De nombreuses personnes n’aiment pas les entraînements intenses et préfèrent les activités plus douces comme la marche ou le yoga – des environnements dans lesquels ils se sentent plus à l’aise et plus réfléchis. Cependant, l’entraînement en force reste crucial, en particulier pour celles qui envisagent une grossesse ou qui approchent de l’âge mûr. Cela soulève la question : l’intelligence artificielle (IA) peut-elle compléter efficacement, voire remplacer l’entraînement personnel traditionnel ?
Le besoin d’entretien musculaire n’est pas seulement une question d’esthétique ; il s’agit de santé métabolique et de préparation à la reproduction. Une évaluation récente a révélé un pourcentage de graisse corporelle de 37,9 % chez une femme dans la trentaine, nettement supérieur aux 25 à 27 % recommandés. La solution ? Développer sa masse musculaire pour augmenter son taux métabolique de base (l’énergie brûlée au repos), car les muscles sont plus actifs métaboliquement que la graisse. Un objectif réaliste est de perdre 1 à 2 % de graisse corporelle par mois, ce qui signifie qu’atteindre un niveau sain pourrait prendre 12 à 24 mois.
Compte tenu de ce délai, nombreux sont ceux qui recherchent des alternatives accessibles à la formation personnelle coûteuse ou peu pratique. L’IA se présente comme l’une de ces options. Cependant, la prudence est de mise : le partage de données de santé sensibles avec des chatbots comporte des risques de violations. La clé est d’utiliser l’IA de manière stratégique, en mettant l’accent sur des conseils généraux plutôt que sur des détails médicaux confidentiels.
Pour tester cela, un utilisateur récent a fourni à un chatbot IA (ChatGPT) les résultats de son analyse corporelle et les recommandations de son entraîneur. L’IA a correctement identifié le besoin d’un équilibre hormonal, particulièrement crucial avant la conception, et a suggéré une répartition des macronutriments (protéines, glucides, graisses) optimisée pour la perte de graisse, le gain musculaire et la préparation à la fertilité. Il proposait même une approche de « carb-cycling » (plus de glucides les jours d’entraînement, moins de glucides les jours de repos), que l’utilisateur prévoyait de confirmer avec son entraîneur.
L’IA a également souligné avec précision le pic potentiel de cortisol lié à la consommation de café à jeun, une préoccupation également soulevée par l’entraîneur humain. Tous deux ont suggéré d’associer le café à des protéines (du collagène, dans ce cas) pour atténuer l’effet. La capacité de l’IA à identifier cela et à proposer des solutions comme des œufs durs ou du saumon fumé pour équilibrer les hormones sans trop manger, a démontré son potentiel de conseil personnalisé.
L’utilisateur a intégré ces suggestions dans son application de suivi des aliments, tout en reconnaissant la nécessité d’une validation humaine. Le côté entraînement s’est avéré tout aussi efficace : l’IA a renforcé l’importance de donner la priorité à la nutrition (80 % d’effort) plutôt qu’aux entraînements excessifs (20 %). Cela a confirmé que le plan existant de l’utilisateur – une séance avec un entraîneur, deux séances de musculation supplémentaires, des séances de sauna, des pas quotidiens et du yoga – était sur la bonne voie.
Ce qu’il faut retenir, c’est que l’IA excelle à fournir des informations granulaires et à répondre aux questions 24 heures sur 24, agissant comme une source d’informations secondaire pour compléter les conseils professionnels. L’utilisateur prévoit des scans corporels mensuels et une consultation continue avec un entraîneur au cours des 12 prochains mois, avec pour objectif une grossesse dans les trois mois.
Même si l’IA ne remplacera pas l’expertise de formateurs ou de médecins qualifiés, elle constitue un outil puissant pour ceux qui recherchent un soutien supplémentaire, de la motivation et des informations basées sur les données. L’avenir du fitness réside peut-être dans la combinaison de l’expertise humaine et des capacités analytiques de l’IA.
