Paul Petit
Projets · Étude de casForge

Suivi nutrition et activité, analysé par l'IA

Une PWA qui réunit nutrition, activité et objectifs en un seul endroit. Une photo du repas suffit : l'IA estime calories et macronutriments.

2026, en évolution continuePWANext.jsTypeScriptSupabaseAPI ClaudeVercel
Résultats
  • Deux mois d'usage quotidien, pour tous les repas
  • La recherche des valeurs nutritionnelles a disparu : une photo suffit

Contexte

J'ai eu envie de reprendre en main mon alimentation et mon activité physique, avec un objectif de perte de poids. J'ai regardé ce qui existait sur l'App Store : je n'ai rien trouvé qui allie suivi de la nutrition, activité physique et gestion d'objectifs, et qui corresponde vraiment à mon besoin. Les données d'activité existaient pourtant déjà, sur mon téléphone et ma montre.

J'ai donc décidé de construire l'outil moi-même.

Problème

Suivre sa nutrition sans outil adapté, c'est retrouver les valeurs nutritionnelles de chaque aliment, à chaque repas. Je n'ai aucune connaissance en nutrition : il me fallait une estimation fiable sans devenir expert, et sans que la saisie devienne une corvée. Autre point resté sans réponse côté apps du marché : exploiter les données d'activité que mon téléphone et ma montre enregistrent déjà, au lieu de les ressaisir.

Le suivi devait tenir dans la durée, pas trois jours.

Solution

Une PWA, pour des raisons pragmatiques : je voulais utiliser l'application tout de suite, la mettre à jour aussi vite, et ne pas dépendre d'un store. Elle ne me coûte aujourd'hui que quelques centimes par mois, pour les fonctions IA.

Le cœur de l'app, c'est la création d'un repas.

Une photo seule suffit : l'IA identifie les ingrédients, estime les quantités et propose des valeurs nutritionnelles (calories, protéines, glucides, lipides, fibres). Un court texte de contexte ajouté à la photo améliore nettement le résultat. On peut aussi décrire le repas en texte seul, ou saisir les valeurs à la main pour les cas simples, comme un shaker de protéines.

L'estimation reste corrigeable après coup : l'IA propose, je garde la main.

Les données d'activité, elles, ne se saisissent jamais : le téléphone et la montre les envoient automatiquement vers l'application, toutes les heures.

J'ai développé l'app en quelques semaines avec Claude Code, et je la fais évoluer régulièrement depuis.

Technologies

Le détail des choix techniques

Next.js et TypeScript, avec Tailwind CSS. Supabase pour la base de données et l'authentification : un choix fait aussi pour me former, mon autre application tournant sur Firebase. L'analyse des repas et les insights s'appuient sur l'API Claude. L'ensemble est déployé sur Vercel et développé avec Claude Code.

Résultats

Deux mois d'usage quotidien : je remplis l'app pour tous mes repas.

Le suivi à long terme rend l'évolution visible sur plusieurs semaines, et une fonction d'insights IA dégage des tendances à partir de ces données, pour anticiper les semaines suivantes. Concrètement, je suis en pleine transition dans mes habitudes alimentaires. L'usage a aussi montré les limites de la première navigation ; la v2, déjà en ligne, l'a revue.

Tableau de bord de l'app : calories, macronutriments, repas, poids, pas et sommeil de la journée, thème clairTableau de bord de l'app : calories, macronutriments, repas, poids, pas et sommeil de la journée, thème sombre
La photo d'un vrai repas envoyée à l'app, analysée par l'IA : calories et macronutriments estimés
Ingrédients détectés par l'IA, quantités ajustables une à une, thème clairIngrédients détectés par l'IA, quantités ajustables une à une, thème sombre
Statistiques : évolution du poids sur 90 jours et activité des 30 derniers jours, thème clairStatistiques : évolution du poids sur 90 jours et activité des 30 derniers jours, thème sombre

C'est la démarche que je propose en mission : développer rapidement un outil qui répond à un besoin sur mesure, puis le faire évoluer selon l'usage réel.

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