Principes FAIR et CARE

La mise en œuvre des principes FAIR passe par un ensemble de pratiques, d'actions et d'outils permettant de rendre ses données de recherche Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables.

Wikipédia, "FAIR Data, ou qu'est-ce que les données FAIR ?"
Cet article Wikipédia offre une synthèse introductive à la notion de FAIR Data (données FAIR) : définitions, histoire, principes, enjeux.

DoRANum, "Les principes FAIR"
L'Urfist Méditerranée met à disposition un diaporama interactif détaillé sur chaque notion constitutive des principes FAIR, en revenant sur leurs enjeux et leurs modalités d'application : métadonnées, identifiants uniques et pérennes, entrepôts de données, protocoles et vocabulaires, licences, standards disciplinaires... 

DoRANum, "Le minimum à FAIR"
Issu d'une collaboration Recherche Data Gouv entre DoRANum et le groupe de travail des Ateliers de la donnée « Boîte à outils et fiches pratiques », ce diaporama interactif synthétise les grandes notions des principes FAIR, en revenant sur les pratiques essentielles à mettre en œuvre pour rendre ses données FAIR tout au long du cycle de vie des données. 

Scientific Data et l'article fondateur des principes FAIR, "The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship"
GO FAIR, l'initiative européenne pour l'application des principes FAIR : "GO FAIR - FAIR Principles"
Pour aller plus loin sur l'histoire et l'implémentation des principes FAIR, vous pouvez consulter l'article fondateur publié en 2016 dans la revue Scientific Data par Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al., ainsi que leur applicabilité telle que conçue par l'initiative européenne GO FAIR.

À quel point vos données de recherche sont-elles FAIR ? Comment renforcer vos pratiques FAIR dans la gestion de vos données tout au long de votre projet de recherche ? Des outils d'autoévaluation sont à votre disposition pour vous aider à rendre vos données FAIR. 

EUDAT Collaborative Data Infrastructure, "How FAIR are your data ?"
EUDAT Collaborative Data Infrastructure propose une checklist-express pour autoévaluer le degré FAIR de vos données de recherche.

DoRANum, "le questionnaire en ligne FAIR-Aware"
FAIR Aware est un questionnaire d'évaluation interactif, composé de 10 questions, enrichies de nombreux conseils et recommandations pour rendre vos données FAIR. La version anglaise de cet outil est proposée par Data Archiving and Networked Services, tandis que la version française est proposée par l'IRD et l'Inist-CNRS. 

ARDC, "le questionnaire en ligne FAIR Data Self-Assessment Tool"
L'Australian Research Data Commons met à disposition un questionnaire d'autoévaluation interactif, composé de 12 questions, enrichies par des recommandations et ressources complémentaires pour renforcer le degré FAIR de vos données.

F-UJI, "l'outil automatique F-UJI"
Le projet européen FAIRsFAIR a mis en œuvre le formulaire automatique F-UJI, permettant d'évaluer le degré FAIR de vos jeux de données. En saisissant un identifiant (DOI, URL) dans un formulaire, vous découvrirez les résultats de cette évaluation qui précisent le niveau FAIR ("incomplet", "initial", "modéré", "avancé") selon chaque principe constitutif de ces préconisations.

Blog de l'Institut Pasteur, "Comment évaluer le niveau de conformité de ses données avec les principes FAIR ?"
Pour aller plus, le blog de l'Institut Pasteur met à disposition un article synthétique proposant une sélection d'outils d'évaluation des principes FAIR pour vos jeux de données. 

DoRANum, "Outils pour évaluer la maturité FAIR des données, logiciels et artefacts sémantiques"
Pour aller plus loin, l'Inist-CNRS propose un guide interactif sur différents outils d'évaluation FAIR des données de recherche, afin d'identifier le plus approprié et adéquat pour vos jeux de données.

Les principes CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsability, Ethics) constituent l'une des manifestations liées à la gouvernance des données autochtones (indigenous data), visant à garantir la protection des droits et intérêts des peuples autochtones, plus particulièrement dans le contexte de recherche.

Wikipédia, "Indigenous data governance"
Cet article Wikipédia revient sur la gouvernance des données autochtones et des enjeux de souveraineté, à partir desquels les principes CARE s'inscrivent. 

Global Indigenous Data Alliance, "Indigenous Peoples’ Rights in Data"
Dans ce poster, la Global Indigenous Data Alliance (GIDA) a élaboré les droits des peuples autochtones sur les données, droits qui se déclinent en deux pôles structurants : "data for governance" et "governance of data".

Le rapport pour l'ONU "CARE Statement for Indigenous Data Sovereignty"
Ce rapport fait partie des contributions pour la constitution du Pacte numérique mondial de l'Organisation des nations unies (ONU). Développé par le laboratoire WAMPUM de l'Université de Waterloo (Canada) et l'alliance Collaboratory for Indigenous Data Governance (voir cet article sur son élaboration), ce rapport souligne l'importance des principes CARE dans la recherche, en matière d'éthique et de souveraineté numérique, à une échelle internationale.

Les principes CARE regroupent par cet acronyme un ensemble de notions sur la protection et la gestion des données des peuples autochtones dans le contexte de la recherche : Collective Benefit, Authority to Control, Responsability, Ethics, chacune de ces notions renvoyant à des lignes directrices et à des préconisations. 

DoRANuM, "Les principes CARE"
L'Inist-CNRS propose un diaporama interactif autour des principes CARE, détaillant chacune des différentes notions associées et leurs enjeux (Collective Benefit, Authority, Responsibility, Ethics).

Research Data Alliance International Indigenous Data Sovereignty Interest Group, "CARE Principles for Indigenous Data Governance"
Le groupe International Indigenous Data Sovereignty Interest de la Research Data Alliance (RDA) propose une synthèse des enjeux et des principes CARE (contexte, objectifs, notions). 

Global Indigenous Data Alliance, "The CARE Principles for Indigenous Data Governance"
La Global Indigenous Data Alliance (GIDA) met à disposition un ensemble de ressources produites autour des principes CARE (posters, publications et articles).

Scientific Data, "Operationalizing the CARE and FAIR Principles for Indigenous data futures"
Pour aller plus loin sur la relation entre les principes FAIR et CARE, cet article, publié dans la revue Scientific Data (Carroll, S, et al. 2021), détaille chacune de ces préconisations, tout en étudiant leur relation, à la fois dans le contexte des données autochtones, ainsi que des données de la recherche en général.

La Global Indigenous Data Alliance (GIDA) a formalisé les principes CARE en tant que cadre de référence quant aux questions de souveraineté des peuples autochtones et de leurs données, dans le contexte de recherche et de science ouverte. 

Global Indigenous Data Alliance et son article "The CARE Principles for Indigenous Data Governance"
Cet article de la Global Indigenous Data Alliance (GIDA), publié dans la revue Data Science Journal (Carroll, S, et al. 2020), détaille le contexte de l'émergence de la gouvernance des données autochtones et des principes CARE (notions, structures-pilotes, déploiements institutionnels). 

Global Indigenous Data Alliance et sa synthèse “Indigenous Data Sovereignty and Governance”
Pour aller plus loin sur les ressources de la GIDA, ce support de présentation met à disposition une synthèse des enjeux de la gouvernance des données autochtones et des principes CARE. Une typologie introductive des données autochtones est également présentée. 

À l'instar des pratiques FAIR, les principes CARE ont vocation à s'exprimer concrètement tout au long de la gestion des données. C'est particulièrement le cas sur les questions de description des données autochtones et de leur documentation : vocabulaires contrôlés, standards de métadonnées (enrichis ou créés), participent à ces réflexions. 

Loterre et le vocabulaire contrôlé des principes CARE
Le répertoire Istex Loterre (Linked open terminology resources) permet de mobiliser des vocabulaires contrôlés thématiques et disciplinaires pour renseigner les métadonnées. C'est le cas du vocabulaire contrôlé sur les principes CARE, soulignant ici l'intégration de ces notions à la terminologie scientifique française reconnue. 

Global Indigenous Data Alliance, "Un standard de métadonnées pour les données autochtones : IEEE 2890-2025"
Initiée par la Global Indigenous Data Alliance (GIDA), la création d'une nouvelle norme de description des données autochtones (IEE 2890-2025) œuvre activement à rendre les données de recherche plus CARE lors de leur documentation et de la saisie des métadonnées : "Cette norme de description définit la procédure à suivre pour décrire et documenter la provenance des données lorsque celles-ci concernent directement ou indirectement les peuples autochtones, leurs cultures, leurs territoires et leurs systèmes de savoir. Cette norme est susceptible de concerner les ensembles de données historiques déjà recueillis, ainsi que tous les jeux de données futurs qui seraient collectés auprès des peuples autochtones et/ou issus de leurs territoires." (traduction) 

Indigenous Data Alliance et son webinaire "The World's First Indigenous Data Standard: IEEE 2890-2025 Provenance of Indigenous Peoples’ Data"
Pour aller plus loin, ce webinaire d'une heure présente la norme de métadonnées IEE 2890-2025 permettant de décrire des données autochtones, tout en l'intégrant dans le contexte plus global de la gouvernance des données autochtones et des principes CARE. 

ARDC, "Enhancing Metadata for Inclusive Research on Entrenched Disadvantage : Increasing the utility of important social science datasets for researchers"
En Australie, l'Australian Research Data Commons (ARDC) et la Indigenous Research Data Commons collaborent autour de programmes pour déployer les principes CARE. L'un de ses projets vise à l'enrichissement des métadonnées en s'appuyant sur les métadonnées associées aux données administratives de l'enseignement supérieur. En plus de favoriser de nouvelles pratiques CARE, ce projet a pour objectif "d'améliorer la qualité et la facilité d'utilisation des métadonnées, afin, à terme, de renforcer l'utilité des données administratives de l'enseignement supérieur pour les chercheurs et les décideurs politiques" (traduction). 

Plusieurs initiatives institutionnelles sont mises en œuvre pour implémenter les principes de la gouvernance des données autochtones et les préconisations CARE dans la recherche en ALL-SHS, à l'instar de ces deux exemples australien et britannique.

ARDC, "HASS and Indigenous Research Data Commons : National-scale data infrastructure for HASS and Indigenous research data communities"
En Australie, l'Australian Research Data Commons (ARDC) et la Indigenous Research Data Commons collaborent autour de programmes pour déployer les principes CARE dans la recherche en arts et sciences humaines et sociales ("Arts and Social Sciences" (HASS)), grâce à "une infrastructure de données à l'échelle nationale pour les communautés de recherche SHS et autour des données autochtones" (traduction). Cette initiative vise à renforcer les procédures de collecte, de documentation et de traitement des données selon les principes de gouvernance des données autochtones, tout en proposant des actions et préconisations CARE pour la communauté de recherche en SHS. 

ARDC, "Framework for the Governance of Indigenous Data: Humanities, Arts and Social Sciences (HASS) and Indigenous Research Data Commons" 
Fondé sur les principes CARE, ce document-cadre, développé à l'occasion de la collaboration entre l'Australian Research Data Commons (ARDC) et la Indigenous Research Data Commons, a été élaboré "afin d'orienter des pratiques [communes] en matière de données éthiques, inclusives et respectueuses des cultures dans les domaines des arts et SHS ainsi que de la recherche sur les données autochtones" (trad.). Ce document s'articule autour de trois piliers structurants : "un modèle de gouvernance, un ensemble de lignes directrices, un dispositif de suivi et de responsabilisation". 

DISKAH, "Data Ethics in Cultural Heritage"
Au Royaume-Uni, le réseau interdisciplinaire Digital Skills in Arts and Humanities (DISKAH) porté par plusieurs universités (University of Brighton, Durham University, University of the Arts London, University of Exeter) élabore "un programme destiné à aider la communauté des arts et sciences humaines à mettre en profit les infrastructures de recherche numériques" (trad.).  L'une des initiatives de DISKAH est la conception de ce cours interactif autour de l'éthique des données issues du patrimoine culturel, abordant notamment les données autochtones et les principes CARE et FAIR. 

En plus d'initiatives institutionnelles, des communautés de recherche et des chercheuses et chercheurs ALL-SHS réfléchissent activement sur leurs pratiques, afin de questionner l'applicabilité des principes CARE dans de plus vastes domaines disciplinaires. Tout en reconnaissant le contexte de la gouvernance des données autochtones, les notions CARE sont progressivement intégrées et interrogées par d'autres communautés de recherche en ALL-SHS, notamment autour de questions liées à l'éthique de la recherche et à la gestion vertueuse des données. Plusieurs exemples (en linguistique, philologie et histoire) proposent des témoignages, qui incitent à considérer les principes CARE dans des projets de recherche dépassant les seules études sur les données autochtones, ces notions offrant des grilles éthiques renouvelées d'analyse, d'interprétations et de gestion des données. 

ATAP, "What are the FAIR and CARE principles and why should corpus linguists know about them?"
Cet article de l'Australian Text Analytics Platform (ATAP) revient sur les enjeux des principes FAIR et CARE dans les corpus linguistiques, ainsi que sur l'opportunité que représentent ces principes pour "réévaluer leurs pratiques", en prenant en compte les "préoccupations sur la façon dont les données sont stockées et sur qui peut y accéder" (trad.). Dans cette idée et au-delà du contexte des données autochtones, les principes CARE peuvent être adoptés "dans toutes les situations où les personnes participant à la recherche peuvent être considérées comme ayant des droits moraux sur l'information à laquelle elles ont contribué".

DARIAH, "Thinking about CARE principles in the Digital Humanities. Why CARE may not be only a matter for researchers working with indigenous peoples"
Dans ce webinaire, le philologiste et historien Dan O'Donnell (University of Lethbridge, Canada) présente comment les principes CARE ont pu être déployés dans le cadre de ses projets de recherche (étude d'artefacts archéologiques et historiques écossais médiévaux). Après avoir présenté les principes FAIR et CARE ainsi que le contexte de ses projets de recherche, il témoigne des défis et des potentialités de ces notions pour les SHS. Le support de présentation peut être téléchargé sur Zenodo. 

Comprendre la méthodologie FAIR-by-design grâce à différents types de ressources, selon vos préférences : des posters permettant d’être rapidement sensibilisé à ces enjeux, un parcours d'autoformation pour savoir mettre en œuvre cette approche pas à pas, ou encore un webinaire rassemblant plusieurs professionnels autour de la conception de ressources FAIR.

Skills4EOSC et son aide-mémoire et sa checklist pour l'élaboration de ressources FAIR
Skills4EOSC propose deux documents synthétiques afin de comprendre rapidement la méthodologie FAIR-by-design pour la production de ressources : un aide-mémoire et une checklist, revenant sur les principaux éléments constitutifs de cette approche, étapes par étapes.

Skills4EOSC et son parcours d'autoformation "FAIR-by-Design Methodology"
Skills4EOSC a mis au point un parcours d'autoformation pour apprendre, étapes par étapes, la conception de ressources FAIR à partir de la méthodologie FAIR-by-design. Le parcours détaille les différentes étapes d'élaboration des ressources (préparation, découverte, conception, production, publication, vérification), qui sont complétées par de nombreux éléments connexes : glossaire, enjeu de l'approche FAIR-by-design, ressources complémentaires, etc.

CLARIN - Skills4EOSC et le webinaire "FAIR-by-Design Methodology in Training Development"
En deux sessions, la Common Language Resources and Technology Infrastructure (CLARIN) met à disposition un webinaire de Skills4EOSC sur l'approche FAIR-by-design. Plusieurs professionnels y interviennent afin de présenter cette méthodologie d'élaboration de ressources conformes aux principes FAIR (préparation, conception, production). 
Session 1 (lien)
Session 2 (lien)