TGIR Huma-Num Huma-Num est une très grande infrastructure (TGIR) visant à faciliter le tournant numérique de la recherche en sciences humaines et sociales. Pour remplir cette mission, la TGIR Huma-Num est bâtie sur deux piliers :
Des consortia, composés de projets et d’équipes de recherche financés par Huma-Num, qui partagent un intérêt pour des objets scientifiques ;

Un dispositif technologique unique, déployé à l’échelle nationale et fondé sur un vaste réseau de partenaires. Cette infrastructure offre une grande variété de plateformes et d’outils pour stocker (Huma-Num-Box), traiter (Boîte à outils partagée), partager (NAKALA) et lier (ISIDORE) les données de la recherche. Huma-Num porte la participation de la France dans deux infrastructures européennes de type ERIC (European Research Infrastructure Consortia) : DARIAH (Digital Research Infrastructure for the Arts and Humanities) et CLARIN (Common Language Resources and Technologies Infrastructure). Par ailleurs, Huma-Num est impliquée dans d’autres projets européens (H2020) et internationaux.

Progedo : les statistiques publiques, les grandes enquêtes scientifiques, les données de gestion ou les données de sondage représentent une source de connaissance essentielle pour les sciences sociales. Progédo a pour mission générale de produire et gérer des données quantitatives pour la recherche en SHS. C’est une infrastructure distribuée qui repose sur les Plateformes Universitaires de Données basées dans les MSH. Les données quantitatives doivent être produites de façon fiable et adaptée, les enquêtes doivent être régulièrement renouvelées et les fichiers sauvegardés et protégés dans des formats utilisables. Les données individuelles doivent être accessibles aux chercheurs dans des conditions de sécurité garantissant leur utilisation à des fins de recherche et dans le respect du droit. L’exploitation des données impose de réunir des compétences scientifiques et statistiques et de disposer d’une documentation détaillée sur la constitution de données. L’organisation et le traitement des données doivent favoriser les comparaisons entre les situations nationales. Les données doivent pouvoir être échangées, traduites et confrontées.