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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel est venu me proposer une opportunité excitante : construire une plateforme de marché à deux faces alimentée par l'IA. Le budget était conséquent, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Voici pourquoi—et ce que cela m'a appris sur le véritable but des MVP dans l'ère de l'IA. Le client est venu vers moi, enthousiaste à propos de la révolution no-code et des nouveaux outils IA. Ils avaient entendu dire que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement et à peu de frais. Ils n'avaient pas tort—techniquement, vous pouvez construire une plateforme complexe alimentée par l'IA avec des outils modernes.
Mais leur déclaration principale révélait le problème : "Nous voulons voir si notre idée d'IA vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient aucune audience existante, pas de base de clients validée, pas de preuve que les gens voulaient leur solution IA. Juste une idée et un enthousiasme pour la dernière tendance IA.
Voici ce que vous apprendrez de mon expérience sur ce qui constitue réellement un produit IA minimum viable :
Pourquoi la plupart des MVP IA sont construits à l'envers (et comment y remédier)
Le cadre de validation qui fonctionne avant que vous ne rédigiez une ligne de code IA
Comment tester la demande IA sans construire de modèles complexes
Quand l'IA ajoute réellement de la valeur contre quand ce n'est que du battage médiatique
L'approche manuelle qui mène à de meilleurs produits IA
Cette approche a sauvé mes clients du piège de la bulle IA tout en les aidant à construire des produits que les gens veulent réellement. Laissez-moi vous montrer ce que j'ai découvert sur la construction de produits IA minimum viables qui comptent.
Réalité IA
Ce que l'industrie de l'IA promeut réellement
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups, parcourez Product Hunt ou faites défiler LinkedIn, et vous verrez le même conseil sur le MVP IA partout. Le récit de l'industrie se résume à ceci :
"Construisez rapidement, itérez rapidement, laissez l'IA gérer la complexité." La sagesse conventionnelle suggère que vous devriez :
Commencer par le modèle IA - Choisissez votre LLM, affinez-le, construisez votre fonctionnalité IA de base
Le présenter dans une interface propre - Créez une interface utilisateur élégante qui met en valeur vos capacités IA
Lancer et recueillir des retours - Mettez-le sur le marché et voyez ce que les utilisateurs en pensent
Itérer en fonction des données d'utilisation - Améliorez le modèle en fonction de la façon dont les gens interagissent avec celui-ci
Évoluer avec plus de fonctionnalités IA - Ajoutez de la complexité à mesure que vous grandissez
Cette approche existe parce que nous sommes dans une ruée vers l'IA. Les capital-risqueurs financent des projets IA à des taux sans précédent, les outils sans code rendent le développement IA accessible, et tout le monde veut faire partie de la "révolution IA." L'hypothèse est que l'IA rend automatiquement votre produit meilleur, plus précieux, plus finançable.
Le problème ? Ce conseil considère l'IA comme la solution plutôt qu'un outil. Cela commence par la technologie et espère trouver un problème qu'elle peut résoudre. La plupart des MVP IA construits de cette manière sont des solutions à la recherche de problèmes, pas des problèmes résolus par le bon outil.
Encore pire, cette approche traditionnelle encourage les fondateurs à passer des mois à construire des capacités IA que personne ne veut, puis à se demander pourquoi leurs modèles sophistiqués ne génèrent aucune traction. Vous vous retrouvez avec une technologie impressionnante qui ne crée pas de valeur pour de vrais utilisateurs.
La véritable question n'est pas l'IA elle-même, mais la séquence. La plupart des fondateurs essaient de construire des produits IA avant de comprendre quel problème a vraiment besoin d'être résolu.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsque ce client s'est approché de moi pour construire son marché alimenté par l'IA, il était pris dans l'excitation de l'IA de 2024. Ils avaient recherché les derniers outils comme Bubble, Lovable, et divers API d'IA. Ils n'avaient pas tort sur les possibilités techniques.
Mais leur déclaration fondamentale a révélé le défaut fondamental : "Nous voulons voir si notre idée d'IA vaut la peine d'être poursuivie."
Ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, aucune preuve que les gens voulaient leur solution spécifique. Juste une idée et de l'enthousiasme pour la technologie de l'IA. C'est à ce moment-là que j'ai réalisé quelque chose de crucial sur les produits minimaux viables en IA.
Je leur ai dit quelque chose qui les a d'abord choqués : "Si vous testez réellement la demande du marché pour une solution d'IA, votre MVP devrait prendre un jour à construire — pas trois mois."
Leur réponse était prédictible : "Mais comment pouvons-nous tester les capacités de l'IA sans construire l'IA ?" Cette question a révélé le malentendu central. Ils pensaient qu'ils testaient l'IA alors qu'ils testaient en réalité la demande pour une solution.
Voici ce que j'ai appris en travaillant avec plusieurs clients dans le domaine de l'IA : les gens n'achètent pas l'IA — ils achètent des solutions à leurs problèmes. Si l'IA s'avère être le meilleur outil pour résoudre ce problème, tant mieux. Mais l'IA n'est pas la proposition de valeur.
Ce client voulait construire un marché complexe à deux faces avec des algorithmes de mise en correspondance d'IA. Mais ils n'avaient jamais associé manuellement deux côtés de leur marché prévu. Ils n'avaient jamais validé que les gens de chaque côté voulaient réellement être mis en relation. Ils pariaient des mois de temps de développement sur des hypothèses.
La conversation qui a suivi a changé ma façon de penser aux MVP d'IA dans son ensemble.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu de construire leur plateforme de marché AI, j'ai recommandé ce que j'appelle maintenant l'approche « Validation AI Manuelle-First ». Voici le processus exact par lequel je les ai guidés :
Semaine 1 : Validation du Problème (Sans Code)
Créer une simple page de destination expliquant la proposition de valeur (pas l'IA)
Commencer une recherche manuelle d'utilisateurs potentiels des deux côtés
Documenter chaque conversation et point de douleur
Semaine 2-4 : Test du Processus Manuel
Faire correspondre manuellement l'offre et la demande par email/appels téléphoniques
Suivre ce qui rend les correspondances réussies par rapport à celles échouées
Identifier les schémas qui pourraient éventuellement être automatisés
Mois 2 : Affinage du Processus
Optimiser le processus de correspondance manuelle en fonction des apprentissages
Commencer à construire une simple automatisation pour les tâches les plus répétitives
Tester si l'IA est réellement nécessaire ou si une simple automatisation fonctionne
Mois 3+ : Automatisation Intelligente
Ce n'est qu'à ce moment-là que vous envisagez l'IA pour les tâches qui en bénéficient clairement
Construire des fonctionnalités AI qui améliorent le processus déjà validé
Comparer les performances de l'IA avec celles de l'automatisation manuelle et simple
L'idée clé : votre produit AI minimum viable devrait être votre processus de marketing et de vente, pas votre modèle AI. Vous devez prouver aux gens qu'ils veulent le résultat avant d'optimiser comment vous le livrez.
Cette approche renverse le développement traditionnel de l'IA. Au lieu de commencer par « quelle chose cool d'IA pouvons-nous construire ? », vous commencez par « quel problème existe qui pourrait bénéficier d'une automatisation intelligente ? »
Plus important encore, ce processus vous apprends si l'IA est même la bonne solution. Parfois, une simple automatisation fonctionne mieux. Parfois, l'expertise humaine est irremplaçable. Parfois, le problème n'existe pas du tout.
Au moment où vous êtes prêt à construire des fonctionnalités AI, vous comprenez exactement ce qu'elles doivent accomplir et comment mesurer leur succès.
Problème d'abord
Commencez par le problème, pas par l'IA. Validez que les gens souhaitent le résultat de la solution avant de construire des fonctionnalités intelligentes.
Tests manuels
Exécutez d'abord l'ensemble du processus manuellement. Cela vous apprend les cas limites et les exigences que votre IA devra finalement gérer.
Collecte de données
Les processus manuels génèrent les données d'entraînement et les cas limites dont vous aurez besoin lors de la création de fonctionnalités d'IA plus tard.
Amélioration de l'IA
Utilisez l'intelligence artificielle pour améliorer des processus déjà validés, et non pour en créer de totalement nouveaux à partir de zéro.
Cette approche manuelle en premier a complètement changé la trajectoire de ce projet client. Au lieu de dépenser XX,XXX $ sur une plateforme complexe qui pourrait ne pas fonctionner, ils ont commencé par des conversations.
En deux semaines, ils avaient effectué plus de 50 entretiens avec des utilisateurs potentiels des deux côtés de leur marché. Les résultats étaient révélateurs : le concept original de mise en correspondance par IA n'était pas ce que les utilisateurs désiraient réellement.
Grâce aux tentatives de mise en correspondance manuelle, ils ont découvert que des connexions réussies nécessitaient un contexte humain et des nuances relationnelles qui seraient extrêmement difficiles à automatiser efficacement. La valeur n'était pas dans la mise en correspondance algorithmique, mais dans le filtrage de qualité et la facilitation des relations.
Au bout de trois mois, ils avaient une liste d'attente d'utilisateurs qui voulaient leur service, une compréhension claire de ce qui rendait les mises en correspondance réussies, et un modèle commercial validé. Plus important encore, ils savaient exactement où l'IA pouvait apporter de la valeur et où l'expertise humaine était irremplaçable.
Cette expérience m'a appris que les produits IA les plus réussis commencent par des processus manuels, et non par des modèles IA.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les sept idées clés que j'ai apprises de cette expérience et de projets clients similaires :
L'IA est un outil, pas un produit. Les gens achètent des solutions à des problèmes, pas de l'intelligence artificielle.
Manuel d'abord, IA ensuite. Comprendre le processus manuellement vous apprend ce que l'IA doit réellement accomplir.
Les cas extrêmes tuent les projets IA. Les tests manuels révèlent 20 % des situations qui causent 80 % des échecs de l'IA.
Une automatisation simple l'emporte souvent sur une IA complexe. Parfois, les systèmes basés sur des règles fonctionnent mieux que l'apprentissage automatique.
La qualité des données compte plus que la sophistication du modèle. Des données propres et pertinentes issues de processus manuels forment une meilleure IA que de grands ensembles de données génériques.
Les approches hybrides humain-IA gagnent généralement. Les meilleurs produits d'IA améliorent les capacités humaines plutôt que de les remplacer entièrement.
Le timing du marché l'emporte sur la sophistication technique. Une solution simple que les gens veulent aujourd'hui l'emporte sur une solution IA complexe qu'ils pourraient vouloir demain.
Le plus grand enseignement : à l'ère de l'IA et du no-code, la contrainte n'est pas de construire, mais de savoir quoi construire et pour qui. Votre produit minimum viable en IA doit d'abord prouver la demande, puis optimiser la livraison.
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 :
Commencez par des flux de travail manuels pour comprendre les besoins des utilisateurs
Utilisez l'IA pour améliorer les processus éprouvés existants
Concentrez-vous sur la résolution de problèmes spécifiques aux utilisateurs, pas sur la présentation de l'IA
Testez des automatisations simples avant des modèles d'IA complexes
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique envisageant l'IA :
Analysez d'abord manuellement les comportements des clients
Utilisez l'IA pour la personnalisation seulement après avoir compris les segments de clients
Testez les recommandations de l'IA par rapport à des systèmes simples basés sur des règles
Concentrez-vous sur l'IA qui améliore directement la conversion ou la rétention