DevLog Jour 1 : Pourquoi j'ai créé CoachGPT

Salut, moi c'est Arsène. Je suis développeur et pratiquant de musculation depuis plusieurs années. Et j'en avais marre.

Le déclic

Marre de MyFitnessPal qui me recommande 6 repas par jour comme si j'étais un bodybuilder pro américain. Marre de Strong qui me propose des templates de séances génériques. Marre de ChatGPT qui me sort des programmes copiés-collés sans aucun contexte.

Un soir, après une séance où j'avais encore perdu 15 minutes à chercher un programme décent sur Reddit, j'ai ouvert mon éditeur de code. Et j'ai commencé à coder.

Le constat qui m'a motivé

Toutes les applications fitness populaires ont le même problème : elles sont conçues pour les Américains et pour les influenceurs fitness.

• Les bases alimentaires sont en cups et en ounces
• Les recettes sont des "chicken breast with brown rice" en boucle
• Les programmes présupposent que tu as 2 heures par jour et accès à une salle complète
• L'interface est en anglais, la nutrition ignore complètement la cuisine française
• Et surtout, l'IA est générique : tu poses une question fitness à ChatGPT, tu obtiens le même conseil que n'importe qui

Or, en France et dans les pays francophones, on est 140 millions de personnes. Et on mérite mieux qu'une traduction approximative de Noom.

Pourquoi l'IA change tout

J'ai commencé à expérimenter avec les API d'IA début 2025. Le potentiel était évident : au lieu de créer des templates statiques comme toutes les apps fitness, on pouvait générer des programmes dynamiques et personnalisés à la volée.

Tu dis "je veux une séance haut du corps, j'ai 45 minutes, je n'ai pas de barre", et l'IA te construit un workout adapté en 3 secondes. Pas un template. Un programme créé pour toi.

Même chose pour la nutrition : "fais-moi un plan de repas pour la semaine, je suis végétarien, j'ai un budget de 50 euros" — et tu obtiens un plan avec des recettes françaises, des macros calculées et une liste de courses triée par rayon de supermarché.

Pourquoi Claude AI et pas ChatGPT

J'ai testé les deux extensivement pour le cas d'usage fitness.

ChatGPT (GPT-4) est impressionnant en général, mais pour le fitness :

• Il a tendance à "halluciner" des valeurs nutritionnelles
• Ses recommandations sont très génériques et répétitives
• Il perd le contexte après quelques messages
• Le format de sortie est difficile à parser de manière fiable

Claude (Anthropic) m'a convaincu sur plusieurs points :

• Meilleure précision sur les données nutritionnelles
• Comprend mieux les nuances ("je veux prendre du muscle mais j'ai mal au genou droit")
• Sortie plus structurée et prévisible — crucial quand on doit parser du JSON pour générer des interfaces
• Moins de "disclaimers médicaux" excessifs qui polluent les réponses

Le choix s'est imposé naturellement. CoachGPT utilise Claude comme cerveau, avec 9 systèmes de prompts spécialisés que j'ai affinés pendant des mois.

La stack technique

Pour les devs curieux, voici ce qui fait tourner CoachGPT :

Backend : NestJS avec GraphQL (Apollo Server). 19 modules, 68 modèles Prisma, PostgreSQL sur Supabase. Le choix de GraphQL s'est imposé pour la flexibilité : le frontend mobile et web peuvent demander exactement les données dont ils ont besoin.

Frontend web : Next.js 15 avec App Router. Tailwind + Radix UI pour les composants. 50+ animations Framer Motion pour une UX premium. Dark mode par défaut parce que... c'est mieux.

Mobile : Expo 52 avec React Native. Mêmes queries GraphQL que le web grâce à un package partagé. Auth par SecureStore, notifications Expo.

IA : 9 intents spécialisés (workout, programme, nutrition, meal plan, progrès, récupération, technique, motivation, général). Chaque intent a son propre prompt système optimisé et son parser. Streaming SSE pour des réponses en temps réel.

Déploiement : Railway pour l'API, Vercel pour le web, EAS Build pour le mobile. Push sur main = déploiement automatique.

Le tout représente aujourd'hui plus de 190 composants, 430 tests, et un schéma Prisma de 1600+ lignes.

Ce qui rend CoachGPT différent

On n'est pas "une app fitness de plus". Voici ce qu'on fait que les autres ne font pas :

Écosystème intégré : L'IA ne génère pas juste du texte. Elle génère des workouts que tu peux sauvegarder et tracker. Des recettes qui s'ajoutent à ta shopping list par rayon. Des programmes multi-semaines avec progression automatique.

French-first : Tout est pensé en français. Les intents détectent "séance" et "entraînement", pas juste "workout". Les recettes utilisent des ingrédients qu'on trouve au Carrefour, pas au Whole Foods.

Gamification : Badges, niveaux, défis, partage social, système de tokens : on rend l'entraînement fun et addictif, pas juste utile.

Token economy : Tu partages un workout sur TikTok ? Tu gagnes 50 tokens. Sur Instagram ? 40 tokens. Tu peux les échanger contre du premium. Ça encourage le bouche-à-oreille de manière organique.

La suite

CoachGPT est actuellement en bêta. On accueille les premiers utilisateurs et on itère rapidement en fonction des retours.

Ce qui arrive prochainement :

• Intégration Strava améliorée
• Programmes de récupération adaptatifs
• Support Apple Health / Google Fit via l'app mobile
• Expansion de la bibliothèque communautaire

Ce devlog est le premier d'une série. Je vais documenter le développement de CoachGPT en public : les victoires, les galères, les choix techniques.

Si ça vous intéresse, suivez le projet :

• Twitter : @CoachGPT_fit
• L'app : coachgpt.fit

Et si vous voulez tester la bêta, inscrivez-vous ici. Les 500 premiers inscrits bénéficient d'un tarif préférentiel.

À bientôt pour le DevLog Jour 2.

— Arsène

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Cet article fait partie du DevLog CoachGPT. Retrouvez tous les épisodes sur coachgpt.fit/blog.