Les 10 rémunérations les plus élevées des agents publics

Name: Les 10 rémunérations les plus élevées des agents publics
Creator: François Geerolf

Données - Ville de Paris

Auteur

Code

source(here::here("_rinit.R"))
invisible(Sys.setlocale("LC_TIME", "fr_FR.UTF-8"))
# cd ~/iCloud/website/data/paris; /usr/local/bin/R -e 'quarto::quarto_render("les-10-remunerations-les-plus-elevees-des-agents-publiques.qmd")'

knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE, message = FALSE, warning = FALSE,
                      fig.width = 8, fig.height = 4.2, dpi = 150)

rem_path <- here::here("data", "paris", "les-10-remunerations-les-plus-elevees-des-agents-publiques.parquet")
rem <- arrow::read_parquet(rem_path) |>
  dplyr::mutate(
    annee        = as.integer(annee),
    somme        = somme_10_plus_hautes_remunerations_brutes,
    beneficiaires = nb_femmes_beneficiaires + nombre_hommes_beneficiaires,
    moyenne      = somme / beneficiaires
  )

theme_barres <- theme_minimal(base_size = 12) +
  theme(plot.title = element_text(face = "bold"),
        plot.subtitle = element_text(colour = "grey35"),
        panel.grid.major.x = element_blank())

Depuis la loi du 6 août 2019 de transformation de la fonction publique (art. 37), chaque administration publie chaque année la somme des 10 rémunérations brutes les plus élevées de ses agents, le nombre de femmes et d’hommes parmi ces 10 personnes, et la durée cumulée (en mois) sur laquelle porte le décompte.

Ce jeu de données donne ces chiffres pour la Ville de Paris (SIREN 217500016), de 2018 à 2025.

Code

rem |>
  dplyr::arrange(dplyr::desc(annee)) |>
  dplyr::transmute(
    `Année` = annee,
    `Somme des 10 plus hautes rém. brutes` = somme,
    `Femmes` = nb_femmes_beneficiaires,
    `Hommes` = nombre_hommes_beneficiaires,
    `Moyenne par personne` = round(moyenne),
    `Durée cumulée (mois)` = duree_cumulee_mois
  ) |>
  gt::gt() |>
  gt::fmt_currency(columns = c(`Somme des 10 plus hautes rém. brutes`, `Moyenne par personne`),
                   currency = "EUR", decimals = 0, sep_mark = " ") |>
  gt::tab_options(table.width = "100%")

Année	Somme des 10 plus hautes rém. brutes	Femmes	Hommes	Moyenne par personne	Durée cumulée (mois)
2025	€1 830 765	5	5	€183 076	117
2024	€1 859 423	5	5	€185 942	120
2023	€1 820 282	5	5	€182 028	120
2022	€1 738 324	4	6	€173 832	120
2021	€1 763 018	6	4	€176 302	120
2020	€1 591 656	4	6	€159 166	112
2019	€1 728 797	5	5	€172 880	120
2018	€1 692 501	6	4	€169 250	120

Évolution de la somme et de la moyenne

Code

rem |>
  dplyr::select(annee, Somme = somme, `Moyenne par personne` = moyenne) |>
  tidyr::pivot_longer(-annee) |>
  ggplot(aes(annee, value)) +
  geom_col(data = ~dplyr::filter(.x, name == "Somme"), fill = "#3b5b8a", width = 0.6) +
  geom_line(data = ~dplyr::filter(.x, name == "Moyenne par personne"),
            colour = "#c0392b", linewidth = 1) +
  geom_point(data = ~dplyr::filter(.x, name == "Moyenne par personne"),
             colour = "#c0392b", size = 2) +
  facet_wrap(~name, scales = "free_y") +
  scale_x_continuous(breaks = scales::breaks_width(1)) +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_currency(prefix = "", suffix = " €",
                                                     big.mark = " ", accuracy = 1)) +
  labs(title = "Les 10 plus hautes rémunérations de la Ville de Paris",
       subtitle = "Somme des 10 rémunérations brutes les plus élevées, et moyenne par bénéficiaire",
       x = NULL, y = NULL) +
  theme_barres

Code

der <- dplyr::filter(rem, annee == max(annee))
cat(sprintf(
  "\nEn %d, ces 10 rémunérations totalisent **%s**, soit **%s brut par personne** en moyenne (sur %d bénéficiaires — la 10ᵉ place a pu être partagée).\n",
  der$annee,
  scales::dollar(der$somme, prefix = "", suffix = " €", big.mark = " ", accuracy = 1),
  scales::dollar(round(der$moyenne), prefix = "", suffix = " €", big.mark = " ", accuracy = 1),
  der$beneficiaires))

En 2025, ces 10 rémunérations totalisent 1 830 765 €, soit 183 076 € brut par personne en moyenne (sur 10 bénéficiaires — la 10ᵉ place a pu être partagée).

Répartition femmes / hommes

Code

rem |>
  dplyr::select(annee, Femmes = nb_femmes_beneficiaires, Hommes = nombre_hommes_beneficiaires) |>
  tidyr::pivot_longer(-annee, names_to = "Genre", values_to = "n") |>
  ggplot(aes(annee, n, fill = Genre)) +
  geom_col(width = 0.65) +
  scale_fill_manual(values = c(Femmes = "#c98b3a", Hommes = "#3b5b8a")) +
  scale_x_continuous(breaks = scales::breaks_width(1)) +
  scale_y_continuous(breaks = scales::breaks_width(2)) +
  labs(title = "Femmes et hommes parmi les 10 mieux rémunérés",
       subtitle = "Sur ~10 personnes chaque année",
       x = NULL, y = NULL) +
  theme_barres

La durée cumulée est proche de 120 mois la plupart des années (10 personnes × 12 mois) : le décompte porte sur des postes occupés toute l’année.

Source & données

Code

tibble::tibble(
  ` ` = c("Jeu de données", "Producteur", "Licence", "Fichier", "Mise à jour", "Observations"),
  `  ` = c(
    "[Les 10 rémunérations les plus élevées des agents publics](https://opendata.paris.fr/explore/dataset/les-10-remunerations-les-plus-elevees-des-agents-publiques/)",
    "Ville de Paris (obligation de transparence, loi du 6 août 2019, art. 37)",
    "Open Database License (ODbL)",
    sprintf("`data/paris/les-10-remunerations-les-plus-elevees-des-agents-publiques.parquet` (%s ko)",
            round(file.size(rem_path) / 1024)),
    format(as.Date(file.mtime(rem_path)), "%d %B %Y"),
    sprintf("%s lignes (%d à %d)", nrow(rem), min(rem$annee), max(rem$annee))
  )
) |>
  gt::gt() |> gt::fmt_markdown(columns = `  `) |>
  gt::tab_options(table.width = "100%", column_labels.hidden = TRUE)

Jeu de données	Les 10 rémunérations les plus élevées des agents publics
Producteur	Ville de Paris (obligation de transparence, loi du 6 août 2019, art. 37)
Licence	Open Database License (ODbL)
Fichier	`data/paris/les-10-remunerations-les-plus-elevees-des-agents-publiques.parquet` (3 ko)
Mise à jour	04 septembre 2026
Observations	8 lignes (2018 à 2025)