My Fit
Les applications de fitness meurent presque toutes de la même mort : l'abandon de la semaine trois, quand le programme générique devient trop dur, trop facile ou trop ennuyeux. My Fit s'est construit contre cette fatalité, et nous avons développé son application de coaching pilotée par la donnée.
Les résultats obtenus
Des chiffres concrets, mesurables, vérifiables.
Le contexte
Le marché du sport connecté déborde de programmes figés : des plans PDF habillés en applications, identiques pour le cadre sédentaire qui reprend et pour le sportif confirmé qui progresse. Or l'abandon ne vient presque jamais du manque de contenu, il vient du décalage croissant entre le programme et la personne. Un coach humain observe et corrige chaque semaine ; c'est cette boucle d'observation que My Fit voulait automatiser.
L'application construit un programme initial sur le profil et les objectifs, puis l'ajuste chaque semaine selon les séances réellement effectuées, les progrès mesurés et le ressenti déclaré : la donnée fait le travail d'observation, l'application celui de la motivation.
Le défi
L'adaptation devait être réelle, pas cosmétique : beaucoup d'applications prétendent personnaliser et se contentent de moduler trois variables d'affichage. Ici, le moteur devait s'appuyer sur les données effectives, ce que l'utilisateur a fait, pas ce qu'il avait prévu de faire, et en tirer des décisions d'entraînement crédibles : intensifier, alléger, varier, au bon moment et pour les bonnes raisons.
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La motivation posait un problème tout aussi structurant : le compétiteur et le repreneur d'activité ne se stimulent pas pareil, et les mécaniques universelles, badges et confettis, lassent les uns et culpabilisent les autres. Le pire réflexe du secteur, punir les séances manquées par des rappels moralisateurs, est précisément ce qui précipite l'abandon qu'il prétend éviter : une personne qui a raté sa semaine n'a pas besoin d'un reproche, elle a besoin d'une porte de retour praticable.
Notre solution
Le moteur adaptatif recalcule le programme hebdomadaire sur trois signaux croisés : l'assiduité réelle, la progression des performances et le ressenti post-séance déclaré en un geste. Trop facile, ça monte ; séances manquées, ça allège au lieu de culpabiliser, l'inversion qui sauve la semaine trois et qui distingue un accompagnement d'un plan figé. Cette intégration de l'intelligence artificielle au cœur du produit fait exactement ce qu'un coach fait de ses observations : des décisions.
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Les mécaniques de motivation se personnalisent par profil : défis et records pour les compétiteurs, régularité valorisée pour les repreneurs, et un bilan hebdomadaire qui raconte les progrès en langage humain plutôt qu'en tableaux de chiffres. L'application parle à chacun comme il a besoin qu'on lui parle, la moitié du métier de coach.
Conçue pour le [secteur du sport et du bien-être](/secteurs/sport-loisirs), l'expérience reste volontairement simple à l'usage : la sophistication vit dans le moteur, jamais dans l'interface, car la meilleure séance est celle qu'on commence sans réfléchir.
Les résultats
La rétention à trois mois atteint 71 %, le chiffre qui résume tout sur un marché où la moyenne s'écroule sous les 30 % : l'adaptation réelle retient là où les programmes figés perdent.
La semaine trois, cimetière de la catégorie, est devenue un simple jalon.
La note de 4,6 met en avant la sensation d'être « vraiment suivi », précisément l'effet coach recherché, la preuve que la personnalisation se ressent quand elle est réelle. Et le système s'améliore en s'utilisant : les données agrégées affinent le moteur en continu, chaque utilisateur rendant le coach un peu meilleur pour les suivants, la dynamique vertueuse des produits pilotés par la donnée.
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