Les principes FAIR

Les chercheurs, les scientifiques et les autres travailleurs de l'information ont besoin de trouver et d'utiliser des données (structurées ou non) dans le cadre de leur travail, mais les données ou les documents sont souvent stockés d'une manière qui les rend difficiles à accéder, à comprendre ou à utiliser.

Cela peut être dû à un manque de métadonnées, à une mauvaise organisation ou à des formats incompatibles, entre autres raisons, ou simplement à un problème de langue. En conséquence, les chercheurs, les scientifiques et les autres travailleurs de l'information dans tous les secteurs sont confrontés à des difficultés pour utiliser les données et collaborer dans différents domaines.

Rappelez-vous : Données (non structurées ou structurées) sans contexte ne sont que des données. Elles ont besoin d'un contexte pour devenir des informations.

Le partage et la réutilisation des informations sont importants parce qu'ils peuvent conduire à de nouvelles découvertes et à des idées qui n'auraient pas été possibles autrement. En rendant les données plus accessibles et interopérables, les chercheurs et les scientifiques peuvent collaborer plus facilement, partager des données dans différents domaines et s'appuyer sur leurs travaux respectifs. Cela peut contribuer à accélérer les progrès scientifiques, à améliorer la qualité des données et à réduire le coût de leur production.

Un autre exemple pourrait être l'élimination de la fraude dans les transactions financières ou l'amélioration des soins de santé.

Principes FAIR

C'est pour relever ces défis que les principes FAIR ont été élaborés. Les principes FAIR sont un ensemble de lignes directrices visant à rendre les données plus accessibles, réutilisables et interopérables. Ils sont conçus pour garantir que les données puissent être utilisées et comprises par le plus grand nombre de personnes possible, indépendamment de leur localisation, de leur discipline ou de leur langue.

Trouvable

Cela signifie que les données doivent être faciles à trouver, quel que soit l'endroit où elles sont stockées. Pour ce faire, les données doivent recevoir un identifiant permanent, tel qu'un DOI (identifiant d'objet numérique), et des métadonnées doivent être créées pour décrire les données, y compris des informations telles que le titre, l'auteur, la date de création et la description des données.

Accessible 

Cela signifie que les données doivent être facilement accessibles à toute personne souhaitant les utiliser. Cet objectif peut être atteint en stockant les données dans un référentiel accessible au public ou en fournissant un accès aux données par le biais d'un service web ou d'une API.

Interopérable 

Cela signifie que les données doivent pouvoir être utilisées avec différents outils et logiciels, quel que soit l'endroit où elles sont stockées. Pour ce faire, les données doivent être stockées dans un format largement utilisé et bien documenté, et des métadonnées doivent être créées pour décrire la structure et la signification des données.

Réutilisable 

Cela signifie que les données doivent pouvoir être utilisées à des fins différentes, au-delà de l'usage initialement prévu. Cet objectif peut être atteint en fournissant des informations claires sur les licences et en veillant à ce que les données soient bien documentées et puissent être facilement comprises par d'autres.

Interopérabilité des données et archivage électronique qualifié

Les principes FAIR sont étroitement liés à l'interopérabilité des données et à l'archivage numérique. L'interopérabilité est la capacité de différents systèmes, outils et sources de données à fonctionner ensemble de manière transparente. En rendant les données plus interopérables, les principes FAIR peuvent contribuer à garantir que les données peuvent être utilisées dans différents domaines et disciplines scientifiques, sans qu'il soit nécessaire de procéder à une intégration et à un traitement complexes des données.

Préservation numérique ou archivage électronique qualifié, désigne le processus de préservation des données pour une utilisation à long terme, afin qu'elles puissent être consultées et réutilisées à l'avenir. Les principes FAIR peuvent contribuer à garantir que les données sont archivées d'une manière durable et facile à maintenir, et qu'elles peuvent être facilement trouvées et consultées par d'autres.

En suivant ces principes, les travailleurs de l'information peuvent s'assurer que leur travail gagne en valeur et peut être utilisé pour soutenir un large éventail d'activités de recherche, y compris l'exploration de données, l'apprentissage automatique et d'autres méthodes analytiques avancées.