Candice Fillaud

Corinne Joffre

Emilie Marchand

Aricia Bassinet

Loeticia Moya

Chloée Fabre

Yann Sérot

Sandrine Fourquin

Soraya Demay

Philippe Eyraud

Keywords: Research data, Data management plan, Researchers practices, Data valuation, Open Science

données ANITI Master 1 IMST | 2020-2021 3

Je tiens d'abord à remercier mes deux cotutrices, Amélie Barrio et Corinne Joffre, qui m'ont permis de réaliser ce stage si complet et intéressant. Je voudrais remercier tout particulièrement Amélie Barrio avec qui j'ai travaillé tout au long de mon stage. Je la remercie pour son accompagnement, sa confiance, sa bienveillance, ses conseils et les riches échanges que nous avons eus. Je pense qu'il est difficile de trouver une tutrice aussi passionnante et investie, c'est en grande partie grâce à Amélie que j'ai réalisé ce stage avec un réel plaisir.

Un grand merci aux membres de l'équipe projet avec qui j'ai pu échanger et mener les entretiens pour la rédaction du plan de gestion des

Introduction

Depuis le début des années 2000, propulsés par la révolution du numérique [START_REF] Beckouche | La révolution numérique est-elle un tournant anthropologique ? Le Débat[END_REF], des changements économiques et politiques s'opèrent vers une ouverture des données accompagnée d'une amplification du libre accès au savoir (Berlin Declaration,, 2003). Le mouvement de la science ouverte gagne de plus en plus de terrain et semble s'engager fortement pour l'ouverture des données de la recherche prônant de nombreux bienfaits sur la société comme l'intégrité scientifique, la transparence, la reproductibilité, l'innovation et le retour sur investissement pour les agences de financement. Un écosystème se crée alors, impliquant de nombreux acteurs autour des données de la recherche rassemblant les chercheurs et communautés scientifiques, les financeurs, les établissements supérieurs de la recherche, les éditeurs, de nouveaux intermédiaires de l'information scientifique et technique (IST) et des médiateurs [START_REF] Pain | Les données de la recherche et leurs entrepôts, de la documentation à la réutilisation : étude de cas pour l'archive HAL[END_REF]. De nouvelles politiques se mettent en place régulièrement, l'année 2021 marque l'annonce du Deuxième Plan national pour la science ouverte suivant trois axes : généraliser l'accès ouvert aux publications ; structurer, partager et ouvrir les données de la recherche ; ouvrir et promouvoir les codes sources produits par la recherche. Dans le deuxième axe est stipulée la mise en place effective des plans de gestion des données garantissant la préservation économe, l'ouverture ou le partage de données documentées, en créant les conditions de leur réutilisation et de leur valorisation. Le plan de gestion de données est un document rendu obligatoire par les agences de financements comme l'Agence nationale de la recherche (ANR), renseignant les actions mises en oeuvre tout au long du cycle de vie de la donnée. C'est un document qui doit être rédigé au commencement du projet de recherche et mis à jour régulièrement jusqu'à son terme recherche de manière à expliciter la mise à disposition des données en correspondant au maximum aux principes FAIR (Wilkinson et al. 2016).

L'institut Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute (ANITI) est un projet pluridisciplinaire de recherche relevant d'un financement ANR, la mise en place d'un plan de gestion des données conditionne donc son financement. Pour réaliser son PGD, ANITI a fait appel à l'Unité régionale de formation à l'information scientifique et technique d'Occitanie (URFIST Occitanie), regroupant une équipe de professionnels de l'IST présents dans les établissements académiques partenaires d'ANITI. C'est dans ce cadre que j'ai réalisé mon stage de Master 1, avec l'équipe projet nos missions étaient de recenser les pratiques des chercheurs en termes de gestion et diffusion des données afin d'élaborer et rédiger le PGD d'ANITI. Dans un second temps nous avons été chargés de créer un modèle de guide des bonnes pratiques à destination des chercheurs d'ANITI. Dans ce mémoire je ciblerai donc la communauté des chercheurs en intelligence artificielle (IA) que j'ai côtoyés durant ces cinq mois de stage et dont la culture de la donnée est hétérogène selon les disciplines et déploierai ainsi la problématique suivante : En quoi un PGD permet-il de saisir les pratiques pluridisciplinaires des chercheurs en IA et de favoriser les bonnes pratiques de gestion et diffusion des données de la recherche ?

Pour répondre à cette problématique, je poserai dans un premier temps le contexte de l'ouverture des données de la recherche et ferai un rappel historique sur l'origine et la mise en place des plans de gestion des données. J'aborderai dans un deuxième temps une partie plus méthodologique, sur la manière dont nous avons procédé avec l'équipe projet pour rédiger le PGD ANITI. Je m'attacherai ensuite à décrire les spécificités de la communauté IA et ses pratiques en matière de données de la recherche. Enfin je montrerai en quoi le plan de gestion des données permet une valorisation des pratiques des chercheurs et étayerai mes propos d'un retour d'expérience critique sur l'utilisation du modèle de PGD de l'ANR et de l'outil DMP OPIDoR.

I. Ouverture des données de la recherche : le plan de gestion des données

Encore inexploitées récemment, les données de la recherche sont en train d'acquérir une valeur d'échange dans le cadre des politiques d'ouverture. Dans cette partie nous allons définir la notion complexe des « données de la recherche », les politiques d'ouverture qui l'accompagnent et ce à quoi correspond le plan de gestion des données parmi ces évolutions.

Définition des données de la recherche

Le terme « donnée de la recherche » n'a été défini que très récemment. L'une des premières définitions a été posée par l'Organisation de coopération et de développement économique (OCDE) en 2007 dans les Principes et lignes directrices pour l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics : « Dans le cadre de ces Principes et Lignes directrices [pour l'accès aux données de la recherche financée sur fonds publics], les « données de la recherche » sont définies comme des enregistrements factuels (chiffres, textes, images et sons), qui sont utilisés comme sources principales pour la recherche scientifique et sont généralement reconnus par la communauté scientifique comme nécessaires pour valider des résultats de recherche. Un ensemble de données de recherche constitue une représentation systématique et partielle du sujet faisant l'objet de la recherche ».

Faisant partie intégrante de la recherche, étant présentes partout autour de nous, les données restent un terme complexe à définir du fait de leur hétérogénéité. La notion de « donnée » varie selon les disciplines et les objets de recherche et ne sera pas définie de la même façon par un paléontologue ou par un chercheur en chimie qui auront tous les deux une culture de la donnée bien différente. Par manque de consensus véritable sur la définition des Données l'OCDE publie également une liste en 2007, en complément de la définition, de ce qui n'est pas une donnée : « carnets de laboratoire, analyses préliminaires et projets de documents scientifiques, programmes de travaux futurs ». La définition passe donc par des exemples, une énumération exhaustive, les données sont également différentes selon les domaines, leur utilisation etc. Si l'on revient sur la définition de l'OCDE, les données peuvent se présenter sous plusieurs formes : chiffres, textes, images, sons, qu'elles soient numériques ou non. Dans tous les cas, les données sont une ressource qui permet au chercheur de produire un résultat de recherche. Les données peuvent être classées sous forme de typologie, par exemple en fonction de leur méthode d'acquisition (F. [START_REF] Cabrera | Les données de la recherche en Sciences humaines et sociales : enjeux et pratiques. Enquête exploratoire[END_REF]. Selon Borgman et Leonelli (2015), la donnée ne peut être considérée indépendamment de son contexte ; définir le contexte s'avère alors primordial pour définir la donnée. Pour reprendre les termes de C. Borgman, la nature d'une donnée dépend donc de la discipline scientifique, de l'objectif de recherche ou encore de la méthodologie et de l'instrumentation utilisées [START_REF] Borgman | The conundrum of sharing research data[END_REF].

Politiques d'ouverture des données

Prenant part au mouvement de la science ouverte, la définition des données par l'OCDE s'inscrit dans une déclaration de principe et d'ouverture publiée en 2004. Dans cette déclaration est reconnu l'impact bénéfique des données en libre accès. Trente pays dont la France et plusieurs pays de l'Union européenne s'engagent à mettre en place des systèmes d'accès libre aux données de la recherche financée sur fonds publics.

Au niveau national, l'ouverture des données de la recherche publique est posée par la loi pour une République numérique en 2016, qui rend les données ouvertes librement réutilisables [START_REF] Robin | Les données scientifiques au prisme du dispositif open data[END_REF]. Deux ans après, est instauré le Plan national pour la science ouverte, qui propulse les données de la recherche au coeur du changement de politique scientifique, celles-ci constituant le deuxième axe du plan : « Structurer et ouvrir les données de la recherche ». L'objectif est de sortir de l'ombre ces produits de la recherche et de leur donner une valeur d'échange, en les ouvrant de manière adaptée selon le principe : « aussi ouvert que possible, aussi fermé que nécessaire ». Leur ouverture se limite aux exceptions légitimes encadrées par la loi comme les données sensibles soumises au secret professionnel, industriel ou commercial ou encore les données à caractère personnel et les données soumises au droit d'auteur. Dans ce cadre l'ANR adopte elle aussi une politique en faveur de la science et des données ouvertes : à partir de 2019, elle impose la rédaction d'un plan de gestion de données aux projets de recherche qu'elle finance.

L'annonce du deuxième Plan national pour la science ouverte (2021-2024) introduit de nouvelles mesures, parmi lesquelles la mise en place d'une politique d'accompagnement à la diffusion des données de la recherche financée sur fonds publics, telle que prévue par la loi pour une République numérique. D'autres normes verront le jour d'ici 2024, dont la création d'un entrepôt national fédérant les entrepôts de données existants, l'adoption d'une politique d'ouverture des données structurée autour d'un réseau d'administrateurs des données et l'incitation à la réutilisation des données grâce notamment à la création d'un prix permettant de récompenser le travail de préparation des données à leur réutilisation. Une des mesures à laquelle nous prêtons une attention particulière est la généralisation des plans de gestion des données à partir de 2021 pour tout projet de recherche financé.

Plan de gestion des données

Le plan de gestion des données, par sa définition, est un document décrivant le cycle de vie des données. C'est un document évolutif qui doit être pensé en amont et tout au long du projet de recherche. Ce livrable vise à décrire les différentes étapes entre la collecte et l'archivage, notamment comment les données de recherche sont produites, réutilisées, stockées, sécurisées, disséminées ou conservées à long terme. La mise en place de ce document reste très récente pour les organismes de financement français, en réalité le PGD a d'abord été un document utilisé par les chercheurs eux-mêmes. À partir de 1966 et jusque dans les années 2000, les chercheurs l'ont d'abord utilisé au sein de projets en aéronautique et ingénierie complexes puis dans diverses disciplines techniques et scientifiques. Les PGD n'ont pas été utilisés comme livrables à proprement parler, mais comme des documents de travail relatant les activités de recherche et les développements prévus. Ils servaient d'outils de gestion de projet permettant aux projets complexes de faire face à leurs exigences en matière de gestion des données pendant les étapes de collecte et analyse des données [START_REF] Smale | The History, Advocacy and Efficacy of Data Management Plans[END_REF]. Un autre exemple est celui de Jayroe (1973), c'est une procédure d'analyse et de gestion des données qui décrit les données à destination d'autres chercheurs du même domaine pour qu'ils puissent entreprendre des projets similaires. Ces documents étaient donc utilisés par des chercheurs dans le but d'aider d'autres chercheurs du même domaine à entreprendre des projets similaires sur des données complexes. Les notions de partage, stockage à long terme et d'archivage n'étaient pas l'objectif que peuvent avoir les actuels PGD, mais ils avaient plutôt pour vocation d'aider d'autres chercheurs dans un domaine restreint, à organiser, collecter, stocker sur le court terme des données de projets complexes. Avec la révolution numérique que nous avons connue au début des années 2000, est paru le rapport de Lord et Macdonald (2003) sur l'impact du passage à l'ère du numérique. Ce rapport évoquait l'absence de financement concernant les dépôts de données, ce manque d'investissement de la part des gouvernement et institutions pouvaient mener à la perte de nombreux jeux de données. Les auteurs du rapport ont donc recommandé à ces organismes de mettre en place des stratégies de gestion, partage et conservation des données pour des données d'une future valeur potentielle afin de les identifier et de les archiver et ainsi pallier les soucis numériques pouvant être rencontrés.

Pour des raisons en partie économiques, la National Science Foundation (NSF) annonce que les soumissions de projets financés devraient s'accompagner d'un DMP à partir de janvier 2011 pour s'assurer de l'archivage et du partage des données. En Europe pour tous les projets financés par la Commission européen dans le cadre du programme Open Research Data Pilot (Koulocheri 2017) H2020 la rédaction d'un DMP (Data Management Plan) est devenue obligatoire en 2013. En France, les agences de financement ont également mis en place l'élaboration d'un PGD : depuis 2019 l'ANR a adopté une politique pour les données et demande que les projets rédigent un plan de gestion des données. La première version du plan doit être remise à l'ANR dans les six premiers mois, c'est la version initiale. Deux autres versions doivent également être déposées : la version intermédiaire à mi-projet et la version finale au terme du projet. L'ANR n'oblige toutefois pas les chercheurs à ouvrir leurs données au terme du projet ; celles-ci peuvent restées confidentielles sans être forcément partagées. Ce document divise néanmoins, d'un côté il est perçu par les chercheurs comme une contrainte administrative qui s'ajoute à leur charge de travail mais apparaît politiquement comme un document permettant d'améliorer la gestion et l'ouverture des données. Plus généralement le PGD permettrait aux chercheurs et aux projets de tirer des avantages théoriques revendiqués (Smale al.2018) que ça soit des avantages professionnels, économiques et institutionnels. Ces bénéfices popularisés n'ont néanmoins jamais été démontrés, les avantages professionnels pour les chercheurs ont seulement été supposés.

Le plan de gestion des données est également décrit comme l'élément clé pour rendre les données de la recherche le plus étroitement conformes aux principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, Interopérables, Réutilisables) (Wilkinson et al. 2016), de manière à ce que les données soient le plus exploitables possibles par les pairs et la communauté scientifique. Notamment qu'elles soient accompagnées de métadonnées, de description dans des formats les plus compatibles possible, pour résumer qu'elles s'accompagnent de bonnes pratiques de gestion. Le plan de gestion de données a eu un impact positif sur le travail de jeunes chercheurs comme le montre le retour d'expérience de Delphine Thonney [START_REF] Dällenbach | Data Management Plan : retour d'expérience[END_REF]) qualifiant l'exercice d'utile et permettant de se « confronter à la réalité ainsi qu'à la nécessité de bien planifier et penser sa recherche (aussi) dans ce domaine » ou encore celui de Gwendoline Torterat post-doctorante en archéologie (Torterat 2020) :

« Si la rédaction d'un plan de gestion des données n'est pas chose aisée en soi lorsque l'on ne dispose d'aucune formation, nous encourageons tous ceux qui le souhaitent, même timidement, à se lancer. Il nous apparaît comme une phase préliminaire indispensable pour tout projet de recherche, y compris ceux qui ne disposent pas d'un volume de données très conséquent. Une version simplifiée pourrait être proposée pour les projets doctoraux par exemple, ou ceux qui ne disposent que de très peu de données »

II. Méthodologie : élaboration du plan de gestion des données d'ANITI

Cette deuxième partie consiste à décrire le contexte de la cotutelle qui a été mise en place pour mener à bien le projet d'élaboration d'un plan de gestion de données pour ANITI, elle abordera également la méthodologie que nous avons appliquée avec l'équipe projet. En tant que projet financé par l'ANR, ANITI est soumis à l'obligation de rédaction d'un plan de gestion de données. L'enjeu de l'élaboration du PGD est considérable de par son obligation, le fait qu'il doit couvrir l'ensemble du projet ANITI en un seul livrable et également par l'aspect pluridisciplinaire du projet, qui regroupe des disciplines comme les mathématiques, l'informatique, les neurosciences ou encore les sciences humaines et sociales. L'élaboration du PGD nécessite une organisation en amont afin de recueillir les jeux de données et les pratiques des chercheurs auprès de la totalité des chaires ANITI. Pour mener à bien le projet, en décembre 2020, dans une lettre de mission relative à la conception du plan de gestion des données ANITI (cf. Annexe 2), Corinne Joffre, secrétaire générale ANITI, propose et décrit la mission de rédaction du PGD. Les deux objectifs définis sont de fournir une version à mi-projet du PGD avant la fin d'année 2021 ainsi que de faire remonter ce qui doit être mis en place pour une bonne gestion des données (stockage sécurisé et pérenne, ouverture des données, « FAIRisation » des données, etc.) à ANITI et au CéSO. Il est précisé que la collecte d'informations et de jeux de données passera par des entretiens avec les chercheurs ANITI, afin d'engranger un maximum d'informations et d'établir une solide vision des données ainsi que de leurs pratiques associées.

Contexte de la cotutelle URFIST -ANITI

La lettre est adressée à Amélie Barrio, co-responsable de l'URFIST Occitanie, en raison de sa capacité à piloter ce type de projet et à mobiliser une équipe réseau. L'équipe mobilisée pour la rédaction du PGD ANITI a donc été composée de 12 professionnels de l'IST. Ces professionnels font partie du réseau des services d'appui à la recherche présents dans les services communs de documentation (SCD) des établissements partenaires : UT1, UT2, UT3, INP, INSA, ISAE, LAAS-CNRS, ONERA, ENAC. En tant que professionnels de l'IST, l'équipe était déjà familière avec la notion de « données de la recherche » et les récentes exigences de l'ANR. Ce choix de collaboration a permis de mettre les connaissances et l'expérience de l'équipe à profit, permettant d'informer les chercheurs non avertis sur les nouvelles exigences lors des entretiens.

C'est également dans ce cadre-là que mon recrutement en tant que stagiaire à la rédaction du PGD ANITI a eu lieu. J'ai rejoint l'équipe projet avec pour missions de recenser les pratiques en matière de gestion des données des établissements académiques partenaires d'ANITI et en proposer une analyse pour la mise en place de la première version du PGD d'ANITI. Je devais également participer à la collecte d'informations auprès des équipes de recherche d'ANITI, participer aux actions de l'équipe support d'ANITI et de l'URFIST et proposer, dans un deuxième temps, un livrable de bonnes pratiques à destination des chercheurs.

Le rôle d'ANITI a été d'appuyer la prise de contact avec les chercheurs pour la réalisation des entretiens, en fournissant les listes de contacts des porteurs de chaires, chercheurs associés, post-doctorants et doctorants. Afin d'informer les chercheurs ANITI du projet de PGD, un mail d'introduction a été envoyé par les co-directeurs scientifiques d'ANITI, M. Kaaniche et M. Asher. Ce mail adressé aux 24 porteurs de chaire ANITI précisait les enjeux du PGD pour l'institut et justifiait la délégation du projet à l'URFIST Occitanie et aux personnels du SCD des établissements partenaires. L'équipe d'ANITI intervenait aussi dans les cas où les porteurs de chaires ou chercheurs associés ne répondaient pas malgré nos relances (10 cas sur 24). Pour le reste des chercheurs la prise de contact s'est avérée relativement facile grâce à la prévention en amont de la direction ANITI sur ce projet.

Méthode de réalisation du PGD

Comme mentionné dans la lettre de mission, la collecte d'informations auprès des chercheurs ANITI s'est effectuée sous forme d'entretiens sociologiques semi-directifs incitant le chercheur à davantage parler que celui qui pose des questions [START_REF] Combessie | II. L'entretien semi-directif[END_REF]. La première étape du projet PGD a été la création d'une grille d'entretien utilisée par l'ensemble de l'équipe projet lors des entretiens avec les chercheurs (cf. Annexe 3). L'objectif de cette grille était de faciliter les entretiens en se servant de ce document comme trame pour structurer et uniformiser les différentes entrevues. Cette grille a été divisée en sept grandes parties : données réutilisées, données produites, sécurité, stockage des données, diffusion des données, conservation des données, coûts, incluant des sous-parties, précisions ou exemples et s'appuyant des informations demandées dans le modèle de PGD de l'ANR. Une fois les grilles rédigées en deux versions (français et anglais), est venue la question de la prise de contact et de la méthodologie des entretiens. D'une part nous nous sommes mis d'accord sur la répartition des entretiens avec les chercheurs. Celle-ci s'est faite de manière logique : les membres de l'équipe projet prenaient contact avec les chercheurs de leur établissement partenaire, certains professionnels connaissant en effet déjà les chercheurs, ce qui rendait les échanges plus spontanés et plus fluides. Pour la répartition, nous avons utilisé un tableau de suivi des chercheurs que j'avais préalablement crée et déposé sur notre SCOUT, outil collaboratif spécifique dédié à l'équipe projet et nous permettant de partager tous nos documents et de les organiser. Les entretiens devaient idéalement être enregistrés (enregistrement vocal uniquement) puis retranscrits, permettant ainsi de ne pas perdre d'éléments importants mentionnés lors de l'entretien, d'avoir une vision précise pour faciliter la rédaction du PGD ou encore de revenir vers les chercheurs sur des éléments précis non approfondis. Dans la mesure du possible nous proposions des entretiens en présentiel ou distanciel étant donné les contraintes sanitaires ou contraintes de temps pour les chercheurs. C'est par un mail commun que nous avons contacté dans un premier temps les porteurs de chaire, pour avoir un point de vue global sur chaque chaire. Dans ce mail commun était rappelé le contexte dans lequel l'équipe intervenait (recontextualisation du PGD dans le cadre d'ANITI) et explicité le déroulé des entretiens en précisant qu'un entretien pouvait durer théoriquement entre 30min et 1h30. Un accord de consentement (cf. Annexe 3) validé au préalable par le délégué à la protection des données 1 (DPD ou DPO en anglais) en pièce jointe du mail, garantissant la pseudonymisation des enregistrements et laissant le choix aux chercheurs d'accepter ou non l'enregistrement. La grille d'entretien était également envoyée au préalable pour donner au chercheur un ordre d'idée des questions qui allaient lui être posées (quelques chercheurs ont transmis la grille à leurs doctorants, ce qui nous a permis de compléter les entretiens avec leurs réponses).

La première phase d'entretiens s'est déroulé avec les 24 porteurs de chaires. Une fois cette première phase terminée nous avons pu « cartographier » les recherches au sein des chaires et identifier les nouvelles personnes à contacter pour un entretien. Très souvent les porteurs de chaires nous ont redirigés vers leurs doctorants, en charge de la production des données dans le cadre de leur thèse, ou encore vers les chercheurs associés qui pouvait eux aussi manipuler des données au côté des doctorants. Au total 43 entretiens ont été réalisés 1 « Qualifié de « chef d'orchestre » par la CNIL, le délégué à la protection des données, aussi appelé DPO pour « Data Protection Officer », est la personne en charge de la protection des données à caractère personnel au sein des organismes publics ou privés. » https://datalegaldrive.com/dpo/definitionmissions/ dont cinq en anglais ; parmi eux 32 ont été retranscrits, certains chercheurs n'ayant pas souhaité être enregistrés ou en raison d'un problème technique lors de l'enregistrement qui nous a empêché de garder trace de certains entretiens. Lors des entretiens nous avons essayé de composer une équipe de deux membres équipe projet selon les disponibilités de chacun. Sur les 44 entretiens j'ai pu en (co-)animer 33. Pour beaucoup d'entre nous, avoir des chercheurs en entretien pour recueillir leurs pratiques en termes de gestion des données était une première, le fait de former un binôme ou trinôme nous a aidés et a facilité les échanges, permettant ainsi de ne pas oublier d'éléments de la grille ou de répondre plus facilement aux questions des chercheurs.

Mon rôle au sein de l'équipe a été de participer à un maximum d'entretiens afin d'avoir une vision globale pour la rédaction du PGD. Je m'occupais également de retranscrire l'intégralité des entretiens enregistrés (français et anglais). Ce travail, d'une moyenne de 72h, a occupé une grande partie de mon stage. Pour chaque entretien, j'étais également chargée de compléter les grilles d'entretien avec les réponses données par les chercheurs. La plupart du temps, celles-ci étaient remplies en direct lors de l'entretien par l'un des membres du binôme, mais elles étaient également retravaillées par la suite, afin qu'y soient apportées des informations complémentaires sur les jeux de données, isolées au cours du travail de retranscription. Ma position et ma vision d'ensemble m'ont permis de coordonner l'équipe projet : rappel des chercheurs à contacter, demande de telle ou telle information, appui aux entretiens, etc. J'avais également la charge de mettre à jour les outils collaboratifs : tableau de suivi des entretiens, tableau de recensement des besoins des chercheurs, dépôt des grilles, accord de consentement, enregistrements audio, retranscriptions… Au fur et à mesure des entretiens, nous avons acquis une meilleure connaissance des jeux de données d'ANITI. Nous pouvions en dresser une première cartographie. Avec ma tutrice Amélie Barrio, nous avons réfléchi à la structuration que pourrait prendre le PGD, tout en sachant que je le rédigerai via l'outil DMP OPIDoR sur le modèle « ANR -Modèle de PGD (français) ». L'idée de départ était une organisation par chaire, nous avons finalement opté pour une organisation par jeu de données, qui s'est avérée la plus adéquate avec l'outil DMP OPIDoR. Après validation auprès du comité scientifique d'ANITI, j'ai pu entamer la rédaction en commençant par les jeux de données réutilisés les plus communs, jusqu'aux plus spécifiques générés. Au total plus de 40 jeux de données ont été recensés, comprenant des jeux de données réutilisés au sein de chaires différentes, des jeux de données produits ou encore des jeux de données de partenaires industriels. Le nombre de jeux de données recensés à vocation à évoluer au cours du projet.

III. La communauté des chercheurs en IA : pluridisciplinarité et diversité des cultures de la donnée

En regroupant plus de 200 chercheurs de laboratoires différents, les disciplines peuvent varier au sein même des chaires : droit, informatique, mathématiques... La pluridisciplinarité est la force de cet institut où les chercheurs ont également leur propre culture de la donnée et leurs propres habitudes en termes de gestion et partage. Cette deuxième partie permet de représenter la culture globale de la donnée dans la communauté IA et de montrer la réalité entre les politiques mises en oeuvre sur le plan de gestion des données et le ressenti ainsi que l'expérience des chercheurs avec ce récent document.

Cultures de la donnée dans la communauté IA

La particularité de cette communauté est l'hétérogénéité des disciplines qu'elle peut fédérer dans le cadre d'un même projet. Au sein d'un institut pluridisciplinaire la culture de la donnée ne s'adapte pas forcément à la culture de certains par rapport aux autres notamment sur le rôle, la place et l'importance des données. Les chercheurs en droit, en économie et en mathématiques ont une culture de la donnée différente des chercheurs en informatique et robotique par exemple. Il a été plus compliqué de recenser les jeux de données des économistes ou des chercheurs en droit, soit parce qu'ils pensaient ne pas mobiliser de jeux de données dans leurs recherches, soit par manque de consensus sur la notion des « données ». Les chercheurs ne considéraient pas utiliser des données dans leurs recherches ne sachant pas définir le périmètre couvert par cette notion. À la différence des communautés en archéologie ou en géologie qui peuvent globalement s'entendre sur le périmètre de leurs données de recherche et de leur importance et qui auront des outils et des entrepôts utilisés communément. La communauté IA est un rassemblement de communautés différentes ayant un dénominateur commun : l'intelligence artificielle. Chaque communauté garde ses pratiques, par exemple ne dispose pas d'entrepôt ou d'outil universel à l'ensemble de la communauté. Un chercheur en neurosciences publiera ses résultats dans un entrepôt comme OpenNeuro2 , un mathématicien créant des modèles déposera sur GitHub etc... Le plan de gestion de données révèle ces pratiques pluridisciplinaires que l'on retrouve avec des jeux de données singuliers, les lieux de stockage, les choix de conservation, des politiques d'ouverture et de partage de données plus ou moins ancrées.

Pour la plupart des chercheurs en apprentissage et modélisation ce qui est ressorti lors des entretiens est une culture de la donnée ouverte déjà ancrée. Que ce soit en machine learning, en deep learning, en apprentissage les données réutilisées sont souvent ouvertes en licence libre et dans un format open source. Les seules limites à l'ouverture sont les partenariats avec les industries privés comme Airbus, Safran, ATMOS ou encore Vitesco technologies, pour lesquels les jeux de données partagés restent la propriété intellectuelle de l'entreprise et n'ont pas vocation à être ouvertes à la communauté. Les chercheurs en apprentissage entraînent leurs algorithmes sur des benchmarks, souvent des données images avec annotations ou non, son ou texte. Les jeux de données les plus connus sont : MNIST3 , Cifar104 , Cifar100, imageNet5 , ils sont téléchargeables directement sur les sites internet dédiés ou répertoriés sur des bases de données publiques telles que GitHub, Kaggle6 , UCI7 . Dans le domaine de l'optimisation et de la résolution de problème les données ne sont pas forcément volumineuses mais également en libre accès sur des bases de données comme PSP lib8 . Pour produire un jeu de données qui deviendra une référence pour la communauté permettant de comparer des algorithmes, la production est coûteuse et chronophage pour les chercheurs et les doctorants. Ce qui justifie principalement la réutilisation des jeux de données de référence déjà disponibles. En robotique les chercheurs ne déposent pas systématiquement leurs données dans des entrepôts sauf si les éditeurs ou agences de financement forcent la main, car prendre le temps de déposer des données dans un entrepôt spécialisé signifie les adapter avec un format open source, les compresser les documenter suffisamment, et les chercheurs n'ont pas forcément le temps pour ça. Leurs recherches sont également très spécifiques et les chercheurs ne considèrent pas forcément que les déposer soient utiles pour d'autres chercheurs, comme indique ce chercheur d'ANITI :

« Donc cet effort-là de le faire et de le produire n'a jamais été important chez nous et on ne l'a fait dans notre cas que quand on en avait besoin pour faire nos propres tests, on a généré les données pour nos besoins propres, surtout on n'a pas fait l'effort derrière de les rendre utilisables par d'autres justement à cause du fait que ça soit du temps. Un doctorant n'aura pas sa thèse parce qu'il a produit de la donnée. »

Néanmoins le manque de données en robotique est assez révélateur et montre que les chercheurs, même en pensant que leurs données ne seront pas utiles à la communauté, gagneraient à les partager pour combler ce manque de données au sein de leur discipline. Un autre point est soulevé ici, le fait qu'un doctorant n'aura pas sa thèse car il produit de la donnée, produire de la donnée ne signifie pas forcément la production d'une meilleure thèse ou de meilleurs résultats scientifiques. Cela montre encore une fois de plus que les données de la recherche ont encore de la marge avant d'être entièrement valorisées. Les personnes les plus à même de produire et utiliser de la donnée sont les doctorants qui se retrouvent au coeur des manipulations et des recherches, à manipuler des données et les rendre FAIR. Une mise en valeur du travail de la donnée serait donc tout aussi valorisant pour les doctorants commençant leur carrière de chercheur.

En IA les méthodes d'évaluation sont évidemment les publications dans les revues scientifiques, mais également les publications sous forme de communications à lors de conférences internationales telles que NeurIPS9 . Lors de ces conférences il est fortement recommandé d'associer ses données aux résultats afin de s'assurer de la reproductibilité de la recherche, cela assure aussi la reconnaissance des travaux de recherche donc une certaine légitimité au chercheur. L'association du code et de l'algorithme est aussi perçue comme une suite logique de publication des résultats, généralement les chercheurs déposent leurs publications sur des serveurs open source tels que l'archive ouverte HAL qui est la plateforme de dépôt en ligne développée par le Centre pour la Communication Scientifique Directe (CCSD) en 2001 ou encore l'archive ouverte de prépublications arXiv, les serveurs universitaires comme OATAO10 . Dans un bon nombre de cas, les chercheurs poussent les doctorants à publier en open source en ajoutant le code à l'article ce qui peut aider à la publication, comme en témoigne ce chercheur ANITI : « Disons que c'est un argument qui permet de convaincre un éditeur d'accepter de publier le papier aussi ». Tout en désirant se faire citer si jamais le travail est réutilisé, dans ce cas-là une licence peut s'appliquer.

Vision transversale de la donnée : les chercheurs face au PGD

Les mouvances, les changements de politique autour des données de la recherche, leur ouverture, leur partage sont bien connus des professionnels de l'information scientifique et technique. En étant les premiers concernés par ces évolutions, les chercheurs restent encore peu avertis pour la plupart à moins d'avoir commencé un projet de recherche nécessitant un PGD. Pour les chercheurs l'élaboration d'un PGD est une nouveauté tout comme l'organisation en amont du cycle de vie de la donnée. Cette partie évoque la vision transversale qui existe de la donnée entre professionnels de l'IST et les chercheurs, mais également entre les chercheurs eux-mêmes en ce qui concerne le PGD.

La majeure partie des chercheurs rencontrées lors des entretiens -soit plus de la moitié -n'avaient jamais entendu parler du PGD ou de ce qu'il représentait et ne connaissaient encore moins les enjeux que ce document représentait. Nous avons donc pris le temps au début des entretiens, d'expliquer en quoi les chercheurs étaient désormais dans l'obligation de remettre ce livrable pour tout projet financé par l'ANR, et également en quoi le PGD pouvait leur être utile, non seulement sur des aspects concernant le financement de leurs recherches. Certains chercheurs étaient engagés dans d'autres projets de recherche en parallèle nécessitant PGD, dans ce cas-là nous les avons aidés dans l'élaboration du PGD en leur transmettant la grille d'entretien et en répondant à toutes leurs questions concernant la rédaction. Néanmoins et dans tous les cas, la rédaction du plan de gestion de données était perçue comme une contrainte administrative s'ajoutant au travail du chercheur et non comme un modèle positif d'ouverture des données comme en témoigne ce chercheur d'ANITI : « C'est une des choses requises par les États/politiques qu'on peut pleinement qualifier dans la plupart des cas comme un "waste of time and complete pain in the ass.'' ». Cet argument est très révélateur de la différence entre ce que les politiques de science ouverte envisagent de ce qu'est un PGD, de ce qu'il représente et ce que les chercheurs eux-mêmes en pensent, eux dont la une réalité de terrain est toute autre. Et cet argument n'est pas isolé : un bon nombre de chercheurs ressentent la même chose comme cet autre chercheur d'ANITI : « c'est un nouvel exercice inventé par les sphères supérieures, qui est à la fois pénible, obligatoire et pas universellement utile. ». L'utilité du PGD est souvent remise en cause par les chercheurs car la plupart du temps il n'y a pas de réflexion en amont sur la manière dont les données produites sont gérées, stockées. Ce qui est directement en lien avec le manque d'information, de formation et d'expérience sur le PGD qui est censé aider à la réflexion et l'organisation des données. L'autre perception qui ressort c'est le sentiment de travailler à sens unique sur ce livrable. En effet, le PGD demandé par l'ANR est un document qui fait l'objet de pas ou peu de retours de la part de l'agence de financement. Ce travail n'est pas non plus valorisé pour le moment ; il est seulement obligatoire pour mener son projet de recherche à bien et bénéficier de la totalité de son financement de recherche. Les professionnels de l'IST préconisent la publication d'un data paper pour obtenir une forme de reconnaissance du travail du PGD (Puren, 2019) mais pour l'instant celui-ci n'est pas valorisé.

Les chercheurs ont parfois besoin d'aide dans leurs méthodes de gestion, partage et diffusion des données. En effet, dans plusieurs entretiens il est revenu des questions sur les types de licences applicables aux données, mais également sur les entrepôts : où déposer les données de manière pérenne ? ou encore des questions sur le stockage des données. En soi, malgré la volonté d'ouvrir les données et de développer de nouvelles politiques d'ouverture les chercheurs ne sont pas suffisamment formés et informés à la gestion des données et ce n'est pas le cas uniquement pour les chercheurs de la communauté IA, comme évoquait [START_REF] Smale | The History, Advocacy and Efficacy of Data Management Plans[END_REF] « Researchers report feeling as though they need help with data management, sharing, and archiving (Brandt, 2007). There likely is a service gap in delivering education in data management skills. This gap may be leading researchers to engage in poor data management practices. » Traduction libre : « Les chercheurs disent avoir l'impression d'avoir besoin d'aide pour la gestion, le partage et l'archivage des données (Brandt, 2007). Il est probable qu'il existe des lacunes dans la prestation de services d'éducation en matière de gestion des données. Ces lacunes peuvent conduire les chercheurs à adopter de mauvaises pratiques de gestion des données. » Depuis quelques années et face aux besoins des chercheurs, des services d'accompagnement ont été mis en place par les pôles IST et les bibliothèques universitaires, qui à la différence d'un système de cotutelle comme l'URFIST et ANITI, guident mais ne rédigent pas le PGD. Parmi ces services on trouve les services institutionnels recensés dans le répertoire 11 des Services Opérationnels de Soutien à la rédaction des Plans de Gestion des Données (SOS-PGD). Ces services d'accompagnement sont là pour leur expliquer ce qu'est le PGD et ses enjeux, répondre aux besoins des chercheurs et à leurs questions, mais ne vont pas jusqu'à rédiger le PGD soit par manque de temps, soit par volonté de ne pas substituer au chercheur qui connait ses données mieux que quiconque. C'est dans ce sens que d'autres services d'accompagnement ont vu le jour, allant jusqu'à la construction et la rédaction du PGD pour pallier les besoins des chercheurs. C'est ce que révèle la Semaine Data SHS avec la table ronde "Retours d'expérience autour du plan de gestion de données en sciences humaines et sociales", organisée par la MSH Lyon St-Etienne le 11 décembre 2020 12 . Tout comme la cotutelle de l'URFIST et d'ANITI, des équipes de professionnels se mobilisent pour accompagner et informer, ainsi les chercheurs se voient décharger de la rédaction du PGD puisque cette tâche peut être déléguée. D'autres services existent comme le Lyon Ingénierie Projets (LIP) qui proposent leur expertise dans la gestion de projet à des chercheurs, enseignants-chercheurs, entreprises ou encore à des organismes financiers et de les accompagner dans leurs projets, prenant notamment en compte la rédaction de PGD. Ces services seront d'ailleurs probablement amenés à se développer dans les prochaines années et les compétences en gestion, diffusion des données et rédaction de PGD de plus en plus demandés dans les recrutements (exemple des profils de data scientist, data librarian).

IV. Favoriser les pratiques de gestion et diffusion des données grâce au PGD : limites et propositions

Cette partie décrit mon expérience autour du modèle de plan de gestion des données de l'ANR, ainsi que de l'outil de rédaction DMP OPIDoR en évoquant notamment les limites rencontrées au cours du stage et d'éventuelles propositions. Enfin cette partie montre comment le PGD a-t-il pu faire valoriser les pratiques des chercheurs d'ANITI.

Limites du plan de gestion des données de l'ANR

Au cours des entretiens nous avons échangé avec des chercheurs ayant réalisé des PGD dans le cadre de projets H2020 et de projets ANR. Leurs retours étaient unanimes sur le fait que la rédaction de PGD au sein des projets H2020 était plus limpide, car ceux-ci sont relus et un retour de la part des agences de financement est envoyé sur chaque version du PGD, ne laissant pas l'impression au chercheur de travailler en sens unique.

De plus, sur la plateforme européenne OpenAIRE, un regroupement de plus de 800 PGD 13 comprenant les différentes versions suivant la vie du projet est consultable 14 . Ces PGD ont été réalisés dans le cadre de projets H2020 et permettent grâce à leur libre consultation dans l'archive ouverte de l'Université de Vienne, de pouvoir se faire une idée de comment rédiger un bon PGD. Dans le cadre de mon stage et pour utiliser cette ressource, j'ai créé un tableau répertoriant plus de 30 « bons » PGD avec parfois les 3 versions d'un même projet, afin que ceux-ci puissent être exploités par d'autres chercheurs (cf. Annexe 5 : Tableau DMP H2020). Ce tableau ne classe pas particulièrement les PGD mais permet de connaître leurs noms, la version, le sujet, le nombre de pages et d'y accéder directement à partir du lien URL. Avoir accès aux différentes versions d'un PGD permet ainsi de voir les améliorations ou corrections potentielles effectuées entre les phases des projets. Dans le cadre des PGD ANR il serait potentiellement utile de pouvoir accéder à ce même type de ressource.

Si l'on se met à la place du chercheur qui ne connaît pas parfaitement les exigences de l'ANR mais qui doit constituer un PGD au début de son projet, le fait qu'il n'existe pas d'exemple précis de PGD avec vérification et validation des organismes financeurs ne favorise pas la rédaction de « bon » PGD. Sans retour de la part de l'ANR sur les premières versions des PGD et sans exemple concret disponible publiquement pour donner un ordre d'idée de ce qui est attendu, un chercheur peut se sentir plus ou moins désemparé sur ce document qui conditionne son financement. Sur un autre outil comme DMP Tool un challenge de « meilleur » PGD 15 a été mené par un jury de bibliothécaires en élisant les 10 meilleurs PGD. Ceux-ci sont disponibles publiquement sur des entrepôts comme Zenodo ou direction avec l'URL du PGD, ils sont accompagnés d'un commentaire de la part du jury 13 https://www.openaire.eu/blogs/establishing-a-collection-of-841-horizon-2020-data-management-plans 14 Open Access Infrastructure of Research in Europe https://www.openaire.eu/mission-and-vision 15 https://blog.dmptool.org/2021/05/19/dmp-competition-winners-dmps-so-good-they-go-to-11/ et permet aux autres chercheurs d'accéder aux PGD. La possibilité de publier ses PGD avec un retour dessus permettrait de valoriser ce travail.

Un autre point à relever est que le travail de rédaction du plan de gestion des données ANR n'est actuellement pas mis en valeur et malgré les témoignages d'aide à la gestion et diffusion il reste bel et bien une contrainte administrative pour les chercheurs. La volonté des chercheurs en IA de vouloir partager et ouvrir leurs données est néanmoins présente et constitue une suite logique dans leur publication. Comme l'atteste l'extrait traduit ci-dessous :

« Though encouraging sharing of data is one of the main drivers of funding bodies mandating DMPs, evidence of translation from DMP completion to better managed data to more shared data is as yet untested which raises the questionare there alternate mechanisms besides DMPs that can provide a better means by which data sharing is achieved ? » Traduction libre : « Bien que l'encouragement du partage des données soit l'une des principales raisons pour lesquelles les organismes de financement rendent les DMP obligatoires, la preuve de la traduction de l'achèvement du DMP en une meilleure gestion des données et un plus grand partage des données n'a pas encore été vérifiée, ce qui soulève la question suivante : existe-t-il des mécanismes autres que les DMP qui peuvent fournir un meilleur moyen de réaliser le partage des données ? » [START_REF] Smale | The History, Advocacy and Efficacy of Data Management Plans[END_REF] Une solution pourrait être envisagée notamment avec la publication de jeux de données dans les data paper si tant est qu'ils soient reconnus comme de vrais articles scientifiques, entrant dans l'évaluation des chercheurs. Les PGD pourraient constituer une trame de travail aidant les chercheurs à se familiariser avec les principes FAIR et les orientant dans leurs choix pour ensuite publier leurs données dans des data paper qui, eux, seront relus et pris en compte, contribuant ainsi à développer plus encore la valeur d'échange des données [START_REF] Reymonet | Améliorer l'exposition des données de la recherche : la publication de data papers[END_REF].

DMP OPIDoR : un outil de rédaction peu modulable

Le premier questionnement autour du projet PGD ANITI a été la structuration du PGD, comment allions-nous organiser le PGD pour que tous les jeux de données soient représentés et que la pluridisciplinarité ressorte de ce document ? L'outil DMP OPIDoR propose une organisation par « produit de recherche » (cf. Annexe 6) donc plutôt par jeux de données individuels. Afin de mettre en valeur la pluridisciplinarité de l'institut, nous avons organisé les jeux de données en commençant par les jeux les plus réutilisés au sein des chaires, en allant par ordre décroissant jusqu'aux jeux les plus spécifiques comme indiqué dans la partie méthodologie. Une recommandation de la part de la direction d'ANITI nous a été communiqué de séparer les jeux de données réutilisés, produits, aux jeux de données industriels mais malheureusement nous ne pouvons pas procéder en les regroupant sur l'outil ce qui oblige à préciser dans le nom et les descriptions la spécialisation du jeu de données

Valorisation des pratiques des chercheurs, le guide des bonnes pratiques

Le plan de gestion des données et les entretiens avec les chercheurs auront permis de cibler les points où il y a un manque d'information et de connaissance pour une bonne gestion et diffusion des données. Cibler ces points à ANITI et à l'URFIST d'avoir une vue d'ensemble sur les éventuelles zones à éclaircir et les formations ou des ressources numériques en ligne à proposer. Par exemple pendant mon stage j'ai pu réadapter en français une infographie (cf. Annexe 7) sur les coûts des données de la recherche, qui était disponible sur la plateforme OpenAIRE. Cette infographie peut aider les chercheurs. Elle ne se limite d'ailleurs pas aux chercheurs en intelligence artificielle puisqu'elle peut concerner tous les chercheurs utilisant de la donnée. Elle permet d'estimer en amont les coûts à prévoir pour la gestion et le stockage des données.

Tout au long des entretiens nous avons récupéré les différentes questions dans un tableau de recensement des besoins (cf. Annexe 8) dédié aux chercheurs d'ANITI pour les aider dans leurs démarches d'ouverture des données. La production du livrable des bonnes pratiques permettra aux chercheurs d'instaurer plus facilement une gestion compatible avec les principes FAIR et les aidera à ouvrir leurs données que ce soit sur les questions de licences, de coûts de stockage ou d'entrepôts pour assurer la pérennité des données. Lorsque nous évoquions avec les chercheurs la question des licences appliquées aux jeux de données réutilisés ou produits, ils ne savaient pas quelles licences étaient appliquées ou à quoi elles correspondaient. De même pour les entrepôts de données, certains connaissaient déjà des entrepôts adaptés à leur discipline mais d'autres non, ce qui nous donnait la possibilité de discuter avec eux des entrepôts et des critères de choix en leur conseillant de privilégier les entrepôts disciplinaires. L'articulation du livrable des bonnes pratiques se fait en trois parties : une partie de rappel sur les enjeux et principes FAIR suivie d'une partie englobant tous les contacts ANITI que ce soit pour les outils mis à disposition pour les chercheurs d'ANITI (lieu de stockage, lieu de partage etc…), les personnes à contacter pour les problématiques RGPD, pour les achats de jeux de données etc… La dernière partie est une foire aux questions inspirée du tableau de recensement des besoins complété au fur et à mesure des entretiens. Ce livrable sera par la suite prolongé par un module de type étude de cas (cf. Annexe 9), destiné à conseiller les chercheurs de la communauté d'IA sur le choix du format des données, de l'entrepôt, des espaces de stockage selon la volumétrie et des licences.

Conclusion

La réalisation de ce stage de cinq mois aura permis la rédaction de la première version du plan de gestion des données d'ANITI et aura également pu nourrir une réflexion critique sur le modèle de l'ANR quant à la mise en valeur des pratiques de gestion des données des chercheurs de la communauté IA. À travers ce mémoire, nous avons souhaité montrer en quoi un PGD permet-il de saisir les pratiques pluridisciplinaires des chercheurs en IA et de favoriser les bonnes pratiques de gestion et diffusion des données de la recherche ? Plusieurs points ont été abordés. Nous avons d'abord vu que, grâce à la méthodologie employée et au travail de rédaction, la pluridisciplinarité de l'institut ANITI pouvait être mise en valeur au travers des différents jeux de données recensés. La communauté en intelligence artificielle est une communauté hétérogène aux cultures et à la gestion des données plurielles, rendant le PGD lui-même hétérogène sur la représentation des jeux de données qu'il décrit : jeux de données images, enregistrement sonores, jeux de donnés produits et réutilisés en libre accès ou encore des jeux de données appartenant aux partenaires industriels privés non diffusables. Nous avons ensuite fait le constat qu'il existe une hétérogénéité dans les pratiques mêmes de gestion des données : les jeux de données sont déposés dans des entrepôts disciplinaires respectifs en fonction des disciplines de recherche, rappelant ainsi que la communauté IA rassemble en son sein plusieurs communautés ayant leurs habitudes propres de partage et de diffusion des données. Enfin nous avons montré comment, en réalisant les entretiens avec les chercheurs d'ANITI nous avons également pu les accompagner et les orienter dans la gestion de leurs données en leur faisant part des bonnes pratiques de gestion. Grâce aux échanges avec les chercheurs, nous avons pu recenser leurs besoins et ainsi proposer un modèle de guide des bonnes pratiques ainsi qu'une étude de cas. Ces deux livrables pourront leurs être communiqués, afin qu'ils s'approprient les bonnes pratiques de gestion en rendant leurs données les plus FAIR possible.

Le PGD n'est donc pas seulement un livrable destiné aux agences de financement, puisqu'autour de la rédaction de ce livrable une discussion à double sens entre les professionnels de l'IST et les chercheurs ANITI a pu s'instaurer : d'un côté avec l'équipe projet nous avons pu rédiger le PGD grâce à l'aide des chercheurs et de l'autre nous avons pu répondre à leurs demandes en les aidant à mieux diffuser et gérer leurs données.

Sur le plan personnel, le stage m'a fait prendre conscience de la complexité d'une communauté de recherche comme celle des chercheurs en intelligence artificielle. En se voulant pluridisciplinaire, l'institut ANITI fait face à de nombreux enjeux notamment ceux de rassembler au sein d'un même projets des communautés distinctes et de rendre la collaboration efficace sur ce projet d'envergure. Les échanges avec les chercheurs et professionnels de l'IST m'ont permis de consolider mes connaissances développées lors de mon Master 1 et de mettre en pratique les aspects théoriques de la gestion des données de la recherche.

  Le projet Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute est un projet toulousain (cf. Annexe 1) bénéficiant d'un financement ANR PIA3 2019-2023. ANITI est donc l'un des quatre instituts interdisciplinaires d'intelligence artificielle (3IA) mis en place pour une durée de quatre ans au sein du Programme Investissements d'Avenir du Plan Villani (Le Programme d'investissements d'avenir 2018). L'institut regroupe plus de 200 chercheurs issus de 33 laboratoires de recherche et une trentaine d'entreprises, s'articulant autour de trois programmes de recherche (IA Acceptable, IA Certifiable et IA Collaborative), divisés en 24 chaires présentes dans différents établissements partenaires.

Figure 1 :

 1 Figure 1 : Organisation des chaires ANITI (site ANITI : https://aniti.univ-toulouse.fr/)

https://openneuro.org/

http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

https://www.image-net.org/

Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community; [cité le 20 juill 2021]. Disponible: https://www.kaggle.com/

UCI Machine Learning Repository; [cité le 20 juill 2021]. Disponible: https://archive.ics.uci.edu/datasets

http://www.om-db.wi.tum.de/psplib/

« Neural Information Processing Systems Foundation est une société à but non lucratif dont le but est de favoriser l'échange des avancées de la recherche en intelligence artificielle et en apprentissage automatique, principalement en organisant une conférence universitaire interdisciplinaire annuelle avec les normes éthiques les plus élevées pour une communauté diversifiée et inclusive » https://nips.cc/

Open Archive Toulouse Archive Ouverte https://oatao.univ-toulouse.fr/

https://scienceouverte.couperin.org/sos-pgd/

https://anr.fr/fileadmin/documents/2019/ANR-modele-PGD.pdf

https://argos.openaire.eu/splash/

Remerciements

pour pouvoir le différencier. Lors de la réflexion autour de la structuration du PGD nous avons cherché des exemples de PGD qui avaient été rédigés dans le cadre d'un financement ANR pour nous donner une idée de ce que pouvait être un « bon » PGD. Hormis les recommandations de l'ANR 16 sur le modèle à utiliser et la rédaction, il n'existe que très peu d'exemples de PGD rendus publics. Sur DMP OPIDoR il existait 17 DMP publics du modèle ANR qu'il est possible de consulter. Même si DMP OPIDoR n'a pas vocation à conserver les PGD sur la plateforme, une nouvelle catégorie de documents est prévue sur l'archive ouverte HAL afin d'accueillir les PGD à terme. Dans l'outil DMP OPIDoR, il est précisé que ces DMP sont partagés publiquement par leurs propriétaires et qu'ils n'ont pas été vérifiés pour leur qualité, leur exhaustivité ou leur adhésion aux lignes directrices des financeurs. En effet, la plupart ne font qu'une dizaine de page à peine sans exhaustivité dans les réponses.

Lors d'une formation OpenAIRE en juillet 2021, un autre outil de rédaction nous a été présenté, l'outil Argos 17 : Argos est un service qui permet la création de plans de gestion des données automatisés, guidant les chercheurs vers les principes FAIR et configurable en fonction de la discipline de recherche. Cet outil n'est pas encore disponible pour les modèles ANR français mais a pour objectif de se développer en une version française compatible avec les modèles des certains organismes de recherche français et d'établir une intégration à l'archive ouverte HAL également. Un futur et deuxième outil verrait ainsi le jour pour les projets chargés de rédiger un PGD dans le cadre de financement ANR.

plan for any funded research project. ANITI is an institute with ANR PIA3 2019-2023 funding, the development of a DMP is an integral part of the research process. It is within this framework that URFIST Occitanie has been mandated to organize and write the DMP. This thesis focuses on the AI research community, their practices in terms of data management and dissemination. It follows and describes the methodology used to elaborate this DMP and determines in what way this document allows to valorize the researchers practices and what are its limits.


Christian Verge

Emmanuel Fabre

Keywords: peritoneal dialysis, transfers, COVID-19, RDPLF, incidence, prevalence, home dialysis transplantation

Summary

Almost all (99%) of the patients treated by peritoneal dialysis in France are registered in the RDPLF database. Apart from any statistical analysis aimed at interpreting the figures, this work is a report of the raw data observed in the population of Stage V renal failure patients treated by peritoneal dialysis since the beginning of the COVID-19 epidemic and in the two years preceding it. Since the beginning of the epidemic, these data seem to show a decrease in the incidence of peritoneal dialysis treatment and an increase in transfers to center-based hemodialysis. In addition, there has been a decrease in the number of registrations on the transplant waiting list and a decrease in the number of transplants. While the temporary decrease in transplantation activity may be explained by the disorganization caused by the epidemic in the hospitals, a decrease in the number of indications for home dialysis probably merits further reflection on its causes, especially since this result is in contrast with trends in other countries. This report is intended to encourage more precise studies on the value of home dialysis during the epidemic.

Abréviations

INTRODUCTION

La survenue de l'épidémie SARS-Cov2 a eu des conséquences dramatiques sur la morbi-mortalité des patients insuffisants rénaux chroniques au stade V ou transplantés. En France, l'évolution du taux de contamination et de la létalité est communiquée hebdomadairement par l'Agence de Biomédecine et le registre REIN [START_REF]Situation de l' épidémie de COVID-19 chez les patients dialysés et greffés rénaux en France au 29 août 2022[END_REF]. Alors que de nombreuses équipes de par le monde ont recommandé de favoriser la dialyse à domicile et particulièrement la dialyse péritonéale [START_REF] Cozzolino | COVID-19 pandemic era: is it time to promote home dialysis and peritoneal dialysis?[END_REF][START_REF] Rostoker | Why and how should we promote home dialysis for patients with end-stage kidney disease during and after the coronavirus 2019 disease pandemic? A French perspective[END_REF][START_REF] Canney | Maintaining the Uptake of Peritoneal Dialysis During the COVID-19 Pandemic: A Research Letter[END_REF], il nous a paru important de voir quelle est la situation en France.

Nous rapportons l'évolution de la DP en France depuis 2018. Il s'agit de données brutes extraites à partir du module principal du RDPLF qui représente 99 % des patients traités par DP en France. Le but n'est pas d'interpréter ces données, mais de permettre au lecteur d'avoir une information générale immédiatement accessible qui peut servir de support pour des présentations orales et comme base de réflexion pour de futurs travaux.

I -PROFIL DES PATIENTS TRAITÉS PAR DIALYSE PÉRITONÉALE EN FRANCE MÉTROPOLITAINE EN 2021

Patients prévalents dans l'année

Sexe ratio : Femmes : 36,4 % Hommes : 63,6 % Nombre de patients traités au moins un jour dans l'année, traitements et âges (tableau En DPCA l'âge était de 70,6 ans±13,6, le sexe ratio était 38% de femmes et 61,7% d'hommes .

I
En DPA l'âge était de 60 ans±16,2 et le sexe ratio 33,6% de femmes et 66,4% hommes.

La figure 2 représente le la répartiton de la technique de DP utilisée en fonction de l'âge.

Infections péritonéales en 2021

Les dernières directives de l'ISPD [START_REF] Li | ISPD peritonitis guideline recommendations: 2022 update on prevention and treatment[END_REF] recommandent de ne pas compter les récidives dans le calcul du taux de péritonite ; néanmoins cliniquement les récidives sont bien des agressions supplémentaires pour le patient et sa membrane péritonéale, le RDPLF communique régulièrement les taux de péritonites sous deux formes, soit sans comptabiliser les récidives, soit en comptabilisant les récidives.

Les taux de péritonites avec et sans comptabiliser les récidives sont ainsi les suivants :

En 2021 en France métropolitaine le taux de péritonite, en incluant les récidives, était de 1'épisode tous les 37,8 mois soit 0,32 épisode par an. Le taux de péritonite (récidives exclues) était de 1'épisode tous les 40 mois soit 0,30 épisode par an.

Le tableau V résume la répartition des germes cultivés en 2021. Les péritonites à germes multiples ne sont pas détaillées mais font l'objet d'un travail accepté dans le journal Nephrology Dialysis and Transplantation (sous presse) [START_REF] Forté | Microbiology and outcomes of polymicrobial peritonitis associated with peritoneal dialysis: a register-based cohort study from the French Language Peritoneal Dialysis Registry (RDPLF)[END_REF]. Le pourcentage de péritonites aseptiques était de 15,1%, conforme aux recommandations internationales. Rappelons cependant qu'il peut exister une variabilité importante entre centres du taux de péritonites à cultures négatives comme nous l'avions montré précédemment [START_REF] Verger | Variability of aseptic peritonitis rates in the RDPLF[END_REF].

journal

II-PROFILS ET ÉVOLUTION DES PATIENTS TRAITÉS PAR DIALYSE PÉRITONÉALE EN FRANCE MÉTROPOLITAINE DE JANVIER 2018 À JUIN 2022

On observe une relative stabilité du nombre de nouveaux patients en dialyse péritonéale jusqu'au premier semestre 2020 et, après une augmentation transitoire début 2021, le nombre de nouveaux patients qui débutent la DP baisse constamment, surtout les hommes jusqu'au premier semestre 2022 inclus (figure 3). Ceci se traduit par une évolution identique du nombre de patients prévalents à la fin de chaque semestre (figure 4 -Une enquête nationale serait utile pour identifier les causes de cette diminution de l'incidence de la DP en période de risque théorique de contamination nosocomiale alors que d'autres pays ont une évolution différente.

-Une étude identique, par région, serait également à faire, afin d'analyser des évolutions régionales différentes.

-Il faudrait également différencier le risque de contamination selon l'autonomie et le type d'assistance.

-la fréquence élevée des transferts pour sous-dialyse devrait être analysée en prenant en compte l'association à la pratique de périodes de ventre vide, ou la diminution du nombre d'échanges ou d'interruptions de dialyse durant la semaine et sa jutification ou non.

-Nous avons préféré, pour ce rapport et dans un soucis de représentativité nationale n'étudier que les patients traités par dialyse péritonéale dont 99 % sont inclus dans la base de données du RDPLF. Une étude similaire devra être faite pour les patients traités par hémodialyse à domicile ; néanmoins une étude préliminaire Belge semblait au début de la période COVID-19 montrer également une diminution du nombre de patients pris en HDD en Belgique [START_REF] Pierre-Michel | Has COVID-19 reduced the management of end-stage kidney disease in 2020?[END_REF]. Des facteurs extra médicaux organisationnels peuvent expliquer tels que ceux qui montrent une tendance inverse aux Etats-Unis

REMERCIEMENTS

Nous remercions toutes les infirmières, tous les infirmiers et nos collègues néphrologues qui participent au RDPLF et assurent l'énorme travail de mise à jour en temps réel des données.

simplement les informations disponibles dans la base de données avant toute analyse statistique et de donner l'occasion aux lecteurs et lectrices d'entreprendre des études plus détaillées que peuvent suggérer ces résultats [START_REF] Rivara | The changing landscape of home dialysis in the United States[END_REF].

  Evolution de la dialyse péritonéale en France depuis 2018 et durant les « années COVID-19 » Rapport RDPLF (Evolution of peritoneal dialysis in France since 2018 and during the « COVID-19 years ». RDPLF data report) Résumé La quasi-totalité (99 %) des patients traités par dialyse péritonéale en France est enregistrée dans la base de données du RDPLF. En dehors de toute analyse statistique visant à interpréter les chiffres, ce travail est un rapport des données brutes observées dans la population d'insuffisants rénaux Stade V traités par dialyse péritonéale depuis le début de l'épidémie COVID-19 et dans les deux années qui ont précédé. Depuis le début de l'épidémie ces données semblent montrer une diminution de l'incidence des traitements par dialyse péritonéale et une augmentation des transferts en hémodialyse en centre. On observe par ailleurs une diminution des inscriptions sur liste d'attente de transplantation et une diminution du nombre de transplantations. Si la baisse temporaire de l'activité de transplantation peut s'expliquer par la désorganisation qu'a provoquée l'épidémie dans les hôpitaux, une baisse des indications de mise à domicile mérite probablement une réflexion plus approfondie sur ses causes, d'autant plus que ce résultat est en opposition avec les tendances d'autres pays. Ce rapport a pour but d'encourager des études plus précises sur l'intérêt de la dialyse à domicile en période épidémique.

Bulletin de la Dialyse à Domicile

	Mots clés : dialyse péritonéale, transferts,
	COVID-19, RDPLF, incidence, prévalence,
	transplantation, dialyse à domicile

journal officiel du Registre de Dialyse Péritonéale de Langue Française RDPLF www.rdplf.org

officiel du Registre de Dialyse Péritonéale de Langue Française RDPLF

	www.bdd.rdplf.org Volume 5, n° 3, Septembre 2022
	https://doi.org/10.25796/bdd.v5i3.67903
	ISSN 2607-9917
	www.rdplf.org
	Evolution DP 2018-2022

 Fig. 2 : Répartition des âges des patients traités en DPCA ou DPA, en décembre 2021. Les pourcentages dans une technique, DPCA ou DPA, sont calculés par rapport au nombre total dans la technique Délais d'attente des patients transplantés en 2021 (tableau VI)

) journal officiel du Registre de Dialyse Péritonéale de Langue Française RDPLF

  Tableau VIII. Evolution semestrielle des causes de transferts en hémodialyse en centre. Les pourcentages sont calculés par rapport au total des patients transférés en HD centre dans chaque période.ce qui a été recommandé ou observé dans d'autres pays. De plus il semble exister une augmentation du nombre de transferts de dialyse péritonéale vers l'hémodialyse en centre avec une proportion élevée et en hausse des transferts pour sous dialyse. Si le nombre de patients prévalents dans la méthode est demeuré relativement stable, c'est en partie en raison d'une diminution du nombre de transplantations. On remarque également une légère diminution du nombre de nouvelles inscriptions sur liste d'attente de greffe.Suggestion de travaux futursSur simple demande des exports anonymisés de la base de données du RDPLF peuvent être faits et mis à disposition des équipes qui souhaiteraient étudier les chiffres précédents plus en détail ou s'en inspirer pour de futurs travaux de recherche. Le Bulletin de la Dialyse à Domicile leur permettrait, s'ils le souhaitent, une publication rapide si leur travail est accepté après relecture critique par les pairs.

							www.bdd.rdplf.org Volume 5, n° 3, Septembre 2022 www.bdd.rdplf.org Volume 5, n° 3, Septembre 2022
							https://doi.org/10.25796/bdd.v5i3.67903 https://doi.org/10.25796/bdd.v5i3.67903
										ISSN 2607-9917 ISSN 2607-9917
	 Tableau V. Répartition des germes identifiés lors des péritonites survenues en 2021
	Germes Cocci Gram Plus Semestres Bacilles Gram moins Dialyse insuffisante Bacilles Gram plus Péritonite Cultures négatives Problème cathéter	Effectifs 2018/1 2018/2 2019/1 2019/2 2020/1 2020/2 2021/1 Pourcentages 387 2021/2 231 30,4% 35,3% 27,8% 29,7% 29,3% 29,5% 34,4% 29,5% 37,5% 2022/1 44,7% 26,7% 39 13,8% 10,4% 12,1% 13,5% 13,9% 13,1% 8,5% 14,4% 17,4% 4,5% 131 15,1% 12,1% 7,2% 11,3% 11,2% 9,9% 9,2% 6,9% 10,5% 4,5%
	Germes multiples Perte d'ultrafiltration	9,4%	11,6% 11,7%	11,2%	9,5%	62 7,6%	8,5%	8,8%	7,2% 7,6%
	Levures Malnutrition	0,9%	1,2%	0,0%	1,9%	1,0%	10 2,0%	0,3%	0,7%	1,2% 0,4%
	Cocci Gram moins Autres	5 33,5% 34,1% 37,1% 32,4% 35,7% 34,3% 34,8% 31,6% 30,3% 0,6%
	Divers COVID-19	0,0%	0,0% 0,0%	0,0%	0,7%	1 4,4%	6,6%	0,1% 4,6% 2,3%
	Diminution du nombre d'inscriptions en liste d'attente de greffe rénale : 2018 : 372 nouveaux patients inscrits en liste d'attente 2019 : 381 nouveaux patients inscrits en liste d'attente			www.rdplf.org www.rdplf.org
	Durées traitement avant greffe 0-1 ans 1-2 ans 2-3 ans 3-4 ans 4-5 ans 5 ans et plus 2020 : 325 nouveaux patients inscrits en liste d'attente Effectifs 27 73 47 24 14 20 2021 : 310 nouveaux patients inscrits en liste d'attente		Pourcentages 13,2% 35,6% 22,9% 11,7% 6,8% 9,8%	Dialyse Péritonéale de Langue Française RDPLF
		 Tableau IX. Répartition des causes de COVID-19 suspectées		Registre de
		Inconnu lorsque l'item était enregistré dans la base de données (cet item 188 34,0% n' a pas été renseigné de manière exhaustive et doit être interprété avec prudence)		journal officiel du
		Famille				203	36,7%
		Visiteur Externe			25	4,5%
		EHPAD				38	6,9%
		Hospitalisation			83	15,0%
		Consultation			7	1,3%
		Travail				9	1,6%
	Evolution DP 2018-2022

Evolution DP 2018-2022  Fig.

3

: évolution semestrielle de l'incidence des nouveaux patients en dialyse péritonéale, en France métropolitaine  Tableau VI : 205 patients traités par dialyse péritonéale ont été greffés dans l'année. Leurs durées de traitement avant greffe varient de moins de 1 ans à plus de 5 ans. Une peu moins de 50 % sont greffés avant 2 ans de traitement. Les pourcentages sont calculés par rapport au nombre total de greffés

Causes supposées des contaminations COVID-19

Seules les infections COVID-19 cliniquement symptomatiques et prouvées ont été comptabilisées. Les cas d'infections COVID-19 diagnostiqués lors d'un test PCR positif sans signe clinique, ne sont pas comptabilisés. Au total 645 épisodes de COVID-19 symptomatiques ont été déclarés ; 95 fois la cause n'a pas été enregistrée ; dans les 553 cas restants il a été demandé aux patients d'indiquer la cause qu'ils jugeaient la plus probable à l'origine de la contamination. Les causes suspectées sont résumées dans le tableau IX ci-dessous. Dans 34 % des cas le patient ne sait pas indiquer la source probable, mais la contamination par un membre de la famille et lors d'un séjour hospitalier pour consultation ou hospitalisation arrivent ensuite en première et seconde position.

SYNTHÈSE

Ces résultats bruts montrent qu'en France métropolitaine, il n'y a pas eu d'augmentation de prescription de la dialyse péritonéale depuis le début de l'épidémie SARS-Cov2, contrairement à 

Depuis début 2020 la tendance observée est une augmentation du nombre de transferts de la dalyse péritonéale vers l'hémodialyse en centre, associée à une diminution de la transplantation (figure 5

 Tableau VII. Evolution semestrielle des causes d'arrêt de dialyse péritonéale. Les pourcentages sont calculés par rapport au total des patients sortis de DP dans chaque période.

 Fig. 4 : évolution semestrielle du nombre de patients prévalents en dialyse péritonéale, en France métropolitaine, au dernier jour de chaque semestre.

DECLARATION D'INTERÊT

Les auteurs déclarent n'avoir aucun conflit d'intérêt dans ce travail. Ils certifient avoir rigoureusement respecté les informations enregistrées par les centres qui participent au RDPLF, sans avoir pratiqué de sélection ou d'altération des données.

RELECTURE PAR LES PAIRS

Ce rapport a été relu par deux membres du comité éditorial, mais n'a pas été soumis en double aveugle pour une relecture critique à des experts indépendants ; le but était de rapporter


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Our Vision is Grounded in Facts

• More than 50 countries have adopted bioeconomy strategies

• The circular bioeconomy is an integral part of Europe's Green Deal

• Industrial Biotechnology is to the circular bioeconomy what industrial chemistry has been to the petroeconomy

• Biomanufacturing holds the potential to revolutionise the way we produce and consume IBISBA is a pan-European research infrastructure dedicated to engineering biology and the industrialization of biotechnology. We provide access to researchers from academia and industry across the globe to integrated services that support end-to-end, fit-for-purpose bioprocesses.

By federating research organisations, we promote standardisation and good data practice that create the basis for service reproducibility and interoperability, thus accelerating the production and of scientific knowledge and its translation into innovation.

Our Mission

Industrial biotechnology is a key tool in the switch from a petrochemical to a circular bioeconomy

BUT

Development of industrial biotechnology is still to slow

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• Developing environmental biotechnology for sustainable agriculture

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the European Union BioMADE Receives $450M Budget Increase from The Department of Defense, March 2023 Occurrences of terms in national bioeconomy strategies

Biotechnology as an advanced tool for biomanufacturing is undergoing strong development outside of the European Union Simultaneously, there is a danger that biotechnology is losing ground in Bell et al. (2021) doi:10.1049/enb2.12008

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Biotechnology is on the verge of making a difference in manufacturing AI will have big impact in the near future, but for this to happen digitalization is necessary Europe has the ability to be competitive if it capitalizes on its assets -

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	IBISBA federates Europe's leading public-operated
	research facilities into a coordinated business
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