Quelle formation choisir pour devenir data scientist en santé en France ?

Le métier de data scientist en santé attire des profils aux parcours diversifiés, venus autant du monde des sciences exactes que du domaine médical. Les trajectoires universitaires suivantes représentent les principales voies vers ce métier en France :

• Licence scientifique (mathématiques, informatique, physique, statistique), souvent complétée par un master avec spécialisation en data science ou santé numérique.
• Cursus universitaires en bioinformatique, biostatistique ou santé publique, avec un renforcement en intelligence artificielle ou apprentissage automatique.
• Écoles d’ingénieurs (informatique, mathématiques appliquées, ingénierie biomédicale) proposant des majeures en santé numérique ou data science biomédicale.
• Formations de santé classiques (médecine, pharmacie), complétées par des DU, masters ou certifications en analyse de données.

Cette diversité est la force du secteur. Selon l’Association Française des Data Scientists (AFDS), près de 40 % des data scientists en poste viennent pourtant d’une formation initiale purement scientifique ou informatique, avant d’acquérir petit à petit la connaissance du monde médical (AFDS, 2023).

Licences et bachelors : une base scientifique essentielle

Le socle commun passe souvent par une licence générale :

• Licence Mathématiques : permet d’acquérir la rigueur et la logique nécessaires à l’analyse statistique et algorithmique.
• Licence Informatique : ouverture vers la programmation, la manipulation de bases de données, l’intelligence artificielle.
• Licence Physique ou Mathématiques et Informatique Appliquées aux Sciences (MIASHS) : pour une vision intégrée des méthodes.

À ce stade universitaire, la spécialisation en santé n’est pas systématique. Toutefois, de plus en plus de programmes proposent aujourd’hui des options ou des modules “données de santé”, témoignant de la transversalité du sujet.

Masters spécialisés : la clé de voûte

C’est au niveau master que le parcours se personnalise vraiment et que s’opèrent les passerelles vers la santé. Cette étape permet de choisir des spécialisations ciblées, déterminantes pour l’insertion professionnelle :

• Master Intelligence Artificielle, Data Science, ou Statistiques : de nombreux parcours scientifiques incluent aujourd’hui des modules liés à la santé (analyse de données hospitalières, IA médicale, visualisation de données en biologie, etc.). Le master Data Science de l’Université Paris Saclay, ou celui de Sorbonne Université, comptent parmi les références françaises.
• Master Biostatistique, Bioinformatique ou Informatique de la Santé : parfaits pour développer une double compétence santé – numérique (ex : Master Bio-Informatique Paris Diderot, Master Biostatistique Santé Université Lyon 1).
• Master Santé Publique, Parcours Santé Numérique : à destination des profils issus du monde médical ou paramédical, qui souhaitent s’orienter vers l’analyse de données pour la recherche clinique, l’épidémiologie ou les registres hospitaliers (ex : Master SHS parcours Santé Publique et Numérique à Bordeaux).
• Master spécialisé en école d’ingénieurs ou écoles de commerce : une minorité de grandes écoles (Polytechnique, CentraleSupélec, Télécom ParisTech, ESSEC) proposent des doubles diplômes associant gestion de santé, analyse de données et management de l’innovation médicale.

La participation à des projets de recherche, l’engagement dans des concours d’IA ou de datathon santé, et des stages dans le secteur hospitalier ou biotechnologique apportent une valeur ajoutée importante.

Pour répondre à la complexité des données biomédicales et à la régulation en santé (RGPD, éthique, sécurité), les profils formés à la fois en sciences des données et en santé sont choyés par les employeurs.

• Médecin ou pharmacien + master/DU en data science : les cursus comme le DU “Intelligence Artificielle et Santé” (Sorbonne Université), ou le master “Santé publique – numérique” permettent aux professionnels de santé d’acquérir la maîtrise de l’analyse avancée.
• Ingénieur informatique/biomédical + formation complémentaire en santé ou biologie : dispositifs proposés par plusieurs écoles (INSA Lyon, EPITA biomédical, CentraleSupélec), souvent en partenariat avec des laboratoires hospitaliers.
• Double licence mathématiques/informatique et biologie : parcours sélectifs conçus conjointement par les facultés scientifiques et médicales. L’Université PSL propose ainsi une licence Sciences pour la Santé orientée bio-informatique et modélisation.

L’événementiel universitaire et les stages croisés (hôpital – laboratoire privé, medtech – start-up healthtech) permettent par ailleurs de bâtir un réseau utile à l’insertion. D’après la Fédération Nationale des Métiers de la Santé Publique, 78 % des jeunes diplômés déclarent avoir trouvé leur premier emploi grâce à leur double compétence (FNSP, Enquête 2022).

Les data scientists du secteur santé doivent maîtriser :

• La modélisation mathématique et les statistiques avancées (régression, classification, réseaux neuronaux, etc.)
• La programmation (Python, R, SQL, TensorFlow, PyTorch…)
• Les bases de données médicales (HL7, FHIR, logiciels hospitaliers, registres cliniques…)
• Les réglementations spécifiques (anonymisation, protection des données, qualité et sécurité, RGPD…)
• Les enjeux d’éthique et de responsabilité dans le traitement des données de santé

Pour renforcer leur employabilité et se tenir à jour, les étudiants et professionnels optent souvent pour :

• Des modules en ligne certifiants (MOOC sur Coursera, FUN, Udemy : ex : “AI for Medicine”, “Practical Data Science in Health Care”)
• Les certificats proposés par des sociétés savantes (Société Française de Statistique Médicale, SFdS, IEEE Health Informatics)

Les écoles d’ingénieurs jouent un rôle moteur dans la formation des data scientists en santé. Souvent accessibles après classe prépa ou sur dossier après la licence, elles proposent :

• Des cycles intégrés incluant mathématiques appliquées, programmation, biostatistique
• Des majeures ou parcours « ingénierie de la santé et de l’innovation », alliant cours théoriques et immersion dans les structures hospitalières ou industrielles
• Des projets réels menés avec des CHU, des entreprises de medtech ou de biotechnologie

Quelques exemples notables :

• EPITA (Majeure Biotech et Santé Numérique)
• CentraleSupélec (Majeure Data Science et Santé)
• Mines Saint-Étienne (Ingénieur en informatique – parcours santé numérique)

Cette approche professionnalisante rapproche les attentes du marché et la formation, facilitant l’accès direct à des postes de data scientist, data analyst ou chef de projet IA en santé dès la sortie de l’école.

Le domaine de la santé numérique n’est pas réservé aux jeunes diplômés. De plus en plus de professionnels issus de l’IT, du biomédical, ou des statistiques appliquées se réorientent via :

• Les Diplômes Universitaires (DU) spécialisés (ex : DU Data Scientist Santé de l’Université de Paris, DU Big Data en santé de Toulouse III)
• Les Certificats et cycles courts proposés par les grandes écoles (CentraleSupélec, ENSAE, Sciences Po Health Data)
• Les formations à distance accréditées (MOOC, e-learning universitaire), permettant d’acquérir une expertise progressive sans interrompre son activité professionnelle

Cet élan est d’autant plus vrai que les besoins en santé numérique connaissent une croissance à deux chiffres chaque année, dans le public comme le privé (source : Les Échos, 2023).

Le métier de data scientist en santé évolue vite. Les employeurs – hôpitaux connectés, start-up, industriels, assurance santé, laboratoires pharmaceutiques – recherchent des esprits curieux, prêts à apprendre en continu, mais valorisent plus que jamais :

• La capacité à dialoguer avec les soignants, les chercheurs, les ingénieurs
• L’expérience dans des environnements fortement réglementés (médicaments, dispositifs médicaux, santé publique…)
• La pratique du travail en équipe pluridisciplinaire
• L’ouverture internationale, via des stages à l’étranger ou la maîtrise de l’anglais scientifique

L’intégration de modules d’IA générative, de cybersécurité, ou de simulation numérique en santé s’accentue dans les cursus proposés, rendant la formation plus riche mais aussi plus sélective. Ceux qui s’engagent dans cette voie doivent ainsi faire preuve d’adaptabilité et cultiver leur curiosité, car la transformation du secteur n’en est qu’à ses débuts.

Le chemin pour devenir data scientist en santé se dessine à l’intersection d’une solide formation scientifique, de compétences numériques étendues et d’une compréhension profonde de l’écosystème médical. Si la voie la plus directe reste celle des licences scientifiques suivies de masters spécialisés, les doubles cursus et les passerelles entre domaines (santé, informatique, data science) sont de plus en plus reconnus et valorisés par les recruteurs.

La diversité des origines et des formations – du médecin passionné par la donnée, à l’ingénieur fasciné par la biologie – fait la richesse de ce métier, et garantit un renouvellement constant de l’innovation dans la santé numérique. Un secteur exigeant, mais où l’opportunité de bâtir une carrière utile et impactante n’a jamais été aussi accessible.