Comme avec tous les autres coin de nos vies, l’IA a inondé des applications de fitness populaires et des appareils portables. De « l’intelligence » de l’athlète de Strava, à l’abonnement décevant Connect + de Garmin, aux recommandations de récupération de Whoop, ces fonctionnalités alimentées par l’IA prétendent transformer les données brutes en sagesse exploitable. La réalité? La plupart de ces résumés d’IA sont des cookies de fortune numérique coûteux qui vous disent ce que vous savez déjà, tout en manquant ce qui compte réellement.
Cela compte non seulement parce que je suis un haineux, mais parce que les utilisateurs perdent de l’argent ici. Beaucoup de ces fonctionnalités d’IA sont verrouillées derrière des abonnements premium, créant une sorte de rareté artificielle autour de ce qui est l’interprétation de base des données. Voici pourquoi la plupart des résumés de fitness IA sont des ordures et lesquelles vous pouvez peut-être faire confiance.
Manque de contexte
Les systèmes de fitness AI fonctionnent dans un vide de données. Ils peuvent vous dire que votre variabilité de la fréquence cardiaque a chuté, mais ils ne peuvent pas rendre compte de la présentation de travail qui vous a tenu debout, l’argument avec votre partenaire ou le verre de vin que vous avez eu avec le dîner. La performance humaine est influencée par d’innombrables variables auxquelles ces systèmes ne peuvent tout simplement pas accéder ou interpréter.
Je ne dis pas que je veux que ces outils aient accès à mon calendrier et à mon style de vie, mais un système plus utile noterait que « vos performances ont diminué probablement en raison des trois jours consécutifs de mauvais sommeil coïncidant avec votre voyage d’affaires ».
Conseils génériques déguisés en personnalisation
C’est celui qui fait monter mes sourcils vers le ciel. Ces systèmes excellent dans le reconditionnement de vos données existantes avec des conseils de santé génériques, créant l’illusion d’un coaching personnalisé tout en fournissant des platitudes à une taille unique. L’IA de Strava est connue pour reposer les données de la description de l’exécution. Prenez cet exemple de l’une de mes courses plus tôt cette semaine, où l’IA de Strava tire clairement de ce que j’ai déjà écrit sur mon expérience et la parcourt un thésaurus. De plus, les «changements d’élévation variés» semblent intelligents, mais ce que cela décrit, c’est … eh bien, courir sur la plupart des routes.
Et cela n’atteint même pas à quel point ce nombre de calories est extrêmement inexact.
La véritable personnalisation nécessiterait de comprendre vos objectifs spécifiques, l’histoire de la formation, les modèles de blessures et vos contraintes de style de vie – l’information à laquelle ces systèmes ont rarement accès. Au lieu de cela, la plupart des résumés de fitness IA s’appuient sur le même bassin de sagesse de fitness conventionnelle. Mon collègue Beth Skwarecki partage quelques exemples amusants de l’IA de Garmin étant extrêmement inexacte dans sa pièce ici, et m’ont également envoyé un peu plus ci-dessous. Découvrez les platitudes insensées et les inexactitudes directes.
L’IA utile serait des informations prédictives, plutôt que des résumés réactifs. Je serais intéressé à voir lorsque je me dirige vers le surentraînement, d’identifier les fenêtres d’entraînement optimales en fonction des modèles de récupération ou de suggérer des ajustements spécifiques pour prévenir les blessures.
Confidence excessive dans des données incomplètes
Les trackers de fitness sont notoirement inexacts pour de nombreuses mesures, en particulier les calories brûlées, les stades de sommeil et les niveaux de stress. Les résumés de l’IA aggravent ce problème en présentant des conclusions qui ne sont pas nécessairement vraies. Cette semaine, j’ai fait une course extrêmement difficile en 85% d’humidité, poussant à travers la douleur au pied. Imaginez ma frustration quand c’était l’interprétation de Strava de mon expérience:
Comment tirer le meilleur parti des résumés de fitness IA
Strava est mon application de remise en forme, et Garmin est ma montre incontournable. Mais en ce qui concerne les « Athlem Intelligence » de Strava et Garmin Connect +, les réactions des utilisateurs ont été au mieux mitigées. J’ai personnellement reçu des résumés comme « votre fréquence cardiaque a été élevée pendant votre course » ou « vous avez parcouru plus de distance que votre entraînement précédent ». Ces idées sont immédiatement visibles dans les données brutes et ne nécessitent pas le traitement de l’IA pour comprendre. Et encore une fois, le problème de base ici est le coût.
Comme le dit un utilisateur de R / Garmin, ces «informations» sont juste «le résumé le plus élémentaire de vos séances d’entraînement possible … J’espérais vraiment que ce serait un chat réel que vous pourriez discuter de la formation avec etc. pour créer des plans.» Sur ce front, vos meilleurs paris sur le marché en ce moment sont Whoop et Oura. Leurs idées axées sur l’IA ont été reçues positivement, même si leur proposition de valeur est de plus en plus discutable. Par rapport aux résumés génériques sur d’autres applications, ces informations fonctionnent comme des chatbots. De cette façon, lorsque vous posez des questions spécifiques (utilisant déjà votre cerveau plus que de lire un résumé), vous recevrez des articles qui entrent dans des détails plus (écrits par l’homme).
Une autre application qui fait un travail décent pour ajouter un contexte indispensable est Runna. Ses informations tirent en fait des données de la météo et de votre calendrier de formation. Voici une autre capture d’écran de Beth, montrant comment Runna fait plus que simplement reformuler les données que vous avez personnellement saisies.
De plus, dans Runna, vous ne l’obtenez pas avant d’évaluer votre entraînement, et vous pouvez ignorer la note sans affecter autre chose sur le fonctionnement de l’application. Ce qui m’amène à l’un des principaux plats à emporter ici: L’IA n’a pas besoin d’être un engagement tout ou rien. Si vous payez déjà un abonnement qui comprend des résumés de fitness AI, voici quelques-unes de vos options.
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Ignorez complètement les résumés. Pour la plupart des utilisateurs, l’approche la plus intelligente consiste à désactiver complètement les résumés de l’IA et à se concentrer sur les données brutes. Votre charge d’entraînement, votre durée de sommeil et vos tendances de fréquence cardiaque fournissent des informations parfaitement exploitables.
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Points de données utiles à cick-cick. Si vous choisissez de vous engager avec les résumés de l’IA, traitez-les comme des points de départ pour votre propre analyse, plutôt que des conseils définitifs. Recherchez les modèles et les tendances, tout en ignorant des recommandations spécifiques.
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Désactivez complètement les résumés. Dans Garmin Connect + et Strava, vous pouvez accéder à vos paramètres et simplement vous retirer des résumés de l’IA. Dans Oura et Whoop, vous n’obtenez pas l’IA à moins de commencer une conversation avec le bot.
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Investissez plutôt dans l’expertise humaine. Hé, peut-être que le coût d’abonnement de plusieurs plateformes de fitness d’IA pourrait financer des consultations périodiques avec des scientifiques sportifs qualifiés, des nutritionnistes ou des entraîneurs. Ces personnes peuvent fournir des conseils véritablement personnalisés en fonction de votre situation et de vos objectifs spécifiques.
La ligne de fond
Si vous me demandez, votre tracker de fitness fournit déjà les données dont vous avez besoin pour prendre des décisions éclairées sur votre formation et votre récupération. Apprendre à interpréter ces données vous-même vous servira mieux que d’attendre que l’IA le fasse pour vous – et cela ne vous coûtera pas des frais d’abonnement mensuels supplémentaires. La technologie existe pour créer une IA de fitness vraiment utile, mais pour le moment, mes résumés de fitness sont tout simplement un bruit numérique coûteux.
