Le quotidien et les missions-clés du data analyst santé dans les technologies médicales en France

Les technologies médicales évoluent à un rythme inédit en France : intelligence artificielle, dispositifs connectés, télésanté deviennent monnaie courante. Mais derrière ces innovations, une ressource précieuse les alimente et guide leur développement : la donnée de santé. En 2022, le marché français de la santé connectée pesait déjà près de 3 milliards d’euros (source : France Biotech). Face à cet afflux massif d’informations, le rôle du data analyst spécialisé en santé s’est hissé au rang de poste stratégique.

Le data analyst santé, souvent appelé « analyste de données médicales », se situe à l’interface entre la technique, la statistique et le secteur médical. Il transforme la donnée brute (dossiers patients, données issues d’objets connectés, répertoires médicaux, essais cliniques) en information utile pour la décision, la recherche, le développement de nouveaux outils, ou l’optimisation des soins.

1. Collecter et organiser des données de santé complexes

• Structuration : Il travaille sur des bases de données hétérogènes : dossiers médicaux électroniques (DME), images issues de l’imagerie médicale, logs d’appareils connectés.
• Nettoyage et mise en qualité : La donnée de santé, par nature sensible et souvent fragmentée, nécessite un nettoyage méticuleux et une harmonisation des formats.
• Garantie d’anonymisation : En France, le RGPD et la CNIL imposent des normes strictes : le data analyst anonymise ou pseudonymise les données avant toute exploitation.

2. Analyser et interpréter pour guider la santé de demain

• Exploration statistique : Il réalise des analyses descriptives et prédictives : par exemple, détecter des tendances dans la survenue de pathologies, ou anticiper les ré-hospitalisations.
• Visualisation des données : Il imagine des tableaux de bord interactifs et des infographies avancées pour rendre les résultats lisibles : par exemple via PowerBI, Tableau, ou Python et ses bibliothèques (Matplotlib, Seaborn).
• Appui à la recherche : En R&D, il participe à la publication de rapports pour soutenir essais cliniques, validation d’algorithmes ou invention de dispositifs médicaux.

3. Collaborer à la conception et à l’amélioration d’outils médicotechniques

• Développement d’IA et d’algorithmes : En binôme avec des data scientists et des ingénieurs, il participe à l’entraînement et à l’évaluation d’algorithmes de diagnostic assisté (par exemple pour la détection de tumeurs sur IRM).
• Évaluation de dispositifs médicaux : Il analyse les retours utilisateurs et les signaux faibles de fonctionnement provenant des équipements médicaux (pompes connectées, dispositifs implantables, etc.).

4. Assurer la compliance légale et éthique

• Sensibilité à l’éthique : Il alerte sur les biais potentiels dans l’analyse (surreprésentation de certaines catégories de patients, etc.), et contribue à l’éthique du “data sharing”.
• Veille réglementaire : Il reste informé sur les normes et recommandations françaises (Haute Autorité de Santé, ANSM) et européennes (RGPD, MDR).

En France, près de 1 500 entreprises sont actives dans les medtechs (source : Snitem). Les missions du data analyst varient selon leur taille et leur domaine :

• Start-up et PME : Polyvalence obligatoire : le data analyst porte parfois la double casquette analyste-développeur, et travaille main dans la main avec les fondateurs.
• Groupes hospitaliers et CHU : Son travail alimente plateformes de télémédecine, EDS (Entrepôts de Données de Santé), et projets de recherche publique (comme le Health Data Hub).
• Grands groupes industriels : Collaboration internationale et besoins de standardisation : il agit souvent au contact de regulatory affairs managers et de data scientists sur des projets multi-pays.

Le métier ne se limite pas à la maîtrise d’Excel ! Voici les outils et savoir-faire essentiels :

• Programmation data : Maîtrise de Python (Pandas, NumPy), R, SQL ; initiation à Spark pour le big data.
• Visualisation : Utilisation de PowerBI, Tableau, Matplotlib, Dash.
• Data privacy et sécurité : Sensibilisation Cybersécurité et réglementations (CNIL, hébergement HDS, preuves d’audit).
• Connaissance médicale : Comprendre les nomenclatures (CIM-10, SNOMED CT), dialoguer avec médecins et chercheurs.

Selon une enquête de l’APEC (2023), 82 % des recruteurs recherchent désormais des profils sachant communiquer efficacement avec les pôles métiers (soignants, ingénieurs biomédicaux, data scientists) : la capacité à vulgariser les analyses est donc primordiale.

• Cancer et IA : Au CHU de Strasbourg, des data analysts ont consolidé 50 000 dossiers patients pour entraîner un algorithme de détection précoce du cancer du poumon, réduisant le délai de diagnostic de 30 % (source : Le Monde, 2023).
• Dispositifs connectés : Chez Withings, le data analyst croise les relevés de milliers d’utilisateurs de tensiomètres connectés, pour repérer des signaux d’alerte populationnels et améliorer la précision prédictive des alertes santé (source : Withings Presse).
• Télémédecine et hôpitaux : Au sein de l’AP-HP, l’analyse des données de télésurveillance cardiaque a permis d’identifier des groupes de patients à risque, optimisant la priorisation des consultations.

Selon LinkedIn France (rapport Emplois émergents 2024), le métier de data analyst santé figure parmi les 10 fonctions les plus dynamiques, porté par la loi Ma Santé 2022 et la généralisation des SIH (systèmes d’information hospitaliers). Les profils ayant déjà 2 à 5 ans d’expérience bénéficient d’une augmentation salariale moyenne de 15 % en 2024 (source : Fed Santé).

Les enjeux d’aujourd’hui préfigurent ceux de demain : la donnée génomique, la médecine personnalisée, la e-santé à large échelle, imposent aux data analysts de se réinventer continuellement. L’automatisation des diagnostics, la surveillance à distance ou l’analyse en temps réel ouvriront des défis passionnants.

• Spécialisation croissante : Certains se focalisent sur l’analyse d’images médicales, la data clinique, ou le health data compliance.
• Travail hybride : Nombre d’acteurs recrutent désormais en télétravail partiel, avec des collaborations européennes et internationales.
• Tech for good : Ce métier attire de plus en plus de talents motivés par l’impact social et l’utilité concrète de leur travail.

• Contribuer à l’innovation médicale : chaque projet abouti peut impacter rapidement la prise en charge des patients.
• Évoluer dans un environnement stimulant : le secteur cumule expertise scientifique, avancées technologiques et forte dimension humaine.
• Bénéficier de perspectives françaises et internationales : de nombreux centres R&D recrutent à Paris, Lyon, Toulouse, mais aussi pour des projets européens via le Health Data Hub, EIT Health, etc.

Pour mieux comprendre ce métier ou s’y préparer, il existe plusieurs masters spécialisés (Sorbonne Université, Université de Paris Cité, ENSAI), et des formations continues pour professionnels de santé souhaitant pivoter vers la data. Parmi les réseaux à suivre : le Comité Data Science Santé, le Snitem, et de nombreux meetups sur la HealthTech à Lyon, Nantes ou Bordeaux.

Le data analyst santé est ainsi devenu une pièce maîtresse pour conjuguer progrès technologique et qualité des soins. Ceux qui choisissent ce métier s’offrent l’opportunité d’apporter une contribution tangible à la santé de demain, en France comme à l’international.