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# Parité dans les noms donnés aux rues et son évolution ces dernières années ![](https://proxy.duckduckgo.com/iu/?u=http%3A%2F%2Ffarm3.staticflickr.com%2F2440%2F3727930932_b5fea56bbd_z.jpg&f=1) Les noms de rues, choisis par les conseils municipaux, sont le reflet de la géographie, de l'histoire et plus généralement de notre société. En terme de parité, il est clair que les femmes sont très largement sous représentées par rapport aux hommes. Plusieurs analyses ont déjà été faites sur ce thème sur les noms de rues de France, depuis que le fichier FANTOIR de la DGFiP est disponible en opendata. En 2015, j'avais fait une autre analyse (très rapide) pour voir l'évolution non pas sur l'ensemble des noms, mais sur les nouveaux noms donnés, afin de voir si la présence de femmes évoluait. Voici une version plus poussée de cette analyse qui s'appuie donc sur le fichier FANTOIR de la DGFiP ainsi que le fichier des prénoms de l'INSEE. ## Résultats ! Pour chaque département, un indice de parité est calculé. Un déficit de 50% indique qu'il y a 50% plus de noms masculins que féminins (à ne pas confondre avec 50% de noms masculins qui correspondrait à la parité). *Exemple: 3 noms masculins pour 1 féminin donne un déficit de 50%, et 3 noms masculins pour 0 nom féminin donnera un déficit de 100%.* ### XXème siècle (1987-2000) Voici l'état des noms de rues au XXème siècle c'est à dire entre 1987 (début du fichier FANTOIR) et 2000 à l'échelle des départements : ![](http://data.cquest.org/dgfip_fantoir/fantoir-parite/parite-dep-1987-2000.png) On part donc d'un énorme déficit la carte est quasiment toute rouge ! ### XXIème siècle (2001-2018) Entre **2001** et **2018**, les noms donnés aux rues, sont de plus en plus féminins mais restent en déficit (on donne toujours plus de nouveaux noms de rues masculins que féminins), il n'y a que la Corse qui n'est plus en déficit : ![](http://data.cquest.org/dgfip_fantoir/fantoir-parite/parite-dep-2001-2018.png) ### Accélération... mais toujours pas de rattrapage Ces deux dernières cartes montrent les déficits sur les 10 et les 5 dernières années. On constate que le déficit est moindre, mais toujours présent. Dans les années 2000 le déficit sur les nouveaux noms étaient de l'ordre de 80%. En 2018, il s'est réduit de moitié à environ 40%, un net progrès, mais qui creuse toujours l'écart ! A ce jour, moins de 10% des noms de rues sont féminins (23000 sur 240000) il faudrait donc attribuer plus de 200000 noms de rues féminins, ce qui pourrait prendre moins de 10 ans ! ### 10 dernières années ![](http://data.cquest.org/dgfip_fantoir/fantoir-parite/parite-dep-2009-2018.png) ### 5 dernières années ![](http://data.cquest.org/dgfip_fantoir/fantoir-parite/parite-dep-2014-2018.png) ## Le Top 50 Rentrons dans le détail des noms féminins les plus données à nos rues avec ce tableau général toute époque confondue : ``` nom │ sexe │ nb │ rank ═════════════════════════════╪══════╪══════╪═══════ VICTOR HUGO │ M │ 2719 │ 1 JEAN JAURES │ M │ 2494 │ 2 JEAN MOULIN │ M │ 2405 │ 3 JULES FERRY │ M │ 1405 │ 4 JEAN JACQUES ROUSSEAU │ M │ 1302 │ 5 EMILE ZOLA │ M │ 1228 │ 6 CHARLES DE GAULLE │ M │ 1177 │ 7 ARISTIDE BRIAND │ M │ 1089 │ 8 JEAN MERMOZ │ M │ 1011 │ 9 GEORGES BRASSENS │ M │ 977 │ 10 JEANNE D ARC │ *F* │ 972 │ 11 ANATOLE FRANCE │ M │ 896 │ 12 GEORGES CLEMENCEAU │ M │ 886 │ 13 MAURICE RAVEL │ M │ 779 │ 14 ALBERT CAMUS │ M │ 750 │ 15 FREDERIC MISTRAL │ M │ 743 │ 16 GEORGE SAND │ *F* │ 738 │ 17 CLAUDE DEBUSSY │ M │ 733 │ 18 JACQUES PREVERT │ M │ 706 │ 19 ALPHONSE DAUDET │ M │ 703 │ 20 MARCEL PAGNOL │ M │ 694 │ 21 JACQUES BREL │ M │ 687 │ 22 JULES VERNE │ M │ 677 │ 23 PIERRE ET MARIE CURIE │ │ 664 │ 24 HECTOR BERLIOZ │ M │ 663 │ 25 RENE CASSIN │ M │ 643 │ 26 JEAN MONNET │ M │ 626 │ 27 ROGER SALENGRO │ M │ 601 │ 28 PAUL CEZANNE │ M │ 588 │ 29 HENRI DUNANT │ M │ 577 │ 30 GABRIEL PERI │ M │ 567 │ 31 PIERRE CURIE │ M │ 564 │ 32 GEORGES BIZET │ M │ 563 │ 33 LOUISE MICHEL │ *F* │ 560 │ 34 HENRI BARBUSSE │ M │ 542 │ 35 LEON BLUM │ M │ 538 │ 36 PIERRE BROSSOLETTE │ M │ 537 │ 37 DENIS PAPIN │ M │ 536 │ 38 PIERRE DE COUBERTIN │ M │ 529 │ 39 LOUIS PASTEUR │ M │ 525 │ 40 CLAUDE MONET │ M │ 522 │ 41 AUGUSTE RENOIR │ M │ 519 │ 42 PAUL VERLAINE │ M │ 517 │ 43 HELENE BOUCHER │ *F* │ 500 │ 44 PAUL GAUGUIN │ M │ 473 │ 45 LOUIS BLERIOT │ M │ 469 │ 46 ALFRED DE MUSSET │ M │ 462 │ 47 MARIE CURIE │ *F* │ 460 │ 48 PABLO PICASSO │ M │ 459 │ 49 PIERRE MENDES FRANCE │ M │ 457 │ 50 ``` On voit que sur ce Top50 il n'y a que 5 femmes, Jeanne d'Arc en tête (mais 11ème au général), puis George Sand, Louise Michel, Hélène Boucher et Marie Curie (sans son mari Pierre). Elles ne sont que 10 dans le Top100 ! Regardons maintenant les **noms les plus attribués ces 15 dernières années**... [Simone Veil](https://fr.wikipedia.org/wiki/Simone_Veil) fait l'unanimité et arrive largement en tête ces deux dernières années ! L'aviatrice [Jacqueline Auriol](https://fr.wikipedia.org/wiki/Jacqueline_Auriol) est la championne de 2016 et 2004. [Lucie Aubrac](https://fr.wikipedia.org/wiki/Lucie_Aubrac) est en tête de 2007 à 2015, ex-aequo avec [Olympe de Gouges](https://fr.wikipedia.org/wiki/Olympe_de_Gouges) en 2014 et [Marie Curie](https://fr.wikipedia.org/wiki/Marie_Curie) en 2012. [George Sand](https://fr.wikipedia.org/wiki/George_Sand) arrivait en tête en 2006, [Hélène Boucher](https://fr.wikipedia.org/wiki/H%C3%A9l%C3%A8ne_Boucher) en 2005 et pour 2003 c'est [Simone de Beauvoir](https://fr.wikipedia.org/wiki/Simone_de_Beauvoir). ### Moins de diversité chez les femmes La diversité dans les noms masculins est nettement plus importantes, les noms féminins sont moins nombreux. Sur le Top50 de ces 15 dernières années, les 14 femmes figurent dans les 25 premières places, mais seulement 4 dans les 25 suivantes, c'est donc **un petit nombre de femmes auquel on pense pour nommer une rue**. Du coup sur 15 ans, le nom donné le plus fréquemment par année est 13 fois celui d'une femme. # Outils, code, données et bugs... Pour effectuer ces analyses, j'ai essentiellement utilisé Postgresql. Le script global est disponible avec les données sorties sur http://data.cquest.org/dgfip_fantoir/fantoir-parite/ Quelques vues permettent de rendre les requêtes SQL plus lisibles ou rapides (vue matérialisée pour les prénoms). J'ai aussi utilisé [crosstab](https://www.postgresql.org/docs/10/tablefunc.html) fournit par l'extension tablefunc qui permet de sortir des tableaux croisés assez facilement. Un croisement avec les découpages de départements et des communes, a permis de produire les cartes mises en forme avec QGis. **Voies d'améliorations** : - la prise en compte des prénoms mixtes (ou épicènes): Camille Saint Saens n'était pas une femme contrairement à Camille Muffat - les fautes ou variations d'orthographes (exemple: Germaine Tillion / Tillon) - prendre en compte les titres (GENERAL DE GAULLE) - prendre en compte les noms de personnages sans prénom (RUE PASTEUR)