Introduction

Ce numéro porte sur de nouvelles formes éditoriales en lien avec les données de la recherche. Il vise à présenter plusieurs initiatives, et à ouvrir une discussion critique.

Les Sciences Humaines et Sociales (SHS) sont aujourd’hui traversées par deux transformations majeures et distinctes. Premièrement, la numérisation croissante des pratiques de recherche qui modifie les méthodes de collecte, de traitement et d’analyse. De nombreux outils ont émergé, du traitement automatique de la langue à la constitution d’archives numériques. Les pratiques de recherche en ont été transformées, la généralisation des outils liés à l’intelligence artificielle représentant aujourd’hui un changement d’une échelle encore probablement supérieure. Deuxièmement, le mouvement de la science ouverte, qui transforme les modalités de diffusion, de documentation et de réutilisation des productions scientifiques. En France, les deux Plans nationaux pour la science ouverte (2018–2021 et 2021–2024) ont établi un cadre réglementaire et stratégique, imposant notamment la diffusion en accès ouvert des données issues de financements publics. Ces plans s’appuient sur les principes FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) : ils visent à garantir des données facilement localisables, accessibles sans restriction - sauf celles nécessaires à la protection des personnes et des secrets -, interopérables entre systèmes d’information, et réutilisables dans de nouveaux contextes de recherche ou en lien avec d’autres jeux de données. Pour répondre à ces exigences, des entrepôts de données ont été créés ou renforcés et les dépôts institutionnels se sont multipliés, offrant aux chercheur·es des infrastructures pour la conservation, l’archivage et le partage de leurs productions scientifiques.

Ce double mouvement s'est accompagné de la structuration progressive d'un écosystème d'appui à la gestion et au partage des données, qui repose sur des infrastructures nationales (les Très Grandes Infrastructures de Recherche (IR) Progedo et HumaNum), des centres et entrepôts de données, des ateliers de la donnée, des plateformes universitaires de données, des Maisons des sciences sociales et des humanités, de nombreux réseaux professionnels mobilisant ingénieur·es, bibliothécaires, documentalistes et archivistes. 

Ces deux dynamiques convergent autour d'un même objet : les données de recherche, devenues à la fois ressources scientifiques, objets éditoriaux et supports de nouvelles formes de publication. Dans ce contexte, des chercheur·es et professionnel·les de la donnée (ingénieur·es, bibliothécaires, archivistes) mènent une réflexion sur la publicisation et la valorisation des dépôts de données, ainsi que sur le travail de curation, de documentation et de présentation des données. Une démarche qui inclut une discussion critique des enjeux méthodologiques liés à ces pratiques.

L’un des constats partagés largement est celui d’une offre éditoriale dédiée à ces objets qui reste circonscrite, voire très circonscrite. Certes, il convient de citer des initiatives pionnières, comme Cybergeo en géographie ou le Journal of Data Mining and Digital Humanities. Il convient aussi d’évoquer des revues qui, couvrant généralement une ou deux disciplines scientifiques, proposent un cadrage méthodologique, telles que la BMS (Bulletin de Méthodologie Sociologique), ou des rubriques dédiées à la présentation de données et la discussion des méthodes. Par exemple, la revue Genèses, Sciences sociale et histoire compte une rubrique « savoir-faire » dans laquelle les articles évoquent divers aspects des enquêtes (négociation des terrains de recherche, stratégies d’exploitation de sources archivistiques, relations entre enquêteurs et enquêtés, etc.). Autre exemple, L’Année sociologique propose depuis peu une rubrique « Ressources pour la recherche » qui a pour objectif de présenter une méthode, une base de données ou toute autre sorte d’« outil » (théorique ou méthodologique) encore peu connu ou exploité. Mais ces supports éditoriaux se concentrent souvent sur des approches disciplinaires ou computationnelles, sans couvrir l’ensemble des besoins des SHS. Ainsi, dans le paysage éditorial français récent, aucune revue ne se consacrait pleinement à la publication de data papers, jusque récemment, un format spécifiquement conçu pour décrire et valoriser les jeux de données en tant qu’objets scientifiques autonomes.

Face à ce manque structurel, des dispositifs éditoriaux ont vu le jour ces dernières années, visant à valoriser les différentes étapes du cycle de vie des données. C’est à cette dynamique qu’est consacré ce numéro spécial de DEMC Journal. Il s’attache à mettre en lumière trois revues émergentes dans le paysage français des SHS, qui contribuent à combler ce vide et à renforcer la reconnaissance des données comme objets scientifiques à part entière.

Premièrement, Data&Corpus. Concept lancé en 2024 par l’Université de Lorraine avec le soutien de la MSH Lorraine, cette revue en ligne propose un espace éditorial dédié à la publication de data papers qui décrivent des jeux de données et non des résultats d’analyse. Son objectif est de valoriser les données comme des productions scientifiques à part entière Son premier numéro est paru en décembre 2025.

Deuxièmement, DEMC Journal. Créé en 2022, il est rattaché à Sciences Po sans que ce projet ne soit porté politiquement par cette institution. Il publie des data papers, des protocoles d’expérimentation, de présentations de nouvelles méthodes et des codes. DEMC Journal insiste sur son positionnement à côté des revues classiques : comme Data&Corpus, il exclut la discussion des résultats « déjà prise en charge par les revues traditionnelles ». DEMC Journal a fait paraître son premier numéro fin 2023.

Troisièmement, Programming historian en français. Programming historian a été fondé en 2008. Prenant d’abord la forme de tutoriels, Programming historian est devenu en 2012 une revue en libre accès. Ont ensuite été développées des extensions en espagnol (2017), français (2019), et portugais (2021). L’équipe de Programming historian vise à rendre accessibles les outils et méthodes computationnels pour la recherche et l’enseignement en histoire mais aussi plus largement sciences humaines et sociales, via des “leçons” pédagogiques. Ces leçons sont « des présentations didactiques » qui « permettent de s’initier et d’apprendre à utiliser un panel étendu d’outils et de méthodes computationnelles ». 

Ces trois supports éditoriaux Data & Corpus, DEMC Journal et Programming Historian, s’inscrivent dans une démarche commune de science ouverte, tout en développant des spécificités éditoriales et méthodologiques qui reflètent leurs engagements respectifs. Ils adoptent un modèle diamant, garantissant un accès gratuit pour les auteur·es comme pour les lecteur·ices. Leur approche transdisciplinaire est à souligner, avec toutefois des périmètres un peu différents. Programming Historian couvre un large spectre au sein des SHS, avec une forte présence en histoire, mais aussi en linguistique, sociologie, archéologie, etc. Son objectif est de dépasser les frontières disciplinaires pour toucher un public varié. Data&Corpus adopte une approche globale en SHS. Elle est donc attentive aux équilibres. DEMC Journal, quant à lui, se concentre davantage sur les sciences sociales, tout en restant ouvert à des contributions interdisciplinaires.

Outre un engagement fort et structurant quant au respect des principes FAIR et donc à une nécessaire description fine des jeux de données (métadonnées, méthodologies de collecte, traitements appliqués), ces trois revues insistent sur la transparence des processus éditoriaux et l’évaluation par les pairs. DEMC Journal a mis en place une procédure en simple aveugle. Du côté de Data&Corpus, chaque soumission bénéficie d’une double expertise : un·e chercheur·se de la discipline concernée et un·e professionnel·le des données. Programming Historian va plus loin avec une évaluation ouverte via GitHub, où les commentaires, révisions et contributions sont publiquement accessibles. Toutes les étapes du processus (traduction, évaluation, relecture) sont nommément créditées, valorisant ainsi le travail souvent invisible des contributeur·ices. Data&Corpus insiste ainsi sur l’objectif de « valoriser le travail souvent invisible de curation et de documentation qui transforme la donnée brute en objet scientifique citable, accessible et intelligible ». Enfin, elles participent à la diffusion d’une culture de la donnée, non seulement du point de vue de la documentation des données, mais aussi des réflexions éthiques. Les enjeux du consentement à la collecte et l’usage de données privées et de l’accès restreint (lorsque la diffusion ouverte n’est pas possible) sont au cœur des préoccupations. 

En définitive, ces trois revues, qui font face au défi de la pérennité des outils et des méthodes, incarnent une vision ambitieuse : faire des données et des méthodes des objets scientifiques pleinement reconnus, accessibles et pérennes, au service d’une recherche plus ouverte et collaborative.

Ce numéro vise non seulement à présenter ces trois initiatives différentes mais aussi à ouvrir une discussion critique. Ainsi, la présentation des trois revues est complétée par un entretien avec deux éditrices du Bulletin de méthodologie sociologique (BMS). Cette revue centrée sur les méthodes, inscrite dans le champ de la sociologie et la science politique et à bien des égards pionnière, se distingue des trois revues évoquées précédemment par son refus publier des data papers. Les éditrices du BMS évoquent notamment leurs réserves sur le dépôt et la mise à disposition des données qualitatives, la logique d’accréditation de la qualité des données, et le cantonnement des ingénieur·es à ce type de publication. Cet entretien permet ainsi de contribuer aux débats sur les data papers, et plus largement sur les enjeux pour les revues qui valorisent les méthodes et les données : l’inscription disciplinaire, la réflexivité dans les publications, le type de publications et l’internationalisation.