« Open research data » : chercheurs, que faites-vous de vos données ? #OAWeek

Une enquête menée par l’université Lille 3 auprès de chercheurs en sciences humaines et sociales, révèle que 83% des répondants stockent leurs données sur un ordinateur personnel et que 12% (seulement ?) utilisent le serveur de leur université. Une autre enquête, celle-ci menée par le CNRS, montre que la majorité des chercheurs interrogés estime produire des données qui mériteraient d’être mieux gérées. La plupart du temps, et cela est vrai pour toutes les disciplines, les données collectées lors de projets de recherche successifs disparaissent lorsqu’un chercheur part à la retraite ou change d’ordinateur. Or ces données pourraient être très utiles en étant conservées, diffusées et réutilisées. L’ouverture de ces données permettraient :

  • de réduire les coûts de collecte, de création, de transfert et de réutilisation des données, permettant ainsi différentes recherches à partir des mêmes données, tout en favorisant les opportunités de collaborations nationale et internationale ;
  • de faciliter l’évaluation des résultats de recherche ;
  • d’ouvrir à des communautés autres que scientifiques l’accès aux résultats de la recherche : particuliers ou entreprises peuvent ainsi s’y appuyer pour proposer de nouveaux produits ou services ;
  • d’encourager un engagement et une participation plus forte des citoyens.

La même philosophie préside à l’« open research data » et à l’« open access » : partager les données et les résultats académiques afin d’améliorer l’efficience de la recherche financée sur fonds publics.1

Qu’est-ce qu’une donnée scientifique ?

La définition proposée par l’OCDE (Organisation de coopération et de développement économiques) en 20072 est la plus communément partagée. La voici :

Les données de la recherche sont définies comme des enregistrements factuels (chiffres, textes, images et sons), qui sont utilisés comme sources principales pour la recherche scientifique et sont généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider les résultats de la recherche.

La question de la nature des données est en réalité plus complexe, en particulier dans les SHS, qui s’appuient autant sur des données factuelles (statistiques concernant des populations par exemple) que sur des données qualitatives (de type entretiens qualitatifs en anthropologie par exemple).

Et l’ouverture des données ?

Il s’agit de réaliser un certain nombre d’opérations sur les données produites lors d’un travail de recherche afin de les rendre disponibles et réutilisables par tous. Ces opérations consistent dans le stockage, l’archivage pérenne, la diffusion, la mise à disposition et la valorisation. Pour cela, trois défis sont à relever.

Un premier défi technique.
Les données doivent être rendues interopérables et consultables de la manière la plus large possible. Ce n’est cependant pas suffisant de les rendre techniquement interrogeables, il faut faire en sorte qu’on puisse les trouver. Les données exposées doivent donc elles-mêmes être correctement documentées. Cela passe par un travail rigoureux de mise en commun et de normalisation des standards et des métadonnées (les données qui décrivent le document : titre, auteur, date…).
Dans certaines disciplines, mais surtout dans les sciences dures, la masse des données collectées constitue un vrai challenge technique si l’on veut en assurer le stockage et l’archivage pérenne.
Ces questions techniques peuvent être résolues par le travail collaboratif entre plusieurs acteurs : chercheurs, informaticiens et professionnels de l’IST (Information scientifique et technique).

Un deuxième défi d’ordre juridique.
La conservation et la diffusion des données peuvent rapidement poser des questions de protection des données personnelles : le mécanisme de protection pour l’auteur de ces données est une question complexe et les réponses qui y sont apportées ne sont pas homogènes selon les pays. Si certains préconisent l’utilisation des licences libre de type « Creative Commons », l’OCDE relève que la question est loin d’être réglée3. Ce défi relève davantage des politiques et des législateurs, même si les réflexions doivent être menées avec tous les acteurs de l’« open science ».

Enfin, un défi financier.
Le stockage et la conservation pérennes des données ne sont possibles que si l’on développe des infrastructures capables de les supporter, mais également de s’adapter aux évolutions technologiques. Les projets de recherche sont soutenus par les différentes instances, locales, nationales ou européennes, pour une durée limitée. Or s’il naît une réelle volonté politique de promouvoir l’archivage pérenne des données de la recherche, il sera indispensable de prévoir les financements.

En France, pour aider la communauté scientifique à relever certains de ces défis, la Très Grande Infrastructure de Recherche Huma-Num, propose un large éventail de services. Parmi eux, Nakala, que nous vous avions présenté l’année dernière lors de l’OAWeek ici-même. Ce service permet le dépôt et l’accès à des données et manière pérenne et sécurisée.

Le Data Management Plan, l’outil de pilotage de la gestion des données

Même si les grandes questions sur l’essor de l’« open research data » concernent tous les domaines disciplinaires, comme nous le disions plus haut, chaque projet nécessite une étude particulière, la nature des données variant de manière conséquente d’un projet à l’autre. Pour permettre à chacun des acteurs de travailler efficacement sur les données, il existe un outil indispensable : le « data management plan » (DMP), ou « plan de gestion des données ». Le DMP « est un document formalisé explicitant la manière dont seront obtenues, documentées, analysées, disséminées et utilisées les données produites au cours et à l’issue d’un processus ou d’un projet de recherche. » Voir à ce sujet le guide rédigé en commun par les universités Paris Descartes et Paris Diderot pour la COMUE Sorbonne Paris Cité ou encore ce guide didactique conçu par le CIRAD)). Ce document est de plus en plus souvent demandé lors de la soumission d’un projet à une demande de financement. C’est notamment ce que demande l’Union européenne pour les projets éligibles au projet pilote de libre accès aux données de la recherche. Ce pilote a pour objectif de sensibiliser les chercheurs à la gestion des données et de les inciter à adopter des bonnes pratiques dans le domaine. Ce pilote concerne certaines thématiques de recherche du programme Horizon 2020 mais pas toutes. Il n’a pas de caractère contraignant pour les projets et fonctionne selon un système « d’opt-in/opt-out ». Cela signifie que les porteurs de projets de recherche dans les thématiques incluses dans le pilote peuvent déclarer ne pas vouloir y participer : « opt-out » et à l’inverse, les porteurs de projets dans des thématiques qui, à priori, n’entrent pas dans le cadre, peuvent y adhérer : « opt-in ».

Une impulsion de la base

Si aujourd’hui, les modèles et processus de l’accès ouvert aux publications scientifiques sont connus (même s’ils sont loin d’être stabilisés et font encore l’objet de nombreuses réflexions), et si les législations se développent à travers le monde, la promotion de l’ouverture des données de la recherche en est encore à ses balbutiements, surtout en SHS.
Comme l’a souligné Jacques Lafait (chercheur à l’Université Pierre et Marie Curie) lors des 6èmes « Journées Open Access » organisée par le consortium Couperin, il est indispensable que la communauté scientifique s’empare de la question, et que, pour prendre toute son ampleur, l’ouverture des données de la recherche émane des équipes de recherche et non des législateurs.
Et vous, êtes-vous prêt à partager vos données ?

  1. Pour avoir une vision globale des enjeux du partage des données, vous pouvez lire le rapport The Data Harvest,  publié par RDA Europe (Research Data Alliance). []
  2. Organisation de coopération et de développement économiques (OCDE), « Principes et lignes directrices de l’OCDE pour l’accès aux données de la recherche financée sur fonds publics  », Paris, 2007, 28 p. En ligne : http://www.oecd.org/fr/science/sci-tech/38500823.pdf [consulté le 28/09/2015]. []
  3. Cette question est abordée dans le chapitre 3 du rapport Making Open Science a Reality que nous citions dans un précédent billet []

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