Le rapport  propose un cadre structuré pour transformer le plan de gestion des données (PGD) en un outil opérationnel et stratégique. Il formule des recommandations concrètes à trois niveaux — projet, structure et institution — pour favoriser l’adoption des principes FAIR, optimiser la qualité scientifique et renforcer la collaboration, tout en intégrant les enjeux de valorisation et d’interopérabilité des données.

Plans de gestion des données : recommandations pour une gestion responsable et ouverte des données

Frédéric de LAMOTTE (INRAE) – Pilotage du collège des Données de la recherche
Véronique STOLL (Observatoire de Paris – PSL) – Pilotage du collège des Données de la recherche

Jean-François DUFAYARD (CIRAD et IFB) – Pilotage du groupe de travail
Christine HADROSSEK (CNRS – Direction des Données Ouvertes de la Recherche) – Pilotage du groupe de travail
Romain DAVID (ERINHA)
Céline HERNANDEZ (Université Paris Saclay)
Hélène JOUGUET (CNRS Huma-Num)
Émilie LERIGOLEUR (CNRS)

Décembre 2025

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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.

 

Sommaire

Introduction

Audience cible

Méthodologie

Recommandations pour l’élaboration de plans de gestion des données dans le cadre de projets de recherche

Recommandations pour l’élaboration de plans de gestion des données à l’échelle d’une structure ou d’une plateforme

Recommandations pour la gestion des données de recherche à l’échelle institutionnelle

Synthèse des recommandations

Synthèse des différents types de plans de gestion de données

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