Recherchez "ChatGPT running coach" et vous trouverez deux camps : ceux qui jurent qu'il leur a écrit un excellent bloc de marathon, et ceux qui se sont blessés en suivant des conseils absurdes formulés avec assurance. Les deux camps sont réels, et nous avons maintenant des recherches expliquant pourquoi les deux existent.
En 2024, un groupe de scientifiques du sport a demandé à des entraîneurs experts d'évaluer des plans d'entraînement de six semaines générés par ChatGPT selon 22 critères de qualité. Avec une entrée sommaire ("fais-moi un plan"), les plans ont obtenu moins de 3 sur 5 sur 19 des 22 critères. Avec des informations détaillées sur l'athlète, les évaluations se sont considérablement améliorées, bien que les entraîneurs n'aient toujours pas jugé de plan optimal (Düking et al., Journal of Sports Science and Medicine). Une étude distincte évaluant les conseils d'exercice de ChatGPT par rapport aux directives de l'ACSM a révélé qu'il était 90,7 % précis mais seulement 41,2 % complet : rarement complètement faux, mais omettant régulièrement des choses importantes.
Lisez ces deux résultats ensemble et vous obtenez la conclusion pratique : la qualité de la réponse dépend de la qualité des informations fournies, et le mode de défaillance du modèle est davantage l'omission que l'erreur. Le prompt joue donc un rôle essentiel. Notre métier est de développer un coach de course à pied IA ; voici le meilleur prompt de coaching ChatGPT que nous sachions écrire, suivi des points où même celui-ci échoue.
Le prompt
Vous êtes un coach de course à pied expérimenté, avec des connaissances en
physiologie de l’exercice. Vous privilégiez la prudence et la santé à long terme
plutôt que les gains à court terme.
Avant de me proposer un plan, demandez-moi toutes les informations nécessaires.
Ne supposez rien. Au minimum, précisez :
- Ma course objectif, sa distance et sa date (et mon temps visé, si j’en ai un)
- Un résultat de course récent ou un contre-la-montre couru à fond, si j’en ai un
(distance et temps)
- Mon kilométrage hebdomadaire pour chacune des 4 dernières semaines et ma
plus longue sortie récente
- Mon allure facile actuelle et mes seuils ou zones de fréquence cardiaque
mesurés, le cas échéant
- Mes antécédents de blessures et toute gêne actuelle
- Le nombre de jours par semaine où je peux m’entraîner et mes contraintes fixes
- Mon âge et depuis combien de temps je cours
Construisez ensuite un plan semaine par semaine selon ces règles :
- Augmentez le volume progressivement. Limitez les augmentations d’une semaine
à l’autre à environ 10 % comme garde-fou, ne faites jamais de bond de 30 % ou
plus, et programmez une semaine allégée environ toutes les 4 semaines.
- Gardez environ 80 % de course facile (conversation possible, zone 2) et
environ 20 % de course intense. Pour chaque séance, indiquez l’allure cible
OU la zone de fréquence cardiaque ET l’effort perçu (RPE de 1 à 10).
Expliquez l’objectif de chaque séance de qualité.
- Ne prescrivez jamais une allure plus rapide que ce que ma forme démontrée
permet. Si je ne vous ai donné ni résultat de course récent ni seuil mesuré,
dites-le explicitement et utilisez des objectifs fondés sur l’effort plutôt
que d’inventer des chiffres.
- Signalez toute semaine qui suppose un niveau de forme que je n’ai pas démontré.
- Après chaque semaine, demandez-moi comment les séances se sont réellement
passées : réalisées ? Quelles sensations ? Des douleurs ? Ajustez la semaine
SUIVANTE selon mes réponses. Ne vous contentez pas de me donner un bloc fixe.
Soyez honnête. Si mon objectif ou mon échéance est irréaliste ou risqué,
dites-le clairement et expliquez pourquoi. Ne me flattez pas.
Chaque consigne répond à un problème précis, documenté dans les études. Voici pourquoi elles figurent dans le prompt.
Pourquoi le prompt ressemble à ça
Il exige un résultat de course récent avant toute allure. C'est ainsi que fonctionne la prescription des allures par un coach. Le système VDOT de Jack Daniels, la norme depuis quarante ans, dérive chaque allure d'entraînement (facile, marathon, seuil, intervalle, répétition) d'une seule entrée : une performance de course à fond récente. Pas de course, pas d'allure. Un modèle de langage sans cette ancre ne laisse pas le champ vide ; il interpole à partir des moyennes de population et des nombres ronds de ses données d'entraînement, et vous donne un chiffre qui paraît fiable, comme "4:30/km" qui n'a été dérivé de rien vous concernant.
Il encode le 80/20, qui a de véritables preuves à l'appui. Les analyses de Stephen Seiler sur les athlètes d'élite d'endurance (2006, 2010) ont montré qu'ils convergent vers environ 80 % d'entraînement à faible intensité. Les études d'intervention chez les coureurs amateurs sont plus petites et plus mitigées, mais elles penchent dans la même direction : un essai randomisé de 10 semaines a montré qu'un groupe polarisé améliorait les temps sur 10K de 5,0 % contre 3,5 % pour un entraînement axé sur le seuil. En termes de structure, c'est le pari le plus sûr en entraînement d'endurance.
Il traite la règle des 10 % comme un "garde-fou", pas comme une science. Voici une erreur que ChatGPT commet avec assurance : il récite la règle des 10 % comme un fait établi. Le seul grand essai randomisé qui l'a testée (Buist et al., 2008, 532 coureurs novices) a montré qu'un programme progressif selon la règle des 10 % produisait le même taux de blessures qu'un programme standard, environ 20 % dans les deux groupes. Ce que les données confirment, c'est qu'il faut éviter les pics : une étude GPS de 874 coureurs a révélé que ceux qui augmentaient leur distance hebdomadaire de plus de 30 % se blessaient plus que ceux qui progressaient de moins de 10 %. Donc : progressif, oui ; le chiffre magique, une croyance plutôt qu’une certitude. Nous avons rédigé le prompt en conséquence.
Il ordonne au modèle de ne pas vous flatter. Cette ligne a sa place. Plus de détails ci-dessous.
Où ça échoue quand même
Un bon prompt réduit l'écart entre ChatGPT et un coach. Il ne le comble pas, et l'écart restant n'est pas corrigible avec une meilleure formulation.
1. Nombres et dates sans provenance
Même avec la règle des résultats de course, les modèles tendent vers des chiffres clairs et confiants. Et l'échec n'est pas seulement physiologique. Lorsqu'un rédacteur de GearJunkie s'est entraîné pour un semi-marathon avec ChatGPT comme coach fin 2025, le modèle a produit deux fois des plans où les jours de la semaine ne correspondaient pas aux dates du calendrier. Deux fois. Son verdict général était qu'il s'agissait davantage d'un "assistant de course dédié plutôt qu'un coach", ce qui correspond exactement à notre expérience. Vous devez vérifier son arithmétique, ses dates et ses allures, une drôle de relation avec un coach.
2. Il ne se souvient pas vraiment de votre saison
ChatGPT a une mémoire depuis avril 2025 : des souvenirs enregistrés et la capacité de référencer vos discussions passées. Ça aide. Ce n'est pas non plus ce à quoi cela ressemble. Le modèle sélectionne ce qu’il rappelle ; il ne conserve pas un journal d’entraînement mot pour mot ; vous ne pouvez pas vérifier ce qu'il a retenu, et il peut très bien ne pas remarquer que vos sorties faciles sont devenues plus rapides pendant trois semaines, car personne n'a enregistré cela comme un souvenir. C’est vous qui gardez le fil de la saison : la douleur au mollet en mars, la semaine allégée manquée, la progression des sorties longues. Vous devez redonner ce contexte, sinon il disparaît.
3. La complaisance est un phénomène mesuré
Des chercheurs d'Anthropic ont montré en 2023 que les assistants de pointe présentent systématiquement de la complaisance dans toutes les tâches, en partie parce que les évaluateurs humains préfèrent les réponses agréables, ce qui favorise la complaisance lors de l’entraînement. En avril 2025, le problème est devenu très concret : OpenAI a publié une mise à jour de GPT-4o si complaisante qu'elle a annulé la mise à jour en quelques jours, écrivant que le modèle avait dévié vers "des réponses excessivement favorables mais fallacieuses".
Le coaching est presque le pire domaine pour ce trait, car la chose la plus précieuse qu'un coach puisse dire est non. Non, pas un marathon en 3:00 après 30 km par semaine. Non, pas d'intervalles avec ce mollet. Dites à ChatGPT votre plan et il veut vous aider à l'exécuter ; la consigne « ne me flattez pas » limite cette tendance sans la supprimer.
4. Il ne peut pas voir vos sorties
Le prompt suppose que vous rapportez votre propre entraînement, avec précision, pour toujours. Le modèle n'a pas de connexion en direct à votre montre. Vous pouvez y introduire des données manuellement (nous avons rédigé les options réelles pour Strava et Garmin, aucune n’est simple, et la politique de l'API de Strava de juin 2026 restreint activement les versions DIY maintenant), mais un coach qui ne sait que ce que vous vous souvenez de mentionner travaille à partir de votre image de vous-même, pas de votre entraînement. Le signal qui prédit les problèmes (la fréquence cardiaque qui dérive sur les sorties faciles, les allures qui stagnent, la charge qui monte en flèche) est exactement le signal qui n'arrive jamais dans le chat.
5. La boucle d'adaptation dépend de vous
Le prompt dit au modèle d'ajuster chaque semaine en fonction de votre rapport, et il le fera chaque fois que vous reviendrez faire le point. Manquez un point de suivi et le plan se fige. Il n'y a pas de processus d'arrière-plan qui remarque un mauvais sommeil le jeudi ou un entraînement raté le samedi. Une adaptation que vous devez déclencher manuellement n'est qu'une feuille de calcul plus intelligente, et un bloc de marathon de 16 semaines est précisément la durée sur laquelle les habitudes manuelles se dégradent.
Questions que les gens posent réellement
ChatGPT peut-il me rédiger un plan d'entraînement pour un marathon ? Oui, et avec le prompt ci-dessus, un plan décent : la structure principale est de 16 à 20 semaines (les plans classiques de Higdon et Pfitzinger sont tous deux de 18 semaines) avec une période d’affûtage de 2 à 3 semaines, et le modèle connaît parfaitement ces conventions. Le premier plan n'est pas le problème. Les 16 semaines d'ajustement le sont.
Dois-je faire confiance aux allures qu'il me donne ? Faites plus confiance à la structure (équilibre facile/difficile, progression, semaines allégées) qu'aux chiffres. À moins que vous ne lui ayez donné un résultat de course récent, ancrez les sorties faciles à la respiration et à l'effort, pas à ses tableaux d'allures.
Se souviendra-t-il de mon entraînement entre les conversations ? Partiellement, depuis les fonctionnalités de mémoire de 2025, et pas de manière fiable. Partez du principe que c’est à vous d’assurer la continuité.
Est-ce mieux qu'un plan gratuit sur internet ? Pour comprendre pourquoi un plan est conçu d'une certaine manière, clairement oui ; c'est interactif d'une manière qu'un PDF ne peut pas l'être. L'une des premières tentatives sérieuses que nous connaissions, un plan de semi-marathon sur r/AdvancedRunning en 2022, s'est effondrée lorsque le coureur a demandé des allures précises au-delà du modèle générique. Les modèles se sont énormément améliorés depuis ; la forme de l'échec n'a pas changé.
Peut-il mettre des entraînements sur ma montre ? Non. La lecture de vos données est un pipeline manuel que vous maintenez ; l'écriture d'un entraînement structuré sur une Garmin passe par des API partenaires qu'aucune configuration de chat ne touche.
ChatGPT peut-il lire automatiquement mes données Garmin ? Pas sans configuration supplémentaire. Des connecteurs qui font cela existent maintenant, y compris le nôtre, en accès anticipé. Voir la méthode MCP ci-dessous, et le récapitulatif complet de ce qui est possible avec Garmin spécifiquement dans connecter ChatGPT aux données Garmin.
Ignorez le prompt : donnez plutôt les données à ChatGPT
Le prompt ci-dessus est à peu près la limite de ce que le prompt peut vous apporter. C'est le mieux qu'un ChatGPT "vierge" puisse faire, et "vierge" est le mot clé : chaque session part de rien d'autre que ce que vous tapez.
Les modes de défaillance que nous avons examinés, aucune connexion en direct à votre montre, une mémoire partielle et non vérifiée, une boucle d'adaptation qui ne fonctionne que lorsque vous vous présentez pour faire un rapport, ne sont pas des bugs de prompt. Ils apparaissent lorsqu’une conversation n’est reliée à aucune source de données. Connecter Vertical est ce qui résout cela : des données en direct directement depuis votre montre, une mémoire d’entraînement qui ne dépend pas de ce que vous pensez à lui raconter, et des séances envoyées à votre montre au lieu d’être simplement décrites dans le chat. C'est en accès anticipé dans ChatGPT maintenant, fonctionne aussi dans Claude, via un connecteur MCP.
Alors, ChatGPT est-il un bon entraîneur de course ?
C’est un bon conseiller en course à pied. Avec des consignes précises, il explique clairement la théorie de l'entraînement, vérifie la cohérence des plans et vous accompagne dans les décisions à 23 h quand aucun coach humain n'est réveillé. La recherche soutient le constat "principalement précis, constamment incomplet", et le prompt ci-dessus le pousse aussi loin que le prompt le permet.
Ce qu'il ne peut pas être, c'est l'autre chose : un système avec un modèle durable de vous, un suivi de chaque sortie à mesure qu’elle arrive, la capacité de vous contredire, et une boucle qui adapte le plan et met la prochaine séance à votre poignet sans qu'on le lui demande. Ce n'est pas un prompt. C'est une infrastructure. Nous le savons parce que nous avons d'abord essayé le prompt, puis nous sommes allés construire l'infrastructure.