Une application de bien-être mental dont l'agent connaît le journal de
l'utilisateur, les exercices qu'il a faits et ses humeurs des dernières
semaines. Conversation écrite ou vocale, exercices guidés en audio, suivi
quotidien et analyses d'évolution.
Un assistant de bien-être qui oublie tout d'une session à l'autre ne peut
pas accompagner quelqu'un dans la durée.
La plupart de ces assistants sont des fenêtres de discussion sans mémoire.
L'utilisateur raconte sa semaine, reçoit des conseils génériques, et le
lendemain la conversation repart de zéro. Ce comportement vient de la
façon dont le produit est construit : rien de ce qui a été écrit la
semaine précédente n'est disponible au moment de la conversation suivante.
Ce qui aide, c'est la continuité. Remarquer que les mauvaises journées
tombent souvent le dimanche, se souvenir de l'exercice qui avait
fonctionné, relever que l'utilisateur va mieux depuis trois semaines.
Aucune de ces observations n'est possible sans un historique stocké et
sans un moyen de le transmettre au modèle.
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Ce que j'ai construit
Un agent qui a du contexte
Avant chaque conversation, l'application assemble un contexte à partir des
données de l'utilisateur : notations d'humeur récentes, entrées de
journal, exercices terminés, objectifs déclarés. L'agent démarre donc en
sachant à qui il parle. Les conversations sont conservées et titrées
automatiquement.
Les réponses arrivent en flux, mot à mot, pour que l'utilisateur
voie l'agent répondre au lieu d'attendre devant un écran figé.
Les exercices en audio
Six exercices guidés : respiration, ancrage, balayage corporel,
gratitude, lâcher-prise, énergie. Ils sont servis en synthèse vocale de
qualité plutôt qu'en texte à lire, parce qu'un exercice de respiration
demande de fermer les yeux.
Le journal et les analyses
Notation quotidienne de l'humeur, étiquettes émotionnelles, notes libres,
historique complet. Par-dessus : courbes d'évolution sur sept et
trente jours, moyennes, repérage des bonnes et des mauvaises périodes. Ces
mêmes données alimentent le contexte de l'agent, qui s'en sert comme
mémoire.
Une base de code, deux plateformes
iOS et Android depuis un seul projet React Native, avec la totalité du
parcours produit : navigation, notifications, graphiques, animations
fluides, partage, mode sombre réactif et abonnements gérés en achat
intégré.
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Ce qui était difficile
Assembler le contexte sans le faire exploser
Tout envoyer au modèle est impossible, parce que le journal grossit
indéfiniment. Il faut décider quoi retenir : les tendances plutôt que
les entrées brutes, le récent plutôt que l'ancien, l'agrégé plutôt que le
détail. Cette sélection se fait dans le code de l'application, avant
l'appel au modèle.
Les limites d'une application de santé mentale
L'application annonce clairement son cadre : elle ne pose pas de
diagnostic et ne remplace pas un professionnel. L'agent refuse de tenir le
rôle d'un thérapeute et oriente vers de l'aide réelle quand le sujet
dépasse ce qu'un logiciel peut prendre en charge. Ces garde-fous ont été
définis avant l'écriture des écrans et des instructions de l'agent.
La fluidité sur mobile
Le flux de réponse, les animations et les graphiques se disputent le même
thread. Il faut déporter les animations côté natif, éviter de reconstruire
l'écran à chaque mot reçu et rendre le thème réactif sans remonter tout
l'arbre de composants à chaque changement.
Vendre un abonnement sans forcer
L'achat intégré impose ses propres règles : restauration d'achat,
synchronisation des droits, essai gratuit, changement d'appareil. Sur un
sujet aussi intime, il fallait aussi que les limites de la version
gratuite restent lisibles et ne mettent jamais l'utilisateur mal à l'aise.
Ce que j'en retiens
Sur ce type de produit, la qualité des réponses tient surtout aux
données qu'on donne à lire au modèle. Construire l'historique, le
stocker et choisir ce qui part dans chaque conversation demande plus de
travail que l'intégration de l'agent elle-même.
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La stack
MobileReact Native et Expo, iOS et Android depuis une base unique, navigation par onglets et par piles
Back-endSupabase pour la base de données, l'authentification et le stockage
AgentContexte assemblé depuis les données de l'utilisateur, réponses en flux, conversations titrées automatiquement
AudioSynthèse vocale de qualité pour les exercices guidés, lecture et mise en cache
RenduMoteur graphique natif et animations exécutées hors du thread principal
DonnéesGraphiques d'évolution, statistiques, stockage local pour l'usage hors ligne
MonétisationAbonnements en achat intégré, essai, restauration et synchronisation des droits
Une application mobile à construire ?
Je prends le projet de l'idée jusqu'à la publication sur l'App Store et le
Play Store, abonnements compris. Décrivez-moi l'application que vous voulez
mettre entre les mains de vos utilisateurs.
