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À court terme (< 3 mois)
Il y a trois mois, un fondateur de startup est venu me voir avec un budget de 50 000 $ et une idée de produit AI brillante. Ils voulaient construire leur MVP rapidement, le valider rapidement et itérer en fonction des retours des utilisateurs. Le hic ? Leur co-fondateur technique venait de partir, et ils avaient besoin de livrer en 8 semaines.
La plupart des agences leur auraient proposé six mois de développement personnalisé. Au lieu de cela, je leur ai montré comment intégrer des plugins AI directement dans Bubble et j'ai fait fonctionner leur MVP fonctionnel alimenté par l'AI en 3 semaines.
Voici la chose à propos de l'intégration AI en 2025 : tout le monde parle de modèles personnalisés et d'APIs complexes, mais ils manquent la vue d'ensemble. Les meilleures implémentations AI ne concernent pas la technologie la plus élégante — elles concernent la rapidité de mise sur le marché et la validation par les utilisateurs.
Après avoir construit des dizaines d'applications alimentées par l'AI en utilisant l'écosystème de Bubble, j'ai découvert que l'architecture de plugins de la plateforme est parfaite pour le prototypage rapide de l'AI. Vous pouvez intégrer tout, des modèles GPT d'OpenAI aux APIs de vision par ordinateur sans toucher une seule ligne de code.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi le système de plugins de Bubble surpasse le développement personnalisé pour les MVPs AI
Le cadre en 4 étapes que j'utilise pour intégrer n'importe quel service AI en moins de 24 heures
Des exemples réels de projets clients qui ont généré des revenus en semaines, pas en mois
Les pièges courants de l'intégration AI qui tuent les projets (et comment les éviter)
Ma méthodologie de test qui garantit que les fonctionnalités AI fonctionnent réellement pour les utilisateurs
Réalité de l'industrie
Ce que tout le monde construit avec l'IA
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup aujourd'hui, et vous entendrez le même conseil répété comme un mantra : "Construisez des modèles d'IA sur mesure, embauchez des ingénieurs ML, investissez dans les pipelines de données." L'industrie a convaincu les fondateurs que les applications d'IA sérieuses nécessitent une infrastructure technique sérieuse.
Voici ce que la sagesse conventionnelle vous conseille de faire :
Embauchez une équipe d'ingénieurs en IA - Parce que l'IA "réelle" a besoin de modèles sur mesure
Construisez tout à partir de zéro - L'intégration est "juste un emballage autour des API"
Concentrez-vous d'abord sur l'algorithme - Obtenez la technologie parfaite avant de penser aux utilisateurs
Investissez massivement dans l'infrastructure de données - Vous avez besoin de jeux de données massifs pour concurrencer
Prévoyez des cycles de développement de 6 à 12 mois - L'IA est complexe, alors prenez votre temps
Ce conseil existe parce que l'industrie de l'IA est dominée par des puristes techniques qui mesurent le succès par la précision du modèle plutôt que par les résultats commerciaux. Les fonds de capital-risque adorent cela car cela justifie des tours de financement importants. Les consultants adorent cela car cela signifie des engagements plus longs.
Mais voici ce que cette approche oublie : la plupart des startups IA échouent non pas parce que leur technologie n'est pas assez sophistiquée, mais parce qu'elles ne valident jamais si les utilisateurs veulent vraiment leur solution.
Alors que vos concurrents passent des mois à construire des modèles sur mesure, vous pourriez être sur le marché, apprenant des véritables utilisateurs, et itérant en fonction des retours réels. Le chemin le plus rapide vers une entreprise d'IA ne passe pas par la technologie la plus avancée—il passe par la boucle de validation la plus rapide.
C'est exactement là que les capacités d'intégration de l'IA de Bubble brillent, et pourquoi j'ai complètement changé mon approche pour construire des produits alimentés par l'IA.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le projet qui a tout changé pour moi a été de travailler avec une startup de legal-tech qui voulait construire un outil d'analyse de contrat alimenté par l'IA. Ils sont venus vers moi après avoir dépensé 4 mois et 80 000 $ avec une agence de développement traditionnelle qui n'avait livré... absolument rien de fonctionnel.
L'agence précédente les avait convaincus qu'ils avaient besoin d'un modèle personnalisé de traitement du langage naturel, d'un pipeline de données complexe, et d'une équipe d'ingénieurs en ML. Ils en étaient à 6 semaines de formation de leur algorithme d'analyse de contrat "propriétaire" lorsque j'ai rencontré le fondateur lors d'un événement pour startups.
"Nous avons 47 cabinets d'avocats prêts à payer pour cela," m'a-t-il dit, "mais nos développeurs ne cessent de dire que nous avons besoin de plus de données d'entraînement et de meilleurs scores de précision. Pendant ce temps, notre runway disparaît."
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé le problème fondamental de la plupart des projets d'IA : ils optimisent pour la perfection technique au lieu de la validation sur le marché. Ses clients potentiels ne se souciaient pas des algorithmes propriétaires - ils se souciaient d'obtenir des informations sur les contrats plus rapidement que par une révision manuelle des documents.
J'ai proposé quelque chose qui semblait presque trop simple : construire l'ensemble de l'application dans Bubble, intégrer l'API d'OpenAI pour l'analyse de texte, et avoir un MVP fonctionnel entre les mains des clients dans les 3 semaines. Le fondateur était sceptique. "Mais qu'en est-il de notre fossé concurrentiel ? Qu'en est-il de la propriété des données ? Qu'en est-il de..."
"Qu'en est-il des revenus ?" Je l'ai interrompu. "Prouvons d'abord que les gens paieront pour cette solution, puis nous pourrons nous inquiéter de la création de fossés."
Ma première tentative n'était pas parfaite. J'ai essayé d'intégrer trop de services d'IA à la fois - parsing de documents, analyse de sentiment, extraction de clauses, scoring des risques. L'application est devenue lente et confuse. Les utilisateurs ne savaient pas ce qu'elle faisait réellement ou comment l'utiliser efficacement.
Mais cet échec m'a appris quelque chose de crucial : l'intégration réussie de l'IA ne consiste pas à entasser toutes les capacités possibles de l'IA. Il s'agit de choisir une fonction d'IA principale qui offre une valeur immédiate et de construire autour de cela.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après ce premier faux pas, j'ai développé une approche systématique que j'utilise maintenant pour chaque projet d'intégration d'IA. Il ne s'agit pas de suivre des tutoriels Bubble—il s'agit de construire des applications IA qui génèrent réellement des revenus.
Étape 1 : La règle de l'IA à fonction unique
Avant de toucher à un code ou à des plugins, je force les clients à compléter cette phrase : "Notre IA fait exactement une chose : ______." Pour le client juridique, cela est devenu "Notre IA extrait les termes clés et les délais des contrats."
Cette contrainte est cruciale car la force de Bubble ne réside pas dans l'orchestration complexe de l'IA—elle réside dans le déploiement rapide de fonctionnalités ciblées. J'ai vu trop de projets échouer parce qu'ils ont essayé de construire des "assistants IA" au lieu de "outils IA qui résolvent des problèmes spécifiques."
Étape 2 : La méthode d'intégration API d'abord
Voici mon flux de travail exact pour intégrer tout service IA dans Bubble :
Tout d'abord, je teste le service IA directement via son API en utilisant Postman ou des outils similaires. Je veux comprendre exactement quelles données entrent, ce qui sort, et à quel point le service est fiable avant d'impliquer Bubble.
Pour le projet d'analyse de contrats, j'ai passé 2 heures à tester l'API d'OpenAI avec des contrats d'exemple. J'ai découvert que certains formats de documents fonctionnaient mieux que d'autres, et que diviser de grands contrats en sections améliorait considérablement la précision.
Ensuite, je crée l'intégration dans Bubble en utilisant le plugin API Connector. Mais voici la clé : je ne construis pas d'abord l'interface utilisateur complète. Je crée une simple "page de test" où je peux vérifier que l'intégration IA fonctionne correctement avec des données réelles.
Étape 3 : L'approche d'amélioration progressive
Une fois que l'intégration IA de base fonctionne, j'ajoute progressivement l'expérience utilisateur. C'est là que la plupart des développeurs se trompent—they essaient de tout construire en même temps.
Ma séquence est toujours :
Prouver que l'intégration IA fonctionne avec des données de test
Construire l'interface utilisateur minimale pour la fonction principale
Ajouter des mécanismes de gestion des erreurs et des états de chargement
Mettre en œuvre des mécanismes de retour d'information des utilisateurs
Ajouter des fonctionnalités supplémentaires en fonction des demandes des utilisateurs
Pour l'outil de contrat, la première version était incroyablement basique : téléchargez un PDF, cliquez sur "Analyser", obtenez une simple liste des dates et termes clés. Pas de tableau de bord sophistiqué, pas de visualisations complexes, pas de filtres avancés.
Étape 4 : Le cadre de boucle de rétroaction
C'est là que la plupart des projets d'IA échouent : ils supposent que la technologie fonctionne parfaitement et ne créent jamais de mécanismes pour une amélioration continue. Dans Bubble, j'implémente toujours ce que j'appelle des "boucles de rétroaction" dès le premier jour.
Chaque sortie d'IA reçoit une simple évaluation par pouce levé / pouce baissé de la part des utilisateurs. Je suis quel type de documents fonctionne bien et lequel ne fonctionne pas. Plus important encore, je crée des panneaux d'administration où le client peut voir exactement comment les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités d'IA.
Dans la première semaine du lancement de l'outil de contrat, nous avons découvert que 80 % des plaintes des utilisateurs ne concernaient pas la précision de l'IA—elles concernaient des problèmes de téléchargement de documents et un formatage des résultats peu clair. Des problèmes que nous pouvions résoudre immédiatement, pas des problèmes de modèle IA qui nécessiteraient des mois de réentraînement.
L'implémentation technique
En termes d'implémentation réelle de Bubble, voici ma configuration standard :
J'utilise le connecteur API de Bubble pour m'intégrer à des services d'IA comme OpenAI, Anthropic ou des API spécialisées comme celles pour le traitement de documents. La clé est de structurer les données correctement—je crée des types de données personnalisés pour les entrées et sorties d'IA, ce qui rend l'application plus fiable et plus facile à déboguer.
Pour la gestion des fichiers (cruciale pour la plupart des applications d'IA), je combine le téléchargement de fichiers de Bubble avec des workflows de prétraitement. Souvent, j'utiliserai des services comme Zapier ou Make.com comme intermédiaires pour gérer la conversion de fichiers ou la transformation de données avant qu'elles n'atteignent le service d'IA.
La gestion des erreurs est cruciale. Les services d'IA échouent, les limites de taux sont atteintes et les documents ne sont pas toujours traités correctement. Je construis des états d'erreur complets et des mécanismes de sauvegarde dès le début, pas comme une réflexion après coup.
Intégration Core
Testez le service d'IA de manière indépendante avant de construire quoi que ce soit dans Bubble. La plupart des échecs se produisent parce que les développeurs supposent que le service d'IA fonctionne parfaitement sans comprendre ses limitations.
Construction Progressive
Commencez par le strict minimum : une fonction AI qui fonctionne correctement. Ajoutez de la complexité uniquement après avoir validé que les utilisateurs souhaitent réellement la fonctionnalité de base.
Retour d'utilisateur
Mettez en place des mécanismes de retour d'information dès le premier jour. Les utilisateurs vous diront ce qui est réellement cassé, ce qui n'est généralement pas l'algorithme d'IA, mais l'expérience utilisateur qui l'entoure.
Concentration sur les affaires
Optimisez la génération de revenus, pas la perfection technique. Une intégration AI simple que les clients payent est préférable à une intégration sophistiquée que personne n'utilise.
L'outil d'analyse de contrat a généré 15 000 $ de revenus en 6 semaines après son lancement. Pas parce que nous avons construit l'IA la plus sophistiquée—mais parce que nous avons résolu un problème spécifique pour lequel les cabinets d'avocats étaient déjà prêts à payer.
Voici ce qui s'est passé au cours des 90 premiers jours :
Semaine 1-2 : Construction et déploiement de l'intégration AI de base
Semaine 3 : Premier client payant inscrit
Semaine 6 : 12 cabinets d'avocats utilisant l'outil régulièrement
Mois 3 : 15 000 $ MRR avec 89 % de satisfaction des utilisateurs
Le résultat le plus surprenant ? Les utilisateurs ne se souciaient pas de l'exactitude de l'IA autant que de la rapidité et de la commodité. Même lorsque l'IA manquait certains détails du contrat, les avocats étaient heureux car cela leur faisait quand même gagner des heures de travail de révision manuelle.
Plus important encore, nous avons appris exactement quelles fonctionnalités construire ensuite. Les utilisateurs ont demandé un traitement par lots (facile à ajouter), une intégration avec leurs systèmes de gestion de documents existants (possible grâce aux capacités de l'API de Bubble), et des modèles personnalisés pour différents types de contrats (changements de structure de données, pas de changements d'IA).
Au bout de 6 mois, le client avait levé un tour de seed basé sur une traction démontrée, pas seulement sur un "algorithme d'IA prometteur". Ils ont utilisé ce financement pour élargir l'équipe et construire des fonctionnalités plus sophistiquées—mais seulement après avoir prouvé que le marché voulait leur solution.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après des dizaines de projets d'intégration d'IA, voici les leçons qui ont changé ma façon d'aborder chaque nouveau client :
La rapidité de mise sur le marché surpasse à chaque fois la sophistication technique. J'ai vu des applications d'IA "parfaites" échouer parce qu'elles ont mis trop de temps à être lancées, et des applications "suffisantes" réussir parce qu'elles ont rapidement résolu de réels problèmes.
Les utilisateurs se soucient plus de l'intégration des flux de travail que de la précision de l'IA. Les meilleures fonctionnalités d'IA ressemblent à des extensions naturelles de ce que les utilisateurs font déjà, et non à des outils séparés "propulsés par l'IA".
La gestion des erreurs est plus importante que l'IA elle-même. Les utilisateurs pardonnent les erreurs de l'IA si l'application les gère avec grâce. Ils ne pardonnent pas les plantages et les messages d'erreur déroutants.
Les boucles de rétroaction sont non négociables. Chaque application d'IA a besoin de mécanismes d'amélioration continue basés sur une utilisation réelle, et non sur des métriques de performance théoriques.
Commencez par des API, pas par des modèles personnalisés. Vous pouvez toujours construire une technologie propriétaire plus tard, mais vous ne pouvez pas toujours vous remettre d'avoir construit le mauvais produit.
Les limitations de Bubble sont en fait des caractéristiques pour les MVPs d'IA. La plateforme vous oblige à garder les choses simples, ce qui aboutit généralement à de meilleures expériences utilisateur.
La validation des revenus l'emporte sur la validation technique. Un client payant utilisant un simple outil d'IA vaut plus qu'une douzaine d'ingénieurs impressionnés regardant un algorithme sophistiqué.
Si je devais commencer un projet d'IA aujourd'hui, je passerais 80 % de mon temps à comprendre le problème utilisateur et 20 % à mettre en œuvre la solution. La plupart des fondateurs font le contraire et se demandent pourquoi leur "incroyable IA" ne trouve pas de clients.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Concentrez-vous sur une fonction d'IA principale qui impacte directement vos métriques SaaS
Utilisez le connecteur API de Bubble pour intégrer des services d'IA éprouvés plutôt que de créer des modèles personnalisés
Mettez en place des systèmes de retour d'utilisateur pour itérer en fonction des modèles d'utilisation réels
Créez des tableaux de bord administratifs pour surveiller simultanément la performance de l'IA et la satisfaction des utilisateurs
Pour votre boutique Ecommerce
Commencez par des recommandations de produits ou des améliorations de recherche avec des fonctionnalités d'IA qui augmentent directement les taux de conversion
Utilisez les capacités de gestion de fichiers de Bubble combinées avec des API de reconnaissance d'images pour le balisage automatisé des produits
Mettez en œuvre des chatbots de service client alimentés par l'IA qui s'intègrent dans votre flux de travail Bubble existant
Testez les fonctionnalités d'IA avec de petits segments de clients avant de les déployer à l'échelle du magasin