Hinti - App nutrition & sport
PersoChef de projet & lead dev | Équipe de 7 personnes
App mobile nutrition & sport : programme calorique, recherche instantanée, scan code‑barres, IA et base Open Food Facts.
Santé & Fitness
Nutrition
Sport
Hinti est une application mobile de nutrition et de suivi sportif développée dans le cadre d'un projet scolaire. L'application génère automatiquement un programme calorique personnalisé en fonction du profil de l'utilisateur et de ses objectifs. Les aliments peuvent être ajoutés via une recherche instantanée propulsée par Meilisearch, par reconnaissance d'ingrédient via IA, par connexion à la base Open Food Facts ou par simple scan de code-barres. L'interface, moderne et fluide, intègre un thème clair/sombre, un calendrier de suivi et une base de données de plus de 4 millions d'ingrédients.
| Fonctionnalités
Scan de code-barres pour ajout rapide d'alimentsRecherche instantanée grâce à Meilisearch sur plus de 4 millions d'ingrédientsCréation automatique de programmes caloriques personnalisésGénération d'ingrédients et de recettes via intelligence artificielle (OpenAI)Calendrier intégré pour le suivi quotidien de la nutrition et du sportThème clair et sombre adaptatif | Défis relevés
Importation et gestion d'une base de données de plusieurs millions d'ingrédientsConception d'une architecture de base de données performante et évolutiveOptimisation des performances de l'application mobile avec des volumes massifs de donnéesPilotage de projet en mode Scrum (backlog, sprints, priorisation)Coordination d’une équipe pluridisciplinaire (dev, UX/UI) et répartition des tâchesCommunication avec les parties prenantes et gestion des attentes/dérives (scope creep)Mise en place d’indicateurs de suivi (burndown, vélocité) et rituels (daily, review, rétro)Gestion des risques et arbitrages tech/produit (performance vs fonctionnalités)Encadrement et animation d'une équipe de 7 personnes (répartition des responsabilités, synchronisation, feedback) | Leçons apprises
Intégration avancée de l'API OpenAI pour la génération de contenu dynamiqueMise en œuvre de Meilisearch pour la recherche instantanée à grande échelleImplémentation du scan de code-barres et traitement des données Open Food FactsGestion de la performance et de la structure des données dans un contexte mobileCadrage et rédaction de spécifications claires (user stories, DoD, DoR)Mise en place d’un workflow Git propre (branches, PR, code review) et CI/CDAmélioration de la planification (estimations, story points) et priorisation par impactImportance de la documentation vivante (Notion/Jira) et du partage de connaissancesConduite de rétrospectives orientées actions pour l’amélioration continue 
