Mohammad

Le texte vient mot pour mot du Wiktionnaire, le dictionnaire libre écrit par ses contributeurs (copie du 1er oct. 2026). On ne réécrit rien : on convertit seulement les modèles en texte et on retire les dates d’attestation et les références. Un passage signalé douteux par les contributeurs, ou qui cite un site commercial de prénoms, n’est jamais affiché.

« Plus vieille racine » = la langue la plus ancienne que cite l’article, pas une certitude d’historien. Une erreur ? Elle se corrige sur le Wiktionnaire, jamais chez nous. La famille réunit les variantes citées par le Wiktionnaire et par Wikidata (« dit être le même que »), quand elles ont leur page ici. Pas de date de fête : aucune source libre n’est assez fiable.

Combien de fois la moyenne. Pour chaque département, on compare les Mohammad nés entre 1999 et 2025 à ceux qu’on attendrait si le prénom était donné partout pareil (la part du département dans toutes les naissances de l’état civil, 1998-2025). Seules comptent les années où au moins 75 % des Mohammad sont localisables. Pour ne pas exagérer les petits départements, l’indice est tiré vers 1 : (observés + 5) / (attendus + 5). Pas de valeur sous 5 naissances attendues : hachures. Un département n’est cité que s’il dépasse 1,25 et que son intervalle crédible à 90 % reste au-dessus de 1. C’est le département de naissance, pas de domicile.

Décennie par décennie. Le fichier départemental de l’Insee ne contient un prénom, une année, que s’il y a été donné au moins 3 fois : 71 % des Mohammad sont ainsi localisables. Avant 1998, les totaux de naissances par département sont trop incomplets pour calculer un indice : on montre les naissances elles-mêmes (décennies d’au moins 100 naissances localisables).

Berceau. Le département où le prénom était le plus sur-représenté au moment de son décollage (1972-2004), avec le même indice tiré vers 1 (totaux publiés du fichier).

Centre de gravité, capitale. Moyenne des centres des départements de métropole (pondérés par leur population), pondérée par les naissances de Mohammad. La capitale est la commune de plus de 2 000 habitants la plus proche de ce point : un repère, pas un lieu de naissance. Un trajet n’est retenu qu’au-delà de 50 km, de deux fois l’incertitude des centres, et s’il ne reproduit pas celui de l’ensemble des naissances.

Local ou national. La part des Mohammad qu’il faudrait faire déménager pour qu’ils soient répartis comme tous les bébés (indice de Hoover, corrigé du hasard). National sous 15 %, régional à partir de 30 %, très local au-delà de 50 %.

Pour un prénom récent, toutes les courbes « qui montent depuis 2000 » se ressemblent : la corrélation ne trie plus rien. On prend donc les prénoms du même sexe dont le record (en part des naissances) tombe à un an près la même année, avec entre trois fois moins et trois fois plus de bébés ces trois dernières années.

Même style : part moyenne par décennie depuis 1900 (55 %), époque du pic (15 %), longueur (15 %) et deux dernières lettres (15 %), méthode de DataPrenom (data/derive). Seulement les prénoms donnés au moins 20 fois depuis 2000.

Vivants : naissances de chaque année depuis 1900 (Insee) multipliées par la probabilité d’être encore en vie au 1er janv. 2026. Rareté : ces vivants divisés par toute la population résidente au 1er janv. 2026. Commune : celle dont la population (2023) est la plus proche du nombre de Mohammad vivants ; c’est une image pour se représenter le nombre, pas une équivalence.

Croiser un Mohammad : 1 − (1 − part des Mohammad)^{taille du groupe}, comme si les gens étaient tirés au hasard dans toute la France. En vrai, les prénoms se regroupent par âge, par région et par milieu : la chance est souvent un peu plus forte.

Classe de CP : part des Mohammad parmi les bébés de ton année de naissance (filles et garçons) × nombre moyen d’élèves par classe à ta rentrée en CP, 6 ans plus tard (DEPP). Quand la DEPP ne publie pas le CP seul, on prend la taille des classes d’élémentaire, un peu plus grande ; les valeurs interpolées ou estimées sont précédées de « environ ». La classe « moyenne » est un modèle : tous les élèves nés la même année, prénoms tirés au hasard.