Abstract
Les données de recherche ont toujours constitué un élément central de la plupart des pratiques scientifiques. Aujourd’hui, la production de données nativement réutilisables - FAIR-by design (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables) - s’impose comme un objectif majeur afin de faire des données une véritable production scientifique, à la fois citable et réutilisable. La réutilisation des données concerne aussi bien les communautés à l’origine de leur création que, lorsque cela est possible, l’ensemble de la société. La réutilisation des données existantes réduit la duplication des efforts de collecte, d’expérimentation ou de traitement, ce qui permet des gains de temps, de ressources et de financements augmente la capacité à traiter des questions scientifiques complexes. Gérer les données en suivant les principes FAIR, c’est aussi éviter de garder des données inutiles car mal documentées et donc impossibles à utiliser, ce qui permet par la même occasion de réduire l’impact environnemental du numérique dans le domaine de la recherche.Rendre les données FAIR mobilise un éventail de compétences et de fonctions spécifiques. Ces activités, souvent transversales et en constante évolution, font intervenir une diversité de profils professionnels, depuis la production jusqu’à la valorisation des données, en passant par leur structuration, leur exploitation et leur protection ou partage.Comprendre et caractériser les fonctions impliquées dans cette dynamique est devenu un enjeu stratégique, tant pour accompagner la transformation des métiers de la recherche que pour développer des formations adaptées, valoriser les compétences mobilisées et garantir l’impact des productions scientifiques. C’est dans cette perspective qu’une étude a été menée, combinant revue de la littérature et enquête auprès de la communauté française, afin de faire émerger un panorama des activités, rôles et expertises structurant l’écosystème des données de recherche.