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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, je travaillais avec un client de commerce électronique B2C qui avait plus de 3 000 produits et était submergé par son propre catalogue. Les clients cliquaient sans fin, repartant avec des paniers vides parce qu'ils ne trouvaient pas ce qu'ils voulaient vraiment. Ça vous semble familier ?
Le premier instinct du client était ce que la plupart des entreprises font : engager une équipe de développement pour construire un moteur de recommandation AI personnalisé. Un budget à six chiffres, un délai de six mois, et aucune garantie que cela fonctionnerait réellement. J'avais une idée différente.
Et si nous pouvions construire un système de recommandation AI fonctionnel en quelques jours, et non en plusieurs mois, en utilisant des outils sans code comme Bubble ?
Il s'avère que c'est possible. Et cela pourrait même mieux fonctionner que la solution personnalisée car vous pouvez itérer plus rapidement et tester le comportement réel des utilisateurs immédiatement. Il ne s'agit pas de construire un système AI parfait - il s'agit de construire quelque chose qui fonctionne et améliore vos indicateurs commerciaux.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience :
Pourquoi les moteurs de recommandation AI sans code surpassent souvent les solutions personnalisées
Le flux de travail exact de Bubble que j'ai construit pour analyser le comportement des utilisateurs et générer des recommandations
Comment intégrer des services AI tiers sans toucher au code
Quels indicateurs comptent réellement pour le succès d'un système de recommandation
Les pièges courants qui détruisent les projets AI sans code avant qu'ils ne commencent
Le meilleur ? Cette approche fonctionne pour l'intégration SaaS, les plateformes de contenu, et toute entreprise qui doit aider les utilisateurs à découvrir ce qu'ils veulent vraiment. Laissez-moi vous montrer exactement comment je l'ai construit et ce que j'ai appris en cours de route.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur de startup entend dire sur l'IA
Si vous avez déjà mentionné vouloir un système de recommandation IA à un développeur ou une agence, vous avez probablement entendu le même discours que j'ai entendu des dizaines de fois. Il va quelque chose comme ceci :
"Vous avez besoin d'une infrastructure de machine learning appropriée. La vraie IA nécessite une expertise en science des données. Les outils sans code ne sont que des jouets qui ne peuvent pas gérer des charges de travail IA sérieuses."
L'industrie aime compliquer l'IA. Voici ce que la sagesse conventionnelle vous dit :
Engagez une équipe de scientifiques des données - Vous avez besoin de doctorats pour créer une "vraie" IA
Construisez des pipelines ML personnalisés - Tout doit être codé depuis le début
Collectez des ensembles de données massifs - Vous avez besoin de millions de points de données avant de commencer
Utilisez une infrastructure de niveau entreprise - AWS SageMaker ou rien
Préparez-vous à des mois de développement - Une bonne IA prend du temps à être construite correctement
Ce conseil existe parce que l'industrie de l'IA a été dominée par des géants de la technologie et des institutions de recherche pendant des années. L'hypothèse est que si Netflix et Amazon ont besoin de systèmes de recommandation complexes, tout le monde en a besoin.
Mais voici où cela s'effondre en pratique : La plupart des entreprises n'ont pas besoin d'une complexité au niveau de Netflix. Elles ont besoin de quelque chose qui fonctionne aujourd'hui, améliore l'expérience utilisateur et stimule les conversions. Pendant que vous passez six mois à construire le système d'IA parfait, vos concurrents testent et itèrent avec des solutions sans code qui fonctionnent déjà.
La réalité est que les plateformes modernes sans code comme Bubble ont évolué bien au-delà des applications CRUD simples. Associées aux API IA d'OpenAI, d'Anthropic ou de services spécialisés, vous pouvez construire des systèmes de recommandation sophistiqués qui offrent une vraie valeur commerciale en quelques jours, et non en quelques mois.
La question n'est pas de savoir si l'IA sans code est une "vraie" IA - c'est de savoir si elle résout votre problème commercial mieux que l'alternative.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici la situation dans laquelle je suis entré : Ce client de commerce électronique avait un magasin Shopify avec plus de 3 000 produits dans des dizaines de catégories. Leur durée session moyenne était terrible, le taux de rebond était astronomique et les taux de conversion étaient bloqués autour de 1,2 %.
Le problème principal n'était pas les produits - c'était la découverte. Les clients arrivaient sur la page d'accueil, voyaient ce catalogue immense, se sentaient dépassés et quittaient. Ceux qui restaient cliquaient sur peut-être 3-4 produits avant d’abandonner.
Le plan initial du client était exactement ce à quoi vous vous attendez : engager une équipe de développement pour construire un moteur de recommandation sur mesure. Ils avaient obtenu des devis allant de 80 000 à 150 000 dollars avec des délais de 4 à 8 mois. La solution proposée impliquait des modèles d'apprentissage automatique, du filtrage collaboratif et tous les mots à la mode.
Mais je savais quelque chose qu'ils ne savaient pas - la plupart de ces systèmes de recommandation sur mesure échouent non pas parce que l'IA n'est pas assez sophistiquée, mais parce qu'ils prennent tellement de temps à construire que lorsque'ils sont en ligne, l'entreprise a déjà évolué ou le comportement des utilisateurs a changé.
J'ai proposé une approche différente : « Et si nous pouvions avoir un système de recommandation opérationnel en deux semaines au lieu de six mois ? »
Le client était sceptique. Ils avaient été conditionnés à croire qu'une bonne IA nécessite un investissement massif et un temps de développement considérable. Mais ils ont accepté de me laisser essayer une approche sans code d'abord, principalement parce que le risque était beaucoup plus faible.
C'est là que la plupart des projets d'IA sans code se trompent - les gens essaient de reproduire des systèmes complexes au lieu de commencer par des solutions simples et efficaces. Je n'ai pas essayé de construire l'algorithme de recommandation de Netflix. Je me suis concentré sur la résolution d'un problème spécifique : aider les utilisateurs à trouver des produits qu'ils souhaiteraient réellement acheter.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Étape 1 : Comprendre l'intention de l'utilisateur à travers les workflows Bubble
Au lieu de commencer par l'IA, j'ai commencé par la collecte de données. J'ai construit des workflows Bubble pour suivre des comportements spécifiques des utilisateurs qui indiquaient une intention :
Temps passé sur les pages de produits
Modèles de navigation par catégorie
Ajouts au panier (même si non acheté)
Requêtes de recherche
Vues de produits similaires dans la même session
L'idée clé : je n'essayais pas de prédire ce que les utilisateurs pourraient vouloir. J'identifiais ce qu'ils avaient déjà montré comme intérêt et trouvais des produits similaires.
Étape 2 : Construire la logique de recommandation
C'est à ce stade que la plupart des gens compliquent les choses. Au lieu de construire des modèles d'apprentissage automatique complexes, j'ai utilisé une combinaison de :
Recommandations basées sur des règles - Si quelqu'un consulte des chaussures de course, montrer d'autres chaussures de course
Suggestions basées sur le comportement - Suivre ce que d'autres utilisateurs avec des modèles de navigation similaires ont acheté
Descriptions améliorées par l'IA - Utilisé l'API OpenAI pour analyser les descriptions de produits et trouver des similarités sémantiques
Étape 3 : L'implémentation Bubble
J'ai construit tout le système en utilisant le moteur de workflow et la base de données de Bubble. L'architecture de base était étonnamment simple :
Table de données : Sessions utilisateurs avec suivi des comportements
Workflow d'analyse de produits : Appels API pour analyser les similarités de produits
Moteur de recommandations : Workflows Bubble qui classaient les produits en fonction de plusieurs facteurs
Logique d'affichage : Éléments dynamiques qui montraient des recommandations sur tout le site
Étape 4 : Intégration de l'IA sans complexité
Plutôt que de construire des modèles d'apprentissage automatique à partir de zéro, j'ai intégré des services d'IA existants via des API :
OpenAI pour le jumelage sémantique de produits - A analysé les descriptions de produits pour trouver des articles similaires
Customer.io pour les déclencheurs de comportement - Suivi automatisé basé sur des modèles de navigation
Zapier pour la synchronisation des données - Connecté Bubble à Shopify et à d'autres outils sans friction
La beauté de cette approche était que chaque composant pouvait être testé et amélioré indépendamment. Si le jumelage sémantique ne fonctionnait pas bien, je pouvais le remplacer par un autre service sans reconstruire tout le système.
Étape 5 : Optimisation continue par le biais des tests A/B
C'est là que le no-code brille vraiment. Dans Bubble, j'ai mis en place plusieurs algorithmes de recommandation fonctionnant simultanément :
Version A : Recommandations basées sur le comportement pur
Version B : Jumelage sémantique amélioré par l'IA
Version C : Approche hybride combinant les deux
Je pouvais ajuster la logique, tester de nouvelles approches et voir les résultats en temps réel. Pas de cycles de déploiement, pas de goulets d'étranglement pour les développeurs - juste une amélioration continue basée sur les données réelles des utilisateurs.
Pile technique
Flux de travail Bubble + API OpenAI + intégrations Zapier pour un flux de données sans couture
Métriques de performance
Taux de clics suivis, améliorations de conversion et durée des sessions utilisateur
Cadre de test
Testé plusieurs algorithmes de recommandation simultanément par A/B dans Bubble
Planification de la scalabilité
Conçu des composants modulaires capables de gérer des catalogues de produits croissants et des bases d'utilisateurs
Les résultats n'étaient pas seulement bons - ils étaient immédiats et mesurables :
Dans les deux premières semaines :
La durée moyenne des sessions a augmenté de 2:30 à 4:15
Les vues de page produit par session sont passées de 3,2 à 7,8
Le taux d'abandon de panier a chuté de 15%
Après un mois d'optimisation :
Le taux de conversion s'est amélioré de 1,2% à 2,1%
La valeur moyenne des commandes a augmenté de 23%
Les utilisateurs découvraient des produits qu'ils n'auraient jamais trouvés par une navigation traditionnelle
Mais ce qui m'a vraiment surpris : Le système sans code était en réalité plus efficace que les solutions sur mesure que j'avais vues chez d'autres clients. Pourquoi ? Parce que nous pouvions itérer quotidiennement au lieu d'attendre des mois pour des mises à jour.
Le client était émerveillé. Ils s'attendaient à attendre six mois pour un système de recommandation, et au lieu de cela, ils avaient quelque chose de mieux qu'ils ne l'avaient imaginé en deux semaines. Le coût total était d'environ 95% de moins que le développement sur mesure proposé.
Plus important encore, lorsque le système avait besoin d'ajustements en fonction des tendances saisonnières ou de nouvelles catégories de produits, je pouvais mettre en œuvre des changements le jour même au lieu de déposer des tickets de développement et d'attendre des semaines pour des mises à jour.
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 construisant des systèmes de recommandation d'IA avec des outils sans code :
Commencez par le comportement des utilisateurs, pas par les algorithmes - Concentrez-vous sur ce que les utilisateurs vous disent déjà par leurs actions
Le parfait est l'ennemi du bon - Un système simple qui fonctionne aujourd'hui est meilleur qu'un système parfait qui sera lancé dans six mois
Le sans code ne signifie pas sans stratégie - Vous devez toujours comprendre le problème commercial et la psychologie des utilisateurs
L'intégration API est votre super-pouvoir - Profitez des services d'IA existants au lieu de construire tout à partir de zéro
Testez tôt et souvent - La capacité d'itérer rapidement est plus précieuse que des algorithmes sophistiqués
La qualité des données compte plus que la quantité - Des données propres et pertinentes dépassent des ensembles de données massifs
L'expérience utilisateur l'emporte sur la complexité technique - Si cela n'améliore pas le parcours client, l'IA est inutile
Ce que je ferais différemment : J'aurais commencé avec une logique encore plus simple et construit la complexité progressivement. La tentation avec le sans code est d'ajouter rapidement des fonctionnalités, mais parfois moins c'est plus.
Quand cette approche fonctionne le mieux : Magasins de commerce électronique avec plus de 100 produits, plateformes SaaS avec plusieurs fonctionnalités, sites de contenu avec des offres diverses. En gros, partout où les utilisateurs ont besoin d'aide pour découvrir ce qu'ils veulent.
Quand l'éviter : Si vous avez un budget et du temps illimités, ou si vos besoins en recommandations sont extrêmement spécialisés (comme les algorithmes de trading financier). Mais honnêtement, c'est peut-être 5 % des entreprises.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre ce guide :
Suivez les modèles d'utilisation des fonctionnalités pour recommander des outils pertinents
Utilisez le comportement d'intégration pour suggérer les prochaines étapes
Mettez en œuvre une découverte progressive des fonctionnalités basée sur la maturité de l'utilisateur
Testez A/B le placement des recommandations dans l'interface de votre produit
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique utilisant cette approche :
Commencez par des recommandations de "fréquemment achetés ensemble"
Mettez en œuvre des suggestions basées sur les catégories sur les pages de produits
Utilisez les données d'abandon de panier pour améliorer les recommandations
Testez les widgets de recommandation sur la page d'accueil et les pages de catégorie