Tu connais le moment où tu commences la journée droit comme un i… et deux heures plus tard tu es devenu une crevette devant ton MacBook ?
Le problème, ce n’est pas que tu « manques de volonté ». C’est que ton cerveau optimise : il cherche la position la moins coûteuse à court terme, même si ton cou et ton dos t’envoient la facture le soir.
Et c’est là que Posturr est malin : au lieu de te spammer de notifications que tu vas ignorer, l’app fait un truc beaucoup plus efficace… elle te retire la récompense. Tu t’avachis ? Ton écran devient flou. Tu te redresses ? Tout redevient net. Simple, brutal, actionnable.
Posturr est un projet open-source sur GitHub (MIT) qui utilise le framework Vision d’Apple pour faire de la détection de posture en temps réel via la webcam, sur l’appareil. Pas de cloud, pas de traitement serveur, pas de bullshit.
Posturr en 10 secondes : un nudge qui marche
- Tu actives l’app.
- Elle observe ton visage/haut du corps via la caméra.
- Elle estime si tu es dans une posture « ok » ou si tu slouches (épaules en avant, tête projetée, affaissement).
- Si tu slouches : floutage progressif de l’écran.
- Si tu corriges : netteté restaurée.
Ce mécanisme est plus proche d’un feedback loop que d’un rappel. Et c’est exactement ce qu’on veut quand on cherche à changer un comportement.
Pourquoi le floutage est plus intelligent qu’une notification
- une notif,
- un bip,
- un pop-up.
Résultat : tu cliques « OK » sans bouger d’un millimètre.
Le floutage, lui, touche directement ta capacité à continuer ton taf. C’est un coût immédiat (léger, mais réel). Tu n’as pas besoin d’y penser : tu te redresses, point.
- un site qui te bloque quand tu dépasses ton quota,
- un paywall,
- un rate limit.
Pas agréable, mais ça marche.
Ce que Posturr dit sur la tendance : l’IA “on-device” devient la norme
Posturr s’inscrit dans une vague très claire : des apps qui utilisent la caméra + IA locale pour coacher des micro-comportements.
- Slouch Sniper : posture + floutage/dimming quand mauvais alignement (IA locale) (source : slouchsniper.com).
- NoSlouch : détection via caméra + IA avec rappels (source : noslouch.app).
- SitApp : nudges posture, accent sur le traitement on-device et la vie privée (source : sitapp.app).
Le point commun : la confidentialité devient un argument produit, pas un détail. SitApp insiste explicitement sur le fait que la détection se fait sur l’appareil, sans envoi vidéo (source : sitapp.app). Posturr, en utilisant Vision, s’inscrit naturellement dans cette approche.
Les chiffres : la posture, ce n’est pas un “petit sujet”
Si tu te dis « ok mais c’est gadget », regarde deux minutes les données :
- Dans une étude sur 412 utilisateurs de tablette, 67,9 % rapportaient des symptômes musculo-squelettiques (cou/épaules/dos) associés à la posture (source : PMC, pmc.ncbi.nlm.nih.gov).
- Sur des travailleurs devant ordinateur, 61 % avaient des postures d’épaules non neutres et 41 % des postures de poignet non neutres (source : PubMed, pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/10782194).
Et côté marché : le marché mondial des correcteurs de posture est estimé à 1,52 milliard USD en 2025 et pourrait atteindre 3,26 milliards USD d’ici 2033 (CAGR ~9,7 %) (source : pheonixresearch.com).
Traduction : il y a un problème massif, et les gens paient déjà pour des solutions. L’angle logiciel (moins cher, plus scalable) est logique.
Comment ça marche (sans rentrer dans le code inutilement)
Posturr s’appuie sur le Vision framework d’Apple, qui permet de faire du traitement d’image/vidéo en temps réel. L’idée n’est pas de “deviner ton dos” comme par magie : l’app observe des signaux proxy (position de la tête, orientation, distance, alignement) et en déduit une probabilité de posture affaissée.
- latence faible (ça réagit vite, sinon l’effet est nul),
- pas de dépendance à un serveur, donc moins de coûts et moins de risques,
- installation simple.
Et surtout : c’est une approche produit “nudge” qui peut s’appliquer à plein d’autres cas.
Cas d’usage concrets (au-delà du “redresse-toi”)
1) Solopreneur / indie hacker : protéger ton outil de production Ton corps, c’est littéralement ton hardware. Si tu te flingues le cou, tu perds des heures (et de l’énergie mentale) pour bosser.
- Posturr en fond,
- un timer de pause (type 20-20-20),
- un track minimal (2 métriques : temps de focus, douleurs/raideur perçues).
Objectif : réduire la friction physique qui te bouffe ta semaine.
2) Équipe remote : standardiser l’ergonomie sans manager relou Tu ne vas pas faire une formation “posture” à 25 personnes et espérer que ça tienne.
- recommander une app on-device,
- fournir un budget écran + support,
- proposer une routine d’onboarding.
C’est du pragmatisme : moins d’arrêts, moins de fatigue, plus de régularité.
3) Produit B2B “health & productivity” : pattern à réutiliser Le pattern “si comportement non souhaité → dégrade l’expérience” est puissant.
- si tu tapes trop vite et fais trop d’erreurs → ralentissement léger,
- si tu restes trop longtemps sans pause → baisse de luminosité,
- si tu es en visio et tu ne regardes jamais la caméra → rappel visuel.
L’idée n’est pas de punir : c’est de créer une boucle de feedback immédiate.
Les limites (et comment ne pas se raconter d’histoires)
Posturr est cool, mais ce n’est pas un médecin.
- Webcam ≠ capteur biomécanique : si tu changes d’angle, de lumière, ou si tu bouges beaucoup, la détection peut être moins fiable.
- Faux positifs : tu peux te pencher pour lire un truc, et hop flou. À calibrer.
- Ergonomie globale : si ton écran est trop bas, tu vas “sloucher” quoi qu’il arrive. L’app ne remplace pas un setup correct.
La bonne approche : test → mesure → itère.
Mini-protocole (15 minutes) : 1) Mets ton écran à hauteur des yeux. 2) Lance Posturr. 3) Ajuste ton siège (bassin stable, pieds au sol). 4) Observe quand l’app déclenche : est-ce cohérent ? 5) Ajuste la sensibilité si possible, ou ton setup.
Vie privée : la vraie question à poser
Dès que tu actives une app posture, tu actives… une caméra.
- traitement on-device,
- pas d’upload vidéo,
- permissions claires,
- code auditable (open-source = énorme avantage).
Sur ce point, Posturr marque des points : le projet est public sur GitHub et utilise Vision (approche locale). Et SitApp met aussi la confidentialité au centre (source : sitapp.app).
Pourquoi Deepthix s’y intéresse (spoiler : ce n’est pas “la posture”)
- automatiser un contrôle en continu,
- transformer un signal faible (ta posture qui se dégrade) en action immédiate,
- sans équipe, sans process, sans réunion.
C’est littéralement de l’automatisation comportementale.
- la qualité de tes leads,
- le tri de tes tickets,
- la qualification de tes demandes,
- la génération de docs,
- le reporting.
Même philosophie : tu mets une boucle de feedback, tu réduis la friction, tu récupères du temps.
Conclusion : un petit outil, une grosse leçon produit
- un usage intelligent de l’IA on-device,
- un nudge efficace (flou) plutôt qu’un rappel inutile,
- un projet open-source qui montre qu’on peut shipper du concret sans budget délirant.
Si tu passes tes journées devant un écran, teste. Si tu build des produits, étudie le pattern.
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