L'histoire de la recherche scientifique reflète un fonctionnement et une organisation des chercheurs en communautés épistémiques partageant la connaissance, s'exposant à la revue des pairs (publications), reprenant les résultats des collègues pour les améliorer ou les contredire. Cette forme d'organisation est désormais accompagnée de la généralisation de nouvelles pratiques de recherche notamment pour le partage des données, la constitution de corpus de données massives et l'exploitation des big data constitués via de nouvelles méthodes d'analyse. Ces changements font débats dans certaines communautés et interpellent les institutions peu habituées à ces pratiques car elles interrogent directement leur rapport aux données et à leur valorisation. Développer de telles pratiques dans un établissement pose en effet des questions multiples et requiert une réponse cohérente; (i) sur le choix d'organisation et d'incitations au partage et au dépôt de données issus des projets de recherche, en vue de la réutilisation ex post de telles ressources scientifiques y compris par des tiers et donc interroge la volonté des acteurs et leur motivation (modèle push & pull), (ii) sur le développement en propre ou de façon collaborative d'une capacité d'analyse de telles données massives issues du monde de la recherche ou des mouvements d'open data institutionnels (données publiques), sur les investissements nécessaires dans ces compétences et sur les possibilités offertes par la science des données pour produire de nouvelles connaissances, donc sur les postures épistémiques face à un changement de paradigme fort (induction et recherche exploratoire versus recherche hypothético -déductive) , (iii) sur la finalité de la mise à disposition des données et de leur analyse, les nouveaux bénéfices sociétaux permis par certaines applications afin de résoudre des problèmes complexes dans les domaines de l'environnement , de la santé, de l'agriculture ou de l'alimentation. A travers un cadrage de