FAIR est une initiative lancée par l'organisation Force 11 rassemblant des communautés d'académiques, bibliothécaires, archivistes, éditeurs et bailleurs de fonds de la recherche.
FAIR est une initiative lancée par l'organisation Force 11 rassemblant des communautés d'académiques, bibliothécaires, archivistes, éditeurs et bailleurs de fonds de la recherche.
L’objectif des principes FAIR est de favoriser la découverte, l’accès, l’interopérabilité et la réutilisation des données partagées. Chaque principe FAIR se décline en un ensemble de caractéristiques que doivent présenter les données et les métadonnées pour faciliter leur découverte et leur utilisation par les hommes mais aussi par les machines.
4 principes FAIR : Findable, Accessible, Interoperable, Reusable.
Les données ne peuvent pas toujours être OPEN, mais elles gagnent a minima à être FAIR.
Le principe Findable a pour objectif de faciliter la découverte des données par les humains et les systèmes informatiques et requiert une description et une indexation des données et des métadonnées (Tout ce qui sert à décrire et caractériser une donnée, comme son titre, le nom de ses auteurs, sa taille, son format ou la date de sa création).
Le principe Accessible encourage à stocker durablement les données et les métadonnées et à faciliter leur accès et/ou leur téléchargement, en spécifiant les conditions d’accès (accès ouvert ou restreint) et d’utilisation (licence).
Le principe Interoperable peut se décomposer en : téléchargeable, utilisable, intelligible, et combinable avec d'autres données, par des humains et des machines. Pour garantir cela, les (méta)données doivent respecter un schéma standard, commun et partagé pour garantir une harmonie. Ce principe préconise d'utiliser des standards comme par exemple les normes ISO, des réglementations pour structurer des informations géographiques, la retranscription de dates... et éviter les confusions entre les systèmes et la mauvaise interprétation des informations.
Ce principe Reusable met en avant les caractéristiques qui rendent les données réutilisables pour de futures recherches ou d’autres finalités (enseignement, innovation, reproduction/transparence de la science). Il vise en premier lieu à rendre tous les résultats vérifiables.