Les institutions académiques

Les institutions peuvent jouer un rôle prépondérant dans l’amélioration de l’accès aux DR en prenant la main sur la question de l’archivage des DR et en mettant en place des politiques claires, compréhensibles et faciles d’accès. En effet, la création de dépôts de données institutionnel est une alternative raisonnable à la surcharge des serveurs des éditeurs, malgré le transfert de coûts impliqué par cette solution. (Sturges et al. 2015)

Les hautes écoles et les universités peuvent mettre en place des mesures d’encouragement au partage des DR. En attribuant des récompenses pour les chercheurs et en mettant à disposition des jeux de données de qualité, elles répondent aussi au besoin de reconnaissance du travail de préparation.

• La mise en place de métriques pour mesurer les citations des DR est l’une des pistes potentielles pour la valorisation des activités liées au partage de ces dernières. Cet élément doit être pris en compte dans les scénarios, car il peut constituer une récompense substantielle.

• Comme indiqué plus avant de cette étude, dans le cadre du fonctionnement de la recherche helvétique, les collaborations interinstitutionnelles impliquant des échanges internationaux sont réalisées sous l’égide des institutions académiques. De fait, elles doivent faire face aux exigences d’agences de financement dépassant le cadre développé ici.

Enfin, elles doivent établir des politiques de gestion des DR qui encouragent leur partage. Ces nouvelles manières de gérer doivent aussi permettre de faire face aux défis que représentent l’augmentation du volume de données, le maintien de leur intégrité et de garantir la reproductibilité de la science.

•  La HES-SO a mis en place deux groupes de travail distincts. Le premier, de nature informelle, a pour mission de mettre en place une politique de gestion des DR et de collaborer aux projets nationaux dans le domaine. Le second est placé sous la direction des domaines HES-SO  et gère les DR au moyen d’une archive ouverte thématique : ArODES .

•  La responsable de la DIS de l’UNIGE, estime que les bibliothèques ont un rôle stratégique à jouer dans la gestion des DR. Une transformation d’une partie des missions traditionnelles doit permettre de justifier l’existence des services d’information documentaires. Les démarches en cours, au sein de l’institution, sont l’élaboration d’une politique institutionnelle et le développement de services dédiés à la gestion des DR.

DLCM

fin de répondre aux enjeux identifiés ci-dessus, les instances académiques suisses, ont mis en œuvre le projet DLCM, en 2015. Ceci s’est faut dans le cadre d’un programme de soutien national visant à améliorer leurs performances dans la mise à disposition et le traitement des informations scientifiques : CUS-P2 .

• Le projet n’a pas pour objectif de prendre en considération l’ensemble des DR. En effet, les Big Data et les disciplines disposant d’une forte culture de partage, possèdent déjà des modèles et des outils de diffusion. DLCM vise la Long tail of science.

Selon sa coordinatrice, cette collaboration entre les partenaires des hautes écoles suisses , développe des solutions adaptées aux besoins des chercheurs dans chacune des étapes du cycle de vie des données. Ceci se fait dès le dépôt du projet de recherche, avec un accompagnement dans la rédaction d’un DMP, conformément aux exigences des agences de financement. A cela s’ajoute un soutien dans les processus de gestion : dépôt, partage et publication .

Le projet, commencé en septembre 2015 a obtenu une prolongation jusqu’à fin 2018 et son objectif est le développement de services par les institutions partenaires dans le cadre national.

S’il n’existe, à l’heure actuelle, aucune politique institutionnelle définissant ce qui doit être réalisé dans le cadre de la gestion des DR, l’un des livrables prévus par le projet est un modèle de politique , que les partenaires DLCM tentent de valoriser sur le plan national. Le FNS sera d’ailleurs contacté en vue d’une collaboration. L’UNIGE et l’UNIBAS tentent de développer une politique sur la base dudit modèle. Il est à noter qu’une implémentation de solutions présente de nombreuses difficultés et que celle ci ne sera probablement pas effective d’ici la fin 2016.

La Data Management Checklist (DCLM 2016), produite également dans le cadre du projet, par une collaboration entre les équipes de spécialistes  des deux Ecoles polytechniques fédérales, est une liste de points essentiels dont les chercheurs doivent tenir compte dans leurs pratiques de gestion des DR. Elle présente l’avantage d’être assez flexible pour permettre une adaptation aux exigences des agences de financement (ETH ZURICH, EPFL 2016).