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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel s'est approché de moi avec une opportunité passionnante : construire une plateforme de marché à double sens alimentée par des fonctionnalités d'IA. Le budget était considérable, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Pas parce que je ne pouvais pas le livrer, mais parce qu'ils posaient la mauvaise question entièrement. Ils voulaient construire une plateforme d'IA pour "tester si leur idée fonctionne" – mais n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, et aucune preuve de demande. Juste de l'enthousiasme et un budget conséquent.
Cette expérience m'a appris quelque chose de crucial sur le prototypage de l'IA en 2025 : la contrainte n'est plus de construire – c'est de savoir quoi construire et pour qui. Avec des outils comme Bubble rendant le développement complexe accessible, le véritable défi s'est déplacé de la capacité technique à la validation du marché.
Voici ce que vous apprendrez de mon approche contrariante du développement de prototypes d'IA :
Pourquoi je recommande une validation manuelle avant tout développement d'IA
Comment construire des prototypes d'IA significatifs qui résolvent de réels problèmes
Quand les plateformes sans code comme Bubble ont du sens pour les projets d'IA
Mon cadre pour éviter les échecs coûteux des prototypes d'IA
Exemples réels de fonctionnalités d'IA qui apportent réellement de la valeur commerciale
Réalité de l'industrie
Ce que tout le monde vous dit sur le prototypage de l'IA
Les conseils actuels en matière de prototypage AI suivent un schéma prévisible. Chaque accélérateur de startup, chaque blog technologique et chaque consultant vous dit la même chose :
"Construisez rapidement, testez tôt, itérez rapidement." Le manuel standard suggère de choisir une plateforme sans code, d'ajouter quelques API AI, de lancer un MVP et de voir ce qui fonctionne.
Voici les cinq recommandations les plus courantes que vous entendrez :
Commencez par des fonctionnalités orientées AI – Intégrez l'intelligence dans votre produit de base dès le premier jour
Utilisez le sans-code pour la rapidité – Des plateformes comme Bubble vous permettent de prototyper sans développeurs
Intégrez des API AI populaires – Exploitez ChatGPT, Claude ou d'autres modèles établis
Lancez et apprenez – Mettez quelque chose de fonctionnel rapidement devant les utilisateurs
Concentrez-vous sur les retours des utilisateurs – Laissez le marché guider le développement de vos fonctionnalités AI
Ces conseils existent parce qu'ils semblent logiques et correspondent à la mythologie de la Silicon Valley sur l'itération rapide. Les outils sont accessibles, les API AI sont puissantes et les plateformes sans code ont démocratisé le développement.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle s'effondre : elle suppose que vos fonctionnalités AI doivent exister. La plupart des fondateurs passent la question fondamentale de savoir si l'AI résout réellement un problème validé pour de vrais utilisateurs prêts à payer pour une solution.
Le résultat ? Des centaines de prototypes AI que personne ne veut, brûlant des budgets sur des solutions sophistiquées à des problèmes qui n'existent pas. La technologie fonctionne parfaitement – mais elle résout les mauvais problèmes pour les mauvaises personnes.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui m'a approché avec l'idée de marketplace AI était enthousiasmé par la révolution no-code. Ils avaient entendu dire que des outils comme Bubble et de nouvelles API AI pouvaient réaliser des choses rapidement et à moindre coût. Techniquement, ils n'avaient pas tort – vous pouvez construire des plateformes sophistiquées avec ces outils.
Mais leur déclaration principale révélait le problème fondamental : "Nous voulons voir si notre idée 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, de l'enthousiasme et un budget. Ça vous semble familier ? C'est exactement le piège dans lequel tombent la plupart des projets de prototype AI.
Lorsque j'ai creusé plus profondément dans leur processus de "validation", voici ce que j'ai trouvé :
Ils avaient sondé des amis et des membres de la famille (qui étaient polis)
Ils avaient fait des recherches sur les concurrents (mais n'avaient trouvé aucun concurrent direct)
Ils avaient créé des personas utilisateurs (basés sur des suppositions)
Ils n'avaient jamais réellement parlé aux clients potentiels
Mon premier instinct était de prendre le projet. La portée technique était intéressante, le budget était bon, et construire une marketplace alimentée par AI sur Bubble aurait été une pièce solide de portfolio.
Mais ensuite, je me suis rappelé chaque projet similaire que j'avais vu échouer. De magnifiques prototypes que personne n'utilisait. Des fonctionnalités AI sophistiquées qui résolvaient des problèmes que personne n'avait. Des fondateurs qui passaient des mois à construire avant de découvrir que leur marché n'existait pas.
C'est alors que j'ai réalisé : si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire – pas trois mois.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de me lancer dans le développement de Bubble, je leur ai dit quelque chose qui les a d'abord choqués : leur premier MVP ne devrait pas être un produit du tout. Voici le cadre que j'ai recommandé, et que j'utilise maintenant pour tous les projets de prototypes d'IA :
Phase 1 : Validation de la demande manuelle (Semaine 1)
Jour 1 : Créez une simple page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur. Pas de design fantaisiste, pas de fonctionnalités IA – juste une description claire du problème que vous résolvez et pour qui.
Semaine 1 : Commencez un contact manuel avec des utilisateurs potentiels des deux côtés du marché. Cela signifie réellement parler aux gens, pas envoyer des enquêtes. Des conversations réelles sur des problèmes réels.
Phase 2 : MVP alimenté par des humains (Semaines 2-4)
Au lieu de construire des algorithmes IA, associez manuellement l'offre et la demande par e-mail ou WhatsApp. Cette approche révèle le véritable flux de travail, les points de douleur et les échanges de valeur qui comptent pour les utilisateurs.
J'ai appris cette approche en observant des marchés réussis comme Airbnb, qui ont commencé par des processus manuels avant d'automatiser. La clé : votre MVP doit être votre processus de marketing et de vente, pas votre produit.
Phase 3 : Automatisation intelligente (Mois 2+)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande que vous envisagez de construire une automatisation. Et c'est là où Bubble devient précieux – pas pour la validation initiale, mais pour la mise à l'échelle des processus prouvés.
Quand vous commencez à construire, concentrez les fonctionnalités IA sur les points de friction spécifiques que vous avez découverts lors des opérations manuelles. Cela garantit que chaque fonctionnalité IA résout un problème réel et validé.
La stratégie de mise en œuvre de Bubble
Lorsque la validation manuelle réussit, Bubble devient puissant pour les prototypes d'IA car :
Vous pouvez intégrer des API IA sans développement backend complexe
La structure de la base de données peut évoluer à mesure que vous en apprenez davantage sur les besoins des utilisateurs
Les flux de travail visuels correspondent aux parcours utilisateurs validés que vous avez déjà cartographiés
Vous pouvez tester les fonctionnalités IA avec de vrais utilisateurs rapidement
Mais la différence cruciale : chaque fonctionnalité que vous construisez aborde un problème spécifique que vous avez déjà validé par des opérations manuelles.
Manuel d'abord
Validez la demande avec des processus humains avant de créer des fonctionnalités d'IA. Cela révèle de réels flux de travail et des points de douleur.
Choix de la plateforme
Bubble fonctionne bien pour les prototypes d'IA, mais seulement après que vous avez prouvé ce qui doit être automatisé.
Focus sur l'intégration
Ajoutez de l'IA pour résoudre des points de friction spécifiques que vous avez découverts, et non pour créer des fonctionnalités qui semblent impressionnantes.
Parcours de l'utilisateur
Cartographiez l'expérience utilisateur complète manuellement avant d'automatiser une étape avec des outils d'IA ou sans code.
Utiliser cette approche axée sur la validation change complètement les résultats des prototypes. Au lieu de construire des solutions sophistiquées pour des problèmes imaginaires, vous créez des fonctionnalités d'IA ciblées qui résolvent de réels points de friction.
Pour le client du marché, la validation manuelle a révélé quelque chose de crucial : leur marché cible avait déjà des solutions fonctionnelles. Le problème n'était pas assez complexe pour nécessiter un marché – les outils existants géraient la plupart des cas d'utilisation correctement.
Cette découverte leur a fait économiser des mois de temps de développement et des dizaines de milliers en budget. Plus important encore, cela a redirigé leur énergie vers la recherche de vrais problèmes qui valent la peine d'être résolus.
Lorsque j'applique ce cadre à d'autres projets de prototypes d'IA, les résultats montrent systématiquement que la validation manuelle empêche les voies sans issue coûteuses. Les projets qui survivent à cette phase ont tendance à avoir des taux de réussite beaucoup plus élevés car ils sont basés sur une demande prouvée plutôt que sur des hypothèses.
L'avantage temporel est contre-intuitif : passer plus de temps sur la validation accélère en fait le développement global car vous évitez de construire les mauvaises choses.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir appliqué cette approche à plusieurs projets de prototype d'IA, voici les leçons clés qui émergent constamment :
La distribution prime sur la qualité du produit – Avoir de vrais utilisateurs compte plus que des fonctionnalités d'IA sophistiquées
Les processus manuels révèlent de véritables flux de travail – Vous ne pouvez pas concevoir une bonne automatisation sans comprendre le comportement réel des utilisateurs
Bubble est idéal pour l'itération – Les plateformes sans code excellent lorsque vous devez tester et modifier rapidement
L'IA doit résoudre des problèmes validés – Chaque fonctionnalité d'IA a besoin d'un objectif prouvé avant le développement
La validation empêche l'élargissement du champ d'application – Des besoins utilisateur clairs gardent le développement des fonctionnalités concentré
Le budget suit la validation – Les investisseurs et les parties prenantes soutiennent les projets ayant une demande prouvée
La rapidité vient de la concentration – Construire les bonnes choses rapidement est meilleur que de tout construire lentement
La plus grande erreur que je vois dans le prototypage d'IA est de traiter la validation comme une case à cocher plutôt que comme une fondation. La véritable validation change ce que vous construisez, pas seulement si vous le construisez.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS construisant des prototypes d'IA :
Commencez par le développement manuel de la clientèle, et non par le développement de fonctionnalités
Utilisez des métriques SaaS éprouvées pour valider la valeur des fonctionnalités d'IA
Concentrez l'IA sur les points de douleur d'intégration et de fidélisation des utilisateurs
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique envisageant des fonctionnalités d'IA :
Validez d'abord les recommandations de l'IA par une curation manuelle
Testez des concepts de personnalisation avec une segmentation simple
Utilisez l'IA pour automatiser les workflows de service client éprouvés