Comment exporter les données Apple Santé en CSV

Exporter depuis l’app Santé (officiel, gratuit)

C’est le seul export documenté par Apple. Il regroupe tout ce que l’app Santé enregistre, sans choix de mesure ni de période.

1. Ouvrez l’app Santé sur votre iPhone.
2. Touchez Résumé, puis votre photo ou vos initiales en haut à droite.
3. Faites défiler votre profil jusqu’en bas et touchez « Exporter toutes les données Santé ».

   

4. Dans l’alerte de confirmation, touchez Exporter. Avec des années de données, la préparation du fichier peut prendre quelques minutes.

   

5. La feuille de partage affiche le fichier « export », une archive ZIP. Enregistrez-le dans l’app Fichiers : c’est le plus simple pour l’ouvrir ensuite sur un ordinateur.

   

6. Sur l’ordinateur, décompressez export.zip. Les enregistrements se trouvent dans apple_health_export/export.xml.

Convertir export.xml en CSV avec Python

export.xml enregistre chaque mesure sous forme de ligne Record, avec type, unité, dates et valeur. Le script ci-dessous lit le fichier en flux, sélectionne un type de données et écrit un CSV avec début, fin, valeur, unité et source. Il ne demande que Python 3, rien à installer.

1. Enregistrez le code ci-dessous sous le nom to_csv.py à côté du dossier apple_health_export.
2. Dans le Terminal, depuis ce dossier, lancez : python3 to_csv.py apple_health_export/export.xml HKQuantityTypeIdentifierStepCount
3. Le CSV apparaît dans le même dossier, au nom du type de données, et la dernière ligne affichée indique combien d’enregistrements ont été écrits. Remplacez HKQuantityTypeIdentifierStepCount par le type voulu, par exemple HKQuantityTypeIdentifierHeartRate pour la fréquence cardiaque.

import csv, sys
import xml.etree.ElementTree as ET

src, want = sys.argv[1], sys.argv[2]  # export.xml HKQuantityTypeIdentifierStepCount
rows = 0
with open(want + ".csv", "w", newline="", encoding="utf-8-sig") as out:
    w = csv.writer(out)
    w.writerow(["startDate", "endDate", "value", "unit", "sourceName"])
    events = ET.iterparse(src, events=("start", "end"))
    _, root = next(events)
    for event, el in events:
        if event == "end" and el.tag == "Record":
            if el.get("type") == want:
                w.writerow([el.get("startDate"), el.get("endDate"), el.get("value"), el.get("unit"), el.get("sourceName")])
                rows += 1
            root.clear()
print(rows, "rows in", want + ".csv")

Ce que notre test a montré

Nous avons créé un export.xml d’exemple au format d’Apple avec 1 million d’enregistrements de pas et de fréquence cardiaque (220 Mo, valeurs fictives, aucune donnée réelle). Sur un Mac Apple Silicon avec Python 3.15, le 2026-11-13 :

Le temps est proche ; la mémoire, non. Une estimation, non testée : dans la même proportion, un vrai export de 1 Go demanderait près de 4 Go de mémoire pour être chargé en entier, de quoi figer un ordinateur portable ordinaire. Le script en flux est resté autour de 16 Mo pendant le test.

Les méthodes côte à côte

Quand vous n’avez pas besoin de CSV

Si le but est de poser une question sur vos données (« ma fréquence cardiaque au repos a-t-elle baissé cette année ? »), exporter et convertir à chaque fois devient une corvée. telo lit les données de l’app Santé via l’app iPhone et permet à Claude, ChatGPT et d’autres assistants d’interroger l’historique directement, sans fichier. Les développeurs peuvent lire les mêmes données via l’API REST personnelle, en JSON, jusqu’à 500 lignes par appel. Si vous voulez seulement des tableaux, telo vous rend aussi sa copie en CSV : une ligne par jour et par mesure, par nuit et par entraînement, dans votre fuseau (Compte > Vos données, sur le web).

curl 'https://telo.health/api/v1/query_daily?metrics=steps&from=2026-11-01&to=2026-11-08&granularity=day' \
  -H "Authorization: Bearer $TELO_API_KEY"

Questions pratiques