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À court terme (< 3 mois)
L'année dernière, un client potentiel m'a approché avec une opportunité passionnante : créer une plateforme de marché à double sens avec des fonctionnalités d'IA. Le budget était substantiel, le défi technique était intéressant, et cela aurait été l'un de mes plus grands projets à ce jour.
J'ai dit non.
Mais voici le rebondissement - j'ai recommandé qu'ils utilisent Bubble.io pour leur prototype d'IA à la place. Pas parce que j'étais paresseux, mais parce que j'avais appris quelque chose de crucial sur le développement MVP à l'ère de l'IA : la contrainte n'est plus de construire, c'est de savoir quoi construire et pour qui.
Pendant que tout le monde débat sur l'utilisation de React ou Vue, sur la construction d'API personnalisées ou l'utilisation de services existants, ils manquent le point fondamental. Votre premier MVP ne devrait pas prendre trois mois à construire - il devrait prendre trois jours.
Dans ce guide, vous découvrirez :
Pourquoi les plateformes sans code comme Bubble sont parfaites pour le prototypage d'IA
La vraie raison pour laquelle la plupart des MVP d'IA échouent (indice : ce n'est pas technique)
Mon cadre exact pour valider les fonctionnalités d'IA avant d'écrire du code
Comment intégrer des services d'IA dans Bubble sans aucune programmation
Quand passer de Bubble au développement personnalisé
Prêt à construire votre prototype d'IA en quelques jours, pas en quelques mois ? Plongeons dans le pourquoi Bubble pourrait être votre arme secrète.
Réalité de l'industrie
Ce que le monde des startups AI se trompe constamment
Entrez dans n'importe quel accélérateur de start-up ou rencontre technologique, et vous entendrez les mêmes conseils concernant le prototypage de l'IA : "Construisez-le correctement dès le premier jour." La sagesse conventionnelle va quelque chose comme ceci :
Utilisez Python et FastAPI pour une compatibilité maximale des bibliothèques d'IA
Mettez en place des pipelines MLOps appropriés dès le départ
Concevez une architecture évolutive qui peut gérer des charges d'entreprise
Implémentez des pipelines de données robustes et un versionnage des modèles
Construisez des API personnalisées pour un contrôle total sur les fonctionnalités de l'IA
Ce conseil vient d'un bon endroit. Les fondateurs techniques et les développeurs veulent éviter la "dette technique" et s'assurer que leurs applications IA peuvent évoluer. Les VCs adorent entendre parler de "stacks technologiques propriétaires" et d' "infrastructures d'apprentissage machine avancées."
Le problème ? La plupart des start-ups IA meurent avant même d'avoir besoin de s'évoluer.
Selon CB Insights, 70 % des start-ups IA échouent dans les deux premières années. Mais voici le hic - ce n'est que rarement à cause de limitations techniques. C'est parce qu'elles ont passé six mois à construire l'application IA "parfaite" que personne ne voulait.
La véritable question n'est pas de savoir si votre modèle IA peut gérer 10 000 requêtes par seconde. C'est de savoir si même 10 personnes veulent l'utiliser en premier lieu. Pourtant, les fondateurs continuent à optimiser pour l'échelle avant d'avoir atteint un bon ajustement.
Pendant ce temps, des entreprises comme OpenAI ont prouvé que vous pouvez commencer avec des interfaces simples et évoluer plus tard. L'interface initiale de ChatGPT était essentiellement une zone de texte - construite en quelques jours, pas en quelques mois.
Considérez-moi comme votre complice business.
7 ans d'expérience freelance avec des SaaS et Ecommerce.
Voici l'histoire que je ne raconte généralement pas. Avant de développer mon approche actuelle du prototypage AI, j'ai fait la même erreur que tout le monde.
Une startup fintech m'a engagé pour construire leur "conseiller financier alimenté par l'IA." Le concept était solide : utiliser l'apprentissage automatique pour analyser les modèles de dépense et fournir des recommandations d'investissement personnalisées. Ils avaient un budget de 50 000 $ et un délai de trois mois.
Comme tout "bon" développeur, j'ai commencé par les bases techniques. Backend Python, base de données PostgreSQL, pipeline ML personnalisé, frontend React. J'ai passé des semaines à mettre en place l'environnement de développement parfait. Conteneurs Docker, pipelines CI/CD, tout cela.
Trois mois plus tard, nous avions une belle application AI évolutive. Le code était propre, l'architecture était solide et les modèles ML étaient impressionnants de précision. Mais nous avions exactement zéro utilisateurs qui voulaient réellement l'utiliser.
Le client avait consumé son budget, et nous avions construit une solution AI pour un problème qui n'existait pas vraiment de la manière dont nous l'avions imaginé. Les utilisateurs voulaient des outils de budgétisation simples, pas des recommandations AI complexes. Ils voulaient de la transparence, pas des algorithmes boîte noire prenant des décisions financières.
Cet échec m'a appris quelque chose de crucial : dans le développement AI, la rapidité d'itération l'emporte sur la perfection technique à chaque fois.
Pour le prochain projet AI sur lequel j'ai travaillé, j'ai pris une approche complètement différente. Au lieu de commencer par le code, j'ai commencé par Bubble.io et des API AI externes. En une semaine, nous avions un prototype fonctionnel. En deux semaines, nous avions de vrais utilisateurs testant de vraies fonctionnalités. Au bout de trois mois, nous savions exactement ce qu'il fallait construire - et plus important encore, ce qu'il ne fallait pas construire.
C'est à ce moment-là que j'ai réalisé : Bubble n'est pas un compromis pour le prototypage AI. C'est en fait le choix supérieur pour la plupart des MVP AI.
Voici mon Playbooks
Ce que j'ai fini par faire et les résultats.
Après cette leçon coûteuse, j'ai développé une approche systématique pour le prototypage IA que j'utilise maintenant pour chaque projet IA. Voici le cadre exact qui a permis à des clients d'économiser des milliers de dollars et des mois de temps de développement.
Jour 1 : UI de base et flux utilisateur
Au lieu de me soucier des modèles IA, je commence par l'expérience utilisateur. Dans Bubble, je peux construire l'ensemble de l'interface utilisateur en quelques heures, pas en quelques jours. Je crée les écrans principaux, configure l'authentification des utilisateurs et conçois le flux de travail principal. La clé de l'aperçu ? La plupart des applications IA ne sont que des formulaires intelligents avec des sorties intelligentes.
Pour un moteur de recommandation, cela signifie : formulaire d'entrée, état de chargement, affichage des résultats. Pour un chatbot : interface de chat, historique des messages, paramètres utilisateur. L'IA n'est qu'un composant dans une expérience utilisateur plus large.
Jour 2 : Intégration de l'IA externe
C'est ici que le connecteur API de Bubble devient votre meilleur ami. Au lieu de former des modèles personnalisés, je m'intègre à des services d'IA existants :
OpenAI API pour le traitement du langage naturel
Google Cloud Vision pour l'analyse d'image
Hugging Face pour des modèles spécialisés
AssemblyAI pour la reconnaissance vocale
La magie se produit dans l'éditeur de flux de travail de Bubble. Je peux enchaîner plusieurs services d'IA ensemble, traiter les résultats et les présenter aux utilisateurs - le tout sans écrire une seule ligne de code. Besoin d'analyser le sentiment, puis de générer une réponse, puis de la traduire ? Ce sont trois appels API dans un seul flux de travail.
Jour 3 : Flux de données et tests
La base de données de Bubble est parfaite pour les besoins de données MVP. Je configure des types de données pour les utilisateurs, les requêtes IA et les résultats. Ensuite, j'ajoute un suivi analytique pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec les fonctionnalités IA. Le plus important, je mets en œuvre des boucles de rétroaction - des moyens pour les utilisateurs d'évaluer les sorties IA et d'améliorer le système au fil du temps.
Au troisième jour, j'ai une application IA entièrement fonctionnelle que de vrais utilisateurs peuvent tester. Pas une démo, pas un prototype - un produit fonctionnel.
L'avantage de l'itération
C'est ici que le véritable pouvoir de Bubble se manifeste. Lorsque les utilisateurs demandent inévitablement des changements (et ils le feront), je peux les mettre en œuvre en quelques minutes. Voulez-vous ajuster l'invite IA ? Changez-la dans le flux de travail. Besoin d'ajouter un nouveau champ de saisie ? Glissez et déposez. Voulez-vous essayer un autre service IA ? Échangez le point de terminaison API.
Dans le développement traditionnel, chacun de ces changements nécessite des modifications de code, des tests et un déploiement. Dans Bubble, ce sont des modifications de configuration qui se produisent instantanément.
J'ai utilisé ce cadre pour des applications IA allant des générateurs de contenu aux outils d'analyse prédictive. Le schéma est toujours le même : construire rapidement, tester le comportement des utilisateurs réels, itérer en fonction des retours. Au moment où la plupart des solutions codées sur mesure terminent leur configuration technique, j'ai déjà validé la fonctionnalité IA de base et la demande utilisateur.
Avantage de vitesse
Construisez des prototypes d'IA fonctionnels en quelques jours, pas en mois.
Efficacité des coûts
Utilisez des API IA externes au lieu de former des modèles personnalisés
Validation de l'utilisateur
Tester le comportement réel des utilisateurs avant de s'engager dans l'architecture technique
Vitesse d'itération
Apportez des modifications instantanément sans cycles de déploiement de code
Les résultats parlent d'eux-mêmes. En utilisant cette approche basée sur Bubble, j'ai aidé des clients à valider des concepts d'IA en quelques semaines au lieu de mois, dépensant des milliers au lieu de dizaines de milliers.
Un client récent envisageait de créer un outil de modération de contenu AI sur mesure. En utilisant Bubble et l'API de modération d'OpenAI, nous avions un prototype fonctionnel en 3 jours. Après deux semaines de tests utilisateurs, nous avons découvert que les utilisateurs avaient en réalité besoin d'amélioration du contenu, pas de modération. Changer de direction dans Bubble a pris un après-midi. Une solution personnalisée aurait nécessité de tout repartir de zéro.
Un autre client voulait construire un chatbot de support client alimenté par l'IA. Les estimations traditionnelles étaient de 2 à 3 mois et 75K$. En utilisant Bubble avec l'API d'OpenAI, nous avons eu la première version fonctionnelle en une semaine pour moins de 2K$. Plus important encore, nous avons appris que les clients préféraient des agents humains assistés par l'IA plutôt que des réponses entièrement automatisées - un aperçu qui a complètement changé leur stratégie produit.
Le schéma est constant : Bubble élimine le risque technique et vous permet de vous concentrer sur le risque produit. Au lieu de vous demander "pouvons-nous construire cela?" vous pouvez vous concentrer sur "devons-nous construire cela?"
Parmi la douzaine de prototypes d'IA que j'ai construits avec cette approche, 8 ont considérablement changé de direction en fonction des retours des utilisateurs. Seuls 3 ont poursuivi le développement personnalisé. Cela signifie que 75% des projets ont évité des reconstructions techniques coûteuses en validant d'abord avec Bubble.
Ce que j'ai appris et les erreurs que j'ai commises.
Pour que vous ne les fassiez pas.
Après des dizaines de projets d'IA utilisant cette approche, voici les leçons les plus importantes que j'ai apprises :
La complexité technique tue plus de startups en IA que la concurrence sur le marché. Chaque heure consacrée à l'infrastructure est une heure non consacrée à comprendre les utilisateurs.
Les API externes d'IA sont généralement meilleures que les modèles personnalisés. OpenAI, Google et d'autres ont dépensé des milliards dans la recherche en IA. Votre startup ne pourra probablement pas faire mieux en version 1.
Les utilisateurs se soucient des résultats, pas des algorithmes. Ils se fichent de savoir si vous utilisez GPT-4 ou un simple moteur de règles - ils se soucient de savoir si cela résout leur problème.
Le moyen le plus rapide d'améliorer l'IA est d'obtenir des retours des utilisateurs. Les données d'utilisation réelles surpassent chaque fois l'optimisation théorique.
La plupart des fonctionnalités de l'IA sont en réalité des problèmes d'UI/UX. Le défi n'est pas de faire fonctionner l'IA - c'est de rendre les résultats de l'IA utiles et compréhensibles.
Bubble évolue davantage que la plupart des fondateurs ne le pensent. Des entreprises ont construit des entreprises de plusieurs millions de dollars entièrement sur Bubble. Votre MVP IA n'a probablement pas besoin de code personnalisé.
La rapidité d'itération est l'avantage concurrentiel ultime. Alors que les concurrents débattent de l'architecture technique, vous apprenez des utilisateurs réels et améliorez votre produit.
La plus grande erreur que je vois les fondateurs faire est de traiter le prototypage d'IA comme le développement logiciel traditionnel. Les produits IA doivent être découverts, pas seulement construits. Bubble vous donne la rapidité pour découvrir ce qui fonctionne réellement avant de vous engager dans un développement personnalisé coûteux.
Comment vous pouvez adapter cela à votre entreprise
Mon playbook, condensé pour votre cas.
Pour votre SaaS / Startup
Pour les startups SaaS cherchant à ajouter des fonctionnalités d'IA :
Commencez par des API d'IA externes avant de construire des modèles personnalisés
Utilisez Bubble pour tester rapidement des flux de travail IA avec de vrais utilisateurs
Concentrez-vous sur la valeur pour l'utilisateur, pas sur la complexité technique
Mettez en place des boucles de feedback pour améliorer les résultats d'IA
Pour votre boutique Ecommerce
Pour les magasins de commerce électronique envisageant des fonctionnalités d'IA :
Tester les recommandations de produits IA avant le développement personnalisé
Utiliser des chatbots pour la validation du support client
Essayer la recherche et la personnalisation alimentées par l'IA via des API
Valider les fonctionnalités d'IA qui génèrent réellement des ventes