Gérer les données de recherche

La gestion des données de recherche fait partie intégrante du processus de recherche et vise à rendre ce dernier aussi efficace que possible.

Elle prend en compte l’entier du cycle de vie de la donnée ainsi que le contexte global de la recherche (problématiques déontologiques/éthiques, informationnelles, IT/techniques, juridiques,etc.). En outre, elle garantit la conformité avec les exigences actuelles des universités, bailleurs de fonds publics, éditions scientifiques ou encore les réglementations et législations en vigueur.

La manière de gérer les données varie en fonction du type de projet de recherche (individuel ou collectif, national ou international, bailleur de fonds public ou privé, etc.) et en fonction des données elles-mêmes (leur nature, type, mode de collecte et production, traitement, analyse, etc.).

De bonnes pratiques de gestion des données de recherche consistent notamment à :

• Réaliser un Data Management Plan pour planifier la gestion des données
• Collecter et organiser ses données
• Stocker et sécuriser ses données
• Archiver et partager ses données

Gérer ses données permet notamment de :

• Gagner du temps : en planifiant vos besoins via un Data management plan vous y gagnerez en temps, en ressources et en qualité de votre recherche.
• Augmenter l'impact de votre recherche : en partageant vos données, votre nombre de citations et vos collaborations futures augmenteront potentiellement.
• Préserver vos données : en déposant vos données dans un dépôt répondant aux principes FAIR, vous garantissez la pérennité de vos travaux, leur réutilisation possible et leur valorisation.
• Maintenir l'intégrité de vos données : en gérant et documentant vos données tout au long de votre projet, vous agissez de façon responsable et en toute transparence.
• Satisfaire les exigences des bailleurs de fonds : de nombreux bailleurs de fonds exigent un dépôt des données de recherche des projets qu'ils financent.
• Faciliter des nouvelles découvertes : partager vos données promeut l'innovation et la création de nouvelles données.
• Soutenir l'ouverture et la diffusion de la connaissance : diffuser la connaissance scientifique permet la création de nouvelles connaissances.

Généralement, la gestion des données de recherche relève de la responsabilité des chercheur·e·s qui collectent et produisent les données.

Cependant, de nombreuses autres personnes sont concernées et impliquées dans le processus de recherche pour assurer l’intégrité, la qualité ou encore la sécurité des données. Il est donc crucial de définir clairement et attribuer, en tout début de projet, les rôles et responsabilités des différentes parties prenantes, comme par exemple :

• Membres de l’équipe qui participent à l’analyse, la collecte, la création, le regroupement ou le traitement des données par exemple
• Collaborateur·trice·s et partenaires externes pour des tâches spécifiques (p. ex. traduction, transcription)
• Personnel de soutien (p. ex. administration, gestion du projet de recherche)
• Centre informatique qui fournit les outils et solutions de sauvegarde, sécurité et stockage des données
• Spécialistes de l’information (p. ex. archivistes, bibliothécaires, data curators/managers) chargé·e·s de l’accès, traitement, mise à disposition, conservation à long terme et valorisation
• Juristes pour les aspects légaux (p. ex. brevets, contrats, droit d’auteur et propriété intellectuelle)
• Direction de l’Université pour l’adoption d’un cadre général, politique spécifique, vision stratégique et ressources nécessaires à la mise en oeuvre
• Formateur·trice·s en soutien aux chercheur·e·s et doctorant·e·s

Les coûts liés à la gestion et au partage des données varient d'un projet de recherche à l'autre et sont parfois très importants. Par conséquent, il est important de les prévoir à l'avance lors de la planification du projet et, dans une certaine mesure, tenter de les réduire au maximum.

Ces coûts comprennent à la fois les activités de gestion et de partage des données (p.ex. anonymisation/désidentification, conversion de fichiers, documentation, nettoyage, transcription, etc.), en termes de temps et de ressources (humaines, financières, matérielles, etc.). Malheureusement il n'existe pas de méthode absolue pour calculer les coûts intrinsèquement liés à la nature même du projet de recherche et aux données. À titre indicatif, selon le High Level Expert Group on the European Open Science Cloud (Commission européenne), environ 5% des dépenses de recherche devraient être consacrées à la gestion des données.

Concrètement, l'évaluation des coûts s'effectue dans le Data Management Plan ou lors de la demande de financements/subsides auprès d'un bailleur de fonds.

Pour plus d'informations, voir nos pages stockage & sécurité..

Fonds national suisse de la recherche scientifique (FNS)

Les frais de mise à disposition des données de recherche collectées, observées ou générées grâce à des subsides du FNS, sont éligibles aux conditions indiquées dans le RE art. 2.13.

A noter que les frais imputés à un subside doivent concerner le stockage de données qui ont un lien thématique avec la recherche financée par le FNS.

En règle générale, 10'000 francs au maximum peuvent être imputés par subside. Les frais doivent déjà être pris en considération lors de la remise de la requête.

Horizon 2020

L'éligibilité au remboursement pendant la durée du projet est définie dans la convention de subvention type, principalement à l'Art. 6 (coûts éligibles et non éligibles), et plus précisément à la clause 6.2.D.3.