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Principes FAIR

De vastes quantités d’information sont aujourd’hui disponibles en ligne et continuent d’être générées quotidiennement par une science de plus en plus technologique. Afin d’assurer que les données soient toujours facilement découvrables et accessibles, certaines pratiques peuvent être mises en place afin de guider cette démarche.
Les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) visent à rendre les données découvrables, accessibles, interopérables et réutilisables. Ces guides ont été définis durant un atelier à Leiden, aux Pays-Bas, en 2015.

Découvrable

Être découvrable signifie avoir un identifiant persistant unique (ex. DOI ou URL), être décrit par de riches métadonnées respectant des normes reconnues et enfin, assurer une présence dans les portails de découverte de données autant locaux que nationaux.

Accessible

Être accessible signifie que les données peuvent être facilement obtenues autant par des humains que par les machines, selon des protocoles définis et idéalement standardisés. Les conditions d’accès doivent être clairement établies (licence, droits de réutilisation, etc.). Même quand les données sont inaccessibles, les métadonnées le demeurent accessibles afin que le jeu de données reste découvrable. L'auteur du jeu de données pourra alors être contacté pour obtenir davantage d'information, ou une demande d'accès aux données (par exemple sous certaines conditions) pourra être effectuée.

Interopérable

L’interopérabilité rend possible l’intégration de différents jeux de données sur un portail unique, par exemple au sein de la même application web. Cela peut être assuré de différentes manières, incluant : utilisation d’un langage de programmation commun, utilisation d’un vocabulaire contrôlé, ainsi que de formats non-propriétaires. Les mêmes efforts peuvent être appliqués aux métadonnées ainsi que les références vers d’autres (méta)données.

Réutilisable

En ayant des données et des métadonnées suivant les meilleures pratiques, il est possible les optimiser afin qu’elles soient réutilisées. Les données comme les métadonnées doivent alors être richement détaillées, ainsi que les licences d’utilisation, et toute information spécifique au domaine d’intérêt des données en question.

Sources :