Dans tous les domaines, le progrès scientifique repose de plus en plus sur la capacité à exploiter des volumes de données toujours plus gigantesques. Alors que leur volume augmente, la gestion de ces données se complexifie. Un point clé est la gestion du cycle de vie des données, c'est à dire les diverses opérations qu'elles subissent entre leur création et leur disparition : transfert, archivage, réplication, suppression, etc. Ces opérations, autrefois simples, deviennent ingérables lorsque le volume des données augmente de manière importante, au vu de l'hétérogénéité des logiciels utilisés d'une part, et de la complexité des infrastructures mises en œuvre d'autre part.Nous présentons Active Data, un méta-modèle, une implémentation et un modèle de programmation qui permet de représenter formellement et graphiquement le cycle de vie de données présentes dans un assemblage de systèmes et d'infrastructures hétérogènes, en exposant naturellement la réplication, la distribution et les différents identifiants des données. Une fois connecté à des applications existantes, Active Data expose aux utilisateurs ou à des programmes l'état d'avancement des données dans leur cycle de vie, en cours d'exécution, tout en gardant leur trace lorsqu'elles passent d'un système à un autre.Le modèle de programmation Active Data permet d'exécuter du code à chaque étape du cycle de vie des données. Les programmes écrits avec Active Data ont à tout moment accès à l'état complet des données, à la fois dans tous les systèmes et dans toutes les infrastructures sur lesquels elles sont distribuées. Nous présentons des évaluations de performance et des exemples d'utilisation qui attestent de l'expressivité du modèle de programmation et de la qualité de l'implémentation. Enfin, nous décrivons l'implémentation d'un outil de Surveillance des données basé sur Active Data pour l'expérience Advanced Photon Source qui permet aux utilisateurs de suivre la progression de leurs données, d'automatiser la plupart des tâches manuelles, d'obtenir des notifications pertinente parmi une masse gigantesque d'événements, ainsi que de détecter et corriger de nombreuses erreurs sans intervention humaine.Ce travail propose des perspectives intéressantes, en particulier dans les domaines de la provenance des données et de l'open data, tout en facilitant la collaboration entre les scientifiques de communautés différentes.