Demandeurs d’emploi inscrits à Pôle Emploi

Data - Insee

Author

François Geerolf

Info

source dataset .html .RData
insee DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES 2025-05-24 2025-05-24

Données sur l’emploi

source dataset .html .RData
insee CHOMAGE-TRIM-NATIONAL 2025-05-24 2025-05-24
insee CNA-2014-EMPLOI 2024-06-07 2025-05-24
insee DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES 2025-05-24 2025-05-24
insee EMPLOI-BIT-TRIM 2024-06-07 2025-05-24
insee EMPLOI-SALARIE-TRIM-NATIONAL 2025-05-24 2025-05-24
insee TAUX-CHOMAGE 2025-05-18 2025-05-24
insee TCRED-EMPLOI-SALARIE-TRIM 2025-05-18 2025-05-24

LAST_UPDATE

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  group_by(LAST_UPDATE) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(LAST_UPDATE)) %>%
  print_table_conditional
LAST_UPDATE Nobs
2025-05-06 202774
2019-10-25 2660
2019-07-04 308
2019-07-01 34496
2019-01-25 40746
2018-02-02 97632

Catégories

Code 
i_g("bib/dares/DI-2021T3/tab1.png")

INDICATEUR

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(INDICATEUR, by = "INDICATEUR") %>%
  group_by(INDICATEUR, Indicateur) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
INDICATEUR Indicateur Nobs
DEFM_MOYENNE_TRIMESTRIELLE Demandeurs d'emploi en moyenne trimestrielle 188370
DEMANDEURS_EMPLOI_PE Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi 187586
DEMANDEURS_EMPLOI_PE_A Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi (archives) 2660

REF_AREA

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  group_by(REF_AREA) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional

DEMANDEURS_EMPLOI

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
  group_by(DEMANDEURS_EMPLOI, Demandeurs_emploi) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
DEMANDEURS_EMPLOI Demandeurs_emploi Nobs
A-B-C A,B,C : En recherche active 115706
A A : En recherche active, disponibles, sans emploi 90174
DE-ABC-LD Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi depuis plus d'un an en catégories A, B et C 46564
DE-ABC-0-25 Demandeurs d'emploi de moins de 25 ans inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C 33109
DE-ABC-50 Demandeurs d'emploi de 50 ans et plus inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C 33109
DE-ABC-TOTAL Ensemble des demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi en catégories A, B et C 33109
DE-ABC-TLD Demandeurs d'emploi inscrits à Pôle emploi depuis plus de deux ans en catégories A, B et C 13455
B B : En recherche active, en activité réduite courte 5121
C C : En recherche active, en activité réduite longue 5121
A-B-C-D-E A,B,C,D,E : Ensemble 787
B-C B,C : En recherche active, en activité réduite 787
D D : Sans recherche active, non disponibles, sans emploi 787
E E : Sans recherche active, non disponibles, en emploi 787

METIER

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(METIER, by = "METIER") %>%
  group_by(METIER, Metier) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
METIER Metier Nobs
SO Sans objet 333525
NP Non précisé 35986
AMT Agents de maîtrise, techniciens 1182
CADRES Cadres 1182
ENQ Employés non qualifiés 1182
EQ Employés qualifiés 1182
MANOEUVRES Manœuvre 1182
OP Ouvriers professionnels 1182
OQ Ouvriers qualifiés 1182
ENS Ensemble 831

ANCIENNETE

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(ANCIENNETE, by = "ANCIENNETE") %>%
  group_by(ANCIENNETE, Anciennete) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
ANCIENNETE Anciennete Nobs
SO Sans objet 343933
DA9 Un an et plus 33896
DA10 Moins d'un an 787

CORRECTION

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(CORRECTION, by = "CORRECTION") %>%
  group_by(CORRECTION, Correction) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
CORRECTION Correction Nobs
CVS-CJO Corrigé des variations saisonnières et du nombre de jours ouvrables 333855
BRUT Non corrigé 44761

SEXE

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(SEXE, by = "SEXE") %>%
  group_by(SEXE, Sexe) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
SEXE Sexe Nobs
0 Ensemble 191402
SO Sans objet 107640
1 Hommes 39787
2 Femmes 39787

DIPLOME

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(DIPLOME, by = "DIPLOME") %>%
  group_by(DIPLOME, Diplome) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
DIPLOME Diplome Nobs
SO Sans objet 365812
1-2 Niveau I ou II (diplôme de 2e ou 3e cycle, diplôme de grande école) 1604
3 Niveau III (diplôme de type bac + 2 ans : DUT, BTS, etc.) 1604
4 Niveau IV (sortie de terminales ou d'études après bac sans diplôme supérieur) 1604
5 Niveau V (sortie du second cycle du second degré ou de dernière année de cycles professionnels) 1604
5BIS Niveau Vbis (sortie de 3e et de classes de second cycle court avant la dernière année) 1604
6 Niveau VI (sortie du premier cycle du second degré avant l'année terminale et des formations professionnelles) 1604
NP Non précisé 1604
7 Ensemble 1576

AGE

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  group_by(AGE, Age) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
AGE Age Nobs
SO Sans objet 107640
00- Ensemble 89966
00-24 Moins de 25 ans 67105
50- 50 ans et plus 67105
25-49 De 25 à 49 ans 33996
00-20 Moins de 21 ans 3201
00-29 Moins de 30 ans 3201
21-24 De 21 à 24 ans 3201
25-29 De 25 à 29 ans 3201

FREQ

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  left_join(FREQ, by = "FREQ") %>%
  group_by(FREQ, Freq) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(-Nobs) %>%
  print_table_conditional
FREQ Freq Nobs
T NA 240238
M Monthly 138378

TIME_PERIOD

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  group_by(TIME_PERIOD) %>%
  summarise(Nobs = n()) %>%
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) %>%
  print_table_conditional()

France Entiere VS France Metropolitaine

Tous

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
         INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  arrange(date) %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = REF_AREA)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank())

A, B, C

All

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         DEMANDEURS_EMPLOI %in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demandeurs_emploi)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  theme(legend.position = c(0.3, 0.9),
        legend.title = element_blank())

2005-

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         DEMANDEURS_EMPLOI %in% c("A", "B", "C", "A-B-C"),
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE == "00-") %>%
  quarter_to_date() %>%
  filter(date >= as.Date("2005-01-01")) %>%
  left_join(DEMANDEURS_EMPLOI, by = "DEMANDEURS_EMPLOI") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Demandeurs_emploi)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 500),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.25, 0.9),
        legend.title = element_blank())

Par age

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE %in% c("00-", "25-49", "50-", "00-24")) %>%
  quarter_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 6000, 500),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.3, 0.5),
        legend.title = element_blank())

Par age (moins de 25 ans)

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(INDICATEUR == "DEMANDEURS_EMPLOI_PE",
         DEMANDEURS_EMPLOI == "A-B-C",
         METIER == "SO",
         SEXE == "0",
         FREQ == "T",
         CORRECTION == "CVS-CJO",
         ANCIENNETE == "SO",
         DIPLOME == "SO",
         REF_AREA == "FM",
         AGE %in% c("00-24")) %>%
  quarter_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_log10(breaks = seq(0, 6000, 100),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.3, 0.5),
        legend.title = element_blank())

Diplome

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(AGE == "00-29",
         DIPLOME %in% c("1-2", "3", "4", "5"),
         FREQ == "M") %>%
  month_to_date() %>%
  mutate(OBS_VALUE = OBS_VALUE %>% as.numeric) %>%
  left_join(DIPLOME, by = "DIPLOME") %>%
  filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Diplome)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6000, 100),
                labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.5, 0.9),
        legend.title = element_blank())

Diplome: 1-2 - par age

Code 
`DEMANDES-EMPLOIS-NATIONALES` %>%
  filter(DIPLOME %in% c("1-2"),
         FREQ == "M") %>%
  month_to_date() %>%
  left_join(AGE, by = "AGE") %>%
  filter(!is.nan(OBS_VALUE)) %>%
  ggplot + theme_minimal() + xlab("") + ylab("Demandeurs emplois") +
  geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE, color = Age)) +
  scale_x_date(breaks = seq(1960, 2100, 2) %>% paste0("-01-01") %>% as.Date,
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = seq(50, 500, 25),
                     labels = dollar_format(accuracy = 1, prefix = "", su = " K")) +
  
  theme(legend.position = c(0.2, 0.9),
        legend.title = element_blank())