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À court terme (< 3 mois)
Depuis l'année dernière, je travaillais avec une startup SaaS qui avait levé son tour de financement initial et voulait construire un moteur de recommandation alimenté par l'IA pour sa plateforme. Le fondateur est venu me voir, enthousiasmé par tous les outils d'IA sans code qu'il avait entendus, convaincu que nous pourrions expédier quelque chose en quelques semaines plutôt qu'en quelques mois.
"Nous voulons tester si notre idée d'IA fonctionne," m'a-t-il dit. "J'ai entendu dire que Bubble pouvait désormais intégrer l'apprentissage automatique - pouvons-nous construire un MVP pour valider cela rapidement ?"
Voici le problème - j'ai vu cette histoire se dérouler des dizaines de fois. Les équipes s'enthousiasment à l'idée d'ajouter de l'IA à leur produit, elles commencent à construire et six mois plus tard, elles sont toujours en train de déboguer des cas particuliers tandis que leurs concurrents expédient des solutions plus simples qui fonctionnent réellement.
Mais cette fois-ci, c'était différent. Au lieu de tout construire de zéro, j'ai adopté une approche complètement différente qui nous a permis d'atteindre le marché en 3 semaines au lieu de 3 mois. La clé ? Traiter l'IA comme un service, pas comme un projet scientifique.
Dans ce guide, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des équipes surdimensionnent leur MVP IA (et comment éviter ce piège)
Le flux de travail exact que j'utilise pour intégrer l'apprentissage automatique dans les applications Bubble sans code
Quels services d'IA fonctionnent réellement bien avec les plateformes sans code contre lesquels ceux qui ne sont que du marketing
Comment valider votre concept d'IA avant de construire des modèles personnalisés coûteux
Les résultats surprenants de l'option d'une IA pré-construite plutôt que d'un développement personnalisé
Si vous construisez un MVP et envisagez d'ajouter des fonctionnalités d'IA, cette approche pourrait vous faire économiser des mois de temps de développement et des milliers de coûts.
Réalité de l'industrie
Ce que pense chaque fondateur de l'IA dans les MVPs
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups aujourd'hui et vous entendrez le même conseil : "L'IA est l'avenir, vous avez besoin de l'apprentissage automatique dans votre produit pour rester compétitif." La sagesse conventionnelle va quelque chose comme ça :
Commencez par un modèle d'IA personnalisé - Créez quelque chose d'unique que les concurrents ne peuvent pas reproduire
Embauchez des talents en IA tôt - Faites rejoindre des data scientists et des ingénieurs en ML à votre équipe
Collectez beaucoup de données - Plus vous avez de données, meilleur sera votre modèle
Concentrez-vous sur les métriques de précision - Optimisez pour la meilleure performance possible du modèle
Construisez votre propre infrastructure - Contrôlez votre pipeline de ML de la formation au déploiement
Ce conseil existe parce que c'est ce qui fonctionne pour des entreprises comme Google, Netflix et Amazon. Ces entreprises disposent de vastes ensembles de données, d'équipes IA dédiées et d'années pour peaufiner leurs modèles. Les histoires de succès sont convaincantes.
Mais voici où cette sagesse conventionnelle s'effondre pour les MVP : vous n'êtes pas Google. Vous essayez de valider une idée commerciale aussi rapidement et aussi économiquement que possible. Construire des modèles de ML personnalisés est à l'opposé d'une approche rapide et économique.
La plupart des fondateurs ne réalisent pas que les plus grandes entreprises technologiques n'ont pas commencé par l'IA. Netflix a débuté avec la location de DVD par courrier, Amazon a commencé comme une librairie, et Google n'était qu'un meilleur moteur de recherche. Ils ont ajouté une IA sophistiquée après avoir prouvé leur modèle commercial de base et disposé des ressources pour y investir correctement.
Le véritable problème avec l'approche "IA d'abord" pour les MVP ? Vous finissez par résoudre le mauvais problème. Au lieu de déterminer si les clients veulent réellement votre produit, vous passez des mois à optimiser des algorithmes pour un produit qui pourrait ne pas avoir d'adéquation produit-marché.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Alors, j'étais là avec ce client SaaS qui voulait construire un moteur de recommandation pour sa plateforme B2B. Pensez-y comme un système de correspondance intelligent qui suggérerait des outils et des ressources pertinents aux utilisateurs en fonction de leur comportement et des données de profil.
Le fondateur avait lu sur les capacités d'IA de Bubble et était convaincu que nous pourrions construire quelque chose de sophistiqué rapidement. "C'est juste des API, n'est-ce pas ?" a-t-il dit. "Nous connectons un service d'apprentissage automatique et c'est fini."
Mon premier instinct a été de faire ce que je fais toujours - commencer à rechercher des solutions ML personnalisées. J'ai passé des jours à examiner l'intégration de TensorFlow.js, à explorer les API AWS SageMaker, et même à envisager de construire un backend Python pour gérer le gros du travail.
Plus j'approfondissais, plus cela devenait complexe. Nous aurions besoin de :
Flux de travail de prétraitement des données
Pipelines d'entraînement de modèles
Points de terminaison API pour les prédictions
Gestion des erreurs pour les cas particuliers
Optimisation des performances
Trois semaines après le début de la phase de recherche, nous n'avions écrit aucune ligne de code. Le client devenait nerveux, et je réalisais que nous tombions dans le même piège que j'avais vu des dizaines de fois auparavant - trop de développement de solutions avant même de savoir si quelqu'un les voulait.
C'est à ce moment-là que j'ai eu mon moment "eureka". Au lieu de construire un moteur de recommandation, et si nous construisions juste l'interface et simulions l'intelligence derrière ? Pas définitivement, mais juste assez longtemps pour tester si les utilisateurs interagissaient véritablement avec les recommandations.
Mais même cela semblait trop manuel. Il devait y avoir un terrain d'entente entre "tout construire à partir de zéro" et "simuler complètement." C'est là que j'ai commencé à chercher des services d'IA préconçus qui pourraient nous donner de réelles capacités d'apprentissage automatique sans la surcharge de développement personnalisé.
La découverte est venue lorsque j'ai réalisé que nous n'essayions pas de construire le prochain algorithme de recommandation de Netflix. Nous essayions de valider si nos utilisateurs cliqueraient réellement sur le contenu suggéré. Problème complètement différent, solution beaucoup plus simple.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement ce que j'ai fait pour intégrer l'apprentissage automatique dans ce MVP de Bubble, étape par étape :
Étape 1 : Choisir l'IA préexistante plutôt que des modèles personnalisés
Au lieu de construire notre propre moteur de recommandation, j'ai intégré trois services d'IA existants via le connecteur API de Bubble :
API d'Embedding d'OpenAI - Pour comprendre la similarité du contenu
Pinecone - Pour le stockage de vecteurs et la recherche de similarité
Base de données intégrée de Bubble - Pour le suivi du comportement des utilisateurs
Étape 2 : Construire le pipeline de données dans Bubble
J'ai créé des flux de travail qui automatiquement :
A capturé les interactions des utilisateurs (vues de pages, clics, temps passé)
A envoyé des descriptions de contenu à OpenAI pour générer des embeddings
A stocké ces embeddings dans Pinecone pour une recherche de similarité rapide
A mis à jour les profils des utilisateurs en fonction de leurs schémas de comportement
Étape 3 : Créer la logique de recommandation
L'« IA » réelle était étonnamment simple. Lorsque qu'un utilisateur visitait la plateforme :
Bubble récupérait son historique d'interaction depuis la base de données
Envoyait une requête à Pinecone pour trouver du contenu similaire
Classait les résultats en fonction de la récence et des schémas de comportement des utilisateurs
Affichait les 5 meilleures recommandations dans l'interface utilisateur
Étape 4 : Construire la boucle d'apprentissage
Chaque fois qu'un utilisateur interagissait avec une recommandation, Bubble :
Enregistrait s'il avait cliqué, ignoré ou rejeté
Mettait à jour ses poids de préférence dans la base de données
Incorporait ces données dans les futures requêtes de recommandation
La clé de l'aperçu : l'IA comme assemblage, pas architecture
La découverte consistait à traiter l'apprentissage automatique comme des blocs Lego plutôt que comme une science complexe. Au lieu de construire un réseau de neurones personnalisé, j'ai assemblé des services d'IA existants qui avaient déjà été formés et optimisés par des équipes disposant de bien plus de données et d'expertise que nous.
Les embeddings d'OpenAI comprenaient la similarité du contenu mieux que tout ce que nous pourrions entraîner en mois. Pinecone gérait la recherche de vecteurs plus rapidement que n'importe quelle base de données que nous pourrions construire. Bubble gérait parfaitement l'interface utilisateur et la logique métier.
Le système « IA » entier était en réalité juste une orchestration d'API intelligente - mais cela a fonctionné. Les utilisateurs ont reçu des recommandations pertinentes, le système a appris de leur comportement, et nous avons expédié en 3 semaines plutôt qu’en 3 mois.
Assemblage Intelligent
Traiter les services d'IA comme des blocs Lego plutôt que de construire à partir de zéro - a permis d'économiser des mois de développement
Orchestration d'API
Utiliser le système de workflow de Bubble pour connecter plusieurs services d'IA de manière transparente
Validation d'abord
Tester l'engagement des utilisateurs avec des recommandations avant d'optimiser l'algorithme
Boucle d'apprentissage
Mettre en place des mécanismes de feedback qui améliorent les recommandations au fil du temps
Les résultats étaient meilleurs que quiconque ne s'y attendait :
Temps de développement : 3 semaines pour un prototype fonctionnel contre les 3+ mois estimés pour le développement sur mesure
Engagement des utilisateurs : 34 % des utilisateurs ont cliqué sur au moins une recommandation lors de leur première session. L'espoir initial du client était de 15 %.
Efficacité des coûts : Les coûts totaux du service AI étaient de 47 $/mois pour les 1 000 premiers utilisateurs. Construire une infrastructure personnalisée aurait coûté des milliers à l'avance plus un entretien en cours.
Vitesse d'itération : Nous pouvions tester de nouvelles stratégies de recommandation en quelques heures, pas en semaines. Changé l'algorithme de similarité 8 fois au cours du premier mois en fonction des retours des utilisateurs.
Mais le résultat le plus surprenant était à quel point le système semblait "intelligent" pour les utilisateurs, même s'il était relativement simple en arrière-plan. Les utilisateurs ont commencé à commenter sur la façon dont la plateforme "comprenait vraiment" leurs besoins - ce qui nous a appris que la perception de l'intelligence compte plus que la complexité réelle.
Le client a levé son Serie A six mois plus tard, et le système de recommandation a été spécifiquement mentionné par deux investisseurs comme un facteur de différenciation. Pas parce qu'il était techniquement sophistiqué, mais parce qu'il démontrait un adéquation produit-marché et un engagement des utilisateurs.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les leçons clés de l'intégration de l'IA dans ce MVP Bubble :
Commencez par des services d'IA préconstruits - Ils sont formés sur plus de données que vous n'en aurez jamais et maintenus par des équipes spécialisées en IA
Concentrez-vous sur l'expérience utilisateur, pas sur la perfection de l'algorithme - Un système précis à 70 % que les utilisateurs adorent dépasse un système précis à 95 % qu'ils ne voient jamais
Construisez des boucles de rétroaction dès le premier jour - Votre IA devient plus intelligente avec le temps si vous capturez et utilisez les données de comportement des utilisateurs
Considérez l'IA comme une fonctionnalité, pas comme le produit - Le système de recommandation soutenait la plateforme principale, il ne la remplaçait pas
Testez immédiatement avec de vrais utilisateurs - Les métriques académiques n'ont pas d'importance si les gens n'interagissent pas avec vos fonctionnalités d'IA
Gardez-le simple au départ - Vous pouvez toujours ajouter de la complexité plus tard, mais il n'est pas facile de simplifier un système trop complexe
Prévoyez un budget pour les coûts d'API - Les services préconstruits coûtent de l'argent par utilisation, mais c'est généralement beaucoup moins cher que de construire et maintenir une infrastructure personnalisée
La plus grande leçon ? L'IA dans les MVP devrait accélérer la validation, pas la retarder. Si votre intégration de l'apprentissage automatique prend des mois à se construire, vous résolvez probablement le mauvais problème.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS cherchant à ajouter des capacités d'IA :
Commencez par le suivi du comportement des utilisateurs et des systèmes de recommandation simples
Utilisez des API d'intégration pour améliorer la similarité de contenu et la recherche
Concentrez-vous sur des fonctionnalités qui augmentent l'engagement et la rétention des utilisateurs
Créez des tableaux de bord analytiques pour suivre les performances des fonctionnalités d'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique intégrant l'apprentissage automatique :
Moteurs de recommandation de produits utilisant des API de filtrage collaboratif
Optimisation des prix dynamiques basée sur les modèles de demande
Prévisions d'inventaire utilisant des données historiques de ventes
Segmentation des clients pour des campagnes de marketing personnalisées