# Les données de la recherche en Sciences humaines et sociales : enjeux et pratiques. Enquête exploratoire.

Francisca Cabrera

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CONSERVATOIRE NATIONAL DES ARTS ET METIERS

École Management et Société-Département

CITS INTD

MEMOIRE pour obtenir le
titre professionnel "Chef de projet en ingénierie documentaire"
INTD RNCP niveau I

Présenté et soutenu par

Francisca Cabrera

le 10 décembre 2014

Les données de la recherche en Sciences humaines
et sociales : enjeux et pratiques

Enquête exploratoire

Jury :

CHARTRON Ghislaine, professeur CNAM, Directrice de l'INTD

MINON Marc, Directeur de Cairn

PARISOT Thomas, Responsable des relations institutionnelles de Cairn

Promotion 44
A Anita
Remerciements

Je tiens à remercier très chaleureusement :

Les chercheurs qui ont bien voulu répondre à mes questions et discuter des points de vues divers et passionnants. Ils m'ont tous accordé volontiers de leur temps et très souvent autour d'un café ou entourés de leurs livres (et ordinateurs...). Je tire de ces rencontres bien plus que ce que la seule restitution des entretiens peut laisser transparaître. Elles/ils ont parlé en détail de leurs recherches, du contexte de la recherche aujourd'hui en France, des leurs expériences et des difficultés rencontrées. Parfois de grandes questions épistémologiques passionnantes ont surgi m'apprenant beaucoup sur des domaines dont je ne connaissais pas grand-chose, comme, par exemple, l'histoire sociale de la statistique. Je leur suis donc reconnaissante non seulement d'avoir répondu à mes questions, mais d'en avoir évoqué tant d'autres, élargissant ainsi l'horizon de ma pensée sur le sujet.

Thomas Parisot (Cairn.info) pour son aide précieuse, pour ses conseils avisés et pour sa
grande disponibilité.

Ghislaine Chartron, (Directrice de l'INTD et Professeur titulaire au Cnam) pour m'avoir donné l'occasion de réaliser ce travail, pour l'intérêt qu'elle en a manifesté et pour son encadrement pédagogique.

Je remercie Laetitia Cammas de son soutien amical sans faille pendant ces deux années d'INTD, de ses observations intelligentes et de sa bonne humeur constante.

Je remercie enfin Guillermo Cabrera, Lucila Moreira, Daniela Cabrera, Paula Pino, Javiera Moreira, Sylvain Granjon et Helène Ventoura, pour leur soutien inconditionnel sans lequel il aurait été impossible de conclure ce travail.
CABRERA Francisca. Les données de la recherche en Sciences humaines et sociales : enjeux et pratiques. Enquête exploratoire. 2014. P. 238. Mémoire Titre professionnel de niveau 1, CNAM-INTD.2014.

La réflexion sur les enjeux épistémologiques, culturels, politiques et économiques des données de la recherche en SHS mobilisent actuellement une variété d'acteurs du milieu de la recherche : institutions, chercheurs, éditeurs scientifiques, documentalistes et bibliothécaires qui abordent de différents points de vue les perspectives ouvertes aux SHS par le numérique à des fins d'exposition, valorisation et réutilisation des données de la recherche. Ce mémoire propose, en premier lieu, d'apporter des éléments pour une compréhension synthétique du contexte général dans lequel se pose la question des données de la recherche pour les SHS en France. Dans un deuxième temps, il présente l'analyse de cinquante-trois entretiens avec des chercheurs en SHS qui font part de leurs propres pratiques de recherche à l'heure du numérique. « Qu'est-ce qu'une donnée de la recherche en SHS » ? « Quelles données partager et dans quel but » ? « Quelles conditions, motivations et quels freins au partage » ? « Comment les chercheurs souhaitent-ils valoriser ces données ? » – sont quelques questions parmi d'autres traitées dans ce document. Nous montrerons en dernier lieu comment les questions et problèmes principaux qui s'y dégagent, se projettent en tant que tendances ou sont déjà objets d'initiatives et programmes en France et au plan international, notamment au Royaume-Uni.

DESCRIPTEURS : DONNEE DE LA RECHERCHE, OPEN DATA, RECHERCHE SCIENTIFIQUE, ENTRETIEN, SCIENCES HUMAINES, SCIENCES SOCIALES, FRANCE

The reflection on the epistemological, cultural, political and economic issues of data research in the field of Human and Social Sciences are mobilizing a variety of actors: institutions, researchers, scientists, publishers and librarians are called to improve, enhance and professionalize their research data management skills to meet the challenge of news perspectives open to HSS by the digital turn in these disciplines. In a first moment this papers proposes to provide elements for a synthetic understanding of the overall context in which the question of research data in HSS arises in France. In a second time, based on the analysis of 53 qualitative interviews with researchers in HSS, it aims at contributing to the understanding of current production practices, management, sharing and reuse of research data. As a result it should allow to identify the main problems or peculiarities of social science research in the French context, but also provide the basis for further development, and inclusion in a wider investigation. Finally, Appendices give the reader access to interviews (anonymous) and to various resources that illustrate some initiatives and development programs on Data in France and also in the UK.
## Liste d'abréviations

**ANR** : Agence nationale de la recherche

**CDSP** : Centre de Données Socio-Politiques

**CNRS** : Centre national de recherche scientifique

**DMP** : Data Management Plan

**ESFRI** : European Strategy Forum on Research Infrastructures

**IST** : Information scientifique et technique

**MESR** : Ministère de l'Enseignement Supérieur et de la Recherche

**OA** : Open Access

**OCDE** : Organisation de Coopération et de Développement Économiques

**SHS** : Sciences Humaines et sociales

**SIC** : Sciences de l'information et de la communication

**TDM** : Text and Data Mining

**TEI** : Text Encoding Initiative

**TGIR** : Très Grande Infrastructure de recherche

**TICs ou nTICs** : Technologies de l'information et de la communication, nouvelles technologies de l'information et de la communication
# Table des matières

<table><tr><td>REMERCIEMENTS</td><td>3</td></tr><tr><td>NOTICE</td><td>4</td></tr><tr><td>LISTE D'ABREVIATIONS</td><td>5</td></tr><tr><td>INTRODUCTION</td><td>12</td></tr><tr><td>PREMIERE PARTIE : AUTOUR DES DONNEES DE LA RECHERCHE</td><td>16</td></tr><tr><td>1 ENJEUX ET DEBATS AUTOUR DES DONNEES</td><td>17</td></tr><tr><td>1.1 Big data, sciences humaines et sociales</td><td>19</td></tr><tr><td>1.1.1 Pourquoi les Big data intéressent les SHS?</td><td>20</td></tr><tr><td>1.1.2 Un enthousiasme à nuancer selon certains sociologues</td><td>22</td></tr><tr><td>1.2 Le Text and Data Mining (TDM) et l'édition scientifique</td><td>23</td></tr><tr><td>1.2.1 Quelques définitions</td><td>23</td></tr><tr><td>1.2.2 Text mining dans les SHS</td><td>24</td></tr><tr><td>1.2.3 Quelle situation dans l'actualité pour les SHS ?</td><td>25</td></tr><tr><td>1.2.4 Exemple de projets et logiciels utilisés dans les recherches en SHS</td><td>26</td></tr><tr><td>1.2.5 La position des éditeurs scientifiques et des institutions sur le Data mining</td><td>26</td></tr><tr><td>1.3 L'Open Data research à l'Horizon 2020</td><td>32</td></tr><tr><td>1.4 Les Humanités numériques</td><td>34</td></tr><tr><td>1.4.1 Un phénomène qui tarde à se développer en France</td><td>35</td></tr><tr><td>1.4.2 Des critiques sévères du « phénomène » voire de cette « mode »</td><td>36</td></tr><tr><td>1.4.3 Quelle place pour les données dans ce débat ?</td><td>37</td></tr><tr><td>1.5 Web sémantique et Web de données dans le contexte des SHS</td><td>37</td></tr><tr><td>1.5.1 Quelques définitions de base</td><td>37</td></tr><tr><td>1.5.2 Une démarche des bibliothèques</td><td>38</td></tr><tr><td>1.5.3 Le Web sémantique et les SHS</td><td>39</td></tr><tr><td>1.5.4 Huma-num et la plateforme ISIDORE</td><td>40</td></tr><tr><td>1.5.5 Enjeux pour les SHS</td><td>41</td></tr><tr><td>1.6 Infrastructures de la recherche en SHS en France et Europe</td><td>42</td></tr></table>
<table><tr><td>1.7 Les données de la recherche</td><td>45</td></tr><tr><td>DEUXIEME PARTIE : ENTRETIENS EXPLORATOIRES</td><td>48</td></tr><tr><td>PRESENTATION</td><td>49</td></tr><tr><td>1 DEFINIR ET CLASSER LES DONNEES DE LA RECHERCHE</td><td>51</td></tr><tr><td>1.1 Une multiplicité de données et de sens</td><td>52</td></tr><tr><td>1.2 Des approches disciplinaires typiques à la question des données</td><td>54</td></tr><tr><td>1.2.1. Disciplines à approche herméneutique et textuel : les sources, les bibliographies et les « outils » à la recherche</td><td>54</td></tr><tr><td>1.2.2 Disciplines à approche de terrain et expérimentale</td><td>56</td></tr><tr><td>1.2.3 La distinction entre les données utilisées et les données produites</td><td>58</td></tr><tr><td>1.2.4 Les données brutes</td><td>62</td></tr><tr><td>1.3 Les données dans le processus de recherche</td><td>64</td></tr><tr><td>1.3.1 En Histoire : distinguer les données selon leur degré d'élaboration et transformations</td><td>64</td></tr><tr><td>1.3.2 Des données hétérogènes tout au long du processus de recherche</td><td>66</td></tr><tr><td>1.4 Quelles données partager ? Quelles problématiques ?</td><td>68</td></tr><tr><td>2 OUVRIR ET DIFFUSER LES DONNEES</td><td>71</td></tr><tr><td>2.1 Partager des données entre chercheurs</td><td>72</td></tr><tr><td>2.1.1 Partager au sein de l'équipe</td><td>73</td></tr><tr><td>2.1.2 Partage one-to-one selon demande</td><td>73</td></tr><tr><td>2.1.3 Motivations et freins au partage</td><td>74</td></tr><tr><td>2.2 Diffusion et publication des données</td><td>77</td></tr><tr><td>2.2.1 Dépôt institutionnel</td><td>78</td></tr><tr><td>2.2.2 Diffuser dans les plateformes scientifiques sur le Web</td><td>78</td></tr><tr><td>2.2.3 Publier en revue</td><td>79</td></tr><tr><td>3 REUTILISER DES DONNEES</td><td>83</td></tr><tr><td>3.1 Finalités de réutilisation</td><td>83</td></tr><tr><td>3.2 Quelles données réutiliser ? Quelles conditions ?</td><td>84</td></tr><tr><td>3.3 Principaux intérêts d'une réutilisation</td><td>84</td></tr><tr><td>3.4 Principales obstacles à une réutilisation</td><td>85</td></tr></table>
<table><tr><td>3.5 Questions juridiques</td><td>85</td></tr><tr><td>4 VALORISER ET PRESERVER LES DONNEES</td><td>86</td></tr><tr><td>4.1 Assurer la pérennité à travers le dépôt dans les centres de données</td><td>87</td></tr><tr><td>4.2 Stocker des données qualitatives</td><td>87</td></tr><tr><td>4.2.1 Les données sont stockées en local sans suite</td><td>88</td></tr><tr><td>4.2.2 Les formes de valorisation a posteriori sont plus difficiles</td><td>88</td></tr><tr><td>4.3 Engager une réflexion collective sur la gestion des données</td><td>89</td></tr><tr><td>4.3.1 Valoriser avant et pendant la collecte des données</td><td>89</td></tr><tr><td>4.3.2 Enrichir les données</td><td>90</td></tr><tr><td>4.3.3 Sensibiliser les chercheurs à traiter les données en amont</td><td>90</td></tr><tr><td>4.3.4 Les principaux problèmes évoqués</td><td>91</td></tr><tr><td>5 EVOLUTIONS ET PERSPECTIVES</td><td>92</td></tr><tr><td>5.1 Scénarios possibles d'évolution à la question des données de la recherche en SHS</td><td>92</td></tr><tr><td>5.1.1 Les données qualitatives en France : l'initiative beQuali</td><td>93</td></tr><tr><td>5.1.2 Publier des données : évolution de la question des données vers le cercle vicieux des problèmes de publication ?</td><td>95</td></tr><tr><td>METHODOLOGIE DES ENTRETIENS</td><td>100</td></tr><tr><td>1) Contexte et objectifs</td><td>100</td></tr><tr><td>2) Procédure d'échantillonnage et modes de collecte</td><td>102</td></tr><tr><td>3) Lancement des entretiens et collecte des réponses</td><td>103</td></tr><tr><td>CONCLUSION : LES DONNEES DE LA RECHERCHE, QUELS ROLES POUR LES DOCUMENTALISTES ?</td><td>106</td></tr><tr><td>BIBLIOGRAPHIE</td><td>109</td></tr><tr><td>ANNEXES</td><td>122</td></tr><tr><td>ANNEXE 1 – PROGRAMMES ET INITIATIVES DE GESTION ET DE VALORISATION DES DONNEES EN SHS EN FRANCE ET A L'INTERNATIONAL</td><td>123</td></tr></table>
<table><tr><td>ANNEXE 2 - RESSOURCES EN LIGNE POUR LA MISE EN PLACE DE PLANS DE GESTION DES DONNEES. L'EXEMPLE DU ROYAUME-UNI</td><td>126</td></tr><tr><td>I. Comment prendre en charge la gestion des données de la recherche ?</td><td>126</td></tr><tr><td>II. Importance du concept « cycle de vie » dans la gestion des données</td><td>126</td></tr><tr><td>ANNEXE 3 - TABLEAUX ET GRILLES D'ANALYSE</td><td>129</td></tr><tr><td>ANNEXE 4 - LES ENTRETIENS</td><td>142</td></tr><tr><td>I. Questionnaire d'orientation des entretiens</td><td>142</td></tr><tr><td>II. Index par discipline</td><td>142</td></tr><tr><td>III. Liste des institutions d'appartenance des chercheurs interviewés</td><td>143</td></tr><tr><td>IV. Sommaire des entretiens</td><td>144</td></tr></table>
## Liste des figures

<table><tr><td>Figure 1 - Plateforme de veille Feedspot</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 2 - "Les données de la recherche à l'heure du numérique",<br/>http://www.scoop.it/t/donnees-de-la-recherche-en-shs-a-l-heure-du-numerique</td><td>18</td></tr><tr><td>Figure 3 - "Moyen universel de pratiquer la perspective sur les tableaux, ou surfaces<br/>irregulieres : ensemble quelques particularitez concernant cet art, & celuy de la<br/>graueure en taille-douce" (p.79) par A. Bosse (1653) - Source : Flickr The Commons</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 4 - Réponse à la question: « Dans le cadre de votre pratique, qu'est-ce qu'une<br/>donnée de la recherche? »</td><td>53</td></tr><tr><td>Figure 5 - Type de données produites et utilisées par les chercheurs interviewés</td><td>60</td></tr><tr><td>Figure 6 - Des sources aux données de la recherche</td><td>66</td></tr><tr><td>Figure 7 - Processus type d'une démarche d'enquêtes</td><td>67</td></tr><tr><td>Figure 8 - Démarche « entonnoir » de la veille jusqu'à l'élaboration des questions</td><td>102</td></tr><tr><td>Figure 9 - Highway and Byways (1929) - Paul Klee - CC-PD</td><td>106</td></tr><tr><td>Figure 10 - The Data Lyfecoyle by DataOne</td><td>127</td></tr><tr><td>Figure 11 - Curation Lifecycle model - DCC</td><td>127</td></tr><tr><td>Figure 12 - Steps in Data Lifecycle - University of Virginia library - Research Lifecycle</td><td>128</td></tr></table>
# Liste des tableaux et schémas

<table><tr><td>Tableau 1 – Termes des conditions imposées par les éditeurs et de contestation de Couperin et du CSPLA</td><td>29</td></tr><tr><td>Tableau 2 - Les arguments techniques et juridiques des éditeurs et les réponses des acteurs : Couperin, CSPLA, Liber et militants pour l'ajout d'une exception au droit d'auteur pour le TDM</td><td>31</td></tr><tr><td>Groupe de disciplines par type de données</td><td>57</td></tr></table>
# Introduction

« Over 50 years ago, Watson and Crick (1953) published the structure of the DNA in a single page article in Nature, with no raw data to underpin their findings. Recently, The 1000 Genomes Project Consortium (2010) accompanied their publication in Nature with 4.9 terabases of DNA sequences available through the project website and deposited in dbSNP, the datta base of single nucleotid polymorphisms. »<fnref n="1" />

« Comme l'affirmait Alain Desrosières, la démarche statistique ne peut pas faire l'économie de la construction d'une vraie problématique comme point de départ. La production de données doit être critique, réfléchie et permettre la prise en compte de facteurs d'erreur. Cette école de pensée a permis des travaux aussi importants que ceux de Bourdieu, Boltanski, Chiapello, Furet, etc. Le recours au Data Mining dans le contexte de massification des données disponibles prend, en revanche, le contrepied de cette époque d'utilisation construite et réfléchie des données en sciences sociales. Dans ce sens sa montée en puissance serait le reflet d'une véritable crise épistémologique dans les SHS, le signe que les chercheurs ne seraient plus capables de construire de véritables objets de recherche. Rien ne prouve aujourd'hui qu'en sciences humaines et sociales, l'analyse de grands volumes de données, quelles que soient les performances des outils utilisés, ne débouche sur un niveau de compréhension supérieur des problématiques abordées. »<fnref n="2" />

<footnote n="1">¹ CORTI L. et autres auteurs. *Managing and Sharing Research Data* – A guide to good practice. V. Bibliographie, p. 1.</footnote>

<footnote n="2">² Entretien n° 6, V. Annexes.</footnote>
Les Sciences Humaines et Sociales (SHS) ne seront certainement plus les mêmes dans quelques années, comme elles ne le sont plus par rapport aux années 90, pourtant des années qui ont marqué nos souvenirs par la multiplication des premières plateformes de sources numérisées et textuelles sur Internet et les premières apparitions des OPAC dans l'environnement Web, rendant possible des recherches bibliographiques dans les bibliothèques les plus renommées du monde. Cette phase « hypertextuelle » du Web qui a duré bien une dizaine d'années cède sa place à l'ère des données numériques de l'hyperdata qui permet maintenant de lier les données elles-mêmes. Il s'agit sans doute d'un passage d'ordre technologique, mais les technologies en elles-mêmes ne sont porteuses de sens que si elles font partie intégrante d'un système de valeurs ; or, celles-ci sont essentiellement d'ordre culturel, social et politique.

« L'ère numérique présente des nouvelles opportunités pour les SHS ». Phrase qui ne cesse d'être répétée sans qu'on puisse savoir en quoi consiste cette opportunité : changement de paradigmes ? Nouveaux objets d'étude ? Fin du clivage entre technique et culture ? Possibilité de se hausser côte à côte avec les sciences dites « dures » ? Ces réponses me semblent laisser de côté l'essentiel, à savoir, que les données numériques ouvrent pour les SHS une autre manière de travailler avec le sens qui, paradoxalement, est plus proche des éléments simples du texte que ne l'était leur l'approche interprétative traditionnelle. En effet, les SHS sont aujourd'hui plus textuelles que jamais mais dans un sens très élémentaire où le texte est aussi de la donnée. Le changement de paradigme, s'il s'est déjà réalisé, vient du fait que les données les plus élémentaires (on pourrait dire « brutes ») bénéficient aujourd'hui d'une possibilité inédite de migrer vers d'autres univers, de s'enrichir de nouveaux sens à travers d'autres opérations intellectuelles. Et ici l'autre point essentiel de cette « révolution », celle-ci culturelle et sociale : le numérique, dans son modèle Open Data, permet une forme nouvelle de coopération scientifique qui exclut le modèle de travail des sociétés savantes hermétiques et exclusives.

S'il faut remonter à l'origine de cette étude, il est possible d'évoquer deux expériences qui ont sensiblement compté pour mon orientation vers le sujet de ce mémoire, à savoir, les données de la recherche en SHS.

Le stage réalisé en 2013 à l'AHICF au pôle Archives Orales a été le premier contact concret avec des problèmes liés aux données et, plus précisément, à leur traitement et valorisation. L'équipe projet, composée d'un archiviste, des trois chercheurs et d'une chargée de communication, réalisait la collecte de témoignages auprès de cheminots ayant été en poste lors de la Seconde guerre mondiale. La réflexion menée collectivement par l'équipe portait sur des problèmes divers : restrictions budgétaires limitant le choix des solutions techniques,
enjeux liés au type de données et modes de diffusion et de valorisation envisageables alors qu'il s'agissait de témoignages de personnes encore en vie.

Expérience très riche démontrant la dynamique très positive qui peut s'établir entre les professionnels de l'information et les chercheurs travaillant sur un même projet.

La deuxième expérience n'a été que la suite souhaitée de la première : en 2014, un stage à Cairn.info, plate-forme d'édition scientifique, portant sur le sujet des données de la recherche en SHS. La mission fixée était la réalisation d'entretiens avec des chercheurs en SHS afin de comprendre l'état actuel des pratiques et attentes des chercheurs touchant les données de la recherche.

Les étapes de préparation consistèrent en une veille ciblée, le suivi de quelques manifestations (journées d'études, réunions GFII, séminaires) et la découverte d'un domaine en ébullition et plein de promesses et expectatives de la part des chercheurs et ingénieurs.

Réaliser des entretiens était inédit pour moi. Rencontrer des chercheurs<fnref n="3" /> en SHS ne l'était pas. Ils m'ont reçu ou accepté d'échanger par mail ou téléphone, et quelques-uns ont été des « maîtres » à certains moments, révélant la complexité du sujet sur lequel j'avais commencé à avancer de façon un peu hâtive. La richesse qui en est apparue ainsi à certains moments va bien au-delà des limites de la présente étude, qui reste ancrée dans le « maintenant » de l'ère numérique. Cette richesse concerne en effet l'histoire qui sous-tend les différents courants et disciplines des SHS qui ont des approches épistémologiques et des méthodologies très diverses s'opposant, parfois, de façon frontale. Cela concerne aussi l'histoire politique des institutions gérant les données en France, comme par exemple l'INSEE. Ces sujets, bien que fascinants, ne trouvent pas ici une place de développement.

A côté de ce vaste paysage, l'objectif de ce mémoire est donc bien plus modeste et se décline en trois temps :

- Contribuer à identifier les éléments généraux du débat (Première partie) sans lesquels il est impossible de saisir l'importance de l'enjeu des données de la recherche. Ces éléments peuvent et doivent être suivis dans une veille permanente par les documentalistes car ils sont en constante évolution. Ils sont riches en débats politiques et sociétaux, abordant souvent des problèmes épistémologiques qui attendent d'être approfondis par des chercheurs et professionnels en SIC. A titre d'exemple, la situation en France concernant la gestion des données qualitatives dont seulement le contexte général sera présenté ici, et qui mériterait une étude

<footnote n="3">³ La forme masculine au pluriel a été finalement adoptée ici pour simplifier la lecture du texte et comprend bien évidemment chercheuses et chercheurs.</footnote>
réunissant l'aspect « données de la recherche », l'aspect technologique et les politiques des systèmes d'information.

- Présenter un cas d'étude pratique (Deuxième partie) permettant une vision partielle mais représentative de la communauté des chercheurs et des préoccupations en cours en France. Les éléments clés qui se dégagent de ces 53 entretiens pourront être à la base d'une constitution de grilles pour des enquêtes plus larges ou alors devront être suivis par une veille.

- Fournir un cadre pour le développement des pratiques au sein des laboratoires ou centres de recherche en SHS (Annexes), indiquant un nombre de ressources en ligne qui peuvent intéresser aussi bien chercheurs que documentalistes souhaitant avoir des éléments pour constituer un cahier de charges ou un plan de gestion des données.

- Proposer des entrées bibliographique pertinentes à ceux ou celles qui souhaiteraient approfondir les thématiques évoquées.
Première partie :
Autour des données de la
recherche
# 1 Enjeux et débats autour des données

A la date de début des recherches exploratoires qui ont orienté cette étude, c'est-à-dire mars 2014, la question des données se trouvait au cœur de l'actualité : les Big data, croissance exponentielle des données numériques dans le Web à côte de l'Open Data comme orientation politique et programme pour les données publiques. A la même période, un mémoire qui est aujourd'hui une référence sur le sujet de l'ouverture des données de la recherche, De l'Open Data à l'Open Research Data: quelle (s) politique (s) pour les données de recherche ? circulait dans un cercle réduit mais confirmé de personnes intéressées contribuant à la réflexion sur les données de la recherche. A la fin du mois de mars les débats et controverses autour des politiques de fouille de texte et Data Mining des grands éditeurs scientifiques atteignirent un point d'orgue lors des négociations entre Couperin et Elsevier, amplement médiatisées sur le Web.

A côte de ce contexte en ébullition, les manifestations en SHS concernant les nouvelles approches au numérique se multiplient, prolongeant les réflexions sur divers courants de l'actualité : possibilités du Web sémantique, qui commence à faire ses preuves dans des projets comme Europeana, pour les SHS ; la multiplication des projets de valorisation des données de la recherche, les nTICs qui rendent possibles des traitements nouveaux et de présentation nouvelles des résultats (data visualisation). Cette liste n'est pas exhaustive...

Les données de la recherche en SHS sont ainsi un sujet qui se retrouve au carrefour de toutes ces questions plus larges.

Pour être à même de déceler un contexte plus précis et centré sur problématique nous avons réalisé toutes les étapes menant à une veille ciblée : un sourcing, la mise en place de deux outils, le premier destiné à collecter l'information et le deuxième à en réaliser la curation :
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 - Plateforme de veille Feedspot</figcaption></figure>

La plate-forme de veille réalisée sur Feedspot pourrait être ouverte au public prochainement.
Les sujets des données de la recherche et son contexte étant en constante évolution, nous
avons estimé qu'elle pourrait offrir un outil aux personnes souhaitant s'y pencher.

Enfin, la plateforme de curation Scoop.it crée à la même occasion permettait de rendre
visible les informations importantes sur le sujet.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 - "Les données de la recherche à l'heure du numérique",
http://www.scoop.it/t/donnees-de-la-recherche-en-shs-a-l-heure-du-numerique</figcaption></figure>
## 1.1 Big data, sciences humaines et sociales

> « Sixty years ago, digital computers made information readable. Twenty years ago, the Internet made it reachable. Ten years ago, the first search engine crawlers made it a single database. Now Google and like-minded companies are sifting through the most measured age in history, treating this massive corpus as a laboratory of the human condition. They are the children of the Petabyte Age. »<fnref n="4" />

> « Big data is an all-encompassing term for any collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing applications. »<fnref n="5" />

> "The methodological danger is that the flood of data generated by our innumerable measuring devices may convince us that data is enough, that there is nothing beyond the microarray paradigm, and that opaque, enormous, data-driven models are the privileged way to approach phenomena, even though they become so similar to the famous map of Borges [...], that was useless, since it was as big as the geography it was supposed to describe." <fnref n="6" />

L'impact économique des Big data à l'horizon 2020 en France est estimé à 9 milliards d'euros avec création de 130 000 emplois. Face à la montée en puissance de ces enjeux scientifiques, technologiques, économiques et de souveraineté qui sont aujourd'hui les Big data, Geneviève Fioraso, secrétaire d'Etat en charge de l'Enseignement supérieur et de la Recherche a parrainé, mercredi 15 octobre 2014, la signature de la chaire "Data Scientist" créée par l'école Polytechnique, les entreprises Keyrus, Orange et Thales et portée par la Fondation de l'X. L'objectif est d'encourager la formation des professionnels à profil « Data scientist » ayant des capacités à traiter et analyser ce type de données.<fnref n="7" />

Cet investissement d'envergure, signale une reconnaissance institutionnelle et politique, insérant le Big data dans les champs de la recherche de manière durable.

<footnote n="4">⁴ ANDERSON C. « The End of Theory: The Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete », Wired Magazine, 06.23.08, en ligne : <http://archive.wired.com/science/discoveries/magazine/16-07/pb_theory></footnote>

<footnote n="5">⁵ Wikipedia, the free encyclopedia, "Big Data", en ligne : <http://en.wikipedia.org/wiki/Big_data></footnote>

<footnote n="6">⁶ NAPOLETANI D. ; PANZA M. ; STRUPPA D. "Is big data enough? A reflection on the changing role of mathematics in applications", 2014, 61 (5), pp.485-490. <halshs-00984828> [Consulté le 1 janvier 2015]</footnote>

<footnote n="7">⁷ « Signature d'une chaire scientifique et universitaire pour former les Data scientist de demain », en ligne : <http://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid83013/signature-d-une-chaire-scientifique-et-universitaire-pour-former-les-data-scientist-de-demain.html></footnote>
### 1.1.1 Pourquoi les Big data intéressent les SHS?

En France et à l'international le débat sur les enjeux et opportunités des Big data pour les SHS perdure depuis plusieurs années et semble loin de s'achever<fnref n="8" />.

Michel Wieviorka, à l'occasion de la sortie du livre «L'impératif numérique»<fnref n="9" /> a souligné les transformations décisives provoquées par le tournant numérique dans le champ des SHS.

Une première période de cette transformation, dont les évolutions sont observables depuis déjà une quinzaine d'années, concerne l'accès aux sources qui sont aujourd'hui foisonnantes sur le Web, le temps et l'espace de la recherche se trouvant par-là profondément modifiés.

A présent, une deuxième période commence pour les SHS marquée, d'une part, par la production croissante des données numériques par les chercheurs mais aussi par l'ouverture d'un champ expérimental nouveau pour la recherche et particulièrement pour les Sciences sociales : cette grande masse de données du Web, qu'on appelle couramment de Big Data, et qui peut être explorée à l'aide d'outils performants de collecte et d'analyse.

**Une question de quantité mais aussi de qualité: des données à granularité fine et mettant en évidence le phénomène de « réseau »**

Concernant les Big data, il est très courant de mettre l'accent prioritairement sur leur aspect quantitatif et la performance technologique des nouveaux outils spécialisés à interroger ces données. L'aspect qualitatif joue néanmoins un rôle de première importance dans

<footnote n="8">⁸ Seulement pour l'année 2014 on recense en France plusieurs journées d'études et colloques, par exemple : *Les enjeux éthiques du Big Data Opportunités et risques*. Journée du 22 mai 2014 à la Société Française de Statistique. [Interventions et programme] en ligne : <http://www.sfds.asso.fr/ressource.php?fct=ddoc&i=1799>; Big data, entreprises et sciences sociales - Usages et partages des données numériques de masse, Journée d'étude Edu lundi 2 juin 2014 au Collège de France [programme]. En ligne : <http://www.college-de-france.fr/media/pierre-michel_menger/UPL2275351989395172789_Menger Colloque_2014.pdf>;</footnote>

<footnote>Mastodons International Workshop on Big Data Management and Crowd Sourcing towards Scientific Data Lundi 30 juin 2014, IBC & LIRMM (UM2, CNRS-Mastodons, INRIA), en ligne : <https://www.lirmm.fr/actualites/workshop-mastodons-big-data-management-and-crowd-sourcing-towards-scientific-data>; « Quelle(s) stratégie(s) de recherche face à la nouvelle massification des données ? », Colloque organisé par l'AEF et l'ADBU, mardi 2 décembre 2014, en ligne :< http://adbu.fr/actualites/strategies-de-recherche-aef-et-ladbu-organisent-un-colloque-sur-les-enjeux-de-la-massification-des-donnees-paris-2-decembre-2014/>.</footnote>

<footnote>L'année de 2015 s'ouvre également avec colloque du DEFI MASTODONS sur la gestion, l'analyse et l'exploitation des très grandes masses de données scientifiques qui aura lieu le jeudi 22 janvier et le vendredi 23 janvier 2015 au CNRS, en ligne : <http://www.cnrs.fr/mi/spip.php?article631></footnote>

<footnote n="9">⁹ *L'impératif numérique*, Paris : CNRS éditions, 2013, 64 p.</footnote>
l'argumentaire en faveur de l'aspect « révolutionnaire » du Big data pour les sciences humaines.

Il s'agit du constat d'une opportunité inédite d'exploitation d'autres types de données que celles, « classiques », issues d'enquêtes et collectées par les institutions publiques d'études. Les données du Big data seraient plus « proches » aux individus, à granularité tellement fine permettant l'« irrésistible » développement d'algorithmes de prédiction de comportements ou d'analyse de situations instantanées (déplacements des individus, géolocalisation)<fnref n="10" />. Il s'agit, en outre, de données dont les liaisons sont signifiantes et qui peuvent être objet d'analyses et traitements complexes.

Les réseaux sociaux par exemple, regorgent de données qui peuvent être exploitées à des fins d'études d'opinion, alors que les traces numériques laissées par les internautes constituent un terrain riche pour des études d'usages sociaux du Web ou par des études sur l'usage des TICs dans différents cercles de population. « Explorer » et « découvrir » des rapprochements inattendus grâce à des logiciels mining et analyse de données, les restituer à travers des visualisations et cartographies grâce à des outils de dernière génération de *datavisualisation*<fnref n="11" />, est un mouvement puissant à l'intérieur des sciences en général et aussi des sciences humaines<fnref n="12" />.

De plus, ces données semblent pouvoir satisfaire ou conforter deux préoccupations majeures des méthodologies de collectes de données en Sciences sociales appliquées à certaines études: réussir une enquête de terrain du type observation non participative avec une granularité pourtant assez fine et pouvoir collecter une grande quantité des données en très peu de temps.

## Combler le "vide de réalité" des sciences statistiques par la performance technologique du calcul ?

Or, plus précisément, ces données semblent pouvoir « coller » objectivement avec la réalité, privilégiant les individus à la structure, alors que les procédés statistiques s'appuient sur l'élaboration des modèles, représentations idéalisées des sociétés, à travers des observations

<footnote n="10">¹⁰ NOYER J.-M.; CARMES M. L'irrésistible montée de l'algorithmique : méthodes et concepts en SHS. 2013. <sic_00911858></footnote>

<footnote n="11">¹¹ Le développement d'outils de visualisation des données parallèlement à leur analyse est une activité centrale de Medialab à Sciences Po, en ligne : <http://www.medialab.sciences-po.fr/projets/teaching-controversy-mapping/>. A noter également la thématique du ThatCamp de cette année : Les "datavisualisations" au cœur des sociétés numériques : former et (s') informer sur/par la visualisation des données », en ligne : <http://thatcamp69.hypotheses.org/></footnote>

<footnote n="12">¹² DACOS M. ; MOUNIER P. Humanités numériques – État des lieux et positionnement de la recherche française dans le contexte international, p. 16. En ligne : <http://www.institutfrancais.com/sites/default/files/if-humanites-numeriques.pdf></footnote>
d'une parcelle limitée de ses membres (le principe même de constitution d'un échantillon est de « dézoomer pour mieux comprendre »). Le mouvement de l'open data (qui sont des données de l'ordre du Big data), comme le note Dominique Cardon, « refuse les techniques d'échantillonnages au profit d'une visée d'exhaustivité complète et de granularité la plus fine possible des données. »<fnref n="13" />

## Découvrir ce qui se cache dans les chiffres

Par ailleurs, ces données, traitées et analysées, peuvent également apporter des éléments nouveaux et des corrélations inédites qui n'étaient pas prévus au départ de la recherche.

Le « εκα » d'Archimède n'est plus réservé qu'aux sciences dures... Ces « vérités » peuvent engendrer des modèles a posteriori et construire des nouveaux objets pour les sciences sociales, qu'elles pourront analyser, comparer et interpréter. Ce qui suggère le passage à des niveaux supérieurs de connaissances des réalités sociales.

## La physique sociale de Pentland: “l'extraction de la réalité” (reality mining) va rendre possible la modélisation mathématique de la société...

Directeur du Laboratoire de Dynamique humaine du MIT Alex Pentland compte sans doute parmi les plus enthousiastes de ces nouvelles possibilités apportées par l'analyse des données du Big data. Son concept de “physique sociale” repose sur l'idée d'une modélisation mathématique de la société orientée à des finalités de management de la société: connaître le fonctionnement pour pouvoir avoir un impact sur la société.

Cette possibilité de connaissance est offerte par les technologies d'extraction et d'analyse des données liées aux comportements de personnes mais aussi aux flux d'informations qui circulent : "La physique sociale est une science sociale quantitative qui décrit de manière mathématique l'efficacité des connexions entre l'information et le flot d'idées d'un côté et le comportement des gens de l'autre."<fnref n="14" />

### 1.1.2 Un enthousiasme à nuancer selon certains sociologues

Les possibilités inédites offertes par le Big data suscitent un enthousiasme qu'il faut pourtant nuancer par une approche plus critique, renouvelant ainsi avec l'esprit propre aux SHS, qui

<footnote n="13">¹³ CARDON D. "Zoomer ou dézoomer? Les enjeux politiques des données ouvertes" in OWNI, 21 février 2011. En ligne : <http://owni.fr/2011/02/21/zoomer-ou-dezoomer-les-enjeux-politiques-des-donnees-ouvertes/></footnote>

<footnote n="14">¹⁴ « Big Data : vers l'ingénierie sociale ? » InternetActu.net, article paru le 20 mai 2014. En ligne : <http://www.internetactu.net/2014/05/20/big-data-vers-lingenierie-sociale/></footnote>
se doit d'interroger les importants changements des paradigmes scientifiques qui découlent
des procédés d'extraction et d'analyse automatique des masses de données.

Parmi les critiques les plus relayés et citées sur le Web entre 2011 et 2012, apparaît le texte rédigé par deux sociologues américaines Danah Boyd et Kate Crawford : "Six provocations à propos des *Big data*"15. A côte de ce regard critique, l'approche du sociologue Dominique Cardon contextualise le Big data dans leur rapport à l'histoire sociale des statistiques et interroge dans ce cadre le sens de "donnée brute" donné aux Open data.

Nous proposons ici un rapide aperçu de quelques thématiques et problématiques qui jalonnent ces débats et présentons en Annexe les principaux acteurs communiquant sur le sujet.

## 1.2 Le Text and Data Mining (TDM) et l'édition scientifique

### 1.2.1 Quelques définitions

Le Data Mining est actuellement un thème largement évoqué à travers des approches émanant de communautés très diverses. Depuis quelques années seulement ce terme apparaît – associé au Text mining – de façon plus récurrente dans les champs des SHS et dans celui des sciences de l'information où des profils de poste comme « Data analyst » commencent à monter en puissance. Malgré cet air de nouveauté, le data mining comme le text mining (le premier étant un prolongement du second) sont des termes qui apparaissent dans le milieu scientifique au début des années 80.

Quelle est la différence essentielle entre ces deux procédés ?

"In the early days, there was little agreement on what the term data mining encompassed, and it can be argued that in some sense this is still the case. Broadly, data mining can be defined as a set of mechanisms and techniques, realized in software, to extract hidden information from data. The word *hidden* in this definition is important; SQL style querying, however sophisticated, is not data mining. In addition, the term information should be interpreted in its widest sense<fnref n="16" />. »

<footnote n="15">15 BOYD D. et CRAWFORD K. « Six provocations à propos des big data ». in Mounier, Pierre, (dir.) Read/Write Book 2 : Une introduction aux humanités numériques. OpenEdition Press, 2012. En ligne : <http://books.openedition.org/oep/273></footnote>

<footnote n="16">16 COENEN Frans. Data mining : past, present and future. The Knowledge Engineering Review, Vol. 26:1, 25–29.& Cambridge University Press, 2011, En ligne : <doi:10.1017/S0269888910000378></footnote>
En sciences informatiques, le data mining s'inscrit comme un procédé à l'intérieur d'une démarche plus large, le *Knowledge Discovery in Data* (KDD). Comme le souligne l'auteur en citant la définition de Fayyad<fnref n="17" />, les « informations cachées » dont il est question sont alors la découverte des « patterns » valables, nouveaux, potentiellement utiles et compréhensibles.

Alors que le data Mining travaille en général sur des données structurées et stockées dans des bases de données, le text mining est un procédé qui opère sur des données textuelles non structurées. De ce fait, il procède à travers des moyens techniques spécifiques qui diffèrent de ceux du data mining, car il s'agit de traiter automatiquement le langage écrit. Le text mining peut être dans le prolongement d'un processus d'extraction de connaissances des données du data mining.

### 1.2.2 Text mining dans les SHS

L'histoire du développement des outils informatiques de text mining (fouille de textes ou analyse textuelle) remonte aux années 1970 et prend un nouvel essor dans les années 80 avec des applications dans le champ de la linguistique et plus tard, dans les années 90, dans celui des sciences sociales. L'exemple emblématique d'une application des logiciels de text mining en sciences sociales reste sûrement celui de l'analyse terminologique de corpus de textes de management des années 60 et des années 90 pratiquée avec le logiciel Prospéro<fnref n="18" />, sur laquelle l'œuvre « Le Nouvel esprit du capitalisme » (1999) de Luc Boltanski et Ève Chiapello s'est bâtie.

Il n'est pas inutile d'évoquer cette expérience dans les termes des auteurs:

> « Les deux corpus [de textes de management des années 60 et 90] ont été traités à l'aide du logiciel Prospero@ (...) qui combine une approche lexicographique et une approche herméneutique permettant la codification et la construction interactive de catégories (personnages, êtres collectifs, objets, actions, etc.) et l'élaboration de représentations adaptées à la fois aux textes concernés et à la problématique de recherche. (...) Ce logiciel nous a permis de comparer de manière systématique les deux corpus et de valider que notre analyse de leur contenu exposée au chapitre I était un reflet assez fidèle et non le résultat d'un biais d'interprétation. »<fnref n="19" />

Avec les développements rapides des technologies de mining les pratiques de recherche en SHS sont susceptibles d'évoluer très significativement ces prochaines années. Le text mining

<footnote n="17">¹⁷ FAYYAD U., Piatetsky-Shapiro, H. & Smyth, P. 1996. The KDD process for extracting useful knowledge from volumes of data. Communications of the ACM 39 (11), 27–34.</footnote>

<footnote n="18">¹⁸ Logiciel développé dans les années 1990 par Francis Chateauraynaud et Jean Pierre Charriaud ; site : <http://prosperologie.org/?sit=22></footnote>

<footnote n="19">¹⁹ BOLTANSKI L. ; CHIAPELLO E. Le nouvel esprit du capitalisme (1999), Gallimard, 2011, Appendices, Annexe 3, p.727-728.</footnote>
et la classification automatique deviennent des technologies de première importance pour
structurer les données non structurées du Big data et en extraire des connaissances
nouvelles ou fournir des outils d'aide à la décision.

Ces remarques très générales permettent de comprendre l'origine des quelques critiques aux
traitements des données via le Data mining et la fouille de textes dans les SHS.

En effet, très tôt le problème de la quantification s'est posé aux Sciences sociales. Les sujets de controverse d'aujourd'hui se portent plutôt sur les données elles-mêmes, sur la pertinence de leur utilisation massive et sur les limites des interprétations des résultats des traitements automatiques qui caractérisent le mining<fnref n="20" />.

1.2.3 Quelle situation dans l'actualité pour les SHS ?

Nous présentons à titre d'hypothèses quelques observations issues de nos recherches sur le
Web visant à comprendre le TDM en SHS.

- L'utilisation de ces technologies induit des orientations épistémologiques et crée des champs disciplinaires : travailler avec des grands volumes de données, rend possible des approches prédictives, identification des tendances, réalisation d'analyses de controverses, etc. Certaines disciplines semblent particulièrement concernées par ces méthodes, comme les sciences politiques et la sociologie ;

- Un discours critique sur le data mining se développe d'un point de vue épistémologique notamment (v. 1.1 ; 1.1.2) mais en parallèle il existe une multiplication des projets ayant pour objet le développement des outils de traitement automatique des données dans le monde scientifique. L'intérêt suscité par le data mining va de pair avec le développement des techniques de visualisation des données traitées (Ex : travaux du Medialab à Sciences Po), et de leur «cartographie»<fnref n="21" /> ;

- La définition d'un cadre juridique pertinent pour le traitement des données est un point clé, qui a donné lieu, dans certains cas, à la dénonciation des politiques des grands éditeurs scientifiques propriétaires des bases de données hébergeant ces données (cf. ci-dessous, 1.2.5)

<footnote n="20">²⁰ CHARTRON G. « Open Access et SHS : Controverses », ArchiveSIC, version pré-print déposé le 24/03/2014. En ligne :
<http://archivesic.ccsd.cnrs.fr/docs/00/96/52/72/PDF/Ghislaine-Chartron_RSS-fA_vrier2014-preprint.pdf></footnote>

<footnote n="21">²¹ Voir par exemple les data visualisations réalisées avec le logiciel Gephi
<http://www.iramuteq.org/captures-decrans/resultats/exporter-dans-gephi></footnote>
### 1.2.4 Exemple de projets et logiciels utilisés dans les recherches en SHS

- Sigma, ScienceScape, ANTA, Hyphe : projets développés par le Medialab : http://www.medialab.sciences-po.fr/fr/projets/

- Prospéro (PROgramme de Sociologie Pragmatique, Expérimentale et Réflexive sur Ordinateur) : http://prosperologie.org

- Base textuelle FRANTEXT, ATILF/CNRS et Université de Lorraine. Site internet : http://www.frantext.fr

- Applications logiciels : Alceste, Spad, Lexico, packages logiciel R (tm, R.TéMiS, IraMuTeQ)

- Le logiciel open-source de textométrie TXM, dont le développement est coordonné par le laboratoire ICAR (à Lyon, sur le site de l'ENS)

- Calliope : Logiciel développé depuis 1997 par Mathilde de Saint-Léger ; Modyco – Paris Ouest /CNRS http://www.calliope-textmining.com/

- Projet Tirésias http://prosperologie.org/?sit=31

- Webtatlas http://webtatlas.fr/wp/

- Ressources et méthodes d'analyse textuel publiés diffusées sur le site de l'INED https://www.ined.fr/fr/ressources-methodes/methodes-analyses-statistiques/analyse-textuelle/

### 1.2.5 La position des éditeurs scientifiques et des institutions sur le Data mining

La puissance des opportunités offertes à la recherche à travers les usages du data mining et du text mining appliqués à l'extraction d'informations de corpus d'articles scientifiques est devenue célèbre grâce au projet text2genome. Ce projet a réalisé l'extraction des séquences de DNA d'environ 3 millions de publications scientifiques pour produire une cartographie en ligne dans laquelle chaque région est liée pertinemment aux articles<fnref n="22" />.

<footnote n="22">²² Pour cet exemple et pour d'autres exemples d'application du Text mining à la recherche en sciences exactes, v. Van Noorden R. « Text-mining spat heats up ». In *Nature*, 20 march 2013. En ligne: <http://www.nature.com/news/text-mining-spat-heats-up-1.12636></footnote>
Le text mining produit de la valeur par l'extraction de nouvelles connaissances de la masse grandissante d'articles produits tous les jours par les communautés scientifiques. En outre, le text mining permettrait également de réduire la redondance dans la recherche scientifique, identifiant des axes de collaboration potentielle à travers la diversité de domaines scientifiques.

Dans le champ des SHS, ces procédés possèdent des applications intéressant un nombre croissant de chercheurs travaillant sur l'exploration statistique de nombreux corpus des textes, indexés et hébergés dans les grandes bases de données des éditeurs scientifiques.

Ces procédés nécessitent toutefois l'extraction automatisée de corpus d'articles des bases de données des éditeurs et donc de la possibilité de le faire sans restrictions techniques ou légales. Puisque les pratiques de TDM n'étaient pas prévues au départ par les licences négociées avec les institutions et bibliothèques, les grands éditeurs scientifiques ont souhaité imposer des nouvelles licences et conditions techniques (leurs propres APIs) à ces procédés, ajoutant des coûts nouveaux à ceux déjà très élevés pris en charge par les institutions.

Au début de 2014 les discussions portant sur l'accès aux données hébergées dans les plateformes des grands éditeurs scientifiques en vue des pratiques de data mining et de text mining, sont devenues tendues sur le plan européen. Les jeux de forces entre les grands éditeurs scientifiques, soucieux de protéger leurs intérêts commerciaux et les institutions de l'enseignement supérieur et de la recherche, ont été objet des travaux d'un working groupe de la Commission Européenne23.

En France, divers acteurs se sont impliqués dans les discussions comme, par exemple, Liber (Ligue des Bibliothèques Européennes de Recherche), Couperin ou le CSPLA (Conseil supérieur de la propriété littéraire et artistique). Les points controversés de ces discussions se situent aux croisements de plusieurs sujets : régimes de la propriété intellectuelle, droit de l'information, prérogatives de l'Open data Research et de l'Open Access, mettant en ébullition des sujets sensibles en France concernant l'accès aux publications et données produites par des recherches financées sur fonds publics.

Du point de vue juridique, le data mining se heurte ainsi aux cadres juridiques suivants :

* Droit d'auteur, protégeant les contenus de ces bases de données en tant qu' « œuvres de l'esprit » ;

<footnote n="23">23 Text and Data Mining Working Group <http://ec.europa.eu/licences-for-europe-dialogue/en/content/text-and-data-mining-working-group-wg4></footnote>
* Droit d'auteur protégeant la base de données elle-même en tant que création intellectuelle (Code de la propriété intellectuelle - Article L112-3), une fois attestée l'existence d'une empreinte de la personnalité de l'auteur / producteur de cette base, à travers un agencement ou une architecture de l'information originale, par exemple ;

* Droit spécifique (droit *sui generis*) protégeant les producteurs des bases de données en tant que personnes ayant pris l'initiative et le risque d'investissements financiers, matériel ou humain (article L.341-1 al.1 du Code de la propriété intellectuelle)<fnref n="24" />

Alors que les négociations entre les éditeurs scientifiques et les divers représentants institutionnels en France (CSPLA, Couperin) et en Europe (Liber) appelés à trouver des solutions adaptées à la tension entre protection et exploitation des données semblent très difficiles, survient, en avril 2014, la nouvelle concernant la mise en œuvre d'une réforme du droit d'auteur au Royaume-Uni. Cette réforme juridique, visant un alignement avec certaines exceptions au droit d'auteur prévues par loi dans d'autres pays européens ne s'est pas contenté de rattraper le retard par rapport aux pays voisins, mais a également innové en introduisant l'exception en faveur du Data mining et du Text mining. Sous l'influence de l'exemple britannique, le contexte des débats semble à ce moment gagner en intensité (Fig. 3) et viser des objectifs plus ambitieux qu'une simple négociation sur les types et périmètres des licences imposés par les éditeurs. C'est le droit d'auteur en général et la nécessité d'une réforme en France qui sont visés par les voix les plus critiques et, dans l'immédiat, le statut de la donnée « brute » textuel, qui échapperait au concept d' « œuvre d'esprit » protégée par le code de la propriété intellectuelle.

<footnote n="24">²⁴ Les-infostrateges.com. Le droit des bases de données, 20 mai 2007, en ligne : <http://www.les-infostrateges.com/article/0705296/le-droit-des-bases-de-donnees>; Delaporte B. « La protection juridique des bases de données illustrées par les dernières jurisprudences », in JDN, 24 juin 2010, en ligne : <http://www.journaldunet.com/solutions/expert/47489/la-protection-juridique-des-bases-de-donnees-illustree-par-les-dernieres-jurisprudences.shtml>; Legifrance. Code de la propriété intellectuelle, en ligne : <http://www.legifrance.gouv.fr/affichCode.do;jsessionid=B0F5CDFC4EC740C4E18381DE7DB3C354.tpdjo05v1?cidTexte=LEGITEXT000006069414&dateTexte=20141229></footnote>
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>**Figure 3** – Enjeux juridiques impliqués dans le *Text et Data mining*</figcaption></figure>

Les tableaux à suivre résument les principaux éléments des débats en France à la date d'avril 2014²⁵ :

<table><caption>Tableau 1 – Termes des conditions imposées par les éditeurs et de contestation de Couperin et du CSPLA</caption><thead><tr><td>QUE PROPOSENT LES EDITEURS ?</td><td>QUE CONTESTENT LES ACTEURS INSTITUTIONNELS ?</td></tr></thead><tbody><tr><td>L'extraction et le traitement d'un grand volume de données doit être négocié via <strong>une licence</strong> payante car ces données sont protégées par le code de la Propriété Intellectuelle</td><td>La voie contractuelle introduit des dispositifs qui menacent l'indépendance de la recherche et constitue un abus financier.</td></tr></tbody></table>

<footnote n="25">²⁵ A la date de finalisation de ce mémoire le débat a connu des évolutions en France avec notamment la marche arrière réalisé par le CSPLA en relation aux positions critiques de Couperin et de l'ADBU face aux politiques de grands éditeurs et aux verrous juridiques de la législation française relative au droit d'auteur. V. rapport rendu public en juillet 2014 en ligne et billets de blog de Pierre Carl Langlais du 29 octobre : Text Mining vers un nouvel accord avec Elsevier.</footnote>
<table><tr><td>Sciences Directes (Elsevier) : limite de 10 000 articles par semaine</td><td>Cette condition méconnait entièrement le réel besoin des chercheurs en matière de fouille de données : analyse croisée et simultanée d'une hétérogénéité de données ou jeux de données, et non pas analyse successive des différents data sets provenant des différentes bases de données)</td></tr><tr><td>Elsevier impose de publier les résultats du TDM en CC-BY-NC</td><td>Les résultats d'un TDM sont de faits ou des données qui ne sont pas couverts par le droit d'auteur. Ils relèvent de l' « information » brute et ne seraient pas susceptibles d'être placé sous licences. En plus, la clause « no-commercial uses » peut mettre dans l'embarras des chercheurs travaillant sous financements publics-privés ou privés.</td></tr><tr><td>Les citations de ces résultats ne doivent pas excéder 200 mots et doivent inclure les liens vers les contenus originaux</td><td>Ces limites sont arbitraires et ne pourront jamais garantir une représentativité suffisante de la recherche et du corpus fouillé.</td></tr><tr><td>Springer : les chercheurs doivent remplir un formulaire de demande d'accès en détaillant leur projet de recherche après quoi ils pourront se voir accorder une clé d'accès à leur API</td><td><ul><li>Les éditeurs ne doivent pas avoir un pouvoir de décision sur la pertinence d'un projet de recherche.</li><li>Ce processus établit un droit de regard sur le data mining et la recherche en cours. En plus, il facilite la constitution de vastes corpus de métadonnées de la recherche. Springer sait désormais exactement qui étudie quoi avec son corpus.</li></ul></td></tr><tr><td>Elsevier permet la pratique de TDM uniquement via leur API :<ul><li>Tout autre traitement automatique (crawlers, spider, robots) est proscrit.</li><li>Elsevier se réserve le droit d'interrompre l'accès à l'API dans le cas où le serveur serait surchargé.</li></ul></td><td>Imposer un API représente une restriction :<ul><li>à la liberté du chercheur</li><li>à l'utilisation d'autres outils et a un impact sur la conduite d'une recherche et sur les objectifs recherchés.</li></ul></td></tr></table>
<table><caption>Tableau 2 - Les arguments techniques et juridiques des éditeurs et les réponses des acteurs Couperin, CSPLA, Liber et militants pour l'ajout d'une exception au droit d'auteur pour le TDM</caption><thead><tr><td>Argument des éditeurs</td><td>Que contestent les acteurs institutionnels ?</td></tr></thead><tbody><tr><td>Un nouvel usage implique des nouveaux droits.</td><td>La pratique des TDM ne consiste pas pour les chercheurs à exercer un nouveau droit mais à poursuivre par des moyens technologiques modernes une activité ancienne de lecture savante et herméneutique des textes.</td></tr><tr><td>- Les contenus des bases de données sont sous droits et leur utilisation relève ainsi du régime du Code de la propriété intellectuelle.</td><td>- Cela présuppose que les données issues d'un TDM sont protégées par le droit d'auteur au même titre que leur source d'origine (article, ouvrage).</td></tr><tr><td>- Les bases de données sont protégées par un droit voisin au droit d'auteur (code L112 – 3 de la propriété intellectuelle).</td><td>- Pourtant, le TDM ne s'intéresse nullement à l'œuvre (agencement de mots selon une forme), mais seulement aux « mots » qui n'appartiennent à personne.</td></tr><tr><td></td><td>- Les TDM dissolvent l' « œuvre » et ne se placent donc pas dans le périmètre couvert par cette législation.</td></tr><tr><td></td><td>- Les bases de données sont protégées en tant que produits d'une activité de création (forme, structure, nature des contenus). Ce droit ne serait menacé qu'avec une tentative de sa république de manière substantielle.</td></tr><tr><td>Les pratiques de TDM surchargent les serveurs</td><td>Des éditeurs Open Access, comme PLOS Opens, dont l'infrastructure est bien plus exposée à tous types d'usages par les internautes ont rapporté que l'impact des extractions automatiques par robots en vue de la fouille de données est négligeable et une augmentation future de la demande serait facile à gérer. Pour un éditeur comme Elsevier dont l'accès est soumis à des abonnements d'institutions cela devrait être encore plus facile.</td></tr></tbody></table>
## Quelques outils proposés par les éditeurs en Open Acess

* Crossref Text and Data mining | http://www crossref org tdm / index html

* Outil de text-mining Bilbo sur Revues.org | http://leo.hypotheses.org/11655

## 1.3 L'Open Data research à l'Horizon 2020

Depuis la déclaration de Berlin sur le Libre Accès à la Connaissance en sciences exactes, sciences de la vie et sciences humaines et sociales, le mouvement pour l'ouverture des données scientifiques est l'objet des groupes de travail au sein de la Commission Européenne et au sein des institutions (centres de recherche, universités, bibliothèques, etc.). Ce groupe de travail tente de définir le cadre juridique et normatif, les infrastructures nécessaires, les politiques contraignantes ou incitatives de la mise en place de l'ouverture des données « brutes » de la recherche financée par des fonds publics.

En Europe, la Commission européenne lance le projet pilote du 16 décembre 2013²⁶, « Horizon 2020 » pour le libre accès aux données de la recherche issues des financements publics. Ce projet pilote est transversal aux principaux piliers du programme général Horizon 2020 développant des actions dans les domaines suivants<fnref n="27" /> : technologies futures et émergentes, infrastructures de recherche, recherche et développement en TICs, science avec et pour la société.

Il s'agit d'une « expérience de libre accès de ces données » dans le cadre des nombreux projets financés par l'UE. « Pour la période 2014-2015, les travaux de recherche relevant du projet pilote seront financés à hauteur de 3 milliards d'euros. Fonctionnant par appel à propositions<fnref n="28" />, l'initiative pilote vise à obtenir des informations concernant les pratiques existantes et les difficultés rencontrées et réunir des éléments suffisants permettant de décider des lignes directrices à suivre.

Le texte descriptif de ce projet est clair quant à la relation de ce mouvement avec le contexte général de l'ouverture des données publiques :

<footnote n="26">²⁶ CE, Communiqué de presse du 16 décembre 2013. En ligne :
<http://europa.eu/rapid/press-release_IP-13-1257_fr.htm></footnote>

<footnote n="27">²⁷ Les différentes actions son décrites dans el portail français Horizon 2020. En ligne :
<http://www.horizon2020.gouv.fr/cid81981/les-differents-instruments-regimes-financement.html></footnote>

<footnote n="28">²⁸ Tableau des appels à propositions d'Horizon 2020. En ligne :
<http://www.horizon2020.gouv.fr/cid77090/tableau-des-appels-propositions-horizon-2020.html></footnote>
« Ce projet pilote «Horizon 2020» sur le libre accès aux données issues de la recherche est l'équivalent, pour l'information scientifique, de la stratégie en matière de libre accès aux données mise en œuvre pour les informations du secteur public: elle vise à élargir et à améliorer l'accès aux données générées par les projets, et leur réutilisation, au profit de la société et de l'économie. »

CADRE GENERAL DE L'INITIATIVE « PROJET PILOTE OPEN RESEARCH DATA » DU PROGRAMME EUROPEEN<fnref n="29" />

<table><tr><td>Quelles sont les données concernées ?</td><td><ul><li>données et métadonnées nécessaires à la validation des publications (obligatoire)</li><li>autres données et métadonnées que le bénéficiaire a choisi de diffuser en accès ouvert : spécifiées dans le plan de gestion des données ou DMP - "Data Management Plan".</li><li>Certaines données peuvent être exclues du programme sous justificative explicité dans le DMP.</li></ul></td></tr><tr><td>Quels domaines d'application ?</td><td>Les domaines définis par les groupes de travaux de la CE (Work Program) sont consultables dans les adresses :<br>EC Participant Portal<br><a href="http://ec.europa.eu/research/participants/portal/desktop/en/home.html">http://ec.europa.eu/research/participants/portal/desktop/en/home.html</a>;<br>et le Portail français du programme européen pour la recherche et l'innovation <a href="http://www.horizon2020.gouv.fr/cid82025/le-libre-acces-aux-publications-aux-donnees-recherche.html">http://www.horizon2020.gouv.fr/cid82025/le-libre-acces-aux-publications-aux-donnees-recherche.html</a></td></tr><tr><td>Quels objectifs ?</td><td>Déposer les données <strong>dès que possible</strong> dans des bases de données de recherche et permettre un accès gratuit et sans restriction à tout public pour les opérations suivantes : extraction, exploitation, reproduction et dissémination</td></tr><tr><td>Qui est concerné ?</td><td><ul><li>Projets validés par le programme</li><li>Projets soumis sur la base du volontariat (« opt in »)</li></ul></td></tr><tr><td>Livrables attendus</td><td><ul><li>Proposition de projet</li><li>Plan de gestion ou DMP livré dans le six premiers mois de vie du projet</li></ul></td></tr></table>

Plusieurs dispositifs ont été créés pour informer et apporter de l'assistance aux chercheurs et communautés porteurs de projets désirant répondre aux appels à propositions du programme européen. Par exemple :

<footnote n="29">²⁹ Source : Le libre accès aux publications et aux données de recherche. En ligne <http://www.horizon2020.gouv.fr/cid82025/le-libre-acces-aux-publications-aux-donnees-recherche.html></footnote>
* Point de contact national ERC (European Research Council) en France sur le Portail français Horizon 2020³⁰;

* Portail du participant<fnref n="31" /> de la CE;

* « Information aux déposants »<fnref n="32" /> sur le site de l'ANR.

Des initiatives institutionnels sont également en cours et devront se multiplier. Par exemple, des formations<fnref n="33" /> destinées à préparer les équipes et chercheurs porteurs de projets à monter un projet européen dans le cadre des programmes Horizon 2020.

Le paysage général des politiques incitatives et de soutien à l'ouverture des données publiques et de la recherche a été traité de manière exhaustive dans l'étude réalisé par Rémi Gaillard, « *De l'Open Data à l'Open Research Data: quelle (s) politique (s) pour les données de recherche ?* »<fnref n="34" />.

## 1.4 Les Humanités numériques

Les Humanités numériques sont, avant d'être une discipline transversale, une manière stratégique de positionner les SHS face au phénomène du web, face auquel les chercheurs ne peuvent plus rester indifférents.

Déjà familiarisés avec l'informatique depuis les années 70 (Linguistique computationnelle, puis dans les années 80, les Humanités computationnelles), Internet apparaît à la fois possibilité d'ouverture à un public plus large, source heuristique, interface de modélisation à travers des outils divers (data visualisation, etc.), possibilité de partage de données, collecte de données (pour la sociologie par exemple), etc. Les Humanités numériques donnent un cadre et inscrivent les initiatives de production de données (résultats de recherches, numérisations, etc.), exploitation et diffusion des données de la recherche.

Les Humanités numériques se définissent comme :

<footnote n="30">³⁰ < http://www.horizon2020.gouv.fr/cid73935/le-point-contact-national-erc.html ></footnote>

<footnote n="31">³¹ < http://ec.europa.eu/research/participants/portal/desktop/en/home.html ></footnote>

<footnote n="32">³² < http://www.agence-nationale-recherche.fr/financer-votre-projet/informations-aux-deposants/ ></footnote>

<footnote n="33">³³ Université Sorbonne Nouvelle (Paris 3), «Horizon 2020 comment monter un projet européen ? » En ligne : <http://www.univ-paris3.fr/horizon-2020-comment-monter-un-projet-europeen--281899.kjsp?RH=1207746285942>.</footnote>

<footnote n="34">³⁴ V. Bibliographie.</footnote>
- engagement des chercheurs qui se sentent concernés dans une réflexion portant sur l'impact ou les effets de la technologie sur leurs pratiques : modalités de recherche mais aussi apparition des nouveaux objets de recherche;

- convergence de communautés scientifiques diverses, intéressées par les pratiques, outils, objets transversaux pouvant émerger du numérique : encodage de sources textuelles, systèmes d'information géographique, lexicométrie, numérisation du patrimoine culturel, scientifique et technique, cartographie du Web, fouille de données, 3D, archives orales, arts et littératures numériques et hypermédiatiques, etc.

- surgissement de projets de numérisation, exploitation et diffusion des résultats de la recherche

- appel pour l'accès libre aux données et aux métadonnées. Celles-ci doivent être documentées et interopérables, autant techniquement que conceptuellement.

### 1.4.1 Un phénomène qui tarde à se développer en France

Comme le remarque Pierre Mounier, en France, les Humanités numériques ne trouvent pas encore la structuration de leurs activités au sein des universités, contrairement aux Etats-Unis où les Digital Humanities bénéficient de centres au sein des universités, à cheval entre les départements disciplinaires et les bibliothèques, composés de chercheurs, ingénieurs et designers.

En effet, il semble exister en France des barrières culturelles, politiques et économiques qui retardent ou empêchent de suivre la voie américaine à ce niveau :

- le corporatisme des métiers ;

- le poids de la structuration des disciplines ;

- du point de vue économique, le manque de financements pouvant permettre la création des centres d'Humanités numériques et le développement d'infrastructures ou de logiciels.
1.4.2 Des critiques sévères du « phénomène » voire de cette
« mode »

Les Digital Humanities, telles que pratiquées aux Etats-Unis, sont par ailleurs l'objet de critiques et de réticences en France. On peut citer celles émises par Éric Guichard, Maître de conférences à l'Enssib, responsable de l'équipe Réseaux, Savoirs & Territoires de l'ENS et directeur de programme au Collège international de philosophie.

Cet auteur dénonce notamment l'opportunisme qui entoure l'institutionnalisation des Digital
Humanities aux Etats-Unis et la recherche d'affichage médiatique d'un certain groupe de
disciplines en SHS (histoire et littérature notamment), en vue d'obtenir des financements :

- le terme « humanités » serait pour lui un fourre-tout qui viendrait se superposer à « Sciences humaines et sociales, Arts et lettres » dont la définition et son sens scientifique pose déjà un véritable problème ;

- les Humanités numériques traduiraient un changement d'attitude des chercheurs en SHS, devenus moins soucieux des avancées conceptuelles que de la forme prise par celles-ci, de la présentation de résultats connus, ou de la visibilité du chercheur / de l'institution à travers le recours à des outils de pointe et des questions techno-textuelles (encodage, portabilité, etc.);

- les soucis technologiques auxquels se heurtent ces travaux sont particulièrement chronophages.

Un article récent paru dans *Slate* dénonce par ailleurs le phénomène de « mode » des *Digital Humanities*, « discipline » qui :

- coûte parfois huit ans d'investissement aux étudiants avant l'obtention d'un doctorat ;

- brouille les frontières entre disciplines ;

- créé une obsession technologique des chercheurs qui s'affichent en tant que digital humanists.
### 1.4.3 Quelle place pour les données dans ce débat ?

Le rapport de l'Institut Français réalisé par Marin Dacos et Pierre Mounier suggère quelques convergences entre la proposition générale des Humanités Numériques et la problématique des données de la recherche en SHS :

- accès aux données : « L'exigence d'accessibilité aux résultats de la recherche doit être étendue aux données de la recherche et pas seulement aux publications » ;

- évolution des pratiques de la recherche : « À tous les niveaux et à toutes les étapes de son déroulement, la recherche en sciences humaines est désormais immergée dans le numérique et ses usages. »

- nature des données : « (...) quel que soit le sujet d'étude, la recherche s'accomplit désormais systématiquement sur des objets numériques, qu'ils soient le résultat d'opérations de numérisation ou qu'ils soient nativement numériques. »

- évolution des environnements : « (...) les chercheurs sont aujourd'hui conduits à concevoir, construire, manipuler de grandes bases de données, bibliographiques, quantitatives, textuelles, d'images ou de sons ; ils sont conduits à travailler au sein d'équipes multi-localisées et en réseau, souvent à l'échelle internationale ; ils sont conduits à publier les résultats de leurs travaux, que ce soit les données ou les interprétations de ces données, sur le Web ouvert.

## 1.5 Web sémantique et Web de données dans le contexte des SHS

### 1.5.1 Quelques définitions de base

On désigne généralement par le terme de *Web sémantique* un ensemble de standards et de technologies développé par le W3C (l'un des principaux organismes de normalisation du web) visant à faciliter l'exploitation des données structurées, notamment en permettant leur interprétation par des machines.

Le *web de données* (*Linked Data* en anglais) consiste à exposer ces données structurées sur le web et les relier entre elles, ce qui permet d'accroître leur visibilité et leur réutilisation. Les bibliothèques produisent depuis longtemps dans leurs catalogues des données structurées et
contrôlées qui ont une valeur sur le web. Elles pourraient devenir des acteurs majeurs du
web de données<fnref n="35" />.

1.5.2 Une démarche des bibliothèques

En France, l'intérêt par les technologies du Web sémantique commence au milieu des années 2000. Il s'agit au départ d'un questionnement des bibliothécaires et professionnels de l'information face à la nécessité de faire évoluer l'architecture du système de catalogage des bibliothèques vers le modèle architectural du Web, c'est-à-dire, un modèle entièrement conçu sur le principe de l'interopérabilité :

« Le Web c'est avant tout un ensemble de standards qui permettent une dissémination de technologies partagées par tous les acteurs (producteurs de contenus, logiciels...), et indépendant des environnements matériels et logiciels. Le principe nous est devenu tellement naturel que nous n'en avons plus conscience, mais si on observe le phénomène à l'aune de l'histoire de l'informatique, on peut dire qu'aujourd'hui le Web est l'environnement le plus interoperable qui soit. » <fnref n="36" />

Les catalogues informatisés ont été conçus pour des usages limités que le phénomène Web a complètement bouleversés et bâtis avec des technologies difficilement conciliables avec l'architecture de réseau du Web. Les enjeux du Web sémantique pour les bibliothèques, aujourd'hui, consistent à réconcilier les normes des bibliothèques avec celles du Web, intégrant les données des catalogues dans un espace d'information global.

Cette démarche est le **décloisonnement des données** qui se trouvent dans les bases de données des bibliothèques et dont l'accès n'est pas praticable pour les moteurs de recherche du Web, grâce à des barrières technologiques mais aussi de structuration de l'information.

La BNF est très impliquée dans cette démarche qui consiste non seulement à adopter des
technologies du Web développées par le W3C mais à faire un gigantesque travail de gestion
de l'hétérogénéité des formats des données (MARC, Dublin Core, EAD, TEI) et de
structuration et partage des données, rendant possible leur interprétation par les machines.

Le Web sémantique possède deux aspects généraux :

* Technique : respect des standards du « Web sémantique » et ouverture sur le « Web de données » (« linked data ») définis par le W3C.

<footnote n="35">³⁵ Source : BNF, « [Les enjeux du web de données en bibliothèque](https://www.bnf.fr/en/web-de-donnees-en-bibliothèque)»</footnote>

<footnote n="36">³⁶ BERMES E. Le Web sémantique en bibliothèque, v. Bibliographie.</footnote>
* Juridique : les données sont placées sous Licence ouverte autorisant la réutilisation libre, y compris commerciale, avec mention de la source.

Le Web sémantique en bibliothèque a comme objectifs :

* l'ouverture des données et la possibilité de réutiliser ces données dans d'autres projets (bibliothèques numériques), V. par exemple les entrepôts de données OAI-PMH de la BNF

* un accès aux données à travers les moteurs de recherche du Web

* la structuration de l'information selon deux modèles dont l'un est l'expression de l'autre : le modèle FRBR préconisé par l'IFLA pour la description bibliographique des ressources et son expression interprétable par les machines, le modèle RDF (Resource Description Framework), standard du W3C et son langage de requête SPARQL.

### 1.5.3 Le Web sémantique et les SHS<fnref n="37" />

Les questions du Web sémantique, mûries dans le contexte des bibliothèques, pénètrent depuis peu l'environnement de la production scientifique selon des problématiques semblables :

- questions d'accessibilité

- question de la pérennité

- plus grande visibilité

- partage et réutilisation efficaces

- placement sous licences libres

Mais dans un contexte différent :

- augmentation des pratiques d'auto-archivage par les chercheurs

- mouvement de l'open access de la publication scientifique

<footnote n="37">³⁷ Les remarques à suivre proviennent de mes notes personnelles lors de l'intervention de Stéphane Pouyllau à la demi-journée du GFII (30 avril 2014) : "Isidore, modèle d'architecture informationnelle et technologique ancré dans le Web sémantique".</footnote>
- multiplication des plateformes ouvertes en ligne placées sous les responsabilités des chercheurs et laboratoires de recherche

- initiatives œuvrant pour l'explicitation de la production scientifique, rejoignant la question de l'ouverture des données de la recherche (projet d'Open Science)

### 1.5.4 Huma-num et la plateforme ISIDORE

Actuellement, en France, Huma-num est le porte-parole de cette initiative, ayant formalisé à plusieurs occasions les objectifs du web sémantique pour la recherche en SHS.

Huma-num est une infrastructure de recherche dont l'objectif principal est celui de proposer des services, des moyens et des solutions aux chercheurs qui développent des programmes de recherche en SHS dans l'environnement numérique. Ces services s'adressent aux chercheurs qui se sentent concernés par les questions sur l'accès, la diffusion, le stockage et la pérennité des données de la recherche.

Huma-num se propose, à travers ses services, à œuvrer pour :

- une meilleure qualité des métadonnées des chercheurs : cette question peut encore heurter les pratiques de chercheurs pour diverses raisons relevant souvent de l'approche technique exigée ;

- une meilleure compréhension des enjeux du Web sémantique et de l'intérêt à travailler avec Huma-Num pour la fabrication, la diffusion et la réutilisation des données de la recherche (interopérabilité).

- Huma-num est la « tête nationale » de DARIAH (Digital Research Infrastructure for the Arts and Humanities) et travaille en synergie avec cette infrastructure européenne.

ISIDORE, plateforme développée par Huma-num, est construite à partir du modèle d'architecture informationnelle et technologique du Web sémantique. C'est un ensemble de services de collecte des métadonnées et d'enrichissement sémantique de ces métadonnées via leur mise en relation avec des ontologies et référentiels préexistantes. En plus, ISIDORE est un outil de « moissonnage » des métadonnées, des notices, des textes en version intégrale, des bases de données, des corpus, accessibles sur le Web et produits dans des standards ouverts.
### 1.5.5 Enjeux pour les SHS

Pour Stéphane Pouyllau, la question de l'enrichissement des données est au cœur même de l'activité scientifique et met en évidence une démarche qui tend à s'amplifier dans les communautés scientifiques en SHS et de façon générale :

* explicitation du processus de la production scientifique lui-même

* explicitation de chaque étape de production et de collecte des données

Cette démarche est aussi question de l'**** des données. Celle-ci ne peut être garantie que par un travail de fond de la description des données.

- l'enjeu est de dépasser la logique du « web des documents » et du simple signalement des documents dans des bases de données

- il y a une prise de conscience de l'intérêt à dépasser la logique des constructions de bases de données pour aller vers un modèle où les métadonnées des documents, plus la structuration de l'information, permettent de contextualiser les données et rendent possible **de relier les informations entre elles et non seulement de les mettre à disposition.**

- Cela est possible via les protocoles W3C

- Il y a aussi une prise de conscience des chercheurs de leur responsabilité dans la publication des données.

Pour S. Pouyllau<fnref n="38" />, la pénétration du Web sémantique dans le SHS se fait plus rapidement depuis au moins quatre ans. L'avancement des initiatives dépend plus des personnes qui sont porteuses de projets que des disciplines à proprement parler.

Il constate néanmoins certains freins dont le plus important est le manque d'ingénieurs concepteurs (professionnels de l'info-doc, par ex.), au sein des laboratoires, qui développent des démonstrateurs et des prototypes.

<footnote n="38">38 POUYLLAU S. Web de données, big data, open data, quels rôles pour les documentalistes? Manuscrit auteur, publié dans "Documentaliste - Sciences de l'Information Vol. 50 (2013) 32-33", ArchiveSIC, version pré-print déposé le 18/03/2014. En ligne : <http://archivesic.ccsd.cnrs.fr/docs/00/96/08/53/PDF/Doc-SI_50-3-1_pouyllau-stephane_V1.pdf></footnote>
Le plus souvent, il n'y a pas assez de recul pour mener une réflexion sur les gains et les bénéfices d'entreprendre un si gros travail sur les données, de là l'importance des démonstrateurs qui peuvent les rendre sensibles.

## 1.6 Infrastructures de la recherche en SHS en France et Europe

Qu'est-ce qu'une infrastructure de la recherche ? Par cette notion sont compris : des installations, ressources, services dont la communauté scientifique a besoin pour effectuer des travaux de recherche dans tous les domaines scientifiques et technologiques.

Au-delà sa définition matérielle, une infrastructure de recherche se définit également par un ensemble de principes fondateurs qui caractérisent son rôle et sa situation à l'intérieur d'un système. Ainsi la feuille de route du MESR « Stratégie nationale : Infrastructures de recherche 2012-2020 »<fnref n="39" /> définit les principes innervant les infrastructures comme :

- « Outil (ou dispositif) possédant des caractéristiques uniques identifiées par la communauté scientifique utilisatrice comme requises pour la conduite d'activités de recherche de haut niveau (...) »

- « L'infrastructure peut conduire une recherche propre, et/ou fournir des services à une communauté d'utilisateurs (...) »

- « L'infrastructure doit disposer d'une gouvernance identifiée, centralisée et effective et d'instances de pilotage scientifique. »

- « L'infrastructure doit être ouverte, accessible sur la base de l'excellence scientifique évaluée par les pairs au plan international ; elle doit donc disposer d'instances d'évaluation adéquates. »

- « L'infrastructure dispose d'un plan de financement et doit être en mesure de produire un budget consolidé. »

Concrètement, une variété de formes <fnref n="40" /> est aujourd'hui reconnue par la communauté scientifique comme infrastructure de la recherche :

- infrastructure localisée, réseau de plateformes ;

<footnote n="39">³⁹ MESR, octobre 2012, p. 10. En ligne : <http://cache.media.enseignementsup-recherche.gouv.fr/file/TGIR/29/6/infras_def3_243296.pdf></footnote>

<footnote n="40">⁴⁰ Pour des exemples concrets consulter le document cité ci-dessus.</footnote>
- infrastructure de recherche virtuelle et base de données ;

- collection, archives, bibliothèques scientifiques ;

- infrastructure à la base de réseaux humains de très haut niveau scientifique nécessaires, par exemple, pour la coordination d'un ensemble d'actions menées sur le terrain en lien avec des partenaires européens dans les domaines des Sciences biologiques et médicales.

Actuellement la question des infrastructures de recherche en France se pose à l'intérieur du programme plus large de création d'un espace européen de la recherche sous de critères définis d'excellence scientifique. Depuis une dizaine d'années, La France développe de manière soutenue une quantité d'instruments partagés entre les différents acteurs sur son territoire et participe également à des nombreux programmes internationaux européens et internationaux. Comme pour l'ouverture des données de la recherche, objet d'une réflexion visant à instaurer des dynamiques entre ces espaces nationaux et internationaux, il existe actuellement en France un effort d'intégration des programmes d'infrastructures nationaux et internationaux dans une même stratégie répondant aux critères supranationaux d'excellence.

Le cadre de collaboration entre la France et les réseaux d'infrastructures au plan européen et international est garanti par l'ESFRI 41 (European Strategy Forum on Research Infrastructures), dont la mission principal est de soutenir et guider les initiatives de normalisation entre ces infrastructures42. Ainsi, à titre d'exemple, pour les SHS, ESFRI a inscrit dans sa feuille de route le cadre de collaboration avec plusieurs projets européens: DARIAH43 (Digital Research Infrastructure for the Arts and Humanities), CLARIN44 (Common Language Resources and Technology Infrastructure), CESSDA45 (Consortium of European Social Science Data), ESS46 (European Social Survey) et SHARE47 (Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe).

Dans le contexte national les SHS comptent avec deux importants TGIR (Très Grands Équipements de recherche) : Huma-Num (déjà évoqué en 1.5.3), né en 2013 de la fusion des TGE (Très Grand Equipement) d'ADONIS et CORPUS, et PROGEDO48 (PROduction et

<footnote n="41">41 < https://ec.europa.eu/research/infrastructures/index_en.cfm?pg=esfri ></footnote>

<footnote n="42">42 ESFRI, Research & Innovation, *Infrastructures*, en ligne :
<https://ec.europa.eu/research/infrastructures/index_en.cfm?pg=esfri></footnote>

<footnote n="43">43 < http://www.dariah.fr/></footnote>

<footnote n="44">44 < http://clarin.eu/></footnote>

<footnote n="45">45 < http://www.cessda.net/about/members.html ></footnote>

<footnote n="46">46 < http://ess.sciencespo.com/></footnote>

<footnote n="47">47 < http://www.share-project.org/></footnote>

<footnote n="48">48 < http://www.progedo.fr/spip.php?rubrique1 ></footnote>
GEstion des DOnnées) TGIR des sciences sociales. Ces infrastructures sont numériques et fonctionnent avec des politiques orientées vers la construction européenne d'ESFRI. Ainsi, actuellement, PROGEDO se charge du volet français de CESSDA, ESS et SHARE et Huma-Num de celui de DARIAH et CLARIN.

Deux autres infrastructures réseaux ont été reconnues sur le plan national : le réseau des MSH (Maison des Sciences de l'Homme), destiné à consolider des pôles territoriaux d'excellence, et NEFIAS<fnref n="49" /> (Network for Internationalizing Advanced Science) destiné à créer des conditions d'échanges transversaux entre les institutions de recherche et réseaux internationaux.

Le Réseau Quetelet est une infrastructure à niveau national, membre du CESSDA, et une des composantes de PROGEDO. Il coordonne les activités d'archivage, de documentation et de diffusion des données en sciences humaines et sociales. Il s'organise en quatre unités de partenaires qui offrent l'accès à des multiples bases de données d'enquêtes, documents administratifs et données de gestion, provenant de la recherche mais aussi des organismes des statistiques publiques.

Ces quatre unités sont :

* Le CDSP (Centre de Données Socio-politiques) : enquêtes pré et post électorales et autres.

* CMH-ADISP (Centre Maurice Halbwachs- ADISP) : grandes enquêtes françaises.

* INED (Institut national d'études démographiques) : enquêtes produites par l'INED depuis 1945

* CASD (Centre d'accès sécurisé distant aux données) : données individuelles très détaillées de la statistique publique française (données sur les individus et ménages et données entreprises)

Les Sciences sociales comptent depuis 2011 avec l'EQUIPEX (Equipement d'excellente-Investissement d'avenir) DIME-SHS<fnref n="50" /> (Données Infrastructures et Méthodes d'Enquête en Sciences Humaines et Sociales). Il s'agit d'un équipement proposant trois instruments aux chercheurs pour produire, collecter et réutiliser des données. Trois types de données sont visés par ces instruments :

<footnote n="49">⁴⁹ <http://www.allianceathena.fr/nefias-network-internationalizing-advanced-science></footnote>

<footnote n="50">⁵⁰ <http://www.sciencespo.fr/dime-shs/></footnote>
⇒ Données quantitatives - DIME-SHS / Quanti : Un instrument pour les données quantitatives qui prend la forme d'un panel internet, ELIPSS (Etude Longitudinale par Internet pour les sciences humaines et sociales);

⇒ Données qualitatives - DIME-SHS / Quali : Un instrument pour les données qualitatives qui prend la forme d'un site web, BeQuali (banque d'enquêtes qualitatives);

⇒ Données du Web - DIME-SHS / Web : Un instrument pour les données du web qui offrira des outils pour constituer des corpus et pour les analyser.

## 1.7 Les données de la recherche

Les données sont aujourd'hui thématisées dans des univers différents et par des acteurs variés. Pour chacun de ces univers des problématiques différentes se posent, liées à leur objet et aux finalités d'usages prévus pour ces données. Ces univers contribuent aujourd'hui à la formalisation des enjeux relatifs aux données dans les secteurs de la recherche. Malgré la différence d'approche, des questions centrales communes sont partagée, notamment les questions de signalement et des modalités d'accès aux données.

<table><thead><tr><td>Univers</td><td>Type de données concerné</td><td>Principaux enjeux</td></tr></thead><tbody><tr><td>Institutions et communautés scientifiques</td><td>Données de la recherche, métadonnées descriptives</td><td>Plan de gestion de données, traitement des données, partage, publication</td></tr><tr><td>Bibliothèques et professionnels de l'information et documentation</td><td>Métadonnées, données de la recherche</td><td>Enrichissement sémantique (web sémantique) et décloisonnement des données ; protocoles d'échanges de données, p. ex. OAI-PMH (Open Archives Initiative - Protocol for Metadata Harvesting) ; multiplication des sources (intégration des données de</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>chercheurs) et numérisation</td></tr><tr><td>Editeurs scientifiques</td><td>Données de la recherche</td><td>Modèles éditoriaux : revues « augmentées », data journals, standards de citation, périmètre d'ouverture</td></tr></table>

Qu'est-ce qu'une « donnée de la recherche » dans un sens et un périmètre bien précis ?
Selon la définition, très souvent citée, de l'Organisation de Coopération et Développement Économiques (OCDE) il s'agit de :

« 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 des résultats de recherche. »<fnref n="51" />

Data.bris Project, développé par JISC et l'Université de Bristol, propose une autre définition :

« Les données de la recherche sont des informations impliquées directement dans la recherche scientifique, qu'elle soit ou non financée sur des fonds publics. Les données de la recherche sont souvent agencées et formatées visant leur viabilité à des fins de communication, interprétation et traitements. Dit d'une manière plus simple, les données de la recherche sont toutes les informations que vous utilisez dans votre recherche comme parties constitutives de celle-ci. »<fnref n="52" />

En croisant ces deux définitions, les données de la recherche seraient :

* Les sources principales ou constitutives de la recherche ;

* des informations ;

* des enregistrements factuels.

<footnote n="51">⁵¹ OCDE, Principes et lignes directrices pour l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics, http://www.oecd.org/fr/science/sci-tech/principesetlignesdirectricesdelocdepourlaccesauxdonneesdelarecherchefinanceesurfonds-publics.htm</footnote>

<footnote n="52">⁵² What's count as research data ?. « Research data is information that is involved directly in funded or unfunded research activities. Research data is often arranged or formatted in a such a way as to make it suitable for communication, interpretation and processing. Put more simply, research data is all of the information that you use as an integral part of your research. » ; http://data.bris.ac.uk/research/bootcamp/data/</footnote>
Les données de la recherche serviraient à des fins de validation de la recherche, de communication scientifique, d'interprétation et de traitements (par exemple, traitements automatiques).
Deuxième Partie : entretiens
exploratoires

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>**Figure 3** - "Moyen universel de pratiquer la perspective sur les tableaux, ou surfaces irregulieres : ensemble quelques particularitez concernant cet art, & celuy de la graueure en taille-douce" (p.79) par A. Bosse (1653) -
Source : Flickr The Commons</figcaption></figure>
Pour nous servir d'une métaphore picturale, nous dirions qu'une fois constitué le cadre thématique *macroscopique* de cette étude sur les données de la recherche, il s'agit à présent, dans cette deuxième partie, de le mettre en perspective en l'adaptant au regard du chercheur.

En effet, une des constatations principales de l'étape de veille qui a précédé les entretiens a été la difficulté de composer un tableau clair, à dimension réduite, qui permette de saisir concrètement la manière dont les chercheurs sont en train de répondre à ces nouveaux contextes et environnements de travail et aux défis imposés par la production grandissante des données numériques.

L'avènement du numérique comme contexte généralisé de travail dans les SHS représente l'ouverture à des multiples possibilités d'usages et enrichissement des travaux de recherche. Il ne s'agit plus simplement d'un accès optimal aux formes de présentation de ces travaux (résultats de la recherche) à travers la numérisation des publications scientifiques ou, comme c'est le cas aujourd'hui, à travers le format numérique natif de la communication scientifique.

Les nouvelles opportunités offertes par le numérique concernent, pour emprunter un terme utilisé par un des chercheurs interrogé, *les coulisses* de la recherche dont les données constituent les pièces fondamentales et recèlent une valeur (épistémologique, économique) qu'il importe de conserver à long terme afin d'ouvrir des nouveaux usages à la communauté scientifique.

Dans ce contexte, l'étude présente s'intéresse à examiner dans les entretiens les questions suivantes :

* Quelle est la réceptivité des chercheurs en SHS aux enjeux relatifs à ces nouvelles opportunités pour la recherche, ouvertes par le numérique ?

* Quel rôle les données peuvent-elles jouer à côté des formes courantes de contribution et communication scientifique ?

* Que font les chercheurs aujourd'hui pour préserver et valoriser leurs données ?

* Quelles sont leurs attentes et craintes ?
Les entretiens exploratoires réalisés auprès de 53 chercheur(e)s dans 18 disciplines<sup>53</sup> ont été l'opportunité de connaître de près le point de vue et les pratiques de ces chercheur(e)s concernant les données de la recherche. Ces échanges, menés comme des conversations assez libres (semi-dirigées), ont apporté un contenu concret aux problématiques évoquées dans la première partie en même temps qu'ils ont permis de relativiser leur portée et de les comprendre à l'intérieur d'un contexte pratique. A travers le regard plus fin de ces entretiens il a été possible de dégager des définitions, des exemples de production, d'utilisation et de partage de données, des problèmes particuliers liés à un certain type de données et les motivations ou freins à leur diffusion. Ces entretiens ont été aussi l'occasion d'évoquer des problèmes épistémologiques surgissant par les transformations des méthodes et outils (les nTICs) des SHS comme, par exemple, le Data Mining.

L'élaboration et la structuration de cette analyse a été en grande partie conçue en parallèle à la conduite des entretiens. Nous avons pu compter a posteriori sur l'exemple et le cadre de deux travaux fondamentaux, tous deux anglo-saxons, *Managing and Sharing Research Data – A Guide to Good Practice* et le rapport de 2008 produit par Alma Swam *To Share or not to Share:Publication and Quality Assurance of Research Data Outputs* basé sur 100 entretiens avec des chercheurs tous domaines et disciplines confondues<sup>54</sup>.

Nota bene : tout au long de ce mémoire les chiffres entre [ ] remettent aux numéros des entretiens consultables dans l'annexe 5 à la fin du document.

<footnote n="53">53 Trois entretiens ont été réalisés dans le domaine des Sciences de l'information et de la communication (SIC) qui ne sont pas, traditionnellement, rangées parmi les SHS. Il nous a paru important d'inclure la réflexion de ces chercheur(e)s, d'une part, en raison du cadre de cette étude (INTD) et d'autre part en raison de la croissante interaction des SICs avec les SHS (SHS), comprise dans ce qu'on appelle aujourd'hui les Humanités Numériques.</footnote>

<footnote n="54">54 Pour la référence complète de ces documents, v. Bibliographie à la fin de ce mémoire.</footnote>
# 1 Définir et classer les données de la recherche

Cette étude exploratoire a posé comme objectif d'approcher le contexte actuel des pratiques des chercheurs en SHS sous l'optique particulière du sujet de ce mémoire, à savoir, les données de la recherche. Il importe donc, avant tout examen de ces pratiques, de bien convenir sur le sens de ce terme, « donnée de la recherche », et de chercher à en définir les contours. Compte tenu du caractère empirique de la démarche d'analyse d'entretiens, une attention particulière est portée pour éviter de superposer des notions générales - dont on a pu prendre connaissance dans la première étape de cette étude - à une description plus factuelle des informations livrées par les chercheurs.

Dans les sections du chapitre présent, nous proposons une rentrée en matière et une confrontation avec la multiplicité de sens attribués aux données par les chercheurs, avançant progressivement vers la constitution d'une typologie des données et vers une identification des enjeux et problèmes relatifs à leur diffusion.

Les étapes qui jalonnent cette analyse, décrites ci-dessous, éclairent différemment, mais de façon complémentaire, la question des données de la recherche en SHS :

En premier lieu, nous analysons les données par groupe disciplinaire et essayons de mettre en lumière quelques spécificités liées aux pratiques de ces disciplines dans leur réceptivité au sujet. Cela nous permettra aussi d'avancer vers une typologie de ces données (1.2.3). Il faut préciser qu'il s'agit d'un exercice de simplification qui a l'inconvénient de passer outre à la transdisciplinarité, très présente pourtant dans ces entretiens, et d'opérer dans une optique généraliste des SHS<fnref n="55" />. L'avantage de se prêter à cette simplification est qu'elle permettra par la suite de dégager des éléments dépourvus d'ambiguités, écartant un certain nombre de problématiques qui ne relèvent pas de la sphère de notre sujet.

En deuxième lieu, nous essayerons de réajuster ces éléments à la réalité plus complexe des pratiques de recherche des chercheurs interrogés (v. 1.3). A travers quelques exemples de schémas⁵⁶ de processus de production et utilisation des données dans la recherche nous

<footnote n="55">⁵⁵ Nous avons dû, dès le départ fonctionner à travers les grandes nomenclatures des SHS tout en sachant que le champ d'activité des chercheurs s'inscrit dans la trans-ou inter-disciplinarité et que les nomenclatures sont aujourd'hui source de réflexion en vue d'un alignement à des standards internationaux (V. http://wwwobs-ost.fr/sites/default/files/epubliOST_nomenclaturesSHS_disparitesNotables_NCR6_sept2014.p df). Mais au vu des limites et objectifs de cette étude et du nombre d'entretiens réalisés, il nous a paru peu pertinent d'atteindre cette granularité si fine.
⁵⁶ Nous attirons l'attention du fait que les schémas ici présentés ne sont pas ce qu'on appelle couramment « cycles de vie des données », mais des simples modèles des processus de recherche. Des exemples de cycle de vie applicables aux préparations des plans de gestion des données sont présentés en Annexe.</footnote>
essayerons de montrer que la question d'une diffusion ou de partage des données se pose
différemment selon les moments de ces processus. Ces schémas sont constitués uniquement
à partir d'éléments fournis par les entretiens.

Finalement, un dernier moment systématise et généralise les résultats de nos réflexions précédentes. Les différences disciplinaires seront alors laissées de côté et les données seront analysées en fonction des problématiques et des enjeux évoqués par les chercheurs au respect d'une éventuelle diffusion.

## 1.1 Une multiplicité de données et de sens

Interrogés sur ce qui peut être compris par « donnée de la recherche » dans le cadre de leurs pratiques, les chercheur(e)s se sont prononcé(e)s très différemment en fonction de leur discipline, de l'objet de leurs recherches, et méthodes employées pour celles-ci, ou de leur familiarité avec les nTICs appliquées à la recherche.

Le caractère à la fois *objectif et technologique* de cette notion rendait parfois difficile à quelques personnes interrogées de l'appliquer à leur mode de travail, considérant ce type de réflexion plus proche et « héritée » des préoccupations dominant les sciences de la vie ou les sciences exactes. C'est le cas des chercheurs en philosophie, par exemple, dont les étapes de travail sont inséparables au processus d'écriture traversé par une démarche originelle interprétative, critique ou créative.

La connaissance des enjeux et débats actuels concernant la communication scientifique a également joué un rôle important dans la manière d'approcher le sujet. En effet, nous avons pu constater que la question des données était très souvent ramenée au terrain des derniers débats, très médiatisés, sur les conditions d'accès aux publications scientifiques. Au point où, parfois, les données étaient identifiées aux publications et vice versa, révélant ainsi une certaine confusion<fnref n="57" /> ou imprécision du terme « donnée »<fnref n="58" />.

L'arborescence ci-dessous (fig.4) illustre cette hétérogénéité de réponses avant toute tentative de typologie. On y voit notamment la présence de données aussi différentes que « données statistiques » et « archives orales » ou, au contraire, des termes différents pour qualifier des données qui semblent être du même type : « données de terrain », « donnée brute », « observations de terrain ».

<footnote n="57">⁵⁷ En effet, les publications sont exclues des définitions « officielles » des données de la recherche. V. Première Partie, 2.</footnote>

<footnote n="58">⁵⁸ Nous verrons que pour certaines disciplines, comme la philosophie, les questions touchant les publications en revue ou sous autre format éditorial supplantent une réflexion sur les données de la recherche.</footnote>
<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>**Figure 4** - Réponse à la question: « Dans le cadre de votre pratique, qu'est-ce qu'une donnée de la recherche<fnref n="59" />? »</figcaption></figure>

Certaines données ainsi évoquées semblent présenter des points semblables - que ce soit d'un point de vue formel que de celui méthodologique - et pouvoir ainsi être qualifiées par « type » de donnée. Réaliser une typologie présente un double intérêt : être capable de comprendre l'approche particulière des disciplines face à la question des données de la

<footnote n="59">⁵⁹ Cette arborescence reprend les éléments du Tableau 1, Annexe 4.</footnote>
recherche et en même temps avoir des bases concrètes pour aborder le genre de difficultés
et enjeux qu'une diffusion de ces données entraînerait.

## 1.2 Des approches disciplinaires typiques à la question des données

Au cours de l'examen de ces entretiens nous avons pu repérer deux approches représentatives des différentes méthodes pratiquées en SHS et qui déterminent la manière dont les données seront thématisées par les chercheurs. Deux groupes ont été ainsi constitués (v. schéma en page suivante).

### 1.2.1. Disciplines à approche herméneutique et textuel : les sources, les bibliographies et les « outils » à la recherche

Le premier groupe de disciplines (V. schéma page suivante) auxquelles appartiennent les chercheurs interrogés se caractérise par des méthodes de travail d'interprétation et exégèse de textes (juridiques, historique ou philosophique).

Pour ces disciplines la question de ce que c'est qu'une donnée de la recherche ne va pas de soi car, dans l'essentiel de leur activité, les étapes de réflexion et construction d'un objet scientifique sont inséparables de la construction du *texte* et visent une forme aboutie du discours à travers la publication (l'ouvrage ou article).

En conséquence, les chercheurs de ces disciplines ont identifié les données de la recherche tout d'abord comme des données **matériaux** - sources, corpus de textes philosophiques, textes juridiques, articles et ouvrages scientifiques - sur lesquels s'appuient leurs recherches.

* **En Histoire : des sources, des notes, du matériel bibliographique et une réflexion concernant la pertinence du terme « donnée »**

La réflexion des historiens sur une définition de « données de la recherche » passe par leur qualification en tant que **sources**. Les historiens travaillent essentiellement avec ce type de données qu'ils annotent, décrivent, sélectionnent (création de corpus), expliquent et interprètent. Ces étapes de travail sur les sources, imprégnées de réflexions personnelles et très spécifiques au sujet traité ne sont pas envisagées comme des « données » et n'ont pas de vocation à être transmises à d'autres chercheurs (v. par ex. entretien 2 et 24).

« A son sens, la question des données de la recherche doit avant tout se comprendre comme celle des sources accessibles aux chercheurs. L'enjeu à ce niveau est très important : le nombre, la qualité et la
facilité d'accès aux sources déterminent grandement la qualité du travail des chercheurs (...). »
(Histoire, entretien n°2)

Ce contexte général possède des situations particulières où d'autres types de données
interviennent dans la recherche : ainsi pour une historienne des archives orales [1] et pour
une historienne de l'art [5] utilisant des méthodes de modélisation, comme les SIG<fnref n="60" />.

* **En Philosophie, une réceptivité faible à la question des données et forte à la question des publications en revue et d'accès aux sources**

Les chercheurs interrogés travaillant dans le domaine de la philosophie et esthétique ne se
sentent pas concernés directement par les enjeux liés aux données, car l'essentiel de leur
pratique de recherche n'est pas profondément modifié par l'avènement du numérique.
Certes, le numérique a changé profondément les formes d'accès aux sources et les formes
de diffusion de résultats, mais pour les chercheurs interviewés la production scientifique est
toujours un travail d'élaboration conceptuelle qui garde son indépendance aux formes et
supports technologiques.

Mais il existe également une impression de perdre de la vitesse par rapport à la réflexion sur les nouvelles TICs : ainsi de cette philosophie qui dit n'avoir pas les « compétences » ou de réaliser un travail « artisanal » [13].

Ce qui est intéressant de noter, et ceci est vrai pour les philosophes qui ont consenti à l'entretien, c'est qu'ils estiment produire autre chose que des « données » : du texte, des articles, des œuvres, des communications. Le fait que ces documents puissent devenir des données numériques reste contingent.

Nous sommes aux antipodes des Humanités Numériques et leur invitation à embrasser les
nouvelles technologies non pas comme des simples « outils » appliqués à un objet ou à
transformer un objet qui leur demeure étranger, mais comme possibilité pour les sciences
humaines d'aboutir à un accord outil-méthode, cela impliquant bien entendu que la machine
soit comme dit l'historienne de l'entretien n° 36 «des extensions du travail intellectuel du
chercheur ».

Ces chercheurs ont donc identifié pour cette discipline deux enjeux principaux pour la
recherche, tous les deux liés à la numérisation : l'accès aux corpus de textes philosophique
et l'accès aux publications d'anciens numéros de revue.

<footnote n="60">⁶⁰ Systèmes d’information géographique.</footnote>
### 1.2.2 Disciplines à approche de terrain et expérimentale

Le deuxième groupe réunit les disciplines travaillant surtout dans la production des données. Pour les chercheurs, ayant l' « habitude » des données, comme ceux qui travaillent avec des grandes enquêtes, les données constituent des informations brutes collectées suite à une problématique de départ.

* **En Anthropologie, Archéologie, Linguistique et Psychologie : des données de terrain et expérimentales**

Les chercheurs de ces disciplines vont mentionner notamment l'importance du travail de terrain pour la réalisation de leurs recherches. Différents types de collecte sont mentionnés : paléographies, observations, enregistrements, prises de mesures. Les données ont un caractère très objectif, proches à celui des sciences « dures ».

* **En Sciences Administratives, Démographie, Economie, Géographie, Sociologie, Sciences Politiques, SIC et Sciences de l'Éducation : des données quantitatives, qualitatives et statistiques**

En Economie, les chercheurs ne produisent que très rarement des données et utilisent les données statistiques et micro-données (les données à granularité plus fine utilisées par l'INSEE<fnref n="61" />, par exemple) produites par des instituts de statistique nationaux et internationaux.

C'est le cas également pour les Sciences administratives, mais les chercheurs de ces disciplines réalisent également des travaux de terrain et sont ainsi producteurs de données qualitatives.

En Démographie et en Géographie les chercheurs utilisent les données d'enquêtes quantitatives et qualitatives (en moindre mesure) des bases de données de l'INED mais, en Démographie, ils produisent également des données par élaboration d'enquêtes.

En Sociologie, les chercheurs ont mentionné une grande variété de données, leurs domaines de recherche étant souvent transversaux à d'autres domaines. Ainsi par exemple de ce chercheur travaillant sur l'expertise psychiatrique judiciaire et mêlant une approche de terrain (entretiens) à une étude historique de l'expertise psychiatrique (archives).

En Sciences politiques c'est sans doute les données d'enquêtes – quantitatives et qualitatives – en plus des données statistiques, qui constituent la matière principale aux recherches évoquées dans ces entretiens.

<footnote n="61">⁶¹ INSEE, L'accès aux micro-données et la gestion de la confidentialité dans quelques INS européens <http://www.insee.fr/fr/themes/document.asp?reg_id=0&id=2151></footnote>
Les Groupe de disciplines par type de données

Herméneutique

DISCIPLINES

GROUPE 1

HISTOIRE

ARTS

LITTERATURE

PHILOSOPHIE

DROIT

TYPE DE DONNEES

SOURCES : archives, archives images, archives orales, bibliographie, corpus de textes, philosophiques, corpus archives, textes juridiques classiques

DONNEES DU TYPE « OUTILS » : base de données, catalogues

DONNEES DE REFERENCEMENT : bibliographies, métadonnées

Hvethèse. terrain. modélisation. expérience

GROUPE 2

ANTHROPOLOGIE

ARCHEOLOGIE

LINGUISTIQUE

PSYCHOLOGIE

DONNEES «EXPERIMENTALES »

RESULTATS DE RECHERCHE PUBLIES EN REVUE

DONNEES DE TERRAIN/SOURCES

DONNEES « BRUTES »

DONNEES DU TYPE « OUTILS » : BASE DE DONNEES

SCIENCES ADMINISTRATIVES

ECONOMIE

DEMOGRAPHIE

GEOGRAPHIE

SOCIOLOGIE

SCIENCES POLITIQUES

SIC

SCIENCES DE L'ÉDUCATION

DONNEES QUANTITATIVES

DONNEES QUALITATIVES

DONNEES STATISTIQUES ET MICRO-DONNEES

DONNEES NUMERIQUES, DONNEES DU WEB

METHODOLOGIE
### 1.2.3 La distinction entre les données utilisées et les données produites

En nous appuyant sur les éléments mis en évidence à ce stade d'analyse, un premier classement des données du type « statique » devient possible selon deux critères : d'un côté, les chercheurs *produisent* des données au cours de la recherche, de l'autre ils *utilisent* des données de type « matériau » pour la recherche.

Sans aller trop loin dans la complexité de termes qui devraient caractériser une étude approfondie des étapes de la recherche, nous comprenons le classement « statique » comme une organisation formelle des données faisant abstraction du fait qu'une recherche implique le plus souvent une dynamique d'interaction entre phases de production et phases d'utilisation des données (nous y reviendrons en 1.3) et du fait qu'une donnée « produite » par un chercheur peut en constituer un « matériau » par un autre.

La distinction entre ces deux grandes catégories de données est présente dans un grand nombre d'entretiens :

**En Histoire :**

> « La notion de « données de la recherche » peut s'entendre de deux manières au moins, soit qu'il s'agisse de nommer les données sur lesquelles s'appuie la recherche ou les données produites par la recherche. Dans le cadre du tournant numérique des SHS, les données produites par la recherche bénéficient d'une nouvelle exposition et de possibilité d'accessibilité, d'enrichissement et d'interopérabilité accrue. » (Entretien n° 11)

> « Les données pour les historiens sont essentiellement les sources archives, des données qu'on pourrait appeler, dans un but de simplification, « objectives ». Il y a, aussi, les données produites par les historiens, à savoir des données d'« interprétation », transformations des premières par le travail herméneutique de l'historien. » (Entretien n° 49)

**En Arts:**

> « Pour elle il y a toute de suite deux types de données de la recherche : d'une part les données qui lui servent pour la réalisation de sa recherche : références d'articles, travaux des collègues, images documentées, communications des colloques, dialogue avec les collègues. D'autre part, les données de son terrain de recherche, par exemple, un corpus de 6000 photos qui lui ont été transmises par un photographe amateur. Bien qu'elle ne les ait pas produites elle-même, elle considère qu'elles sont les données propres de sa recherche, matériaux sur lesquels elle va réaliser un travail intellectuel. (Entretien n°44) »

**En Sociologie :**
« Il comprend tout d'abord « données de la recherche » comme celles produites par les disciplines des SHS adoptant une méthodologie quantitative. » (Entretien n°14)

En Économie :

« Par « données » elle comprend tout d'abord des informations quantitatives, généralement présentées dans un tableur (individus en ligne et variables observées en colonne). Mais le terme données « de la recherche » sous-entend des données « produites », ou utilisées à titre secondaire, dans un but de production de savoir scientifique. Ces dernières impliquent dès lors des étapes d'analyse et d'interprétation. » (Entretien n° 32)

En Sciences politiques :

« D'un point de vue très précis, il ne produit pas de données mais utilise des bases de données fournies par l'Insee, l'Ined ou Eurostat, soit en accès libre, soit sur demande (par exemple via le réseau Quételet). Au sens large, il produit des données en analysant ces bases brutes, par exemple, en calculant des tableaux. » (Entretien n°38)

En Droit :

« En tant que juriste elle ne produit pas, à proprement parler, des données mais utilise celles mises à dispositions sur des bases de données juridiques, comme Legifrance.fr. Ces données sont essentiellement des textes juridiques, lois, conventions collectives. » (Entretien n° 45)

Nous avons examiné cas par cas les données produites et utilisées par les chercheurs et avons obtenu la cartographie suivante (Fig.5):
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>**Figure 5** - Type de données produites et utilisées par les chercheurs interviewés</figcaption></figure>

Suivant le sens suggéré par les chercheurs, les données « sources » ou « matériaux de la recherche » peuvent être définies comme :

- Des documents « sortis » du circuit des usages, relevant des archives [1, 3, 22, 24, 26, 49]
- Des documents faisant partie du circuit de la diffusion des résultats de la recherche à travers un format éditorial abouti plus ou moins visible : articles de revue, ouvrages, littérature grise [24, 33]

- Des sources matérielles ou primaires : corpus de textes philosophiques, objets, éléments d'architecture, photos, tweets [5, 7, 12, 16, 29]

- Des données de référencement : bibliographie [11, 18, 21]

- Des données statistiques produites par l'Institut national de statistiques et études économiques (INSEE) et internationaux et micro-données [17, 25, 38, 41, 42, 47]

Alors qu' « utiliser » des données est une notion qui bénéficie d'une clarté grâce à son caractère objectif (les archives *préexistent* à la recherche comme les données statistiques sont *accessibles* dans les bases de données d'INSEE), *produire* des données est un terme qu'exige quelques précisions. En effet, produire des données est une notion large qui se comprend d'au moins deux façons :

- Opérer des transformations sur des données « brutes » ou non structurées, par exemple, numériser des archives, les documenter et les enrichir sémantiquement en les structurant dans une base de données [11]. Un autre exemple, transformer (recalculer) des données statistiques brutes de l'INSEE [38] ou réaliser des modélisations sur des données du web à travers des cartographies [19].

- « Provoquer » et collecter des données à travers un travail de terrain, l'exemple typique étant la collecte de données dans la réalisation d'entretiens, cité dans plusieurs entretiens en Sciences politiques et Sciences de l'éducation, par exemple. Sont inclues ici également les données produites par démarches expérimentales, en psychologie, par exemple.

La question qui se pose est alors : quelles données peut-on considérer comme données de la recherche en SHS et qui seraient concernées par des programmes institutionnels d'ouverture ? Les données du type source sont-elles concernées ?

Pour rappel, la définition de l'OCDE en parallèle à celle de l'Université de Bristol, de « données de la recherche » est :
« 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** des résultats de recherche. »<sup>62</sup>

Selon cette définition, les données de la recherche ont valeur de **preuve** et de **justification** et doivent être communiquées ou rendues accessibles à des fins de vérification. Les corpus d'archives sur lequel un historien base sa recherche doivent donc pouvoir figurer en tant que données de la recherche au même titre que les données « brutes » d'enquêtes quantitatives. Mais la définition de l'Université de Bristol (voir Première partie, 1.7) apporte des nouvelles précisions,

« Les données de la recherche sont souvent agencées et formatées visant leur viabilité à des fins de communication, interprétation et traitements. »

Les données de la recherche en SHS correspondent aux sources et aux données produites dans la recherche dans la mesure où il est possible d'y identifier des actions visant une finalité de partage. Les sources et les données brutes ne seront ainsi des « vraies » données de la recherche que si elles sont agencées délibérément en fonction des fins de partage et utilisation poursuivies. Les données produites et les données sources doivent, toutes les deux, passer par des formes d'élaboration avant de pouvoir être considérées comme « données de la recherche », dans le sens compris par les définitions officielles qui orientent notre approche. Cette conclusion nous semble élargir le champ des potentielles données de la recherche en SHS, à la fois qu'elle permet de bien visualiser la taille de l'enjeu à venir pour les chercheurs et documentalistes.

### 1.2.4 Les données brutes

Les données « brutes » ont été qualifiées dans ces entretiens comme des données avant toute élaboration ou transformation intellectuelle et technique. Pour certains chercheurs les données brutes se distinguent des « données de la recherche », ces dernières considérées alors comme une élaboration des premières ou des étapes de pré-analyse de celles-ci. Comme le nom l'indique, « brute » sera à la fois la « chose » même de la recherche : un élément architectural d'une mosquée, par exemple, mais aussi un terrain d'observation ou un document d'archive.

<footnote n="62"><sup>62</sup> OCDE, Principes et lignes directrices pour l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics, http://www.oecd.org/fr/science/sci-tech/principesetlignesdirectricesdelocdepourlaccesauxdonneesdelarecherchefinanceesurfondspublics.htm</footnote>
« Il importe toutefois de distinguer la « donnée brute », le texte d'archive lui-même, qu'il qualifierait plutôt de « données de terrain », des données de la recherche qui correspondent plus à un travail de pré-analyse. » (Histoire, entretien n°27)

Les données brutes sont aussi la quantification des faits observables, collectées ou provoquées (par expérience ou sondage).

« En ce moment, il travaille, conjointement à d'autres membres de son laboratoire, à la collecte de données issues des contrats de mariage parisiens auprès des archives notariales de Paris. Ce travail est quasiment manuel, la plupart de ces archives n'ayant pas été numérisée et se trouvant dans des microfiches. Les données sont ensuite intégrées dans une base de données simple, réalisée sur Excel, et serviront à la réalisation de graphiques et à l'élaboration d'analyses statistiques. » (Démographie, entretien n°6)

Les données brutes, ont également provoqué des réflexions épistémologiques très intéressantes, mettant en cause leur statut objectif qui permettrait à ces données d'être réutilisées pour d'autres recherches.

Par exemple, un historien travaillant sur des archives soulève la question d'une réutilisation possible des corpus qu'il a constitués dans sa recherche. Si la constitution d'un corpus est orienté par une idée de départ (un sujet, une question, un problème) la sélection de ces archives est déjà une interprétation, donc à la rigueur une **élaboration** des « données brutes » qui constituaient l'ensemble d'archives non dépouillés au départ.

« A supposer qu'il les mette en ligne dans une base de données, un chercheur ne pourrait plus les réutiliser en tant que « données brutes ». De là l'importance de bien documenter ces données, le contextualiser, avant de les diffuser, pour éviter une réutilisation inappropriée de ces sources. Toutefois, il est visible aussi par-là, qu'une telle réutilisation sera assez limitée<fnref n="63" />. » (Histoire, entretien n°49)

De même, en linguistique expérimentale, les données acoustiques collectées en laboratoire semblent ne pas pouvoir être séparées du contexte dans lequel elles ont été produites. S'agissant en plus d'une expérience, ces données sont à caractère unique.

« Il pense d'ailleurs qu'il est extrêmement difficile de parler des « données brutes » dans son domaine, car toute collecte est ciblée au départ par un objectif et une expérience qui va la provoquer. » (Linguistique, entretien n° 50)

<footnote n="63">⁶³ L'entretien n° 11 présente un développement semblable à la différence que ce chercheur voit dans la documentation et la qualité des métadonnées une possibilité de créer des véritables outils de la recherche. Nous traitons cela de plus près en 2.4.2</footnote>
Les données brutes selon les chercheurs

- Des données collectées avant toute interprétation ou analyse (archéologie, droit))

- Des archives, photos, élément d'architecture, « données de terrain » ; avant toute description ou annotation (histoire, arts)

- Des données quantitatives sans documentation (sociologie)

- Des informations quantitatives (sociologie)

- Des données avant tout traitement éditorial, structuration en base de données

- Données statistiques INSEE, INED, Eurostat (sciences politiques)

- Micro-données INSEE (sciences administratives, sciences économiques)

- Des données web (sciences juridiques)

1.3 Les données dans le processus de recherche

A suivre, nous illustrerons les propos précédents à travers deux exemples tirés des entretiens, visant à montrer à quel moment des données « deviennent » des données de la recherche.

1.3.1 En Histoire : distinguer les données selon leur degré d'élaboration et transformations

« Sur la plateforme hypermédia conçue par lui et des coopérateurs, cette distinction [entre les données d' « appui » et les données « produites »] a été réalisée pour classer les données selon leur degré d'élaboration. Les « données brutes », annotées ou enrichies de métadonnées, sont classées dans les « sources ». Les données secondaires sont le produit d'une élaboration qui suppose – dans la plupart des cas - de déstructurer le document initial (agrégation, traitement, extraction sélective) et de s'affranchir de la représentation initiale du support pour élaboration d'une nouvelle visualisation des données. Ces données produites par la recherche sont plus proches d'« outils » ou d'instruments de recherche (typiquement, les « bases de données. » (Histoire, entretien n° 11)

« Dans le cadre de ses recherches en histoire, les données de la recherche sont avant tout des données recueillies en archives. Il importe toutefois de distinguer la « donnée brute », le texte
d'archive lui-même - qu'il qualifierait plutôt de « données de terrain », des données de la recherche qui correspondent plus à un travail de pré-analyse. » (Histoire, entretien n°27)

Ces deux historiens partagent l'idée selon laquelle les données « brutes », par exemple, des documents d'archives, ne constituent pas à proprement parler des « données de la recherche » dans les sens plus restrictif des « données produites » au cours de la recherche. En effet une donnée de la recherche au sens propre serait une donnée conçue par une transformation appliquée aux sources primaires ou données brutes dans le but de produire du savoir scientifique. Il est par là donc évident que le rapport entretenu entre « données brutes » ou « sources » et « données secondaires ou de pré-analyse est loin d'être un rapport purement externe mais, selon l'expression du chercheur, suppose une déstructuration qui est déjà une interprétation des premières : sélection et agrégation de documents d'archive pour constitution d'un corpus sur un sujet particulier.

Mais cette transformation est comprise de deux façons différentes par ces deux chercheurs : pour le premier chercheur (entretien n°11), elle a un sens qui se traduit *techniquement* (par la réalisation d'un ensemble d'opérations), alors que pour le deuxième (entretien n° 27 et v. aussi n° 49), il s'agit d'une transformation opérant à travers les étapes d'un travail intellectuel sans contrepartie technique.

Dans le cas du premier extrait cité, l'intention du partage existe, il s'agit de proposer des instruments de recherche à d'autres chercheurs : des corpus annotés, documentés, enrichis de métadonnées descriptives. En effet, un des effets du tournant numérique des SHS réside dans la possibilité offerte de rendre visibles les corpus ainsi constitués, alors qu'avant le Web le chercheur avait des possibilités très réduites de le faire.

En conséquence les sources sont potentiellement des données de la recherche lorsqu'elles sont objet de transformations intellectuelles qui se traduisent par un ensemble d'opérations techniques visant à rendre ces données utilisables à d'autres chercheurs (Fig. 6).
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>**Figure 6** - Des sources aux données de la recherche</figcaption></figure>

En Histoire, comme dans d'autres disciplines utilisant des données d'archives ou corpus de textes, un champ très large de réflexion sur les sources, outils et les finalités poursuivies est en train de se produire à travers quelques initiatives innovantes comme par exemple, Criminocorpus<fnref n="64" />, plateforme d'édition scientifique pour l'histoire de la justice, des crimes et des peines, produit grâce à la coopération entre chercheurs, archivistes, documentalistes et collectionneurs.

### 1.3.2 Des données hétérogènes tout au long du processus de recherche

Tout au long de ce processus plusieurs types de données peuvent être produites, utilisées et réutilisées. Un exemple très caractéristique consiste à montrer toutes les types de données impliquées dans la démarche d'enquête. Dans l'entretien sur lequel nous basons ces remarques [Démographie, 28] il est possible de repérer les différentes étapes de cette démarche (fig.7) :

<footnote n="64">⁶⁴ V. < https://criminocorpus.org/>; une autre initiative d'envergure est le développement de la plateforme web sur l'Histoire des sciences du Centre Alexandre Koyré : <http://koyre.ehess.fr/index.php?936></footnote>
1. Entretiens qualitatifs selon une approche biographique auprès des immigrants de l'Afrique Sub-saharienne (données qualitatives, méthodologie)

2. À partir des données collectées, préparation d'une enquête pilote (méthodologie)

3. Enquête réalisé par un institut de sondage (données quantitatives)

4. Analyse de ces enquêtes (résultats de la recherche)

5. Publication

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>**Figure 7** - Processus type d'une démarche d'enquêtes</figcaption></figure>

Le contexte de cette recherche est collectif et interdisciplinaire : « Plusieurs équipes appartenant à des organismes divers (CEPED, INSERME, INPES) ont travaillé sur la préparation de ces enquêtes pendant plusieurs mois. »

Tout au long de la recherche les chercheurs produisent plusieurs jeux de données qui ne sont pas forcément mis en valeur dans les résultats diffusés. Il est naturel par exemple, que les données produites dans le but d'appuyer des résultats soient traitées et documentées de façon plus exhaustive à des fins de publication. Mais d'autres jeux de données produits en cours de chemin resteront moins visibles, inexploités et pas traités pour un partage.
La réutilisation des données produites par d'autres chercheurs en parallèle à la production de ses propres données peut également faire partie d'une démarche du type constitution d'enquêtes. Par exemple, la méthodologie utilisée pour constituer un échantillon, collecte et analyse des données peut être utilisée par un chercheur en vue de constituer sa propre enquête, sur un sujet divers.

« Elle estime que ces travaux préparatoires sont effectivement très riches et présentent un intérêt à être diffusés, notamment du point de vue méthodologique. Une difficulté se présente, néanmoins, originaire de la particularité de cette étude d'être à cheval sur deux disciplines, la démographie et l'épidémiologie, et des types différents de données utilisées, qualitatives et quantitatives. Il faudrait réfléchir à un moyen de présenter ces données «brutes » en les contextualisant, mais cela implique beaucoup de temps disponible pour leur préparation et les chercheurs ne sont souvent pas en mesure d'accomplir seuls ce travail. » (Démographie, entretien n° 28)

## 1.4 Quelles données partager ? Quelles problématiques ?

Un résultat qui se dégage rapidement de notre première étape d'analyse concerne les données « sources » et le constat que les problématiques associées à ce type de données appartiennent à un univers différent de celui des « données » produites dans les différentes étapes de la recherche dont nous avons pu ébaucher une définition dans le chapitre précédent.

Pour ces dernières, les chercheurs peuvent attribuer des valeurs plus ou moins grandes en termes de :

- Intérêt de réutilisation ou potentiel de nouvelles formes d'utilisation,

- Intérêt à être traitées, conservées, pérennisées en tant que patrimoine scientifique

- Intérêt à produire des outils pour la recherche,

- Intérêt à produire des nouvelles connaissances,

- Intérêt de permettre la reproduction ou la réplicabilité d'une recherche

Les données qualitatives intéressent particulièrement les chercheurs car elles incluent une diversité de matériaux très riches : notes d'observation de terrain, méthodologies
d'enquêtes, préparation de l'échantillon, préparation des questionnaires, choix des restitutions, etc<fnref n="65" />.

<table><thead><tr><th>TYPE DE DONNEES LE PLUS SOUVENT PARTAGEES</th><th>PERIMETRE</th><th>ENJEUX DU PARTAGE</th><th>INTERET</th></tr></thead><tbody><tr><td>Données quantitatives</td><td>Equipe travaillant sur le même projet<br>Autres équipes</td><td>Ces données doivent être correctement traitées et documentées pour être réutilisables</td><td>Vérification<br>Réutilisation<br>Réplicabilité/ reproductibilité</td></tr><tr><th>TYPE DE DONNEES RAREMENT PARTAGEES</th><th>PERIMETRE</th><th>ENJEUX DU PARTAGE</th><th>INTERET</th></tr><tr><td>Données qualitatives</td><td rowspan="2">Cercle réduit de chercheurs</td><td rowspan="2">Questions de déontologie<br>Respect à la confidentialité</td><td rowspan="2">Enseignement<br>Analyses secondaires<br>Renouvellement des questions<br>Preuve</td></tr><tr><td>Données de terrain</td></tr><tr><th>TYPE DE DONNEES QUE LES CHERCHEURS SOUHAITERAIENT POUVOIR PARTAGER OU REUTILISER</th><th>PERIMETRE ET FORMES DE PARTAGE SOUHAITEES</th><th>BENEFICE DU PARTAGE</th><th></th></tr><tr><td>Données qualitatives</td><td>Un partage large est difficile d'envisager</td><td rowspan="2">Le partage permettrait l'optimisation de ces matériaux : réalisation d'analyses secondaires, amélioration de l'enseignement de jeunes chercheurs, possibilités d'études comparatives basées sur la reproduction d'une enquête, enrichissement des méthodologies, transfert de savoir en matière de traitement des données qualitatives</td></tr><tr><td>Méthodologies d'enquêtes et de traitement des données qualitatives</td><td>Cercle plus large de chercheurs, au moyen de plateformes</td></tr></tbody></table>

<footnote n="65">⁶⁵ Pour un aperçu de la richesse de ce matériel, consulter la rubrique « Ressources et méthodes » de l'INED : http://www.ined.fr/en/resources-methods/survey-methodology/les-demarches/.</footnote>
collaboratives

Les principales difficultés ou obstacles évoqués à une diffusion des données sont principalement de deux types : questions de confidentialité et questions de temps et d'investissement à fournir.

## PROBLEMATIQUES ET ENJEUX
### EVOQUEES

Données source/matériaux

**Accès**

Littérature grise

Données sur d'autres supports

Anciens numéros de revue

Sources numérisées

**Droit d'auteur :**

Photos/images

**Sous exploitation des données statistiques :**

Micro-données

Données « produites »

**Exploitation des données qualitatives anonymisées**

Confidentialité/éthique

Archivage et pérennité

Infrastructures insuffisantes

Réutilisation

Documentation et contextualisation des données « brutes »

Déontologie
## 2 Ouvrir et diffuser les données

Tout au long des entretiens les termes « ouvrir » « partager » « diffuser » et « publier », ont été utilisés de façon assez souple et parfois imprécise. Alors qu'entre « ouvrir » et « partager » la distinction peut paraître claire, celle entre « diffuser » et « ouvrir » peut être plus subtile.

Nous avons procédé à une distinction minimale de ces termes car les pratiques diffèrent sensiblement en termes de finalité, de périmètre d'ouverture ou de diffusion souhaités. Cette distinction s'avère utile aussi pour une réflexion sur les usages, car les enjeux y différent considérablement, notamment en termes de droits de réutilisation de ces données. En effet, diffuser les données en accès libre sur une plate-forme en ligne ne les empêche d'être protégées par les droits de la propriété intellectuelle. Alors que partager des données entre chercheurs peut permettre des réutilisations moins restrictives. Et enfin, l' « ouverture » des données de la recherche devrait idéalement garantir une réutilisation sans barrières juridiques<fnref n="66" />.

Le lecteur trouvera ci-dessous, à titre indicatif, des définitions très générales<fnref n="67" /> des termes que nous employerons au long des sections suivantes où les entretiens seront analysés du point de vue des pratiques des chercheurs. C'est de façon intentionnelle que ces définitions ne soulignent pas les aspects juridiques de chaque pratique et fournissent un minimum d'éléments d'explication. Il sera possible ainsi d'éviter de superposer notre discours à la parole des chercheurs et à ce qu'ils/elles comprennent de ces pratiques.

* **Partager :** transmettre volontairement de l'information de chercheur à chercheur ou de laboratoire à laboratoire.

* **Diffuser :** rendre accessible à une consultation large

* **Publier :** transmettre les données à une revue ou à une plateforme de publication de données sous des conditions prédéfinies par celles-ci.

<footnote n="66">⁶⁶ The Open Definition : "Open means anyone can freely access, use, modify, and share for any purpose (subject, at most, to requirements that preserve provenance and openness)." In http://opendefinition.org/</footnote>

<footnote n="67">⁶⁷ Ces définitions s'inspirent du rapport de Knowledge Exchanges « The Value of Research Data - Metrics for datasets from a cultural and technical point of view » qui procède également à la définition des quatre concepts liées aux pratiques des chercheurs dans le domaine des données de la recherche. Compte tenu de l'objectif spécifique poursuivi par ce rapport - offrir un état de l'art domaine de la « data science metrics » - ces concepts ne coïncident pas tout à fait avec ceux déployés ici. V. Costas, R., Meijer, I., Zahedi, Z. and Wouters, P. (2013). The Value of Research Data - Metrics for datasets from a cultural and technical point of view. A Knowledge Exchange (KE) Report, available from <www.knowledge-exchange.info/datametrics>.</footnote>
<figure><img src="image_11.png" /></figure>

## 2.1 Partager des données entre chercheurs

Suivant la définition minimale donnée au début de ce chapitre, le terme « partage » sera compris ici comme l'acte volontaire de transmettre de l'information de chercheur(s) à chercheur(s) ou de laboratoire à laboratoire strictement dans le cadre d'une collaboration scientifique. Sont exclus donc d'autres acteurs ou d'autres finalités que celle de coopérer dans la recherche en mutualisant les outils et les données. Par exemple, les exigences épistémologiques d'ouverture des données ayant valeur de justification de la sociologie (v. entretien 34) ne sont pas considérées comme un partage, car ne sont pas motivées par une intention réfléchie de coopérer avec un ou des chercheurs en particulier (travaillant, en général sur des sujets proches).

Il est également sous-entendu que « partager » ses données implique une acceptation de l'éventualité de leur réutilisation.

Si le partage est considéré de manière générale très salutaire à la construction de l' « édifice commun de la recherche » (V. entretien n° 12), il peut rencontrer des obstacles à sa concrétisation selon le type de données, le mode de travail du chercheur et ses motivations au partage.

Des 53 interviewés, 19 ont affirmé pratiquer une certaine forme de partage ou être actuellement engagés dans une action allant dans cette direction.

Dans le cadre de cette étude les résultats « comptabilisés » pour chaque discipline ne sont pas significatifs. Néanmoins, quelques comparaisons peuvent être intéressantes parmi les disciplines le plus représentées :

- En Sociologie : seulement 2 chercheurs sur 7 affirment pratiquer une forme de partage dans un cercle restreint de chercheurs

- En Histoire : 5 chercheurs sur 8 partagent des données avec des collègues de la même équipe ou travaillant sur des sujets proches

- En Economie : 2 chercheurs sur 4 partagent sur internet (des codes) et au sein de l'équipe

- En Sciences de l'éducation, géographie, démographie, le partage des données fait partie des programmes collectifs développées au sein des laboratoires.

Parmi les chercheurs en droit, philosophie, arts et cinéma, le partage est un terme dépourvu d'une signification concrète, leur recherche n'ayant pas d'étapes de production de données indépendantes du travail d'élaboration textuelle dont l'objectif premier est la publication (sous forme d'article ou ouvrage).
### 2.1.1 Partager au sein de l'équipe

Le partage des données au sein de l'équipe du laboratoire est sans doute la forme de partage la plus pratiquée. Celle-ci peut éventuellement s'étendre à d'autres cercles de chercheur(e)s appartenant à d'autres laboratoires mais qui sont, en général, impliqué(e)s dans le même projet. Dans le cadre d'une recherche en équipe, ces données sont partagées immédiatement<fnref n="68" />.

Les partages dans des cercles très réduits de chercheurs (membres d'une équipe travaillant sur le même sujet, dans le même laboratoire) concernent les données qualitatives et de terrain. Cela s'explique facilement, compte tenu de la nature confidentielle de ces données, collectées à travers d'entretiens qualitatifs sur la base d'un contrat oral de confiance passé entre le chercheur et la personne interviewée.

> « Le partage des données se fait uniquement au sein de son équipe et une diffusion plus large semble difficilement envisageable. Tout d'abord parce que les données nécessitent d'un travail de contextualisation important pour avoir une valeur scientifique à part entière. Ensuite parce que ces données touchent de près la vie des personnes concernées et ne peuvent / doivent pas être diffusées sans leurs accords. » (Anthropologie, entretien n° 9)

Les données quantitatives sont, quant à elles, partagées dans un périmètre plus large surtout si elles ne posent pas de problème particulier et aussi du fait de bénéficier de la possibilité d'un dépôt institutionnel au CDSP par exemple ou autre centre de données.

> « Ces tableaux sont partagés par les membres du laboratoire mais une diffusion à plus large échelle est envisagée. Son équipe travaille actuellement aux modalités de cette mise à disposition avec un ingénieur de recherche, spécialiste des problématiques de la « mise en données » des sources et à la constitution de bases de données pour la recherche. L'ouverture de ces données n'est pas particulièrement problématique dans ce cas, car il s'agit de données concernant des personnes disparues depuis longtemps. » (Démographie, entretien n°6) [1, 5, 23, 27, 32, 33, 40, 43, 46, 52]

### 2.1.2 Partage one-to-one selon demande

Certains chercheurs se réfèrent au partage entre « collègues » en fonction d'une demande. Il peut s'agir des données qui sont conservées à titre personnel et qui dépendent uniquement de la volonté du chercheur à être transmises.

<footnote n="68">⁶⁸ Le moment de mise à disposition des données par les chercheurs à des équipes ou chercheurs externes aux laboratoires n'a pas été éclairé par ces entretiens. Mais il n'est pas abusif d'imaginer qu'une partie des chercheurs souhaitent exploiter leurs données avant de les partager.</footnote>
Dans d'autres cas, la demande peut concerner des données qui ont été déposées dans un centre de données et qui, pour des raisons diverses, sont difficilement accessibles dans celui-ci (démarches administratives, embargo).

« Les chercheurs peuvent, parfois, contourner ces dispositifs et faire le « one to one », c'est-à-dire se transmettre des données entre eux. A sa connaissance, ces pratiques restent assez limitées à des projets menés collectivement. » (Sciences Politiques, entretien n°8)

« (...) le partage des données selon d'autres formes, moins formelles, existe : de chercheur à chercheur ou de chercheur à étudiant, à l'occasion d'échanges dans les locaux de l'université. Si un chercheur est sollicité par d'autres chercheurs à partager certaines données, il le fera sans trop de difficultés, mais il le fera difficilement de sa propre initiative et sans un objectif très précis. » (Sociologie, entretien n°34)

### 2.1.3 Motivations et freins au partage

Même si une partie considérable des chercheurs que nous avons pu interviewer ne partagent pas leurs données avec d'autres chercheurs, ils ont été en général très disposés à reconnaitre que le partage est une source de bénéfices pour celui qui partage et pour celui à qui on autorise une réutilisation de ces données. De plus, une grande majorité serait disposée à le faire si les conditions existaient. Car ce qui peut apparaître comme simplement une transmission des fichiers envoyés par mail, révèle une réalité bien plus complexe. Si ces données n'ont pas été suffisamment et correctement traitées, décrites et documentées le partage s'avère impossible à défaut de prendre le temps pour le faire. Le « temps manquant» a été invoquée, effectivement, comme un des freins principaux rencontrés au partage ou à toute autre diffusion. En outre, plus la recherche est loin dans le temps, plus il devient difficile, en absence d'une documentation, de retrouver le contexte de production de ces données.

**Principales motivations au partage :**

* Mutualiser et échanger des données permet d'avancer plus vite et de créer un esprit de travail collectif parfois rare chez les chercheurs en SHS [23, 27, 40, 46,47]

* Le partage peut aider à contourner les dispositifs administratifs lourds des centres de données [8]

* Le partage contribue à la mention explicite de la source des données dans les publications contribuant à la réputation du chercheur ou du laboratoire [5, 32, 46]
* Proposer des méthodologies documentées et instruments de recherche ayant fait leurs preuves permet d'avancer plus vite, cela devrait être une pratique courante parmi les chercheurs [17, 28, 34, 36, 40, 42, 50]

* Partager ses données entre chercheurs permet d'élargir l'horizon de départ de la recherche et enrichir celle-ci avec des nouvelles données

## Principaux freins au partage

* La préparation des données est chronophage et nécessite des conditions propices à sa réalisation, par exemple, un environnement de collaboration entre les chercheur(e)s, la reconnaissance et le soutien institutionnel (nouveaux recrutements, financements) [17, 32, 23, 29, 39]

« Les chercheurs en esthétique ne partagent pas leurs données autrement que dans les formes déjà mentionnées, probablement parce que leur manière de procéder est très littéraire et comporte une bonne partie de travail intellectuel individuel. Mais aussi par ce qu'une « vie de laboratoire » authentique fait défaut, il n'y a pas des locaux institutionnalisés qui favorisent un échange plus dynamique entre les chercheurs. Malgré cela, il pense assister à une évolution progressive vers des formes plus collectives de la recherche. » (Cinéma, entretien n°39)

* Les données brutes nécessitent d'être correctement documentées pour servir à d'autres recherches : ces données ont un intérêt limité si elles ne sont pas accompagnées d'une documentation et d'une description méthodologique. De plus il faut que le chercheur ait les compétences nécessaires pour traiter ces données, ce qui n'est pas toujours le cas.

« Les cartographies et l'article issus du travail sur ces données ont été partagés, mais pas la base de données elle-même. En effet, le partage de ces données « brutes » n'aurait pas été de grand intérêt en tant que source d'information. D'autre part, il y aurait certainement un grand intérêt à contextualiser, documenter et décrire ces données pour les rendre réutilisables dans de bonnes conditions. » (Sociologie, entretien n°14; v. aussi 17)

« Il y a toutefois un bémol pratique au partage des données : la compétence spécifique de celui qui les a recueillies. C'est, à ses yeux, plus difficile d'utiliser les données d'autre chercheur si celui-ci ne rend pas disponible ou ne communique pas la façon dont elles ont été recueillies et quelles en sont les limites. » (Histoire, entretien n° 27)

* Les chercheurs en France seraient divisés entre une culture du partage et une culture de la propriété : certains chercheurs estiment que les données appartiennent au chercheur qui les a produites et qu'un partage serait improbable avant une exploitation complète de ces données. Cela peut être motivé par des facteurs de
compétition mais aussi par des formes de travail plus individualistes ou impliquant
une grande partie de subjectivité, comme dans la recherche littéraire ou en
philosophie.

« (...) elle observe que les nouvelles technologies n'ont pas changé beaucoup les modes de travail des chercheurs, assez individualistes encore, ainsi que leur rapport aux données produites par leurs recherches, qui restent très majoritairement leur propriété. » (Sociologie, entretien n° 34)

« La question urgente à se poser et à laquelle il faut répondre est, à son avis : « A qui appartiennent les données ? ». Les chercheurs sont encore divisés entre une culture de la propriété intellectuelle et une culture du partage. » (Sociologie, entretien n° 17)

« Les chercheurs en SHS en France se considèrent très souvent « propriétaires des données ». Cela provient de la dimension « auteur/littérateur » que possède la recherche en SHS. » (Sociologue, entretien n° 22)

« Concernant les pratiques des chercheurs, le paysage en France est partagé : alors qu'on assiste à une ouverture progressive de ces données par des initiatives individuelles ou collectives, il est à la fois toujours facile de constater l'existence d'une culture de la propriété des données dans le milieu scientifique et des modes de travail plus individualistes. » (Sciences Politiques, entretien n°8)

* Les données impliquent des questions de confidentialité et éthique et les partager décontextualisées peut ôter une partie importante de leur valeur épistémologique.

* En SHS les chercheurs éprouvent une réticence au partage des méthodologies qui doivent accompagner leurs données [22, 36,40]

* Lorsqu'un chercheur ouvre ses données, il n'est pas toujours possible de garantir que les usages qui en seront faits respecteront les règles déontologiques.

Points d'attention :

1) Les données qui suscitent le plus grand intérêt au partage sont les méthodologies, c'est-à-dire, la documentation qui accompagne les données « brutes » quantifiables d'une enquête, par exemple. Ces méthodologies sont-elles mêmes toute sorte de données du type qualitatif.

2) Les données qui posent le plus de difficultés au partage sont les données qualitatives

3) les données qui suscitent le moins d'intention de partage sont les données du type « interprétation », c'est-à-dire, étapes inhérentes au processus subjectif
4) Sous quelles conditions les chercheurs seraient-ils/elles disposés au partage et réutilisation des données ?

## 2.2 Diffusion et publication des données

« Publier » et « diffuser » des données sont des termes utilisés souvent de manière interchangeable et pas rigoureuse par les chercheurs.

« Publier » peut signifier une publication en revue, comme celle sur un site internet personnel ou une plate-forme en ligne. A son tour, « diffuser » des données peut également vouloir dire une publication en revue pour certains chercheurs alors que pour d'autres cela revêt le sens d'une mise à disposition plus large des données à des fins de consultation, par exemple, dans une base de données ou plateforme scientifique ouverte (à des publics non scientifiques, par exemple).

Dans l'un comme dans l'autre cas, la **réutilisation** de ces données publiées ou diffusées n'a pas été mise en exergue ou suffisamment définie pour qu'on puisse établir un cadre clair des périmètres d'ouverture attribués à chacune de ces formes d'exposition des données.

Nous avons ainsi établi la distinction entre « diffuser » et « publier » pour des raisons de clarté, comprenant ce dernier terme exclusivement comme l'exposition ou la mise en accès des données dans une plateforme éditoriale ou revue.

« Diffusion » sera, à son tour, compris de façon beaucoup plus large comme l'action d'exposer des données sur le web en vue d'une consultation large, par exemple, en amont d'une publication ou indépendamment d'une publication<fnref n="69" />. Ce qui distingue une « diffusion » du « partage », tel que nous avons pu le définir plus haut, est que la diffusion ne vise pas un chercheur ou une équipe en particulier mais se destine à un public plus large.

A ce stade, ces termes sont définis ici indépendamment de leur périmètre d'ouverture ou conditions de réutilisation de ces données.

Dans les sections suivantes, nous présentons les modes de publication et diffusion pratiqués ou préconisés, les motivations et les freins posés, soit par des raisons inhérentes au type de donnée, soit par d'autres raisons plus subjectives.

<footnote n="69">⁶⁹ Le rapport de RIN (v. supra) de 2008 constate une imprécision assez semblable dans le sens attribué à « publishing » parfois en hybridation aussi avec « sharing ».</footnote>
### 2.2.1 Dépôt institutionnel

Le dépôt dans les centres de données est pratiqué par les chercheurs produisant des données quantitatives. Deux dépôts ont été cités :

* Le réseau Quetelet

* Les linguistes déposent parfois leurs corpus dans la plateforme ELRA (European Language Resources Association) dont l'accès est en partie payant.

### 2.2.2 Diffuser dans les plateformes scientifiques sur le Web

Les données des chercheurs d'un laboratoire peuvent être mises à disposition aux chercheurs à travers des initiatives de création de plateformes accessibles via Internet.

Très citées dans les entretiens, seulement dans trois cas il s'agit de plateformes déjà existantes en Histoire, Arts et Anthropologie [11, 29, 44, 4]. Les motivations au partage dans ces plateformes sont principalement :

- Ouverture immédiate des données à d'autres chercheurs ;

- Une plus grande visibilité permet de créer des réseaux scientifiques nationaux et internationaux importants ;

- Création de véritables outils pour la recherche.

Mais les plateformes suscitent l'intérêt auprès des autres chercheurs pour plusieurs raisons ;

- Possibilité de publier en libre accès les données (Histoire, entretien n° 5) ;

- La démultiplication des plateformes expérimentales pour les données est importante pour permettre d'évaluer leurs formes d'utilisation dans la communauté scientifique (Sciences politiques; entretien n°19)

- Les plateformes pourraient suffire à promouvoir la diffusion des connaissances, aidant les chercheurs à s'affranchir du système d'évaluation par publication (Economie, entretien n° 31) ;
- Des plateformes d'échange de méthodologies seraient souhaitables (Démographie, entretien n°28)

La question de la diffusion des données se pose ici indépendamment d'une éventuelle publication des résultats a posteriori, fonctionnant comme une sorte de « pré-print » qui pourrait engendrer un circuit différent pour ces données parmi le réseau des chercheurs. (V. entretiens 4 et 5) mais qui pourraient être également valorisées dans une publication en revue (soit par un lien, soit par une citation).

### 2.2.3 Publier en revue

Quel rôle les données peuvent ou pourront jouer en enrichissant les publications des revues ou inaugurant des nouvelles formes de communication scientifique à travers, par exemple, les *data journals* (v.5.1.2) ?

Le rapport des chercheurs à l'édition scientifique peut être objet d'un aperçu en fonction de la discipline d'appartenance. Il existe, en effet, un certain nombre de traits remarquables qui caractérisent certaines disciplines dans leur approche à la communication scientifique. Même lorsque cette approche ne se rapporte pas directement aux données, elle éclaire à contre-jour les raisons pour lesquelles certaines disciplines semblent moins impactées par les sujets relatifs aux données de la recherche. Nous traiterons en parallèle les formes de publication des données préconisées par les chercheurs<sup>70</sup>.

#### En Droit : le rôle fondamental des revues et l'attachement au format papier

Les publications dans cette discipline n'ont pas lieu sous le même régime que dans d'autres disciplines. En premier lieu, les chercheurs et juristes sont rémunérés par publication. Deuxièmement, les maisons d'édition en Droit assurent des positions historiquement dominantes sur le marché de l'édition scientifique. En conséquence de ce contexte français, les chercheurs ne subissent pas la pression d'une « publication intensive » comme dans les autres disciplines des SHS. La question de publier des données ne se pose aucunement, car les juristes ne produisent pas de données mais des textes juridiques ou de texte d'interprétation. En outre, l'attachement au format papier est une caractéristique de cette discipline.

<footnote n="70"><sup>70</sup> Car en concret, à l'exclusion des économistes aucun chercheur interviewé ne pratique une forme quelconque de publication en revue.</footnote>
En Philosophie et Arts (esthétique) les revues représentent les domaines et les
réseaux de chercheurs

La publication en revue dans ces disciplines remplit le rôle important de signaler l'appartenance des chercheurs à certaines écoles de pensée. Dans ce sens la ligne éditorial et le renom de la revue dans des domaines spécialisés sont déterminants. La revue comme support de communication scientifique est loin de disparaître en Philosophie, bien au contraire, l'enjeu majeur pour cette discipline est l'accessibilité élargie à des anciens numéros difficiles à consulter et non encore numérisés. Dans le domaine de l'Esthétique (Cinéma), la publication des actes des colloques et conférences jouent un rôle très important. Les données de la recherche n'occupent pas une place importante dans la réflexion des chercheurs de ces disciplines, mais des pratiques nouvelles apparaissent chez les chercheurs plus jeunes :

« Elle diffuse les étapes intermédiaires de sa recherche dans son blog personnel hébergé dans une plateforme collective de chercheurs et pense que la plupart de jeunes chercheurs en font autant. Mais cela reste incompris par quelques-uns de ses collègues qui préfèrent les canaux traditionnels de diffusion des résultats de leurs recherches, comme les revues. Parmi les raisons invoquées de ces préférences, le plagiat revient de forme récurrente. » (Arts/Photographie, entretien n° 44)

**En Linguistique et Psychologie**, les chercheurs dépendent beaucoup de la publication en revues spécialisées et actes des conférences et publient encore très peu en Open Access.

> **Type de publication préconisée pour les données** : Le domaine de la linguistique étant compétitif, une publication des données n'est envisageable qu'en aval de la publication des résultats.

**En Économie** les chercheurs doivent publier en anglais et transmettre les données en fonction des exigences de la revue. Il y a une insatisfaction à l'égard du système de publication dominante qui est déséquilibré : d'un côté il existe une forte pression du domaine poussant à publier dans des revues prestigieuses (l'auteur doit payer au moment de soumettre son article), d'autre côté une incitation institutionnelle à déposer des articles dans des archives ouvertes. Mais en définitive ce qui pèse dans la balance pour la réputation du chercheur est la première alternative.

> **Type de publication préconisée pour les données** : en parallèle et en aval des résultats, les chercheurs étant très compétitifs dans ce domaine.

**En Histoire**, il n'a pas été possible de retrouver des points de convergence très marqués entre les avis des chercheurs interrogés. En même temps que l'attachement au format papier est évoqué comme caractéristique des historiens par un des chercheurs, d'autres
chercheurs semblent avoir accompagné le mouvement de numérisation croissante des ressources disponibles sur Internet et promouvoir la publication des données dans des plateformes numériques. Un format éditorial unique pour ces données est peu concevable, mais « celui proposé par Robert Darnton peut être considéré comme théoriquement idéal : le chercheur présente un résultat en donnant accès à ses sources, qui constituent alors des éléments de preuves et de vérification. » (Histoire, entretien n°11)

D'autre part, ce foisonnement de ressources disponibles et publications Open Access est également abordé comme un problème par un chercheur. Le manque de temps pour faire le tour complet des publications, les lire, les trier, est ainsi évoqué comme une des raisons pour laquelle la publication de données paraît superflue.

« (...)il considère que l'objectif des publications de qualité est précisément de permettre aux chercheurs/lecteurs un accès à des formes abouties de la recherche, résultats d'un processus mené à terme par les chercheurs. Publier des données ou des étapes intermédiaires de la recherche aurait-il donc un sens? (...) Au moment où les chercheurs manquent de temps pour l'essentiel des lectures dans leur propre domaine, il est peu réaliste d'imaginer qu'ils se précipiteront dans l'exploration des données produites par d'autres chercheurs. » [24]

> **Type de publication préconisée pour les données** : en parallèle aux résultats, modèle « Darnton ».

En **Sociologie**, la publication des données devra prendre en compte la possible réutilisation de celles-ci. Si les données sont convenablement traitées, elles pourraient être publiées en parallèle aux résultats. En revanche, il est important de dissocier les deux démarches et ne pas privilégier la publication des données au détriment de leur interprétation. Le risque existe car la préparation des données est hautement chronophage [14].

« Il ne faut pas oublier que le travail du chercheur n'est pas seulement de produire des données, mais aussi de réaliser des comptes rendus qui synthétisent et interprètent ces données. [14] »

> **Type de publication préconisée pour les données** : en parallèle aux résultats.

En **Sciences Politiques**, la publication des données en parallèle aux résultats aurait plusieurs finalités assez importantes : fonctionner comme preuve, permettre la reproduction des résultats, permettre le prolongement de la recherche dans un autre projet.

« La publication devrait aussi permettre à un autre chercheur de prolonger une analyse déjà publiée sans avoir à repartir de zéro. Une diffusion potentiellement intéressante pour ces données, à son avis, se ferait en parallèle ou rapidement après la publication d'articles et ouvrages car une fois que le chercheur change de projet, il est difficile de s'y remettre et de préparer des données correctement. »
[38]
> **Type de publication préconisée pour les données** : en parallèle aux résultats à la façon Piketty.

De manière générale, la forme de publication des données en parallèle aux résultats de la recherche semble être la plus largement souhaitée par les chercheurs.

**Principales Motivations pour publier les données en revue :**

- Les données commencent à être de plus en plus demandées par les revues, en Economie c'est déjà le cas ;

- Les données sont de justificatives méthodologiques et fonctionnent comme preuves et doivent pouvoir être soumises à vérifications et être citées correctement ;

- Contribution à la réputation du chercheur/du laboratoire qui les a produites ;

- Les données peuvent être source et outils à d'autres projets de recherche et contribuent ainsi à accroître la dimension coopérative des SHS.
« Ouvrir » et « réutiliser » sont les deux faces de la même monnaie ou, du moins, au sens où l'on pourrait parler d'une ouverture comme elle a été définie selon les principes de l'Open Definition<sup>71</sup>.

A la lecture et examen de ces entretiens, il a été possible de constater que les chercheurs, bien que favorables à l'ouverture de certaines données, ne semblent pas être, eux-mêmes, des grands réutilisateurs de données produites par d'autres chercheurs. Il n'y a pas eu, non plus d'allusion sur les conditions de réutilisation qu'ils préconiseraient pour leurs données. Ils ne sont pas non plus très nombreux à réutiliser des données du type qualitatif ou quantitatif produites par d'autres chercheurs au cours de leurs recherches. La réutilisation la plus évoquée concerne les données statistiques et les données du type instrument de recherche pour un accès aux sources.

## Point d'attention :

* Pourquoi, alors qu'on est favorable de manière général au partage ou à l'ouverture des données de la recherche (et des données « brutes » si documentées et traitées), réutiliser des données semble non seulement une pratique peu répandue mais, aussi, peu envisagée ?

A suivre, nous essayerons :

- d'indiquer les différents cadres de réutilisation et intention de réutilisation identifiées dans les entretiens ;

- d'identifier les données plus susceptibles d'être réutilisées et la finalité/ ainsi que les données qui ne peuvent pas être réutilisées selon les chercheurs ;

## 3.1 Finalités de réutilisation

Réutiliser des données ne doit pas être compris comme « citer » ou « signaler » des données. La réutilisation implique que les données seront partie intégrante d'un nouveau projet de recherche. Par exemple, un corpus d'archives en histoire, mis à disposition par un

<footnote n="71"><sup>71</sup> The Open Definition : « Open data and content can be **freely used, modified, and shared by anyone for any purpose**” <http://opendefinition.org/>. V. aussi ci-dessous chapitre 9.</footnote>
chercheur, sera utilisé comme source par un autre chercheur, dans une recherche complémentaire ou tout à fait diverse. Or, ce type de réutilisation semble peu probable pour un nombre de chercheurs en Histoire et Sociologie. Les données produites par une recherche ne peuvent pas, selon ces chercheurs, en être séparées.

« Dans le domaine de la sociologie, un chercheur a besoin de produire ses propres données dans le cadre de ses travaux, c'est un processus inhérent à son activité de recherche. La réutilisation des données produites par d'autres est une problématique qui concerne plutôt des disciplines qui travaillent avec des informations quantifiables. » (Sociologie, entretien n°3)

Pourtant en l'Economie et en sciences sociales les questions de vérification et de réplicabilité sont centrales.

## 3.2 Quelles données réutiliser ? Quelles conditions ?

Les données qui ont suscité le plus de mentions explicites quant à leur intérêt à être réutilisées sont certainement les données du type « méthodologies » d'enquêtes (en plus des données brutes de ces enquêtes). Celles-ci, comme les données quantitatives, doivent remplir un certain nombre de conditions :

* Etre fiables et avoir un « label » de qualité : la question de la provenance et la garantie de la qualité est essentielle et pour cette raison les données faisant partie des programmes institutionnelles ont plus de chance de susciter des demandes de réutilisation que celles mises à disposition par des chercheurs à titre individuel.

* Etre documentées de façon adéquate ;

* Respecter les règles de confidentialité.

## 3.3 Principaux intérêts d'une réutilisation

- les méthodes peuvent être confrontées et réutilisées, ainsi que les données ;

- en Sciences sociales et en Economie, la notion de réplicabilité est fondamentale, « dans ce sens il ne suffit pas de mettre à disposition les seules « données brutes », mais il faut aussi rendre disponible la méthodologie documentée de leur collecte en parallèle aux résultats de la recherche qui sont un travail d'interprétation » [Economie, 42] ;
- Les éditeurs scientifiques se positionnent de plus en plus stratégiquement vis-à-vis des exigences épistémologiques de la « réplicabilité » de l'expérience et commencent à exiger (en économie par exemple) les données en parallèle aux articles ;

## 3.4 Principales obstacles à une réutilisation

> les différentes formes de réutilisation des données d'enquête souhaitées par les chercheurs ne sont pas prévues en amont à la préparation de ces enquêtes, ce qui rendra les utilisations possibles assez limitées ;

> l'anonymisation et décontextualisation rendent difficiles l'utilisation des données qualitatives ;

> les conditions de réutilisation sont souvent en deçà des exigences épistémologiques ;

> Les données qualitatives restent largement confidentielles et soumises à des problèmes de déontologie et respect à la confidentialité ;

> Le risque de plagiat peut être plus grand ;

> Le chercheur doit produire ses propres données.

## 3.5 Questions juridiques

Un chercheur en Droit résume ainsi la problématique sur laquelle les chercheurs travaillent en ce moment en sciences dures :

« Les chercheurs souhaitent pouvoir trancher sur des questions juridiques touchant la réutilisation des données, en tant que producteurs et en tant qu'utilisateurs. Pour faire la part de ces questions, une distinction importante doit être réalisée : les données brutes et les données ayant subi un traitement (éditorial dans une publication, intégration en bases de données). Les premières sont des données libres de droit et pourraient être utilisées par les chercheurs sans demande d'autorisation. La difficulté réside dans la définition des « données brutes », car dès que ses données subissent un traitement quelconque elles ne seraient plus tout à fait brutes. » (Droit, entretien n°37)
## 4 Valoriser et préserver les données

Valoriser les données de la recherche est une opération qui vise à augmenter leur visibilité, les rendre plus facilement accessibles et exploitables à des fins d'utilisation, de publication, justification et de réutilisation par d'autres chercheurs.

Indifféremment de l'objectif visé, les données numériques, natives ou générées par la numérisation, posent toujours le problème de leur conservation pendant et après utilisation, de pérennisation et d'interopérabilité. En d'autres mots, garantir que des années après leur collecte ou production elles puissent être retrouvées et exploitées indépendamment des évolutions technologiques. Un défi qui dépasse le périmètre des seuls laboratoires et invite ceux-ci à chercher des solutions stables en s'adressant aux infrastructures (notamment les TGIR Huma-Num et le Réseaux Quetelet) qui les proposent<sup>72</sup>.

Si en 2011 Jean-Luc Pinol remarquait que le TGE Adonis (dont la fusion avec Progedo et Corpus IR résulte dans le TGIR Huma-Num) pâtissait d'une certaine méconnaissance dans les SHS<sup>73</sup>, peut-on dire que le scénario est complètement changé aujourd'hui ?

Pourtant à y regarder de près, on constate que cette question ne se pose pas seulement comme un problème « matériel », c'est-à-dire, offrir aux chercheurs les moyens de créer, gérer et conserver les données produites. Les infrastructures existent, peut-être beaucoup moins nombreuses que pour les sciences dures, mais offrant un impact déjà mesurables aux SHS au plan européen.

C'est qui est en jeu également se joue dans les diverses pratiques parfois enracinées dans les différentes cultures propres aux disciplines.

Dans ces entretiens, nous avons constaté quatre grandes orientations des pratiques de chercheurs exposées ci-dessous.

<footnote n="72"><sup>72</sup> Huma-num. Les services de conservation des données. En ligne : <http://www.huma-num.fr/sites/default/files/ressourcesdoc/dossier-thematique-mai2014.pdf>; Réseau Quetelet <http://www.reseau-quetelet.cnrs.fr/spip/rubrique.php3?id_rubrique=2></footnote>

<footnote n="73"><sup>73</sup> Pinol Jean-Luc, « Une infrastructure pour les SHS : le TGE Adonis », Revue d'histoire moderne et contemporaine 5/ 2011 (n° 58-4bis), p. 90-100. En ligne : <www.cairn.info/revue-d-histoire-moderne-et-contemporaine-2011-5-page-90.htm.></footnote>
## 4.1 Assurer la pérennité à travers le dépôt dans les centres de données

Si les chercheurs produisant des données quantitatives (données d'enquête, sondages) semblent plus sensibilisés aux questions liées à la valorisation, cela tient plus à l'injonction institutionnelle qui les pousse fortement au dépôt de ces données dans Quetelet, par exemple, qu'à une réelle motivation de procéder à la valorisation des autres types de données produites avant et pendant la réalisation des enquêtes quantitatives (qui seront, finalement, du matériel qualitatif).

Dans les disciplines ayant affaire aux données quantitatives, comme en sciences sociales et en économie, des pratiques de gestion classiques ont lieu. Dans un premier moment, la collecte des données, stockage de ces données en local et mise à disposition à l'équipe du projet ensuite. Celle-ci pourra, par exemple, réaliser des analyses statistiques sur ces données, les résultats faisant objet de publications a posteriori.

Les centres des données, comme par exemple, le CDSP, procède au traitement (« nettoyage » technique, vérifications et enrichissement des métadonnées). Les chercheurs sont très minoritaires à vouloir ou à avoir les capacités de réaliser ce travail qui est une activité à part entière.

> « Les données collectées par ces enquêtes quantitatives en face à face seront accessibles à la seule équipe pendant 3 ou 4 ans et ensuite déposées dans le réseau Quetelet, comme cela se passe toujours dans son domaine. » (Démographie, entretien n°28) ».

## 4.2 Stocker des données qualitatives

Certains chercheurs produisant des données qualitatives se confrontent à des problèmes particuliers liés à la confidentialité de ces données dont une anonymisation excessive les rendrait inexploitables.

D'autres chercheurs considèrent que certaines données qualitatives sont « expérimentales », c'est-à-dire, issues d'une recherche très spécifique menée dans un temps et lieu uniques, n'offrant aucune réutilisation possible. Dans un cas comme dans l'autre, nous avons constaté que, la plupart du temps, aucune prise en charge de ces problèmes n'avait lieu et que des pratiques de stockage en local étaient la procédure ordinaire.
### 4.2.1 Les données sont stockées en local sans suite

Stocker des données dans des postes locaux et parfois dans des ordinateurs personnels est encore une pratique courante chez beaucoup de chercheurs et découle d'une production de données pour lesquelles aucune forme de réutilisation n'a été prévue en amont.

« Les données collectées sont confidentielles, il ne peut les partager qu'avec les chercheurs qui travaillent sur le même projet. Ils créent ainsi des bases de données simples sur Excel, exploitent ces données le temps de la recherche et ensuite stockent localement ces données. Aucun système de réutilisation de ces données n'est envisagé car la grande difficulté est d'instaurer un système qui respecte la confidentialité. L'anonymisation excessive rendrait, d'un autre côté, ces données inexploitables. « (Sciences administratives, entretien n°41)

### 4.2.2 Les formes de valorisation a posteriori sont plus difficiles

Lorsqu'aucune forme de réutilisation ou diffusion n'a été prévue en amont, les données semblent être plus difficilement objet d'une valorisation particulière, à plus forte raison si une nouvelle recherche a déjà été engagée.

« Il a partagé ces données uniquement avec des collègues et s'est posé récemment la question d'une diffusion plus large, mais le travail de mise en forme et de documentation de ces données est complexe et exigerait peut-être d'y consacrer beaucoup de temps. » (Sociologie, entretien n° 17) [48, 51, 42, 20]

Un chercheur en linguistique remarque que, si les nouvelles TICs sont une opportunité de rendre visibles les données des chercheurs, cela n'est pas encore le cas dans son laboratoire où les supports autres que numériques s'accumulent depuis deux décennies au moins. Sinon, la pratique courante est de stocker sur les postes locaux les données numérisées, sans aucune véritable prévision d'une utilité future. C'est aussi que ces données dites « brutes » ne le sont pas au sens strict et qu'une réutilisation n'est pas prévue lors de leur collecte : il s'agit en effet des données à portée « unique » c'est-à-dire collectées lors de l'observation d'un phénomène dans un moment ou lieu spécifique. [50]
## 4.3 Engager une réflexion collective sur la gestion des données

Les pratiques décrites ci-dessus, menées bien souvent à titre individuel ou dans un cercle réduit de chercheurs, vont se distinguer des initiatives menées en collectivité qui bénéficient d'une reconnaissance institutionnelle.

### 4.3.1 Valoriser avant et pendant la collecte des données

Les données peuvent être objet d'une initiative très réfléchie par une collectivité de chercheurs au sein d'un programme à portée nationale (ANR) ou par des équipes ayant le soutien de leur institution. Ces initiatives ne sont plus rares aujourd'hui et doivent prendre une ampleur dans les années à venir, bien qu'il reste difficile à imaginer une participation massive des équipes à taille réduite qui éprouvent beaucoup de peine, à cause du manque de ressources humaines et matérielles, à être porteurs de projets candidats aux « Labex ».

Mais, parfois, le simple recrutement d'ingénieurs de recherches à profil « Humanités numériques » permet au laboratoire de s'engager dans la voie de la valorisation. Dans ces cas, une démarche à deux temps oriente souvent ces initiatives, si le laboratoire porteur du projet a, au préalable, des données stockées qu'il souhaite valoriser. Une démarche visant ces données « anciennes » et une démarche visant l'élaboration d'un plan de gestion pour les données en cours de création ou à être créés. Dans ces cas les données sont valorisées à travers une structuration en bases de données dans des plateformes élaborées pour permettre un accès et des recherches faciles.

« Au sein de son laboratoire ils sont plusieurs chercheurs à s'intéresser aux modalités d'exploitation des données produites par les chercheurs du laboratoire. Depuis 2005, une base de données recense tous les travaux des chercheurs du laboratoire et des quelques chercheurs à l'international travaillant sur la circulation migratoire, avec l'objectif de donner un accès intégral à un maximum de ressources. La réflexion se transpose actuellement aux « données de la recherche ». L'activité scientifique du laboratoire se développe actuellement dans quatre axes de recherche, réunissant différentes compétences interdisciplinaires. La création d'un cinquième axe de recherche intitulée «axe méthodologique » est en cours de discussion au sein du laboratoire et verra certainement le jour. L'objectif de sa création est d'intégrer à la réflexion méthodologique des chercheurs un volet sur la mutualisation et le partage des données au sein du laboratoire. Des groupes travaillent actuellement pour définir les besoins, les contraintes et les objectifs de ce projet visant, à terme, la mise en place d'un dispositif qui puisse concentrer et fédérer des données hétérogènes : quantitatives, qualitatives, observations de terrain. » (Géographie, entretien n° 23) [29, 40, 32, 33]
### 4.3.2 Enrichir les données

Intégrer des données dans des bases de données implique une attribution de métadonnées descriptives et permet différentes sortes d'enrichissements contextuels. Ces derniers ne sont pas à confondre avec la méthodologie de collecte et analyse de ces données dont la documentation est destinée à permettre leur correcte réutilisation.

> « Un de ses travaux de recherche a impliqué la collecte d'une grande quantité de données dans les forums de presse en ligne. Ces données ont été ensuite intégrées à une base de données et enrichies d'autres données contextuelles (données sur les personnes, contexte de la collecte, données de l'INSEE, etc.). » (Sociologue, entretien n° 14) [11]

Des « bonnes » métadonnées sont la condition sine qua non d'une visibilité, accès, utilisation et curation des données. Les métadonnées deviennent objet central des préoccupations des équipes constituant des bases de données et des plateformes multimédias pour les exposer. Cette réflexion fait appel au travail collaboratif entre chercheurs, professionnels de l'information, bibliothécaires et informaticiens pour créer des métadonnées de bonne qualité si possible à partir de référentiels fiables déjà existants.

> « Par la même occasion, deux ingénieurs de recherche spécialisés en humanités numériques sont recrutés et mettront en place un outil collaboratif de dépôt et partage des données (...) Les ingénieurs de recherche se chargeront de garantir la qualité des métadonnées descriptives, l'accessibilité des documents et leur diffusion au sein des laboratoires, mais chaque chercheur est libre de déposer ses données. » (Histoire, entretien n°29) [11]

### 4.3.3 Sensibiliser les chercheurs à traiter les données en amont

Les chercheurs peuvent être réticents à changer leurs modes de travail qui relèvent parfois d'approches assez personnalisées aux données produites, surtout dans des disciplines moins tenues de dévoiler leur méthodologie, comme l'histoire, par exemple. Ainsi, comme l'évoquent plusieurs chercheurs, les transformations des pratiques qui sont en cours grâce au numérique et aux technologies du Web doivent être objet d'un programme de sensibilisation capable de montrer les bénéfices découlant d'un travail en amont sur les données produites par la recherche. Ce programme pourrait se traduire par la formalisation et adoption des politiques d'archivage et gestion des données à l'intérieur du laboratoire.

> « Actuellement, ils développent un projet de sensibilisation des collègues à la question du traitement des données : étapes et techniques d'anonymisation, contextualisation de ces données, enjeux liés au
partage et méthodologie. Ce projet a un caractère de « recommandations » non coercitives. » Sciences de l'Education, entretien n° 40) [29]

« Dans son laboratoire, elle mène, auprès des collègues, une campagne pour l'adoption des politiques d'archivage en vue de travailler conjointement les formats des données en garantissant leur pérennité. Mais la question est loin d'être simple et il y a, à son sens, énormément de développements de politiques d'archivage et de sensibilisation à être réalisés en France. » (SIC, entretien n° 26)

« Elle développe actuellement un projet de numérisation d'archives orales, dont les résultats ne sont pas encore publics. Elle et le reste de cette équipe se sentent fortement concernés par la question des données de la recherche et de leur ouverture, même si cette question est loin d'être simple à appréhender.[...]Constituer et diffuser des fonds comme celui que cette équipe a pu constituer pose des questions d'ordre éthique, mais aussi d'ordre juridique, notamment vis-à-vis des règles fixées par la CNIL. S'ajoute à cela le problème financier, la numérisation d'archives orales étant une activité en général assez couteuse et les financements publics étant souvent difficiles à obtenir pour ce type d'initiative. » (Histoire, entretien n° 1)

### 4.3.4 Les principaux problèmes évoqués

- Accès aux données déposées dans les centres de données nationaux

- Accès aux micro-données des instituts de statistiques

- Infrastructures insuffisantes

- Politiques de gestion et archivage pas assez développées en France

En France les chercheurs produisant des données qualitatives manquent d'un véritable programme pour la gestion de ce type de données
Nous proposons à présent de nous pencher sur quelques questions se détachant avec une force particulière dans ces entretiens et qui devront gagner en importance dans SHS dans les prochaines années. En effet, les principaux points de vue, situations et problèmes évoqués par les chercheurs concernant les données, permettent à présent d'engager une recherche active sur des réponses et tendances existantes, soit dans le contexte des SHS soit dans des contextes plus larges.

* Les problèmes liés aux données qualitatives qui constituent des pans entiers de matériaux à être réutilisés et/ou valorisés : comment, par exemple, répond-on aux difficultés d'une diffusion des données qualitatives en France ?

* Les formes possibles de publication des données : comment publie-t-on des données actuellement ?

* Les citations des jeux de données et les data metrics comme systèmes de mesure de l'impact des citations : Comment citer un jeu de données ou mesurer l'impact des citations ?

* Les questions juridiques impliquées dans le partage et réutilisation des données : comment commence-t-on à formuler les termes du cadre juridique des données de la recherche ?

* Traiter et documenter les données : comment préparer un plan de gestion ?

* Les quatre premiers points seront traités dans un premier temps (1), le cinquième dans un deuxième temps (2)

## 5.1 Scénarios possibles d'évolution à la question des données de la recherche en SHS

Le cadre de cette étude ne permet pas en effet d'apporter un degré d'approfondissement sur tous les points qu'on pourrait y dégager. Par exemple, il y aurait été extrêmement utile et profitable aux chercheurs et professionnels consultant ce document de savoir comment deux pays, les EUA et le Royaume-Uni répondent aux défis de la révolution numérique depuis presque une décennie. Toutefois, ce sujet dépasse le périmètre et le calendrier établis au préalable pour cette étude et nous ne pourrions pas traiter ce sujet de façon adéquate. Le lecteur trouvera néanmoins l'indication de quelques ressources importantes concernant ces deux pays dans les Annexes. Nous proposons dans la suite de nous pencher sur quelques questions qui ont émergé avec une force particulière dans ces entretiens et qui devront gagner en importance dans SHS dans les prochaines années.
### 5.1.1 Les données qualitatives en France : l'initiative beQuali

Les données qualitatives sont-elles vouées à l'enclavement ? Hormis la forme de partage dans un cercle réduit de chercheurs impliqués dans un même projet, les entretiens analysés montrent l'existence de nombreux verrous qui empêcheraient à l'heure actuelle une mise à disposition de ce type de données à d'autres usages. Pourtant pour les Sciences sociales et les Sciences politiques en particulier, fermer la porte aux données qualitatives signifie priver les recherches actuelles et futures des véritables pans de matériaux non exploités ou non exhaustivement exploités. En effet, les données quantitatives, dont la visibilité est très développée en comparaison à celle des données qualitatives, proviennent très souvent de démarches qualitatives préalables: entretiens, observations de terrain, réflexions et mise en place de méthodologies, contextualisations, etc.

En France, le projet de banque d'enquêtes qualitatives beQuali<sup>74</sup>, créé en 2010 essaie de répondre aux défis de créer un outil à la mesure des besoins de chercheurs, voire en élargissant les usages de celui-ci.

L'objectif de l'initiative de beQuali est double : «(...) d'une part, que les données d'une recherche et leurs conditions de production puissent être rendues visibles au plus près de la publication des résultats; et d'autre part, que ces matériaux puissent être partagés i.e. réutilisés par des collègues. »<sup>75</sup>

Sophie Duchesne conceptrice et première coordinatrice de ce projet<sup>76</sup>, définissait dans un article co-écrit avec Guillaume Garcia, les questions décisives posées d'entrée de jeu par le projet beQuali :

- Quelle orientation choisir pour cet outil ?

Instrument scientifique ou orientation archivistique ? L'objectif est de sauvegarder des enquêtes pour la postérité et au plus près de leur originalité, organisés selon les principes de l'archivistique ? Ou construire un instrument réunissant une sélection des documents organisés de façon à faciliter leur analyse scientifique ?

- Quels objectifs ?

<footnote n="74"><sup>74</sup> < http://www.bequali.fr/bequali/></footnote>

<footnote n="75"><sup>75</sup> DUCHESNE S., GARCIA G. « beQuali, une archive qualitative au service des sciences sociales » version pré-print, en ligne : <halshs-00922690></footnote>

<footnote n="76"><sup>76</sup> Ce projet est maintenant coordonné par une équipe permanente d'experts du CDSP : une chargée d'études, une archiviste, un chercheur, un ingénieur d'études. Le projet est nourri de l'expertise et des conseils des membres du comité scientifique et technique de l'équipement quali de DIME-SHS (Données Infrastructures et Méthodes d'Enquête en Sciences Humaines et Sociales).</footnote>
« Mettre les données d'enquêtes qualitatives à disposition d'autres chercheurs peut viser trois types d'objectifs, tous évidemment légitimes : se donner les moyens de mieux préparer un nouveau terrain ; tirer plus complètement parti d'un jeu de données en le réanalysant à partir d'une nouvelle question et/ou avec des nouveaux outils ; enfin élargir la comparaison pour mettre à l'épreuve sur un plus grand nombre de cas les résultats obtenus sur un petit nombre. (...) L'archivage des enquêtes ouvre la possibilité d'aller plus loin dans cette logique de cumulativité [des sciences sociales] en donnant accès non plus seulement aux résultats publiés des enquêtes précédentes mais aussi aux données et à la compréhension dont elles ont été produites. »<fnref n="77" />

- Quels bénéfices sont attendus ?

Les bénéfices du côté de l'enseignement des méthodes d'analyse seraient un premier résultat prévisible ; la possibilité de réaliser des analyses secondaires en diversifiant les stratégies et une amélioration des méthodes, un deuxième bénéfice attendu. Outre à cela, réanalyser des données peut fonctionner comme une démarche de pré-enquête et aider le chercheur à bien définir son terrain et construire son échantillon.

- Quels risques ?

Archiver des données d'enquêtes comporte un risque à double titre : pour le chercheur et pour le(s) enquêté(s). Le risque pour le chercheur concerne la mise en cause de sa recherche ou sa réfutation. Pour les enquêtés la rupture de l'anonymat pourrait causer des problèmes juridiques et briser le pacte de confiance tacite qui scelle les contacts entre chercheurs et enquêtés. Comme le potentiel des auteurs et comme les entretiens le confirment, cet argument est avancé en premier lieu par les chercheurs qui hésitent à confier leurs enquêtes à une banque d'archivage<fnref n="78" />.

Mais il existe également deux autres risques d'ordre épistémologique : la standardisation des pratiques de recherche et l'erreur d'interprétation inhérentes à la décontextualisation des données. Quant au premier de ces risques, il est lié directement à une plus grande visibilité des méthodes : les chercheurs opérant par des méthodes plus originales, surtout les plus jeunes, risquent de renoncer à s'écarter des méthodes dominantes pour ne pas avoir à se justifier. Le deuxième risque concerne un vieux débat toujours vivant, mais très caricaturale, entre une école « positiviste », pour laquelle l'archivage des enquêtes ne pose pas de problème si accompagnées d'une documentation sérieuse et une école qui estime que les données ne peuvent pas être séparées de leur contexte de production.

<footnote n="77">⁷⁷ DUCHESNE S., GARCIA G., op. cit., p. 4.</footnote>

<footnote n="78">⁷⁸ DUCHESNE S., GARCIA G., op. cit., p. 7.</footnote>
- Quels modes de fonctionnement ?

Dans son étape préparatoire, ce projet s'était tout d'abord inscrit dans le paysage des TGIR des SHS (ce qui est actuellement le cas avec son inscription dans l'EQUIPEX Dime-SHS) et avait été conçu doté d'un dispositif d'auto-archivage à interface simple, permettant au chercheur de déposer des enquêtes après se voir proposer de remplir un module d'« enquête sur l'enquête », contextualisant le mieux possible ces données dès le premier dépôt. L'équipe beQuali devrait assurer ensuite un enrichissement supplémentaire de la forme et de la description de ces données. Un prototype de site, enQuêtes<sup>79</sup>, avait été réalisé pour une mise à disposition rapide de ces enquêtes dès les premières demandes de réanalyse.

### 5.1.2 Publier des données : évolution de la question des données vers le cercle vicieux des problèmes de publication ?

Est-ce que publier des données en revue (sous modèles fermées ou semi-fermées) et «ouvrir» les données de la recherche en tant qu'injonction institutionnel va se traduire par une tension du même type que celle existante entre la publication en open access et en accès payant pour la publication d'articles? Il est d'autant plus difficile de répondre à cette question que nombreux les facteurs à prendre en compte : 1) le chercheur qui souhaite publier article et données appuyant ce dernier, ne souhaite le faire peut être qu'à titre de justificative épistémologique et non pas en vue de proposer une réutilisation de ces données ; 2) dans ce cas ces données devront être protégées par le droit d'auteur au même titre que l'article ; 3) mais cela peut impliquer un énorme conflit avec l'environnement institutionnel de la recherche dont la proposition principale est de « décloisonner » les données » en vue de leur réutilisation

En se référant à la publication des données, certains chercheurs ont réfléchi dans des termes présentant une analogie avec les formes traditionnelles de la publication scientifique et les problématiques qui en découlent, notamment l'accès, mais aussi l'importance d'être cité correctement.

#### Le Data metrics dans les années à venir ?

A ce stade, nous pouvons prolonger cette réflexion à un autre facteur central qui en découle toujours par analogie à la logique de la publication scientifique : publier les données auraient un impact sur la réputation des chercheurs (et de la revue, mais ceci n'a pas été évoqué

<footnote n="79">79 enQuêtes, < http://www.bequali.fr/app/></footnote>
dans les entretiens), cette fois en termes de bibliométrie ou, à présent, de « datamétrie »
(data metrics)

Au Royaume-Uni et aux EUA, où les réflexions et actions de politiques de gestion des données existent depuis une décennie déjà, les effets commencent à être mesurables et les développements de systèmes alternatifs (les Altmetrics) pour constater les formes d'usage font partie actuellement des principaux programmes soutenus par les organismes de recherche et acteurs comme CDL, Plos, etc. Ci-dessous un descriptif du projet pilote américain :

"Making Data Count : Developing a Data Metrics Pilot"

Projet pilote pour le développement d'un DLM (data-level metrics) lancé en septembre 2014,
à l'initiative de la California Didital Library, PLOS, DataONE.

Ce projet tiendra dans la conception et prototypage une diversité de systèmes de mesures de traçabilité et mesures de l'utilisation des données. Le détail de ce projet est disponible en ligne : <http://escholarship.org/uc/item/9kf081vf>

Objectif de ce projet pilote :

Partager les données est une activité qui demande du temps et les chercheurs ont besoin d'incitations pour entamer ce travail. Développer des DLMs permettra d'avoir des retours sur l'usage, consultations, impact des données encourageant les chercheurs à partager leurs données. Ce projet va explorer et tester des systèmes de mesures des données, nécessaires pour enregistrer les différentes activités entourant les données de la recherche.

Ce projet poursuit un autre objectif fondamental : améliorer la compréhension de l'impact du partage et utilisation des données de la recherche dans l'écosystème scientifique. Il vise à montrer également comment le facteur de traçabilité des données, rendues ainsi plus visibles par les data-metrics, pourra jouer un rôle important pour les chercheurs, permettant la découverte et la réutilisation de données fiables.

Un objectif à plus long terme consiste à augmenter l'infrastructure en ligne en termes de « matériaux pour la recherche », disponible pour les étudiants et chercheurs, aujourd'hui trop centrée sur les articles de revue.

Il sera développé sur les bases des résultats positifs du projet collectif open source lancé par PLOS en 2009, « Article-Level Metrics ». ALM fournit une vision sur l'activité autour d'un article après sa publication, à travers un large spectre de formes d'utilisation et diffusion (par exemple, consultation, partage, commentaires, citation, recommandations).
## Qu'est-ce qu'un Data Journal ?

Dans nos sociétés de l'information les données occupent une place importante. La publication des données doit pouvoir remplir des objectifs de :

- Signalement ;

- accessibilité ;

- réutilisabilité.

Le contexte actuel des pratiques et initiatives dans le milieu de la recherche, montre un certain nombre de problèmes d'attribution, de reconnaissance des producteurs de données et des pratiques peu précises de citation. Les data journals se posent comme une solution à ces problèmes.

Dans une étude publiée en 2014⁸⁰, les auteurs analysent et comparent 116 data journals publiés par 15 éditeurs<fnref n="81" />. Comme le nom l'indique, un data journal est une forme de publication scientifique des données et jeux de données dont l'objectif général est de rendre les données propres au partage et à la réutilisation. L'objectif final est de fournir « information on the what, why, how and who of the data »<fnref n="82" />. Les datas journals sont des initiatives qui souhaitent répondre aux besoins des chercheurs de disposer de données fiables, pouvant être citées correctement et réutilisées.

Les datas papers, articles des data journals décrivent les jeux de données et apportent a minima les informations suivantes :

- Nature des données

- Contexte de production ou collecte

- Les raisons de leur production

- Les moyens

- Les acteurs

- Le DOI donnant accès aux données hébergées dans des plate-formes ou bases de données. Les Data Journal n'hébergent pas, en règle générale, ces données.

Pour les éditeurs scientifiques, cette alternative rend plus facile la gestion des données dont les tâches principales seront prises en charge par le centre ou plateforme externe d'hébergement de ces données. En effet, auparavant les données étaient jointes aux articles sous forme de fichiers de données. Non seulement la gestion de tous ces fichiers était assez

<footnote n="80">⁸⁰ Les remarques à suivre se fondent sur l'article de CANDELA Leonardo; CASTELLI Donatella; MANGHI Paolo; TANI Alice. « Data Journals: A Survey » Preprint of the article accepted for publication in Journal of the Association for Information and Science Technology, June 2014, DOI: 10.1002/asi.23358. En ligne : <http://www.academia.edu/9635624/Data_Journals_A_Survey></footnote>

<footnote n="81">⁸¹ Quelques éditeurs parmi les plus connus considérés par cette étude: BioMed Central, Chemistry Central, Pensoft Publishers, SpringerOpen, Ubiquity Press, PLOSONe.</footnote>

<footnote n="82">⁸² Op.cit. p. 2.</footnote>