Etat de l’art sur l’open access : analyse par GPT-4o d’un corpus de veille 2020-2025
1️⃣ Principes fondamentaux et définitions
L’Open Access (OA) désigne la mise à disposition gratuite des publications scientifiques et des données, avec possibilité de réutilisation.
Il est important de distinguer accès gratuit (lecture sans frais) et Open Access (lecture + réutilisation libre).
L’Open Access répond à une finalité démocratique : permettre à tous d’accéder aux savoirs financés sur fonds publics, renforcer la circulation des connaissances, et améliorer la transparence des institutions.
2️⃣ État des lieux en France et en Europe
En France, la loi pour une République numérique de 2016 impose l’ouverture des données de recherche financées à plus de 50% sur fonds publics.
Objectif affiché : 100% des publications françaises en Open Access d’ici 2030 (Vitari & Leclercq-Vandelannoitte, 2024).
Aujourd’hui, 67% des 160 000 publications scientifiques françaises sont en OA, avec des disparités :
Mathématiques : 80% en OA.
Sciences humaines et sociales : 52-60%.
En Europe, la Stratégie suisse vise également 100% d’accès libre.
3️⃣ Modèles économiques de l’Open Access
La prolifération des modèles de financement de l’OA est notable, avec des avantages et inconvénients : Modèle Avantages Inconvénients Transactionnel Publication rapide Coût payé par l’auteur, inégalités d’accès Groupé Partage des coûts entre institutions Complexité de mise en œuvre Coopératif Mutualisation des ressources Dépendance aux partenaires Parrainé Pas de frais pour l’auteur ou le lecteur Risques de contrôle éditorial Diamant Gratuité totale, financé collectivement Manque de stabilité, difficile à déployer à grande échelle
L’UNESCO promeut le modèle diamant via une consultation mondiale (2024).
4️⃣ Open Access et intelligence artificielle : une tension grandissante
La montée en puissance de l’IA générative entraîne une fermeture progressive du Web :
28% des 14 000 plus grands sites mondiaux bloquent désormais les crawlers d’IA, contre 2% auparavant.
Les auteurs et éditeurs craignent le pillage de leurs contenus par les IA sans rémunération.
Exemple : l’Université de Nantes a dû reculer sur l’obligation de dépôt OA après pression du SNE et de la SGDL, invoquant le respect du droit d’auteur et de la liberté académique.
5️⃣ Open Data et Open Access dans le domaine juridique
La France fait partie des pays les plus avancés en matière d’open data des décisions de justice, avec un calendrier progressif de diffusion des décisions :
Décisions des cours d’appel : 2025-2026.
Premiers degrés : 2027.
La loi République numérique impose l’ouverture des données publiques, y compris celles de la justice et de la recherche.
Cependant, des retards et des critiques subsistent :
Certains rapports et documents officiels disparaissent des sites (ex. AAI et commissions fusionnées).
Les métadonnées et formats interopérables restent un défi pour garantir la réutilisation.
Le CSPLA alerte sur le risque d’appropriation des travaux scientifiques par des plateformes d’IA financées par la publicité, sans rémunération des auteurs.
Licence restrictive = frein à l’innovation : utiliser une licence CC BY-NC empêche la réutilisation commerciale des contenus, ce qui peut freiner la diffusion scientifique (pas de republication dans des revues, livres, ou articles payants).
La question de la juste rémunération des auteurs et de la qualité scientifique des données utilisées par les IA reste en suspens.
7️⃣ Initiatives, outils et perspectives
Des avancées concrètes :
Accord Elsevier-HAL : Import automatique des métadonnées et des articles après embargo.
B!SON : Recommandeur de revues OA.
NotebookLM : Permet d’interroger des corpus OA et de générer des synthèses.
HALUR, OCdHAL, DUMAS : Outils pour enrichir HAL.
Le rôle des bibliothèques est stratégique : devenir des « architécaires » de l’Open Access, accompagner les chercheurs, et développer des services d’aide (recherche de revues, mise en conformité Plan S, etc.).
🎯 Enjeux clés à l’horizon 2030
Garantir l’ouverture effective et durable des publications tout en protégeant les droits des auteurs.
Trouver un équilibre entre libre accès, modèle économique viable et protection contre l’appropriation par les IA.
Accompagner les acteurs publics et privés dans une culture de la transparence et de la réutilisation responsable des données (cf. recommandations DINUM, CNIL).
Faire de l’Open Access un levier d’émancipation citoyenne, et non un mirage ou une illusion.
