# Mise en œuvre des principes FAIR pour les données de recherche des surfaces continentales: enjeux, freins et bénéfices. Exemple du système d'information Theia/OZCAR

Véronique Chaffard, Charly Coussot, Sylvie Galle, Isabelle Braud, Rémi Cailletaud

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## To cite this version:

Véronique Chaffard, Charly Coussot, Sylvie Galle, Isabelle Braud, Rémi Cailletaud. Mise en œuvre des principes FAIR pour les données de recherche des surfaces continentales: enjeux, freins et bénéfices. Exemple du système d'information Theia/OZCAR. Colloque international Science ouverte au Sud. Gestion et ouverture des données de la recherche : panorama et perspectives en Afrique, Oct 2022, Cotonou, Bénin. , 1 p., 2022. hal-03859820

HAL Id: hal-03859820

https://hal.science/hal-03859820

Submitted on 18 Nov 2022

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## Science & données ouvertes

### Principes FAIR

Favoriser la reproductibilité de la recherche
Garantir des données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables tant
pour les personnes que pour les machines.

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**Findable:**

* (Méta)données facilement découvrable grâce à des métadonnées riches

* (Méta)données localisable grâce à un identifiant persistant

* (Méta)données indexées dans système de recherche interrogeable

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**Accessible:**

* (Méta)données récupérables à l'aide d'un protocole de communication normalisé et ouvert (avec authentification si nécessaire)

* (Méta)données restent accessibles même si les données ne sont plus disponibles

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**Interoperable:**

* Données pouvant être combinées et utilisées avec d'autres données ou outils

* Utilisation de format ouvert, de standard de (méta)données et d'échange

* (Méta)données doivent référencées des vocabulaires FAIR

**Reusable:**

* (Méta)données suffisamment décrites pour pouvoir être réutilisées et/ou combinées dans différents contextes

* Provenance détaillée

* Licence d'utilisation appropriée

* Format standard du domaine et auto-documenté

### Enjeux, bénéfices, freins

**Enjeux**

* Capitaliser les données, éviter leur perte

* Accélérer les avancées scientifiques en encourageant les collaborations et la réutilisation des données (éviter la dispersion des efforts, la duplication)

* Transparence sur les résultats de la recherche (partage des données et des méthodes)

**De nouvelles opportunités**

* Pour les chercheurs : plus de visibilité et de crédit, collaboration, participation à des projets de recherche interdisciplinaires et à des réseaux internationaux

* Pour la science : plus d'interdisciplinarité, reproductibilité de la recherche, renforcement de la qualité des données

**Des freins**

* Travail important pour bien décrire les données

* Manque de ressources humaines, de formation

* Critères d'évaluation de la recherche ne récompensant pas les efforts

* Réticence à partager les données si les auteurs ne sont pas crédités

* Crainte d'une mauvaise utilisation des données

## FAIRiser les données in-situ des surfaces continentales

### Le système d'information Theia/OZCAR

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Theia

Pole de données
Surfaces continentales

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OZCAR

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22 observatoires long terme dont 2 en Afrique, 16 systèmes d'information(SI)

Données hétérogènes (plus de 300 variables)

Système d'information commun Theia/OZCAR

* Un portail unique pour l'ensemble des données in-situ des surfaces continentales

* Rendre ces données FAIR

* Utiliser les standards et thésaurus internationaux

* Etre interopérable avec les Infrastructures de Données et Services en construction au niveau national et international

**Principaux défis :**

* Fédérer des données et des systèmes d'information hétérogènes pré-existants dans un système commun

* Rendre interopérable données et systèmes

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DATA
TERRA

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### Flux de données et services FAIR

Accessibilité des données à la fois pour les humains et les machines via

* un portail Web

* des services standardisés d'échange à la fois pour le catalogage de jeux de données (CSW) et pour l'échange de données d'observation (sensorThings API).

1) Divers producteurs de données,

* différents vocabulaires, descriptions et formats

* différentes maturités dans la gestion des données

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2) Modèle de données pivot + thesaurus
Theia/OZCAR

i) Collecte et standardise les informations

ii) Homogénéise les noms de variable

iii) Est mis à jour en temps réel

3) Theia/OZCAR répond aux demandes des utilisateurs humains et machines

## Comment FAIR ?

### Un modèle de données pivot basé sur des standards

**Objectifs** : harmoniser et standardiser la description des (méta)données

Métadonnées **riches** avec les informations requises pour implémenter :

* Critères de recherche sur le portail: noms de variables, financeurs, ...

* Services standardisés d'échange (CSW: ISO 19115/Inspire, SensorThingsAPI : basé sur O&M)

* DOI pour les jeux de données (DataCite)

La description des variables observées référencent les termes du thesaurus
Theia/OZCAR.

Infos Producteurs (DataCite, scanR API)

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Infos Jeux de données :
ISO 19115 / Inspire,
DataCite,
DCAT, schema.org/dataset

Infos Observations : O&M

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### Autres éléments

* **Portail Web Theia/OZCAR** : recherche par facette sur des critères utiles pour la communauté (variable, climat, géologie, financeur): https://in-situ.theia-land.fr

* **Un vocabulaire contrôlé commun FAIR** : le thesaurus Theia/OZCAR publié en ligne (Voir poster associé)

* **Format** pour la diffusion des données : ouvert, normalisé et auto-documenté (CSV, NetCDF)

* **Un Plan de Gestion des Données** (PGD) rédigé en 2020 et mis à jour régulièrement, publié sur opidor :

https://dmp.opidor.fr/public_plans

* Formation de la communauté au FAIR

* Granularité des jeux de données

* Recommandation de déclarer un DOI sur l'observatoire et les jeux de données

* Recommandation d'utiliser ue licence Creative Common CC-BY 4.0 + phrase de remerciement

### Bénéfices

* Montée en qualité des données : meilleure description pour une réutilisation par soi-même et par les autres

* Visibilité et réutilisation accrue des données : plus de crédit pour les équipes qui collectent les données

* L'effort sur les vocabulaires permet d'aller vers l'interdisciplinarité

* DOI sur les jeux de données : données citables dans des publications scientifiques

* Licence sur les données : formalise les conditions de réutilisation des données ; offre un cadre juridique (pas les data policy). Protège les auteurs tout en garantissant les droits d'auteurs

* Fédère une communauté de gestionnaires et de producteurs de données autour des données de la zone critique