Dossier
SMF·MACROFACTOR
Reçu le
31.07.2026
Instruit le
28.09.2026
Pièces annexées
3
Questions
4

SMF·MACROFACTOR

Un prompt peut-il remplacer MacroFactor ?

Santé et sport — adaptive calorie and macro coaching

Presque Verdict enregistré le 28.09.2026 · Vérifié le 31.07.2026
Prix
11,99 $US/moisSource: apps.apple.com · Vérifié le 31 juillet 2026
Par an
143,88 $US
Temps de fabrication
Un week-end
Catégorie
Santé et sport
Votes
0 vote
OuiPresque (coché)Pas encore

Bordereau de suivi des pièces

Pièce A Le prompt
Pièce B Ce que tu perds
Pièce C Pourquoi certains continuent de payer : expenditure model and food database
Pièce Q Questions

Verdict

L’idée derrière MacroFactor est statistique plutôt que propriétaire : ta vraie dépense est inférable de la relation entre ce que tu as mangé et comment ton poids a évolué, une fois les deux correctement lissés. Une implémentation compétente est un week-end, et elle sera à peu près juste. Leur version est mieux calibrée, livrée avec une base de données alimentaire bien organisée, et vit sur un téléphone — ce qui est là où le produit payant gagne vraiment son argent.

Pièce B — Ce que tu perds

Pièce A — Le prompt

Reçu le31.07.2026
Construis un estimateur de dépense adaptatif sur tes propres données d’apport et de poids.

Les entrées sont deux séries quotidiennes : apport énergétique, et poids corporel. Les deux sont bruitées, et gérer correctement ce bruit est tout le projet.

Lisse le poids avec une moyenne mobile exponentiellement pondérée sur une fenêtre d’environ dix jours, et n’affiche jamais le chiffre quotidien brut comme une tendance. Puis estime la dépense sur une fenêtre glissante : la dépense égale l’apport moyen moins l’équivalent énergétique du changement de tendance, en utilisant environ 7 700 kcal par kilogramme de changement de masse corporelle. Recalcule quotidiennement sur les deux à trois dernières semaines, et affiche l’estimation avec une bande d’incertitude dérivée de la variance résiduelle plutôt que comme un seul chiffre confiant.

Refuse purement et simplement de produire une estimation tant que tu n’as pas au moins dix jours des deux séries sans écart de plus de deux jours. Affiche exactement ce qui manque à la place. Une estimation depuis quatre jours de données, c’est du bruit déguisé en chiffre, et l’afficher apprend aux gens à se méfier de l’outil au moment où ils devraient lui faire le plus confiance.

La sortie hebdomadaire est un seul ajustement : vu une cible de vitesse de changement de poids, l’apport pour la semaine à venir, avec l’estimation dont il vient et la bande de confiance affichée à côté. Plafonne les ajustements pour qu’aucune semaine ne déplace la cible de plus d’un pourcentage fixé — le filtre peut sur-réagir à un week-end salé, et une grande variation est presque toujours du bruit.

La saisie alimentaire réutilise une base de données nutritionnelle locale, comme dans la fiche Cronometer. La saisie du poids est un seul chiffre.

Ne modélise pas l’exercice comme une entrée énergétique séparée. Tout l’intérêt d’estimer la dépense à partir des résultats, c’est que l’activité est déjà dans le chiffre, et la rajouter compte deux fois.

L’ouverture pré-remplit le prompt — il ne reste qu’à appuyer sur entrée.

Pièce B — Ce que tu perds

  • B.1 une base de données alimentaire organisée, vérifiée, avec une couverture de codes-barres fiable
  • B.2 le filtre calibré, qui gère mieux le bruit de rétention d’eau qu’une première implémentation
  • B.3 l’application mobile, et enregistrer un repas avant même de finir de le manger
  • B.4 la couche de coaching qui transforme l’estimation de dépense en cible hebdomadaire
  • B.5 la synchro avec des plateformes de santé pour le poids depuis une balance connectée

Alternatives existantes

Pièce C — Pourquoi certains continuent de payer : expenditure model and food database

Les maths sont la moitié facile. Douze dollars achètent une base de données alimentaire qui trouve ce que tu as mangé et une application qui rend la saisie rapide de quinze secondes.

Questions

Puis-je importer mes données MacroFactor ?

Oui. MacroFactor exporte l’historique de nutrition, de poids et de dépense en CSV depuis ses paramètres, et les séries de poids et d’apport sont tout ce dont l’estimateur a besoin. Faire entrer ton historique existant veut dire que le modèle est calibré dès le premier jour plutôt qu’après deux semaines de silence.

Mon estimation correspondra-t-elle à la leur ?

Proche mais pas identique, et ce sera plus bruité au début. L’approche publiée est de la même famille de méthode ; la différence est dans les paramètres de lissage calibrés contre beaucoup d’utilisateurs réels, ce qui est exactement le genre de chose que tu ne peux pas dériver des principes de base.

Combien ça coûte à faire tourner ?

Rien au-delà de l’hébergement. L’import de la base de données est gratuit, et l’estimateur, c’est de l’arithmétique sur quelques centaines de lignes.

Quelle est la chose qui ne survit pas à la reconstruction ?

Enregistrer un repas en quinze secondes. Chaque jour où tu sautes la saisie est un jour d’entrée manquante, et le modèle se dégrade silencieusement — donc la commodité de l’application n’est pas une fonctionnalité de confort, c’est ce qui fait fonctionner l’estimation.

Récépissé

Tu l’as déjà reconstruit toi-même ?