Convertir en CSV les données Santé de l’iPhone : ce qu’enregistre HealthKit et comment utiliser HealthKit Parser

Votre iPhone et votre Apple Watch enregistrent automatiquement, chaque jour, votre fréquence cardiaque, vos pas, votre sommeil, votre oxygène sanguin et bien plus. Au bout de quelques années, cela représente des millions d’enregistrements : des données réelles, sur le long terme, difficiles à obtenir autrement et précieuses pour la recherche et le développement.

Seul problème : l’app Santé les exporte dans un unique fichier XML énorme, parfois de plus de 1 Go, qu’Excel et la plupart des outils ne peuvent pas ouvrir tel quel. Cet article présente les données qu’enregistre HealthKit et explique comment les convertir en CSV pour les analyser avec l’app Mac HealthKit Parser.

Qu’est-ce que HealthKit ?

HealthKit est le système d’Apple qui stocke les données de santé sur l’iPhone. En plus de ce que mesurent automatiquement l’iPhone et l’Apple Watch, il rassemble les données écrites par d’autres apps : balances, tensiomètres, apps de suivi du sommeil ou de l’alimentation, etc. L’app Santé permet de consulter tout cela.

Pour lire les données de HealthKit, les autres apps doivent obtenir votre autorisation pour chaque type de donnée. Vous pourriez créer votre propre app pour les lire directement, mais si vous voulez simplement récupérer tous vos enregistrements, l’exportation de l’app Santé est de loin la solution la plus simple.

Les données qu’enregistre HealthKit

Chaque type de donnée HealthKit possède un identifiant, comme HKQuantityTypeIdentifierHeartRate (fréquence cardiaque). Cet identifiant apparaît tel quel dans l’export et dans la colonne type du CSV créé par HealthKit Parser. Voici les principaux, regroupés à peu près comme dans l’app Santé.

L’« unité » est celle qui figure dans l’export ; elle peut changer selon les réglages de l’iPhone (km ou mi, par exemple). « Généralement enregistré par » indique à titre indicatif d’où viennent le plus souvent les données.

Activité

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Pas	`HKQuantityTypeIdentifierStepCount`	count	iPhone, Apple Watch
Distance de marche et de course	`HKQuantityTypeIdentifierDistanceWalkingRunning`	km	iPhone, Apple Watch
Étages montés	`HKQuantityTypeIdentifierFlightsClimbed`	count	iPhone, Apple Watch
Énergie active	`HKQuantityTypeIdentifierActiveEnergyBurned`	kcal	Apple Watch
Énergie au repos	`HKQuantityTypeIdentifierBasalEnergyBurned`	kcal	Apple Watch
Minutes d’exercice	`HKQuantityTypeIdentifierAppleExerciseTime`	min	Apple Watch
Minutes debout	`HKQuantityTypeIdentifierAppleStandTime`	min	Apple Watch
Heures debout	`HKCategoryTypeIdentifierAppleStandHour`	—	Apple Watch
Effort physique	`HKQuantityTypeIdentifierPhysicalEffort`	kcal/hr·kg	Apple Watch
Forme cardio (VO2 max)	`HKQuantityTypeIdentifierVO2Max`	mL/min·kg	Apple Watch
Temps passé à la lumière du jour	`HKQuantityTypeIdentifierTimeInDaylight`	min	Apple Watch
Distance à vélo	`HKQuantityTypeIdentifierDistanceCycling`	km	Apple Watch, Autres apps et appareils
Distance de nage, mouvements de bras	`HKQuantityTypeIdentifierDistanceSwimming` `HKQuantityTypeIdentifierSwimmingStrokeCount`	m, count	Apple Watch
Vitesse, puissance, longueur de foulée, oscillation verticale et temps de contact au sol en course	`HKQuantityTypeIdentifierRunningSpeed` `HKQuantityTypeIdentifierRunningPower` `HKQuantityTypeIdentifierRunningStrideLength` `HKQuantityTypeIdentifierRunningVerticalOscillation` `HKQuantityTypeIdentifierRunningGroundContactTime`	W, m, cm, ms …	Apple Watch
Effort de l’entraînement (estimé)	`HKQuantityTypeIdentifierEstimatedWorkoutEffortScore`	appleEffortScore	Apple Watch

Cœur

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Fréquence cardiaque	`HKQuantityTypeIdentifierHeartRate`	count/min	Apple Watch
Fréquence cardiaque au repos	`HKQuantityTypeIdentifierRestingHeartRate`	count/min	Apple Watch
Fréquence cardiaque moyenne en marche	`HKQuantityTypeIdentifierWalkingHeartRateAverage`	count/min	Apple Watch
Variabilité de la fréquence cardiaque	`HKQuantityTypeIdentifierHeartRateVariabilitySDNN`	ms	Apple Watch
Récupération cardiaque (1 minute)	`HKQuantityTypeIdentifierHeartRateRecoveryOneMinute`	count/min	Apple Watch
Historique de fibrillation auriculaire	`HKQuantityTypeIdentifierAtrialFibrillationBurden`	%	Apple Watch
Notifications de fréquence cardiaque élevée, basse et de rythme irrégulier	`HKCategoryTypeIdentifierHighHeartRateEvent` `HKCategoryTypeIdentifierLowHeartRateEvent` `HKCategoryTypeIdentifierIrregularHeartRhythmEvent`	—	Apple Watch

Respiration

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Fréquence respiratoire	`HKQuantityTypeIdentifierRespiratoryRate`	count/min	Apple Watch
Oxygène sanguin	`HKQuantityTypeIdentifierOxygenSaturation`	%	Apple Watch
Troubles respiratoires	`HKQuantityTypeIdentifierAppleSleepingBreathingDisturbances`	count	Apple Watch
Notifications d’apnée du sommeil	`HKCategoryTypeIdentifierSleepApneaEvent`	—	Apple Watch

Sommeil

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Sommeil (au lit, essentiel, profond, paradoxal, éveillé)	`HKCategoryTypeIdentifierSleepAnalysis`	—	Apple Watch, iPhone, Autres apps et appareils
Température du poignet pendant le sommeil	`HKQuantityTypeIdentifierAppleSleepingWristTemperature`	degC	Apple Watch
Objectif de durée de sommeil	`HKDataTypeSleepDurationGoal`	hr	App Santé

Mobilité

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Vitesse de marche	`HKQuantityTypeIdentifierWalkingSpeed`	km/hr	iPhone
Longueur du pas	`HKQuantityTypeIdentifierWalkingStepLength`	cm	iPhone
Asymétrie de la marche	`HKQuantityTypeIdentifierWalkingAsymmetryPercentage`	%	iPhone
Temps de double appui	`HKQuantityTypeIdentifierWalkingDoubleSupportPercentage`	%	iPhone
Stabilité de la marche	`HKQuantityTypeIdentifierAppleWalkingSteadiness`	%	iPhone
Vitesse dans les escaliers (montée, descente)	`HKQuantityTypeIdentifierStairAscentSpeed` `HKQuantityTypeIdentifierStairDescentSpeed`	m/s	iPhone, Apple Watch
Test de marche de six minutes (estimé)	`HKQuantityTypeIdentifierSixMinuteWalkTestDistance`	m	iPhone

Audition

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Niveaux sonores ambiants	`HKQuantityTypeIdentifierEnvironmentalAudioExposure`	dBASPL	Apple Watch
Niveaux sonores du casque	`HKQuantityTypeIdentifierHeadphoneAudioExposure`	dBASPL	iPhone
Notifications d’environnement bruyant	`HKCategoryTypeIdentifierAudioExposureEvent`	—	Apple Watch

Mensurations

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Taille	`HKQuantityTypeIdentifierHeight`	cm	Saisie manuelle, Autres apps et appareils
Poids	`HKQuantityTypeIdentifierBodyMass`	kg	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Indice de masse corporelle (IMC)	`HKQuantityTypeIdentifierBodyMassIndex`	count	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Pourcentage de graisse corporelle	`HKQuantityTypeIdentifierBodyFatPercentage`	%	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Masse maigre	`HKQuantityTypeIdentifierLeanBodyMass`	kg	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Tour de taille	`HKQuantityTypeIdentifierWaistCircumference`	cm	Saisie manuelle

Signes vitaux

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Tension artérielle (systolique, diastolique)	`HKQuantityTypeIdentifierBloodPressureSystolic` `HKQuantityTypeIdentifierBloodPressureDiastolic`	mmHg	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Température corporelle	`HKQuantityTypeIdentifierBodyTemperature`	degC	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Température basale	`HKQuantityTypeIdentifierBasalBodyTemperature`	degC	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Glycémie	`HKQuantityTypeIdentifierBloodGlucose`	mg/dL	Autres apps et appareils, Saisie manuelle

Nutrition

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Énergie alimentaire, protéines, lipides, glucides	`HKQuantityTypeIdentifierDietaryEnergyConsumed` `HKQuantityTypeIdentifierDietaryProtein` `HKQuantityTypeIdentifierDietaryFatTotal` `HKQuantityTypeIdentifierDietaryCarbohydrates`	kcal, g	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Eau, caféine	`HKQuantityTypeIdentifierDietaryWater` `HKQuantityTypeIdentifierDietaryCaffeine`	mL, mg	Autres apps et appareils, Saisie manuelle
Fibres, vitamines, minéraux, etc. (plus de 30 types)	`HKQuantityTypeIdentifierDietaryFiber` `HKQuantityTypeIdentifierDietaryVitaminC` …	g, mg, µg …	Autres apps et appareils, Saisie manuelle

Autres

Donnée	Valeur de la colonne type	Unité (exemple)	Généralement enregistré par
Minutes de pleine conscience	`HKCategoryTypeIdentifierMindfulSession`	—	Apple Watch, Autres apps et appareils
Lavage des mains	`HKCategoryTypeIdentifierHandwashingEvent`	—	Apple Watch
Brossage des dents	`HKCategoryTypeIdentifierToothbrushingEvent`	—	Autres apps et appareils
Nombre de chutes	`HKQuantityTypeIdentifierNumberOfTimesFallen`	count	Apple Watch
Suivi du cycle (règles, etc.)	`HKCategoryTypeIdentifierMenstrualFlow` …	—	Saisie manuelle, Autres apps et appareils
Symptômes (maux de tête, fièvre, toux, etc.)	`HKCategoryTypeIdentifierHeadache` `HKCategoryTypeIdentifierFever` `HKCategoryTypeIdentifierCoughing` …	—	Saisie manuelle
Indice UV	`HKQuantityTypeIdentifierUVExposure`	count	Autres apps et appareils

Les lignes dont l’unité est « — » sont des données de catégorie : la colonne value contient une catégorie comme HKCategoryValueSleepAnalysisAsleepCore (sommeil essentiel).

Au total, HealthKit compte bien plus de 100 types de données, dont les résultats de tests auditifs et les vitesses pendant les entraînements. Ceux que vous avez dépendent de vos appareils et de vos apps. L’export de l’auteur, qui couvre environ neuf ans (2017–2026), contenait 42 types et environ 3,08 millions d’enregistrements. Les plus nombreux étaient l’énergie active et la fréquence cardiaque de l’Apple Watch, avec environ 700 000 enregistrements chacun.

Exporter vos données Santé sur l’iPhone

Ouvrez l’app Santé sur votre iPhone et touchez l’icône de votre profil en haut à droite.
Tout en bas, touchez « Exporter toutes les données de santé », puis touchez « Exporter » pour confirmer. S’il y a beaucoup de données, cela peut prendre quelques minutes.
Lorsque la feuille de partage s’affiche, envoyez le fichier sur votre Mac avec AirDrop, ou enregistrez-le dans Fichiers puis transférez-le sur votre Mac.
Sur votre Mac, double-cliquez sur le fichier zip pour le décompresser.

Vous obtenez un dossier nommé apple_health_export, qui contient :

export.xml: Tous vos enregistrements. C’est le fichier que lit HealthKit Parser
export_cda.xml: Des enregistrements au format HL7 CDA, une norme pour les documents cliniques
electrocardiograms: Les ECG enregistrés avec l’Apple Watch (CSV)
workout-routes: Les itinéraires des entraînements (GPX)

Le convertir en CSV avec HealthKit Parser

HealthKit Parser est une app Mac qui lit export.xml et écrit les enregistrements dans un fichier CSV. Tout se fait sur votre Mac ; vos données ne sont envoyées nulle part.

1. Importer export.xml

Au lancement de HealthKit Parser, la fenêtre d’un nouveau document s’ouvre. Cliquez sur « Import XML » dans la barre d’outils et choisissez export.xml dans le dossier décompressé.

Choisissez export.xml dans le dossier décompressé

L’importation prend un moment. L’export.xml de 1,4 Go de l’auteur (environ 3,08 millions d’enregistrements) a pris environ 14 minutes sur un MacBook Pro (M4). Tant qu’elle n’est pas terminée, « Parsing XML… » s’affiche en bas à droite de la fenêtre.

2. Vérifier les types de données et leur nombre

Une fois l’importation terminée, la fenêtre affiche la période couverte (début et fin), le nombre d’enregistrements et tous les types de données avec leur nombre. Vous pouvez ajouter un titre et des notes.

La période, le nombre d’enregistrements et le nombre pour chaque type de donnée

Si vous enregistrez le document, il s’ouvrira instantanément la prochaine fois, sans réimporter export.xml. C’est pratique pour exporter différentes périodes à plusieurs reprises.

3. Exporter en CSV

Cliquez sur « Export CSV » dans la barre d’outils, choisissez la période et les types de données, puis cliquez sur « Export ». Laissez « All Time » (toute la période) ou limitez-la avec une date de début et une date de fin.

Choisissez la période et les types de données à exporter

Vous pouvez exporter tous les types d’un coup, mais avec des millions d’enregistrements le CSV devient volumineux. En ne choisissant que les types utiles, il sera bien plus facile à manipuler.

Le contenu du CSV

Chaque ligne correspond à un enregistrement, avec les colonnes suivantes :

Colonne	Contenu
`type`	Le type de donnée (les identifiants des tableaux ci-dessus)
`unit`	Unité
`value`	La valeur. Pour le sommeil et les autres données de catégorie, un texte
`start`, `end`	Début et fin de l’enregistrement, à la minute près, au format des réglages « Langue et région » du Mac
`start_UT`, `end_UT`	Début et fin de l’enregistrement en temps Unix (secondes)
`creation`, `creation_UT`	Le moment où l’enregistrement a été ajouté à HealthKit, et le même en temps Unix
`device`	L’appareil qui l’a enregistré (modèle, version du logiciel)
`source name`, `source version`	L’app ou l’appareil qui l’a enregistré, et sa version

Voici un exemple de fréquence cardiaque au repos exportée (quelques colonnes seulement) :

type	unit	value	start_UT	end_UT
`HKQuantityTypeIdentifierRestingHeartRate`	count/min	63	1791559483.0	1791640198.0
`HKQuantityTypeIdentifierRestingHeartRate`	count/min	63	1791645830.0	1791714436.0
`HKQuantityTypeIdentifierRestingHeartRate`	count/min	58	1791737624.0	1791765440.0

Les colonnes _UT (temps Unix)

Les colonnes qui se terminent par _UT donnent la date et l’heure en temps Unix : le nombre de secondes écoulées depuis le 1er janvier 1970 à 00:00:00 UTC. Le temps Unix ne dépend pas des fuseaux horaires.

L’ordre et l’espacement des enregistrements restent justes, même si vous voyagez d’un fuseau horaire à l’autre
Une simple soustraction donne la durée d’un intervalle (en secondes), par exemple une phase de sommeil
Il est précis à la seconde (les colonnes comme start s’arrêtent à la minute)
Il se croise facilement avec les données d’équipements de laboratoire et d’autres capteurs
Vous pouvez le convertir dans n’importe quel fuseau horaire pour l’afficher

En Python (pandas), vous pouvez le lire ainsi. La ligne d’en-tête comporte une espace après chaque virgule : ajoutez donc skipinitialspace=True.

import pandas as pd

df = pd.read_csv("resting_heart_rate.csv", skipinitialspace=True)

# Temps Unix → date et heure (UTC) → heure locale
df["start_local"] = (pd.to_datetime(df["start_UT"], unit="s", utc=True)
                     .dt.tz_convert("Europe/Paris"))

# Durée de chaque intervalle (secondes)
df["seconds"] = df["end_UT"] - df["start_UT"]

Dans Excel, =E2/86400+DATE(1970;1;1) avec un format de cellule date et heure donne la date et l’heure UTC (si la colonne E est start_UT). Pour l’heure locale, ajoutez le décalage par rapport à UTC divisé par 24 — par exemple 1/24 pour Paris en hiver.

Conseils pour l’analyse

Certaines données se recoupent : Si vous utilisez l’iPhone et l’Apple Watch, les pas et la distance sont enregistrés par les deux. L’app Santé supprime les doublons à l’affichage, mais l’export contient les deux. Avant d’additionner, filtrez sur la colonne source name ou device.
Les pourcentages vont de 0 à 1 : Les données dont l’unité est % (oxygène sanguin, pourcentage de graisse corporelle, asymétrie de la marche, etc.) sont stockées sous la forme 0.97 pour 97 %.
Vérifiez les unités : Les unités peuvent changer selon les réglages de l’iPhone. Vérifiez la colonne unit avant de calculer.
Données de catégorie : une ligne par intervalle : Pour le sommeil, la colonne value contient HKCategoryValueSleepAnalysisAsleepCore (essentiel), …AsleepDeep (profond), …AsleepREM (paradoxal), …Awake (éveillé), etc., et chaque ligne est un intervalle. Sa durée est end_UT − start_UT.
Si vous traitez les données d’autres personnes : Les données de santé sont des informations personnelles très sensibles. Si vous utilisez les données de participants dans une recherche, suivez les procédures d’examen éthique et de consentement de votre établissement.

Ce que le CSV ne contient pas

HealthKit Parser convertit les enregistrements individuels de export.xml. Les résumés des entraînements (type d’activité, durée, distance totale, etc.), les totaux quotidiens des anneaux Activité et les informations de profil comme la date de naissance ou le groupe sanguin ne sont pas inclus. La fréquence cardiaque, la distance et l’énergie enregistrées pendant les entraînements sont, elles, incluses en tant qu’enregistrements individuels.

Les ECG et les itinéraires des entraînements se trouvent déjà dans le dossier décompressé, sous forme de fichiers CSV et GPX prêts à l’emploi.

En résumé

Une fois exportés et convertis en CSV, les enregistrements de l’iPhone et de l’Apple Watch peuvent être analysés librement dans Excel, R, Python, etc. Les colonnes _UT vous permettent de les combiner avec d’autres données sans vous soucier des fuseaux horaires.

HealthKit Parser est vendu en achat unique sur le Mac App Store (macOS 12 ou version ultérieure). Il n’y a pas d’abonnement.

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