Emploi, activité, sous-emploi par secteur d’activité (sens BIT) - EMPLOI-BIT-TRIM

Données - INSEE

Last observation: Q2 2026 (N = 122)

First observation: Q1 2003 (N = 362)

Last data update: 23 sept. 2026, 22:30

Last compile: 24 sept. 2026, 00:55

Structure

AGE

UNIT_MULT

UNIT_MEASURE

INDICATEUR

FREQ

REF_AREA

NATURE

SERIE_ARRETEE

CORRECTION

SEXE

Sources

• Enquête Emploi en Continu. html

• Note méthodologique. html / pdf

• 80000 logements.

Précision

i_g("bib/insee/EEC2021_Note-methodologique-juillet-2021/precision.png")

Last observation

Current:

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  group_by(TIME_PERIOD) |>
  summarise(Nobs = n()) |>
  arrange(desc(TIME_PERIOD)) |>
  head(1) |>
  print_table_conditional()

TIME_PERIOD	Nobs
2026-Q2	122

TITLE_FR, OBS_VALUE

Tous

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(TIME_PERIOD == "2021-Q3") |>
  select(OBS_VALUE, TITLE_FR) |>
  print_table_conditional()

Sexe = 0

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(TIME_PERIOD == "2021-Q3",
         SEXE == "0") |>
  select(OBS_VALUE, TITLE_FR) |>
  print_table_conditional()

Sexe = 0, Age = Tous

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(TIME_PERIOD == "2021-Q3",
         SEXE == "0",
         AGE %in% c("00-", "SO")) |>
  select(OBS_VALUE, TITLE_FR) |>
  print_table_conditional()

OBS_VALUE	TITLE_FR
325.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire et à la recherche d'un autre emploi (en milliers) - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
1062.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire mais sans recherche d'un autre emploi (en milliers) - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
127.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps plein, ou temps partiel, ayant involontairement travaillé moins que d'habitude (en milliers) - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
1514.0	Nombre total des personnes en situation de sous-emploi (en milliers) - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
1.2	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire et à la recherche d'un autre emploi - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
3.8	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire mais sans recherche d'un autre emploi - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
0.4	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps plein, ou temps partiel, ayant involontairement travaillé moins que d'habitude - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
5.4	Taux des personnes en situation de sous-emploi - Ensemble - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
56.2	Personnes actives (taux d'activité) au sens du BIT - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
51.8	Personnes en emploi (taux d'emploi) au sens du BIT - Ensemble - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
17.8	Part du temps partiel dans l'emploi au sens du BIT - Ensemble - France hors Mayotte - Données CVS - Série arrêtée
1519.0	Nombre total des personnes en situation de sous-emploi (en milliers) - France entière - Données CVS
17.7	Part du temps partiel dans l'emploi au sens du BIT - Ensemble - France entière - Données CVS
56.2	Personnes actives (taux d'activité) au sens du BIT - France entière - Données CVS
51.7	Personnes en emploi (taux d'emploi) au sens du BIT - Ensemble - France entière - Données CVS
326.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire et à la recherche d'un autre emploi (en milliers) - France entière - Données CVS
1066.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire mais sans recherche d'un autre emploi (en milliers) - France entière - Données CVS
127.0	Personnes en situation de sous-emploi - Temps plein, ou temps partiel, ayant involontairement travaillé moins que d'habitude (en milliers) - France entière - Données CVS
1.2	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire et à la recherche d'un autre emploi - France entière - Données CVS
3.8	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps partiel, souhaitant travailler plus d'heures, disponible pour le faire mais sans recherche d'un autre emploi - France entière - Données CVS
0.4	Taux de personnes en situation de sous-emploi - Temps plein, ou temps partiel, ayant involontairement travaillé moins que d'habitude - France entière - Données CVS
5.4	Taux des personnes en situation de sous-emploi - Ensemble - France entière - Données CVS

Toutes colonnes

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(TIME_PERIOD == "2021-Q3") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  select(OBS_VALUE, TITLE_FR, everything()) |>
  select(-TITLE_EN) |>
  print_table_conditional()

Taux à temps partiel

Tous âges

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTE15_TPE"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("00-", "SO")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Temps partiel (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.9),
        legend.title = element_blank())

25-49

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTE15_TPE"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("25-49")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Temps partiel (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.9),
        legend.title = element_blank())

CDD, CDI

CDD

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTE15_CDD"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'emploi en CDD (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, .2),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

CDI

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTE15_CDI"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'emploi en CDI (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, .2),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Taux des personnes en situation de sous-emploi - CTTO15LT

Tous

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTO15LT"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Taux des personnes en situation de sous-emploi (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Temps partiel, souhaitant travailler plus d’heures, disponible pour le faire mais sans recherche d’un autre emploi

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTO15LI"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Temps partiel, souhaitant... (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, .2),
                labels = percent_format(accuracy = .1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

CTTO15NH

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTO15NH"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Temps partiel, souhaitant... (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Part des jeunes de 15 à 29 ans qui ne sont ni en emploi ni en formation - NEET_T_1529

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("NEET_T_1529"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100)) + 
  xlab("") + ylab("Part des jeunes de 15 à 29 ans NEET (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Taux d’emploi, Taux d’emploi en ETP

Tous âges

Tous

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTE15", "CTTE15_TC", "CTTE15_ETP"),
         AGE %in% c("15-24"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         SEXE == "0") |>
  select_if(function(col) length(unique(col)) > 1) |>
  quarter_to_date() |>
  
  arrange(date) |>
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = INDICATEUR)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'emploi (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.65, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Taux d’emploi

Tous âges

Tous

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15", "CTTE15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("00-", "SO"),
         SEXE == "0") |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = INDICATEUR)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité, Taux d'emploi (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.92),
        legend.title = element_blank())

2017

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15", "CTTE15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("00-", "SO"),
         SEXE == "0") |>
  quarter_to_date() |>
  filter(date >= as.Date("2017-01-01")) |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = INDICATEUR)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité, Taux d'emploi (%)") + theme_minimal() +
  
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 1) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 1),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.85, 0.92),
        legend.title = element_blank())

Taux activité

Tous âges

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("00-", "SO")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.9),
        legend.title = element_blank())

15-24

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("15-24")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité 15-24 (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.15),
        legend.title = element_blank())

15-64

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("15-64")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité 15-64 (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.15),
        legend.title = element_blank())

25-49

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("25-49")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité 25-49 (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.15),
        legend.title = element_blank())

55-64

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("55-64")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité 55-64 (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.15),
        legend.title = element_blank())

50-64

`EMPLOI-BIT-TRIM` |>
  filter(INDICATEUR %in% c("CTTA15"),
         REF_AREA == "FR-D976",
         AGE %in% c("50-64")) |>
  quarter_to_date() |>
  
  ggplot() + geom_line(aes(x = date, y = OBS_VALUE / 100, color = SEXE)) + 
  xlab("") + ylab("Taux d'activité 50-64 (%)") + theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("black", "red", "blue")) +
  scale_x_date(breaks = seq(1940, 2100, 2) |> paste0("-01-01") |> as.Date(),
               labels = date_format("%Y")) +
  scale_y_continuous(breaks = 0.01*seq(-100, 500, 2),
                labels = percent_format(accuracy = 1)) +
  theme(legend.position = c(0.8, 0.15),
        legend.title = element_blank())

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