Recherche Data Gouv face aux idées reçues
La gestion des données de recherche soulève de nombreuses interrogations et idées reçues au sein de la communauté scientifique, comme le soulignent les 5 idées reçues sur les données de recherche ci-dessous, aussi récemment diffusées dans une actualité du PEPR Agroécologie et numérique.
Frédéric de Lamotte (INRAE, IFB), ayant participé à la rédaction de cet article revient, idée après idée, sur comment l'écosystème Recherche Data Gouv s'inscrit pour répondre concrètement à ces défis et accompagner les chercheurs dans l’application des principes FAIR.
⚠️ Cet article reprend les amorces de réponses face aux idées reçues, consultez l’article original pour avoir l’intégralité des explications.
1. Je suis propriétaire de mes données de recherche
Faux pour la recherche publique. La Loi pour une République numérique de 2016 assimile les données de la recherche à des données publiques lorsque les travaux sont financés pour plus de la moitié par des fonds publics...
Apport de Recherche Data Gouv : Les espaces institutionnels permettent aux établissements d’exercer leur responsabilité juridique tout en facilitant la mise à disposition des données selon les principes FAIR et les enjeux de souveraineté nationale.
2. Je peux gérer mes données moi-même facilement
Faux. La gestion des données est une compétence technique à part entière, au même titre que l’analyse statistique par exemple. Elle repose sur des connaissances variées : structuration, formats, métadonnées, documentation, plans de gestion des données, archivage, aspects juridiques et éthiques...
Apport de Recherche Data Gouv : L’écosystème structure un réseau complet de centres de compétences : Ateliers de la donnée et centres de référence établissement pour l’accompagnement de proximité, centres de référence thématique pour l’expertise disciplinaire, et centres de ressources proposant guides, tutoriels et formations. Les chercheurs peuvent ainsi s’appuyer sur les fonctions clés liées aux données de recherche comme les data stewards, les data curators, etc.
3. La gestion des données a un gros impact environnemental
Vrai et faux. La gestion des données consomme de l’énergie et son impact dépend de la manière dont les données sont organisées et conservées...
Apport de Recherche Data Gouv : La plateforme favorise la centralisation et la structuration des données, limitant les duplications parasites. L’entrepôt national mutualise les infrastructures et encourage les bonnes pratiques de documentation qui permettent d’éviter que chaque chercheur ne conserve sa propre version dupliquée des mêmes données.
4. Avoir les données seules, c’est suffisant !
Faux. Sans métadonnées, les données sont inutilisables. Les métadonnées fournissent le contexte indispensable pour comprendre, interpréter et réutiliser un jeu de données.
Apports de Recherche Data Gouv : La plateforme impose des standards de métadonnées lors du dépôt et fournit des guides méthodologiques détaillés pour la documentation. Le Collège Données de la recherche a publié une checklist des actions à mener pour mettre en œuvre la gestion et la traçabilité des métadonnées. Les tutoriels accompagnent les chercheurs étape par étape dans la description de leurs données.
5. Mettre en œuvre FAIR coûte trop cher et prend trop de temps
Faux. Si l’effort initial de documentation et de structuration semble parfois important, les études montrent que c’est l’absence de principes FAIR qui génère les coûts les plus élevés...
Apport de Recherche Data Gouv : L’écosystème réduit drastiquement les coûts d’entrée en proposant une infrastructure nationale mutualisée (entrepôt de confiance, attribution automatique de DOI, validation des métadonnées). Les classes virtuelles gratuites (déposer un jeu de données, FAIRe de la curation, administrer une collection …) forment les équipes rapidement. Le référencement des entrepôts disciplinaires oriente vers les solutions adaptées, évitant les erreurs coûteuses.
Ce que l’on retient
Recherche Data Gouv transforme chaque idée reçue en opportunité : clarification juridique, accompagnement expert, optimisation environnementale, garantie de qualité par les métadonnées et réduction des coûts par la mutualisation. L’écosystème ne se contente pas de répondre aux défis : il fait de la gestion des données un levier de performance scientifique, au service d’une science ouverte, reproductible et durable.
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