire une plateforme fonctionnelle à deux côtés prend du temps. Mais si vous testez vraiment la demande du marché, votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout.
Au lieu de prendre leur argent pour construire quelque chose d'impressionnant, j'ai recommandé qu'ils commencent par une validation manuelle. Créez une simple page d'accueil expliquant la solution alimentée par l'IA, commencez une approche manuelle des deux côtés de leur marché, et faites correspondre manuellement l'offre et la demande. Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande qu'ils devraient envisager de construire une automatisation.
Cette expérience a renforcé un principe que je partage maintenant avec chaque client envisageant le prototypage IA : À l'ère de l'IA et du sans code, la contrainte n'est pas de construire – c'est de savoir quoi construire et pour qui.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir abandonné ce projet, j'ai développé un cadre que j'utilise maintenant pour chaque engagement de prototypage AI. Ce n'est pas une question d'outils – c'est une question de processus. Voici mon approche exacte :
Couche 1 : Validation du concept (Jour 1)
Avant de toucher à Bubble.io ou tout outil de développement, je crée ce que j'appelle un "prototype de test de faisabilité." C'est littéralement une page d'atterrissage ou un document Notion qui explique la proposition de valeur alimentée par l'IA. Pas de backend, pas d'intégration AI, juste une explication claire de ce que la solution ferait.
Pour un client dans le domaine des RH, nous avons créé une page simple décrivant un planificateur d'entretiens alimenté par l'IA. Au lieu de construire l'IA, nous avons programmé manuellement des entretiens pour les 10 premières entreprises qui se sont inscrites. Cela a pris un jour à mettre en place et a immédiatement montré qu'il y avait une demande.
Couche 2 : Validation du processus manuel (Semaine 1)
Une fois que nous avons un intérêt initial, je conçois la version manuelle de ce que l'IA automatisera finalement. C'est ici que la plupart des gens passent directement à la construction, mais cette étape est cruciale.
En utilisant l'exemple des RH, nous avons passé une semaine à faire manuellement ce que l'IA ferait : analyser des CV, assortir des candidats aux exigences et planifier des entretiens. Nous avons utilisé Google Sheets, des modèles d'email et Calendly. Pas de code, pas d'API AI – juste la proposition de valeur fondamentale livrée manuellement.
Les informations de cette semaine étaient inestimables. Nous avons appris que les entreprises se souciaient plus de la qualité des candidats que de la rapidité. Nous avons découvert que le véritable goulet d'étranglement n'était pas la planification – c'était le tri initial. Ces informations ont complètement changé ce que nous avons finalement construit dans Bubble.io.
Couche 3 : Prototype technique (Semaine 2-3)
Ce n'est qu'après la validation manuelle que j'ouvre Bubble.io. Mais voici la clé : je ne construis pas un produit complet. J'automatise les parties spécifiques du processus manuel qui ont montré le plus de valeur.
Pour notre client RH, nous avons construit une simple application Bubble qui :
A collecté des téléchargements de CV via un simple formulaire
A utilisé l'API d'OpenAI pour extraire les qualifications clés
A attribué automatiquement des scores aux candidats par rapport aux exigences du poste
A envoyé les meilleures correspondances aux responsables du recrutement pour révision
Remarquez ce que nous n'avons pas construit : l'authentification utilisateur, le traitement des paiements, la planification avancée, les tableaux de bord d'entreprise. Nous avons automatisé la valeur fondamentale – le tri des candidats – et gardé tout le reste manuel.
Ce prototype Bubble a pris 5 jours à construire et a immédiatement montré si l'automatisation par l'IA valait la complexité. Dans ce cas, c'était le cas. Le tri par l'IA a fait gagner aux responsables du recrutement 3 heures par poste ouvert, et ils étaient prêts à payer 200 $ par mois pour ces économies de temps.
Configuration de bulle
Commencez par la structure des données et les flux de travail essentiels, pas par la conception de l'interface utilisateur.
Intégration API
Utilisez le connecteur d'API de Bubble pour les services IA - testez d'abord les points de terminaison
Concentration de validation
Construisez seulement ce qui prouve la proposition de valeur fondamentale, pas des fonctionnalités complètes
Tests Utilisateurs
Obtenez 5 à 10 vrais utilisateurs interagissant avec le prototype dans les 48 heures
Les résultats de cette approche surprennent constamment les clients. Au lieu de passer 3 mois à construire quelque chose d'impressionnant qui pourrait ne pas fonctionner, nous avons généralement une validation du marché et des clients payants dans les 3 semaines.
Pour le client RH, nous avions 12 entreprises payant 200 $/mois dans les 30 jours suivant le lancement du prototype Bubble. Temps total de développement : 2 semaines. Temps total de validation : 1 mois.
Comparez cela à un autre projet où un client a insisté pour construire la "vision complète" en premier. Ils ont dépensé 6 mois et 50 000 $ pour construire une plateforme d'IA complète. Jour de lancement : zéro client. Le marché ne voulait pas de ce qu'ils avaient construit, mais ils ne l'ont découvert qu'après un investissement massif.
La différence de calendrier est dramatique :
Approche traditionnelle : 6 mois pour obtenir des retours du marché
Mon cadre : 1 semaine pour obtenir des retours du marché
Mais la vraie valeur n'est pas la rapidité – c'est l'apprentissage. Au moment où les projets traditionnels obtiennent des retours du marché, ils sont trop engagés pour pivoter. Avec ce cadre, pivoter est peu coûteux et rapide. Nous pouvons tester 3-4 concepts de prototypes d'IA différents en le temps qu'il faut pour construire un MVP traditionnel.
Les prototypes Bubble servent également de spécifications techniques parfaites pour un développement personnalisé éventuel. Lorsque les clients décident de construire des solutions personnalisées, le prototype devient le plan. Pas de conjectures, pas d'hypothèses – juste des fonctionnalités validées que les clients paient déjà.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir utilisé ce framework dans plusieurs projets prototypes d'IA, voici les leçons essentielles que j'ai apprises :
Validation manuelle d'abord, automatisation ensuite. Chaque heure passée à livrer manuellement la valeur de votre solution IA vaut 10 heures de temps de développement. Vous apprendrez ce qui compte vraiment pour les clients.
Bubble.io est parfait pour les prototypes d'IA, terrible pour les produits complexes. Utilisez-le pour prouver des concepts, pas pour construire des solutions évolutives. La contrainte est stratégique, pas technique.
Les API d'IA sont des commodités ; la conception de flux de travail est précieuse. OpenAI, Claude et des services similaires sont des outils. La magie réside dans la façon dont vous les reliez pour résoudre de réels problèmes.
Les utilisateurs se soucient des résultats, pas de l'IA. Personne ne se lève en voulant du "tout alimenté par l'IA". Ils veulent de meilleures, plus rapides et moins chères solutions à de réels problèmes.
La fatigue des prototypes est réelle. Si votre prototype prend plus de 2 semaines à construire, vous construisez un produit, pas un prototype. Réduisez-le sans pitié.
Les meilleurs prototypes échouent après 100 utilisateurs. S'il est assez robuste pour gérer des milliers d'utilisateurs, vous l'avez probablement trop surconçu pour la phase de validation.
Documentez tout. Ces prototypes deviennent des spécifications inestimables pour un éventuel développement personnalisé ou une migration de plateforme.
Cette approche fonctionne mieux lorsque vous avez une hypothèse claire sur le comportement des utilisateurs et que vous êtes prêt à commencer simple. Elle ne fonctionne pas lorsque les parties prenantes sont attachées à des fonctionnalités spécifiques ou lorsque vous essayez d'impressionner les investisseurs avec une complexité technique.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS développant des fonctionnalités d'IA :
Commencez par une validation manuelle des workflows d'IA avant de construire
Utilisez des prototypes Bubble pour tester les propositions de valeur essentielles avec de vrais utilisateurs
Concentrez-vous sur un cas d'utilisation unique de l'IA plutôt que sur une plateforme complète
Planifiez des cycles de prototypes de 2 semaines pour une itération rapide et un apprentissage
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique explorant l'automatisation par l'IA :
Testez les recommandations de l'IA manuellement avant de créer des moteurs de recommandations
Prototypage du service client IA avec des outils existants en premier
Utilisez des formulaires Bubble simples pour tester les suggestions de produits alimentées par l'IA
Validez l'impact de la personnalisation de l'IA sur de petits segments de clients