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Créer une application interactive avec ChatGPT : un exemple pas à pas

Essayez d’abord l’application Marche, alimentation et poids cible. Découvrez ensuite sa création : cadrage, consignes, calculs, interface, tests et limites sous supervision humaine.

Essayez l’application · exemple pédagogique

Modifiez les curseurs pour explorer un scénario. Les valeurs initiales sont des exemples ; le délai n’est pas une prévision médicale.

Les valeurs restent dans le simulateur isolé, sans compte ni enregistrement automatique. Seule la hauteur d’affichage est communiquée à la page ; aucune valeur de santé ne l’est.

Comprendre la création et les limites de cette application ↓

Pour compléter cette démarche, consultez aussi le guide « Cadrer avant de créer : mission, limites et cas fictifs pour un assistant IA ».

Du besoin initial à une application utilisable

Un curseur se déplace, une valeur change et les résultats se recalculent. Cette simplicité apparente repose sur des choix précis : quelles informations demander, quelle méthode appliquer, quels résultats montrer et quand suspendre une projection ?

« Marche, alimentation et poids cible » est un exemple concret de création d’une application interactive avec ChatGPT. Son intérêt, sur DR1, est de montrer une démarche de conception et de contrôle. Il ne s’agit pas d’une recommandation de régime ou d’une expertise médicale.

1. Cadrer le besoin avant de créer

L’objectif est d’explorer la relation entre des caractéristiques physiques, une durée moyenne de marche, des apports énergétiques et un poids cible. Le cadrage fixe les entrées, les résultats attendus et les cas qui empêchent de poursuivre une simulation.

L’outil ne détermine pas un régime personnel et ne propose aucune modification de traitement. Définir ces exclusions dès le départ donne une référence pour examiner la réalisation. Retrouvez cette logique dans notre guide Cadrer avant de créer un assistant IA.

2. Transformer l’idée en consignes vérifiables

La demande a précisé chaque paramètre, son unité, sa plage de valeurs et son pas de réglage. Elle a également fixé les formules, les arrondis, les messages et les situations de suspension. Chaque consigne devient ainsi un point de contrôle.

La marche est une moyenne quotidienne sur la semaine, sur terrain plat, à environ 4,5 à 5,5 km/h. Les apports comprennent tous les aliments et toutes les boissons. Ces précisions limitent les ambiguïtés d’utilisation.

3. Rendre la méthode de calcul explicite

La dépense de repos est estimée avec l’équation simplifiée de Mifflin–St Jeor : 10 × poids en kg + 6,25 × taille en cm − 5 × âge, puis + 5 pour un homme ou − 161 pour une femme. La publication scientifique de 1990 fournit cette équation ; elle reste une estimation individuelle.

Le prototype pose ensuite ses propres hypothèses : vie surtout assise en dehors de la marche, dépense hors marche ajoutée égale au repos multiplié par 1,4 et supplément de marche égal à (3,8 − 1,3) × poids × durée en heures. Le Compendium fournit des repères d’activité ; leur combinaison ici ne constitue pas un modèle médical validé.

Le poids simulé évolue jour par jour en divisant le déficit par 7 700 kcal/kg, pendant au maximum 730 jours. Les dépenses sont recalculées avec le nouveau poids ; âge, taille, apports et marche restent constants. La conversion de 7 700 kcal/kg est approximative et ne reproduit pas toutes les adaptations métaboliques, les variations d’eau ni les effets des traitements. Ce simulateur ne reproduit pas le modèle du NIH Body Weight Planner.

4. Construire une interface facile à explorer

Le choix Homme/Femme est directement visible. Les six curseurs affichent leur valeur et leur unité ; les résultats changent sans bouton de calcul. Il est possible de conserver les mêmes caractéristiques et de faire varier uniquement la marche ou les apports pour comparer deux scénarios.

Exemple initial, sans valeur de prescription : homme de 50 ans, 170 cm, 75 kg, cible de 70 kg, 60 minutes de marche et 2 000 kcal par jour. Le modèle calcule environ 2 380 kcal de dépense quotidienne, dont 190 kcal de supplément de marche, et une cible atteinte dans la simulation en environ 16 semaines. Ce résultat mathématique n’est pas une prévision personnelle.

Le tableau donne des repères à un, trois, six et douze mois. Lorsqu’une cible est atteinte, la simulation ne poursuit pas la perte sous cette cible. Le maintien demanderait de réajuster les apports et n’est pas simulé.

5. Tester les situations qui peuvent induire en erreur

Un résultat plausible sur l’exemple de départ ne suffit pas. Les contrôles de logique portent aussi sur les cas qui doivent modifier ou suspendre l’affichage.

SituationComportement attendu
Choix Homme/FemmeL’estimation de repos change.
Zéro minute de marcheLe supplément de marche est nul.
Apports supérieurs ou égaux à la dépenseLe scénario ne produit pas de perte initiale.
Cible supérieure ou égale au poids actuelUne cible inférieure est demandée.
Plateau avant la cible« Cible non atteinte dans ce modèle ».
Cible accessible au-delà de 730 jours« Hors horizon de simulation : plus de 24 mois ».
Apports bas, grand déficit ou IMC cible basLe délai et la projection sont suspendus.

Ces contrôles examinent des règles programmées. Ils ne constituent pas une validation médicale du simulateur ni une garantie de résultat individuel.

6. Garder les limites et la décision humaine visibles

Le délai et les projections sont suspendus si l’IMC cible est inférieur à 18,5, si les apports passent sous 1 500 kcal/jour pour un homme ou 1 200 pour une femme, ou si le déficit initial dépasse 1 000 kcal/jour. Ce sont les garde-fous généraux retenus pour cet exemple ; ils ne garantissent pas la sécurité d’un autre scénario. Une évaluation médicale est recommandée lorsqu’ils sont déclenchés.

En cas de diabète traité, faites valider les changements alimentaires et d’activité avec un professionnel de santé : certains médicaments exposent à une hypoglycémie. Aucun changement de traitement n’est proposé par l’application.

Protéger les valeurs saisies lors de l’intégration

Les calculs se font dans votre navigateur. Le simulateur est isolé dans un cadre de sécurité distinct de la page : il ne charge pas de traceurs, ne conserve pas les valeurs dans un stockage et ne les transmet pas à DR1 ou à un service d’IA. Il communique uniquement sa hauteur d’affichage pour s’adapter au téléphone et à l’ordinateur. Les préférences de cookies du site restent distinctes de ces calculs.

Appliquer cette démarche à un projet professionnel

Un simulateur de rentabilité, une estimation de charge de travail ou un questionnaire de cadrage demandent eux aussi des entrées précises, des règles explicites et des contrôles adaptés. Dans ce projet, ChatGPT a aidé à produire l’interface et la logique de calcul ; les interactions utilisent ensuite les règles programmées, sans appel à un modèle d’IA.

DR1 accompagne la création de sites et d’outils interactifs avec ChatGPT ainsi que la formation à un usage professionnel de ChatGPT. Après une évolution, des tests ciblés de l’outil modifié permettent d’examiner les comportements concernés.

Sources et portée de l’exemple

Le coefficient 1,4, la combinaison des dépenses, la conversion constante de 7 700 kcal/kg et les seuils de suspension sont les choix simplifiés de cette simulation. Fiabilité : 4/5 pour les références et calculs contrôlés ; délai individuel non validé. Origine : 6/6 scientifique et 5/6 institutionnelle pour les références, distinctes des hypothèses du prototype.

Les décisions, validations et vérifications sensibles restent sous la responsabilité d’une personne habilitée.

Service correspondant

Appliquer ce conseil à votre situation

Vous avez une idée de simulateur ou d’outil interactif pour votre activité ? Un premier échange permet de préciser son objectif, les données nécessaires et les contrôles à prévoir.

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