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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a contacté avec ce qui semblait être le rêve de chaque développeur sans code : construire une plateforme de marché IA à double sens en utilisant Bubble. Ils avaient un budget substantiel, étaient enthousiastes à propos des intégrations IA de Bubble, et voulaient trouver le modèle parfait pour accélérer le développement.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas livrer—Bubble a d'incroyables modèles IA et pouvait absolument répondre à leurs exigences. Mais parce que leur déclaration fondamentale révélait un malentendu : "Nous voulons voir si notre idée IA fonctionne."
Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base client validée, aucune preuve de demande. Juste une idée et de l'enthousiasme pour les modèles sans code.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial sur le développement de MVP IA que la plupart des fondateurs se trompent en 2025. Voici ce que vous découvrirez :
Pourquoi le meilleur modèle Bubble pourrait être le mauvais premier pas
Mon cadre de validation de MVP IA en une journée (aucun modèle requis)
Quand utiliser les modèles IA de Bubble vs. la validation manuelle
Les vrais modèles qui importent pour le succès des start-ups IA
Comment passer stratégiquement de la validation au développement sur Bubble
Ce n'est pas de la théorie. Cela vient du fait de décliner des projets lucratifs parce que j'ai appris que la distribution bat toujours le produit.
Norme industrielle
Ce que chaque tutoriel sans code enseigne sur les modèles d'IA
Si vous recherchez actuellement le développement d'un MVP alimenté par l'IA, vous avez probablement été submergé par le marché des templates. L'écosystème de Bubble est impressionnant : des centaines de templates alimentés par l'IA promettant de dynamiser votre développement.
Voici ce que l'industrie du no-code recommande généralement pour les MVP alimentés par l'IA :
Commencez avec un template éprouvé - Utilisez des places de marché d'IA préconstruites, des templates de chatbot ou des moteurs de recommandation
Personnalisez le design - Modifiez les couleurs, la marque et la mise en page pour correspondre à votre vision
Intégrez vos API d'IA - Connectez ChatGPT, Claude ou des modèles personnalisés via des flux de travail simples
Ajoutez vos fonctionnalités spécifiques - Construisez une fonctionnalité unique sur la base du template
Lancez et itérez - Déployez rapidement et améliorez-vous en fonction des retours des utilisateurs
Cette sagesse conventionnelle existe car elle semble efficace. Les templates font gagner du temps de développement, les intégrations d'IA deviennent plus faciles et le monde des startups adore l'itération rapide. La promesse est séduisante : lancez votre idée d'IA en quelques semaines, pas en quelques mois.
Où cette approche est-elle insuffisante ? La plupart des entrepreneurs traitent la sélection des templates comme s'ils faisaient du shopping pour un produit fini. Ils passent des semaines à évaluer les composants UI, la complexité des flux de travail et l'exhaustivité des fonctionnalités lorsqu'ils devraient se concentrer sur une question cruciale : Est-ce que quelqu'un en veut vraiment ?
J'ai vu trop de fondateurs passer des mois à perfectionner leur template Bubble alors qu'ils auraient pu valider leur hypothèse de base en quelques heures. Les outils sont puissants, mais la stratégie est souvent à l'envers.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client est venu me voir, enthousiaste à propos du marché des templates de Bubble. Ils avaient recherché des dizaines de templates alimentés par l'IA : des frameworks de chatbot, des constructeurs de marketplace, des moteurs de recommandation. Ils avaient même une liste restreinte de leurs trois choix préférés.
Mais quand j'ai demandé qui étaient leurs utilisateurs cibles, la conversation est devenue vague. "Des propriétaires d'entreprise qui ont besoin de solutions d'IA." Quand j'ai insisté pour obtenir des détails sur la validation des problèmes, ils ont admis qu'ils n'avaient pas encore parlé à de potentiels clients.
C'est à ce moment-là que la réalité m'a frappé. Ils traitaient leur MVP d'IA comme un développement de produit alors que cela aurait dû être une étude de marché. Le processus de sélection des templates était devenu une distraction par rapport au véritable travail : déterminer si quelqu'un se souciait de leur solution.
Voici ce que je leur ai dit : quelque chose qui les a d'abord choqués mais qui a finalement permis d'économiser des mois de temps de développement inutile.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de construire leur plateforme, j'ai recommandé quelque chose qui les rendait mal à l'aise : "Si vous testez véritablement la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire—pas trois mois."
Oui, même avec les incroyables modèles d'IA de Bubble, construire une plateforme fonctionnelle à deux faces prend un temps considérable. Mais voici ce que la plupart des fondateurs manquent : votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout.
Voici mon cadre de validation en premier :
Jour 1 : Créer un MVP de page d'atterrissage
Au lieu d'un modèle, créez une simple page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur de votre solution d'IA. Utilisez un outil comme Framer, Webflow, ou même une page Notion. Incluez une inscription sur liste d'attente et une description de problème basique.
Semaine 1 : Approche manuelle
Commencez une approche directe auprès des utilisateurs potentiels des deux côtés de votre marché. LinkedIn, forums industriels, email—peu importe ce qui fonctionne. L'objectif n'est pas l'échelle, c'est l'apprentissage.
Semaine 2-4 : Mise en correspondance manuelle
Lorsque les gens expriment de l'intérêt, associez l'offre et la demande manuellement par email ou WhatsApp. Cela semble inefficace, mais cela vous enseigne des choses qu'aucun modèle ne peut : le comportement réel des utilisateurs, les véritables points de douleur, la sensibilité aux prix.
Mois 2 : Envisager l'automatisation
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande par des processus manuels que vous devez penser aux modèles Bubble. À ce stade, vous saurez exactement quelles fonctionnalités des modèles importent et lesquelles sont des distractions.
Les vrais modèles qui comptent :
Après avoir aidé des dizaines de startups d'IA, j'ai appris que les "modèles" les plus importants ne sont pas des composants Bubble — ce sont des modèles de processus :
Modèle d'entretien utilisateur - Questions structurées pour découvrir de véritables besoins en IA
Cadre de validation de problème - Comment tester des hypothèses avant de construire
Plan de service manuel - Fournir votre solution d'IA manuellement d'abord
Matrice de priorités des fonctionnalités - Que construire en premier lorsque vous utilisez des modèles
Lorsque vous êtes prêt pour les modèles Bubble, concentrez-vous sur ces catégories éprouvées :
Modèles de chatbot simples - Pour la validation du service client AI
Outils de génération de contenu - Pour les services d'écriture ou de création d'IA
Moteurs de recommandation basiques - Pour les expériences de personnalisation
Flux de travail de traitement de données - Pour les services d'analyse d'IA
Mais rappelez-vous : votre stratégie de distribution est plus importante que votre choix de modèle. Je préfèrerais voir un modèle Bubble basique avec une demande utilisateur prouvée qu'une plateforme AI sophistiquée avec zéro utilisateur validé.
Vitesse de validation
Tester les hypothèses fondamentales en heures, pas en mois
Processus manuel
Faites d'abord votre service manuellement avant d'automatiser
Étude de marché
Les entretiens avec les utilisateurs révèlent ce que les modèles ne peuvent pas.
Bâtiment Stratégique
Choisissez des modèles en fonction de la demande validée, et non des fonctionnalités.
Le client a d'abord résisté. "Mais nous pourrions avoir un prototype fonctionnel en quelques semaines avec le bon modèle Bubble!" ont-ils argumenté. J'ai expliqué que fonctionnel et précieux sont des choses différentes.
Trois mois plus tard, ils ont pris contact avec une mise à jour. Ils avaient suivi l'approche de validation manuelle et découvert quelque chose de crucial : leur idée originale de place de marché à deux voies n'était pas la véritable opportunité.
Grâce à des entretiens directs avec les utilisateurs et à la livraison manuelle de services, ils ont appris que les entreprises ne voulaient pas d'une place de marché — elles voulaient un outil d'automatisation AI simple pour leurs flux de travail existants. Cette compréhension aurait été impossible à découvrir en commençant par des modèles de place de marché.
Le processus de validation manuelle a révélé la demande réelle, ce qui a conduit à un produit AI beaucoup plus simple (et plus réussi). Ils ont finalement utilisé Bubble, mais pour une solution complètement différente de celle initialement prévue.
Cette expérience a renforcé quelque chose que je dis maintenant à chaque client de startup AI : Le meilleur modèle est souvent aucun modèle du tout — jusqu'à ce que vous sachiez ce que vous êtes réellement en train de construire.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir travaillé avec des dizaines de startups d'IA et avoir refusé des projets de modèles lucratifs, voici les leçons clés :
La sélection de modèles est souvent de la procrastination - Les fondateurs recherchent des modèles pour éviter le travail inconfortable de parler aux utilisateurs
Les modèles complexes créent des hypothèses complexes - Plus votre modèle a de fonctionnalités, plus vous construisez d'hypothèses non validées
Les processus manuels enseignent mieux que les modèles - Fournir votre solution d'IA manuellement révèle des idées qu'aucun modèle ne peut fournir
La distribution bat les modèles à chaque fois - Une solution simple avec une demande utilisateur prouvée surpasse des modèles sophistiqués sans utilisateurs
Les modèles fonctionnent mieux pour les deuxièmes MVP - Utilisez des modèles pour échelonner des concepts prouvés, pas pour valider de nouvelles idées
Les fonctionnalités d'IA ne créent pas de demande - Les utilisateurs se soucient des problèmes résolus, pas de la sophistication de l'IA
Le meilleur modèle est axé sur l'utilisateur - Laissez les besoins des utilisateurs validés déterminer votre choix de modèle, et non l'inverse
La plus grande erreur que je vois est de traiter la sélection de modèles comme une stratégie. Les modèles sont des outils - utilisez-les après avoir compris ce que vous construisez et pourquoi.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS : Commencez par des processus d'intégration et de support utilisateur manuels. Utilisez des modèles Bubble simples pour les flux de travail essentiels uniquement après avoir vérifié que les utilisateurs s'engageront effectivement avec vos fonctionnalités d'IA à long terme.
Pour votre boutique Ecommerce
Pour le commerce électronique : Testez d'abord manuellement les recommandations d'IA à travers des campagnes par e-mail. Ne créez des modèles avec Bubble qu'après avoir prouvé que les suggestions personnalisées augmentent réellement le comportement d'achat dans votre créneau spécifique.