Étude de la démographie française du XIXe siècle àpartir de données collaboratives de généalogie
Arthur Charpentier, Ewen Gallic

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Arthur Charpentier, Ewen Gallic. Étude de la démographie française du XIXe siècle à partir dedonnées collaboratives de généalogie. 2018. <hal-01724269>

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Étude de la démographie française du XIXe siècle àpartir de données collaboratives de généalogie∗
Arthur Charpentiera, b and Ewen Gallic†a,ca

CREM, UMR CNRS 6211, 7 Place Hoche, 35065 Rennes Cedex, France.
b
Université de Rennes 1, 2 rue du Thabor – CS 46510, 35042 Rennes
Cedex, France.
cInstitut Louis Bachelier, Palais Brongniart 28 place de la Bourse 75002
Paris, France.
6 mars 2018

Résumé
Avec l’ère du numérique, les données collaboratives permettent de collecter massivement et à moindre coût des données. Les sites de généalogie fleurissent sur
Internet pour proposer à leurs utilisateurs de reconstituer en ligne leur arbre généalogique. Le travail de collecte et de saisie effectué par ces utilisateurs peut potentiellement être réutilisé en démographie historique pour compléter la connaissancedu passé de nos ancêtres. Dans notre étude, à partir d’enregistrements concernant
2 457 450 individus français ou d’origine française ayant vécu au XIXe siècle, nous
montrons qu’il est possible de retrouver, bien qu’il subsiste parfois quelques biais,
certains résultats de la littérature. Nous proposons d’explorer les caractéristiques
temporelles contenues dans les arbres généalogiques pour étudier la longévité, puisde se saisir des caractéristiques spatiales pour analyser les phénomènes migratoires
internes en France.

Mots-clés : Généalogie, Données collaboratives, Longévité, Migration.

1

Introduction et motivations

Au milieu du XXe siècle, les travaux initiés par Henry (1956) fondent le cadre conceptuel d’une nouvelle discipline, la démographie historique. De nombreuses études sont alors∗

Ces travaux de recherche ont été réalisés dans le cadre de l’Initiative de Recherche « Valorisation etnouveaux usages actuariels de l’information », placée sous l’égide de la Fondation du Risque en partenariat
avec le GENES, l’Université de Rennes 1, l’Université Paris-Est La Vallée. Un travail préliminaire avait
été présenté lors des journées «Science XXL» organisées en mars 2017 à l’INED. Nous remercions Olivier
Cabrignac et Jérôme Galichon pour leur aide sur l’exploration des données, ainsi que les participantspour les discussions que nous avions pu avoir alors, et qui ont motivé certains éléments présentés danscette étude.
†
Auteur correspondant : ewen.gallic@gmail.com

1

menées dans les années 1960 pour donner un aperçu des caractéristiques de la populationfrançaise, comme le rappellent Bourdieu et al. (2014). Depuis, la démographie historiquea connu un intérêt croissant. Les travaux consacrés à l’enrichissement de la connaissancede nos ancêtres ont fait de la démographie historique un secteur à la croisée de plusieurs
disciplines prenant appui sur l’outil statistique : démographie, sociologie, biologie et économie (Dupâquier, 1981). Les thèmes abordés en démographie portent en particulier surla reconstitution des effectifs de la population, l’étude de la natalité, de la mortalité ou
encore la nuptialité (Blayo et Henry, 1967; Blayo, 1975a; Henry et Blayo, 1975). En sociologie, il est question de la structure des familles (Matthijs et Moreels, 2010) et desliens qu’elles peuvent avoir avec la migration sociale (Bonneuil et al., 2008; van Leeuwen
et al., 2015; Bourdieu et al., 2004). La distinction entre ce qui est héréditaire ou lié à
l’environnement dans l’explication des caractères et comportements relève plutôt de la
biologie, avec en particulier, l’étude des transferts héréditaires liés à l’espérance de vie
d’une génération à l’autre (Gavrilov et Gavrilova, 2001; Motta et al., 2007) et/ou entre
frères et sœurs (Perls et al., 2002). En économie, ce sont les notions de mobilité qui sontprincipalement étudiées (Dribe et Lundh, 2005).
Au cœur de la démographie historique se trouvent les données. Leur source varie d’uneétude à l’autre. On note une forte exploitation des registres contenant des informations
datées sur nos aïeux : dates de naissances, de mariages, de décès. Les registres paroissiaux puis l’état civil depuis la Révolution française, ainsi que les données de recensement
s’avèrent largement utilisées, mais ne constituent pas l’unique source d’information présente dans la littérature. Les registres matricules militaires établis par l’administration
militaire constituent par exemple une source différente, utilisée notamment pour étudierles migrations au cours de la vie (Ho., 1971; Kesztenbaum, 2008, 2014). Une source étroitement liée à l’existence des divers registres, puisqu’elle s’appuie sur ceux-là, a participé
à l’amélioration de la connaissance de l’histoire de nos ancêtres : il s’agit des données
généalogiques. On peut noter que les mormons ont constitué à l’Université d’Utah devolumineuses bases de données généalogiques ayant aidé à l’étude de la population dansle passé (Bean et al., 1978; Lindahl-Jacobsen et al., 2013). Récemment, avec l’ère dudéveloppement des techniques informatiques, ce type de données semble bénéficier d’un
gain d’intérêt. La révolution du numérique permet d’accéder dans des temps relativement courts, pour des coûts moindres et des efforts réduits à des quantités conséquentes
d’informations relatives à la généalogie. De multiples sites proposent à leurs utilisateursde reconstituer leurs arbres généalogiques. C’est le cas de wikitree.com, familysearch.org,
ou encore geni.com. Pour l’instant, les informations enregistrées par les utilisateurs ont
surtout permis d’étudier la longévité des individus (Gavrilova et Gavrilov, 2007; Gavrilov
et al., 2002; Cummins, 2017; Fire et Elovici, 2015).
De manière générale, les données collaboratives semblent offrir de prometteuses perspectives. Elles permettent d’entraîner des modèles, de valider des résultats quasiment entemps réel, et de gérer manuellement des cas dans lesquels des algorithmes ont échoué(Lease et Yilmaz, 2013). Leur utilisation dans le milieu de la recherche s’observe par
exemple en médecine. Dans cette discipline, bien que la collecte des données se restreint
parfois à un cercle d’experts, comme dans le cas de la base CIViC 1 visant à accroitre lesconnaissances relatives aux cancers (Griffith et al., 2017), elle peut aussi être réalisée demanière efficace par des non-experts, pour l’étude du sommeil par exemple (Warby et al.,1. Clinical Interpretations of Variants in Cancer : https://civicdb.org/home.

2

2014). En géographie, les données collaboratives, notamment celles d’Open Street Map 2(OSM), le projet international visant à créer une carte libre du monde, ont aussi affecté
le domaine de la recherche. Leur pertinence était déjà discutée il y a une dizaine d’années par les géographes. En effet, Haklay (2010) ont montré que bien qu’elles comportent
quelques erreurs, les informations fournies par les utilisateurs d’OSM sont plutôt précises
lorsqu’il s’agit de faire de la cartographie. Girres et Touya (2010) sont arrivés aux mêmes
conclusions, en soulignant toutefois des difficultés liées à l’hétérogénéité des données.
La démographie historique peut-elle tirer profit des données de généalogie renseignéespar des millions d’utilisateurs ? La réponse à cette question serait positive, à en croire
Kaplanis et al. (2018), qui explorent les arbres généalogiques de plusieurs millions d’individus. Leur étude montre que les données de généalogie issues de la collaboration d’amateurs permettent d’obtenir des arbres généalogiques de grande qualité. Nous souhaitons
compléter la réponse à l’aide de données de généalogie issues du site geneanet.org, en
nous concentrant sur le cas français et en fournissant de plus amples comparaisons avec
les résultats déjà connus de la littérature. Nous proposons dans cet article de commencer
par un point méthodologique visant à expliquer les méthodes employées pour extraire etclasser les informations contenues dans les données de Geneanet (Section 2). Nous explorons ensuite la représentativité des données (Section 3), puis examinons deux dimensions
de nos données : la dimension temporelle, avec une étude de la mortalité (Section 4) etla dimension spatiale au travers d’une étude de la migration (Section 5).

2

Aspects méthodologiques

Ce travail s’appuie sur des données de généalogie issues du site web Geneanet 3 . Il s’agit
de données collectées par des amateurs de généalogie à la recherche de leurs ancêtres.
Les utilisateurs du service peuvent construire leur arbre généalogique en renseignant, demanière plus ou moins détaillée, les informations glanées au cours de leurs recherches.
Pour chaque individu de l’arbre, les informations concernant trois types d’événements
correspondant aux actes d’état civil peuvent être communiqués : (i) sa naissance, (ii) son
ou ses mariages le cas échéant, (iii) son décès ; chaque événement pouvant renseigner à
la fois le lieu et la date auxquels il est enregistré. Les individus composant un arbre sontreliés en fonction de leurs parents et de leur(s) conjoint(s).
Les données collaboratives de généalogie jouissent de nombreux atouts. La couverture
spatiale en est un. De nombreuses études sont contraintes de se limiter à un village ou une
région en particulier, faute de données sur un territoire plus vaste ou de moyens financiers
pour collecter sur les données sur un ensemble géographique plus large. Ici, les données
dont nous disposons permettent de considérer le territoire de la France métropolitaine 4 .
Par ailleurs, nous ne sommes pas forcés à réduire notre échantillon à des individus dont
le nom de famille commence par un certain n-gramme, comme dans le cas de l’enquête
TRA initiée par Jacques Dupâquier en France ou de la base COR en Belgique (Matthijset Moreels, 2010). Nous pouvons suivre un nombre plus important d’individus, et ce sur
2. http://openstreetmap.fr/
3. https://www.geneanet.org/. Les utilisateurs de Geneanet peuvent choisir de publier ou de conserver
privé leur arbre généalogique ; les données à notre disposition proviennent uniquement des arbres publiés.
4. En théorie rien n’empêcherait un généalogiste de renseigner un mariage en Belgique ou un décès en
Espagne. Bien que nous disposons de certaines observations de descendants nés à l’étranger, nous nous
concentrons sur le territoire de la France métropolitaine.

3

plusieurs générations. Enfin, ce type de données possède un avantage non négligeable
en termes de coûts. La numérisation des contenus des divers registres est une tâche à
la fois fastidieuse et coûteuse, particulièrement en temps. Le fait de confier ce travail àdes centaines de milliers d’utilisateurs confère un avantage non négligeable aux données
collaboratives.
Cela dit, les données de généalogie collaboratives comportent quelques limites. L’une
d’elles concerne la difficulté à regrouper les branches communes des arbres de différents
utilisateurs. Deux freins à ces regroupements peuvent être mis en avant. Le premier est
d’ordre pratique ; il résulte de la taille des données. Le volume colossal d’observations
nécessite d’avoir une puissance de calcul considérable, ou bien d’avoir recours à des alternatives exigeant de nombreux traitements informatiques. Dans ces derniers, il s’agit
de segmenter les données de manière à pouvoir obtenir des objets manipulables tout en
faisant attention à ne pas isoler des observations susceptibles d’appartenir in fine à lamême branche d’un arbre. Le second frein au regroupement est plus délicat. Il concerne
la source elle-même des données. La copie des différents registres consultés par les généalogistes peut comporter des erreurs, et la précision des informations retranscrites est
inhérente à la volonté de ces individus. Or, le regroupement des branches de deux arbres
se fait à l’aide de ces informations recopiées par les internautes. Une erreur de copie peutempêcher d’effectuer le regroupement. Toutefois, certaines erreurs peuvent être corrigées
en confrontant les relevés des utilisateurs entre eux, en se fiant aux valeurs les plus fréquemment observées. Par ailleurs, les données de généalogie collaboratives sont loin d’être
exhaustives. La présence d’un individu et la quantité d’information à son sujet dans labase sont soumises à l’existence d’une source, ainsi qu’au bon vouloir des usagers. Un
lointain arrière grand-oncle qui n’a pas eu d’enfants peut être omis par un généalogiste,
faute de temps et d’information précise, par exemple.
La suite de la section propose de décrire la méthode retenue pour la construction
des arbres généalogiques, puis examine les biais potentiels contenus dans les données enconfrontant l’échantillon de notre analyse avec les résultats de la littérature.

2.1

Construction des arbres généalogiques

Dans le cadre de cette étude, l’intérêt porte sur les données françaises, qui représentent,
selon Geneanet, environ 40% des contenus renseignés par leurs usagers. Nous nous limitons
aux individus nés en France entre 1800 et 1804 et à leurs parents et descendants jusqu’à
trois générations 5 , soit 2 457 450 personnes. Cette période initiale correspond, comme lerappellent Fleury et Henry (1958), à la reprise sans interruption des relevés de mariages,
naissance et décès dans l’ensemble de la France.
Typiquement, les généalogistes amateurs pratiquent principalement la généalogie ascendante pour construire une généalogie individuelle (Brunet et Vézina, 2015). C’est-àdire qu’ils partent d’un individu et recherchent progressivement les aïeux. Nos donnéescorrespondent à ce type de généalogie : nous disposons d’informations directes concernant les parents – lorsque celles-ci sont disponibles – pour chaque individu présent dans
5. À l’origine, nous disposons d’une liste de 238 009 noms d’utilisateurs ayant mentionné un ancêtre
né en France entre 1890 et 1900 dans leur arbre. Nous récupérons les informations de ces arbres, qui
contiennent 701 466 921 enregistrements. Nous nous limitons ensuite aux individus nés entre 1800 et
1804, et à leurs descendants (1 547 086 aïeux, 402 190 enfants, 286 071 petits-enfants et 222 103 arrièrepetits-enfants).

4

la base. Or, lorsqu’il s’agit d’étudier la dispersion géographique à partir d’une poignée defemmes et d’hommes, il est plus judicieux d’adopter une démarche différente, consistantà identifier les descendants des individus. Dans ce cas, on parle de généalogie descendante. Il est alors nécessaire de manipuler les données pour suivre les descendants et
non les ascendants. Pour clarifier la situation, prenons un exemple concret. Nous avons
dans l’arbre généalogique d’un utilisateur deux observations distinctes concernant deux
individus : la première concerne {Charles Mélanie Abel}-{Hugo}, né à Paris en 1826 ; laseconde concerne {Adèle}-{Hugo}, née à Paris en 1830. Ces deux observations pointent
vers les mêmes parents : {Victor Marie}-{Hugo} né à Besançon en 1802 et {Adèle Julie}{Foucher} née à Paris en 1803. La Figure 1a illustre ce cas. Ce que nous souhaitons in
fine, est de pouvoir suivre la descendance de Victor Hugo et d’Adèle Foucher, comme
illustré sur la Figure 1b. 6 .
Figure 1. Exemple d’un extrait d’arbre généalogique d’un utilisateur.
{VictorMarie}-{Hugo}?1802-02-26(Besançon, 25){Adèle Julie}{Foucher}?1803-09-27(Paris, 75)†1868-08-27 ( ?){CharlesMélanieAbel}-{Hugo}?1826-11-03(Paris, 75)†1871-03-13(Bordeaux, 33){Victor{Adèle Julie}Marie}-{Hugo}{Foucher}?1802-02-26?1803-09-27(Besançon, 25)(Paris, 75)†1885-05-22 ( ?) †1868-08-27 ( ?){VictorMarie}-{Hugo}?1802-02-26(Besançon, 25)†1885-05-22 ( ?){CharlesMélanieAbel}-{Hugo}?1826-11-03(Paris, 75)†1871-03-13(Bordeaux, 33){Adèle}{Hugo}?1830-07-28(Paris, 75)†1915-04-21 ( ?){Adèle}{Hugo}?1830-07-28(Paris, 75)†1915-04-21 ( ?){Adèle Julie}{Foucher}?1803-09-27(Paris, 75)†1868-08-27 ( ?){CharlesMélanieAbel}-{Hugo}?1826-11-03(Paris, 75)†1871-03-13(Bordeaux, 33){Adèle}{Hugo}?1830-07-28(Paris, 75)†1915-04-21 ( ?)(a) Données type de la base : deux individus (b) Ce que l’on souhaite : les descendants deavec les mêmes parents.
chaque parent.

Par ailleurs, un important travail de couplage s’avère nécessaire. En effet, commechaque amateur de généalogie construit son propre arbre, une même personne peut apparaître dans plusieurs arbres. Il y a de facto de nombreux doublons dans les données
brutes. Aussi, avant de pouvoir nous intéresser à la description et l’analyse du contenu
de notre échantillon comme nous allons le faire dans les section suivantes, nous devonsprocéder à d’importants nettoyages et mises en formes des données. Avant de décrire cesétapes dans les détails, voici un résumé de notre démarche 7 . Pour commencer, commele volume d’observations est conséquent et que les capacités de traitement informatiquesont limitées, nous découpons l’ensemble de l’échantillon en sous-échantillons par départements français. Puis, pour chaque département, nous repérons les doublons de manière
algorithmique. Une fois que chaque département a été traité, nous regroupons les souséchantillons en un seul, relatif à la France.
Les duplications d’individus s’avèrent utiles pour consolider la qualité des informations. En effet, si un enregistrement est incomplet dans l’arbre d’un utilisateur, les informations manquantes peuvent potentiellement se trouver dans l’arbre d’un autre utilisateur. Aussi, la fusion des doublons permet d’aboutir à une base de données plus riche.
Il convient alors de donner quelques détails concernant cette étape. Pour repérer les individus présents dans plusieurs arbres, nous appliquons de manière successive différentes
6. On note ici qu’il s’agit d’un extrait de l’arbre d’un utilisateur. Les frères et sœurs de Charles etAdèle Hugo ne sont pas présents sur la Figure 1 par souci de simplicité.
7. De plus amples informations sur la procédure peuvent être obtenues dans l’annexe en ligne :https://3wen.github.io/genealogie_fr/

5méthodes. La première est la plus simple. Elle consiste à regrouper les individus possédant
les mêmes caractéristiques suivantes : le nom de famille, le prénom, le sexe, la date denaissance, le nom de la mère, celui du père. La seconde méthode de tentative de rapprochement des individus consiste à tenir compte des erreurs de saisie des noms et prénoms.
Nous voulons pouvoir considérer que deux personnes nées dans le même département, lamême année ayant des noms et prénoms vraiment très proches ({Matthieu Paul}-{Henri}ou {Mathieu Paul}-{Henri} par exemple), ainsi que des noms de parents vraiment trèsproches puissent être regroupées en une seule. Nous calculons donc des mesures de distance entre les noms et prénoms 8 . Les troisième et quatrième manières de repérer desrapprochements à faire entre les individus consistent respectivement à porter l’intérêt surles erreurs de sexe et les dates incomplètes (jours ou mois manquants ou erronés). La
cinquième façon d’identifier des duplications consiste à s’appuyer sur les rapprochements
de prénoms, en ne conservant cette fois que le premier prénom, et non plus les deux ou
trois autres. La sixième et dernière manière de repérer les duplicata s’appuie sur les frèreset sœurs. Nous listons les frères et sœurs de chaque individu, s’il en a. Le cas échéant,nous regardons si parmi eux, certains portent le même prénom et sont nés ou décédés lamême année. Si tel est le cas, nous considérons qu’il est possible de les regrouper en une
seule et même personne.
Une fois les données des arbres des différents utilisateurs appariées, nous classons
chaque individu en fonction de sa génération, en définissant 4 catégories : (i) les aïeux ;(ii) leurs enfants ; (iii) leurs petits-enfants, (iv) leurs arrière-petits-enfants. La distribution de l’année de naissance des individus de chaque catégorie est représentée sur laFigure 2. L’échelle des ordonnées est logarithmique, le nombre d’aïeux étant relativement
important comparativement à leurs descendants. Les aïeux sont arbitrairement choisis
en retenant les individus nés en France entre 1800 et 1804. Puis, chaque génération naîtapproximativement avec un intervalle de 30 ans.

Nombre d’individus (log)

Figure 2. Distribution des années de naissance de l’échantillon par génération.

10

5

0
1800

1820

1840

1860

1880

1900

1920

1940

Année de naissanceAı̈eux Enfants Petits-enfants Arrière-petits-enfants
8. Plus précisément, nous calculons la mesure cosinus. Pour plus de détails sur cette mesure de distanceentre chaînes de caractères, le lecteur est prié de se reporter à l’étude de Cohen et al. (2003).

6

3

Représentativité des données

Il convient de rester prudent face aux résultats proposés par les analyses menées surnotre échantillon. Pour avoir une meilleure idée de l’intérêt que peuvent représenter lesdonnées collaboratives de généalogie dans l’étude de la population, nous décrivons notreéchantillon et le comparons avec des résultats présents dans la littérature.

3.1

Nombre de naissances

L’échantillon est construit en partant d’individus nés en France entre 1800 et 1804,et en suivant leurs descendants jusqu’à trois générations. Une première mesure de lareprésentativité des données consiste à comparer le nombre d’individus à l’origine del’échantillon avec des statistiques institutionnelles. L’INSEE fournit des informations relatives au nombre de naissances par département à différents points dans le temps tout
au long du XIXe siècle (Statistique Générale de la France, 2010). En 1801, les valeurssont données en fonction du sexe des nouveaux-nés. Aussi, nous comparons les valeursde notre échantillon avec celles de l’INSEE, en calculant le rapport entre les deux. Les
cartes de la Figure 3 proposent une représentation graphique de ces rapports, à gauche
pour les femmes et à droite pour les hommes. Une hétérogénéité dans la représentativité
s’observe entre les régions, mais semble indépendante du genre (la corrélation entre la
représentativité départementale des hommes avec celle des femmes est de 98%).
Figure 3. Proportion des naissances par département dans l’échantillon comparativement aux données communiquées par l’INSEE.

FemmesHommes

%
50
40
30
20
10

Note : Ces cartes montrent la représentativité de l’échantillon par département en comparant le nombre d’individus nés en
1801 enregistrés dans la base aux enregistrements de l’INSEE. La couleur grise indique une valeur manquante.

3.2

Rapport femmes-hommes

L’échantillon final comporte une légère surreprésentation des hommes. Le taux demasculinité à la naissance, c’est-à-dire le rapport entre le nombre de naissances de gar7çons sur le nombre de naissances de filles, s’établit à 117 pour les individus nés entre
1800 et 1804 dans notre échantillon. Les données de l’INSEE concernant les naissances
par sexe indiquent, pour 1801, un taux de masculinité de 105. Blayo et Henry (1967)
obtiennent une valeur similaire, i.e., 105,4 pour la période 1740-1829 pour la Bretagne
et l’Anjou. Avec l’ensemble de l’échantillon, nous obtenons une valeur moyenne annuellede 116 garçons pour 100 filles. Cette surreprésentation masculine s’observe à travers l’ensemble des départements, avec un minimum de 106,34 (soit 51.5% d’hommes) dans la
Loire et un maximum de 126.84 (soit 55.9% d’hommes) dans les Vosges. L’existence d’unbiais sexiste dans les études de généalogie n’est pas nouvelle. Gavrilov et Gavrilova (2001)
mentionnent l’existence d’une sous-déclaration des femmes et des enfants dans les bases
de données généalogiques en général. Ils estiment que le biais de représentativité féminine qu’ils observent dans leurs propres données des familles royales et nobles d’Europe
concerne principalement les enregistrements plus anciens, c’est-à-dire du XIXe siècle, etmoins les plus récentes qui sont plus complètes. L’enquête TRA souffre aussi d’un biais
sexiste, comme le mentionnent Bourdieu et al. (2014), bien que dans ce cas précis, il serait
en partie dû au mode de constitution de l’échantillon consistant à suivre des branches
masculines, en rajoutant toutefois des épouses à chaque génération.

3.3

Taux de fécondité

Le nombre d’enfants par femme dans l’échantillon est inférieur à ce que l’on peut
trouver dans la littérature. En effet, les femmes ayant été mariées au cours de leur vie
et ayant atteint un âge d’au moins 15 ans ont eu en moyenne 1,46 enfant, d’après lesstatistiques révélées par l’échantillon. Cette statistique est bien inférieure aux valeurs
reportées par Chesnais (1986, p. 311) qui atteignent 4.46 enfants par femme au débutdu XIXe siècle et diminuent progressivement jusqu’à 2.9 enfants par femme cent ans plus
tard. La faiblesse de cet indicateur peut s’expliquer par le fait que dans les généalogies
constituées par des amateurs, comme souligné par Brunet et Bideau (2001), les branchesde certains individus, notamment ceux restés célibataires, ne sont pas nécessairement
intégrées. L’absence de ces individus impliquerait de facto une mesure biaisée du taux defécondité. Un autre facteur explicatif provient de la manière de composer l’échantillon. Le
nombre d’enfants moyen par femme est tiré vers le bas par les individus de la troisième
génération, pour qui le comptage du nombre de descendants n’est que rarement possible,
du fait de la troncature de l’arbre au-delà de la troisième génération. Pour les femmesde la génération initiale (aïeules), le nombre d’enfants moyen s’établit à 1.36, il grimpe
à 1.61 pour celles de la génération suivante (enfants), puis à 1.62 pour les suivantes(petits-enfants).
La distribution du nombre d’enfants par femme mariée en fonction de chaque génération permet un aperçu plus riche. Elle est donnée dans le Tableau 1. Chaque ligne décrit
pour une génération le pourcentage de femmes ayant eu le nombre d’enfants indiqué encolonne. On y lit que la part de femmes n’ayant pas eu d’enfant est élevée : 46% pour les
individus de la première génération, environ 25% pour les deux générations suivantes. Si
la part de femmes sans enfant pour les individus de la génération initiale semble élevéeau regard des proportions avancées par Houdaille et Tugault (1987) qui avoisinent plutôt
les 15%, celles des générations suivantes coïncident avec les valeurs du tout début du XXe
siècle rapportées par Toulemon (1995).

8

Tableau 1. Répartition du nombre d’enfants par femme mariée par génération (en pourcentage).
Nombre d’enfants4

Génération

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

>10

0
1
2

46,98
27,36
25,81

24,54
39,18
40,33

10,26
13,18
13,72

6,14
7,48
7,88

4,02
4,80
4,50

2,62
2,86
2,68

1,89
1,87
1,89

1,20
1,22
1,17

0,85
0,84
0,78

0,53
0,51
0,47

0,36
0,27
0,30

0,63
0,43
0,46

Dimension temporelle des données : mortalité

Les données de généalogie offrent des informations à première vue simples, qui permettent néanmoins d’explorer de nombreuses pistes concernant la vie de nos ancêtres :les dates associées aux événements consignés dans les registres. En combinant la date denaissance et celle de décès, une étude de la mortalité peut être réalisée. Cette section
propose d’explorer les questions de mortalité et de survie pour aïeux, à l’échelle nationale
puis régionale.
Une particularité de la nature des données est qu’il est possible de suivre des cohortes
d’individus pour estimer les probabilités de survie ainsi que l’espérance de vie à un âge
donné. Traditionnellement, l’espérance de vie à un âge donné, par exemple à l’âge 0,
soit à la naissance, pour une année donnée, est estimée en effectuant une photographie
de l’état du monde l’année correspondante, et en relevant les conditions de mortalité àchaque âge de l’année. Graphiquement, cela correspond à calculer l’espérance de vie à
partir des valeurs correspondant à la bande verticale rouge représentée sur le diagrammede Lexis proposé à la Figure 4 9 . Cette méthode de calcul, bien que largement utilisée, neprend pas en compte le vieillissement des individus d’une cohorte donnée. Nous décidonsd’employer un modèle davantage prospectif, consistant à suivre les individus par cohorte,plutôt que de fixer une date puis de relever les conditions de mortalité à cette date. Sur
le diagramme de Lexis, cela correspond à lire les informations correspondantes à la bande
oblique bleue.
Les cohortes que nous décidons de suivre sont au nombre de 5. Il s’agit de celles desaïeux de la base, soit de 1800 à 1804, incluse. Pour chaque cohorte, en utilisant les dates denaissance et de décès, qui sont indiquées pour 813 551 des aïeux (soit 53% d’entre eux),nous calculons le nombre d’individus encore en vie ainsi que le nombre de décès pourchaque âge. Il est alors aisé de calculer la probabilité de survie à chaque âge, pour chaquecohorte. Nous confrontons nos estimations avec les valeurs issues des tables de mortalité
proposées par Vallin et al. (2001). Une légère complication apparaît alors, puisque lestables de mortalité de Vallin et al. (2001) commencent à partir de 1806, ce qui nousempêche de facto de comparer les probabilités de survie sur les premières années de vie
des aïeux de notre base 10 . Pour contourner ce manque d’informations historiques, nous
décidons de restreindre les estimations aux individus ayant survécu au moins jusqu’à leursixième année. Afin de faciliter la comparaison entre nos estimations et celles de référence,
9. Selon Vandeschrick (1992), la représentation graphique proposée à la Figure 4 serait attribuable àRoland Pressat.
10. Par la suite, nous calculerons des espérances de vie à la naissance à partir des tables de mortalité
complètes.

9

Figure 4. Diagramme de Lexis.
6
5

Âge

4
3
2
1
0

1800

1801

1802

1803

1804

Temps

Génération Génération fictive
Note : Les lignes verticales indiquent les dates, les lignes horizontales délimitent les âges exacts et les lignes obliquescroissantes représentent des lignes de vie. La bande oblique bleue représente une génération telle que nous la suivons
dans les données tandis que la bande verticale rouge correspond à une génération fictive pour l’INSEE lors du calcul del’espérance de vie à la naissance.

nous effectuons une moyenne par âge des probabilités de survie.
Nos estimations réalisées à partir des données de Geneanet ont tendance à fournir
une surestimation de la survie des individus, particulièrement en ce qui concerne leshommes, comme le montre le graphique de gauche de la Figure 5. L’estimation de laforce de mortalité, c’est-à-dire de la probabilité de décès instantané conditionnelle à unâge atteint, permet d’apporter un éclairage sur la surestimation de la survie des individus
dans nos données. L’on observe en effet sur le graphique de droite de la Figure 5 que nous
sous-estimons principalement la probabilité de décès des individus jeunes ainsi que celledes individus très âgés. Pour les individus dans l’entre-deux, i.e., ceux qui ont survécu au
moins jusqu’à leur vingt-cinquième anniversaire, mais pas au-delà de leur quatre-vingtdixième (ce qui représente deux tiers des aïeux) l’estimation est bien meilleure.
En effectuant cette fois l’analyse sur l’ensemble des individus de la base, non plus
en nous limitant aux individus ayant survécu au moins jusqu’à leur sixième année, nous
pouvons calculer l’espérance de vie à la naissance des individus, pour chacune de nos
cinq cohortes. Nous obtenons des valeurs de 41.8 années pour les femmes et 43.5 années
pour les hommes, pour les cohortes de 1800 à 1804. Ces espérances de vie à la naissancesont supérieures à celles que l’on peut calculer avec les tables de mortalité de Vallin et al.
(2001) pour la cohorte 1806, i.e., la première cohorte complète dans ces tables. En effet,
les valeurs obtenues sont de 38.1 années de vie espérée à la naissance pour les femmes et36.3 années pour les hommes.
Les données de généalogie collaboratives souffrent donc d’un biais dans l’estimation
de l’espérance de vie à la naissance. Nous souhaitons savoir si, en revanche, les différences
régionales sont plus fidèlement retranscrites. Pour ce faire, nous estimons l’espérance devie à la naissance dans chacun des départements, de nouveau pour les cohortes d’individus
de 1800 à 1804. Un excellent point de comparaison est fourni par van de Walle (1973), qui
estime, pour dix regroupements de cohortes différentes de femmes, les espérances de vie
10Figure 5. Comparaison des fonctions de survie (gauche) de force de mortalité (droite)
estimées pour les femmes et les hommes avec les estimations historiques réalisées à partirde tables de mortalité.
Probabilité de survie

Force de mortalité (en log)
0

1.00

0.75
-2
0.50
-4

0.25

0.00
10

20

30

40

50

60

70

80

-6

90 100 110

10

20

30

40

50

60

70

80

90 100 110

âge

Geneanet HistoriqueFemmes Hommes
Note : Les valeurs historiques sont calculées à partir des tables de mortalité de Vallin et al. (2001), disponibles en ligneà l’adresse suivante : http://www.lifetable.de/cgi-bin/country.php?code=fra. Les estimations sont réalisées conditionnellement au fait que les individus aient survécu au moins jusqu’à leur sixième année d’existence.

à la naissance par département français. Un de ces regroupements concerne les cohortes
de 1801 à 1810, sur lequel nous nous appuyons. Comme nos propres estimations souffrentd’un biais, la comparaison avec celles de la littérature n’est pas directement possible.
Nous décidons alors de calculer, pour nos données dans un premier temps, puis pour lesdonnées de van de Walle (1973) dans un second temps, les écarts d’espérance de vie parrapport à la moyenne régionale. Les résultats sont proposés sur les cartes de la Figure 6.
Globalement, les contrastes régionaux sont plutôt similaires entre les deux sources. On
peut toutefois noter une différence au niveau du triangle désigné par van de Walle (1973),
dont les pointes sont l’Ille-et-Vilaine, la Nièvre et la Girond, délimitant une région ayant
été sujette à une crise de mortalité.
Les résultats de cette dernière comparaison laissent penser qu’il peut être avisé de s’intéresser davantage à l’aspect spatial qu’offrent les données de généalogie collaborative.
Aussi, la section suivante s’oriente vers des analyses exploitant les indications géographiques fournies dans les enregistrements de Geneanet.

5

Dimension spatiale des données : sédentarité et migration
intérieure en France

Les informations proposées par les données de généalogie permettent non seulement
de s’intéresser aux aspects temporels de l’étude de la population passée, mais également
de se pencher sur un second aspect tout aussi riche : celui de la spatialité. En effet,
outre les dates associées aux événements de naissance, mariage ou de décès, les registres11

Figure 6. Espérances de vie à la naissance pour les femmes, par département.
Geneanetvan de Walle

-10
-5
0
5
10
15
Écart à la moyenne, par département (années)
Note : Les cartes indiquent les écarts d’espérance de vie à la naissance à la moyenne, par département, pour notre échantillon(gauche) et les estimations de van de Walle (1973) (droite). Les espérances de vie à la naissance sont estimées pour lescohortes de 1800 à 1804 pour nos données, tandis que celles de van de Walle (1973) concernent les cohortes de 1801 à 1810.

fournissent une indication du lieu, sous forme de coordonnées GPS 11 . Une étude de la migration est dès lors envisageable. La migration des individus dans le passé est un des sujets
au cœur d’un vaste champ de la littérature en démographie historique. Nous parlons icide migration interne, laissant les migrations vers l’international de côté. L’on distingue,
d’après Fine (1991, pp. 88–89), quatre types de phénomènes migratoires internes que nous
pouvons classer en fonction de leur rapport au temps, allant de la migration de courtedurée à celle de long terme : (i) les migrations alternantes, (ii) les saisonnières, (iii)celles temporaires et enfin (iv) les migrations définitives de glissement. Les migrations
alternantes sont liées au marché du travail. Elles caractérisent les déplacements fréquents
entre les lieux de domicile et de travail, qui ont lieu généralement quotidiennement. Les
migrations saisonnières concernent les déplacements de population en relation avec l’activité économique saisonnière, comme celle des récoltes agricoles en été. Dans ce cas, lesindividus émigrent de manière momentanée pour loger plus près des endroits dans lesquels l’activité économique s’est temporairement accrue le temps de la saison. Lorsquela saison s’achève, l’offre de travail diminue à nouveau et les travailleurs saisonniers retournent à leur point de départ. Les migrations temporaires concernent des déplacements
momentanés au cours d’une vie en lien avec un changement d’activité. Enfin, les migrations définitives de glissement caractérisent les déplacements pérennes d’individus : lesmontagnards vont remplacer les gens des plaines partis en villes. Les données collaboratives de généalogie ne permettent a priori pas d’étudier les deux premières catégories dephénomènes migratoires. Elles pourraient potentiellement s’attacher à décrire les migrations temporaires, en suivant les déplacements entre le lieu de naissance des individus etles lieux dans lesquels ils se marient, ont des enfants, puis décèdent. Malheureusement,
pour l’heure, les informations manquantes sont trop nombreuses pour pouvoir suivre detels parcours de vie. En revanche, à partir des données de naissance des individus, nous
11. Les lieux sont géolocalisés par Geneanet ; ces derniers fournissent des couples de coordonnées (longitude, latitude) pour chaque enregistrement, lorsqu’il a été possible d’identifier le lieu.

12pouvons utiliser les données de généalogie afin d’étudier le quatrième type de phénomène
migratoire, en suivant de génération en génération où naissent les individus.
Une première façon de décrire les migrations intergénérationnelles consiste à regarderà l’échelle des départements s’il existe des déplacements conséquents de la population.
Pour ce faire, nous comparons le département de naissance de nos individus nés entre
1800 et 1804 en France avec celui de leurs descendants. La carte de gauche de la Figure 7
indique que la majorité des enfants des individus à l’origine de l’étude sont nés dansle même département que leur aïeul. La proportion de petits-enfants à naître dans undépartement différent de celui leur ancêtre augmente légèrement, et il faut attendre la
génération des arrière-petits-enfants pour observer des distinctions régionales marquées.
Figure 7. Pourcentage de descendants nés dans un département différent de celui deleur aïeul, par département.
Enfants

Petits-enfants

20

40
Pourcentage

Arrière-petits-enfants

60

Note : Ces cartes indiquent le pourcentage d’enfants (gauche), petits-enfants (milieu) et arrière-petits-enfants (droite) nés
dans un département différent de celui de leur aïeul né entre 1800 et 1804 en France.

5.1

Migrations de courte et longue distanceUne analyse plus fine des déplacements est possible en s’intéressant non plus aux
départements de naissance, mais aux distances parcourues par les individus d’une génération à la suivante. Plus précisément, en utilisant les coordonnées des lieux de naissancedes individus nés en France entre 1800 et 1804 et en les confrontant à celles des lieux denaissance de leurs descendants, il est aisé de calculer les distances intergénérationnelles
parcourues par les français au XIXe siècle. La Figure 8 propose une visualisation graphique de ces distances. À l’instar des résultats mis en avant par Bourdieu et al. (2000),
nous observons une bimodalité dans la distribution, avec une forte masse observée pour lessédentaires et une seconde autour d’une dizaine de kilomètres. Nous constatons également
une diminution progressive au fil des générations du pourcentage de sédentaires 12 .
12. De plus amples informations sur les distances parcourues en fonction du genre des individus sontreportées dans la Tableau 6 en annexe.

13

Figure 8. Migration entre les générations.
Enfants

Petits-enfants

60%
40%
20%
0%

1

2

5 10

25 50 100

500

2500 10000

1

2

5 10

25 50 100

500

2500 10000

Arrière-petits-enfants
60%
40%
20%
0%

1

2

5 10

25 50 100

500

2500 10000

Distance (km)Note : Les graphiques montrent la distribution des distances séparant le lieu de naissance des individus de l’échantillon dulieu de naissance de leur plus proche parent, pour chaque génération.

Dans la littérature, il est coutume de caractériser les déplacements des individus en
fonction de la distance parcourue, en séparant les courtes des longues distances. Selon
Rosental (2004), au-delà d’une certaine distance de migration, les individus quittent unenvironnement plus ou moins familier, propre à leur commune. L’allongement de cettedistance entraîne dans le même temps, comme le fait remarquer Kesztenbaum (2008),
un accroissement des coûts, qu’ils soient économiques ou non. Ces coûts deviennent alors
un frein à la migration, que certaines catégories de la population sont plus enclines à
supporter. Les travaux de la littérature mettent en exergue l’existence d’un phénomène
de sélection positive des individus prenant part à la migration de longue distance. Un
premier facteur de sélection concerne le lieu de vie des individus, et oppose les milieux
urbains aux milieux ruraux. En effet, comme le rappelle Rosental (2004), il existe une
différence marquée entre les populations urbaines et rurales au XIXe siècle, les populations
urbaines ayant tendance à être plus attirées par les villes et plus disposées à parcourir
de longues distances. L’éducation est un autre facteur mis en avant, notamment par
Bourdieu et al. (2000) qui montrent que les migrations de proximité sont associées à desniveaux éducatifs relativement modestes comparés aux migrations de longue distance.
Bonneuil et al. (2008) associent ces dernières à la mobilité sociale.
Pour effectuer la distinction entre les migrations de courte de celles de longue durée,
il convient alors de déterminer une distance distance maximale au-delà de laquelle une
migration ne pourra plus être considérée comme courte. Nous retenons une valeur de
20km. À titre de comparaison, Rosental (2004), Bourdieu et al. (2000) et Kesztenbaum(2008) choisissent une valeur de 25km, 20km et 17km respectivement. Leur choix, tout
comme le nôtre, se fonde grosso modo sur la valeur médiane des distances parcourues
par les migrants. Comme indiqué dans la Tableau 2, la part de migrants de proximité est
quasiment égale à celle de migrants de longue distance (19.43% et 18.40%, respectivement)
pour les enfants des individus de la première génération. Par ailleurs, le choix d’une
distance de 20 km offre aussi l’avantage de rester dans un voisinage familier pour lesmigrants de courte distance.
Le Tableau 2 nous montre que la part des enfants des individus nés au début du XIXesiècle qui naissent dans le même endroit que leur parent s’élève à 62%, qu’elle diminue à
14

38% pour les petits-enfants et chute à 24% pour les arrière-petits-enfants. Dans le mêmetemps, nous notons que les migrations longues ont quant à elles progressé nettement plus,
relativement aux migrations courtes.
Tableau 2. Déplacements intergénérationnels en France, en pourcentages.

Sédentaires
Migrants de proximité
Migrant de longue distance

Enfants

Petits-enfantsArrière-petits-enfants

62,17
19,43
18,40

38,06
27,70
34,24

24,17
27,06
48,77

Note : Les sédentaires sont nés dans le même lieu que leur aïeul, les migrants de proximité sont nés à moins de 20 km
d’écart et les migrants de longue distance à plus de 20 km.

5.2Transitions entre les grandes et petites villes

À l’aide des coordonnées géographiques fournies dans notre échantillon, il est aisé deretrouver la commune de naissance des individus. Nous considérons que la commune denaissance renseignée correspond au lieu de vie des parents à ce moment. Le risque d’une
sur représentativité par rapport à la réalité des grandes communes est limité pour cetteépoque, puisque comme l’indique (Fine, 1991, p. 34), une grande majorité des accouchements (98%) s’effectuent à domicile à la veille de la Seconde Guerre mondiale.
Des informations relatives aux communes, comme la taille de leur population, peuvent
ensuite venir enrichir l’échantillon. Des tableaux de recensement de la population sont notamment disponibles à l’échelle des chefs-lieux et villes (Statistique Générale de la France,2010). Nous nous appuyons sur ces données, qui concernent les chefs-lieux et villes pourdéfinir quatre catégories, que l’on retrouve pour des raisons pratiques d’échantillonnagechez Fleury et Henry (1958) ou plus tard Blayo (1975b) :— grandes villes : plus de 50 000 habitants ;— villes moyennes : entre 10 000 et 50 000 habitants ;— petites villes : moins de 10 000 habitants ;— très petites villes : les villes qui ne sont pas présentes dans les registres de laStatistique Générale de la France.
En utilisant les statistiques de la population de 1836, les grandes villes sont au nombrede 9 : Paris, Lyon, Marseille, Bordeaux, Rouen, Toulouse, Nantes, Lille et Strasbourg. Lesvilles moyennes sont au nombre de 98 ; les petites sont 254 ; les très petites constituent lereste. Le découpage effectué nous donne une majorité de naissances dans les très petites
villes. En effet, on peut lire dans le Tableau 3 que 88% des individus nés à l’aube du
XIXe siècle sont nés dans une très petite commune. Leurs descendants sont également
majoritairement nés dans une très petite commune, mais l’on note que plus les générations
avancent, plus la part de naissance dans les moyennes et grandes villes augmente. Le déclin
observé dans les données à partir des petits-enfants, soit dans le début de la seconde moitié
du XIXe siècle coïncide avec la période d’amorce de l’exode rural retenue par Lemercier
et Rosental (2000). La faiblesse mesurée du déclin semble par ailleurs faire écho avec ce
que nous rappellent Fine (1991, p. 93), à savoir que l’exode rural s’intensifie plutôt au
XXe siècle.
Reste à savoir l’origine des changements dans la proportion d’individus à naître danschaque catégorie de ville. Pour apporter un élément de réponse, nous proposons deconstruire pour chaque génération, une matrice de transition conditionnelle au lieu de15

Tableau 3. Répartition des lieux de naissance des individus de l’échantillon en fonction
de la taille de la ville.
Type de commune
GrandeMoyennePetiteTrès petiteAïeux Enfants Petits-enfants
3,40
3,92
6,31
5,18
5,25
6,55
3,43
3,56
3,73
87,99
87,27
83,41

Arrière-petits-enfants
7,63
7,86
3,81
80,70

Note : Chaque colonne indique, pour une génération, le pourcentage d’individus de l’échantillon à naître dans chacune destrois catégories de villes.

Tableau 4. Déplacements transitoires conditionnels entre petites, moyennes et grandes
villes, en pourcentages.
EnfantsG
M
PTP

Petits-enfantsArrière-petits-enfants

G

M

P

TP

G

M

P

TP

G

M

P

TP

67,10
5,75
4,63
1,13

4,14
67,97
4,11
1,52

2,42
1,96
65,37
1,29

26,34
24,32
25,89
96,06

52,67
10,42
10,21
3,62

7,47
47,99
7,64
3,92

2,93
3,23
37,46
2,39

36,92
38,36
44,69
90,07

36,73
14,02
12,50
5,46

9,97
33,85
11,13
5,91

3,27
3,02
21,38
3,22

50,03
49,11
54,99
85,42

Note : Le tableau propose une matrice de transition conditionnelle pour chaque génération indiquant la fréquence denaissance des descendants dans une grande (G), moyenne (M), petite (P) ou très petite (TP) ville (en colonne), conditionnellement au lieu de naissance des aïeux (en ligne).

naissance des aïeux. Pour une génération donnée, nous classons les aïeux en fonction dela catégorie de ville dans laquelle ils sont nés. Puis, pour chaque catégorie de ville, nous
repérons le lieu de naissance des descendants et calculons la proportion à naître dans chacune des quatre catégories de villes. Les résultats sont consignés dans le Tableau 4. On
note une écrasante majorité de sédentaires parmi les descendants des personnes nées dansles très petites villes. Toutefois, la proportion de sédentaires décline légèrement d’une génération à l’autre, passant de 96% pour les enfants à 85% pour les arrière-petits-enfants,
au profit d’une compensation dans les moyennes et grandes villes principalement. Pourles aïeux nés dans des grandes et moyennes villes, le schéma est différent. On remarquecertes une part importante de sédentaires parmi les descendants, mais relativement moins
importante que celle des aïeux nés dans les très petites villes. Il ressort également un mouvement vers les très petites villes croissant au fur et à mesure des générations. En effet,
la proportion de descendants, dont les aïeux sont nés dans une grande ville, à naître dans
une très petite ville s’élève à 26% pour les enfants, et grimpe à 50% pour les arrière-petitsenfants. Il ne faut pas négliger que la majorité des individus naissent dans des très petites
communes pour chaque génération. Cela ne vient pas contredire l’amorce de l’exode rural
sur la seconde moitié du XIXe siècle. Une migration de 5% des individus nés dans une
petite ville vers une grande représente plus d’individus que 50% d’individus nés dans une
grande ville.

5.3

Le cas parisien

Qu’en est-il de l’émigration parisienne ? Nous souhaitons regarder s’il existe des faits
notables en relation avec l’émigration vers la capitale du pays.

16Une première vision de la migration vers la capitale consiste à regarder, pour chaquedépartement, le pourcentage des descendants nés à Paris. C’est ce que propose la Figure 9 13 . On note que pour les individus de la première génération, c’est-à-dire les enfants,
le pourcentage de descendants nés à Paris est faible pour la plupart des départements.
En moyenne, par département, un peu moins de 1% des enfants des individus nés entre
1800 et 1804 naissent à Paris. Il faut attendre la génération suivante pour commencer à
apercevoir davantage de mouvements vers Paris. La moyenne départementale de descendants à Paris passe de 0, 88% pour les enfants à 2, 73% pour les petits-enfants. Certains
départements se démarquent par des valeurs plus élevées, notamment la Gironde, pourlaquelle 8, 65% des petits enfants naissent à Paris. On relève également que les départements du sud et de l’ouest de la France se distinguent par des valeurs faibles. Enfin, pourla génération des arrière-petits-enfants, la moyenne départementale de naissances à Paris
grimpe à 4, 69%, avec un maximum de 11, 2% pour la Seine-et-Marne.
Figure 9. Pourcentage de migrants vers Paris.
Enfants

Petits-enfants

0

3

6
Pourcentage

Arrière-petits-enfants

9

12Note : Pour chaque génération (enfants à gauche, petits-enfants au milieu et arrière-petits-enfants à droite), et chaquedépartement à l’exception de Paris, les cartes indiquent le pourcentage de descendants nés à Paris.

Il semble se dégager de ces cartes un effet distance : plus le département est proche deParis, et plus la proportion de descendants à naître dans la capitale est élevée. C’est en
effet ce que l’on peut observer à la Figure 10, pour laquelle nous traçons le pourcentage dedescendants à paris en fonction de la distance des départements d’origine des aïeux à lacapitale 14 . Les tendances négatives supportent bien l’idée que plus les départements sontproches de Paris, plus la proportion de descendants à y naître sont élevées, et ce, quelleque soit la génération. De plus, plus on avance dans les générations, plus les proportions
moyennes sont importantes.
Pour poursuivre dans l’idée de l’effet de la distance sur les migrations à Paris, il est
possible de regarder ce qu’il se passe à une échelle spatiale plus restreinte, en se penchant
13. On exclut le département de Paris pour des soucis visuels, pour que le fort pourcentage associé à
ce département ne vienne pas gonfler l’échelle.
14. La distance entre les régions et Paris est calculée en utilisant la distance séparant les barycentres
des régions.

17Figure 10. Proportions départementales de descendants nés à Paris en fonction de ladistance séparant chaque département à la capitale.

Pourcentage

9

6

3

0
0

250

500

750

Distance à Paris (km)Enfants Petits-enfants Arrière-petits-enfants
Note : Chaque point représente la proportion de descendants d’un département (en vert pour les enfants, en turquoise
pour les petits-enfants et en mauve pour les arrière-petits-enfants) nés à Paris. La distance d’un département à la capitaleretenue ici est celle qui sépare le barycentre de ce département à celui de la région de Paris. Les lignes correspondent à unlissage de type loess.

désormais sur les migrations sortantes de Paris. Nous regardons spécifiquement les déplacements transitoires entre Paris, sa couronne et le reste de la France. Nous définissons
ici la couronne comme les alentours de Paris dans un rayon de 20km par rapport à ses
limites. Nous reportons dans le Tableau 5 des matrices de transition conditionnelles pourchaque génération, qui indiquent, conditionnellement au lieu de naissance des individus(à Paris ou dans sa Couronne), le lieu de naissance des descendants (à Paris, dans sa
Couronne ou ailleurs). Lorsque les aïeux sont nés à Paris, la proportion de leurs descendants à naître également à Paris est importante, mais décroît de génération en génération,passant de 79, 79% des enfants à 43.45% des arrière-petits-enfants. Tandis qu’une part
croissante des descendants naît dans la couronne de Paris, une part également croissante,mais relativement plus importante naît au-delà de la couronne de 20km entourant Paris.
Alors que l’on observe des mouvements progressifs de départs de la capitale, des flux
opposés s’observent dans la couronne. Tandis que seuls 4, 36% des enfants d’individus nés
dans la couronne de Paris naissent dans la capitale, ce pourcentage grimpe les générations
suivantes pour atteindre 11, 79% pour les arrière-petits-enfants.
Tableau 5. Déplacements transitoires conditionnels entre Paris et sa couronne.
Enfants

Aïeul

Paris
Couronne

Petits-enfantsArrière-petits-enfants

Paris

Couronne

Autre

Paris

Couronne

Autre

Paris

Couronne

Autre

74,79
4,36

3,56
79,65

21,64
15,99

55,04
6,77

9,07
68,42

35,89
24,81

43,45
11,79

8,98
58,19

47,58
30,02

Note : Le tableau propose une matrice de transition conditionnelle pour chaque génération indiquant la fréquence denaissance des descendants à Paris, dans sa couronne de 20km, ou plus loin (en colonne) conditionnellement au lieu denaissance des aïeux (en ligne).

18

Références
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22

A

Données
Tableau 6. Déplacements intergénérationnels en France en fonction du genre.
Enfants
FemmesPetits-enfants
HommesFemmesArrière-petits-enfants

HommesFemmesHommesDistance (km) %(% cum.) %(% cum.) %(% cum.) %(% cum.) %(% cum.) %(% cum.)

[0,1]
(1,2]
(2,3]
(3,4]
(4,5]
(5,6]
(6,7]
(7,8]
(8,9]
(9,10](10,11](11,12](12,13](13,14](14,15](15,16](16,17](17,18](18,19](19,20](20,21](21,22](22,23](23,24](24,25](25,50](50,75](75,100](100,150](150,200](200,Inf](62,24)(63,78)(66,04)(68,19)(70,28)(72,16)(73,66)(74,9)(75,99)(77,1)(77,88)(78,36)(78,88)(79,3)(79,74)(80,13)(80,51)(80,83)(81,14)(81,45)(81,67)(81,92)(82,19)(82,48)(82,67)(85,19)(86,75)(87,75)(89,47)(90,95)(100)(63,74)(65,55)(67,7)(70,11)(72,19)(73,7)(75,07)(76,31)(77,23)(78,05)(78,69)(79,39)(79,87)(80,22)(80,49)(80,92)(81,25)(81,6)(81,86)(82,13)(82,39)(82,64)(82,88)(83,04)(83,13)(86,13)(87,41)(88,51)(90,1)(91,44)(100)(38,54)(40,42)(43,08)(46,27)(48,97)(51,35)(53,54)(55,28)(56,82)(58,36)(59,5)(60,47)(61,4)(62,35)(63,14)(63,74)(64,47)(65,11)(65,78)(66,28)(66,71)(67,06)(67,4)(67,73)(67,98)(73,05)(75,89)(77,72)(80,55)(83,38)(100)(39,07)(40,94)(43,66)(46,55)(49,21)(51,78)(53,69)(55,29)(56,76)(58,05)(59,21)(60,12)(61,1)(61,9)(62,57)(63,37)(64,14)(64,71)(65,21)(65,69)(66,14)(66,6)(66,94)(67,4)(67,67)(73,03)(75,74)(77,56)(80,34)(82,83)(100)(24,32)(25,96)(28,16)(30,88)(33,47)(35,85)(37,89)(39,52)(41,07)(42,36)(43,7)(44,71)(45,74)(46,63)(47,44)(48,22)(48,9)(49,63)(50,31)(50,88)(51,43)(51,95)(52,49)(52,89)(53,22)(60,29)(63,97)(66,61)(70,83)(74,58)(100)(25,21)(27,03)(29,29)(31,95)(34,33)(36,67)(38,72)(40,52)(42,12)(43,59)(44,88)(45,99)(47,13)(47,97)(48,82)(49,71)(50,4)(51,07)(51,71)(52,35)(52,85)(53,29)(53,7)(54,13)(54,48)(61,46)(65,41)(68,11)(72,19)(75,7)
(100)

62,24
1,55
2,26
2,15
2,1
1,88
1,5
1,24
1,09
1,11
0,78
0,49
0,52
0,42
0,44
0,39
0,38
0,32
0,31
0,32
0,22
0,25
0,28
0,29
0,19
2,51
1,57
1
1,72
1,48
9,05

63,74
1,82
2,15
2,41
2,08
1,51
1,37
1,25
0,92
0,82
0,64
0,69
0,49
0,35
0,27
0,43
0,33
0,35
0,26
0,27
0,26
0,24
0,24
0,16
0,09
3
1,27
1,11
1,59
1,34
8,56

38,54
1,88
2,66
3,19
2,7
2,39
2,18
1,75
1,54
1,53
1,14
0,97
0,93
0,95
0,79
0,6
0,73
0,63
0,67
0,5
0,43
0,35
0,34
0,33
0,25
5,07
2,84
1,84
2,83
2,82
16,62

39,07
1,88
2,71
2,89
2,67
2,57
1,91
1,61
1,46
1,3
1,16
0,91
0,98
0,8
0,67
0,8
0,77
0,57
0,5
0,49
0,45
0,46
0,34
0,46
0,28
5,36
2,7
1,82
2,78
2,49
17,17

24,32
1,64
2,2
2,72
2,59
2,38
2,04
1,62
1,55
1,29
1,34
1,01
1,03
0,89
0,81
0,78
0,68
0,73
0,69
0,57
0,55
0,52
0,54
0,4
0,32
7,07
3,68
2,63
4,23
3,75
25,42

25,21
1,82
2,26
2,66
2,39
2,34
2,05
1,8
1,6
1,47
1,29
1,11
1,14
0,84
0,85
0,89
0,69
0,66
0,65
0,64
0,5
0,44
0,41
0,43
0,35
6,97
3,95
2,71
4,08
3,5
24,3

Davantage d’informations relatives aux données sont présentées sur l’annexe en ligne :https://3wen.github.io/genealogie_fr/.

23