02 / Cas d’étude
Un coach de course IA que j’ai construit pour planifier et ajuster mon entraînement, depuis Messenger.
Vue d’ensemble
Redline lit mes sorties Strava, planifie mes semaines d’entraînement et envoie tout sur Messenger. J’ai construit tout ce qui entoure le modèle : ce qu’il lit, ce qu’il a le droit de modifier, et comment je vérifie qu’il a raison.
Dans le projet
Je ne voulais pas d’un tableau de bord de plus à penser à ouvrir. Le coach écrit en premier : un mot le matin, un débrief dès que Strava a synchronisé la sortie, un bilan chaque dimanche, et je réponds en quelques mots. Ça reste un outil d’entraînement : il tient le carnet et le plan, et ne remplace ni un coach, ni un médecin, ni les gens qui m’entourent.
Débrief après une séance de qualité
Le matin d’une séance de renfo
Bilan du mois
Le modèle rédige la réponse et propose des changements : une séance consignée, une semaine révisée. Le code applique ces changements en une seule transaction, ou aucun, puis refuse de prescrire depuis un plan invalide ou périmé. Le programme que je reçois est rendu depuis la base, jamais recopié de la prose du modèle.
Un merci ne demande pas le même modèle qu’une question sur une douleur. Chaque message est classé dans l’un de quatre niveaux, qui fixe ce que le coach lit et quel modèle répond. Claude et Codex sont derrière la même interface : changer de fournisseur tient en un réglage.
Ce que le coach lit
Le tri lui-même tourne sur le plus petit modèle. S’il échoue ou dépasse 10 secondes, le message est traité comme une routine.
Ce qui s’est passé et ce qui est prévu vit dans PostgreSQL : typé, contraint, jamais écrasé. Le pourquoi vit dans des notes versionnées que je peux relire et contester. Chaque fait a un seul propriétaire, et ce qui peut se recalculer ne se stocke pas : deux versions de la vérité ne peuvent pas diverger.
Ce qui s’est passé, et ce qui est prévu. Typés, contraints, immuables une fois connus.
Pourquoi cela a été décidé. Lisible, versionné, contesté chaque mois.
La forme, les tendances et la charge de la semaine se recalculent depuis les deux, sans jamais être stockées.
Le savoir du coach vient de 73 transcriptions de podcasts et d’une recherche systématique dans la littérature médicale, transformées en 113 notes de source et 37 concepts. Une affirmation garde son niveau de preuve partout où elle est citée, et un contrôle automatique signale les affirmations connues qui le perdent en route.
Quand je corrige le coach, l’erreur est consignée avec ce qu’il aurait dû lire, et le correctif reçoit un porteur. Un banc d’évaluation rejoue 40 scénarios sur les vrais modèles, avec un modèle dans le rôle du juge, tenu hors de la conversation réelle. Les décisions portent une prédiction datée : une erreur de jugement apparaît au lieu de s’effacer.
Correction · 2 août 2026
« 2224,5 km propres, bien joué. »
22, c’était le volume prévu : une intention citée comme un fait. Le registre des séances disait déjà 24,5 km.
Ce qui porte désormais la correction
Tous les visuels Redline utilisent des données synthétiques.