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Comment j’ai utilisé l’IA pour m’entraîner pendant six mois et battre mon record sur 10 km
Depuis plusieurs années, je cours quatre fois par semaine. S’il s’agit avant tout de plaisir et d’une volonté, à l’approche de la quarantaine, de rester en bonne santé, c’est pourtant bien la recherche de la performance qui me motive.
Durant ces années, j’ai profité de mes différentes courses pour tester plusieurs plateformes d’entraînement en course à pied, qu’il s’agisse de Campus Coach, de Garmin Coach, de RunMotion Coach, de Kiprun Pacer ou de Runna. Ces différentes applications, pour la plupart payantes, reposent sur un fonctionnement simple : après m’avoir fixé un objectif réaliste et rentré quelques paramètres, elles me programment un plan d’entraînement sur plusieurs mois visant à atteindre un nouveau record.
Cependant, ces applications manquent parfois de souplesse. Conçues pour m’aider à atteindre un objectif précis, elles tiennent peu compte de mes qualités de course, de mes retours d’expérience ou de mes séances favorites.
Pour préparer ma course cet automne, j’ai donc décidé de m’essayer enfin à une méthode que je repoussais depuis bien longtemps : passer par une plateforme d’IA pour m’aider à pulvériser mon record sur 10 km.
J’ai l’habitude de faire de très longues préparations. C’est bien simple, je ne prends de dossards que deux fois par an, au printemps et à l’automne. Le reste du temps, je cherche donc à me préparer pour une nouvelle course de manière progressive.
Autant dire qu’une semaine à peine après le semi-marathon de Paris, en mars dernier, j’ai commencé à imaginer la méthode qui me suivrait durant les six prochains mois. J’ai d’abord posé mon dévolu sur une course : le 10 km Odyssea de Paris, qui a eu lieu le 4 octobre 2026. De quoi me laisser 28 semaines d’entraînement entre le début et le jour de la course. Surtout, je savais valoir bien mieux que les 46 min 52 sec de mon précédent record sur la distance, en novembre 2025, et que je pouvais viser sous les 45 min, voire les 43 min. Enfin, pour une préparation avec IA et sans les garde-fous d’une application dédiée, je préférais faire le test pour un 10 km que pour un semi-marathon ou, pire, un marathon.
Avant de lancer le prompt initial, je me suis fixé quelques règles. La première était de partir d’un compte vierge, avec une IA qui ne saurait quasiment rien de moi. La seconde était de faire un test VMA pour partir sur de bonnes bases et pouvoir fournir les bonnes informations à l’IA. Comme souvent, je suis donc parti sur un test demi-Cooper (parcourir la plus longue distance possible durant six minutes) pour aider l’IA à se faire une idée de mon niveau.
Pour le choix de l’IA, je suis parti sur Gemini. Au début du test, au printemps, il faut dire que les modèles de Google étaient parmi les plus performants, mais, surtout, avec mon compte Google Workspace professionnel, j’avais accès à Google AI Pro sans avoir à payer de ma poche. C’est toujours ça de pris, surtout que je n’avais encore jamais utilisé ce compte-ci. On y reviendra plus tard, mais, avec le recul, je pense qu’un autre choix d’IA aurait été plus judicieux.
Pour permettre à mon « coach » IA de me suivre le mieux possible, encore fallait-il qu’il n’oublie rien de mes séances précédentes. Or, par le passé, j’ai déjà subi, sur de longues discussions Gemini, un effacement de mémoire avec l’impossibilité, pour l’IA, de retrouver les anciennes discussions. J’ai donc tenu à sécuriser cet historique du mieux possible.
Pour cela, je suis en fait passé par un « Gem » (désormais baptisé « Skill »). Il s’agit d’une liste d’instructions pour l’IA qui lui permet de garder les règles en mémoire et que j’ai, au fur et à mesure, enrichie de l’historique des séances.