De l’idée au concept : exploiter l’IA avant de construire son MVP

"J'ai une idée, mais je n'ai pas le budget (ni la technique) pour la lancer."

Dans les industries culturelles et créatives, passer de l'intuition à quelque chose de concret demande souvent trois ressources rares :

• du temps,
• de l'argent
• et des expertises extérieures.

Aujourd'hui, les outils d'Intelligence Artificielle changent la donne. Pas en remplaçant votre talent, mais en vous permettant de créer vous-même une première version pour tester votre projet avant d'investir.

Mais attention : entre un test rapide et un produit fini, il y a un monde. À quel moment faut-il s'entourer ? Ce qu'on produit avec l'IA, on le garde ou on repart de zéro ?

Venez découvrir une méthode concrète pour concevoir, tester et itérer avec l'IA sans confondre un test de prototype avec une solution aboutie.

• Remettre les mots à leur place : comprendre la différence entre un test IA, un prototype et un vrai MVP.
• La boîte à outils : tour d'horizon des outils disponibles et comment choisir le bon selon ce que vous voulez valider.
• L'art du Prompt : apprendre la méthode pour construire des instructions qui travaillent vraiment pour vous (cas concrets ICC).
• Mise en pratique : on met les mains dans le camboui ! Tests en direct sur des cas réels.
• La limite du test : identifier le moment où l'IA ne suffit plus et où il faut s'entourer pour passer à l'étape suivante.

• Une méthode, pas une démo : une approche structurée applicable dès le lendemain sur votre propre projet.
• Un regard lucide : vous saurez ce que l'IA fait vraiment et ce qu'elle ne fera jamais à votre place.
• Une vision claire de la suite : vous saurez quand s'arrêter de tester pour commencer à construire "pour de vrai".

L'intervenant : .

COO de Lonestone, un Product Studio spécialisé dans la création de solutions numériques (SaaS) et l’intégration de l’IA. Expert dans l’accompagnement de projets innovants, Loïc aide les entrepreneurs à transformer leurs visions créatives en produits numériques concrets, performants et scalables.