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Il y a un an, un client potentiel s'est approché de moi avec ce qui semblait être le projet de rêve de tout développeur no-code : créer une plateforme de marché AI à double sens en utilisant Bubble. Ils avaient un budget substantiel, étaient enthousiastes à propos des intégrations AI et voulaient tirer parti des fonctionnalités d'apprentissage automatique pour le matching. Le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets Bubble à ce jour.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas livrer—les fonctionnalités AI de Bubble pouvaient absolument répondre à leurs exigences. Mais parce que leur déclaration fondamentale révélait un problème fondamental : "Nous voulons voir si notre idée d'IA 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 pour les derniers outils AI.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial sur le développement de MVP AI que la plupart des startups se trompent en 2025. La contrainte n'est pas de construire—c'est de savoir quoi construire et pour qui. Voici ce que vous apprendrez :
Pourquoi Bubble (même avec des fonctionnalités AI) peut être le mauvais premier pas pour les startups
Le véritable objectif des MVP AI à l'ère des outils no-code
Mon cadre de validation manual qui prouve la demande AI avant que vous codiez
Quand choisir Bubble contre des processus manuels pour le test AI
Comment structurer des expériences de startup AI qui comptent vraiment
Laissez-moi partager ce que j'ai recommandé à la place—et comment cette approche a changé toute ma philosophie sur le développement de produits AI.
Contexte industriel
Ce que le monde de l'IA sans code prêche
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup en 2025 et vous entendrez le même conseil sur les MVPs d'IA :
"Construisez rapidement et itérez" - Utilisez des plateformes comme Bubble, Lovable ou des solutions sans code sur mesure
"Les outils d'IA rendent le prototypage instantané" - Exploitez l'intégration de ChatGPT, les API d'apprentissage automatique et les composants préconstruits
"Testez en production" - Lancez rapidement et laissez les retours des utilisateurs guider votre développement
"La technologie est démocratisée" - N'importe qui peut créer des produits d'IA sans expertise technique approfondie
"La rapidité sur le marché l'emporte" - L'avantage du premier arrivé compte plus qu'une exécution parfaite
Cette sagesse conventionnelle existe car elle est partiellement vraie. Bubble facilite l'intégration de l'IA. Les outils sans code abaissent le seuil d'entrée pour créer des prototypes fonctionnels. Les API d'IA sont plus accessibles que jamais.
Mais voilà où cela échoue : un bâtiment plus facile ne veut pas dire une validation plus rapide.
J'ai vu des startups passer des mois à perfectionner leurs workflows d'IA sur Bubble, pour finalement découvrir que personne ne veut ce qu'elles ont construit. Elles considèrent le bâtiment comme une validation, alors que la construction n'est en réalité qu'un test d'hypothèses coûteux.
La vraie contrainte au succès des startups d'IA n'est pas la complexité technique, mais la compréhension du marché. Et des plateformes comme Bubble peuvent en fait ralentir le processus d'apprentissage en rendant trop facile la construction de la mauvaise chose de manière magnifique.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client a présenté son marché AI à deux facettes, il avait tout sauf la chose la plus importante : la preuve que sa solution AI spécifique résolvait un véritable problème pour lequel les gens paieraient.
Leur plan était un exemple classique de la façon de penser des startups en 2025 :
Construire un algorithme de correspondance sophistiqué en utilisant les intégrations AI de Bubble
Créer de belles interfaces utilisateurs pour les deux côtés du marché
Lancer pour voir si les gens l'utilisent
Itérer en fonction des données de comportement utilisateur
Le budget était présent. Les compétences techniques étaient disponibles. Le calendrier semblait raisonnable. Mais j'ai reconnu un schéma que j'avais déjà vu auparavant—et cela ne finit jamais bien.
Alors je leur ai posé une simple question : "Si vous testez réellement la demande du marché, votre MVP ne devrait-il pas prendre un jour à construire, pas trois mois ?"
Cette question a tout changé. Parce que voici ce que j'ai appris : si vous validez si les gens veulent votre solution AI, votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout. Il devrait s'agir de votre processus de marketing et de vente.
Je leur ai exactement dit cela. Construisez d'abord la distribution et la validation. Prouvez la demande manuellement. Ensuite, automatisez ce qui fonctionne.
Leur réponse ? "Mais ce n'est pas évolutif ! Nous voulons construire quelque chose avec 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 où l'"AI" était en réalité une personne prenant des décisions éclairées. 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 maintenant avec tous les clients de startups AI avant qu'ils ne touchent à Bubble, Lovable, ou à toute plateforme de développement :
Phase 1 : IA alimentée par des humains (Semaines 1-2)
Créez une simple page d'accueil décrivant votre solution IA
Ajoutez un formulaire où les utilisateurs peuvent soumettre des demandes pour votre service "IA"
Répondez manuellement à ces demandes en utilisant votre expertise et des outils existants
Suivez le temps passé, les modèles dans les demandes et les scores de satisfaction des utilisateurs
Documentez les "règles de décision" que vous utilisez pour fournir des résultats précieux
Phase 2 : Reconnaissance de modèles (Semaines 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 de l'équipe peuvent reproduire vos résultats en utilisant vos modèles documentés
Validez que les utilisateurs obtiennent toujours de la valeur à partir de "l'intelligence modélisée"
Introduisez des prix pour tester la volonté de payer
Phase 3 : Automatisation simple (Mois 2)
Utilisez des outils de base (Airtable + Zapier, Google Sheets + Apps Script) pour automatiser des modèles simples
Gardez un examen humain pour les cas complexes
Mesurez si l'automatisation maintient la valeur que les utilisateurs ont expérimentée manuellement
Suivez les indicateurs : qualité des réponses, temps de traitement, satisfaction client
Phase 4 : Décision sur la plateforme (Mois 3+)
Seulement si vous avez des clients payants et des modèles documentés, évaluez les plateformes de développement
Bubble fonctionne très bien pour des interfaces utilisateur complexes avec des flux de travail éprouvés
Le développement personnalisé a du sens lorsque les limitations de la plateforme nuiraient à l'expérience utilisateur
Choisissez la technologie en fonction des besoins validés des utilisateurs, et non des fonctionnalités disponibles
L'idée clé : votre MVP IA devrait tester la volonté de payer pour une assistance intelligente, pas votre capacité à créer des logiciels intelligents.
Pour mon client de marketplace, cela signifiait s'occuper manuellement d'associer fournisseurs et acheteurs par email et WhatsApp, en facturant une petite somme pour les connexions réussies. Pas de Bubble. Pas d'API IA. Juste de l'intelligence humaine appliquée systématiquement.
Validation d'abord
Testez la demande avec l'intelligence humaine avant d'automatiser quoi que ce soit
Documentation des modèles
Enregistrez les règles de décision qui créent de la valeur pour les utilisateurs.
Automatisation incrémentale
Utilisez d'abord des outils simples, des plateformes après avoir prouvé les flux de travail.
Sélection de technologie
Choisissez des plateformes en fonction de besoins validés, et non des fonctionnalités disponibles.
Le client qui voulait initialement le marché Bubble à 50K $ ? Ils ont plutôt suivi mon approche de validation manuelle.
Voici ce qui s'est passé :
Semaine 1 : Créé une simple page d'atterrissage et commencé à faire des correspondances manuelles des demandes
Semaine 3 : A eu 12 correspondances réussies et ses premiers 500 $ de revenus
Mois 2 : Documenté des modèles de correspondances réussies et formé un VA pour gérer des cas simples
Mois 4 : Construit un système Airtable simple pour suivre les correspondances et automatiser les notifications
Mois 6 : A enfin construit une plateforme appropriée—mais seulement après avoir prouvé le modèle économique de base
Coût total pour valider : 2 000 $ (principalement du temps et un VA).
Revenus avant de construire quoi que ce soit de complexe : 8 000 $.
Comparez cela au plan original : 50K $ dépensés avant de voir un seul dollar de revenus.
L'approche manuelle n'a pas seulement économisé de l'argent—elle a révélé des insights qu'aucun développement de Bubble n'aurait pu découvrir. Ils ont appris que les correspondances réussies nécessitaient une expertise sectorielle, pas une sophistication algorithmique. Leur "IA" était en réalité une reconnaissance des schémas humains appliquée à la construction de relations.
Lorsqu'ils ont enfin construit leur plateforme, elle reflétait ces apprentissages. Le résultat : une entreprise prospère bâtie sur une demande validée, et non sur une capacité technique.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Cette expérience a fondamentalement changé ma façon d'aborder le développement de startups en IA :
La technologie suit la validation, ne la précède jamais. Les meilleurs MVP d'IA commencent par des processus manuels qui prouvent la valeur avant d'automatiser.
Des plateformes comme Bubble sont des outils pour scaler des concepts éprouvés, pas pour tester des hypothèses non prouvées.
"IA" signifie souvent "intelligence appliquée," qui peut être une expertise humaine systématiquement appliquée avant qu'il ne s'agisse d'apprentissage automatique.
La rapidité sur le marché signifie rapidité d'apprentissage, pas rapidité à construire des logiciels complexes.
Les processus manuels révèlent les règles de décision qui rendent l'automatisation précieuse—sautez la phase manuelle et vous automatiserez les mauvaises choses.
La validation réelle du marché nécessite un paiement, pas seulement une utilisation. Les outils gratuits ne valident pas la volonté de payer.
La contrainte n'est pas la capacité de construction—c'est la compréhension de ce qui compte. Concentrez-vous sur le "quoi" avant le "comment."
Lorsque vous construisez des startups en IA, rappelez-vous : l'objectif n'est pas de prouver que vous pouvez construire un logiciel intelligent. C'est de prouver que les gens paieront pour une assistance intelligente.
Tout le reste—y compris votre choix de plateforme—doit découler de cette preuve.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Commencez par la livraison de services : Fournissez manuellement votre solution IA pour valider la proposition de valeur fondamentale
Documentez les modèles d'intelligence : Enregistrez ce qui rend vos résultats manuels précieux avant d'automatiser
Tester la volonté de payer : Introduisez les prix pendant la phase manuelle pour valider le modèle commercial
Choisissez des plateformes stratégiquement : Utilisez Bubble/no-code seulement après avoir prouvé les flux de travail utilisateurs et la viabilité commerciale
Pour votre boutique Ecommerce
Concentrez-vous sur l'intelligence des recommandations : Sélectionnez manuellement des recommandations de produits avant de créer des moteurs de recommandation
Testez l'automatisation du service client : Gérez manuellement les demandes de support pour comprendre les modèles avant de mettre en œuvre des chatbots
Validez la valeur de la personnalisation : Personnalisez manuellement les expériences pour tester si les clients attachent suffisamment de valeur à la personnalisation pour être prêts à payer
Prouvez l'intelligence des stocks : Utilisez une analyse manuelle pour comprendre les tendances de la demande avant d'automatiser les décisions d'inventaire