NutriLift
Donner à chacun un coach nutrition de poche, propulsé par l'IA
Le fondateur de NutriLift avait une conviction : les apps de nutrition existantes sont soit trop complexes (comptage de macros obsessionnel), soit trop simplistes (recettes génériques). Il voulait un juste milieu — un coach intelligent qui s'adapte à chaque utilisateur, sans les rendre dingues avec des tableaux de chiffres.
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Le problème
Les apps de suivi nutritionnel souffrent toutes du même défaut : elles demandent un effort considérable à l'utilisateur pour un bénéfice incertain. Scanner chaque aliment, peser ses portions, calculer ses macros — la plupart des gens abandonnent après deux semaines. Le founder voulait inverser l'équation : un minimum d'effort, un maximum de valeur.
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Ce qu'on a construit
Une app mobile native (iOS + Android) qui utilise l'IA pour rendre le suivi nutrition simple et les recommandations pertinentes.
- Onboarding conversationnel qui comprend les objectifs, contraintes et préférences
- Scan de repas par photo avec reconnaissance des aliments via IA
- Plans alimentaires adaptatifs qui évoluent selon les habitudes réelles
- Système de coaching progressif avec micro-objectifs quotidiens
- Historique et tendances visuelles sans surcharge d'informations
- Notifications intelligentes (pas de spam, juste les rappels utiles)
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Comment ça s'est passé
Le plus gros défi technique : intégrer l'IA (OpenAI) de façon fiable sans que ça devienne une usine à gaz. On a beaucoup itéré sur les prompts et les fallbacks pour que l'expérience reste fluide même quand l'IA hésite. Le cadrage a pris une semaine de plus que d'habitude (d'où les 8 semaines au total) parce que l'UX mobile demandait un soin particulier — chaque écran compte quand l'utilisateur a 3 secondes d'attention.
Stack technique
Ce qu'on a livré
- App iOS + Android déployée sur les stores
- Backend API avec intégration OpenAI
- Panel admin pour gérer le contenu et les utilisateurs
- Analytics intégrés (Mixpanel)
- Documentation technique et guide de déploiement