Chia

Suivi nutrition par IA

Application iPhone de suivi nutritionnel : une photo, une phrase ou la voix suffit pour que l'IA estime vos calories et vos macros du jour.

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Client
Chia
Année
2025
Durée
1 mois
Type
App Mobile
Chia - Suivi nutrition par IA
Plateforme
iOS
Stack
React Native, Node.js
IA
Photo, voix et coach

Contexte

Compter ses calories reste fastidieux. Les applications classiques demandent de peser chaque aliment et de fouiller une base de données à chaque repas. Beaucoup de gens abandonnent au bout de quelques jours. Avec les modèles d'IA capables de lire une photo, il devenait possible de supprimer l'essentiel de cette saisie. Chia est notre propre application, pensée pour les personnes qui veulent perdre du poids, le maintenir ou prendre du muscle.

L'objectif était qu'un repas soit enregistré en quelques secondes, sans balance. L'utilisateur devait garder la main pour corriger une estimation. Il devait aussi retrouver au même endroit ses macros, son poids et des réponses à ses questions de nutrition.

Le problème

Une utilisatrice déjeune au restaurant. Elle n'a ni balance ni étiquette, et n'a pas envie de chercher « risotto aux champignons » dans une liste de cinquante résultats. Un autre utilisateur cuisine chez lui et veut simplement scanner le code-barres de son fromage blanc. L'application devait servir ces deux situations avec la même rapidité. L'IA devait aussi estimer des portions à partir d'une photo, sans donner une fausse impression de précision. Enfin, une application de nutrition touche à la santé : il fallait des repères officiels et des données bien protégées, pas des chiffres sortis de nulle part.

Notre solution

Nous avons développé une application iPhone en React Native avec Expo, reliée à une API Node.js. Quatre briques font le cœur du produit. La première est la saisie : photo du repas, dictée vocale, phrase libre, scan de code-barres via OpenFoodFacts ou recherche manuelle. Pour la photo et le texte, un modèle d'OpenAI identifie les aliments et estime les quantités, que l'utilisateur peut ajuster. La deuxième est le calcul des objectifs à partir du poids, de la taille, de l'âge, de l'activité et du but, avec la formule de Mifflin-St Jeor. La troisième est un coach conversationnel qui répond en tenant compte de l'historique réel de l'utilisateur. La quatrième entretient l'habitude : série de jours suivis, courbe de poids et notifications. L'abonnement passe par RevenueCat et la connexion par Sign in with Apple.

Résultats

  • Repas enregistré par photo, voix, texte ou code-barres
  • Objectifs caloriques calculés avec la formule de Mifflin-St Jeor
  • Coach IA qui s'appuie sur l'historique de l'utilisateur
  • Application publiée sur l'App Store

Stack

  • Next.js
  • Node.js
  • React Native

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