De la génération de questions aux mèmes : comment Ramsri Golla a transformé des résultats d'IA en produits

Faire passer la recherche vers un produit utilisable

Ramsri Goutham Golla a étudié l'ingénierie électrique et le traitement du signal aux États-Unis et a travaillé dans la Silicon Valley, où il a appris l'apprentissage profond par des cours en ligne. Après son retour en Inde en 2018, il a mené en parallèle des missions en freelance et le développement de produits, en cherchant l'occasion de transformer ses compétences en activité. Dans sa première tentative, un service de génération d'images à partir de texte, il a constaté combien il était difficile de résoudre seul un problème de recherche et, en même temps, de trouver des clients. Il s'est ensuite concentré sur des travaux qu'il pouvait réaliser avec les moyens dont il disposait et dont l'usage était concret.

En 2019, alors qu'il envisageait une activité à Singapour avec un fondateur du secteur des technologies éducatives, il a remarqué que les entreprises d'éducation confiaient à des prestataires la production des sujets d'examen. Tous deux ont fondé Aurora, qui génère des questions par IA, et ont reçu un investissement de l'investisseur d'amorçage Entrepreneur First. Des conflits entre les cofondateurs ont toutefois conduit à fermer l'entreprise et à rendre le reste de l'investissement. Ramsri a continué à travailler sur la génération de questions par la suite.

L'un des canaux de publication des résultats de recherche était une bibliothèque open source nommée Questgen. Les développeurs pouvaient exécuter le code d'exemple pour créer des questions à choix multiple ou des questions oui-non à partir d'un texte, et reformuler des questions existantes avec d'autres mots. Le dépôt renvoyait aussi à un cours expliquant l'installation, les exemples d'exécution et la manière de créer et de déployer le modèle. C'était un support qui réduisait pour d'autres développeurs la charge de travailler la génération de questions depuis zéro.

La première application web destinée au grand public avait une forme simple, avec un champ de saisie à côté d'un champ de résultat. Ramsri a appris l'outil sans code Bubble pour créer les écrans et a ajouté les fonctions nécessaires une à une, en commençant par le paiement. Ce travail transférait le code de recherche publié vers un service que les enseignants et les créateurs de contenus éducatifs pouvaient utiliser directement.

Dans une interview de juin 2022, le revenu récurrent mensuel qu'il déclarait pour Questgen était de 500 dollars. Plus tard, lorsqu'il a présenté le produit sur Reddit, un utilisateur a proposé un modèle publicitaire en disant que 20 dollars par mois était trop lourd pour les enseignants. Ramsri a répondu que le revenu récurrent mensuel était alors de 1 200 dollars et qu'il maintiendrait le modèle payant. Il a choisi l'étape suivante à partir de la demande confirmée par des paiements réels.

Relier le travail qui suit la génération de questions

L'usage de Questgen suit l'ordre de travail de la personne qui crée les questions. L'utilisateur saisit un texte ou un document et choisit un type de question ; le service génère les questions, puis l'utilisateur modifie le résultat et l'exporte. L'enseignant peut fabriquer des exercices à partir du matériel de cours, l'éditeur peut rédiger des questions d'évaluation à joindre à un manuel, et le responsable des ressources humaines d'une entreprise peut préparer un examen vérifiant la compréhension des règles internes. Le produit s'adressait à ceux qui disposaient déjà de la matière à partir de laquelle poser des questions.

La fonction qui transfère les questions terminées vers les outils éducatifs existants comptait aussi. Questgen propose divers formats d'export au-delà du PDF, comme Moodle XML, QTI et des CSV adaptés à plusieurs services éducatifs. Si le personnel éducatif devait ressaisir les résultats générés dans le système de gestion de l'apprentissage, l'avantage de l'automatisation diminuerait. L'export réduisait le travail répétitif qui suit la génération de questions.

Les articles techniques publiés auparavant ont servi à attirer des clients. Ramsri a relié Questgen depuis les articles qu'il avait écrits sur la génération de questions, et le trafic de recherche s'est transformé en visites du produit. Le lancement n'a pas suscité beaucoup d'attention, mais le produit a grandi peu à peu grâce aux contenus déjà en ligne et à la recherche.

Il a ensuite approfondi le développement web et refait le service avec Next.js. Dans une rétrospective d'août 2024, il a déclaré un revenu récurrent mensuel de Questgen de 3 000 à 4 000 dollars et une marge d'environ 70 %. Il expliquait que le service avait alors atteint un stade où il pouvait fonctionner sans y consacrer beaucoup de temps de maintenance.

Trois fondateurs résolvent les frictions de la création de mèmes

Pendant qu'il exploitait Questgen, Ramsri s'est intéressé à un autre type de création de contenu. Sanjeev NC, qui travaillait dans le produit et le marketing, construisait une base de données pour chercher des mèmes par émotion, et Ramsri expérimentait un générateur de mèmes par IA. Tous deux ont découvert le travail de l'autre sur LinkedIn et ont discuté d'une collaboration. Le développeur Nico Botha, que Ramsri avait connu sur Twitter, les a rejoints, et l'équipe de Supermeme s'est formée ainsi.

Les rôles ont été répartis selon l'expérience de chacun. Ramsri s'est chargé du développement IA, Nico du développement du service web, et Sanjeev de l'expérience de création de mèmes ainsi que du produit et du marketing. Ils ont commencé le développement en janvier 2022, lancé le produit en février et obtenu leur premier client. Au début, ils collaboraient par un groupe WhatsApp et des appels vidéo réguliers, sans s'être rencontrés en personne.

Créer un mème comportait beaucoup de choses que la seule retouche d'image ne réglait pas. Il fallait trouver une image qui corresponde à la situation à transmettre, comprendre dans quel contexte cette image s'emploie, et relier la situation et l'humour par une phrase courte. Même une image familière était difficile à chercher si l'on ignorait son nom, et une fois la phrase terminée, il fallait ajuster la position et la taille du texte. L'équipe de Supermeme a transféré ce processus vers des fonctions du produit, étape par étape.

Supermeme trouve un modèle de mème adapté lorsque l'utilisateur décrit une situation en une phrase, et rédige un texte qui correspond à ce format. D'après la description du produit publiée aujourd'hui, il analyse le sens de toute l'entrée, la compare aux informations des modèles et choisit un candidat approprié. L'utilisateur n'a pas besoin de connaître d'abord le nom ou le format du mème, et il peut modifier le texte et la disposition générés. Refléter le contexte porté par les modèles dans la recherche et la génération est un élément important du produit.

Transformer l'intérêt en clients payants

Au départ, il s'agissait surtout d'une expérimentation pour créer des mèmes par IA, mais l'équipe a peu à peu retenu le travail marketing comme usage principal. Une orientation publiée en janvier 2023 incluait le projet de réduire l'effort que le personnel marketing consacre à la recherche, à la rédaction des textes et au redimensionnement. Les clients visés étaient ceux qui voulaient utiliser l'humour dans des publications de réseaux sociaux, des présentations et des blogs. L'usage du produit s'est précisé : d'une expérience ponctuelle consistant à créer quelque chose d'amusant, il est devenu un outil employé dans la production répétée de contenus.

Le public que les cofondateurs avaient déjà aidé à la diffusion initiale. À eux trois, ils réunissaient environ 100 000 abonnés sur les réseaux sociaux, avec peu de recoupement entre eux. En présentant le produit sur leurs propres canaux, Supermeme a pu atteindre des groupes d'utilisateurs différents. Sanjeev a rappelé plus tard que ce public avait été un atout important qui avait accéléré la diffusion initiale.

Supermeme, lancé en février 2022, a atteint 100 000 inscriptions cumulées en février 2023. À mesure que l'intérêt pour l'IA générative grandissait, il a été inclus dans des listes d'outils d'IA présentées par divers créateurs de contenu, et ceux qui les voyaient cherchaient le produit et venaient à lui. Quand l'équipe a commencé à apparaître sur des recherches comme « AI meme generator », elle a consacré plus d'efforts à l'optimisation pour les moteurs de recherche et à la publication de contenus. C'était une manière de conduire vers la recherche l'intérêt né sur les réseaux sociaux.

Au premier trimestre 2023, il a enregistré 150 000 inscriptions cumulées et 10 millions de mèmes générés. Mais pendant que l'usage augmentait vite, les montants facturés pour l'usage des modèles augmentaient aussi. Un texte publié début avril de la même année a également annoncé l'arrivée à 100 clients payants. Les traces de cette période montrent la réalité : exploiter un produit que beaucoup de gens essaient oblige à surveiller à la fois la croissance des clients payants et les coûts de génération.

Sanjeev a ensuite déclaré dans une interview que le revenu récurrent mensuel de Supermeme était d'environ 5 000 dollars et que les clients payants dépassaient 250. Même alors, les trois cofondateurs menaient le produit en parallèle d'autres activités et n'avaient aucun salarié. La structure permettait aux clients d'essayer le produit et de payer eux-mêmes, sans avoir besoin d'une démonstration ni d'un appel commercial pour chaque achat. C'était un cas d'augmentation des revenus en restant dans le périmètre qu'une petite équipe pouvait exploiter.

Vendre aussi la fonction de l'application web sous forme d'API

Supermeme propose également sa fonction de création de mèmes sous forme d'API, pour que d'autres développeurs l'appellent depuis leurs propres produits. Lorsqu'un développeur envoie une situation ou un sujet, le service choisit un modèle, rédige un texte et renvoie le résultat. Relier cette fonction à un chatbot interne, par exemple, permet aux utilisateurs de générer des mèmes pendant la conversation sans passer par un autre site web. Les développeurs peuvent se concentrer sur la connexion au lieu d'implémenter eux-mêmes la recherche de modèles et la rédaction du texte.

Les résultats renvoyés par l'API se divisent aussi selon l'usage. On peut recevoir l'image terminée à afficher directement, recevoir séparément le texte et le modèle pour les placer dans son propre écran d'édition, ou n'utiliser que la recherche de modèles. C'est une conception qui laisse le développeur client choisir jusqu'où il contrôle lui-même le processus. Les fonctions employées dans l'application web de Supermeme servent aussi de composants à d'autres produits.

Les formules de prix tiennent compte à la fois de la création personnelle, de l'usage en équipe et de l'intégration à des services externes. En septembre 2026, les formules payantes incluent la suppression du filigrane, la configuration de marque et l'accès à l'API, et plus la formule est élevée, plus elle autorise de marques et un plafond de requêtes API important. En distinguant les crédits de génération de l'application web du plafond de requêtes API, le périmètre d'usage est fixé séparément pour la personne qui l'utilise à l'écran et pour le programme qui l'appelle de façon répétée. La structure permet de facturer non seulement ceux qui créent plus de mèmes, mais aussi ceux qui produisent des contenus pour plusieurs marques ou ajoutent la fonction à leurs propres outils.

Voir les deux produits ensemble révèle la manière dont Ramsri transforme la technologie en produit. Avec Questgen, il a relié tout le parcours allant de la modification des questions générées à leur transfert vers les outils éducatifs, et avec Supermeme, il a proposé en application web et en API la capacité de trouver une image adaptée à une situation et de rédiger un texte. Le point commun est qu'il a relié le travail qu'un utilisateur commence jusqu'à un résultat réellement utilisable. Sa capacité de recherche et d'exploitation des modèles est devenue un service qui épargne du temps et des coûts de développement aux clients lorsqu'il met en œuvre les étapes intermédiaires sous forme de produit.