# Plans de gestion des données : recommandations pour une gestion responsable et ouverte des données

Frédéric de Lamotte, Véronique Stoll, Jean-François Dufayard, Christine Hadrossek, Romain David, Céline Hernandez, Hélène Jouguet, Emilie Lerigoleur

► To cite this version:

Frédéric de Lamotte, Véronique Stoll, Jean-François Dufayard, Christine Hadrossek, Romain David, et al.. Plans de gestion des données : recommandations pour une gestion responsable et ouverte des données. Comité pour la science ouverte. 2025. hal-05505299v2

HAL Id: hal-05505299

https://hal-lara.archives-ouvertes.fr/hal-05505299v2

Submitted on 20 Feb 2026

HAL is a multi-disciplinary open access
archive for the deposit and dissemination of sci-
entific research documents, whether they are pub-
lished or not. The documents may come from
teaching and research institutions in France or
abroad, or from public or private research centers.

L'archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est
destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

<figure><img src="image_1.png" /></figure>

Distributed under a Creative Commons CC BY 4.0 - Attribution - International License
<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Ouvrir
la science !

<figure><img src="image_3.png" /></figure>

# Plans de gestion des données : recommandations pour une gestion responsable et ouverte des données

Comité pour la science ouverte
Collège des Données de la recherche

Décembre 2025
# Plans de gestion des données : recommandations pour une gestion responsable et ouverte des données

---

Frédéric de LAMOTTE – Pilotage du Collège des Données de la recherche
INRAE

Véronique STOLL – Pilotage du Collège des Données de la recherche
Observatoire de Paris - PSL

---

Jean-François DUFAYARD – Pilotage du groupe de travail
CIRAD

Christine HADROSSEK – Pilotage du groupe de travail
CNRS DDOR

Romain DAVID
ERINHA

Céline HERNANDEZ
Université Paris Saclay

Hélène JOUGUET
CNRS Huma-Num

Émilie LERIGOLEUR
CNRS

Le Collège des Données de la recherche remercie particulièrement pour leur appui et leur expertise dans le présent document :

Marie-Laure BACHELERIE, CNRS

Romain BOISSAT, Maison de l'Orient et de la Méditerranée

Marie-Christine JACQUEMOT, INIST-CNRS

Laure BEZARD, Maison de l'Orient et de la Méditerranée

Aline GRAND, Université de Strasbourg

Paulette LIEBY, CNRS

Lauriane LOCATELLI, CNRS

Joël SUDRE, CNRS-Data Terra

Nikola ZAREVSKI, ANR

---

Décembre 2025

DOI : 10.52949/91

---
<figure><img src="image_4.png" /></figure>

# Sommaire

---

<table><tr><td>Introduction</td><td>4</td></tr><tr><td>Audience cible</td><td>5</td></tr><tr><td>Méthodologie</td><td>5</td></tr><tr><td>Recommandations pour l'élaboration de plans de gestion des données dans le cadre de projets de recherche</td><td>13</td></tr><tr><td>Recommandations pour l'élaboration de plans de gestion des données à l'échelle d'une structure ou d'une plateforme</td><td>21</td></tr><tr><td>Recommandations pour la gestion des données de recherche à l'échelle institutionnelle</td><td>24</td></tr><tr><td>Synthèse des recommandations</td><td>27</td></tr><tr><td>Synthèse des différents types de plans de gestion de données</td><td>29</td></tr></table>
# Introduction

Le plan de gestion des données (PGD) s'est imposé en quelques années comme un élément structurant du paysage de la recherche française et européenne.

Instrument central de la gestion responsable et ouverte des données, essentiel à la qualité et à la reproductibilité de la recherche, le PGD répond à une double ambition : garantir la rigueur scientifique tout en favorisant le partage des données selon les principes FAIR. Par ailleurs, les chercheurs financés par l'ANR ou par la Commission européenne s'engagent à fournir un PGD dans les 6 mois qui suivent le démarrage de leur projet.

Pour autant, l'appropriation effective du PGD par les communautés scientifiques demeure limitée. Des enquêtes récentes mettent en évidence une méconnaissance persistante du PGD, ainsi que l'existence de freins récurrents (manque de temps, charge de travail supplémentaire, inquiétudes liées à la réutilisation des données ou déficit de compétences dédiées...).

Ce décalage entre usages effectifs et politiques institutionnelles se traduit par une perception du PGD comme contrainte administrative plutôt que comme outil pour accompagner le processus de recherche scientifique. Il en résulte des pratiques hétérogènes, des modèles et outils fragmentés, ainsi que des coûts de production et de mise à jour difficiles à rationaliser. Il interroge plus largement la capacité du PGD à s'inscrire durablement dans les pratiques de recherche et à produire une réelle valeur ajoutée pour les équipes.

La problématique centrale devient alors la suivante : comment concevoir et déployer des PGD qui, tout en répondant aux principes FAIR et aux besoins de planification et de transparence dans la gestion des données, constituent des outils opérationnels, durables et utiles pour les équipes de recherche, contribuant à réduire la charge administrative, à améliorer la qualité des données et à renforcer l'interopérabilité au sein de l'écosystème de la recherche ?

Face à ces constats, l'évolution vers des PGD interopérables et machine actionable ouvre de nouvelles perspectives. En facilitant l'automatisation de certaines tâches, l'intégration aux systèmes d'information existants et la circulation des métadonnées, ces approches permettent d'envisager le PGD comme un véritable outil d'accompagnement à la gestion des données pour les chercheurs, et un outil d'aide décision, d'anticipation stratégique et d'optimisation des pratiques de recherche pour les institutions.
Le présent document s'articule autour de trois parties principales :

* **Pourquoi adopter un plan de gestion des données ?** Cette partie présente les bénéfices concrets pour les équipes de recherche : amélioration de la qualité scientifique, facilitation des collaborations et anticipation stratégique des besoins.

* **Recommandations pour l'élaboration de plans de gestion des données :** Les recommandations sont structurées selon trois niveaux d'action : le PGD de projet, le PGD de structure ou de plateforme, et la gestion des données à l'échelle institutionnelle.

* **Annexes :** Des scénarios prospectifs illustrant l'usage des PGD dans divers contextes disciplinaires ont été élaborés en complément et sont présentés dans un document distinct.

## Audience cible

Ce document s'adresse à l'ensemble des acteurs impliqués dans les PGD, tant au niveau des projets que des structures de recherche.

Les recommandations sont structurées selon trois catégories de publics :

* les personnels impliqués dans des projets de recherche souhaitant élaborer un PGD de projet;

* les personnels de plateformes désireux d'élaborer un PGD spécifique à leur infrastructure;

* les responsables de structures (unités de recherche, services, etc.) souhaitant intégrer des éléments de gouvernance stratégique au moyen d'un PGD de structure.

## Méthodologie

La démarche méthodologique repose sur la synthèse des expertises et des connaissances mobilisées au sein du groupe de travail. Les principes et recommandations formulés sont issus d'analyses, de réflexions et de retours d'expérience consolidés à l'issue de consultations menées auprès de plusieurs communautés impliquées dans l'accompagnement des équipes de recherche.

Les travaux du groupe de travail poursuivaient un double objectif : faciliter le développement de fonctionnalités *machine actionable* afin de favoriser l'adoption des PGD, et formuler des recommandations adaptées aux besoins des utilisateurs. En parallèle, le groupe de travail a élaboré des scénarios prospectifs illustrant l'usage des PGD dans divers contextes disciplinaires. Ces scénarios ont été soumis à plusieurs communautés impliquées dans l'accompagnement des équipes de recherche, notamment les centres de compétences de l'écosystème Recherche Data Gouv, ainsi qu'à différents groupes d'experts thématiques. Les recommandations ont été enrichies et consolidées à partir de leurs retours, garantissant ainsi une approche collaborative et multidisciplinaire.
# Pourquoi adopter un plan de gestion des données ? Bénéfices pour la recherche

## Définition et rôle du plan de gestion des données

### Plan de gestion des données (PGD)

Le plan de gestion des données est un document évolutif. Il décrit la façon dont les données de recherche seront obtenues (générées ou collectées), traitées, organisées, stockées, sécurisées, préservées, partagées et archivées dans un cadre précis, par exemple au cours et à l'issue d'un projet, ou encore, au fil du temps par une plateforme ou un laboratoire. Le PGD est un outil de gestion qui garantit des données fiables et bien gérées, compréhensibles, disponibles et préservées sur le long terme.

Le plan de gestion des données couvre l'ensemble du cycle de vie des données, au-delà de la seule durée du projet, et précise :

* les données qui seront produites, collectées ou réutilisées ;

* leur organisation, leur documentation, le contrôle de leur qualité et leur sécurisation ;

* les formats de stockage et les standards auxquels elles se conformeront ;

* les modalités de partage, les conditions associées et les entrepôts utilisés ;

* les mesures de préservation et de réutilisation à long terme.

Un PGD bien renseigné détaille :

* les jeux de données, accompagnés d'identifiants persistants ;

* les métadonnées de contexte, précisant où, quand et comment les données ont été produites ;

* les scripts, logiciels, versions et environnements utilisés ;

* les règles de nettoyage, de filtrage et de transformation des données.

L'alignement avec les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) constitue un levier majeur :

**Findable** : les données sont repérables via des identifiants persistants (par exemple, DOI) et des métadonnées indexées ;

**Accessible** : les données sont accessibles par des protocoles standardisés, avec des conditions d'accès clairement définies ;

**Interoperable** : les formats sont ouverts ou largement utilisés, avec des métadonnées et vocabulaires standardisés ;

**Reusable** : la documentation est complète, les licences explicites et le contexte d'usage clairement défini.
Le PGD permet de planifier dès l'amont la conformité à ces principes, en précisant le choix des entrepôts, l'adoption de standards, la définition des métadonnées et les licences.

Le plan de gestion des données constitue un outil stratégique pour accompagner et optimiser le travail des équipes de recherche. Il favorise l'anticipation, la collaboration, l'efficacité des ressources et la sécurité des données, tout en contribuant à la qualité scientifique.

## Bénéfices concrets pour les équipes de recherche

Rédiger un plan de gestion des données présente de nombreux bénéfices concrets pour les équipes de recherche. En organisant, dès le début, les méthodes de collecte (protocoles, instruments, versions), les standards de qualité (contrôles, validations, seuils d'acceptation), ainsi que les formats et conventions d'organisation, le PGD permet de renforcer la fiabilité, la cohérence et la traçabilité des données. Il documente également les choix méthodologiques, les transformations successives et les jeux de données utilisés pour chaque analyse.

Les principaux bénéfices portent sur :

**La qualité et l'intégrité des données** : Le PGD garantit que les données sont fiables, représentatives et reproductibles. La planification et la documentation systématique permettent de refléter fidèlement les processus de recherche.

**La transparence et la reproductibilité** : En formalisant les bonnes pratiques (description des protocoles, choix des formats, procédures de validation), le PGD facilite la vérification des résultats et la reproduction des études par d'autres équipes de recherche, renforçant la crédibilité scientifique.

**La traçabilité** : Le PGD organise et documente les méthodes de collecte, les standards de qualité et les formats, assurant la traçabilité des données tout au long de leur cycle de vie, y compris les transformations et traitements appliqués.

**La visibilité et la valorisation des données** : En adoptant les bonnes pratiques de gestion des données, un PGD bien conçu facilite la gestion, le partage et la valorisation des données, renforçant la reconnaissance scientifique et l'impact des travaux. Des données bien documentées et déposées dans des entrepôts appropriés (par exemple, les entrepôts de confiance<fnref n="1" />) deviennent des produits de recherche à part entière, visibles par tous. En recevant un DOI ou un identifiant persistant équivalent, elles peuvent être citées dans des articles, des *data papers* ou des rapports, ou apparaître dans les moteurs de recherche, catalogues et graphes de connaissances scientifiques.

Ainsi, le PGD facilite :

* l'enrichissement des métadonnées des jeux de données ;

* la liaison entre données, articles, logiciels et protocoles ;

* la conformité aux exigences des revues ou plateformes d'accès libre la publication des données (PGD exportables en *data paper*) ;

* la préparation de *data papers*.

<footnote n="1">¹ Frédéric de Lamotte, Véronique Stoll, Cécile Arènes, Marie-Émilia Herbet, Stéphane Debard, et al. Sélectionner un entrepôt thématique de confiance pour le dépôt de données : méthodologie et analyse de l'offre existante. Comité pour la Science Ouverte. 2024. DOI: 10.52949/52</footnote>
Grâce à une gestion rigoureuse, les données de recherche continuent à avoir un impact significatif après la fin du projet : plus de citations, de réutilisations et de collaborations potentielles, contribuant à une valorisation scientifique renforcée.

**Le respect des exigences réglementaires** : le plan de gestion des données contribue à garantir le respect des lois et réglementations, notamment le RGPD, la protection des données sensibles et la gestion des droits de propriété intellectuelle. Pour les projets impliquant des données personnelles ou sensibles, le PGD constitue un outil clé de conformité en :

* recensant les types de données personnelles ;

* clarifiant les finalités et les fondements juridiques ;

* décrivant les mesures de protection (anonymisation, pseudonymisation, chiffrement, contrôles d'accès) ;

* mentionnant les consentements, les durées de conservation et la politique de destruction ou d'archivage ;

* s'articulant avec les avis des comités d'éthique ou de protection des données.

## Une anticipation stratégique et un gain de temps

Le PGD facilite la planification de chaque étape du cycle de vie des données. Cette anticipation structurante permet d'identifier précocement différents besoins comme les moyens de stockage, ou de calcul, et de réduire les problèmes rencontrés au cours du projet.

Les bénéfices concrets incluent :

* la réduction du nombre de données introuvables ou mal documentées ;

* la réduction des re-saisies et duplications ;

* l'anticipation des coûts et contraintes en fin de projet (stockage saturé, archivage) ;

* la perte d'informations lors de départs ou d'arrivée dans l'équipe.

## Des collaborations facilitées

Un PGD clair facilite le travail en équipe et les partenariats avec d'autres institutions en France et à l'étranger en :

* clarifiant les rôles, responsabilités et processus pour tous les acteurs ;

* créant un langage commun sur la gestion des données ;

* partageant la vision du projet avec l'équipe et les services d'accompagnement (bibliothécaires, informaticiens, juristes...).

## Une rationalisation du workflow

En formalisant les processus et en réduisant les erreurs fréquentes dans la manipulation des données, le PGD rend l'analyse, la visualisation et le *reporting* plus efficaces, diminuant le temps consacré au traitement des données.
La réutilisabilité

En définissant les rôles et les responsabilités, le PGD permet de prévoir l'archivage à long
terme, sécurisant ainsi la réutilisation future des données. Il constitue une mémoire des
activités et des produits du projet, utile bien au-delà de sa durée de vie :

* en retraçant de ce qui a été produit, où et dans quelles conditions, avec les licences associées ;

* en facilitant la réutilisation de jeux de données anciens pour de nouvelles analyses, synthèses ou méta-analyses ;

* en contribuant à la constitution d'un patrimoine de données au niveau de l'équipe, du laboratoire, de l'établissement ou de la discipline.
# Un changement de paradigme : de contrainte administrative à opportunité scientifique

## Le PGD, un outil scientifique et opérationnel

Souvent perçue comme une contrainte, la gestion des données offre pourtant des bénéfices directs aux acteurs de la recherche. Le PGD n'est pas un livrable administratif supplémentaire, mais un véritable outil d'aide à la décision et d'optimisation des pratiques de recherche, notamment en se connectant aux politiques de données au niveau local et national.

## Un PGD opérationnel et aligné sur le projet

Un PGD ne doit pas être un simple copier-coller du volet « données » de la demande de financement. Il doit :

* être opérationnel, précis et utile ;

* être concis et sans redondances inutiles ;

* être aligné sur le plan expérimental et les réalités techniques ;

* évoluer avec le projet via des mises à jour régulières.

Un PGD efficace décrit à la fois :

* les intentions et besoins au lancement du projet (types de données, services nécessaires, questions éthiques) ;

* les méthodes et pratiques adoptées en cours de projet ;

* l'inventaire des produits générés (données, codes, protocoles, métadonnées) en fin de projet.

En optimisant le travail collectif, le PGD favorise la production et la consolidation des connaissances scientifiques, sans constituer une contrainte administrative.

## Bénéfices du PGD au sein de la communauté de recherche

Le plan de gestion des données joue des rôles complémentaires selon les acteurs impliqués dans la recherche.

### Au niveau du chercheur

Le PGD constitue un guide de pilotage du projet :

* il centralise les informations sur les données et sert de référentiel pour la rédaction de rapports, publications ou data papers ;

* il facilite la collaboration au sein de l'équipe, chaque membre sachant où et comment fournir ses données ;

* il peut alimenter les entrepôts institutionnels en métadonnées.

Les outils d'aide à la rédaction des PGD (OPIDOR, DSW, etc.) offrent des API permettant de transférer automatiquement les métadonnées du PGD vers des systèmes locaux, améliorant ainsi l'efficacité et la traçabilité des données.
## Au niveau de l'unité de recherche ou de l'établissement

Les PGD contribuent à l'implémentation des politiques de gestion des données. Ainsi :

* le PGD permet de coordonner la politique des données de recherche de l'établissement, notamment par l'adoption de formats de métadonnées standard, l'intégration dans les entrepôts ou services de données locaux ;

* le PGD permet d'identifier et dimensionner les besoins en infrastructures techniques et services ;

* le PGD permet de clairement identifier les services d'accompagnement à la gestion des données dans les établissements.

## Au niveau des plateformes et infrastructures

Un PGD bien rédigé peut s'interfacer avec les systèmes d'information :

* un PGD au format *machine actionable* (maDMP) permet aux plateformes de dépôt de récupérer automatiquement la description des jeux de données et de pré-architecturer les espaces de stockage ;

* les normes comme le RDA DMP Common Standard favorisent l'interopérabilité systématique entre PGD et services tels que les archives, le calcul intensif ou les outils FAIR<fnref n="2" />.

## Au niveau des financeurs

La plupart des agences de financement nationales ou internationales demandent un PGD. La Commission européenne exige un plan de gestion des données de manière systématique pour les projets de recherche financés par Horizon Europe depuis le lancement du programme (2021). Les bénéficiaires d'un projet doivent obligatoirement présenter un plan de gestion des données au plus tard six mois après la date de début du projet, avec des éléments de présentation avancés dans la proposition soumise<fnref n="3" />. Dans le cadre des projets financés par l'ANR, le plan de gestion des données constitue un livrable qui devra être fourni dans les 6 mois qui suivent le démarrage scientifique du projet, puis devra être mis à jour.

Les agences de financement nationales regroupées au sein du réseau science ouverte (ANR, ADEME, l'ANR, l'Anses, l'ANRS-MIE, la FRM et l'INCa) recommandent l'utilisation du modèle commun structuré proposé par Science Europe.

## Au niveau des pairs

Partager les PGD permet aux différentes parties prenantes de :

* suivre l'application des politiques publiques, notamment en matière de science ouverte et de gestion des données ;

* vérifier la conformité aux principes FAIR ;

<footnote n="2">² Miksa, T., Walk, P., Neish, P. (2019). RDA DMP Common Standard for Machine-actionable Data Management Plans. https://doi.org/10.15497/rda00039</footnote>

<footnote n="3">³ https://www.horizon-europe.gouv.fr/aspects-transversaux-31138</footnote>
* prendre en compte les réglementations en matière de données (RGPD, protection des données sensibles, etc.).

Le PGD constitue ainsi un lien essentiel entre chercheurs, infrastructures, institutions et financeurs, renforçant la cohérence, l'efficacité et la durabilité de la gestion des données.
# Recommandations pour l'élaboration de plans de gestion des données dans le cadre de projets de recherche

## PGD projet

Le PGD projet correspond à un plan de gestion des données appliqué à une activité de recherche délimitée dans le temps, souvent financée dans le cadre d'un appel à projets. Document évolutif, il décrit comment les données de recherche d'un projet seront obtenues (générées ou collectées), traitées, organisées, stockées, sécurisées, préservées, partagées puis archivées. Généralement rédigé par les chercheurs ou producteurs de données, il peut être exigé par les agences de financement et remis sous forme de livrable. Il décrit l'ensemble des procédures de gestion des données, en couvrant leur cycle de vie depuis la production jusqu'à l'archivage, la suppression ou la réutilisation.

## Intégrer la rédaction du PGD dès la phase de conception du projet

Il est fortement recommandé d'engager la rédaction du plan de gestion des données dès la phase de montage du projet, y compris en amont de sa soumission aux financeurs. Une anticipation précoce des modalités de collecte, de structuration, de traitement, de documentation, de partage et d'archivage des données permet :

* d'améliorer la qualité scientifique de la proposition ;

* de sécuriser les aspects techniques et juridiques ;

* de planifier l'archivage et la préservation à long terme dès le début du projet, garantissant l'intégrité et la pérennité des données.

## Bonnes pratiques à retenir :

* commencer tôt, même avec un PGD encore partiel ;

* impliquer l'ensemble de l'équipe de recherche et les services d'accompagnement ;

* être précis et opérationnel ;

* actualiser régulièrement le PGD pour qu'il reste utile et exploitable.

## Utiliser le PGD comme un outil de pilotage

Le PGD doit être considéré comme un outil structurant de pilotage du projet. Il facilite l'organisation des responsabilités, la planification des tâches liées aux données, la maîtrise des risques et la gestion des obligations réglementaires (RGPD, droits d'auteur, éthique, sécurité informatique, etc.).

Les plans nationaux pour la science ouverte soulignent son rôle stratégique dans la diffusion et la valorisation des résultats. Il est également un levier pour articuler la gestion des données avec les démarches qualité, ou éthiques.
Par son caractère évolutif et collaboratif, le PGD s'aligne sur le déroulé du projet de recherche et permet de :

* définir les intentions et besoins en services pour la production et la gestion des données ;

* formaliser les méthodes et pratiques adoptées au fil du projet ;

* référencer les produits de recherche générés, incluant les données et éléments nécessaires à leur conformité aux principes FAIR.

Le PGD guide ainsi le pilotage et l'organisation opérationnelle du projet, en couvrant la gestion des métadonnées<fnref n="4" />, le choix des formats et standards, la gestion des accès et la planification de la sauvegarde des données.

## S'appuyer sur un outil d'aide à la rédaction de PGD

L'utilisation d'un outil d'aide à la rédaction de plan de gestion des données permet de structurer la réflexion autour du cycle de vie des données de recherche. Ces outils guident les utilisateurs à travers des questionnaires adaptés, réduisant ainsi le risque d'oublier des éléments essentiels. Ils facilitent la conformité aux principes FAIR, tout en permettant une approche collaborative entre les différents acteurs (chercheurs, ingénieurs data stewards, juristes, infrastructures...). Ils sont généralement conformes au standard RDA DMP Common Standard et offrent des fonctionnalités d'interopérabilité avec d'autres systèmes via APIs, export JSON, etc. Parmi les outils les plus répandus dans les communautés de recherche se trouvent DMP OPIDOR (développé et maintenu par l'Inist-CNRS) ou Data Stewardship Wizard (DSW, maintenu principalement sous l'égide d'ELIXIR, notamment les nœuds d'ELIXIR de la République tchèque et des Pays-Bas)<fnref n="5" />.

## Définition d'un outil d'accompagnement à la rédaction d'un plan de gestion de données

Application en ligne d'édition collaborative de plans de gestion de données à différents niveaux (projet de recherche, plateformes, structures...). Elle met à disposition des modèles recommandés par la communauté scientifique (comme le modèle commun structuré proposé par Science Europe, dans le cas de DMP OPIDOR. Elle facilite les échanges d'informations avec d'autres systèmes d'information et est conforme au format d'échange recommandé par le groupe RDA DMP Common Standard).

<footnote n="4">⁴ Frédéric de Lamotte, Véronique Stoll, Céline Hernandez, Cécile Arènes, Romain David, et al.. Faciliter la documentation des données grâce aux métadonnées dans un projet de recherche. Comité pour la science ouverte. 2025. DOI : 10.52949/87</footnote>

<footnote n="5">⁵ https://dmp.opidor.fr/ ; https://ds-wizard.org/</footnote>
# DMP OPIDOR et Data Stewardship Wizard (DSW)

## DMP OPIDOR

Développé par l'INIST-CNRS, DMP OPIDOR est basé sur le code open source DMPRoadmap, il a été spécifiquement adapté aux besoins de la communauté de l'enseignement supérieur et de la recherche française. Il propose des modèles préremplis selon les financeurs, des vocabulaires contrôlés, des champs normalisés et des options facilitant l'application des principes FAIR. Il permet également de centraliser les plans produits, de les partager ou de les archiver, et d'alimenter les indicateurs institutionnels de suivi.

**Fonctionnalités principales** : modèles de PGD (ex. modèle commun structuré proposé par Science Europe), recommandations intégrées, exemples, rédaction collaborative, commentaires, export aux formats .docx, .pdf, .html et. Json.

### Avantages :

* **Conformité nationale** : recommandation d'utilisation par de nombreux acteurs, comme des organismes de recherche ou le réseau science ouverte des agences de financement françaises ;

* **Interface francophone** ;

* **Accompagnement pédagogique** : intègre des aides contextuelles, exemples et FAQ pour guider les chercheurs ;

* **Facilité d'utilisation** : outil ne nécessitant pas de compétences techniques particulières ;

* **Interopérabilité** : fonctionnalité d'export du contenu du PGD avec différents acteurs, dont l'ANR.

## Data Stewardship Wizard (DSW)

Data Stewardship Wizard est un outil open source d'aide à la gestion des données de recherche, basé sur une approche guidée par des modèles de connaissance (Knowledge Model). Il vise à accompagner les équipes de recherche dans la mise en œuvre concrète de bonnes pratiques de data stewardship. Il est utilisé dans de nombreux programmes et plateformes européens.

**Fonctionnalités principales** : Modèles de connaissance poussés et personnalisables selon les disciplines ou les institutions, système de versioning complet et traçabilité des modifications, intégration avec FAIRsharing⁶ pour accéder aux métadonnées sur les standards, bases de données et politiques, export des réponses vers des formats, possibilité d'installation d'une instance locale.

### Avantages :

* **Grande flexibilité et personnalisation** : le Knowledge Model peut être adapté selon le domaine disciplinaire et les modalités locales ;

* **Approche orientée bonnes pratiques & FAIR** : forte orientation vers les principes FAIR et la qualité des données, au-delà du seul PGD, intégration de métriques FAIR, liens vers des ressources externes et indication des impacts de chaque choix sur la réutilisabilité des données ;
* Collaboration avancée : possibilité de travail collaboratif, suivi des versions, historique des modifications, plusieurs contributeurs ;

* Déploiement modulaire / auto-hébergement : possibilité d'auto-hébergement et de personnalisation complète (interface, documentation, modèles).

Le choix entre DMP OPIDOR et Data Stewardship Wizard dépend essentiellement du contexte institutionnel et du niveau de maturité des pratiques de gestion des données. DMP OPIDOR s'impose comme l'outil de référence pour le contexte français. Sa conformité aux besoins des différents acteurs de l'écosystème de la recherche, son interface francophone et son approche pédagogique en font un outil immédiatement opérationnel, ne nécessitant qu'une courte formation. Il offre à l'ensemble des équipes de recherche une solution accessible, leur permettant de se concentrer sur le contenu scientifique du plan plutôt que sur la maîtrise technique de l'outil. C'est également l'option privilégiée pour les projets financés par des organismes nationaux et pour la formation initiale des doctorants.

Data Stewardship Wizard s'adresse davantage aux équipes disposant déjà d'une certaine expérience en gestion des données. Sa prise en main est plus exigeante mais il offre des potentialités plus larges pour structurer de manière opérationnelle et détaillée la gestion des données, notamment dans des projets complexes ou interdisciplinaires (personnalisation poussée, intégration fine des principes FAIR, collaboration avancée et adaptabilité disciplinaire).

## Adopter le modèle commun structuré proposé par Science Europe

Le recours au modèle commun structuré, inspiré du modèle de Science Europe, est recommandé pour garantir la cohérence des pratiques entre les différents projets de recherche financés. Ce modèle repose sur une structure normalisée, facilitant l'échange automatisé d'informations et l'interopérabilité avec d'autres systèmes, comme les dépôts de données, les plateformes d'archives ouvertes, ou les outils de reporting.

L'usage de ce modèle présente plusieurs avantages :

* **Conformité européenne** : largement reconnu et soutenu par les principaux organismes de financement, il assure la conformité aux exigences européennes, notamment pour les projets Horizon Europe, et garantit un alignement avec les principes FAIR.

* **Structuration fine** : blocs prédéfinis, listes déroulantes, vocabulaires contrôlés, identifiants normalisés et suggestions de dépôts facilitent la rédaction et la cohérence des PGD.

* **Interopérabilité et automatisation** : les PGD structurés ou machine actionable (maDMP) peuvent être interprétés automatiquement par des algorithmes, réduisant les tâches manuelles et favorisant les échanges automatiques avec les plateformes techniques et les archives.

<footnote n="6">⁶ https://fairsharing.org/</footnote>
* **Traçabilité et réutilisation** : la structuration fine des éléments permet de générer des métadonnées réutilisables et exploitables automatiquement, améliorant la visibilité, la traçabilité et la réutilisation des données et des PGD.

* **Intégration multi-niveaux** : facilite la cohérence entre PGD projet, PGD structure ou PGD plateforme et permet d'alimenter les métadonnées des dépôts et des data papers.

## PGD structuré

Document évolutif qui décrit comment les données de recherche seront obtenues (générées ou collectées), traitées, organisées, stockées, sécurisées, préservées, partagées et archivées, pouvant partiellement être lu, exploité par des algorithmes afin d'en extraire des données comparables. Le plan de gestion de données structuré est nourri par une trame adaptée, dont au moins une partie des questions demandent des réponses formatées (dates, quantités, etc.). Il demeure lisible par l'humain.

Le PGD modèle structuré permet :

* La production de plans dans un format exploitable par les machines et conforme au standard RDA DMP Common Standard ;

* L'échange automatisé d'informations avec d'autres systèmes ;

* L'intégration de référentiels, de vocabulaires contrôlés et d'identifiants persistants (ORCID, ROR, re3data, SPDX pour les licences).

## S'entourer d'expertises complémentaires pour construire le PGD

La qualité et la pertinence du PGD dépendent d'une démarche collaborative, mobilisant des compétences variées et impliquant les responsables scientifiques, les ingénieurs de données, les informaticiens, les services juridiques, les documentalistes, les archivistes... Le recours aux centres de compétences de l'écosystème Recherche Data Gouv est particulièrement recommandé, ceux-ci apportant un appui méthodologique, technique et juridique sur l'ensemble du cycle de vie des données. Le PGD clarifie les rôles et responsabilités pour tous les acteurs impliqués :

* l'équipe de recherche (PI, chercheurs, doctorants, postdocs, ingénieurs) ;

* les référents données des unités ;

* les centres de compétences de l'écosystème Recherche Data Gouv (accompagnement, formation, relecture) ;

* les services informatiques (stockage, calcul, sécurité) ;

* les plateformes thématiques (génomique, imagerie, etc.) ;

* les services juridiques / RGPD, les comités d'éthique ;

* les centres de données et entrepôts disciplinaires ou institutionnels.

## Partager publiquement le PGD pour renforcer sa valeur d'usage

La mise à disposition publique des PGD constitue un enjeu de transparence et de mutualisation. Elle permet de documenter les pratiques, de faciliter la reproductibilité des résultats, et d'alimenter des exemples disciplinaires pour d'autres projets. En France,
le partage peut s'opérer par la plateforme DMP OPIDOR (fonction de publication publique) ou par le dépôt dans HAL, en utilisant la typologie "plan de gestion des données". Ces dépôts doivent être accompagnés de métadonnées descriptives normalisées ( titre, auteurs, discipline, type de données, temporalité, version...).

## Prendre en compte les enjeux de valorisation dès la rédaction du PGD

Le PGD constitue également un levier pour la valorisation scientifique et institutionnelle des données. Il est recommandé d'identifier en amont les entrepôts de données envisagés pour les dépôts futurs (généraux ou disciplinaires), de prévoir la publication de data papers et de réfléchir à des stratégies de citation des jeux de données, en lien avec les bonnes pratiques FAIR. Le contenu du PGD (description des données, méthodologie, provenance) peut être exporté et extrait automatiquement pour générer un template de data paper prérempli, facilitant la valorisation. Cette démarche permet de reconnaître le travail des équipes impliquées, de valoriser les compétences associées à la gestion des données, et d'accroître l'impact scientifique des résultats du projet. A ce titre, il peut également être un levier de communication interne ou externe pendant le projet.

## PGD machine actionable (maDMP)

Document évolutif structuré et interoperable qui permet la réutilisation automatique d'informations (par exemple celles produites dans le cadre de projets) et simplifie les échanges d'informations avec les services impliqués dans la gestion des données (stockage ...).

Ces maDMP offrent de nombreux avantages grâce à leur format standardisé et structuré qui facilite l'interopérabilité entre plateformes et outils de recherche. Ils s'intègrent directement² avec les entrepôts de données, les plateformes et infrastructures de calcul, éliminant la ressaisie multiple d'informations. Cette structuration permet d'automatiser l'extraction et l'échange de métadonnées, réduisant ainsi le travail manuel et les erreurs. Contrairement aux documents statiques, les maDMP sont dynamiques : ils peuvent être mis à jour de manière incrémentale et traçable tout au long du projet, avec notifications automatiques des changements et vérification continue de la conformité, reflétant mieux la réalité évolutives de la recherche.
# Cas d'usage concrets des maDMPs

## Cas 1 : Génération automatique d'informations

**Scénario** : Un chercheur commence un nouveau projet sur une plateforme de génomique.

**Workflow maDMP** :

* Le chercheur crée un DMP de projet dans DMP OPIDoR, Depuis son PGD projet *machine actionable*, il peut récupérer automatiquement les informations disponibles sur le PGD *machine actionable* de la plateforme (standards, formats, méthodologies...),

* Les métadonnées de provenance sont ainsi automatiquement enrichies,

* Les informations FAIR fournies par la plateforme alimentent automatiquement les sections pertinentes du DMP.

**Bénéfice** : Réduction significative de la saisie manuelle, cohérence des informations, gain de temps.

## Cas 2 : Réutilisation d'informations pour la rédaction d'un data paper

**Scénario** : Un chercheur souhaite publier un data paper en fin de projet.

**Workflow maDMP** :

* Export du DMP au format structuré,

* Extraction automatique des métadonnées : description des données, méthodologie, provenance,

* Génération d'un template de data paper prérempli,

* Enrichissement avec les informations complémentaires nécessaires.

**Bénéfice** : Gain de temps, cohérence entre DMP et publication, valorisation du travail de planification.

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Schéma d'interactions d'un PGD projet</figcaption></figure>
Les PGD de projet devraient s'inscrire dans un écosystème de plans de gestion qui interagiraient entre eux, s'appuyant sur des PGD de structure (comme une unité de recherche), des PGD de plateforme ou les politiques des données de recherche des établissements.

Un PGD projet peut donc hypothétiquement s'appuyer sur plusieurs PGD de plateforme, selon les partenaires ou prestataires mobilisés pour la production, l'analyse ou la mise à disposition des données. Ces PGD de plateforme sont, à leur tour, généralement encadrés par des PGD de structure, élaborés par les unités de recherche ou de soutien qui les portent. L'ensemble de ces plans est orienté par les politiques institutionnelles des établissements de rattachement, qui traduisent les grands objectifs et valeurs à l'échelle nationale ou locale. Chaque type de PGD possède son périmètre, sa temporalité et ses objectifs propres, mais leur articulation est essentielle pour garantir une gestion cohérente, partagée et alignée sur les principes de la science ouverte.

Le PGD projet peut s'appuyer sur ces PGD de structure et de plateforme, notamment pour :

* bénéficier automatiquement de certaines garanties FAIR (formats, métadonnées, processus qualité) ;

* documenter la provenance (ex. : plateforme génomique, observatoire, infrastructure de calcul) ;

* préciser les rôles et responsabilités dans la chaîne de gestion des données.
# Recommandations pour l'élaboration de plans de gestion des données à l'échelle d'une structure ou d'une plateforme

## Définition de la structure de recherche

Dans le présent document, une structure de recherche désigne une unité organisationnelle d'un établissement (ex : unité de recherche, d'appui...). Une structure peut héberger plusieurs plateformes.

## Définition de la plateforme

Une plateforme désigne un dispositif technique ou technologique mutualisé, regroupant des équipements, des compétences et des services spécialisés mis à disposition des équipes de recherche. Elle peut être dédiée à la production, à l'analyse, au traitement ou à la gestion de données et de leurs métadonnées (ex. : plateforme de séquençage, de microscopie, ou de calcul intensif).

Une plateforme ne couvre pas nécessairement l'ensemble des activités d'une structure de recherche et peut, de ce fait, nécessiter l'élaboration d'un PGD spécifique.

## Élaborer un PGD structure ou plateforme dès que possible

Il est recommandé de formaliser un plan de gestion des données propre à la structure ou à la plateforme concernée. Bien qu'évolutif par nature, ce document joue un rôle structurant : il constitue un socle de référence commun pour les équipes utilisatrices, favorise l'harmonisation des pratiques en matière de gestion des données et clarifie les modalités d'accompagnement proposées. Il s'inscrit ainsi dans une logique de cohérence entre les projets de recherche et les dispositifs transversaux des établissements.
### PGD de structure

Document évolutif appliqué à une structure de recherche, et non pour un projet de recherche spécifique. Il vise à formaliser et assurer une cohérence globale des pratiques, responsabilités, outils et standards relatifs à la gestion des données produites ou utilisées par la structure.

### PGD de plateforme

Document évolutif initié par une plateforme de production et/ou d'analyse de données. Il décrit comment cette plateforme gère ses données de recherche et matérielles. Il construit et accompagne l'organisation et la gestion des données : cartographie des activités, missions récurrentes qui génèrent des flux de données, et formalisation des processus internes.

## Recenser les documents stratégiques et opérationnels existants

Avant d'élaborer le PGD d'une structure ou d'une plateforme, il convient de réaliser un état des lieux des documents existants. Il s'agit notamment de déterminer si une politique de gestion des données est en place au niveau de l'établissement ou de la structure de recherche, ainsi que d'identifier d'éventuels PGD antérieurs élaborés dans le cadre des activités de la plateforme. Cette démarche permet de valoriser les ressources déjà disponibles, de renforcer la cohérence des initiatives et d'éviter les duplications d'efforts.

## Utiliser un outil d'aide à la rédaction de PGD pour la rédaction du PGD plateforme ou de structure

L'utilisation d'un outil d'aide à la rédaction de PGD est fortement recommandée pour formaliser un PGD plateforme ou de structure. Il offre une structuration normalisée, garantit la réutilisabilité des contenus, et permet d'anticiper les interactions futures avec les PGD projets associés à la plateforme ou à la structure.

## Adopter le modèle commun structuré proposé par Science Europe

L'adoption du modèle structuré proposé par Science Europe est préconisée afin d'assurer un alignement optimal avec les PGD projets. Ce modèle favorise la cohérence des métadonnées et des pratiques, facilite la circulation des informations, et contribue à poser les bases d'une interoperabilité accrue entre les niveaux projet, structure et établissement.

## Mobiliser les expertises internes de la plateforme ou de la structure

La rédaction du PGD d'une plateforme ou d'une structure doit s'appuyer sur une mobilisation transversale des compétences disponibles au sein de celle-ci. Qu'il s'agisse de spécialistes des équipements, d'ingénieurs de données, de responsables techniques ou scientifiques, leur contribution collective garantit la qualité, la représentativité et l'applicabilité du PGD. Cette démarche doit être envisagée comme une concertation stratégique interne, permettant d'aboutir à un document partagé et opérationnel.
<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Schéma d'interactions d'un PGD de plateforme</figcaption></figure>

Un PGD de plateforme est susceptible d'interagir avec de nombreux PGD de projets bénéficiant des services ou des ressources qu'elle propose. Il s'inscrit généralement dans un cadre plus large, défini par un PGD de la structure (unité de recherche ou d'appui) qui l'héberge. Dans ce contexte, le PGD de la plateforme doit également prendre en compte les politiques institutionnelles des tutelles de la structure et des projets associés. Il constitue ainsi un élément d'articulation entre plusieurs niveaux de gestion des données, et contribue à assurer la cohérence et la qualité des pratiques au sein de l'écosystème de recherche.
# Recommandations pour la gestion des données de recherche à l'échelle institutionnelle

La gouvernance des données de recherche au niveau d'un établissement est une fonction stratégique et transversale, qui dépasse le cycle de vie opérationnel des données transcris dans les PGD pour établir un cadre structurant de politiques, normes, processus et responsabilités. Elle vise à garantir la qualité, la sécurité, la traçabilité et la valorisation des données, en conformité avec les réglementations nationales et européennes, les principes de la science ouverte et les priorités institutionnelles. En coordonnant les chercheurs, ingénieurs, documentalistes, informaticiens, juristes et partenaires externes, elle permet d'anticiper risques et opportunités, d'optimiser la réutilisation et la mutualisation des données. Elle constitue ainsi un levier clé de la transformation numérique de la recherche, garantissant un usage responsable, durable, souverain et stratégique des données scientifiques<fnref n="7" />.

## Politique des données de recherche d'établissement

Document évolutif qui formalise les pratiques, responsabilités, outils et standards liés à la gestion des données produites ou utilisées par l'établissement. Ce type de document constitue un cadre de référence interne, destiné à harmoniser les pratiques entre projets, structures de recherche et plateformes, à faciliter la mise en œuvre des principes FAIR et à renforcer l'interopérabilité ainsi que la pérennité des données à long terme. Il soutient la rédaction des plans de gestion de données de projets ou de structures internes, qui y trouvent une partie des informations nécessaires. Il s'inscrit enfin dans une stratégie institutionnelle plus large (science ouverte, données, algorithmes, code...).

## Favoriser la coordination interservices pour documenter les flux de données et les responsabilités

La capacité à décrire avec précision les flux de données et les responsabilités associées dans les PGD repose sur une coordination étroite entre les différentes parties prenantes internes à l'établissement. Une telle démarche nécessite l'implication conjointe des services scientifiques, informatiques, juridiques, administratifs et de pilotage. Il est recommandé de formaliser les rôles et responsabilités des acteurs (chercheurs, doctorants, responsables de projets, accompagnants, services supports, etc.) dans le PGD de la structure. Cette formalisation doit également être intégrée dans les procédures institutionnelles (documents d'accueil, chartes, référentiels de fonctionnement). Cette structuration favorise la traçabilité des engagements, clarifie les

<footnote n="7">⁷ Isabelle Blanc, Anne Laurent. Données de recherche : caractérisation des fonctions clés liées à leur gestion, leur exploitation, leur diffusion et leur utilisation. Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche. 2025. DOI : 10.52949/83</footnote>
interactions entre les services, et renforce la cohérence des pratiques sur l'ensemble du cycle de vie des données au sein de la structure.

## Intégrer les exigences relatives aux PGD dans les documents stratégiques de l'établissement

Pour renforcer leur appropriation et leur diffusion, les exigences en matière de rédaction et d'utilisation des PGD doivent être clairement intégrées dans les documents stratégiques et de gouvernance de la structure. Il s'agit notamment des chartes institutionnelles, référentiels qualité, plans d'action science ouverte, ou autres documents de pilotage. Une telle intégration positionne le PGD comme un outil à part entière de la gestion responsable des données, conférant aux équipes un cadre de référence légitime, cohérent avec les attentes nationales et européennes. Elle contribue également à l'harmonisation des pratiques entre services, unités et plateformes.
## Encourager la mise à disposition publique des PGD dans un espace centralisé et
interopérable

Il est fortement recommandé de publier les PGD dans un environnement centralisé, pérenne, accessible et interopérable, permettant de renforcer leur visibilité, leur réutilisation et leur impact stratégique. Cette publication doit s'accompagner de métadonnées descriptives structurées, incluant notamment le nom du projet ou de la structure, les porteurs scientifiques, les types de données, les disciplines concernées, les périodes couvertes, et la version du document. La centralisation facilite le partage des bonnes pratiques, alimente la documentation disciplinaire, et renforce la lisibilité de l'engagement des structures dans la mise en œuvre des principes FAIR. Elle répond également aux exigences croissantes en matière de transparence scientifique et de qualité des processus de gestion des données de recherche.

## Mobiliser les PGD comme leviers d'aide à la décision et à la gouvernance des données
de recherche

Les PGD constituent une source précieuse d'informations stratégiques pour les établissements. Leur exploitation permet de renforcer le pilotage institutionnel de la gestion des données et d'éclairer la définition de politiques cohérentes et adaptées aux besoins des communautés de recherche.

Il est recommandé de mettre en place un cadre d'analyse consolidée des PGD (agrégation des informations, tableaux de bord, rapports synthétiques), permettant notamment :

* de mesurer le niveau d'implémentation des politiques de gestion des données ;

* d'appuyer les décisions budgétaires et d'identifier les besoins en accompagnement, formation, infrastructures et services ;

* de repérer des tendances émergentes dans les pratiques disciplinaires ;

* d'alimenter des indicateurs utiles pour la gouvernance, le pilotage opérationnel et l'élaboration de politiques institutionnelles.

Les PGD exploitables par machine (maDMP) facilitent cette analyse à grande échelle.

Cette approche contribue à renforcer la capacité des établissements à piloter une politique de données cohérente, alignée avec les principes de la science ouverte et pleinement intégrée aux stratégies institutionnelles.
Synthèse des recommandations

<table><thead><tr><th>Niveau</th><th>Recommandation</th><th>Objectif principal</th><th>Mise en œuvre attendue</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Projet</td><td>Initier le PGD dès la conception du projet</td><td>Anticiper la gestion des données</td><td>Élaborer le PGD avant soumission ; inclure l'archivage et la structuration des données dès l'amont</td></tr><tr><td>Utiliser le PGD comme outil de pilotage</td><td>Structurer les activités liées aux données</td><td>S'appuyer sur le PGD pour organiser, décider et anticiper les enjeux techniques et juridiques</td></tr><tr><td>Utiliser un outil d'aide à la rédaction du PGD</td><td>Faciliter la rédaction et garantir la conformité</td><td>Bénéficiair des référentiels intégrés, de l'automatisation et du support aux principes FAIR</td></tr><tr><td>Adopter le modèle commun structuré proposé par Science Europe</td><td>Assurer l'interopérabilité</td><td>Utiliser un format structuré et reconnu pour harmoniser les métadonnées et les vocabulaires</td></tr><tr><td>Mobiliser des expertises transversales</td><td>Garantir la qualité et la rigueur scientifique</td><td>S'appuyer sur les documentalistes, ingénieurs, services juridiques et centre de compétences Recherche Data Gouv</td></tr><tr><td>Partager publiquement le PGD</td><td>Accroître la transparence et la réutilisation</td><td>Publier par exemple via DMP OPIDOR ou déposer dans HAL avec typologie dédiée</td></tr><tr><td>Intégrer les enjeux de valorisation dès la rédaction</td><td>Maximiser l'impact du projet</td><td>Identifier les entrepôts et anticiper les data papers</td></tr><tr><td rowspan="5">Structure / plateforme</td><td>Élaborer un PGD structure dès que possible</td><td>Structurer les services et harmoniser les pratiques</td><td>Créer un document de référence évolutif servant d'appui aux PGD projets</td></tr><tr><td>Recenser les documents stratégiques existants</td><td>Valoriser l'existant</td><td>Identifier politiques de données, documents antérieurs</td></tr><tr><td>Utiliser DMP OPIDOR pour le PGD plateforme</td><td>Structurer et interconnecter les plans</td><td>Rédiger un PGD structure interopérable avec les projets liés à la plateforme</td></tr><tr><td>Adopter le modèle commun structuré proposé par Science Europe</td><td>Faciliter la cohérence avec les PGD projets</td><td>Utiliser le même format pour favoriser les échanges de métadonnées</td></tr><tr><td>Mobiliser les expertises internes de la plateforme</td><td>Représenter fidèlement les pratiques</td><td>Impliquer les profils scientifiques, techniques et opérationnels dans la rédaction du PGD</td></tr></tbody></table>
<table><thead><tr><th>Niveau</th><th>Recommandation</th><th>Objectif principal</th><th>Mise en œuvre attendue</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="4">Institutionnel</td><td>Favoriser la coordination interservices</td><td>Documenter précisément les flux et responsabilités</td><td>Formaliser les rôles des acteurs dans les PGD et les intégrer aux procédures internes</td></tr><tr><td>Intégrer les PGD dans les documents stratégiques</td><td>Renforcer la légitimité et l'appropriation</td><td>Inscrire les exigences PGD dans les chartes, référentiels qualité et documents de pilotage</td></tr><tr><td>Centraliser et publier les PGD avec métadonnées structurées</td><td>Améliorer la visibilité, la traçabilité et la réutilisation</td><td>Utiliser un espace pérenne, interopérable, avec un socle minimal de métadonnées</td></tr><tr><td>Exploiter les PGD pour la gouvernance des données de recherche</td><td>Aider à la décision, au pilotage, au suivi</td><td>Agréger les informations issues des PGD pour produire des indicateurs stratégiques</td></tr></tbody></table>
Synthèse des différents types de plans de gestion de données

<table><thead><tr><td>Caractéristique</td><td>PGD projet</td><td>PGD plateforme</td><td>PGD structure</td><td>Politique institutionnelle</td></tr></thead><tbody><tr><td>Porteur principal</td><td>Équipe de recherche</td><td>Plateforme</td><td>Structure de recherche</td><td>Établissement</td></tr><tr><td>Objectif</td><td>Décrire la gestion des données tout au long du projet</td><td>Structurer les processus de gestion des données au sein de la plateforme</td><td>Encadrer les pratiques de gestion des données à l'échelle d'une structure de recherche</td><td>Formaliser les responsabilités internes, les normes et les outils</td></tr><tr><td>Périmètre couvert</td><td>Données produites dans le cadre d'un projet de recherche</td><td>Activités récurrentes de production, d'analyse ou de stockage de données</td><td>Ensemble des activités de gestion de données portées par une structure de recherche</td><td>Politique de gestion de données d'une structure pérenne</td></tr><tr><td>Usages clés</td><td>Anticiper la diffusion ou l'archivage, se mettre en conformité avec les principes FAIR et les demandes des financeurs</td><td>Harmoniser les pratiques, accompagner les projets utilisateurs, décrire les flux internes</td><td>Servir de cadre structurant pour plusieurs projets ou services</td><td>Cadre institutionnel ; soutenir la mise en œuvre des principes FAIR au niveau de la gouvernance</td></tr></tbody></table>
Pour aller plus loin

Wilkinson, M. D., et al. (2016). The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship. *Scientific Data*, 3:160018. DOI: 10.1038/sdata.2016.18

Jones, S., & Grootveld, M. (2017). How FAIR are your data? *Research Data Alliance*

Hodson, S., Jones, S., Collins, S., Genova, F., Harrower, N., Laaksonen, L., Mietchen, D., Petrauskaitė, R., & Wittenburg, P. (2018). Turning FAIR data into reality: interim report from the European Commission Expert Group on FAIR data. https://doi.org/10.5281/zenodo.1285272

Miksa, T., Simms, S., Mietchen, D., & Jones, S. (2019). Ten principles for machine-actionable data management plans. *PLOS Computational Biology*, 15(3): e1006750. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1006750

Miksa, T., Walk, P., Neish, P. (2019). RDA DMP Common Standard for Machine-actionable Data Management Plans. https://doi.org/10.15497/rda00039

Briney, K., Coates, H., & Goben, A. (2020). Foundational Practices of Research Data Management. *Research Ideas and Outcomes*, 6: e56508. DOI: 10.3897/rio.6.e56508

Science Europe. (2021). Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management. https://www.scienceeurope.org/media/4brkxxe5/se_rdm_practical_guide_extendеd_fin al.pdf

Miksa, T., Walk, P., Neish, P., et al. (2021). Application profile for machine-actionable data management plans. *CODATA Data Science Journal*, 20(1):32. DOI: 10.5334/dsj-2021-032

Miksa, T., Oblasser, S., & Rauber, A. (2021). Automating research data management using machine-actionable data management plans. *ACM Transactions on Management Information Systems*, 13(2). DOI: 10.1145/3490396

Gomes, D. G. E., et al. (2022). Why don't we share data and code? Perceived barriers and benefits to public archiving practices. *Proceedings of the Royal Society B*, 289(1987). DOI: 10.1098/rspb.2022.1113

De Lamotte, F., Stoll, V., Arènes, C., Herbet, M.-E., Debard, S., et al. (2024). Sélectionner un entrepôt thématique de confiance pour le dépôt de données : méthodologie et analyse de l'offre existante. Comité pour la Science Ouverte. DOI : 10.52949/52

Miksa, T., Chodacki, J., Suchánek, M., Praetzellis, M., Papadopoulou, E., Jacquemot, M.-C., & Kevin, A. (2024). Salzburg Manifesto on machine actionable Data Management Plans. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.10658522

Genova, F., Cosserat, F., Bage,A.-S., Guiffant, N., Lafosse, Y., et al. (2025). Analyse et identification de Plans de Gestion de Données disciplinaires pouvant être utilisés comme exemple. Research Data Alliance France (RDA France). hal-05187206v2

Blanc, I., Laurent, A. (2025). Données de recherche : caractérisation des fonctions clés liées à leur gestion, leur exploitation, leur diffusion et leur utilisation. Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche. DOI : 10.52949/83
De Lamotte, F., Stoll V., Hernandez C., et al. (2025). Faciliter la documentation des données grâce aux métadonnées dans un projet de recherche. Comité pour la science ouverte. DOI : 10.52949/87

De Lamotte F. et Stoll V (2026) Recommandations pour l'adoption des identifiants persistants dans l'enseignement supérieur et la recherche. DOI : 10.52949/84

De Lamotte, F. Stoll, V., David, R., Zwölf, C.M., Genova, F. et Lerigoleur É. (2025). Définir une approche qualité des données de recherche. DOI : 10.52949/86

Le projet OStrails vise à améliorer les plans de gestion des données (PGD) en étendant le modèle commun maDMP de la RDA. Ses principaux objectifs consistent à établir le maDMP comme cadre central pour l'échange d'informations sur les PGD et à le hisser au rang de résultat FAIR : https://ostrails.eu/dmps