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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, un client potentiel m'a approché avec une opportunité passionnante : construire une plateforme de marché à deux facettes avec des fonctionnalités d'IA. Le budget était conséquent, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus gros projets à ce jour.
J'ai dit non.
Voici pourquoi — et ce que cela m'a appris sur le véritable objectif des MVP en 2025. Le client est venu vers moi enthousiaste à propos de la révolution no-code et des nouveaux outils d'IA comme Bubble. Ils avaient entendu que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement et à moindre coût. Ils n'avaient pas tort — techniquement, vous pouvez construire une plateforme complexe alimentée par l'IA avec ces outils.
Mais leur affirmation principale révélait le problème : "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 et de l'enthousiasme pour l'IA.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des fondateurs abordent le développement de l'IA à l'envers
Les véritables contraintes de la création d'applications d'IA avec Bubble
Mon cadre pour déterminer quand utiliser le no-code contre le développement personnalisé
Intégrations spécifiques de l'IA qui fonctionnent (et qui ne fonctionnent pas) dans Bubble
Comment valider les fonctionnalités de l'IA avant de construire quoi que ce soit
Ce n'est pas une question de "comment" technique — il s'agit du "pourquoi" stratégique que la plupart des fondateurs manquent lorsqu'ils s'enthousiasment pour les possibilités de l'IA.
Vérifier la réalité
Ce que chaque fondateur croit sur l'IA sans code
Le récit sans code de l'IA est partout en ce moment. Vous avez probablement vu les gros titres : "Construisez une startup IA en 24 heures avec Bubble !" ou "No-code IA : L'avenir du prototypage rapide." La promesse est séduisante : combinez la rapidité des plateformes sans code avec la puissance de l'IA, et vous pouvez prétendument construire la prochaine licorne depuis votre ordinateur portable.
Voici ce que la sagesse conventionnelle vous dit :
Bubble peut s'intégrer à n'importe quelle API — Par conséquent, vous pouvez le connecter à OpenAI, Claude ou tout service IA
Le sans code accélère le développement — Vous expédierez plus rapidement que la programmation traditionnelle
L'IA rend tout possible — Des fonctionnalités complexes deviennent simples avec les bonnes instructions
Approche MVP d'abord — Construisez rapidement, testez, itérez
Validation rentable — Testez des idées sans embaucher de développeurs
Ces conseils existent parce qu'ils sont en partie vrais. Bubble peut s'intégrer aux API IA. Vous pouvez construire des prototypes fonctionnels rapidement. Les outils ont démocratisé l'accès à des technologies puissantes.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle manque de clarté : elle confond ce qui est techniquement possible avec ce qui est stratégiquement intelligent. Juste parce que vous pouvez construire quelque chose ne veut pas dire que vous devriez. La véritable question n'est pas "Puis-je utiliser Bubble pour créer une application IA ?" — c'est "Devrais-je ?"
La plupart des fondateurs se laissent emporter par l'excitation technique et manquent la vue d'ensemble. Ils résolvent d'abord le mauvais problème.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client m'a approché au sujet de son marché alimenté par l'IA, j'ai reconnu un schéma que j'avais vu de manière répétée dans mon travail de conseil. Ils voulaient tester si leur idée valait la peine d'être poursuivie, mais ils prévoyaient de passer des mois à construire une plateforme complexe pour le découvrir.
La situation était classique : des entrepreneurs confondant validation et développement. Ils avaient identifié un véritable problème dans leur secteur — un appariement inefficace entre acheteurs et vendeurs — et croyaient que l'IA pourrait le résoudre mieux que les solutions existantes. Leur enthousiasme était sincère et leur étude de marché semblait solide sur le papier.
Mais voici ce qui leur manquait : ils n'avaient aucune relation existante avec leurs clients cibles. Pas de liste de diffusion, pas d'abonnés sur les réseaux sociaux, pas de connexions dans l'industrie. Ils me demandaient essentiellement de créer un outil sophistiqué pour des personnes avec lesquelles ils n'avaient jamais parlé.
C'est ici que mon expérience en développement SaaS a pris tout son sens. J'ai vu trop de fondateurs construire de magnifiques produits fonctionnels que personne n'utilise. Le problème n'était pas leur exécution technique — c'était leur processus de validation.
J'ai expliqué ma philosophie : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire — pas trois mois." Oui, même avec des outils d'IA et sans code, construire une plateforme fonctionnelle à deux faces prend du temps. Mais votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout.
Leur réaction était révélatrice. Ils se sont opposés, expliquant comment Bubble pouvait gérer la complexité, comment l'IA les différencierait, comme ils pouvaient itérer rapidement. Ils étaient concentrés sur la solution, pas sur la validation du problème.
C'est à ce moment-là que j'ai su qu'ils n'étaient pas prêts pour ce que j'offre généralement à travers mon approche de conseil en croissance.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de prendre leur projet, j'ai partagé mon approche alternative — ce que j'appelle le "Cadre MVP Manuel" pour les idées alimentées par l'IA. Ce cadre a permis à mes clients d'économiser des milliers de dollars et des mois de temps de développement.
Phase 1 : Validation de la Demande (Semaine 1)
J'ai recommandé de commencer par une simple page de destination expliquant leur proposition de valeur. Pas d'application Bubble, pas d'intégration IA — juste une description claire du problème qu'ils résoudraient et pour qui. La page devrait capturer les e-mails des utilisateurs intéressés.
Mais voici la clé : les "fonctionnalités IA" qu'ils voulaient construire pouvaient être simulées manuellement. Au lieu de former des algorithmes pour faire correspondre acheteurs et vendeurs, ils pouvaient le faire eux-mêmes au départ. Ce processus manuel leur apprendrait à quoi ressemblent réellement de bonnes correspondances avant d'automatiser quoi que ce soit.
Phase 2 : Opérations Manuelles (Semaines 2-4)
Mon manuel prévoyait un matchmaking manuel par e-mail et appels téléphoniques. Oui, cela ne se développe pas — c'est le but. L'objectif est d'apprendre ce que les clients veulent réellement, et non de construire des systèmes évolutifs.
Pendant cette phase, ils documenteraient chaque décision : Quels critères sont importants pour les correspondances ? Comment les clients préfèrent-ils communiquer ? Quelles informations sont réellement nécessaires ? Ces informations deviennent la base de tout développement futur de l'IA.
Phase 3 : Automatisation Simple (Mois 2)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuellement que je recommanderais de construire quoi que ce soit. Et même alors, la première automatisation ne serait pas de l'IA — ce seraient des outils de workflow simples comme Zapier ou des formulaires Bubble de base.
La partie IA vient en dernier, pas en premier. D'ici là, ils comprendraient suffisamment leurs utilisateurs pour savoir quelles fonctionnalités IA apporteraient réellement de la valeur par rapport à celles qui semblent juste impressionnantes.
La Stratégie d'Intégration de Bubble
Quand le moment viendra de construire réellement, Bubble fonctionne bien pour l'interface — interfaces utilisateur, gestion des données, traitement des paiements. Mais la logique IA fonctionne souvent mieux en tant qu'appels API externes vers des services spécialisés.
Mon approche traite Bubble comme la couche de présentation et garde le traitement complexe de l'IA séparé. Cela maintient la flexibilité et rend le débogage beaucoup plus facile.
Cadre de test
Documentez chaque décision manuelle pour informer l'automatisation future de l'IA.
Outils de validation
Utilisez des pages de destination et des processus manuels avant de créer des fonctionnalités complexes
Stratégie d'intégration
Gardez le traitement de l'IA séparé de la couche de présentation de Bubble
Mentalité de croissance
Commencer manuellement, automatiser uniquement les processus ayant prouvé leur valeur
Les résultats de cette approche parlent d'eux-mêmes, bien que ce ne soit pas de la manière dont la plupart des fondateurs s'y attendent. Lorsque je partage ce cadre, environ 70 % des projets d'IA potentiels sont abandonnés — et c'est une bonne chose.
Ces fondateurs découvrent grâce à des tests manuels que leurs hypothèses étaient fausses. Peut-être que les critères de correspondance qu'ils pensaient importants ne comptent en fait pas pour les utilisateurs. Peut-être que les fonctionnalités d'IA qui les excitaient résolvent des problèmes que les clients n'ont pas.
Les 30 % qui passent la validation manuelle construisent des produits beaucoup plus solides. Ils comprennent profondément leurs utilisateurs, leurs fonctionnalités d'IA résolvent de vrais problèmes, et ils évitent le piège de la complexité technique qui tue tant de projets sans code.
Un client qui a suivi cette approche a découvert que son "moteur de recommandation alimenté par l'IA" pouvait être remplacé par trois simples menus déroulants. Ils ont économisé des mois de développement et ont construit quelque chose que les utilisateurs préféraient réellement.
Un autre a appris que leur marché n'avait pas besoin de correspondance par IA du tout — ce que les utilisateurs voulaient vraiment, c'était de meilleurs filtres de recherche et une vérification des vendeurs. Ils ont construit cela dans Bubble en deux semaines au lieu de passer des mois sur l'apprentissage automatique.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principaux enseignements que j'ai tirés en guidant les fondateurs à travers la validation de l'IA :
L'IA est souvent une solution à la recherche d'un problème — La plupart des fondateurs commencent par "ajoutons de l'IA" au lieu de "quel problème doit être résolu ?"
Les processus manuels vous apprennent ce qu'il faut automatiser — Vous ne pouvez pas construire une bonne IA sans d'abord comprendre le processus décisionnel humain
Bubble excelle dans les interfaces, pas dans l'intelligence — Utilisez-le pour l'expérience utilisateur, pas pour une logique complexe
La validation vient avant l'optimisation — Prouvez que les gens veulent le résultat avant de perfectionner le processus
La complexité ralentit la vitesse d'itération — Plus il y a de pièces mobiles, plus il devient difficile de tester et d'améliorer
Les utilisateurs se soucient des résultats, pas de la technologie — Ils veulent que leur problème soit résolu, que ce soit par l'IA ou des tableurs
Les contraintes techniques obligent à des solutions créatives — Les limitations de Bubble conduisent souvent à de meilleures expériences utilisateur
La plus grande erreur que je vois chez les fondateurs est de traiter le développement d'IA sans code comme un développement logiciel traditionnel. Ils se concentrent sur les fonctionnalités et les capacités techniques au lieu des résultats pour l'utilisateur et de la validation des problèmes.
Si vous envisagez de créer une application IA avec Bubble, commencez par le cadre de validation. Ne passez au développement qu'après avoir prouvé la demande manuellement.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS :
Commencez par un onboarding manuel des utilisateurs pour comprendre quelles fonctionnalités "intelligentes" sont réellement importantes
Utilisez Bubble pour les tableaux de bord et la gestion des utilisateurs, des API externes pour le traitement de l'IA
Concentrez-vous sur une fonctionnalité d'IA qui améliore directement les résultats des utilisateurs, et non sur plusieurs fonctionnalités "cool"
Documentez toutes les décisions manuelles pour informer les priorités d'automatisation futures
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique :
Testez manuellement la logique de recommandation de produits avant de construire des systèmes d'IA
Utilisez Bubble pour les interfaces destinées aux clients, gardez l'intelligence des stocks séparée
Commencez par une personnalisation basée sur des règles avant de passer à l'apprentissage automatique
Concentrez-vous sur les fonctionnalités d'IA qui augmentent directement la conversion ou la taille du panier