Outils de création
de métadonnées
Cliquez
Date de publication : 05/05/2026
Ce petit guide permet de comprendre quels sont les enjeux de la description des données.Il sert également à découvrir des outils qui aident à la création de métadonnées.
Pourquoi décrire ses données ?
Il est indispensable de décrire ses données à l’aide de métadonnées.En effet, les métadonnées permettent de :
Cliquez sur les cercles oranges
Structurer, organiser et gérer l’ensemble de ses données
Tracer leurs traitements
Définir leurs usages
Préparer le partage et l’interopérabilité
Les métadonnées, bien renseignées, contribuent à rendre ses données FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables).
Pour en savoir plus, consultez la ressource pédagogique DoRANum "Les principes FAIR".
+ d'infos
À quel moment décrire ses données ?
Pour bien gérer ses données, il est recommandé de les décrire au fur et à mesure de l’avancée de son projet de recherche. Ainsi les métadonnées seront déjà prêtes lorsqu’il faudra les renseigner au moment du dépôt dans un entrepôt par exemple.
+ d'infos
Quelle méthode utiliser pour décrire ses données ?
Il n’y a pas de méthode unique pour créer ses métadonnées.Les informations à renseigner dépendent du contexte dans lequel elles s’inscrivent, par exemple :
Cliquez sur les cercles
Pratiques de la discipline
Spécificités de l’objet décrit par les données
Caractéristiques techniques des données
Services de sauvegarde, partage et archivage
Degré de visibilité et de réutilisabilité
Obligations réglementaires
Standard de métadonnées
Pour renseigner ses métadonnées, il est conseillé d’utiliser un standard de métadonnées existant dans sa discipline.
Ceci permet d’avoir des métadonnées qui sont adaptées à la discipline et/ou aux types de données disciplinaires.
Un standard est un schéma qui a été adopté comme modèle par un ensemble d’utilisateurs : il est reconnu, normalisé et utilisé à grande échelle.
Standard de métadonnées : en résumé
C’est un formulaire adopté par une communautéqui indique : quelles métadonnées renseigner, dans quel ordre, comment remplir les champs de métadonnées, quels sont les champs qui sont facultatifs et ceux qui ne le sont pas.
Astuce
+ d'infos
Il est également recommandé d’enrichir ses métadonnées en utilisant des vocabulaires contrôlés disciplinaires (lexiques, thesaurus, ontologies…). Cela augmentera la capacité des données à être combinées avec d’autres données c’est-à-dire à être interopérables.
Quelles préconisations suivre pour décrire ses données ?
Cliquez sur les cercles oranges
Guide des bonnes pratiques
Associer un fichier de métadonnées à chaque fichier de données.
Préférer si possible un format tabulé (csv...) à un format texte (pdf...). Cela favorise l’exploitation automatique des données et leur dépôt dans des entrepôts.
Utiliser des normes, standards, vocabulaires contrôlés pour faciliter le partage et l’intégration de données au sein d’une communauté scientifique.
Privilégier la langue d’usage de sa communauté de recherche pour faciliter la publication de ses données.
Exemples d'outils pour créer ses métadonnées
Des outils peuvent aider à créer ses métadonnées. Certains sont génériques, d’autres spécifiques à un usage ou une discipline.Ils sont adaptés pour l’échange de données numériques.Il existe des catalogues permettant de trouver des outils adaptés aux besoins de chacun. Par exemple :
Research Data Alliance
Digital Curation Centre
CatOPIDoR
Exemples d’outils en ligne : Le générateur de métadonnées DataCite est un outil générique qui facilite la citation et la découverte des travaux de recherche.
Maggot (Metadata aggregation on data storage) permet de décrire les métadonnées de jeux de données produits au sein d’un collectif (unité de recherche, plateforme, projet multipartenaire, etc.). Pour en savoir plus sur la saisie des métadonnées dans cet outil, cliquez sur ce lienVous connaissez ou utilisez d’autres outils pour créer des métadonnées ? Faites-nous en part !
Plus de ressources sur DoRANum Des commentaires, des questions, des suggestions ?
Écrivez-nous ! contact@doranum.fr
Le saviez-vous ? Il existe des métadonnées qui se créent toutes seules ! En effet certaines métadonnées sont produites automatiquement par les appareils ou logiciels (données GPS, date, type d’appareil…) ; on parle alors de « métadonnées embarquées ». Les métadonnées ajoutées par l’auteur (mots-clés, nom du projet, licence…) sont appelées « métadonnées enrichies ».
Le saviez-vous ? Si aucun standard existant ne répond aux besoins de description, il est possible de créer son propre schéma de métadonnées, spécifique à son projet. Pour cela, il faut utiliser comme modèle un schéma existant et établir une table de correspondance (mapping) entre ses métadonnées et ce schéma de référence.
Le saviez-vous ? Quand les données disparaissent, les métadonnées restent ! En effet, les métadonnées qui accompagnent un jeu de données devraient toujours rester accessibles. Elles fournissent des informations utiles lorsque les données ne peuvent pas être partagées (embargo, accès restreint) ou lors du retrait des données (données obsolètes, etc.).
PP-Outils_de_creation_de_metadonnees
Formation-DoRANum
Created on March 31, 2026
Start designing with a free template
Discover more than 1500 professional designs like these:
View
Urban Illustrated Presentation
View
KPOP Presentation
View
Snow Presentation
View
Corporate Christmas Presentation
View
Historical Presentation
View
Scary Eighties Presentation
View
Memories Presentation
Explore all templates
Transcript
Outils de création
de métadonnées
Cliquez
Date de publication : 05/05/2026
Ce petit guide permet de comprendre quels sont les enjeux de la description des données.Il sert également à découvrir des outils qui aident à la création de métadonnées.
Pourquoi décrire ses données ?
Il est indispensable de décrire ses données à l’aide de métadonnées.En effet, les métadonnées permettent de :
Cliquez sur les cercles oranges
Structurer, organiser et gérer l’ensemble de ses données
Tracer leurs traitements
Définir leurs usages
Préparer le partage et l’interopérabilité
Les métadonnées, bien renseignées, contribuent à rendre ses données FAIR (Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables). Pour en savoir plus, consultez la ressource pédagogique DoRANum "Les principes FAIR".
+ d'infos
À quel moment décrire ses données ?
Pour bien gérer ses données, il est recommandé de les décrire au fur et à mesure de l’avancée de son projet de recherche. Ainsi les métadonnées seront déjà prêtes lorsqu’il faudra les renseigner au moment du dépôt dans un entrepôt par exemple.
+ d'infos
Quelle méthode utiliser pour décrire ses données ?
Il n’y a pas de méthode unique pour créer ses métadonnées.Les informations à renseigner dépendent du contexte dans lequel elles s’inscrivent, par exemple :
Cliquez sur les cercles
Pratiques de la discipline
Spécificités de l’objet décrit par les données
Caractéristiques techniques des données
Services de sauvegarde, partage et archivage
Degré de visibilité et de réutilisabilité
Obligations réglementaires
Standard de métadonnées
Pour renseigner ses métadonnées, il est conseillé d’utiliser un standard de métadonnées existant dans sa discipline.
Ceci permet d’avoir des métadonnées qui sont adaptées à la discipline et/ou aux types de données disciplinaires.
Un standard est un schéma qui a été adopté comme modèle par un ensemble d’utilisateurs : il est reconnu, normalisé et utilisé à grande échelle.
Standard de métadonnées : en résumé
C’est un formulaire adopté par une communautéqui indique : quelles métadonnées renseigner, dans quel ordre, comment remplir les champs de métadonnées, quels sont les champs qui sont facultatifs et ceux qui ne le sont pas.
Astuce
+ d'infos
Il est également recommandé d’enrichir ses métadonnées en utilisant des vocabulaires contrôlés disciplinaires (lexiques, thesaurus, ontologies…). Cela augmentera la capacité des données à être combinées avec d’autres données c’est-à-dire à être interopérables.
Quelles préconisations suivre pour décrire ses données ?
Cliquez sur les cercles oranges
Guide des bonnes pratiques
Associer un fichier de métadonnées à chaque fichier de données.
Préférer si possible un format tabulé (csv...) à un format texte (pdf...). Cela favorise l’exploitation automatique des données et leur dépôt dans des entrepôts.
Utiliser des normes, standards, vocabulaires contrôlés pour faciliter le partage et l’intégration de données au sein d’une communauté scientifique.
Privilégier la langue d’usage de sa communauté de recherche pour faciliter la publication de ses données.
Exemples d'outils pour créer ses métadonnées
Des outils peuvent aider à créer ses métadonnées. Certains sont génériques, d’autres spécifiques à un usage ou une discipline.Ils sont adaptés pour l’échange de données numériques.Il existe des catalogues permettant de trouver des outils adaptés aux besoins de chacun. Par exemple :
Research Data Alliance
Digital Curation Centre
CatOPIDoR
Exemples d’outils en ligne : Le générateur de métadonnées DataCite est un outil générique qui facilite la citation et la découverte des travaux de recherche. Maggot (Metadata aggregation on data storage) permet de décrire les métadonnées de jeux de données produits au sein d’un collectif (unité de recherche, plateforme, projet multipartenaire, etc.). Pour en savoir plus sur la saisie des métadonnées dans cet outil, cliquez sur ce lienVous connaissez ou utilisez d’autres outils pour créer des métadonnées ? Faites-nous en part !
Plus de ressources sur DoRANum Des commentaires, des questions, des suggestions ?
Écrivez-nous ! contact@doranum.fr
Le saviez-vous ? Il existe des métadonnées qui se créent toutes seules ! En effet certaines métadonnées sont produites automatiquement par les appareils ou logiciels (données GPS, date, type d’appareil…) ; on parle alors de « métadonnées embarquées ». Les métadonnées ajoutées par l’auteur (mots-clés, nom du projet, licence…) sont appelées « métadonnées enrichies ».
Le saviez-vous ? Si aucun standard existant ne répond aux besoins de description, il est possible de créer son propre schéma de métadonnées, spécifique à son projet. Pour cela, il faut utiliser comme modèle un schéma existant et établir une table de correspondance (mapping) entre ses métadonnées et ce schéma de référence.
Le saviez-vous ? Quand les données disparaissent, les métadonnées restent ! En effet, les métadonnées qui accompagnent un jeu de données devraient toujours rester accessibles. Elles fournissent des informations utiles lorsque les données ne peuvent pas être partagées (embargo, accès restreint) ou lors du retrait des données (données obsolètes, etc.).