# Données en sciences de la vie: contexte, ressources et défis

Anne-Françoise Adam-Blondon

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Anne-Françoise Adam-Blondon. Données en sciences de la vie: contexte, ressources et défis. Trans Numériques 2026, Inria, Feb 2025, Rennes, France. hal-05514959

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Submitted on 17 Feb 2026

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# Données en sciences de la vie: contexte, ressources et défis

Anne-Françoise Adam-Blondon
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* Nombre de taxons étudiés : santé / biodiversité

* Type de données collectées : génomiques, phénotypiques, cliniques, climatiques, ...

* Types d'analyses à effectuer

* Degré de sensibilité des données

* Silos en termes de vocabulaires, ontologies, sémantique associée

Pas que/peu d'Internet des Objets

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Les infrastructures en Biologie – Santé (image produite par le Club des INBS)
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* FAIRsharing liste actuellement **9 464** standards/bases de données/guidelines en lien avec les sciences de la vie au niveau international

* ≈ 2236 biological databases referenced in 2025 NAR Database issue

FAIRsharing.org
standards, databases, policies

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Life Science

9464

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Agriculture

374

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Fisheries Science

34

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Biology

6057

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Health Science

2040

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Medicine

1409

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Natural History

43
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Développés par des communautés représentant des sous domaines des sciences de la vie et formant un écosystème plus ou moins connecté

* Entrepôts centralisés pour les données de séquence dès la fin des années 80 : International Nucleotide Sequence Database Collaboration (INSDC)

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○ DDBJ (Japon), ENA (Europe), NCBI (USA)

○ Recommandations et implémentation de formats et standards de données

○ Réplication des données entre les 3 entrepôts

* Développement de jeux de données de référence curés, d'ontologies, vocabulaires contrôlés

○ Ex: Catalogue of Life → Agrégation de 16 954 jeux de données de taxonomie grâce au travail de plusieurs centaines d'experts

Catalogue of Life
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* Développement de fédération de données (données non centralisables): interoperabilité des données et des systèmes d'information

* Ex: données de phénotypage chez les plantes, données génomiques en santé humaine

* Développement de portails de connaissances avec des spectres très divers

* Un large spectre taxonomique (Ex: [InterPRO](https://www.interpro.org)) ou au contraire spécialisés sur un taxon (Ex: [FlyBase](https://www.flybase.org) ou [TAIR](https://www.tair.org))
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Open data stored at EMBL-EBI played a pivotal role in the development of the AlphaFold AI.

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Credit: Nuclear pore complex prediction by AlphaFold. Edited by Karen Arnott/EMBL-EBI.
Background image from Adobe Stock Images.

**Challenge:** Predicting how proteins fold

## Mais en 2025 :

* changement de politique des Etats-Unis sur les données publiques → **remise en question du modèle actuel de gestion des communs**

* L'essor spectaculaire de l'IA générative et des visites de bots fait émerger des questions sur l'ouverture des bases de données

## Défis renforcés par l'actualité :

* Comment identifier et gérer les « communs » de données critiques pour l'Europe ?

* Comment améliorer ces communs : interoperabilité des données et des systèmes d'information
Développés par les infrastructures de recherche depuis 2015

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RÉPUBLIQUE
FRANÇAISE

Liberté
Égalité
Пусть

Recherche Data
Gouv: 14 entrepôts
de confiance

recherche.data.gouv.fr

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IFB/ELIXIR-FR: 14
ressources en données
sur son **Service**
**Delivery Plan**

ELIXIR-FR: 2
ressources
labellisées **ELIXIR**
**Core Data**
**Resource (CDR)**

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Core Data
Resource

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Deposition
Database

2 Ressources
françaises labellisées
**Global Core Biodata**
**Resource**

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GLOBAL
CORE
BIODATA
RESOURCE

France

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Europe

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Monde
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* Les entrepôts INSDC sont dans le cloud

* Initiative Européenne de l'European Open Science Cloud (EOSC) : nœuds en cours d'établissement dans le domaine des sciences de la vie -> élargir les ressources en données

* Partnerships et les Data Spaces -> cloud avec un lien à l'industrie

* E.g. Health Data Space

* Quelle échelle? Jeux de donnée/entrepôts?

* Le reste des ressources en données labellisées -> du Edge?
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# Défragmenter notre « IoT »: comment favoriser l'alimentation des entrepôts de données avec des données FAIR par l'ensemble des chercheurs Européens ?

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Linked to other registries:

✓ FAIRCookbook

✓ FAIRsharing

✓ TeSS

✓ Bio.tools

✓ WorkflowHub

✓ Data Stewardship
Wizard

Browse all topics by

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Data life cycle

Start here to get an overview of research data management based on stages in the data life cycle.

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Your role

Identify your role in research data management, find data management resources relevant for you, and information to help you progress in your career path.

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Your domain

Learn about data management tasks that affect your domain or research community, and the solutions adopted to address them.

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Your tasks

Find guidelines and solutions for tackling common data management tasks.

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Tool assembly

Find concrete combinations of tools and resources assembled into an ecosystem for research data management.

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National resources

Find pointers to country specific information resources and national research data management practices.

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All tools and resources

Browse the RDMkit's catalogue of tools and resources for research data management.

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All training resources

Browse all training resources mentioned in RDMkit pages.

https://rdmkit.elixir-europe.org

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## Exemple du domaine « Plantes »

Your domain

Plant sciences

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RDMkit

### Introduction

#### Data management challenges in plant sciences

The plant science domain includes studying the adaptation of plants to their environment, with applications ranging from improving crop yield or resistance to environmental conditions to managing forest ecosystems. Data integration and reuse are facilitators for understanding the play between genotype and environment to produce a phenotype, which requires integrating phenotyping experiments and genomic assays made on the same plant material with geo-climatic data. Moreover, cross-species comparisons are often necessary to understand the mechanisms behind phenotypic traits, especially at the genotypic level, due to the gap in genomic knowledge between well-studied plant species (namely Arabidopsis) and newly sequenced ones.

The challenges to data integration stem from the multiple levels of heterogeneity in this domain. It encompasses a variety of species, ranging from model organisms to crop species to wild plants such as forest trees. These often need to be detailed at infra-specific levels (e.g. subspecies, variety), but naming at these levels sometimes lacks consensus. Studies can take place in a diversity of settings, including indoor (e.g. growth chamber, greenhouse) and outdoor settings (e.g. cultivated field, forest) which differ fundamentally on the requirements and manner of characterizing the environment. Phenotypic data can be collected manually or automatically (by sensors and drones), and be very diverse in nature, spanning physical measurements, the results of biochemical assays, and images. Some omics data can be considered as well as molecular phenotypes (e.g. transcriptome, metabolomes). Thus, the extension and depth of metadata required to describe a plant experiment in a FAIR-compliant way is very demanding for researchers.

Another particularity of this domain is the absence of central deposition databases for certain important data types, in particular data deriving from plant phenotyping experiments. Whereas datasets from plant omics experiments are typically deposited in global deposition databases for that type of experiment, those from phenotyping experiments remain in institutional or, at best, national repositories. This makes it difficult to find, access and interconnect plant phenotyping data.

### Data management planning

#### Description

The general principles for data management planning are described in the Planning page of the Data life cycle section, while generic but more practical aspects of writing a DMP can be found on the Data Management Plan page.

#### Considerations

* Important general considerations about data management planning can be found on the Planning page.

* Phenotyping data must be described following the MIAPPE data standard.

* Make sure to identify and describe the biological material and the observation variables in your research.

#### Solutions

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* Ressources support à la gestion FAIR des données sur les plantes développées depuis 2015 dans un cadre international : Wheat Initiative (collaboration RDA), l'ELIXIR Plant Sciences Community, EMPHASIS, BrAPI consortium, CGIAR, MIAPPE consortium

* Compilation dans la page "Plant Sciences" du RDMkit

* « Crash test » et amélioration dans des projets Internationaux, Européens et nationaux

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AGENT

AgroDiv

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BReIF

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* Responsable scientifique et choix du matériel à analyser

* Responsable de l'outil de production des données de caractérisation

* Responsable de l'infrastructure numérique et support à la gestion des données
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https://urgi.versailles.inrae.fr/wheatis/

28 bases de données indexées
pointant vers
30 millions de données

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FAIDARE

https://urgi.versailles.inrae.fr/faidare/

40 bases de données indexées
pointant vers
97 millions de données

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* Validation de la qualité des jeux de données pas seulement de leurs métadonnées

* Développement de graphes de connaissances

* Utilisation de l'IA pour améliorer intégration, curation, interface de requête dans les graphes

* Identification des données générées par des modèles et de l'IA dans les systèmes d'information

* Faire des analyse de données sensibles dispersées au sein de fédérations
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Michaël Alaux

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Morgane Thomas-Chollier

Jacques Van Helden

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PROGRAMME
DE RECHERCHE
AGROÉCOLOGIE
ET NUMÉRIQUE

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AgroDiv, ANR-22-PEAE-0005

BReIF, ANR-22-PEAE-0014

RENABI-IFB, ANR-11-INBS-0013

AGENT, H2020 GA n° 862613

PRO-WILD, HE GA n° 101134965

ELIXIR-Excelerate, H2020 GA n° 676559

ELIXIR-Converge, H2020 GA n° 871075

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