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Explorer la clé du partage des données : pourquoi les principes FAIR sont-ils si importants ?
Dans le monde actuel axé sur les données, la découvrabilité, l’accessibilité, l’interopérabilité et la réutilisabilité des données deviennent de plus en plus importantes. Ces caractéristiques correspondent exactement à ce que met en avant le principe FAIR. FAIR est un acronyme qui signifie Findability (facilitabilité), Accessibility (accessibilité), Interoperability (interopérabilité) et Reusability (réutilisabilité). Ces principes ont été définis pour la première fois par un groupe de scientifiques et d’organisations dans un article publié dans la revue Scientific Data en mars 2016.
Les principes FAIR mettent l’accent sur l’opérabilité des machines, c’est-à-dire la capacité des systèmes informatiques à trouver, accéder, interagir et réutiliser des données avec peu ou pas d’intervention humaine.
Quatre éléments des principes FAIR
Le cœur des principes FAIR est de garantir l'utilisation efficace des données dans l'environnement numérique actuel, qui se divise en quatre aspects :
- Trouvabilité
- Accessibilité
- Interopérabilité
- Réutilisabilité
En termes de recherche, le principe FAIR exige que toutes les métadonnées et données soient décrites de manière à ce qu'elles soient faciles à trouver tout au long du processus FAIR. Par exemple, les métadonnées doivent contenir des identifiants clairs et uniques pour faciliter leur récupération par d’autres chercheurs ou systèmes.
En ce qui concerne l’accessibilité, une fois les données trouvées, les utilisateurs doivent comprendre comment y accéder en toute sécurité. En outre, le principe FAIR exige également que les métadonnées de ces données restent accessibles même si les données d’origine ne sont plus disponibles.
Les données doivent souvent être intégrées à d’autres données, ce qui rend l’interopérabilité importante. Le principe FAIR souligne que les métadonnées doivent utiliser un langage de représentation des connaissances partagé et largement applicable.
La réutilisabilité est l’objectif ultime du principe FAIR, qui exige que les métadonnées des données disposent de licences d’utilisation claires et détaillées afin que les chercheurs ultérieurs puissent utiliser efficacement les données.
Promotion mondiale des principes FAIR
L’impact des principes FAIR s’est accru au fil du temps. Lors du sommet du G20 de Hangzhou en 2016, les dirigeants des pays participants ont exprimé leur soutien à l’application des principes FAIR. Par la suite, de nombreuses organisations internationales (telles que CODATA et la Research Data Alliance RDA) ont également rejoint les rangs de la promotion des principes FAIR.
En 2019, la Global Indigenous Data Alliance a proposé les principes CARE (intérêt collectif, responsabilité de contrôle et principes éthiques) pour la gouvernance des données autochtones, visant à améliorer l'équité de la gouvernance des données, qui complète également le cadre des principes FAIR.
Une alliance universitaire multinationale a publié la Déclaration de la Sorbonne en 2020, soulignant la nécessité d'un soutien accru aux données FAIR pour promouvoir leur mise en œuvre dans le milieu universitaire.
Les défis et l'avenir de FAIR
Bien que le principe FAIR soit de plus en plus valorisé, sa réalisation pose de nombreux défis. Comment évaluer efficacement le degré FAIR des données et comment maintenir une compréhension cohérente du FAIR entre toutes les parties sont des questions qui doivent être traitées de toute urgence. Alors que l’intelligence artificielle et les technologies d’exploration de données deviennent de plus en plus populaires, le principe FAIR jouera un rôle clé dans la recherche scientifique future.
Certains experts ont souligné que le principe FAIR peut non seulement améliorer la transparence des données, mais également accélérer les progrès de la recherche scientifique, car les données dans ce cadre seront plus opérationnelles.
La mise en œuvre réussie de FAIR dépend non seulement des progrès technologiques, mais nécessite également l’attention et le soutien de la culture du partage des données de tous les horizons.
Lorsque nous discutons de l’importance du principe FAIR, nous ne pouvons nous empêcher de penser : dans le futur du partage des données, comment pouvons-nous garantir que les données de chacun puissent être obtenues de manière égale tout en respectant la confidentialité et la sécurité ?
