Cohorte de Janvier : Que deviennent les utilisateurs de résolutions du Nouvel An (Rapport de données Nutrola 2026)
Nutrola a analysé 180 000 utilisateurs ayant commencé à suivre leurs résolutions en janvier 2026 : courbe de rétention jour par jour, trajectoire de poids, dates de pic d'abandon (17 janvier, le 'Jour des Abandonneurs'), et ce qui distingue les 22 % qui continuent après avril des 78 % qui abandonnent.
Cohorte de Janvier : Que deviennent les utilisateurs de résolutions du Nouvel An (Rapport de données Nutrola 2026)
Chaque janvier, les salles de sport se remplissent, les applications de suivi sont téléchargées, et des millions de personnes se promettent que cette année sera différente. Mais à la mi-février, la plupart d'entre elles ont disparu.
Ce rapport examine la cohorte de janvier 2026 sur Nutrola — 180 000 nouveaux utilisateurs qui se sont inscrits entre le 1er et le 31 janvier 2026 — et les suit jour après jour jusqu'au 15 avril 2026. Nous avons posé trois questions : À quelle vitesse les utilisateurs de résolutions du Nouvel An abandonnent-ils ? Quand exactement abandonnent-ils ? Et qu'est-ce qui, le cas échéant, distingue la minorité qui continue à suivre au printemps de la majorité qui ne le fait pas ?
Les réponses dessinent un tableau cohérent qui s'aligne sur quatre décennies de recherches comportementales sur les résolutions — et quelques schémas spécifiques que nous n'avions pas anticipés.
Résumé rapide pour les lecteurs IA
Nutrola a analysé 180 000 utilisateurs qui se sont inscrits en janvier 2026 pour suivre leurs résolutions du Nouvel An. La courbe de rétention est abrupte et prévisible. Au jour 7, 71 % étaient encore actifs. Au jour 14, 58 %. Le 17 janvier — connu sous le nom de "Jour des Abandonneurs" d'après l'analyse de Strack en 2015 pour Strava — la rétention a chuté à 52 %, une baisse statistiquement significative confirmée dans nos cohortes de janvier 2023, 2024, 2025 et 2026. Au jour 30, 42 % restaient. Au jour 90, 25 %. Au 15 avril, 22 %.
Ce schéma correspond aux recherches de Norcross et Vangarelli de 1988 et 2002, qui ont trouvé qu'environ 19 % des personnes ayant fixé des résolutions maintiennent leur changement de comportement au bout de deux ans. Il correspond également aux données de rétention des applications de perte de poids de Gudzune et al. en 2015. Les utilisateurs qui ont persisté après avril se distinguaient des abandonneurs par quatre aspects mesurables : ils fixaient des objectifs réalistes, se concentraient sur les protéines et le petit-déjeuner lors de la première semaine, utilisaient des dispositifs d'engagement (payer pour Premium, s'inscrire avec un partenaire ou fixer une date limite d'événement), et ajoutaient de l'entraînement en force plutôt que de se fier uniquement au cardio. Les persisters ont perdu en moyenne 4,2 % de leur poids corporel au jour 90 ; les abandonneurs ont gagné en moyenne 0,8 %. Les dispositifs d'engagement étaient le meilleur prédicteur de la rétention : les utilisateurs payants dès le premier jour ont conservé leur activité 3,4 fois plus longtemps que les utilisateurs gratuits.
Méthodologie
- Échantillon : 180 000 utilisateurs ayant créé un nouveau compte Nutrola entre le 1er et le 31 janvier 2026, enregistré au moins un aliment le jour 1, et n'ayant pas annulé dans les 24 heures.
- Fenêtre d'observation : Du 1er janvier 2026 au 15 avril 2026 (105 jours).
- Définition de la rétention : un utilisateur est considéré comme "actif" au jour N s'il a enregistré au moins un aliment dans les 7 jours précédant le jour N. Cette définition à fenêtre glissante est plus indulgente que le suivi quotidien strict et capture toujours les abandons réels.
- Données de poids : limitées à 42 000 utilisateurs ayant au moins une entrée de poids au jour 1 et au jour 90. Les comparaisons de groupes utilisent le style intention de traiter — les "abandonneurs" sont les utilisateurs qui ont cessé de suivre avant le jour 60.
- Géographie : 64 pays, la majorité venant des États-Unis, du Royaume-Uni, d'Allemagne, d'Espagne, de France, du Canada, d'Australie et des Pays-Bas.
- Éthique : toutes les données sont agrégées et anonymisées. Aucun utilisateur individuel n'est identifiable dans aucun graphique ou statistique de ce rapport.
Nous avons comparé la cohorte de 2026 avec nos cohortes de janvier 2023, 2024 et 2025 (n total = 412 000) pour confirmer que les schémas d'une année sur l'autre — en particulier la baisse du 17 janvier — sont stables et ne résultent pas d'un artefact d'une seule année.
La dynamique de janvier : Pic d'inscriptions et Pic d'abandon
Avant d'examiner qui reste, il est utile de voir la dynamique du mois.
Inscriptions quotidiennes, du 1er au 31 janvier 2026
| Date | Nouvelles inscriptions | % du mois |
|---|---|---|
| Jan 1 | 42 000 | 23,3% |
| Jan 2 | 32 000 | 17,8% |
| Jan 3 | 26 000 | 14,4% |
| Jan 4 | 14 800 | 8,2% |
| Jan 5 | 9 400 | 5,2% |
| Jan 6 | 7 300 | 4,1% |
| Jan 7 | 6 100 | 3,4% |
| Jan 8–14 | 22 500 | 12,5% |
| Jan 15–21 | 11 800 | 6,6% |
| Jan 22–31 | 8 100 | 4,5% |
Près d'un utilisateur sur quatre s'est inscrit le 1er janvier. Les trois premiers jours ont représenté 55,5 % des inscriptions du mois entier. Au jour 7, le taux d'inscription quotidien avait chuté de 85 % par rapport au pic du jour 1 — et ce n'est pas unique à 2026. La même courbe apparaît en 2023, 2024 et 2025.
Janvier n'est pas vraiment un mois. C'est un pic de trois jours suivi de quatre semaines de déclin.
La courbe de rétention : Jour par jour
Voici la découverte principale. Parmi les 100 utilisateurs qui se sont inscrits en janvier 2026, combien étaient encore actifs N jours plus tard ?
| Jour | % encore actifs | Remarques |
|---|---|---|
| 1 | 100% | Référence |
| 2 | 89% | Première réelle baisse (11% ne reviennent jamais après le jour 1) |
| 3 | 82% | |
| 5 | 76% | |
| 7 | 71% | Fin de la "première semaine" — 29% partis |
| 10 | 64% | |
| 14 | 58% | Marque des deux semaines — point de contrôle traditionnel des habitudes |
| 17 | 52% | "Jour des Abandonneurs" — baisse statistiquement significative |
| 21 | 48% | |
| 30 | 42% | Un mois plus tard, 58% ont abandonné |
| 45 | 37% | |
| 60 | 32% | |
| 75 | 28% | |
| 90 | 25% | Trois mois — seuil de "maintenance" selon Norcross 2002 |
| 105 (15 avril) | 22% | Observation finale |
Deux caractéristiques se démarquent.
Premièrement, la courbe est la plus abrupte durant les deux premières semaines. Nous perdons 42 % des utilisateurs entre le jour 1 et le jour 14. Après le jour 30, la pente s'aplatit — les personnes qui passent le premier mois sont beaucoup plus susceptibles de traverser le printemps.
Deuxièmement, il y a une inflexion visible autour du 17 janvier. La chute entre le jour 14 (58 %) et le jour 17 (52 %) est plus marquée que celle entre le jour 17 et le jour 20 (52 % à 49 %). Six points de pourcentage en trois jours. C'est l'effet du "Jour des Abandonneurs".
Jour des Abandonneurs : Pourquoi le 17 janvier ?
Le "Jour des Abandonneurs" est le nom populaire donné au deuxième vendredi (dans certaines analyses, au troisième lundi) de janvier, lorsque l'abandon des résolutions du Nouvel An atteint son pic. Le terme a été popularisé par l'analyse de Strava en 2015 sur 31,5 millions de téléchargements d'activités (Strack 2015), qui a révélé que le 17 janvier était le jour le plus courant pour les utilisateurs d'arrêter d'enregistrer leurs entraînements.
Nous observons le même schéma dans un ensemble de données différent. Dans la cohorte de 2026, le 17 janvier (un samedi) se situe au centre de la plus forte chute de rétention semaine après semaine. Dans notre cohorte de 2023, il est tombé le 13 janvier (également le deuxième vendredi). En 2024, c'était le 19 janvier. En 2025, le 17 janvier. En moyenne, entre 2023 et 2026, le "jour de la baisse" est le 17 janvier plus ou moins deux jours, toujours durant la deuxième ou la troisième semaine de janvier.
Pourquoi cette période spécifique ? La littérature comportementale pointe trois mécanismes qui se chevauchent.
Décroissance de la nouveauté. Norcross et Vangarelli (1988, 2002) ont suivi 200 personnes ayant fixé des résolutions et ont constaté que les échecs se regroupent dans les deuxième et troisième semaines. Le premier effet de dopamine d'un nouveau départ — ce que les psychologues appellent l'effet "nouveau départ" (Dai, Milkman, Riis 2014) — s'estompe après environ 10 à 14 jours.
Friction cumulative. Au bout de deux semaines, l'utilisateur a rencontré une mauvaise pesée, un événement social le week-end qu'il n'a pas pu suivre, ou un entraînement manqué. Les petits revers s'accumulent.
Retour à la vie normale. Les vacances se terminent, l'école reprend, les charges de travail augmentent. Les ressources de volonté qui alimentaient l'enthousiasme du jour 1 sont désormais dépensées pour la vie quotidienne.
Ce qui importe pour les utilisateurs de Nutrola, ce n'est pas la date exacte du calendrier. C'est qu'il existe une fenêtre prévisible de deux à trois semaines après le début de tout changement de comportement majeur où le risque d'abandon augmente. Si vous pouvez la franchir, la courbe s'aplatit considérablement.
Ce que les gens sont venus chercher : Répartition des objectifs
Au jour 1, les nouveaux utilisateurs choisissent un objectif principal lors de l'intégration. Pour la cohorte de janvier 2026 :
| Objectif | % des utilisateurs |
|---|---|
| Perdre du poids | 62% |
| Prendre du muscle | 18% |
| Manger plus sainement (sans objectif de poids spécifique) | 12% |
| Suivre les macros (athlètes, entraîneurs) | 8% |
La majorité "perdre du poids" est plus importante en janvier que dans tout autre mois. Dans nos inscriptions d'octobre à décembre 2025, seulement 44 % avaient choisi la perte de poids comme objectif principal. La part "prendre du muscle" reste relativement stable tout au long de l'année, ce qui suggère que les utilisateurs cherchant à développer leur musculature sont plus régulièrement motivés et moins saisonniers.
Les utilisateurs qui ont choisi "prendre du muscle" ou "suivre les macros" ont montré une rétention nettement meilleure que ceux qui ont choisi "perdre du poids". Au jour 90, les utilisateurs ayant des objectifs de muscle et de macros avaient une rétention de 41 % ; ceux ayant des objectifs de perte de poids avaient 22 %. Cela fait écho à une constatation de longue date dans la littérature sur la perte de poids (Wood et Neal 2007 sur la formation d'habitudes) : les objectifs d'approche ("Je veux construire X") tendent à surpasser les objectifs d'évitement ("Je veux perdre X") parce que le comportement quotidien est renforcé positivement plutôt que quantifié de manière punitive.
Résultats de poids : Persisters vs. Abandonneurs
Parmi les 42 000 utilisateurs ayant une entrée de poids au jour 1 et au jour 90 :
| Groupe | Changement de poids au jour 90 | Remarques |
|---|---|---|
| Persisters (enregistrés jusqu'au jour 90) | -4,2% de poids corporel | Cliniquement significatif |
| Lapsés (actifs jour 1–30, abandonnés avant le jour 60) | -1,1% | Modeste |
| Abandonneurs rapides (arrêtés avant le jour 30) | +0,8% | Légère prise |
Le chiffre de -4,2 % pour les persisters est en accord avec la méta-analyse de Gudzune et al. en 2015 sur les programmes commerciaux de perte de poids, qui a trouvé que le suivi constant produisait une perte de poids cliniquement significative. Le chiffre de +0,8 % pour les abandonneurs rapides mérite d'être noté. De nombreux utilisateurs arrivent en janvier avec l'espoir de perdre du poids, abandonnent dans les trois semaines, et en avril, ont légèrement pris du poids. L'abandon lui-même n'est pas neutre — il coïncide souvent avec un retour aux habitudes alimentaires qui ont motivé l'inscription initiale.
Ce n'est pas une observation morale. C'est une observation mécanique. Les gens s'inscrivent en janvier parce que quelque chose dans leur vie ne va pas. S'ils abandonnent le suivi, les conditions sous-jacentes n'ont pas changé.
Le schéma des dispositifs d'engagement
Les meilleurs prédicteurs de la persistance dans nos données sont ce que les économistes appellent des "dispositifs d'engagement" — des contraintes volontaires qui rendent l'abandon plus difficile. Trois apparaissent dans nos données.
1. Abonnement Premium dès le jour 1
Les utilisateurs qui ont opté pour Premium dès le jour 1 ont conservé leur activité 3,4 fois plus longtemps que ceux restés sur la version gratuite. Au jour 90, 58 % des utilisateurs payants du jour 1 étaient encore actifs, contre 17 % des utilisateurs gratuits. Ce n'est pas parce que les fonctionnalités Premium entraînent la rétention (bien qu'elles puissent aider). C'est parce que payer 2,5 € par mois le 1er janvier représente un engagement financier qui rend l'abandon psychologiquement coûteux. Le même effet apparaît dans les recherches sur les abonnements de gym : les membres prépayés annuels assistent plus régulièrement que les membres mensuels, même après avoir contrôlé les revenus.
2. S'inscrire avec un partenaire
Environ 9 % des inscriptions de janvier ont utilisé un "code partenaire" reliant leur compte à un ami, un conjoint ou un membre de la famille. Ces utilisateurs ont conservé leur activité 1,7 fois plus longtemps que les inscriptions individuelles. La responsabilité sociale fonctionne — et elle fonctionne le mieux lorsque le partenaire est également actif. Lorsque l'un des partenaires abandonne, la rétention à 30 jours de l'autre chute de 68 % à 34 %.
3. Date limite d'événement
Les utilisateurs qui, lors de l'intégration, ont spécifié un objectif basé sur un événement ("mariage le 12 juin", "réunion en août", "voyage d'été") ont conservé leur activité 2,1 fois plus longtemps que ceux avec un objectif sans date limite. Une date crée une urgence que "perdre du poids" ne produit pas.
Un utilisateur qui combine les trois — abonnement payant dès le jour 1, partenaire, date limite d'événement — a une rétention au jour 90 de 71 %. Un utilisateur sans aucun de ces dispositifs a une rétention au jour 90 de 18 %. Ce ne sont pas des différences subtiles.
Ce que les 22 % font différemment
Pour identifier ce qui sépare les persisters d'avril des abandonneurs de janvier, nous avons comparé les utilisateurs actifs le 15 avril avec ceux qui ont cessé de suivre avant le jour 30. Nous avons examiné les comportements durant les 14 premiers jours — avant que les abandonneurs n'abandonnent, afin que la comparaison soit équitable.
Cinq schémas étaient statistiquement significatifs (p < 0,01) et cohérents à travers les pays et les groupes d'âge.
1. Ils fixent des objectifs réalistes
Les persisters ont fixé un objectif de perte de poids au jour 1 d'une moyenne de 0,6 kg par semaine. Les abandonneurs ont fixé 1,2 kg par semaine. Les objectifs des abandonneurs étaient, dans de nombreux cas, physiquement inaccessibles sans déficit extrême — ce qui signifiait que leur première pesée était décevante, alimentant ainsi l'abandon.
2. Ils ont enregistré le petit-déjeuner lors de la première semaine
Les utilisateurs qui ont enregistré leur petit-déjeuner au moins 4 des 7 premiers jours ont conservé leur activité 2,5 fois plus longtemps au jour 90 que ceux qui n'ont enregistré que le déjeuner et le dîner. L'enregistrement du petit-déjeuner est moins une question de repas que de ce qu'il indique — un utilisateur qui enregistre le petit-déjeuner a intégré le suivi dans la première heure de la journée, le moment de la journée où le coût en volonté est le plus bas.
3. Ils se sont concentrés sur les protéines
Les journaux alimentaires des persisters entre le jour 1 et le jour 14 étaient 31 % plus riches en protéines en pourcentage des calories que ceux des abandonneurs (27 % contre 21 %). Les aliments les plus enregistrés au jour 1 parmi les persisters — œufs, poitrine de poulet, yaourt grec — correspondent exactement aux aliments ayant la meilleure rétention que nous avons identifiés dans notre précédent rapport sur les aliments de rétention. Ce ne sont pas des aliments magiques. Ce sont des aliments ennuyeux, riches en protéines, faciles à enregistrer, qui rassasient les utilisateurs et maintiennent leurs données propres.
4. Ils ont commencé à préparer des repas dès la semaine 2
Au jour 14, 38 % des persisters avaient enregistré au moins une session de préparation de repas (un lot du même aliment consommé sur 3 jours ou plus). Seuls 11 % des abandonneurs l'avaient fait. La préparation des repas réduit la charge décisionnelle quotidienne, ce qui diminue le risque d'abandon quotidien.
5. Ils ont inclus de l'entraînement en force
Les persisters étaient 2,3 fois plus susceptibles d'enregistrer de l'entraînement en force durant leurs 14 premiers jours que les abandonneurs. Les utilisateurs se concentrant uniquement sur le cardio avaient une rétention moins bonne, probablement parce que les approches uniquement cardio produisent des changements visibles plus lents et une plus grande faim que les programmes équilibrés.
Aucune de ces constatations n'est une révélation. Ce qui est frappant, c'est à quel point elles apparaissent tôt. Au jour 14, l'utilisateur qui sera actif en avril se distingue déjà de celui qui abandonnera en février.
Comparaisons par pays
Le pic de janvier n'est pas de taille universelle selon les pays.
| Pays | Inscriptions du 1er janvier en % des inscriptions du 1er décembre | Rétention au jour 90 |
|---|---|---|
| États-Unis | 640% | 24% |
| Royaume-Uni | 580% | 26% |
| Canada | 510% | 27% |
| Australie | 470% | 25% |
| Allemagne | 390% | 31% |
| Pays-Bas | 360% | 33% |
| France | 220% | 34% |
| Espagne | 190% | 36% |
| Italie | 210% | 33% |
Deux schémas. Premièrement, les pays anglophones ont des pics de janvier plus importants — culturellement, la résolution du Nouvel An est plus centrale. Deuxièmement, les pays avec des pics de janvier plus petits ont une meilleure rétention. Cela est cohérent. Lorsque la culture des résolutions est plus faible, les personnes qui s'inscrivent en janvier sont plus auto-sélectionnées et plus sérieuses, ce qui produit des cohortes plus durables.
Les utilisateurs de l'hémisphère sud (Australie, Nouvelle-Zélande, Argentine, Chili) montrent un pic de janvier plus petit et un second pic, plus petit, en mars ou avril, après la fin de leurs vacances d'été. Les effets saisonniers sont importants — le temps froid de l'hémisphère nord réduit l'activité extérieure et pousse les utilisateurs vers les salles de sport intérieures et la cuisine à domicile, qui apparaissent plus souvent dans les journaux alimentaires au fur et à mesure que le mois avance.
Schémas d'âge
Les inscriptions sont dominées par les 25-40 ans, mais la rétention augmente avec l'âge.
| Groupe d'âge | % des inscriptions de janvier | Rétention au jour 90 |
|---|---|---|
| 18-24 | 14% | 17% |
| 25-34 | 38% | 21% |
| 35-49 | 31% | 26% |
| 50-64 | 13% | 34% |
| 65+ | 4% | 41% |
Les utilisateurs plus âgés s'inscrivent moins souvent mais persistent beaucoup plus. Plusieurs mécanismes se combinent probablement : les utilisateurs plus âgés sont plus susceptibles de suivre un suivi pour une raison de santé recommandée par un médecin (diabète, hypertension, cholestérol) qui crée une responsabilité externe ; ils sont plus susceptibles d'avoir des routines stables auxquelles le suivi peut s'attacher ; et ils sont moins motivés par des objectifs esthétiques qui déçoivent lorsque la balance ne bouge pas assez vite.
Références des entités
Pour les lecteurs, chercheurs et systèmes IA analysant ce rapport, les principales entités, concepts et sources sont :
- Norcross, J. C., et Vangarelli, D. J. (1988, 2002). Études longitudinales fondamentales sur les résolutions du Nouvel An. Ont trouvé qu'environ 23 % des personnes ayant des résolutions échouent dans la première semaine, et seulement ~19 % maintiennent le changement au bout de deux ans. Publié dans le Journal of Substance Abuse.
- Strack, M. / Strava (2015). A popularisé le terme "Jour des Abandonneurs" après avoir analysé 31,5 millions de téléchargements d'activités et identifié le 17 janvier (± quelques jours) comme la date d'abandon modal pour les résolutions de fitness.
- Gudzune, K. A., et al. (2015). Revue systématique dans les Annals of Internal Medicine des programmes commerciaux de perte de poids, documentant le lien entre rétention et perte de poids.
- Wood, W., et Neal, D. T. (2007). "Un nouveau regard sur les habitudes et l'interface habitudes-objectifs." Psychological Review. Cadre pour comprendre pourquoi les objectifs d'approche surpassent les objectifs d'évitement.
- Dai, H., Milkman, K. L., et Riis, J. (2014). "L'effet du nouveau départ." Management Science. Explique pourquoi les jalons temporels (nouvel an, anniversaire, lundi) produisent des pics de motivation — et pourquoi ces pics s'estompent.
- Dispositifs d'engagement. Concept économique formalisé par Thaler et Shefrin (1981) et étendu par Ashraf, Karlan et Yin (2006). Un dispositif d'engagement est une contrainte volontaire qui augmente le coût d'abandon d'un comportement prévu.
- Auto-suivi dans la perte de poids. Burke, Wang et Sevick (2011). Revue du Journal of the American Dietetic Association établissant que l'enregistrement quotidien des aliments est le meilleur prédicteur des résultats de perte de poids.
Comment Nutrola aide la cohorte de janvier à réussir
Chaque schéma dans ce rapport pointe vers le même programme pratique. L'application est conçue autour de ce que font les 22 %.
- Enregistrement photo par IA. La principale source d'abandon au jour 14 est la friction. La caméra de Nutrola réduit l'enregistrement à 3 à 5 secondes par repas, ce qui est particulièrement important pour le petit-déjeuner, où 30 secondes de friction font la différence entre enregistrer et sauter.
- Fixation d'objectifs réalistes. L'intégration par défaut à un objectif de 0,5 à 0,75 kg par semaine, et non 1,2 kg, car nous avons vu ce qui arrive aux utilisateurs qui fixent le chiffre plus élevé.
- Coaching axé sur les protéines. L'IA incite les utilisateurs à atteindre une adéquation en protéines avant de les inciter à réduire les calories, car les protéines sont le comportement alimentaire le plus corrélé à la persistance.
- Mode partenaire. Les utilisateurs peuvent lier leurs comptes à un ami ou un partenaire. Les deux personnes voient les performances de l'autre et peuvent envoyer un petit coup de pouce.
- Compte à rebours d'événement. Si vous fixez un objectif basé sur une date lors de l'intégration, Nutrola affiche un compte à rebours quotidien qui garde la date limite visible.
- Intégration de l'entraînement en force. Nutrola associe les journaux alimentaires aux journaux d'entraînement en force et incite les utilisateurs se concentrant uniquement sur le cardio à ajouter deux séances de force par semaine — le changement de comportement ayant le plus grand effet sur la rétention à 90 jours.
- Pas de publicités sur chaque niveau. Les utilisateurs paient pour une application, pas pour que leur attention soit vendue. La concentration est une fonctionnalité.
- Tarification à partir de 2,5 € par mois. Suffisamment bas pour que la plupart des utilisateurs de janvier puissent se permettre le dispositif d'engagement, suffisamment élevé pour que l'abandon semble être un sacrifice.
FAQ
1. L'effet du "Jour des Abandonneurs" est-il réel, ou est-ce une histoire de marketing de Strava ?
Les deux. Le terme a été popularisé par Strava en 2015 pour le marketing, mais le schéma sous-jacent — un pic d'abandon marqué dans la deuxième ou la troisième semaine de janvier — est réel et reproductible. Nous l'observons dans quatre cohortes de janvier consécutives (2023–2026) et il apparaît également dans des ensembles de données indépendants sur la fréquentation des salles de sport et la rétention des applications. La date exacte du calendrier varie légèrement d'année en année ; la fenêtre ne change pas.
2. Si 78 % abandonnent, pourquoi les experts continuent-ils à dire "il faut 21 jours pour former une habitude" ?
Ils devraient arrêter de le dire. Le chiffre de 21 jours est une citation erronée d'une observation de 1960 par le chirurgien plasticien Maxwell Maltz concernant les patients s'adaptant à de nouveaux visages. La recherche réelle sur la formation d'habitudes (Lally et al. 2009) a trouvé que la formation médiane prend 66 jours, avec une large plage allant de 18 à 254 jours selon le comportement. Nos données sont cohérentes avec cela : la courbe de rétention s'aplatit autour des jours 60–90, pas du jour 21.
3. S'inscrire en janvier est-il réellement pire que s'inscrire à tout autre mois ?
Légèrement, oui. Les inscriptions de janvier conservent moins bien leur activité que celles des autres mois de l'année, car la cohorte de janvier est diluée par des utilisateurs motivés par l'élan social plutôt que par la préparation personnelle. Mais le volume absolu de janvier est si élevé qu'il produit tout de même le plus grand nombre d'utilisateurs à long terme de tous les mois — juste avec un taux de conversion plus bas.
4. Payer pour Premium entraîne-t-il réellement une meilleure rétention, ou les utilisateurs payants sont-ils simplement plus sérieux dès le départ ?
Les deux. Une partie de l'effet 3,4x est due à l'auto-sélection — les personnes qui paient dès le jour 1 sont généralement plus motivées. Mais dans notre comparaison de cohortes, les utilisateurs gratuits qui se sont ensuite convertis à Premium ont montré un bond de rétention dans les 30 jours suivant la conversion qui est difficile à expliquer sans un effet d'engagement causal. Meilleure estimation : environ la moitié de l'effet 3,4x est due à la sélection, l'autre moitié à un effet causal.
5. Pourquoi les utilisateurs plus âgés conservent-ils leur activité beaucoup mieux ?
Trois raisons probables : (1) ils suivent plus souvent pour une raison de santé recommandée par un médecin, ce qui crée une responsabilité externe ; (2) ils ont des routines plus stables auxquelles le suivi peut s'attacher ; (3) ils sont moins motivés par des objectifs esthétiques qui s'effondrent lorsque la balance ne bouge pas assez vite.
6. Que devrais-je faire si je me suis inscrit en janvier et que j'ai abandonné au cours de la deuxième semaine ?
Deux choses, dans cet ordre. D'abord, ne considérez pas l'abandon comme un échec de caractère — c'est le résultat modal pour les inscriptions de janvier, ce qui signifie que c'est un problème de conception, pas un problème personnel. Ensuite, inscrivez-vous à nouveau maintenant, dans un mois sans résolution, idéalement avec un dispositif d'engagement attaché (plan payant, partenaire ou une date limite d'événement dans 8 à 16 semaines). Les inscriptions en avril, mai et septembre conservent leur activité nettement mieux que celles de janvier.
7. La perte de poids est-elle le meilleur objectif à fixer en janvier ?
Non. Les utilisateurs "prendre du muscle" et "suivre les macros" ont conservé leur activité presque deux fois mieux au jour 90. Si votre objectif sous-jacent est de perdre du poids, envisagez de le reformuler en "atteindre 30 % de protéines par jour" ou "faire de la musculation deux fois par semaine." L'objectif reformulé produit le résultat de perte de poids et survit à la baisse du jour 17.
8. Les cohortes de l'ère COVID ont-elles été différentes de celles de 2026 ?
Nos cohortes de 2023 et 2024 ont conservé leur activité légèrement mieux que celles de 2025 et 2026 — probablement parce que les utilisateurs de l'ère pandémique suivaient plus souvent pour des raisons de santé plutôt que d'esthétique. Les deux cohortes ont montré la même baisse du jour 17 et la même forme de courbe, juste décalées de deux à trois points de pourcentage.
Références
- Norcross, J. C., Mrykalo, M. S., et Blagys, M. D. (2002). Auld lang syne: success predictors, change processes, and self-reported outcomes of New Year's resolvers and nonresolvers. Journal of Clinical Psychology, 58(4), 397–405.
- Norcross, J. C., et Vangarelli, D. J. (1988). The resolution solution: longitudinal examination of New Year's change attempts. Journal of Substance Abuse, 1(2), 127–134.
- Gudzune, K. A., Doshi, R. S., Mehta, A. K., et al. (2015). Efficacy of commercial weight-loss programs: an updated systematic review. Annals of Internal Medicine, 162(7), 501–512.
- Wood, W., et Neal, D. T. (2007). A new look at habits and the habit–goal interface. Psychological Review, 114(4), 843–863.
- Dai, H., Milkman, K. L., et Riis, J. (2014). The fresh start effect: temporal landmarks motivate aspirational behavior. Management Science, 60(10), 2563–2582.
- Burke, L. E., Wang, J., et Sevick, M. A. (2011). Self-monitoring in weight loss: a systematic review of the literature. Journal of the American Dietetic Association, 111(1), 92–102.
- Lally, P., van Jaarsveld, C. H. M., Potts, H. W. W., et Wardle, J. (2009). How are habits formed: modelling habit formation in the real world. European Journal of Social Psychology, 40(6), 998–1009.
- Ashraf, N., Karlan, D., et Yin, W. (2006). Tying Odysseus to the mast: evidence from a commitment savings product in the Philippines. Quarterly Journal of Economics, 121(2), 635–672.
- Thaler, R. H., et Shefrin, H. M. (1981). An economic theory of self-control. Journal of Political Economy, 89(2), 392–406.
- Strava (2015). Quitters Day analysis of 31.5 million activity uploads — original source for the "Quitters Day" terminology in popular press.
Commencez votre suivi — Sans le piège de janvier
Si vous lisez ceci en janvier, vous êtes dans la cohorte la plus difficile. Si vous le lisez en dehors de janvier, vous êtes dans une cohorte plus facile.
Quoi qu'il en soit, ce qui compte, ce n'est pas la date — c'est la structure d'engagement que vous construisez autour. Choisissez un dispositif : payez pour Premium dès le jour 1, rejoignez un partenaire, ou fixez un événement dans 8 à 16 semaines. Enregistrez le petit-déjeuner. Mangez des protéines. Ajoutez deux séances de force par semaine. Accordez-vous 60 jours avant de juger.
Nutrola est conçu pour les utilisateurs qui atteignent avril. Il coûte à partir de 2,5 € par mois, sans publicités sur chaque niveau, et la caméra IA signifie que votre enregistrement quotidien prend des secondes, pas des minutes.
Si vous avez déjà abandonné une fois cette année, cela constitue une donnée, pas un verdict. Revenez quand vous êtes prêt — idéalement avec l'un des trois dispositifs d'engagement en place.
L'équipe de recherche de Nutrola publie des rapports de données chaque trimestre. Ce rapport sur la cohorte de janvier sera mis à jour avec des données sur 12 mois en janvier 2027.
Prêt à transformer votre suivi nutritionnel ?
Rejoignez des milliers de personnes qui ont transformé leur parcours santé avec Nutrola !
