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La semaine dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le rêve de tout développeur no-code : créer une plateforme sophistiquée de marketplace AI à deux faces en utilisant Bubble. Le budget était substantiel, le défi technique était excitant, et ils étaient désireux de déployer des fonctionnalités AI de pointe.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas livrer—les intégrations AI de Bubble sont puissantes, et le déploiement n'a jamais été aussi facile. Mais parce que leur déclaration d'ouverture révélait tout ce qui ne va pas dans la façon dont la plupart des fondateurs abordent le développement des MVP AI en 2025 : "Nous voulons voir si notre idée AI fonctionne."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve que quelqu'un voulait leur solution AI spécifique. Juste de l'enthousiasme pour déployer la technologie AI et une foi que Bubble pouvait le rendre possible rapidement.
Cette conversation a changé ma manière de penser au déploiement des MVP AI entièrement. Alors que tout le monde se précipite pour construire et déployer des plateformes alimentées par AI, la plupart résolvent d'abord le mauvais problème. Voici ce que vous apprendrez :
Pourquoi déployer sur Bubble pourrait être le mauvais premier pas (même si c'est puissant)
Mon cadre de déploiement en une journée qui prouve la demande AI sans code
Quand réellement utiliser Bubble pour le déploiement des MVP AI (et quand attendre)
La stratégie de déploiement qui m'a sauvé d'une erreur coûteuse
Comment évoluer de la validation manuelle à un déploiement complet sur Bubble
Cette approche m'a aidé à orienter plusieurs clients loin des cycles de développement coûteux vers une demande prouvée avant le déploiement.
Sagesse commune
Ce que chaque fondateur d'IA se trompe sur les MVP
Le monde des startups adore parler du développement MVP en IA, et le conseil est toujours le même. Choisissez une plateforme sans code comme Bubble, intégrez quelques APIs d'IA, déployez rapidement, et itérez rapidement. Le mantra est "construire, mesurer, apprendre"—mettez votre produit d'IA devant des utilisateurs aussi vite que possible.
Voici ce que tout le monde recommande pour le déploiement MVP d'IA :
Choisissez votre plateforme sans code (Bubble, Webflow, Framer) et familiarisez-vous avec les intégrations d'IA
Concevez votre flux de travail IA en utilisant des constructeurs visuels et des connecteurs API
Intégrez des services IA comme OpenAI, Claude, ou des modèles personnalisés via des APIs
Déployez et testez avec de vrais utilisateurs pour recueillir des retours et itérer
Évoluez en fonction des données provenant des interactions réelles des utilisateurs avec vos fonctionnalités d'IA
Ce conseil n'est pas faux—il est en fait assez pratique. Les outils d'IA et les plateformes sans code ont rendu le déploiement sophistiqué accessible aux fondateurs non techniques. Vous pouvez vraiment créer des fonctionnalités d'IA impressionnantes sans programmation.
Mais voici le problème avec cette approche : elle suppose que votre plus grande contrainte est de construire la fonctionnalité d'IA, quand votre contrainte réelle est généralement de prouver que quelqu'un veut ce que vous construisez. Le conseil optimise pour la vitesse de déploiement alors qu'il devrait optimiser pour la vitesse d'apprentissage.
En 2025, avec les capacités d'IA devenant banalisées et les outils sans code extrêmement puissants, la contrainte n'est pas "Pouvons-nous le construire ?" mais "Devons-nous le construire ?" La plupart des fondateurs passent complètement cette question et sautent directement au déploiement.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui m'a approché avait exactement cet état d'esprit. Ils avaient fait leurs recherches, savaient que Bubble pouvait répondre à leurs exigences techniques et étaient prêts à investir des mois dans la construction de leur place de marché AI à deux faces.
Leur concept était en réalité solide : connecter les prestataires de services AI avec les entreprises ayant besoin de solutions AI. Pensez à cela comme à une place de marché où les entreprises pourraient trouver des consultants AI vérifiés, des flux de travail AI préconstruits et des services de développement AI sur mesure.
Mais lorsque j'ai approfondi leurs préparations, j'ai découvert des lacunes critiques :
Aucun entretien avec des clients cibles - Ils ont supposé que la demande existait en raison de l'engouement autour de l'AI
Aucun public existant - Ils prévoyaient de "le construire et de le commercialiser"
Aucune validation manuelle - Ils n'avaient jamais essayé de connecter manuellement des fournisseurs d'AI avec des entreprises
Aucune validation des prix - Ils n'étaient pas sûrs de ce que chaque partie paierait
Le moment décisif est venu lorsqu'ils ont dit : "Nous voulons construire la plateforme pour tester si notre idée fonctionne." C'est une pensée à l'envers. Si vous testez vraiment une idée, vous ne devriez pas avoir besoin d'une plateforme.
J'ai vu ce schéma se répéter. Les fondateurs s'excitent pour les capacités de déploiement—que ce soit Bubble, les API AI, ou d'autres outils sans code—et confondent la rapidité de construction avec la rapidité de validation. Ils se retrouvent avec de beaux produits fonctionnels que personne n'utilise.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé que la plupart des conseils sur les MVP AI se trompent dans la séquence. La distribution et la validation devraient venir avant le déploiement, pas après.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'accepter leur projet, j'ai proposé quelque chose qui les a d'abord choqués : construire votre MVP IA sans aucune plateforme en un jour.
Voici le cadre que j'ai partagé avec eux, que j'utilise désormais pour toute décision de déploiement de MVP IA :
Jour 1 : Test de marché IA manuel
Créer une simple page de destination expliquant votre concept de marché IA
Commencer une prospection manuelle auprès de potentiels fournisseurs de services IA via LinkedIn/email
Contacter simultanément des entreprises qui pourraient avoir besoin de services IA
Intermédier manuellement le premier contact par email ou appels téléphoniques
Semaine 1-2 : Prouver le processus d'appariement
Gérer 5-10 appariements manuels entre fournisseurs IA et entreprises
Documenter le véritable flux de travail pour connecter ces parties
Valider les prix en facilitant manuellement de vraies transactions
Identifier les points de douleur dans le processus manuel que l'automatisation pourrait résoudre
Mois 1 : Construire votre audience avant votre plateforme
Créer une liste d'attente de fournisseurs IA et d'entreprises validés
Documenter des études de cas à partir de vos appariements manuels
Affiner votre proposition de valeur en fonction des retours d'expérience réels des utilisateurs
Ce n'est qu'alors que vous pourrez envisager le déploiement avec Bubble pour automatiser les processus validés
L'insight clé : votre premier MVP devrait être votre processus de marketing et de vente, et non votre produit. La technologie vient après avoir prouvé qu'il existe de la demande et que vous comprenez le flux de travail exact à automatiser.
Lorsque vous déployez finalement sur Bubble, vous aurez :
Demande validée de clients réels prêts à payer
Histoires d'utilisateurs claires basées sur une expérience de flux de travail réelle
Validation des prix à partir de vraies transactions
Une audience intégrée prête à utiliser votre plateforme automatisée
Pré-validation
Évitez des cycles de développement coûteux en prouvant la demande par des processus manuels avant de construire quoi que ce soit.
Distribution d'abord
Développez votre audience et prouve manuellement votre processus de correspondance avant de créer la plateforme automatisée.
Cartographie des processus
Documentez exactement comment fonctionne le processus manuel afin que vous sachiez précisément quoi automatiser dans Bubble.
Utilisateurs prêts à l'emploi
Lancez votre déploiement Bubble vers un public qui a déjà été validé et qui attend la solution automatisée.
Le client a d'abord été réticent à cette approche. "Mais nous pourrions faire construire la plateforme en quelques semaines avec Bubble," ont-ils argumenté. "Pourquoi passer du temps sur des processus manuels ?"
Voici ce que j'ai expliqué : ces semaines de développement sur Bubble supposent que vous savez exactement ce que vous devez construire. Mais sans validation, vous risquez de construire la mauvaise chose efficacement.
L'approche manuelle que j'ai recommandée leur aurait donné plusieurs informations clés en seulement 30 jours :
Validation de la demande réelle - Les entreprises sont-elles réellement prêtes à payer pour des services de place de marché en IA ?
Découverte des prix - Quelles sont les taux de commission qui fonctionnent pour les deux parties ?
Priorités des fonctionnalités - Qu'est-ce qui est essentiel contre ce qui est agréable à avoir dans le processus de correspondance ?
Insights sur l'expérience utilisateur - Comment les vrais utilisateurs souhaitent-ils interagir avec ce service ?
Malheureusement, ils ont décidé de travailler avec un autre développeur qui a promis de construire leur plateforme complète. Six mois plus tard, j'ai appris par le biais de connexions mutuelles qu'ils avaient dépensé tout leur budget à construire une application Bubble sophistiquée qui peinait à gagner en traction.
La plateforme fonctionnait magnifiquement d'un point de vue technique, mais ils n'ont pas pu trouver assez d'utilisateurs des deux côtés pour créer les effets de réseau dont ils avaient besoin. Ils sont maintenant en train de pivoter vers... vous l'avez deviné... le démarchage manuel pour construire leur base d'utilisateurs initiale.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Cette expérience m'a appris cinq leçons cruciales sur le déploiement de MVP d'IA qui ont guidé chaque projet depuis :
La capacité technologique n'est plus le goulot d'étranglement - Des outils comme Bubble peuvent construire presque n'importe quoi, donc la contrainte se déplace vers le savoir quoi construire
Les processus manuels révèlent le véritable flux de travail - Vous ne pouvez pas concevoir une bonne automatisation tant que vous ne comprenez pas le processus réel dont les utilisateurs ont besoin
La distribution l'emporte sur le déploiement - Une solution simple avec des utilisateurs l'emporte sur une plateforme sophistiquée sans eux
Les MVP d'IA ont d'abord besoin de validation humaine - Même les solutions d'IA nécessitent de comprendre les problèmes humains réels et les flux de travail
Construisez votre audience, puis construisez votre automatisation - Le déploiement devrait automatiser une demande prouvée, et non la créer
La plus grande idée reçue dans le développement de MVP d'IA est que l'objectif est de tester votre technologie. En réalité, l'objectif est de tester votre modèle commercial. La technologie vient après que vous ayez prouvé que les gens veulent ce que vous offrez.
Lorsque vous déployez sur des plateformes comme Bubble, vous automatiserez des processus que vous savez déjà fonctionner, plutôt que d'espérer que votre processus automatisé fonctionnera. C'est la différence entre un déploiement réussi de MVP d'IA et une expérimentation coûteuse.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les fondateurs de SaaS envisageant le déploiement d'un MVP AI :
Commencez par une validation manuelle avant tout développement sur Bubble
Utilisez des pages de destination simples pour tester la demande en premier
Constituez votre base d'utilisateurs initiale par des contacts directs
Documentez manuellement les flux de travail avant de les automatiser
Déployez sur Bubble uniquement après avoir prouvé la demande manuelle
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entrepreneurs en ecommerce explorant les fonctionnalités IA :
Tester manuellement les recommandations IA avec les clients existants d'abord
Valider les prix pour les services alimentés par IA avant le développement
Utiliser l'email/le chat pour simuler les fonctionnalités IA avant de les créer
Déployer des outils IA uniquement après que le processus manuel prouve sa valeur
Se concentrer sur l'amélioration du flux de travail des clients plutôt que sur une technologie impressionnante