Comment j'ai construit mon coach sportif IA avec Claude, Strava et WHOOP

J’ai vu passer un carrousel sur les réseaux, le genre de contenu qui promet de tout configurer une fois pour recevoir un récap chaque soir. L’idée m’a plu, je l’ai reprise à ma sauce.

Le contexte : je cours tous les matins. Mes sorties atterrissent dans Strava, ma récupération et mon sommeil dans WHOOP. Deux applications, deux silos, et moi au milieu qui ne prenais jamais le temps de croiser les deux. Les données étaient là, la lecture manquait.

Alors j’ai demandé à une IA de faire ce travail à ma place, tous les soirs, sans que j’y pense. Un coach sportif IA en somme, sauf que je l’ai construit moi-même en une heure. Voici comment ça marche, et surtout pourquoi ça devrait intéresser un dirigeant qui n’a rien à voir avec la course à pied.

Ce que fait le système, concrètement

Chaque soir vers 20 heures, une tâche planifiée se déclenche toute seule sur mon Mac. Elle tourne en local, chez moi, pas dans le cloud.

Elle lance deux petits scripts, sans aucune dépendance externe :

• le premier interroge Strava : mes activités des huit derniers jours, et le détail de la séance du jour (splits, fréquence cardiaque, cadence, dénivelé) ;
• le second interroge WHOOP : recovery, variabilité cardiaque, fréquence cardiaque au repos, sommeil, strain.

J’ai autorisé chaque service une seule fois, via la connexion sécurisée officielle (OAuth). Les clés d’accès restent dans un fichier local protégé, jamais dans le code. Point important pour la suite : mes données ne partent nulle part, elles ne servent qu’à générer ma note.

Une fois les données récupérées, Claude les lit et écrit une note datée directement dans mon second cerveau, mon coffre Obsidian, l’application où je centralise toutes mes notes.

Le déroulé, de gauche à droite : le soir, la tâche planifiée se lance, deux scripts récupèrent les données Strava et WHOOP, Claude les analyse, et le bilan s’écrit tout seul dans Obsidian.

Une note toujours structurée de la même façon

Pour que ce soit utile, la note suit toujours le même plan :

• Résumé de la séance : ce que j’ai fait aujourd’hui, en deux phrases ;
• Métriques clés : les chiffres du jour, côté course et côté récupération ;
• Tendances et signaux : une comparaison sur sept jours, avec un seul signal principal et un seul point de vigilance (pas dix, un seul, pour que ce soit actionnable) ;
• L’avis du coach : la lecture en langage clair, comme le ferait un entraîneur ;
• Note pour demain : une consigne concrète pour la séance suivante.

Les jours sans course, la note est plus courte et se concentre sur la récupération et le sommeil. L’IA n’invente pas une séance qui n’a pas eu lieu.

C’est d’ailleurs la règle que je lui ai fixée, et c’est la plus importante : ne jamais inventer une donnée. Si un chiffre manque, la note le dit noir sur blanc plutôt que de combler le vide. Pour un dirigeant, retenez surtout ce principe : une automatisation utile est une automatisation qui assume ses trous, pas une qui fabrique de la fausse précision.

Un exemple réel

Voici la note reçue un matin de jour de repos. Rien n’est retouché, ce sont mes vrais chiffres de la nuit précédente.

---

Résumé de la séance

Jour de repos : aucune sortie course enregistrée aujourd’hui, ni workout WHOOP. La journée se lit uniquement côté récupération, avec un recovery dans le vert malgré une nuit courte.

Métriques clés

Pas de données Strava du jour (aucune activité enregistrée le 10/07).

WHOOP :

• Recovery : 76 % (vert).
• FC de repos : 52 bpm.
• HRV (RMSSD) : 29,8 ms.
• Sommeil (nuit du 9 au 10) : 5h39 dormies pour 6h07 au lit (28 min éveillé), performance 71 %, efficacité 92,9 %, consistance 84 %, 11 perturbations, 6 cycles.
• Stades : profond 1h56, REM 1h16, léger 2h27.
• Fréquence respiratoire : 16,3 / min.
• Strain : 3,96 sur la journée en cours (partielle), 13,97 la veille (09/07).

Tendances et signaux

Sur les 7 derniers jours, seulement deux runs : le 06/07 (5,68 km à 6:32/km, FC moyenne 131) et le 09/07 (7,46 km à 6:10/km, FC moyenne 145). Le reste, c’était du croisé (paddle, kayak, marche), pas de course. Signal positif : ta dernière sortie était plus longue et plus rapide (6:10/km contre 6:32/km), même si la FC a grimpé en parallèle (145 contre 131), donc le gain d’allure se paie encore en cardiaque. Par rapport à la cible semi (sous 5:41/km), il reste environ 29 s/km à grignoter sur ton meilleur jour. Point de vigilance : la nuit est courte, 5h39 dormies contre un besoin de base autour de 7h27, soit une dette de sommeil qui s’installe (WHOOP signale 2h08 de dette).

L’avis du coach

Le recovery à 76 % est un cadeau : ton corps a encaissé une nuit à 5h39 et te rend quand même du vert. Mais ne te raconte pas d’histoire sur la constance : le run #8 date du 06, le #9 du 09, et aujourd’hui le 10 tu n’as rien posé alors que la récup t’autorisait à sortir. Deux courses en huit jours, ce n’est pas le socle quotidien que tu vises, le croisé ne remplace pas le rituel du matin. Et le vrai levier n’est pas de pousser plus fort, c’est de dormir plus : 5h39 en pleine montée en charge, tu creuses une dette que le vert finira par ne plus masquer. Protège le sommeil, protège la sortie du matin, dans cet ordre.

Note pour demain

Recovery à 76 %, feu vert : reprends la sortie du matin demain, à allure de confort avec FC autour de 135-140. L’objectif est de recoller au rituel quotidien, pas de faire un chrono. Et vise le lit une heure plus tôt ce soir.

---

Ce qui me frappe en relisant cette note : elle ne se contente pas d’aligner des chiffres, elle les relie et les rapporte à mon objectif. Elle chiffre ce qui me sépare encore de mon allure cible sur semi, elle attrape le vrai signal faible du moment, mon sommeil trop court, et elle me rappelle sans complaisance le rituel de course quotidien que je vise.

Ce n’est pas un tableau de bord générique : j’ai affiné au fil des jours les consignes données à l’IA pour qu’elle raisonne selon mon profil et ma vision de coureur. C’est le même réglage fin que je fais pour un client, afin que son rapport parle ses priorités, pas celles d’un modèle sorti de sa boîte.

Ce que ça m’a pris : une heure

Une heure. C’est le temps total de mise en place, de l’idée à la première note reçue.

Et surtout, un point sur lequel je veux insister : je n’ai pas écrit une seule ligne de code. J’ai décrit ce que je voulais à Claude Code, et il a fait le reste, explorer les API de Strava et de WHOOP, écrire les deux scripts, programmer la tâche du soir. Je ne suis pas développeur et je n’ai pas ouvert d’éditeur de code. J’ai piloté, l’IA a exécuté.

Ce que ça change, chaque matin

Je vais être honnête : la première fois que la note est apparue toute seule dans mon coffre, ça m’a fait sourire. C’est agréable, presque ludique, d’ouvrir ses notes le matin et de trouver un bilan clair qui vous attend, comme si quelqu’un avait regardé vos chiffres pour vous pendant la nuit.

Concrètement, ça a changé ma routine. Avant de partir courir, je lis la note. Elle oriente ma séance : quand ma nuit a été courte, je pars en endurance facile plutôt que de viser un chrono, comme le conseille l’exemple ci-dessus, et je vise le lit plus tôt le soir. Des données que je ne consultais jamais sont devenues une décision simple pour la journée. C’est là que se trouve la vraie valeur : pas dans les chiffres, dans leur lecture.

Pourquoi je vous raconte ça

Parce que ce n’est pas une histoire de coureur, c’est un exemple concret d’automatisation par l’IA, et le mécanisme n’a rien de sportif.

Enlevez le sport, regardez le mécanisme :

1. des données arrivent tous les jours, dans un ou plusieurs outils ;
2. une IA les récupère et les analyse à heure fixe ;
3. vous recevez un rapport clair, au même endroit, sans rien avoir à faire.

Ce mécanisme, je ne l’ai pas inventé pour ma course à pied, je le déploie chez mes clients TPE et PME. Remplacez ma sortie trail par le chiffre d’affaires de la semaine, par les nouveaux avis Google à surveiller, par les prix de trois concurrents à suivre. La plomberie est identique : on collecte, on fait analyser, on reçoit un bilan automatique.

C’est la même démarche que j’ai appliquée à mon propre métier quand j’ai automatisé une bonne partie de mon travail de consultant SEO. Et c’est précisément ce que je regarde en premier lors d’un audit IA : quelles sont, chez vous, les données que personne n’a le temps de lire et qu’une IA pourrait transformer en décision chaque semaine.

Si une IA peut me dire quoi faire de ma prochaine sortie à partir de mes chiffres, elle peut dire à votre entreprise ce que racontent les siens.

Questions fréquentes

Faut-il savoir coder pour mettre ça en place ?

Non. Je n’ai pas écrit une ligne de code. J’ai décrit mon besoin à Claude Code, qui s’est chargé de la partie technique : explorer les API, écrire les scripts, programmer la tâche du soir. Le rôle humain, c’est de dire clairement ce que l’on veut et de vérifier le résultat.

Comment être sûr que l’IA n’invente pas des chiffres ?

C’est la règle numéro un du système : ne jamais inventer une donnée. Si une information manque, la note le signale explicitement au lieu de la remplacer par une valeur plausible. Une automatisation fiable doit assumer ses trous, pas fabriquer de la fausse précision.

Où sont stockées mes données ?

Tout tourne en local, sur ma machine. L’accès à chaque service est autorisé une seule fois par une connexion officielle sécurisée, et les clés restent dans un fichier protégé, jamais dans le code. Les données ne servent qu’à générer la note et ne partent nulle part.

Est-ce transposable à une entreprise ?

Oui, c’est même tout l’intérêt. Le principe s’applique à n’importe quel flux de données récurrent : reporting commercial, suivi des avis clients, veille tarifaire, indicateurs de production. Le sport n’est qu’un terrain d’essai parlant.

Envie de savoir quelles données dorment dans votre entreprise et ce qu’une IA pourrait en tirer chaque semaine ? Prenez rendez-vous, on regarde ça ensemble.