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# PGD du projet "iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite"

Salvatore Anzalone, Soizic Gauthier

► To cite this version:

Salvatore Anzalone, Soizic Gauthier. PGD du projet "iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite". Université Paris 8. 2025. hal-05029897

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Submitted on 10 Apr 2025

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# PGD du projet "iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite"

Plan de gestion de données créé à l'aide de DMP OPIDoR, basé sur le modèle "ANR - Modèle de PGD (français)" fourni par Agence nationale de la recherche (ANR).

## Renseignements sur le plan

**Titre du plan** PGD du projet "iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite"

**Livrable**

**Version** Version finale

**Objet/périmètre du plan**

**Domaines de recherche (selon classification de l'OCDE)** Computer and information sciences

**Langue** fra

**Date de création** 2020-06-19

**Date de dernière modification** 2025-04-10

**Identifiant**

**Type d'identifiant** DOI

**Documents (publications, rapports, brevets, plan expérimental....), sites web associés**

* Site web : https://irecheck.github.io/

* Consortium Agreement :

## Renseignements sur le projet

**Titre du projet** iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite

**Acronyme** iReCHeCk

**Résumé** Les déficits de l'écriture (dysgraphie) sont loin d'être des cas isolés : en France environ 6% des enfants entre 5 et 11 ans sont considérés dysgraphiques. La recherche souligne l'importance de la détection et de la remédiation précoce de ces difficultés : le plus tôt possible dans le parcours éducatif de l'enfant. Pour le moment, la détection de la dysgraphie est effectuée à travers un test standard appelé « Concise Evaluation Scale for Children's Handwriting » (BHK). Ce diagnostic est à la fois laborieux, en vue de ses coûts élevées et de sa subjectivité. Pour établir un diagnostic précis de dysgraphie, le thérapeute examine le contexte social de l'enfant (i.e. stress à l'école, anxiété, ...), et utilise plusieurs métriques observables comme le test de l'écriture (i.e. BHK), l'analyse du cahier de l'enfant et sa posture. Ces tests, qui peuvent durer jusqu'à 3 heures, ont le but d'assurer à l'enfant un programme
de prise en charge adapté à ses difficultés. Après le diagnostic, la prise en charge thérapeutique consiste en de longues séries de séances d'entraînement afin d'aider l'enfant dans l'amélioration de ses capacités de contrôle de la motricité fine. Ces séances peuvent entre fatigantes et émotivement difficiles pour des enfants qui souvent manquent de confiance et de motivations à pratiquer leurs capacités d'écriture. Les travaux du CHILI Lab (EPFL) ont montré les effets positifs de l'utilisation d'un robot compagnon "co-learner" dans un contexte d'apprentissage par enseignement : la motivation de l'enfant est renforcée, donnant lieu à des séances d'entraînement plus longues. Avec le projet iReCHeCk, nous proposons l'extension des mesures observables employées par les thérapeutes à travers une caractérisation bas niveau de l'écriture et de la posture du corps, apte à capturer micromouvements non-observables importants dans le processus d'écriture à la main. Dans un premier temps, nous nous concentrerons sur une caractérisation fine et détaillée de l'écriture, apte à améliorer le diagnostic et la remédiation. Cette caractérisation sera fondée sur l'analyse des traces calligraphiques de l'écriture et sur le comportement postural, en extrayant informations sur la capacité d'écriture de l'enfant et sur son attitude à interagir avec le robot dans l'activité de co-learning. Dans ce cas, nous utiliserons des techniques d'apprentissage automatique pour donner des retours naturels et compréhensibles aux thérapeutes. Dans une deuxième étape nous viserons au développement d'activités d'entraînement engageantes afin 1) de mesurer l'état d'apprentissage de l'enfant, en donnant aux thérapeutes la possibilité d'évaluer et quantifier ses progresses, 2) d'adapter l'attitude du robot et la tâche d'apprentissage en accord aux besoins de l'élève. Ces activités seront testées sur deux populations d'enfants dysgraphiques : 1) Enfants en développement typique, en train d'apprendre l'écriture à l'école ; 2) Enfants avec troubles du développement cognitif qui sont hospitalisés ou suivi par un thérapeute de forme hebdomadaire, et qui présentent des difficultés de l'écriture éventuellement accompagnées par d'autres déficits (i.e. attention, autisme, ...). Cette validation sur deux populations nous donnera la possibilité d'étudier nos résultats sur les deux plans, pédagogique et clinique. Avec ce projet, à travers l'investigation des caractéristiques de l'écriture non-observables et de bas niveau, nous visons à fournir un nouvel aperçu sur le déficit de l'écriture qui pourra conduire à une caractérisation plus riche et une compréhension de ses causes.

## Sources de financement

* ANR-19-CE19-0029

* Agence Nationale de la Recherche : ANR-19-CE19-0029

Date de début : 2020-02-01

Date de fin : 2023-12-31

## Partenaires

* Paris 8 University 04wez5e68

* AP-HP

* EPFL - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne / CHILI

* ASSISTANCE PUBLIQUE HÔPITAUX DE PARIS

## Produits de recherche :

1. Tableau réunissant les données cliniques concernant les enfants participants à la recherche
(âge, genre, diagnostic, résultats aux examens -tests, questionnaires- ayant permis ce diagnostic) (Jeu de données)

2. Tableau de conversion des pseudonymes des participants, crypté (Jeu de données)

3. Enregistrements audios, RGB et RGB-D des séances (Audiovisuel)

4. Retranscriptions des verbatims des entretiens de recherche (Texte)

5. Réponses et résultats obtenus aux échelles (System Usability Scale, AttrakDiff, Godspeed, Self perception for children, BHK) (Jeu de données)

6. Enregistrements des caractéristiques de l'écriture par la tablette (Jeu de données)

7. Log (journal) des interactions du robot et de l'usage de la tablette (type de jeu, durée, etc.) (Jeu de données)

8. Nombre de jeux finis et scores obtenus sur Dynamilis (Jeu de données)

9. Analyses thématiques des entretiens de recherche (Jeu de données)

10. Dynamique interaction sociale (Jeu de données)

11. Extraction des informations visuelles de la dyade enfant-caregiver (Jeu de données)

## Contributeurs

<table><thead><tr><td>Nom</td><td>Affiliation</td><td>Rôles</td></tr></thead><tbody><tr><td>ANZALONE Salvatore Maria</td><td>Cognitions humaine et artificielle (CHArt) - 200515259U</td><td></td></tr><tr><td>Anzalone Salvatore</td><td>CHArt, Université Paris 8</td><td><ul><li>Personne contact pour les données (Captation env., Retranscriptions, Tableau clinique, Tableau conversion, Données écriture, Log Robot, Scores jeux, Analyses thématiques, Echelles, Dynamique sociale, Données visuelles)</li></ul></td></tr><tr><td>Gauthier Soizic</td><td>AP-HP, Sorbonne Université</td><td></td></tr><tr><td>Salvatore Anzalone</td><td>CHArt, Université Paris 8</td><td><ul><li>Coordinateur du projet</li><li>Responsable du plan</li></ul></td></tr></tbody></table>
# PGD du projet "iReCHeCk - Un robot compagnon pour apprendre l'écriture manuscrite"

## 1. Description des données et collecte ou réutilisation de données existantes

Tableau réunissant les données cliniques concernant les enfants participants à la recherche (âge, genre, diagnostic, résultats aux examens -tests, questionnaires- ayant permis ce diagnostic)

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Les données recueillies ici sont des données préexistantes : les participants à la recherche ont passé des examens médicaux dans le cadre de leur suivi hospitalier, qui ont permis d'établir un diagnostic et de proposer un suivi. Ces informations sont conservées dans les dossiers médicaux, physiques et dématérialisés, de l'APHP, qui peuvent être consultés à tout moment par le personnel habilité. Nous avons consulté ces dossiers médicaux et copié les données sélectionnées pour compléter nos tableaux cliniques. Un tableau clinique différent a été réalisé pour chaque étude du projet iReCheck, en utilisant le logiciel Excel pour créer ces tableaux. En terme de restriction, cette tâche ne pouvait être accomplie que par les membres de la recherche rattachés à l'APHP, et sous réserve de pseudonymisation des participants. Dans le tableau clinique, seuls les pseudonymes des participants sont indiqués. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du tableau clinique, qui respectera le format suivant : Nom de l'étude_TableauClinique

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données produites seront des données numériques (tableurs) enregistrées au format xls. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément ré-utilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.
Deux tableaux cliniques ont été produits, d'une taille de 15 et 19 Ko, avant cryptage.

## Tableau de conversion des pseudonymes des participants, crypté

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Le tableau de conversion a été rédigé directement par les chercheurs, au fur et à mesure de l'inclusion de nouveaux participants dans les études. Un tableau de conversion a été créé pour chacune des études menées dans le cadre du projet iReCheck, en utilisant le logiciel Excel. Chaque tableau inclue : le nom et prénom des participants, leur pseudonyme, leur groupe (enfant ou caregiver). Ce tableau est uniquement accessible au moyen d'une clef qui a été envoyée par mail aux chercheurs principaux.
La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du tableau de conversion, qui respecterons le format suivant : Nom de l'étude_TableauConversion

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données produites sont des données numériques (tableurs) enregistrées au format xls. Ce format est privilégié car, en plus
d'être répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.
La taille des fichiers est de 11 et 17 Ko.

## Enregistrements audios, RGB et RGB-D des séances

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Ces données nouvellement produites ont été recueillies au cours de chaque séance de participation à la recherche, auprès de chaque participant et pendant chaque étude, au moyen d'un microphone et d'une caméra et d'une Kinect disposées dans la salle.
La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respecterons le format suivant :
Nom de l'étude_Pseudonyme du participant (même pseudonyme que dans le tableau clinique)_Date de la séance_-heure de la séance_Captation_environnementale

Les données ont été enregistrées à travers la plateforme logicielle ROS : https://wiki.ros.org/

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données ont été enregistrées au format Bag : https://wiki.ros.org/Bags

Ce format est privilégié car il est le format de stockage principal fournit par ROS et il permet de garder dans le même ficher plusieurs traces synchronisées de type différent.

La taille totale de cet archive est d'environ 2.5 To pour l'ensemble des participants et l'ensemble de la recherche.

## Retranscriptions des verbatims des entretiens de recherche

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Ces données nouvellement produites sont tout d'abord recueillies au cours de chaque entretien de recherche au moyen d'un microphone. Ces entretiens enregistrés sont ensuite retranscrits par les chercheurs (avec l'aide du logiciel Sonal ou de l'application Transcribe). Afin de préserver l'anonymat des participants, seuls les retranscriptions des entretiens sont conservés, et non pas les enregistrement audio des entretiens. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respecterons le format suivant : Nom de l'étude_Pseudonyme du participant (même pseudonyme que dans le tableau clinique)_entretienX-X(numéro de l'entretien)_Retranscription. Ils ont ensuite été regroupés dans une archive, nommée Nom de l'étude_Retranscription.

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données seront enregistrées au format docx. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.
La taille totale de l'ensemble des fichiers, après archivage, est de 359 Ko.

## Réponses et résultats obtenus aux échelles (System Usability Scale, AttrakDiff,
## Godspeed, Self perception for children, BHK)

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Les échelles qui ont été proposées aux participants ont été complétées par les participants de façon manuscrite (questionnaires imprimés sur feuille). Les réponses données à ces questionnaires ont été retranscrites par les chercheurs et réunies dans un document numérique (tableur). Un document a été créé pour chaque groupe de participant (enfants/caregivers) et par étude, comprenant systématiquement: le pseudonyme des participants, la date à laquelle l'échelle a été complétée, les scores bruts pour chaque question, les scores totaux aux échelles.

La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des tableaux, qui respecterons le format suivant :
Nom de l'étude_Groupe des participants (enfants ou caregivers)_Echelles

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données produites sont des données numériques enregistrées au format xls. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille des fichiers est respectivement de 9 Ko, 9 Ko, et 78 Ko.

## Enregistrements des caractéristiques de l'écriture par la tablette

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Ces nouvelles données ont été recueillies au cours de la première et de la dernière séance de participation à la recherche, auprès de chaque participant, au moyen de la tablette sur laquelle les participants écrivaient. Elles sont enregistrées sur les serveurs de Dynamilis, et ont été récupérées sur ces serveurs par les chercheurs, qui les ont insérés dans des tableurs au moyen du logiciel Excel. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respectent le format suivant :
Nom de l'étude_Donnees_ecriture

**1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?**

Les données produites seront des données numériques enregistrées (tableur) au format xls. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille de chaque fichier est de 8 Ko.

## Log (journal) des interactions du robot et de l'usage de la tablette (type de jeu, durée, etc.)

**1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?**

Ces données sont recueillies au cours de chaque séance de participation à la recherche, auprès de chaque participant. Il s'agit des commandes employées par les caregivers pour diriger le robot, donc des clics réalisés sur les boutons par les caregivers sur la tablette qui leur permet de diriger le robot. Pour chaque bouton cliqué, un message comprenant le nom du bouton et la
temporalité du clic sera enregistré par Rosbag. L'ensemble de ces informations sont stockés pour chaque passation dans un tableau numérique. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respecterons le format suivant :

Nom de l'étude_Pseudonyme du participant (même pseudonyme que dans le tableau clinique)_Type de séance (teleop/auto)_Date de la séance_hour de la séance_LogRobot

## 1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?

Les données produites seront des données numériques enregistrées au format csv. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément ré-utilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille des fichiers est de 150 Ko au total.

# Nombre de jeux finis et scores obtenus sur Dynamilis

## 1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?

Ces nouvelles données sont recueillies au cours de chaque séance de participation à la recherche, auprès de chaque participant, au moyen de la tablette sur laquelle les participants réaliserons des jeux sérieux. Elles sont enregistrées sur les serveurs de Dynamilis, et ont été récupérés sur ces serveurs par les chercheurs, sous la forme d'un tableur à l'aide du logiciel Excel. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respecterons le format suivant : Nom de l'étude_ScoresJeux

## 1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?

Les données produites sont des données numériques enregistrées au format csv. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément ré-utilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille de chaque fichier est de 20 Ko.

# Analyses thématiques des entretiens de recherche

## 1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?

Ces données nouvellement produites résultent de l'analyse thématique réalisés à partir des retranscriptions des entretiens de recherche par les chercheurs. Les analyses thématiques ont été réalisées en appui sur le logiciel Dedoose. La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respectent le format suivant : Nom de l'étude_Groupe de participants (enfants/caregivers)_AnalyseThematique

## 1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?

Les données produites sont des données textuelles enregistrées au format csv. Ce format est privilégié car, en plus d'être répandu et donc aisément ré-utilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs
participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données. Le csv reproduit les
codes thématiques organisés sous forme d'arbre, indiquant les différents niveaux de chaque code appliqué (code parent, code
enfant appartenant à la plus large thématique que représente un code parent).

La taille du fichier est de 9 Ko.

Dynamique interaction sociale

1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?

Ce tableau résume le comportement de l'enfant pour chaque session, en termes de: temps passé à regarder le robot ; temps passé à regarder le caregiver ; temps passé à regarder la tablette ; temps de parole ; temps de parole superposé ; temps passés en pauses longues ; temps passés en pauses courtes ; temps passés en silence ; nombre de jeux joués ; durée totale de la session. L'ensemble de ces informations sont stockés pour l'ensemble de passation dans un tableau numérique.

La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom du tableau, qui respecterons le format suivant :
Nom de l'étude_dynamique_sociale

1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?

Les données produites sont des données numériques enregistrées au format csv. Ce format est privilégié car, en plus d'être
répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs
participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille du fichiers est de 20Ko.

Extraction des informations visuelles de la dyade enfant-caregiver

1a. Comment de nouvelles données seront-elles recueillies ou produites et/ou comment des données préexistantes seront-elles réutilisées ?

Ces données sont extraits à partir des captations environnementales enregistrées au cours de chaque séance de participation à la recherche, auprès de chaque participant. Ils mémorisent l'évolution du comportement de la dyade enfant caregiver en termes de : position des mains ; position de la tête ; orientation de la tête.

La provenance des données est assurée au moyen d'un codage au sein du nom des données, qui respecterons le format suivant :
Nom de l'étude_Pseudonyme du participant (même pseudonyme que dans le tableau clinique)_Vue(Front/Top)_Type de séance (teleop/auto)_Date de la séance_hour de la séance_Visual_data

1b. Quelles données (types, formats et volumes par ex.) seront collectées ou produites ?

Les données produites sont des données numériques enregistrées au format csv. Ce format est privilégié car, en plus d'être
répandu et donc aisément réutilisable, il permet de recourir aux logiciels usuellement présents sur les ordinateurs des chercheurs
participant à la recherche. Il fait, de plus, parti des formats standard acceptés dans les entrepôts de données.

La taille de ces fichiers est de 3.5 Go en total.

2. Documentation et qualité des données
## 2a. Quelles métadonnées et quelle documentation (par exemple méthodologie de collecte et mode d'organisation des données) accompagneront les données ?

Le plan de gestion des données accompagnera les données, celui-ci détaillant le mode de collecte et d'organisation des données produites. Lors de la sauvegarde des données, envisagé au moyen de la plateforme Nakala d'Humanum, des métadonnées accompagneront les données selon le format prévu par la plateforme (Dublin Core). Pour les données qui ne seront pas sauvegardées sur la plateforme Nakala (Captations environnementales, tableau de conversion), un document de métadonnée au même format sera créé et associé.

## 2b. Quelles mesures de contrôle de la qualité des données seront mises en œuvre ?

Afin de contrôler la qualité de données, nous avons procéder, pour les données qui le permettent (notamment: Tableau clinique, Tableau conversion, Echelles) à une revue par les pairs (les pairs en question étant d'autre chercheurs de la recherche). Pour les données le permettant, nous avons également à un contrôle des données aberrantes basé sur la variance.

# 3. Stockage et sauvegarde pendant le processus de recherche

## 3a. Comment les données et les métadonnées seront-elles stockées et sauvegardées tout au long du processus de recherche ?

Les données et métadonnées ont été sauvegardées en 3 lieux tout au long du processus de recherche: d'une part sur la plateforme de calcul et stockage à haute prestation du Laboratoire CHArt - Université Paris 8, dont l'accès est protégé par mot de passe, sur la plateforme Nakala, et sur un disque dur conservé sous clef dans les locaux de la Pitié-Salpêtrière. Seuls les données à caractères sensibles (Tableau de conversion et captation environnementale) n'ont pas été sauvegardées sur la plateforme Nakala. Le tableau de conversion, dont l'accès est protégé par un mot de passe, a été transmis par mail aux chercheurs principaux (le mot de passe a été envoyé dans un autre mail). Les données de captation environnementale sont sauvegardées sur disque dur et sur la plateforme de Paris 8 mentionnée ci-dessus.

## 3b. Comment la sécurité des données et la protection des données sensibles seront-elles assurées tout au long du processus de recherche ?

En cas d'incident, les données peuvent être systématiquement récupérées puisqu'elles sont stockées en trois endroits. De plus, toutes les données sont pseudonymisés. Le tableau de conversion, dont l'accès est protégé par un mot de passe, n'est pas sauvegardé avec les autres données de la recherche, mais a été partagé par mail aux chercheurs principaux. Le mot de passe permettant de l'ouvrir a été transmis dans un mail distinct. Les données sensibles (captation environnementale, tableau clinique) sont cryptées. Ainsi, aucune information à caractère personnel n'est accessible. Seuls les chercheurs participant à la recherche auront accès au répertoire des données.

Le détail des échange dans le cadre de la collaboration mise en place dans la présente recherche est encadré par l'accord de collaboration, signé par tous les partenaires de la recherche, et joint à ce plan de gestion des données.

# 4. Exigences légales et éthiques, codes de conduite

## 4a. Si des données à caractère personnel sont traitées, comment le respect des dispositions de la législation sur les données à caractère personnel et sur la sécurité des données sera-t-il assuré ?
Les données à caractère personnel des participants ont été sécurisées en identifiant les participants au moyen d'un pseudonyme. Le document (Tableau de conversion) permettant de faire la conversion pseudonyme / nom réel des participants est chiffré, et seuls les chercheurs principaux ont accès à la clef de cryptage.

Nous avons également fait signer un formulaire de consentement aux participants ou aux représentants légaux des participants mineurs, incluant des informations concernant le traitement des données récoltées, et veillé à ce que les participants mineurs soient également informés du contenu du formulaire de consentement.

Comme énoncé précédemment, les données à caractère sensible seront stockées avec des précautions spécifiques (protection par mot de passe, pseudonymation...)

**4b. Comment les autres questions juridiques, comme la titularité ou les droits de propriété intellectuelle sur les données, seront-elles abordées ? Quelle est la législation applicable en la matière ?**

Les données ne sont pas ouvertes, mais sont accessibles exclusivement aux chercheurs et ingénieurs impliqués dans la recherche, sous la responsabilité du coordinateur de la recherche. Les conditions de partage des données avec les partenaires de la recherche sont renseignés dans les accords de collaboration signés par les différents partenaires.

**4c. Comment les éventuelles questions éthiques seront-elles prises en compte, les codes déontologiques respectés ?**

Le processus de récolte des données, ainsi que l'ensemble de la recherche a été soumis à l'obtention d'un accord auprès d'un comité d'éthique. Le comité d'éthique CER Sorbonne Université a validé les études menées dans le cadre du projet iReCheck [CER-2020-103].

# 5. Partage des données et conservation à long terme

**5a. Comment et quand les données seront-elles partagées ? Y-a-t-il des restrictions au partage des données ou des raisons de définir un embargo ?**

A l'heure actuelle, le partage des données, en dehors du partenariat de collaboration, n'est pas envisagé, afin de protéger la confidentialité des participants (notamment pour les données de captation environnementale). A l'issue de la recherche, nous avons néanmoins procédé à un archivage pérenne des données au moyen de la plateforme Nakala pour une durée de 15 ans (sauf pour les captations environnementales et les tableaux de conversion).

**5b. Comment les données à conserver seront-elles sélectionnées et où seront-elles préservées sur le long terme (par ex. un entrepôt de données ou une archive) ?**

Nous avons archivé les données dans un entrepôt de données, plus spécifiquement à l'aide du service proposé par le Humanum, Nakala.

Aucune de nos données ne doivent être détruites pour quelques raisons que ce soit. L'ensemble des données de la recherche seront préservées pendant la période définie ci-dessus, mais, pour des raisons de confidentialité, elles ne seront pas partagées de façon ouverte.

L'ensemble des chercheurs impliqués dans la recherche pourra être amené à consulter ces données a posteriori.

**5c. Quelles méthodes ou quels outils logiciels seront nécessaires pour accéder et utiliser les données ?**
Nous avons privilégié des formats très répandus pour la sauvegarde de nos données. En ce sens, les utilisateurs potentiels n'auront pas besoin d'outils spécifiques pour y accéder, en dehors des outils informatiques répandus (tableur, lecteur vidéo/audio). Les données audiovisuelles brutes nécessiteront, pourtant, le recours à la plateforme logicielle ROS (https://wiki.ros.org/), outil aussi très répandu dans le domaine de la robotique.

**5d. Comment l'attribution d'un identifiant unique et pérenne (comme le DOI) sera-t-elle assurée pour chaque jeu de données ?**

La plateforme envisagée pour l'archivage des données (Nakala) permet la production d'un identifiant pérenne (au format Dublin Core). C'est celui auquel nous avons recouru pour les données hébergées sur cette plateforme.

# 6. Responsabilités et ressources en matière de gestion des données

**6a. Qui (par exemple rôle, position et institution de rattachement) sera responsable de la gestion des données (c'est-à-dire le gestionnaire des données) ?**

Le responsable de la gestion des données et de la mise en oeuvre du PGD est Salvatore Anzalone; Coordinateur scientifique de la recherche, Maître de Conférences, Université Paris 8, Laboratoire CHArt.

Sous sa coordination, Soizic Gauthier, Ingénieure de recherche/chercheuse post-doctorante, APHP-Sorbonne Université, ainsi que Jianling Zou, doctorante, CHArt, Université Paris 8, l'ont aidé à accomplir la gestion des données.

Les tâches ont été réparties comme suit:

- Saisie des données, contrôle de qualité des données, stockage et sauvegarde : Salvatore Anzalone, Soizic Gauthier ou Jianling Zou.

- Production des métadonnées, archivage et partage des données : Salvatore Anzalone et Soizic Gauthier.

- Le plan de gestion des données a été mis à jour 2 fois au cours de la recherche après sa première édition par Salvatore Anzalone et Soizic Gauthier.

**6b. Quelles seront les ressources (budget et temps alloués) dédiées à la gestion des données permettant de s'assurer que les données seront FAIR (Facile à trouver, Accessible, Interopérable, Réutilisable) ?**

Nous avons consacré 50h par mois environ à la gestion des données réparties entre les différents acteurs mentionnés à la question précédente.