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D'accord, donc tout le monde parle de la création de fonctionnalités d'IA ces jours-ci, n'est-ce pas ? Et si vous êtes un fondateur ou un chef de produit, vous avez probablement été demandé "pouvons-nous ajouter de l'IA à cela ?" au moins une douzaine de fois ce mois-ci.
Voici la chose - la plupart des gens pensent que vous avez besoin d'une équipe d'ingénieurs ML pour prototyper des fonctionnalités d'IA. Ils s'imaginent des mois de développement, une infrastructure complexe et des budgets énormes. Je pensais la même chose jusqu'à ce que je doive livrer un prototype alimenté par l'IA pour un client en deux semaines sans budget de codage.
C'est alors que j'ai découvert que Bubble pouvait en réalité gérer le prototypage d'IA mieux que je ne l'avais prévu. Mais voici ce que personne ne vous dit : la plateforme a des limitations sérieuses qui vous surprendront si vous ne savez pas ce que vous faites.
Après avoir construit plusieurs prototypes d'IA sur Bubble - des chatbots aux moteurs de recommandation en passant par les analyseurs de documents - j'ai appris exactement ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas, et comment établir des attentes réalistes.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Les 3 types de fonctionnalités d'IA que Bubble peut réellement gérer (et celles à éviter)
Mon flux de travail étape par étape pour intégrer des API d'IA sans casser votre application
Comment construire des prototypes d'IA que les utilisateurs veulent réellement utiliser
Les coûts cachés et les limitations que la plupart des tutoriels ne mentionnent pas
Des exemples réels de prototypes que j'ai construits et ce que j'ai appris de chacun d'eux
Plongeons dans ce qui fonctionne réellement lorsque vous prototypez de l'IA dans Bubble.
Réalité de l'industrie
Ce que la communauté no-code prêche sur l'IA
Entrez dans n'importe quelle communauté no-code en ce moment et vous entendrez les mêmes promesses partout. "Créez des applications IA en quelques minutes!" "Aucune compétence en programmation requise!" "Transformez vos idées en produits alimentés par l'IA du jour au lendemain!"
Le conseil typique est le suivant :
Il suffit de se connecter à l'API d'OpenAI - Ils font en sorte que cela ressemble à ce que vous avez juste à brancher votre clé API et bam, vous avez des fonctionnalités d'IA.
Utilisez des plugins IA préconstruits - Parcourez le marché, installez un plugin, et vous êtes censé avoir terminé.
Concentrez-vous d'abord sur l'interface utilisateur - Concevez votre interface parfaite, puis vous souciez de la fonctionnalité IA plus tard.
Commencez par des fonctionnalités complexes - Plongez directement dans la création de moteurs de recommandation ou de chatbots avancés.
L'IA s'occupera de tout - Demandez simplement à l'IA de faire ce dont vous avez besoin et elle s'en occupera.
Ce conseil existe parce qu'il vend des cours et génère des clics. La réalité est beaucoup plus désordonnée.
Voici ce qu'ils ne vous disent pas : Bubble n'est pas conçu pour les applications à priorités IA. C'est une plateforme basée sur une base de données qui prend en charge les appels API. Lorsque vous essayez d'imposer des flux de travail IA complexes dans l'architecture de Bubble, vous rencontrez des problèmes de performance, des dépassements de coûts et des problèmes d'expérience utilisateur qui peuvent ruiner votre prototype.
La plupart des tutoriels vous montrent comment faire fonctionner un seul appel API, mais ils passent les parties difficiles - gestion des erreurs, formatage des réponses, retours d'expérience utilisateur, gestion des coûts et considérations de mise à l'échelle. Ils supposent que les réponses de l'IA seront toujours parfaites et immédiates.
Le résultat ? Les fondateurs passent des semaines à construire des prototypes qui fonctionnent dans des démonstrations mais échouent dans une utilisation réelle. Les utilisateurs sont frustrés par des réponses lentes, des interfaces déroutantes et des fonctionnalités peu fiables.
Il existe une meilleure façon d'aborder le prototypage IA dans Bubble, mais cela nécessite d'abord de comprendre les points forts et les limites de la plateforme.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici comment j'ai appris cela à mes dépens. Un client SaaS est venu me voir en voulant tester une fonctionnalité d'analyse de documents alimentée par l'IA. Ils avaient des utilisateurs qui téléchargeaient des PDF et voulaient que l'IA extrait des informations clés et génère des résumés.
Ça semble simple, n'est-ce pas ? Télécharger un document, l'envoyer à l'IA, recevoir une réponse, montrer les résultats. C'est exactement ce que je pensais en commençant à construire.
Mon premier approche était un cas d'usage typique sans code : j'ai trouvé un plugin PDF vers texte, je l'ai connecté à l'API d'OpenAI, et j'ai créé une interface simple. La démo avait l'air géniale. Téléchargez un PDF, attendez quelques secondes, obtenez un résumé bien formaté.
Ensuite, nous l'avons testé avec de vrais utilisateurs et de vrais documents.
Les problèmes ont commencé immédiatement. Les grands PDF prenaient trop de temps avant que le traitement ne soit terminé. Les réponses de l'IA étaient incohérentes - parfois parfaites, parfois complètement hors sujet. Les utilisateurs n'avaient aucune idée de ce qui se passait pendant le temps de traitement de 30 à 60 secondes. Et nous avons épuisé notre budget API dans la première semaine de tests.
Le client était frustré. Les utilisateurs étaient confus. Je me débattais pour résoudre des problèmes que je n'avais pas anticipés.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que je pensais à cela de manière incorrecte. Je traitais l'IA comme un appel API régulier alors qu'elle est en réalité plus comme une conversation qui nécessite du contexte, des retours et une gestion attentive.
La percée est venue lorsque j'ai arrêté d'essayer de construire la fonctionnalité d'IA « parfaite » et que j'ai commencé à me concentrer d'abord sur l'expérience utilisateur. Au lieu d'un flux de travail complexe, je l'ai décomposé en morceaux plus petits et plus fiables que les utilisateurs pouvaient comprendre et contrôler.
La deuxième version était complètement différente. Même fonctionnalité de base, mais conçue autour des points forts de Bubble plutôt que de lutter contre ses limitations.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le processus exact que j'ai développé pour le prototypage de fonctionnalités d'IA dans Bubble qui fonctionnent réellement en production :
Étape 1 : Commencez par l'interaction IA la plus simple possible
Oubliez les flux de travail complexes. Votre premier prototype d'IA doit faire exactement une chose bien. Pour mon client document, au lieu d'une analyse complète du document, nous avons commencé avec une simple fonctionnalité "poser des questions sur ce document".
J'ai créé un flux de travail qui :
Prend une entrée texte de l'utilisateur
l'envoie à OpenAI avec une simple invite
Affiche la réponse dans un élément texte
Inclut une gestion d'erreurs de base
Étape 2 : Construisez d'abord la boucle de retour d'information utilisateur
C'est là que la plupart des prototypes d'IA dans Bubble échouent. Les utilisateurs doivent comprendre ce qui se passe et avoir le contrôle sur le processus.
J'inclus toujours :
Des états de chargement qui montrent la progression du traitement
Des messages d'erreur clairs lorsque les choses ne vont pas
Des options pour réessayer ou modifier les demandes
Un moyen pour les utilisateurs de affiner ou développer les réponses de l'IA
Étape 3 : Gérez correctement le flux de données
La structure de base de données de Bubble est plus importante pour les fonctionnalités d'IA que pour les applications classiques. Les réponses d'IA doivent être stockées, référencées et potentiellement modifiées.
Ma structure de données standard :
Table des demandes utilisateur (stocke les invites originales)
Table des réponses IA (stocke les réponses complètes avec des métadonnées)
Table des sessions (groupe les interactions liées)
Suivi de l'utilisation (surveille les coûts et limites de l'API)
Étape 4 : Implémentez une gestion intelligente des erreurs et des solutions de repli
Les APIs d'IA échouent plus souvent que les APIs classiques. Votre prototype doit gérer cela avec grâce.
Je crée des flux de travail pour :
Les délais d'attente d'API (avec logique de réessai)
La limitation de débit (mettre en file d'attente les demandes si nécessaire)
Les réponses invalides (détecter et gérer la sortie d'IA défectueuse)
Les dépassements de coûts (arrêter le traitement lorsque les limites de budget sont atteintes)
Étape 5 : Testez avec du contenu réel, pas des données de démonstration
L'IA se comporte complètement différemment avec du contenu réel d'utilisateur par rapport aux exemples propres des tutoriels. Je teste toujours avec :
De grands documents qui pourraient dépasser le délai
Des fichiers mal formatés ou corrompus
Des cas extrêmes qui pourraient embrouiller l'IA
Plusieurs utilisateurs simultanés pour tester la performance
L'idée clé est que les prototypes d'IA réussis dans Bubble ne concernent pas du tout l'IA - il s'agit de créer des expériences utilisateur fiables et compréhensibles qui utilisent de l'IA en coulisses.
Conception de flux de travail
Divisez les tâches complexes d'intelligence artificielle en étapes simples contrôlées par l'utilisateur qui fonctionnent de manière fiable.
Planification de base de données
Structurer les données pour soutenir les conversations IA et suivre efficacement les modèles d'utilisation
Gestion des erreurs
Construire des solutions complètes pour les échecs d'API et les réponses inattendues de l'IA
Contrôle des coûts
Surveillez et limitez l'utilisation de l'API pour éviter de dépasser le budget lors des tests prototypes.
Le prototype d'analyse de document est passé d'un véritable casse-tête à un outil réellement utile. Voici ce qui a changé :
Les indicateurs d'engagement des utilisateurs se sont améliorés de manière spectaculaire : La durée des sessions a augmenté de 340 % parce que les utilisateurs pouvaient réellement accomplir leurs tâches. Avant la refonte, la plupart des utilisateurs abandonnaient la fonctionnalité après le premier délai d'attente. Après, ils l'utilisaient activement pour plusieurs documents par session.
La fiabilité est passée de 60 % à 94 % : En décomposant le flux de travail de l'IA en morceaux plus petits et plus fiables, nous avons presque éliminé les problèmes de délai d'attente et d'erreurs qui ont tourmenté la première version.
Le contrôle des coûts est devenu gérable : Avec un suivi approprié de l'utilisation et une ingénierie de prompt intelligente, nous avons réduit les coûts de l'API de 70 % tout en fournissant réellement plus de valeur aux utilisateurs.
Mais le résultat le plus important a été les retours des utilisateurs. Au lieu de plaintes concernant des fonctionnalités défaillantes, nous avons commencé à recevoir des demandes pour des capacités supplémentaires d'IA. Les utilisateurs ont compris ce que l'outil pouvait faire et en voulaient plus.
Le client a finalement intégré cette approche dans sa feuille de route complète du produit, et cela est devenu l'une de ses fonctionnalités les plus utilisées.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés tirées de la construction de plusieurs prototypes d'IA dans Bubble :
Commencez par quelque chose de très simple : Votre premier prototype d'IA ne doit faire qu'une seule chose de manière fiable, pas dix choses mal. La complexité tue les prototypes.
L'expérience utilisateur prime sur la sophistication de l'IA : Une fonctionnalité d'IA simple que les utilisateurs comprennent est infiniment plus précieuse qu'une fonctionnalité complexe qui les confond.
Prévoir le budget des coûts d'API dès le départ : Les API d'IA sont coûteuses et l'utilisation augmente de manière imprévisible. Fixez des limites strictes et suivez vos dépenses dès le premier jour.
La gestion des erreurs n'est pas optionnelle : Les API d'IA échouent plus souvent que les API ordinaires. Planifiez des échecs, pas seulement des succès.
Testez avec de vraies données dès le début : Les données de démonstration rendent tout facile. Le contenu des vrais utilisateurs mettra vos hypothèses à l'épreuve.
La structure de la base de données est plus importante : L'IA génère beaucoup de données qui doivent être stockées, recherchées et référencées. Planifiez soigneusement votre modèle de données.
Les états de chargement sont critiques : Les réponses de l'IA prennent du temps. Les utilisateurs doivent savoir ce qui se passe et se sentir en contrôle du processus.
La plus grande erreur que je vois les fondateurs commettre est d'essayer de construire leur fonctionnalité d'IA de rêve dans le premier prototype. Commencez par la plus petite pièce précieuse, faites-la fonctionner parfaitement, puis développez à partir de là.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Concentrez-vous sur un cas d'utilisation spécifique de l'IA qui résout un problème clair pour l'utilisateur
Construisez des systèmes complets de gestion des erreurs et de retour d'information pour les utilisateurs
Suivez les coûts et l'utilisation de l'API dès le premier utilisateur test
Testez avec du contenu réel d'utilisateur, pas des données de démonstration propres
Pour votre boutique Ecommerce
Commencez par des recommandations de produits simples ou des fonctionnalités d'amélioration de recherche
Mettez en œuvre la génération de descriptions de produits intelligentes pour de grands catalogues
Construisez des chatbots de service client alimentés par l'IA avec des chemins d'escalade clairs
Créez des flux de travail automatisés pour la modération d'avis et de contenu