Un garçon français sur dix s'appelait Jean. Le numéro un d'aujourd'hui atteint 1,96 %. L'effondrement de la concentration des prénoms

Parmi les garçons français nés dans les années 1940, 10,22 % s'appelaient Jean. Un sur dix. Les dix prénoms masculins les plus courants couvraient 46,79 % de la cohorte entière — vous auriez pu nommer la moitié des garçons de France à partir d'une liste de douze prénoms.

Parmi les garçons français nés dans les années 2000, le prénom numéro un est Lucas, à 1,96 %. Les dix premiers couvrent 14,62 %. Pour atteindre la moitié de cette cohorte, il vous faut 70 prénoms, et non douze.

Ce n'est pas un phénomène français. Cela se produit dans chaque registre que nous pouvons mesurer, à peu près au même rythme, sur les mêmes six décennies. La concentration des prénoms dans le monde développé s'est effondrée d'un facteur deux à quatre en l'espace d'une seule vie humaine, et elle l'a fait sans que personne n'ait décidé qu'il devait en être ainsi.

Les noms de famille, pendant ce temps, ont à peine bougé. Nous avons mesuré leur concentration dans Courbes de concentration des noms de famille, et les chiffres qu'on y trouve sont des faits structurels sur les États et les systèmes juridiques, qui évoluent à l'échelle des siècles. Les prénoms sont l'inverse : choisis à nouveau à chaque fois, par des millions de décisions indépendantes, et l'agrégat de ces décisions s'est déplacé de façon spectaculaire au cours d'une seule vie.

Voici ce déplacement et — comme toujours — la part de celui-ci que nous avons dû jeter.

L'effondrement, quatre registres

Part de chaque cohorte de naissance couverte par les dix prénoms les plus courants de cette cohorte :

La colonne masculine de la France chute de 46,79 % à 14,62 % — une dilution d'un facteur 3,2. Les États-Unis chutent d'un facteur 3,1 pour les garçons et 2,8 pour les filles. La Norvège chute d'un facteur 1,8.

Le même effondrement, lu comme « combien de prénoms vous faut-il » :

La ligne des filles américaines est la mesure la plus extrême de cet article. Dans les années 1940, 964 prénoms couvraient 95 % des filles américaines. Dans les années 2000, il en faut 8 058 — une multiplication par huit du répertoire effectif en soixante ans.

Et les prénoms de tête eux-mêmes ont rétréci à un point qui fait de « prénom le plus populaire » presque une erreur de catégorie :

Le chiffre britannique de 1941 est gonflé par un artefact de données — voir la section sur les exclusions.

Jean à 10,22 % et Lucas à 1,96 % sont tous deux « le prénom masculin le plus populaire de France ». Ils décrivent des populations dont la taille diffère d'un facteur cinq. Toute phrase comparant un prénom numéro un moderne à un numéro un historique sans les pourcentages qui vont avec est quasiment dépourvue de sens.

Pourquoi cela s'est produit

Le mécanisme n'a rien de mystérieux, mais il vaut la peine de le distinguer de l'explication populaire.

L'explication populaire veut que les parents soient devenus plus créatifs. C'est au mieux la moitié de l'histoire, et c'est la moitié la moins importante.

Le facteur le plus lourd est l'effondrement des gardiens du réservoir de prénoms. En 1941, les prénoms français étaient légalement restreints : la loi du 11 germinal an XI limitait les prénoms légaux aux noms de saints et aux personnages de l'histoire ancienne, et elle est restée en vigueur jusqu'en 1993. La pratique catholique de dénomination a resserré le champ davantage, et les conventions liées aux parrains et aux grands-parents l'ont resserré encore. Un parent français de 1941 choisissait dans une liste de peut-être quelques centaines de prénoms socialement disponibles, et de façon réaliste parmi quelques dizaines.

La courbe de la France est la plus raide de nos données, et la France est le pays qui a eu la restriction légale la plus explicite et qui l'a abrogée à l'intérieur de la fenêtre de mesure. Ce n'est pas une coïncidence, mais ce n'est pas non plus une preuve — l'abrogation de 1993 arrive tard dans un déclin qui était déjà bien engagé en 1971.

Trois mécanismes supplémentaires, dont aucun n'exige que quiconque devienne plus créatif :

• Les conventions religieuses de dénomination se sont affaiblies. Marie à 7,11 % des filles françaises dans les années 1940 n'était pas une mode ; c'était une norme. Son déclin est le déclin de la norme.
• La transmission des prénoms au sein de la famille a reculé. Répéter les prénoms des grands-parents est une puissante force de concentration, parce qu'elle rééchantillonne dans le réservoir déjà étroit de la génération précédente. Rompez la boucle et le réservoir s'élargit de lui-même.
• L'environnement informationnel s'est inversé. Les parents de 1941 connaissaient les prénoms de leur village et de leur paroisse. Les parents de 2001 avaient des livres de prénoms, puis internet et — c'est décisif — des classements de popularité publiés, qui leur permettaient d'éviter activement le haut de la liste. Les statistiques publiées sur la popularité des prénoms sont elles-mêmes une force de déconcentration.

Ce dernier point est la boucle qu'il faut remarquer : mieux un pays mesure la distribution de ses prénoms, plus ses parents peuvent agir sur cette mesure, et plus la distribution s'aplatit.

L'Espagne va à contre-courant

Tous les pays du tableau baissent de 1941 à 1981. Puis l'Espagne fait demi-tour.

Les prénoms des filles espagnoles ont atteint leur pic de diversité dans les années 1980 et se reconcentrent depuis — de 17,07 % ils sont remontés à 23,61 %, récupérant plus de la moitié du terrain perdu depuis 1941. L'Espagne est le seul pays de notre ensemble qui s'inverse, et l'inversion féminine est plus forte que la masculine.

La Norvège montre un faible indice du même phénomène (féminin 14,75 % en 1991 → 16,24 % en 2001), mais le cas espagnol est sans ambiguïté et se maintient sur deux décennies.

Nous pouvons mesurer cela proprement. Nous ne pouvons pas l'expliquer à partir de nos données, et nous n'allons pas prétendre le contraire. Ce que montrent les listes des trois premiers, c'est un changement de nature :

La liste de 1941 est dominée par les prénoms composés mariaux — l'ancien système de dénomination catholique, qui concentrait une masse énorme sur María et ses composés. La liste de 2001 est courte, moderne et laïque dans sa forme, et pourtant plus concentrée en tête que ne l'était celle de 1981. Ce n'est pas le retour de l'ancien système. Cela ressemble à un nouveau consensus de mode, étroit — mais « cela ressemble à » est aussi loin que nos données nous autorisent à aller. Un registre qui compte des prénoms ne peut pas vous dire pourquoi les parents les ont choisis.

Une réserve propre à l'Espagne : la source espagnole publie les 5 000 premiers prénoms par décennie, et rien de plus. Ce plafond n'affecte pas la colonne des dix premiers, sur laquelle l'inversion est mesurée, mais il signifie que les chiffres de queue espagnols sont tronqués et que l'Espagne est absente du tableau « prénoms pour 95 % » ci-dessus.

Les garçons étaient autrefois plus prévisibles que les filles. Ce n'est plus le cas.

Un motif secondaire constant : en 1941, les prénoms masculins étaient plus concentrés que les prénoms féminins dans chacun des pays mesurés. En 2001, l'écart s'est refermé, et dans deux pays il s'est inversé.

L'asymétrie traditionnelle est bien documentée en onomastique : les garçons portaient des obligations de dénomination patrilinéaires et religieuses — le prénom du père, celui du grand-père, celui du saint — tandis que les prénoms féminins étaient plus libres et se renouvelaient plus vite. Jean, James, Jose, Jan : les numéros un masculins de 1941 sont exactement les prénoms que ces obligations produisent.

Ce que nos données ajoutent, c'est que l'asymétrie a pour l'essentiel disparu à l'intérieur de la fenêtre de mesure, et qu'en Espagne et en Norvège elle a changé de signe. Les prénoms masculins en Espagne sont désormais mesurablement plus variés que les féminins. Quelle que soit l'obligation qui concentrait les prénoms masculins en 1941, elle n'opère plus.

Ce que notre corpus de prénoms peut et ne peut pas vous dire

Tout ce qui précède provient de quatre registres nationaux de naissances avec des comptages réels. Nous détenons par ailleurs un corpus de prénoms pour chaque locale — 63 d'entre elles quand cet audit a été mené, 64 aujourd'hui — et le geste évident consiste à les classer toutes par concentration. Nous avons essayé. L'essentiel du résultat est inutilisable, et la manière dont il échoue est instructive.

Premièrement : la comparaison phare est un artefact de build. Classées sur les poids de corpus fusionnés masculin+féminin, les extrêmes paraissent spectaculaires — le géorgien à 25,02 % contre le suédois à 7,96 %, un écart d'un facteur trois. Ce n'est pas un fait sur la Géorgie ou la Suède. En auditant les fichiers de prénoms masculins par plafond d'échelle :

Le suédois était le seul corpus de prénoms sur l'échelle 255 au moment de cette mesure, et il contenait 2 015 entrées masculines contre 250–711 pour tous les autres. C'était une génération de build plus tardive, avec une queue plus profonde et une tête non plafonnée. Sa faible concentration mesure notre chaîne de build, et non les parents suédois. Comparer la Géorgie à la Suède revient à comparer des versions de corpus. (Les prénoms suédois ont depuis été reconstruits sur des comptages de registre réels, ce qui retire cette locale précise de la comparaison, mais pas le problème.)

Élément rassurant, les groupes plafond-40 et plafond-100 ont des moyennes presque identiques (24,60 % et 24,61 %), de sorte que ces 62 locales sont comparables entre elles. En excluant la Suède et en utilisant des chiffres par sexe, la plage honnête est la suivante :

Un écart d'un facteur 1,6, et non d'un facteur trois. Réel, mais bien moins spectaculaire que la version en gros titre — et notez que le chiffre de corpus de la Norvège (20,68 %) se situe nettement au-dessus de son chiffre de registre réel de 2001 (15,86 %), parce que le corpus représente une population vivante couvrant de nombreuses cohortes plutôt qu'une seule décennie de naissances.

Deuxièmement : utilisez les chiffres par sexe, jamais les chiffres fusionnés. Fusionner les listes masculine et féminine réduit à peu près de moitié la part du top 10, pour des raisons arithmétiques — les dix premiers d'une liste fusionnée sont tirés de deux distributions distinctes. Chaque chiffre fusionné de notre premier passage valait environ la moitié de son équivalent par sexe, ce qui explique pourquoi les 25,02 % géorgiens fusionnés et les 32,14 % géorgiens par sexe désignent le même pays.

Troisièmement : il subsiste un facteur de confusion lié à la profondeur. À l'intérieur du groupe plafond-100, la corrélation entre le logarithme de la taille du corpus et la part du top 10 vaut r = −0,283. Les corpus plus profonds obtiennent des scores plus plats, en partie pour des raisons réelles et en partie mécaniquement. C'est assez faible pour ne pas invalider le classement, et assez fort pour que des positions voisines à l'intérieur de celui-ci ne signifient rien.

Quatrièmement — et c'est décisif : le classement ne porte aucun signal de pays. Cinquante-six locales couvrant la Russie, le Japon, l'Arabie saoudite, le Vietnam, l'Islande et l'Ouganda se situent toutes entre 20,2 % et 33,1 %, la plupart entre 22 % et 27 %. Les cultures de dénomination réelles ne sont pas aussi uniformes, et nous avons pu prouver qu'elles ne le sont pas, parce que six de ces pays disposent de comptages de naissances réels dans les fichiers de cohortes. En mesurant la même statistique des deux façons :

La concentration réelle varie d'un facteur 3,4 entre ces six pays. Nos poids varient d'un facteur 1,20. L'étendue est 5,6 fois plus resserrée et l'écart-type 4,4 fois plus petit — et pire encore, la corrélation de rang de Spearman entre nos chiffres et les chiffres réels vaut 0,056. Notre corpus ne fait pas que comprimer les différences entre pays ; il ne les classe pas correctement non plus. Les erreurs individuelles atteignent 13 pp : le top 10 féminin réel des États-Unis est de 9,88 % là où notre corpus indique 23,01 %.

Une seconde signature le confirme. Les registres réels montrent un large écart de concentration entre prénoms masculins et féminins — 7,41 pp en moyenne sur les six locales de cohorte, et 13,21 pp dans en_IE, une locale construite à partir de comptages réels après notre passage de calibration. Sur les 63 locales calibrées lors de ce passage, l'écart est en moyenne de 1,81 pp. La calibration a aplati une asymétrie réelle d'un facteur quatre environ — l'asymétrie même que cet article documente à partir des données de cohortes.

Le classement des prénoms sur l'ensemble du corpus n'est donc pas un résultat faible au sujet des pays ; ce n'est pas du tout un résultat au sujet des pays. Il n'est rapporté ici que pour documenter ce que contient notre corpus et pourquoi il ne doit pas servir aux comparaisons entre pays. Toute affirmation comparant des pays dans cet article provient de la source A, les registres de naissances.

Cela ne vaut que pour les prénoms. Les noms de famille forment un système distinct, avec des preuves distinctes, et le défaut ne s'y transpose pas — voir la note ci-dessous.

Pourquoi cela ne s'applique pas aux noms de famille

Il serait facile de lire la section ci-dessus comme « le corpus n'est pas fiable », et ce n'est pas ce que disent les preuves. Le défaut est propre aux prénoms, et il a une cause précise : le validateur documentait une seule fourchette attendue de top 10 pour les prénoms dans tous les pays, si bien que la calibration a convergé vers elle. Pour les noms de famille, le validateur ne fixe délibérément aucune cible commune, au motif explicite qu'aucune cible de ce genre n'existe — les noms de famille italiens plafonnent autour de 0,3 % pour le nom de tête, tandis que les vietnamiens atteignent 30 %.

Sans l'agent causal, l'effet est absent lui aussi. Trois contrôles indépendants :

La sonde de falaise est le test direct : ajuster une courbe sur une cible de top 10 laisse une marche artificielle entre le rang 10 et le rang 11. Sur l'ensemble des 64 corpus de noms de famille, la marche médiane vaut 1,06, la maximale 1,30, et le même rapport mesuré aux rangs 5, 15 et 20 est statistiquement indiscernable. Il n'y a pas de marche. Les courbes de noms de famille n'ont pas été ajustées sur un chiffre de top 10.

Les noms de famille ont un défaut différent — l'épinglage au plancher, la même compression 8 bits décrite plus bas pour la Corée, qui dans 43 locales sur 64 fige plus de 5 % de la masse de probabilité du corpus sur des entrées partageant toutes le poids minimal. Cela déforme la queue, pas le classement des têtes entre pays.

Une note sur l'écart coréen

Dans l'article sur les noms de famille, nous avions signalé que notre top 10 coréen se calculait à 60,6 % contre 63,9 % pour KOSTAT, et nous l'avions rapporté comme un écart inexpliqué. Il a une cause connue, et il s'agit d'une limitation d'échelle plutôt que d'une erreur de données.

Jusqu'à récemment, nos poids étaient plafonnés à 255. En Corée, ce plafond est catastrophique, car la distribution réelle des noms de famille coréens couvre une amplitude qu'aucune échelle 8 bits ne peut contenir : 김 (Kim) compte environ 1 527 138 porteurs contre 1 pour les noms de famille les plus rares — un rapport de plus d'un million pour un, comprimé en 255:1. La compression n'abîme guère la tête ; elle détruit le plancher. Environ 130 noms de famille ultra-rares se retrouvaient épinglés à un poids minimal surévalué, contribuant de l'ordre de 8 % de masse fantôme qui n'appartient à personne, et cette masse fantôme dilue la part du top 10.

Le plafond a depuis été relevé, et zh_TW et vi_VN ont été convertis en comptages de registre véritables — c'est précisément pourquoi ces deux-là correspondent désormais à leurs registres à deux décimales près, alors que la Corée non. La Corée n'a pas encore été convertie. L'écart de 3,3 points est le résidu visible d'une échelle 8 bits confrontée à une distribution d'un facteur un million, et il devrait se refermer quand la Corée sera reconstruite.

Cela mérite d'être dit parce que c'est une leçon générale sur les corpus pondérés : une échelle comprimée déforme la queue bien plus que la tête, et les dégâts apparaissent sous la forme d'un déficit dans la part de la tête. Si votre top 10 ressort trop bas face à un registre, soupçonnez votre plancher avant de soupçonner vos têtes de liste.

Exclusions

Deux jeux de données ont été écartés des chiffres phares, pour les mêmes raisons que celles documentées dans Couches migratoires dans les cohortes de naissance.

La Grande-Bretagne publie en gros une liste des 100 premiers avant 1971, puis, après cette date, tout jusqu'à la naissance unique :

Les 56,88 % sont calculés sur un dénominateur de 116 prénoms seulement. Ils ne sont pas comparables aux 18,17 % calculés sur 9 392, et l'effondrement apparent entre les deux tient surtout à un changement de politique de publication. Les chiffres de la Grande-Bretagne n'apparaissent ci-dessus que là où ils sont explicitement signalés.

La Nouvelle-Zélande publie à seuil constant, mais seulement 239–565 prénoms par décennie — assez profond pour être cohérent en interne, trop peu profond pour que sa part de top 10 soit comparée aux fichiers américains de 23 079 prénoms. Sa tendance (32,43 % → 18,46 % pour les garçons) va dans le même sens que celle de tous les autres et n'est rapportée nulle part comme chiffre phare.

Conclusion

La concentration des prénoms a chuté d'un facteur deux à quatre en six décennies, dans tous les registres capables de la mesurer correctement. Le répertoire effectif des prénoms de filles américaines a été multiplié par huit. La France est passée de douze prénoms couvrant la moitié de ses garçons à soixante-dix. Le prénom numéro un, cette statistique éternelle des communiqués de presse, est passé d'un enfant sur dix à un sur cinquante.

Deux choses résistent à la tendance. L'Espagne se reconcentre depuis les années 1980, et nous pouvons le mesurer sans être capables de l'expliquer. Et la vieille asymétrie masculin/féminin — les garçons nommés d'après les pères et les saints, les filles nommées librement — ne s'est pas seulement affaiblie : elle s'est inversée dans deux pays.

Le résultat que nous avons supprimé vaut autant que ceux que nous avons gardés. Classés naïvement, nos propres corpus affirment que les prénoms géorgiens sont trois fois plus concentrés que les suédois. Ils ne le sont pas. La Suède repose sur un autre build de notre chaîne, et la comparaison nous mesure, nous. La règle qui le détecte est la même que celle qui a détecté tout le reste dans cette série : avant de comparer deux chiffres, vérifiez qu'ils ont été fabriqués de la même manière.

Méthodologie et sources

Deux sources de données indépendantes, délibérément tenues séparées.

Source A — registres nationaux de naissances avec comptages réels. Les fichiers de cohortes donnent les comptages de naissances par prénom sur sept tranches décennales (1941–2001) pour six locales. Tous les chiffres phares en proviennent. Ce sont des comptages réels, et non des poids relatifs.

Source B — nos corpus couvrant 63 locales. Poids de fréquence relatifs, utilisés uniquement dans la section qui traite explicitement de leurs limites. Seuls 5 des 63 corpus de prénoms portent des comptages de registre réels (en_US, fr_FR, es_ES, no_NO, en_NZ) ; les 58 autres utilisent des échelles entières relatives, dont 51 plafonnées à 100. Aucune des affirmations phares de cet article ne repose sur la source B.

⚠ Deux réserves sur ce décompte. Premièrement, il est propre aux prénoms : nos fichiers de noms de famille sont dérivés de registres dans davantage de locales, si bien qu'une locale peut porter des comptages réels d'un côté et une échelle relative de l'autre — zh_TW et vi_VN sont exactement ce cas, et des versions antérieures de cette note attribuaient à tort leurs échelles de noms de famille à leurs prénoms. Deuxièmement, « dérivé d'un registre » ne désigne pas une seule et même chose : ailleurs dans le corpus, vi_VN stocke des parts (pour mille × 1 000) et uk_UA mélange des comptages réels, une fourchette forfaitaire « ≥20 000 » et un plancher de remplissage dans une seule colonne. Compter de telles locales ensemble comme des « données réelles » les flatte. en_IE, reconstruite à partir de comptages réels, est la 64e locale et est postérieure à ce passage.

Calcul. Pour chaque liste : trier par comptage décroissant, calculer la part cumulée aux rangs 10 et 100, ainsi que le rang auquel la part cumulée atteint pour la première fois 50 %, 80 % et 95 %. Masculin et féminin analysés séparément tout du long ; les chiffres fusionnés ne sont rapportés que pour démontrer pourquoi ils ne devraient pas être utilisés. Analyse effectuée le 2026-07-18 sur la version de corpus share 1.1.7. ⚠ Le corpus comptait 63 locales lorsque ces chiffres ont été mesurés ; en_IE a été ajoutée le 18 juillet 2026 et il en compte 64 aujourd'hui. Depuis, en_IE, en_GB et sv_SE sont également passées aux comptages de registre, si bien que le chiffre « 5 sur 63 » ci-dessus est désormais de 8 sur 64 (en_US, en_GB, fr_FR, es_ES, sv_SE, no_NO, en_IE, en_NZ), remesuré le 22 juillet 2026.

Audit des générations de build (source B). En regroupant les fichiers de prénoms masculins par plafond d'échelle :

Facteur de confusion lié à la profondeur au sein du groupe plafond-100 : r de Pearson (log N, top 10) = −0,283 (n = 56). Sur l'ensemble des 63 sans exclusions : r = −0,436, gonflé par la valeur aberrante sv_SE.

Limitations connues.

1. Les registres de cohortes comptent des objets différents selon les pays. Celui de la Norvège est un registre de résidents (sa cohorte de 1941 totalise 297 799 contre ~620 000 naissances norvégiennes réelles en 1941–50), il inclut donc des personnes nées à l'étranger. La France compte les naissances enregistrées en France, à l'exclusion des personnes nées à l'étranger. La série américaine repose sur des dossiers de sécurité sociale liés aux naissances. La concentration y est moins sensible que ne l'est l'analyse des migrations, mais les séries ne sont pas des objets identiques.
2. Les quatre locales montrent toutes une cohorte de 1941 à 0,43–0,50 du total de leur décennie de pointe. La colonne de 1941 est systématiquement la plus mince et la plus affectée par la mortalité et la couverture des enregistrements.
3. Le plafond des 5 000 premiers de l'Espagne tronque sa queue ; l'Espagne n'apparaît que dans les comparaisons de top 10.
4. Le classement issu de la source B décrit nos corpus, et non des pays, pour les quatre raisons données dans le corps de l'article.

Le contexte historique — la loi du 11 germinal an XI française (en vigueur de 1803 à 1993), les conventions de dénomination catholiques et mariales, ainsi que les obligations de dénomination patrilinéaires — relève de l'histoire onomastique et juridique courante, fournie pour interpréter les courbes. Il n'est pas dérivé de nos données. La corrélation entre la restriction légale française et la courbe la plus raide, celle de la France, est signalée comme suggestive et explicitement pas comme une preuve ; le déclin était déjà en cours avant l'abrogation de 1993.

Ce que nous n'affirmons pas. Nous n'affirmons pas expliquer l'inversion espagnole. Nous n'affirmons pas que le classement sur 63 locales mesure les cultures nationales de dénomination. Nous n'affirmons aucune causalité pour aucun des quatre mécanismes proposés derrière l'effondrement — ils sont compatibles avec les courbes, et les courbes seules ne permettent pas de les distinguer.

Lectures liées : Courbes de concentration des noms de famille applique la même mesure aux noms de famille, où les chiffres sont structurels plutôt que dictés par la mode ; Votre nom est un acte de naissance traite de quels prénoms ont remplacé quels autres ; Comparer les corpus de noms entre locales traite des modes de défaillance inter-corpus évoqués plus haut.