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FAIR data et Open data

14204638437_6fc612f4e3_oSPARC Europe a publié fin décembre 2018 une note d’information sur les données à destination des décideurs, FAIR and Open Data. Je ne suis pas certaine que seuls les décideurs aient besoin de précisions sur ce que sont les données FAIR et les données ouvertes, ou confondent les 2.
D’où ce petit récapitulatif :
* Les données ouvertes (open data) couvrent des contenus librement accessibles qui peuvent être utilisés, modifiés et partagés par n’importe qui pour n’importe quel but. Ces contenus doivent être mis à disposition dans le cadre d’une licence ouverte, et ne doivent pas imposer de restrictions aux réutilisateurs au-delà de l’attribution (CC-BY) et du maintien de conditions de partage à l’identique (CC-BY-SA).
* Les données FAIR en revanche sont des données qui suivent un certain nombre de principes pour être lisibles et utilisables par des humains comme par des machines. L’acronyme FAIR a été traduit par Facile à trouver (Findable), Accessible, Interopérable, Reutilisable.
A chaque concept correspondent 3-4 principes, dont on peut trouver la traduction sur le site de l’INRA.
La note détaille 3 confusions souvent faites à propos des notions d’Open et de FAIR :
* Tout ce qui est FAIR n’est pas censé être Open : des considérations éthiques ou économiques peuvent justifier une restriction de l’accès à des données qui respectent par ailleurs les principes techniques FAIR. Et inversement, on peut diffuser des données ouvertes techniquement inutilisables.
* FAIR c’est mieux qu’Open : je crois que vous l’avez compris, en fait on ne parle pas exactement de la même chose. Bien qu’il y ait des notions communes, autour de l’interopérabilité et de l’accessibilité notamment, ce sont 2 objectifs différents qui sont poursuivis. L’idéal étant de proposer des données à la fois FAIR et Open, évidemment.
* Les données FAIR ne s’appliquent qu’aux sciences de la vie : certes, c’est au sein de la communauté des sciences de la vie que les principes FAIR ont émergé, mais ils ont une portée plus universelle, qui peut intéresser aussi bien les sciences sociales que d’autres sciences « dures ».
Vous trouverez dans la note plusieurs schémas assez parlants, notamment sur l’implémentation de ces concepts dans la gestion des données.
C’est plus clair maintenant ? 🙂

FAIR and Open Data, a briefing for policymakers and senior managers, SPARC Europe, décembre 2018

[Photo : Janneke Staaks]
[Disclaimer : je fais partie du Board de Sparc Europe]

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