Le plan de gestion des données (PGD) s'est imposé en quelques années comme un élément structurant du paysage de la recherche française et européenne.
Instrument central de la gestion responsable et ouverte des données, essentiel à la qualité et à la reproductibilité de la recherche, le PGD répond à une double ambition : garantir la rigueur scientifique tout en favorisant le partage des données selon les principes FAIR. Par ailleurs, les chercheurs financés par l’ANR ou par la Commission européenne s’engagent à fournir un PGD dans les 6 mois qui suivent le démarrage de leur projet.
Pour autant, l’appropriation effective du PGD par les communautés scientifiques demeure limitée. Des enquêtes récentes mettent en évidence une méconnaissance persistante du PGD, ainsi que l’existence de freins récurrents (manque de temps, charge de travail supplémentaire, inquiétudes liées à la réutilisation des données ou déficit de compétences dédiées…).
Ce décalage entre usages effectifs et politiques institutionnelles se traduit par une perception du PGD comme contrainte administrative plutôt que comme outil pour accompagner le processus de recherche scientifique. Il en résulte des pratiques hétérogènes, des modèles et outils fragmentés, ainsi que des coûts de production et de mise à jour difficiles à rationaliser. Il interroge plus largement la capacité du PGD à s’inscrire durablement dans les pratiques de recherche et à produire une réelle valeur ajoutée pour les équipes.
La problématique centrale devient alors la suivante : comment concevoir et déployer des PGD qui, tout en répondant aux principes FAIR et aux besoins de planification et de transparence dans la gestion des données, constituent des outils opérationnels, durables et utiles pour les équipes de recherche, contribuant à réduire la charge administrative, à améliorer la qualité des données et à renforcer l’interopérabilité au sein de l’écosystème de la recherche ?
Face à ces constats, l’évolution vers des PGD interopérables et machine actionable ouvre de nouvelles perspectives. En facilitant l’automatisation de certaines tâches, l’intégration aux systèmes d’information existants et la circulation des métadonnées, ces approches permettent d’envisager le PGD comme un véritable outil d’accompagnement à la gestion des données pour les chercheurs, et un outil d’aide décision, d’anticipation stratégique et d’optimisation des pratiques de recherche pour les institutions.
