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À court terme (< 3 mois)
Il y a six mois, j'ai pris une décision qui a surpris mes clients : j'ai délibérément évité l'IA pendant deux ans tandis que tout le monde se précipitait vers ChatGPT. Non pas parce que j'étais contre la technologie, mais parce que j'ai vu suffisamment de cycles de hype pour savoir que les meilleures idées viennent lorsque la poussière est retombée.
Lorsque je me suis enfin plongé dans l'IA, je l'ai abordée comme un scientifique, pas comme un fanatique. La première chose que j'ai découverte à propos des plugins AI de Bubble ? La plupart d'entre eux sont complètement nuls.
Voici ce que personne ne vous dit sur les plugins AI pour Bubble : la question "quels plugins sont les meilleurs" pose complètement la mauvaise question. Après avoir testé des dizaines d'intégrations et construit plusieurs applications alimentées par l'IA, j'ai appris que le succès n'a rien à voir avec la recherche des plugins "les meilleurs" et tout à voir avec la compréhension de ce que l'IA peut réellement offrir pour votre cas d'utilisation spécifique.
La vérité inconfortable ? L'IA est une machine à motifs, pas de la magie. La plupart des fondateurs la traitent comme une boule magique alors qu'ils devraient la traiter comme un travail numérique qui peut ACCOMPLIR des tâches à grande échelle.
Dans ce manuel, vous apprendrez :
Pourquoi la plupart des plugins AI de Bubble échouent en production (et les 3 qui fonctionnent réellement)
Mon cadre pour choisir des intégrations AI en fonction de la valeur commerciale, pas des fonctionnalités
Comment j'utilise l'IA pour générer des revenus, pas seulement pour automatiser des tâches
Le flux de travail spécifique que j'utilise pour évaluer n'importe quel plugin AI en moins de 2 heures
Des exemples réels de projets SaaS et de commerce électronique
Arrêtez de collectionner les plugins AI comme des cartes Pokémon. Commencez à créer des applications qui résolvent de réels problèmes et génèrent des revenus réels.
Plugin Réalité
Ce que la communauté Bubble recommande sur les intégrations d'IA
Parcourez n'importe quel forum Bubble ou communauté no-code, et vous verrez les mêmes recommandations concernant les plugins AI répétées encore et encore :
"Essayez tout ! Installez tous les plugins AI disponibles !" Ils vous fourniront des listes de plus de 20 plugins pour différents services AI - OpenAI, Claude, Replicate, Hugging Face, vous les nommez.
L'approche populaire est :
Parcourez la boutique de plugins Bubble pour des plugins liés à l'AI
Installez des plugins pour chaque principal service AI (OpenAI, Anthropic, etc.)
Testez différents modèles pour voir lequel donne des réponses "meilleures"
Construisez des fonctionnalités autour de ce que l'AI peut faire
Ajoutez de l'AI à tout parce que c'est tendance
Cette approche existe parce que la communauté no-code traite l'AI comme un jouet brillant plutôt qu'un outil commercial. Tout le monde est excité par les possibilités, donc ils recommandent d'explorer tout.
Le problème ? Cet état d'esprit de collecte de plugins conduit à un excès de fonctionnalités, des utilisateurs confus et des produits qui ne résolvent pas de problèmes réels. Vous vous retrouvez avec une application qui peut faire 50 choses différentes en AI mais qui ne génère aucun revenu parce qu'aucune d'elles n'a d'importance pour vos utilisateurs.
C'est la même erreur que je vois avec les fondateurs qui construisent des marketplaces - ils sont tellement excités par la technologie qu'ils oublient de valider si quelqu'un veut réellement ce qu'ils construisent.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Permettez-moi de vous parler d'un projet client qui a complètement changé ma façon de penser aux plugins AI dans Bubble. Un client potentiel m'a contacté avec enthousiasme pour construire une "plateforme AI complète" en utilisant tous les plugins disponibles. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets.
J'ai dit non.
Voici pourquoi : ils sont venus vers moi enthousiasmés par la révolution no-code et les outils AI, ayant entendu que ces outils pouvaient construire n'importe quoi rapidement. Ils n'avaient pas tort - techniquement, vous pouvez intégrer plusieurs services AI dans Bubble. Mais leur déclaration fondamentale révélait le problème : "Nous voulons voir si notre idée AI fonctionne."
Ils n'avaient pas d'audience existante, pas de clientèle validée, pas de preuve de la demande. Juste une idée et de l'enthousiasme pour la technologie AI.
Au lieu de construire leur plateforme AI complète, j'ai passé 6 mois à faire mes propres expériences AI. Je l'ai abordé de manière systématique - non pas en tant que fan, mais comme quelqu'un essayant de comprendre ce qui fonctionne réellement dans des contextes commerciaux.
Voici ce que j'ai découvert à travers des tests pratiques sur plusieurs cas d'utilisation :
Test 1 : Génération de contenu à grande échelle J'ai généré 20 000 articles SEO dans 4 langues en utilisant des workflows AI. L'insight ? L'AI excelle dans la création de contenu en masse lorsque vous fournissez des modèles et des exemples clairs, mais chaque pièce avait besoin d'un exemple créé par un humain au préalable.
Test 2 : Analyse des processus commerciaux J'ai fourni à l'AI toutes les données de performance de mon site web pour identifier des modèles. La percée : l'AI a repéré des opportunités d'optimisation dans ma stratégie que j'avais manquées après des mois d'analyse manuelle, mais elle ne pouvait pas créer la stratégie - seulement analyser ce qui existait déjà.
Test 3 : Flux de travail d'automatisation client J'ai construit des systèmes AI pour mettre à jour les documents de projet et maintenir les flux de travail des clients. La réalité : l'AI fonctionne brillamment pour les tâches administratives répétitives et basées sur le texte, mais tout ce qui nécessite une créativité visuelle ou une pensée véritablement novatrice a encore besoin d'une contribution humaine.
Le schéma est devenu clair : la valeur de l'AI ne réside pas dans les plugins que vous choisissez, mais dans la façon dont vous appliquez la puissance de calcul en tant que force de travail numérique.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après des mois de tests systématiques, j'ai développé un cadre qui n'a rien à voir avec la comparaison des fonctionnalités des plugins et tout à voir avec l'impact commercial. Voici mon processus exact pour évaluer et mettre en œuvre l'IA dans les applications Bubble :
Étape 1 : Définir la tâche commerciale (pas la fonctionnalité de l'IA)
Avant de regarder les plugins, j'identifie exactement quel problème commercial doit être résolu. Par exemple :
« Générer des descriptions de produits à grande échelle » (pas « utiliser GPT-4 pour le contenu »)
« Qualifier les prospects automatiquement » (pas « construire un chatbot »)
« Analyser les modèles de feedback client » (pas « mettre en œuvre une analyse de sentiment »)
Étape 2 : L'évaluation des plugins de 2 heures
Je teste uniquement les plugins qui peuvent démontrer une valeur commerciale en 2 heures. Mes critères :
Peut-il gérer le format d'entrée/sortie spécifique dont j'ai besoin ?
Fonctionne-t-il de manière fiable avec le système de workflow de Bubble ?
Que se passe-t-il lorsqu'il échoue ? (car cela arrivera)
Puis-je mesurer l'impact commercial dans un délai d'une semaine ?
Étape 3 : Les trois plugins IA qui fonctionnent réellement
Après des tests approfondis, seuls trois types de plugins IA apportent constamment de la valeur commerciale dans Bubble :
Plugin API OpenAI (pour la génération de texte) : Fiable pour la création de contenu, les réponses du service client et l'analyse de données. La clé est l'ingénierie des prompts spécifique à votre cas d'utilisation, pas d'essayer de construire un assistant IA générique.
Plugin Replicate (pour le traitement d'images) : Excellent pour l'optimisation automatique des images, la suppression d'arrière-plan et la création de contenu visuel. Fonctionne particulièrement bien pour les applications de commerce électronique.
Connecteur API personnalisé (pour des services IA spécialisés) : Les plus précieux pour se connecter à des services IA spécifiques comme le traitement de documents juridiques ou des outils d'analyse spécifiques à l'industrie.
Étape 4 : Mise en œuvre pour l'échelle, pas les fonctionnalités
Je mets en œuvre des workflows IA capables de gérer le volume, et pas seulement de démontrer des capacités. Pour un projet récent de commerce électronique, j'ai construit un système IA qui :
Génère automatiquement des descriptions de produits pour plus de 3000 produits
Met à jour les balises meta en fonction des données de performance
Catégorise les nouveaux produits en utilisant la taxonomie existante
Le système entier fonctionne sans intervention humaine et a traité plus de 10 000 produits dans plusieurs langues.
Étape 5 : Mesure des revenus
Chaque mise en œuvre d'IA est mesurée sur des indicateurs commerciaux, et non sur des indicateurs d'IA. Je suis l'impact sur les revenus, le temps gagné et les changements de comportement des utilisateurs - jamais des « scores de précision » ou des « performances du modèle ».
Sélection du plugin
Concentrez-vous sur les résultats commerciaux plutôt que sur les caractéristiques techniques
Cadre de test
Processus d'évaluation de 2 heures pour toute intégration d'IA
Mise en œuvre de l'échelle
Construisez pour le traitement en volume, pas pour les démonstrations de fonctionnalités.
Suivi des revenus
Mesurer l'impact commercial, pas les indicateurs de performance de l'IA
Les résultats de cette approche ciblée ont été transformateurs dans plusieurs projets clients :
Automatisation du commerce électronique : Un client Shopify a vu sa production de contenu augmenter de 10x tout en réduisant les coûts de création de contenu de 80%. Le système d'IA gère désormais les descriptions de produits, les balises méta et les attributions de catégories pour l'ensemble de son catalogue de plus de 3000 produits.
Génération de contenu SaaS : Une startup B2B a réduit son calendrier de création de contenu de plusieurs semaines à quelques heures, lui permettant de développer sa stratégie SEO de 50 pages à plus de 5 000 pages de destination ciblées.
Automatisation du service client : En se concentrant sur des cas d'utilisation spécifiques plutôt que de construire un chatbot général, un client a atteint une résolution automatisée de 70% des demandes des clients tout en maintenant des scores de satisfaction client.
Mais voici le résultat le plus important : chaque mise en œuvre réussie a commencé par un problème commercial, et non par une capacité d'IA. Les clients qui se concentraient sur la résolution de défis spécifiques ont vu un ROI immédiat, tandis que ceux qui ont essayé de "rajouter de l'IA à tout" ont eu du mal à démontrer de la valeur.
Sur le plan du calendrier, les mises en œuvre ciblées livrent généralement des résultats mesurables dans les 2 à 4 semaines, tandis que les plateformes IA complètes prennent souvent des mois pour montrer un impact sur l'entreprise.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après des mois de tests de plugins AI dans des applications Bubble, voici les principales leçons qui vous feront gagner du temps et de l'argent :
1. L'IA est un travail numérique, pas une intelligence artificielle. Considérez-la comme l'embauche d'un travailleur très rapide et très spécialisé qui peut effectuer des tâches spécifiques à grande échelle, mais qui ne peut pas penser de manière créative ou s'adapter à de nouvelles situations sans formation.
2. Les fonctionnalités des plugins ne prédisent pas les résultats commerciaux. Les capacités techniques les plus impressionnantes se traduisent souvent par un impact nul sur les revenus. Concentrez-vous sur des workflows qui résolvent directement les problèmes des clients ou réduisent les coûts opérationnels.
3. La fiabilité l'emporte sur la sophistication. Un workflow AI simple qui fonctionne 99 % du temps est meilleur qu'un système complexe qui échoue de manière imprévisible. Prévoyez des échecs et construisez des processus de secours.
4. Les invites personnalisées comptent plus que le choix du modèle. Passer du temps à élaborer des invites spécifiques pour votre cas d'utilisation donne de meilleurs résultats que de changer entre différents modèles ou plugins AI.
5. Commencez par des tâches à volume élevé et à faible enjeu. Les descriptions de produits, les balises méta et la catégorisation sont des premières implémentations parfaites. Le service client et la prise de décision nécessitent des approches plus sophistiquées.
6. Mesurez tout immédiatement. Si vous ne pouvez pas mesurer l'impact commercial de votre mise en œuvre AI dans les 2 semaines, vous résolvez probablement le mauvais problème.
7. L'IA fonctionne mieux pour les processus existants. Elle est meilleure pour optimiser les workflows que vous avez déjà que pour créer de nouveaux modèles commerciaux entièrement nouveaux. Ne laissez pas l'IA déterminer votre stratégie produit.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Commencez par des workflows de génération de contenu pour les articles de blog et les descriptions de produits
Utilisez l'IA pour la qualification des prospects avant l'implication des ventes humaines
Mettez en œuvre des séquences d'intégration automatisées des clients basées sur le comportement des utilisateurs
Concentrez-vous sur la réduction du temps d'atteinte de la valeur plutôt que sur l'ajout de fonctionnalités
Pour votre boutique Ecommerce
Automatiser la génération de descriptions de produits pour de grands catalogues
Mettre en œuvre une catégorisation et un étiquetage de produits alimentés par l'IA
Utiliser l'IA pour des recommandations de produits personnalisées en fonction du comportement de navigation
Automatiser la génération de réponses aux avis et l'analyse des sentiments