Créé par un seul ingénieur, ses propres données et un cofondateur IA.
Plait transforme la récupération, le sommeil et l'effort que ton wearable mesure déjà en recommandations sur ce que tu devrais manger aujourd'hui. athlètes 6,800+ ont connecté un appareil WHOOP, Garmin ou Apple Watch bêta à ce jour.
6,800+
athlètes ont connecté un wearable
3
appareils : WHOOP, Garmin, Apple Watch (bêta)
45+
articles et guides citant des recherches
1+IA
fondateur humain, cofondateur IA
L'équipe
Plait est une équipe d'une personne, avec l'IA avec laquelle il travaille. Adam définit l'orientation du produit et examine les versions ; des contrôles automatisés valident les calculs nutritionnels des plans générés.
B.S. en génie électrique et informatique, Georgia Tech · S.M. EECS, MIT
Adam a fondé Plait après des années à disposer de riches données WHOOP sans réponse claire à la seule question qui comptait chaque matin : que devrais-je faire différemment aujourd'hui ? Il a créé des systèmes d'automatisation par IA et de données dans les communications par satellite, la logistique et la crypto, et applique cette rigueur d'ingénieur aux données de fitness.
IA et automatisation : apprentissage automatique, pipelines d'analyse, systèmes de business intelligence
Ingénierie : logiciels, traitement du signal, modélisation prédictive
Expérience opérationnelle : entreprises de logistique, investissement technologique, stratégie
Données de fitness : métriques WHOOP, Garmin et Apple Health, récupération et timing nutritionnel
« Je suis obsédé par les détails, autant dans le fitness que dans la technologie. J'ai créé Plait pour que d'autres athlètes guidés par les données obtiennent les informations qu'ils méritent. Ton wearable capte des données incroyables. Plait t'aide à réellement les utiliser pour progresser. »
GPT, Claude et modèles conçus sur mesure · toujours actifs
Adam crée et maintient Plait. L'IA propose des repas à partir d'un catalogue alimentaire défini ; le serveur calcule les valeurs nutritionnelles à partir des ingrédients pesés et vérifie les totaux journaliers. Les plans personnalisés sont générés automatiquement et ne sont pas examinés individuellement par une personne.
Analyse de données : tendances de récupération, de sommeil et d'effort parmi les utilisateurs, modélisation statistique, détection des tendances
Personnalisation : objectifs quotidiens de calories et de macronutriments qui s'adaptent à la récupération de chaque matin
Recherche : revue de littérature avec des citations PubMed et NCBI dans chaque article
Contenu : premières versions de guides et de publications, vérifiées et éditées par Adam
« Avec l'IA comme cofondateur, je peux analyser comme une équipe de statisticiens et écrire comme une équipe de chercheurs, tout en conservant le jugement personnel que seul un fondateur humain peut apporter. »
L'histoire des origines
La photo qui a tout déclenché
« À l'approche de 40, j'ai vu une photo de moi et j'ai eu un moment de vérité : changer ou laisser tomber. Plait n'existait pas encore, mais la même approche fondée sur les données que j'ai utilisée pour transformer mon propre corps est celle qu'il applique désormais pour des milliers d'autres personnes. »
Adam Eisenman
Avant · âge 39
La photo de famille. Hors de forme, peu d'énergie, fatigué des conseils génériques.
18 mois de suivi de tout
Après
Âge 41
Mince et fort après 18 mois à tout suivre.
Âge 42 · salle de sport
Toujours à s'entraîner avec les données. Chaque séance, chaque repas.
Âge 42 · plage
Le résultat de manger pour la récupération, pas pour suivre un plan.
Le tournant
À 39, Adam a vu une photo de famille et s'est à peine reconnu. Les coachs, programmes alimentaires et applis de fitness avaient tous échoué pour la même raison : aucun n'était construit autour de ses données réelles.
Il a donc commencé à tout suivre à la main : sommeil, VFC, récupération, timing nutritionnel, performances à l'entraînement. Les tableurs sont devenus des corrélations, et celles-ci ont révélé des tendances qu'aucun programme générique n'avait jamais prises en compte.
La transformation a pris 18 mois. La véritable avancée était la méthode : tout le monde mérite des conseils basés sur ses propres données, pas sur des moyennes. Cette méthode est devenue Plait.
Comment l'humain et l'IA travaillent ensemble
Une répartition claire du travail : jugement produit, idées de repas générées et nutrition calculée indépendamment.
01 · Humain
Orientation et révision
Adam définit l'orientation du produit et examine les changements. Les brouillons de contenu passent par une révision éditoriale distincte avant publication.
02 · IA
Analyse à grande échelle
L'IA propose un menu hebdomadaire selon ton objectif calorique et tes préférences alimentaires. Les conseils quotidiens utilisent tes signaux de sommeil et de récupération disponibles ; les données manquantes sont clairement indiquées.
03 · Données
Des données, pas des intuitions
Les données nutritionnelles des ingrédients proviennent d'un catalogue alimentaire USDA sélectionné. Les calories sont calculées à partir des protéines, glucides et lipides, puis vérifiées par rapport à ton objectif quotidien. Les estimations de calories du wearable et les calculs nutritionnels restent des approximations.
Des questions sur la méthodologie ou envie de collaborer ? Écris à support@plait.fit.
Mange pour la récupération que ton wearable mesure.
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