Comment fonctionne SanteScope ?

SanteScope analyse les données publiques de santé pour produire un diagnostic territorial accessible à tous. Tout est transparent, reproductible et open data.

Données et calcul

Sources de données

SanteScope utilise exclusivement des données ouvertes publiées par des institutions publiques françaises. Aucune donnée personnelle ou médicale individuelle n’est utilisée.

DREESAccès aux soins (APL)

INSEERevenus, démographie

FINESSÉtablissements de santé

DGFiPBudget communal

IGNContours géographiques

La PosteCode postal → INSEE

Dernière mise à jour des données : 2022-2023 selon les sources.

Score public 0-10

Le score combine 3 indicateurs d’accès aux soins (75% du score) et 2 indicateurs de contexte territorial(25%). Le résultat est une note de 0 à 10, où 10 = meilleur accès aux soins.

Accès aux soins (75%)

Accès aux soins (APL) — 30%Consultations accessibles par habitant (distance + disponibilité)

Temps d'accès urgences — 25%En minutes, au service le plus proche

Ratio pharmacies — 20%Nombre pour 10 000 habitants

Contexte territorial (25%)

Pression démographique — 15%Part des 75+ × déficit d'accès (APL). Ne pénalise que si l'accès est insuffisant.

Précarité d'accès — 10%Revenu bas × éloignement urgences. Ne pénalise que si l'accès est éloigné.

Indicateurs de contexte: l’âge et le revenu ne pénalisent le score que lorsque l’accès aux soins est effectivement déficient. Une commune âgée mais bien dotée en médecins n’est pas pénalisée.

Classes A à E: chaque classe représente 20% des communes (quintiles). C’est une position relative nationale, pas un seuil absolu médical.

Modèles et comparaisons

Profils-types (clusters)

Les communes sont regroupées en 6 profils-typespar une méthode statistique (K-means) basée sur 5 indicateurs bruts : APL, temps d’accès urgences, ratio pharmacies, part des 75+ et revenu médian. Chaque profil rassemble des communes aux caractéristiques similaires.

Le nom du profil (ex : « Rural isolé », « Périurbain bien doté ») est attribué en fonction des indicateurs dominants du groupe. Cliquer sur le badge de cluster dans le diagnostic mène à la fiche détaillée du profil-type.

Communes jumelles

Pour chaque commune, SanteScope identifie des communes comparables (« jumelles ») selon deux critères :

Même classe de densitéGrille communale INSEE (4 niveaux)

Population comparable0.67× à 1.5×, avec élargissement auto

Parmi ces jumelles, trois catégories sont identifiées :

Modèles — communes dont l’APL a progressé (≥ +0.3 point)
Trajectoire — communes avec une dynamique récente positive
Avertissements — communes similaires dont la situation s’est dégradée

Les corrélations observées ne sont pas des liens de cause à effet.

Détection d'anomalies (réseau de neurones)

Un autoencoder (réseau de neurones) apprend le profil « normal » des communes à partir de 16 indicateurs. Quand une commune diverge fortement de ce que le modèle attend, elle est signalée comme « profil atypique » ou « profil remarquable ».

Les 16 indicateurs utilisés :

Accessibilité médecins (APL)Consultations accessibles par habitant — DREES

Revenu médianRevenus des ménages — INSEE FiLoSoFi

Part des 75+Population âgée — INSEE RP2020

Temps d'accès urgencesMinutes jusqu'au SAU le plus proche — DREES

Ratio pharmaciesPharmacies pour 10 000 habitants — FINESS

Population (log)Taille de la commune — INSEE

DensitéHabitants par km² — INSEE

Distance hôpitalKm jusqu'à l'établissement hospitalier le plus proche — FINESS

Budget communal/habRecettes de fonctionnement par habitant — DGFiP

Prévalence diabèteTaux départemental — Assurance Maladie

Prévalence cardiovasculaireTaux départemental — Assurance Maladie

Prévalence cancersTaux départemental — Assurance Maladie

Prévalence respiratoireTaux départemental — Assurance Maladie

Ménages sans voiturePart des ménages non motorisés — INSEE

Accès réel aux soinsIndice combinant APL et mobilité — calculé

Variation APL récenteÉvolution de l'APL sur les dernières années — DREES

Architecture : autoencoder 16→32→16→6→16→32→16 (2 550 paramètres). Le goulot de 6 dimensions force le modèle à apprendre les corrélations entre indicateurs. Les communes qui ne rentrent pas dans ces corrélations ont un score de surprise élevé.

Ce score est exploratoire. Il détecte des profils statistiquement atypiques, pas des anomalies causales. Une commune « atypique » mérite une investigation de terrain, pas un jugement automatique.

Transparence

Limites et précautions

Les données sont agrégées à l’échelle de la commune, mais les soins s’organisent à l’échelle du bassin de vie.
Le score est indicatif et ne constitue pas un diagnostic médical.
La tendance 2030 est une extrapolation linéaire, pas une projection officielle.
Certaines communes disposent de moins de 4 indicateurs : leur score ne peut pas être calculé.
Les données les plus récentes datent de 2022-2023 selon les sources.

Questions fréquentes

Pourquoi ma commune n’a pas de score ?

Il manque trop d’indicateurs (moins de 4 sur 5). Cela concerne surtout les très petites communes.

Les jumelles sont-elles vraiment comparables ?

Elles partagent une densité comparable et une population du même ordre. Mais chaque commune a ses spécificités locales — le score ne remplace pas une analyse de terrain.

Comment le score peut-il changer ?

Le score évolue quand les données sources sont mises à jour (DREES, INSEE, FINESS). SanteScope ne modifie pas les données brutes.

Qui a créé SanteScope ?

Projet réalisé dans le cadre du hackathon Open Data University (avril 2026), défi « Santé et Territoires » — partenaire Fondation Roche.