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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 marché à deux faces avec des fonctionnalités d'IA. Le budget était considérable, le défi technique 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 la collecte de retours concernant les prototypes d'IA en 2025. La plupart des fondateurs avec qui je travaille se retrouvent piégés dans le même cycle : ils passent des mois à construire des prototypes d'IA "parfaits", obsédés par la précision du modèle et la complétude des fonctionnalités, pour découvrir finalement que leurs utilisateurs ne veulent pas vraiment ce qu'ils ont construit.
La vérité inconfortable ? Si vous testez réellement la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire — pas trois mois. Même avec l'IA et les outils sans code, construire des prototypes d'IA fonctionnels prend un temps significatif. Mais collecter des retours significatifs ne nécessite pas un produit fini.
Grâce à mon expérience avec plusieurs startups d'IA et à l'expérimentation de cette approche moi-même, voici ce que vous apprendrez :
Pourquoi votre premier "prototype" d'IA ne devrait pas être un produit du tout
Le cadre de validation en 3 étapes que j'utilise avant d'écrire du code
Comment recueillir plus de 100 insights de qualité dans votre première semaine
Les formats de retours qui prédisent le comportement réel des utilisateurs
Quand construire vs. quand simuler vos fonctionnalités d'IA
Il ne s'agit pas d'éviter le développement — il s'agit de construire la bonne chose. Laissez-moi vous montrer comment valider votre concept d'IA avant d'investir des mois dans la mauvaise solution.
Sagesse conventionnelle
Ce que chaque fondateur d'IA pense qu'il doit faire
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup ou parcourez Product Hunt, et vous verrez le même modèle partout : des fondateurs obsédés par la sophistication technique de leur prototype d'IA avant d'avoir parlé à un seul utilisateur.
La sagesse conventionnelle semble assez logique :
Construisez d'abord un prototype fonctionnel — "Les utilisateurs ne peuvent pas donner de retours sur quelque chose qui ne fonctionne pas"
Perfectionnez l'exactitude de votre modèle d'IA — "Si l'IA n'est pas suffisamment bonne, les utilisateurs ne lui feront pas confiance"
Créez une démo soignée — "Les premières impressions comptent, alors faites-la paraître professionnelle"
Lancez sur des plateformes de test bêta — "Mettez-le devant le plus d'utilisateurs possible"
Mesurez les métriques d'engagement — "Suivez tout et optimisez en vous basant sur les données"
Cette approche existe parce qu'elle semble sûre et mesurable. Vous pouvez pointer vers votre réseau de neurones sophistiqué, votre belle interface, vos métriques impressionnantes. Les VCs adorent les démos qui "fonctionnent simplement." Votre équipe se sent productive en développant des fonctionnalités.
Mais voici ce que personne ne vous dit : construire d'abord et poser des questions plus tard est la façon la plus coûteuse de recueillir des retours utilisateurs. Au moment où les utilisateurs interagissent avec votre prototype "terminé", vous avez déjà pris des dizaines de décisions critiques concernant l'expérience utilisateur, la priorisation des fonctionnalités et la fonctionnalité de base.
Le vrai problème n'est pas que votre IA n'est pas suffisamment sophistiquée — c'est que vous optimisez pour les mauvais indicateurs de succès. L'engagement des utilisateurs avec un prototype ne prédit pas l'adoption dans le monde réel. Les retours sur les démos ne révèlent pas l'intention d'achat réelle. Et la sophistication technique masque souvent des problèmes fondamentaux d'adéquation produit-marché.
La plupart des prototypes d'IA échouent non pas parce que la technologie n'est pas prête, mais parce que les fondateurs n'ont jamais validé si les utilisateurs voulaient réellement la solution qu'ils ont construite.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Ce client potentiel dont j'ai parlé ? Ils sont venus vers moi, enthousiasmés par la révolution sans code et les outils d'IA comme Lovable. Ils avaient entendu dire 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 avec ces outils.
Mais leur déclaration centrale a révélé 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. Ça vous rappelle quelque chose ?
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que je commettais la même erreur avec mes propres expériences en IA. J'avais passé des semaines à construire des prototypes sophistiqués sur Bubble, à perfectionner des flux de travail d'apprentissage automatique, à créer de belles interfaces — le tout avant de parler à un seul utilisateur potentiel.
Le déclic est venu d'une simple question que j'ai posée à ce client : "Si je pouvais prouver que votre idée fonctionne sans construire quoi que ce soit, cela serait-il plus précieux que de passer trois mois sur une plateforme que personne ne veut ?"
Cette conversation a tout changé. Au lieu de prendre leur argent pour construire quelque chose d'impressionnant mais potentiellement inutile, je les ai guidés à travers ce que j'appelle désormais l'approche "validation d'abord" pour le retour d'expérience sur les prototypes d'IA.
Le résultat ? En deux semaines, ils avaient collecté des retours de plus de 200 utilisateurs potentiels, identifié trois défauts critiques dans leur concept original, et pivoté vers une solution beaucoup plus simple que les gens avaient réellement demandée. Ils ont gagné des mois de temps de développement et économisé des milliers en budget.
Mais plus important encore pour moi, cette expérience a révélé un schéma que j'avais manqué : les meilleurs prototypes d'IA sur lesquels j'avais travaillé n'étaient pas les plus techniquement sophistiqués — ce étaient ceux qui résolvaient de réels problèmes que les utilisateurs avaient déjà exprimés.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après ce projet, j'ai développé une approche systématique pour collecter les retours sur les prototypes d'IA qui privilégie la validation au lieu de construire d'abord et d'espérer le meilleur. Il ne s'agit pas d'éviter le développement — il s'agit de s'assurer que chaque ligne de code répond à un besoin utilisateur validé.
Étape 1 : Documentation du Problème, Pas Construction de Solution
Au lieu de construire un prototype d'IA, je commence par créer un système simple de documentation des problèmes. Cela prend généralement un maximum d'un jour et implique :
Une description d'une page du problème que vous pensez que l'IA peut résoudre
3-5 scénarios utilisateurs où ce problème crée des frictions
Un mockup ou un wireframe montrant la solution prévue (aucune IA réelle requise)
Une méthode de collecte de retours (Google Form, Typeform ou simple email)
L'idée clé : les utilisateurs peuvent donner d'excellents retours sur des problèmes qu'ils comprennent, même s'ils ne peuvent pas envisager la solution technique. J'ai recueilli plus d'aperçus exploitables en montrant aux gens une description de problème et en demandant "Cela résonne-t-il ?" que lors de toute démonstration technique.
Étape 2 : Validation Manuelle Avant l'Automatisation
C'est ici que la plupart des fondateurs d'IA se trompent : ils essaient d'automatiser des solutions avant d'avoir prouvé qu'elles fonctionnent manuellement. Mon approche inverse complètement cela.
Au lieu de construire une IA qui catégorise automatiquement les tickets de support, je catégorise manuellement 100 tickets de support et documente le processus. Au lieu de créer un assistant d'écriture IA, j'aide manuellement 10 personnes à rédiger du contenu de meilleure qualité et je suis ce qui les aide réellement.
Cette phase de validation manuelle implique généralement :
Contact direct avec 20-50 utilisateurs potentiels via LinkedIn ou email
Conversations de 15 minutes axées sur leur processus actuel (pas votre solution)
Exécution manuelle de votre flux de travail IA proposé pour les participants volontaires
Documentation de ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et ce dont ils ont réellement besoin
La magie opère lorsque vous pouvez prouver que votre solution fonctionne manuellement avant de l'automatiser avec l'IA. Cette approche m'a aidé à identifier des besoins utilisateurs critiques auxquels aucun niveau de sophistication technique ne pourrait répondre.
Étape 3 : Tests de Fidélité Progressive
Ce n'est qu'après la validation manuelle que je me dirige vers des prototypes techniques — mais je le fais progressivement. Au lieu de construire le système IA complet, je crée des versions "fausses" de plus en plus sophistiquées qui simulent l'expérience finale.
Cette progression ressemble généralement à :
Test de Wizard of Oz : Je fournis manuellement des réponses semblables à de l'IA pendant que les utilisateurs pensent interagir avec une automatisation
Simulation statique : Réponses pré-écrites qui simulent l'intelligence de l'IA pour des cas d'utilisation courants
Système hybride : Automatisation simple pour des cas faciles, intervention humaine pour des cas complexes
Implémentation complète de l'IA : Ce n'est qu'après avoir prouvé que chaque niveau précédent fonctionne efficacement
L'idée révolutionnaire de cette approche : les utilisateurs se soucient des résultats, pas de la technologie sous-jacente. Un système "bête" qui résout leur problème de manière cohérente est toujours plus efficace qu'un système "intelligent" qui ne fonctionne que 80 % du temps.
Grâce à ce cadre, j'ai aidé plusieurs startups d'IA à collecter des centaines d'aperçus utilisateurs avant d'écrire leur première ligne de code de production. La qualité des retours est considérablement meilleure, car les utilisateurs interagissent avec le concept de solution plutôt que d'être distraits par des limitations techniques ou des bogues d'interface.
Problème d'abord
Documentez les problèmes que les utilisateurs rencontrent réellement, pas les solutions que vous pensez qu'ils ont besoin.
Faux-solution
Simulez le comportement de l'IA manuellement avant de construire des systèmes d'automatisation complexes
Test progressif
Construisez la sophistication progressivement en fonction des besoins et des retours d'expérience des utilisateurs validés.
Résultat Focalisé
Les utilisateurs jugent le succès par les résultats livrés, et non par la complexité technique en coulisses.
Les résultats de cette approche axée sur la validation ont été constamment impressionnants à travers plusieurs projets. Plus récemment, j'ai travaillé avec une startup d'IA qui prévoyait de passer six mois à construire un système complexe de traitement du langage naturel pour le support client.
En utilisant ce cadre, nous avons validé leur concept en trois semaines :
Semaine 1 : La documentation des problèmes et le premier contact ont abouti à plus de 150 réponses de la part d'utilisateurs potentiels.
Semaine 2 : La validation manuelle avec 25 entreprises a révélé que 60 % avaient besoin d'une solution complètement différente de celle initialement prévue.
Semaine 3 : Les tests de fidélité progressive avec 5 entreprises pilotes ont montré que la version simplifiée atteignait 90 % des résultats souhaités.
La découverte la plus précieuse ne concernait pas leur technologie d'IA – c'était que les utilisateurs n'avaient pas besoin de réponses "intelligentes". Ils avaient besoin de réponses cohérentes. Cette idée leur a fait économiser des mois de développement complexe en apprentissage automatique et a conduit à une solution beaucoup plus simple et plus rentable.
Des motifs similaires sont apparus dans d'autres projets d'IA sur lesquels j'ai conseillé. Les entreprises qui ont utilisé cette approche ont généralement collecté 3 à 5 fois plus de retours d'expérience exploitables au cours de leur premier mois par rapport à celles qui ont commencé par des prototypes techniques. Plus important encore, leurs produits finaux avaient des taux d'adoption significativement plus élevés parce qu'ils étaient construits autour des besoins des utilisateurs validés plutôt que des exigences supposées.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir mis en œuvre ce cadre dans plusieurs projets d'IA, plusieurs leçons cruciales ont émergé qui remettent en question la sagesse conventionnelle sur le développement de prototypes :
La sophistication technique masque souvent des problèmes fondamentaux. Les démonstrations d'IA les plus impressionnantes résolvent souvent des problèmes que les utilisateurs ne savaient pas qu'ils avaient.
La validation manuelle se développe mieux que vous ne le pensez. Les informations issues de 20 interactions manuelles prédisent souvent les comportements de milliers d'utilisateurs.
Les utilisateurs jugent l'IA sur la consistance, et non sur l'intelligence. Un système simple qui fonctionne de manière fiable est préférable à un système sophistiqué qui échoue 20 % du temps.
La qualité du retour d'information est inversement corrélée à la complexité technique. Plus votre prototype est
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS développant des fonctionnalités d'IA :
Commencez par la documentation des flux de travail avant de construire l'automatisation
Testez les concepts d'IA au sein des parcours utilisateurs existants
Concentrez-vous sur l'amélioration des indicateurs de succès des utilisateurs actuels
Utilisez un déploiement progressif pour valider l'impact de l'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique explorant la mise en œuvre de l'IA :
Validez les besoins de personnalisation par le biais d'entretiens avec les clients
Testez la logique de recommandation manuellement avant l'automatisation
Concentrez l'IA sur les goulets d'étranglement de conversion éprouvés
Mesurez l'impact commercial, pas les métriques techniques