# Charte de réutilisation des données du projet Deep
## Purple

Sébastien Roca

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Sébastien Roca. Charte de réutilisation des données du projet Deep Purple. MNHN Paris. 2025. hal-05178323

HAL Id: hal-05178323

https://hal.science/hal-05178323v1

Submitted on 23 Jul 2025

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# DIM PAMIR
## Patrimoines matériels – innovation, expérimentation et résilience

## Charte de réutilisation des données du projet Deep Purple
### modèle 22 février 2024

Auteur(s) : Sébastien ROCA, Anne Michelin, Witold Nowik, Sylvie Héron

Date : 23/07/2025

* = le champ est requis

### Identification des parties prenantes*

Nom du projet* : Les couleurs de l'orseille : De l'influence du mode de préparation à la dégradation

Acronyme du projet* : Deep Purple

Nom du/des responsable(s) du projet* : Anne Michelin et Witold Nowik

Identifiez les autres parties prenantes*

<table><thead><tr><td>Nom de l'entité</td><td>Nom du ou de la responsable de l'entité</td></tr></thead><tbody><tr><td>IUT Orsay</td><td>Sylvie Héron</td></tr><tr><td>Université de Rennes</td><td>Joël Boustié</td></tr><tr><td>Atelier de Siloë</td><td>Siloë</td></tr><tr><td></td><td></td></tr><tr><td>Grand public<sup>1</sup></td><td>non</td></tr></tbody></table>

Ajoutez des lignes si besoin

### Principes de la charte de réutilisation des données

#### Réciprocité

Le principe de **réciprocité** porte sur le fait que l'équipe projet et les autres parties prenantes échangent sur les savoirs et connaissances partagés, notamment en matière d'enrichissement des données.

- Avez-vous prévu d'enrichir les données entrantes de votre projet ? Si oui, prévoyez-vous d'en informer les autres parties prenantes qui les ont fournies ?

Aucune donnée entrante à mon arrivée.

- Pour les données sortantes de votre projet, souhaitez-vous que les autres parties prenantes les enrichissent ? Si oui, quels apports attendez-vous ?

<footnote n="1">¹ Précisez si le grand public est impliqué ou non dans votre projet.</footnote>
Oui, je souhaite que mes datas soient réutilisées pour qu'elles servent à d'autres projets en parallèle. Je n'attends rien de leur réutilisation.

- Quand vos données sortantes sont enrichies par d'autres parties prenantes, quel mécanisme avez-vous mis en place pour recueillir ces enrichissements ?
  Aucun pour le moment.

## Interopérabilité

Le principe d'**** porte sur le fait que les données sont mises à disposition dans un format ouvert et réutilisable par les parties prenantes. Toutes les parties prenantes s'engagent à privilégier des standards internationaux et des protocoles ouverts<fnref n="2" />.

- Si votre équipe ou votre équipement héberge des données, quels formats de données entrantes acceptez-vous ?
  Tout type (.xls, .txt, .csv etc...)

- Quels sont les formats de données sortantes de votre projet ?
  Principalement .xls et .csv

- Si les formats des données sortantes ne sont pas ouverts, qu'allez-vous mettre en place pour en proposer et selon quel calendrier ?

## Citabilité

Le principe de ** citabilité ** porte sur le fait que le projet (avec ses données et ses résultats) doit être cité selon un modèle décidé par les parties prenantes.

- Quel est votre modèle de citation pour le projet ?
  Aucun pour le moment. Mes données seront tous dans une publication, donc il faudra citer la publication.

- Quel est votre modèle de citation pour les données sortantes de votre projet ?
  Modèle de publication

## Ouverture

Le principe d'**ouverture** porte sur le fait d'associer une licence à des données. Il est recommandé de partager ces dernières autant qu'il est possible, sous des licences internationales telles que Creative Commons<fnref n="3" />.

- Comment mettrez-vous à disposition aux différentes parties prenantes les données sortantes de votre projet ?
  En accès sur demande (base de donnée appartenant au MNHN).

- Quelle licence associerez-vous aux données sortantes de votre projet ?

<footnote n="2">² Se référer aux principes FAIR A1.1 et I1. Voir GO FAIR, « A1.1: The protocol is open, free and universally implementable », s. d., https://www.go-fair.org/fair-principles/a1-1-protocol-open-free-universally-implementable/ et GO FAIR, « I1: (Metaicie)data use a formal, accessible, shared, and broadly applicable language for knowledge representation », s. d., https://www.go-fair.org/fair-principles/i1-metadata-use-formal-accessible-shared-broadly-applicable-language-knowledge-representation/</footnote>

<footnote n="3">³ Voir Wikipédia, « Licence Creative Commons », 19 octobre 2022, https://fr.wikipedia.org/wiki/Licence_Creative_Commons</footnote>
Je ne sais pas.

## Maintenance des données

Le principe de **maintenance des données** porte sur le fait de préserver les données à court, moyen et long terme.

- Qui est en charge de la maintenance des données sortantes de votre projet ? Indiquez un contact mail.
  Je ne sais pas.

- Est-ce que votre équipe propose à la communauté une solution d'hébergement pour les données du projet ? Si oui, quelle est cette solution ?
  Oui. Hébergement local.

- Avez-vous une politique de préservation des données à long terme ? Si oui, quelle est-elle ?
  Oui, c'est la politique du MNHN.

## Fiabilité

Le principe de **fiabilité** porte sur le fait de documenter de manière lisible et accessible la provenance et assurer la traçabilité des données du projet.

- Pour documenter la provenance des données du projet, quelles métadonnées (par exemple : auteur·e·s et date du jeu de données, institution de production et/ou de conservation des données, etc.) allez-vous fournir ?
  J'ai annoté tous mes fichiers et je les ai rangés par ordre croissant de mise en place d'expérience.

- Pour assurer la traçabilité des changements apportés aux données, quelles métadonnées (par exemple version, date de mise à jour, personnes contribuant à la mise à jour du jeu de données, etc.) prévoyez-vous de fournir ?
  Aucun pour le moment

Pour ce faire, il importe de se référer à des normes, des standards, des vocabulaires contrôlés. Vous pouvez par exemple consulter le schéma de métadonnées de DataCite<fnref n="4" /> qui s’appuie sur le Dublin Core<fnref n="5" /> qui est utilisé pour décrire des ressources de manière simple et standardisée.

<footnote n="4">⁴ DataCite est un consortium international regroupant des bibliothèques et institutions spécialisées en sciences de l'information, qui propose des services autour du partage et de la citation des données, dont l'attribution d'identifiants pérennes (DOI). Voir DataCite Schema, « DataCite Metadata Schema 4.4 », 30 mars 2021, http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.4/</footnote>

<footnote n="5">⁵ Le Dublin Core est un standard de métadonnées. Voir DublinCore, « DCMI Metadata Terms », 20 janvier 2020, https://www.dublincore.org/specifications/dublin-core/dcmi-terms/</footnote>