Plateforme IA Fitness 32 Agents · Architecture HEAD

Les solutions fitness du marché échouent sur trois points critiques : approche fragmentée nécessitant plusieurs apps sans cohérence, IA généraliste produisant des recommandations génériques sans adaptation contextuelle, et tracking manuel chronophage entraînant un faible taux d'adhérence.

TwinForge devait résoudre ce trilemme : comprendre l'utilisateur à 360° (sommeil, stress, nutrition, objectifs), appliquer cette compréhension à des domaines variés (training, nutrition, jeûne, scan corporel), et réagir en temps réel tout en maîtrisant les coûts tokens IA.

• Architecture HEAD (Highly Evolved Adaptive Director) : cerveau central unifiant 7 forges spécialisées avec contexte 360° enrichi (historique 30-90 jours, wearables, état effort/repos) en moins de 3.2 secondes.
• 32 agents IA spécialisés déployés en production parmi 83 fonctions edge, orchestrés via pipelines multi-étapes (estimate → semantic → match → refine → commit) plutôt qu'appels monolithiques.
• Streaming SSE progressif : affichage incrémental jour par jour pour réduire la latence perçue, avec parallélisation contrôlée (Promise.all + AbortController) et persistance progressive DB.
• Gouvernance coûts IA : token-billing middleware unifié, cache multi-niveaux (frontend TanStack Query → DB 24h-7j → Service Worker PWA 7j) réduisant les coûts de 67%.

L'architecture multi-agents de TwinForge a démontré une performance exceptionnelle avec 327 utilisations du générateur de recettes en 30 jours, 92%+ de précision sur la détection visuelle d'ingrédients, et un coût moyen de seulement $1.93 par utilisateur par mois.

Les pipelines optimisés délivrent une génération de séance complète en moins de 11 secondes, un avatar 3D scan corporel en moins de 10 secondes, et une latence de voice coaching temps réel inférieure à 300ms via WebRTC + OpenAI Realtime API.