Apprenez à concevoir et développer une application mobile qui délivre des prompts personnels basés sur l'heure, le lieu, l'activité et les habitudes — tout en protégeant la vie privée.
Les invitations personnelles contextuelles sont de petits messages opportuns que votre application affiche quand un utilisateur se trouve dans une situation où l'invitation a des chances d'aider. Plutôt que d'envoyer des rappels à des heures fixes, l'app utilise des signaux de contexte (comme l'heure, la localisation, l'activité, le calendrier ou le comportement récent) pour décider quand suggérer quelque chose.
Quelques prompts faciles à imaginer :
L'idée clé : le prompt est lié à un moment, pas seulement à une horloge.
La plupart des prompts contextuels visent un des résultats suivants :
Ce guide se concentre sur la planification et la construction de l'app : choisir les signaux de contexte, concevoir des flux de données respectueux de la vie privée, créer un moteur de prompts et livrer des notifications sans agacer les utilisateurs.
Il ne prétendra pas vendre une « magie IA » vague, ni promettre des prédictions parfaites. Les systèmes de contexte sont désordonnés, et la valeur se mesure par des améliorations progressives.
Une bonne application d'invitations contextuelles devrait donner la sensation d'être :
Une application de prompts contextuels peut faire beaucoup, mais votre première version doit exceller sur peu de choses. Commencez par choisir un cas d'usage principal (par exemple : « m'aider à rester concentré au travail » ou « m'aider à journaliser régulièrement »), puis créez une petite bibliothèque de prompts de haute qualité autour de ce cas.
Sélectionnez quelques profils pour lesquels vous concevez et décrivez les moments où ils apprécieraient vraiment un rappel :
Utilisez des catégories qui correspondent à de véritables intentions, pas à des fonctionnalités : santé, concentration, journalisation, courses, apprentissage. Même si vous élargissez plus tard, un ensemble net facilite la configuration et les recommandations.
Écrivez des prompts comme un coach encourageant : courts, spécifiques et faciles à réaliser.
Par défaut, choisissez moins de prompts que vous ne le pensez utile. Un point de départ pratique : 1–3 prompts/jour, une fenêtre de cooldown (ex. pas de répétition dans les 3–4 heures) et un plafond hebdomadaire par catégorie. Rendre « mettre les prompts en pause pour aujourd'hui » facile d'accès.
Votre application obtient le « contexte » à partir de signaux que le téléphone peut détecter ou inférer. Le but n'est pas tout collecter — c'est choisir un petit ensemble qui prédit de manière fiable quand un prompt sera pertinent.
Temps : routines du matin/soir, récapitulatif de fin de journée, bilans hebdomadaires.
Localisation : journalisation à l'arrivée à la maison, motivation à la salle, rappel de courses près du magasin.
Mouvement / activité : marcher vs conduire vs stationnaire aide à éviter d'interrompre au mauvais moment.
État de l'appareil : écran allumé/éteint, Ne pas déranger, niveau de batterie, casque connecté — excellent pour délivrer les prompts quand l'utilisateur est disponible.
Calendrier : avant/après les réunions, fenêtres de trajet, jours de déplacement.
Météo (optionnel) : prompts pour jour de pluie, encouragements pour activités extérieures — à traiter comme un bonus, pas une dépendance centrale.
Pour garder la portée réaliste, définissez un ensemble minimal que vous pouvez livrer avec confiance :
Cette séparation vous aide à éviter une logique complexe avant d'avoir validé que les utilisateurs veulent réellement des prompts contextuels.
Les OS mobiles limitent le travail en arrière-plan pour protéger la batterie. Conceptez pour :
Faites attention à ne pas inférer ou étiqueter des attributs sensibles (état de santé, religion, identité, relations) à partir du contexte. Si un signal peut impliquer quelque chose de personnel, soit ne l'utilisez pas, soit rendez-le strictement optionnel avec un libellé clair et un interrupteur facile à désactiver.
La confidentialité n'est pas une case à cocher pour une app contextuelle — c'est une fonctionnalité produit centrale. Si les gens ne se sentent pas en sécurité, ils désactiveront les permissions, ignoreront les prompts ou désinstalleront l'app. Conceptez votre application pour qu'elle fonctionne avec le moins de données possible et que le contrôle soit évident.
Commencez par aucune permission optionnelle et gagnez l'accès à mesure que la valeur devient évidente.
Privilégiez le traitement sur l'appareil pour la détection de contexte et la sélection des prompts. Cela réduit les données sensibles quittant le téléphone, fonctionne hors ligne et inspire plus de confiance.
Le traitement serveur aide pour la synchronisation multi‑appareils, l'analytique avancée et l'amélioration du classement des prompts, mais augmente les risques et la charge de conformité. Si vous utilisez le serveur, envoyez des signaux dérivés (ex. « commute=true ») plutôt que des traces brutes (ex. coordonnées GPS), et évitez de stocker plus que nécessaire.
Prévoyez des contrôles utilisateur dès le départ :
Ajoutez une règle de rétention simple : stockez seulement ce dont vous avez besoin, aussi longtemps que nécessaire. Par exemple, conservez les événements bruts 7–14 jours pour le débogage, puis ne gardez que des préférences agrégées (comme « préfère les prompts du soir ») — ou supprimez tout si l'utilisateur se désabonne.
Une application de prompts contextuels vit ou meurt par son modèle de données. Si vous le gardez simple et explicite, vous pourrez expliquer « pourquoi ai-je reçu ce prompt ? » et déboguer les comportements étranges sans deviner.
Traitez chaque signal détecté comme un événement que votre app peut raisonner. Une structure minimale pourrait inclure :
arrived_home, walking, calendar_meeting_start, headphones_connectedVous pouvez aussi stocker de petits métadonnées (ex. étiquette de lieu « Domicile », mouvement « Marche »), mais évitez d'enregistrer des traces GPS brutes à moins que ce soit vraiment nécessaire.
Une règle relie le contexte à un prompt. Modélisez les règles pour qu'elles puissent être évaluées de la même manière à chaque fois :
Ajoutez un champ activé et un champ snoozed_until pour que les actions utilisateur se traduisent proprement en état.
Séparez la personnalisation des règles afin que les utilisateurs puissent changer le comportement sans réécrire la logique :
Le contexte peut manquer (permissions refusées, capteurs éteints, faible confiance). Prévoyez des solutions de repli telles que :
Ce modèle vous donne un comportement prévisible maintenant et de la marge pour évoluer plus tard.
Le moteur de prompts est le « cerveau » qui transforme la vie réelle désordonnée en une incitation opportune et utile. Gardez-le compréhensible et suffisamment déterministe pour le débogage, tout en le rendant personnel.
Un flux pratique ressemble à ceci :
Même de bons prompts deviennent agaçants s'ils sont trop fréquents. Ajoutez des garde‑fous tôt :
Commencez simplement, puis faites évoluer :
Chaque prompt délivré devrait afficher une courte ligne « Pourquoi je vois ceci ? ». Exemple : “Vous avez l'habitude de réfléchir après les entraînements, et vous en avez terminé un il y a 10 minutes.” Cela installe la confiance et rend le feedback utilisateur (« moins comme ça ») exploitable.
Une architecture « sur l'appareil d'abord » garde la détection de contexte rapide, privée et fiable — même sans réseau. Traitez le cloud comme un supplément pour la commodité (synchronisation) et l'apprentissage (analytique agrégée), pas comme une dépendance du comportement de base.
Tout cela devrait fonctionner sans connexion ni compte.
Gardez le serveur léger :
Quand il n'y a pas de réseau :
Au retour de la connectivité, une synchronisation en arrière-plan téléverse les événements en file et résout les conflits. Pour les conflits, préférez last-write-wins pour les préférences simples, et merge pour les données append-only comme l'historique de prompts.
Utilisez les planificateurs natifs de l'OS (iOS BackgroundTasks, Android WorkManager) et concevez pour le regroupement :
Synchronisez ce qui améliore la continuité, pas les données capteurs brutes :
Ce partage donne une expérience cohérente entre appareils tout en maintenant le traitement contextuel le plus sensible sur l'appareil.
Une application d'invitations contextuelles ne fonctionne que si elle semble facile. La meilleure UX réduit les décisions au moment où un prompt arrive, tout en laissant les utilisateurs façonner ce que « utile » signifie au fil du temps.
Concevez l'écran d'accueil autour des prompts du jour et d'une action rapide :
Gardez chaque carte de prompt concentrée : une phrase, une action principale. Si un prompt nécessite plus de contexte, cachez-le derrière « Pourquoi je vois ceci ? » plutôt que de l'afficher par défaut.
Évitez un onboarding qui ressemble à un long questionnaire. Commencez par un petit ensemble de valeurs par défaut, puis proposez un écran Modifier les règles ressemblant aux paramètres habituels :
Nommez les règles en langage courant (« Après le retour du travail ») plutôt qu'en conditions techniques.
Ajoutez un Journal d'activité qui montre ce qui a été déclenché, quand, et ce que l'app a détecté (« Prompt envoyé parce que : arrivé à la salle »). Permettez aux utilisateurs de :
Incluez des tailles de texte lisibles, options contraste élevé, grandes cibles tactiles et libellés de boutons clairs. Supportez réduction des animations, n'utilisez pas la couleur seule et assurez-vous que les flux principaux sont utilisables avec des lecteurs d'écran.
Les notifications sont l'endroit où une app de prompts utile peut rapidement devenir une corvée. L'objectif est d'envoyer le bon prompt au bon moment — et de permettre de l'ignorer facilement quand le moment n'est pas bon.
Commencez par l'option la moins intrusive et n'escaladez que si cela améliore vraiment l'expérience.
Bonne règle : si le prompt peut être décidé sur l'appareil, envoyez-le comme notification locale.
Ajoutez quelques contrôles à fort impact qui empêchent l'agacement plus qu'ils ne réduisent l'engagement :
Rendez ces contrôles accessibles dès le premier prompt (« Trop de notifications ? Ajuster la fréquence ») pour éviter que les utilisateurs cherchent dans les menus.
Le texte des notifications doit répondre rapidement à trois questions : pourquoi maintenant, que faire, et combien de temps cela prend.
Restez court, évitez la culpabilisation et utilisez des verbes invitants :
Si vous ne pouvez pas expliquer « pourquoi maintenant » en quelques mots, c'est souvent un signe que le déclencheur est trop faible.
Un tap ne doit jamais laisser l'utilisateur sur un écran d'accueil générique. Ouvrez directement le prompt pertinent, pré-rempli avec le contexte détecté et une manière simple de le corriger.
Exemple : tap sur la notification → Écran du prompt avec « Déclenché par : Arrivé à la salle • 18:10 » plus des actions comme Faire maintenant, Snooze, Pas pertinent, et Modifier cette règle. Cette dernière option transforme l'irritation en un signal propre pour la personnalisation ultérieure.
La personnalisation doit donner l'impression que l'app écoute — pas qu'elle devine. La voie la plus sûre est de commencer par des règles claires, puis laisser les utilisateurs orienter les améliorations via un feedback léger et des réglages simples.
Après un prompt, proposez des actions rapides en un tap :
Formulez simplement et montrez un résultat immédiat. Si quelqu'un choisit « Pas utile », n'imposez pas un long sondage : une petite suite optionnelle comme « Mauvais moment » ou « Mauvais sujet » suffit.
Utilisez le feedback pour ajuster règles et classement de manière décrite :
Quand des changements ont lieu, rendez-les visibles : “Nous montrerons moins de prompts de travail avant 9h” ou “Nous privilégierons des prompts plus courts les jours chargés.” Évitez des comportements cachés qui changent de façon imprévisible.
Ajoutez une petite section « Préférences » avec des contrôles pour :
Ces réglages constituent un contrat clair : l'utilisateur doit savoir ce que l'app optimise.
N'inférez pas de traits sensibles (santé, relations, finances) à partir des données de contexte. Ne personnalisez dans des domaines sensibles que si l'utilisateur l'active explicitement, et offrez un moyen simple de désactiver cela sans perdre le reste de sa configuration.
Les prompts contextuels semblent « intelligents » uniquement quand ils se déclenchent au bon moment — et restent silencieux quand ce n'est pas le cas. Les tests doivent couvrir les deux : exactitude (est‑ce qu'il s'est déclenché ?) et retenue (a‑t‑il évité de se déclencher ?).
Commencez par des tests simulateurs rapides et reproductibles pour itérer sans quitter votre bureau. La plupart des outils de dev mobile permettent de simuler des changements de localisation, des décalages horaires, des changements de connectivité et des transitions arrière/avant-plan. Utilisez-les pour valider vos règles et votre logique de classement de façon déterministe.
Ensuite, faites des tests en conditions réelles. Les simulateurs ne captureront pas les signaux bruyants comme la dérive GPS, la couverture cellulaire limitée ou des capteurs qui se comportent différemment quand le téléphone est en poche, sac ou monté dans une voiture.
Une approche pratique consiste à créer un petit « script de test » pour chaque type de prompt (ex. “arriver à la salle”, “début de trajet”, “wind-down du soir”) et l'exécuter de bout en bout sur des appareils réels.
Les systèmes de contexte échouent de façons ennuyeuses et prévisibles — testez-les tôt :
L'objectif n'est pas un comportement parfait — c'est un comportement sensé qui n'étonne ni n'irrite.
Instrumentez les résultats pour savoir si les prompts aident :
Ces signaux vous aident à ajuster classement et limitation sans deviner.
Même un MVP doit inclure un rapport de crash de base et des métriques de démarrage/performance. La détection de contexte peut être gourmande en batterie, suivez les CPU/wake-ups en arrière-plan et assurez-vous que l'app reste réactive quand des déclencheurs s'évaluent en arrière-plan.
Un MVP pour une application de prompts contextuels doit prouver une chose : les gens accepteront des prompts opportuns et agiront en conséquence. Gardez la première version étroite pour apprendre rapidement sans livrer un labyrinthe de réglages.
Visez un petit ensemble de prompts, quelques signaux contextuels et un contrôle utilisateur clair :
Commencez par la valeur, pas par les permissions. Sur l'écran d'accueil, montrez un exemple réaliste de notification et le bénéfice (« Courts prompts aux moments que vous choisissez »). Ensuite :
Si vous cherchez à valider l'expérience rapidement, une plateforme de prototypage peut accélérer la mise en place des pièces essentielles (UI bibliothèque de prompts, éditeur de règles, journal d'activité et backend léger) depuis une spécification conversationnelle — puis itérer sur le texte et les garde‑fous sans tout reconstruire. C'est utile pour obtenir une dashboard web pour tests internes, un backend Go + PostgreSQL (pour sync/remote config) et du code exportable à transmettre à une équipe mobile une fois le comportement MVP validé.
Vos captures d'écran et le texte du store doivent montrer ce que l'app fait réellement dès le premier jour : nombre de prompts par jour, facilité de snooze, et gestion de la confidentialité. Évitez de laisser entendre une précision parfaite ; décrivez les contrôles et les limites.
Livrez des analytics qui respectent la vie privée : comptes de prompts délivrés, ouverts, snoozés, désactivés et temps jusqu'à l'action. Ajoutez un « Est‑ce utile ? » in‑app après quelques usages.
Planifiez des itérations hebdomadaires pour les valeurs par défaut et le texte des prompts, puis des itérations mensuelles pour de nouveaux déclencheurs. Feuille de route simple : améliorer la précision, étendre la bibliothèque de prompts, puis ajouter une personnalisation avancée une fois la boucle de base validée.
Ce sont de petites incitations opportunes qui se déclenchent lorsqu'une situation pertinente est détectée (heure, lieu, activité, calendrier, état de l'appareil, comportement récent) plutôt qu'à une heure fixe.
L'objectif est d'afficher une invitation quand elle a le plus de chances d'être utile — par exemple juste après la fin d'une réunion ou à l'arrivée à la maison.
Commencez par un objectif principal (par ex. journalisation régulière ou meilleure concentration), puis construisez une petite bibliothèque de prompts autour des « moments d'aide » où un rappel est vraiment bienvenu.
Une première version resserrée est plus facile à ajuster, tester et expliquer aux utilisateurs.
Priorisez des signaux fiables, peu coûteux en batterie et faciles à expliquer :
Considérez la météo et autres extras comme des bonus optionnels.
Mettez en place des garde-fous stricts dès le départ :
Par défaut, affichez moins de prompts que ce que vous pensez ; les utilisateurs peuvent toujours augmenter la fréquence.
Privilégiez le traitement sur l'appareil pour la détection de contexte et la sélection des prompts. C'est plus rapide, fonctionne hors ligne et évite que des données sensibles quittent le téléphone.
Si vous ajoutez un serveur pour la synchronisation ou l'analyse, envoyez des signaux dérivés (ex. « commute=true ») plutôt que des traces GPS brutes et maintenez une rétention stricte.
Demandez le minimum de permissions, uniquement quand une fonctionnalité en a besoin (demande « just-in-time »), et expliquez le bénéfice en une phrase.
Incluez des contrôles clairs comme :
Concevez l'app pour qu'elle reste utile même avec des permissions limitées.
Modélisez explicitement trois éléments :
Les séparer rend le comportement prévisible et facilite la réponse à « Pourquoi ai-je reçu ceci ? ».
Utilisez un flux déterministe :
Ajoutez une courte explication « Pourquoi je vois ceci ? » pour instaurer la confiance et faciliter le débogage.
Adaptez le canal à l'urgence et au niveau d'intrusion :
Les taps doivent ouvrir directement le prompt pertinent avec le contexte et des actions rapides (Faire, Snooze, Pas pertinent, Modifier la règle).
Testez à la fois la justesse et la retenue :
Mesurez des signaux de qualité : taux d'ouverture, snoozes, désabonnements, et feedback « Utile / Pas utile » — pas seulement si un déclencheur s'est produit.