Analyser

Après le traitement des données, la phase d’analyse est souvent le cœur de métier du scientifique, où les données vont être analysées, puis interprétées, pour produire ainsi des résultats scientifiques. Ces analyses sont multiples au laboratoire, elles peuvent, par exemple, être issues de la modélisation, des traitements statistiques, du machine learning, d’analyses spatiales, etc...

L’analyse des données peut être réalisée par les plateformes analytiques et techniques du LIENSs, et/ou les plateaux techniques. En interne, et à disposition des équipes de recherche, on retrouve :
 Une plateforme d’analyses élémentaires
 Une plateforme d’analyse Haute Résolution de Biomolécules
 Une plateforme de cytométrie en flux
 Une plateforme Drones aériens, marins et télédétection
 La plateforme de Spectrométrie Isotopique
 Le plateau technique Biologie Moléculaire
 Le plateau chimie - chimie marine
 Le plateau chromatographie
 Le plateau « écophysiologie »
 Le plateau de Géophysique marine
 Le plateau de Géophysique terrestre
 Le plateau Microbiologie, cultures et incubations
 Le plateau technique Microscopie
 Le plateau de radioécologie

D’autres méthodes/techniques d’analyses sont possibles :
 avec des méthodes /outils /logiciels métier (exemple : SONAL pour l’analyse de texte) et des langages de programmation (R, Python..) 
 avec l’utilisation de serveurs de calcul, des infrastructures logicielles, etc...

Cette étape d’analyse est la partie souvent décrite dans les publications scientifiques, mais elle doit s’accompagner d’une description fine des données produites (métadonnées, description des variables), des méthodes et protocoles utilisés, les difficultés éventuelles rencontrées, les incertitudes d’erreur, les codes/logiciels utilisés pour l’obtention des résultats scientifiques. Il est recommandé d’utiliser des outils libres pour assurer la reproductibilité de vos analyses, d’utiliser les notebooks, qui permettent d’associer à votre code, textes et images, pour une meilleure compréhension. Enfin, le Gitlab LRU vous permet de partager vos codes à votre convenance (membres, équipes, public).
Cette étape de documentation est incontournable pour la réplicabilité et reproductibilité de la recherche, mais aussi pour comprendre le contexte général du travail de recherche et des résultats.

Étape précédente (Traiter les données)
Étape suivante (Réutiliser/Valoriser les données)

publie le mercredi 1er octobre 2025