Apprendre à l’IA à penser comme un dresseur
L’IA est partout, mais dans le fitness, les modèles génériques seuls ne suffisent pas. Pour vraiment améliorer l’expérience d’exercice, l’IA doit comprendre les nuances des corps, des comportements, des environnements et des limites réelles.
Avec Matrix Exercise Learning Intelligence, une solution d’entraînement alimentée par l’IA alliant une technologie de fitness intelligente à des données de composition corporelle de qualité médicale, Matrix s’est donné pour mission de prouver que l’avenir du fitness personnalisé ne se résume pas aux entraînements automatisés.
La prochaine évolution du fitness repose sur l’expertise, l’expérience et l’intuition humaines, encodées et évoluées de manière responsable grâce à une IA propriétaire.
Comme l’explique Steve Barrett, directeur de la programmation mondiale de la forme physique chez Matrix, « Ce projet n’a pas commencé avec un plan. Elle a grandi de façon organique. Nous construisions un syst��me d’apprentissage automatique de zéro parce que nous ne l’avions jamais fait auparavant, et acheter quelque chose en magasin ne suffisait pas. »
DÉFIS DE L’IA DANS LA PERSONNALISATION DE LA FORME PHYSIQUE
Le défi dans le développement de l’Intelligence d’Apprentissage par l’Exercice n’a jamais été purement technologique, car l’idée elle-même est née de besoins uniques du marché. Les installations de fitness font face à un fossé grandissant entre ce que les membres veulent et ce que les équipements traditionnels peuvent offrir.
Les membres souhaitent des conseils personnalisés sans friction. Les exploitants souhaitent offrir une personnalisation de l’exercice sans dépendre ou embaucher du personnel pour la gérer. Les formateurs veulent des outils qui amplifient leur expertise et rationalisent leur flux de travail, leur donnant plus de temps pour se concentrer sur la construction de relations plutôt que sur la création de programmes.
Pour compliquer les choses, de nombreux écosystèmes numériques fermés nécessitent que les installations abandonnent les équipements et produits numériques existants. De plus, de nombreux centres de fitness étaient désireux d’offrir des expériences de bien-être holistiques, incluant des entraînements reflétant de vrais objectifs, des emplois du temps réels et de conditions physiques réelles.
Matrix a vu une opportunité de créer quelque chose de plus flexible. Fin 2024, Matrix a fait les premiers pas vers le développement d’une expérience de coaching adaptatif fonctionnant avec les équipements existants tout en surlevant l’ensemble du parquet d’entraînement.
CHOISIR UN PARTENAIRE PRÉCIS
La véritable personnalisation de l’entraînement commence par comprendre chaque corps unique de fond en comble. Cette exigence a conduit Matrix à s’associer à seca, une entreprise dotée de près de deux siècles d’expérience dans les solutions de mesure et de pesée de qualité médicale.
La solution de composition corporelle de SECA offre un instantané complet de chaque individu, basé sur des indicateurs fiables et médicalement validés, incluant la masse musculaire, la masse grasse et le niveau d’eau — reflétant de réels profils de santé et de performance.
Cependant, une analyse médicale précise ne suffit pas à elle seule pour prescrire un entraînement efficace. Les données doivent être traduites en programmes qui fonctionnent dans des installations de fitness très fréquentées, avec du matériel partagé et un temps limité.
C’est là que Matrix est intervenu. Si seca apportait une précision clinique inégalée, Matrix a ajouté ses décennies d’expertise en fitness pour compléter le tableau. Ensemble, ce partenariat a créé un pont entre la mesure précise et l’action concrète, transformant les données en conseils auxquels les gens pouvaient avoir confiance et appliquer immédiatement.
COMMENT MATRIX A CONSTRUIT UN MODÈLE D’IA SPÉCIFIQUE À LA CONDITION PHYSIQUE
Dès le départ, Matrix a pris la décision délibérée de construire un modèle d’IA propriétaire spécifiquement dédié à la forme physique. Les systèmes d’IA génériques s’appuient souvent sur des informations extraites ou sans contexte, produisant des recommandations qui semblent crédibles mais qui s’effondrent dans les environnements d’entraînement réels.
Ce nouveau modèle devait être plus instruit, plus perspicace et plus empathique — en somme, il devait être plus humain qu’un modèle générique.
C’est pourquoi les développeurs de Matrix ont entraîné notre IA différemment dès le départ. Matrix a fondé ses bases sur des principes établis en sciences du sport, une logique de programmation structurée et des décennies d’expérience réussie en tant qu’entraîneur.
Avec suffisamment de corrections douces, le système a vite compris non seulement quoi prescrire, mais aussi ce qu’il fallait éviter. S’inspirant d’experts du secteur, Exercise Learning Intelligence a rapidement compris comment les entraînements devaient être séquencés, comment l’intensité devait progresser et comment la récupération jouait un rôle dans le succès à long terme.
Ce travail fondamental essentiel a permis à l’IA de ne pas générer des entraînements sans se soucier des personnes qui les pratiquent réellement. Grâce à cette approche ciblée, Exercise Learning Intelligence a pu commencer à offrir un coaching solide et concret à grande échelle.
POURQUOI L’EXPERTISE HUMAINE RESTE IMPORTANTE DANS LE COACHING DE FITNESS PAR IA
Malgré les résultats prometteurs au début, apporter les entraînements prescrits au sol a révélé une vérité importante.
Malheureusement, les programmes qui semblaient parfaits sur le papier ne fonctionnaient pas toujours bien en pratique. Les séances duraient souvent longtemps, sans grande considération pour le temps nécessaire à un utilisateur pour aller d’un point à l’autre de l’étage d’entraînement. Les conflits d’utilisation du matériel, un phénomène courant dans les salles de sport très fréquentées, n’ont pas non plus été pris en compte.
De plus, les niveaux d’intensité reflétaient souvent la théorie de l’entraînement optimal, ce qui était idéal pour les athlètes dévoués, mais excessif pour le membre moyen du centre de fitness et ses objectifs.
Au lieu de simplifier le système, l’équipe de Matrix a travaillé sans relâche pour l’affiner. Ils ont ajouté des garde-fous pour aider l’Exercice d’Apprentissage de l’Intelligence à fonctionner efficacement dans des situations réelles.
Rapidement, il a pu gérer et s’adapter à des emplois du temps chargés, du temps d’exercice limité, de la congestion au sol d’entraînement, une récupération réaliste et bien plus encore. Peut-être plus important encore, les développeurs de Matrix ont ajusté les programmes prescrits pour refléter la façon dont les vrais individus s’entraînent réellement, et non la façon dont les bots s’entraîneraient dans des conditions idéales.
En intégrant l’expérience vécue et l’empathie humaine dans le modèle au niveau fondamental, Exercise Learning Intelligence allait au-delà des systèmes d’IA génériques. L’IA au cœur de tout cela est devenue plus accessible, plus fiable et bien plus efficace.
TESTER DES ENTRAÎNEMENTS IA DANS DES ENVIRONNEMENTS RÉELS DE SALLES DE SPORT
Bien sûr, Matrix ne se contentait pas de simplement valider l’Intelligence d’Apprentissage par l’Exercice en théorie. L’étape suivante pour les développeurs a été de tester leur nouvelle IA à travers des mois d’entraînements réels dans des espaces réels.
Souvent, les développeurs de Matrix ont eux-mêmes pris en charge les programmes d’entraînement générés par l’IA, identifiant les écarts de timing, les problèmes d’intensité et les frictions opérationnelles en fonction de l’expérience d’exercice pour eux.
Ces heures d’entraînements réels et palpitants ont conduit à une nouvelle phase de raffinement critique. Des dérogations manuelles ont été introduites pour préserver la flexibilité, permettant à l’utilisateur final d’apporter la touche finale de l’intuition humaine pour corriger ou perfectionner l’entraînement prescrit. La logique de progression a été affinée pour soutenir la cohérence plutôt que l’entraînement idéalisé, conduisant à une programmation d’entraînement pratique et efficace.
Le système a même appris à privilégier l’adhésion à l’exercice et la confiance des utilisateurs plutôt que de les pousser à leurs limites théoriques.
Chaque série de raffinements et d’améliorations renforçait les principes avec lesquels Matrix avait commencé — l’exercice personnalisé ne fonctionne que lorsqu’il est pratique, réalisable et durable pour de vraies personnes dans des environnements réels.
L’EXPÉRIENCE PERSONNALISÉE DE COACHING ADAPTATIF (PACE)
Dans sa forme plus mature, PACE transforme des scans de composition corporelle de 24 secondes sur les produits seca en entraînements adaptatifs, basés sur des objectifs et pilotés par l’IA, livrés directement via les consoles Matrix. Chaque session réinjecte de nouvelles données de performance dans le système, permettant à la programmation d’évoluer avec l’utilisateur à mesure qu’il gagne en confiance et améliore ses capacités.
L’IA au sein de PACE ajuste les équipements disponibles dans chaque installation et les schémas de présence individuels, adaptant et ajustant les programmes en temps réel. Il supporte une intégration évolutive pour tous les types d’utilisateurs, et élimine pratiquement la charge de la programmation manuelle.
Les formateurs restent également au cœur de l’expérience, désormais libres de se concentrer sur le renforcement des relations pendant que l’IA gère la complexité en coulisses. Cela crée même des points d’interaction plus significatifs entre les membres et le personnel, un critère clé de la satisfaction des membres.
INTELLIGENCE QUI ÉVOLUE
Pour Matrix, l’Apprentissage de l’Exercice de l’Intelligence est une base, pas une ligne d’arrivée. Son architecture permet une expansion future vers les appareils portables, des connaissances médicales approfondies et bien plus encore, à mesure que chaque écosystème unique évolue.
Comme le réfléchit Steve Barrett : « Plus nous en apprenons sur les individus, plus cela devient personnel. La personnalisation n’est pas une fonctionnalité — c’est l’avenir. Et ce système nous offre enfin une manière responsable de le livrer à grande échelle. »
Exercise Learning Intelligence prouve que lorsque l’IA est façonnée par des experts, testée dans la réalité et guidée par l’intuition humaine, elle ne remplace pas le coaching. Cela améliore l’expérience d’exercice pour tous.
