Consortium Sources Médiévales et FAIR

Cet espace est dédié aux activités du consortium COSME² dans le cadre de la FAIRisation des données de ses différents corpus.

COSME² {FAIR} Vade-mecum

un aide-mémoire avec tous les liens outils

Consortium Sources Médiévales: de COSME à COSME²

COSME est un “Consortium Sources Médiévales” rattaché à la TGIR Huma-Num du CNRS et dédié aux approches numériques multiples des sources du Moyen-Âge. Le consortium COSME est né en 2013 pour un programme quadriennal et COSME² prend la suite en 2017. Le positionnement de COSME² est résolument pluridisciplinaire et se distingue en cela des autres consortiums. Il bénéficie également un soutien et une reconnaissance internationale forte (Belgique, Luxembourg, Italie, Allemagne, Autriche, Pologne). L’objectif du consortium est de rassembler les chercheurs autour de leurs sources, de structurer la communauté en lui proposant des cadres, standards et réflexions autour des humanités numériques et de favoriser la production/mise en ligne de corpus numériques.

COSME² s’adresse alors à une communauté scientifique très large, que réunit une pratique : celle de la recherche sur le passé médiéval par le biais des sources les plus diverses. Ces chercheuses et chercheurs – historien.ne.s, philologues, historien.ne.s de l’art…– ont pour habitude de réunir des corpus de sources, découvertes, analysées, transcrites et constituées en dossiers inédits ou édités. Ces sources, réunies en corpus, constituent le matériau principal de COSME comme de COSME².

Si le matériau constitue les corpus de sources médiévales, le cœur du consortium se situe dans sa mise en œuvre numérique et notamment dans l’interopérabilité des données. Au-delà d’un recensement de toutes les ressources numériques disponibles pour les études médiévales, COSME² a développé tout un savoir-faire commun autour des référentiels, afin de faciliter la mise en communication des corpus en ligne ou destinés à être en ligne. La promotion de la formation aux outils d’analyse des données extraites des corpus est un autre axe fort de COSME².

COSME² et FAIR

En 2016 l’exposé des motifs de la loi pour une République numérique fit un lourd constat: “près de 80% des données [de la recherche] générées au cours des vingt dernières années auraient été perdues, faute de politiques de sauvegarde coordonnées”. Pour pallier ces manques, plusieurs initiatives ont été mises en place, notamment l’introduction progressive d’un “Plan de Gestion de Données” et des principes FAIR. C’est tout particulièrement le respect de ces derniers qui s’efforce de rendre les données scientifiques plus accessibles et plus compréhensibles et leur sauvegarde et réutilisation plus pérennes. L’abréviation “FAIR” elle-même en témoigne: Findable (= Facile à trouver), Accessible, Interoperable (= Interopérable), Reusable (= Réutilisable).

C’est dans cette perspective de la meilleure gouvernance de la production scientifique que, depuis 2021, le consortium COSME² se livra pendant deux ans au travail de la “FAIRisation” des données de ses différents corpus. Lors de sa première phase (début 2021) il s’agissait aussi bien d’évaluer les données des corpus existants que d’examiner au plus près les différentes possibilités de l’application des principes FAIR aux données issues des sources médiévales. Le résultat de ces observations a permis de mettre en place un livre blanc: “FAIR: guide des bonnes pratiques”.

Cette première étude des recommandations FAIR a permis d’envisager deux types majeurs d’écosystèmes. Si le premier type s’appuie sur un dépôt de données institutionnel, le deuxième type d’écosystème, quant à lui, s’articule principalement autour d’une infrastructure personnelle (voir “Écosystème FAIR”). Il a été conclu que dans une grande partie des cas, l’écosystème qui s’appuie sur l’utilisation de dépôt de données est le moyen le plus simple et le plus rapide pour satisfaire les principes FAIR.

La poursuite des opérations de la FAIRisation se déroule durant les années 2021-2022 autour de trois volets importants: 1) Vérification des données; 2) Préparation des métadonnées; 3) Mise des données dans un dépôt. (Pour plus de détails sur chaque volet, voir “Étapes de la FAIRisation”). Chaque étape vise à répondre aux différents principes FAIR et la documentation détaillée accompagne, quand cela est nécessaire, la FAIRisation de chaque corpus (voir le répertoire “corpus” sur la plateforme GitHub). Tout au long de ces opérations, plusieurs modèles et exemples de la gestion des données numériques en sciences humaines et sociales ont émergé. Ils sont également proposés pour bénéficier au plus grand nombre de membres de la communauté scientifique internationale (voir les répertoires “FAIR-examples” et “Utilities” sur la plateforme GitHub).