## 7.3 Utilisation de thesaurus

Un vocabulaire contrôlé est une liste de termes (mots et expressions) soigneusement choisis pour désigner les concepts d'un domaine (un seul terme préférentiel et éventuellement plusieurs entrées non préférentielles). Ces vocabulaires sont regroupés dans des « thésaurus » qui sont des listes organisées de termes, contrôlés et normalisés, (descripteurs et non-descripteurs) représentant les concepts d'un domaine de la connaissance.

Un thésaurus permet donc d'organiser et de structurer un vocabulaire d'un domaine de connaissances à partir de relations sémantiques entre concepts (de types hiérarchiques ou associatifs) et d'équivalence entre termes. Il réduit donc l'ambiguïté inhérente au langage humain naturel dans lequel différents noms peuvent être attribués à un même concept.

De nombreux thesaurus existent dans divers domaines scientifiques. Par exemple, dans le domaine environnemental, on utilise fréquemment les thesaurus :

- « Inspire » ou

- « GEMET ». Ce dernier est un thésaurus documentaire multilingue développé et publié par l'Agence européenne pour l'environnement.

Cependant selon le domaine scientifique et dans certaines disciplines, lorsque les standards, thesaurus et vocabulaires contrôlés n'existent pas, ils doivent alors être créés. Les communautés scientifiques peuvent alors se saisir d'outils tels qu'"opentheso" et thésaform pour répondre aux besoins de normalisation.

Ainsi, lors du séminaire SIST 2018, Dominique Vachez a présenté, en s'appuyant sur le thésaurus T-Semandiv, les conditions requises pour une interopérabilité sémantique dans le domaine de la biodiversité : choix de vocabulaires contrôlés et structurés en relations sémantiques utilisés comme référentiels permettant le partage et le croisement des données/métadonnées.

### T_Semandiv le thésaurus de la biodiversité

Poster résumant le thesaurus T_SemandivDominique Vachez, Institut de l'information scientifique et techniqueSéminaire SIST18 à l'Observatoire de Versailles, 2018

La première version de ce thésaurus a été élaborée avec l'outil ThesauForm développé par Baptiste Laporte. ThesauForm est un outil pour faciliter la création d'un thésaurus collaboratif. Ces deux points forts sont une élaboration collaborative des termes et une procédure de vote. Cet outil a été utilisé pour construire le thesaurus T-SITA qui est le fruit du groupe de travail « CESAB/BETSI ». Ce thesaurus a été utilisé pour annoter des données dans leur base de données à partir du vocabulaire créé.

### Création d'un thésaurus collaboratif : cas d'un groupe CESAB, Fondation pour la Recherche sur la Biodiversité, 2015

Baptiste Laporte (Centre de synthèse et d'analyse sur la biodiversité) JrBDD 2015, Sète, mercredi 21/10/2015

### Thesauform un outil collaboratif pour faciliter la création de vocabulaire contrôlé par des experts de domaine

MC QuidozSéminaire SIST18 à l'OVSQ de Versailles

En Archéologie, Blandine Nouvel nous présente l'intérêt du thésaurus PACTOLS pour l'archéologie sur le web des données de manière à ouvrir son utilisation au-delà des seules bibliothèques.
## Évolution et nouvelles pratiques autour du thésaurus PACTOLS de Frantiq pour l'édition numérique en ar-
chéologie

Blandine Nouvel (Centre Camille Jullian / Frantiq)

La révision des PACTOLS au regard du Backbone Thesaurus Blandine Nouvel (Centre Camille Jullian / Frantiq)

Enfin, notons la création du logiciel open source *opentheso* qui permet l'élaboration collaborative d'un thésaurus tout comme ThesauForm, mais aussi la gestion de thésaurus multilingue supportant la polyhiérarchie, en conformité avec la norme ISO 25964.

## 7.4 Utilisation d'identifiants pérennes

Afin d'être cités et réutilisés, les données et documents numériques se doivent de disposer d'un identifiant pérenne pour qu'ils puissent être référencés, visibles et accessibles de manière univoque.

Il existe différents types d'identifiants pérennes pour toutes sortes d'objets y compris les humains. Cet article de J-L Archimbaud fait le point sur les identifiants des documents numériques et leurs usages :

### Identifiants des documents numériques : ISBN, ISSN, URL, Handle, DOI, OpenURL, OAI, ARK

Jean-Luc Archimbaud Journées « Conduire et construire un plan de gestion des données : de la base de données à la pérennisation » du réseau CNRS Bases de Données (rBDD) Sète – 22 oct 2015

Il faut aussi noter que dans le domaine de la bio-informatique, des identifiants uniques sont attribués aux enregistre-
ments de séquences DNA ou de protéines. Ils sont nommés *accession number*.

### 7.4.1 Les DOI : « Digital Object Identification »

Dans le domaine des données, les D.O.I (Digital Object Identification) DOI est un identifiant pérenne favorisant le référencement et la citation des jeux de données. Ils permettent de citer un jeu de données homogène de manière univoque et de les lier aux publications ou à tout autre produit de recherche. Ils concourent donc à l'identification, la traçabilité et à l'operérabilité des données. Ils garantissent un lien stable à la ressource en ligne et font correspondre en permanence l'identité de la ressource à sa localisation sur le web.

l'INIST du CNRS est l'agence d'attribution de l'identifiant DOI en France pour l'Enseignement Supérieur et Re-
cherche (ESR). Les D.O.I sont obtenus auprès de l'organisme international « Datacite ».

L'allocation de D.O.I sur des données implique des devoirs de la part du déposant, qui est de maintenir un lien perma-
nent vers les données identifiées pendant une certaine durée, à travers une page de description (appelée aussi « landing
page ») qui permet de fournir les métadonnées principales pour décrire les données et y accéder.

Pour créer une « landing page », page d'accueil pour décrire un jeu de données, il faut s'assurer que certaines mé-
tadonnées obligatoires sont bien mentionnées et renseignées pour permettre une recherche. Le site Datacite rappelle
quelles sont les métadonnées obligatoires. Pour en savoir plus sur les identifiants pérennes, on peut consulter la page
de Doranum

Attention la pérennité demandée est purement une question de service et n'est pas inhérente à un objet, ni conféré
par une syntaxe de nommage particulier. Maintenir la pérennité du lien vers la localisation de la ressource est de la
responsabilité du déposant ou du créateur de l'identifiant.

#### Pourquoi citer les données ?
Herbert Gruttemeier illustre ses propos par des exemples de jeux de données exposés et cités dans différents entrepôts. Il présente la position « officielle » des éditeurs sur l'accès aux données de la recherche et s'attarde sur le type de données et de ressources concernées par l'attribution de DOI.

Data Cite propose un certain nombre de services (création de différents formats de citation pour les DOI, exposition des métadonnées, schéma de métadonnées DataCite et un environnement de test) que l'auteur détaille. Il est question aussi de « Data Citation Index » et de métrique, de l'importance d'accéder à la découverte des données (principe de moissonnage des métadonnées DataCite), des partenariats avec ORCID, OPENAIR, CODATA, FORCE 11, RDA...

## DataCite : identifiants pérennes pour le partage des données

Herbert Gruttemeier, INIST/CNRSFrédocs2013 - Gestion et valorisation des données de la recherche - 7 au 10 octobre 2013, Aussois

Cette présentation est consacrée au service proposé par DataCite. Herbert Gruttemeier explique pour commencer ce qu'est un DOI, le principe de citation, pourquoi utiliser un DOI, comment le DOI s'inscrit dans le système Handle. Il aborde la question de la qualité des DOI qui nécessite la mise en place d'une politique institutionnelle. La suite de son exposé est consacrée à la présentation de DataCite, Consortium international porté par des institutions locales, créé officiellement à Londres en décembre 2009. Il présente les 26 membres, la structure, les différents rôles qui lui sont assignés (agence d'attribution de DOI et agence de donnée).

Pour en savoir plus sur le DOI de DataCite :

## DOI de DataCite : Système d'identification pour valoriser les données de la recherche,

Mohamed Salah Yahia INIST

Nécessité de publier en identifiant les jeux de données par des « DOI » : présentation vidéo sur les DOI de Datacite
Mohamed Salah Yahia, Institut de l'information scientifique et technique du CNRSSéminaire SIST16 OSU Oreme Montpellier

## 7.4.2 Comment obtenir des DOI ?

Une unité CNRS a la possibilité de souscrire un contrat avec l'INIST du CNRS pour être détenteur d'un préfixe de DOI qui servira à construire et déposer un DOI.

### Workflow d'attribution de DOI par l'Inist-CNRS

Mohamed Salah Yahia Séminaire SIST16 OSU Oreme Montpellier

Cependant dans le paysage national actuel des données environnementales, certaines infrastructures de recherche comme Data Terra seront en charge de fournir des DOI selon les disciplines concernées. Dans le domaine marin le pôle de données Odatis fournit d'ores et déjà un service de fourniture de D.O.I via le site Seanoe.

Il est pratique d'avoir un outil logiciel qui vérifie de façon autonome les métadonnées requises pour obtenir un DOI et fasse la demande directement auprès de Datacite. C'est le cas du logiciel Geonetwork, que nous avons vu précédemment, pour élaborer des catalogues de jeux de données. Dans cette présentation Annick Battais indique comment assigner un D.O.I a des jeux de données en utilisant le logiciel de catalogage Geonetwork.

Utilisation d'un outil de catalogage normalisé ISO19139 comme GeoNetwork pour constituer une « landing page » pour un D.O.I
### 7.4.3 Retour d'expériences d'utilisation de DOI

Philippe Techiné nous indique comment il fournit des DOI sur des données océanographiques grâce à un contrat passé avec l'INIST du CNRS qui, en tant que membre de DataCite, peut fournir et attribuer des DOI. Il passe en revue les métadonnées obligatoires et la landing page qui est constituée.

#### Mise en place d'un DOI sur les données d'un réseau d'observations océanographiques

Philippe Téchiné, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales Journée SIST16 Montpellier

#### Création de DOI sur les données et produits grillés du Service National d'Observation SSS

Philippe Téchiné, Laboratoire d'études en Géophysique et océanographie spatiales Journée SIST18 OVSQ

Juliette Fabre et Olivier Lobry nous indiquent leur solution pour attribuer des DOI aux jeux de données du Service National d'Observation « Karst ».

#### Retour d'expérience sur l'attribution de DOI à l'OSU OREME.

Juliette Fabre, OSU OREME - Olivier Lobry, OSU OREME Journée SIST16 Montpellier

— Établissement de DOI sur des requêtes dynamiques sur des Bases de données Dans l'atelier traçabilité organisé par RBDD en novembre 2018, MC Quidoz avait traité la possibilité de mettre un identifiant pérenne sur une requête SQL vers une base de données, pour la rejouer. C'est d'ailleurs une des recommandations de RDA.

#### identifiant pérenne sur une requête SQL vers une base de données

MC Quidoz, atelier traçabilité RBDD 2018

Sophie Pamerlon rappelle les définitions des identifiants uniques et persistants, puis présente le « Integrated Publishing Toolkit » (IPT) mis en place par le GBIF Global Biodiversity Information Facility) dans le domaine de la biodiversité et ses nouvelles fonctionnalités, en particulier l'attribution de DOI lors de la publication d'un jeu de données.

#### Le GBIF et les identifiants persistants : Application des DOI aux jeux de données

Sophie Pamerlon (Système mondial d'information sur la biodiversité - Global Biodiversity Information Facility), 2015RBDD
## 7.5 Les entrepôts de données

Dans un contexte de science ouverte, les acteurs de la recherche s'accordent aujourd'hui pour considérer les données de la recherche comme des produits de la recherche et appellent à mieux les gérer et à les partager. Le partage des données et des connaissances, mais également le partage des logiciels, des méthodes et des processus n'ont de réel bénéfice que s'ils sont accompagnés en amont par une gestion rigoureuse et de qualité des données, basé sur des principes clairs et consensuels.

Les enjeux liés à la gestion et au partage des données de la recherche nécessitent des outils appropriés communément appelés « Entrepôts de données ». Mais qu'est-ce qu'un entrepôt de données et quelles en sont les principales caractéristiques ? Comment les entrepôts de données contribuent-ils à la gestion et au partage des données ?

Qu'est-ce qui différencie un entrepôt de données d'une base de données classique dans le contexte de l'ouverture des données ? Quels services peut-on attendre d'un entrepôt de données aux différentes étapes du cycle de vie de la donnée ? Comment trouver et choisir un entrepôt de données ? Un certain nombre de ces questions relatives aux entrepôts ont été abordées lors d'une journée de type Hackaton intitulée « entrepôts de données, comment améliorer le dépôt et le partage des données de la recherche ? ». Cette journée consacrée aux entrepôts de données a permis de cerner les fonctionnalités que l'on se doit d'attendre d'un entrepôt de données FAIR et les conditions d'utilisation de ce type de service.

Au terme de cette journée, un document « FAQ » a été rédigé répondant aux questions les plus fréquentes que l'on se pose sur le dépôt de données. Cette FAQ est la synthèse des échanges qui se sont tenus lors de l'hackathon « Comment améliorer le dépôt et le partage de données de recherche ? ». Elle est enrichie régulièrement des discussions sur la liste "données".

On y répond à des questions fréquentes concernant les entrepôts comme :

- Qu'est-ce qu'un entrepôt de données ?

- Comment choisir un entrepôt ?

- Quels sont les critères à prendre en compte pour sélectionner un entrepôt ?

- etc.

Laurent Pelletier de l'INIST, dans une présentation générale sur les entrepôts de données, revient sur les différentes définitions des données, les métadonnées et les principes FAIR. Il explique pourquoi et comment partager les données et comment les entrepôts de données sont impliqués dans ce partage. Il présente les différents types d'entrepôts, les différentes fonctionnalités et les critères de choix pour un entrepôt.

### Les entrepôts de données,

Laurent PELLETIER, INIST ANF rBDD du 5 au 7 novembre 2018 à Sète

Dans cette présentation complète, Jean-Christophe Desconnets passe en revue les rôles, les fonctionnalités et les domaines d'utilisation des entrepôts de données :

### Les entrepôts de données : Ou comment rendre les données trouvables, accessibles et réutilisables ?

Jean-Christophe Desconnets Séminaire SIST2020 OSU Lyon

### Les entrepôts de données : pierre angulaire du partage des données de la recherche

Ester Dzale Yeumo (INRA) participer à l'organisation du management des données de la recherche : gestion de contenu et documentation des données - 2016 Paris

### Les entrepôts de données de recherche
Sylvie Cocaud (INRA) Participer à l'organisation du management des données de la recherche, gestion de contenu et documentation des données - 2017 Vandoeuvre-lès-Nancy

## 7.5.1 Vers des entrepôts de données de confiance ou certifiés

Dans le but de pouvoir etre pérennisées et réutilisées, les données ont intérêt à être déposées dans des entrepôts. Déposer des données dans des entrepôts nécessite un certain nombre de prérequis pour assurer la qualité des données déposées :

- favoriser le dépôt des données dans des formats ouverts interopérables,

- avoir des données validées et présentant un code renseignant sur la qualité des données,

- avoir des métadonnées descriptives bien renseignées et faisant partie d'un thesaurus identifié.

Il est également nécessaire de se préoccuper de la qualité des entrepôts que l'on va choisir pour y déposer les données. Pour être dignes de confiance, les entrepôts doivent également répondre à certains prérequis et spécifications qui, si besoin, peuvent amener à une certification.

Dans le cadre du séminaire du réseau SIST20, Aude Chambodut a présenté les fonctionnalités « TRUST » qui permettent d'avoir confiance dans un entrepôt, et en quoi consiste l'intérêt d'une certification « Core Trust Seal » . Comme Le Plan national pour la Science ouverte , elle nous rappelle que : « rendre les données FAIR tout en les préservant sur le long terme nécessite d'avoir des entrepôts fiables, dotés d'une gouvernance et de cadres organisationnels durables, d'une infrastructure fiable et des politiques globales soutenant des pratiques approuvées par la communauté ».

### « Pourquoi et comment aller vers la certification Core Trust Seal ? »

vidéo : Aude Chambodut Séminaires SIST20

CoreTrustSeal est un organisme communautaire sans but lucratif qui promeut le développement d'infrastructures de données durables et fiables et spécifie les critères de conformité qui permettent de certifier un entrepôt.

La Research Data Alliance recommande les critères de conformité de Core trust Seal, qui spécifient un entrepôt de confiance.

S'ils ne sont pas certifiés, les entrepôts de confiance devraient, a minima, respecter les 5 principes TRUST : transparence (Transparency), responsabilité (Responsibility), orientation vers l'utilisateur (User focus), durabilité (Sustainability) et technologie (Technology).

- Transparence : La transparence signifie que la gestion de l'entrepôt doit etre vérifiable par des preuves accessibles au public.

- Responsabilité : La responsabilité implique de fournir toutes les garanties d'intégrité des données, de fiabilité et de pérennité de l'entrepôt.

- Orienté utilisateur : implique de veiller aux attentes des utilisateurs en matière de dépôt de données.

- Durabilité : demande à ce que les collections de données soient préservées sur le long terme.

- Technologie : implique de fournir l'infrastructure et les capacités nécessaires pour obtenir des services sécurisés, pérennes et fiables.

Les principes TRUST donnent aux utilisateurs l'assurance qu'ils bénéficient d'entrepôts sûrs avec des moyens durables.
### 7.5.2 Entrepôts en SHS

En sciences humaines et sociales, NAKALA est un service proposé par l'infrastructure de Recherches « Huma-Num » pour déposer, documenter et diffuser les données de la recherche. Il permet de rendre les données interopérables et de diffuser très simplement, dans des publications électroniques, les données déposées dans NAKALA.

L'entrepôt de données de recherche NAKALA, est destiné à accueillir, conserver et rendre visibles et accessibles les données de recherche selon les principes FAIR. Il permet d'enregistrer des données numériques de tout type (fichiers texte, son, images, vidéo), de les décrire en vue de les exposer et les rendre réutilisables et citables. Ainsi le dépôt de données dans NAKALA va offrir des services sur plusieurs étapes du cycle de vie de vos données, sur la préservation, la publication et la réutilisation. Le service NAKALA offre deux niveaux de préservation :

- Un niveau par défaut qui est mis en pratique dès lors qu'une donnée est enregistrée dans NAKALA. La donnée est décrite, contextualisée et stockée de manière sécurisée. Au titre de la préservation, déposer et décrire ses données dans NAKALA apporte la garantie d'une conservation des données dans un environnement sécurisé. Accompagnée d'une description, elle apporte aussi une conservation au niveau intellectuel garantissant sa compréhension à long terme.

- Les données peuvent être organisées et regroupées dans des collections qui elles mêmes peuvent être décrites et identifiables. Le projet NAKALA_Press permet de présenter de façon personnalisable vos collections en complément des pages de recherche et de consultation disponibles directement dans NAKALA.

On trouvera ci dessous les présentations nécessaires pour utiliser l'entrepôt nakala :

- Un tutoriel pour deposer et documenter ses données dans nakala

- Utilisation de nakala pour deposer et diffuser les données de l'recherche

- Pour découvrir pas à pas l'interface de NAKALA ainsi que les modalités de l'authentification

### 7.5.3 Déposer/Publier dans des entrepôts institutionnels

**Déposer dans des Entrepôts.. lesquels ? comment ?**

Il existe beaucoup d'entrepôts de données, de nature et de qualité différentes. Certains sont des entrepôts Institutionnels (Portail Data INRAE, DataSuds, Didomena, ...), d'autres sont thématiques (PANGAEA pour les données environnementales, SEANOE spécifique aux données marines ...) ou généralistes (Dryad, Zenodo, ...). Pour aider à trouver et à choisir un entrepôt, des catalogues sont disponibles : https://cat.opidor.fr/, https://www.re3data.org/ et https://fairsharing.org/databases/. Des entrepôts spécifiques peuvent être suggérés (ou imposés) par le journal dans lequel on dépose un article, mais aussi par le financeur, le consortium du projet ou l'institution dans laquelle on travaille. Il est conseillé de vérifier si l'établissement dans lequel on travaille a mis en place une politique de partage de données et de s'y référer pour éviter la dispersion des données tous azimuts.

### 7.5.4 Les Infrastructures de Recherche nationales

Le ministère de l'Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Innovation tient à jour la liste officielle des Infrastructures de Recherche nationales.

## 7.6 Publier un « Datapaper » pour valoriser et expliciter les données

Le data paper est un article scientifique sur les données : il permet de décrire un jeu de données de recherche (data, dataset), à l'aide d'informations plus précises et détaillées que celles qu'on peut trouver dans un « plan de gestion de données » (DMP), notamment en insistant sur :

- Les aspects méthodologiques,

- la qualité des données et de leur méthode de collecte et de traitement,

- l'originalité et la portée de ce jeu de données, ainsi que leur potentiel pour des utilisations futures (arguments décisifs pour l'acceptation de la publication),
— l'accès au jeu de données, dans un fichier attaché ou par un lien pérenne (URL, DOI) vers un entrepôt où le jeu est déposé et accessible.

On ne confondra pas les informations fournies par un data paper, avec celles qu'on l'on donne lorsqu'on rédige un Plan de Gestion de données. Ce sont des informations différentes **nous en parlons dans une FAQ**

Publier un data paper permet de :

— valoriser les données,

— faciliter leur réutilisation,

— leur apporter de la visibilité,

— les rendre plus facilement repérables et citables ; le data paper étant une publication citable, au même titre que tout article scientifique, il met en valeur ses auteurs en tant que créateur de données et permet la traçabilité des citations et des réutilisations.

Un data paper est une publication scientifique. Comme un article scientifique, il est validé par des « reviewer ». Mais c'est un article scientifique qui se distingue des articles présentant des résultats de recherche en plusieurs points :

— Il est centré sur un jeu de données et il a pour finalité de le décrire.

— Il se distingue d'un article scientifique traditionnel par le fait qu'il ne comporte pas d'hypothèses, ni d'interprétation, ni de discussion de résultats, ni de conclusions sur une question de recherche scientifiques

Selon les journaux et les communautés, la portée du « peer review » va varier. Certains vérifient uniquement la cohérence et la qualité de la description du jeu de données, d'autres évaluent les données elles-mêmes. Il est donc important de prendre en compte les politiques des revues par rapport aux données<fnref n="1" />.

La différence est plus délicate lorsqu'il s'agit de comparer un data paper et un article contenant des « *supplementary data* » qu'il décrit. Là en effet, les distinctions ne sont pas toujours claires, surtout du fait du manque de recul car ce sont des pratiques récentes et toujours émergentes. Certains data paper sont très très bref et ne vont pas beaucoup plus loin que ce qu'on trouve dans la fiche accompagnant le jeu de données dans l'entrepôt, d'autres sont beaucoup plus complexes et jouent plus profondément la carte de la réutilisation en tentant d'expliciter les implications des jeux de données et des traitements subis.

Le data paper est publié, en libre accès, sous la forme d'un article examiné par les pairs dans une revue scientifique classique publiant différentes formes d'articles, dont des data papers, ou dans un data journal, c'est-à-dire une revue contenant exclusivement des data papers.

Il n'existe pas, à ce jour, de *catalogues ou de répertoires* à proprement parlé, mais nous recommandons la consultation de ces listes de liens génériques :

— CIRAD,

— Forschungsdaten,

— Datashare et dans le domaine de la

— bio-diversité.

Après avoir expliqué pourquoi le GBIF et l'éditeur de revues PENSOFT ont proposé le concept de data paper, Sophie Pamerlon en explique les avantages et comment les outils du GBIF facilitent la rédaction d'un datapaper en biodiversité à travers quelques exemples concrets.

## Data papers : Une incitation à la publication de données sur la biodiversité,

Sophie Pamerlon : Système mondial d'information sur la biodiversité - GBIF Global Biodiversity Information Facility

On trouvera de nombreuses informations sur la création et l'évaluation de Data papers dans le Webinaire intitulé « DataPaper : une incitation à la qualification et à la réutilisation des jeux de données » organisé par l'«Atelier Données » du groupe de travail Données inter-réseaux de la MITI.

Sophie Pamerlon présente les avantages de publier un datapaper, ainsi que deux outils de rédaction de datapaper :

— IPT (Integrated Publishing Toolkit) qui facilite le remplissage des métadonnées et la production automatisée d'un manuscrit de Data Paper

<footnote n="1">1. https://datascience.codata.org/articles/10.5334/dsj-2020-005/</footnote>
— ARPHA : Outil de rédaction qui facilite la mise en page, la soumission, le processus de relecture, la publication, l'hébergement et l'archivage d'articles scientifiques.

Exemple d'intégration du data paper à un workflow de publication de jeux de données : l'outil intégré de publication (IPT) du GBIF/ Retour d'expérience d'un producteur de data paper

Vidéo : Sophie Pamerlon, GBIF France – USM Patrimoine naturel

Pour se faire une idée d'un exemple de datapaper, Annegret Nicolai nous présente un exemple de datapaper du projet bioBlitz et les avantages et inconvénients qu'elle y trouve :

BioBlitz 2017 à la Station Biologique de Paimpont – un data paper de science citoyenne

Vidéo : Annegret Nicolai, (Univ. Rennes 1 – UMR ECOBIO, Station Biologique de Paimpont)

Dans sa présentation, Clémentine Cottineau nous indique quels sont les principes et le processus d'évaluation d'un datapaper pour la revue Cybergeo : Retour d'expérience et difficultés rencontrées. On trouvera sur cybergeo un exemple de recommandations aux auteurs pour un datapaper.

Évaluer un data paper : retour d'expérience de la revue Cybergeo

Vidéo : Clémentine Cottineau, CNRS – Centre Maurice HalbwachsDenise Pumain, Univ. Paris 1 – UMR Géographie-CitésChristine Kosmopoulos, CNRS – UMR Géographie-Cités

Victor Gay nous présente un retour d'expérience de rédaction d'un datapaper publié sur HAL selon le modèle de la revue Scientific Data. Il nous présente la production d'un data paper du point de vue d'un chercheur. Après avoir exposé sa recherche et les données produites, il explique pourquoi il a décidé de rédiger un data paper, la manière dont il s'y est pris pour le dépôt des données et la rédaction, avant de revenir sur les choix de dissémination et le rôle des métiers de l'accompagnement de la recherche dans l'ensemble du processus.

Retour d'expérience d'un producteur de data paper

Vidéo : Victor Gay, Univ. Toulouse 1 – École d'Économie de Toulouse

Joachim Schöpfel, propose une synthèse des différentes communications du webinaire en indiquant qu’un data paper fournit l’information « on the what, where, why, how and who of the data ». Il revient ainsi sur l’intégration des data papers dans les pratiques des communautés, leur diversité de forme, leurs objectifs, leur évaluation, leur impact, le rôle des différents métiers de la recherche dans leur production, pour finir sur les perspectives en la matière et ouvrir ainsi sur des échanges avec les participants.

Synthèse du webinaire et échanges

Vidéo : Joachim Schöpfel, Université Lille 3 – GERiiCO

En guise d'exercice de conclusion, Wilfried Heintz nous fait part de sa conception d'une gestion pérenne des données scientifiques, en reliant nos différentes actions depuis l'étape initiale de la rédaction d'un DMP (Plan de gestion des données) jusqu'à la publication d'un DataPaper :

Du Plan de Gestion des Données au Datapaper : suivi des données scientifiques tout au long de leur cycle de vie

Wilfried Heintz, UMR 1201 DynaforSéminaire SIST18 Observatoire Versailles
## Gestion pérenne des données scientifiques : du plan de gestion de données au datapaper.

Wilfried Heintz, UMR 1201 DynaforStorage Day 2018, Paris.

## 7.7 Publier des données grâce au web des données et au web sé-mantique

Selon Wikipedia, « le Web sémantique est une extension du Web standardisée par le World Wide Web Consortium (W3C). Ces standards encouragent l'utilisation de formats de données et de protocoles d'échange normés sur le Web, en s'appuyant sur le modèle Resource Description Framework (RDF). Le Web sémantique est par certains qualifié de web 3.0.»

Selon Wikipedia, « le Web des données (linked data, en anglais) est une initiative du W3C (Consortium World Wide Web) visant à favoriser la publication de données structurées sur le Web, non pas sous la forme de silos de données isolés les uns des autres, mais en les reliant entre elles pour constituer un réseau global d'informations.»

Tim Berners-Lee (inventeur du Web et directeur du W3C), qui supervise le développement des technologies communes du Web sémantique a défini le web sémantique comme « une toile de données, données qui peuvent être traitées directement et indirectement par des machines pour aider leurs utilisateurs à créer de nouvelles connaissances ».

### Rendre nos Données accessibles et interopérables sur le Web,

Franck Michel (I3S - UMR 7271, CNRS - Univ. Nice Sophia), 2015mots-clés : SPARQL, web sémantique, RDF, SKOS, OWLAction nationale de formation RBDD 2015

Rendre les données interopérables sur le web est le sujet essentiel de cette présentation très complète. Après avoir posé le contexte, Franck Michel développe le sujet en déroulant le plan suivant :

- The Web of Data and the Semantic Web

- Create, reuse and link vocabularies

- Populate the Web of Data

- Publish Linked Open Data on the Web

Il détaille le modèle RDF (Resource Description Framework) du W3C, puis, le langage de requêtes SPARQL. Il explique ensuite le standard SKOS (Simple Knowledge Organization System) utilisé pour représenter les vocabulaires contrôlés, les taxonomies et thesauri. Il termine en montrant comment publier des données ouvertes sur le web.

### Atelier « Mise en place d'un SPARQL EndPoint. Servir du RDF via HTTP avec Jena et Fuseki »

Wilfried Heintz (Unité Mixte de Recherche « Dynamiques et écologie des paysages agriforestiers »), 2015

Cet atelier technique est organisé selon le plan suivant :

- Présentation de l'outil Jena

- Prérequis et préparation du serveur

- RDFizer les métadonnées ou les données

- Installation de Fuseki

- Exemples d'exploitation du Sparql Endpoint

Tous les éléments exposés dans ce chapitre sont nécessaires et importants pour mettre en place une bonne publication et diffusion des données de la science.
# CHAPITRE 8

## Conclusion

La rédaction de ce guide a été motivée d'une part, par les évolutions récentes liées aux problématiques de gestion des données de la recherche dans le cadre d'une science ouverte, et d'autre part, par le regroupement et la réflexion interdisciplinaire des membres de réseaux de la MITI et d'Intituts CNRS.

Les réseaux métiers sont en effet particulièrement actifs et investis dans la veille technologique et la diffusion de savoirs nécessaires pour une bonne gestion FAIR des données. Grâce à leurs actions ils constituent le relais nécessaire pour diffuser les bonnes pratiques utiles pour le travail dans les laboratoires. En ce sens à travers les multiples séminaires et formations et ANF qui ont été organisés, on peut dire qu'ils sont vecteurs de bonnes pratiques et de diffusion du savoir dans la gestion des données de la recherche.

Eu égard au travail de soutien important dans la gestion des données, le groupe « Atelier Données » créé via la MITI a estimé intéressant et nécessaire de rendre compte des compétences et expertises présentes dans nos réseaux, sous la forme d'un guide de bonnes pratiques inhérentes aux données de la recherche.

Du fait des différentes approches, outils, concepts et vocabulaires entre nos différents métiers, nous avons retenu la solution fédératrice de relier nos actions aux étapes communément admises du « cycle de vie des données » auquel nous avons également ajouté une étape « Imaginer et Préparer » et « concevoir planifier », en les distinguant, pour bien prendre en compte les phases préparatoires de planification d'un projet. L'intérêt de cette représentation est de bien montrer toutes les étapes nécessaires pour aboutir à une publication des données, et les rendre réutilisables. Ainsi les données de la recherche pourront être mises à profit dans d'autres projets.

Le cycle de vie doit assurer aux données les meilleures conditions pour leur utilisation, leur archivage pérenne, et leur réutilisation pour d'autres besoins et d'autres projets que ceux pour lesquels elles ont été initialement constituées.

Outre des différences méthodologiques liées aux disciplines qu'on retrouvera dans les étapes 3 (collecter), 4 (traiter), 5 (analyser), les réseaux se retrouvent sur des concepts communs dès lorsqu'il faut préparer un projet (étapes 1,2), préserver les données (étape 6) ou publier et diffuser les données (étape 7).

L'originalité de ce document est qu'il rassemble la majeure partie de la production des réseaux métiers de ces dernières années, dans le cadre de la gestion des données de la recherche.

Ce document est donc un condensé des actions menées autour de la gestion des données de la recherche. Il est le fruit d'un travail collaboratif qui a consisté à collecter, sélectionner et mettre à disposition des ressources vers les actions phares des réseaux métiers, enrichis d'informations et de conseils.
Ce guide n'a pas la prétention d'être exhaustif, mais il illustre les thèmes de fort intérêt de ces dernières années menés par les réseaux métiers qui s'inscrivent dans la politique nationale liée à la science ouverte. Il sera complété au fil du temps par d'autres thèmes et actions d'intérêt organisés par les réseaux.

Les pratiques et conseils cités dans ce guide ne se substituent pas aux recommandations présentées par les agences de financement, les établissements, ou les instituts, ..., mais sont là pour éclairer, accompagner les personnels de la recherche en charge de la gestion des données.

Il est clair désormais qu'il faut considérer la gestion de données comme une tâche à part entière dans les projets de recherche. On doit désormais anticiper comment les données seront acquises/collectées, stockées, diffusées et bien entendu respecter les réglements de manière à « ouvrir les données autant que possible, les fermer autant que nécessaire.

Le lecteur aura par ailleurs connaissance des infrastructures existantes. Il pourra se positionner sur les pratiques utilisées en fonction de sa discipline, et enfin faire appel et se rapprocher des réseaux métiers pour l'aider à une bonne gestion des données.

Nous espérons à travers ce guide apporter notre pierre à l'édifice pour une meilleure prise en compte du travail, consacré aux données de la recherche, pour qu'elles puissent être accessibles, bien documentées, réutilisables et donc réutilisées dans le cadre de la science ouverte.
# CHAPITRE 9

## Glossaire

**Archiver** : l'archivage consiste à ranger un document dans un lieu où il sera conservé pendant une période plus ou moins longue et d'y associer les moyens pour réutiliser les données : la réutilisation se faisant en ajoutant de l'intelligence à la sauvegarde. Le contenu des documents archivés n'est pas modifiable. Par contre le contenant (format) des documents archivés peut être modifié (pour éviter l'obsolescence logicielle).

**DMP (PGD)** : un « DMP » est un « Data Management Plan ». Sa traduction française est « PGD » pour « Plan de gestion de données ». Un Plan de Gestion de données est un document formel, établi en début de projet qui formalise la manière dont seront gérées les données à différents points de vue : stockage, permissions d'accès, sécurité etc.

**Pérenniser** : ce verbe est souvent utilisé à la place de préserver quand on pense archivage pérenne. L'archivage pérenne a pour fonction d'assurer la conservation à long terme des données, leur accessibilité tout en préservant leur intelligibilité, comme rendre accessible en lecture des données immuables (archives de documents administratifs, données de mesures expérimentales, résultats de simulations coûteuses à produire, etc.).

**Préserver** : cette action fait référence au fait de garantir, protéger, mettre à l'abri, sauver d'un dommage ou d'une destruction (cf. notion de sauvegarde) et au fait de tenir dans le même état, en bon état (intelligible). Elle fait aussi référence à la notion de permanence dans le temps (cf. notion d'archivage). Le synonyme « conserver » est utilisé quand il est fait référence à une politique.

**Sauvegarder** : la sauvegarde consiste à dupliquer les données sur un support numérique externe à celui où elles sont stockées. L'objectif est de pouvoir les retrouver en cas de perte ou de dégradation de l'organe de stockage. Il s'agit d'une sauvegarde octet par octet dans une perspective de court ou de moyen terme. La recherche de la préservation de l'intelligibilité des données n'est pas un élément pris en compte.

**Stocker** : c'est l'étape première qui consiste à déposer les données sur un support numérique pour les rendre accessibles. Cela peut être un ordinateur personnel, un disque partagé ou tout autre organe de dépôt. Le stockage permet d'assurer la continuité de l'exploitation sur du court terme. A ce stade, la donnée n'est ni sauvegardée et ni sécurisée.
# CHAPITRE 10

## Infrastructures

Le paysage des infrastructures destinées à la recherche scientifique est vaste. Cette section est destinée à la présentation d'infrastructures européennes, nationales, thématiques dans différents domaines. Cette liste n'est bien sûr pas exhaustive et sa caractéristique principale est d'être alimentée par les présentations qui ont été réalisées au cours des événements organisés par les réseaux métiers. Ces exposés ciblent donc en général le public de ces réseaux.

### 10.1 Infrastructures Européennes

Ces infrastructures font régulièrement l'objet de présentations qui permettent de comprendre leur organisation, leur mode de fonctionnement, et de suivre leurs évolutions.

#### 10.1.1 European Open Science Cloud (EOSC), Infrastructure Européenne pour la science ouverte (en cours de montage)

Le cloud européen EOSC a été abordé par Volker Beckman, chargé de mission CNRS-EOSC et Directeur adjoint scientifique Calcul et Données IN2P3/CNRS, lors des JCAD 2019. Il explique comment concrètement les chercheurs peuvent utiliser EOSC, et fait le point sur les principales questions que vous vous posez peut-être sur EOSC : Qu'est ce que EOSC ? Où en est-on et quelles sont les prochaines étapes ? Comment puis-je contribuer et/ou bénéficier ? EOSC en France. Il présente la stratégie européenne d'élaboration de ce Cloud européen lancé en 2016, qui offre aux chercheurs des services, l'accès à des données et à d'autres ressources fournies par des infrastructures de recherche publiques nationales, régionales et institutionnelles en Europe. Partant des nombreux appels à projets qui ont été lancés pour construire ce cloud (EOSCPilot, EOSC-hub, EOSC-Pillar, etc.), il expose les possibilités de collaboration. Depuis 2019, une structuration se met en place : une gouvernance temporaire et une implication forte des ministères nationaux comme têtes de file des communautés scientifiques impliquées. Ces travaux préparatoires devraient déboucher sur d'importantes opportunités de financement dans le « Horizon Europe Work Programme ». Le lien avec l'infrastructure nationale France Grilles est également décrit.

EOSC a fait l'objet d'une journée spéciale au CNRS en janvier 2020. Cette journée a en particulier permis de faire le point sur l'implication française dans le projet à travers plusieurs exemples. Une journée nationale EOSC-France aura lieu en février 2021.
Plus récemment dans le cadre de l'atelier Dialogu'IST, Réseau Renatis, le 9 juillet 2020, une autre présentation de Volker Beckman a fait le point sur l'European Open Science Cloud (EOSC), opportunités pour la recherche en France.

Enfin, lors des JCAD 2020, Volker Beckmann a présenté dans « EOSC en France: défis et opportunités. » (vidéo) les prochaines étapes prévues.

### EOSC en France : défis et opportunités.

Vidéo : Volker Beckmann, Chargé de mission EOSC France pour le ministère.JCAD 2020

EOSC est ouvert à la participation de fournisseurs de services, que ce soit des services de stockage ou de traitement de données ou encore des services de publication. Différents projets européens successifs ont pour objectif de préparer EOSC. Dans le cadre du projet EOSC-Pillar, une enquête internationale a été menée dans cinq pays (Allemagne, Autriche, Belgique, France et Italie) pour connaître l'état des Infrastructures de Recherche, e-infrastructures, universités et organismes financeurs par rapport à une éventuelle participation à EOSC. Un aperçu des résultats de cette enquête a été présenté lors des JCAD 2020.

### Que nous apprend l'enquête du projet européen EOSC-Pillar ?

Vidéo : Geneviève Romier, Centre de Calcul de l'IN2P3, CNRSJCAD 2020

## 10.1.2 Infrastructure Européenne EGI (infrastructure proposant différents services basés sur des infrastructures grille et cloud), egi.eu

L'infrastructure EGI a été présentée de façon complète en 2018 lors des JCAD, Journées Calcul et Données : la fédération, les participants, le catalogue de services, les utilisateurs, le positionnement dans EOSC. Le projet EOSC-Hub qui participe à la construction d'EOSC est également détaillé. C'est la présentation à consulter si vous souhaitez savoir ce qu'est EGI.

### EGI, the EOSC and the Hub

Vidéo EGI, the EOSC and the Hub Yannick Legré, directeur de la fondation EGIJCAD 2018

— Pour compléter, vous pouvez aussi consulter une présentation plus détaillée de son mode de fonctionnement

Une présentation des évolutions a eu lieu en 2019 avec un focus sur quelques services EGI - Check-in, Cloud, Stockage, Notebooks, Application on Demand - et quelques communautés utilisatrices.

### Update about EGI and services to support user communities and Federation's participants

Vidéo : Baptiste Grenier, fondation EGIJCAD 2019
## 10.2 Infrastructures Nationales

CAT OPIDOR recense les services dédiés aux données de la recherche en perspective du cycle de vie des données et par type de service. Ce catalogue se présente sous la forme d'un wiki, n'hésitez donc pas à le compléter si besoin.

Les présentations détaillées de différentes infrastructures et de leurs services citées ci-dessous peuvent vous permettre à la fois de découvrir le large paysage de l'offre en Europe et en France mais aussi de vérifier rapidement si les critères de votre projet peuvent être remplis par les différentes infrastructures et leurs offres de services.

### 10.2.1 Infrastructures de travail collaboratif

Dans la phase de montage de projet, il convient de choisir et de mettre en place des outils de gestion de projets tels que :

- des listes de discussion fournies par un service de gestion de listes,

- des outils de partage de documents et de données dans des dossiers partagés en réseau ou de type « service de cloud »,

- une plate-forme de gestion de projet de type « redmine » ou autre.

Pour cela il est utile de connaître les possibilités et ressources internes à l'unité et celles fournies par l'institution ou des partenaires extérieurs : université, CNRS, Renater, etc...

### 10.2.2 Infrastructures de traitement de données, calcul, stockage

De nombreuses infrastructures offrent des services à la communauté scientifique. Il convient de choisir celles qui conviennent le mieux pour chaque projet.

**Infrastructure France Grilles, www.france-grilles.fr**

Le catalogue de services de France Grilles propose des services de traitement de données qui s'appuient sur une infrastructure de grille et une infrastructure cloud ainsi que des services de stockage de données. L'ensemble est interconnecté permettant aux données stockées d'être traitées grâce aux services grille et cloud.

Un poster présente le service de stockage de France Grilles :

**FG-iRODS : un service de gestion de données pour les communautés scientifiques à l'échelle nationale et européenne basé une infrastructure fédérée**

Emmanuel Medernach, Jérôme Pansanel, Raphaël Flores, Christine Gondrand, Patrick Moreau, Vincent Negre, Genevieve RomierJCAD 2019

**Un autre poster a pour objet le cloud France Grilles : FG-Cloud : the French Academic Cloud for Scientific computing**

Groupe FG-CloudJCAD 2018

Il est aussi important de se faire une idée à travers des retours d'expérience réalisés par des collègues. En voici quelques exemples récents :

Le projet Phénomène, Infrastructure nationale de phénomène végétale, regroupe sur neuf sites des plateformes expérimentales de phénotypage haut-débit (champ, serre, omique). Un système complet a été mis en place pour ce projet, système qui s'appuie sur les services FG-iRODS et FG-Cloud.
# Déploiement de la plateforme de traitement des données phénotypage haut débit 4P sur l'infrastructure France Grilles

Vidéo : Vincent Negre, Eric David, Philippe Burger, Romain Chapuis, Boris Adam, Anne Tireau, Patrick Moreau, Antony Tong, Samuel Thomas, Gallian Colombeau, Pascal Neveu, Jérôme Pansanel, Frédéric Baret, Marie WeissJCAD 2019

## Centres de calcul de GENCI

Les plateformes de calcul intensif nationales, ainsi que leurs évolutions, sont régulièrement présentées par l'opérateur GENCI (Grand Equipement National pour le Calcul Intensif). GENCI et ses trois centres nationaux fournissent des moyens de calcul de niveau « Tier 1 » pour les utilisateurs nationaux :

- Ainsi, lors des JCAD 2019 a été abordé le supercalculateur Jean Zay dont une partie est dédiée à l'Intelligence Articficielle (IA).

- La présentation de GENCI aux JCAD 2018 propose une approche plus générale et introduit également l'écosystème national des mésocentres, et les projets européens liés au calcul intensif.

- Une présentation plus récente de GENCI aux JCAD 2020 présente aussi des résultats obtenus sur le supercalculateur Jean Zay.

## Actualité GENCI

vidéoPhilippe Lavocat représenté par Elise Quentel et Jean-Philippe Proux, GENCIJCAD 2019

## GENCI, une TGIR active au niveau régional, national et européen.

Vidéo : Stéphane Requena, Directeur innovation et technologie, GENCI.JCAD 2020

## Infrastructures des mésocentres et centres régionaux, quelques exemples

Au niveau régional et local, les mésocentres de calcul fournissent des ressources et un accompagnement de proximité plus souple et en général plus facile d'accès que les ressources nationales.

Une présentation réalisée en 2017 fait un retour sur les mésocentres au cours des dix dernières années.

Les mésocentres ont fait l'objet de présentations régulières, à la fois techniques et organisationnelles, lors des journées mésocentres organisées jusqu'en 2017 par le réseau Calcul :

- Journée mésocentres 2016

- Journée mésocentres 2017

De nombreux mésocentres ont participé à l'equipex Equip@Meso coordonné par GENCI et qui a fait l'objet par exemple, lors des JCAD 2018, d'un poster d'Elise Quentel de GENCI, qui synthétise les informations

Lors des JCAD 2019, Cyrille Toulet a présenté l'intégration du cloud OpenStack du mésocentre de Lille dans plusieurs fédérations de cloud nationales et internationale. Il explique l'intérêt de ces intégrations et les aspects techniques et donne des cas d'utilisation dans différentes disciplines.

## Intégration d'un cloud OpenStack à plusieurs fédérations de cloud

Vidéo : Cyrille TOULET, Mésocentre de Lille, Université de Lille JCAD 2019

Lors des JCAD 2018, Jérôme Pansanel a présenté la plate-forme SCIGNE de l'Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien de Strasbourg. Cette plate-forme est accessible aux utilisateurs régionaux, nationaux et européens.

## La plateforme SCIGNE : présentation et utilisation du service de Cloud Computing
Vidéo : Jérôme Pansanel, Institut Pluridisciplinaire Hubert Curien, CNRS JCAD 2018

La présentation d'autres centres est disponible sous forme de poster, comme par exemple le Pôle Scientifique de Modélisation Nunmérique (PSMN) de l'ENS de Lyon, le Centre Blaise Pascal de l'ENS de Lyon et le mésocentre CALMIP à Toulouse.

## Qu'est-ce que le PSMN de l'ENS de Lyon ?

Coraline Petit, Cerasela Iliana Calugaru, Micaël Calvas et Loïs Taulelle, Pôle Scientifique de Modélisation Numérique, École Normale Supérieure de Lyon JCAD 2018

## Le Centre Blaise Pascal : de l'hôtel à projets au centre d'essais.

Emmanuel Quemener et Micaël Calvas, Centre Blaise Pascal, École Normale Supérieure de Lyon JCAD 2018

## Mésocentre CALMIP

Mickaël Duval, Nadine Marouzé, UMS 3667 CALMIP - Université de Toulouse, INPT, Université Paul Sabatier, INSAT, ISAE-SUPAERO et CNRS JCAD 2018

Il est aussi possible d'utiliser des ressources fournies par plusieurs mésocentres dans le cadre d'un même projet. Ce retour d'expérience dans le domaine de la chimie en est un témoignage.

## Calculs de chimie quantique distribués entre méso-centres avec Quantum Package

Vidéo : Anthony Scemama, Patrick BOUSQUET-MELOU, Marie-Sophie Cabot, Nicolas RenonJCAD 2019

## Infrastructure pour les expériences à grande échelle en informatique

SILECS, « Super Infrastructure for Large-scale Experimental Computer Science », est dédiée aux expériences à grande échelle en informatique basée sur les infrastructures FIT et GRID'5000. Cette infrastructure, tout en conservant les objectifs de FIT et GRID'5000, vise de nouveaux challenges : Internet des objets - Internet of Things (IoT) et Clouds, nouvelles générations de plateformes Cloud et de piles logicielles (Edge, FOG), applications de Data streaming, gestion de volumes de données importants, mobilité...

### SILECS, une infrastructure pour les expériences à grande échelle en informatique

Vidéo : Frédéric Desprez, Christian Perez, InriaJCAD 2019

Dans la présentation « Slices, towards a Scientific Large-Scale Infrastructure for Computing - Communication Experimental Studies », aux JCAD 2020, est détaillée la proposition d'infrastructure européenne Slices, « Super Infrastructure for Large-Scale Experimental Computer Science », dont l'objectif est de construire sur 15 pays une infrastructure dont SILECS est la partie française.

### Slices, towards a Scientific Large-Scale Infrastructure for Computing - Communication Experimental Studies.

Vidéo : Christian Perez, InriaJCAD 2020
### 10.2.3 Infrastructures régionales de gestion de données

Des initiatives régionales proposent des infrastructures de gestion et valorisation des données pour la recherche.

A Toulouse, le mésocentre CALMIP étoffe son offre de services et construit CALLISTO, une interface pour le partage et l'analyse semi-automatique de données. CALLISTO propose ainsi une aide à la rédaction de Plans de Gestion de Données sur les aspects techniques, une plateforme de partage de données proche des utilisateurs et en lien avec les ressources du supercalculateur pour permettre la réutilisation des données hébergées.

Une présentation du projet a été réalisée lors des JCAD 2019, puis une démonstration a eu lieu lors des JCAD 2020 qui permettent de voir les évolutions.

**CALLISTO : Une interface pour le partage et l'analyse semi-automatique de données.**

Vidéo : Thierry Louge - du mésocentre CALMIP, Toulouse.JCAD 2019

**Partage et analyse semi-automatique de données pour un mésocentre de calcul : fonctionnalités et avancement de CALLISTO pour CALMIP. Suivi de la démonstration de CALLISTO à CALMIP.**

Vidéo : Thierry Louge - du mésocentre CALMIP, Toulouse. JCAD 2020

En Bourgogne Franche-Comté, le projet dat@UBFC a pour objectif la création d'un service de gestion des données de la recherche pour la communauté scientifique de l'Université de Bourgogne Franche-Comté. Ce projet fait le lien entre dat@OSU (Description et référencement des données de recherche de l'OSU THETA) et le datacenter régional UBFC. Il a fait l'objet d'une présentation détaillée aux JCAD 2020.

**Projet dat@UBFC : création d'un service de gestion des données de la recherche pour l'Université de Bourgogne Franche-Comté.**

Vidéo : Sylvie Damy, laboratoire Chrono-Environnement, Besançon. JCAD 2020

### 10.2.4 Les « datalakes » ou « lacs de données »

De nouvelles infrastructures de stockage de grandes quantités de données apparaissent dans le paysage. Plusieurs présentations vous permettront de vous faire une idée sur ce qu'est un Data Lake même si le concept n'est pas encore complètement défini et figé.

Jean-Pierre Gleyze présente le contexte du CNES, quelques applications et leur dimensionnement. Les points de vue des utilisateurs et des administeurs des infrastructures sont exposés, aussi cet exposé intéressera autant les informaticiens que les utilisateurs scientifiques.

**Keynote : Infrastructures de traitement de données : vers un datalake CNES**

Vidéo : Jean-Pierre Gleyze, CNES.JCAD 2019

CEBA, a pour ambition la création d'un « grand » observatoire de l'environnement en Auvergne, unique en Europe. Ce cloud environnemental permettra la gestion des données à tous les stades de leur cycle de vie. Il propose différents services comme un site Web, des outils d'ingestion, un moteur d'indexation, un catalogue de données, des outils de visualisation qui s'appuient sur une infrastructure incluant des bases de données et système de fichiers.

**CEBA, un data lake dédié à l'observation des écosystèmes environnementaux**
**Vidéo** : Francis Ogereau, Vincent Breton, Alexandre Claude, David Grimbichler, Antoine Mahul, Gilles Mailhot, Jérémy Mezhoud, Christine Plumejeaud, Laurent Royer, Estelle Théveniaud, Richard Vandaele, David SarramiaJCAD 2019

Le projet international DOMA n'est pas un projet de DATALAKE ni un produit mais une organisation qui participera à définir ce que sera un DATALAKE. Ses objectifs sont de suivre les avancées et les développements, être un forum de partage d'informations et veiller à l'interopérabilité des différentes solutions de stockage. Une première présentation de DOMA a eu lieu en 2018 et une présentation des évolutions en 2019.

**Projet DOMA : Réflexions et axes de recherche pour les services de stockage de données scientifiques à l'horizon 2025.**

**Vidéo** : Eric Fede, Centre de Calcul de l'IN2P3, CNRSJCAD 2018

**Projet DOMA : Retour sur la première année des études faites autour des futurs services de stockage de données scientifiques.**

**Vidéo** : Eric Fede, CC-IN2P3, CNRSJCAD 2019

### 10.2.5 Infrastructures pour l'information scientifique et technique

L'Institut de l'Information Scientifique et Technique (INIST), unité de service du CNRS déploie ses activités vers un projet d'ingénierie des connaissances qui s'articule autour de 3 axes principaux : « **Analyse et fouille de l'information** », « **Valorisation des données de la recherche** », « **Accès à l'information scientifique** ». Claire François présente ici un **panorama des outils et services proposés aux chercheurs** : portail d'accès aux ressources électroniques (bibCNRS), plateforme d'accès aux archives scientifiques (ISTEX), une suite logicielle de mesure des usages des ressources électroniques (EzPAARSE.EzMESURE) pour faciliter l'accès à l'information scientifique aux chercheurs. Elle présente également les outils de formation à distance et services d'accompagnement tels que Doranum, Conditor, CoRea pour optimiser le partage et l'intéropérabilité des données de la recherche. Et pour finir les outils d'analyse et fouille de l'information scientifique tels que LOTERRE, ISTEX, LODEX ou VISA TM pour créer et gérer la terminologie scientifique et permettre le recueil des données sur les publications et la production d'indicateurs bibliométriques

**Positionnement et offre globale de l'INIST dans le contexte IST en évolution**

Claire FrançoisFredocs 2018 - Démarches innovantes en IST : expérimenter, proposer, (se) réinventer », 2018, Albi

### 10.2.6 Infrastructures pour les logiciels / les codes sources

Le projet **Software Heritage** a pour objectif de collecter, préserver et rendre disponible le code source (et son historique) de tous les logiciels publiquement disponibles. Cette présentation explique le contexte et les motivations qui ont donné lieu à Software Heritage, puis, l'architecture mise en oeuvre.

**Software Heritage : source code archival and analysis at the scale of the world**

vidéoStefano Zacchiroli, InriaJCAD 2019
### 10.2.7 Infrastructures thématiques

Des portails nationaux et européens organisés autour d'une thématique scientifique existent par ailleurs. Ils donnent accès à des pôles de données qui fédèrent dans différentes disciplines, des activités de gestion et valorisation des données.

Au sein de l'infrastructure de recherche « Data Terra » on trouve par exemple Odatis qui est un pôle de données et de services pour l'océan, Theia, une infrastructure de données et de services dédiée aux données spatiales d'observation de la terre, Aeris qui s'intéresse aux données et services pour l'atmosphère mais aussi Form@ter ou PNDB (Pôle National de Données de Biodiversité).

Les projets de recherche au sein de ces infrastructures ont donné lieu à des retours d'expériences qui témoignent de spécificités disciplinaires dans la gestion des données de la recherche.

#### Sismologie et géodésie

Dans le domaine de la sismologie et de la géodésie, Résif (Réseau sismologique et géodésique français), une infrastructure de recherche pour l'observation des déformations de la terre a été mise en place. Catherine Pequegnat lors de son intervention aux Fredocs 2013, présente la spécificité des données de sismologie, les réseaux de capteurs associés à ces données et pointe les manques et les avancées en termes de description, de norme et de formats pour la transcription et l'échange des données. Elle aborde aussi la question des possibilités d'accès aux données. Elle présente ensuite la TGIR Résif, son projet, son centre de données national (possibilités d'hébergement et de stockage) et sa contribution au projet européen EPOS

#### « RESIF (données sismologiques et géodésiques) »

Catherine Pequenat, Institut des Sciences de la Terre, Observatoire des Sciences de l'Univers de GrenobleFredocs2013 - Gestion et valorisation des données de la recherche, 2013, Aussois

#### Astronomie

Soizick Lesteven, retrace ensuite les missions du centre astronomique de Strasbourg qui depuis 1972 collecte des informations « utiles » sur les objets astronomiques. Elle détaille les processus de collecte et de traitements effectués pour mettre à disposition des données. Elle explique comment se crée l'operérabilité des données entre les bases « Simbad », « Vizier », « Aladin » et leur interaction avec le dictionnaire des nomenclatures des objets célestes. Elle explique ainsi le processus de création de contenu de qualité, des données d'observations réutilisables et à forte valeur ajoutée pour les équipes de recherche.

#### La gestion des données astronomiques à l'Observatoire Astronomique de Strasbourg

Soizick Lesteven, Observatoire Astronomique de StrasbourgFredocs2013 - Gestion et valorisation des données de la recherche, 2013, Aussois

#### Sciences Sociales

Dans cette présentation très complète bien qu'ancienne, Roxane Silberman fait une description du Réseau Quetelet, composante de la TGIR Progedo qui est une banque française de données pour les sciences sociales. Elle indique la spécificité des données collectées au sein de ce réseau qui peuvent être des données individuelles, qualitatives, parfois de santé publique et les enjeux de protection de la vie privée associés à ces données. Elle retrace l'historique des premières banques de données pour lesquelles se posait déjà la question de l'accès et du partage des données à caractère individuel. Ce réseau s'inscrit dans une infrastructure européenne, le CESSDA (réseau européen des archives de données) et fournit des métadonnées accessibles à tous et en particulier aux chercheurs. Après avoir expliqué les grandes fonctions de Quetelet (dépôt, archivage, documentation, diffusion des données), elle revient sur quelques enjeux pour l'état, les politiques publiques et autres acteurs économiques, le paysage qui se dessine autour de la donnée et qui bouscule les frontières dans le contexte de l'open data.
Réseau Quetelet : Banques de données pour les sciences sociales

Roxane SilbermanQuetelet, 2013

Biodiversité

Dans le domaine de la biodiversité, le Pôle national de données de Biodiversité, PNDB, e-Infrastructure nationale de recherche est inscrite sur la feuille de route du MESRI depuis mars 2018. L'UMS PatriNat du Museum National d'Histoire Naturelle, MNHN, en est le maître d'oeuvre. Yvan Le Bras, lors des JCAD 2020 a présenté le PNDB et l'implémentation en cours.

Infrastructure PNDB, de la donnée de biodiversité au calcul scientifique via la métadonnée.

Yvan Le Bras – Laboratoire Patrinate du Museum national d'Histoire Naturelle, Paris.JCAD 2020

10.2.8 Plateformes d'archivage des données

Agrée par le Service Interministériel des Archives de France, le CINES (Centre Informatique National de l'Enseignement Supérieur) est le centre officiel d'archivage d'une partie de la production scientifique de nos établissements. Il offre une solution pour la conservation à long terme du patrimoine numérique (données scientifiques : issues d'observations ou de calculs, données patrimoniales, données administratives) et est impliqué le projet européen EUDAT visant à mettre en place une infrastructure européenne d'échange et de conservation de données.

A l'occasion d'une intervention au Gricad à Grenoble, Olivier Rouchon, détaille largement l'offre de service du CINES et témoigne de la variété des données archivées. Il retrace également le processus d'archivage et rend compte des défis et problématiques qu'il pose.

L'offre de service archivage du CINES

Oliver Rouchon, CINESArchivage numérique des données de la recherche, 2019, Grenoblevidéo

A noter :La TGIR Huma-Num propose une offre de service pour accompagne les producteurs de données tout au long du processus d'archivage à long terme vers un dépôt au CINES. (Voir la présentation de Michel Jacobson « Archivage des données à Huma-Num » présentée dans la section Préserver et archiver )
# CHAPITRE 11

## Reproductibilité

La confiance dans les résultats de la recherche repose, entre autres, sur le fait que les expériences ou les calculs soient reproductibles.

Au niveau technique, par exemple, la reproductibilité d'une mesure avec un même instrument, une méthode identique et dans un contexte donné, est essentielle pour valider les résultats d'une expérience. Au niveau scientifique, la répétabilité permet la validation des résultats obtenus. Il s'agit alors, par un autre moyen, d'arriver à des résultats équivalents.

Cependant, en fonction des disciplines, il peut être très compliqué de reproduire ou répliquer des résultats. La section suivante est destinée à permettre de mieux appréhender les enjeux, les défis et aussi les différentes facettes de la reproductibilité et de la répétabilité en fonction des disciplines et des méthodes mises en oeuvre.

### 11.1 Comprendre les enjeux et défis

Les présentations citées dans ce paragraphe concernent toutes divers aspects de la « reproductibilité » ou de la « répétabilité », qu'elles concernent les mesures, les accès aux données, les traitements, les calculs etc. ... Chacune développe un point de vue particulier. Elles sont complémentaires.

Konrad Hinsen présente ici les enjeux et les défis de la recherche reproductible appliqués au calcul scientifique. Il reprend les bases de ce qu'est un calcul et de l'environnement dans lequel on utilise les programmes pour bien détailler les différents points de difficulté.

**Enjeux et défis de la recherche reproductible**

Vidéo : Konrad HINSEN, Centre de Biophysique Moléculaire Orléans et Synchrotron SOLEILAssemblée Aramis : La reproductibilité en pratique : méthodes et outils, 2019

David Hill fait ici la distinction entre reproductibilité et répétabilité et développe les difficultées de la répétabilité dans le calcul haute performance et en donne des exemples concrets dans différents domaines. Il propose des méthodes et des outils adaptés à chacun des points identifiés.
## Reproductibilité et répétabilité - peut-on les négliger en calcul à haute performance ?

vidéoDavid Hill, Université Clermont AuvergneJCAD 2019

La présentation de Christophe Pouzat commence par un historique des raisons qui ont mené la communauté scientifique à prendre conscience, puis à prendre en compte le besoin de reproductibilité. La seconde partie de la présentation s'adresse plutôt aux développeurs qui produisent des codes.

## Une brève histoire de la recherche reproductible et de ses outils

Christophe Pouzat, MAP5, Univ. Paris-Descartes et CNRS UMR 8145CANUM 2016 : mini-symposium « Recherche reproductible », 2016

L'exemple présenté par Thomas Denecker concerne la biologie computationnelle. Il a pour but de sélectionner des gènes qui ne se comportent pas de la même façon entre deux conditions expérimentales. Les fonctionnalités présentées ne sont pas dépendantes de cet exemple. En effet, elles peuvent être appliquées à n'importe quelle autre question biologique. Brièvement, il s'agit de récupérer les données depuis des bases de données publiques, de réaliser une analyse reproductible avec un système de workflow dans un environnement virtuel dont l'ensemble du code, versionné, est disponible en open source. La visualisation des résultats est dynamique et un rapport en pdf ou html est disponible. Il regroupe les résultats de l'analyse et détaille l'ensemble des paramètres choisis par l'utilisateur.

## La reproductibilité au service de la Biologie Computationnelle

Vidéo : Thomas DeneckerAssemblée Aramis : La reproductibilité en pratique : méthodes et outils, 2019

## 11.2 Utiliser des environnements et des outils qui favorisent la repro-ductibilité

Parvenir à la reproductibilité peut être facilité par l'utilisation d'environnements et d'outils conçus ou adaptés dans cet objectif. De nombreuses équipes travaillent en ce sens depuis plusieurs années et plusieurs exemples sont présentés ici.

VIP, the « Virtual Imaging Platform », est un portail qui permet à ses utilisateurs d'accéder simplement à leurs données, de les traiter facilement avec des logiciels pré-installés sur la plateforme. Traitements et données sont distribués sur l'infrastructure EGI.

### Virtual Imaging Platform : pour une science ouverte et reproductible

Vidéo : Sorina Camarasu-Pop, Frédéric Cervenansky, CREATISJoSy 2019

Ludovic Courtès explique comment utiliser Guix et Jupyter pour la science reproductible. Guix est utilisé pour rendre l'environnement logiciel du notebook reproductible et déployé de façon automatique et reproductible. Nous vous conseillons de visionner la vidéo très didactique !

### Vers un environnement reproductible pour les blocs-notes Jupyter

vidéoLudovic Courtès, InriaJCAD 2019
Etre capable de reproduire des campagnes de calcul nécessite de connaître et savoir utiliser des outils adéquats. La *bibliothèque Python Execo* et le logiciel *OpenMole* sont deux exemples permettant de réaliser des campagnes de calcul reproductibles pour des applications de modélisation, simulations paramétriques, benchmarking, analyses de données numériques ou expérimentales.

### Execo

Mathieu Imbert, Laurent Pouilloux Journées Campagnes de calcul reproductibles, 2018

### OpenMole (format tar)

Romain Reuillon, Mathieu Leclaire Journées Campagnes de calcul reproductibles, 2018

## 11.3 Développement open source et reproductibilité

Ces dernières années, les journées, ateliers traitant de la reproductibilité et du développement logiciel ont été nombreuses. Il est difficile d'isoler quelques présentations de ces ensembles pensés pour traiter d'une thématique d'ensemble. Aussi, dans cette section, plusieurs événements organisés par différents réseaux sont présentés globalement.

Lorsqu'on développe un code de calcul, seul ou à plusieurs, il est primordial de vérifier que chaque modification ne produit pas de régression dans l'ensemble de l'application. Il est donc nécessaire d'employer des tests unitaires, des tests d'intégration ou des tests du système complet. Ces tests s'intègrent dans un système de gestion de versions pour sauvegarder les modifications.

L'intégration continue fournit des outils permettant de valider l'intégrité du code à chaque soumission de modifications via github, gitlab, etc. Si, auparavant, il était assez fastidieux de mettre en oeuvre et d'administrer une chaîne d'intégration continue, les outils actuels sont très faciles à déployer. Ils offrent de plus des fonctionnalités qui permettent d'aller bien plus loin que la simple exécution de tests : la couverture du code, la validation syntaxique, la construction d'images de conteneurs et leur déploiement sur un dépôt, etc.

En 2017, le réseau « calcul » a organisé un « Atelier intégration continue » visant à se familiariser à trois outils d'intégration continue : *Jenkins*, *Travis CI et Gitlab CI*, en commençant par une introduction à deux outils couramment utilisés dans une chaîne d'intégration continue : « Git » pour gérer les versions et les publier vers un dépôt distant, puis « Docker » pour exécuter les tâches de compilation et de tests.

Les utilisateurs du langage de programmation « Julia » sont bien sûr également concernés par la reproductibilité. Ils trouveront dans la présentation de Mathieu Besançon à l'atelier « JuliaNantes », les réponses aux questions qu'ils peuvent se poser sur les raisons de veiller à la reproductibilité de leurs travaux et comment utiliser les outils Julia pour la science reproductible.

### Getting started with Julia tools for reproducible science

Mathieu Besançon, Centrale Lille et Polytechnique Montréal Atelier JuliaNantes, 2019

Lorsque la reproductibilité n'est pas garantie, la validation, la vérification des logiciels, le processus de développement doivent être abordés différemment. On doit être en mesure d'estimer la précision des résultats numériques d'un logiciel et mettre en place des solutions pour contenir les sources d'imprécision. Lors de l'école *Précisions, Reproductibilité en Calcul et Informatique Scientifique* quatre thèmes en lien avec ces problématiques ont été abordés :

- Arithmétique flottante

- Mesurer la précision

- Recherche reproductible et calcul numérique
— Le calcul parallèle et le HPC sont-ils compatibles avec les enjeux de la recherche reproductible ? Pour chaque thème, des cours, présentations et TPs ont été organisés. Ces contenus répondront aux besoins des professionnels du calcul scientifique.

Les usines logicielles et les outils de production de code comme supports des bonnes pratiques de génie logiciel est une **thématique importante des JDEV 2020**. Au cours de son exposé, Arnaud Legrand présente les différents enjeux, les solutions émergentes, les outils et standards, les plateformes qui permettent de tracer les codes, les simulations, les données...

**Software Factories for Reproductible Big Data/AI/...**

Arnaud Legrand, InriaJDEV 2020

Pour aller plus loin il peut être utile de consulter l'ouvrage collectif « Vers une recherche reproductible : Faire évoluer ses pratiques » cité dans la section *Autres guides de bonnes pratiques* de ce guide.
CHAPITRE 12

Autres guides de bonnes pratiques

*Pierre-Yves Arnould et Marie-Christine Jacquemot. Guide de bonnes pratiques Gestion et valorisation des données de la recherche.* [Rapport de recherche] OTELO ; INIST-CNRS. 2016. hal-01275841

*Véronique Ginouvès et Isabelle Gras*. La diffusion numérique des données en SHS - Guide des bonnes pratiques éthiques et juridiques. Presses universitaires de Provence, 2018, Digitales, 9791032001790. hal-01903040

*Olivier Brand-Foissac, Laurette Chardon, Marie David, Maurice Libes, Gilles Requilé et Alain Rivet*. Guide de bonnes pratiques pour les Administrateurs Systèmes et Réseaux.

*Isabelle André-Poyaud, Sandrine Astor, Olivier Baude, Fabrice Boudjaaba, Gaëlle Bujan, Béatrice Collignon, Frédéric Dubois, Emmanuel Kessous, Lionel Maurel, Muriel Roger*. InSHS - Les sciences humaines et sociales et la protection des données à caractère personnel dans le contexte de la science ouverte, Guide pour la recherche. CNRS, juin 2019

*Nicolas Becard, Céline Castets-Renard, Gauthier, Martin Dantant, Laurence Freyt-Caffin Nathalie Gandon, Caroline Martin, Andrea Martelletti, Alexandra Mendoza-Caminade, Nathalie Morcrette, Claire Neirac*. Ouverture des données de recherche, Guide d'analyse du cadre juridique en France. décembre 2017

*Loïc Desquilbet, Sabrina Granger, Boris Hejblum, Arnaud Legrand, Pascal Pernot, Nicolas Rougier, Facilitatrice : Elisa de Castro Guerra*. Vers une recherche reproductible : Faire évoluer ses pratiques. 29 mai 2019. hal-02144142
# CHAPITRE 13

## Crédits

## 13.1 Auteurs

Ce guide de bonnes pratiques sur la gestion des données dans les réseaux métiers, a été réalisé par :

- Christine Hadrossek : DDOR, réseau Renatis

- Joanna Janik : DDOR, réseau Renatis

- Maurice Libes : réseau SIST

- Violaine Louvet : réseau Calcul

- Marie-Claude Quidoz : réseau rBDD

- Alain Rivet : réseau QeR

- Geneviève Romier : réseau rBDD

## 13.2 Relecteurs

- Pierre Brochard : réseau DevLog

- Dominique Desbois : réseau DevLog

- Emilie Lerigoleur : réseau SIST

- Caroline Martin

- Pierre Navaro : réseau Calcul

- version 1.0 Janvier 2021
## 13.3 Licence

Cet ouvrage est mis à disposition selon les termes de la Licence Creative Commons BY 4.0

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Ce site a été conçu et réalisé par Pierre Navaro avec Jupyter Book, logiciel libre diffusé sous licence BSD-3-Clause.

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