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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, j'ai regardé un autre fondateur présenter son "produit IA révolutionnaire" qui a pris 6 mois et 50 000 $ à construire. C'était essentiellement un wrapper chatbot autour de GPT-4. Je ne pouvais m'empêcher de penser : cela aurait pu être validé avec Bubble en un week-end.
La plupart des MVP IA échouent parce que les fondateurs se laissent entraîner par la technologie au lieu de se concentrer sur le problème qu'ils cherchent à résoudre. Ils passent des mois à construire des pipelines ML personnalisés alors qu'ils devraient tester si quelqu'un veut réellement leur solution. C'est là que les workflows de Bubble deviennent votre arme secrète.
Après avoir aidé plusieurs startups à construire des MVP alimentés par l'IA, j'ai appris que le chemin le plus rapide vers la validation n'est pas le plus technique. C'est celui qui vous met le plus rapidement devant des utilisateurs. C'est pourquoi je suis passé du développement personnalisé à Bubble pour le test de MVP IA - et les résultats parlent d'eux-mêmes.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience de construction de MVP IA avec Bubble :
Pourquoi le développement IA traditionnel est à l'envers pour les MVP
Le cadre de workflow Bubble qui réduit le temps de développement de 90 %
Comment valider les fonctionnalités IA sans les construire
Exemples réels de MVP qui sont passés d'une idée à des clients payants en quelques semaines
Quand passer de Bubble au développement personnalisé
Il ne s'agit pas de créer le prochain ChatGPT. Il s'agit de construire quelque chose que les gens veulent réellement, assez rapidement pour devancer votre concurrence sur le marché. Découvrez plus de stratégies IA ici.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur de startup croit sur les MVP d'IA
Le monde des startups est actuellement obsédé par l'IA, et les conseils sont partout : "Construisez un produit IA," "Ajoutez de l'IA à tout," "L'IA est l'avenir." La plupart des accélérateurs et des conseillers poussent le même récit - si vous n'utilisez pas l'IA, vous êtes à la traîne.
La sagesse conventionnelle se présente comme suit :
Commencez par le modèle AI - Choisissez votre LLM préféré et déterminez comment l'utiliser
Construisez une infrastructure personnalisée - Configurez vos propres points de terminaison API, bases de données et pipelines ML
Perfectionnez l'IA avant le lancement - Passez des mois à entraîner et à affiner votre modèle
Collectez des fonds pour les talents IA - Embauchez des ingénieurs ML coûteux avant d'avoir des clients
Concentrez-vous sur la différenciation technique - Rendez votre IA "meilleure" que celle des concurrents
Cette approche existe parce que le cycle de hype autour de l'IA a convaincu tout le monde que la technologie est le produit. Les VC aiment les fondateurs techniques qui peuvent parler des architectures de transformateurs et des espaces d'embedding. Les accélérateurs mettent en avant des entreprises avec des capacités techniques impressionnantes.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle s'effondre : Vos utilisateurs ne se soucient pas de votre modèle IA. Ils se soucient de savoir si votre produit résout leur problème mieux que les alternatives. La plupart des "startups IA" ne sont en réalité qu'une meilleure UX enveloppée autour d'API existantes.
J'ai vu d'innombrables fondateurs passer 6-12 mois à construire une infrastructure IA personnalisée pour découvrir ensuite que les utilisateurs voulaient quelque chose de complètement différent. D'ici là, des concurrents plus rapides ont capturé le marché avec des solutions plus simples. L'accent mis sur la technologie plutôt que sur la validation est en train de tuer des produits potentiellement excellents avant même qu'ils n'atteignent les utilisateurs.
La vraie question n'est pas "Comment puis-je construire une meilleure IA ?" C'est "Comment puis-je tester si mon idée d'IA résout réellement un problème réel ?" C'est là que mon approche avec les workflows Bubble entre en jeu.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Cette réalisation m'est venue à l'esprit lorsque je consultais une startup fintech qui voulait créer un « outil de catégorisation des dépenses alimenté par l'IA ». Le fondateur était convaincu qu'il leur fallait un modèle de machine learning personnalisé entraîné sur des données financières. Ils prévoyaient un calendrier de développement de 4 mois et avaient déjà commencé à interviewer des ingénieurs ML.
Le problème était clair : les petites entreprises catégorisaient manuellement des milliers de transactions de dépenses, ce qui prenait du temps et était sujet à des erreurs. Mais au lieu de tester si la catégorisation automatisée résolvait réellement ce problème, ils se perdaient dans la mise en œuvre technique.
J'ai suggéré une approche différente : « Que diriez-vous de tester l'ensemble de l'expérience utilisateur en deux semaines en utilisant Bubble et des API IA existantes ? » Le fondateur était sceptique. Comment une plateforme sans code pourrait-elle gérer des flux de travail IA ? Ne serait-elle pas trop limitée ? Trop lente ?
Mais nous avons essayé quand même. Dans la première semaine, j'ai construit une application Bubble qui pouvait :
Accepter les téléchargements de dépenses via CSV ou saisie manuelle
Envoyer les descriptions de transactions à l'API d'OpenAI pour la catégorisation
Afficher les résultats dans un tableau de bord clair où les utilisateurs pouvaient approuver ou rejeter des suggestions
Exporter les données catégorisées vers leur logiciel de comptabilité
La deuxième semaine a été consacrée à des tests avec 10 clients potentiels. Ce que nous avons découvert a été révélateur : les utilisateurs ne voulaient pas seulement une catégorisation - ils voulaient que le système apprenne leurs règles et préférences commerciales spécifiques. Ils avaient également besoin de scores de confiance pour chaque suggestion et de la capacité à entraîner le système sur leurs données historiques.
Plus important encore, nous avons appris que 40 % des transactions nécessitaient de toute façon un examen humain en raison de politiques spécifiques à l'entreprise. La solution « entièrement automatisée » qu'ils prévoyaient de passer des mois à construire aurait raté cette information cruciale.
En 3 semaines, nous avions des clients bêta payants et une feuille de route claire pour les fonctionnalités qui comptaient réellement. Le MVP Bubble a généré 5 000 $ de précommandes avant que nous écrivions une seule ligne de code personnalisé. C'est là que j'ai réalisé : pour les MVP IA, la vitesse de validation bat à chaque fois la sophistication technique.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après avoir construit plusieurs MVP d'IA avec Bubble, j'ai développé une approche systématique qui délivre constamment des résultats. L'idée clé est de considérer l'IA comme un service, et non comme une fonctionnalité produit. Au lieu de construire de l'IA, vous construisez des workflows qui relient les problèmes des utilisateurs aux solutions d'IA.
Phase 1 : Conception orientée problème (semaine 1)
Commencez par cartographier le parcours utilisateur sans aucune IA. Quelle tâche spécifique essaient-ils d'accomplir ? Où se bloquent-ils ? À quoi ressemblerait une automatisation
Fondation Technique
L'éditeur de flux de travail visuel de Bubble gère des intégrations IA complexes sans codage, ce qui le rend parfait pour le prototypage rapide et le test de différents services IA.
Vitesse de validation
La gestion des utilisateurs intégrée et la base de données vous permettent d'embarquer rapidement des testeurs bêta et de recueillir des commentaires sur la précision de l'IA dans des scénarios réels.
Efficacité des coûts
Utiliser des API d'IA existantes via Bubble coûte 90 % moins cher que le développement d'IA personnalisé tout en offrant des résultats comparables pour la plupart des cas d'utilisation de MVP.
Flexibilité d'itération
Modifiez les flux de travail de l'IA, échangez différents modèles ou changez complètement l'expérience utilisateur en quelques heures en fonction des retours des utilisateurs et de la validation du marché.
Les résultats de cette approche ont été constamment impressionnants à travers plusieurs projets. L'outil de catégorisation des dépenses est passé du concept à 15 000 $ de précommandes en 6 semaines. Plus important encore, nous avons identifié le véritable ajustement produit-marché : les entreprises ne voulaient pas seulement d'une catégorisation automatisée - elles voulaient un système d'apprentissage qui s'adapte à leurs règles spécifiques.
Voici ce qui se passe généralement avec l'approche Bubble AI MVP :
Vitesse de mise sur le marché : Le temps moyen entre l'idée et les tests utilisateurs est de 2 à 3 semaines, contre 3 à 6 mois pour le développement sur mesure. Cet avantage de vitesse est crucial sur les marchés de l'IA compétitifs où l'avantage du premier arrivé compte.
Efficacité des coûts : Les coûts de développement sont de 80 à 90 % inférieurs à ceux des solutions sur mesure. Au lieu d'embaucher des ingénieurs ML, vous payez pour des appels d'API et des abonnements Bubble. Pour l'outil de dépenses, le coût total de développement était inférieur à 2 000 $ contre les 50 000 $ projetés pour le développement sur mesure.
Validation des utilisateurs : Parce que vous pouvez itérer si rapidement, vous testez effectivement avec plus d'utilisateurs et recueillez plus de retours. L'outil de dépenses a été testé avec 25 entreprises avant que nous ne finalisions l'ensemble des fonctionnalités, ce qui a conduit à des scores de satisfaction supérieurs de 40 %.
Évolutivité technique : Bien que Bubble ait des limites, la plupart des MVP AI peuvent gérer des milliers d'utilisateurs avant de nécessiter une infrastructure sur mesure. À ce moment-là, vous avez des revenus et des exigences claires pour ce qu'il faut construire ensuite.
Le résultat le plus surprenant a été les taux de rétention. Les MVP AI construits avec cette approche montrent un engagement des utilisateurs 60 % plus élevé par rapport aux MVP traditionnels, probablement parce qu'ils résolvent de réels problèmes validés par une itération rapide plutôt que des problèmes supposés résolus par une technologie impressionnante.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir construit plusieurs MVP d'IA avec Bubble, voici les idées clés qui ont façonné mon approche :
L'IA est une fonctionnalité, pas un produit. Les utilisateurs se soucient des résultats, pas de la technologie derrière eux. Concentrez-vous sur le problème que vous résolvez, pas sur le modèle d'IA que vous utilisez.
Commencez toujours par des API existantes. OpenAI, Claude et les services spécialisés peuvent gérer 90 % des besoins de MVP. Les modèles personnalisés ne devraient être envisagés qu'après l'acquisition de clients payants et de besoins spécifiques.
Les retours des utilisateurs surpassent l'exactitude du modèle. Une IA légèrement moins précise avec une excellente expérience utilisateur et des boucles de retour d'information surperformera toujours un modèle parfait avec une mauvaise UX.
Préparez-vous à l'« hiver de l'IA ». Construisez des flux de travail qui peuvent revenir à des processus manuels ou à une automatisation plus simple. Ne faites pas de l'IA un point unique de défaillance.
Les limitations de Bubble sont en réalité des fonctionnalités pour les MVP. La plateforme vous oblige à penser en termes de flux de travail des utilisateurs plutôt qu'en architecture technique, ce qui conduit à de meilleurs produits.
Documentez tout dès le premier jour. Lorsque vous aurez éventuellement besoin de développement sur mesure, avoir des flux de travail Bubble détaillés rendra le passage technique beaucoup plus fluide.
Surveillez vos coûts d'API de près. Les services d'IA peuvent devenir coûteux à grande échelle. Intégrez la surveillance des coûts dans vos flux de travail Bubble dès le départ.
La plus grande leçon a été que la rapidité d'itération compte plus que la sophistication technique pour les MVP d'IA. Le marché évolue si rapidement qu'être précis à 80 % mais 10 fois plus rapide sur le marché l'emporte systématiquement sur le fait d'être précis à 95 % mais lent à se lancer.
Cette approche n'est pas adaptée à tous les produits d'IA - vous ne pouvez pas construire le prochain GPT avec Bubble. Mais pour la grande majorité des idées de startups d'IA, qui consistent vraiment à mieux utiliser les capacités d'IA existantes, ce cadre permet d'obtenir des résultats plus rapidement et à moindres coûts que toute alternative que j'ai essayée.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui construisent des fonctionnalités d'IA :
Commencez par la cartographie des flux de travail des utilisateurs avant de toucher à toute technologie d'IA
Utilisez le connecteur API de Bubble pour tester rapidement différents services d'IA
Établissez des boucles de rétroaction pour capturer les corrections des utilisateurs et améliorer la précision
Concentrez-vous sur la résolution d'un problème spécifique vraiment bien plutôt que sur des capacités d'IA générales
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique explorant l'automatisation de l'IA :
Tester l'IA pour la catégorisation des produits, le service client ou la prévision des stocks en utilisant les flux de travail Bubble
S'intégrer aux API de commerce électronique existantes via le système de connecteurs de Bubble
Commencer avec des chatbots de support client qui peuvent escalader vers des humains si nécessaire
Utiliser l'IA pour des fonctionnalités de personnalisation qui peuvent être facilement testées en A/B