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À court terme (< 3 mois)
Il y a un an, un client potentiel est venu me voir avec une idée passionnante de plateforme IA et un budget substantiel. Ils voulaient construire un marché sophistiqué à double sens avec des algorithmes de correspondance IA, des flux de travail automatisés et toutes les cloches et sifflets.
J'ai dit non.
Pas parce que je ne pouvais pas fournir - les intégrations IA n'ont jamais été aussi faciles à mettre en œuvre. Mais parce que leur déclaration d'ouverture révélait tout ce qui ne va pas dans la façon dont la plupart des fondateurs abordent le test des fonctionnalités IA : "Nous voulons voir si notre idée IA fonctionne en la construisant d'abord."
Ils n'avaient zéro utilisateurs validés, aucune preuve que quelqu'un voulait leur solution IA spécifique, et aucune compréhension des problèmes réels qu'ils essayaient de résoudre. Juste de l'enthousiasme pour la technologie IA et la foi que construire d'abord mènerait à des réponses.
Cette conversation a complètement changé ma façon de penser au test des fonctionnalités IA. Alors que tout le monde se précipite pour mettre en œuvre des solutions alimentées par l'IA, la plupart testent de la manière la plus coûteuse qui soit - en construisant d'abord et en espérant que les utilisateurs valideront plus tard.
Après avoir travaillé sur des dizaines de projets d'implémentation IA et avoir vu l'essor des outils IA sans code, j'ai appris que la meilleure façon de tester les fonctionnalités IA n'est pas avec du code - c'est avec des humains prétendant être de l'IA.
Dans ce livre de jeu, vous découvrirez :
Pourquoi construire des fonctionnalités IA en premier est la forme de recherche de marché la plus coûteuse
La méthode "Wizard of Oz" pour tester l'IA sans algorithmes
Mon cadre en 3 phases pour valider les fonctionnalités IA avant tout développement
Des exemples réels de la façon dont le test manuel de l'IA a permis d'économiser aux clients plus de 50 000 $ en coûts de développement
Quand commencer réellement à construire des fonctionnalités IA (indice : c'est plus tard que vous ne le pensez)
Réalité de l'industrie
Ce que le monde des startups d'IA prêche sur les tests
Entrez dans n'importe quel accélérateur technologique ou faites défiler Twitter sur les startups IA, et vous entendrez les mêmes conseils sur le test des fonctionnalités IA :
"Construisez rapidement, itérez vite ! Utilisez des outils sans code pour expédier des fonctionnalités IA en quelques jours !"
"Testez votre modèle IA avec de vrais utilisateurs et recueillez des retours immédiatement !"
"Déployez votre MVP et laissez le marché valider votre approche IA !"
Cela semble logique jusqu'à ce que vous réalisiez ce que signifie réellement "rapidement" en pratique. Même avec des outils comme Bubble, Zapier ou des API IA, vous parlez toujours de :
Des semaines de développement pour intégrer des API IA et construire des interfaces utilisateur
Des pipelines de données complexes pour alimenter vos modèles IA avec des informations significatives
Des flows d'intégration des utilisateurs qui expliquent comment fonctionnent vos fonctionnalités IA
La gestion des erreurs lorsque les modèles IA produisent des résultats inattendus
Un entraînement de modèle continu basé sur les interactions et les retours des utilisateurs
La sagesse conventionnelle traite le test des fonctionnalités IA comme le test A/B des couleurs de boutons. Mais tester l'IA est fondamentalement différent : vous n'optimisez pas une solution existante, vous validez si la solution IA elle-même répond à un vrai problème que les utilisateurs sont prêts à payer.
La plupart des conseils sur l'IA supposent que vous savez quoi construire. Mais la partie la plus difficile n'est pas de construire des fonctionnalités IA, c'est de savoir quelles fonctionnalités IA valent la peine d'être construites en premier lieu.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
La demande de ce client m'a poussé à articuler quelque chose à laquelle je pensais depuis des mois : si vous testez réellement si une fonctionnalité d'IA fonctionne, vous ne devriez pas avoir besoin de l'IA pour le tester.
Au lieu de prendre leur projet, j'ai partagé une approche différente. Voici ce que j'ai appris en appliquant des tests d'IA manuels dans plusieurs situations clients :
Le problème avec les tests axés sur l'IA
Chaque fois que les clients voulaient "tester" des fonctionnalités d'IA en les construisant d'abord, le même schéma émergeait :
Des mois passés à construire des intégrations d'IA et des interfaces utilisateur
Lancement dans le silence car aucune audience validée n'existait
Réalisation douloureuse que l'IA résolvait un problème que les utilisateurs n'avaient en réalité pas
Pivots coûteux pour essayer de trouver un produit adapté au marché après le développement
La révélation est venue lorsque j'ai réalisé que la plupart des fonctionnalités d'IA peuvent être simulées manuellement avant tout développement. Les utilisateurs se fichent de savoir si votre "moteur de recommandation d'IA" est en fait un analyste humain en arrière-plan—ils se soucient de savoir si les recommandations sont précieuses.
Mon premier test manuel d'IA
Au lieu de construire leur plateforme de marché, j'ai proposé un test d'une journée :
Créer une simple page d'accueil décrivant leur service de mise en relation d'IA
Contacter manuellement des utilisateurs potentiels des deux côtés du marché
Agir en tant que "IA" en analysant manuellement les besoins des utilisateurs et en effectuons des mises en relation
Présenter des recommandations comme si elles provenaient d'un algorithme
Le résultat ? En l'espace de deux semaines, nous avons découvert que leur hypothèse principale était erronée. Les utilisateurs ne voulaient pas qu'une IA fasse des mises en relation—ils voulaient qu'une IA les aide à évaluer les mises en relation qu'ils avaient trouvées eux-mêmes. Nous avons gagné des mois de temps de développement en apprenant cela grâce à des tests manuels au lieu de construire d'abord.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
En fonction de cette expérience et de plusieurs projets similaires depuis, j'ai développé une approche systématique pour tester les fonctionnalités de l'IA qui permet de gagner des mois de développement et des milliers en coûts :
Phase 1 : Le test de Wizard of Oz (Semaine 1-2)
Le but est de simuler votre fonctionnalité IA en utilisant l'intelligence humaine, puis de présenter les résultats comme s'ils provenaient d'une IA :
Identifiez le comportement d'IA principal que vous souhaitez tester (recommandations, automatisation, analyse, etc.)
Créez une interface minimale où les utilisateurs peuvent saisir des données et s'attendre à une sortie d'IA
Traitez manuellement les entrées des utilisateurs en utilisant l'intelligence et l'expertise humaines
Fournissez des résultats formatés comme s'ils provenaient d'un système d'IA
Suivez le comportement des utilisateurs et la satisfaction avec les sorties "IA"
Phase 2 : Reconnaissance de modèles (Semaine 3-4)
Une fois que vous avez des résultats manuels, analysez ce qui rend réellement les utilisateurs satisfaits de votre fonctionnalité d'IA :
Documentez votre processus de décision manuel—quels facteurs influencent vos recommandations ?
Identifiez les modèles de retour d'expérience des utilisateurs—quels types de sorties d'IA obtiennent la meilleure réponse ?
Cartographiez les exigences de données—quelles informations avez-vous réellement besoin pour reproduire votre processus manuel ?
Validez l'hypothèse de valeur—les utilisateurs sont-ils prêts à payer pour cette capacité d'IA ?
Phase 3 : Test hybride (Mois 2)
Avant de construire une automatisation complète de l'IA, créez un système hybride qui combine des outils d'IA avec une supervision humaine :
Intégrez des APIs d'IA de base (comme OpenAI ou Anthropic) pour gérer des tâches simples
Acheminez les décisions complexes vers une révision humaine avant de les présenter aux utilisateurs
Testez A/B les sorties IA vs. humaines pour comprendre où chacune performe mieux
Augmentez progressivement l'automatisation de l'IA uniquement pour les tâches où elle correspond à la performance humaine
Phase 4 : Décision de développement (Mois 3+)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande et compris les exigences que vous devriez investir dans le développement d'IA sur mesure :
Calculez le ROI de l'automatisation—combien de travail manuel l'IA éliminerait-elle ?
Définissez des métriques de succès—à quoi ressemble une performance d'IA "suffisamment bonne" ?
Planifiez la feuille de route de développement en fonction des flux de travail utilisateurs prouvés
Construisez de manière incrémentielle tout en maintenant le système de secours manuel prouvé
Approche Manuelle Première
Commencez par l'intelligence humaine pour simuler le comportement de l'IA - validez le concept avant de construire des algorithmes.
Stratégie de collecte de données
Suivez ce qui rend les utilisateurs heureux avec votre "IA" lorsqu'il s'agit en réalité d'intelligence humaine.
Validation Hybride
Combinez des outils d'IA simples avec une supervision humaine pour tester l'automatisation avant le développement complet.
preuve de modèle d'affaires
Les utilisateurs validés paieront pour la valeur de l'IA avant d'investir dans une mise en œuvre technique complexe.
Appliquer ce cadre à plusieurs projets clients a révélé des schémas que la plupart des fondateurs manquent lorsqu'ils construisent des solutions axées sur l'IA :
Attentes des utilisateurs vs. Réalité de l'IA
Dans 7 tests manuels sur 8 que j'ai réalisés, les utilisateurs étaient plus satisfaits des résultats générés par des humains que s'ils avaient eu des résultats typiques d'IA. Cela m'a appris que les fonctionnalités d'IA doivent souvent dépasser la performance humaine pour sembler précieuses - égaler la performance humaine semble décevant.
Le paradoxe de la vitesse
Le test manuel semble plus lent que la construction de fonctionnalités d'IA, mais il est en réalité 10 fois plus rapide d'obtenir une validation significative. Un client a économisé 4 mois de temps de développement en découvrant que son hypothèse principale sur l'IA était incorrecte au cours de la semaine 2 du test manuel.
Clarté des tarifs
Le test manuel rend les conversations sur les tarifs plus faciles car les utilisateurs expérimentent directement la valeur. Lorsque vous présentez les fonctionnalités d'IA autour des résultats ("recommandations d'IA qui augmentent votre taux de conversion de 15 %") au lieu des capacités ("moteur de recommandation d'apprentissage automatique"), la tarification devient simple.
Réalité des exigences techniques
Le test manuel révèle la performance minimale d'IA viable nécessaire. La plupart des clients pensaient qu'ils avaient besoin d'une IA sophistiquée alors que de simples appels API plus une révision humaine répondraient aux besoins des utilisateurs à 10 % du coût de développement.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
La leçon la plus importante tirée des tests manuels des fonctionnalités de l'IA ? Les utilisateurs n'achètent pas l'IA—ils achètent des résultats qui sont livrés par l'IA.
Voici les principales idées qui ont émergé de cette approche :
Les fonctionnalités de l'IA doivent être 3 fois meilleures que les processus manuels pour justifier le changement—égaler la performance humaine est décevant
Les tests manuels révèlent des cas limites que vous n'anticiperiez jamais dans la planification du développement de l'IA
Les retours d'utilisateur sur le comportement de l'"IA" sont plus honnêtes lorsqu'ils pensent que c'est automatisé plutôt que généré par un humain
IA simple + révision humaine surpasse souvent les modèles d'IA complexes pendant des années avant que le retour sur investissement de l'automatisation ait du sens
La partie la plus difficile n'est pas de construire l'IA—c'est de savoir quels comportements humains valent la peine d'être automatisés
Les tests manuels vous obligent à comprendre la logique commerciale avant de l'automatiser
Les utilisateurs paieront pour la valeur de l'IA avant que vous ne construisiez l'IA si vous pouvez prouver la valeur manuellement
Le cadre fonctionne car il sépare deux risques différents : le risque de marché (les gens veulent-ils cela ?) et le risque technique (pouvons-nous construire cela ?). En testant d'abord le risque de marché avec des processus manuels, vous n'investissez dans le risque technique qu'après avoir prouvé la demande.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les fondateurs de SaaS envisageant des fonctionnalités d'IA :
Commencez par un support client manuel avant de créer des chatbots IA
Testez les recommandations d'IA en demandant à des membres de l'équipe de préparer des suggestions manuellement
Validez la tarification des fonctionnalités d'IA grâce à une livraison de service manuelle d'abord
Utilisez des APIs IA simples avec une révision humaine avant le développement d'un modèle personnalisé
Construisez des systèmes de secours manuels pour lorsque les fonctionnalités d'IA échouent
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entrepreneurs en ecommerce explorant l'IA :
Tester les recommandations de produits IA en curant manuellement des suggestions basées sur l'historique des achats
Valider la valeur du chatbot IA en faisant d'abord gérer le support manuellement par les membres de l'équipe
Simuler la gestion des stocks par IA en testant des processus de prévision de la demande manuels
Tester la personnalisation IA en segmentant manuellement les clients et en personnalisant les expériences
Utiliser l'analyse humaine pour simuler les insights de l'IA avant de construire des rapports automatisés