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À court terme (< 3 mois)
Il y a un an, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le projet parfait : construire une plateforme de marché à double sens avec un budget substantiel. J'ai dit non. Pas à cause de l'argent, mais parce qu'ils voulaient "tester si leur idée fonctionne" en construisant une plateforme complexe alimentée par l'IA.
C'est la réalité à laquelle la plupart des fondateurs sont confrontés aujourd'hui. Vous avez cette brillante idée de MVP IA, vous avez entendu dire que Bubble peut construire n'importe quoi, et vous vous demandez quels plugins réaliseront votre vision. Mais voici ce que j'ai appris après avoir dit non à ce projet de $XX,XXX : si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois.
Le problème n'est pas de trouver les bons plugins Bubble pour votre MVP IA. Le problème est que la plupart des fondateurs traitent l'IA comme de la magie et les MVP comme des produits finaux. J'ai vu trop de startups brûler leur budget en construisant des plateformes "minimalement viables" qui ne sont en rien minimales.
Dans ce guide, vous découvrirez :
Pourquoi les meilleurs plugins MVP IA ne sont pas toujours les plus populaires
La pile de plugins exacte que je recommande pour la validation des MVP IA
Comment choisir des plugins qui évoluent sans dépasser votre budget
Quand éviter complètement les plugins et opter pour du sur mesure
L'approche axée sur la validation qui fait économiser des mois de développement
Réalité du marché
Ce que chaque fondateur pense des MVPs d'IA
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startup aujourd'hui et vous entendrez le même conseil répété comme un évangile : "Construisez vite, échouez vite, itérez plus vite." En ce qui concerne les MVP d'IA sur Bubble, la sagesse conventionnelle va quelque chose comme ceci :
Utilisez le plugin API d'OpenAI - C'est le plus populaire, donc cela doit être le meilleur
Ajoutez autant de fonctionnalités d'IA que possible - Plus d'IA = plus impressionnant pour les investisseurs
Construisez tout sur Bubble - Le no-code signifie un développement plus rapide
Lancez avec une plateforme complète - Les utilisateurs s'attendent à des expériences raffinées
Scalez les plugins à mesure que vous grandissez - Commencez petit, améliorez plus tard
Ce conseil existe parce qu'il semble logique. Utilisez le nom le plus connu (OpenAI), tirez parti de la tendance la plus chaude (IA), construisez sur la plateforme la plus rapide (Bubble), et expédiez quelque chose d'impressionnant. Les VC adorent l'IA, le no-code démocratise le développement, et tout le monde se précipite sur le marché.
Le problème ? Cette approche traite votre MVP comme un lancement de produit au lieu d'une expérience d'apprentissage. Vous finissez par voir des fondateurs passer 3 à 6 mois à construire des plateformes alimentées par l'IA avec des architectures de plugins sophistiquées, des interfaces utilisateur magnifiques, et zéro demande validée.
J'ai vu ce schéma se répéter des dizaines de fois : une exécution technique brillante résolvant des problèmes qui n'existent pas en réalité. Le problème n'est pas les plugins - c'est l'hypothèse que construire plus vite signifie apprendre plus vite.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici la situation que je rencontre constamment : des fondateurs viennent me voir avec des tableurs comparant les plugins AI de Bubble, demandant quelle combinaison réalisera leur vision le plus rapidement. Ils ont généralement passé des semaines à rechercher la pile technologique parfaite - OpenAI vs Claude vs API personnalisées, s'ils doivent utiliser les fonctionnalités AI natives de Bubble ou des plugins tiers, comment gérer le traitement des données à grande échelle.
Une conversation particulière se distingue. Un fondateur avait cartographié son MVP AI entier : authentification des utilisateurs, flux de conversation AI, analyse de données, traitement des paiements, systèmes de notification. Ils voulaient construire une plateforme de coaching AI "simple" et avaient identifié 8 plugins différents dont ils auraient besoin. Leur calendrier ? Trois mois pour le lancement.
Le problème n'était pas leur sélection de plugins - ils avaient fait de solides recherches. Le problème était qu'ils n'avaient aucune audience existante, aucune base de clients validée, et aucune preuve que quelqu'un voulait du coaching AI. Ils me demandaient essentiellement de les aider à construire une solution sophistiquée pour un problème qu'ils supposaient exister.
C'est à ce moment-là que j'ai commencé à résister à ces projets. Pas parce que l'exécution technique serait difficile, mais parce que toute la prémisse était à l'envers. Ils optimisaient la vitesse de construction alors qu'ils auraient dû optimiser la vitesse d'apprentissage.
Ce qui me frustrait le plus, c'était de voir les fondateurs se retrouver paralysés par la comparaison des plugins. Devaient-ils utiliser le plugin OpenAI officiel ou une alternative tierce ? Le plugin ChatGPT offre-t-il une meilleure personnalisation que l'intégration Claude ? Le plugin qu'ils ont choisi gérera-t-il l'échelle qu'ils imaginent ?
Ce sont complètement les mauvaises questions. La bonne question est : comment validez-vous la demande pour votre solution AI avant de construire quoi que ce soit ?
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Au lieu d'aider ce fondateur à construire sa plateforme de coaching AI, j'ai recommandé quelque chose qui les mettait mal à l'aise : testez la demande manuellement d'abord, puis construisez l'automatisation minimale viable.
Voici le processus exact que je recommande maintenant pour tout MVP AI sur Bubble :
Phase 1 : Validation manuelle (Semaine 1)
Avant de toucher aux plugins, prouvez que la demande existe. Créez une simple page d'atterrissage expliquant la proposition de valeur de votre solution AI. Attirez du trafic grâce à du contenu, des contacts ou de petites campagnes payantes. L'objectif n'est pas de construire une IA - c'est de voir si les gens veulent ce que vous promettez.
Pour le fondateur de coaching, cela signifiait créer une page d'atterrissage "coaching alimenté par l'IA" et délivrer manuellement des séances de coaching aux premiers utilisateurs. Pas d'automatisation, pas de plugins, juste de la valeur délivrée par un humain qui semblait être de l'IA pour l'utilisateur.
Phase 2 : Stratégie de sélection de plugins
Une fois que vous avez validé la demande, choisissez des plugins en fonction des cas d'utilisation validés, et non des fonctionnalités. Voici ma pile de recommandations actuelle :
Plugin OpenAI API (Officiel) - Le plus fiable pour la génération de texte et les conversations
Connecteur API natif de Bubble - Pour l'intégration de service AI personnalisé lorsque vous avez besoin de plus de contrôle
Plugin Zapier - Essentiel pour connecter les flux de travail AI à des outils externes
Déclencheurs de base de données - Pour automatiser les réponses AI en fonction des actions des utilisateurs
Phase 3 : Mise en œuvre progressive de l'IA
Commencez par l'intégration AI la plus simple possible. Pour la plupart des MVP, cela signifie une fonction AI centrale - peut-être la génération de texte, ou une simple FAQ, ou une analyse de contenu de base. Résistez à l'envie de construire des capacités AI complètes immédiatement.
La première intégration AI du fondateur de coaching était un système simple de réponse à commande utilisant le plugin OpenAI. Les utilisateurs soumettaient des questions, l'IA générait des conseils de coaching, et un humain (le fondateur) examinait les réponses avant de les envoyer. Cette approche hybride leur a permis de tester la qualité de l'IA tout en maintenant le contrôle.
Phase 4 : Évoluer en fonction de l'utilisation réelle
Ajoutez de la complexité uniquement après avoir vu comment les utilisateurs interagissent réellement avec vos fonctionnalités AI de base. La plupart des fondateurs supposent qu'ils ont besoin d'une IA conversationnelle sophistiquée, mais les utilisateurs préfèrent souvent des outils AI simples et fiables plutôt que des solutions complexes et imprévisibles.
Stratégie de base
Commencez par une validation manuelle, puis ajoutez l'automatisation minimale par IA nécessaire pour prouver que votre concept fonctionne.
Priorité du plugin
Choisissez la fiabilité plutôt que les fonctionnalités. Le plugin officiel d'OpenAI surpasse les alternatives sophistiquées qui pourraient compromettre votre MVP.
Approche d'intégration
Les systèmes hybrides humain-IA vous permettent de tester les capacités de l'IA tout en maintenant le contrôle de la qualité pendant la validation.
Philosophie de l'échelle
Ajoutez de la complexité à l'IA uniquement après avoir validé que les utilisateurs souhaitent et utilisent de manière cohérente vos fonctionnalités d'IA de base.
Les résultats de cette approche surprennent systématiquement les fondateurs qui s'attendent à ce que la construction soit la partie difficile. Pour le fondateur coach, la validation manuelle a pris deux semaines et a coûté moins de 500 $ en publicité. Ils ont découvert que les utilisateurs voulaient des plans d'action générés par l'IA, et non un coaching conversationnel.
Cette révélation a complètement changé la direction de leur produit. Au lieu de créer un coach IA basé sur le chat, ils ont construit un générateur de plans d'action simple. Un appel d'API OpenAI, une logique Bubble de base, un examen humain. L'ensemble du "MVP IA" a été construit en trois jours.
Plus important encore, ils avaient des clients payants avant d'écrire une seule ligne de code. La page de destination a généré 47 inscriptions par e-mail et 12 personnes ont payé 97 $ pour des séances de coaching manuel. Ce revenu a financé le développement de leur véritable MVP.
Le schéma se maintient à travers différentes idées de MVP IA. La validation révèle ce que les utilisateurs veulent réellement de l'IA, qui est généralement beaucoup plus simple que ce que les fondateurs imaginent. La plupart des MVP IA réussis utilisent 1 à 2 plugins au maximum, et non les ensembles complets que prévoient les fondateurs.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Voici les principales leçons tirées de l'application de cette approche axée sur la validation aux MVP AI :
La distribution l'emporte sur la sophistication de l'IA - Les utilisateurs se soucient davantage de trouver votre solution que de la sophistication de votre IA
Une IA simple avec supervision humaine l'emporte sur une IA autonome complexe - Les systèmes hybrides sont plus fiables et dignes de confiance
Le choix des plugins ne détermine pas le succès - Les plugins spécifiques comptent beaucoup moins que la validation d'une réelle demande d'abord
La livraison manuelle vous enseigne quoi automatiser - Vous ne pouvez pas construire une bonne IA sans comprendre le processus manuel
Les utilisateurs veulent des outils d'IA fiables, pas des démos d'IA impressionnantes - La cohérence surpasse la sophistication pour les MVP
La validation des revenus change tout - Les clients payants révèlent quelles fonctionnalités de l'IA comptent réellement
La complexité technique est rarement la contrainte - Trouver un bon fit produit-marché est toujours plus difficile que de construire le produit
Le plus grand changement d'état d'esprit : cessez de considérer les MVP AI comme des défis techniques et commencez à les considérer comme des défis de distribution. L'IA est généralement la partie facile.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS qui construisent des MVP IA :
Commencez par une livraison manuelle pour valider votre proposition de valeur IA
Utilisez le plugin de l'API OpenAI pour des capacités de génération de texte fiables
Implémentez des flux de travail hybrides homme-IA pendant la phase de validation
Augmentez la complexité de l'IA uniquement après avoir prouvé qu'une demande de base existe
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques de commerce électronique explorant les fonctionnalités de l'IA :
Concentrez-vous sur une application d'IA : recommandations de produits, service client ou génération de contenu
Testez manuellement les fonctionnalités de l'IA avant d'automatiser avec des plugins Bubble
Utilisez l'intégration Zapier pour connecter l'IA aux flux de travail existants de commerce électronique
Priorisez la fiabilité plutôt que des capacités avancées d'IA pour les fonctionnalités orientées client