Le 2ème Plan national pour la Science Ouverte (PNSO 2021-2024) vise à généraliser les pratiques de science ouverte, à partager et à ouvrir les données de la recherche et à promouvoir les autres produits de la recherche tels que les codes sources et les workflows. Les enjeux de partage et de réutilisation concernent à la fois les scientifiques producteurs et (ré)utilisateurs des données, mais aussi le personnel support, particulièrement les personnes en charge du data stewardship. Pour contribuer à ces objectifs, plus particulièrement à la structuration, au partage et à l'ouverture les données de la recherche et aussi à la transformation des pratiques pour faire de la Science Ouverte le principe par défaut, nous proposons la plateforme OpenCommon offrant un accès unifié pour une communauté de recherche intersciences afin de faciliter l’intermédiation à l’écosystème numérique balkanisé de la Science Ouverte. En effet, dans la multitude des plateformes, des services internet et des protocoles liés aux ressources numériques de la recherche, dans la multitude des formats de métadonnées descriptives des données et des formats de données eux-même, l’utilisateur final de données est pour le moins un peu perplexe d’autant si il doit croiser des données de natures et de disciplines différentes. Nous nous sommes particulièrement intéressés aux scénarios de recherche, de fairisation et de dépôt de données. Ces scénarios s’appuient sur l’identification et l’intégration de services et de vocabulaires d’intérêt. Ces services peuvent être ceux de référentiels, d'entrepôts ou de portails de données par exemple. Les vocabulaires FAIR sont utilisés pour la description de la gestion des données et des domaines scientifiques des utilisateurs. Un outil d’aide à la description des productions d'une communauté de données dans le respect des principes FAIR est proposé. La plateforme générique OpenCommon offre la possibilité de créer des communautés de données dans lesquelles des producteurs et des utilisateurs de données collaborent avec les personnels dédiés au support, afin de faciliter l’accès et la production de catalogues de données dans un contexte disciplinaire, multi ou interdisciplinaire ou encore intersciences quelle que soit la nature des données pour remédier aux silos de données disciplinaires et techniques. La plateforme gère les métadonnées descriptives des communautés de données. Les données elles-même sont hébergées par des entrepôts partenaires. OpenCommon supporte l’utilisateur pour faciliter une saisie unique quelque soit la diffusion de ces métadonnées. Nous présentons la plateforme et ses usages. Le coeur de la plateforme reprend les standards de catalogage des données ouvertes comme le vocabulaire DCAT (Data CATalog vocabulary) et ses profils pour les données scientifiques européennes. Elle se base sur les technologies du web, les recommandations et les standards du W3C et notamment ceux du web des données avec la mise en place d’une base de données graphe SPARQL. L’aide à l’utilisateur et l’intégration des principes FAIR se font notamment par l’adoption des vocabulaires contrôlés. Les communautés de données de la plateforme permettent la mise en oeuvre de parcours utilisateurs pour la production collaborative des catalogues de données à l’échelle d’une équipe, d’une unité ou d’un organisme. Ces travaux en cours capitalisent les retours d’expérience de projets comme l’ANR Semantic4FAIR (2019-2022) sur la sémantisation des données de MétéoFRANCE ou encore comme ENVIA sur l’utilisation de l’IA pour l’analyse des données d’environnement. Les aspects scientifiques et techniques de la valorisation des données scientifiques interdisciplinaires ont été étudiés lors du projet DataNoos (chantier fondation STAE 2018-2022 puis plateforme MSHS-T 2022-2024) avec le développement d’un premier prototype de recherche. Lors de l’ANR SO-DRIIHM (2019-2024), nous avons continué les développements pour faire évoluer ce prototype afin qu’il devienne la passerelle Science Ouverte du labex DRIIHM, fédération de 13 Observatoires internationaux Hommes-Milieux (OHM). Les besoins de la communauté scientifique du labex DRIIHM ont été étudiés lors d’un processus de co-design. Cette communauté, typiquement intersciences, est impliquée dans l’étude des impacts de l’humain sur l’environnement. Dans le domaine de l’écologie et de l’environnement, les principaux entrepôts cibles sont Data.Indores de l’INEE, le PNDB, le GBIF ou encore Data Terra et la plateforme EasyData du BRGM. Dans le domaine des sciences humaines et sociales, l’entrepôt Nakala (Huma-num) a été intégré. Les développements se poursuivent avec le projet France relance SO-DRIIHM-FR (2022-2024). Cette plateforme est devenu un projet libre et est ouverte à de nouvelles contributions et contextes d'utilisation. Nous vous proposons notre retour d’expérience sur le développement de la plateforme OpenCommon à partir de l’écosystème numérique de la Science Ouverte comme les référentiels (DOI, ORCID, ROR, IDref, IDhal), les services et les API des e-infrastructures, de dataverse, de Recherche Data Gouv, ou encore des services de l’union européen tels que data.europa, le portail officiel des données ouvertes européennes. Les vocabulaires FAIR sont au coeur de la plateforme pour l'enrichissement sémantique, soit pour proposer une urbanisation basée sur une conceptualisation commune de la Science Ouverte comme le Thésaurus de la Science Ouverte (TSO) de l’INIST ou comme représentations des connaissances des domaines scientifiques pour l'aide à la saisie et à la recherche. Un positionnement par rapport à des communs comme le cloud européen de la Science Ouverte (EOSC) et une opérationnalisation de la fairisation des données d'une communauté sont proposés pour faciliter leurs réutilisations à l'heure où l'Intelligence Artificielle est en passe de détrôner le HPC!