En savoir plus

Notre utilisation de cookies

« Cookies » désigne un ensemble d’informations déposées dans le terminal de l’utilisateur lorsque celui-ci navigue sur un site web. Il s’agit d’un fichier contenant notamment un identifiant sous forme de numéro, le nom du serveur qui l’a déposé et éventuellement une date d’expiration. Grâce aux cookies, des informations sur votre visite, notamment votre langue de prédilection et d'autres paramètres, sont enregistrées sur le site web. Cela peut faciliter votre visite suivante sur ce site et renforcer l'utilité de ce dernier pour vous.

Afin d’améliorer votre expérience, nous utilisons des cookies pour conserver certaines informations de connexion et fournir une navigation sûre, collecter des statistiques en vue d’optimiser les fonctionnalités du site. Afin de voir précisément tous les cookies que nous utilisons, nous vous invitons à télécharger « Ghostery », une extension gratuite pour navigateurs permettant de les détecter et, dans certains cas, de les bloquer.

Ghostery est disponible gratuitement à cette adresse : https://www.ghostery.com/fr/products/

Vous pouvez également consulter le site de la CNIL afin d’apprendre à paramétrer votre navigateur pour contrôler les dépôts de cookies sur votre terminal.

S’agissant des cookies publicitaires déposés par des tiers, vous pouvez également vous connecter au site http://www.youronlinechoices.com/fr/controler-ses-cookies/, proposé par les professionnels de la publicité digitale regroupés au sein de l’association européenne EDAA (European Digital Advertising Alliance). Vous pourrez ainsi refuser ou accepter les cookies utilisés par les adhérents de l'EDAA.

Il est par ailleurs possible de s’opposer à certains cookies tiers directement auprès des éditeurs :

Catégorie de cookie

Moyens de désactivation

Cookies analytiques et de performance

Realytics
Google Analytics
Spoteffects
Optimizely

Cookies de ciblage ou publicitaires

DoubleClick
Mediarithmics

Les différents types de cookies pouvant être utilisés sur nos sites internet sont les suivants :

Cookies obligatoires

Cookies fonctionnels

Cookies sociaux et publicitaires

Ces cookies sont nécessaires au bon fonctionnement du site, ils ne peuvent pas être désactivés. Ils nous sont utiles pour vous fournir une connexion sécuritaire et assurer la disponibilité a minima de notre site internet.

Ces cookies nous permettent d’analyser l’utilisation du site afin de pouvoir en mesurer et en améliorer la performance. Ils nous permettent par exemple de conserver vos informations de connexion et d’afficher de façon plus cohérente les différents modules de notre site.

Ces cookies sont utilisés par des agences de publicité (par exemple Google) et par des réseaux sociaux (par exemple LinkedIn et Facebook) et autorisent notamment le partage des pages sur les réseaux sociaux, la publication de commentaires, la diffusion (sur notre site ou non) de publicités adaptées à vos centres d’intérêt.

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit des cookies sessions CAS et PHP et du cookie New Relic pour le monitoring (IP, délais de réponse).

Ces cookies sont supprimés à la fin de la session (déconnexion ou fermeture du navigateur)

Sur nos CMS EZPublish, il s’agit du cookie XiTi pour la mesure d’audience. La société AT Internet est notre sous-traitant et conserve les informations (IP, date et heure de connexion, durée de connexion, pages consultées) 6 mois.

Sur nos CMS EZPublish, il n’y a pas de cookie de ce type.

Pour obtenir plus d’informations concernant les cookies que nous utilisons, vous pouvez vous adresser au Déléguée Informatique et Libertés de l’INRA par email à cil-dpo@inra.fr ou par courrier à :

INRA
24, chemin de Borde Rouge –Auzeville – CS52627
31326 Castanet Tolosan cedex - France

Dernière mise à jour : Mai 2018

Menu Logo Principal

Datapartage

Aide à la saisie d'un PGD Inra

Informations complémentaires pour les éléments types d'un plan de gestion de données.

Informations concernant le plan de gestion

Informations sur le projet de recherche

Pour les projets européens on pourra se reporter aux informations telles qu'elles apparaissent dans Cordis    

Droits de propriété intellectuelle

  • Qui détiendra les droits sur les données et les autres informations créées lors du projet ? 
  • Du matériel protégé par des droits spécifiques sera-t-il utilisé au cours du projet ? Dans ce cas, qui s'occupe des formalités à accomplir, obtient les autorisations d’utilisation et de diffusion éventuelle …
    Faire attention quand un partenaire privé amène des données dans le projet. Les droits sur les données et le matériel sont précisés dans l'accord de consortium quand il existe, en relation avec les services juridiques des partenaires du projet.  La négociation des termes de l'accord en amont du projet et du plan de gestion est essentielle car elle conditionne en partie les modalités de partage et de diffusion ultérieure des données et du matériel. S'il n'y a pas d'accord de consortium, préciser les droits dans ce document et prévoir une réunion sur le sujet avec tous les partenaires. Se référer au guide d'analyse du cadre juridique en France.
    Attention aux droits spécifiques attachés à certains matériels (exemple de l'accès au partage des avantages, etc.) et aux formalités spécifiques (exemple du CODECOH pour les échantillons humains). Un Accord de transfert de matériel (Material Transfer Agreement) a t’il été prévu ?
    Même dans le cas où les données ne sont pas protégées par un droit (droit d’auteur, droit sui generis du producteur de base de données), il est recommandé de les diffuser accompagnées d’un contrat de licence : voir Choisir une licence.
    Se reporter à la rubrique Aspects éthiques, juridiques et propriété intellectuelle.

Confidentialité

  • Identification des jeux de données confidentielles
    Répertorier ici les jeux de données susceptibles d'échapper au principe de diffusion : données scientifiques protégées ou à risques (sécurité état, sécurité des population, etc), données personnelles et données de santé, données liées à l'intelligence économique (secret industriel et commercial), données soumises au secret statistique, etc.
    Se référer au guide d'analyse du cadre juridique en France
  • Quelles sont les mesures prises et les normes auxquelles il est nécessaire de se conformer pour garantir cette confidentialité ?
    Les règles de confidentialité doivent être écrites et diffusées auprès des utilisateurs.
    Une charte peut éventuellement être imposée engageant l’utilisateur à respecter ces règles. Voir la charte de déontologie INRA.
  • Le cas échéant, comment la confidentialité de données fournies par des personnes sera garantie lorsque les données seront partagées ou rendues disponibles pour une analyse de second niveau ?
    Exemple : Anonymisation, pseudonymisation, signature d'un accord de confidentialité, etc.
    Voir NGUYEN, B. (2015). Techniques d’anonymisation. Statistique et Société, 2(4),

Accès et partage des données à l'issue du projet

  • Comment les données seront-elles partagées ?
    Les données peuvent être déposées un entrepôt thématique ou institutionnel. Un espace Inra sur Zenodo peut accueillir les jeux de données Inra.
    Si les données sont mises à disposition des utilisateurs via un site web dédié créé et maintenu par l’équipe de recherche il est recommandé de prévoir de stocker les données dans un entrepôt de confiance à l'issue du projet.
    Si les données ne sont pas partagées ou préservées, indiquer comment les résultats pourraient être validés.
    Le choix d'entrepôt est abordé dans la section "Archivage et conservation des données à long terme". 
  • Avec qui ? sous quelle licence ?
    Procédure d’accès : ouverture à tous ou à un groupe spécifique, type de contrôle.
    Voir : Choisir une licence.
  • A partir de quand ?
    A partir de quand les données seront-elles accessibles publiquement ? Si une période d'exclusivité d'accès aux données réservée au producteur est nécessaire (par exemple pour la valorisation scientifique des données) indiquer sa durée.
  • Pendant combien de temps ?
    Notion d’embargo : conservation avec dissémination différée. Le producteur des données dépose ses données dans un entrepôt public mais celles-ci ne seront accessibles qu’après une période définie.
  • Les données seront-elles identifiées par un identifiant pérenne (DOI ou autre) ?
    Si l'Inra fait se charge de la demande de DOI, vous pouvez utiliser le service d'attribution de DOI de l'Inra.              

Description et organisation des données

  • Quels méthodes et outils sont utilisés pour acquérir et traiter les données ? Précisez les différents formats dans lesquels les données seront disponibles aux différentes phases de la recherche.
    Privilégier (ou faire des conversions vers) des formats non propriétaires et pérennes. Voir Choisir des formats de fichier
  • Documentation associée aux données
    La documentation accompagnant les données apporte aux utilisateurs les informations nécessaires à un bon usage et une bonne interprétation des données. A minima, un fichier de type “lisez-moi” peut être rédigé pour rassembler les informations de base sur les données (nom de la source, format du fichier, identifiant, description du contenu…).
  • Quels types de métadonnées seront produits pour accompagner les données ? Quels standards ou taxonomies seront utilisés pour décrire les données ?
    Les métadonnées décrivent les données brutes comme les données délivrables. Elles permettent de comprendre les données, d’en connaître l’origine. Des métadonnées de qualité sont essentielles pour faciliter l’utilisation des données. Elles sont souvent la seule forme de communication entre les étapes de production des données et d’analyse secondaire. Elles doivent donc être compréhensibles et fournir toutes les informations utiles à l’analyse et à la réutilisation des données.
    Utiliser des standards de métadonnées :
    - Disciplinary Metadata standards (Digital Curation Centre)
    - View the standards (RDA Metadata Standards Directory Working Group)
  • Comment les métadonnées seront elles produites ?
    Il existe des outils pour produire ces métadonnées :
    - List of Metadata Tools (Digital Curation Centre)
    - View the tools (RDA Metadata Standards Directory Working Group)
  • Comment les fichiers de données sont-ils gérés et organisés au cours du projet : contrôle des versions, conventions de nommage des fichiers, organisation des fichiers…  
    Séparer les données brutes des données traitées, des délivrables et des programmes de traitement.
    Définir des règles d’organisation et de nommage des fichiers de données. En fournir éventuellement une représentation graphique.
    Ne pas modifier les données brutes : toute modification doit entraîner un changement de nom des fichiers (voir site OpenScience).

Stockage et sauvegarde des données au cours du projet

  • Stockage : Quels seront les supports utilisés pour les données au cours du projet ?
    Exemples : Terminal mobile de saisie (tablette, smartphone …); capteur (sonde, automate …); ordinateur (portable, fixe) ; clé USB ; papier ; espace de stockage sur serveur ; cloud …    
  • Stockage : Quels seront les types de flux empruntés par les données au cours du projet ? 
    Exemples : Transfert par déchargement de données (ex : branchement terminal mobile sur PC) ; flux réseau applicatif (interconnexion d'applications) ; flux réseau manuel (mail, sftp, https ...) ; courrier postal (papier, clé USB) ... 
    Fournir éventuellement un schéma fonctionnel du système d'information          
  • Stockage : Quelle est la volumétrie prévisionnelle ?
    En mesure de stockage. Exemple [n] Megaoctets. Elle pourra être réévaluée au cours du projet.
  • Stockage : Où sont hébergées physiquement les données, sur quel type d’hébergement ?
    Sur un PC, un serveur dans un bureau, dans une salle machine, dans un datacenter, dans une offre de service type cloud.     
  • Stockage : Où sont localisées géographiquement les données ?
    En France, dans l'UE, hors UE, ne sait pas (cloud sans précision de stockage géographique) …    
  • Sécurité : L'entité hébergeant physiquement les données a-t-elle une politique de sécurité pour son système d'information ?
    Le Politique Sécurité des Systèmes d’Information (PSSI) est un ensemble de règles de sécurité faisant référence pour l'entité considérée.         
  • Sécurité - Confidentialité : les données feront-elles l’objet d’échange ou de partage avec de tiers acteurs ?
    Exemple : Les données collectées seront partagées avec le Groupe de recherche […] de l’Université X… en charge de la thématique Y.
    Confidentialité : propriété selon laquelle l’information n’est pas rendue disponible ni divulguée à des personnes, des entités ou des processus non autorisés (ISO 27000).
    Voir aussi "Renseignements confidentiels" sur le glossaire Research Data Canada (RDC).
  • Sécurité - Confidentialité : comment sont déterminés les droits d'accès aux données pendant les recherches ?
    Exemples : Politique de contrôle d'accès ; convention entre partenaires établie ; processus formalisé ; demande d'autorisation d'accès ponctuelle ...
    Gestion des accès : Il convient que les propriétaires des actifs déterminent des règles de contrôle d’accès, des droits d’accès et des restrictions d’accès appropriés aux fonctions spécifiques de l’utilisateur des actifs. Les contrôles d’accès sont à la fois logiques et physiques (ISO 27002).
  • Sécurité - Confidentialité : De quelle manière l’ensemble des chercheurs partenaires du projet auront-ils accès aux données pendant la recherche ?
    Exemples : Accès libre; déclaration d'identification ; mot de passe ; certificat ; clé privée …
    Méthode d'identification, d'authentification.
  • Sécurité - Intégrité - Traçabilité : Quelles sont les mesures de protection mises en œuvre pour suivre la production et l'analyse des données au cours du projet ?
    Cahiers de laboratoire, protocoles de recherche, registres de consignation, horodatage des données et résultats, authentification personnelle sur les outils, etc.
    Intégrité : propriété d’exactitude et de complétude (ISO 27000). Les données doivent être celles que l'on attend, et ne doivent pas être altérées de façon fortuite, illicite ou malveillante. En clair, les éléments considérés doivent être exacts et complets. (Wikipédia juin 2016)

Archivage et conservation des données après la fin du projet

  • Quelles sont les données à conserver sur le moyen ou le long terme et quelles sont les données à détruire ?
    Exemples : Toutes les données élaborées et dérivées sont conservées à long terme ainsi que les données brutes utiles (à une ré-exploitation ultérieure) : exemple: pour les données de phénotypages, on conserve les données brutes et un sous ensemble de données élaborées répondant à une question scientifique (exemple: analyse d'association).
    Des données sont à conserver sur le moyen ou long terme du fait de leur intérêt scientifique, juridique ou historique. Celles qui n'en ont pas peuvent être détruites.
    Prendre en considération les données qui pourraient être réutilisées pour valider les résultats de recherche, conduire de nouvelles études et à des fins d'enseignement, celles qui ne sont pas reproductibles, ont un coût de production élevé...
    Tenir compte des contraintes économiques et des efforts à fournir (par exemple changements de formats) pour conserver ces données à long terme.
    "L’archivage pérenne a pour but de permettre la conservation à long terme de l’information numérique, et en particulier de s’affranchir de l’obsolescence des supports physiques et de leurs défauts, ainsi que de l’évolution constante des formats et standards logiciels. Il permet de garantir la restitution dans le temps de tout document à des fins de diffusion. C’est un élément essentiel de toute politique de dématérialisation et de numérisation des informations." (C.I.N.E.S. Centre Informatique National de l’Enseignement Supérieur).
    A l'Inra, vous pouvez contacter l'archiviste pour un avis expert.
  • Sur quelle plateforme d'archivage pérenne seront archivées les données à conserver sur le long terme ? Sinon, quelles procédures seront mises en place pour la conservation à long terme ?
    Il s'agit ici de plateformes d'archivage pérennes destinées à pérenniser les données, comme le C.I.N.E.S. Les entrepôts de données ne possèdent, à quelques exceptions près, pas cette possibilité.
    Le dépôt des données dans un entrepôt peut se faire quand l'article est accepté pour publication, ou au moment de la publication, ou [x] mois après la collecte des données... Dans tous les cas dans un délai raisonnable et avant la fin de la période d'embargo éventuel sur les données.
    - Choisir un entrepôt
    - Annuaire d'entrepôts
  • Quelle est la durée de conservation des données ?
    Cette durée est variable et peut aller de quelques années à l'éternité. Certaines données sont à conserver quelques années après la fin du projet puis peuvent être détruites d'autres sont à conserver pour des dizaines d'années.        
  • Qui sera responsable de la conservation à long terme ? nommer un contact individuel
    Le coordinateur du projet est responsable de la gestion des données durant le projet et de leur archivage à la fin de celui-ci.
    Le directeur de l'unité ayant coordonné le projet peut être responsable sur le long terme.
  • Quelles garanties de financements couvriront les coûts associés à la conservation à long terme ?
    Des éléments pour estimer le coût de la gestion des données sont proposés par les sites