Décès et mortalité

Data - INSEE

Auteur

François Geerolf

Info

source dataset Title .html .rData
insee DECES-MORTALITE Décès et mortalité 2026-01-29 2026-01-29

Données sur la demographie

source dataset Title .html .rData
eurostat demo_minfind Infant mortality rates 2026-01-29 2026-01-29
ined fm_t70_2019.fr Evolution de la mortalité infantile et de ses nombreuses composantes, 2019 2024-06-20 2022-01-31
ined fm_t70_2021.fr Evolution de la mortalité infantile et de ses nombreuses composantes, 2021 2024-06-20 2023-10-10
ined p2d_2019.fr Mortalité infantile par département et région - p2d_2019.fr 2024-06-20 2021-12-18
insee DECES-MORTALITE Décès et mortalité 2026-01-29 2026-01-29
insee NAISSANCES-FECONDITE Naissances et fécondité 2026-01-30 2026-01-29
oecd FAMILY Family Database - FAMILY 2024-09-15 2025-05-29

Définitions

  • Espérance de vie à la naissance. L’espérance de vie à la naissance est égale à la durée de vie moyenne d’une génération fictive qui connaîtrait tout au long de son existence les conditions de mortalité par âge de l’année considérée. C’est un indicateur synthétique des taux de mortalité par âge de l’année considérée.

Last

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  head(1) %>%
  print_table_conditional()
TIME_PERIOD Nobs
2025-12 2

TITLE_FR

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  group_by(IDBANK, TITLE_FR) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()

INDICATEUR

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  left_join(INDICATEUR,  by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
INDICATEUR Indicateur Nobs
ESPERANCE_VIE Espérance de vie 44688
TAUX_BRUT_MORTALITE Taux brut de mortalité 11778
TAUX_MORTALITE Taux de mortalité 9245
TAUX_MORTALITE_STANDARDISE Taux de mortalité standardisé 6520
DECES_DOMICILIES Décès domiciliés 5750
NOMBRE_DECES Nombre de décès 2919

DEMOGRAPHIE

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  left_join(DEMOGRAPHIE,  by = "DEMOGRAPHIE") %>%
  group_by(DEMOGRAPHIE, Demographie) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional()
DEMOGRAPHIE Demographie Nobs
SO Sans objet 20141
ESPV Espérance de vie à la naissance 11116
ESPV-20 Espérance de vie à 20 ans 11116
ESPV-40 Espérance de vie à 40 ans 11116
ESPV-60 Espérance de vie à 60 ans 11116
DECES-DOM Décès de tous âges, domiciliés 5750
TXMSG Taux de mortalité pour différents groupes d'âges, par sexe 5376
DECES Décès de tous âges 1538
DECES-1A Décès de moins d'un an 1381
TXMOR Taux de mortalité 1161
TXMORINF Taux de mortalité infantile 865
ESPV-01 Espérance de vie à 1 an 224

AGE

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  left_join(AGE,  by = "AGE") %>%
  group_by(AGE, Age) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
AGE Age Nobs
00- Ensemble 192
00-01 Moins d'un an 2131
00-64 De 0 à 64 ans 3260
01-04 De 1 à 4 ans 288
05-09 De 5 à 9 ans 288
10-14 De 10 à 14 ans 288
15-19 De 15 à 19 ans 288
20-24 De 20 à 24 ans 288
25-29 De 25 à 29 ans 288
30-34 De 30 à 34 ans 288
35-39 De 35 à 39 ans 288
40-44 De 40 à 44 ans 288
45-49 De 45 à 49 ans 288
50-54 De 50 à 54 ans 288
55-59 De 55 à 59 ans 288
60-64 De 60 à 64 ans 288
65- 65 ans et plus 3260
65-69 De 65 à 69 ans 288
70-79 De 70 à 79 ans 288
80-89 De 80 à 89 ans 288
90- 90 ans et plus 288
SO Sans objet 67161

Espérance de vie à la naissance

ESPV

Tous

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  filter(INDICATEUR == "ESPERANCE_VIE",
         REF_AREA == "FM",
         DEMOGRAPHIE != "ESPV-01") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  year_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  #filter(date >= as.Date("1981-01-01")) %>%
  arrange(date) %>%
  left_join(DEMOGRAPHIE, by = "DEMOGRAPHIE") %>%
  left_join(SEXE, by = "SEXE") %>%
  unique %>%
  mutate(Demographie = gsub("Espérance de vie", "... ", Demographie)) %>%
  mutate(Demographie = ifelse(DEMOGRAPHIE == "ESPV", "... à 0 ans", Demographie)) %>%
  arrange(Demographie) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demographie)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 10) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 10),
                     labels = dollar_format(pre = "", su = " ans")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  geom_label(data = . %>% filter(date %in% c(max(date), min(date))),
             aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demographie, label = paste0(OBS_VALUE))) +
  theme(legend.position = "top",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) + labs(x = "", y = "", color = "Espérance de vie: ") +
  facet_wrap(~ Sexe)

1981-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  filter(INDICATEUR == "ESPERANCE_VIE",
         REF_AREA == "FM",
         DEMOGRAPHIE != "ESPV-01") %>%
  select_if(~ n_distinct(.) > 1) %>%
  year_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  filter(date >= as.Date("1981-01-01")) %>%
  arrange(date) %>%
  left_join(DEMOGRAPHIE, by = "DEMOGRAPHIE") %>%
  left_join(SEXE, by = "SEXE") %>%
  unique %>%
  mutate(Demographie = gsub("Espérance de vie", "... ", Demographie)) %>%
  mutate(Demographie = ifelse(DEMOGRAPHIE == "ESPV", "... à 0 ans", Demographie)) %>%
  arrange(Demographie) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demographie)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1981, 2023, 3) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y"),
               limits = c(1980, 2024) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 100, 10),
                     labels = dollar_format(pre = "", su = " ans")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("") +
  geom_label(data = . %>% filter(date %in% c(max(date), min(date))),
             aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demographie, label = paste0(OBS_VALUE))) +
  theme(legend.position = "top",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) + labs(x = "", y = "", color = "Espérance de vie: ") +
  facet_wrap(~ Sexe)

Démographie - Nombre de naissances vivantes

Par an (glissement)

Tous

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  filter(IDBANK == "000436394") %>%
  month_to_date %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois")

Deces vs. naissances

France Métropolitaine

24 mois

Tous

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 24, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 3000000, 50000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 24 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2005-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 24 derniers mois - France Métropolitaine")

12 mois

Tous

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2005-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine")

Tous, Dernier chiffre

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR), size = 1) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("1950-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR, size = 2)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine") +
  geom_label_repel(data = . %>% filter(max(date) == date),
             aes(x =  as.Date("2032-01-01"), y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))

1990-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("1990-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2005-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine") +
  geom_label_repel(data = . %>% filter(max(date) == date),
             aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = OBS_VALUE))

2009-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("2009-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine")

2017-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("2017-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine")

2020-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("2020-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 1) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine")

2023-

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("2023-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%B %Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 10000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine") +
  geom_label(data = . %>% filter(max(date) == date),
             aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))

2024-

Code 
invisible(Sys.setlocale("LC_TIME", "fr_FR.UTF-8"))
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= max(date) - years(1)-months(2)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%B %Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 1000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Métropolitaine") +
  geom_text(aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))

6 mois

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("000436394", "000436391")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 6, align = "right", fill = NA)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 6 derniers mois") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.5),
        legend.title = element_blank(),
        legend.direction = "vertical")

France Entière

12 mois

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("001641603", "001641601")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = c(0.4, 0.5),
        legend.title = element_blank(),
        legend.direction = "vertical")

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Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
  filter(IDBANK %in% c("001641603", "001641601")) %>%
  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
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  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  arrange(desc(date)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR), size = 1) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 5) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 20000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none") +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("1950-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR, size = 2)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Entière") +
  geom_label_repel(data = . %>% filter(max(date) == date),
             aes(x =  max(date) + years(3), y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))

2024-

Code 
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`DECES-MORTALITE` %>%
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  group_by(TITLE_FR) %>%
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  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= max(date) - years(1)-months(2)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR), size = 1) +
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%B %Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 5000),
                     labels = dollar_format(pre = "")) +
  theme_minimal() + xlab("") + ylab("Nombre sur les 12 derniers mois") +
  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Entière") +
  geom_text_repel(aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))

1 an dernier

Code 
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`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
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  month_to_date %>%
  group_by(TITLE_FR) %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= max(date) - years(1)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR), size = 1) +
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%B %Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 1000000, 5000),
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        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
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2025-

Code 
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`DECES-MORTALITE` %>%
  bind_rows(`NAISSANCES-FECONDITE`) %>%
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  mutate(OBS_VALUE = rollsum(x = OBS_VALUE, 12, align = "right", fill = NA),
         DEMOGRAPHIE2 = ifelse(DEMOGRAPHIE == "DECES", "Décès", "Naissances")) %>%
  filter(date >= as.Date("2025-01-01")) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR), size = 1) +
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  theme(legend.position = "none",
        axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1)) +
  geom_label(data = . %>% filter(date == as.Date("2015-01-01")), aes(x = date, y = OBS_VALUE, label = DEMOGRAPHIE2, color = TITLE_FR)) +
  ggtitle("Naissances et décès sur les 12 derniers mois - France Entière") +
  geom_text_repel(aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = scales::comma(OBS_VALUE)))