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À court terme (< 3 mois)
Le mois dernier, j'ai vu un client potentiel dépenser 50 000 $ pour construire une plateforme alimentée par l'IA que personne ne voulait. Les fonctionnalités de l'IA avaient l'air impressionnantes lors des démonstrations, mais les utilisateurs les trouvaient déroutantes et non pertinentes par rapport à leurs besoins réels. Trois mois de développement, partis en fumée.
C'est exactement pourquoi j'ai commencé à utiliser Bubble comme mon terrain d'essai pour l'IA avant de m'engager dans un développement sérieux. Non pas pour le produit final – mais comme le laboratoire parfait pour valider si les fonctionnalités de l'IA résolvent réellement des problèmes concrets.
La plupart des fondateurs avec qui je travaille ont tout faux. Ils évitent soit complètement l'IA ("c'est juste du battage médiatique") soit s'engagent à fond dans des implémentations complexes sans comprendre le comportement des utilisateurs. Le coup intelligent ? Tester rapidement, échouer à moindre coût, apprendre vite.
Voici ce que vous découvrirez dans ce guide :
Pourquoi Bubble surpasse le prototypage traditionnel pour la validation de l'IA
Mon cadre en 3 étapes pour tester la fonctionnalité de l'IA sans coder
Comment mesurer ce qui compte réellement dans les tests de fonctionnalités de l'IA
Erreurs courantes lors des tests d'IA qui gaspillent des mois de développement
Quand passer des tests Bubble au développement complet
Que vous construisiez un outil SaaS ou exploriez l'automatisation de l'IA, cette approche vous fera gagner du temps, de l'argent et vous évitera le chagrin de construire des fonctionnalités que personne ne veut.
Réalité de l'industrie
Ce que chaque fondateur de startup entend à propos des tests d'IA
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup ou faites défiler Product Hunt, et vous entendrez le même conseil sur l'IA répété partout :
"Intégrez simplement l'API d'OpenAI et voyez ce qui se passe." La sagesse conventionnelle suggère que vous devriez choisir un service d'IA, construire une intégration, et espérer que les utilisateurs comprennent la valeur.
Voici le manuel standard que tout le monde suit :
Choisissez votre fournisseur d'IA - En général OpenAI parce que c'est tendance
Construisez l'intégration - Passez des semaines sur les connexions API
Lancez et itérez - Publiez et priez pour que les utilisateurs
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Lorsqu'une startup B2B m'a abordé en voulant ajouter des "informations alimentées par l'IA" à leur outil de gestion de projet, j'avais un choix à faire. Nous pouvions soit passer trois mois à construire une intégration IA complète, soit tester le concept d'abord.
Le client était convaincu que les utilisateurs avaient besoin de l'IA pour catégoriser automatiquement leurs tâches et prédire les délais de projet. Ils avaient vu des fonctionnalités similaires dans d'autres outils et pensaient que c'était la prochaine étape logique. L'équipe technique était enthousiaste à l'idée du défi.
Mais quelque chose ne semblait pas correct. Lors de nos appels de recherche utilisateur, les gens disaient constamment qu'ils voulaient une "meilleure visibilité" et des "priorités plus claires", mais personne n'a spécifiquement demandé l'IA. Ils voulaient des solutions, pas nécessairement des solutions IA.
C'est là que j'ai pris une décision qui a initialement frustré le client : au lieu de construire quoi que ce soit, nous prototyperions d'abord les fonctionnalités IA dans Bubble. Pas en tant que produit réel, mais comme un environnement de test pour comprendre le comportement des utilisateurs.
La première réaction du client était sceptique. "Pourquoi construire une version fictive alors que nous pourrions construire la vraie chose ?" Mais j'ai appris que lorsqu'il s'agit de fonctionnalités IA, les utilisateurs ne peuvent souvent pas exprimer ce qu'ils veulent avant d'interagir avec.
Nous devions répondre à des questions fondamentales : les utilisateurs utiliseraient-ils réellement la catégorisation IA si nous la construisions ? Les prédictions automatiques les aidaient-elles ou les confusaient-elles ? Quelles fonctionnalités IA semblaient précieuses par rapport à celles qui semblaient être des gadgets ?
Ce n'était pas une question d'éviter le travail – il s'agissait d'éviter le mauvais travail. Construire des intégrations IA est coûteux et long. Si les utilisateurs ne s'engagent pas avec le concept, vous avez perdu des mois de développement sur des fonctionnalités qui nuisent activement à votre produit.
L'approche traditionnelle aurait été de sonder les utilisateurs ("Utiliseriez-vous des fonctionnalités IA ?") ou de réaliser des groupes de discussion. Mais les gens mentent dans les enquêtes, et les groupes de discussion ne prédisent pas le comportement réel. Nous avions besoin de quelque chose de plus proche de la réalité.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici exactement comment je teste les fonctionnalités de l'IA dans Bubble avant de m'engager dans un véritable développement. Il ne s'agit pas de construire des fonctionnalités prêtes pour la production – il s'agit de valider le comportement des utilisateurs et la valeur des fonctionnalités.
Étape 1 : Créer des maquettes comportementales, pas une IA fonctionnelle
Tout d'abord, je recrée l'interface utilisateur principale dans Bubble sans aucune IA réelle. Au lieu de me connecter à OpenAI ou Claude, je remplis manuellement des réponses qui simulent ce que l'IA fournirait. Cela semble être du triche, mais c'est brillant pour les tests.
Pour le client de gestion de projet, nous avons construit des écrans montrant des catégories de tâches et des prévisions de calendrier « générées par l'IA ». Les utilisateurs pouvaient interagir avec ces suggestions, les accepter ou les rejeter, et modifier les résultats. Dans les coulisses, je mettais à jour manuellement les réponses en fonction de scénarios réalistes.
Cette approche « Wizard of Oz » permet de tester l'expérience utilisateur sans construire l'infrastructure. Vous apprenez si les utilisateurs comprennent la fonctionnalité, la trouvent précieuse et l'intègrent dans leur flux de travail.
Étape 2 : Créer des flux d'interaction réalistes
La clé est de rendre les interactions réalistes. Dans Bubble, je construis une logique conditionnelle qui répond aux actions des utilisateurs. Si quelqu'un rejette une suggestion d'IA, montrez-lui des alternatives. S'il l'accepte, démontrez les effets en aval.
Nous avons créé des scénarios où l'« IA » catégoriserait les tâches incorrectement, prédirait des délais irréalistes, ou suggérerait des optimisations utiles. Cela nous a aidés à comprendre non seulement quand l'IA fonctionnait, mais aussi comment les utilisateurs souhaitaient la corriger lorsqu'elle ne fonctionnait pas.
La révélation est venue lorsque nous avons réalisé que les utilisateurs ne voulaient pas que l'IA automatise les décisions – ils voulaient que l'IA fournisse de meilleures informations pour leurs propres décisions. Cela a complètement changé la direction de notre produit.
Étape 3 : Mesurer l'engagement, pas l'exactitude
Les tests traditionnels de l'IA se concentrent sur des métriques techniques : taux de précision, temps de réponse, gestion des erreurs. Mais pour la validation du produit, je suis des métriques comportementales : taux de découverte des fonctionnalités, profondeur d'interaction, rétention des utilisateurs après utilisation des fonctionnalités d'IA.
Dans Bubble, il est facile de suivre cela avec des événements personnalisés et des journaux de base de données. Nous avons mesuré la fréquence à laquelle les utilisateurs interagissaient avec des suggestions d'IA, s'ils revenaient les utiliser à nouveau, et comment les fonctionnalités affectaient leur utilisation globale du produit.
Les données ont révélé quelque chose de surprenant : les utilisateurs adoraient la catégorisation par IA mais ignoraient les prévisions de calendrier. Cet aperçu nous a fait gagner des mois de développement sur des fonctionnalités qui auraient été inutilisées.
Étape 4 : Tester les cas limites et les états d'erreur
Une vraie IA fait des erreurs, donc vos tests doivent aussi en faire. Je crée délibérément des scénarios où l'« IA » fournit de mauvaises suggestions, des résultats peu clairs, ou des recommandations contradictoires. Comment les utilisateurs réagissent-ils ? Peuvent-ils se rétablir gracieusement ?
Nous avons constaté que les utilisateurs étaient remarquablement tolérants aux erreurs de l'IA – s'ils comprenaient comment les corriger. Mais ils abandonnent complètement les fonctionnalités si les états d'erreur étaient déroutants ou s'ils ne comprenaient pas pourquoi l'IA faisait certaines suggestions.
Cela nous a amenés à prioriser l'explicabilité sur l'exactitude dans notre mise en œuvre de l'IA finale.
Validation rapide
Tester les concepts d'IA en quelques jours, pas en quelques mois, avec des interactions utilisateur réalistes.
Comportement Réel
Suivez comment les utilisateurs interagissent réellement avec les fonctionnalités d'IA avant de construire des systèmes complexes
Contrôle des coûts
Validez les investissements coûteux dans le développement de l'IA avec des prototypes Bubble peu coûteux
Priorité des fonctionnalités
Découvrez quelles capacités d'IA les utilisateurs apprécient le plus grâce à des tests d'interaction directe.
Après trois semaines de tests avec le client de gestion de projet, les résultats ont complètement remodelé notre stratégie d'IA. Au lieu de construire le système d'IA complet qu'ils voulaient à l'origine, nous avons concentré nos efforts sur la seule fonctionnalité avec laquelle les utilisateurs s'engageaient réellement.
La fonctionnalité de catégorisation de l'IA a montré un taux d'adoption de 78 % lors de nos tests Bubble, les utilisateurs interagissant avec elle plusieurs fois par session. Mais la fonctionnalité de prédiction des délais ? Seulement 12 % des utilisateurs l'ont essayée, et la plupart ne l'ont jamais réutilisée.
Ces données ont permis au client d'économiser environ 40 000 $ en coûts de développement et trois mois de temps d'ingénierie. Plus important encore, cela les a empêchés de déployer des fonctionnalités d'IA qui auraient confondu leur base d'utilisateurs.
Lorsque nous avons finalement construit la version de production, nous avons mis en œuvre uniquement l'IA de catégorisation - mais avec de bien meilleurs contrôles utilisateurs et systèmes d'explication basés sur nos leçons tirées de Bubble. L'adoption par les utilisateurs de la vraie fonctionnalité a atteint 65 % au cours du premier mois de lancement.
Le délai ? Du concept à la stratégie d'IA validée, cela a pris moins d'un mois. De là à la production a pris six semaines de plus. Comparez cela à l'approche typique "construire tout et espérer" qui prend souvent de 4 à 6 mois avec des résultats incertains.
Peut-être le plus précieux était d'apprendre comment les utilisateurs souhaitaient interagir avec les suggestions d'IA. Les tests Bubble ont révélé que les utilisateurs ne voulaient pas que l'IA prenne des décisions à leur place - ils souhaitaient que l'IA fournisse de meilleures informations pour leurs propres décisions.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales conclusions que j'ai tirées des tests de la fonctionnalité AI dans Bubble à travers plusieurs projets clients :
Les utilisateurs ne peuvent pas prédire leurs propres préférences en matière d'IA - Ce que les gens disent vouloir dans les enquêtes ressemble peu à la façon dont ils se comportent réellement avec les fonctionnalités d'IA.
Les erreurs d'IA sont des fonctionnalités, pas des bogues - La façon dont les utilisateurs peuvent corriger gracieusement les erreurs d'IA est plus importante que les taux d'exactitude initiaux.
Le contexte a plus d'importance que la capacité - La même fonctionnalité d'IA peut être brillante dans un flux de travail et inutile dans un autre.
L'explicabilité l'emporte sur l'exactitude - Les utilisateurs préfèrent une IA légèrement moins précise qu'ils peuvent comprendre et contrôler.
La divulgation progressive fonctionne - Introduisez les fonctionnalités d'IA progressivement plutôt que toutes à la fois.
La simulation manuelle révèle de réels besoins - Le prototypage
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS mettant en œuvre cette approche :
Commencez par une fonctionnalité d'IA qui résout un point de douleur utilisateur clair
Testez avec les utilisateurs existants avant de construire pour une nouvelle acquisition
Concentrez-vous sur les fonctionnalités qui améliorent les workflows existants plutôt que de les remplacer
Mesurez les indicateurs d'engagement en parallèle des indicateurs SaaS traditionnels tels que la rétention et l'expansion
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les entreprises de commerce électronique explorant des fonctionnalités d'IA :
Testez les recommandations d'IA avec votre catalogue de produits réel
Validez l'IA du service client avec de véritables scénarios de support
Concentrez-vous sur l'IA qui augmente les conversions ou la valeur moyenne des commandes
Testez les interactions mobiles d'IA séparément des expériences de bureau