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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le projet de rêve de tout développeur sans code : créer une plateforme de marché AI à deux volets en utilisant Bubble. Ils avaient un budget substantiel, étaient enthousiasmés par les capacités d'AI de Bubble et voulaient intégrer des fonctionnalités d'apprentissage automatique. Le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus gros projets Bubble à ce jour.
J'ai dit non.
Pourquoi ? Parce qu'ils voulaient "tester si leur idée d'IA fonctionne" en construisant d'abord une plateforme complète. Ils avaient entendu parler des intégrations AI de Bubble, du prototypage rapide de Lovable et de la révolution sans code. Techniquement, ils pouvaient réaliser leur vision. Mais ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée et aucune preuve que quelqu'un voulait leur solution d'IA spécifique.
C'est le piège que je vois partout en 2025 : les fondateurs pensent que les outils et les plateformes AI comme Bubble rendent la validation plus rapide, alors qu'en réalité, ils rendent les hypothèses coûteuses plus rapides. Après avoir travaillé avec plusieurs startups AI et projets sans code, j'ai appris que les outils les plus brillants créent souvent les échecs les plus coûteux.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience avec le développement AI MVP qui fonctionne réellement :
Pourquoi votre premier "MVP" AI ne devrait pas être construit dans Bubble (ou sur n'importe quelle plateforme)
Le cadre de validation manuel que j'utilise avant de toucher à des outils sans code
Comment tester l'ajustement produit-marché d'AI sans entraîner de modèles
Quand Bubble devient le bon choix (et les signaux d'alerte à éviter)
L'approche "Wizard of Oz" qui permet d'économiser des mois de développement
Cette approche a permis à mes clients d'éviter de construire de magnifiques plateformes AI fonctionnelles que personne ne voulait.
Promesse de la plateforme
La séduction de la révolution IA sans code
La sagesse conventionnelle en 2025 se présente comme suit : l'IA est l'avenir, les plateformes sans code comme Bubble rendent l'IA accessible, par conséquent, vous devriez construire votre MVP IA sur Bubble aussi rapidement que possible. L'écosystème renforce cette pensée partout.
Les tutoriels YouTube vous montrent comment intégrer les APIs OpenAI avec Bubble en 20 minutes. Les communautés sans code célèbrent les prototypes IA rapides. La documentation de la plateforme promet que vous pouvez construire des "applications IA prêtes pour la production sans coder." Le message est clair : la vitesse sur le marché gagne.
Cette approche traite les MVP IA comme des MVP logiciels traditionnels, juste avec des fonctionnalités plus élaborées. Construisez rapidement, lancez, itérez. Obtenez votre chatbot IA, moteur de recommandation ou outil d'automatisation devant les utilisateurs rapidement, puis optimisez en fonction des retours.
Le problème ? Les produits IA ont un problème de validation que les plateformes sans code ne peuvent pas résoudre.
Les logiciels traditionnels résolvent des problèmes connus avec des solutions prévisibles. Les produits IA résolvent souvent des problèmes inconnus avec des solutions imprévisibles. Les utilisateurs ne savent pas s'ils veulent que l'IA automatise leur flux de travail jusqu'à ce qu'ils l'expérimentent. Ils ne peuvent pas évaluer un moteur de recommandation IA tant qu'il n'a pas appris leurs préférences.
Construire une plateforme IA avant de comprendre ces nuances est comme construire un restaurant avant de savoir quel type de nourriture les gens veulent manger. Bubble rend la construction du restaurant plus rapide, mais cela ne vous aide pas à définir le menu.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client m'a contacté au sujet de leur marché AI à deux facettes, ils étaient enthousiasmés par tout ce que Bubble pouvait faire. Ils avaient recherché des intégrations AI, étudié des modèles de marché réussis et planifié des flux d'utilisateurs complexes. Ils voulaient construire quelque chose qui utiliserait l'apprentissage automatique pour faire correspondre l'offre et la demande automatiquement.
Mais leur déclaration principale a révélé le problème fondamental : "Nous voulons voir si notre idée AI mérite d'être poursuivie."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve de demande—juste une idée et de l'enthousiasme pour l'automatisation AI. Ils étaient prêts à investir des mois dans le développement de Bubble pour "tester" leur concept à travers une plateforme entièrement construite.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé quelque chose de crucial : si vous testez vraiment la demande du marché AI, votre MVP devrait prendre un jour à construire—pas trois mois sur Bubble.
Au lieu de prendre leur projet, j'ai partagé ce qui est devenu mon cadre standard pour la validation de l'AI :
Jour 1 : Créer une simple page de destination expliquant la proposition de valeur de l'AI
Semaine 1 : Faire manuellement ce que l'AI ferait—faire correspondre l'offre et la demande par e-mail
Semaine 2-4 : Documenter les modèles de correspondances réussies pour comprendre l'"intelligence" nécessaire
Mois 2 : Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuelle qu'il faudra envisager d'automatiser avec des outils simples
Leur première réaction a été de la résistance. "Mais ce n'est pas évolutif ! Nous voulons construire quelque chose avec l'AI !" Exactement. C'était le but.
Les produits AI les plus réussis que j'ai vus ont commencé comme des services alimentés par des humains. L'"AI" était en réalité une personne prenant des décisions intelligentes. Ce n'est qu'après avoir prouvé que les gens valorisaient ces décisions qu'ils les ont automatisées.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le cadre de validation manuelle que j'utilise désormais avec tous les clients de startups en IA avant qu'ils ne touchent Bubble, Lovable, ou toute plateforme de développement :
Phase 1 : IA assistée par l'homme (Semaine 1-2)
Créez un simple formulaire où les utilisateurs soumettent des demandes pour votre service "IA"
Remplissez manuellement ces demandes en utilisant votre expertise et vos outils existants
Suivez le temps passé, les tendances dans les demandes, et la satisfaction des utilisateurs
Documentez les "règles de décision" que vous utilisez pour fournir de bons résultats
Phase 2 : Reconnaissance de motifs (Semaine 3-4)
Analysez vos résultats manuels pour identifier ce qui rend les réponses précieuses
Créez des modèles et des flux de travail pour les types de demandes courants
Testez si les membres juniors de l'équipe peuvent reproduire vos résultats en utilisant vos modèles
Validez que les utilisateurs tirent toujours de la valeur de l'"intelligence modélisée"
Phase 3 : Automatisation simple (Mois 2)
Utilisez des outils existants (Airtable + Zapier, Google Sheets + Apps Script) pour automatiser des motifs simples
Conservez une révision humaine pour les cas complexes
Mesurez si l'automatisation maintient la valeur que les utilisateurs ont expérimentée manuellement
Ce n'est qu'après avoir prouvé que ce modèle hybride fonctionne que vous devez envisager des plateformes comme Bubble
Phase 4 : Décision de plateforme (Mois 3)
Si vous avez des clients payants et des motifs documentés, évaluez les plateformes de développement
Bubble fonctionne très bien pour des interfaces utilisateur complexes avec des flux de travail éprouvés
Lovable excelle dans l'itération rapide lorsque vous savez exactement quoi construire
Le développement personnalisé a du sens lorsque les limitations de la plateforme nuiraient à l'expérience utilisateur
L'insight clé : votre MVP IA doit tester la volonté de payer pour une assistance intelligente, et non la capacité à construire un logiciel intelligent.
Pour mon client de marketplace, cela signifiait associer manuellement les fournisseurs et les acheteurs par email, en facturant un petit frais pour les connexions réussies. S'ils ne pouvaient pas faire fonctionner cela manuellement, aucune quantité d'automatisation IA ne corrigerait le décalage fondamental du marché.
Intelligence Manuelle
Testez si les gens apprécient l'assistance intelligente avant de construire des logiciels intelligents. La prise de décision humaine est votre premier prototype d'IA.
Documentation du flux de travail
Documentez chaque décision manuelle que vous prenez. Ces modèles deviennent la logique de votre future automatisation par IA.
Patience de la plateforme
Choisissez des plateformes de développement après avoir prouvé la demande, pas avant. Bubble excelle à construire des concepts éprouvés, et non à tester ceux qui sont inconnus.
Courbe d'apprentissage de l'utilisateur
Considérez que les fonctionnalités de l'IA nécessitent une éducation des utilisateurs. La livraison manuelle vous aide à comprendre ce que les utilisateurs doivent apprendre pour en tirer de la valeur.
Suivre cette approche avec trois clients de startups IA différents au cours de l'année écoulée a produit des résultats cohérents :
Temps jusqu'au premier client payant : 2-4 semaines contre 4-6 mois avec une approche centrée sur la plateforme
Réduction des coûts de développement : 80-90 % d'investissement initial inférieur avant validation
Clarté sur l'adéquation produit-marché : Compréhension claire des besoins des utilisateurs avant de construire des fonctionnalités complexes
Le plus important, deux clients sur trois ont découvert que leur concept d'IA original n'était pas ce que les utilisateurs voulaient. Le processus manuel a révélé différentes applications précieuses de leur expertise dans le domaine. Ils ont construit des produits réussis, juste pas ceux qu'ils avaient initialement prévus.
Le troisième client a validé son concept original et construit une application Bubble réussie—mais seulement après avoir prouvé la demande manuelle d'abord.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La plus grande leçon ? Les plateformes sans code sont des amplificateurs, pas des validateurs. Elles améliorent les bonnes idées et font échouer les mauvaises idées plus rapidement et plus cher.
Voici les principaux enseignements de la validation manuelle de l'IA :
Le manuel l'emporte sur l'automatisé pour la découverte : Vous en apprenez davantage sur les besoins des utilisateurs en une semaine de livraison manuelle qu'en un mois d'analytique automatisée
L'intelligence est souvent des schémas simples : La plupart de la valeur de l'"IA" provient de l'application cohérente de l'expertise sectorielle, pas d'algorithmes complexes
Les utilisateurs paient pour des résultats, pas pour la technologie : Personne ne veut d'IA—ils veulent de meilleurs résultats avec moins d'effort
Le choix de la plateforme compte après l'adéquation produit-marché : Bubble excelle lorsque vous savez exactement quels flux de travail optimiser
La rapidité d'accès au marché n'est pas la rapidité des revenus : Une construction rapide sans validation crée des échecs rapides et coûteux
Le but n'est pas d'éviter Bubble ou d'autres plateformes sans code. Le but est de trouver l'adéquation produit-marché avant de s'engager dans une approche technologique spécifique.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Commencez par une livraison humaine : Fournissez manuellement votre service d'IA pour valider la demande
Documentez les schémas décisionnels : Suivez ce qui rend vos résultats manuels précieux
Testez l'intelligence des modèles : Voyez si d'autres peuvent reproduire vos résultats avec vos schémas documentés
Automatisez progressivement : Utilisez d'abord des outils simples, puis des plateformes comme Bubble après avoir prouvé des flux de travail complexes
Pour votre boutique Ecommerce
Concentrez-vous sur l'IA du service client : Le commerce électronique bénéficie le plus de l'automatisation intelligente du support client
Commencez par la logique de recommandation : Sélectionnez manuellement des recommandations de produits avant de créer des moteurs de recommandation
Testez l'intelligence des stocks : Utilisez une analyse manuelle pour comprendre les modèles de demande avant d'automatiser les décisions d'inventaire
Validez la valeur de la personnalisation : Personnalisez manuellement les expériences clients pour tester si les utilisateurs apprécient la personnalisation