Archiver ses données

S’il est tentant de vouloir conserver à long terme toutes les données collectées ou produites au cours d’une recherche, une sélection est souvent pertinente à la fin du projet. En effet, des données nettoyées, triées, documentées et structurées gagnent énormément en valeur car elles sont compréhensibles et peuvent être réutilisées par soi-même et par autrui.

Pourquoi archiver ses données et lesquelles ?

À l’UNIGE, la directive Intégrité dans la recherche scientifique indique que « le responsable de projet doit veiller à ce que les données de base soient conservées en sécurité pendant cinq ans au moins après le terme de la recherche » (Art. 2.6). Il est dès lors important d'archiver au moins une partie des données utilisées dans une recherche.

Pourquoi archiver ?	Exemples de données concerneées
Parce qu'un engagement a été pris, dans un formulaire de consentement notamment ;	Données récoltées auprès de participantes et de participants
Parce qu'elles permettent de vérifier et de prouver le résultat en cas de mise en cause ;	Les données brutes qui ont ensuite donné lieu à une publication; Les données traitées, nettoyées qui ont donné lieu à une publication.
Parce qu'elles documentent la paternité de la recherche;
Parce qu'elle peuvent être réutilisées dans un futur projet, que ce soit par vous-même ou d’autres chercheurs ou chercheuses ;	Les données à fort potentiel de réutilisation
Parce qu'elles peuvent être utiles à la communauté scientifique;	Les données à fort potentiel de réutilisation
Parce qu'elles ont une valeur (économique, historique, culturelle, patrimoniale, etc.) ;	Documents anciens, rares ou précieux
Parce qu'elles ne peuvent pas être reproduites ou répliquées, ou très difficilement.	Les données dont le caractère est unique; Les données très coûteuses et/ou difficiles à reproduire; Les données produites ou collectées grâce à une technologie rare et/ou coûteuse.

Pourquoi ne pas tout archiver?

La loi : certaines données sont soumises à des lois qui obligent à supprimer ou à anonymiser les données (notamment les données personnelles).
Le respect du consentement des participantes et des participants : si vous vous êtes engagée-e à supprimer les données récoltées auprès des participantes et des participants de votre projet, vous devez vous y tenir.
Le coût : La conservation des données nécessite l’utilisation d’espaces de stockage qui peuvent devenir coûteux, surtout lorsqu’un grand volume de données y est déposé.
L’impact écologique : les espaces de stockage, ou serveurs, consomment beaucoup d’énergie .
Le manque de clarté : il est inutile de conserver des jeux de données contenant des données incompréhensibles, incomplètes ou inutilisables. Celles-ci risquent de compliquer l’intelligibilité globale du jeu de données, et n’encouragent pas sa réutilisation.
La technologie : certaines données ne peuvent plus être lues, car le logiciel ou l’environnement nécessaire à la lecture de leur format n’est plus disponible.
La redondance : certaines données sont déjà disponibles ailleurs, il n’est donc pas nécessaire d’un conserver une copie supplémentaire.

Qui sélectionne les données à archiver ?

Il convient de respecter les exigences légales et éthiques, ainsi que les politiques des bailleurs de fonds qui s’appliquent au projet de recherche.

A l’UNIGE, la politique institutionnelle sur la gestion des données de recherche précise que « les chercheurs et chercheuses veillent à la bonne qualité de leurs données de recherche, à leur description complète, à leur identification, à leur préservation et à leur éventuelle diffusion » (art. 13).

⚠️Il revient donc aux chercheurs/euses de décider ce qu'il faut garder à court, moyen et/ou long terme et ce qui peut être éliminé.

Quand faire la sélection?

La réflexion concernant la sélection finale doit être menée dès le début du projet, grâce notamment à la rédaction d’un Data Management Plan (DMP).

Puis, il est important de se demander quelles données peuvent être supprimées et quelles données doivent être conservées à chaque étape de la recherche.

Une fois le projet achevé, une sélection finale doit être effectuée afin de déterminer les données qui doivent être archivées pour être préservées à long terme, et éventuellement partagées.

Comment archiver?

Quelques mesures peuvent être mises en place :

Il est recommandé que les données archivées répondent aux principes FAIR. Par exemple, les données sont archivées dans des formats ouverts, qui facilitent l’accès aux données sur le long terme, limitent les risques liés à l’obsolescence des logiciels et offrent généralement de meilleures garanties de pérennité.
Il est possible de n'archiver qu’un échantillonnage des données plutôt que l’ensemble du jeu de données.

En cas de doute, il peut être utile de reprendre le Data Management Plan élaboré au début du projet pour se souvenir des engagements pris concernant la conservation des données.

Où archiver?

Plusieurs solutions d’archivage sont offertes par l’UNIGE pour sauvegarder les données à long terme.

Combien de temps conserver les données ?

La directive Intégrité dans la recherche scientifique stipule que les données de base doivent être conservées en sécurité pendant cinq ans au moins après le terme de la recherche. Elle précise que le ou la responsable de projet doit s’assurer, au cas où il/elle quitterait l’Université, que les données continueront à être conservées de manière appropriée au sein de l’Université après son départ (Art. 2.6).

Le Fonds national suisse (FNS) recommande, lui, une durée minimale d’archivage de 10 ans pour les données de recherche des projets financés, avec des variations possibles selon les disciplines ou le type de données (FAQ, lettre o, « Archivage et conservation des données de recherche »).

⚠️Dans le cadre de la recherche scientifique, les chercheureuses qui traitent des données personnelles sont soumis à la LIPAD, dont l’article 41 précise que ces données doivent être détruites ou rendues anonymes dès que le but du traitement spécifique visé le permet.

Comment sélectionner les données?

Documenter la sélection

À chaque nettoyage, tri et sélection des données, il est nécessaire de conserver une trace des décisions prises. Elles font partie intégrante de la recherche, qui se doit d’être transparente, documentée, défendable et conforme.

Cette documentation peut être inscrite dans le carnet de laboratoire (électronique ou non), dans un fichier Readme ou dans un fichier de suivi de projet.

Dans le cas où seules les données brutes et les données nettoyées sont archivées, cette documentation permet de comprendre les choix de l’équipe de recherche.

Critères de sélection

L’arbre décisionnel et le tableau ci-dessous vous indiquent à quelles exigences vos données sont soumises, et proposent une série de questions permettant d’évaluer l’importance de vos données afin de déterminer lesquelles conserver.