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Les prénoms des élus

Il y a, en 2022, environ 502 000 élus dans les différents conseils municipaux en France. Le répertoire national des élus est téléchargeable sur data.gouv.fr. Les prénoms les plus fréquents sont Jean, Marie, Philippe, Michel…
Mais ces prénoms sont aussi fréquents dans la population française non élue. Quels sont donc les prénoms qui sont sur-représentés chez les élus ?

Voici le raisonnement que j’ai suivi : j’ai comparé les prénoms des élus avec les prénoms des personnes nées en France, à partir du Fichier des prénoms, de l’Insee. Je vais présenter les résultats sous la forme d’un graphique qui compare la distribution des prénoms dans le Répertoire national des élus avec la distribution du Fichier des prénoms. Voici un graphique explicatif :
 

Vous remarquerez que les échelles sont logarithmiques.

Première comparaison

Je commence par comparer la population des élus et élues avec la population née en France depuis 1900 à partir du Fichier des prénoms. S’il y a 1,2% des naissances qui sont des naissances de bébés prénommés Zygloub et qu’il y a 2,4% de Zygloub parmi les élus, alors Zygloub est 2 fois plus présent chez les élus que ce qui est attendu (2 = 2,4 / 1,2).

Apparemment, il y a “trop” de Didier et de Régis parmi les élus, et “pas assez” de Jeannine, de Mohamed et de Thérèse. Quatre fois moins de Louis qu’attendu, et trois fois plus d’Hervé.
Mais on a tout de suite un problème : la population des élus municipaux compte moins de femmes que la population française, ce qui va se refléter sur la position des prénoms sur ce graphique. Je vais donc faire une deuxième comparaison, en tenant compte de la part des femmes parmi les élu·e·s.

Deuxième comparaison

Cela ne change pas grand chose, mais on voit des prénoms comme Justine ou Marie se rapprocher d’un rapport d’égalité :
 

Et de l’autre côté du graphique, les prénoms masculins sur-représentés apparaissent moins sur-représentés (étant donné que les hommes constituent la majorité des élus).

Troisième comparaison

On peut aller plus loin : les élus municipaux sont principalement des élus de toutes petites communes. Et à Paris, par exemple, il y a peu d’élus municipaux par comparaison avec la population. Quand on compare les prénoms de la population à ceux des élus, on peut le faire sur une base départementale : s’il y a peu de Samira en Corrèze, il y aura sans doute peu d’élues nommées Samira (même si, dans le Nord, il va naitre plus de Samira).

Dans le graphique suivant, je contrôle donc par les naissances départementales :


 
Peu de changements, là aussi. Mais quand même : si les Mohamed étaient quatre fois moins fréquents qu’attendus quand on ne prenait pas en compte les départements, ils ne sont plus que 2,5 fois moins fréquents qu’attendus.

Quatrième comparaison

Il faut donc probablement contrôler par le sexe et le département, comme je le propose ci-dessous :


 
Bof, non ? Ça ne conduit pas à une modification radicale des sur- et sous-représentations. C’est probablement parce que j’ai oublié que les élus n’avaient pas 110 ans, et qu’ils n’avaient pas 10 ans non plus.

Cinquième comparaison

Il faut donc, bien entendu, contrôler par l’année de naissance. Et cela d’autant plus que les prénoms connaissent souvent une période – plutôt courte – pendant laquelle ils sont beaucoup donnés. Si les Jeannine sont peu présentes parmi les élus, c’est parce qu’elles sont en grande partie déjà décédées.

Dans le graphique suivant, je prend donc en compte la distribution par âge de la population des élus.


 
Ah, là il y a du changement. Une bonne partie des prénoms se retrouvent à proximité du rapport d’égalité entre le nombre d’élus et le nombre attendu d’élus. Mais ne peut-on pas aussi prendre en compte le sexe et le département ?

Sixième comparaison

Oh que si : dans le dernier graphique, je montre les résultats d’un calcul prenant en compte l’année de naissance, le sexe et le département d’élection des élu·e·s :

La “boule” centrale s’est encore rétrécie : on prévoie assez bien combien il y a aura de Céline élues si l’on connaît la distribution par âge, sexe et départements de la population des élues. Il reste quelques prénoms que ces variables expliquent mal : Bertrand, Armelle, Bénédicte, Etienne, Benoît, Hugues et Hubert se retrouvent trop souvent parmi les élus. Est-ce un signe que ces prénoms sont attachés à des personnes disposant de ressources sociales plus importantes ? De l’autre côté, on trouve des prénoms symétriques : Tony, Kevin, Sabrina, Nadia, Jonathan, Jessica… que l’on devrait retrouver plus souvent chez les élus.

Et Mohamed et Karim : même en tenant compte de l’âge des élus, de leur département d’élection, de leur sexe… il y a “trop peu” de Mohamed et de Karim parmi les élus municipaux. Pour quelles raisons ? Peut-être l’utilisation d’un autre prénom au quotidien et une candidature sous un autre prénom que le prénom de naissance (comme le firent ou le font Marie-Ségolène “Ségolène” Royal, Marion-Anne “Marine” Le Pen et tant d’autres). Peut-être qu’il faudrait prendre en compte une échelle plus fine que le département ? Ou peut-être qu’on trouverait d’autres raisons si on cherchait un peu.

Notes :

  1. J’ai transformé les prénoms composés : Anne-Marie est Anne, Jean-Philippe est Jean…
  2. J’ai asciifié les prénoms : ils n’ont plus aucun accent ni cédilles
  3. C’est un peu stupide de prendre en compte les naissances départementales pour estimer une proportion attendue, comme si les élus étaient nés là où ils sont élus
  4. Et en plus, avec la fin du département de la Seine en 1968, les codages bizarres de l’Outre-Mer, je ne suis pas certain de ne pas avoir été trop rapide parfois
  5. J’ai sans doute fait des erreurs, mais si vous voulez les corriger, le code est sur github

Un petit rapport sur les prénoms (2022)

L’Insee publie maintenant en accès libre, chaque année en juin ou juillet, un « Fichier des prénoms » donnant, depuis 1900, le nombre de bébés ayant reçu tel ou tel prénom. Voici donc un petit rapport sur les prénoms (2022, pdf) à télécharger…

…Ou alors à générer vous-même, à partir du code source publié sur github : le document pdf (texte et graphique) est créé avec le logiciel R.

Le redoublement de minorité

Qui utilise son prénom dans son enseigne commerciale ?
Dans le fichier Sirene, je sélectionne les entrepreneurs individuels (au sens de « unités légales » identifiées par un nom et un prénom) et dont l’entreprise dispose d’une « enseigne commerciale », soit environ 560 000 entreprises fin 2021.
Environ 10% de ces entreprises ont, dans leur enseigne commerciale, le prénom de l’entrepreneur/entrepreneuse. Par exemple « Aux fleurs de Line » est le magasin de Line Dupont. Les femmes ont tendance à utiliser un peu plus leur prénom que les hommes, qui, eux, utilisent beaucoup plus leur nom de famille : « Maçonnerie Dupont » est l’entreprise de Maurice Dupont. Les femmes constituent environ 43% des entrepreneuses individuelles dont l’entreprise a une enseigne commerciale.
La chose amusante, du moins je la trouve amusante, c’est que dans les secteurs où les femmes sont peu fréquentes (les «travaux d’installation électrique», l’«entretien et réparation de véhicules»…), elles utilisent beaucoup moins leur prénom que les hommes. «Dupont Réparation» est la boîte de mécanique de Line Dupont, «Maurice Répare» est la boîte de mécanique de Maurice Dupont. On voit moins ça quand les hommes sont ultraminoritaires : certes ils utilisent moins leur prénom en coiffure ou «soins de beauté», mais pas autant, et on ne retrouve pas un tel coude à droite du graphique.
 

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Dans les secteurs masculins, les femmes ne mettent pas en avant leur appartenance minoritaire… ce qui fait qu’elles apparaissent encore moins présentes qu’elles ne le sont en réalité.

Tu seras présidente, ma fille !

Quand Gaston Doumergue, ce président de la IIIe République, visitait une ville, est-ce que les bébés naissaient avec le prénom de Gaston ? Et avait-il plus de succès que Paul Deschanel ?
On peut apporter des éléments de réponse à ces questions.
Un historien, Nicolas Mariot, a publié un ouvrage désormais classique sur les voyages présidentiels : Bains de foule. Les voyages présidentiels en province (Belin, 2006). Il a recueilli des informations précises sur les différentes étapes de ces voyages. Il a mis gracieusement à ma disposition des informations sur la ville d’étape, le jour de l’étape et le président qui fait étape.
De l’autre côté, le “Fichier des personnes décédées” publié par l’Insee indique, pour les personnes décédées après 1969, le jour et le lieu de naissance.
J’ai donc étudié les naissances dans les villes d’étapes, pour la période qui entoure les voyages présidentiels de la IIIe République.

Si l’on agrège l’ensemble des voyages et des présidents, on voit un bel effet :


Le jour de la visite du président, 10,5% des enfants nés dans la ville d’étape reçoivent le prénom du président (au sens : un de leur trois premiers prénoms est celui du président). L’effet est très limité dans le temps. Deux jours après la visite présidentielle, son effet sur les prénoms a disparu.

Il peut être intéressant d’examiner cet effet “président par président”. Dans le graphique suivant, j’indique par un gros point la proportion le jour de la visite.

L’effet-visite est visible pour tous les présidents sauf les Paul, pour lesquels les naissances, le jour de la visite, tombent pile sur la moyenne. Mais Doumer n’a eu le temps que d’un voyage avant son assassinat. Et Deschanel n’a fait que six voyages présidentiels (et, au cours du cinquième, tombe de train en pleine nuit).

Ces premiers résultats demandent à être vérifiés : parfois, j’ai codé l’étape “Lille-Roubaix” comme “Lille”, par exemple. Il faudrait aussi vérifier si ce qui s’observe sur les trois premiers prénoms est toujours visible si on s’intéresse juste au premier prénom. Il faudrait prendre en compte les tailles variables des populations des villes (peut-être que les effets sont dus à une seule étape, par coïncidence le jour de la Saint-Emile, dans une grosse ville, quand il était au pic de sa popularité). Il faudrait regarder si l’effet est visible dans les villes et villages immédiatement contigus à la ville visitée. Différencier en fonction du succès électoral récent du parti présidentiel dans la localité visitée… Et enfin il faut garder à l’esprit que cela ne concerne, au final, que quelques dizaines de bébés : sur une période de plus de quarante ans, seuls 70 bébés portant un prénom présidentiel sont nés le jour de la visite, dans la localité-étape alors qu’on en attendait une petite vingtaine.

Paroles d’histoire

J’ai participé, avec Nicolas Todd, au podcast Paroles d’histoire : l’épisode 210 était consacré aux prénoms, à la guerre et à l’histoire.
Nous y avons présenté les principaux résultats de notre article Naming for Kin during World War I (Journal of Interdisciplinary History, 2021).
Vous pouvez écouter l’épisode ou vous abonner à Paroles d’histoire

Prénoms et mention, édition 2020

Les résultats nominatifs au bac 2020 ont été publiés hier. Ce millésime est particulier : l’épidémie de covid19 a empêché les épreuves habituelles, et ce sont les notes harmonisées du contrôle continu qui ont servi de notes au bac.
Cela ne semble pas avoir modifié la distribution des mentions par prénom (ci-dessous, pour les bacs généraux et technologiques). En gros, pour tout le monde (ou presque, ça reste à calculer), la fréquence d’accès à la mention très bien a été multipliée par 1,5. Mais les prénoms qui avaient peu accès à la mention « très bien » en 2019 ou 2018 n’ont — comparativement au reste — pas vu leur position dans le nuage se déplacer.

 

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Pour les années précédentes, voir l’édition 2019, ou l’édition 2018, 2017, ou en 2016 ou encore en 20152014,2013, 2012 ou 2011. Vous pouvez aussi lire Sociologie des prénoms (édition La Découverte) [sur amazon, dans une librairie indépendante].

Communautés de prénoms

Le monde social est complexe, mais pour le penser, il faut d’abord le simplifier. D’où la production de catégories, catégories savante ou du sens commun. C’est ainsi qu’on parlera de « prénoms arabes », de « prénoms juifs », de « prénoms turcs », de « prénoms aristocratiques »… en mélangeant aléatoirement et allègrement des ethnies, des positions sociales, des religions, ou des origines nationales et linguistiques. Faire cela, c’est ne pas rendre justice à la complexité du monde social ni à celle des classements quotidiens. Car ce qui est « arabe » pour certains est « méditerranéen » pour d’autres, par exemple, ce qui est « aristo » pour les uns est juste « moche et ringard » pour d’autres.
On peut cependant essayer de repérer des proximités et des distances entre prénoms, à partir des choix effectifs des parents. Notamment quand les parents ont plusieurs enfants. Si l’aîné est Augustin, la cadette sera-t-elle Clotilde ou Carla ? À partir des listes électorales parisiennes, j’ai constitué des « fratries » (à partir de l’année de naissance, du nom de naissance et de l’adresse d’inscription) : ce ne sont pas des fratries complètes (il n’y a que les personnes inscrites à Paris) et je capte sans doute de fausses fratries. Mais on fait avec ce qu’on a.
Le graphique suivant rapproche entre eux des prénoms qui sont assez souvent donnés au sein d’une même fratrie : à Paris, le frère d’Augustin c’est Timothée.


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Les couleurs ont été déterminées par un algorithme de recherche de communautés, mais elles sur-interprètent les différences : il n’y a pas des archipels de prénoms, mais un grand continuum le long duquel l’on passe, insensiblement, de Philippine à Abdoulaye.

Certains “clusters” font sens. Ainsi, en bas à droite, on trouve un groupe de prénoms qui ont été donnés “en retard”. Le corpus utilisé contient des individus qui sont au plus âgés de 28 ans et au plus tôt nés en 1986. Les Delphine, Thierry, Stéphanie… nées après 1986 ont reçu ces prénoms alors qu’ils étaient déjà sur le déclin. Qu’ils apparaissent ici ensemble est le signe que les parents aiment ces “prénoms démodés” ensemble. Dans les années 1990, si l’ainée est Célia, la cadette ne sera pas Virginie.

Tout en bas du graphique, deux “clusters” : l’un comportant une série de prénoms bourgeois (Augustin, Domitille), l’autre comportant des prénoms moins bourgeois (Quentin, Romain, Marion), des prénoms à la mode dans les années 1990… et ces prénoms sont reliés à des prénoms exotiques, néo-bretons ou pseudo-polynésiens (Nolwenn et Maéva). En combinant Thibaut et Thibault, Gautier et Gauthier, prénoms proches mais un peu différents, j’ai probablement contribué à la création de liens qui n’en sont pas.

Au centre du graphique, on trouve des prénoms à la mode entre 1990 et 2000 :

Cela explique leur caractère central : ce sont les prénoms du cœur de mon corpus de fratrie, et ils ont tendance à être fortement reliés entre eux. J’y verrai une petite différence, probablement : le groupe bleu/vert des Charlotte-Pauline-Paul né enter 1990 et 2000 est sans doute d’une origine sociale un peu plus élevée que le groupe des Alexandre-Nicolas-Audrey.

Au centre-gauche, un autre cluster de prénoms bourgeois (on est à Paris, il y en a beaucoup, mais il me faudrait un vocabulaire plus fin).

Oscar, Virgile et Hippolyte, Gabrielle et Héloïse. Mais Ophélie ? N’y a-t-il que moi qui aurait mis “Ophélie” ailleurs ?

Et en haut du graphique, trois clusters de prénoms.

Tout en haut, De Abdoulaye à Ibrahim, des prénoms d’Afrique sub-saharienne : le frère de Fatoumata est Moussa. En vert, des prénoms maghrébins, Mohamed formant un grand “hub”. Des prénoms plutôt en voie d’abandon (Walid, Ali, Ahmed), ou donnés en début de période (1986-1990). En rose le cluster le plus complexe, puisqu’on y trouve Isaure et Sofiane, Nathan et Aymeric. Comment est-ce possible ? Deux prénoms en sont responsables. Sarah, qui a comme frère Mohamed et David. Et Inès, qui a comme frère Yanis et comme sœur Alix. Deux prénoms assez fréquemment donnés dans les années 1990, et par des parents différents. Si Sarah avait été un garçon, certains parents aurait choisi Sofiane, d’autres parents Nathan. Si Inès avait été un garçon, c’aurait pu être Samy (ou Axel). Un même prénom, des mondes différents.

Si j’avais à poursuivre l’exploration, je pourrai projeter « l’arrondissement moyen » des prénoms de chaque cluster : 19e pour les uns, 6e pour les autres… Mais cela conduirait encore à différencier les prénoms, alors que, comme on peut le voir ici, c’est sans solution de continuité que l’on passe de l’un à l’autre.

Notes : Pour simplifier le graphique, je n’ai retenu que les liens les plus fréquents entre prénoms. Dans le monde réel, il y a des Augustins qui ont comme sœur Célia. Mais cela n’arrive pas souvent. Le but de cette simplification était de montrer l’enchaînement des choix, sans proposer une grosse boule de laine emmêlée où tout aurait été relié avec tout.

Le prénom et la mention, édition 2019

Parce que la réussite scolaire et le choix des prénoms dépendent, en tendance, de l’origine sociale… les Éléonore et les Ryan n’ont pas obtenu la mention “Très bien” dans les mêmes proportions. Alors certes, il y a des Ryan avec mention Très bien et des Éléonore qui doivent passer l’oral de rattrapage, mais il y a beaucoup plus d’Éléonore avec mention que de Ryan avec mention.
 


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Le prénom en lui-même ne joue pas : les copies sont anonymes. Mais cette année, les résultats sont provisoires, car une partie des correcteurs étaient en grève. À ce que j’ai compris, certains jurys ont attribué des notes, parfois sur la base du contrôle continu. Alors là, oui, le prénom était connu. A-t-il pu jouer un rôle ? Il faudrait avoir une idée précise du nombre de notes qui ont du être attribuées “hors procédure habituelle”.
Globalement, ces résultats temporaires ressemblent très fortement à ceux des années précédentes. Je n’ai presque pas à changer ce que j’écrivais l’année dernière : « Entre l’année dernière et cette année, tous les candidats ou presque ont changé. Mais si les personnes ont changé, ce n’est pas le cas de leurs prénoms. Prenons les Juliette. Les Juliette qui ont passé le bac en 2019 ne sont pas celles qui ont passé le bac en 2018. Et même plus : les Juliette de 2018 n’ont pas les mêmes parents que les Juliette de 2019. Et pourtant leur nombre est presque le même (2100), et leur taux d’accès à la mention Très bien est identique (20%). En tant qu’individu, elles sont toutes différentes. En tant que groupe (du simple fait de partager un prénom) elles sont semblables. Les Juliette de 2019, comme celles de 2018, sont, en tant que groupe, et au regard du taux d’accès à la mention Très bien, identiques aux Juliette de 2017. »

Pour les années précédentes, voir l’édition 2018, 2017, ou en 2016 ou encore en 20152014,2013, 2012 ou 2011. Vous pouvez aussi lire Sociologie des prénoms (édition La Découverte) [sur amazon, dans une librairie indépendante].

Le deuxième prénom et la mention « très bien »

Entre 2012 et 2018, 9,64% des candidates et candidats au bac (général ou techno) ont obtenu la mention “Très bien”. Ce fut le cas de 8,92% des candidats et candidates qui n’avaient qu’un seul prénom, et 10,5% des candidat.e.s avec 2 prénoms ou plus. Un écart de 1,5 points. Ou 17% en plus. Ou un ratio de 1,17..

Bien entendu, ce n’est pas le prénom en lui-même qui joue : les copies sont anonymes. Et le second prénom est le plus souvent invisible : de qui connaissez-vous tous les prénoms ? Mais la probabilité d’avoir plusieurs prénoms n’est pas aléatoirement répartie sur l’espace social. Pour dire bref, les parents du haut de l’échelle sociale donnent plus fréquemment plusieurs prénoms à leurs enfants. 40% des Jessica ont plus d’un prénom, c’est le cas de 59% des Apolline. Et c’est une pratique à laquelle n’ont pas souvent recours les immigrés d’Afrique du nord (ou leurs descendants ?) : Seuls 10% des Yassine ont plus d’un prénom.

Cependant, l’effet associé aux prénoms multiples n’est pas restreint aux classes supérieures, bien au contraire.

Comme le montre le graphique suivant (restreint aux prénoms les plus fréquents), « l’effet » du prénom multiple est plus “fort” pour les prénoms des candidats qui ont peu de mention Très bien… mais c’est aussi parce que passer de 3% à 4% c’est un ratio de 1,33% en plus, alors que passer de 15% à 17%, c’est à peine un ratio de 1,15. [On pourrait regarder la différence : et là, on verrait que « l’effet » est de 0,5 points en plus quand les candidats ont 3% de mention TB et d’environ 1 points quand ils (et elles) ont 10% de mention… pour retomber à 0,5 points autour de 20% de mention TB.

prénoms multiples
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Ce graphique est construit en prenant en abscisse la proportion de mention TB pour les candidats n’ayant qu’un seul prénom, et en ordonnée j’ai représenté le rapport entre cette proportion et la proportion de mention pour les candidats ayant plus d’un prénom. Un exemple : Lina : 9,8% des “Lina tout court” ont une mention TB, mais c’est 15,4% quand elles ont plus d’un prénom. D’autres prénoms ressemblent à Lina : Adam, Yassine, Anissa, Sofiane, Myriam, Sonia… où la présence d’un second prénom multiplie le taux d’accès à la mention “Très bien”. Les « Anissa-avec-un-second-prenom » ne sont pas tout à fait comme les « Anissa-tout-court » (elles préparent un peu plus souvent un bac S, et leur second prénom, assez souvent, n’est pas Aïcha mais Claire ou Aurore) : elles n’ont pas les mêmes parents.

On sait que la proportion de candidat.e.s obtenant la mention “Très bien” diffère suivant les prénoms. Jennifer a moins de mention qu’Adèle. Et une Adèle qui aurait comme second prénom Jennifer ? Ou une Jennifer qui aurait comme second prénom Adèle ? Est-ce que le fait d’avoir un second prénom est toujours associé à un surplus de mention «Très bien»?

Dans le graphique suivant, pour les prénoms les plus fréquents, je différencie les seconds prénoms. Prenons Anissa. Trois cas se présentent : 1- son second prénom est un prénom qui (quand il est en première position) est associé à une proportion plus faible de mention « Très bien » qu’Anissa (1,2 fois moins), 2- son second prénom est un prénom qui est associé à une proportion presque égale, et 3- son second prénom est un prénom qui est associé à une proportion bien plus importante de mention très bien (1,2 fois plus). [Je laisse de côté les seconds prénoms qui ne sont jamais présents en première position.]

prénoms multiples, bac
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On ne voit pas de différence liée au type de second prénom quand la proportion de mentions TB est faible ou élevée. Mais on voit des différences entre 7 et 15% d’accès à la mention. Là, (pour dire bref, et en prenant un exemple fictif) «Camille Cindy», «Camille Chloé» et «Camille Adèle» vont avoir des proportions variées d’accès à la mention : si 10% des “Camille tout court” accèdent à la mention TB, c’est le cas de 9% des “Camille Cindy”, 11% des “Camille Chloé” et 12% des “Camille Adèle”.

Si l’on fait l’hypothèse que les parents, en choisissant un prénom pour leur enfant, cherchent à indiquer quelle place ils occupent dans l’espace social, alors ces mêmes parents se servent aussi du second prénom pour indiquer une position un peu plus précise. Ou alors on peut penser que le choix du prénom est avant tout le résultat d’une lutte entre parents pour imposer un choix individuel : le second prénom alors est le prénom “perdant” : « Il voulait Adèle, mais c’est moche, Adèle. Je préfére Lina. On a mis Adèle en deuxième. ». Mais sans information sur les deux parents, difficile d’aller plus loin.

Quels prénoms les immigrés (et leurs descendants) donnent-ils à leurs enfants ?

Vous arrivez peut-être ici après avoir lu le numéro de Population et Sociétés publié aujourd’hui, et vous souhaitez en savoir plus.
Le format de Population et Sociétés, 4 courtes pages, est parfait pour résumer des recherches, mais laisse parfois sur sa faim. Voici ce que je souhaite ajouter.
 
Le score de distance :
Tout d’abord, avec Patrick Simon, nous étudions les choix des prénoms de deux manières. Une première (centrale dans l’article) consiste à classer les prénoms en grandes zones nationales/culturelles/religieuses en fonction de leur structure syllabique. Une deuxième manière (moins utilisée dans l’article) consiste à calculer, pour chaque prénom, un score, variant entre zéro et 100, en fonction de la proportion relative des prénoms dans deux groupes : celui des enfants dont les deux parents sont nés en France, et celui des enfants dont un des parents au moins est né hors de France. Ce score, utilisé assez souvent depuis une quinzaine d’années, permet de repérer les prénoms que portent les enfants de natifs et les prénoms que portent les autres enfants. Un score de 75 indique que le prénom est trois fois plus fréquent dans le groupe des enfants de natifs que dans le deuxième groupe. Un score proche de zéro indique que ce prénom n’est presque jamais choisi par deux parents nés en France pour leur enfant.
Prenons les Sabrina. 0,2% des Sabrina sont enfant de couples nés en France, mais 1% des Sabrina sont enfant de couples dont un des membres est né à l’étranger. Le score du prénom Sabrina sera 100 * 0,2 / (1+0,2), soit 17.
Dans le cas des Océane, les chiffres sont 0,8% (couples nés en France), et 0,1% (couples dont un des membres est né à l’étranger). Son score est donc 100*0,8/(0,8+0,1), soit 89.

Voici le score moyen des prénoms portés par les immigrés, les descendants d’immigrés, les enfants de descendants d’immigrés et la “population majoritaire” (et ses descendants) :

Ce score est intéressant en lui-même, mais aussi en comparaison avec la classification “syllabique” des prénoms. Avec la classification des prénoms, on peut constater par exemple (c’est le graphique 1 dans le Population et Sociétés), que les Français sans origine migratoire directe (la “population majoritaire”) donne de moins en moins souvent des prénoms français à ses enfants : Erwan, Kilian, Clara, Enzo… ont remplacé les prénoms des Saints, ou les prénoms fréquents au XIXe siècle, ou les prénoms “qui sonnent français”. Quel que soit l’indice retenu, on constatera l’abandon, par les Français sans origine migratoire directe, du registre des prénoms français. Cela se fait au profit du registre “latin”, du registre “anglo”, “celtique”, etc…
Le score numérique nous apporte une autre information : comme vous pouvez le constater ci-dessous, il reste stable. Les Français sans origine migratoire directe piochent dans des registres non-français… sans que le score moyen des prénoms choisis ne se rapproche de celui des immigrés ou de leurs descendants ? Pour une raison simple : les Français (sans origine etc…) ne piochent pas dans le stock des prénoms porté par les immigrés. Ils continuent à maintenir une distance culturelle : Enzo devient possible quand les immigrés ne s’appellent plus Enzo.
 
La course à l’assimilation :
Imaginons l’assimilation (la disparition des différences saillantes entre deux populations) comme une course de 100 mètres, sur plusieurs générations. La vitesse de course peut se calculer, par exemple, à partir de l’abandon des prénoms du pays d’origine (le passage de 90% à 50% puis à 20%, par exemple). Ou se calculer à partir du score moyen des prénoms des immigrés, des descendants, et des enfants des descendants…
Ce que l’on verra, si l’on calcule la vitesse à laquelle courent les groupes d’immigrés et leurs descendants (par exemple les originaires d’Afrique du Nord par comparaison avec les originaires d’Europe du sud), c’est que, sur deux générations, des immigrés à leurs petits enfants, la vitesse est grosso-modo la même, la distance parcourue sur deux génération est comparable. L’assimilation est un processus social collectif auquel il est difficile d’échapper.
Mais si les immigrés courent tous au même rythme, ils ne participent pas à la même course. Les immigrés d’Europe du Sud (et leurs descendants) arrivent avec des prénoms plus proches des prénoms portés en France : il arrivent avec 10 à 20 mètres d’avance sur les immigrés d’Afrique du Nord. Et l’adoption, par les Français sans origine migratoire directe, de prénoms “latin” fait que, pour le dire vite, les immigrés d’Europe du Sud n’ont pas besoin de courir pour voir la distance se raccourcir.
J’ai essayé de montrer ceci avec un Gif Animé, mais je ne suis pas graphiste :