4 enseignements de notre lancement de l’IA : ce qui a réussi et ce qui a échoué

Nous avons lancé l’IA de Notion deux semaines avant que ChatGPT 3 explose et transforme le paysage.

Dans les mois suivants, alors que d’autres entreprises publiaient des communiqués de presse avec des captures d’écran de produits qui pourraient exister un jour, Notion avait déjà un vrai produit disponible.

Mais le sprint qui nous a permis d’arriver sur le marché en premier a nécessité quelques compromis. Dans cet article, nous vous parlons des stratégies que nous avons adoptées pour mettre l’IA de Notion sur le marché : ce qui a réussi, ce qui a échoué, et surtout ce que nous avons appris.

Quand une technologie fondamentale déferle sur le marché, il faut être rapide. En 2022, tous les développeurs d’IA inventaient au jour le jour. Chez Notion, nous avions décidé que la stratégie optimale était de lancer notre produit au plus vite, de mettre l’IA de Notion entre les mains de nos premiers utilisateurs et d’informer nos équipes d’ingénierie à la source en prenant la température auprès d’une communauté beaucoup plus vaste que ne l’aurait permis une étude de marché traditionnelle.

Mais pour prendre de la vitesse, il a fallu faire de gros compromis. Certaines fonctionnalités importantes étaient encore peu ou pas développées. Nous avons fait des choix rapides et incertains en matière de design et d’UX. Nous avons priorisé l’anglais, en gardant les autres langues pour plus tard. Et nous avons demandé aux gens de s’inscrire sur une liste d’attente pour essayer une version alpha imparfaite, en espérant que la majeure partie de notre communauté comprendrait que Notion débutait dans le monde de l’IA, et s’améliorerait en cours de route.

Au-delà des fonctionnalités limitées, notre objectif de vitesse nous obligeait à adopter une stratégie de mise sur le marché qui laissait de nombreuses questions en suspens : Comment les client·e·s Notion allaient utiliser notre IA ? Comment décrire notre IA et ses fonctionnalités ? Comment facturer nos client·e·s ?

Est-ce que toutes ces inconnues nous ont inquiétés ? Oui. Mais est-ce que ralentir nous aurait permis de développer un meilleur produit ? Probablement pas. Quand on apprend en temps réel, en écoutant sa communauté, on progresse plus vite.

Quand nous avons ouvert notre liste d’attente pour l’IA de Notion en novembre 2022, nous espérions rallier 200 000 personnes. Cinq semaines plus tard, elle en comptait déjà un million. Ce volume nous a permis d’affiner la manière dont nous voulions décrire notre l’IA.

Notre première supposition — largement partagée dans ce secteur jeune — était que les gens utiliseraient l’IA générative pour toutes les tâches de rédaction, des articles de blog aux e‑mails commerciaux en passant par la poésie. Notre message initial reflétait cet usage.

Mais les essais en version alpha ont révélé que les utilisateurs préféraient rédiger un premier jet eux-mêmes, puis utiliser l’IA pour l’enrichir. La demande la plus populaire dans les débuts de l’IA de Notion était « Améliorer texte ». Nous sommes donc passés de l’IA en tant que générateur de contenu à l’IA en tant que partenaire collaboratif. Plutôt que de faire le travail à votre place, l’IA allait devenir un guide intelligent, qui vous aiderait à faire plus de choses, plus vite et mieux.

Autre surprise : le premier public à adopter l’IA de Notion n’était pas celui auquel nous nous attendions. Nous imaginions une foule d’entreprises en quête de productivité, mais en fait la plupart des membres de notre communauté cherchaient des façons de s’en servir dans la vie quotidienne, à la maison, entre amis, à l’école. Cette vidéo pour le lancement officiel grand public montrait comment l’IA de Notion facilitait la vie d’une employée de bureau stressée en l’aidant à terminer trois tâches urgentes en 45 secondes seulement. Ce clip a eu un certain succès, mais nous avions encore du chemin à parcourir pour trouver notre public.

Dans notre stratégie initiale, les client·e·s Notion pouvaient accéder au module d’IA en payant un petit forfait fixe, puis au prorata, selon l’usage. Nous avions conçu un système à 3 niveaux qui rendait l’IA peu coûteuse à ajouter, mais ne permettait qu’un usage l’imité. Les client·e·s payaient pour un certain nombre de demandes d’IA par mois, et une fois le plafond atteint, en hors forfait.

Voilà un système ultrapersonnalisé et centré sur l’utilisateur, non ? Après tout, on ne devrait jamais avoir à payer un centime pour une IA qu’on n’utilise pas. C’était comme un forfait de téléphonie mobile !

Mais comme tant de forfaits de téléphonie mobile, notre stratégie tarifaire a engendré plus de complexité que prévu. La demande de nos client·e·s était claire : Je ne veux pas avoir à vérifier combien de crédits il me reste pour le mois à chaque fois que je veux utiliser l’IA.

Avec le recul, le problème est devenu évident : payer à la demande décourageait l’exploration, et comment les novices allaient-ils apprendre à utiliser ce nouvel outil si ce n’est en l’explorant ?

Alors, quelques semaines seulement avant le lancement grand public en février dernier, nous avons revu la tarification de l’IA de Notion pour créer le forfait mensuel fixe que vous connaissez aujourd’hui.

Notre communauté nous a guidés dans nos choix de tarification, mais elle avait aussi beaucoup à nous apprendre sur notre façon de parler de l’IA, y compris de certaines de ses fonctionnalités les plus utiles.

L’IA de Notion n’est pas un produit homogène, mais plutôt un ensemble de fonctionnalités, dont certaines sont assez spéculatives. Les commentaires des utilisateurs nous sont précieux pour décider lesquelles prioriser.

Dans son tweet annonçant la sortie de la version alpha, Ivan qualifiait l’IA de Notion de « vraiment utile ». Mais utile pour qui, et pour quoi ? Nos premiers utilisateurs professionnels nous ont indiqué que c’était surtout dans les tâches de rédaction qu’elle leur faisait gagner du temps, et ce commentaire revenait souvent. Nous avons donc ouvert un dialogue direct avec nos client·e·s pour mieux répondre à une question d’une simplicité trompeuse :

Qu’est-ce qui rendait leur travail difficile ?

Leurs commentaires ont clairement montré que la principale difficulté dans Notion était la même que dans tous les outils SaaS, à savoir la recherche d’informations : pouvoir trouver les informations dont on a besoin, quand on en a besoin. Cette prise de conscience a changé notre regard sur les utilisateurs de notre IA. Mais elle a aussi eu des conséquences sur son évolution : d’abord assistant de rédaction, elle allait bientôt intégrer le remplissage automatique, puis l’outil Q&A, qui extrait les informations de votre espace de travail pour répondre instantanément à vos questions.

Les commentaires de notre communauté ont également changé notre façon de parler de l’IA de Notion. Quand les utilisateurs ont lu nos premières descriptions ambitieuses — « Voyez plus grand, travaillez plus vite et stimulez votre créativité » — ils nous ont envoyé des commentaires qui revenaient globalement tous à : « Je ne sais toujours pas quoi faire avec ce truc. ».

Beaucoup d’encre avait déjà coulé pour vanter les mérites de l’IA. Alors plutôt que d’en parler, il fallait s’attacher à les démontrer. C’est pourquoi la page d’accueil actuelle utilise des exemples concrets d’instructions Q&A :

• Comment signaler un bug à l’équipe ingénierie ?

• Quand est prévu le lancement de la refonte du site Web ?

• Sur quoi travaille l’équipe IA cette semaine ?

Alors, sur quoi travaille notre équipe IA en ce moment ? Parlons-en. Nous apprenons encore à faire du vélo sans les petites roues, comme tout le monde dans le secteur. Mais nous allons continuer à pédaler vite, à vous écouter attentivement et à partager les leçons tirées de cette aventure.

Rendez-vous au prochain lancement !