Décoder l’ajustement produit-marché (PMF)

L’un des plus grands défis lorsqu’on crée un logiciel — ou une solution d’IA — est de savoir si notre produit répond vraiment à un problème important pour le bon public. Des fondateurs expérimentés disent souvent que trouver l’ajustement produit-marché est un moment clé :

C’est quand la demande des clients commence à grandir naturellement, et que les progrès deviennent plus faciles et moins forcés.

Certains signes montrent que vous vous rapprochez de ce moment : les clients sont plus satisfaits, ils passent à des offres plus chères, ou ils disent que votre produit leur manquerait beaucoup s’il disparaissait. Ces signes montrent une chose simple : réussir l’ajustement produit-marché, c’est créer une solution qui touche vraiment les gens et qui résout un problème important pour eux.

Chez Scaltify, nous commençons toujours nos projets IA en posant la question : « Qui est le client, et quel problème essayons-nous de résoudre pour lui ? » Mais pour répondre à cette question, il faut plus que des questions simples. Il faut avoir de vraies discussions pour comprendre les détails du problème. Dans son livre Deploy Empathy, Michele Hansen donne une méthode claire et utile pour parler avec les clients de façon empathique et découvrir leurs vrais besoins, tout en évitant les erreurs.

Pour réussir un projet d’IA, il est souvent plus important de bien comprendre les besoins de l’entreprise que de créer une solution technique. Encore et encore, on voit que les outils comme les modèles de langage ne peuvent pas résoudre des objectifs flous ou des priorités mal définies.

Poser de meilleures questions

La façon dont vous posez vos questions peut tout changer. Souvent, on influence les réponses sans le vouloir, en cherchant à faire valider nos idées. Par exemple, si vous dites : « On pense créer ça. Qu’en pensez-vous ? », les gens vont peut-être éviter de dire ce qu’ils pensent vraiment pour ne pas vous vexer.

Il vaut mieux poser des questions ouvertes, comme :

• Pouvez-vous me décrire comment vous gérez ce problème aujourd’hui ?

• Qu’est-ce qui est le plus difficile pour vous dans ce problème ?

• Pouvez-vous me raconter la dernière fois que cela vous est arrivé ?

Ces questions aident à comprendre la réalité du client, sans essayer de confirmer vos idées.

Écouter au lieu de vendre

Autre point important : les conversations avec les clients doivent être centrées sur leurs besoins, pas sur votre produit. Si vous écoutez avec curiosité, vous découvrirez ce qui les motive ou les frustre vraiment. Pour les projets d’IA, c’est essentiel. Beaucoup échouent parce qu’on propose des solutions trop vite, sans comprendre les vraies causes du problème. En prenant le temps d’écouter et de comprendre, on évite de créer un outil inutile.

IA pratique : passer des prédictions aux actions

Il est facile de se concentrer sur des algorithmes complexes, mais leur impact reste limité s’ils ne répondent pas à un besoin réel. Prenons l’exemple d’un modèle d’IA utilisé dans le commerce en ligne pour prédire quels produits un client pourrait acheter. La vraie valeur ne vient pas seulement de la précision des recommandations, mais de ce que ces prédictions permettent de faire : afficher des produits plus pertinents, améliorer l’expérience utilisateur, et augmenter les ventes sans effort supplémentaire. C’est là que l’IA devient utile — quand elle soutient une action concrète. Aucun client ne veut de l’IA juste pour la technologie : il cherche à résoudre un problème précis.

Créer la confiance par la transparence

Avec l’IA, il est plus difficile d’atteindre l’ajustement produit-marché, car les systèmes IA — qu’ils soient génératifs ou basés sur l’apprentissage machine — ne sont jamais 100 % exacts. Contrairement aux logiciels classiques, l’IA donne des résultats basés sur des probabilités. Cela ajoute de l’incertitude, que les utilisateurs doivent comprendre.

Par exemple, un système d’IA utilisé dans le service client ne devrait pas fournir une seule réponse automatique à une demande complexe. Il devrait plutôt proposer plusieurs options de réponse, chacune avec un niveau de confiance. Ce n’est pas une faiblesse, mais une force : cela permet à l’agent humain de choisir la réponse la plus adaptée selon le contexte, tout en gardant la main sur l’échange.

Un bon produit IA doit être transparent. Une interface claire qui montre les limites de l’IA renforce la confiance. Et avec les retours humains, ces systèmes s’améliorent avec le temps, devenant plus utiles dans la réalité.

Apprendre en testant rapidement

Le développement logiciel fonctionne bien quand on teste vite des idées avec des prototypes et des retours clients. C’est le meilleur moyen de savoir ce qui marche ou pas. Les clients disent vite ce qu’ils n’aiment pas, et ces remarques aident à améliorer le produit.

Avec l’IA, ce cycle de retour est encore plus important. Il faut non seulement comprendre ce que les utilisateurs aiment, mais aussi leur permettre de corriger ou ajuster les prédictions. Cela les rend actifs dans l’évolution du produit, ce qui permet à l’IA de mieux s’adapter à la réalité.

Le MLP base du succès de l’IA

Pour créer de la valeur avec l’IA, les entreprises doivent intégrer les émotions dans leur stratégie. Cette logique s’inscrit dans l’idée de Minimum Lovable Product — un produit qui ne se contente pas d’être fonctionnel, mais qui crée une vraie connexion avec ses utilisateurs, même en version simple. Offrir de la transparence, de la flexibilité et une vraie utilité dès les premières versions, c’est ce qui rend un produit IA non seulement acceptable, mais réellement apprécié.

Contactez-nous pour apprendre à mieux aligner vos solutions IA avec les besoins de vos clients.