Décès et mortalité

Data - INSEE

Author

François Geerolf

Info

source dataset .html .RData
insee DECES-MORTALITE 2025-05-29 2025-05-29

Données sur la demographie

source dataset .html .RData
eurostat demo_minfind 2025-05-18 2025-05-18
ined fm_t70_2019.fr 2024-06-20 2022-01-31
ined fm_t70_2021.fr 2024-06-20 2023-10-10
ined p2d_2019.fr 2024-06-20 2021-12-18
insee DECES-MORTALITE 2025-05-29 2025-05-29
insee NAISSANCES-FECONDITE 2025-05-29 2025-05-29
oecd 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
2025-04 4

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 43748
TAUX_BRUT_MORTALITE Taux brut de mortalité 11429
TAUX_MORTALITE Taux de mortalité 8768
TAUX_MORTALITE_STANDARDISE Taux de mortalité standardisé 6286
DECES_DOMICILIES Décès domiciliés 5633
NOMBRE_DECES Nombre de décès 2891

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 19441
ESPV Espérance de vie à la naissance 10882
ESPV-20 Espérance de vie à 20 ans 10882
ESPV-40 Espérance de vie à 40 ans 10882
ESPV-60 Espérance de vie à 60 ans 10882
DECES-DOM Décès de tous âges, domiciliés 5633
TXMSG Taux de mortalité pour différents groupes d'âges, par sexe 5040
DECES Décès de tous âges 1520
DECES-1A Décès de moins d'un an 1371
TXMOR Taux de mortalité 1147
TXMORINF Taux de mortalité infantile 855
ESPV-01 Espérance de vie à 1 an 220

AGE

Code 
`DECES-MORTALITE` %>%
  left_join(AGE,  by = "AGE") %>%
  group_by(AGE, Age) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  print_table_conditional()
AGE Age Nobs
00- Ensemble 180
00-01 Moins d'un an 1996
00-64 De 0 à 64 ans 3143
01-04 De 1 à 4 ans 270
05-09 De 5 à 9 ans 270
10-14 De 10 à 14 ans 270
15-19 De 15 à 19 ans 270
20-24 De 20 à 24 ans 270
25-29 De 25 à 29 ans 270
30-34 De 30 à 34 ans 270
35-39 De 35 à 39 ans 270
40-44 De 40 à 44 ans 270
45-49 De 45 à 49 ans 270
50-54 De 50 à 54 ans 270
55-59 De 55 à 59 ans 270
60-64 De 60 à 64 ans 270
65- 65 ans et plus 3143
65-69 De 65 à 69 ans 270
70-79 De 70 à 79 ans 270
80-89 De 80 à 89 ans 270
90- 90 ans et plus 270
SO Sans objet 65703

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)) +
  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_repel(data = . %>% filter(max(date) == date),
             aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = 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 >= as.Date("2024-09-01")) %>%
  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, 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 = 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")

Tous, Dernier chiffre

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),
         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("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 =  as.Date("2027-01-01"), 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("001641603", "001641601")) %>%
  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("2024-09-01")) %>%
  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, 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 Entière") +
  geom_text(aes(x =  date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR, label = OBS_VALUE))

6 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, 6, align = "right", fill = NA)) %>%
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = TITLE_FR)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1880, 2100, 2) %>% 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")