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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, j'ai vu un client potentiel s'approcher de moi avec une "opportunité excitante" : construire une plateforme de marché à deux faces avec un budget substantiel. Le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus gros projets à ce jour.
J'ai dit non.
Pourquoi ? Parce que leur déclaration fondamentale a révélé le problème : "Nous voulons voir si notre idée vaut la peine d'être poursuivie." Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de base de clients validés, pas de preuve de la demande. Juste une idée et de l'enthousiasme.
Voici ce que la plupart des fondateurs manquent : si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire—pas trois mois. Même avec l'IA et des outils sans code comme Bubble, construire une plateforme complexe nécessite un temps significatif. Mais votre premier MVP ne devrait pas être un produit du tout.
Dans ce guide, vous découvrirez :
Pourquoi la plupart des MVPs IA échouent avant même de se lancer
L'approche contre-intuitive pour valider les fonctionnalités de l'IA sans les construire
Mon processus étape par étape pour tester des concepts d'IA en quelques jours, pas en mois
Quand Bubble a du sens (et quand cela n'en a pas) pour les prototypes IA
Comment évoluer de la validation au produit complet sans casser la banque
Ce n'est pas une question de construire le produit IA parfait—il s'agit d'apprendre quoi construire et pour qui, avant de gaspiller des mois et des milliers de dollars sur des fonctionnalités que personne ne veut. Découvrez nos livres de jeu SaaS et nos stratégies IA pour des approches plus tactiques.
Réalité de l'industrie
Ce que la machine à hype de l'IA veut que vous croyiez
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup aujourd'hui, et vous entendrez le même conseil : "Construisez rapidement, échouez rapidement, itérez rapidement." La communauté de l'IA a pris cela à cœur, poussant les fondateurs vers des solutions techniques complexes avant qu'ils ne comprennent leur marché.
Voici ce que l'industrie recommande généralement pour les MVP d'IA :
Commencez par la fonctionnalité IA - Construisez d'abord le composant IA le plus sophistiqué pour "différencier" votre produit
Utilisez largement des plateformes sans code - Bubble, Webflow, et des outils similaires sont positionnés comme la solution à chaque défi technique
Intégrez plusieurs API d'IA - Connectez OpenAI, Claude, et des modèles personnalisés pour montrer "des capacités IA complètes"
Concentrez-vous sur la faisabilité technique - Prouvez que l'IA fonctionne avant de valider si quelqu'un en veut
Lancez avec toutes les fonctionnalités - Construisez un produit complet pour "épater" les premiers utilisateurs
Cette sagesse conventionnelle existe parce qu'elle semble logique. L'IA est complexe, donc la construction devrait être complexe, non ? Des plateformes comme Bubble ont rendu le développement plus accessible, alors pourquoi ne pas tout construire ?
Mais voici où cette approche échoue : elle suppose que votre plus grand risque est l'exécution technique, alors qu'il s'agit en fait de la validation du marché. La plupart des startups d'IA échouent non pas parce qu'elles ne pouvaient pas construire la technologie, mais parce qu'elles ont construit une technologie que personne ne voulait.
J'ai vu trop de fondateurs passer des mois à perfectionner des fonctionnalités d'IA pour des problèmes qui n'existent pas. Le véritable défi n'est pas "Pouvons-nous construire cela ?" mais "Devrions-nous construire cela ?"
C'est là que mon approche diffère complètement.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client que j'ai mentionné plus tôt avait tous les symptômes classiques de la confusion autour du MVP IA. Ils voulaient tester la demande du marché en construisant une plateforme complexe à deux côtés. Leur raisonnement semblait solide : « Nous devons voir si les utilisateurs utiliseront réellement notre algorithme de correspondance IA. »
Mais en creusant un peu, les problèmes devenaient évidents. Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de points de douleur clients validés, pas de preuve que leur « approche IA révolutionnaire » résolvait un vrai problème. Ils avaient juste de l'enthousiasme et un gros budget.
Cela m'a rappelé un schéma que j'avais déjà vu à plusieurs reprises dans mon travail de conseil. Les fondateurs confondent construction et validation. Ils pensent que le seul moyen de tester un concept IA est de construire l'IA.
J'ai travaillé sur suffisamment de projets de validation de produit pour savoir que cette approche se termine généralement par un désastre. Le client passe des mois à construire, lance dans le vide, puis réalise qu'il a résolu le mauvais problème pour les mauvaises personnes.
Donc, au lieu de prendre leur argent pour construire une plateforme dont ils n'avaient pas besoin, je leur ai donné un conseil qui les a initialement choqués : « Si vous testez la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois. »
Voici ce que j'ai recommandé à la place :
Jour 1 : Créer une simple page de destination expliquant la proposition de valeur
Semaine 1 : Commencer une approche manuelle auprès de potentiels utilisateurs des deux côtés du marché
Semaine 2-4 : Apparier manuellement l'offre et la demande par email/WhatsApp
Mois 2 : Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande que l'on envisage de construire une automatisation
Leur réaction était prévisible : « Mais nous voulons tester notre algorithme IA ! » C'est exactement le mauvais état d'esprit. Votre MVP devrait tester votre modèle commercial et le besoin des clients, pas votre mise en œuvre technique.
La leçon ? Votre MVP devrait être votre processus de marketing et de vente, pas votre produit. La distribution et la validation viennent avant le développement, surtout à l'ère de l'IA où construire n'a jamais été aussi facile mais savoir quoi construire reste le plus grand défi.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le manuel contre-intuitif que j'ai développé après avoir vu trop de MVP d'IA échouer et quelques réussir de manière spectaculaire :
Étape 1 : Le MVP papier (Jour 1)
Au lieu d'ouvrir Bubble, je commence par un Google Doc ou une page Notion. Rédigez exactement ce que votre IA ferait, pour qui, et pourquoi ils paieraient pour cela. Si vous ne pouvez pas l'expliquer clairement par écrit, vous n'êtes pas prêt à le construire.
Créez une simple page de destination avec votre proposition de valeur. Utilisez des outils comme Carrd ou même une seule page HTML. L'objectif n'est pas d'impressionner, mais de susciter de l'intérêt et de commencer des conversations.
Étape 2 : Simulation manuelle de l'IA (Semaine 1-2)
C'est à ce moment que la magie opère. Au lieu de construire une IA, devenez l'IA. Si votre produit est censé faire correspondre les demandeurs d'emploi avec les employeurs, faites la correspondance manuellement. S'il est censé générer du contenu, écrivez le contenu vous-même.
Cette approche manuelle révèle des insights qu'aucune construction technique ne peut fournir. Vous découvrez des cas particuliers, des préférences utilisateur et des problèmes de flux de travail qui prendraient des mois à découvrir par le développement traditionnel.
Étape 3 : Le MVP du Magicien d'Oz (Semaine 3-4)
Maintenant, vous pouvez introduire un peu d'automatisation, mais gardez-le simple. Utilisez des workflows Zapier, des formulaires Google et des séquences d'e-mails pour créer l'illusion d'un système plus sophistiqué tout en gardant les processus manuels en coulisses.
Par exemple, lorsque quelqu'un soumet une demande via votre formulaire "alimenté par IA", cela déclenche un workflow Zapier qui vous envoie un e-mail. Vous traitez manuellement la demande et renvoyez des résultats qui apparaissent automatisés pour l'utilisateur.
Étape 4 : Bubble pour l'automatisation des processus (Mois 2)
Ce n'est qu'à ce moment que je considère Bubble ou des plateformes similaires. Mais voici la clé : je ne construis pas de fonctionnalités IA. Je construis de l'automatisation de flux de travail pour les processus que j'ai déjà validés manuellement.
Bubble devient une couche de base de données et d'interface utilisateur, pas une plateforme de développement IA. Je l'utilise pour systématiser les processus manuels que je sais fonctionner, pas pour expérimenter avec des concepts IA non testés.
Étape 5 : Points d'intégration de l'IA (Mois 3+)
Avec des workflows validés et une demande utilisateur prouvée, je peux enfin justifier l'intégration de l'IA. Mais même alors, je commence par des appels API simples à des services éprouvés comme OpenAI plutôt que de construire des modèles personnalisés.
L'amélioration par l'IA vient après que j'ai compris exactement ce dont les utilisateurs ont besoin, comment ils veulent interagir avec le système et quels résultats ils valorisent le plus.
Cette approche renverse complètement le calendrier traditionnel du MVP IA. Au lieu de commencer par le composant technique le plus complexe, vous commencez par la méthode de validation la plus simple et ajoutez de la complexité uniquement lorsque cela est justifié par la demande des utilisateurs.
Vitesse de validation
Testez la demande du marché en jours, pas en mois, en simulant manuellement l'IA avant de construire quoi que ce soit de technique.
Contrôle des coûts
Gardez l'investissement initial en dessous de 100 $ en utilisant des outils gratuits et des processus manuels plutôt que le développement coûteux.
Réelles Perspectives
Découvrez les besoins réels des utilisateurs et les cas limites grâce à une simulation manuelle que nul montant de construction technique ne révèle.
Redimensionnement intelligent
Construisez uniquement des fonctionnalités prouvées et validées avec Bubble après avoir confirmé la demande du marché par des processus manuels.
Les résultats de cette approche parlent d'eux-mêmes, bien qu'ils soient plus difficiles à mesurer avec des métriques traditionnelles parce que le succès est défini par ce que vous ne construisez pas plutôt que par ce que vous faites.
De mon expérience en conseillant des startups sur la stratégie MVP :
Temps de mise sur le marché : La validation se fait en 1 à 4 semaines au lieu de 3 à 6 mois. Vous obtenez de vrais retours d'utilisateurs pendant que vos concurrents sont encore en train de construire.
Rentabilité : Les coûts de validation initiaux inférieurs à 100 $ (domaine, hébergement, outils de base) comparés à 10 000-50 000 $ pour un MVP AI basé sur Bubble typique.
Qualité des insights : La simulation manuelle révèle des motifs de comportement des utilisateurs que les systèmes automatisés masquent. Vous comprenez non seulement ce que font les utilisateurs, mais pourquoi ils le font.
Vitesse de pivot : Lorsque vous découvrez que votre hypothèse initiale est fausse (ce qui arrive 80 % du temps), vous pouvez pivoter en quelques jours au lieu de reconstruire pendant des mois.
Le résultat le plus important est ce qui ne se passe pas : vous ne gaspillez pas des mois à développer des fonctionnalités que personne ne veut. Dans un monde où les capacités de l'IA deviennent des produits de consommation, le véritable avantage concurrentiel est de bien comprendre votre marché et d'agir rapidement sur la base d'apprentissages validés.
Les fondateurs qui suivent cette approche peuvent ne pas avoir les démonstrations les plus impressionnantes, mais ils ont quelque chose de plus précieux : une demande prouvée et une compréhension claire des besoins de leurs clients.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après avoir guidé plusieurs projets MVP d'IA à travers ce processus, voici les leçons clés qui émergent constamment :
La distribution surpasse le développement à chaque fois. La contrainte n'est pas de construire ; c'est de savoir quoi construire et pour qui. Une technologie parfaite n'a aucune valeur sans une demande prouvée.
La simulation manuelle révèle des vérités que l'automatisation cache. Lorsque vous effectuez manuellement vos fonctions "IA", vous découvrez des cas limites, des préférences des utilisateurs et des problèmes de flux de travail qui prendraient des mois à découvrir par le biais du développement.
Les utilisateurs se soucient des résultats, pas de la technologie. Personne ne se réveille en voulant quelque chose de "puissant en IA". Ils veulent que les problèmes soient résolus. Concentrez-vous sur la solution, pas sur la technologie derrière elle.
Le bubble fonctionne mieux pour les flux de travail validés. Utilisez-le pour systématiser des processus que vous avez déjà prouvés manuellement, pas pour expérimenter des concepts non validés.
La complexité tue la vitesse d'apprentissage. Plus votre construction initiale est complexe, plus vous apprendrez lentement ce qui compte réellement pour les utilisateurs.
La validation de marché et la validation technique sont des compétences différentes. La plupart des fondateurs sont bons en construction mais terribles en validation. Séparez ces phases délibérément.
Le meilleur MVP d'IA pourrait ne pas inclure l'IA. Si des processus manuels résolvent efficacement le problème de l'utilisateur, l'IA devient une optimisation, pas une nécessité.
Ce que je ferais différemment : Commencer encore plus simple. Même mon approche de "page d'atterrissage du jour 1" pourrait être trop complexe. Parfois, une série de conversations ou un simple sondage fournit une validation plus rapide que n'importe quel produit numérique.
Pièges courants à éviter : Ne tombez pas amoureux de la technologie. Ne confondez pas la complexité technique avec la sophistication du marché. Ne privilégiez pas les impressions des investisseurs par rapport à la valeur utilisateur.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS en particulier :
Commencez par des processus manuels de succès client avant d'automatiser
Utilisez vos insights manuels pour créer de meilleurs flux d'onboarding
Concentrez-vous sur la résolution des problèmes de flux de travail, pas sur l'ajout de fonctionnalités d'IA
Validez la rétention avant d'optimiser l'acquisition
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique :
Tester manuellement les algorithmes de recommandation à travers des campagnes par e-mail
Utiliser les interactions avec le service client pour valider les besoins en chatbots IA
Commencer par l'optimisation des stocks avant l'IA orientée vers le client
Prouver la valeur de la personnalisation à travers une segmentation manuelle d'abord