Le design thinking, levier d'innovation et de création de connaissances organisationnelles en contexte muséal : le cas de PRISME, laboratoire d'innovation numérique du Musée des beaux-arts de Montréal
Notice bibliographique
Résumé
Cette recherche vise à explorer les apports du design thinking dans sa capacité à catalyser la création de nouvelles connaissances organisationnelles pour le secteur des musées. Sont ainsi abordées et décrites les dynamiques sociales perceptibles au travers du processus collaboratif de conception mené dans les cellules d'innovation de PRISME afin de révéler la contribution des activités de design dans l'organisation et création de nouvelles connaissances. PRISME, le laboratoire d'innovation en médiation numérique du Musée des beaux-arts de Montréal voit le jour en 2019 avec le soutien du Plan Culturel Numérique du Québec. Sa mission consiste en la création de nouvelles connaissances en médiation muséale avec le numérique afin de stimuler l'innovation dans ce secteur. Pour atteindre ses objectifs, PRISME conduit une série d'activités diverses, parmi lesquelles on compte la création de projets d'innovation numérique menés par des équipes de travail multidisciplinaires, aussi appelées cellules d'innovation. Ces cellules d'innovation mobilisent des acteurs de l'écosystème bâti par le laboratoire, qui compte plus de 300 collaborateurs issus, dans leur majorité, du milieu muséal, du milieu de l'entrepreneuriat technologique et du milieu de la recherche. Au travers de ses deux premières années d'existence, le laboratoire a développé un processus caractéristique de gestion de projets en innovation numérique en s'inspirant de l'approche méthodologique dite design thinking. Ce processus est décrit et analysé dans ce mémoire. La recherche présente dans ce mémoire décrit et analyse cette approche, à travers une étude de cas menée au sein de deux cellules d'innovation du laboratoire PRISME. L'étude de cas repose sur de l'observation participante, de l'observation non participante réalisée lors d'un stage de recherche MITACS d'une durée de 06 mois, complétée par 7 entrevues semi-dirigées.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,031 |
| Communication savante | 0,015 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».