# La fabrique des fichiers de production et de recherche à l'Ined

Julie Lenoir, Julie Baron

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Julie Lenoir, Julie Baron. La fabrique des fichiers de production et de recherche à l'Ined. 15e Journées de méthodologie statistique de l'Insee - JMS 2025, Nov 2025, Paris, France. pp.13. hal-05442271

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Submitted on 5 Jan 2026

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# LA FABRIQUE DES FICHIERS DE PRODUCTION ET DE RECHERCHE À L'INED

Julie LENOIR (*), Julie BARON (**)

(*) CNRS, IR* Progedo

(**) Institut national d'études démographiques, Service des Enquêtes et Sondages

julie.lenoir@cnrs.fr, julie.baron@ined.fr

**Mots-clés**: Open data, documentation, métadonnées, mise à disposition, confidentialité, pseudonymisation.

**Domaines**: Communication, open science – Open data, documentation, métadonnées, mise à disposition

## Résumé

Depuis plusieurs années, les organismes de recherche sont confrontés aux impératifs de la science ouverte, qui encouragent la diffusion « aussi ouverte que possible, aussi fermée que nécessaire » des données issues de la recherche scientifique. L'Institut national d'études démographiques (Ined), en tant que producteur et diffuseur d'enquêtes démographiques (dont certaines relèvent de la statistique publique), s'inscrit pleinement dans cette logique. Si la plupart des enquêtes de l'Ined sont transversales, elles n'en sont pas moins variées dans leurs thèmes, leurs protocoles et leurs champs. La collecte de ces enquêtes est co-gérée par le Service des Enquêtes et Sondages (SES), qui s'est doté d'une équipe dédiée à la mise à disposition, à la fois chargée de préparer les fichiers de données à diffuser et d'en gérer la diffusion et l'accès.

La diffusion des données issues des enquêtes de l'Ined se fait de diverses manières, mais la forme la plus courante reste aujourd'hui les « Fichiers de Production et de Recherche » (FPR). Ces fichiers, dont la diffusion est encadrée par le Comité du Secret Statistique (CSS), sont accessibles via l'entrepôt Quetelet-Progedo. Ils sont définis par le CSS comme des fichiers de « données individuelles comportant un niveau de détail moindre pour quelques variables potentiellement réidentifiantes ». La mise en place des FPR en 2018 et la volonté de l'Ined d'améliorer ses standards de diffusion des données et de leurs métadonnées - selon les principes FAIR - a mené à établir un cadre de production des FPR et de leurs métadonnées.

Il s'agit donc de présenter ici les grands principes appliqués à l'Ined en matière de production de fichiers diffusables au public académique et scientifique mais aussi en matière de documentation et de diffusion de ces fichiers.
# Abstract

The French National Institute for Demographic Studies, produces and distributes diverse demographic surveys. Data dissemination follows the open science principle: "as open as possible, as closed as necessary." The most common format is the "Scientific Use File" (SUF), which contains individual-level data with reduced detail for potentially re-identifiable variables. These files are accessible under conditions and for scientific and academic projects. SUF and their FAIR-compliant metadata reflect Ined's standards for secure and usable research data. This article presents Ined's approach to dataset production, documentation, and dissemination for these types of files.

# 1 Introduction

Producteur de données depuis près de 80 ans, l'Institut national d'études démographiques<fnref n="1" /> (Ined) amorce, au début des années 1990, une réflexion sur la mise à disposition de ses enquêtes, dans un contexte de hausse des coûts de production de données et de demandes croissantes d'accès pour des analyses secondaires. En 2001, l'Institut devient cofondateur et partenaire du Réseau Quetelet, premier centre national d'archive de données en sciences sociales, et confie au Service des Enquêtes et Sondages (SES) la mise en œuvre de sa politique d'accès. Les efforts de diffusion s'intensifient par la suite avec l'adoption de la norme DDI (Data Documentation Initiative), portée par la DDI Alliance<fnref n="2" />, et la mise en ligne rétrospective du patrimoine d'enquêtes de l'Ined sur le portail Nesstar. À partir de 2004, les chercheurs peuvent obtenir certains fichiers des-identifiés et leur documentation sur demande, après signature d'un accord d'utilisation. Dix ans plus tard, près de 50 fichiers de données sont disponibles à la commande en accès restreint. La documentation des données reste malgré tout parcellaire, l'harmonisation des métadonnées insuffisante, et la qualité des données hétérogène en l'absence de réelle procédure interne formalisée. En 2018, l'entrée en application du Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) encadre strictement la diffusion des données de recherche, en précisant qu'elles ne peuvent être rendues publiques que sous forme anonymisée, limitant de ce fait leur potentiel analytique. Dans le même temps, le premier Plan national pour la Science Ouverte<fnref n="3" /> rend obligatoire l'accès ouvert aux publications ainsi qu'aux données issues de recherches financées sur projets. Cette tension entre protection et ouverture s'accompagne également d'une multiplication des normes, standards et cadres de référence visant à faciliter la réutilisation des données: adoption de vocabulaires contrôlés, alignement sur les principes FAIR (*Findable, Accessible, Interoperable, Reusable*)<fnref n="4" />.

Ces évolutions réglementaires et normatives rapides ont conduit l'Ined, comme d'autres producteurs de données, à développer de véritables politiques institutionnelles de diffusion, articulant contraintes juridiques, impératifs scientifiques et de reproductibilité. Cette adaptation s'est notamment traduite par la mise en place de dispositifs de diffusion à plusieurs niveaux, avec une gradation des conditions d'accès aux données corrélée à leur niveau de granularité. Cet article propose d'examiner les enjeux et les arbitrages sous-jacents à la production et la diffusion des Fichiers de Production et de Recherche (FPR) à l'Ined, dont les données ne sont « ni tout à fait ouvertes, ni tout à fait fermées ».

<footnote n="1">1. Site web de l'Ined : https://www.ined.fr/</footnote>

<footnote n="2">2. Site web de la DDI Alliance : https://ddialliance.org/</footnote>

<footnote n="3">3. Pour en savoir plus sur les plans nationaux pour la science ouverte : https://www.ouvrirlascience.fr/planning-national-pour-la-science-ouverte/</footnote>

<footnote n="4">4. En français : Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables</footnote>
# 2 Ouvrir sans exposer : les défis de la diffusion des données d'enquêtes

## 2.1 Différents degrés de diffusion en France

Dans le champ des enquêtes et de la statistique publique, la production de connaissances repose en partie sur la collecte de données personnelles auprès d'individus, dont le traitement est encadré par le RGPD. Celui-ci n'interdit pas le partage des données, mais conditionne strictement toute diffusion à des garanties juridiques, techniques et organisationnelles adaptées à la protection de la vie privée des personnes. Dans le même temps, le partage des données constitue un levier essentiel pour faire de la recherche un bien public. Les producteurs de données en sciences sociales mettent ainsi en œuvre des méthodes de gestion de la confidentialité de leurs données pour les diffuser. Celles-ci reposent généralement sur une évaluation du risque de réidentification, l'application de techniques de protection visant à le réduire, et une analyse de la perte d'information induite par les traitements (Bergeat, 2016). Cette évaluation des risques consiste à identifier les variables qui :

- sont susceptibles d'être connues a priori par un attaquant et peuvent conduire à une réidentification (risque de réidentification);

- pourraient permettre à quelqu'un de lier des enregistrements faisant référence à une même personne (risque de corrélation);

- pourraient représenter une menace pour la personne concernée si elles étaient découvertes par un attaquant (risque d'inférence).

Une fois les variables identifiées, plusieurs méthodes de traitement peuvent être mises en œuvre pour réduire les risques : recodages, suppressions locales ou globales, ajout de bruit, swapping, méthode de post-randomisatoin (PRAM), etc. Lorsque ces traitements conduisent à supprimer tout risque, on parle alors de fichiers anonymisés. Lorsqu'ils visent à réduire le risque sans l'éliminer totalement, on parle de fichiers pseudonymisés. En miroir, les niveaux d'accès aux données sont ajustés en fonction du degré de granularité et de sensibilité des fichiers. En France, cette gradation se traduit par la coexistence de trois principaux niveaux de diffusion des données.

<table><caption>TAB. 1 – Trois principaux niveaux de diffusion et d'accès aux données de recherche</caption><tr><td>Open access</td><td>Accès sous condition<br/>pour un public<br/>scientifique et académique</td><td>Accès sécurisé et contrôlé<br/>(par exemple : CASD)</td></tr><tr><td>Catalogues en ligne<br/>FPA ou fichiers publics :<br/>données anonymisées<br/>(k-anonymat, brouillage,<br/>PRAM, ...</td><td>Procédure spécifique<br/>entre Quetelet-Progedo<br/>et le CSS<br/>FPR:<br/>données pseudonymisées<br/>(regroupement de modalités)</td><td>Procédure spécifique entre<br/>les producteurs de<br/>données et le CSS<br/>Fichiers détaillés:<br/>données dés-identifiées</td></tr></table>

D'un côté, les fichiers publics, anonymisés et diffusés en libre accès répondent aux principes de la science ouverte, mais ont une faible portée analytique. De l'autre, les fichiers détaillés accessibles uniquement au sein d'environnements sécurisés (par exemple via le Centre d'Accès Sécurisé aux Données<fnref n="5" /> (CASD)) garantissent un haut niveau de confidentialité, au prix d'une forte restriction

<footnote n="5">5. Site web du CASD : https://www.casd.eu/</footnote>
d'usage. Entre ces deux pôles, un modèle intermédiaire : celui des Fichier de Production et de
Recherche ou « Scientific Use Files » (SUF), conçus pour concilier potentiel analytique et maîtrise
des risques de réidentification des répondants aux enquêtes.

## 2.2 Contexte de diffusion des FPR

Pour constituer ces FPR, les producteurs de données mettent ainsi en œuvre des méthodes de « pseudonymisation » de leurs données. Elles consistent à supprimer l'ensemble des données directement identifiantes, et à minimiser les risques de réidentification indirectes par des opérations de recodages de variables. Ainsi, selon la définition de la Commission nationale de l'informatique et des libertés<fnref n="6" /> (CNIL), la pseudonymisation désigne un « traitement de données personnelles réalisé de manière à ce qu'on ne puisse plus attribuer les données à une personne physique identifiée sans information supplémentaire. »<fnref n="7" />. Cette étape conduit ainsi à la création de données toujours désagrégées et personnelles, mais plus facilement partageables à la communauté scientifique pour des projets de recherche. C'est sur ce principe que repose depuis sa création le réseau Quetelet, aujourd'hui Quetelet-Progedo, à travers la diffusion des FPR conditionnée à l'obtention d'une habilitation gérée par le CSS<fnref n="8" /> pour les publics scientifiques et académiques souhaitant y accéder. L'entrepôt Quetelet-Progedo<fnref n="9" /> contient ainsi plus de 800 FPR, issus de près de 30 producteurs de données et comptabilise environ 20 000 utilisateurs inscrits.

## 2.3 La fabrique des FPR à l'Ined

L'Ined diffuse en moyenne une à trois enquêtes par an sous forme de FPR. Celles-ci couvrent des thématiques variées et présentent une forte hétérogénéité en termes d'effectifs (de quelques centaines à plus de 30 000 individus), d'échantillonnage et de couverture géographique. Ces caractéristiques influencent directement les modalités de pseudonymisation. Dans tous les cas, il s'agit de données à caractère personnel, comportant fréquemment des variables sensibles au sens de la CNIL et nécessitant des précautions particulières.

### 2.3.1 Quels arbitrages pour la pseudonymisation des données ?

Sur le plan opérationnel, les équipes de diffusion reçoivent les bases d'enquête, après une période d'embargo de trois ans pendant laquelle les équipes de recherche exploitent et valorisent leurs données. La base est reçue dans un format dit « intermédiaire », les variables directement identifiantes (noms, prénoms, adresses, etc.) ayant déjà été supprimées en amont. La pseudonymisation re pose dans un premier temps sur une revue systématique de la base, variable par variable, à partir des tris à plat. Les traitements appliqués sont en partie standardisés : suppression des variables directement identifiantes s'il en reste, ou contenant des verbatims, et agrégation des modalités de manière à garantir qu'aucune ne compte moins de cinq individus. Ce seuil de pseudonymisation (n=5) concerne principalement quatre catégories de variables pouvant se recouper :

- les quasi-identifiants (variables socio-démographiques telles que profession, âge, situation familiale, localisation géographique, niveau de diplôme);

- les variables sensibles au sens de la CNIL (religion, opinions politiques, santé, sexualité, etc.);

- les variables potentiellement préjudiciables pour l'enquêté si elles étaient rendues publiques;

<footnote n="6">6. Site web de la CNIL : https://www.cnil.fr/fr/professionnel</footnote>

<footnote n="7">7. Source: https://www.cnil.fr/fr/recherche-scientifique-hors-sante-enjeux-et-avantages-de-l-anonymisation-et-de-la-pseudonymisation</footnote>

<footnote n="8">8. Site web du CSS : https://www.comite-du-secret.fr/</footnote>

<footnote n="9">9. Pour accéder au catalogue de l'entrepôt Quetelet-Progedo : https://data.progedo.fr/</footnote>
- enfin, les variables de notoriété (au sens de la Direction de la recherche, des études, de l'évaluation et des statistiques (DREES, 2015)), c'est-à-dire des informations autre que les quasi-identifiants, aisément accessibles à des tiers sans connaissance intime de la personne concernée.

Ces quatre types de variables s'articulent directement avec les trois formes de risque de divulgation évoquées précédemment. Les variables quasi-identifiantes et de notoriété constituent le vecteur principal des risques de corrélation et de réidentification, en permettant potentiellement la mise en relation ou l'identification d'un individu. À l'inverse, les variables sensibles, préjudiciables, exposent davantage au risque d'inférence, c'est-à-dire à la possibilité de déduire des informations confidentielles à partir de données apparemment anodines.

À l'Ined, la diversité des sources diffusées conduit à privilégier des approches non perturbatrices et adaptées au cas par cas pour traiter ensuite ces variables, plutôt qu'un recours systématique à des méthodologies complexes ou hautement paramétrées. Ces dernières, bien que performantes sur le plan théorique, sont difficiles à généraliser à l'ensemble des jeux de données produits par l'Institut.

Pour les variables socio-démographiques, des routines de traitement bien établies existent : recodage des âges en classes de cinq ans, regroupement des revenus en tranches ou troncage de la distribution aux 5 % supérieurs, recodage de la PCS aux niveaux 1 ou 2 (soit 24 ou 8 postes selon la nomenclature PCS 2003), et agrégation des nationalités à un niveau macro (continent, aires géographiques par exemple). Les niveaux géographiques inférieurs au département sont rarement conservés, sauf dans le cas d'enquêtes disposant de très grands effectifs.

Certaines variables requièrent un traitement plus fin, notamment celles décrivant les configurations familiales et domestiques : dans plusieurs enquêtes, les questions sur la composition du ménage conduisent souvent à des effectifs très faibles. Pour exemple, afin de limiter le risque de réidentification dans l'enquête « Virage LGBT »<fnref n="10" /> diffusée en 2024, les 28 variables indicatrices originales décrivant avec précision avec qui vit ego ont été remplacées par des indicateurs agrégés pour les configurations plus rares (« nombre d'autres personnes avec lien familial dans le ménage » / « nombre d'autres personnes sans lien familial dans le ménage » ; voir tableaux 2 et 3 ci-dessous).

<table><thead><tr><th colspan="5">Q5a20. Qui sont les personnes qui vivent avec vous ? 20. Fille de votre conjoint</th></tr><tr><th>Q5a20</th><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th><th>Fréquence cumulée</th><th>Pourcentage cumulé</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>140</td><td>71.79%</td><td>140</td><td>71.79%</td></tr><tr><td>1</td><td>48</td><td>24.62%</td><td>188</td><td>96.41%</td></tr><tr><td>2</td><td>7</td><td>3.59%</td><td>195</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TAB. 2 – Tri à plat des variables de configuration de ménages dans l'enquête Virage LGBT, avant pseudonymisation (deux exemples)</caption><thead><tr><th colspan="5">Q5a21. Qui sont les personnes qui vivent avec vous ? 21. Belle-fille (bru)</th></tr><tr><th>Q5a21</th><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th><th>Fréquence cumulée</th><th>Pourcentage cumulé</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>140</td><td>98.59%</td><td>140</td><td>98.59%</td></tr><tr><td>1</td><td>1</td><td>0.70%</td><td>141</td><td>99.30%</td></tr><tr><td>2</td><td>1</td><td>0.70%</td><td>142</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

<footnote n="10">10. https://doi.org/10.48756/ined-IE0245A-4625</footnote>
<table><thead><tr><th colspan="5">Nombre d'autres personnes avec lien familial dans le ménage</th></tr><tr><th>nb_aut_aveclien</th><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th><th>Fréquence cumul.</th><th>Pourcentage cumul.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>7096</td><td>99.27%</td><td>7096</td><td>99.27%</td></tr><tr><td>1</td><td>41</td><td>0.57%</td><td>7137</td><td>99.85%</td></tr><tr><td>2</td><td>5</td><td>0.07%</td><td>7142</td><td>99.92%</td></tr><tr><td>3 et plus</td><td>6</td><td>0.08%</td><td>7148</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TAB. 3 – Tri à plat des variables de configuration de ménages dans l'enquête Virage LGBT, après pseudonymisation (deux exemples)</caption><thead><tr><th colspan="5">Nombre d'autres personnes sans lien familial dans le ménage</th></tr><tr><th>nb_aut_sanslien</th><th>Fréquence</th><th>Pourcentage</th><th>Fréquence cumul.</th><th>Pourcentage cumu.</th></tr></thead><tbody><tr><td>0</td><td>6472</td><td>90.54%</td><td>6472</td><td>90.54%</td></tr><tr><td>1</td><td>370</td><td>5.18%</td><td>6842</td><td>95.72%</td></tr><tr><td>2</td><td>173</td><td>2.42%</td><td>7015</td><td>98.14%</td></tr><tr><td>3</td><td>65</td><td>0.91%</td><td>7080</td><td>99.05%</td></tr><tr><td>4</td><td>25</td><td>0.35%</td><td>7105</td><td>99.40%</td></tr><tr><td>5</td><td>19</td><td>0.27%</td><td>7124</td><td>99.67%</td></tr><tr><td>6</td><td>10</td><td>0.14%</td><td>7134</td><td>99.80%</td></tr><tr><td>7 et plus</td><td>14</td><td>0.20%</td><td>7148</td><td>100%</td></tr></tbody></table>

### 2.3.2 Des choix calibrés par enquête

La diversité des enquêtes de l'Ined mène à affiner les choix de pseudonymisation différemment pour chaque enquête. La rareté des effectifs au sein d'une modalité n'implique en effet pas systématiquement un risque. Le concept de degré de notoriété permet d'apprécier la nature du risque : certaines variables sont peu identifiantes car difficiles à connaître pour un attaquant (p. ex. fréquence des disputes conjugales), tandis que d'autres, plus visibles socialement (p. ex. niveau de diplôme), le sont davantage. De même, certaines informations peuvent être à la fois préjudiciables et notoires sans être formellement sensibles au sens de la loi : par exemple, l'âge d'une tentative de suicide constitue une donnée à la fois risquée et potentiellement identifiante sans être considérée légalement sensible. Dans ce cas particulier et toujours dans l'enquête « Virage LGBT », la distribution des âges en tranche de 5 ans avait été réduite à trois modalités « à moins de 15 ans », « entre 15 et 17 ans », « à plus de 18 ans ».

L'évaluation des risques repose également sur une expertise conjointe de l'équipe de diffusion et des concepteurs de l'enquête car certaines variables deviennent problématiques à la lumière du contexte local et des populations concernées. Un exemple tiré de l'enquête « Migration, Famille et Vieillissement à Mayotte »<fnref n="11" /> illustre cette approche : le croisement entre l'année et la nature du mariage (« religieux », « civil », « les deux ») faisait apparaître de faibles effectifs mais supérieurs au seuil de cinq individus généralement retenu. Les concepteurs ont toutefois attiré l'attention sur le caractère socialement marginal des mariages civils seuls sur le territoire, la grande majorité des unions étant célébrées devant un juge religieux (« Cadi »). Cette spécificité rendait la modalité « mariage civil seul » particulièrement distinctive, et donc identifiante avec un croisement supplémentaire. Une même modalité peut donc être anodine dans une population donnée et très révélatrice dans une autre.

La pseudonymisation telle que pratiquée à l'Ined combine donc règles systématiques appliquées

<footnote n="11">11. https://doi.org/10.48756/ined-IE0248-3138</footnote>
à des « variables-types » et ajustements au cas par cas, pour des variables potentiellement identifiantes en tant que telles, ou lorsqu'elles sont croisées. Ainsi, le niveau de précision est modifié à un degré acceptable en termes de risque d'identification et de préjudice associé tout en maintenant un niveau d'information adapté à un usage scientifique des données. Les variables sont donc généralement supprimées, recodées ou agrégées en tenant compte de leur nature, de leur intérêt analytique, des filtres et des effectifs qu'elles contiennent ainsi qu'au regard du contexte thématique de l'enquête, son échantillonnage, sa couverture géographique et le profil des répondants. La revue des variables constitue l'étape la plus chronophage du processus de fabrication des FPR. Après extraction des variables problématiques et validation des propositions de traitement par l'équipe conceptrice de l'enquête, les opérations à réaliser sur les données sont consignées dans un tableau, puis lu par un script R qui applique automatiquement les transformations aux variables dans les fichiers de données.

## 2.4 Limites et enjeux des FPR

Au-delà des méthodes mathématiques ou algorithmiques de protection de la confidentialité qui constituent des outils utiles pour cadrer les pratiques et objectiver les risques, la pseudonymisation requiert donc une analyse qualitative et une part d'appréciation humaine : comprendre la signification d'une variable, estimer le préjudice potentiel pour les enquêtés avec une appréciation contextualisée du risque pour ajuster les traitements en conséquence. C'est ce travail itératif et interprétatif, qui permet de trouver un équilibre entre protection des personnes et préservation du potentiel analytique des données.

L'analyse rétrospective des dernières enquêtes diffusées montre cependant l'ampleur du travail nécessaire : jusqu'à 128 variables recodées et supprimées pour l'enquête « Mon quartier, mes voies »<fnref n="12" /> sur 655 au total dans la base, et plus de 577 variables jugées problématiques (soit 37 % de la base) pour l'enquête « Migration, Famille et Vieillissement 2 »<fnref n="13" />.

Cette complexité conduit à interroger la pertinence du format FPR lorsque la pseudonymisation aboutit à des fichiers dont la valeur analytique est très réduite. Faut-il, dans ces cas, privilégier la diffusion de fichiers plus détaillés via des environnements sécurisés (type CASD) et réserver des versions très allégées à des usages pédagogiques ? Ces dernières années, certains producteurs de données, préoccupés par le risque accru de réidentification, ont choisi de restreindre l'accès à certains fichiers auparavant diffusés sous forme de FPR, désormais uniquement consultables dans des environnements sécurisés sous forme de « Secure Use Files » (SecUF). Cette évolution, motivée par une logique de précaution, s'est toutefois accompagnée d'une diminution marquée de l'usage de ces données : leur accès plus contraint a entraîné une baisse conséquente du nombre de projets scientifiques menés à partir de ces sources (Magder et al. 2025).

La « fabrique des FPR » constitue donc un travail exigeant et minutieux, mais indispensable. La complémentarité des différents niveaux de diffusion - anonymisée, pseudonymisée et détaillée - est essentielle pour pallier les limites inhérentes à chaque type de diffusion et répondre aux différents usages. Celle-ci doit par ailleurs s'accompagner d'une exigence forte en matière de qualité de la documentation accompagnant les données.

## 3 Documenter les FPR

La documentation constitue le second versant indissociable du travail de diffusion des FPR. Plus le contexte de création des données est décrit, plus il devient possible d'en tirer parti. Ce principe

<footnote n="12">12. https://doi.org/10.48756/ined-IE0253-2815</footnote>

<footnote n="13">13. https://doi.org/10.48756/ined-ie0259-9302</footnote>
incite à fournir d'abondantes informations contextuelles au côté des fichiers de données diffusés, d'autant qu'il s'agit ici de données réutilisées à des fins de recherche.

L'équipe diffusion est ainsi responsable de l'écriture des métadonnées, c'est-à-dire l'ensemble des informations connexes au jeu de données qui permettent sa compréhension : informations relatives au contexte de collecte des données, à la méthodologie de collecte et à la nature des données du jeu. Depuis le début des années 2000, l'Ined s'est engagé dans une démarche d'amélioration continue de la qualité de ses métadonnées. Après avoir adopté la norme DDI, en particulier le standard dit « DDI-Codebook » (DDI-C), l'Ined a progressivement aligné ses pratiques sur les exigences du Consortium Européen d'Archives de Données en Sciences Sociales<fnref n="14" /> (CESSDA), afin de rendre ses métadonnées conformes aux principes FAIR. Cette évolution s'est accompagnée de la mise en place d'un processus outillé et standardisé, garantissant l'harmonisation et la qualité de la documentation produite.

## 3.1 Contexte et la méthodologie de l'enquête

Le processus débute par une collecte systématique des informations descriptives sur l'enquête : objectifs, champ, méthodologie, taux de réponse, etc. Ces éléments sont recueillis au moyen d'un formulaire structuré selon le standard DDI-C, transmis aux chercheurs et ingénieurs en charge de l'enquête. Ce formulaire remplit une double fonction : il sert d'outil de recueil, mais aussi de médiation, en rendant explicites les exigences de documentation dès l'amont du traitement. En particulier, en fin de collecte les ingénieurs du service des enquêtes et sondages en charge du tirage d'échantillon sont sollicités pour compléter les informations relatives à ce sujet dans le formulaire. Lors de la phase d'apurement du fichier, ils sont de nouveau sollicités pour compléter les informations concernant l'apurement, le taux de réponse et les pondérations (lorsque celles-ci ont été produites). Les équipes de recherche et les ingénieurs d'appui complètent les informations sur le protocole de collecte et les financeurs de l'enquête lors de l'exploitation des résultats en vue de communications et publications. Ils rédigent aussi un résumé présentant l'enquête. Au total, près de cinquante champs de métadonnées sont ainsi complétés via un remplissage collaboratif et continu encadré par les équipes de diffusion. Celles-ci harmonisent et actualisent *in fine* les métadonnées consignées dans le formulaire par les équipes responsables de l'enquête au cours des trois ans d'embargo.

En complément, les équipes du service des éditions en charge de la collecte des publications issues des enquêtes créent un lien bibliographique dynamique relié à l'enquête via son identifiant. Chaque publication déposée sur l'archive ouverte de l'Ined<fnref n="15" /> (ArchIned) et reliée à une enquête est automatiquement intégrée dans cette bibliographie. En dehors du lien dynamique, sont aussi intégrés dans les métadonnées les identifiants permanents des publications de référence pour l'enquête (ouvrage ou publication, *data paper*). Enfin, les équipes de diffusion effectuent un travail de cross-référencement des enquêtes : les identifiants permanents des enquêtes reliées à une enquête sont mentionnés dans les métadonnées. Ainsi les enquêtes sont reliées les unes aux autres, afin d'améliorer le référencement dans le catalogue.

Toutes ces informations, collectées auprès des équipes de recherche et structurées dans le formulaire, sont enrichies grâce à divers standards, en particulier les vocabulaires contrôlés, et structurés selon les normes européennes définies par le CESSDA.

<footnote n="14">14. Site web du CESSDA : https://www.cessda.eu/</footnote>

<footnote n="15">15. Site web Archined : https://archined.ined.fr/</footnote>
### 3.1.1 Vocabulaires contrôlés et profils de métadonnées

La DDI Alliance ne fournit pas seulement un cadre de référence pour la structure des métadonnées, mais aussi pour leur contenu, via un ensemble de vocabulaires contrôlés. De même, le CESSDA propose des vocabulaires contrôlés et a défini des profils DDI plus ou moins exigeants, qui contraignent la structure des métadonnées. En 2020, l'Ined a entreprit un travail d'harmonisation et de mise au standard de ses métadonnées.

Les vocabulaires contrôlés sont des ensembles de concepts, chaque concept possédant un identifiant permanent et une définition. Les concepts peuvent être hiérarchisés, du plus générique au plus précis. Les profils sont des ensembles de règles plus ou moins contraignantes à appliquer aux métadonnées : certains champs sont rendus obligatoires ( titre, résumé, etc.), d'autres fortement recommandés ( mots-clefs, date de collecte, etc.), d'autres obligatoires sous condition (p. ex. langue du titre traduit si celui-ci est présent). Les profils peuvent aussi exiger l'utilisation de vocabulaire contrôlés ou contraindre les valeurs dans certains champs. Utiliser les vocabulaires contrôlés et les profils permet de garantir une meilleure comparabilité de la documentation des enquêtes avec d'autres enquêtes ou données produites et documentées par d'autres institutions, ainsi que l'accessibilité des métadonnées dans les catalogue (que cela soit celui de Progedo ou celui du CESSDA). En garantissant la présence minimale d'un certain nombre d'informations et leur normalisation, la bonne compréhension des enquêtes et des données est aussi favorisée. De plus, l'utilisation systématique de ces vocabulaires d'une enquête à l'autre permet de garantir l'homogénéité et la cohérence (interne et externe) des métadonnées.

Plusieurs champs sont remplis à l'aide de vocabulaires contrôlés dans les métadonnées. Pour les mots-clefs, le European Language Social Science Thesaurus<sup>16</sup> (ELSST), un thésaurus multilingue pour les sciences sociales est utilisé. Il est détenu et publié par le CESSDA et ses partenaires nationaux. Le thésaurus comprend plus de 3 000 concepts et couvre les principales disciplines des sciences sociales : politique, sociologie, économie, éducation, droit, criminalité, démographie, santé, emploi, technologies de l'information et de la communication et, de plus en plus, sciences de l'environnement. Les thèmes dans lesquels l'enquête s'inscrit sont décrits grâce à la typologie proposée par le CESSDA.

La méthodologie de l'enquête elle aussi est décrite via des vocabulaires contrôlés, qui sont complétés par des descriptions riches : pour l'unité d'analyse, la procédure d'échantillonnage, le mode de collecte, l'instrument de collecte et la méthode temporelle, les vocabulaires contrôlés de l'alliance DDI sont utilisés. Enfin le type de données (d'enquêtes, administratives, agrégées) est décrit selon les recommandations de la DDI Alliance (le champ de métadonnées n'était pas relié à ce jour à un vocabulaire contrôlé formalisé). L'ensemble des vocabulaires contrôlés utilisés sont organisés et maintenus dans le CESSDA Vocabulary Service<sup>17</sup>, qui sert de référentiel pour leur utilisation.

En termes de profils, l'objectif est d'atteindre pour toutes les métadonnées le niveau « Standard » définit par le CESSDA, c'est-à-dire d'utiliser l'ensemble des champs de métadonnées obligatoires, recommandés et optionnels, ainsi que les valeurs de champs ou d'attributs fixés par le Modèle de Métadonnées du CESSDA (Akdeniz et al. 2021). Pour la plupart des enquêtes cet objectif est rempli, mais pour certaines, souvent par manque d'information dans les archives des enquêtes, le niveau inférieur (« Basic Plus ») est atteint. L'équipe diffusion est engagée dans un processus qualité de long terme, visant à améliorer la documentation dès que l'occasion s'en présente (publications de chercheurs, récupération d'archives de travail, etc.).

<footnote n="16">16. Site web de ELSST : https://thesauri.cessda.eu/</footnote>

<footnote n="17">17. Site web du CESSDA Vocabulary Service : https://vocabularies.cessda.eu</footnote>
### 3.1.2 Autres normes utilisées

En complément, d'autres normes sont utilisées dans les métadonnées. Pour les pays, la norme ISO-3166-1 alpha 2 est utilisée - selon la recommandation du CESSDA. Cette nomenclature distingue les territoires ultra-marins de la France métropolitaine, permettant ainsi de mettre spécifiquement en avant les enquêtes réalisées dans ces territoires. Les dates sont toutes au format AAAA-MM-JJ - selon la recommandation de la DDI Alliance. Les noms et prénoms des chercheurs, ingénieurs, collaborateurs mentionnés dans les métadonnées sont systématiquement écrits suivant le même schéma (noms de famille en majuscules et sans accents, prénoms en minuscule).

Les informations relatives aux modalités d'accès aux données ont elles aussi été normalisées, afin de garantir leur bonne compréhension par les demandeurs, et de distinguer clairement les références selon leur niveau d'accès (le catalogue de l'Ined référençant à la fois des données en libre accès, sous embargo, mises à disposition via Quetelet-Progedo ou d'autres entrepôts, et archivées).

Les données de l'Ined étant souvent co-produites et/ou co-financées, il n'est pas rare que diverses institutions soient mentionnées, notamment comme producteur ou financeur, dans les métadonnées. De nouveau afin de garantir une forme de constance dans la description des enquêtes, et pour le bon fonctionnement des outils de recherche des catalogues où ces données sont référencées, un référentiel d'institution est utilisé. Pour chaque institution saisie dans les formulaires de métadonnées, le nom d'usage est vérifié, un identifiant lui est associé et un URL est récupéré lorsque cela est possible. Le site utilisé pour l'identification des institutions est le répertoire International Standard Name Identifier<fnref n="18" /> (ISNI). La création des identifiants d'institutions a suivi la règle suivante : si l'institution est répertoriée sur l'ISNI, le numéro ISNI est utilisé (16 chiffres), sinon un identifiant est créé (format ISXXXX où les X représentent des chiffres).

Ce répertoire d'institutions est progressivement enrichi au fur et à mesure de la documentation des enquêtes. Les identifiants pérennes des institutions ne sont pas à ce jour intégrés dans les métadonnées, mais ils le seront bientôt, en accord avec les dernières recommandations du CESSDA.

### 3.1.3 Identification pérenne des FPR

Comme mentionné plusieurs fois dans les derniers paragraphes, des identifiants digitaux permanents sont attribués aux enquêtes. C'est l'ingénieur responsable de la diffusion des enquêtes qui attribue, via la plateforme DataCite<fnref n="19" />, un Digital Object Identifier<fnref n="20" /> (DOI) à l'enquête afin de garantir sa pérennité et de faciliter la réutilisation. Tous les DOI assignés aux jeux de données issues des enquêtes de l'Ined suivent le schéma suivant : 10.48756/ined-IE0XXX-xxxx, où « 10.48756 » est le préfixe spécifique à l'Ined, « IE0XXX » le numéro d'archive de l'enquête, et « xxxx » un nombre aléatoire à 4 chiffres.

## 3.2 Des données documentées pour faciliter la réutilisation

La documentation des jeux de données en eux-mêmes vient compléter la documentation contextuelle et méthodologique. Les deux combinées doivent permettre une bonne compréhension et donc une bonne réutilisation des jeux de données à des fins de recherche.

<footnote n="18">18. Site web de l'ISNI : https://isni.org/</footnote>

<footnote n="19">19. Site web de la plateforme DataCite : https://doi.datacite.org/</footnote>

<footnote n="20">20. Pour en savoir plus sur les DOI : https://www.doi.org/</footnote>
### 3.2.1 Documenter les outils de collecte

Avant même la documentation du jeu lui-même, il est primordial d'extraire la structure du questionnaire (ou de l'outil de collecte) qui a permis la constitution du jeu de données. C'est en établissant ce lien entre jeu de donnée et outil de collecte que de bonnes réutilisations de données sont favorisées. Cependant, c'est une opération complexe. Afin de pouvoir relier une variable à une question, il faut un inventaire des questions exhaustif et structuré. Le développement des outils de collecte numérique crée une forme d'instabilité autour de l'objet questionnaire : la version finale, consolidée, utilisée pour la passation n'est pas toujours accessible directement, soit que des modifications faites entre le document soumis au prestataire de collecte et l'outil de collecte n'aient jamais été reportés dans ledit document, soit que le prestataire de collecte ne veuille ou ne puisse pas fournir une version exploitable de l'outil de collecte programmé. Même dans le cas d'outils papier, il peut être compliqué de récupérer une version qui a servi à la collecte dans une format directement exploitable : la plupart du temps, c'est un questionnaire au format PDF qui est fourni.

Afin de palier cela, plusieurs éléments ont été mis en place. En cas de marché avec un prestataire pour l'outil de collecte, demande est faite que ce dernier fournisse les scripts de programmation de l'outil de collecte. De plus, différentes actions ont été menées au sein du SES afin de sensibiliser au processus de documentation des enquêtes, et une collaboration plus étroite dès la fin de la collecte de l'enquête permet de garantir la récupération de questionnaires consolidés et exploitables. L'équipe diffusion peut aussi avoir recours à des technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR) afin de numériser des questionnaires.

Qu'il s'agisse de scripts de programmation ou de questionnaires numériques, les informations qu'ils contiennent sont extraites à l'aide de scripts R qui contiennent des parsers spécialement adaptés à la structure du script ou du questionnaire. Sont récupérés : les textes des questions, leur code, leur label, leurs modalités (codes et labels), les instructions aux enquêteurs et/ou aux enquêtés, les textes de transition, d'introduction et de conclusion, les filtres, les règles de construction des variables construites, ainsi que la structure en module, sous-module, etc. du questionnaire.
Dans la majorité des cas, les variables et les questions partagent les mêmes noms, ce qui permet une correspondance facile. Seules les variables construites *a posteriori*, et les variables supprimées lors de l'apurement ou de la pseudonymisation n'ont pas de correspondance directe dans le questionnaire. Pour les variables dont le nom a été modifié pour indiquer une manipulation (d'apurement ou de pseudonymisation), une table de correspondance est construite. Si les variables et les questions ne partagent pas les mêmes noms, une table de correspondance doit être fournie par l'équipe de recherche. A ce jour, la documentation des questionnaires n'est pas consolidée dans un fichier standardisé, mais est stockée dans un fichier csv.

### 3.2.2 Fichiers de données et des variables : une documentation fine

Il est primordial de bien documenter chacun des fichiers de données : être explicite sur le lien entre le fichier et le questionnaire, les liens entre les fichiers de données (en particulier s'ils partagent des clefs primaires et/ou secondaires), et les opérations d'apurement, de contrôle, de construction ou de pseudonymisation qui ont été appliquées dans chacun des fichiers de données, sur leurs variables respectives.

Chaque variable est documentée individuellement. Toutes les informations pertinentes récupérées depuis le questionnaire sont associées à chaque variable. Toutes les étapes de pseudonymisation qui ont concerné la variable lui sont aussi associées. On retrouve dans la documentation des informations générales : labels de la variable et de ses modalités, type de la variable, nombre de valeurs manquantes, statistiques descriptives (tri à plat pour les variables catégorielles, minimum, maximum, moyenne, médiane, écart-type pour les variables numériques).
Les variables sont aussi organisées dans les métadonnées selon les modules, sous-modules, etc. identifiés dans le questionnaire, ou selon une organisation thématique. Cette organisation permet une exploration des données plus fluide dans les catalogues où leur documentation est publiée.

Ce travail de documentation des fichiers et des variables est mis à profit pour constituer le dictionnaire des codes qui sera diffusé avec le jeu de données. Si par le passé la production du dictionnaire des codes ne relevait pas de l'équipe diffusion, c'est elle qui la prend en charge aujourd'hui. Produire le dictionnaire des codes en fin de chaîne permet de garantir une information de qualité, la plus proche possible du jeu de données mis à disposition. Le dictionnaire inclut alors les informations relatives à la pseudonymisation, essentielles pour comprendre des différences possibles entre questionnaire et fichiers de données.

### 3.2.3 Publication et diffusion des FPR

La documentation du contexte et de la méthodologie ainsi que la documentation des fichiers de données et variables sont consolidées dans un fichier XML structuré selon le schéma DDI-C, grâce à un script R. Ce fichier XML servira ensuite de base pour le référencement sur les catalogues.

Ce fichier passe une étape de contrôle qualité : il est relié par un autre ingénieur que celui qui l'a produit, sa conformité au schéma DDI est vérifiée et sa conformité au profil CESSDA l'est aussi. Ces deux dernières étapes se font grâce au CESSDA Metadata Validator<fnref n="21" /> (CMV), un outil mis à disposition par le CESSDA qui permet de valider un ou plusieurs fichiers de métadonnées et d'obtenir un rapport d'erreurs pointant les écarts au schéma et au profil. En cas d'erreurs repérées, celles-ci sont corrigées, et le fichier est de nouveau soumis au contrôle qualité, et ce jusqu'à ce qu'aucune erreur ne soit remontée. En parallèle, toutes les ressources utiles à la compréhension et l'exploitation des données sont également compilées : questionnaires, cartes de codes, supports de communication, rapports techniques, etc.

Le fichier XML finalisé ainsi que les ressources sont publiés sur le catalogue d'enquêtes et de données de l'Ined<fnref n="22" /> (Datalned). Le fichier XML est transmis à l'équipe Progedo pour publication sur le catalogue Quetelet-Progedo, et via celui-ci, il est moissonné et référencé sur le catalogue du CESSDA<fnref n="23" />. Les données sont quant à elles déposées sur l'espace sécurisé de l'entrepôt Quetelet-Progedo et disponibles à la commande.

## 4 Conclusion

En définitive, si la diffusion des données a longtemps été pensée comme un aboutissement, elle est aujourd'hui un véritable processus intégré, porté par un ensemble d'outils, de normes et de dispositifs. La fabrique des FPR est une pratique en constante évolution, dépendante du cadre légal qui s'enrichit régulièrement de nouvelles recommandations.

Chronophage et minutieuse, la conception de ces fichiers, ni tout à fait détaillés, ni tout à fait anonymisés, repose sur un équilibre délicat entre préservation de la confidentialité, maintien de la qualité scientifique et respect du cadre juridique. A l'Ined les arbitrages sont opérés au cas par cas pour ne

<footnote n="21">21. Site web du CMV : https://cmv.cessda.eu/#!validation</footnote>

<footnote n="22">22. Site web de Datalned : https://data.ined.fr</footnote>

<footnote n="23">23. Le catalogue du CESSDA est consultable sur https://datacatalogue.cessda.eu/. Les métadonnées moissonnées depuis l'entrepôt Quetelet-Progedo se retrouvent principalement dans la version française du catalogue.</footnote>
pas dénaturer les données tout en garantissant la protection des répondants. Par exigence de qualité et de comparabilité, les standards nationaux et internationaux (en particulier ceux s'appliquant aux métadonnées) sont intégrés dans les processus de documentation, et structurent la diffusion.

Les FPR sont ainsi au coeur de la stratégie de partage des données à l'Ined: ils sont des fichiers accessibles et réutilisables, riches du savoir-faire des enquêtes démographiques de l'Ined et des nouvelles pratiques de documentation qui s'y développent. Pour que les seuils de pseudonymisation ne fassent pas l'objet de réévaluations régulières et que la mise à disposition des données continue de servir la recherche, il convient cependant de renforcer la formation des utilisateurs, poursuivre les travaux méthodologiques sur la confidentialité - à l'instar des initiatives conduites par l'Insee et l'Inria - et renforcer les synergies entre institutions.

## Bibliographie

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[2] André-Poyaud I., Aster S., Boudjaaba F., Bujan G. Collignon B., Dubois F., Kessous E., Maurel L., Roger M., « Les sciences humaines et sociales et la protection des données à caractère personnel dans le contexte de la science ouverte : guide pour la recherche », 2019, INSHS [https://inshs.cnrs.fr/sites/institut_inshs/files/pdf/guidergpd_2.pdf]

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[10] Silberman, R., « Partage des données et protection de la confidentialité : quels nouveaux enjeux pour les sciences sociales? », *L'Année sociologique*, 74(2), pp 529-559, 2024 [https://doi.org/10.3917/anso.242.0529]

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[12] « Données de santé: anonymat et risque de ré-identification », *Dossier Solidarité et Santé*, n°64, juillet 2015, DREES.

[13] « Guide du secret statistique », 2025, INSEE [https://www.insee.fr/fr/information/1300624]