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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec une opportunité excitante : construire une plateforme d'apprentissage automatique sophistiquée en utilisant les outils sans code de Bubble. Le budget était substantiel, le défi technique semblait intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus gros projets à ce jour.
J'ai dit non.
Non pas parce que Bubble est mauvais - c'est en fait extrêmement puissant pour le prototypage rapide. Mais parce qu'ils posaient complètement la mauvaise question. Ils voulaient savoir si Bubble pouvait gérer leurs exigences en matière d'apprentissage automatique, alors que ce dont ils avaient vraiment besoin de valider était de déterminer si quelqu'un voulait leur produit en premier lieu.
Voici ce que la plupart des fondateurs ignorent sur la création d'applications d'apprentissage automatique : la pile technologique est rarement le goulot d'étranglement. Le véritable défi est de prouver la demande avant de construire quoi que ce soit de complexe. En travaillant sur plusieurs projets MVP d'IA, j'ai appris que la meilleure "application d'apprentissage automatique" est souvent celle qui commence sans aucun apprentissage automatique du tout.
Dans ce playbook, vous découvrirez :
Pourquoi les forces de Bubble ne s'alignent pas avec les flux de développement de l'apprentissage automatique
Mon approche alternative qui valide les idées d'apprentissage automatique en jours, pas en mois
La stratégie manuelle d'abord qui révèle les véritables besoins des utilisateurs
Quand introduire réellement l'apprentissage automatique dans votre concept validé
Des exemples réels de projets de startups en IA sur lesquels j'ai conseillé
Si vous envisagez de construire un MVP d'IA ou d'évaluer des plateformes sans code pour l'apprentissage automatique, ce guide basé sur l'expérience vous fera économiser des mois de temps de développement perdu.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque passionné de no-code croit sur les applications ML
Le mouvement sans code a créé ce récit séduisant selon lequel vous pouvez construire n'importe quoi sans développeurs. Bubble, en particulier, se présente comme capable de gérer des applications complexes. Et techniquement, c'est vrai.
Voici à quoi ressemble le conseil typique :
"Bubble peut s'intégrer à n'importe quelle API" - Connectez-vous à OpenAI, à TensorFlow serving ou à des points de terminaison ML personnalisés
"Le sans code accélère le développement" - Amenez votre application ML sur le marché plus rapidement qu'avec le codage traditionnel
"Parfait pour les fondateurs non techniques" - Construisez des outils d'IA sophistiqués sans embaucher de développeurs
"Itérez rapidement sur les fonctionnalités" - Le prototypage rapide signifie un meilleur ajustement produit-marché
"Solution rentable" - Évitez des équipes de développement coûteuses pour des produits en phase de démarrage
Cette sagesse conventionnelle existe parce que les outils sans code ont réellement abaissé les barrières à la création d'applications fonctionnelles. Les histoires de réussite des applications Bubble traitant des millions de revenus donnent l'impression d'être une solution miracle pour n'importe quelle idée de startup.
Mais voici où cette logique se décompose pour les applications ML : vous optimisez pour la mauvaise chose. La plupart des fondateurs pensent que leur plus grand risque est l'exécution technique, alors qu'en réalité, c'est la validation du marché. La question n'est pas "Puis-je construire cela ?" - c'est "Devrais-je construire cela ?"
L'apprentissage automatique ajoute une autre couche de complexité avec laquelle les plateformes sans code ont du mal : qualité des données, formation de modèles, optimisation des performances et conformité réglementaire. Ce ne sont pas des problèmes d'interface utilisateur que vous pouvez résoudre par glisser-déposer.
Le résultat ? Les fondateurs passent des mois à construire des applications sophistiquées Bubble avec des intégrations ML, pour découvrir que leurs hypothèses fondamentales sur le comportement des utilisateurs étaient complètement erronées.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client m'a contacté au sujet de sa plateforme de marché avec des algorithmes de correspondance alimentés par l'apprentissage automatique, ils avaient tout prévu sauf la partie la plus importante : savoir si quelqu'un en voulait réellement.
Leur vision était convaincante - une plateforme à deux facettes qui utiliserait l'apprentissage automatique pour faire correspondre intelligemment les acheteurs avec les vendeurs sur leur marché de niche. Ils avaient largement étudié les capacités de Bubble, trouvé des plugins pour les intégrations API, et même eu des maquettes montrant comment les recommandations de l'apprentissage automatique apparaîtraient.
Le signal d'alerte m'a frappé immédiatement : "Nous voulons tester si notre idée fonctionne."
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 pour la technologie. C'est là que la plupart des projets d'apprentissage automatique se trompent - ils commencent par la solution au lieu du problème.
J'ai vu ce schéma se répéter dans le développement de produits d'IA. Les fondateurs s'enthousiasment pour les capacités de l'apprentissage automatique et supposent que c'est ce que veulent les utilisateurs, sans jamais tester manuellement la proposition de valeur sous-jacente.
Lors de notre appel initial, je leur ai posé une question simple : "Avez-vous essayé de faire correspondre des acheteurs et des vendeurs manuellement ?" La réponse était non. Ils voulaient automatiser un processus qu'ils n'avaient jamais prouvé fonctionner en premier lieu.
C'est là que réside la déconnexion fondamentale avec les applications d'apprentissage automatique. La technologie semble si sophistiquée que les fondateurs supposent qu'elle doit être précieuse. Mais une technologie sophistiquée résolvant le mauvais problème n'est qu'un échec coûteux.
C'est alors que j'ai réalisé qu'ils ne cherchaient pas un consultant Bubble - ils avaient besoin d'une approche complètement différente pour la validation.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de construire leur plateforme ML, j'ai recommandé quelque chose qui les a initialement choqués : ne rien construire du tout pendant le premier mois.
Voici le processus exact que j'ai suggéré, que j'utilise maintenant pour tout client considérant des applications ML :
Semaine 1 : Expérience de Correspondance Manuelle
Créez une simple page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur. Lorsque les gens s'inscrivent, examinez manuellement leurs besoins et associez-les à des partenaires potentiels. Utilisez des e-mails, des appels téléphoniques, tout ce qu'il faut. Suivez combien de correspondances se transforment réellement en transactions.
Semaine 2-3 : Documentation du Processus
Documentez chaque étape des correspondances manuelles réussies. Quelles informations avez-vous besoin ? Quels modèles émergent ? Quels critères de correspondance importent réellement par rapport à ce que vous supposiez qu'ils importeraient ? Cela devient votre spécification de données d'entraînement ML.
Semaine 4 : Validation de la Demande
Élargissez le processus manuel. Si vous ne pouvez pas gérer le volume manuellement, vous avez prouvé qu'une demande existe. S'il n'y a pas de volume, vous avez économisé des mois de temps de développement sur la mauvaise idée.
Ce n'est qu'après avoir prouvé que le processus manuel fonctionne que vous l'automatisez. Et voici l'idée clé : votre première automatisation ne devrait pas du tout être du ML.
Commencez par une correspondance basée sur des règles simples. "Si l'acheteur veut X et que le vendeur propose X dans la même région géographique, créez une correspondance." Cela gère 80 % des cas et peut être construit dans n'importe quelle plateforme, y compris Bubble si vous le souhaitez.
L'apprentissage automatique devient précieux uniquement lorsque :
Vous avez suffisamment de données pour entraîner des modèles significatifs (des milliers de correspondances réussies)
Des règles simples ne peuvent pas gérer la complexité que vous avez validée que les utilisateurs ont réellement besoin
L'amélioration ML se traduit par une valeur commerciale mesurable
Pour ce client spécifique, nous avons mis en œuvre le processus manuel en utilisant des workflows Zapier et Google Sheets. Temps de configuration total : 2 jours. Coût total : moins de 50 $/mois.
Le résultat a révélé quelque chose de fascinant : les utilisateurs ne voulaient pas du tout de correspondance "intelligente". Ils voulaient de la transparence sur les raisons pour lesquelles des correspondances étaient suggérées et un contrôle sur les critères. La sophistication ML qu'ils avaient prévue aurait en réalité réduit la satisfaction des utilisateurs.
Validation d'abord
Ne construisez pas de ML tant que vous n'avez pas prouvé que le processus manuel fonctionne à grande échelle
Cartographie des processus
Documentez chaque étape des opérations manuelles réussies - cela devient votre spécification d'automatisation.
Règles Simples
Commencez par une automatisation de base basée sur des règles avant d'ajouter la complexité de l'apprentissage automatique
Qualité des données
L'IA est aussi bonne que les données d'entraînement de votre phase de validation manuelle.
L'approche de validation manuelle a révélé des insights qui auraient été impossibles à découvrir en construisant d'abord :
Comportement des utilisateurs : Les gens voulaient voir des correspondances potentielles immédiatement, pas attendre un traitement « intelligent »
Métriques de succès : La précision des correspondances importait moins que la rapidité et la transparence des correspondances
Scalabilité : 90 % des correspondances réussies suivaient 3 règles simples qui ne nécessitaient pas de ML
Modèle économique : Les revenus provenaient des fonctionnalités de liste premium, pas de la sophistication des correspondances
Plus important encore, nous avons validé le modèle économique de base en 30 jours au lieu de passer 6 mois à construire une plateforme qui aurait pu résoudre le mauvais problème.
Cette approche est depuis devenue ma recommandation standard pour tout produit ML. La phase manuelle n'est pas un raccourci - c'est la partie la plus importante du développement de produit.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir appliqué cette approche "manuelle d'abord" à plusieurs projets d'IA, voici les leçons clés qui émergent de manière constante :
Les hypothèses technologiques sont généralement fausses - Ce que les fondateurs pensent nécessiter de l'IA ne l'est que rarement
Le comportement des utilisateurs l'emporte sur les algorithmes - Les gens se soucient plus du contrôle et de la transparence que de l'"intelligence"
Les solutions simples évoluent mieux - Les systèmes basés sur des règles sont plus faciles à déboguer, à expliquer et à améliorer
Les processus manuels révèlent des cas particuliers - Vous découvrez des complexités du monde réel que n'importe quelle planification ne peut anticiper
La qualité des données compte plus que la quantité - La validation manuelle crée des données d'entraînement plus propres pour l'IA éventuelle
La clarté du modèle commercial vient en premier - Comprendre comment vous gagnez de l'argent est plus important que de savoir à quel point vos algorithmes sont intelligents
Le choix de la plateforme devient évident - Une fois que vous savez ce que vous construisez, les décisions techniques deviennent simples
La plus grande erreur que je vois avec les projets d'IA est de traiter la technologie comme la solution au lieu d'un outil. Bubble n'est pas mauvais pour les applications d'IA - mais la plupart des applications d'IA n'ont même pas besoin d'exister.
Lorsque vous avez besoin d'IA, commencez avec l'implémentation la plus simple possible. Bubble peut absolument gérer les appels API vers les services d'IA, mais à ce moment-là, vous saurez exactement ce dont vous avez besoin au lieu de deviner.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS envisageant des fonctionnalités d'IA :
Validez manuellement avant d'automatiser quoi que ce soit
Commencez par des systèmes basés sur des règles, pas sur l'IA
Concentrez-vous sur la valeur pour l'utilisateur, pas sur la sophistication de l'algorithme
Utilisez des cadres PMF IA pour la validation
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins ecommerce explorant des recommandations ML :
Testez d'abord les recommandations manuelles de produits
Les règles simples "les clients ont également acheté" surpassent souvent le ML
Mettez l'accent sur la collecte de données avant l'optimisation des algorithmes
Envisagez l'automatisation par IA pour les opérations, pas pour les fonctionnalités orientées client