Avant-première · Août 2026

Dossier Limbra

Science, Soutien & Autonomie

Limbra est une application mobile de suivi de consommation multi-addictions fondée sur les neurosciences. Ce dossier regroupe la vision, les specs scientifiques et le making-of du projet.
Votre retour compte, choisissez le parcours qui vous parle.

⬇️ Télécharger la version Alpha APK Android · v1.0.4 · 133 Mo Sur ordinateur ou iPhone ? 🌐 Ouvrir la version web ↗

Il faudra la désinstaller avant d’installer l’Alpha ; les données enregistrées dedans partiront avec elle, l’Alpha repart sur une base propre.

Version Alpha ; bugs possibles, contenu non final. APK : installation manuelle. Un test fermé Google Play se prépare ; la page testeurs permet de s’y inscrire.

Pro de santé, chercheur·se, étudiant·e ou structure ?

Les retours cliniques et les collaborations de recherche font avancer ce projet plus vite que tout le reste.

  • Soignant·eProtocoles, terrain
  • Chercheur·seDonnées, publication
  • StructureCSAPA, CAARUD, mutuelles
  • Étudiant·eMémoire, thèse, stage
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Découvrir

Un aperçu de Limbra, en 30 secondes

Les écrans clés de l’application, en une demi-minute ; de quoi vous faire une idée avant de l’essayer.

La lecture charge le lecteur YouTube (mode « sans cookies » de YouTube). Rien n’est chargé depuis Google avant le clic.

Parcours Vision
🫀

Comprendre Limbra

Le problème, la philosophie, les 5 piliers, le parcours utilisateur et les garde-fous. Tout ce qu’il faut pour comprendre pourquoi ce projet existe et comment il fonctionne.

Plus de 115 000 décès par an liés au tabac (75 000) et à l’alcool (41 000). Le coût social annuel de ces deux substances est estimé à 258 milliards d’euros (156 pour le tabac, 102 pour l’alcool), auxquels s’ajoutent 7,7 milliards pour les drogues illicites. En 2023, 246 000 hospitalisations ont été motivées par un diagnostic lié à l’alcool.

Source : OFDT, Drogues et addictions, chiffres clés 2025 ; coût social d’après Kopp, OFDT (2023), données 2019.

Le paysage des applications francophones reste dominé par des outils mono-substance et par la logique du compteur de jours. Limbra prend le problème autrement : plusieurs consommations dans une seule app, trois objectifs au choix, aucun compteur de jours, et des données qui restent sur le téléphone.

Limbra part de ce constat pour proposer quelque chose de radicalement différent.

L’addiction n’est pas un manque de volonté. C’est un apprentissage du cerveau (Marc Lewis, 2015 et 2017) ; un modèle débattu, que d’autres chercheurs contestent au profit d’une lecture en termes de maladie. Dans les deux cas : pas une faiblesse morale. Limbra s’inscrit dans une démarche de réduction des risques.

Les principes fondateurs

  • Un moment difficile est une information, jamais un échec
  • Pas de compteur de jours, pas de streak : des tendances et des compétences acquises
  • 3 modes d’objectif au choix : Arrêter • Réduire • Observer ; modifiables à tout moment
  • Complément entre les rendez-vous avec les professionnels de santé, jamais un remplacement

Positionnement

L’app oriente systématiquement vers les CSAPA, CMP et urgences. L’IA ne pose aucun diagnostic, ne prescrit rien, et rappelle régulièrement l’intérêt d’un suivi professionnel. Les outils de crise sont gratuits et accessibles hors connexion.

Public visé

En priorité les personnes en difficulté avec une consommation ou un comportement, et les professionnels de santé qui les accompagnent. Dans une moindre mesure, l’app s’adresse aussi aux personnes sans trouble addictif qui veulent simplement mieux connaître et encadrer leur consommation (alcool social, écrans, etc.), via le mode Observer.

Une app qui tourne aujourd’hui, en version Alpha ; contenu non final. Ce qui suit distingue explicitement ce qui est déjà dans l’app de ce qui est en préparation.

Dans l’app aujourd’hui

🌦️
Prédire · Météo du craving

Lecture quotidienne à quatre niveaux (démarrage, calme, variable, tempête), avec une heure sensible estimée quand les saisies s’y prêtent. Elle repose aujourd’hui sur des règles explicites appliquées aux saisies de la personne : regroupement des heures, moment de la journée, humeur, et bascule automatique en « tempête » pendant un craving actif. Un minimum de 4 jours de données est requis avant toute lecture.

Interrompre · SOS

Pattern interrupt multi-sensoriel : haptique + visuel + respiration guidée 4:6 (activation vagale). Le cortex préfrontal reprend la main. Une démo raccourcie est testable sur la landing.

👁️
Observer · Timer + replay

Le craving dure en moyenne 10 à 20 minutes. Le timer le rend visible, mesurable, survivable. Replay post-craving de 60 secondes pour construire la métacognition.

🧠
Apprendre · Modules neuro

Micro-leçons de 3 à 5 minutes : circuit de la récompense, dopamine (wanting ≠ liking), cortex préfrontal, neuroplasticité. Sources : Koob, Berridge, Lewis, ACT.

🫀
Zéro Honte · Un moment difficile = donnée

Pas de compteur de jours clean. Le bouton « j’ai consommé » a la même taille que les autres. Des compétences qui restent (moments traversés, créneaux sensibles identifiés) au lieu de streaks.

S’y ajoutent, également disponibles : les Routines (petites habitudes de soutien, avec rappels), le Journal à trois niveaux de détail, la Carte des substances, et le Profil (objectif, contacts de confiance, verrouillage par code, export et effacement des données).

En préparation ; annoncé, pas encore dans l’app

📈
Modèle prédictif appris sur les données

La Météo fonctionne aujourd’hui par règles explicites, pas par apprentissage. Un modèle entraîné sur les données de la personne (gradient boosting, variabilité cardiaque, sommeil) reste à construire. Aucune performance n’est mesurée à ce jour : les chiffres seront publiés après évaluation sur données réelles, pas avant.

Bracelet connecté · Health Connect

L’app demande aujourd’hui si la personne possède un bracelet connecté, mais n’en lit aucune donnée : l’intégration Health Connect n’est pas faite.

🔄
Détection automatique des transferts

Le module éducatif « Les transferts » existe et explique le mécanisme, mais le repérage reste manuel : aucune analyse croisée entre consommations n’est faite par l’app.

🗓️
Parcours accompagné des 90 premiers jours

Les propositions échelonnées (déclencheurs, contacts, suivi professionnel), le bilan mensuel et l’effet miroir neuro n’existent pas encore. L’app gère aujourd’hui le démarrage par un seuil simple : pas de lecture météo avant 4 jours de données.

Substances (alcool, tabac, cannabis, cocaïne, opioïdes, MDMA, benzo, médicaments) + comportementales (écrans, jeux, alimentation, achats, sexualité).

Tracking 3 couches

  • 1 tap → timestamp (c’est arrivé)
  • 3 taps → contexte rapide
  • Log détaillé → optionnel, pour ceux qui veulent creuser

Détection automatique des transferts · en préparation

Pas encore dans l’app. Le module éducatif « Les transferts » existe et explique le mécanisme, mais aucune analyse croisée entre consommations n’est faite : le repérage reste manuel. Principe visé, une fois construit : si substance A ↓ et comportement B ↑ sur 14 jours (≥30%), l’IA signalerait avec bienveillance : « Parfois quand on réduit X, le cerveau cherche une autre source de stimulation via Y. C’est normal ; c’est de la cross-tolerance dopaminergique. On en parle ? »

Co-occurrences fréquentes (OFDT 2025)

  • Alcool + tabac : 70%
  • Tabac + cannabis : 20-30%
  • Écrans + substances (jeunes) : 15-25%
  • Alcool → sucre (transfert post-arrêt) : très fréquent, sous-documenté

Parcours visé, pas encore construit. Ce qui existe aujourd’hui dans l’app : l’onboarding, le SOS disponible immédiatement, la saisie en un tap, les modules Apprendre, et un seuil de 4 jours de données avant la première lecture météo. Les propositions échelonnées, le bilan mensuel et l’effet miroir neuro décrits ci-dessous restent à faire.

J+0 · Installation

Onboarding rapide (7 écrans, 45 sec) → premier mood picker. L’app ne surcharge pas. SOS disponible immédiatement.

J+1 → J+7 · Observation

Phase d’observation. Tap-to-log. L’IA apprend les patterns. Proposition triggers J+3, contacts J+7. Premier module neuro.

J+7 → J+14 · Calibration

Mini-météo sur 7 jours. Calibration du modèle prédictif avec ou sans wearable.

J+14 → J+30 · Première météo

Météo calibrée. Kit de crise préparé. Proposition suivi pro si non déclaré (J+21). Bilan mensuel à J+30.

J+30 → J+90 · Autonomie

Prédictions affinées. Détection transferts active. Effet miroir neuro mensuel. Compétences acquises consultables. Ajustement objectif possible.

✅ L’IA fait
  • Complète le thérapeute, ne le remplace jamais
  • Oriente vers CSAPA/CMP/urgences
  • Explique POURQUOI elle suggère (explicabilité)
  • Fonctionne hors connexion (SOS + kit de crise)
  • Monitore l’usage excessif de l’app elle-même
❌ L’IA ne fait jamais
  • Diagnostic (« tu es alcoolique »)
  • Prescription médicamenteuse
  • Culpabilisation (« tu avais bien commencé »)
  • Comparaison entre utilisateurs
  • Partage de données avec des tiers

Position sur le débat « maladie vs apprentissage »

Le cerveau change (neurosciences) ET peut réapprendre (plasticité). Pas de diagnostic, pas d’étiquette. L’IA ne dit jamais « tu es malade » ni « la dopamine c’est le plaisir ».

Signal Action IA Orientation
Idées suicidaires Arrêt conversation, message empathique 3114 (24h/24) + 15/112
Sevrage dangereux (alcool/benzo/opioïdes) Alerte médicale, ne jamais dire « tiens bon » 15 (SAMU) + CSAPA
Symptômes psychotiques Ne pas renforcer, orienter avec douceur CMP le plus proche
Automutilation Protocole suicidaire 3114 + Fil Santé Jeunes
Mix opioïdes+benzo+alcool RED FLAG vital immédiat 15 (SAMU) + rappel naloxone
Mineur en danger Protocole spécifique 119 (Enfance en danger)

Sevrages dangereux · alertes spécifiques

Substance Risque Action Limbra
Alcool (conso importante) Delirium tremens, convulsions, MORTEL ⚠️ « Le sevrage alcoolique peut être dangereux sans supervision. Contacte un médecin ou le 15 AVANT d’arrêter brutalement. »
Benzodiazépines Convulsions, MORTEL ⚠️ Alerte médicale identique
Opioïdes Très inconfortable « Le sevrage est très dur. Un CSAPA peut t’accompagner. »
Tabac/cannabis/stimulants Inconfortable Accompagnement Limbra standard

Parcours Tech
🔧

Specs & Architecture

Les grilles d’analyse scientifiques, les modèles utilisés, les protocoles de l’IA, les métriques de succès et le making-of du projet. Pour comprendre comment c’est construit.

L’IA évalue en temps réel l’intensité, le type et le contexte du craving pour adapter sa réponse.

Dimension Source Indicateurs Seuils
Intensité physio Wearable (HRV, FC) HRV basse + FC élevée HRV < baseline -20%
Intensité déclarée Check-in / mood picker Échelle visuelle (pas numérique) Couleur chaude = urgence
Temporalité Historique + horloge Heure, jour, patterns connus Match pattern >70%
Contexte sommeil Wearable (nuit) Durée, régularité, éveils Perturbé 2+ nuits = ↑ vulnérabilité
Contexte émotionnel Journal vocal + NLP Prosodie, mots-clés Détection colère/tristesse/anxiété
Contexte social Déclaratif Isolement, conflit, événement Isolement >48h + weekend
Type de craving Analyse pattern Automatique vs émotionnel vs social → technique de réponse

Protocole de réponse graduée

Niveau 1 · Vert (prévention)

Météo positive. Micro-module neuro optionnel. Suggestion d’activité préventive.

Niveau 2 · Orange (alerte)

Météo annonce risque. Plan de protection proactif. « Ton sommeil a été perturbé et on est vendredi soir. Tu veux qu’on prépare ? »

Niveau 3 · Rouge (craving actif)

SOS guidé. Craving timer visible. Kit de crise personnel. Contact d’urgence si activé.

Niveau 4 · Consommation en cours

Bouton « j’ai consommé » → zéro jugement. Ça arrive, rien à prouver, rien à cacher. Le contexte est enregistré avec la saisie, sans écran ni question supplémentaire sur le moment, et rien n’est collecté à l’insu de la personne : tout reste relisible et modifiable dans le Journal. « OK. On est là. Quand tu veux, on débrief. »

L’IA ne choisit pas UNE approche. Elle les combine selon le contexte du craving.

# Approche Chercheur Application Limbra
1 Circuits de la récompense Nora Volkow (NIDA) Saillance prédictive → Météo du craving
2 Allostasie & stress George Koob (NIAAA) Charge allostatique → Mes compétences
3 Équilibre plaisir-douleur Anna Lembke (Stanford) Module « La dopamine, ce n’est pas le plaisir » (wanting ≠ liking)
4 Extinction du craving Judson Brewer (Brown) Boucle d’habitude → SOS, interruption
5 Habitudes compulsives Barry Everitt (Cambridge) Passage habitude → compulsion → Journal contextuel
6 Neuroplasticité & apprentissage Marc Lewis (Radboud) Apprentissage profond → Progression & replay
7 Contexte social & choix Carl Hart (Columbia) Déterminants sociaux → Cartographie des déclencheurs
8 Craving computationnel 🇫🇷 Marc Auriacombe (Bordeaux) Modélisation EMA → Météo du craving, ML

Combinaison par contexte

  • Craving automatique (habitude) → Brewer (habit loop) + Auriacombe (prédiction)
  • Craving émotionnel (coping) → Lewis (apprentissage) + Lembke (balance DA)
  • Craving social (pression) → Hart (contexte) + Volkow (circuits)
  • Post-consommation → Lewis (réversibilité) + Brewer (self-compassion) + Auriacombe (data)
📄

Publications fondatrices

20 références fondatrices · 17 articles de revues scientifiques · 3 ouvrages · NEJM, Nature, Lancet, PNAS · dont recherche française · Voir la page complète →

19sources

✅ Techniques intégrées (evidence-based)

Technique Source Durée Quand
RAIN Brewer/MBRP 5 min Craving actif, niv 2-3
Body scan MBSR/MBRP 10 min Prévention, stress
Defusion cognitive ACT 5-10 min Pensées intrusives
Values clarification ACT Hebdo Motivation
Pattern interrupt Comportemental Quelques secondes Craving aigu, niv 3
Breathing sync Physiologique 2-3 min Anytime
Craving replay Métacognitif 60 sec Post-craving
Craving surfing Brewer 5-8 min Craving modéré

❌ Techniques exclues (et pourquoi)

Technique Raison d’exclusion
Compteur streak Cycle honte quand reset
Aversion / punition Renforce la honte, contre-productif
Chromothérapie Pseudoscience, pas de preuves causales
Gamification par points Active circuits de récompense = le problème
Visualisation positive générique Pas evidence-based en SUD
Hypnose sans cadre Pas de supervision possible en app

Pas un thérapeute. Pas un coach. Pas un pote. Un compagnon scientifique : quelqu’un qui comprend le cerveau de la personne, qui ne juge pas, et qui sait quand parler et quand se taire.

Exemples de ton

« Ton cerveau fait son numéro. Normal ; il est câblé comme ça. »
« Tu devrais essayer de résister. »
« Ce craving dure en moyenne 12 min. Tu es à 4:30. »
« Ça va passer un jour. »
« C’est arrivé à 22h après un appel difficile. 3e fois ce pattern. On tient quelque chose. »
« C’est pas grave, tu recommenceras demain. »
« Je suis un outil. Un pro peut t’apporter ce que je ne peux pas. »
« Je suis là pour toi 24/7, tu n’as besoin de personne d’autre. »

Calibrage par contexte

Contexte Ton
Prévention (matin calme) Léger, informatif, bref
Alerte (risque détecté) Direct, concret, orienté action
Craving actif Minimal, sensoriel, pas de mots inutiles
Post-craving traversé Chaleureux, reconnaissance
Post-consommation Neutre, curieux, zéro jugement
Crise suicidaire Redirection immédiate, pas de tentative de thérapie

Compétences acquises (remplace « jours sans »)

Métrique Ce qu’elle mesure Pourquoi c’est mieux
Moments traversés Résilience active La personne a FAIT quelque chose
Créneaux sensibles identifiés Conscience de soi La personne comprend son cerveau

Métriques produit

Métrique Objectif
Rétention J7 / J30 / J90 >50% J7, >30% J30 (vs ~15% apps actuelles)
Utilisation SOS en craving Mesure utilité en situation réelle
Taux orientation CSAPA L’app amène les gens vers le soin
NPS >50 = excellent

« Comment un graphiste construit une app en 2026 » · Journal 100% transparent de la collaboration avec Claude (Anthropic).

Ratio global

Thomas 56%
Claude 44%

~55 h Thomas • ~43 h Claude • ~98 h cumulées sur plusieurs mois

Par tâche

Tâche Ratio Insight
Recherche scientifique 70/30 La vision et la curation sont 100% humaines
Palette couleurs 65/35 Le graphiste décide des couleurs. Point.
Logo 60/40 IA = stagiaire designer ultra-rapide
Benchmark design 55/45 L’IA ne sait pas ce qui est « beau »
One-pager addictologue 30/70 L’IA rédige bien quand le brief est clair
Prototype SOS (démo web) 25/75 Non-dev peut produire un prototype fonctionnel
Landing page 20/80 Le 20% humain fait la différence
Design tokens 15/85 Travail technique pur = sweet spot IA

Ce que l’IA fait bien vs mal

✅ L’IA excelle
  • Volume (50 000 mots de doc)
  • Variations rapides (20 logos en 5 min)
  • Code technique (tokens, prototypes)
  • Structuration (brief flou → doc structuré)
❌ L’IA galère
  • Goût esthétique (ne sait pas ce qui est beau)
  • Ton authentique (premier jet trop lisse)
  • Debug (non-dev bloqué)
  • Créativité directionnelle (suit, n’invente pas)

Le vrai message

« J’ai fait une app avec l’IA en 1 week-end »Bullshit. Limbra c’est ~100h de travail sur plusieurs mois : une app qui tourne aujourd’hui, en version Alpha ; contenu non final. L’IA n’élimine pas le travail, elle le transforme : on passe moins de temps à exécuter et plus de temps à décider.

Un projet, ça se câble
comme un cerveau.

Chaque retour crée une connexion.

Vécu, regard clinique, simple curiosité ou envie de suivre sa conso : Limbra s’adapte à ce qu’on lui apprend. Testeur·ses, soignant·es, structures, presse ; venez laisser une trace.

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