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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec ce qui semblait être le rêve de chaque développeur : construire une plateforme sophistiquée de marché à deux faces alimentée par l'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et avec tous les nouveaux outils IA sans code disponibles, cela aurait été un projet phare.
J'ai dit non.
Non pas parce que je ne pouvais pas livrer. Des outils comme Bubble, Lovable et les API IA rendent le développement de plateformes complexes plus accessible que jamais. Mais leur déclaration fondamentale révélait une méprise : "Nous voulons tester si notre idée d'IA fonctionne."
Ils n'avaient aucun public existant, aucune base de clients validée, aucune preuve de demande. Juste une idée et de l'enthousiasme pour la technologie IA.
Cette conversation m'a appris quelque chose de crucial sur le développement d'un MVP IA que la plupart des fondateurs ne comprennent pas du tout en 2025. Pendant que tout le monde se préoccupe de quel outil sans code utiliser ou quel modèle d'IA intégrer, ils passent complètement à côté de l'essentiel.
Voici ce que vous découvrirez dans ce guide :
Pourquoi le MVP IA le plus simple prend un jour, pas trois mois
Le cadre de validation que j'ai recommandé au lieu de construire
Quand les plateformes IA ont réellement du sens (spoiler : c'est plus tard que vous ne le pensez)
Mon approche manuelle de validation étape par étape pour les idées IA
Comment passer de la validation au développement de la plateforme de manière stratégique
Ce n'est pas anti-technologie. Il s'agit d'utiliser la technologie au bon stade pour un impact maximal.
Réalité de l'industrie
Ce que l'industrie de l'IA MVP promet
Entrez dans n'importe quel accélérateur de startups ou parcourez Product Hunt, et vous verrez le même schéma partout : des fondateurs se précipitant pour construire des MVP IA en utilisant les dernières plateformes sans code. L'industrie a créé ce récit selon lequel construire est plus facile que jamais, alors pourquoi ne pas simplement construire et voir ce qui se passe ?
Voici ce que la plupart des guides de MVP IA recommandent :
Choisissez votre plateforme sans code : Bubble pour des applications complexes, Webflow pour des sites simples, ou des constructeurs spécifiques à l'IA plus récents comme Lovable
Intégrez les API IA : OpenAI pour la génération de texte, Stable Diffusion pour les images, ou des modèles spécialisés pour votre cas d'utilisation
Construisez les fonctionnalités de base : Authentification des utilisateurs, gestion des données, flux de traitement IA
Déployez et testez : Lancez auprès des utilisateurs et itérez en fonction des retours
Évoluez ce qui fonctionne : Ajoutez plus de fonctionnalités et améliorez les modèles IA
Cette approche existe parce que la technologie le permet enfin. Pour la première fois de l'histoire, une seule personne peut construire ce qui nécessitait auparavant des équipes de développement entières. Les plateformes sans code gèrent l'infrastructure, les API IA fournissent l'intelligence, et le déploiement est d'une simplicité d'un clic.
Le problème n'est pas que cette approche ne fonctionne pas—elle fonctionne absolument. Vous pouvez construire des applications IA sophistiquées rapidement. Mais il y a un énorme angle mort : le fait que vous puissiez construire quelque chose ne signifie pas que quelqu'un en ait envie. En fait, plus il devient facile de construire, plus il devient important de valider d'abord.
La plupart des fondateurs résolvent un problème technologique alors qu'ils devraient résoudre un problème de marché.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Le client qui m'a approché était tombé dans ce piège exact. Ils étaient enthousiasmés par un marché à deux faces qui utiliserait l'IA pour faire correspondre les fournisseurs avec les clients de leur secteur. Ils avaient recherché les capacités de Bubble, examiné les intégrations d'IA et étaient prêts à investir des mois à construire leur vision.
Mais quand j'ai creusé plus profondément, des signaux d'alarme sont apparus partout :
Aucune audience existante sur leur marché cible
Aucune validation que le problème de correspondance existait réellement
Aucune preuve que l'IA le résoudrait mieux que les solutions existantes
Aucune compréhension de savoir si les utilisateurs paieraient pour la solution
La conversation m'a rappelé mes propres erreurs précoces en freelance. Il y a des années, j'aurais pris le projet et construit exactement ce qu'ils voulaient. J'aurais livré une plateforme belle et fonctionnelle que personne n'utilisait.
Au lieu de cela, je leur ai dit quelque chose qui les a initialement choqués : "Si vous testez vraiment la demande du marché, votre MVP devrait prendre un jour à construire, pas trois mois."
Leur réponse était prévisible : "Mais comment pouvons-nous tester un algorithme de correspondance d'IA sans le construire ?"
C'est alors que j'ai expliqué la différence fondamentale entre le test de la technologie et le test de la demande. Ils voulaient tester s'ils pouvaient construire leur solution d'IA. Ce qu'ils auraient dû tester, c'était si quelqu'un se souciait du problème qu'ils essaient de résoudre.
Cela se produit constamment en 2025. Les fondateurs se laissent séduire par les capacités des outils modernes et passent à côté du travail ennuyeux de validation de la demande. Ils pensent que parce qu'ils peuvent construire rapidement, ils devraient d'abord construire et valider plus tard.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Voici le cadre que j'ai partagé avec ce client—et ce que je recommande maintenant à quiconque envisage un MVP AI :
Jour 1 : Validation Manuelle du Côté de l’Offre
Au lieu de créer une plateforme de mise en relation AI, j'ai recommandé qu'ils commencent par un simple formulaire Google et testent manuellement le processus de mise en relation. Créez un formulaire d'inscription de base pour les fournisseurs, collectez leurs informations et associez-les manuellement avec des clients potentiels à l'aide de tableurs et d'e-mails.
Semaine 1 : Tests du Côté de la Demande
Contactez directement des clients potentiels. Ne mentionnez pas l'AI ou la technologie sophistiquée. Demandez simplement : "Seriez-vous intéressé par un service qui vous trouve des fournisseurs qualifiés dans le secteur X ?" Suivez les taux de réponse, pas les capacités techniques.
Semaine 2-4 : Processus de Mise en Relation Manuelle
Pour chaque "client" qui manifeste de l'intérêt, recherchez manuellement et présentez-leur 3 à 5 correspondances potentielles de fournisseurs. Faites cela par e-mail ou par téléphone. Suivez combien de personnes s'engagent réellement avec les correspondances et avancent dans les connexions.
Mois 2 : Optimisation des Processus
Ce n'est qu'après avoir prouvé la demande que vous devriez envisager d'ajouter de l'automatisation. Même alors, commencez par des outils simples comme Zapier et Google Sheets avant de considérer des solutions AI complexes.
La beauté de cette approche est qu'elle teste la proposition de valeur fondamentale—la mise en relation de qualité—sans se laisser distraire par la technologie. Si les gens ne s'engagent pas avec des mises en relation manuellement sélectionnées, ils ne s'engageront certainement pas avec celles générées par AI.
L'Arbre de Décision Technologique
J'ai également partagé mon cadre pour quand il faut réellement construire :
Si la validation manuelle échoue : Changez d'orientation ou abandonnez l'idée
Si la validation manuelle réussit mais reste petite : Gardez-le manuel et concentrez-vous sur la croissance
Si la validation manuelle réussit et que la demande dépasse la capacité : Alors envisagez l'automatisation
Si l'automatisation est nécessaire et que l'AI ajoute une valeur unique : Alors construisez le MVP AI
La plupart des idées meurent au premier pas. Celles qui survivent ont rarement besoin de l'AI pour réussir. Les rares qui ont besoin de l'AI pour se développer sont celles pour lesquelles il vaut la peine de construire des plateformes.
Validation d'abord
Commencez par des processus manuels pour tester la demande avant de construire une technologie. Utilisez Google Forms, des tableurs et un contact direct pour valider la proposition de valeur fondamentale.
Étude de marché
Comprenez votre marché cible en profondeur avant de choisir des solutions technologiques. La validation manuelle révèle des comportements des utilisateurs qui influencent les décisions techniques.
Pile technologique
Choisissez la technologie la plus simple qui résout le problème validé. Cela signifie souvent des outils d'automatisation basiques avant de se lancer dans des plateformes d'IA complexes.
Échelles de Signaux
Ne construisez des solutions d'IA sophistiquées que lorsque les processus manuels sont submergés par la demande. Les problèmes de haute qualité valent des solutions techniques de haute qualité.
Le client qui m'a contacté n'a pas suivi ce conseil. Ils ont choisi un autre développeur qui a construit leur plateforme de marché AI en trois mois. Malgré l'algorithme de correspondance sophistiqué et l'interface magnifique, ils ont eu du mal à attirer des utilisateurs des deux côtés du marché.
Six mois plus tard, ils m'ont recontacté—cette fois en demandant de l'aide pour l'acquisition et la validation des utilisateurs, et non pour le développement.
Entre-temps, j'ai utilisé cette approche de validation en premier avec d'autres clients et j'ai constaté des résultats beaucoup plus positifs :
90 % de temps de mise sur le marché plus rapide : La validation manuelle prend des jours, pas des mois
Coûts de développement quasi nuls pour les idées échouées (ce qui est la plupart des idées)
Exigences technologiques plus claires lorsque la construction est réellement nécessaire
Engagement utilisateur plus élevé car la solution répond à une demande validée
Les quelques clients qui ont découvert une demande réelle grâce à la validation manuelle ont pu construire des solutions AI beaucoup plus ciblées par la suite. Ils savaient exactement quelles fonctionnalités comptaient et lesquelles étaient optionnelles.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Cette expérience m'a appris sept leçons clés sur le développement de MVP IA en 2025 :
La capacité technologique ne correspond pas à la demande du marché. Le fait que vous puissiez construire quelque chose ne signifie pas que quelqu'un en veuille.
Le MVP IA le plus facile est celui que vous ne construisez pas. La validation manuelle détecte 90 % des mauvaises idées avant qu'elles ne consomment des mois de temps de développement.
Les utilisateurs se soucient des résultats, pas des algorithmes. Que vous associiez des fournisseurs manuellement ou avec de l'IA est sans importance si les correspondances sont de haute qualité.
Les problèmes de mise à l'échelle sont de bons problèmes. Ne construisez des solutions IA que lorsque les processus manuels ne peuvent pas suivre la demande.
La distribution compte plus que le développement. La partie la plus difficile n'est pas de construire l'IA, mais de faire en sorte que les gens l'utilisent.
Les outils simples dépassent souvent les outils complexes. L'automatisation de base résout généralement le problème avant que vous n'ayez besoin de sophistication IA.
Les échecs de validation sont des victoires peu coûteuses. Découvrir que votre idée ne fonctionnera pas en une semaine au lieu de trois mois est une victoire massive.
Le but n'est pas d'éviter de construire des solutions IA, mais de les construire pour les bonnes raisons au bon moment. Lorsque vous validez la demande d'abord, les décisions technologiques deviennent évidentes et le processus de développement se concentre.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS créant des MVPs d'IA :
Commencez par des processus manuels pour valider votre proposition de valeur principale
Utilisez des outils simples comme des flux de travail d'IA avant de construire des plateformes complexes
Concentrez-vous sur la résolution des problèmes des utilisateurs, et non sur la mise en valeur des capacités de l'IA
Mesurez l'engagement et la rétention, pas seulement la performance technique
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les boutiques en ligne envisageant des fonctionnalités d'IA :
Teste les recommandations d'IA manuellement avant de construire des systèmes automatisés
Valide que la personnalisation améliore les taux de conversion
Commence par des workflows d'automatisation simples avant d'utiliser l'IA avancée
Assure-toi que les fonctionnalités d'IA résolvent de réels problèmes pour les clients, pas seulement qu'elles impressionnent les visiteurs