Je Crée un Business en 20 min avec 4 IA GRATUITE de Google

Historiquement, l'établissement d'une entreprise représentait un parcours ardu, exigeant la validation du marché, la création d'une solution, la prospection et la gestion client, souvent sans aucune ressource financière initiale ni personnel. Cette réalité a longtemps restreint le monde des affaires à une minorité. Cependant, l'avènement de l'intelligence artificielle modifie radicalement ce paysage. Cette présentation détaille l'utilisation combinée de quatre outils IA gratuits de Google pour créer et lancer des concepts commerciaux à une vitesse inédite. Après cette revue, la seule limite entre une idée et sa réalisation sera l'imagination de l'entrepreneur.

La démarche pour maximiser les chances de succès est structurée en quatre étapes distinctes, chacune exploitant un outil IA spécifique. La première phase consiste à valider le secteur et l'idée de business avant tout investissement. Ensuite, un assistant IA contextuel est créé pour accompagner tout le processus. La troisième étape se concentre sur la réalisation rapide d'un premier prototype pour valider la solution concrète. Enfin, la quatrième étape consiste à construire la solution finale pour la déployer et la rendre opérationnelle pour les futurs clients.

Avant de s'engager dans le développement d'une solution, il est impératif de s'assurer que tous les éléments nécessaires à une prise de décision éclairée sont en place. Cette préparation garantit que les efforts seront dirigés vers une opportunité avérée, minimisant les risques liés à un marché non réceptif ou à une idée non pertinente.

La première étape cruciale pour valider un projet repose sur l'utilisation de Notebook LM, un outil de l'écosystème Google. Cet outil excelle dans la collecte et la synthèse de centaines de sources d'information en un lieu unique. Une fonctionnalité méconnue permet de demander à Notebook LM d'effectuer des recherches approfondies sur un marché ciblé et de fournir des sources qualitatives pertinentes pour étayer la décision.

Le postulat de départ est l'intégration indispensable de l'IA dans les entreprises d'ici 2025 et les années suivantes. L'objectif est donc d'identifier un secteur en croissance exponentielle apte à intégrer cette technologie. Le secteur choisi pour cet exercice est l'e-commerce, un domaine confronté à un problème majeur : les clients commandent des vêtements sans les essayer, entraînant un volume important de retours, des pertes financières pour les commerçants et une aggravation de l'impact écologique.

Les e-commerces perdent de l'argent parce qu'ils doivent rembourser les commandes de leurs clients.

La solution envisagée est une application permettant à tout client d'essayer virtuellement un produit avant l'achat, réduisant ainsi drastiquement les retours et leur impact environnemental. Après avoir formulé le prompt initial pour valider ce secteur, Notebook LM a analysé le marché de l'habillement et du retail en ligne, retournant 20 sources. Il est possible de sélectionner ou de retirer ces sources pour affiner la base de connaissances.

Une fois les sources importées, l'outil analyse ces données pour confirmer la viabilité de l'idée. Le rapport généré a attribué une note de 8/10 à la taille et croissance du marché, et 9/10 à la rentabilité. Bien que la concurrence obtienne un 6/10, la recommandation finale confirme que le développement d'une application IA pour l'essayage virtuel dans le retail est une opportunité hautement viable.

Le rapport personnalisé, généré ensuite en français, sert de document de synthèse pour la suite du processus. Il détaille l'opportunité de créer une application d'essayage virtuel en réalité augmentée pour les boutiques e-commerce. Ce document est essentiel pour la prochaine étape, mais aussi pour toutes les phases ultérieures de création du business. La vidéo générée par Notebook LM, entièrement par IA, peut également être utilisée pour convaincre des partenaires ou investisseurs.

Ayant validé le secteur de l'e-commerce et défini le type d'application (essayage virtuel), la deuxième étape consiste à créer un assistant IA dédié qui conservera tout le contexte du projet. L'objectif est d'utiliser les grands modèles de langage (LLM) comme Gemini, l'équivalent de ChatGPT dans l'écosystème Google, pour garantir une meilleure compréhension des outils employés par la suite. Le rapport détaillé produit par Notebook LM est injecté dans la conversation pour contextualiser l'assistant.

Grâce au modèle de Gemini, l'assistant analyse le rapport et produit un cahier des charges détaillé sans nécessiter de travail manuel. Ce document inclut le contexte du projet, la description de l'application à construire (une application web complète et fonctionnelle pour l'essayage virtuel de vêtements), ainsi que les fonctionnalités principales attendues. Ce prompt complet et optimisé est ensuite prêt à être copié pour la phase de prototypage.

Générer une application web complète et fonctionnelle permettant un essayage virtuel de vêtements.

La troisième phase consiste à créer un prototype rapide de la solution pour valider rapidement sa faisabilité technique et son ergonomie avant d'investir du temps dans un développement complet. Google AI Studio est la plateforme choisie, permettant de tester les modèles d'IA générative directement dans l'écosystème Google. Le prompt optimisé créé par l'assistant est directement copié dans l'outil pour lancer la génération de l'application.

Le résultat initial, généré en une à deux minutes, est un environnement de « virtual fitting room ». Bien que fonctionnel, il manque des éléments cruciaux, notamment la connexion au panier utilisateur pour tester des ensembles d'articles ou des tests d'outfit entre eux. Les grandes entreprises comme Sephora ou Google utilisent déjà ces technologies, mais l'objectif ici est de créer une solution accessible aux PME e-commerce.

Le modèle de Nano Banana qui est derrière notre application va comprendre que l'image du mannequin ne doit pas bouger et qu'il doit simplement changer l'outfit.

Le modèle sous-jacent démontre une capacité impressionnante à maintenir l'identité du mannequin tout en remplaçant les vêtements (jean, pantalon cargo, manteau), ce qui était difficilement réalisable avec des modèles antérieurs comme celui de ChatGPT. Le prototype est jugé fonctionnel, validant l'idée de combiner les bonnes technologies pour aboutir à une solution concrète, bien que cette version ne soit pas encore déployée en production.

La dernière étape consiste à transformer ce prototype validé en une application réelle et fonctionnelle, nécessitant la création du backend et le déploiement. Pour cela, l'outil sélectionné est Firebase Studio, décrit comme le « Full Stack AI Workspace ». Cet outil permet de générer l'application dans l'écosystème Google, tirant parti des modèles Gemini et Nano Banana, tout en gérant l'infrastructure front-end et back-end.

Plutôt que de repartir de zéro, le code source du prototype créé sur Google AI Studio est téléchargé. Ce dossier est ensuite importé dans l'assistant Gemini, qui est chargé de générer le prompt spécifique pour Firebase Studio, en reprenant la charte graphique (DA) d'une référence comme Asos. Après insertion de la clé d'API Gemini nécessaire, l'application commence à se construire sur Firebase Studio, reprenant le design souhaité.

Une fois satisfait du résultat sur Firebase Studio, l'utilisateur clique sur « Publish » pour développer le backend et héberger l'application sur les serveurs Firebase, la rendant ainsi accessible en ligne. Il est conseillé de générer une infrastructure backend séparée (avec des outils comme Super Base) pour la gestion des profils utilisateurs et des bases de données spécifiques à chaque client. L'assistant Gemini, conservant le contexte, peut ensuite générer une séquence de quatre e-mails de prospection ciblée pour les boutiques e-commerce et proposer des structures tarifaires pour l'abonnement de l'application.

Aujourd'hui, l'IA facilite énormément les choses et il est littéralement la meilleure période de l'histoire pour commencer à entreprendre.

L'ensemble du processus démontre qu'il n'est plus nécessaire de dépenser des sommes considérables avant d'avoir un Produit Minimum Viable (MVP) ou un prototype vendable. L'intégration de l'IA est devenue une obligation pour les entreprises, et pour celles qui ne savent pas par où commencer, des stratégies dédiées existent pour exploiter au maximum ces nouvelles opportunités.