# Faire FAIR: reconnaître l'effort de déposer des données et le travail invisible de curation et de modération

Mariannig Le Béchec, Gabriel Gallezot, Mouhamed Gassama, Amélie Barrio

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Mariannig Le Béchec, Gabriel Gallezot, Mouhamed Gassama, Amélie Barrio. Faire FAIR: reconnaître l'effort de déposer des données et le travail invisible de curation et de modération. CIDE24 : colloque international sur le document électronique, Université Bordeaux Montaigne, Nov 2025, Bordeaux, France. hal-05406583

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# Faire FAIR: reconnaître l'effort de déposer des données et le travail invisible de curation et de modération

## *Making Data FAIR: Acknowledging the effort of deposit and the invisible practices of moderation*

Mari LE BECHEC (1) Gabriel GALLEZOT (2) Mouhamed GASSAMA (3) Amélie BARRIO (4)

(1) Crem, Université de Lorraine
mariannig.le-bechec@univ-lorraine.fr

(2) TransitionS, Université Côte d'Azur
gabriel.gallezot@univ-cotedazur.fr

(3) Dipso, INRAe
mouhamed.gassama@inrae.fr

(4) Urfist Occitanie, Comue de Toulouse
amelie.barrio@univ-toulouse.fr

**Résumé.** Dans une discipline sans entrepôt dédié au partage des données, un membre d'une équipe entreprend un dépôt de données de recherche conformément aux directives de politique de science ouverte en France. Son dépôt pourra être effectué sur la plateforme nationale fédérée entrepot.recherche.data.gouv.fr ouverte depuis juillet 2022. Afin de parvenir à des standards de qualité liés aux données de recherche, notamment de FAIRisation des données et de certification de l'entrepôt, dit de confiance, des modalités de vérification sont créées. Notre propos s'attache à décrire le travail de vérification, dit de curation essentiel à l'exposition des données, et à leur possible réutilisation. Nous faisons l'hypothèse que la curation fait partie, comme la gestion des données d'un travail invisible et invisibilisé qui nécessite des alignements par le dialogue entre les déposants et les curateurs pour atteindre des données de qualité.

**Mots-clés.** Principes FAIR, curation, modération, données de la recherche, réutilisation, travail invisible

**Abstract.** In a discipline without a dedicated data-sharing repository, a team member undertakes the management of a research data repository in accordance with France's open science policy guidelines. The repository can be set up on the federated national platform, entrepot.recherche.data.gouv.fr, which has been operational since July 2022. To meet the quality standards for research data, particularly in terms of data FAIRification and certification of the repository, known as the « trusted repository » verification procedures have been established. Our goal is to describe the curation work that is essential not only for data exposure but also for its potential re-use. We hypothesize that, like data management, curation is part of an often invisible task that requires alignment through dialogue between depositors and curators in order to ensure data quality.

**Keywords.** FAIR principles, curation, moderation, research data, reuse, research on research, invisible work
# 1 Introduction

Le cycle de vie des données communément présenté comporte une sixième et dernière étape qui est la dissémination et la réutilisation des données de recherche. Les membres des communautés scientifiques sont incités à rendre accessible au plus grand nombre les données de leurs recherches. Dans le cadre de la politique de science ouverte en France, l'ouverture en juillet 2022 de la plateforme nationale fédérée recherche.data.gouv, et plus particulièrement de l'entrepôt national<fnref n="1" />, offre une solution à de nombreuses équipes de recherche pour une réutilisation et une sauvegarde souveraine. Pour parvenir à des standards de qualité liés aux données de recherche, des modalités de vérification sont créées. Ainsi, il est communément admis aujourd'hui que la réutilisation repose sur les principes FAIR (Wilkinson et al, 2016), correspondant désormais à un socle minimum de critères à valider pour le dépôt de données de recherche. Pourtant dans le cadre d'un dépôt sur l'entrepôt national, deux visions d'un même objet que sont les données d'une recherche vont se rencontrer, celles et ceux qui les déposent après les avoir produites dans le cadre de leur recherche et celles et ceux qui vont devoir vérifier le dépôt dans une vision de mise à disposition pour la réutilisation.

## 1.1 Observer la mise en qualité des données

Notre objectif est de sortir la question de la qualité des données des enjeux éthiques liés à un métier (Jacquemin et al., 2018) pour déplier l'ensemble des alignements nécessaires entre la création des données et leur dissémination à travers des traces de qualité. Car la qualité, in fine, est validée par des processus distincts selon les communautés de recherche. Toutefois la qualité est octroyée et déterminée par les réutilisatrices et réutilisateurs des données qui demeurent encore peu connus à ce jour. La qualité vérifiée des données de recherche se place, selon nous, au niveau de l'alignement (Relieu, Licoppe, in Kessous & Metzgerdate, 2005) entre l'offre et la demande (Borgman, 2020) et mobilise une question de confiance (Luhmann, 2017) tant du point de vue du dépôt, de la curation que de l'usage.

Si les guides de bonnes pratiques concernant la gestion des données, mettent en avant le choix de l'entrepôt selon ses fonctionnalités ou ses services, il est plus rarement fait mention du travail de la curation pourtant essentiel non seulement à l'exposition des données de qualité qu'à leur possible réutilisation. Nous faisons l'hypothèse que la curation fait partie, comme le travail de gestion de données d'un travail invisible et invisibilisé (Millerand, 2012) avec une certaine distinction à opérer entre des principes de modération et de curation. En parallèle, les infrastructures de connaissance et d'information (Borgman, 2020) sont maintenues par des techniciens invisibles (Barley and Bechky, 1994 ; Timmermans 2003). A partir d'un état des lieux des modalités existantes de curation des données à l'échelle nationale, nous soulignerons que la curation entraîne des questionnements sur les différents niveaux à appliquer et sur les modalités d'échanges entre les acteurs, que sont les métiers de la recherche et des professionnels de l'information. La curation est étudiée dans le champ des infrastructures studies (Borgman, 2020). Si nous considérons entrepot.recherche.data.gouv.fr comme une plateforme, les modalités de modération (Gillespie, 2018) sont à questionner dans le champ des platform studies. Dans notre étude, les conditions générales d'utilisation des plateformes sont définies par des chartes de dépôt et de curation.

<footnote n="1">1 https://entrepot.recherche.data.gouv.fr/fr</footnote>
Ainsi, dans une approche socio-communicationnelle des organisations, nous proposons d'étudier l'étape de la curation et ses différents niveaux sous l'angle de la modération, comme différentes étapes d'alignement successives et rétroactives entre une vision techno-documentaire, voire industrielle de la qualité et des pratiques de recherche, souvent nouvelles, d'ouverture des données de recherche. Selon nous, il existe un ensemble d'alignements à la fois socio-techniques et communicationnels nécessaires entre le dépôt des données et leur ouverture.

## 1.2 L'étude

Notre étude conduite en 2023 fait suite à la lecture d'une recherche de Plantin (2019) auprès des techniciens invisibles. L'auteur décrit le travail invisibilisé des managers et des personnels d'un entrepôt de données au sein d'une université alors qu'ils jouent un rôle de filtre et de prescription pour des données, qu'il nomme « pristine », que nous traduisons dans un premier temps comme « éclatante » ou « impeccable ». Nous souhaitons ici, plutôt révéler les alignements comme autant de manières de faire entre les déposants (principalement des chercheur.e.s ou des ingénieur.e.s d'études) et les personnels qui assurent des missions de curation (principalement des conservateurs ou bibliothécaire ou des ingénieur.e.s d'études). Ce travail repose donc sur 13 entretiens semi-directifs conduits entre le 31 mai au 10 juillet 2023 auprès de 6 personnes effectuant des missions de curation, et 7 personnes effectuant des missions de recherche. Parmi ces 7 personnes, 5 ont déposé sur entrepot.recherche.data.gouv, une sur zenodo.org entrepôt créé par OpenAIRE et le Cern depuis 2013 et financé par la Commission Européenne et une sur Progedo et le Harvard Dataverse. Ces 7 personnes de recherche sont des personnels de recherche ayant déposé leur propre jeu de données et s'étant donc confronté à une forme de curation sauf pour les entrepôts Zenodo et Harvard Dataverse. Le point commun entre toutes les 13 personnes interviewées est qu'elles déclarent ne pas disposer de formation initiale à cet enjeu de qualité des données de recherche pour leur ouverture, toutes disciplines confondues venant autant des SHS que des STM. Nous ne préciserons ni les établissements, ni les disciplines des personnes interviewées pour des questions de confidentialité et de possible ré-identification. Pour compléter ces entretiens, nous avons étudié la composition d'un rapport de curation et nous avons établi un comparatif entre 5 entrepôts de recherche en fonction de leur modération et de leurs attentes en termes de curation (cf. annexe).

## 1.3 Une proximité de terrain

Nous souhaitons souligner que les autrices et auteurs, membres du projet Quador financé par le GIS Réseau Urfist sont fortement impliqués dans le déploiement de ces pratiques en participant à l'écosystème de Recherche Data Gouv. Notre approche pourrait donc s'apparenter à de l'observation participante, au sens où nous sommes membres actifs de la formation continue des personnes interviewées, même si nous n'en prenons pas le cadre d'interprétation explicitement. Nous pouvons cependant noter notre capacité à contextualiser certaines approches métiers et notre partage de sens à partir de cet accompagnement sur le terrain des acteurs concernés.
## 2 Des pratiques invisibles pour des données de qualité

Dans le cadre d'une étude documentaire avec la collecte de 74 références bibliographiques au sein d'une bibliothèque de groupe Zotero<fnref n="2" />, nous avons relevé que la qualité des données de recherche se lie à la question de la gouvernance des données dans la littérature (Verdi et al, 2024). Pour autant, il est peu fait mention d'une activité de modération ou de curation qui assure la transition entre le dépôt et l'accessibilité des données dans un entrepôt. Nous interrogeons ce point en partant de la notion de qualité des données de recherche que nous chercherons à définir.

### 2.1 La notion de qualité des données de recherche

La question peut paraître anodine voire incongrue tant les résultats de recherche présents dans les publications semblent s'étayer obligatoirement sur des données robustes. Or comme nous le montre le collectif QualiNous (Batifol et al, 2024) rechercher des modalités d'appui pour tendre vers la qualité des données reposent sur une démarche collective et de co-construction.

Évoquer la qualité des données nécessite d'explicitier une typologie des données. La qualité des données n'équivaut pas à des données brutes extraites par des instruments de recherche. Les données brutes sont un oxymore (Bowker, 2000 ; Gitelman, 2013). « Raw data is both an oxymoron and a bad idea; to the contrary, data should be cooked with care. » (Bowker, 2000, p. 670). Tout un travail invisible de gestion des données (Barley and Bechky, 1994 ; Timmermans 2003 ; Millerand, 2012) accompagne les données de recherche. Travailler la qualité des données va concerner notamment les métadonnées descriptives. Cette qualité des métadonnées résulte de l'accompagnement de curatrices et curateurs qui dialoguent avec les personnels de recherche (Leonelli, 2014). La particularité des études mentionnées précédemment est que la curation est réalisée au plus près des équipes de recherche, dans un accompagnement quasi quotidien, curation que nous nommons « embedded curation » (cf. Fig.1). Cette curation se situe au stade du déroulement quotidien de la recherche.

À un niveau presque terminal et hors de la pratique ou de la publication de recherche, les « data cleaners » vont effectuer une sélection des données à diffuser (Plantin, 2019). À partir de l'étude des procédures d'échanges entre les employés et les déposants, l'auteur montre les alignements nécessaires. Car la conception pour un manager de ce qu'est un jeu de données parfait, que nous traduisons par « de qualité », influe finalement sur les pratiques de production des données. Cette conception de données parfaites rejoint la notion de « brutification » au sens de rendre les données universelles en effaçant l'ancrage des pratiques métiers (Goëta et Denis, 2013). La qualité des données s'inscrit donc au-delà du travail de publication des résultats de recherche, alors même que les membres de la recherche interviewés considèrent ce lien à la publication comme indispensable car tout ne peut être conservé. Ainsi quand l'échange se focalise entre curateur et déposant sur l'usage d'un thésaurus, terme inconnu pour le déposant concerné (Déposant_08) concerné, il va donc indiquer dans l'interview qu'il a « râlé » de devoir rechercher cette information.

Or la mise en place des normes de qualité varie (Borgman, 2020 : 276) : « Certains [les référentiels] acceptent les données dans la mesure où elles répondent à des normes techniques, laissant le soin de la validation scientifique au contributeur où à la contributrice ». Comment ce soin est-il laissé à la personne déposant un jeu de données

<footnote n="2">² https://www.zotero.org/groups/5332368/quadorbis/library</footnote>
et comment est-il accompagné dans l'entrepôt national ? Ce point est important à comprendre car la question de la pérennisation des données, donc de leur curation, repose dans la littérature sur des référentiels métiers (Jacquemin et al., 2018). Mais plus récemment, les observations d'une meilleure communication entre un producteur de données et les services en charge de l'accompagnement au dépôt se révèlent être facteur de réussite de l'ouverture des données (Zhao, J. Y. et McShea, W. J., 2018). Ainsi, dans le champ des STS, l'infrastructure de recherche qu'est l'entrepôt *recherche.data.gouv* se voit définie comme relationnelle avec des choix politiques, éthiques et sociaux qui s'inscrivent dans son déploiement technique et opérationnel (Bowker et al., 2010) et qui influent, selon nous, sur la documentation des données acceptées et publiées et les modalités d'échanges entre personnes déposant des données et personnes réalisant la vérification. Il s'agit pour nous de montrer les coulisses notamment en reprenant les travaux de Leigh Star (1999) sur les infrastructures afin de « faire remonter à la surface le travail invisible » qui se niche dans « l'ombre des situations les plus anodines ».

## 2.2 Une variation des contextes disciplinaires

Comme nous avons pu le montrer auprès de 1089 répondants à une enquête nationale sur les pratiques numériques liées à la Science ouverte en France en 2020 (Le Béchec et al. 2022) les contextes de travail des équipes de recherche font varier la gestion des données, notamment auprès des 52,9 % des répondants qui conservent leurs données à long terme. Nous avons montré que les personnes travaillant dans des équipes restreintes (2 à 5 personnes) pouvaient avoir un effet d'entraînement collectif dans l'adoption de pratiques, mais que le travail solitaire plus répandu en sciences humaines et sociales affichait une moindre facilité d'accès aux infrastructures et de développement de ces pratiques. Dans d'autres disciplines comme celles rassemblées sous le vocable omique, le travail de curation est de longue date intégré au travail de recherche en équipe car le « nettoyage » est nécessaire pour réutiliser des données de qualité (Gallezot, 2002).

Une des spécificités de notre enquête, est que les dépôts se font dans un entrepôt générique et institutionnel qui se déploie à l'échelle nationale française dans un contexte de Plan National pour la Science Ouverte (2e PNSO de 2021 à 2024) et l'article D211-2, 4°, du Code de la recherche. Les personnes déposant un jeu de données ne le font pas dans un contexte disciplinaire. L'entrepôt est ici générique et vise à servir une partie de la communauté scientifique n'ayant pas la possibilité de déposer dans des entrepôts disciplinaires. Même si la solution prônée par les différentes personnes effectuant de la curation est de développer au plus près du quotidien de la recherche un réseau de curateur au sein des laboratoires des établissements concernés, la curation étudiée ici est quelque peu hors contexte quotidien du travail de recherche.

## 2.3 Une variation des pratiques de curation

Aussi la pratique de curation comme le souligne Borgman (2020) varie selon les attentes en matière de complétude des métadonnées ou de choix techniques accompagnant le dépôt. Dans le tableau en annexe, il est possible de voir que tous les entrepôts ne disposent pas d'une curation. Des entrepôts vont au cours de l'enquête mettre en place cette curation des données de recherche comme l'entrepôt Nakala de l'infrastructure Human-Num tandis que le dépôt généraliste européen Zenodo demeure sans curation de données. Il existe également des regroupements d'entrepôts en lien avec des éditeurs comme Seano (cf. annexe). Nous pouvons constater que les attentes en termes de
métadonnées ou de formats peuvent également varier. Nous n'évoquerons pas ici le tiers de confiance comme Cascad<fnref n="3" /> qui certifie la reproductibilité pour un article scientifique. Au sein de l'entrepôt recherche.data.gouv, les personnels de la curation vont majoritairement valider a posteriori (cf. Fig.1) les jeux de données déposés dans leur espace de leur établissement respectif, soit un ensemble de laboratoires, au sein de l'entrepôt provenant de disciplines où ces pratiques d'ouverture des données de recherche peuvent ne pas être établies. Une personne effectuant de la curation est définie comme « toute personne qui assure la curation de jeux de données en effectuant une vérification des métadonnées et des fichiers de données déposés dans la plateforme Recherche Data Gouv »<fnref n="4" />. La curation ici est une technique de documentation qui se doit de rencontrer des pratiques de recherche en matière de gestion des données qui sont loin d'être stabilisées (Rebouillat, 2021). Or in fine, la qualité se place dans un processus de relation de confiance décidée entre deux métiers.

## 2.4 Un objectif de certification

Dans notre étude, si les pratiques de curation varient, elles reposent sur un objectif permettant de parvenir à une certification CoreTrustSeal de l'infrastructure. La certification offerte depuis 2017 par cette organisation, qui remplace les World Data System of the International Science Council (2011) and the Data Seal of approval (2009), octroie donc à des « reviewers », littéralement des relecteurs, le label permettant de contribuer à un entrepôt de confiance (Dillo et De Leeuw, 2018). La terminologie n'est pas neutre et elle va orienter les pratiques en ce sens. D'une part, pour les déposants puisqu'un rapport commandité par le ministère de l'enseignement et de la recherche mentionne cette notion d'entrepôt de confiance comme choix à privilégier. Il est à noter que, dans ce document, il est fait mention de pratiques de « modération humaine ou automatisée » (De Lamotte et al, 2025). D'autre part, elle introduit les pratiques de curation comme un maillon de la chaîne de responsabilité scientifique des données, prémisse d'une possibilité de reconnaissance équivalente à celle de reviewer pour les publications.

Une personne effectuant de la curation nous l'indique « Cet entrepôt national doit engager, en 2024, une démarche de certification CoreTrustSteal, qui est le dispositif de certification des entrepôts de données internationalement reconnus. Or, cette certification suppose un certain nombre de procédures et de garanties sur la qualité des données qui sont déposées. Pour moi tout ce qu'on met en place, ça vise à atteindre le niveau. On a une responsabilité en fait par rapport à la qualité de cet entrepôt national et par rapport à la démarche de certification (...) ». La standardisation de la confiance inclue la qualité de l'entrepôt et repose également sur un autre standard : les principes FAIR (cf. infra). La mise en avant de la curation est effectuée dans les chartes et est définie comme gage de qualité. Pour autant la réception de ces attentes peut susciter des frictions. Un curateur (09) nous l'indique. « Par contre j'ai eu des chercheurs qui trouvaient que c'était trop strict sur entrepot.recherche.data.gouv et qui préfèrent déposer sur Zenodo.org. » Un déposant (05) répond à ce niveau d'exigence « Ce niveau de détail dans lequel il me demandait de faire des modifications était un peu overkill par rapport à un jeu de données que quelques personnes vont télécharger. (...) C'était un peu lourd. (...) Il y avait un peu le sentiment [de], enfin, je fais l'effort de déposer des données, et on m'emmerde, entre guillemets. » Il faut comprendre que les personnes déposant des jeux de données le font

<footnote n="3">³ https://www.cascad.tech/</footnote>

<footnote n="4">⁴ https://recherche.data.gouv.fr/fr/glossaire?initial=C&q=curateur</footnote>
parfois au nom d'une équipe de recherche. C'est donc pour elles du temps investi au détriment d'autres activités, valorisées et valorisables dans un CV, comme la publication.

## 3 La standardisation par les principes FAIR

Une partie des principes FAIR (notamment ceux liés au *Findable* et *Reusable*) deviennent des critères dans le cadre de la curation, sous la forme d'un rapport envoyé par mail à la personne déposant un jeu de données.

### 3.1 Le rapport de curation comme boite dialogue

Le rapport de curation, estampillé du logo de la République française en haut de page, envoyé au déposant est un fichier Word de 3 pages avant d'être complété qui comporte 4 tableaux : 1) le rapport de curation identifiant le jeu de données ; 2) les métadonnées générales comportant 15 lignes ; 3) les fichiers mêlant données des items données sensibles, bonnes pratiques de nommage de fichiers, bonne gestion des fichiers tabulés, fichier Readme ; 4) les conditions se focalisant sur la licence utilisée. Chacune des 23 lignes des tableaux se conclut par deux colonnes `<OK>` (en vert) ou `</!\>` (en rouge). Ce rapport de curation s'intéresse aux qualités exogènes du fichier. « Ce n'est pas forcément évident pour les chercheurs qui ne vont pas forcément regarder l'aide qui leur est disponible sur l'entrepôt. Ils sont assez souvent surpris parce qu'on leur demande des choses qu'ils n'ont pas forcément vu dans le formulaire. C'est normal, le formulaire est en deux parties et ce n'est pas très ergonomique. » (Curateur_09) Un déposant nous indique avoir reçu par mail, après quatre allers et retours entre lui et la curation, un rapport de 19 pages. Il est à noter que les déposants ne connaissent pas l'identité de la personne qui effectue la curation (cf. Fig.1). Les conditions d'un échange de confiance pour une qualité des données sont-elles réunies ? Le retour d'une personne déposant après plusieurs temps d'échange par visioconférence est beaucoup plus positif, estimant avoir été accompagné en amont de son dépôt qui s'est donc déroulé selon elle de manière rapide.

Ce manque d'ergonomie du rapport, cette mise à distance via une communication par courriel conduit à des tâtonnements dans les réponses à communiquer. Nous retrouvons dans les entretiens l'expression d'un tâtonnement dans l'accompagnement : jusqu'où aller ? Comment instaurer la confiance ? « Sachant que l'objectif étant d'empêcher le chercheur le moins possible, certaines modifications évidentes sont directement faites par nos soins. (...) c'est qu'on n'est vraiment pas là pour les embêter, on est là pour les aider. On est là pour leur offrir un outil. On est là pour leur offrir du service. On est là pour les aider à se mettre en conformité avec des règles sur lesquelles nous n'avons pas le contrôle. » (Curateur_02). En fin de chaîne, au dépôt, « on essaie de distiller de bonnes pratiques aux chercheurs » (Curateur_03). Nous pouvons noter une volonté de prendre en charge les déposants, de prendre soin de leur travail. « On dit, n'ayez pas peur pour votre jeu de données publiés, ça ne change rien pour vous, on fait juste une mise, une montée en qualité en fait, on modifie juste les métadonnées, pas de souci. » (Curateur_03). La curation oblige aussi à des modifications de métadonnées sans déranger, une tâche qui demeure invisible sauf la trace de la modification enregistrée sur la plateforme de dépôt (cf. Fig.1). Et si une interaction est nécessaire, la demande se veut une nouvelle fois dans le registre du *care*, de prendre soin. « Alors, gentiment, je m'adresse aux chercheurs, en format .txt ou markdown, d'ajouter comme ça du contexte pour qu'on puisse bien comprendre vos données. » (Curateur_03)
## 3.2 Des variations entre modération et curation

Ce travail sur le dialogue pour produire des jeux de données de recherche de qualité revient à interroger les termes de modération et de curation, de la nécessaire complémentarité entre les deux processus à l'œuvre et la professionnalisation des personnels en charge de ces missions.

La modération correspond à une compétence technique, développée par des intermédiaires, professionnels de la médiation ou « petites mains » de la science (Waquet, 2022). A l'image de la modération technique proposée sur l'archive ouverte HAL, le modérateur contribue à une « étape de vérification d'un dépôt avec fichier avant sa mise en ligne ». La vérification des qualités exogènes du fichier est uniquement technique puisqu'elle vise à s'assurer de l'ouverture du fichier par les utilisateurs potentiels, de la complétude et de la conformité des métadonnées et du respect de la propriété intellectuelle. Il est bien précisé dans la charte du Centre pour la Communication Scientifique Directe (CCSD/CNRS) que « le contenu des textes n'est en aucun façon évalué scientifiquement avant leur mise en ligne ».

C'est ce qui différencie principalement la modération de la curation qui peut recouvrir deux réalités : d'une part, l'évaluation scientifique du jeu de données, nécessitant de recourir à une proximité scientifique disciplinaire pour pouvoir assurer cette étape de vérification, voire de validation ; d'autre part, le rôle reconnu aux professionnels de l'information pour mettre en valeur les pièces les plus importantes de leurs collections avec un travail de sélection. Ce travail de curation s'appuie souvent sur une co-construction issue de la spécialisation du professionnel de l'information et des échanges avec les communautés scientifiques concernées (cf. Fig.1).

Ainsi, la modération est un terme connoté négativement à la fois par ceux qui l'exercent (vérification fastidieuse, impression de faire le « sale boulot », ou de devoir repasser derrière) alors que la curation repose davantage sur un rôle de mise en valeur ou d'exposition de données offrant une activité plus gratifiante au personnel en charge. Ceux qui « subissent » la modération ont l'impression de devoir passer une barrière avec un délai de modération qu'ils jugent parfois trop long ou une procédure compliquée à comprendre, estimant avoir passé du temps à remplir des cases pour que le modérateur fasse à nouveau le travail. A l'inverse, la curation correspond à un processus davantage accepté par les communautés de recherche car ressemblant au *peer-review* existant pour les publications, ce que vise la certification *CoreTrustSeal*.

Il est bon de rappeler que ces deux processus sont complémentaires car « derrière chaque jeu de données diffusé librement, il y a non seulement un chercheur, mais aussi un professionnel de l'information scientifique et technique qui œuvre » (Alarcon, Delhaye, 2019). La difficulté repose davantage sur la répartition des tâches et la compréhension des savoir-faire fragmentés des uns et des autres. Faut-il demander au professionnel de l'information de se spécialiser dans la curation de données scientifiques disciplinaires ? Ou demander au chercheur de se spécialiser dans l'enrichissement des métadonnées pour faciliter l'étape de modération et de curation au sens documentaire du terme (mise en visibilité) ? Cette vision par les métadonnées enrichies évacue alors la question de la contextualisation des recherches, beaucoup plus complexe pour des données qualitatives (Déposant_07). Mais il convient tout de même de repenser les crédits d'attribution pour chacune des parties prenantes de la fabrication de la science afin de reconnaître le travail effectué à sa juste valeur.

Par exemple, sur certaines plateformes de production de savoirs, comme *Programming Historian*, il est possible de retrouver le rôle de chacun dans la fabrication de chaque leçon.
Cette pratique permet de sortir de l'invisibilisation du travail produit par certains personnels, de rendre compte de la réalité du nombre de personnels dont on a besoin pour produire du travail de qualité et renseigner les utilisateurs sur la transparence mise en œuvre pour assurer la qualité de la production (cf. Fig.1).

Plus les entrepôts de données seront en capacité de mettre en œuvre ces processus, plus la confiance pourra être instaurée et chaque partie prenante reconnue dans son rôle (aussi bien de modération, de curation documentaire ou de curation scientifique des données). La question de l'alignement des pratiques laisse ici place à la question de la reconnaissance.

Ainsi la modération est une validation technique (complétude des métadonnées, respect de la propriété intellectuelle, format de fichiers, volume, encodage des caractères, fichier Readme) au service d'une communauté d'établissement. Tandis que la curation est plus de l'ordre d'une validation scientifique du jeu de données avec des attendus de « preuve scientifique » au service d'une communauté disciplinaire.

## 3.3 Un alignement sur les principes FAIR pour une brutification des données

La *FAIRisation* par une standardisation (les 15 principes recouvrent des normes et des standards plus ou moins usités) vise à « générer » les données à des fins de transversalité et d'Open Innovation (Schöpfel, 2018), une réutilisation qui dépasse l'usage disciplinaire, l'ancrage métier.

Plantin (2019) emploie le terme d'un responsable de l'unité de curation d'un entrepôt (« pristine manner ») en formulant la notion de *pristineness* qui renvoie aux multiples procédures de traitement pour produire des données « impeccables » à considérer comme des données « originelles » selon l'étymologie de *pristine*, *pristinus*, soit primitives. Ces données seront « premières », considérées comme « brutes » pour leur réutilisation. Elles sont cependant des données qui ont fait l'objet d'un traitement, celui d'une procédure de curation. Ce traitement est invisibilisé pour l'extérieur, pour les utilisateurs de l'entrepôt afin d'exposer la pureté de la production scientifique en effaçant à la fois les imperfections d'origine et les traces du traitement. Il est pour autant rendu très visible au sein (en interne) de l'institution à travers des procédures très cadrées, comme nous avons pu le voir avec le rapport de curation, s'appuyant sur une charte de curation, un guide de curation et des formations. Faire du *pristineness* est donc critiquable car cela occulte le travail intermédiaire, façonne l'organisation du travail et marginalise les tâches des curateurs. Cela rejoint la notion de *brutification* au sens de rendre les données universelles en effaçant l'ancrage des pratiques métiers (Goëta et Denis, 2013).

Cette fabrication de données (*pristineness* et *brutification*) pour les rendre ouvertes, transparentes, intelligibles et réutilisables rappelle bien entendu la *FAIRisation*.

« Alors effectivement, nous en tant que curatrices, on est en bibliothèque, on est généraliste en fait, on n'a pas forcément la connaissance disciplinaire, la connaissance scientifique, en chimie, en physique, en médecine (...) on reste au niveau générique, et ce qui serait intéressant, en fait, pour l'entrepôt, c'est d'avoir une curation plus disciplinaire, avec une connaissance du sujet plus poussée. (...) L'idée, c'est de rapprocher la curation plutôt des laboratoires, parce qu'eux, ils connaissent en fait. » (Curatrice_09)

Une nouvelle fois cette curation au plus près de la discipline est recherchée pour une qualité des données convoquée via la certification. « Et aussi l'idée c'est que Recherche Data Gouv a l'objectif d'être certifié CoreTrustSeal, c'est une certification des entrepôts
de données de recherche et dans cette certification, il est demandé : est-ce qu'on est une curation assez poussée et assez disciplinaire. » (Curatrice_09)

## 3.4 Pour une reconnaissance de tous les acteurs impliqués

Dans la *Contributor Role Taxonomy* (CRediT), la curation de données est bien circonscrite : « Management activities to annotate (produce metadata), scrub data and maintain research data (including software code, where it is necessary for interpreting the data itself) for initial use and later re-use. » Cependant peu d'articles ou de jeux de données publiés font référence à ce rôle et ainsi impriment une reconnaissance de travail de curation. La possibilité de « dé-invisibiliser » ce travail et ses acteurs en les créditant est donc possible. L'identifiant pérenne ORCID (*Open Researcher and Contributor ID*), de son côté, ne peut être accolé qu'au déposant sans regard du temps passé par celui-ci ou par des personnes effectuant la modération ou curation.

Au-delà de la reconnaissance des contributions des parties prenantes, il convient de réinterroger la perception de ce travail invisible par les différents acteurs de la recherche. Dans l'ouvrage *Les coulisses de la science*, (Waquet, 2022), il a fallu à l'autrice éplucher les remerciements des publications pour y trouver mention du travail lié aux données et qualifié de « besogne », « tâches ingrates », « routinières », « fastidieuses », « chronophages », ou encore de « travail du clic », renvoyées à des compétences techniques moins nobles que le travail scientifique.

Cette répartition du travail est vécue comme un fossé dans les laboratoires avec une division verticale du travail au service de gain de temps pour le personnel de recherche et un sentiment d'amertume de la part des petites mains chargées d'effectuer les tâches. Peu de mentions sont accordées à ces personnels dans les co-signatures d'articles ou même dans le dépôt de jeu de données ou d'article de données (*Data Papers*). Combler ce fossé peut passer par l'apparition de nouveaux métiers ou d'une nouvelle reconnaissance des compétences autour des données comme le métier de *Data Librarian*, *Data Steward* ou *Data Scientist*. Pour autant, le métier de *Data Librarian* n'est pas toujours pensé comme un personnel intégré directement dans les équipes du laboratoire mais exerçant sa compétence depuis la bibliothèque universitaire - chacun restant dans son univers professionnel. A l'inverse, les profils de *Data Steward*, *Data Analyst* ou *Data Scientist* sont pensés et recrutés directement dans les laboratoires, comme le montre les résultats de recherche d'emploi sur la plateforme de l'Union européenne Euraxess<fnref n="5" /> : aucun résultat pour *Data Librarian*, 3 résultats pour *Data Steward*, 20 résultats pour *Data Analyst* et 473 résultats pour *Data Scientist*. La façon de nommer celui ou celle qui développe une expertise sur la donnée de recherche a son importance aussi bien dans le niveau d'expertise attendu que dans la localisation du poste et l'intégration directe dans les projets de recherche et non plus seulement en soutien.

## 3.5 Un travail invisibilisé

« Le numérique dans sa référence aux données constitue ainsi une forme vide, renvoyant à des univers techniques et très matériels autant qu'à des pratiques sociales, des idéologies et des imaginaires, (...) » (Lehmans, Liquète, 2022). Nous notons que les principes FAIR peuvent être explicités sans que leur mise en œuvre pour les déposants soit concrète. Qu'est-ce qu'un fichier Readme, un descriptif du projet, une notice d'usage ? Les réponses dans les interviews sont variables. Nous retrouvons des traces des fichiers Readme dans l'usage d'une FORGE à *The University of Utah* dans les années 1970. Depuis

<footnote n="5">⁵ https://euraxess.ec.europa.eu/jobs, effectuée en mai 2025</footnote>
les années 2020, les publications autour du fichier Readme concernent GitHub et la notoriété d'un code informatique. Les principes FAIR conceptualisés en 2016 s'appuient sur les pratiques existantes dans des procédures industrielles dans lesquelles le fichier Readme trouve sa place. Comme évoqués précédemment par les deux auteurs, la réception, oblige à ne pas négliger la compréhension des problématiques liés aux formats de fichiers. Il existe également un coût dans cette ouverture. La mise en forme dans des fichiers « .tab » est source d'incompréhension pour des personnels de recherche travaillant sur des tableurs de type « .xlxs ». Cette question travaille également la norme technique choisie au sens qu'elle n'est pas une norme sociale, ou tout au moins une norme d'usage. Quand les personnels de recherche interviennent-ils dans la constitution des grilles de curation généraliste et des choix qui les déterminent ? Toute la gouvernance de ces infrastructures ne peut pas évacuer le travail quotidien des usagers.

## 4 Conclusion, remerciements

Faire FAIR, le travail de curation, revêt différentes réalités. Ainsi quand le législateur (article D211-2, 4°, du Code de la recherche) insiste auprès des établissements de recherche sur le partage des « résultats bruts », de quelles données parle-t-il ? La traduction de ce texte laisse les établissements organiser la *brutification*. Si le développement de l'écosystème Recherche Data Gouv présente une forme d'uniformisation, du moins de partage de pratiques, la qualité comme *pritineness* reste localisée. Entrer dans une procédure de qualité, amène à des procédures d'industrialisation, de monter vers des données génériques qui nécessite un accompagnement au changement et une discussion autour des règles mises en place. En effet, parmi les 53 autrices et auteurs des principes FAIR (Wilkinson et al, 2016), nombreux sont celles et ceux qui proviennent des disciplines STM, avec des profils de *data scientist*, d'éditeur (Elsevier) ou d'entrepreneur ayant une expérience dans la gestion des données en entreprise comme Arie Baak.

<table><caption>Figure 1. Flux de modération et de curation des données observés (Le Béchec et al. 2025)</caption><thead><tr><th></th><th>Tâches</th><th>Au sein d'un labo.</th><th>Exogènes / transversales</th><th>Visibles / reconnues</th><th>a priori</th><th>a posteriori</th></tr></thead><tbody><tr><th>Modération</th><td>Travail quasi exclusif sur les fichiers et métadonnées</td><td>non</td><td>oui</td><td>non</td><td>Par convention ou standardisation</td><td>Effectuée par des personnels non spécialistes de la discipline</td></tr><tr><th>Curation</th><td>Focus sur la robustesse des données et métadonnées pour étayer les résultats de recherche</td><td>oui</td><td>non</td><td>oui</td><td>Embedded curator</td><td>Effectuée par la communauté scientifique dans le laboratoire</td></tr></tbody></table>

Bien que les tâches de modération et de curation se distinguent, elle peuvent également se conjuguer. Notre étude montre que ce qui est nommée curation au niveau de *entrepot.recherche.data.gouv.fr* est de l'ordre de la modération afin de produire des données génériques. L'ensemble des alignements nécessaires entre les personnels de la curation et de recherche déposant sont invisibilisés au prix également d'un manque de reconnaissance du travail fourni par toutes les parties prenantes. Ainsi, la différence qui se traduit entre la volonté affichée d'accompagner les curateurs et les retours en entretiens
fait entrevoir un axe d'amélioration à apporter dans les années à venir. En effet, au-delà de la quête d'une certification, d'adéquation à des standards de qualité, uniquement via le prisme de la certification de l'entrepôt, la qualité des échanges entre déposants et curateurs est un enjeu crucial à résoudre, limité pour l'instant à des allers-retours de rapports par courriel. La solution prônée d'un accompagnement au plus près des laboratoires reste une piste intéressante tant dans la proximité quotidienne, dans l'écoute partagée et dans la mutualisation.

Il conviendrait également de s'interroger sur la relation curation / *peer-review* (Corker et al. 2024), notamment en cas de rétractation d'article et du jeu de données associé dans un entrepôt. Si le jeu de données et le code sont de plus en plus réclamés pour soumettre un article et étayer le *peer-review*, ce même jeu données pourrait faire aussi le l'objet d'une rétractation. La responsabilité de la curation prendrait alors une nouvelle tournure en rendant obligatoirement visible la personne ayant été missionnée pour cette tâche.

Nous tenons sincèrement à remercier les personnes interviewées pour le temps accordé. Nous remercions également le Gis Réseau Urfist pour le soutien financier apporté à cette recherche exploratoire.

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Annexe. Tableau comparatif des entrepôts de données étudiés

<table><thead><tr><th>Entrepôt</th><th>NAKALA</th><th>DATA INRAE</th><th>DOREL</th><th>SEANOE</th><th>Quetelet-PROGEDO</th></tr></thead><tbody><tr><th>Disciplines</th><td>SHS</td><td>Multidisciplinaire</td><td>Multidisciplinaire</td><td>Multidisciplinaire</td><td>Multidisciplinaire</td></tr><tr><th>Identifiant pérenne</th><td>Digital Object Identifier</td><td>Digital Object Identifier</td><td>Digital Object Identifier</td><td>Digital Object Identifier</td><td>Digital Object Identifier</td></tr><tr><th>Métadonnées</th><td>Dublin Core</td><td>Data Documentation Initiative</td><td>Data Documentation Initiative</td><td>International Organization for Standardization</td><td>Data Documentation Initiative</td></tr><tr><th>Licence</th><td>Obligatoire</td><td>Obligatoire</td><td>Obligatoire</td><td>Obligatoire</td><td>Obligatoire</td></tr><tr><th>Type de fichiers</th><td>Textes, médias, archives...</td><td>Textes, Médias, Archives...</td><td>Textes, Médias, Archives...</td><td>Textes, Médias, Archives...</td><td>Textes, Médias, Archives...</td></tr><tr><th>Type de données</th><td>quantitatives, qualitatives, multimédia</td><td>expérimentales, quantitatives, qualitatives, multimédia</td><td>expérimentales, quantitative, qualitatives, multimédia</td><td>Océanographiques, séries temporelles, physico-chimiques</td><td>quantitatives et qualitatives</td></tr><tr><th>Curation et/ou modération</th><td>Aucune<br>La modération générale est gérée par le contrôle des accès des déposants en sus de la vérification</td><td>Curation<br>Mise en place d'une curation à posteriori/priori selon les administrateurs de collections.</td><td>Curation<br>Mise en place d'une curation à posteriori/priori selon les administrateurs de collections.</td><td>Modération<br>La modération des dépôts est gérée par le Sismer en adéquation avec le champ disciplinaire de l'entrepôt</td><td>Modération<br>Encadrement des données sur la base d'une convention pour inciter les déposants à respecter la citation, l'anonymat et la diffusion des données</td></tr></tbody></table>