“Libre”, “open source”, “open data” : est-ce la même chose ? Décryptage de ces notions-clés pour les acteur·trices de la solidarité internationale

L'idée des logiciels libres est née d'un mouvement fondé par Richard Stallman, programmeur et militant du logiciel libre, connu comme étant à l'origine du projet GNU en 1983 et l’auteur de la licence GPL (General Public License). L’objectif du projet GNU était de créer tout un système d'exploitation entièrement libre en réaction à la pratique de l'époque, qui consistait à garder secret le code source des logiciels. Ce type de principe est à l'origine de Linux : famille de système d'exploitation libre.

Le logiciel libre repose sur l’idée de permettre la liberté aux utilisateur·trices dans l’utilisation, la modification du code source, ainsi que la redistribution du logiciel. Selon la Free Software Foundation (FSF) pour qu’un logiciel soit considéré comme “libre”, il doit respecter quatre règles :

1. “La liberté d'exécution du programme dans n'importe quel but
2. La liberté d'étude et de modification du programme
3. La liberté de redistribution du programme tel qu'il nous a été envoyé
4. La liberté de redistribuer les versions modifiées du programme”

Pour aller plus loin :

• Courte vidéo explicative sur les licences libres :  “Les licences libres : pourquoi et comment les utiliser” (Audrey Auriault).

La question des données ouvertes s’est posée dès la fin des années 90. L’expression “open data” est apparue la première fois en 1995 dans une publication scientifique du Nation Research Council américain intitulée“On the Full and Open Exchange of Scientific Data”. Il faudra attendre 2005 pour qu’un fondement juridique du “savoir ouvert” soit adopté avec l’Open Definition de l’Open Knowledge Foundation. Il s’agit d’une extension de l’open source aux connaissances.

Les open data, ou données ouvertes, sont des données auxquelles l’accès est totalement public et libre de droit, au même titre que l’exploitation et la réutilisation. Selon l’Open Knowledge Foundation, les critères essentiels de l’open data sont “la disponibilité et l’accès, la réutilisation et la distribution, et la participation universelle : 

• Disponibilité et accès : Les données doivent être pleinement accessibles, moyennant un coût de reproduction raisonnable. De préférence, elles se téléchargent sur Internet. La forme doit être confortable et modifiable.
• Réutilisation et redistribution : Les données doivent être fournies sous des conditions permettant la réutilisation et la redistribution, incluant le mélange avec d’autres jeux de données.
• Participation universelle : Tout le monde doit être en mesure d’utiliser, de réutiliser et de redistribuer les données. Il ne doit y avoir aucune discrimination concernant les fins d’utilisation, ou contre des personnes ou des groupes. Par exemple, des restrictions non commerciales qui empêchent l’utilisation commerciale, ou les restrictions d’usage à certains secteurs, ne sont pas compatibles avec l’open data.”

Ces trois critères sont l’essence de l’open data, car ils autorisent l’interopérabilité des données qui est la capacité de de travailler avec des différents jeux de données de sources différentes. Les open data sont légalement ouvertes, ce qui signifie que l’accès aux données est légal, au même titre que l’exploitation, le partage et la modification. Tout comme l’open source, des licences sont prévues à cet effet en autorisant et encadrant l’accès libre et la réutilisation des données ouvertes.

Pour aller plus loin :

• Les définitions clés de l’open data : “Open Data définition : qu’est-ce que c’est ? À quoi ça sert ?” (lebigdata.fr).
• Les avantages et inconvénients de l’open data pour le secteur : “The Pros and Cons of Open Data” (en anglais, MERL Center).
• Ouverture des données géographiques pour les ODD : “Open Mapping for the SDGs: A practical guide to launching and growing open mapping initiatives at the national and local levels” (en anglais, Global Partnership for Sustainable Development Data).
• État de l’art Open Data et secteur humanitaire : “The state of open humanitarian data: What data is available and missing across humanitarian crises” (en anglais, OCHA, HDX).

Exemple de bases de données ouvertes ou de plateformes donnant accès à des données ouvertes : OpenStreetMap, HDX, Natural Earth, World Bank Open Data, plateformes nationales comme Kenya Data Portal, Open Government Data Platform for India, Portal Brasileiro de Dados Abertos, Data Indonesia Dalam Satu Portal, etc.

Les données fermées restreignent l’accès à l’information de plusieurs façons possibles :

• Les données sont brevetées ou propriétaires.
• Les données sont restreintes à certains groupes ou qu’à certaines personnes au sein d’une organisation.
• Les données qui sont difficiles d’accès, comme les données uniquement disponibles sur du papier et qui n’ont pas été numérisées.

N.B : Si le modèle propriétaire/fermé est souvent opposé au modèle open, il est bon de noter qu’en réalité que ce soit pour les solutions logicielles ou pour les données, la typologie n’est pas forcément binaire mais ressemble plus à un spectre ou un continuum entre le propriétaire / fermé et l’open

Exemples de données fermées : les données de Google Maps ou Bing Maps, Esri Data, certains jeux de données des instituts nationaux statistiques ou géographiques comme l’USGS, l’IGN, Survey of India, l’lNSEED Togo, etc.