La santé : FINESS comme clé pivot, la rémunération des médecins et les déserts médicaux

Dans les comptes rendus de séance de l'Assemblée nationale chargés (du 18 juillet 2024 au 27 octobre 2026), les interventions qui emploient les mots du dossier :

Interventions en séance publique de l'Assemblée nationale qui emploient ces mots. Une mention ne dit pas la position de l'orateur.

1. 2025

   267,5 Md€ de dépenses prévues pour la branche maladie en 2026

   L'objectif de dépenses de la branche maladie, maternité, invalidité et décès est fixé à 267,5 Md€ pour 2026, en hausse de 2 % sur l'exécution 2025 (objectif voté).

   officiel Sénat, commission des affaires sociales (rapport sur le PLFSS 2026) · source

1. 2019

   La loi relative à l'organisation et à la transformation du système de santé

   Loi d'organisation du système de santé, dont l'article 41 crée la plateforme des données de santé.

   officiel Parlement (loi n° 2019-774) · source

2. La rémunération des médecins : le secteur conventionnel

Source : Cnam (Assurance Maladie), « Démographie secteurs conventionnels » — 177 720 lignes, toutes professions de santé libérales (pas seulement les médecins), 2010-2024.

Ensemble des médecins, France entière, 2024 :

Ce que ces quatre catégories signifient concrètement : en secteur 1, le médecin applique le tarif fixé par la convention avec l'Assurance Maladie, remboursé intégralement à ce tarif (hors participation forfaitaire). En secteur 2, le médecin fixe librement ses honoraires ; l'Assurance Maladie ne rembourse que sur la base du tarif conventionnel, jamais sur le dépassement. L'Optam (option pratique tarifaire maîtrisée) est un engagement à modérer ce dépassement, en échange d'un remboursement complémentaire plus favorable — un médecin de secteur 2 adhérent à l'Optam n'est donc pas un troisième secteur au sens strict, mais un sous-ensemble du secteur 2. Les non conventionnés (0,8 %) fixent librement leurs honoraires et l'Assurance Maladie rembourse sur une base forfaitaire très inférieure.

Une rupture de série réelle, pas une lacune : avant 2013, la donnée ne distingue que trois catégories (secteur 1, secteur 2, non conventionné) — l'Optam (sous son nom d'origine, le contrat d'accès aux soins) n'existe pas avant cette date. Un graphique sur toute la période doit le dire en légende, pas laisser croire à une case vide.

Évolution 2010-2024 : l'effectif total de médecins recule légèrement (118 133 → 112 159, soit −5,1 %) sur la période — un chiffre à mettre en regard, sans le faire ici, de la démographie et des capacités de formation, hors périmètre de cette note.

Où l'offre de médecine générale est-elle la plus dense ?

Combien, pas seulement dans quel système — cette série (Cnam, jeu « montants des honoraires par territoire »), 66 480 lignes, 38 professions, 2010-2024. Ce que le § 2 donnait comme RÉPARTITION par secteur, cette table le chiffre en euros. France entière, 2024 :

Confirme en euros ce que § 2 disait en effectifs : l'Optam fait mécaniquement baisser le taux de dépassement (29,4 % contre 75,7 % hors Optam) — l'engagement de modération qui définit l'option se lit directement dans les montants, pas seulement dans son nom.

Deux valeurs sentinelles, deux raisons distinctes, jamais confondues avec un montant nul : « NS » (non significatif, secret statistique sur petit effectif — 15 % des lignes de montant) et « NC » (non concerné, une profession sans effectif en secteur 2, sur les trois taux de dépassement — 18 000 lignes). La source publie elle-même un champ compagnon qui remplace les deux par 0 ; ce dossier ne le reprend pas (docs/README.md, règle 3 — un montant non publié n'est pas un montant nul).

code_departement = « 999 » porte deux niveaux d'agrégat différents selon la région qui l'accompagne — un total régional (« Tout département ») ou, pour la région « 99 », le total France — à exclure avant toute somme par département, comme pour Open Damir (§ 1.6) et la démographie par secteur (§ 2 ci-dessus). Cette table utilise d'ailleurs sa propre nomenclature régionale, une TROISIÈME distincte des deux déjà rencontrées dans ce dossier : chaque DOM y a son propre code (comme cette série), la Corse en a un séparé de PACA (à la différence d'Open Damir, § 1.6, qui les regroupe) — une illustration de plus que la nomenclature régionale ne se devine jamais d'un jeu Cnam à l'autre, même publiés par le même organisme.

1. 2025

   Aux urgences, la moitié des patients attendent plus de 3 heures en 2023, 45 minutes de plus qu'en 2013

   Sur une journée moyenne de semaine dans près de 720 services d'urgence, la moitié des patients pris en charge y passent plus de 3 heures en 2023 contre 2h15 en 2013, et 15 % restent plus de 8 heures contre 9 % en 2013 — deux instantanés à dix ans d'écart, pas une série continue (l'enquête n'a lieu qu'une fois par décennie).

   officiel Drees, Enquête Urgences 2023 (comparée à l'édition 2013) · source

1. FINESS : le référentiel, sans aucune activité ni finances

Cette série, 103 022 établissements sanitaires et sociaux (48 760 entités juridiques distinctes — une entité gère souvent plusieurs sites). Source : ANS (Agence du numérique en santé), via data.gouv.fr.

Réserve à poser dès l'ouverture : le jeu de données utilisé (etalab_cs1100502) est signalé comme remplacé par de nouveaux flux quotidiens de l'ANS depuis le 20 juillet 2026, mais reste publié et à jour au moment du chargement (édition du 12 mai 2026). Utilisé faute d'avoir confirmé une URL stable pour le nouveau flux — à revoir dès qu'elle sera identifiée.

Ce que la table ne dit pas, et qu'il ne faut pas lui faire dire : le champ de statut (code_sph/libelle_sph, censé distinguer public / privé d'intérêt collectif / privé) n'est renseigné que pour 12 % des établissements (11 970 sur 103 022) — il ne concerne pleinement que les établissements de santé au sens strict (hôpitaux, cliniques), pas le médico-social (EHPAD, établissements pour personnes handicapées) qui compose l'essentiel du fichier. En déduire une répartition public/privé exhaustive serait une extrapolation non fondée.

Ce que cette table permet pour la suite : nofinesset devient la clé sur laquelle toute source secondaire (SAE, PMSI, DAMIR, RPPS) pourra se joindre sans dupliquer l'identification d'un établissement — le même rôle que cette série pour le volet territorial. code_insee (département + commune FINESS concaténés par ce connecteur, à ne pas confondre avec un code INSEE publié tel quel par la source) prépare une jointure géographique future.

1.1 Le personnel hospitalier par fonction (SAE)

3 808 établissements, 2024, et cette série 2013-2024 (2020 excepté). Source : Drees, SAE (Statistique annuelle des établissements de santé) — publiée sous forme d'une archive compressée par année, contenant une cinquantaine de bordereaux thématiques (lits, activité par discipline, équipements, personnel), pas d'un jeu tabulaire directement interrogeable.

Un bug de comptage trouvé et corrigé avant publication : le fichier source (bordereau Q24) publie, par établissement, une ligne par discipline médicale plus une ligne portant le code 9999, déjà la somme des précédentes (vérifié : établissement 010000024, disciplines 1000 + 2000 = ligne 9999, à l'ETP près). Une première version de ce chargement additionnait toutes les lignes et obtenait 3,01 millions d'ETP nationaux — trois fois le chiffre plausible. Seule la ligne 9999 (le total déjà calculé par la Drees) est retenue.

Le personnel non médical progresse sur dix ans, sans rupture visible :

2020 n'a aucun bordereau Q24 dans l'archive source (vérifié : aucun fichier Q2x, pas une erreur d'extraction) — l'année où la collecte du personnel a été la plus perturbée est aussi celle qui manque à cette série, pas chargée par un chiffre de repli.

Cette hausse régulière du personnel ne raconte, à elle seule, ni amélioration ni dégradation de la prise en charge : elle dit combien de personnes travaillent, pas combien de patients elles prennent en charge chacune, ni dans quelles conditions — à lire avec § 1.5 (activité hospitalière) et § 1.8 (passages aux urgences), jamais combinée en un ratio unique avec l'une ou l'autre (le personnel SAE couvre tout l'hôpital, pas seulement le service qui a produit l'activité comparée).

Ce total ne couvre que les 3 808 établissements répondant à la SAE (essentiellement les établissements de santé au sens strict), pas les 103 022 établissements de cette série, dont la majorité sont médico-sociaux et hors du champ de cette enquête.

1.2 FINESS change de format : ce que la suite (ANS) publie déjà

Au moment de l'écriture, l'Agence du numérique en santé publie déjà les deux jeux qui remplaceront etalab_cs1100502 (§ 1) : finess-structures-1 et finess-activites-1, en JSON quotidien et mensuel (finess-structures-mensuel-202608.json.gz, etc.), sur data.gouv.fr. Non repris dans cette version : le nouveau format n'est pas une évolution mineure du fichier plat actuel — c'est un modèle imbriqué (pmej : personne morale/entité juridique, 98 193 entrées dans l'édition consultée ; ege : établissement géographique, imbriqué par pmej ; gco/gcc : groupements de coopération) qui distingue explicitement l'entité juridique du site géographique, là où le fichier actuel les juxtapose sur une seule ligne. Migrer vers ce format demande de modéliser cette hiérarchie proprement, plutôt que de la forcer dans le schéma plat de cette série — un chantier à part, pas une mise à jour d'URL.

1.3 La certification HAS : la seule mesure de qualité comparable

Cette série, 422 démarches de certification (6ᵉ cycle, 2025-), 421 rejointes à cette série par leur numéro FINESS. Source : Haute Autorité de Santé, trois fichiers CSV normalisés et légers (quelques centaines de Ko chacun) — sans commune mesure avec la complexité de SAE ou de FINESS lui-même.

Chaque démarche porte un score sur 100 par chapitre du référentiel :

Seul le 6ᵉ cycle est chargé — les cycles antérieurs suivent un référentiel différent, publiés séparément, non comparables terme à terme sans un travail de correspondance non fait ici.

1.4 RPPS : le pont vers les professionnels, et une population plus large qu'il n'y paraît

Cette série (Annuaire Santé, ANS, extraction en libre accès) : 2 286 272 lignes d'activité pour 1 912 833 professionnels distincts. Une ligne par activité déclarée, pas par personne — un même identifiant (identifiant_pp) revient sur plusieurs lignes s'il exerce sur plusieurs sites ou avec plusieurs rôles ; ne jamais compter les lignes comme un nombre de professionnels.

391 578 « Médecin », un chiffre plus haut que les ~226 000 médecins en activité habituellement cités (Ordre des médecins) — parce que le RPPS enregistre une population plus large que « les médecins en exercice ». Décomposé par catégorie professionnelle : 346 695 relèvent du régime « Civil », mais 43 105 sont des étudiants (internes et externes en formation, qui détiennent un numéro RPPS sans être médecins en exercice) et 2 331 sont des agents publics. Ce dossier cite le chiffre RPPS tel qu'il est — une mesure d'enregistrement, pas d'activité — plutôt que de le corriger par un filtre qui suppose une définition de « en exercice » que la table ne porte pas explicitement.

Le pont vers FINESS ne couvre qu'une minorité de lignes : 942 448 lignes sur 2 286 272 (41 %) portent un numéro FINESS de site. Le reste correspond très probablement à l'exercice libéral hors structure (cabinet individuel), qui n'a pas de numéro FINESS par construction — pas une donnée manquante à corriger.

Une lacune géographique réelle, trouvée en construisant la carte des généralistes (§ 1.7) : le champ « code département » de la structure d'exercice est vide sur la quasi-totalité des lignes, et la commune d'exercice elle-même n'est renseignée que pour 61,7 % des généralistes (94 149 sur 152 598) — les remplaçants sans structure fixe, notamment, n'en ont pas. Une fois jointe au millésime courant du code officiel géographique, la couverture retombe encore à 91 654 généralistes localisables (56 %). Pas un bug de jointure : une caractéristique du fichier RPPS lui-même, qui a conduit à préférer la démographie Cnam par secteur conventionnel (§ 2) pour la carte de densité — voir § 1.7.

1.5 PMSI : l'activité hospitalière, sur le bon portail — MCO, SMR et HAD

ScanSanté (scansante.fr/opendata), longtemps cité comme l'unique porte d'entrée du PMSI, est une application interactive sans export de fichier à adresse stable. Le vrai point d'entrée ouvert de l'ATIH pour ces mêmes familles de chiffres est un second portail, moins connu : data-essentiel.atih.sante.fr, un Opendatasoft comme celui de la Depp ou de la Drees déjà utilisés ailleurs dans ce dépôt, sous licence ODbL.

MCO (Médecine-Chirurgie-Obstétrique), cette série 2021-2025 (les deux premières années, absentes d'une version précédente de ce dossier, sont en réalité déjà publiées par la même source — vérifié directement) :

+14,2 % de séjours en cinq ans, portés presque entièrement par l'ambulatoire (+28,6 %, contre +1,0 % pour l'hospitalisation complète, restée quasiment stable en volume) — la durée moyenne de séjour recule mécaniquement à mesure que l'ambulatoire (par définition sans nuitée) pèse plus lourd dans le total, pas parce que chaque séjour individuel raccourcit.

« Tous » est la somme exacte des deux types d'hospitalisation, vérifiée ligne à ligne à l'ingestion — un contrôle systématique plutôt qu'une confiance a priori dans la cohérence de la source. La durée moyenne de séjour en ambulatoire est mécaniquement de 1 jour (un séjour ambulatoire est par définition sans nuitée) : ce n'est pas une amélioration de la prise en charge, c'est une définition.

1 514 établissements portent une activité MCO en 2025 (18 régions dont l'outre-mer). L'Île-de- France et l'Auvergne-Rhône-Alpes concentrent les plus gros volumes de séjours en établissement public — cohérent avec leur poids démographique, que cette note ne rapporte pas ici faute d'avoir chargé une population de référence par région dans ce même chargement.

SMR (Soins médicaux et de réadaptation) — cette série, 2021-2025. Un champ dont le vocabulaire ne se transpose pas de MCO : SMR distingue HC/HP (hospitalisation complète/partielle), pas complète/ambulatoire, et publie une durée moyenne de PRISE EN CHARGE distincte de la durée de séjour :

HP n'a pas de notion de « séjour » : nb_sejours et la durée de séjour valent NULL pour HP dans la source elle-même (vérifié : la Tous égale exactement HC, aucune contribution de HP) — pas une valeur manquante à l'ingestion. Le nombre de patients ne s'additionne pas HC+HP=Tous (à la différence des journées, qui s'additionnent exactement) : un même patient peut cumuler les deux formes de prise en charge dans l'année, compté une fois dans le total mais dans chacune des deux sous-catégories — 1 034 852 patients en 2025 contre 732 823 (HC) + 371 219 (HP) = 1 104 042 si on les additionnait à tort. Certaines années/régions ne publient que la ligne Tous, sans détail HC/HP (2021/Normandie, entre autres) : une lacune de la source à cette maille précise, que le contrôle d'ingestion ignore explicitement plutôt que de la signaler comme une anomalie.

HAD (Hospitalisation à domicile) — cette série, 2021-2025. La plus simple des trois : aucune sous-catégorie d'hospitalisation, et aucune durée publiée au niveau patient (âge × sexe) :

Non chargé, et pourquoi : la psychiatrie (RIM-P) n'a aucun jeu sur data-essentiel.atih.sante.fr — le catalogue des 48 jeux du portail ne compte aucun dataset « psy » (vérifié par l'inventaire complet du catalogue), à la différence de MCO/SMR/HAD qui y sont tous les trois. Une source distincte resterait à identifier plutôt qu'à deviner.

1.6 Open Damir : les remboursements de l'Assurance Maladie, agrégés en flux

Chargé depuis la version précédente de ce dossier (qui l'avait localisé et écarté pour sa taille — 970 Mo compressés par mois, plus de 10 Go par année). Cette série et cette série (Cnam, Open Damir, Licence Ouverte) : 147,1 Md€ remboursés en 2025, 10,74 milliards d'actes (12 mois, 101 980 lignes région×prestation).

Jamais chargé ligne à ligne : chaque fichier mensuel (36,6 millions de lignes en janvier 2025) est agrégé en flux au chargement — seuls les totaux mensuels et les croisements région×prestation sont écrits en base, jamais les lignes brutes.

Deux choix de méthode, documentés dans la table plutôt que découverts par un chiffre qui ne colle pas :

• Filtré sur PRS_REM_TYP = 0 — le filtre que le descriptif des variables de la Cnam documente explicitement, sans quoi chaque remboursement serait compté deux fois.
• Agrégé par mois de traitement (FLX_ANN_MOI), pas par mois de soins (SOI_ANN/SOI_MOI) : un fichier mensuel contient des soins de centaines de mois différents (remboursements tardifs), qu'un agrégat par mois de soins laisserait incomplet tant que les fichiers postérieurs ne sont pas relus. Le total mesure donc un flux de paiement, pas la consommation de soins du mois calendaire correspondant.

Ce que ce total ne dit pas, et qu'il ne faut pas lui faire dire : 147,1 Md€ est loin des 267,5 Md€ votés pour l'ensemble de la branche maladie 2026 (Enjeux, ci-dessus) — les deux chiffres ne sont pas comparables tels quels. Open Damir recense des remboursements itemisés acte par acte (soins de ville, actes techniques, pharmacie, dispositifs) ; il ne capte pas les dotations forfaitaires versées aux établissements de santé (budget global hospitalier — DAF, MIGAC — une part importante de l'ONDAM), qui ne transitent pas acte par acte dans ce système. Ce chiffre est une donnée mesurée, pas une vérification de l'ONDAM : le rapprochement précis des deux périmètres reste à faire, pas à deviner.

La zone de résidence (BEN_RES_REG) est décodée depuis le lexique des variables que la Cnam publie elle-même (feuille « MOD OPEN DAMIR »), pas une correspondance devinée à partir des codes INSEE usuels. Deux écarts réels que deviner aurait manqués : un seul code regroupe tous les DOM (« 5 », Guadeloupe à Mayotte confondues — à l'inverse de la démographie par secteur conventionnel, § 2, qui les distingue), et un code « 99 » explicitement documenté « Inconnu », pas une absence de ligne :

« Inconnu » porte le plus gros montant des quatorze codes (18 % du total) : la Cnam documente le code, pas ce qu'il recouvre — ce dossier ne devine pas à sa place. Une piste plausible et non vérifiée : des remboursements liquidés par des organismes ou régimes qui ne rattachent pas systématiquement une région de résidence (cures thermales liquidées au lieu de l'établissement quel que soit le domicile du bénéficiaire, régimes « infogérés » — voir le commentaire de ORG_CLE_REG dans le même lexique).

La nature de prestation (PRS_NAT, 937 codes distincts observés) reste, elle, non décodée — une nomenclature d'actes largement plus fine que celle des régions, qui déborde le lexique consulté ici. Une carte des remboursements par région existe désormais comme donnée (permet de la construire), mais reste à construire : ce dossier documente le chiffre nouvellement décodé, pas encore une page du site.

1.7 Déserts médicaux : la densité mesurée, pas la disponibilité

Trois sources de ce dossier éclairent chacune une face différente du même débat (333 mentions à l'Assemblée depuis juillet 2024, Contexte ci-dessus), sans qu'aucune ne le résume à elle seule :

• Où sont les généralistes : la carte « Médecins généralistes pour 100 000 habitants » (/collectivites/) s'appuie sur la démographie Cnam par secteur conventionnel (§ 2), pas sur le RPPS (§ 1.4) — trouvaille faite en construisant cette carte. Le RPPS ne situe géographiquement que 56 % des généralistes (§ 1.4) ; la source Cnam couvre les 101 départements sans exception, par construction administrative (un médecin conventionné est rattaché à une caisse départementale), au prix d'un champ plus étroit (55 546 généralistes libéraux conventionnés en 2024 — ni les salariés hospitaliers, ni les 0,8 % non conventionnés).
• Où se fait l'activité hospitalière : le PMSI-MCO (§ 1.5) mesure des séjours hospitaliers par région, une population de patients différente de celle qui consulte un généraliste en ville — à ne jamais additionner à la carte de densité pour prétendre mesurer « l'offre de soins » globale d'un territoire.
• Où va l'argent remboursé : Open Damir (§ 1.6) le dit maintenant à l'échelle région (§ 1.6), mais sur une géographie volontairement grossière (14 zones, DOM confondus, un code Inconnu) — utilisable pour un ordre de grandeur régional, pas pour une carte départementale comparable à celle des généralistes.

Ce que la carte de densité ne mesure pas : un décompte de présence, pas une disponibilité. Un département dense en généralistes recensés peut avoir des cabinets qui n'ouvrent plus de nouveaux dossiers de patientèle ; un département moins dense peut être bien desservi si sa patientèle est plus jeune, en meilleure santé, ou mieux couverte par la télémédecine — aucune de ces dimensions n'est mesurée par les sources chargées ici. La densité situe un débat, elle ne le tranche pas.

1.8 Les passages aux urgences : le volume, pas le temps d'attente

Cette série 2013-2024. Source : Drees, SAE, bordereau URGENCES2 (colonne PASSU) — le même millésime, la même archive que le personnel (§ 1.1), un second bordereau extrait au même passage.

+14 % entre 2013 et 2019, un creux net en 2020 (confinements), puis une reprise qui plafonne depuis autour de 20 à 22 millions — pas une progression continue qui expliquerait à elle seule un embouteillage croissant, mais un niveau resté durablement plus haut qu'avant 2017.

Chaque établissement porte une ligne par type d'accueil (général, pédiatrique, et un cas marginal « AMU ») : un CHU avec les deux types distincts compte deux lignes, jamais un doublon — sommer les deux donne le bon total par établissement, vérifié sur le total national (21,4 millions en 2024, cohérent avec l'ordre de grandeur publié par la Drees).

Ce que cette table ne dit pas : le temps d'attente. Le nombre de passages mesure une demande, pas une prise en charge — voir le fait sourcé en Contrôles et évaluations ci-dessus (Enquête Urgences Drees, 2013 et 2023) : la seule mesure de durée disponible, mais seulement deux instantanés à dix ans d'écart, jamais une série continue comme celle-ci.

1.9 Le budget des hôpitaux publics : une dégradation qui s'accélère depuis 2022

Cette série 2005-2024. Source : Drees, Panorama Les établissements de santé, fiche « La situation économique et financière des hôpitaux publics » — un fichier Excel d'accompagnement, distinct du PDF habituellement cité, vérifié directement (feuilles inspectées cellule par cellule).

En millions d'euros. Résultat net = exploitation + financier + exceptionnel, vérifié ligne à ligne à l'ingestion.

Le déficit net a été multiplié par plus de 30 entre 2020 et 2024 (-92 M€ à -2 913 M€), porté presque entièrement par l'effondrement du résultat d'exploitation (+555 M€ en 2020, la seule année positive de la série depuis 2012, à -2 483 M€ en 2024) — le résultat financier, lui, reste stable autour de -800/-900 M€ sur toute la période récente : ce n'est pas le coût de la dette qui se dégrade, c'est l'écart entre recettes et charges d'exploitation courantes.

Le déficit touche inégalement les catégories d'établissements (excédent ou déficit en % des recettes) :

Ce que cette table ne couvre pas : les cliniques privées à but lucratif (une fiche séparée de la même source, non chargée ici), et six autres feuilles du même fichier (effort d'investissement, capacité d'autofinancement, dotation aux amortissements, surendettement, marge brute, produits/charges du budget principal 2019-2024) qui empilent plusieurs sous-tableaux par feuille sans repère structurel simple à détecter — un chargement plus fin, pas fait ici. Le site de la Drees rejette les requêtes sans en-tête de navigateur standard pour ce fichier précis : contourné en envoyant un User-Agent et un Referer usuels, jamais en usurpant une identité, seulement en cessant de s'annoncer comme un robot générique.