Last data update: 18 sept. 2026, 23:33
Last compile: 18 sept. 2026, 23:33
Figure 1 : top 10 des prénoms les plus donnés en 2025
Code
fig1 |>
mutate(prenom = fct_reorder(prenom, nombre)) |>
ggplot(aes(x = prenom, y = nombre, fill = sexe)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
coord_flip() +
facet_wrap(~ sexe, scales = "free_y") +
scale_fill_manual(values = c("Filles" = "#E8737A", "Garçons" = "#1B3F8B")) +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Top 10 des prénoms les plus donnés en 2025",
subtitle = "en nombre de naissances") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank())
Figure 2 : nombre de prénoms différents donnés, 1946-2025
Code
fig2 |>
mutate(sexe = recode(sexe, filles = "Filles", garcons = "Garçons")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = nb_prenoms_pour_10000, color = sexe)) +
geom_line(linewidth = 1) +
scale_color_manual(values = c("Filles" = "#E8737A", "Garçons" = "#1B3F8B"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Évolution du nombre de prénoms différents donnés",
subtitle = "pour 10 000 naissances, par sexe, 1946-2025") +
theme(legend.position = "bottom",
panel.grid.minor = element_blank())
Figure 3 : prénoms intemporels, 1946-2025
Code
fig3 |>
mutate(sexe = recode(sexe, filles = "Filles", garcons = "Garçons")) |>
ggplot(aes(x = annee, y = nb_pour_10000, color = sexe)) +
geom_line(linewidth = 1) +
scale_color_manual(values = c("Filles" = "#E8737A", "Garçons" = "#1B3F8B"), name = NULL) +
theme_minimal(base_size = 13) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Filles et garçons portant un prénom intemporel",
subtitle = "pour 10 000 naissances par an, 1946-2025") +
theme(legend.position = "bottom",
panel.grid.minor = element_blank())
Figure 4 : top 50 des prénoms les plus donnés par génération
Code
# Petit équivalent maison de tidytext::reorder_within() / scale_x_reordered()
# (éviter une dépendance supplémentaire pour un seul graphique) : rend
# chaque facette triée indépendamment malgré des prénoms qui se répètent
# d'une génération à l'autre.
reorder_within <- function(x, by, within) {
new_x <- paste(x, within, sep = "___")
stats::reorder(new_x, by)
}
scale_x_reordered <- function(...) {
ggplot2::scale_x_discrete(labels = function(x) sub("___.+$", "", x), ...)
}
fig4 |>
filter(!is.na(generation)) |>
group_by(generation, sexe) |>
slice_max(nombre, n = 10) |>
ungroup() |>
mutate(prenom = str_to_title(prenom),
prenom = reorder_within(prenom, nombre, paste(generation, sexe))) |>
ggplot(aes(x = prenom, y = nombre, fill = sexe)) +
geom_col(show.legend = FALSE) +
coord_flip() +
scale_x_reordered() +
facet_wrap(~ generation + sexe, scales = "free", ncol = 2) +
scale_fill_manual(values = c("Filles" = "#E8737A", "Garçons" = "#1B3F8B")) +
theme_minimal(base_size = 9) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Top 10 des prénoms les plus donnés par génération",
subtitle = "(sur 50 recensés par génération et par sexe dans la publication)") +
theme(panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank(),
strip.text = element_text(size = 8))
Figure encadré : prénoms mixtes, 1946-2025
Code
fig_encadre |>
select(annee, `Nombre de prénoms mixtes` = nb_prenoms_mixtes,
`Part de bébés porteurs d'un prénom mixte` = part_bebes_prenom_mixte) |>
pivot_longer(-annee, names_to = "indicateur", values_to = "valeur") |>
ggplot(aes(x = annee, y = valeur, color = indicateur)) +
geom_line(linewidth = 1) +
facet_wrap(~ indicateur, scales = "free_y", ncol = 1) +
scale_color_brewer(palette = "Set2", guide = "none") +
theme_minimal(base_size = 12) +
labs(x = NULL, y = NULL,
title = "Prénoms mixtes",
subtitle = "pour 10 000 naissances, 1946-2025") +
theme(panel.grid.minor = element_blank())
Tableau complémentaire : top 5 des prénoms par région, 2025
Code
tc |>
filter(rang == 1) |>
select(region, sexe, prenom, effectif) |>
arrange(sexe, desc(effectif)) |>
gt(groupname_col = "sexe") |>
tab_header(title = "Prénom le plus donné par région et par sexe, 2025")| Prénom le plus donné par région et par sexe, 2025 | ||
| region | prenom | effectif |
|---|---|---|
| Féminin | ||
| Île-de-France | Alma | 615 |
| Hauts-de-France | Ambre | 385 |
| Auvergne-Rhône-Alpes | Jade | 355 |
| Nouvelle-Aquitaine | Louise | 305 |
| Occitanie | Louise | 285 |
| Grand Est | Jade | 240 |
| Provence-Alpes-Côte d'Azur | Alba | 235 |
| Pays de la Loire | Adèle | 230 |
| Normandie | Jade | 205 |
| Bretagne | Louise | 195 |
| Bourgogne-Franche-Comté | Louise | 145 |
| Centre-Val de Loire | Ambre | 120 |
| La Réunion | Inaya | 70 |
| Mayotte | Inaya | 35 |
| Martinique | Inaya | 20 |
| Guyane | Inaya | 20 |
| Corse | Alba | 20 |
| Guadeloupe | Luna | 15 |
| Masculin | ||
| Île-de-France | Gabriel | 980 |
| Auvergne-Rhône-Alpes | Gabriel | 490 |
| Hauts-de-France | Gabriel | 445 |
| Nouvelle-Aquitaine | Gabriel | 400 |
| Provence-Alpes-Côte d'Azur | Gabriel | 395 |
| Occitanie | Gabriel | 390 |
| Grand Est | Gabriel | 370 |
| Normandie | Gabriel | 250 |
| Pays de la Loire | Gabriel | 245 |
| Bretagne | Malo | 215 |
| Bourgogne-Franche-Comté | Gabriel | 175 |
| Centre-Val de Loire | Gabriel | 155 |
| La Réunion | Kaïs | 75 |
| Guyane | Jayden | 40 |
| Mayotte | Rayane | 40 |
| Martinique | Noah | 25 |
| Guadeloupe | Noah | 20 |
| Corse | Gabriel | 20 |