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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec une opportunité passionnante : construire une plateforme de marché à deux côtés alimentée par l'IA. Le budget était conséquent, le défi technique intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
D'accord, alors pourquoi aurais-je refusé un projet lucratif ? Parce qu'ils ont fait la même erreur que 90 % des startups font lorsqu'ils entendent parler des outils et des plateformes d'IA sans code comme Bubble ou Lovable. Ils pensent que la partie difficile consiste à construire le produit. Alerte spoiler : ce n'est pas le cas.
Le client est venu vers moi, excité par la révolution de l'IA et voulait "tester si leur idée fonctionne." Mais voici le problème - si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des projets MVP d'IA échouent avant même leur lancement
Le cadre de validation d'un jour que je recommande à tous les clients
Comment valider la demande d'IA sans construire quoi que ce soit
Quand commencer réellement à construire votre MVP d'IA
Des exemples réels d'approches de validation qui ont fonctionné
Consultez notre guide d'adéquation produit-marché d'IA et nos manuels SaaS pour plus d'informations sur les startups.
Réalité du marché
L'approche MVP de l'IA standard que tout le monde se trompe
Voici ce que chaque accélérateur de startup et chaque "guru de la construction rapide" vous dira à propos de la validation de MVP IA :
Construisez un prototype rapidement - Utilisez des outils sans code, des API IA, faites fonctionner quelque chose
Lancez auprès des utilisateurs bêta - Trouvez des premiers adoptants prêts à tester
Itérez en fonction des retours - Améliorez le produit en fonction des commentaires des utilisateurs
Évoluez lorsque vous êtes prêt - Ajoutez plus de fonctionnalités, obtenez plus d'utilisateurs
Levez des fonds - Montrez de la traction et obtenez des investissements
Ce conseil semble logique, n'est-ce pas ? Et oui, cela peut fonctionner. Mais il y a un problème fondamental : vous optimisez pour la mauvaise chose.
La plupart des fondateurs pensent que le plus grand risque est : "Pouvons-nous construire cela ?" Grâce à l'IA et aux outils sans code, la réponse est presque toujours oui. Vous pouvez absolument créer un MVP IA fonctionnel en quelques semaines ou mois.
Mais la vraie question devrait être : "Les gens vont-ils vraiment payer pour cela ?" Et c'est là que cette approche conventionnelle échoue. Au moment où vous avez construit votre MVP IA, vous avez déjà investi des semaines ou des mois sans savoir s'il y a une demande réelle.
Le problème s'aggrave avec les produits IA car ils nécessitent souvent une préparation de données significative, un entraînement de modèles et une éducation des utilisateurs. Vous pourriez construire quelque chose de techniquement impressionnant que personne ne veut utiliser - ou pire, que les gens essaieront une fois puis abandonneront.
La plupart des MVP IA échouent non pas parce qu'ils sont techniquement défectueux, mais parce qu'ils résolvent des problèmes que les gens n'ont pas réellement ou qu'ils ne sont pas prêts à payer pour résoudre.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici donc l'histoire de ce client du marché. Ils sont venus à moi après avoir entendu parler d'outils d'IA capables de construire « tout rapidement et à bas prix. ». Ils n'avaient pas tort - techniquement, vous pouvez créer des plateformes complexes avec des outils d'IA modernes et sans code.
Mais leur affirmation principale a révélé le problème : « Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie. »
Ils avaient :
Pas d'audience existante
Pas de base de clients validée
Pas de preuve de la demande
Juste une idée et de l'enthousiasme
Maintenant, ce n'était pas de leur faute. Le récit actuel des startups autour de l'IA laisse penser que la contrainte réside dans la construction, alors qu'en réalité, la contrainte consiste à savoir quoi construire et pour qui.
J'ai vu ce schéma se répéter plusieurs fois dans mon travail de conseil. Les clients s'excitent à propos des capacités de l'IA et veulent construire quelque chose d'impressionnant. Mais ils négligent la question fondamentale : quelqu'un en veut-il vraiment ?
L'idée de marché elle-même était solide - connecter l'offre et la demande dans une niche spécifique. Mais ils voulaient passer trois mois à construire une plateforme complexe alors qu'ils auraient pu tester l'hypothèse principale en quelques jours.
Cette expérience a renforcé quelque chose que je partage maintenant avec chaque client : À l'ère de l'IA et du sans-code, la contrainte n'est pas de construire - c'est de savoir quoi construire et pour qui.
La distribution et la validation viennent avant le développement. Toujours.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de prendre leur argent pour construire une plateforme, je leur ai donné ce que j'appelle le "Cadre de Validation en 1 Jour." Cette approche a sauvé d'innombrables clients de la construction de produits que personne ne veut.
Voici exactement ce que j'ai recommandé :
Jour 1 : Créer un Test de Proposition de Valeur Simple
Oubliez l'IA pour l'instant. Créez une simple page d'accueil ou un document Notion qui explique :
Quel problème vous résolvez
Pour qui vous le résolvez
Comment votre solution fonctionne (conceptuellement)
Un appel à l'action clair ("Obtenez un accès anticipé")
Semaine 1 : Approche Manuelle et Découverte
Commencez à contacter des utilisateurs potentiels des deux côtés de votre marketplace :
Identifiez 20-50 utilisateurs potentiels du côté de l'offre
Identifiez 20-50 utilisateurs potentiels du côté de la demande
Envoyez des messages personnalisés expliquant le concept
Posez des questions spécifiques sur leurs points de douleur actuels
Semaine 2-4 : Processus de Mise en Relation Manuel
C'est là que les choses deviennent intéressantes. Au lieu de construire une plateforme, facilitez manuellement les connexions :
Utilisez email, WhatsApp ou Slack pour connecter l'offre et la demande
Gérez les paiements manuellement (liens de paiement PayPal, Stripe)
Documentez chaque interaction et point de retour
Suivez ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas
Mois 2 : Prouvez la Demande Avant de Construire
Ce n'est qu'après avoir facilité manuellement 10-20 transactions réussies que vous devriez envisager de construire une automatisation. Cette approche prouve :
Une véritable demande existe des deux côtés
Les gens paieront réellement pour le service
Vous comprenez les points de friction
Vous savez quelles fonctionnalités importent réellement
L'insight clé : Votre MVP devrait être votre processus de marketing et de vente, pas votre produit. Si vous ne pouvez pas valider la demande manuellement, aucun montant d'IA ou d'automatisation ne pourra vous sauver.
Pour une validation spécifique à l'IA, je recommande de tester d'abord l'intelligence de base manuellement. Pouvez-vous fournir vous-même les recommandations "IA" ? Si votre IA suggérerait certains matchs ou optimisations, essayez de faire ces suggestions manuellement et voyez si les utilisateurs les trouvent précieuses.
Cette approche fonctionne parce qu'elle se concentre d'abord sur la partie la plus difficile : prouver que les gens veulent ce que vous construisez. L'implémentation technique vient plus tard, quand vous savez déjà qu'il vaut la peine de construire.
Manuel d'abord
Testez la proposition de valeur fondamentale sans aucune technologie - juste des processus manuels pour prouver que la demande existe.
Validation Spécifique
Concentrez-vous sur 10 à 20 transactions réelles avant de construire quoi que ce soit de automatisé.
Découverte des utilisateurs
Parlez à de véritables clients potentiels, pas à des amis et à la famille qui seront polis à propos d'idées médiocres.
Construire plus tard
Automatisez uniquement les processus que vous avez déjà prouvés efficaces manuellement à petite échelle.
Le client que j'ai refusé ? Ils pensaient initialement que j'étais fou. Mais six mois plus tard, ils ont repris contact pour me remercier.
Au lieu de construire d'abord, ils ont suivi le cadre de validation. Ils ont découvert que bien que leur idée de marché principal ait du mérite, leur marché cible initial était complètement erroné. La véritable demande provenait d'un segment d'utilisateur différent qu'ils n'avaient même pas envisagé.
En validant manuellement d'abord, ils :
Ont économisé des mois de temps de développement
Ont découvert la véritable opportunité de marché
ont établi de véritables relations avec des clients précoces
Avaient des clients payants avant de construire la plateforme
Cette expérience m'a appris que dans la culture d'aujourd'hui axée sur la rapidité de construction, le conseil le plus contraire est souvent « ne construisez pas encore ». Les entreprises qui réussissent sont généralement celles qui valident la demande d'abord, puis construisent la technologie minimale nécessaire pour répondre à cette demande.
Pour les produits d'IA en particulier, cette approche est encore plus critique car l'IA ajoute une complexité qui peut masquer des problèmes fondamentaux d'adéquation produit-marché.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons tirées de l'application de cette approche de validation à plusieurs projets d'IA :
La technologie n'est plus jamais la contrainte - Avec les API d'IA et les outils sans code, vous pouvez presque tout construire. Le véritable défi est de savoir quoi construire.
La validation manuelle se développe mieux que vous ne le pensez - Vous pouvez servir manuellement 50 à 100 clients tout en apprenant ce dont ils ont réellement besoin.
Des clients payants sont toujours meilleurs que des prospects enthousiastes - Quelqu'un disant "c'est génial" ne signifie rien. Quelqu'un qui paie pour cela signifie tout.
Les fonctionnalités d'IA doivent résoudre des problèmes avérés - N'ajoutez pas d'IA parce que c'est à la mode. Ajoutez-le parce qu'il résout un problème spécifique que vous avez validé.
La distribution bat la qualité du produit - Un produit médiocre avec une grande distribution surpassera un produit parfait que personne ne connaît.
Vos premiers clients sont vos meilleurs enseignants - Ils vous diront exactement quoi construire si vous écoutez attentivement.
Le timing compte plus que la technologie - Construire trop tôt est tout aussi mauvais que construire trop tard.
La plus grande erreur que je vois les fondateurs commettre est de traiter la validation comme une case à cocher plutôt que comme un processus continu. La validation ne s'arrête jamais - elle évolue simplement de « les gens veulent-ils cela ? » à « comment pouvons-nous mieux les servir ? »
Rappelez-vous : votre objectif n'est pas de construire un MVP d'IA. Votre objectif est de construire une entreprise durable qui utilise de l'IA.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui développent des fonctionnalités d'IA :
Testez manuellement les recommandations d'IA avant d'automatiser
Validez d'abord les workflows des utilisateurs avec des outils simples
Concentrez-vous sur la résolution de problèmes spécifiques des utilisateurs, pas sur la présentation des capacités de l'IA
Utilisez des approches avec intervention humaine pour la validation initiale
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques en ligne envisageant des fonctionnalités d'IA :
Tester la logique de recommandation avec des suggestions de produits manuelles
Valider la demande de personnalisation via des enquêtes auprès des clients
Commencer par une automatisation simple avant d'introduire des fonctionnalités avancées d'IA
Mesurer l'impact sur les taux de conversion, pas seulement sur les métriques d'engagement