Biostatistique et programmation clinique
ISCO-08 2120, 2514Biostatisticien, Programmeur statistique, Biostatisticien principal, Responsable programmation statistique, Statisticien méthodologiste, Directeur biométrie
Effectif nécessaire, en ETP
Compétences IA cibles
niveau 1 à 4Compétences métier
Se renforcent
- Conception d'essais, estimands et designs adaptatifs
- Validation indépendante du code généré par IA
- Explication des résultats aux cliniciens et aux autorités
- Méthodes bayésiennes et simulation d'essais
Se déprécient
- Programmation manuelle des datasets SDTM et ADaM
- Production des tables, listings et figures standard
- Double programmation des sorties courantes
- Rédaction des sections standard du plan d'analyse
Les transformations attendues
Une grande partie du travail en biométrie est de la programmation standardisée : passer les données brutes en SDTM, dériver les datasets ADaM, produire des centaines de tables, listings et figures, puis les doubler pour validation. Les outils de génération de code, alimentés par les spécifications et les macros de l'entreprise, en produisent une première version en quelques heures. Les plans d'analyse statistique et les sections du rapport d'étude suivent le même chemin.
Le travail se déplace vers ce qui porte le risque réglementaire : choisir le design et l'estimand, traiter les données manquantes, répondre à une question d'agence sur une analyse de sensibilité. Les programmeurs deviennent réviseurs et responsables de chaînes de traitement validées. Un bon biostatisticien demain défend ses choix méthodologiques devant les cliniciens et les autorités, et sait prouver que le code généré fait exactement ce que dit la spécification.
- 2026-2027
- Génération de code pour SDTM, ADaM et TLF, sous validation humaine.
- 2028-2030
- Chaînes IA validées acceptées en soumission, les équipes de programmation se réduisent.
- 2031+
- Moins de programmeurs, plus de méthodologistes et de data scientists en biométrie.
La programmation statistique est la voie d'entrée habituelle, souvent tenue par des CRO et des centres offshore. Sans elle, le vivier de statisticiens seniors maîtrisant les standards de données va s'appauvrir. Voir l'effet démographique ci-dessous.
Et si vous recrutiez moins de juniors ?
Les seniors de 2036 sont les juniors que vous recrutez aujourd'hui.
Paramètres avancés modifié
2026 2036
The AI Cookbook 2026
Le guide d'albert pour dépasser le bruit autour de l'IA générative et en faire des décisions sur les effectifs.
- Ce que l'IA change vraiment dans les métiers et les compétences
- Pourquoi la filière junior compte plus que la plupart des entreprises ne le pensent
- Comment intégrer l'IA dans la planification des effectifs

Faites tourner ces scénarios sur vos vrais effectifs
Diagnostic Impact IA : 6 à 8 semaines, vos données dans albert, trois scénarios chiffrés et la pyramide projetée pour chaque famille de métiers.
Comment les chiffres sont construits
Chaque chiffre d'effectif combine quatre hypothèses. Trois sont pré-remplies à partir de la recherche publique et des valeurs de la famille. Le plafond stratégique, c'est vous qui le fixez.
Pyramide d'expérience
Un modèle de flux à trois niveaux d'expérience dans le métier. Les taux de promotion et de départ sont calés pour que la pyramide actuelle reste stable sans changement de recrutement : l'écart affiché vient uniquement de la baisse du recrutement junior.
Sources
- International Labour OrganizationGenerative AI and jobs: a refined global index of occupational exposure (2025)
- ILO datasetTask-level GenAI exposure scores by ISCO-08 occupation
- AnthropicAnthropic Economic Index (June 2026 release, April and May 2026 usage data)
- Stanford Digital Economy LabCanaries in the Coal Mine? Six facts about the recent employment effects of AI