Bon nombre des problèmes majeurs auxquels la science et la société sont aujourd'hui confrontées sont intrinsèquement complexes. Ils concernent le fonctionnement de systèmes qui présentent un comportement émergent ou imprévisible à la suite d'interactions entre leurs composants. Du fonctionnement des villes ou du cerveau humain à la dynamique des maladies infectieuses, au changement climatique et aux voies vers la durabilité, la recherche de défis complexes nécessite presque invariablement une collaboration interdisciplinaire. Les outils de la révolution numérique et les techniques de l'intelligence artificielle ont créé des opportunités sans précédent pour maximiser les avantages d'une telle collaboration en intégrant des données pertinentes provenant de sources disciplinaires disparates.
« Le prochain siècle [le 21e] sera le siècle de la complexité. »
Stephen Hawking, s'exprimant en janvier 2000.
Pourtant, notre capacité à effectuer une telle analyse est actuellement limitée par les limites de notre capacité à accéder et à combiner des données hétérogènes au sein et entre les domaines. Les pratiques de données sous-optimales sont un facteur limitant majeur et coûteux pour la recherche : on estime que 80 % des dépenses de recherche sont utilisées pour préparer des données incohérentes à utiliser.
Aborder ces problèmes est crucial si nous voulons utiliser au mieux les quantités croissantes de données diverses pour comprendre les systèmes complexes qui sont au cœur des défis mondiaux. Les données doivent être richement décrites avec des métadonnées, bien documentées, transparentes et finalement compréhensibles par l'homme afin de faciliter l'extraction de sens de la complexité. Le catalyseur fondamental de la science axée sur les données est un écosystème de ressources qui permet aux données d'être FAIR (trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables) pour les humains et les machines. Cet écosystème doit inclure une gestion efficace et automatisée des données, ainsi que des terminologies et des spécifications de métadonnées efficaces. Il s'agit d'un effort décennal et son succès dépendra de la participation active et de l'engagement de toutes les disciplines, y compris les sciences sociales et humaines, et des scientifiques de toutes les régions du monde, y compris des pays dont les capacités en science des données peuvent être limitées.
Ce projet a commencé sous notre précédent Plan d'action 2019-2021.
Impact prévu
Aider les communautés scientifiques et de l'innovation à accélérer la compréhension scientifique grâce à un changement radical dans l'application de méthodologies interdisciplinaires à forte intensité de données et permettre ainsi à une science plus efficace et transparente de relever les défis mondiaux.
Jalons clés
✅ Les ISC Comité des données (CODATA) propose un programme décennal : Faire en sorte que les données fonctionnent pour les grands défis interdomaines – pour relever ces défis au cours de la période 2020-2030. Un lancement officiel est prévu lors de la Semaine internationale des données à Séoul, en Corée, en juin 2022.
Pour en savoir plus sur la Site Internet de CODATA.
Prochaines étapes
🟡 CODATA met actuellement en place les partenariats de financement de base, de capacité et d'activités pilotes afin d'entreprendre le programme décennal.
🟡 Dans le cadre de ce processus de construction de partenariats, CODATA invite à échanger avec un éventail d'institutions, de projets de recherche transversaux, d'organismes de normalisation et de groupes experts en interopérabilité des données.
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Officier scientifique
megha.sud@council.science