Les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) correspondent à des lignes directrices dont l’objectif premier est d’améliorer la réutilisation des données de la recherche. Ils ont été publiés en 2016 dans l’article The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship.
A bien garder en tête : des données peuvent être “FAIR” sans être librement accessibles. Suivre les principes FAIR permet de s’assurer que ses données sont réutilisables, qu’elles soient partagées ou non.
A chaque lettre du mot FAIR sont liées des bonnes pratiques de gestion des données :
Findable / Facile à trouver :
- Déposer les données dans un entrepôt
- Attribuer un identifiant unique et pérenne aux données
- Décrire les données par des métadonnées riches
Accessible :
- Définir les conditions d’accès aux données
- Si possible, rendre les données accessibles librement
- Si les données doivent rester en accès restreint, rendre accessibles les métadonnées pour signaler l’existence des données
Interopérable :
- Privilégier des formats ouverts ou largement utilisés
- Mettre à disposition le code source du logiciel nécessaire pour lire, traiter, analyser les données s’il a été développé en interne
- Privilégier les standards de métadonnées et les vocabulaires standards
- Si possible, indiquer des liens vers d’autres ressources (autres données, publication…)
Reusable / Réutilisable :
- Associer une licence de diffusion aux jeux de données
- Associer de la documentation pour décrire les données de façon détaillée, les contextualiser, les rendre compréhensibles…
Les principes FAIR peuvent également s’appliquer aux logiciels de recherche, en les reformulant et en les adaptant. C’est ce que proposent les auteurs de l’article Towards FAIR principles for research software.
Pour aller plus loin : consultez la page de DoRANum dédiée aux principes FAIR
