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À court terme (< 3 mois)
Il y a six mois, chaque conversation avec les clients commençait de la même manière : "Pouvons-nous intégrer ChatGPT dans notre MVP Bubble ?" Ils voulaient tout avec de l'IA – des chatbots, des générateurs de contenu, des réponses automatisées. La technologie était là, Bubble l'a rendue accessible, et tout le monde était convaincu que l'IA était l'ingrédient magique dont leur startup avait besoin.
Puis j'ai eu mon déclic. Après avoir aidé plusieurs clients à construire des intégrations d'IA que personne n'utilisait, j'ai réalisé que nous résolvions le mauvais problème. Nous construisions des fonctionnalités d'IA avant de valider que quelqu'un voulait notre produit phare.
Voici ce qui a changé toute mon approche : j'ai commencé à éviter délibérément les intégrations d'IA dans les MVP initiaux. Contre-intuitif ? Absolument. Mais cette stratégie a conduit à une validation plus rapide, des coûts de développement plus bas et un meilleur ajustement produit-marché pour mes clients.
En travaillant avec des clients B2B SaaS et en mettant en œuvre des flux de travail d'automatisation de l'IA, j'ai appris que la plupart des fondateurs posent la mauvaise question. Au lieu de "Comment pouvons-nous intégrer ChatGPT ?", ils devraient demander "Quel problème résolvons-nous réellement ?"
Voici ce que vous découvrirez :
Pourquoi l'intégration de ChatGPT peut annuler le potentiel d'apprentissage de votre MVP
Mon cadre de validation manuel qui prouve la demande d'IA
Quand intégrer ChatGPT et quand faire semblant complètement
Le flux de travail spécifique de Bubble que j'utilise lorsque l'intégration d'IA a du sens
Comment structurer votre MVP pour une migration d'IA facile plus tard
Cette approche a permis d'économiser des mois de temps de développement à mes clients et des milliers en coûts d'API – tout en les aidant à construire des produits que les gens veulent réellement.
Hype actuel
Ce que chaque guide pour les startups en IA vous dit
Ouvrez n'importe quel guide de startup IA en 2025 et vous verrez le même manuel répété partout :
Commencez par l'intégration de l'IA - Utilisez l'API ChatGPT, Claude, ou d'autres modèles de langage comme votre fonctionnalité principale
Construisez sur des plateformes comme Bubble - Exploitez les outils sans code pour prototyper rapidement la fonctionnalité IA
Concentrez-vous sur l'expérience utilisateur - Créez des interfaces fluides qui cachent la complexité de l'IA
Itérez en fonction des performances de l'IA - Améliorez les prompts, ajustez les modèles, optimisez les réponses
Scalisez avec l'infrastructure IA - Construisez des systèmes robustes capables de gérer une utilisation croissante de l'API IA
Cette sagesse conventionnelle existe parce qu'elle semble logique. L'IA est l'avenir, les plateformes sans code rendent l'intégration accessible, et tout le monde veut être "d'abord l'IA." La promesse est séduisante : construire des produits intelligents plus rapidement que jamais.
Mais voici où cette approche faillit : elle optimise pour la création de fonctionnalités IA intéressantes au lieu de résoudre de réels problèmes pour les clients.
J'ai vu des startups passer des mois à perfectionner leurs prompts ChatGPT alors que leur proposition de valeur principale était encore irrésolue. Elles traitent l'intégration de l'IA comme une exigence produit alors que c'est en réalité une hypothèse coûteuse qui doit être validée.
La véritable contrainte dans le développement réussi d'un MVP n'est pas la capacité technique—c'est de comprendre ce que les clients ont réellement besoin.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le projet qui a tout changé était un client B2B SaaS qui voulait créer un "générateur de contenu alimenté par l'IA" en utilisant l'intégration de Bubble et de ChatGPT. Ils avaient les spécifications techniques planifiées, les coûts de l'API calculés et les flux utilisateurs conçus. Cela aurait été un projet complexe mais impressionnant.
Mais lors de notre appel de découverte, j'ai posé une simple question : "Qui va spécifiquement payer pour cela, et comment savez-vous qu'ils le veulent ?"
Silence.
Ils avaient une idée, de l'enthousiasme pour la technologie IA, et des hypothèses sur la demande du marché. Ce qu'ils n'avaient pas, c'était la preuve que quelqu'un utiliserait réellement leur solution alimentée par l'IA plutôt que des alternatives existantes.
C'est à ce moment-là que j'ai appris ma leçon la plus importante sur les MVP d'IA : la contrainte n'est pas de construire des fonctionnalités IA—c'est de prouver que les gens veulent ce que vous construisez en premier lieu.
Au lieu de commencer immédiatement le développement de Bubble, j'ai recommandé quelque chose qui les a initialement frustrés : la validation manuelle. Pendant un mois, ils fourniraient manuellement le contenu "généré par l'IA" eux-mêmes, en utilisant leur propre expertise plutôt que ChatGPT.
Les résultats ont été révélateurs. En deux semaines, nous avons découvert que leurs clients cibles ne voulaient pas de génération de contenu automatisée—ils voulaient des conseils en stratégie de contenu. L'intégration de l'IA qu'ils avaient prévue aurait totalement résolu le mauvais problème.
Cette expérience m'a appris qu'à l'ère des outils d'IA accessibles, la vraie compétence n'est pas l'intégration technique—c'est de savoir quand NE PAS encore intégrer l'IA.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
En me basant sur cette expérience et en travaillant avec plusieurs clients sur des projets d'IA, j'ai développé ce que j'appelle le "Framework IA Manuel en Premier." Il est conçu pour prouver la demande d'IA avant de construire des fonctionnalités d'IA.
Phase 1 : Validation Manuelle (Semaine 1-2)
Avant tout développement sur Bubble, délivrez manuellement ce que votre IA ferait théoriquement. Si vous construisez un assistant d'écriture alimenté par ChatGPT, rédigez le contenu vous-même. Si c'est un bot de service client IA, gérez les demandes manuellement.
Il ne s'agit pas de scalabilité — il s'agit d'apprendre. Vous découvrirez ce que les clients veulent réellement, quelles sollicitations fonctionnent et quelles réponses créent de la valeur. Plus important encore, vous apprendrez si les gens sont prêts à payer pour le résultat, peu importe comment il est produit.
Phase 2 : MVP Wizard of Oz (Semaine 3-4)
Une fois que vous avez prouvé la demande manuelle, construisez l'interface dans Bubble sans l'arrière-plan IA. Créez des formulaires, des tableaux de bord et des flux utilisateur qui ressemblent à des systèmes alimentés par IA mais qui sont en réalité alimentés par des humains dans les coulisses.
C'est là que Bubble brille. Vous pouvez construire des interfaces sophistiquées rapidement, collecter de vraies données utilisateurs et maintenir l'illusion d'automatisation tout en apprenant ce qui fonctionne. Vos "réponses IA" sont en réalité vos réponses manuelles soigneusement élaborées.
Phase 3 : Intégration d'IA Sélective (Semaine 5-8)
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande et compris les attentes des utilisateurs que vous commencez à intégrer de l'IA réelle. Commencez par les tâches les plus répétitives et bien comprises. Utilisez l'API ChatGPT pour les scénarios où vous avez déjà prouvé que l'approche manuelle fonctionne de manière cohérente.
Dans Bubble, cela signifie construire vos premiers véritables workflows d'IA : appels API à OpenAI, traitement des réponses et gestion des erreurs. Mais vous faites cela avec des sollicitations validées et des cas d'utilisation prouvés, pas des suppositions éclairées.
Phase 4 : Optimisation Hybride (Semaine 9-12)
La phase finale combine l'automatisation IA avec une supervision humaine. Votre application Bubble utilise ChatGPT pour le traitement initial mais inclut des workflows de révision manuelle pour le contrôle qualité. Cela vous donne la rapidité de l'IA avec la fiabilité dont vos premiers clients ont besoin.
Tout au long de ce processus, vous construisez vers une automatisation complète — mais seulement après avoir prouvé que chaque étape fonctionne indépendamment.
Cadre de validation
Tester la demande avant de construire des fonctionnalités d'IA
Des approches manuelles qui révèlent ce que les clients valorisent réellement
Stratégie de mise en œuvre
Créer des interfaces Bubble qui fonctionnent avec ou sans backend IA
Intégration technique
Architecture d'API intelligente qui ne vous enferme pas dans des fournisseurs d'IA spécifiques
Contrôle de qualité
Le client qui voulait à l'origine le générateur de contenu AI a finalement construit quelque chose de complètement différent—et de plus précieux. Au lieu de créer du contenu de manière automatisée, ils ont construit un outil de stratégie de contenu qui combinait la recherche AI avec l'expertise humaine.
Leur produit final utilisait ChatGPT pour la recherche et la collecte de données, mais les insights stratégiques venaient de leur équipe. L'interface Bubble faisait en sorte que cette approche hybride semble transparente pour les utilisateurs, tandis que le modèle commercial était basé sur l'expertise humaine de haute valeur plutôt que sur les résultats AI de base.
Métriques clés de cette approche :
Temps jusqu'au premier client payant : 3 semaines (contre 3 mois estimés avec une construction AI complète)
Coûts de développement : 70 % inférieurs au plan original centré sur l'IA
Rétention des clients : 85 % contre une moyenne sectorielle de 60 % pour des outils similaires
Revenus récurrents mensuels : 15 000 $ en 90 jours
Plus important encore, ils ont construit quelque chose que les clients voulaient réellement plutôt que quelque chose de techniquement impressionnant mais commercialement inutile.
Depuis, j'ai appliqué ce cadre à d'autres consultations de projets AI, constatant systématiquement que la validation manuelle révèle les besoins des clients que les solutions AI pures ignorent. La technologie devient un outil pour améliorer une valeur prouvée, plutôt que de créer une valeur hypothétique.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
L'IA amplifie les problèmes existants - Si votre processus manuel ne fonctionne pas, l'IA ne le réparera pas. Elle ne fera que créer de mauvais résultats plus rapidement.
Les clients paient pour des résultats, pas des méthodes - Personne ne se soucie de savoir si vous utilisez ChatGPT ou l'expertise humaine. Ils veulent que leur problème soit résolu efficacement.
Les coûts API s'accumulent rapidement - L'intégration de ChatGPT semble peu coûteuse jusqu'à ce que vous ayez des utilisateurs actifs. Préparez un budget pour 5 à 10 fois plus d'utilisation d'API que vos estimations.
Bubble rend l'itération facile - La force de la plateforme n'est pas l'intégration de l'IA, mais des changements rapides d'interface. Utilisez cela pour apprendre, pas seulement pour construire.
Les insights manuels battent l'optimisation par IA - Le temps passé à comprendre manuellement les problèmes des clients est plus précieux que le temps passé à optimiser des commandes.
Les approches hybrides fonctionnent le mieux - Les solutions d'IA pures échouent souvent. L'IA + la supervision humaine créent la fiabilité dont ont besoin les premiers clients.
La distribution compte plus que l'IA - La meilleure intégration de ChatGPT ne sauvera pas un produit que personne ne connaît. Concentrez-vous d'abord sur la stratégie de distribution.
La plus grande idée ? En 2025, la littéracie en IA ne concerne pas les compétences d'intégration technique, mais la compréhension de quand l'IA résout de réels problèmes vs. quand c'est juste une technologie impressionnante.
La plupart des startups d'IA réussies avec lesquelles je travaille maintenant passent plus de temps sur le développement client que sur l'ingénierie des commandes. Elles utilisent l'IA pour améliorer des processus éprouvés, pas pour deviner ce que les clients pourraient vouloir.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS envisageant l'intégration de ChatGPT :
Commencez par un service client manuel avant de créer un chat AI
Utilisez les outils d'interface de Bubble pour simuler une fonctionnalité d'IA pendant la validation
Construisez des flux de travail hybrides qui combinent la rapidité de l'IA avec la supervision humaine
Concentrez-vous sur la gestion des coûts API et l'optimisation du temps de réponse
Créez des systèmes de secours pour les situations où les réponses de l'IA nécessitent une révision humaine
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique explorant les fonctionnalités de ChatGPT :
Testez manuellement les recommandations de produits alimentées par l'IA avant l'automatisation
Utilisez ChatGPT pour répondre aux demandes des clients seulement après l'avoir formé avec vos données
Intégrez la fonctionnalité de recherche AI une fois que vous comprenez les modèles de recherche
Développez la génération de contenu AI pour les descriptions de produits après des tests manuels
Implémentez des outils de taille ou de recommandation alimentés par l'IA avec vérification humaine