Les intégrations qui comptent sont celles que vos clients utilisent déjà. Couvrez quatre familles : les wearables (Oura, Whoop, Apple Watch, Garmin, Fitbit, Polar, Ultrahuman), les balances connectées (Withings), les applications d'entraînement (Strava) et les applications nutrition (MyFitnessPal, Cronometer), plus les bilans biologiques suivis dans le temps. La plateforme doit synchroniser automatiquement, dédoublonner les sources qui se recoupent et laisser le client garder son propre appareil. Si un client doit recopier des chiffres d'une application à l'autre, on ne peut pas vraiment parler d'intégration.
Pourquoi la double saisie tue le suivi
La saisie manuelle fonctionne deux semaines. Ensuite, les clients les plus occupés, souvent les clients premium, arrêtent de remplir les formulaires, et le coach perd la visibilité au moment où elle compte. Chaque champ qu'un client doit saisir deux fois est une raison de décrocher. Ce qu'on cherche est simple : le client se connecte une fois, les données remontent seules, et le praticien ne recopie jamais de chiffres d'un outil à l'autre.
Les familles d'intégrations à vérifier
| Famille | Exemples | Ce qu'elle apporte |
|---|---|---|
| Bagues et montres | Oura, Whoop, Apple Watch, Garmin, Fitbit, Polar, Ultrahuman | Sommeil, fréquence cardiaque au repos, HRV, activité, séances |
| Balances connectées | Withings | Tendance du poids et de la composition corporelle |
| Applications d'entraînement | Strava | Séances, distance, durée, effort |
| Applications nutrition | MyFitnessPal, Cronometer | Calories, macronutriments, protéines, micronutriments |
| Bilans biologiques | Analyses utiles au protocole | Trajectoires des biomarqueurs avec valeurs de référence |
| Contexte du client | Objectifs, antécédents, facteurs de stress | Le sens derrière les chiffres |
Les pièges techniques derrière « on s'intègre à tout »
- Les doublons : un client qui porte une bague et une montre remonte deux fois son sommeil. La plateforme doit savoir quelle source fait foi.
- Unités et définitions : HRV, phases de sommeil et « forme du jour » sont calculées différemment selon les marques. Comparez un client à sa propre ligne de base, pas d'une marque à l'autre.
- Une synchronisation qui dépend du client : certaines intégrations ne se synchronisent que lorsque le client ouvre une application. Vous obtenez des trous qui ressemblent à des dérives.
- Le matériel imposé : un outil qui ne fonctionne qu'avec son propre appareil ajoute coût et friction pour des clients déjà équipés.
- Des données sans modèle de consentement : le client doit voir ce qui est partagé et pouvoir le révoquer. La CNIL publie une recommandation technique sur le partage de données par API utile avant de choisir.
Cinq questions à poser avant de signer
- Lesquels des appareils que mes clients possèdent déjà sont compatibles directement ?
- Les données se synchronisent-elles en arrière-plan, ou seulement quand le client ouvre une application ?
- Comment sont gérées les sources qui se recoupent (bague et montre) ?
- Puis-je garder mon outil de planification (TrainingPeaks, Nolio) et voir sommeil et récupération à côté ?
- Le client peut-il exporter ou révoquer ses données à tout moment ?
Comment Biokub gère les intégrations
Biokub s'intègre à plus de 60 objets et applications, dont Oura, Whoop, Apple Watch, Garmin, Fitbit, Polar, Withings, Strava, MyFitnessPal, Cronometer et Ultrahuman. Les clients connectent leurs appareils une seule fois via Folo, l'application web compagnon, puis les données remontent automatiquement vers le tableau de bord praticien : pas de tableur, pas de saisie manuelle. Les clients gardent l'appareil qu'ils possèdent déjà. Si vous planifiez l'entraînement dans TrainingPeaks, Nolio ou Garmin Connect, gardez-les : Biokub se place au-dessus comme une couche de corrélation qui croise la charge d'entraînement avec le sommeil, la HRV, les bilans et le mode de vie. Le consentement est explicite, et les clients peuvent exporter ou révoquer leurs données à tout moment.
Une fois les données remontées, reste à savoir quoi en faire. C'est le sujet de pourquoi les données des wearables ne suffisent pas.