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Pratiques de gestion des données de la recherche : une nécessaire acculturation des chercheurs aux enjeux de la science ouverte ?

Résultats d’une enquête exploratoire dans le bassin montpelliérain (juin 2018)
Philippe Amiel, Francesca Frontini, Pierre-Yves Lacour et Agnès Robin
p. 147-168

Résumés

L’article présente les résultats d’une enquête exploratoire, menée en juin 2018 par le programme de recherche CommonData, dans le bassin montpelliérain à propos des pratiques de gestion des données de la recherche scientifique par les chercheurs. Les principaux objectifs étaient de voir si cette gestion est ou non le fruit d’une organisation pensée et raisonnée, de vérifier la capacité ou l’incapacité dans laquelle se trouvent les chercheurs pour qualifier juridiquement les données explorées, collectées ou produites – qualification rendue nécessaire par la mise en œuvre de la politique actuelle d’ouverture de la science – et enfin, d’observer la réalité du sentiment de propriété développé par les chercheurs à l’égard des données qu’ils produisent, posant la question plus générale de la dimension personnelle et/ou institutionnelle du travail de recherche et de ses conséquences sur l’attribution de la propriété.

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Texte intégral

  • 1 « Les données de la recherche, des communs scientifiques ? », Plateforme de la MSH-Sud,
    https://comm (...)
  • 2 A. Robin, La recherche et l’innovation en France, Analyse économique et juridique (dir.), préf. N. (...)
  • 3 Sur l’articulation des différents dispositifs, v. A. Robin, « Les données scientifiques au prisme d (...)
  • 4 Que l’on peut traduire de la manière suivante : « Aussi ouvert que possible, pas plus fermé que néc (...)
  • 5 A. Robin, « L’ouverture des données publiques scientifiques : de l’examen de la règle “open as poss (...)

1Le programme de recherche CommonData1, initié en 2016, a pour objet les pratiques de gestion des données de la recherche scientifique et l’analyse que l’on peut en faire au plan juridique, que ce soit en théorie (analyse de modèles propriétaires différents) ou en pratique (analyse de figures contractuelles innovantes). Le projet s’appuie sur l’analyse des mécanismes juridiques mobilisés par les institutions de recherche aux fins de remplir la mission de valorisation qui est la leur depuis la loi de programmation de la recherche de 19822. L’avènement d’une « économie fondée sur la donnée » questionne le rôle de la recherche scientifique publique et partenariale dans la production, l’accès et la réutilisation des données par la communauté scientifique, et plus largement par la société. La pertinence du projet CommonData a été confortée par la mise en œuvre de la politique publique nationale et européenne dite « d’ouverture des données publiques » (open data), ainsi que de la politique « d’ouverture de la science » (open science)3. Le plan national « Science ouverte » (2018), ainsi que les recommandations de la Commission européenne qui l’ont précédé (2012), sont aujourd’hui fondés sur un principe d’articulation entre la politique d’ouverture et la politique de valorisation : open as possible, closed as necessary4. Il s’agit, à travers cette formule, de donner la priorité à l’application du principe d’ouverture de données lorsque la recherche est majoritairement financée sur des fonds publics (nationaux ou européens). À rebours, la formule suggère cependant que, lorsqu’elle s’impose, notamment en cas de recherche partenariale, la monopolisation par la propriété intellectuelle ou par le secret prime sur l’ouverture des données5 ; le taux de financement par des fonds publics conditionne alors clairement le destin des données.

  • 6 L’enquête CommonData a été menée grâce au soutien d’Agropolis Fondation, l’Université de Montpellie (...)

2Aussi le programme de recherche CommonData s’intéresse-t-il à ce que les chercheurs font en pratique pour gérer leurs données, d’un point de vue technique (collecte, traitement et exploitation des données) et juridique (contractuel, notamment), et à la manière dont ils conçoivent leur relation aux données qu’ils ont produites et notamment l’étendue de leur pouvoir d’en disposer. C’est par enquête auprès des chercheurs qu’il convenait d’analyser ces pratiques et conceptions. L’enquête du programme CommonData6 visait à connaître la manière dont les chercheurs (et ingénieurs) appréhendent leurs données, non pas du point de vue scientifique, mais du point de vue de leur gestion. Deux dimensions principales ont été abordées dans l’enquête : la première porte sur la façon dont les chercheurs organisent la gestion – l’économie – de leurs données tout au long du processus de recherche ; la seconde concerne les modes d’incorporation des normes émergentes dans les processus de recherche scientifique.

3Pour la première dimension, l’enquête s’est intéressée aux moyens et outils (techniques ou contractuels), utilisés par les chercheurs, mais aussi à leurs comportements tels qu’ils pouvaient les déclarer à travers le questionnaire.

4Cette partie de l’enquête avait aussi pour objectif d’apporter des éléments de compréhension du rapport entretenu par les chercheurs avec les règles de droit en la matière. Il s’agissait d’apprécier leur capacité (et non pas leur volonté) à qualifier les données concernées (publiques ou privées, personnelles ou non…), à les inscrire dans un régime d’utilisation juridiquement cohérent. Il ne s’agissait pas ici de vérifier l’observance, à proprement parler, des règles en vigueur, mais de comprendre dans quelle mesure les chercheurs pouvaient intégrer ces règles dans leur manière de faire de la recherche. Ce sont donc ici les pratiques déployées qui révèlent l’existence d’une rationalité, quelle qu’elle soit, dans la gestion des données.

5La seconde dimension concerne l’incorporation des normes relatives aux données dans le processus de recherche. Des standards sont actuellement proposés pour répondre à l’objectif d’ouverture des données. Les principes FAIR (findable, accessible, interoperable, reusable)7 sont ainsi en passe de devenir les standards techniques d’une science ouverte. Cet acronyme, qui évoque les valeurs d’équité et de justice, énonce les objectifs que les chercheurs doivent remplir à l’égard des données qu’ils ont produites ou qu’ils ont utilisées. La standardisation de la mise en forme des données qui viennent généralement en soutien des publications des résultats scientifiques doit en permettre la lecture mécanique (« données lisibles par machine »). Ces standards agissent ainsi comme une « lex technica », c’est-à-dire comme un ensemble de règles techniques à fort pouvoir normatif de fait. Les agences de moyens les imposent comme conditions pour l’octroi de financements des projets de recherche en exigeant des chercheurs la rédaction d’un plan de gestion de données (PGD) pour soutenir la demande de financement. La standardisation des données scientifiques permet ainsi de remplir l’objectif de diffusion et de réutilisation des données, objectif caractéristique de la politique de science ouverte, dans la mesure où elle garantit la qualité et l’amabilité des données8. La voie de l’« ethics by design »9 s’affirme alors pour répondre au double besoin de standardisation dans les traitements et de conformité au droit ou à la loi. L’enquête n’avait pas ici pour objectif de connaître l’opinion des chercheurs sur la politique de science ouverte ou sur l’intérêt des principes « FAIR ». Le terme lui-même n’est d’ailleurs jamais utilisé dans le questionnaire. Les questions, en revanche, cherchaient bien à objectiver des pratiques et techniques éventuelles orientées vers l’accès, la diffusion, et la réutilisation des données.

6Les pratiques et conceptions de la gestion de leurs données par les chercheurs n’étaient pas, à notre connaissance, documentées dans la littérature.

  • 10 « Pratiques, représentations et attentes des chercheurs », Étude menée en partenariat avec l’Urfist (...)

7Il y a lieu toutefois de mentionner l’enquête réalisée à partir d’un échantillon de 109 répondants par l’Université de Rennes 210 sur les données de la recherche en SHS. Le rapport issu de l’enquête montre quelles sont les motivations et attentes des chercheurs quant à la gestion de leurs données et, en particulier, dans la mise en œuvre de la politique de diffusion ouverte. Il s’agissait d’identifier quels étaient les déterminants et les freins à la mise en œuvre de la politique d’open access.

  • 11 Early Career researchers: The Harbingers of change?, Rapport, nov. 2018.
  • 12 D. Nicholas, C. Boukacem-Zeghmouri et al., Open science from the standpoint of the new wave of rese (...)

8Une autre étude, le projet de recherche « Harbinger », mérite également d’être indiquée11. Elle repose sur une enquête menée auprès de 120 chercheurs de sept pays sur trois années consécutives, et montre que le comportement des chercheurs à l’égard de la politique d’ouverture des données (open science) et des publications (open access) est ambivalent : si les chercheurs sont plutôt favorables à l’utilisation des ressources produites par d’autres chercheurs, ils sont moins enclins à ouvrir leurs propres jeux de données et restent très soumis aux mécanismes de reconnaissance institutionnelle, qui passent par l’évaluation individualisée des pairs selon des modes traditionnels de diffusion des connaissances scientifiques (facteur d’impact)12.

9L’enquête CommonData visait, quant à elle, à documenter les pratiques d’un vaste ensemble de disciplines, mais sans tester, à ce stade, le poids de déterminants causaux – sociaux, économiques ou disciplinaires – comme hypothèses. Cette investigation exploratoire avait pour objectif d’identifier de tels déterminants pour des enquêtes futures, mais également d’observer, par le questionnement de leurs pratiques quotidiennes, les stratégies particulières développées par les chercheurs en matière de gestion de données. L’observation concrète des techniques utilisées pour la collecte, le stockage et l’archivage, pour la diffusion ou la réservation privative, ou encore pour la valorisation économique des données produites, doit permettre de mieux comprendre le rapport, plus ou moins réflexif, que les chercheurs entretiennent avec leurs pratiques des données de recherche. Ce niveau de conscience a été également examiné à l’aune des réponses apportées aux questions relatives à leur représentation de leur « relation » aux données, plus précisément ici au sentiment de « propriété » qu’ils peuvent éprouver vis-à-vis des données.

10L’objectif principal de l’enquête auprès des chercheurs était ainsi de documenter : les pratiques de gestion de leurs données ; les conceptions de la relation avec leurs données, notamment sous l’angle du pouvoir d’en disposer et d’en réserver l’usage. Les objectifs secondaires étaient d’évaluer la compétence des chercheurs à qualifier juridiquement leurs données ; d’identifier, par l’analyse, des déterminants causaux possibles (de quoi l’enquête tenait sa dimension « exploratoire »).

I. L’enquête CommonData

A. Méthode

11L’enquête a été conduite par un questionnaire auto-administré en ligne. L’anonymat était garanti aux répondants.

Population, critères d’inclusion/non-inclusion

12La population visée était constituée par des chercheurs et ingénieurs de recherche actifs de laboratoires académiques dans toutes disciplines (lettres et sciences humaines comprises), sauf celles biomédicales dont les recherches sont régies par les articles L. 1121-1 et suivants du Code de la santé publique sur les « recherches impliquant la personne humaine » (RIPH) et qui ont été exclues parce qu’elles constituent un domaine en soi obéissant à des règles particulières. Pour le reste, les critères d’inclusion étaient très ouverts, le seul critère de non-inclusion étant l’activité de recherche sans manipulation de données.

Questionnaire

13Le questionnaire, qui comprenait 54 questions, était divisé en quatre parties identifiées.

Tableau 1 – Description du questionnaire adressé aux laboratoires.

Tableau 1 – Description du questionnaire adressé aux laboratoires.

Plan d’analyse

14Le plan d’analyse prévoyait les tris à plat et croisés pertinents en statistique descriptive des données. Il prévoyait également des analyses en composantes principales pour identifier les déterminants causaux éventuels avec l’intention notamment de tester l’hypothèse d’une dépendance à la discipline et/ou à la perspective d’une exploitation économique des pratiques techniques et des conceptions juridiques en matière de gestion des données.

B. Résultats

15Les résultats de l’enquête se présentent de la manière suivante, depuis ses conditions de réalisation jusqu’aux éléments de contenus livrés par le questionnaire.

1. Réalisation de l’enquête

16L’enquête s’est déroulée du 31 mai au 30 juin 2018. Un rappel était émis une fois par semaine à destination des contacts de la liste initiale n’ayant pas encore répondu.

17Le questionnaire a été initialement envoyé à 1 500 adresses mail de chercheurs et enseignants-chercheurs de la région par le canal de l’Université Paul-Valéry Montpellier 3 et par celui d’Agropolis Fondation qui a mis à disposition sa base de données constituée par la MSH-Sud et regroupant tous les directeurs d’unités de l’ex-région Languedoc-Roussillon (c’est-à-dire avant sa fusion dans l’ensemble Occitanie). Par viralité, d’autres directeurs de laboratoires et d’autres chercheurs ont eu connaissance de l’enquête et ont répondu (sans qu’on puisse savoir exactement l’étendue de la transmission du questionnaire). Les disciplines des chercheurs contactés relevaient de deux grands ensembles épistémiques : les SHS (sciences humaines et sociales : histoire, psychologie, économie, linguistique, sociologie, archéologie, sciences politiques) ; les STM (sciences, technique, médecine : environnement et agronomie, santé et biologie, informatique, physique, chimie).

Population, caractéristiques des répondants

18258 réponses ont été enregistrées. 62 questionnaires n’ont pas été terminés. Le taux d’abandon est de 24 %, environ 16 % pour la biologie et pour la physique-chimie contre 27 % pour les L-SHS. 196 questionnaires ont été terminés mais seulement 159 déclaraient avoir collecté des données (dans le cas contraire, le questionnaire se terminait). Au final, les analyses ont donc porté sur ces 159 questionnaires.

  • 13 Le recueil de telles données, qui présentait peu d’intérêt à ce stade, serait indispensable à des é (...)

19Parmi les répondants, 88 % étaient des personnels statutaires et 12 % des contractuels, doctorants et post-doctorants relevant de différentes sections CNU ou CNRS. À 78 %, ils travaillaient dans une structure à tutelles multiples (UMR notamment). Les données sociodémographiques d’âge et de genre n’étaient pas collectées pour garantir l’anonymat13.

20Sous-groupes par disciplines. – Les répondants se répartissaient en quatre domaines principaux : la biologie (41 %), les LSHS (30 %), la physique et la chimie (14 %) ; les mathématiques et l’informatique (7,5 %). Une catégorie « Autre » rassemblait 7,5 % des répondants. Lorsque nous avons voulu ventiler les réponses selon les appartenances disciplinaires, les effectifs des différents domaines se sont avérés trop faibles en dehors de la biologie. Il n’était dès lors possible que de comparer la biologie à l’ensemble consolidé des autres disciplines.

Fig. 1 – Distribution des répondants par discipline.

Fig. 1 – Distribution des répondants par discipline.

2. Pratiques et conceptions de la gestion des données de recherche

Des laboratoires et des financements publics, avec des partenaires privés dans certaines disciplines

21Les recherches dont parlent les répondants étaient conduites au sein de laboratoires essentiellement académiques ayant noué des partenariats avec d’autres établissements. Les partenaires des laboratoires des répondants étaient le plus souvent publics (114/159). Les partenariats avec des institutions privées concernaient 37,1 % des répondants, en proportion significative (p = 0.007), comme on pouvait s’y attendre, dans les domaines de la biologie (31/65) et de la physique-chimie (9/22). La recherche des répondants était financée dans 68,6 % des cas par des fonds exclusivement publics, dans 5,7 % par des fonds privés et dans 11,3 % par des financements mixtes publics et privés. 13,8 % de ces recherches étaient conduites sans financement spécifique. Seulement 0,6 % des répondants ont déclaré ne pas savoir comment était financée leur dernière recherche.

Collecte de données : une tâche le plus souvent collective, à laquelle le chercheur prend part personnellement

Sources et types de données

22En se basant sur la nomenclature des sources de données établie par le CNRS, il apparaît que les données collectées étaient majoritairement des données expérimentales (obtenues à partir d’équipements de laboratoire : 57 %), des données d’observation (capturées en temps réel : 53 %) et, dans une moindre mesure, des données dérivées (issues du traitement ou de la combinaison de données brutes : 27 %), des données de référence (collection ou accumulation de jeux de données revus par les pairs, annotés et mis à disposition : 23 %), des données computationnelles ou de simulation (générées par des modèles informatiques ou de simulation : 23 %). Là encore, une majorité de répondants ont déclaré collecter ou produire plusieurs types de données pour la même recherche.

Tableau 2 – Types de données collectées.

Tableau 2 – Types de données collectées.

23Enfin, 29 % des répondants avaient collecté des données relatives à des personnes (physiques ou morales, mortes ou vivantes).

Moyens de collecte

24La liste des moyens de collecte proposée par le questionnaire dépendait des catégories de données collectées précédemment identifiées. Nous constatons ainsi une multiplicité de moyens de collectes utilisés pour une même recherche, ce qui est congruent avec la multiplicité des types de données collectées. Seuls 47/159 répondants ont déclaré n’utiliser qu’un seul moyen de collecte. Dans les autres cas, les moyens mobilisés étaient au nombre de deux (31 %), 3 (31 %), 4 et plus (16 %).

Tableau 3 – Moyens de collecte.

Tableau 3 – Moyens de collecte.
Acteurs et financement de la collecte

2573,4 % des répondants ont déclaré avoir travaillé à la collecte avec au moins une autre personne, 12 % seuls et 14,6 % ont délégué la tâche de collecte. L’implication personnelle du chercheur dans la collecte était presque systématique (85 % des répondants). Lorsque la collecte était opérée par une équipe, des doctorants (47 %) et des stagiaires (46 %) et, dans une moindre mesure, les ingénieurs et techniciens (ensemble 38 %) étaient mis à contribution. En L-SHS la collecte était individuelle représente un tiers des cas et en Maths-Info elle était le plus souvent déléguée.

26La collecte des données ne faisait généralement pas l’objet d’un budget ou d’une ligne de budget dédiés. Cette individualisation budgétaire de la tâche de collecte n’était indiquée que par un tiers des répondants (32,2 %), essentiellement dans le cas des partenariats avec des institutions privées.

Autorisations de collecter

27Une majorité de répondants (58,5 %) estimaient que leur collecte de données ne nécessitait pas d’autorisation particulière ; 10,7 % ne savaient pas si une autorisation quelconque était requise. En pratique, moins d’un quart des répondants (23,3 %) avaient sollicité une autorisation, notamment auprès de la CNIL.

Bases de données sources et autorisations d’utilisation

28Sur l’ensemble de notre population, 118 répondants avaient puisé des données dans une ou plusieurs bases de données, constituées à l’origine par d’autres chercheurs (69), par des personnes associées à la recherche (46) ou au laboratoire (22), par le chercheur répondant lui-même (42) ou par des institutions externes, organismes administratifs ou associations (40).

29Ces bases de données étaient en accès ouvert (32 %) autant que réservé (32 %). 22 % des répondants avaient accepté des conditions générales d’utilisation des données. Dans ce cas, la moitié des répondants affirmaient avoir utilisé une base de données sous licence gratuite. Dans ces quelques questions, il faut noter la part importante de méconnaissance par les chercheurs du régime contractuel des données mobilisées au cours de leur dernière recherche. Dans 31 % des cas d’utilisation seconde de données, cette utilisation avait eu lieu dans le cadre d’un contrat entre le chercheur ou sa structure et le détenteur des données (contrat de consortium, de collaboration, d’expertise ou de sous-traitance).

Gestion de la recherche et des données : des pratiques peu standardisées

Cahier de laboratoire

30Le cahier de laboratoire est un outil de traçabilité sur lequel est consigné, au jour le jour, le détail des opérations de la recherche. Le ministère chargé de la Recherche, avec la collaboration de l’INPI, propose un document normalisé incorporant différentes procédures visant à lui donner un caractère probatoire (pour faire face à des revendications d’antériorité, par exemple). Dans notre population, 44 % des répondants en utilisaient un, principalement sous forme papier, essentiellement dans les disciplines où cette pratique est commune (biologie et physique), bien qu’un tiers des répondants en biologie (25/65) et une proportion analogue en physique-chimie (8/21) n’y aient pas eu recours lors de leur dernière recherche.

Réutilisation des données

3173 répondants (46 %) ont déclaré que leurs données étaient destinées à être conservées ou archivées autant pour l’usage immédiat commandé par la recherche en cours que pour des recherches futures.

Tableau 4 – Usage immédiat ou différé des données.

Tableau 4 – Usage immédiat ou différé des données.
Gestion des données et stockage : des pratiques peu organisées

32Les données étaient le plus souvent stockées sur des supports individuels (ordinateur, clé USB, cloud personnel…) avec un faible recours aux procédures standardisées et aux services de stockage/archivages institutionnels. La moitié des répondants ne savaient d’ailleurs pas si des services de stockage avec plan de gestion de données étaient offerts par leur établissement. En pratique, seulement 28 % des répondants ont fait appel à des dispositifs d’entrepôts de données, à des serveurs publics d’archivage et conservation ou à des serveurs ou entrepôts privés. Les deux tiers des répondants (105/155) n’avaient mobilisé aucun standard, norme ou procédure d’organisation de leurs données. Lorsque des standards étaient utilisés (50/155), ils concernaient principalement la structuration des données (37) et accessoirement le nommage (26), l’indexation (22), le référencement (19) et le versionnage (16). Ces standards ou procédures étaient, dans la plupart des cas (39), définis selon des usages disciplinaires, par le chercheur lui-même pour servir dans le cadre de sa recherche en cours.

33Plus des deux tiers des répondants n’ont pas utilisé de moyens techniques ou procéduraux particuliers propres à garantir la traçabilité des données (70 %), leur intégrité (76 %) et l’interopérabilité (83 %). La gestion de la confidentialité était à peine mieux organisée. Presque 84 % des répondants partageaient leurs données avec au moins une autre personne mais seulement 39 % ont déclaré avoir cherché à garantir la confidentialité (62/158). Les moyens mobilisés consistaient en mesures de contrôle d’accès (46) souvent combinés à des engagements de confidentialité (37).

Des données appelées à circuler largement – hors exploitation marchande

34Les données résultant des recherches conduites par les répondants avaient fait l’objet d’une exploitation marchande (hors publication) dans seulement 12 % des cas (contre 74 % sans, 14 % déclarant ne pas savoir si cela avait été le cas). Dans les cas de diffusion marchande, l’accès était organisé par un contrat (70 %) dont le chercheur avait communication et qu’il pouvait être amené à viser ou cosigner (7/15). La relation avec le service de valorisation était alors la règle (87 % sur 16 cas).

35Les résultats de l’enquête dressent ainsi le tableau d’une recherche où les données collectées en équipe sont appelées à circuler dans le cadre des opérations d’analyse puis, indépendamment de la publication de résultats, à être diffusées assez largement dans la communauté scientifique et au-delà. La question de la compréhension, par les chercheurs, des enjeux de la qualification juridique des données qui conditionne les possibilités d’appropriation, de réservation ou de détention des données est, dans ce contexte, hautement pertinente. C’est l’objet des questions posées sur leur conception relative à la possession/détention/propriété des données et sur leur connaissance des débats actuels concernant le statut économique et juridique des données scientifiques.

Représentations de la « propriété » des données et connaissance des enjeux

36À la question de savoir à qui appartiennent les données de leur recherche, 58 % des répondants ont évoqué la propriété exclusive des partenaires et de l’établissement (31 %), de l’établissement et du chercheur lui-même (16 %), ou de l’établissement (5,1 %), voire du chercheur lui-même exclusivement (6 %). Un tiers (33 %) des chercheurs interrogés ont répondu « à tout le monde », les données étant alors vues comme relevant du domaine public (notion mal distinguée de celle de « commun » comme nous le verrons plus loin).

Fig. 2 – Sentiment de « propriété » à l’égard des données.

Fig. 2 – Sentiment de « propriété » à l’égard des données.

II. Analyse et discussion

A. Le comportement des chercheurs à l’égard des données

1. Déterminants des stratégies de gestion des données : discipline et perspective économique

37Nos résultats montrent que les pratiques de gestion des données obéissent à des déterminations disciplinaires. Ainsi de la collecte des données, du type de données collectées et de l’analyse et de la valorisation : les chercheurs issus de la biologie, de la physique-chimie et « d’autres disciplines » (pharma, ingénierie) déclaraient à environ 80 % récolter collectivement des données contre 62,5 % en L-SHS et 42 % des mathématiques-informatique ; les chercheurs de mathématiques-informatique délèguent plus souvent le travail de collecte des données ; les chercheurs de L-SHS collectaient leurs données plus souvent seuls que ceux des autres disciplines. En revanche, et c’est une information essentielle de l’enquête, le caractère lacunaire des conceptions et connaissances juridiques des répondants est répandu de manière équitable et n’apparaît pas déterminé, à l’analyse, par la discipline.

38À ce déterminant disciplinaire s’ajoute celui qui résulte de la perspective d’une exploitation économique des données, généralement impliquée par la présence d’un partenaire privé. Les données d’enquête ont été croisées pour vérifier si la mise en place de moyens techniques garantissant la préservation des données (non-altération, confidentialité, traçabilité, standardisation) était liée à la préoccupation des chercheurs quant au sort réservé aux données qu’ils exploitent. Six questions ont fait l’objet de ce croisement. La première interroge les répondants sur le fait de savoir s’ils ont utilisé un moyen technique pour garantir la non-altération physique des données, c’est-à-dire si les données ont été conservées de manière à en préserver l’intégrité. Bien que, majoritairement, les chercheurs ne semblent pas mettre en place de système particulier pour garantir la non-altération, une variation du simple au double est observée lorsque les chercheurs savent que leurs données sont exploitées sur un plan économique. Il en va de même pour l’utilisation d’un cahier de laboratoire. Bien qu’elle reste assez marginale, elle augmente nettement lorsque les chercheurs prévoient une valorisation économique de leurs données. Cette détermination se confirme également sur l’organisation de la confidentialité. Seuls 47,3 % des répondants ont pris des engagements formels de confidentialité, alors que les données sont très majoritairement utilisées par plusieurs personnes (83,6 %), mais, là encore, même si la mobilisation de moyens spécifiques (mots de passe, accords de secret, autre) ne représente pas la pratique majoritaire, elle augmente considérablement lorsque les données donnent lieu à une exploitation économique.

Fig. 3 – Croisement usage de la confidentialité et exploitation économique.

Fig. 3 – Croisement usage de la confidentialité et exploitation économique.

39Enfin, la question de l’organisation de moyens techniques permettant de garantir la traçabilité des données est marquée par une augmentation en cas de valorisation des données de la recherche. Les moyens utilisés sont très divers (numérisation des documents, élaboration de bases de données, utilisation de cahiers de laboratoire, élaboration de journaux de bord électronique, utilisation d’un protocole standardisé, etc.).

40Ainsi, la présence d’une politique de réservation privative des résultats de la recherche permet d’observer une préoccupation plus importante pour une gestion des données conforme aux préconisations techniques permettant de les préserver et d’en assurer la confidentialité. L’effet des politiques privées est, sur ce plan, plus puissant que celui des politiques publiques au moment de la passation du questionnaire.

  • 14 Ce que confirme également V. Rebouillat, Les données scientifiques face aux enjeux de la recherche (...)

41Nos résultats montrent que la finalité conditionne la gestion des données14. De ce point de vue, dans la mesure où la politique de science ouverte encourage clairement la réutilisation des données par les chercheurs, les entreprises et le public, on peut légitimement penser que les producteurs de données, c’est-à-dire les chercheurs, organiseront leurs pratiques pour parvenir à remplir l’objectif.

  • 15 Le terme « propriété » doit être compris au sens commun et non au sens juridique, c’est-à-dire comm (...)

42Le constat du rôle des politiques de réservation privative dans la gestion des données posait immédiatement la question du sentiment de « propriété »15 que peuvent entretenir les chercheurs à l’égard des données qu’ils produisent.

2. Sentiment de « propriété » des chercheurs à l’égard des données

43On peut supposer que le sentiment de propriété à l’égard des données est immédiatement lié à la valeur que les chercheurs leur attribuent et notamment à l’importance accordée à leur pérennisation. D’après les réponses obtenues, les trois-quarts des répondants considéraient que les données produites lors de leur dernière recherche devaient être conservées. Pour le quart restant, on suppose que les données ont été comme épuisées lors de la recherche elle-même et qu’elles ne sont pas destinées à être mobilisées dans des recherches futures. En tout état de cause, on comprend que l’importance accordée à la pérennisation des données et le sentiment de propriété à leur égard sont liés à la valeur marchande ou d’utilité que les chercheurs leur attribuent.

44Les résultats concernant les modalités de la propriété à l’égard des données sont très partagés. Un tiers des répondants, environ, considère que les données relèvent du « domaine public » et appartiennent « à tout le monde » ; un autre tiers les considère comme appartenant aux structures partenaires de la recherche, établissements publics ou entreprises privées ; et un dernier tiers rassemble différents types de positions incluant, notamment, le sentiment de propriété personnelle exclusive des données (6 % des répondants).

45L’origine des crédits dévolus à la dernière recherche influe sur les réponses. Lorsque la recherche est financée sur les budgets propres du laboratoire (au sens large incluant les salaires des statutaires), la propriété des données de recherche est perçue comme dévolue à l’établissement, soit exclusivement, soit en partage avec les chercheurs. Le financement par projet – type ANR ou ERC – met en jeu un sentiment d’« appropriation partagée », incluant dans certains cas les partenaires de la recherche et, dans d’autres, le domaine public dans son entier. Que la recherche soit financée par l’argent public sur des budgets récurrents ou sur des appels à projets, un nombre élevé (entre 35 et 40 %) de répondants considèrent que les données de recherche appartiennent au domaine public. A contrario, le financement majoritairement privé offrirait des droits de propriété aux acteurs privés, réduisant significativement la dévolution de ces droits au domaine public dans les réponses (moins de 10 %).

46Ces positions de principe des répondants, peut-être un peu abstraites, doivent être confrontées aux réponses sur le sort des données en cas de départ du chercheur de son laboratoire : 59,6 % des chercheurs emporteraient « leurs » données avec eux et 14,4 % ne savent pas ce qu’ils feraient.

Fig. 4 – Si vous quittiez votre unité, emporteriez-vous vos données avec vous ?

Fig. 4 – Si vous quittiez votre unité, emporteriez-vous vos données avec vous ?

47Le sentiment de propriété des données variait selon les disciplines : 77 % des chercheurs en physique-chimie et le même pourcentage en L-SHS, contre 53 % en biologie, étaient prêts à s’approprier les données en les emportant avec eux, même si 74 % de ces 93 « propriétaires » en laisseraient une copie à leur laboratoire d’origine. Dans les sciences de la nature, le sentiment de propriété personnelle domine (et exclut que les données appartiennent au domaine public), sauf dans le cas où des partenariats existent, les contraintes contractuelles étant alors reconnues.

48Cette absence de connexion de la représentation théorique de la propriété des données avec les conséquences pratiques qu’en tirent les chercheurs semble dépendre d’autres représentations, efficaces celles-là, qui privilégient la légitimité auctoriale du chercheur conjointement, le cas échéant, avec « l’investisseur », sans lesquels les données n’auraient pu exister. Il en va de même pour la valeur « travail » qui reste pour les chercheurs une mesure de la propriété des données. Ainsi, l’investissement humain (et le coût en termes de rémunération) est considéré majoritairement comme prévalant en légitimité sur l’investissement financier (financement par le versement d’une somme d’argent) et l’investissement matériel (équipements, consommables, etc.). Par ailleurs, le moment où les données sont « dans le domaine public » est identifié par la moitié des répondants (49 %) à celui de la publication (contre 21 % dès leur collecte), les chercheurs estimant par ailleurs majoritairement que la décision de diffuser les données leur appartient en propre (108/159 – conjointement avec d’autres dans 76 cas).

49Ces décalages, parfois paradoxaux, entre représentations théoriques et conséquences pratiques posent la question du degré d’assimilation des règles applicables aux données par les chercheurs et, au final, celle de leur acculturation aux enjeux contemporains de la gestion des données de la recherche.

B. Normativité de la gestion des données

1. Degré d’assimilation par les chercheurs des règles applicables aux données

50Les chercheurs utilisaient massivement des logiciels pour l’analyse et le traitement des données (85,5 %). Sur 136 répondants, 100 déclarent avoir utilisé des logiciels reconnus comme « logiciels libres » : soit un degré de connaissance de règles (ici, l’utilisation libre) d’utilisation des logiciels globalement élevé. Par ailleurs, lorsque les chercheurs ont prévu que les données feront l’objet d’une exploitation économique, ils savent très majoritairement que cette exploitation est liée à la conclusion d’un contrat, qu’il y ait un contrat (70,6 %) ou non (23,5 %), contre 5,9 % qui ne savent pas. Les chercheurs qui affirment savoir qu’il y a un contrat, déclarent, dans les mêmes proportions, qu’ils seraient amenés à le lire. Une proportion élevée (46,7 %) déclarait cependant qu’ils ne seraient pas amenés à cosigner ou à viser le contrat. Une très large proportion affirme également être en relation avec le service spécialisé (service de valorisation et de partenariat) de leur établissement.

51Une question était également posée aux chercheurs sur les effets en termes de « propriété » du contrat de partenariat conclu sur leurs recherches. Il leur était demandé de dire s’ils estiment qu’aux termes du contrat, les données appartenaient à tout le monde (domaine public), aux structures partenaires, au chercheur et à l’établissement, au chercheur, ou à l’établissement exclusivement. Une possibilité était laissée aux répondants de déclarer ne pas savoir. Dans le cadre d’un partenariat, les répondants estiment majoritairement (32,9 %) que les données appartiennent à tout le monde. Cette majorité est cependant relative car 31 % estiment que les données appartiennent aux structures partenaires, y compris l’établissement. Les chercheurs déclarent également majoritairement que le contrat contenait une clause sur la propriété des données (58,3 %), ce qui suppose, là encore, non seulement qu’ils connaissaient l’existence du contrat, mais aussi qu’ils l’avaient lu et compris. Le financement privé de la production des données, avec la contractualisation qui l’encadre, est ainsi de nature à attirer l’attention des chercheurs sur la question de la confidentialité ou de la propriété des données.

  • 16 Il arrive d’ailleurs que la pratique contractuelle ne soit pas considérée comme du droit dans les é (...)

52Si les règles contractuelles sont ainsi relativement connues des chercheurs – lorsque le contrat existe –, la connaissance des règles légales reste cependant assez vague, notamment en ce qui concerne la question de la diffusion des données16. À cette question qui est aujourd’hui au cœur du dispositif légal de science ouverte, les chercheurs répondent de manière assez diversifiée (la diffusion étant entendue pour l’enquête comme une diffusion hors publication). Sur la totalité de 118 répondants, 41,5 % envisagent de diffuser leurs données, contre 36,4 % qui envisagent de ne pas les diffuser. Il est étonnant de constater que 22 % ne savent pas s’ils diffuseront leurs données.

Fig. 5 – Les données de votre dernière recherche seront-elles diffusées (hors publication scientifique) ?

Fig. 5 – Les données de votre dernière recherche seront-elles diffusées (hors publication scientifique) ?

53Cela laisse supposer que des recherches sont menées sans qu’ait été au préalable envisagée la diffusion des données en dehors des publications (qui ne sont pas toutes nécessairement accompagnées des données de la recherche). Plus précisément, sur la chronologie de la diffusion, les chercheurs déclarent très majoritairement qu’ils diffuseront les données d’abord à destination des chercheurs et des partenaires, puis du public. Les données seraient enfin majoritairement diffusées en accès gratuit et, dans une moindre mesure, en accès ouvert (directement auprès du public).

54Les concepts généraux en lien avec la notion de propriété et les notions voisines (domaine public, propriété publique, bien commun, donnée publique) restent également méconnus ou mal distingués les uns des autres. Cela est problématique dans le contexte actuel de mise en place de la politique publique de science ouverte, qui implique de la part des chercheurs qu’ils contribuent activement à la gestion raisonnée de leurs données. Leur participation requiert en effet qu’ils disposent d’une compétence juridique de base, au moins pratique comme peut l’être celle du conducteur d’automobile moyen qui a intégré toutes sortes de règles pour faire face aux situations qu’il rencontre comme automobiliste. La gestion raisonnée des données nécessitera à terme ainsi de savoir quel sort leur réserver sur le plan juridique : s’agit-il de données privées/publiques, confidentielles/non confidentielles, personnelles/non personnelles ?

2. Acculturation à la norme juridique ou dessaisissement des chercheurs ?

55L’analyse des pratiques de gestion de leurs données par les chercheurs met en lumière deux lignes de force.

56En premier lieu, si les chercheurs semblent réceptifs à l’idée d’organiser une stratégie de gestion des données lorsque la production des données s’accompagne d’un projet d’exploitation économique de celles-ci dans le cadre d’un partenariat public-privé, la stratégie reste le plus souvent impensée lorsque les données n’ont pas vocation à faire l’objet d’une valorisation économique. Il en est ainsi en particulier à propos des pratiques de stockage, d’archivage, ou de diffusion des données (hors de toute publication scientifique), qui restent globalement inorganisées, alors même que le sentiment de propriété développé autour des données est réel. Mais, de façon étrange, ce sentiment de propriété ne provoque pas de réflexe de préservation des données. Bien que très investies symboliquement par les chercheurs, les données semblent donc s’épuiser par le premier usage qu’ils en font (obtention des résultats) : la gestion des données n’est envisagée qu’à travers une vision à court terme. Ce manque d’anticipation s’accompagne d’une béance conceptuelle quant au sort des données lorsque celles-ci résultent d’une recherche exclusivement ou majoritairement publique, comme si le domaine public – dont la notion est certes complexe à appréhender –, n’avait pas à être pensé, ni même organisé. Les réponses montrent que cette catégorie du domaine public, confondue avec celle de propriété publique, est une catégorie résiduelle non précisément identifiée. Ce constat n’est pas une spécificité du secteur de la recherche scientifique. La structuration de notre Code civil, et l’existence même d’un Code de la propriété des personnes publiques, montrent bien à quel point nos sociétés se sont concentrées sur l’organisation de la propriété, que celle-ci soit privée ou publique, mais peu sur l’usage de choses non appropriables, les « choses communes », dont on sait seulement que l’usage est commun à tous et que des lois de police doivent régler « la manière d’en jouir » (article 714 du C. civ.). La politique actuelle de science ouverte comble cette béance en enjoignant les chercheurs et leurs établissements à structurer la gestion des données de la recherche, contribuant ainsi à structurer ce que l’on pourrait appeler le « domaine public scientifique ».

  • 17 Les discussions actuelles sur les « communs » mobilisent les juristes, mais aussi très largement le (...)
  • 18 Ce fait a également été constaté par l’« Enquête sur les usages et besoins d’IST », CNRS, mars 2015 (...)
  • 19 La régulation actuelle des activités de recherche par les pouvoirs publics dans la mise en œuvre de (...)

57En second lieu, on observe que le sentiment de propriété à l’égard des données, essentiellement lié à l’auctorialité (paternité) ou au travail fourni (effort), entre frontalement en contradiction avec les réalités juridiques et institutionnelles. La méconnaissance des règles de droit matériel (et non pas des pratiques contractuelles, mieux connues) pose à la mise en œuvre de la politique de science ouverte un problème sérieux. Dès lors que l’on ambitionne d’organiser et de structurer la gestion des données scientifiques au sein d’infrastructures communes, il y a lieu d’en connaître le sort au plan juridique et d’abord de les qualifier juridiquement. Or, il faut constater que, malgré la vitalité d’un débat qui dépasse de beaucoup la sphère juridique17, les chercheurs qui ont répondu à l’enquête n’en discernent pas encore les contours18. Le problème de la qualification juridique des données n’étant déjà pas identifié par les chercheurs (par défaut d’information juridique minimale), il ne semble pas les concerner. À l’espace laissé aux chercheurs pour faire des observations libres, certains se sont ainsi exprimés : « sans l’implication très investie de notre CIL-juriste dès le départ du projet, nous n’aurions jamais pu mener celui-ci à bien. Lui aurait pu répondre correctement aux questions [du questionnaire, ndlr] et c’est là l’important : avoir les bonnes réponses pour pouvoir rester dans la collecte, l’anonymisation, le traitement et l’analyse légaux des données ». L’observation est intéressante : selon ce chercheur, seul un juriste aurait pu répondre au questionnaire, précision étant faite que les questions n’étaient pas, à l’exception de celles du quizz, « juridiques ». La question de la gestion des données est pour ainsi dire renvoyée au « CIL-juriste ». Ce réflexe peut sembler de prime abord d’autant plus logique que de nombreux services juridiques ad hoc se sont progressivement déployés dans les institutions, depuis les années 1990, pour développer la politique de valorisation de la recherche publique et de partenariat. Mais on peut imaginer que la mise en œuvre de la politique de science ouverte contraindra les chercheurs, et surtout les ingénieurs, à acquérir un minimum de connaissances juridiques pour développer des « bonnes pratiques », c’est-à-dire des pratiques conformes à la norme légale, réglementaire ou déontologique. Si tel est le cas, la formation des chercheurs et des ingénieurs à la gestion des données de la recherche publique aidera certainement non seulement à la mise en œuvre des pratiques de science ouverte, mais aussi à la compréhension de leurs enjeux. La régulation par les pouvoirs publics des pratiques des chercheurs19 aura alors certainement pour conséquence de les obliger à s’approprier des notions-clés et à les intégrer dans leurs pratiques afin d’assurer une certaine compliance à l’égard des injonctions de la science ouverte.

Conclusion

  • 20 Et ce, d’autant qu’un CIL (aujourd’hui Délégué à la protection des données personnelles), ne peut r (...)
  • 21 Si des outils ont été mis en place par les institutions pour aider les chercheurs à élaborer des Pl (...)

58La méconnaissance de concepts qui se trouvent à la croisée du droit et de la politique, l’absence de représentation des enjeux au-delà de la simple conservation des données pour la poursuite de leurs recherches par les chercheurs ou leur valorisation économique, ainsi que les contradictions entre les pratiques et les représentations, sont les principaux résultats de notre enquête. Elle montre que, dans leur grande majorité, les chercheurs ne se sentent pas concernés par cette question pour la simple raison qu’ils ne l’identifient pas. Il semble donc qu’une gestion raisonnée des données de la recherche doive passer par une acculturation des chercheurs, et surtout des ingénieurs, aux grandes notions juridiques. Ils ne peuvent plus rester en dehors du questionnement lui-même20. Du reste, si la construction du régime juridique et, particulièrement légal, des données a pu faire l’objet de débats nourris, de même que les principes de l’open data et de l’open access, il n’en est pas allé de même s’agissant des standardisations techniques (FAIR) où se niche, en pratique, une part essentielle du droit des données. L’injonction de respecter les principes FAIR a pour effet d’opérer une « régulation par le financement » mais dans quelle mesure celle-ci permet-elle de « discuter » du destin des données ? Quel accompagnement peut être fourni au chercheur pour l’aider à décider ce qui peut être ouvert et ce qui doit être fermé ou réservé21 ?

  • 22 Plusieurs institutions de recherche, ainsi que le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Re (...)

59Les enjeux de la science ouverte ne sont pas seulement d’ordre juridique : ils sont également d’ordre social (émergence de nouveaux métiers et évaluation différente des chercheurs), économique (réutilisation des données par les entreprises), juridique (qualification des données) et éthique (traçabilité des données, intégrité scientifique), comme on le voit aujourd’hui avec la crise liée au Covid-1922. Si elle est nécessaire, la formation n’est donc pas suffisante. Des mesures incitatives doivent aussi être adoptées. La valorisation de ces pratiques dans les carrières des chercheurs constituerait une telle mesure mais elle remettrait en cause la politique d’édition scientifique et les modes d’évaluation des chercheurs.

60La mise en œuvre de la politique de science ouverte suppose donc à la fois une prise de conscience des enjeux par les chercheurs et un changement de paradigme dans le fonctionnement de la recherche scientifique publique. Plutôt qu’une simple contrainte administrative supplémentaire (remplir un plan de gestion de données pour obtenir un financement), tel que souvent perçu par les chercheurs, la politique de science ouverte pourrait alors constituer un vrai bouleversement du monde de la recherche. À condition d’être menée jusqu’au bout.

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Notes

1 « Les données de la recherche, des communs scientifiques ? », Plateforme de la MSH-Sud,
https://commondatafr.wordpress.com/commondata.fr. La présentation détaillée de la méthode est annexée à l’article dans sa version numérique. Les jeux de données, ainsi que le questionnaire complet – tous branchements conditionnels déployés – seront accessibles sur HAL.

2 A. Robin, La recherche et l’innovation en France, Analyse économique et juridique (dir.), préf. N. Mallet-Poujol, Bruxelles, Larcier, 2010.

3 Sur l’articulation des différents dispositifs, v. A. Robin, « Les données scientifiques au prisme du dispositif open data », Comm. com. électr. sept. 2017, étude 14, p. 7-14.

4 Que l’on peut traduire de la manière suivante : « Aussi ouvert que possible, pas plus fermé que nécessaire ».

5 A. Robin, « L’ouverture des données publiques scientifiques : de l’examen de la règle “open as possible, closed as necessary” », Comm. com. électr., à paraître, 2020.

6 L’enquête CommonData a été menée grâce au soutien d’Agropolis Fondation, l’Université de Montpellier et la Maison des Sciences de l’Homme-SUD.

7 « FAIR Principles » http://datafairport.org/fair-principles-living-document-menu. V. aussi, M. D. Wilkinson, M. Dumontier et al., « The FAIR Guiding Principles for Scientific Data Management and Stewardship », Scientific Data 3 (March) :160018. https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

8 Ce qui peut augmenter leur valeur dans un contexte d’exploitation économique, ou bien être un indice d’ouverture en perspective FAIR.

9 L’Ethics by design renvoie à l’idée selon laquelle le respect des normes et règles doit être intégré tant au moment de la détermination des moyens du traitement de données qu’au moment du traitement des données lui-même. Ce concept a été particulièrement développé lors de l’adoption du RGPD (art. 25), permettant ainsi d’assurer une protection des données personnelles par défaut.

10 « Pratiques, représentations et attentes des chercheurs », Étude menée en partenariat avec l’Urfist de Rennes, la Bibliothèque universitaire de Rennes 2 et la Maison des Sciences de l’Homme de Bretagne, nov. 2017. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01635186v1

11 Early Career researchers: The Harbingers of change?, Rapport, nov. 2018.

12 D. Nicholas, C. Boukacem-Zeghmouri et al., Open science from the standpoint of the new wave of researchers: Views from the scholarly frontline, IOS Press, 2019. DOI 10.3233/ISU-190069.

13 Le recueil de telles données, qui présentait peu d’intérêt à ce stade, serait indispensable à des études futures investiguant les pratiques à un niveau plus fin ou pour tester des hypothèses causales de manière plus précise.

14 Ce que confirme également V. Rebouillat, Les données scientifiques face aux enjeux de la recherche en sciences, technologies et médecine : enquête exploratoire à l’Université de Strasbourg, Études de communication - Langages, information, médiations, Université de Lille, 2019, hal-02321077.

15 Le terme « propriété » doit être compris au sens commun et non au sens juridique, c’est-à-dire comme englobant la notion de possession/détention et celle de propriété.

16 Il arrive d’ailleurs que la pratique contractuelle ne soit pas considérée comme du droit dans les établissements de recherche, l’utilisation du terme « droit » étant réservée à l’environnement légal et réglementaire.

17 Les discussions actuelles sur les « communs » mobilisent les juristes, mais aussi très largement les économistes, les politistes, les éthiciens.

18 Ce fait a également été constaté par l’« Enquête sur les usages et besoins d’IST », CNRS, mars 2015, in Livre blanc, Une science ouverte dans une république numérique, CNRS, DIST, OpenEdition Press, 2016, p. 28.

19 La régulation actuelle des activités de recherche par les pouvoirs publics dans la mise en œuvre de la politique de science ouverte mériterait sans doute d’être interrogée quant à sa capacité à contraindre les communautés scientifiques dont le fonctionnement serait plutôt traditionnellement autorégulé. La documentation historique de cette politique montrerait peut-être d’ailleurs que les principes FAIR sont issus de certaines communautés disciplinaires.

20 Et ce, d’autant qu’un CIL (aujourd’hui Délégué à la protection des données personnelles), ne peut régler toutes les questions qui se posent aux chercheurs. La qualification des données en données personnelles ou non personnelles n’est en effet pas la seule question concernée.

21 Si des outils ont été mis en place par les institutions pour aider les chercheurs à élaborer des Plans de gestion de données (Opidor pour le CNRS, par exemple), rien ne permet aux chercheurs de savoir le sort qu’il convient de réserver aux données au plan juridique.

22 Plusieurs institutions de recherche, ainsi que le ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche demandent l’ouverture complète des publications et données scientifiques issues de la recherche sur le Covid-19, v. MESR, Communiqué de presse, 30 mars 2020. V. égal. l’appel de l’International Coalition of Library Consortia, rejoint par le Consortium Couperin.org, l’ABDU et EPRIST, https://www.consortium.lu/ ?p =8062. Ou encore les initiatives pour créer un pool de droits sur les données et technologies en lien avec le Covid-19, v. https://www.healthpolicy-watch.org/costa-rica-urges-who-to-lead-global-initiative-for-pooled-rights-to-covid-19-diagnostics-drugs-vaccines/

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Table des illustrations

Titre Tableau 1 – Description du questionnaire adressé aux laboratoires.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-1.png
Fichier image/png, 388k
Titre Fig. 1 – Distribution des répondants par discipline.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-2.png
Fichier image/png, 295k
Titre Tableau 2 – Types de données collectées.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-3.png
Fichier image/png, 561k
Titre Tableau 3 – Moyens de collecte.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-4.png
Fichier image/png, 424k
Titre Tableau 4 – Usage immédiat ou différé des données.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-5.png
Fichier image/png, 197k
Titre Fig. 2 – Sentiment de « propriété » à l’égard des données.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-6.png
Fichier image/png, 422k
Titre Fig. 3 – Croisement usage de la confidentialité et exploitation économique.
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-7.png
Fichier image/png, 131k
Titre Fig. 4 – Si vous quittiez votre unité, emporteriez-vous vos données avec vous ?
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-8.png
Fichier image/png, 217k
Titre Fig. 5 – Les données de votre dernière recherche seront-elles diffusées (hors publication scientifique) ?
URL http://journals.openedition.org/cdst/docannexe/image/2061/img-9.png
Fichier image/png, 218k
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Pour citer cet article

Référence papier

Philippe Amiel, Francesca Frontini, Pierre-Yves Lacour et Agnès Robin, « Pratiques de gestion des données de la recherche : une nécessaire acculturation des chercheurs aux enjeux de la science ouverte ? »Cahiers Droit, Sciences & Technologies, 10 | 2020, 147-168.

Référence électronique

Philippe Amiel, Francesca Frontini, Pierre-Yves Lacour et Agnès Robin, « Pratiques de gestion des données de la recherche : une nécessaire acculturation des chercheurs aux enjeux de la science ouverte ? »Cahiers Droit, Sciences & Technologies [En ligne], 10 | 2020, mis en ligne le 27 avril 2020, consulté le 13 juillet 2020. URL : http://journals.openedition.org/cdst/2061 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cdst.2061

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Auteurs

Philippe Amiel

Chercheur associé en sociologie et droit de la santé, UMR Inserm/Université de Paris U 1123 ECEVE

Francesca Frontini

Maître de conférences en linguistique informatique, Université Paul Valéry Montpellier 3 - Praxiling/UMR 5267

Pierre-Yves Lacour

Maître de conférences en histoire moderne, Université Paul Valéry Montpellier 3 - Laboratoire CRISES

Agnès Robin

Maître de conférences HDR en droit privé, Université de Montpellier - ERCIM/UMR 5815 ; Directrice du Master 2 Droit de la propriété intellectuelle et TIC ; Chargée de mission à l’Institut de science des données de Montpellier ; Responsable du DU « Scientific Data Management » (SDM) ; Coordinatrice de la Plateforme de recherche CommonData (MSH-Sud)

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