Réduire les silos d’information – Bilan d’expérience au Cirque du Soleil avec la gestion électronique des documents
Bibliographic record
Abstract
Les silos d’information peuvent être considérés comme un frein autant qu’un levier à l’accessibilité. Dans le cas du Cirque du Soleil, présenté ici par Marie-Claire Dufresne et Evelyne Gratton, le roulement de personnel ainsi que le manque de suivi et des habitudes de partage d’information ont causé la création de nombreux silos qui devinrent un problème de communication de l’information au sein de l’entreprise. Cet article expose la stratégie employée dans le développement d’un outil de gestion électronique des documents, projet mené par l’équipe de gestion documentaire, afin de répondre aux besoins en termes de partage d’information et de suivi des versions. Ce projet devait tenir compte du contexte particulier du Cirque du Soleil, de ses nombreux spectacles et utilisateurs situés sur plusieurs continents et du grand nombre de documents produits. Le déploiement s’est déroulé sur plusieurs mois et a exécuté un processus de consultation auprès des différents secteurs suivi de conception de prototypes. L’approche par unité sectorielle a été privilégiée afin que l’outil rencontre leurs besoins. Les auteures présentent, en guise d’exemple, le processus au sein des Ateliers de costumes. La gestion de l’information et l’implantation de solutions qui prennent en compte le contexte de sa création permettent d’éviter les silos tout en amenuisant leurs désavantages. La mise en place de telles solutions soutient la cohérence et la concertation au sein de l’entreprise, même dans un cas aussi particulier qu’est le Cirque du Soleil.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.003 |
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".