diff --git a/R/creer_graphique_series_temporelles_prix.R b/R/creer_graphique_series_temporelles_prix.R
index 4246990308ff78d2d6d0f7ccbce0c6c6e91fdbf5..f1873cdae488d4a7897d2b37d0f0e81a636b96d1 100644
--- a/R/creer_graphique_series_temporelles_prix.R
+++ b/R/creer_graphique_series_temporelles_prix.R
@@ -1,8 +1,8 @@
 #' graphique sur l'évolution du prix de vente des biens.
 #'
 #' @param data Le dataframe.
-#' @param type_logement Appartements ou Maisons.
-#' @param type_indicateur Cumul annuel ou valeur trimestrielle.
+#' @param type_logement "Logements", "Appartements" ou "Maisons".
+#' @param type_indicateur "Cumul annuel" ou "valeur trimestrielle".
 #' @param type_zone Liste des types de zonage à intégrer dans la facette.
 #' @param titre Le titre du graphique.
 #' @param bas_de_page Le bas de page du graphique.
@@ -11,7 +11,7 @@
 #'
 #' @return Un graphique ggplot2.
 #' @export
-#' @importFrom dplyr filter mutate group_by summarise select case_when
+#' @importFrom dplyr filter mutate group_by summarise select case_when arrange
 #' @importFrom forcats fct_drop
 #' @importFrom ggplot2 ggplot aes geom_line geom_point theme scale_x_date scale_y_continuous labs facet_wrap element_line geom_text
 #' @importFrom scales dollar_format
@@ -25,42 +25,40 @@ creer_graphique_series_temporelles_prix <- function(data = indic_ecln,
                                                     bas_de_page = "",
                                                     type_facet = "classique",
                                                     ncol_facet = 3) {
-  indic <- c("PrixM2 - Logements")
-  if (type_logement == "Maisons") {
-    indic <- c("PrixM2 - Maisons")
-  }
-  if (type_logement == "Appartements") {
-    indic <- c("PrixM2 - Appartements")
-  }
+  indic <- paste0("PrixM2 - ", type_logement)
+
   data_prep <- data %>%
+    # mutate(Valeur = case_when(
+    #   CodeZone %in% c("53", "72") ~ NA_real_,
+    #   year(Periode) %in% c(2018, 2019) & CodeZone == "49" ~ NA_real_,
+    #   TRUE ~ Valeur)) %>%
     dplyr::filter(
+      # .data$Periode >= (max(.data$Periode) - months(42)),
       .data$Indicateur %in% indic,
       .data$TypeIndicateur == type_indicateur,
       .data$TypeZone %in% type_zone
     ) %>%
+    # COGiter::filtrer_cog(reg = "52", garder_supra = ">") %>%
     dplyr::mutate(
       Zone = forcats::fct_drop(.data$Zone),
       Indicateur = stringr::str_split_fixed(.data$Indicateur, " - ", 2)[, 1]
     )
 
+  ymoy <- 0.5 * (min(data_prep$Valeur, na.rm = TRUE) + max(data_prep$Valeur, na.rm = TRUE) )
+
   # creation des annotations pour zonages avec aucune donnée
   annotations <- data_prep %>%
+    dplyr::arrange(.data$Zone, .data$Periode) %>%
+    dplyr::filter(is.na(.data$Valeur) | (is.na(dplyr::lead(.data$Valeur)) & .data$Periode != max(.data$Periode))) %>%
     dplyr::group_by(.data$Zone) %>%
-    dplyr::summarise(som_valeur = sum(.data$Valeur,na.rm=TRUE)) %>%
-    # dplyr::mutate(Zone= as.character(.data$Zone)) %>%
-    dplyr::mutate(
-      x = mean(range(data_prep$Periode)),
-      y = 4000,
-      Indicateur = "xx") %>%
-    dplyr::mutate(mon_texte = dplyr::case_when(
-      som_valeur == 0 ~ "Donn\u00e9es\nnon disponibles\nen raison\ndu secret\nstatistique",
-      TRUE ~ ""
-    )) %>%
-    dplyr::mutate(color_axe_y = dplyr::case_when(
-      som_valeur == 0 ~ "red",
-      TRUE ~ "black"
-    )) %>%
-    dplyr::select(-som_valeur)
+    # Envisager un groupement différent pour gérer la discontinuité des période sans données ?
+    dplyr::summarise(x1 = min(Periode, na.rm = TRUE) + days(30),
+                     x2 = max(Periode, na.rm = TRUE),
+                     y = dplyr::coalesce(dplyr::first(Valeur, na_rm = TRUE), ymoy),
+                     Indicateur = "message") %>%
+    dplyr::mutate(mon_texte = dplyr::if_else(y != ymoy, "Secret\nstatistique",
+                                      "Donn\u00e9es\nnon disponibles\nen raison\ndu secret\nstatistique"))
+
 
   p <- ggplot2::ggplot(
     data_prep,
@@ -82,7 +80,8 @@ creer_graphique_series_temporelles_prix <- function(data = indic_ecln,
                    axis.text.x = element_text(size=11, hjust=-0.1),
                    axis.line = element_line(size = 0.5, linetype = "solid")) +
     ggplot2::scale_x_date(date_labels = "%y", expand = c(0, 0), date_breaks = "1 year") +
-    ggplot2::scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(big.mark = " ", decimal_mark = ",", prefix = "", suffix = " \u20ac",accuracy = 1)) +
+    ggplot2::scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(big.mark = " ", decimal_mark = ",",
+                                                               prefix = "", suffix = " \u20ac",accuracy = 1)) +
     gouvdown::scale_color_gouv_discrete(palette = "pal_gouv_fr") +
     ggplot2::labs(
       title = titre,
@@ -98,22 +97,18 @@ creer_graphique_series_temporelles_prix <- function(data = indic_ecln,
   if (nlevels(data_prep$Zone) > 1) {
     if (type_facet == "classique") {
       p <- p +
-        ggplot2::facet_wrap(~ .data$Zone, scales = "free", ncol = ncol_facet)
+        ggplot2::facet_wrap(~ .data$Zone, scales = "fixed", ncol = ncol_facet)
     }
 
     if (type_facet == "grille") {
       p <- p +
-        geofacet::facet_geo(~Zone, grid = mygrid, scales = "free", drop = TRUE)
+        geofacet::facet_geo(~Zone, grid = mygrid, scales = "fixed", drop = TRUE)
     }
   }
 
-  p <- p +
-   ggplot2::geom_text(data = annotations,
-                              ggplot2::aes(x = x,
-                                           y = y,
-                                           label = mon_texte),
-                              color = "blue",
-                              size = 4)
+
+    p + ggplot2::geom_text(data = annotations, ggplot2::aes(x = x1, y = y, label = mon_texte),
+                           color = "blue", size = 3, hjust = "left", )
   # ggplot2::scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(big.mark = " ", decimal_mark = ",", prefix = "", suffix = " \u20ac"))