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Santé · Terminé
Coach de fitness adaptatif
Une seule plateforme relie planification adaptative, retour en direct sur les exercices, nutrition, données de santé, statistiques et coaching par IA.
- Durée
- 3 à 4 mois de développement
- Team
- Chef de projet (moi) + équipes mobile, back-end et QA
Aperçu
Aperçu
Les programmes de fitness personnels commencent souvent par des recommandations génériques, incapables de s'adapter aux objectifs d'une personne, à son profil physique ou à sa régularité réelle à l'entraînement. L'entreprise voulait une expérience mobile capable de personnaliser l'entraînement et la nutrition tout en gardant les utilisateurs engagés entre les séances.
J'ai dirigé le projet de la communication client jusqu'à la livraison technique. J'ai traduit les retours produit en spécifications, coordonné les équipes mobile, back-end et QA, présenté des démonstrations hebdomadaires et développé le système de suivi des exercices en Python.
La plateforme achevée associe des programmes d'entraînement adaptatifs, la planification des repas, la détection de la posture et des répétitions par caméra, des statistiques de fitness, des relances programmées, des outils de jeûne, des intégrations santé et un coach IA circonscrit à son domaine.
Note de confidentialité : Les noms des clients et des entreprises ont été modifiés ou omis par souci de confidentialité. Le travail, mon rôle et le périmètre du projet sont réels.
Approach
Défis et solutions
Un point de départ personnalisé
L'inscription devait transformer objectifs personnels, préférences et données de scan corporel en un programme de fitness exploitable.
Planification par objectifs
Combine les préférences d'inscription, les objectifs de fitness et les résultats du scan corporel pour proposer des recommandations d'entraînement personnalisées.
Comprendre l'exercice en temps réel
La caméra du téléphone devait reconnaître les mouvements du corps, évaluer la posture pendant l'exercice et compter les répétitions au cours des séances.
Analyse du mouvement en direct
Développement d'un programme Python utilisant MediaPipe et OpenCV pour suivre les points du corps, calculer les angles de mouvement, détecter la posture et compter les répétitions.
Des programmes qui s'adaptent
Les recommandations de la semaine suivante devaient tenir compte des séances terminées, de leur fréquence et des performances passées, au lieu de répéter un planning figé.
Fitness et nutrition adaptatifs
Relie l'assiduité à l'entraînement aux ajustements hebdomadaires du programme, tout en prenant en charge repas personnalisés, jeûne, estimation des calories et scan des aliments.
Une IA utile mais encadrée
Les fonctions d'IA devaient rester centrées sur le domaine du fitness tout en équilibrant l'accès pratique des utilisateurs et le coût d'usage des modèles.
IA circonscrite au domaine
Intégration des modèles Google Gemini pour les fonctions de scan et de coaching, interactions restreintes à la logique fitness de l'application, et limites d'usage pratiques appliquées.
Technical Detail
How It Was Built
L'expérience mobile a été construite avec Compose Multiplatform. NestJS et PostgreSQL ont porté les API et les données de l'application, tandis que les modèles Google Gemini animaient les expériences de corps, d'alimentation, de planification et de coaching.
La détection des exercices en temps réel passait par un programme Python dédié utilisant MediaPipe et OpenCV. Il interprétait les points du corps et les angles articulaires pour identifier le mouvement, évaluer la posture au regard du comportement attendu et compter les répétitions.
En tant que chef de projet, j'ai géré la relation client, les démonstrations hebdomadaires, la traduction des retours, les spécifications techniques, la stratégie de mise en œuvre, la coordination de l'équipe et le suivi de la livraison sur les volets mobile, back-end, IA et QA.
Stack
Réalisé avec
- Compose Multiplatform
- NestJS
- PostgreSQL
- Python
- MediaPipe
- OpenCV
- Google Gemini API
Synthèse des retours client
Retour client
Les fonctions d'IA ont donné à la plateforme l'allure d'un coach personnel pour quelqu'un qui s'entraîne seul, et non d'une application de fitness de plus. La planification hebdomadaire des séances, le comptage des répétitions, les conseils de posture et les garde-fous autour de ces expériences d'IA sont ce qui nous a le plus surpris et impressionnés.
Nom du client non divulgué
L’identité du client est confidentielle. Ce résumé reflète des retours oraux partagés avec Muhammad et l’équipe projet.
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