Il est clinicien-chercheur et dirige le développement technologique du Réseau de recherche sur les données de santé (hdrn.ca) et est le co-directeur de son programme de recherche. Son programme de recherche est également développé en collaboration avec des collègues français grâce à son poste de chercheur associé à l'INSERM. Cela a conduit à la création du réseau franco-canadien Ensemble pour les maladies rares qu'il codirige avec la Dre Anita Burgun.
Les travaux de Jean-François Ethier portent sur les systèmes de santé apprenants. Ils portent notamment sur les méthodes permettant une utilisation sûre, éthique et efficace des données de santé pour la prestation de soins, les activités de recherche (essais cliniques, études observationnelles, projets de preuves en situation réelle) et la traduction des connaissances par le biais de systèmes d'aide à la décision et d'outils d'audit-feedback (par exemple l'outil ReflexD) où les citoyens jouent un rôle actif.
Placer le citoyen au centre du système a des implications profondes sur la manière dont les processus d'accès aux données doivent être structurés et dont les données doivent être maillées pour représenter pleinement le parcours d'un citoyen à l'intérieur et à l'extérieur du système de santé traditionnel. Un élément clé de ce travail est le développement d'ontologies et de terminologies biomédicales. Les ontologies permettent de représenter les connaissances et les informations à travers lesquelles divers modèles de données et bases de données hétérogènes peuvent être consultés ensemble sous la forme d'un réseau de données unifié.
Jean-François Ethier a participé au projet TRANSFoRm en Europe (un projet financé par la Communauté européenne dans le cadre du programme FP7). TRANSFoRm a créé un prototype de système de santé apprenant pour soutenir les soins et services de santé primaires. Ce travail a servi de base à la Plateforme apprenante pour la recherche en santé et les services sociaux (PARS3), une boîte à outils open source, distribuée et décentralisée pour permettre une utilisation sécurisée des données (y compris l'analyse distribuée) sans nécessiter de regroupement de données en masse.
