PROPOSITION de TRAME pour un PLAN de GESTION de DONNÉES à l’échelle d’une structure

Pour vous aider à élaborer un plan de gestion des données de recherche produites par votre structure, nous vous proposons une trame, à ajuster en fonction de vos besoins, spécificités et priorités :

1- INFORMATIONS sur la STRUCTURE

Acronyme, nom, identifiants (n°RNSR, idHAL, ROR…)
Présenter succinctement la structure de recherche, les champ(s) disciplinaire(s)
Identifier les personnes référentes (nom et ORCID), par exemple : 
responsable de la structure
responsable Science ouverte ou gestion des données
responsable informatique
Identifier les partenaires impliqués dans la structure
Lister les documents de référence qui encadrent l’activité de la structure, par exemple la charte ou feuille de route Science ouverte de l’établissement, le règlement de ZRR etc.

2- ORIGINE des DONNÉES PRODUITES ou RÉUTILISÉES

Identifier les données produites : nature, type, volume, formats, etc.
Identifier les données utilisées mais provenant de sources extérieures 
Donner les sources + conditions d’utilisation (droits)
Identifier d’éventuels autres produits de recherche : logiciels et codes sources, workflows, modèles, échantillons physiques, etc.
Si justifié : décrire les outils spécifiques ou plateformes technologiques utilisées pour la collecte et/ou le traitement des données

3- DOCUMENTATION des DONNÉES

Définir/choisir les métadonnées utilisées a minima pour décrire les données produites (ex : identité du producteur/de la productrice des données, date de collecte, outil et unité de mesure, etc)
Éventuellement, choisir un standard de métadonnées (ex : EML en écologie, DDI pour les sciences sociales)
Choisir des référentiels reconnus dans la communauté pour décrire et caractériser les données : thésaurus, ontologie, référentiel taxonomique, vocabulaire contrôlé, etc.
A titre d’exemple, voir la liste des référentiels « mots clés » utilisés dans le catalogue de métadonnées dat@UBFC
Définir une convention de nommage de fichiers. Avoir des règles communes permet d’identifier et de partager plus facilement les fichiers, mais aussi de garder la maîtrise de leur contenu.
Lister les éléments retenus pour documenter les données (tout ce qui peut permettre de garder la maîtrise du contenu, de comprendre, lire, interpréter, conserver, réutiliser les données) :
Dictionnaire de données
Définition des variables
Protocole d’acquisition des données
Fichier README
Cahiers de laboratoire
etc.

4- STOCKAGE INTERMÉDIAIRE des DONNÉES

STOCKAGE : enregistrement d’une information sur un support physique – le support physique peut avoir des caractéristiques très variées.
Le stockage intermédiaire concerne le stockage des données actives, de travail (=données dites « chaudes » ou « tièdes ») contrairement aux données finalisées, sur lesquelles on ne travaille plus (=données « froides »).
Expliquer quelle infrastructure au sein de la structure de recherche permet de stocker les données intermédiaires (serveur par exemple, solution type Next Cloud, etc)
Expliquer quelles stratégies de sécurité sont en place :
Contrôle des accès (physiques et distants)
Sauvegardes  
Définir des recommandations en termes de stockage intermédiaire et de sauvegarde 
RECOMMANDATIONS concernant l’ESR : le recours aux clouds privés (AWS, Google Drive, Drop Box, iCloud, etc) est fortement déconseillé. Seuls 5 prestataires privés sont qualifiés par l’ANSSI (voir ce document, page 13). Dans le cas des ZRR, le recours aux clouds privés est strictement interdit.

5- GESTION des DONNÉES de THÈSE

Dispositions particulières pour ces données ?

6- CADRE LÉGAL, RÈGLEMENTAIRE, ÉTHIQUE

Titularité des droits sur les données : les données de recherche appartiennent au laboratoire, contrairement aux publications ; mais cas particuliers des bases de données et des codes sources
Partenariat avec des entreprises ou partenariats internationaux qui ont des implications en termes de droits ?
Indiquer si la structure collecte ou produit des données qui relèvent d’une obligation particulière et expliquer les aménagements mis en place. Par exemple :
Données à caractère personnel (application du RGPD)
Données de santé, RIPH (Recherche Impliquant la Personne Humaine)
Données issues de ressources génétiques (protocole de Kyoto)
Données qui doivent rester confidentielles (données qui relèvent de la PPST, innovations/brevets, intelligence économique, secret bancaire, secret de l’instruction, etc)
Si un cadre éthique ou déontologique existe dans le domaine de recherche, y faire référence
Si une démarche qualité existe dans la structure, y faire référence

7- OUVERTURE des DONNÉES

Définir la politique d’ouverture des données :
Quelles données ouvrir ?
Quand ouvrir les données (définition d’un embargo par exemple) ?
Ouvrir les données qui viennent en supplément d’un article ?
Il est recommandé de ne pas déposer les données chez un éditeur privé en « supplementary material », car dans ce cas, les données ne sont pas systématiquement libres d’accès ni correctement documentées
Préciser le(s) entrepôts choisi(s) par la structure pour l’ouverture des données
RECOMMANDATIONS pour le choix d’un entrepôt :
1.	Privilégier un entrepôt disciplinaire (reconnu dans la discipline)
2.	Privilégier un entrepôt de confiance (qui offre un service de qualité en termes de sécurité et de pérennité des accès), par exemple une solution institutionnelle
3.	Si pas d’entrepôt disciplinaire et/ou institutionnel, aller vers un entrepôt généraliste de confiance, comme Recherche Data Gouv par exemple ou l’entrepôt recommandé par le financeur public
4.	Choisir un entrepôt qui permet d’attribuer des identifiants pérennes type DOI et des licences pour encadrer la réutilisation des données
Si publication des données souhaitée via un data paper, indiquer la revue choisie
Description/recensement des données dans le catalogue dat@UBFC ? 
(cela peut permettre de donner de la visibilité et un DOI à des données qui ne peuvent pas être ouvertes)

8- CONSERVATION et ARCHIVAGE des DONNÉES

ARCHIVAGE = ensemble d’actions qui a pour but de garantir sur le long terme l’accessibilité à des informations (dossier, documents, données) que l’on doit ou souhaite conserver pour des raisons juridiques, historiques ou culturelles (Wikipedia)
Dans le cas de l’archivage à long terme de contenus numériques, il faut assurer :
La pérennité des supports de stockage
L’accès au contenu même quand les formats de données deviennent obsolètes
L’intégrité des données

Déterminer quelles données doivent être conservées, combien de temps et sur quel(s) support(s)
Déterminer quelles données doivent être détruites, et à quelle échéance
RECOMMANDATIONS : conserver les données nécessaires à la reproductibilité du résultat
Données de test  à supprimer en fin de projet
Données de validation associées à une publication  à garder 5 à 10 ans après la publication
Données difficilement reproductibles ou réutilisables dans d’autres domaines  à garder + de 10 ans après la publication
Données non reproductibles ou à forte valeur  à archiver
L’opérateur agréé pour l’archivage des données de l’ESR est le CINES – pour travailler avec le CINES, un contrat doit être passé à l’échelle de la structure de recherche et cela a un coût qu’il faut prévoir.

9- PERSPECTIVES 

Identifier les marges d’amélioration, planifier des évolutions ou des dépenses (ex : achat de matériel informatique, recrutement d’un stagiaire pour effectuer une mission particulière, etc)
Évaluer les coûts de gestion des données : infographie + modèle de tableau de chiffrage à télécharger – DoRANum  Ces coûts peuvent être inclus dans le montage des projets car les principaux financeurs publics (ANR et Europe notamment) acceptent de financer les couts liés à la Science ouverte.

Des ressources à votre disposition :
N’hésitez pas à contacter les documentalistes de l’Atelier de la donnée dat@UBFC :
en écrivant à cette adresse dataubfc-doc@ubfc.fr
ou en remplissant ce formulaire de contact https://data.ubfc.fr/services/animations/
Une sélection de ressources synthétiques et didactiques sur toutes les étapes du cycle de vie des données de recherche, disponible dans la rubrique «Pour aller plus loin» de notre site Web :
https://data.ubfc.fr/pour-aller-plus-loin/
Sources utilisées pour créer cette fiche :
Modèle de PGD structure d’Agro Paris Tech, disponible sur DMP OPIDoR https://dmp.opidor.fr/template_export/2059692581.pdf
PGD structure – Atelier distant sur la formation aux PGD (25 juin 2020) – Dominique L’HOSTIS et Sylvie COCAUD – INRAE DIPSO
https://urfistinfo.hypotheses.org/files/2020/07/PGD-Structure_SC-DLH_GTDMP_25062020.pdf
Partager les données liées aux publications scientifiques – Guide pour les chercheurs – CoSO
https://www.ouvrirlascience.fr/wp-content/uploads/2022/04/Guide-Partager_les_donnees_pour-impression.pdf
Séminaire stockage – Cellule Data UGA/INIST-CNRS/URFISTLyon – 25 mai 2021
https://doranum.fr/stockage-archivage/seminaire-stockage-des-donnees-de-la-recherche_10_13143_kp98-bj30/
Source des pictogrammes : https://iconmonstr.com/

Atelier de la donnée de Bourgogne-Franche-Comté dat@UBFC | 2023