Plan de gestion de données

Rédiger un plan de gestion des données (Data Management Plan – DMP) au début de votre recherche peut vous aider à garantir un niveau de transparence et d’intégrité dans vos travaux. Dans un DMP, vous décrivez les données que vous prévoyez de collecter, de générer et d’utiliser pour votre recherche, qu’il s’agisse de données que vous créez vous-même ou de données existantes produites par d’autres. Vous y indiquez, de manière structurée, comment vous gérerez ces données pendant et après votre recherche. Vous y expliquez notamment :

• comment les données ont été créées et ce qu’elles signifient
• les modalités de stockage sécurisé afin qu’elles ne puissent pas disparaître ou être altérées
• les mesures de sécurité des données pour que seules les personnes autorisées puissent y accéder
• la manière de publier les données comme preuves à l’appui de vos articles (sauf en cas de restrictions), afin que vos résultats puissent être vérifiés et reproduits
• les responsabilités individuelles et institutionnelles liées à la conservation des données
• les garanties mises en place pour des raisons éthiques et de protection de la vie privée, si la recherche implique des participants humains

Une bonne gestion des données ne s’arrête pas à la planification. Il est essentiel que vos données de recherche soient ensuite gérées conformément à ce plan. Vous pouvez revoir et actualiser le DMP en fonction de l’avancement de votre recherche (il s’agit d’un document vivant). À la fin de votre projet, votre DMP constituera une trace durable des données produites par vos recherches.

Les points clés à examiner lorsque vous commencez à rédiger un plan de gestion de données (DMP) sont les suivants :

• Connaître les politiques et services de votre institution, tels que la stratégie de stockage et de sauvegarde, la politique en matière de droits de propriété intellectuelle, la politique de gestion des données et toute infrastructure de partage de données, comme un dépôt institutionnel
• Déterminer la propriété de vos données
• Identifier vos obligations légales, éthiques et autres relatives aux données de recherche, à l’égard des participants, de vos collègues, des bailleurs de fonds et de votre institution.

Voici quelques exemples où de bons plans de gestion des données (DMP) peuvent contribuer à assurer l’intégrité de la recherche :

• Documenter en détail la manière dont vos données ont été créées et traitées fournit des preuves claires, par exemple :
  • un carnet de laboratoire décrit la mise en place expérimentale et tous les paramètres qui définissent vos données, montre les processus utilisés pour les collecter et donne une vue d’ensemble de l’ensemble des données recueillies ;
  • un calendrier d’entretiens et une liste de questions décrivent la collecte d’informations par le biais d’entretiens, accompagnés d’un livre d’encodage (codebook) référencé qui explicite votre interprétation du contenu des entretiens lors de l’analyse ;
  • des lignes de commentaires dans un code informatique décrivent, étape par étape, la logique de ce que fait votre programme.
• Le contrat de licence et les conditions d’utilisation des données tierces expliquent comment vous pouvez ou non utiliser ces données dans votre recherche. Par exemple, il se peut que vous soyez autorisé à utiliser les données pour vos analyses, mais pas à les copier ni à les publier, et vous devez citer les données utilisées (comme vous le feriez pour une publication). Il est dès lors important de vérifier la propriété de ces données.
• Dans la recherche impliquant des participants humains, documenter les procédures de consentement éclairé utilisées dans votre étude, ainsi que les données personnelles que vous pourriez collecter, aide à planifier le niveau de sécurité requis pour le stockage et le traitement de ces données, et à déterminer comment les anonymiser afin de respecter la vie privée des personnes.
• Publier vos données de recherche selon les principes FAIR apporte de la transparence sur la manière dont vous êtes parvenu à vos résultats scientifiques à partir de ces données.
• Si d’autres chercheurs souhaitent reproduire vos résultats, ils doivent pouvoir accéder aux données et à toute documentation expliquant clairement comment elles ont été générées et comment les interpréter. Les données peuvent, par exemple, être mises à disposition en accès ouvert dans un dépôt de données, assorties d’une licence d’utilisation claire.