Nous venons de terminer le 16e cours annuel Lean LaunchPad à Stanford.
Au cours de ces 16 années, le cours est passé d’une idée radicale – selon laquelle la méthode Lean pourrait fournir un cadre plus productif aux nouvelles startups – à quelque chose que tout le monde s’accorde à considérer. a moyen de créer de nouvelles startups.
Le cours était devenu si populaire qu’en 2021, nous avons commencé à l’enseigner lors des sessions d’hiver et de printemps.
Au cours du trimestre du printemps 2026, les huit équipes se sont entretenues avec 978 clients potentiels, bénéficiaires et régulateurs. La plupart des étudiants consacrent 15 à 20 heures par semaine en classe, soit environ le double de ce qu’ils consacrent à une classe normale.
Cette classe a lancé une révolution dans l’enseignement de l’entrepreneuriat – l’IA est en train de la changer
Ce cours a été conçu pour sortir du thème « Comment rédiger un plan d’affaires » en tant que pierre angulaire de l’éducation entrepreneuriale. Un plan d’affaires supposait que tout ce que les startups devaient faire était d’écrire un plan, de lever des fonds, puis d’exécuter le plan. Nous avons renversé cette orthodoxie en soulignant que si les organisations existantes exécutent des modèles économiques, les startups les recherchent. Et qu’une startup était une organisation temporaire conçue pour rechercher un modèle économique reproductible et évolutif. Ce cours a été conçu pour apprendre aux startups à rechercher un modèle économique. Je résumerai certains des enseignements sur l’utilisation de l’IA à la fin de cet article.
Plusieurs programmes financés par le gouvernement ont adopté cette classe à grande échelle. La première fois a eu lieu en 2011, lorsque nous avons transformé ce programme en programme d’études pour la National Science Foundation I-Corps. Errol Arkilic, alors responsable de la commercialisation à la National Science Foundation, a adopté le cours en disant : « Vous avez développé la méthode scientifique pour les startups, en utilisant le Business Model Canvas comme cahier de laboratoire. » Aujourd’hui dans sa deuxième décennie et dans plus de 100 universités, I-Corps est devenu une norme en matière de commercialisation scientifique à la NSF, aux National Institutes of Health et au ministère de l’Énergie – formant 3 251 équipes et lançant plus de 1 400 startups à ce jour.
Heures de bureau de l’équipe
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Conception de cette classe
Alors que les étudiants du Lean LaunchPad font l’expérience de ce qui leur semble être un cours entièrement pratique et expérientiel, il s’agit d’une illusion soigneusement conçue. En fait, c’est très structuré. Le programme a été conçu de manière à offrir une orientation, une structure et une répétition implicites continues. Il s’agit d’une distinction essentielle entre notre classe et une classe expérientielle ouverte.
Orientation, direction et structure – Par exemple, les étudiants commencent le cours avec leur propre orientation initiale – ils croient avoir une idée de produit ou de service (Lean LaunchPad/I-Corps) ou ont été confrontés à un problème clair du monde réel (Hacking for Defense). En arrivant en classe, les étudiants pensent que leur objectif est de valider leurs hypothèses de commercialisation ou de déploiement. (L’équipe pédagogique sait qu’au fil du cours, les élèves découvriront que la plupart de leurs hypothèses de départ sont incorrectes.)
L’équipe Izhaar
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Équipe formée sur moi
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Le canevas du modèle économique
Le canevas de modèle d’affaires/modèle de mission offre aux étudiants des conseils, une direction explicite et une structure. Premièrement, le canevas propose une feuille de route visuelle complète de toutes les hypothèses qu’ils devront tester pendant toute la classe. Deuxièmement, le canevas aide les étudiants à rechercher des objectifs en visualisant à quoi ressemblerait un point final optimal : trouver l’adéquation produit/marché. Enfin, le canevas fournit aux étudiants une carte de ce qu’ils apprennent de semaine en semaine grâce à leur travail de découverte de clients. Je ne saurais trop insister sur le rôle important de la toile. Contrairement à un incubateur ou un accélérateur sans cadre, la toile agit comme le tissu conjonctif – le cadre – sur lequel les étudiants peuvent s’appuyer s’ils se perdent ou se perdent. Il nous permet d’enseigner la théorie sur la façon de transformer une idée, un besoin ou un problème en pratique commerciale, semaine après semaine, élément à la fois.
L’équipe Artémis
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Outils Lean LaunchPad
Les outils de découverte de clients (vidéos, exemples d’expériences, etc.) offrent aux étudiants des conseils et une structure pour travailler en dehors de la classe. L’objectif explicite de 10 à 15 entretiens clients par semaine ainsi que l’exigence de créer une série continue de produits minimaux viables fournissent des mesures qui suivent les progrès de l’équipe. Les heures de bureau obligatoires avec les instructeurs et le soutien des mentors fournissent des conseils et une structure supplémentaires.
Rappel d’équipe
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Équipe Microprint
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Équipe Vital Santé
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L’équipe Nimbus
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L’IA en classe
L’IA intégrée en classe
C’était la première année où toutes les équipes utilisaient l’IA pour les aider à créer leur canevas de modèle commercial, à créer des MVP fonctionnels en quelques heures, à générer des questions clients, à analyser et à résumer les entretiens.
L’IA a eu des impacts évidents et moins évidents sur notre classe.
Tout d’abord, voici un résumé de la façon dont nos étudiants ont utilisé l’IA dans les deux cours que j’ai enseignés ce trimestre.
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Outils d’IA utilisés
Claude + Granola – étaient les outils d’IA utilisés par tout le monde.
Grands modèles de langage utilisés
– Claude, Claude Code, extension Claude Chrome, Claude Cowork, Claude Design
– ChatGPT
– Gémeaux
Prise de notes
– Granolas
–Twinmind
Présentations
– Perplexité
Construire des prototypes
– Répliquer
– Aimable
Création d’utilisateurs synthétiques
– ÉcouteLabs
– Points de vue de l’IA
Résumer la recherche
– Google NotebookLM
– Notion + G Suite (pas strictement IA, mais utilisé dans le cadre des workflows IA)
Autre
– Ultralytics YOLOv8 (utilisé par l’équipe SwarmShield H4D pour le MVP de détection/suivi de drones)
Utilisation de l’IA en classe
Trois de nos étudiants ont suivi un tutoriel expliquant comment ils utilisaient l’IA en classe.
Si vous ne parvenez pas à voir le didacticiel d’utilisation d’AI Classroom, cliquez ici
Impact de l’IA en classe
Les changements évidents et positifs apportés par l’IA ont permis aux équipes de découvrir les clients plus efficacement. Le changement pas si évident était que la création rapide de produits permettait aux équipes de concrétiser plus rapidement les mauvaises idées. Dans le passé, les MVP étaient le signe de la compétence technique d’une équipe, mais maintenant, produire quelque chose en quelques heures, ce qui prenait auparavant des semaines, signifie qu’un MVP n’est plus la preuve d’une pensée critique et de tests d’hypothèses.
Cela signifiait que l’apprentissage des élèves était déséquilibré. Un produit fini ressemblait à un succès. Les étudiants ont confondu un livrable soigné avec la nécessité de comprendre en profondeur les besoins de toutes les parties prenantes, ainsi que la nécessité d’une validation client. La compréhension de l’équipe était moins nuancée. Les équipes étaient moins approfondies sur le problème qu’elles résolvaient et sur la compréhension des besoins des clients. Dans cette classe, ce n’était pas l’IA qui hallucinait – c’était les équipes. Ils ont pivoté tardivement car ils ont supposé qu’un produit raffiné signifiait une adéquation produit/marché.
À l’avenir, les étudiants viendront en classe avec un prototype, mais la prochaine fois accompagnés d’hypothèses et d’expériences explicites qu’ils utiliseront pour valider si le prototype a résolu un problème réel.
D’un autre côté, les élèves ont développé d’incroyables compétences Claude et Gemini Gems. Il s’agissait d’une multitude d’opportunités inexploitées pour créer des jumeaux numériques ou tester simultanément des dizaines ou des centaines d’applications.
Plus d’informations à ce sujet dans un article de blog séparé.
Il faut un village
Bien que j’aie rédigé cet article de blog, ce cours est un projet d’équipe. La sauce secrète du succès du Lean LaunchPad à Stanford réside dans le groupe extraordinaire de bénévoles dévoués qui soutiennent nos étudiants de nombreuses manières cruciales.
L’équipe pédagogique était composée de moi-même et de :
Steve Weinstein, associé de l’America’s Frontier Fund, vétéran de 30 ans d’entreprises technologiques de la Silicon Valley et de sociétés de médias hollywoodiennes. Steve était PDG de MovieLabs, le laboratoire R&D commun des principaux studios de cinéma. Lee Redden – CTO et co-fondateur de Blue River Technology (acquise par John Deere) qui était étudiant dans le premier cours Lean LaunchPad il y a 14 ans ! J’ai écrit un article sur le voyage de Lee ici. Jennifer Carolan, co-fondatrice, associée chez Reach Capital, le principal capital-risque en matière d’éducation et auteur du cours Hacking for Education.
Nos assistantes pédagogiques cette année étaient : Roya Meykadeh, Aditi Mahajan, Alina Hu.
Les équipes étaient assistées par des mentors : David Kopp, Mitch Singer, Pradeep Jotwani, Dave Epstein, Anil Kamath, Bobby Mukherjee, Rekha Pai, Venkat Krisnamurthy et le coordinateur de l’équipe de mentors Todd Basche.
