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L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le rêve de chaque développeur : construire une plateforme de marché sophistiquée à deux faces basée sur l'IA. Le budget était conséquent, le défi technique était fascinant, et avec les outils d'IA d'aujourd'hui, cela aurait été techniquement possible.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas livrer. La technologie existe pour construire des plateformes d'IA complexes plus rapidement que jamais. Mais leur déclaration principale révélait un problème fondamental : "Nous voulons tester si notre idée d'IA fonctionne."
Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve de la demande. Juste une idée et un enthousiasme pour la technologie IA. Cette conversation m'a appris quelque chose de crucial sur la manière de trouver des premiers utilisateurs pour des solutions d'IA que la plupart des fondateurs se trompent complètement en 2025.
Le domaine de l'IA est inondé de solutions cherchant des problèmes, alors que cela devrait être l'inverse. Après avoir travaillé avec plusieurs startups d'IA et avoir observé à la fois des succès et des échecs spectaculaires, j'ai appris que l'identification des premiers utilisateurs pour des solutions d'IA nécessite une approche complètement différente de celle du SaaS traditionnel.
Dans ce manuel, vous découvrirez :
Pourquoi "tester si votre idée d'IA fonctionne" est une pensée à l'envers
Les trois types de premiers utilisateurs d'IA et où les trouver
Mon processus de validation manuelle qui fait gagner des mois de développement
Comment faire la différence entre la curiosité pour l'IA et l'urgence de l'IA
Pourquoi construire un MVP d'IA devrait être votre dernier pas, pas votre premier
Cessez de construire des solutions d'IA qui impressionnent les investisseurs et commencez à trouver les personnes qui attendent désespérément ce que vous créez.
Réalité du marché
Ce que le monde des startups d'IA se trompe sur l'adoption précoce
Entrez dans n'importe quelle réunion de présentation de startup IA aujourd'hui, et vous entendrez le même discours : "L'IA transforme chaque secteur, donc notre solution aura d'énormes opportunités de marché." Les investisseurs acquiescent, les fondateurs lèvent des millions, et ensuite... la réalité frappe.
La sagesse conventionnelle dans le monde des startups IA suit ce plan :
Construire d'abord, valider ensuite - "La technologie IA est si puissante, les gens verront la valeur une fois que nous leur montrerons"
Cibler tout le monde au départ - "Chaque entreprise peut bénéficier de l'automatisation IA"
Se concentrer sur la technologie - "Notre modèle IA est 15 % plus précis que celui des concurrents"
Montrer la magie - "Une fois qu'ils voient ce que l'IA peut faire, ils comprendront la valeur"
Approche entreprise d'abord - "Les grandes entreprises ont les budgets pour la transformation IA"
Cette approche existe parce que l'IA est réellement une technologie transformative. Les capacités sont réelles, le potentiel est énorme, et les histoires de succès sont convaincantes. Mais voici où cette logique s'effondre en pratique :
Les premiers utilisateurs de l'IA ne sont pas motivés par ce qui est techniquement possible - ils sont motivés par ce qui est immédiatement utile. L'écart entre "cette IA est impressionnante" et "je ai besoin de cette IA dès maintenant" est là où la plupart des startups IA échouent.
Les clients d'entreprise, bien qu'ayant des budgets plus importants, sont en réalité de mauvais premiers utilisateurs pour l'IA. Ils veulent des solutions prouvées, une documentation extensive et une gestion des risques. Ils ne sont pas intéressés à être vos bêta-testeurs, peu importe à quel point votre technologie est révolutionnaire.
Les vrais premiers utilisateurs de l'IA se cachent à la vue de tous, mais ils ne sont pas là où la plupart des fondateurs regardent.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client potentiel est venu me voir en voulant "tester si son idée d'IA fonctionnait," cela m'a rappelé un schéma que j'avais déjà observé. À l'époque où je travaillais sur divers projets SaaS, j'ai remarqué quelque chose de crucial : les plus réussis ont commencé par des points de douleur identifiés, et non par une technologie brillante.
La différence était nette. Les entreprises qui réussissaient avaient trouvé des groupes spécifiques de personnes qui tentaient déjà désespérément de résoudre un problème particulier - souvent avec des processus manuels, des tableurs ou des outils existants inadéquats. La technologie devenait la solution à un besoin urgent, et non une solution à la recherche d'un problème.
Avec les projets d'IA, ce principe devient encore plus critique car l'IA peut techniquement faire tant de choses. Cette flexibilité devient un piège si vous n'avez pas d'utilisateurs clairement identifiés qui ont besoin exactement de ce que vous construisez.
Mon expérience avec plusieurs projets m'a appris que les premiers adopteurs de toute nouvelle technologie - qu'il s'agisse d'un nouvel outil SaaS ou d'une solution d'IA - partagent trois caractéristiques : ils ont un problème urgent, ils ont déjà tenté des solutions, et ils recherchent activement des alternatives.
Ce que j'ai dit à ce client potentiel était simple : avant de construire une plateforme, passez une journée à valider la demande. Pas par le biais de sondages ou de groupes de discussion, mais par des conversations directes avec des personnes susceptibles de l'utiliser. Je leur ai recommandé de trouver des communautés en ligne où leurs utilisateurs cibles discutaient déjà des problèmes qu'ils souhaitaient résoudre.
Cette approche avait fonctionné pour d'autres projets sur lesquels j'avais conseillé. Au lieu de construire des solutions élaborées et d'espérer une adoption, nous commencions par trouver les conversations qui se déroulaient déjà. Que ce soit des propriétaires d'entreprises se plaignant de processus manuels sur Reddit, ou des professionnels partageant leurs frustrations liées aux flux de travail dans les communautés Slack, ou des développeurs discutant des tâches répétitives sur GitHub.
Le but n'était pas de leur proposer une solution d'IA - c'était de comprendre si leur problème était suffisamment urgent pour qu'ils soient prêts à essayer quelque chose de nouveau pour le résoudre.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici l'approche systématique que j'ai développée pour identifier les véritables adopteurs précoces de l'IA après avoir travaillé sur plusieurs projets d'IA et avoir observé ce qui fonctionne réellement par rapport à ce qui semble bon en théorie :
Étape 1 : Trouver les plaintes, pas les compliments
Au lieu de chercher des personnes enthousiasmées par l'IA, je recherche des personnes frustrées par les solutions actuelles. Je passe du temps dans :
Des communautés Reddit spécifiques à l'industrie où les professionnels expriment leurs problèmes de flux de travail
Des serveurs Discord et des groupes Slack où les gens discutent des défis opérationnels quotidiens
Des fils Twitter sur les frustrations liées aux outils - en particulier les réponses où les gens partagent leurs propres points de douleur
Des publications LinkedIn sur les améliorations de processus où les commentaires révèlent ce qui est encore brisé
L'idée clé : les adopteurs précoces de solutions IA sont des personnes qui essayent déjà activement de résoudre un problème, pas des personnes qui s'intéressent généralement à la technologie IA.
Étape 2 : La règle des 48 heures
Lorsque je trouve quelqu'un se plaignant d'un problème que l'IA pourrait résoudre, je prends contact dans les 48 heures pendant que sa frustration est fraîche. Pas pour proposer une solution IA, mais pour mieux comprendre sa situation.
Mon modèle de message : "Salut, j'ai vu ton commentaire sur [problème spécifique]. Je fais des recherches sur ce problème exact car j'en ai entendu parler par plusieurs professionnels de [secteur]. Serais-tu ouvert à un appel de 10 minutes pour partager comment cela affecte ton travail ? Je ne vends rien - j'essaie juste de mieux comprendre le problème."
Étape 3 : Le cadre des trois questions
Au cours de ces conversations, je pose trois questions spécifiques pour identifier si quelqu'un est un véritable adopteur précoce :
"Qu'as-tu essayé jusqu'à présent pour résoudre cela ?" - Les adopteurs précoces ont tenté de multiples solutions
"Combien de temps ce problème te coûte-t-il par semaine ?" - Les adopteurs précoces peuvent quantifier la douleur
"Si je pouvais résoudre cela parfaitement, quelle valeur cela aurait-il pour toi ?" - Les adopteurs précoces ont envisagé la valeur d'une solution
Étape 4 : Manuel avant automatisé
Avant de créer une automatisation IA, je propose d'abord de résoudre leur problème manuellement. Cela sert deux objectifs : valider que résoudre le problème crée une réelle valeur, et me fournir des données sur ce que l'automatisation IA doit réellement faire.
Par exemple, si quelqu'un a besoin d'aide avec l'analyse de données, je ferai l'analyse manuellement en utilisant ses données. Si quelqu'un a besoin de génération de contenu, je créerai des modèles de contenu qu'il pourra utiliser. Cette approche manuelle révèle s'ils utilisent réellement la solution et comment ils l'utilisent.
Étape 5 : L'IA minimale viable
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande manuelle que j'introduis l'automatisation IA. Mais même alors, je commence par l'implémentation IA la plus simple - souvent juste un flux de travail bien encadré de ChatGPT ou de Claude - avant de construire des modèles personnalisés ou des systèmes complexes.
Cette approche a constamment identifié de véritables adopteurs précoces intéressés plutôt que des personnes qui sont simplement curieuses de la technologie IA.
Chasseurs de problèmes
Identifier les personnes déjà en difficulté avec des processus manuels que l'IA pourrait automatiser
Quantificateurs de douleur
Concentrez-vous sur les utilisateurs qui peuvent mesurer l'impact en termes de temps et de coût de leurs flux de travail inefficaces actuels.
Solution Triers
Ciblez ceux qui ont déjà essayé plusieurs outils ou approches pour résoudre leur problème.
Validateurs manuels
Testez la demande en résolvant leur problème manuellement avant de créer toute automatisation par IA.
En utilisant cette approche systématique, j'ai aidé plusieurs projets d'IA à identifier leur véritable base d'adoptants précoces avant de passer des mois sur le développement.
Les solutions d'IA les plus réussies sur lesquelles j'ai conseillé ont suivi ce schéma : elles ont trouvé 10-20 personnes avec le même problème urgent, l'ont résolu manuellement pour 5-7 d'entre elles afin de prouver la valeur, puis ont construit la plus simple automatisation IA possible pour étendre ce processus manuel.
Ce qui est particulièrement intéressant, c'est la façon dont cette approche filtre le "tourisme IA" - des personnes qui sont curieuses à propos de l'IA mais qui n'ont pas réellement besoin de la solution spécifique que vous construisez. En se concentrant sur l'identification axée sur le problème plutôt que sur l'excitation axée sur la technologie, les adoptants précoces que nous avons trouvés étaient plus engagés, ont fourni de meilleurs retours, et étaient prêts à payer pour des solutions même en phases bêta.
Le calendrier fonctionne généralement comme suit : 1-2 semaines de recherche communautaire pour identifier les schémas de plaintes, 1-2 semaines de contact direct et de conversations, 2-4 semaines de tests manuels de solutions, puis développement de l'automatisation IA réelle. Cela charge en amont la validation mais augmente considérablement le taux de réussite du produit final.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Commencez par des problèmes, pas par la technologie - Trouvez des personnes se plaignant d'inefficacités avant de mentionner l'IA
Qualité plutôt que quantité dans les premières conversations - 10 personnes vraiment frustrées valent mieux que 100 qui s'y intéressent par curiosité
La validation manuelle empêche la sur-ingénierie - Résoudre des problèmes manuellement d'abord révèle ce que l'automatisation doit réellement faire
L'urgence l'emporte sur la sophistication - Les personnes ayant des problèmes urgents utiliseront des solutions IA imparfaites si elles apportent une valeur immédiate
La recherche communautaire l'emporte sur les enquêtes - Les plaintes organiques dans les communautés professionnelles sont plus fiables que la recherche de marché formelle
La fenêtre de 48 heures est critique - Contacter pendant que la frustration est fraîche améliore considérablement les taux de réponse
Les caractéristiques des adopteurs précoces sont constantes - Ils ont essayé plusieurs solutions, peuvent quantifier la douleur et comprennent la valeur
La plus grande leçon : les adopteurs précoces de l'IA ne sont pas des enthousiastes de l'IA. Ce sont des gens ayant des problèmes qui se trouvent avoir des problèmes que l'IA peut résoudre efficacement. Concentrez-vous sur l'urgence des problèmes, pas sur l'excitation technologique.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui développent des fonctionnalités d'IA :
Rejoignez des communautés Slack de l'industrie et des serveurs Discord où vos utilisateurs cibles discutent des problèmes de flux de travail
Utilisez la règle de contact de 48 heures lors de la recherche de plaintes pertinentes
Testez des solutions manuelles avant de créer des fonctionnalités d'automatisation de l'IA
Concentrez-vous sur les utilisateurs capables de quantifier les économies de temps/coûts apportées par votre solution d'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique cherchant des adopteurs précoces de l'IA :
Ciblez les propriétaires de magasins se plaignant de la gestion manuelle des stocks, du service client ou des tâches de création de contenu
Recherchez dans les groupes Facebook de commerce électronique et les communautés Reddit les points de douleur liés à l'automatisation
Proposez d'abord des services manuels pour prouver la valeur avant d'introduire l'automatisation par IA
Concentrez-vous sur les problèmes qui coûtent un temps ou de l'argent mesurable à résoudre manuellement