Gérer des communautés de création : Ubisoft Montréal et les jeux vidéo
Bibliographic record
Abstract
Résumé La créativité constitue pour l’organisation une source de valeur ajoutée, de performance et de compétitivité. Cela dit, que peut faire l’organisation pour améliorer la créativité de son personnel? Quels mécanismes peut-elle mettre en place? Comment peut-elle garantir une innovation constante dans un environnement turbulent? Cet article présente un levier de la créativité de plus en plus fréquemment employé par les organisations : les communautés de création. Celles-ci consistent en des regroupements informels de personnes partageant un domaine de spécialisation et une passion pour un projet collectif. Elles visent à promouvoir les échanges de connaissances afin de favoriser l’émergence d’une intelligence collective et l’élaboration de nouveaux contenus et, conséquemment, de stimuler l’innovation. Après avoir présenté une synthèse de la documentation sur les communautés de création, cet article explique comment Ubisoft, une société œuvrant dans le domaine des jeux vidéo, gère ses communautés de création, à l’interne de même qu’à l’externe. Pour terminer, l’article décrit les conditions de succès permettant d’optimiser l’efficacité des communautés de création.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".