1. Écoute sur l'appareil

AwareFlow utilise le microphone de votre iPhone pour analyser de courts extraits audio en continu et en temps réel. L'application surveille des schémas sonores spécifiques — comme un reniflement ou un raclement de gorge — via les frameworks audio natifs d'Apple. L'audio brut est traité instantanément puis supprimé. Il n'est jamais enregistré, sauvegardé ni envoyé nulle part.

2. Classificateurs entraînés sur mesure

Chaque habitude possède son propre modèle d'apprentissage automatique dédié — un classificateur binaire entraîné à distinguer ce son précis du bruit de fond. Cette approche un modèle par habitude offre une précision nettement supérieure à celle d'un modèle unique tentant de tout classifier. Les classificateurs s'exécutent sur le framework Core ML d'Apple en inférence CPU uniquement.

Actuellement disponibles : détection du reniflement, détection du raclement de gorge.
Prochainement : clic de stylo, mastication bruyante, soupirs, tapotement du pied et plus encore.

3. Contexte et émotion

Lorsqu'une habitude est détectée, AwareFlow note discrètement le contexte : heure de la journée, niveau de bruit ambiant, densité de l'agenda et conditions météorologiques. Vous pouvez éventuellement noter comment vous vous sentez — un simple tap qui prend moins de trois secondes. Au fil du temps, ce contexte transforme des moments isolés en schémas porteurs de sens.

4. Éclairages bienveillants

AwareFlow vous montre des tendances calmes et globales : quand les habitudes tendent à apparaître, autour de quelles conditions elles se regroupent et comment elles évoluent avec le temps. Au lieu de chiffres bruts, vous voyez une mise en contexte — « plus actif que d'habitude » ou « plus calme qu'hier. » L'objectif est une prise de conscience actionnable, pas des chiffres qui créent de la pression.