Open DATA : Comment on y va? UPMC, journée des DU 3 juin 2015

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1 Open DATA : Comment on y va? UPMC, journée des DU 3 juin 2015

2 Ce n est qu un début Science au 21 ème siècle : plus «Numérique» «Collaborative» «Interdisciplinaire» «Réactive» «Citoyenne» «Partagée Vers: l accroissement de la production scientifique, du nombre de chercheurs, de nouvelle façon de travailler, «4 ème paradigme», défis sociétaux.. Vers des Connaissances «mieux partagées» 2

3 Un raz de marée Source : Elsevier Labs, Disruptive Technologies Dept, et Université d Utrecht (2014) Données et publication: une évaluation globale à partir de Scopus 3

4 Un défi global Comment répertorier les données? -«54% of ressources are not uniquely identifiable in publications» -Vers un RRID (Research Ressource Identifier).. (Nature 29 Mai 2015) Comment positionner la donnée dans la démarche de recherche? Le «goulet d étranglement»: croissance des données et des publications Le «tri pertinent» : big data, smart data 4

5 I. Connaitre les besoins Comment on y va? -Enquêtes auprès des Unités, Etudes de préfiguration partagées entre Unités Mixtes, CPU- CNRS -Stratégie : «Mieux partager les connaissances» -Colloque «Science et Information scientifique : nouvelles alliances, nouveaux défis» II. Organiser les moyens Réponses CNRs à partager Plan Juncker? Plan national «Ingenierie des connaissances»? En débat: Comment mobiliser une «petite communauté» d information? Deux millions de publiants Vocabulaires très structurés L interdisciplinarité: besoin (Etude de la National Academy of Sciences on 22,8 M «sleeping beauties»: 75% de citations interdisciplinaires) et moyens: demi-vie des publications. 5

6 Connaitre le besoin: questions Comment évolue la donnée? Continuum numérique : publications/données et connaissances/outils d analyses Comment s organisent les dépôts de données? Stockage: H2020, Data journals, Data repositories Partage: Un impératif en vue de la réutilisation Distribution: partage des bio ressources, des données climats, et environnement Identifier des jeux de données : DataCite Démarches internationales : l alliance pour les données de recherche ( USA/Europe/Australie) En débat : les obligations de dépôt des données? Le «rewarding» des actions de curation des données pour le chercheur? La normalisation des processus de certification des réservoirs de données? 6

7 Quel découpage des besoins? Techniques : schémas de métadonnées disciplinaires, outils de traitement, d analyses, d extraction, de visualisation, Organisationnels : développement d infrastructures et de services d accès aux contenus (data mining/text mining) Juridiques : données d intérêt général, un statut pour les données de recherche? Humains : une complémentarité entre le scientifique, l informaticien et le professionnel IST; de nouveaux profils : data scientist, data manager, data librarian Financiers : des moyens pérennes, des mutualisations réfléchies. En débat : l organisation des communautés scientifiques Le développement des infrastructures : à quelle échelle? L acquisition des compétences, l offre de formation 7

8 Organiser la définition des besoins: une démarche CNRS : Une démarche interne d état des lieux sur 6 grands domaines dont les données de recherche : entretiens avec directeurs d instituts, correspondants IST, opérateurs IST, TGIR, réseaux documentaires, comité d éthique, Analyse de l environnement national, européen et international de l IST Un schéma d orientation stratégique Des propositions d actions IST rassemblées dans 4 Plans d action partagés Une Enquête auprès des directeurs d unités sur leurs pratiques et besoins en IST Une Etude technico-budgétaire: ressources, besoins, moyens, services aux Unités 8

9 Organiser les Moyens Résultats des Enquêtes Un horizon commun transversal: Le Libre-Accès aux résultats de la recherche publique L Open-Access: Passé, Présent, Avenir La convergence des approches: globale (MESR, H2020, G8, RDA, ) Un besoin central: réunir les conditions pour mieux accéder aux données de la recherche Conditions communes : l impératif de valorisation économique et sociale, politique et règles de l organisme, réflexion inter-organismes, des pratiques pilotes: INEE, INSB, IN2P3 Conditions liées à l adhésion individuelle : formation, gestion des données, gestion des infrastructures de données Conditions liées à la R&D en IST et à la prévision des besoins : partage et réutilisation des données 9

10 Enquête IST auprès des directeurs d unité Données de la recherche Les recherches conduites dans votre laboratoire produisent-elles des données de la recherche nécessitant des pratiques de gestion (description, archivage, diffusion )? 39% 61% Oui Non 80 Pensez-vous que vos données de recherche soient libres de droits? % 32% Oui Non ne sait pas NON OUI 39% 0 DGDS INSMI IN2P3 INP INSIS INS2I INC INEE INSU INSB INSHS 10

11 PAP3dr Analyser (données de la recherche) Comparaison des instituts et unités Données expérimentales Enquêtes, données textuelles Données de simulation Données d observation Analyse discriminante Très forte structuration du nuage. Les instituts se distinguent. Unités INEE relativement dispersées entre pôle INSU, pôle INSHS et pôle INSB-INC

12 Analyser (données de la recherche) Exemples intra-instituts: les sections du CoNRS pour INSU et INEE. INSU INEE S18 S30 (INSU) S29 S31 S17 S19 Discriminantes S30 (INEE en gris+insu en jaune) Structuration par l appartenance aux sections du CoNRS = forte culture des communautés Pour l INSU, la S30 apparaît la plus distale, mais les autres sont néanmoins séparées. Pour l INEE, c est le même schéma, la S31 étant la plus distale. Nécessité de respecter les différences entre communautés dans la gestion des données 12

13 Organiser les moyens Lever les barrières à la circulation et au partage des données de recherche: Research Data Alliance : 6 ème conférence plénière se tient à Paris du septembre 2015 Colloque UPMC/CNRS 2016 : Science et IST Développer les infrastructures, favoriser les échanges entre organismes, entre communautés scientifiques Groupe de travail «Données de la recherche de la BSN (Bibliothèque Scientifique Numérique) Développer les compétences en créant des formations initiales et continues à la curation et à l exploitation de données numériques Tutoriels H2020, plans de gestion des données Clarifier le cadre juridique et éthique des données de la recherche Projet de loi numérique, révision de la directive PSI «données du Secteur Public» Comité d éthique Inscrire les données produites par la recherche dans le mouvement open data des données publiques Coopération avec Etalab En débat : Comment construire des réponses en phase avec les besoins des communautés scientifiques? Offrir des services IST valorisant les données des laboratoires 13

14 14

15 Organiser les moyens: une action partagée Plan Européen d Investissement (Plan Juncker)? Plan national Ingénierie des connaissances? Colloque International: Science et IST: Nouvelles Alliances, Nouveaux Défis 15

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