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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être un projet de rêve : construire une plateforme de marché à double sens avec un budget substantiel. Le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus gros projets à ce jour.
J'ai dit non.
Pourquoi ? Parce qu'ils voulaient "tester si leur idée fonctionne" en construisant une plateforme complexe alimentée par l'IA. Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, et aucune preuve de demande - juste une idée et un enthousiasme pour la révolution no-code.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial sur le test de prototype AI pour l'adéquation produit-marché : votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout. Il devrait s'agir de votre processus de validation. Et si vous testez réellement la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois.
Voici ce que vous apprendrez de mon approche du test de prototype AI :
Pourquoi construire un prototype AI en premier est souvent le mauvais choix
Le cadre de validation en premier que j'utilise avec les startups AI
Comment tester des concepts AI sans écrire une seule ligne de code
Des exemples réels de validation AI qui ont économisé des milliers à des clients
Quand construire réellement votre prototype AI (attention : c'est plus tard que vous ne pensez)
Ce n'est pas une question d'éviter l'IA - il s'agit de l'aborder stratégiquement. Laissez-moi vous montrer comment valider votre idée d'IA avant de construire quoi que ce soit, en utilisant les leçons tirées du refus de projets lucratifs qui auraient de toute façon échoué.
Vérifier la réalité
Pourquoi la plupart des tests de prototypes d'IA sont à l'envers
Le monde des startups AI est obsédé par la construction en premier et par les questions ensuite. Chaque programme d'accélérateur, chaque guide de startup, chaque article « Comment construire un MVP AI » suit le même mode d'emploi :
Construisez un produit AI viable minimum en utilisant les derniers outils sans code
Lancez sur Product Hunt et priez pour avoir du succès
Itérez en fonction des retours des utilisateurs de ceux qui se présentent
Évoluez si vous avez de la chance avec le timing et les conditions du marché
Changez de direction si ce n'est pas le cas et répétez le processus
Cette approche existe parce qu'elle a l'air productive. Construire quelque chose de tangible donne aux fondateurs l'illusion de progrès. L'essor des outils AI comme GPT-4 et des plateformes sans code a rendu la construction apparemment « bon marché et rapide »—alors pourquoi ne pas simplement construire et voir ce qui se passe ?
Mais voici où cette sagesse conventionnelle s'effondre : vous optimisez pour la mauvaise mesure. La plupart des fondateurs mesurent le succès par « Avons-nous construit quelque chose ? » au lieu de « Avons-nous résolu un vrai problème pour lequel les gens paieront ? »
Le résultat ? Un cimetière après un autre de prototypes AI magnifiquement construits que personne ne voulait. Selon CB Insights, 42 % des startups échouent parce qu'il n'y a pas de besoin sur le marché. Pour les startups AI, je soutiendrais que ce chiffre est encore plus élevé car la technologie est si séduisante que les fondateurs sautent complètement la validation.
L'approche conventionnelle traite la construction comme une validation, alors que la validation devrait avoir lieu avant d'écrire votre premier prompt ou d'entraîner votre premier modèle.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client de marché m'a contacté, il avait tout ce qui semblait bon sur le papier : une vision claire, un budget suffisant et un enthousiasme pour les algorithmes de mise en relation alimentés par l'IA. Ils avaient fait leurs devoirs du côté technique : ils connaissaient les bases de données vectorielles, les moteurs de recommandation, et avaient même cartographié leur schéma de données.
Ce qu'ils n'avaient pas, c'était une seule hypothèse validée concernant leur marché.
Lors de notre appel de découverte, j'ai posé des questions simples : "Qui sont vos 10 premiers clients ?" Regards vides. "Avez-vous déjà fait correspondre l'offre et la demande manuellement ne serait-ce qu'une fois ?" Pas encore. "Que se passe-t-il si vos recommandations IA sont fausses ?" Nous les améliorerons avec le temps.
C'était un cas classique de pensée axée sur la solution. Ils étaient tombés amoureux de l'idée que l'IA résolve la mise en relation sur le marché, mais ils n'avaient jamais prouvé que le problème fondamental du marché existait ou que les gens paieraient pour leur solution spécifique.
J'ai vu ce schéma se répéter avec les projets d'IA. Les fondateurs s'excitent face aux possibilités offertes par les LLM et la vision par ordinateur, mais ils négligent la question la plus importante : quel travail les gens engagent-ils votre IA à accomplir, et comment effectuent-ils ce travail aujourd'hui ?
Ainsi, je leur ai dit quelque chose qui les a d'abord choqués : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois." Je leur ai recommandé de commencer par des processus manuels : une page Notion, coordination par e-mail, peut-être un simple formulaire. Prouvez que la demande existe avant d'automatiser quoi que ce soit.
La conversation ne s'est pas bien passée. Ils voulaient construire quelque chose d'impressionnant, pas effectuer ce qui ressemblait à un travail manuel de base. Mais c'est exactement pourquoi la plupart des startups d'IA échouent : elles confondent une technologie impressionnante avec des modèles commerciaux validés.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette conversation, j'ai développé une approche systématique pour le test de prototypes d'IA qui privilégie la validation plutôt que la construction. Je l'appelle le Cadre de Validation AI Manuel-First, et cela a sauvé plusieurs clients d'erreurs coûteuses.
Phase 1 : Validation Manuelle des Emplois (Semaine 1)
Avant de toucher à des outils d'IA, vous devez prouver que l'emploi existe et que les gens paieront pour cela. Je commence chaque projet de validation d'IA par la même question : "Comment les gens résolvent-ils ce problème aujourd'hui, et où sont-ils frustrés ?"
Pour un client de contenu AI, au lieu de créer un assistant d'écriture, nous avons passé la première semaine à créer manuellement du contenu pour des utilisateurs potentiels. Nous avons utilisé Google Docs, des modèles basiques et une recherche humaine. L'objectif n'était pas de mettre à l'échelle - c'était de comprendre si les gens voulaient réellement le résultat et paieraient pour les économies de temps.
L'insight clé : si vous ne pouvez pas délivrer de la valeur manuellement, l'IA ne créera pas magiquement cette valeur. L'IA amplifie les processus existants ; elle n'invente pas de nouveaux.
Phase 2 : Test de l'IA Wizard of Oz (Semaine 2-3)
Une fois que vous avez prouvé que l'emploi existe, vous pouvez commencer à tester des expériences semblables à l'IA sans construire d'IA. J'appelle cela le test "Wizard of Oz" - les utilisateurs pensent qu'ils interagissent avec l'IA, mais vous faites le travail en coulisses.
Pour un client construisant un outil de service client AI, nous avons créé une interface de chat simple qui dirigeait les questions vers des opérateurs humains. Les utilisateurs recevaient des réponses instantanées qui semblaient alimentées par l'IA, mais nous avons appris exactement quels types de questions les gens posaient et comment ils s'attendaient à ce que le système se comporte.
Cette phase révèle deux insights critiques : ce que les utilisateurs demandent réellement (par rapport à ce que vous pensez qu'ils demanderont) et à quoi ressemble un "suffisamment bon" pour votre sortie AI.
Phase 3 : Validation Hybride Humain-IA (Semaine 3-4)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuelle et compris les attentes des utilisateurs que j'introduis l'IA réelle. Mais même alors, c'est hybride - l'IA gère les cas simples, les humains gèrent les cas particuliers.
Cette approche vous permet de délivrer de la valeur immédiatement tout en collectant les données dont vous avez besoin pour améliorer votre IA. Plus important encore, cela vous montre où l'IA ajoute une valeur réelle par rapport à où elle n'est qu'une nouveauté.
Phase 4 : Décision de Construction Basée sur les Métriques (Semaine 4+)
Après un mois de validation, vous disposez de données réelles pour décider si vous devez construire. Je recherche trois métriques : rétention (les gens reviennent-ils ?), volonté de payer (les gens paient-ils vraiment, pas juste qu'ils diraient qu'ils le feraient ?), et comportement de référence (les gens en parlent-ils à d'autres ?).
Si ces métriques sont solides, alors vous construisez. Si elles sont faibles, vous pivotez ou abandonnez l'idée - après avoir passé des semaines, pas des mois, et des centaines, pas des milliers.
Métriques de validation
Suivez la rétention, le comportement de paiement et les recommandations avant de construire quoi que ce soit de technique.
Test de Privilégier l'Humain
Utilisez des processus manuels pour comprendre le travail que votre IA doit accomplir
Le Magicien d'Oz MVP
Testez des expériences d'IA sans IA pour comprendre les attentes et les comportements des utilisateurs.
Cadre de décision pour la construction
Construisez uniquement après avoir prouvé la demande manuelle avec des données réelles de rétention et de paiement.
Les résultats de cette approche manuelle ont été systématiquement meilleurs que ceux des tests de prototypes d'IA traditionnels. Au lieu de mesurer les « lancements réussis » ou les « fonctionnalités mises en place », je suis les véritables indicateurs commerciaux.
Pour le client d'IA de contenu qui a commencé par une validation manuelle, nous avons découvert que les utilisateurs ne voulaient pas vraiment de contenu entièrement automatisé – ils voulaient une recherche assistée par IA avec une édition humaine. Cette idée a façonné l'ensemble de leur stratégie produit et les a empêchés de construire un outil d'écriture IA banalisé.
Le client d'IA de service client a appris que 80% des demandes pouvaient être traitées avec des modèles simples et un routage intelligent, et non avec un NLP complexe. Ils ont construit une solution beaucoup plus simple (et plus rentable) que prévu à l'origine.
Surtout, les deux clients ont atteint des clients payants avant d'écrire du code de production. Ils avaient une validation des revenus, pas seulement de l'intérêt des utilisateurs. Cela change tout sur le financement, le recrutement et les décisions stratégiques.
La différence de délai est frappante : les tests de prototypes d'IA traditionnels prennent souvent de 3 à 6 mois pour apprendre si une idée a du mérite. Cette approche manuelle livre cet apprentissage en 3 à 4 semaines, avec des clients payants comme preuve.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons que j'ai apprises en appliquant ce cadre centré sur le manuel à plusieurs projets d'IA :
L'IA amplifie les processus, elle ne les crée pas : Si vous ne pouvez pas apporter de la valeur manuellement, l'IA ne vous sauvera pas. Commencez par des processus humains qui fonctionnent.
Les attentes des utilisateurs comptent plus que les capacités techniques : Comment les gens s'attendent à ce que votre IA se comporte est plus important que ce que votre IA peut techniquement faire.
Les cas particuliers sont ceux où la plupart des projets d'IA échouent : Les tests manuels révèlent précocement les cas particuliers lorsqu'ils sont peu coûteux à gérer, pas après que vous ayez construit des systèmes complexes.
Les clients payants sont la seule validation qui compte : L'intérêt des utilisateurs, les taux d'inscription et les demandes de démo ne prédisent pas les revenus. Seuls les revenus prédisent les revenus.
Les solutions hybrides humain-IA battent souvent l'IA pure : La plupart des produits d'IA réussis combinent le jugement humain avec l'efficacité machine, sans remplacer entièrement les humains.
La vitesse d'apprentissage l'emporte sur la vitesse de construction : Obtenir un "non" en 4 semaines est infiniment mieux que d'obtenir un "non" en 4 mois.
La distribution est toujours plus difficile que la technologie : Même avec une IA parfaite, vous devez toujours résoudre l'acquisition de clients, la rétention et la monétisation.
La plus grande idée reçue que je vois est que les outils d'IA rendent la construction si "bon marché" que la validation est inutile. Mais la construction n'est qu'une partie du coût - le véritable coût est le temps, le coût d'opportunité et le coût psychologique irrécupérable qui empêche les fondateurs de pivoter lorsqu'ils devraient.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS cherchant à tester des fonctionnalités d'IA ou à construire des produits alimentés par l'IA :
Commencez par des processus manuels pour valider le travail de base à réaliser
Utilisez le test "Wizard of Oz" pour comprendre les attentes des utilisateurs avant de construire l'IA
Concentrez-vous sur des solutions hybrides homme-IA plutôt que sur une automatisation complète
Mesurez la rétention et la disposition à payer, pas seulement les métriques d'utilisation
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique envisageant des fonctionnalités d'IA telles que des recommandations ou la recherche :
Testez la curation manuelle avant de créer des moteurs de recommandations
Utilisez le service client humain pour comprendre les exigences des chatbots IA
Validez que les clients souhaitent des fonctionnalités alimentées par l'IA plutôt que des alternatives humaines
Commencez par des systèmes simples basés sur des règles avant de passer à des apprentissages machine complexes