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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, un client potentiel m'a approché avec une opportunité excitante : construire une plateforme de marketplace à double sens avec des fonctionnalités d'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Voici pourquoi—et ce que cela m'a appris sur le réel coût de la création de MVPs d'IA en 2025. La plupart des fondateurs se laissent prendre par des fantasmes de fonctionnalités et finissent par dépenser 10 fois plus que nécessaire, pour découvrir que leur produit d'IA "révolutionnaire" résout des problèmes que personne n'a réellement.
La vérité ? Votre premier MVP ne devrait pas coûter plus de 5 000 $—et il ne devrait certainement pas prendre 3 mois pour valider votre hypothèse de base. Mais voici ce que personne ne vous dit sur les coûts cachés qui peuvent transformer votre rêve de startup lean en un cauchemar brûlant de liquidités.
Dans ce playbook, vous découvrirez :
La répartition réelle des coûts de construction d'un MVP d'IA sur Bubble (spoiler : ce n'est pas ce que vous pensez)
Pourquoi 90 % des budgets de MVP d'IA sont gaspillés sur les mauvaises priorités
Mon cadre exact pour valider les fonctionnalités d'IA avant de construire quoi que ce soit
Les coûts cachés qui détruisent les budgets de MVP (et comment les éviter)
Quand choisir Bubble plutôt que le développement sur mesure pour les projets d'IA
Vérifier la réalité
Ce que chaque fondateur de startup croit concernant les coûts d'un MVP
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou parcourez les commentaires de ProductHunt, et vous entendrez le même conseil répété comme un évangile : "Construisez rapidement, testez rapidement, itérez en fonction des retours des utilisateurs." Tout le monde prêche la méthodologie lean startup, mais voici ce qui se passe réellement en pratique.
La plupart des fondateurs commencent avec de grandes visions. Ils veulent créer l'"Uber pour X" ou la "solution alimentée par l'IA qui révolutionne Y." La conversation typique se déroule comme suit :
"Nous avons besoin d'algorithmes d'apprentissage automatique" - parce que chaque produit moderne a besoin d'IA, n'est-ce pas ?
"Construisons une application mobile et une plateforme web simultanément" - car l'omnicanal est l'avenir
"Nous devrions nous intégrer à toutes les grandes plateformes" - pourquoi nous limiter ?
"L'interface utilisateur doit être parfaite à pixel près" - la première impression compte
"Nous avons besoin de tout en temps réel" - les utilisateurs s'attendent à une gratification instantanée
L'industrie renforce cette pensée. Les plateformes sans code comme Bubble promettent que vous pouvez "construire n'importe quoi sans code." Des outils d'IA comme ChatGPT font croire aux fondateurs que la mise en œuvre de l'apprentissage automatique est aussi simple que d'écrire une invitation. Les histoires de réussite en capital-risque présentent des produits qui ont pris des années et des millions à construire, mais les fondateurs pensent qu'ils peuvent reproduire cela en 3 mois avec 10 000 $.
C'est ici que la sagesse conventionnelle se trompe : tout le monde se concentre sur ce qui est possible à construire au lieu de ce qui est nécessaire à valider. Le résultat ? Des MVP qui coûtent plus de 50 000 $, prennent 6 mois à lancer et ne testent rien de significatif sur l'hypothèse commerciale fondamentale.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client m'a contacté au sujet de leur marché à deux côtés, tout semblait parfait sur le papier. Ils avaient des études de marché, des personas utilisateurs, une analyse concurrentielle—tout le théâtre des startups que vous êtes supposé faire. Leur budget était généreux, et le calendrier semblait raisonnable.
Mais lors de notre appel de découverte, j'ai posé une question simple : « Comment prévoyez-vous de valider que les gens veulent réellement cela avant que nous construisions la plateforme ? »
Silence.
Ils voulaient passer trois mois à construire une plateforme complexe pour tester si leur idée fonctionnerait. C'est le piège classique des startups—confondre construction et validation. J'ai vu ce schéma détruire d'innombrables projets, et voici ce que j'ai appris en regardant des fondateurs brûler tout leur budget sur les mauvaises choses.
Le client était tombé dans ce que j'appelle le « Piège de la Fantaisie des Fonctionnalités. » Ils étaient convaincus qu'ils avaient besoin d'algorithmes de correspondance alimentés par IA, de chat en temps réel, de traitement des paiements, de réactivité mobile, d'évaluations des utilisateurs, de tableaux de bord analytiques, et d'environ quinze autres fonctionnalités « essentielles »—tout cela pour tester une simple hypothèse : « Les gens du Groupe A paieront-ils pour accéder aux personnes du Groupe B ? »
Au lieu d'une construction de plateforme à 30 000 $, j'ai proposé quelque chose de radical : tester l'hypothèse manuellement pour 0 $. Créez une page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur. Attirez du trafic via des publicités ciblées. Lorsque les gens s'inscrivent, associez-les manuellement par e-mail ou par appels téléphoniques. Prenez les paiements via des outils existants. Faites tout à la main jusqu'à ce que vous prouviez que l'échange de valeur principal fonctionne.
Ils pensaient que j'étais fou. « Mais comment allons-nous évoluer ? » ont-ils demandé. Ma réponse : « Vous n'avez pas de problème de mise à l'échelle—vous avez un problème de validation. Et vous ne pouvez pas étendre quelque chose qui ne fonctionne pas. »
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des années à construire des MVP et à observer des startups réussir ou échouer en fonction de leur approche, j'ai développé un cadre qui décompose les véritables coûts du développement d'un MVP d'IA. Voici exactement comment j'aborde le budget pour les projets AI sur Bubble.
Phase 1 : Validation avant développement (500-2000 $)
Avant d'écrire une seule ligne de code ou d'ouvrir Bubble, investissez dans la validation. Cela comprend :
Création de page d'atterrissage et tests A/B (200-500 $)
Campagnes de publicité ciblée pour générer des inscriptions (300-1000 $)
Validation manuelle de votre hypothèse principale (0-500 $ en temps)
Phase 2 : Développement du MVP principal (2000-8000 $)
Une fois que vous avez validé la demande, voici à quoi ressemble la construction proprement dite :
Abonnement Bubble : 25-100 $/mois selon le plan
Coûts API IA : 100-500 $/mois pour OpenAI, Claude ou similaire
Plugins essentiels : 50-200 $/mois pour l'authentification, les paiements, l'analyse
Temps de développement : 2000-6000 $ (40-120 heures à 50 $/heure)
Conception et expérience utilisateur de base : 500-1500 $
Phase 3 : Tests et itérations (1000-3000 $)
La partie la plus négligée des budgets MVP :
Tests utilisateurs et collecte de feedback (300-800 $)
Mise en place et interprétation des analyses (200-500 $)
Cycles d'itération basés sur le comportement réel des utilisateurs (500-1700 $)
Les tueurs de coûts cachés
Voici où la plupart des budgets explosent. J'appelle cela les "multiplicateurs de dérive de portée" :
Formation de modèle IA personnalisée : Peut ajouter 10 000-50 000 $+ (rarement nécessaire pour les MVP)
Développement multi-plateforme : Augmentation des coûts de 2-3 fois pour un bénéfice de validation minimal
UI/UX parfaits : Peut doubler votre délai et votre budget
Fonctionnalités en temps réel : Augmentation de la complexité de 3 à 5 fois pour une valeur utilisateur marginale
Intégrations avancées : Chaque intégration ajoute 500-2000 $ en complexité
Ma règle : Si une fonctionnalité ne teste pas directement votre hypothèse principale, supprimez-la du MVP. Vous pouvez toujours l'ajouter plus tard si les utilisateurs en font réellement la demande.
Validation d'abord
Testez la demande avant de construire quoi que ce soit : la plupart des idées "révolutionnaires" en IA résolvent des problèmes que personne n'a.
Ciblage Intelligent
Concentrez-vous uniquement sur les fonctionnalités qui valident votre hypothèse principale. Tout le reste est une distraction.
Multiplicateurs cachés
L'extension du périmètre peut multiplier votre budget par 10. Une interface utilisateur parfaite, des fonctionnalités en temps réel et une formation IA personnalisée détruisent l'économie du MVP.
Budget d'itération
Réservez 30 à 40 % de votre budget pour les tests et l'itération. La première version n'est jamais la version finale.
En utilisant ce cadre, j'ai aidé des startups à construire des MVP AI significatifs pour 3 000 $ à 8 000 $ au lieu des 30 000 $ à 100 000 $ qu'elles avaient initialement budgétisés. Mais plus important encore, les projets qui ont réussi n'étaient pas ceux avec les plus gros budgets—ceux qui validaient le plus rapidement.
Le client que j'ai refusé ? Ils ont finalement trouvé un autre développeur qui a construit exactement ce qu'ils avaient demandé. Six mois et 45 000 $ plus tard, ils avaient une belle plateforme que personne n'utilisait. Ils auraient pu tester leur hypothèse en deux semaines pour moins de 1 000 $.
Comparez ceci à un client SaaS qui a suivi mon cadre : 2 800 $ d'investissement total, 4 semaines de l'idée au produit live, 15K de MRR en 3 mois. La différence ? Ils se sont concentrés sur la résolution d'un problème validé plutôt que sur la construction d'une technologie impressionnante.
Le MVP AI le plus réussi avec lequel j'ai été impliqué a coûté 4 200 $ à construire et a généré 50K en précommandes avant le lancement. Le "AI" était en réalité juste une automatisation intelligente et une excellente UX. Les utilisateurs ne se souciaient pas de la technologie sous-jacente—ils se souciaient de la valeur apportée.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Le véritable coût n'est pas l'argent—c'est l'opportunité
Après avoir construit des dizaines de MVP, voici les principales informations qui séparent les projets réussis des échecs coûteux :
Votre première version sera erronée—préparez-vous à l'itération, pas à la perfection
Les utilisateurs ne se soucient pas de votre IA—ils se soucient de résoudre leurs problèmes
Les processus manuels l'emportent sur les automatisés pour la validation (l'automatisation vient après que vous ayez prouvé la demande)
La complexité des fonctionnalités croît de manière exponentielle—chaque fonctionnalité supplémentaire rend tout le reste plus difficile
Le temps de mise sur le marché est plus important que les fonctionnalités—déployez rapidement, apprenez plus vite, itérez sur la base de l'utilisation réelle
Préparez un budget pour l'apprentissage, pas pour la construction—l'objectif est un apprentissage validé, pas une technologie impressionnante
La plupart des MVP réussis semblent "trop simples" aux yeux de leurs créateurs—la complexité est l'ennemi de la validation
La plus grande erreur ? Penser que vous devez construire le produit final comme votre MVP. Vous n'avez pas besoin d'une IA parfaite, d'un design magnifique, ou de fonctionnalités complètes. Vous devez tester une hypothèse clé aussi rapidement et aussi économiquement que possible.
Si vous dépensez plus de 10 000 $ pour votre premier MVP, vous construisez probablement trop. Économisez votre argent pour le marketing et l'itération—c'est là que les startups réussies dépensent réellement leurs ressources.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Budget de 3 000 à 8 000 $ pour une véritable validation de MVP
Tester manuellement avant d'automatiser quoi que ce soit
Utiliser des API d'IA existantes au lieu de modèles personnalisés
Réserver 40 % du budget pour l'itération post-lancement
Pour votre boutique Ecommerce
Concentrez-vous d'abord sur la validation des transactions principales
Testez l'adéquation produit-marché avant une expérience utilisateur parfaite
Utilisez l'exécution manuelle jusqu'à ce que vous prouviez la demande
Prévoyez un budget pour l'optimisation du taux de conversion après le lancement