Création de MyTrainer AI : de Zapier à l’app IA agentique

Une landing page Framer et un workflow Zapier (fin 2023)

À la fin de l'année 2023, un ami m'a conseillé d'essayer Framer pour créer des sites web. La première idée qui m'est venue à l'esprit a été de construire un générateur d'entraînements IA simple. ChatGPT n'avait qu'un an — c'était encore très nouveau à l'époque et il n'existait pas d'application agentique. Cependant, son API était déjà ouverte et de nombreuses personnes testaient différentes applications par-dessus. J'ai choisi un modèle de site sur Framer et créé la landing page de https://www.train-programs.ai. Ensuite, j'ai intégré un Typeform et mis en place un workflow sur Zapier. Celui-ci était déclenché par le webhook de fin de Typeform, générait un programme d'entraînement via l'API OpenAI (probablement GPT-3.5 à ce moment-là) et l'envoyait par email grâce au plugin Gmail. Assez simple, mais un workflow fonctionnel de bout en bout. Après avoir validé mon workflow, j'ai fait un post sur Reddit et partagé avec quelques amis. C'était plutôt cool de recevoir une routine personnalisée par email en quelques minutes et gratuitement. Mais ça s'arrêtait là.

Des utilisateurs quotidiens

Quelques mois plus tard, j'ai remarqué quelque chose d'intéressant. Pendant que je travaillais sur d'autres projets, certaines personnes utilisaient cet outil tous les jours. Pas mensuellement. Pas chaque semaine. Tous les jours. Et ça augmentait : en juin 2024, 3 à 5 personnes remplissaient le formulaire jusqu'au bout avec livraison par email. Cela générait quelques coûts IA mais c'était minime. J'ai donc décidé de m'y intéresser à nouveau. D'abord, j'ai ajouté un paiement de 5 $ à la fin du formulaire pour recevoir le programme par email. Cela n'a pas fonctionné, les gens ne payaient pas. Ce n'était pas assez différent de ChatGPT. À ce stade, vous pourriez penser que j'ai arrêté le projet. Eh bien non.

Un ami chez Meta : créer une application mobile

J'ai discuté avec un ami qui travaille chez Meta. Il a un super esprit — très compétent dans plusieurs domaines, dont l'IA et le produit. Il m'a dit quelque chose de très simple mais auquel je n'avais pas pensé à l'époque : les gens à la salle utilisent leur téléphone pour noter leurs entraînements — donc il vaut mieux créer une application mobile si tu veux faire avancer le projet.

Nous y voilà. J'ai engagé un designer UI/UX et nous avons réalisé les premiers mockups de ce qui deviendrait l'application MyTrainer. Il n'y avait pas encore de nutrition ni de chat avec MyTrainer IA. L'onboarding était similaire à celui du générateur d'entraînements du site, le workflow backend aussi (même si j'ai développé un backend sur-mesure — pas celui de Zapier qui coûtait cher à l'échelle) et les séances ainsi que le calendrier étaient conviviaux. J'ai redirigé le trafic de mon site vers l'application et j'ai ainsi obtenu mes premiers utilisateurs (le site continuait à générer du trafic).

Pourquoi je parie sur l'IA générative

J'ai toujours été un fervent partisan de l'IA. Après mon école d'ingénieur, mon stage en 2019 portait sur le NLP (traitement automatique du langage) : j'ai entraîné un modèle IA à détecter les entités nommées dans des transcriptions de chats de support client pour un grand opérateur télécom afin de respecter le RGPD. C'était trois ans avant ChatGPT. En construisant la toute première version de MyTrainer, j'étais convaincu que ChatGPT n'était que la première vague avant un véritable raz-de-marée. J'ai parié sur la montée de l'IA générative : qualité, rapidité, coût et intégration en hausse.

La vision

La vision de MyTrainer est simple : un coach personnel IA qui connaît tout de vous, les dernières recommandations scientifiques et vous guide dans vos entraînements, votre nutrition et votre vie pour optimiser votre santé. Ce n'est pas seulement la salle de sport : c'est une question de longévité.

Bien sûr, le formulaire statique avec livraison par email d'un entraînement généré par GPT-3.5 était loin de cet objectif. Mais j'ai décidé d'adopter une stratégie étape par étape et de cibler d'abord la génération d'entraînements pour monter en échelle car c'est ce que les gens utilisent réellement (beaucoup d'applications font cela). Plus j'aurais d'utilisateurs, plus j'aurais de ressources pour pousser la vision plus loin.

Livrer étape par étape — et une première architecture agentique

En parlant de ressources, je ne pouvais pas me permettre de travailler à temps plein sur MyTrainer à ce moment-là. J'ai commencé à travailler en freelance sur plusieurs projets très intéressants, principalement en IA, tout en continuant à maintenir MyTrainer. J'ai ajouté de nouvelles fonctionnalités, la plus importante étant le chatbot intégré. J'ai même créé ma première architecture agentique : j'ai découvert que l'IA pouvait renvoyer des sorties JSON structurées et j'ai construit ma propre bibliothèque d'outils en passant le schéma des fonctions dans le prompt système et en faisant retourner la fonction appelée avec les arguments, si une fonction devait être appelée. Les fonctions étaient : create_session(), modify_session(), remove_session(). Les outils SDK OpenAI n'existaient pas encore. C'était cool, mais comme les modèles n'étaient pas aussi intelligents qu'aujourd'hui et pas entraînés ni optimisés pour les applications agentiques, l'utilisation des outils n'était pas efficace.

Rencontre avec Gauthier

J'ai continué à livrer et à apprendre de nouvelles choses en parallèle. J'ai parlé de mon application. Puis, début 2025, j'ai rencontré un coach sportif, propriétaire de salle et influenceur qui partageait la même vision de l'IA dans le fitness. Nous avons commencé à travailler ensemble sur une nouvelle version de l'application avec des améliorations majeures : workflow IA amélioré, nouvelles recommandations nutritionnelles, meilleurs résultats IA. J'expliquerai dans un autre article comment Gauthier m'a aidé pour les évaluations LLM que j'ai réalisées.

Nous avons travaillé dur et lancé la nouvelle version de MyTrainer. C'est en gros l'application actuelle sans toutes les optimisations apportées (application sur IOS et Android). Les retours étaient bons, mais l'infrastructure de l'application avait quelques problèmes de stabilité et Gauthier ne pouvait pas la promouvoir davantage car il était occupé à gérer une entreprise qu'il a fondée et qui possède plusieurs salles de sport. J'ai donc, à nouveau, travaillé sur d'autres projets pour gagner de l'argent et apprendre, tout en maintenant MyTrainer pour les utilisateurs actuels et les nouveaux qui continuaient à apprécier l'application.

Mars 2026 : recentrage, Codex et plus de 1 000 utilisateurs actifs mensuels

Récemment, en mars 2026, après avoir pris du temps pour des raisons personnelles, j'ai décidé de me recentrer sur MyTrainer. Avec de nouveaux outils de développement comme Codex ou Claude Code, j'ai apporté d'énormes améliorations logicielles aussi bien sur le frontend de l'application que sur le backend IA. Je me suis ensuite concentré sur la distribution et le nombre d'utilisateurs est rapidement monté à plus de 1 000 utilisateurs actifs mensuels. Les avis sont bons et je contacte chaque utilisateur pour comprendre ce qu'il aime et ce qui peut être amélioré. Je détaillerai aussi les optimisations produit et les stratégies de croissance que j'ai utilisées pour acquérir des utilisateurs avec un faible budget (pas de pubs ni de réseaux sociaux pour une app B2C) en me positionnant sur ChatGPT.

Où en est MyTrainer aujourd'hui

Et nous y voilà aujourd'hui : une application native entièrement agentique avec IA, de multiples outils, une couche d'orchestration complexe, des notifications personnalisées et bien plus encore.

C'était le premier article technique d'une série sur la façon dont MyTrainer IA a été construit. J'approfondirai autant que possible les détails techniques dans les prochains articles. J'espère que cela vous a plu !

Guillaume