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À court terme (< 3 mois)
Lorsque j'ai commencé à conseiller des startups en IA, je voyais constamment le même schéma : des fondateurs passant des mois à perfectionner leurs modèles d'IA avant de les montrer à quiconque. Ils se concentraient sur les taux de précision, ajustaient les algorithmes et construisaient des interfaces utilisateur élaborées. Puis, ils lançaient… le silence.
Le problème ? Ils résolvaient magnifiquement le mauvais problème. J'ai appris que collecter des retours sur votre MVP IA ne concerne pas un produit parfait – il s'agit de valider si vous construisez quelque chose que les gens veulent vraiment, même si c'est rudimentaire.
L'année dernière, j'ai refusé un projet massif de plateforme IA parce que le client voulait "tester si son idée fonctionnait" en construisant d'abord un produit complet. Au lieu de cela, je leur ai montré comment valider la demande en quelques jours, pas en quelques mois. Les mêmes principes s'appliquent que vous construisiez un chatbot IA, un moteur de recommandation ou un outil de prévision.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience à aider les startups en IA à collecter des retours significatifs :
Pourquoi votre premier MVP devrait être votre processus de marketing et de vente, pas votre produit
Comment tester les propositions de valeur de l'IA sans écrire une seule ligne de code
Le système de collecte de retours en 3 niveaux que j'utilise avec les startups en IA
Des exemples réels de méthodes de validation manuelles qui fonctionnent
Comment structurer des boucles de feedback qui améliorent réellement votre produit IA
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur d'IA pense qu'il doit faire
Le monde des startups d'IA est obsédé par la perfection technique. Chaque accélérateur, mentor et article de blog vous dit la même chose :
Construisez un produit minimum viable qui démontre vos capacités en IA
Concentrez-vous sur la précision du modèle avant de le montrer aux utilisateurs
Créez des démonstrations soignées qui mettent en valeur votre technologie
Recueillez des retours sur les fonctionnalités et l'interface utilisateur
Itérez en fonction du comportement des utilisateurs dans votre application
Ce conseil existe parce qu'il a fonctionné dans les débuts du logiciel. Construisez quelque chose de fonctionnel, mettez-le devant les utilisateurs, voyez ce qu'ils font. Le problème ? Les produits d'IA sont fondamentalement différents des logiciels traditionnels.
Avec un logiciel classique, les utilisateurs comprennent ce qu'ils obtiennent. Un outil de gestion de projet gère des projets. Un CRM gère les relations clients. Mais l'IA ? La plupart des gens ne comprennent pas ce que l'IA peut ou ne peut pas faire pour eux.
Lorsque vous présentez un produit « alimenté par l'IA » à quelqu'un, ils n'évaluent pas seulement vos fonctionnalités – ils essaient de comprendre si l'IA elle-même résout leur problème. C'est pourquoi la collecte de retours sur le MVP traditionnel échoue pour les produits d'IA.
L'approche conventionnelle suppose que les gens savent ce qu'ils attendent de l'IA. En réalité, ils doivent d'abord vivre la valeur avant de pouvoir donner un retour significatif sur la mise en œuvre.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
J'ai appris cette leçon quand un client m'a approché avec une idée brillante d'IA : un outil qui analyserait les tickets de support client et suggérerait automatiquement des réponses. Ils avaient passé trois mois à construire un prototype avec une précision décente, une interface utilisateur propre et des capacités d'intégration.
« Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie », m'ont-ils dit. Ils n'avaient pas de public existant, pas de base de clients validée, pas de preuve de demande. Juste une idée et un prototype fonctionnel.
C'est alors que j'ai réalisé quelque chose de critique : si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois.
Voici ce qui s'est passé quand nous avons testé d'abord leur concept d'IA manuellement. Au lieu de peaufiner leur algorithme, nous avons créé une simple page de destination expliquant la proposition de valeur. Ensuite, nous avons fait quelque chose de contre-intuitif : nous avons manuellement livré le service qu'ils voulaient automatiser.
Pendant deux semaines, l'équipe de mon client a manuellement lu les tickets de support et a suggéré des réponses. Ils ont envoyé ces suggestions à des clients potentiels par e-mail. Pas d'IA impliquée. Juste des humains faisant ce que l'IA finirait par faire.
Les résultats furent éclairants. Les clients ne voulaient pas de réponses suggérées – ils voulaient que l'IA écrive complètement les réponses. Ils se souciaient peu des « suggestions » car ils devaient toujours examiner et modifier tout. Le véritable point de douleur n'était pas de trouver la bonne réponse ; c'était le temps passé à écrire des réponses.
Ce test manuel a révélé quelque chose que leur prototype ne pouvait pas : la proposition de valeur fondamentale était incorrecte. Les clients voulaient de l'automatisation, pas de l'assistance. Au moment où nous avons appris cela, ils auraient pu passer trois mois supplémentaires à construire la mauvaise chose.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Sur la base de cette expérience et de situations similaires avec d'autres startups IA, j'ai développé une approche en trois niveaux pour recueillir des retours d'expérience sur les MVP IA. La clé est la suivante : votre MVP doit être votre processus de marketing et de vente, et non votre produit.
Niveau 1 : Valider le problème (Jours 1-7)
Commencez par une simple page d'atterrissage ou un document Notion expliquant la proposition de valeur de votre IA. Ne mentionnez pas la technologie – concentrez-vous sur le résultat. "Nous aidons les équipes de support client à répondre trois fois plus vite" au lieu de "Notre IA analyse les tickets et suggère des réponses."
Créez un formulaire d'inscription basique demandant un e-mail et une question de qualification sur leur processus actuel. Puis faites des démarches manuelles auprès des utilisateurs potentiels. Votre objectif n'est pas de vendre quoi que ce soit – il s'agit de confirmer que le problème existe et de comprendre comment les gens le résolvent actuellement.
J'ai eu un client qui a testé son outil de recrutement IA de cette manière. Au lieu de construire des algorithmes, ils ont fait correspondre manuellement des candidats aux descriptions de postes pendant une semaine. Ils ont appris que les entreprises ne voulaient pas de meilleures correspondances – elles voulaient un filtrage plus rapide. Produit complètement différent.
Niveau 2 : Livraison de service manuel (Semaines 2-4)
C'est ici que la magie opère. Livrez manuellement ce que votre IA finirait par automatiser. Si vous construisez une IA de génération de contenu, écrivez le contenu vous-même. Si c'est une IA d'analyse de données, analysez les données manuellement.
Le retour que vous obtenez de la livraison manuelle est inestimable car les clients expérimentent la valeur réelle, et pas seulement une démo. Ils vous diront ce dont ils ont vraiment besoin, pas ce qu'ils pensent devoir vouloir d'un outil IA.
Une startup fintech IA avec laquelle j'ai travaillé a traité manuellement des demandes de prêt pendant deux semaines au lieu de construire d'abord son algorithme. Ils ont découvert que la vitesse comptait plus que l'exactitude – les clients voulaient des décisions en heures, pas en jours, même si le taux d'approbation était légèrement inférieur.
Niveau 3 : MVP Wizard of Oz (Mois 2)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande par une livraison manuelle que vous devriez construire quelque chose ressemblant à un produit. Mais même alors, ne construisez pas encore l'IA. Créez une interface simple où les utilisateurs soumettent des demandes, et vous les traitez manuellement en coulisses.
Cette approche "Wizard of Oz" vous permet de tester les flux de travail des utilisateurs, de comprendre les cas particuliers et de peaufiner votre proposition de valeur avant d'investir dans des algorithmes complexes. Les utilisateurs interagissent avec ce qui ressemble à un produit IA, mais des humains font le travail.
Cadre de collecte de retours
À chaque niveau, posez des questions spécifiques :
Validation du problème : "Comment résolvez-vous cela actuellement ? Quel est le plus grand point de douleur ?"
Validation de la solution : "Ce résultat vaudrait-il la peine d'être payé ? Qu'est-ce qui devrait être vrai pour que vous changiez ?"
Validation du produit : "Qu'est-ce qui rendrait cela 10x meilleur ? Qu'est-ce qui manque ?"
Découverte de problème
Concentrez-vous sur la compréhension de la douleur, pas sur la vente de la solution. Demandez d'abord des informations sur les flux de travail actuels.
Validation Manuelle
Faites le service manuellement avant de construire quoi que ce soit. Cela révèle ce que les clients apprécient réellement.
Interface de magicien
Créez une interface utilisateur simple qui ressemble à de l'IA mais fonctionne sur l'intelligence humaine en arrière-plan.
Boucles de rétroaction
Construisez des questions autour de l'adéquation problème-solution-produit, pas seulement des demandes de fonctionnalités.
En utilisant cette approche en trois niveaux, j'ai vu des startups d'IA économiser des mois de temps de développement et des milliers en caractéristiques inutiles. Un client a validé son concept d'assistant d'écriture IA en deux semaines au lieu de construire pendant six mois.
La phase de livraison manuelle a révélé que les clients ne voulaient pas d'un assistant d'écriture IA - ils voulaient un éditeur IA qui améliorait leur contenu existant. Produit complètement différent, même marché cible.
Un autre client testant un outil de prévision des ventes IA a appris que l'exactitude n'était pas la métrique clé - l'explicabilité l'était. Les responsables des ventes devaient comprendre pourquoi l'IA faisait certaines prédictions afin qu'ils puissent prendre de meilleures décisions.
La validation la plus réussie que j'ai vue était une startup d'IA dans la santé qui traitait manuellement des données médicales pour les médecins. Ils ont découvert que la véritable valeur ne résidait pas dans une analyse plus rapide - mais dans la détection d'erreurs que les examinateurs humains avaient manquées. Cette information a conduit à un positionnement de produit complètement différent qui leur a rapporté des millions.
Le calendrier ressemble généralement à ceci : 1 semaine pour la validation du problème, 2-3 semaines pour la livraison manuelle, 1-2 semaines pour le MVP sorcier. Temps total pour la validation sur le marché : 4-6 semaines au lieu de 3-6 mois de construction.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons que j'ai apprises en mettant en œuvre cette approche avec des dizaines de startups d'IA :
La distribution l'emporte sur la qualité du produit – Même la meilleure IA est inutile si vous ne pouvez pas atteindre les clients. Validez d'abord la distribution.
La livraison manuelle révèle des cas particuliers – Vous découvrirez des scénarios que votre IA doit gérer et que vous n'avez jamais envisagés.
Les clients ne peuvent pas exprimer leurs besoins en IA – Ils ont besoin de vivre la valeur avant de pouvoir donner des retours utiles.
La vitesse l'emporte sur la précision lors de la validation précoce – Obtenir des résultats rapidement compte plus que d'obtenir des résultats parfaits.
Le véritable produit est souvent différent – Les tests manuels révèlent généralement que la proposition de valeur fondamentale nécessite un ajustement.
Les MVP magiciens détectent les problèmes de flux de travail – Les problèmes d'interface utilisateur apparaissent avant que vous ayez construit des systèmes complexes.
La qualité des retours s'améliore avec chaque niveau – Les retours initiaux portent sur des problèmes, les retours ultérieurs portent sur des solutions.
La plus grande erreur que je vois est de sauter la phase de livraison manuelle parce qu'elle « ne s'échelonne pas ». C'est justement le but – vous n'essayez pas encore de vous échelonner, vous essayez d'apprendre. L'échelle vient après que vous ayez prouvé que le concept fonctionne.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS AI en particulier :
Commencez par une simple page de destination expliquant le résultat, pas la technologie
Utilisez des emails et des tableurs pour fournir un service manuel avant de créer des API
Concentrez-vous sur la preuve que les gens sont prêts à payer pour le résultat, pas pour la mise en œuvre de l'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les applications de commerce électronique :
Testez manuellement les recommandations de l'IA en analysant vous-même les données clients
Validez la valeur de la personnalisation par le biais de campagnes email manuelles en premier
Utilisez des outils de base pour simuler les fonctionnalités de l'IA avant de construire des algorithmes complexes