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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a contacté avec une opportunité passionnante : créer une plateforme de marché à deux faces. 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 véritable objectif des MVP en 2025. Le client est venu vers moi enthousiaste à propos des outils sans code et des plateformes d'IA comme les solutions d'automatisation IA, croyant qu'ils pouvaient créer n'importe quoi rapidement et à moindre coût. Ils n'avaient pas tort sur le plan technique, mais leur affirmation fondamentale révélait 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 demande—juste une idée et de l'enthousiasme. Cette conversation a changé ma façon de penser aux stratégies de croissance des startups et à ce que devrait vraiment accomplir un MVP.
Ce que vous apprendrez de cette expérience :
Pourquoi "tester la demande du marché" ne devrait pas nécessiter des mois de développement
Le cadre de validation MVP d'un jour que je recommande à la place
Comment prouver la demande avant de construire quoi que ce soit de complexe
Quand les outils d'IA aident vs. quand ils deviennent des distractions coûteuses
La véritable contrainte en 2025 : savoir quoi construire, pas comment le construire
Vérifier la réalité
Ce que chaque fondateur pense des MVP
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou faites défiler Product Hunt, et vous entendrez le même conseil sur le lancement rapide d'un MVP en IA. La sagesse conventionnelle semble logique :
Construisez rapidement, itérez plus vite : Utilisez des outils sans code et l'IA pour expédier en semaines, pas en mois
Commencez par une version simple : Lancez avec des fonctionnalités de base et ajoutez de la complexité plus tard
Rassemblez des retours utilisateurs : Laissez de vrais utilisateurs guider le développement de votre produit
Échouez vite, pivotez plus vite : Testez les assumptions rapidement et à moindre coût
L'exécution technique est le goulot d'étranglement : Plus vous pouvez coder rapidement, plus vous pouvez valider rapidement
Cette philosophie existe parce qu'elle a brillamment fonctionné au début des années 2000, lorsque la création de logiciels était véritablement difficile et coûteuse. À l'époque, la contrainte était technique : vous aviez besoin de mois et d'un capital significatif juste pour faire fonctionner quelque chose de basique.
Mais voici où ça se dégrade en 2025 : la contrainte n'est plus la construction. Avec les outils d'IA, les plateformes sans code et les cadres de développement modernes, n'importe qui peut construire un produit fonctionnel en quelques jours ou quelques semaines. Le véritable défi a complètement changé.
Le problème avec les conseils traditionnels sur le MVP est qu'ils s'optimisent pour la mauvaise chose. Ils supposent que votre plus grand risque est l'exécution technique, alors que votre véritable plus grand risque est de construire quelque chose que personne ne veut. La plupart des fondateurs passent 90 % de leur temps à perfectionner le produit et 10 % à comprendre leur marché. Cela devrait être inversé.
Quand tout le monde peut construire rapidement, la vitesse de développement cesse d'être un avantage concurrentiel. La distribution, la constitution d'audience et la compréhension du marché deviennent les véritables différenciateurs.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui voulait la plateforme de marché à double sens était intelligent, bien financé et avait fait ses devoirs sur les outils sans code. Ils avaient recherché des plateformes de développement d'IA, étudié des modèles de marché réussis, et avaient même des maquettes prêtes.
Mais lorsque je leur ai posé des questions de base, les lacunes sont devenues évidentes :
"Qui sont vos 10 premiers clients ?" - Ils ne savaient pas
"Avez-vous essayé de faire correspondre manuellement l'offre et la demande ?" - Jamais essayé
"Quel est votre coût d'acquisition client ?" - Aucune idée
"Comment allez-vous résoudre le problème du poulet et de l'œuf ?" - Ils espéraient que la plateforme le découvrirait
Ceci est le modèle classique que je vois avec les projets MVP d'IA. Les fondateurs s'excitent pour la technologie—chatbots, moteurs de recommandation, flux de travail automatisés—mais négligent la validation commerciale fondamentale. Ils veulent construire une solution d'IA avant de prouver qu'il y a un problème qui vaut la peine d'être résolu.
J'ai vu cette même erreur dans différentes industries. Une startup fintech voulait un conseiller en investissement alimenté par l'IA avant de comprendre le processus décisionnel réel de leurs clients cibles. Un client de commerce électronique voulait des recommandations de produits personnalisées avant d'avoir suffisamment de données de transaction pour les rendre significatives.
La capacité technique existe pour construire ces choses rapidement, mais c'est exactement le piège. Quand construire est facile, cela devient la réponse par défaut à chaque question commerciale. "Devrions-nous valider cela manuellement d'abord ?" devient "Construisons-le juste et voyons ce qui se passe."
De mon expérience de travail avec des startups, celles qui réussissent ne commencent pas par la mise en œuvre technique la plus sophistiquée. Elles commencent par le chemin le plus direct pour prouver qu'il existe une demande. La technologie vient plus tard, une fois qu'elles comprennent ce qu'elles résolvent réellement.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de prendre leur argent pour construire une plateforme dont ils pourraient ne pas avoir besoin, je les ai guidés à travers ce que j'appelle le "Cadre de Validation du Jour 1"—une approche systématique pour prouver la demande avant de construire quoi que ce soit de complexe.
Étape 1 : Créez un site de validation sur une page (Jour 1)
J'ai recommandé qu'ils créent une simple page d'accueil expliquant leur proposition de valeur. Pas de démo, pas de prototype—juste un texte clair décrivant ce qu'ils souhaitaient construire et pourquoi cela serait important. Incluez un formulaire d'inscription pour un accès anticipé. Cela prend un maximum d'un jour et coûte presque rien.
Étape 2 : Correspondance manuelle du marché (Semaine 1)
Au lieu de construire une automatisation, j'ai suggéré qu'ils relient manuellement l'offre et la demande par email, appels téléphoniques, ou même WhatsApp. Si vous ne pouvez pas faire fonctionner votre marché manuellement avec 10 transactions, l'automatisation ne résoudra pas magiquement les problèmes fondamentaux.
J'ai appliqué cette approche à plusieurs projets de validation SaaS. Un client voulait construire un calendrier de contenu alimenté par l'IA. Au lieu de développer d'abord l'IA, nous avons commencé avec un modèle Google Sheets et une curation manuelle. En deux semaines, nous avions 50 clients payant pour la version manuelle. Ce n'est qu'à ce moment-là que nous avons envisagé l'automatisation.
Étape 3 : Distribution avant développement (Semaines 2-4)
La phase suivante se concentre entièrement sur la construction d'audience et la distribution. Commencez à créer du contenu autour de votre domaine de problème, engagez-vous dans des communautés pertinentes et nouez des relations avec des clients potentiels. La plupart des fondateurs sautent cette étape et se demandent pourquoi personne n'utilise leur produit parfaitement conçu.
Étape 4 : Automatisation progressive (Mois 2+)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuelle que vous commencez à construire des solutions automatisées. Mais voici la clé : vous construisez l'automatisation pour des processus que vous avez déjà validés manuellement. Vous ne devinez pas quelles fonctionnalités sont importantes—vous le savez parce que vous l'avez fait manuellement.
Cette approche inverse complètement le modèle MVP traditionnel. Au lieu de construire d'abord et de trouver des clients plus tard, vous trouvez d'abord des clients et construisez exactement ce dont ils ont besoin.
Problème d'abord
Concentrez-vous sur la validation du problème commercial central avant toute mise en œuvre technique. Si vous ne pouvez pas le résoudre manuellement, l'automatisation ne vous sauvera pas.
Distribution Précoce
Commencez à construire votre audience et vos canaux de distribution avant votre produit. Le meilleur produit au monde échoue sans des personnes qui savent qu'il existe.
Tests manuels
Exécutez votre modèle d'affaires manuellement pendant au moins 10 transactions avant d'automatiser quoi que ce soit. Cela révèle les véritables points de friction et les moteurs de valeur.
L'IA comme amélioration
Utilisez l'IA pour améliorer des processus éprouvés, et non pour remplacer des modèles commerciaux non validés. L'IA amplifie ce qui fonctionne - elle ne crée pas de demande là où il n'en existe pas.
Les résultats de cette approche parlent d'eux-mêmes, bien que ce ne soit pas toujours de la manière dont les fondateurs s'attendent. Le client du marché à deux facettes s'est initialement senti déçu—il voulait créer quelque chose, pas faire des expériences avec des tableurs.
Cependant, trois mois plus tard, ils m'ont contacté avec une perspective complètement différente. Leurs tests manuels ont révélé que leur idée de marché initiale avait des défauts fondamentaux. Le côté offre était beaucoup plus difficile à intégrer que prévu, et le côté demande avait des besoins différents de ceux qu'ils avaient supposés.
Cependant, grâce à leur processus de test manuel, ils ont découvert une opportunité adjacente qu'ils n'avaient pas envisagée. Au lieu d'un marché à deux facettes, ils ont trouvé une demande pour un simple outil SaaS qui résolvait un problème spécifique pour leurs clients cibles. Cela nécessitait 1/10e de l'effort de développement mais générait des revenus plus rapidement.
J'ai vu des résultats similaires dans plusieurs projets. Un client qui souhaitait créer un assistant d'écriture AI a découvert grâce à des tests manuels que ses clients avaient en réalité besoin d'aide à l'édition, pas d'aide à la génération. Une autre startup planifiant un moteur de recommandation complexe a découvert que le filtrage par catégories simples répondait à 80 % des besoins de ses utilisateurs.
Le schéma est cohérent : la validation manuelle vous permet soit d'éviter de construire la mauvaise chose soit de révéler un chemin plus simple vers le même résultat. Dans tous les cas, vous vous retrouvez avec une base d'entreprise plus solide que si vous aviez commencé par un développement complexe.
L'investissement en temps raconte la vraie histoire : la validation prend des semaines, la construction prend des mois. Lorsque vous validez d'abord, vous économisez soit des mois de développement inutile, soit vous vous assurez que ces mois sont passés à construire quelque chose que les gens veulent réellement.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir appliqué ce cadre à des dizaines de projets clients, plusieurs leçons clés ont émergé qui remettent en question la sagesse conventionnelle des MVP.
Leçon 1 : La vitesse de validation l'emporte sur la vitesse de développement. Le chemin le plus rapide vers le marché n'est pas le code le plus rapide, mais le chemin le plus rapide pour prouver qu'une demande existe. J'ai vu trop de produits techniquement impressionnants échouer parce que personne ne les voulait.
Leçon 2 : Les processus manuels révèlent les véritables besoins des clients. Lorsque vous automatisez trop tôt, vous automatisez vos hypothèses. Les tests manuels vous obligent à comprendre ce que les clients apprécient réellement par rapport à ce que vous pensez qu'ils devraient apprécier.
Leçon 3 : La distribution est plus difficile que le développement. Construire des fonctionnalités est simple ; trouver des personnes qui se soucient de ces fonctionnalités est le véritable défi. Commencez par la distribution et retracez votre chemin vers les fonctionnalités.
Leçon 4 : L'IA amplifie les processus existants, pas ceux qui sont défectueux. Les mises en œuvre d'IA les plus réussies que j'ai vues améliorent les flux de travail qui fonctionnent déjà manuellement. Utiliser l'IA pour résoudre des problèmes fondamentaux de modèle commercial réussit rarement.
Leçon 5 : Le développement client l'emporte sur le développement produit. Votre premier employé ne devrait pas être un développeur, mais quelqu'un entièrement concentré sur la compréhension et l'acquisition des clients. Les décisions de produit deviennent évidentes lorsque vous comprenez profondément votre marché.
Ce que je ferais différemment : Pousser les clients à valider manuellement avant tout développement. Même lorsqu'ils sont impatients de construire, la discipline de prouver la demande manuellement révèle toujours des informations qui font gagner du temps et de l'argent par la suite.
Quand cette approche fonctionne le mieux : B2B SaaS, places de marché, entreprises de services, et tout produit où le comportement des clients doit être compris avant l'automatisation. Quand cela ne fonctionne pas : Applications mobiles grand public où l'expérience elle-même est le différenciateur, ou produits hautement techniques où la mise en œuvre est véritablement novatrice.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS spécifiquement :
Commencez par une page d'atterrissage + un onboarding manuel avant de construire des fonctionnalités produit
Faites fonctionner l'ensemble de votre processus de réussite client manuellement pour les 10-20 premiers clients
Construisez une audience grâce au contenu avant de construire un produit via le code
Utilisez l'IA pour l'optimisation, pas pour la validation du modèle économique principal
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique souhaitant intégrer l'IA :
Testez la personnalisation manuellement par le biais d'entretiens avec les clients avant de créer des moteurs de recommandations
Validez les besoins en inventaire par des pré-commandes avant d'automatiser la chaîne d'approvisionnement
Commencez par des chatbots simples pour les FAQ avant un service client IA complexe
Concentrez-vous sur l'optimisation de la conversion avant les fonctionnalités alimentées par l'IA