La table de mixage du GN est un outil permettant de penser la conception de GN. Depuis sa mise en ligne sur le site d’electro-GN, de nombreux organisateurs l’ont ainsi utilisée pour décrire leur propre jeu. Cela a permis de constituer une base de données riche, qu’il est possible d’exploiter pour essayer de décrire à quoi ressemble le GN en France.

Cet article est parfois technique, car j’utilise des méthodes statistiques que je présente sommairement. Ces méthodes ne sont cependant qu’un moyen de « faire parler » l’information, donc si l’aspect technique vous rebute, n’hésitez pas à aller directement aux résultats en sautant les parties 2-1 et 3-1. La conclusion résume aussi les principaux résultats de façon synthétique.

1- Les données utilisées

1-1 La table de mixage du GN

La table de mixage du GN est un outil créé par la Larpwriter Summer School pour décrire les GN à travers 11 curseurs (+ un 12e proposé par l’équipe d’electro-GN pour le GN français). Elle est disponible en version française sur le site d’electro-GN : https://www.electro-gn.com/table-de-mixage-du-gn

Les 12 curseurs sont les suivants :

Depuis la mise en ligne de la table de mixage sur le site d’electro-GN, et après le nettoyage de la base de données, une centaine de GN ont une table de mixage renseignée.

Tous les résultats présentés ici ne sont que le reflet des GN rentrés dans la table de mixage. L’échantillon des GN rentrés dans la table de mixage n’est sûrement pas représentatif de l’ensemble des GN en France : l’analyse peut tout à fait être incomplète si certains types de GN n’ont pas été rentrés, ou de façon insuffisante, dans la table de mixage.

Pour en savoir plus, vous trouverez la présentation de la table de mixage et des 12 curseurs dans cet article : www.electro-gn.com/248-latabledemixagedujeuderolegrandeurnature

1-2 Quelles informations peut-on tirer de cette base de données ?

Les 12 curseurs de la table de mixage ne sont pas indépendants, certains sont même très corrélés entre eux. On peut ainsi se demander dans quelle mesure on peut résumer ces 12 curseurs en un nombre plus réduit de facteurs. Par exemple la Représentation (abstraction / réalisme) et la Scénographie (illusion à 360° / minimalisme), bien qu’exprimant deux choses différentes, sont des curseurs proches pour beaucoup de GN. Si on les remplace par une seule variable (la moyenne entre les deux par exemple), on va certes perdre de l’information, mais pas énormément.

À cela se rajoute le fait que certains curseurs ne sont pas interprétés de la même manière par tout le monde. Lorsqu’on observe les données rentrées dans la base de données, on voit que certains curseurs semblent prêter à confusion : par exemple le curseur « collaboratif » est parfois interprété comme une collaboration entre joueurs, parfois comme une collaboration entre personnages. La signification de certains curseurs n’est ainsi pas toujours claire, et il serait intéressant d’avoir des pistes pour l’améliorer.

Enfin, on voit que beaucoup de GN se ressemblent du point de vue de la table de mixage. Se pose alors la question de savoir si on peut faire émerger des « profils-types » de GN.

2- Les quatre principaux facteurs pour décrire un GN

2-1 Méthode statistique : l’Analyse en Composantes Principales (ACP)

Le principe de cette méthode statistique est de construire, à partir de combinaisons des 12 curseurs initiaux, de nouveaux facteurs indépendants entre eux, permettant de diminuer le nombre de paramètres décrivant un GN, et représentant un maximum de l’information fournie par les 12 curseurs.

C’est une méthode statistique très répandue et utilisée dans de nombreux domaines. Elle est par exemple à l’origine du modèle de personnalité le plus reconnu par la communauté scientifique (les Big Five). Le modèle des Big Five a été créé en répondant à une problématique similaire : résumer de nombreux traits de la personnalité en facteurs principaux indépendants, qui définissent ainsi in fine les 5 grands traits de la personnalité : http://sciences-rh.delemotte.com/2012/02/personnalite-introduction-au-modele-des.html

La principale question à régler est de déterminer le nombre de facteurs qu’on retient : plus on retient un nombre élevé de facteurs, plus on conserve une part importante de l’information fournie par les 12 curseurs de la table de mixage. Mais si on retient trop de facteurs, on diminue très peu le nombre de paramètres décrivant un GN. Plusieurs outils statistiques aident à choisir un « bon » nombre de facteurs, afin d’arbitrer entre ces deux objectifs antagonistes.

⇒ Finalement le nombre de facteurs retenus est de 4

Ces 4 facteurs représentent près des deux tiers de l’information contenue dans la table de mixage. L’information absente de ces 4 facteurs a deux origines possibles :

• Des GN avec des spécificités rares sur certains curseurs (par exemple un GN avec une illusion à 360° élevée, mais une abstraction élevée ou des métatechniques intrusives). En se focalisant sur les principaux facteurs permettant de décrire un GN, on zappe ces particularités rares.
• Des curseurs interprétés de manière différente : si un curseur est rempli « bizarrement » par un GNiste parce qu’il n’interprète pas le curseur comme les autres GNistes, alors le GN va se retrouver avec une spécificité rare sur ce curseur. Sauf que cette fois la spécificité rare est du bruit dont il est préférable de ne pas tenir compte.

Je ne vais pas rentrer dans les détails de la méthode, mais si vous souhaitez en savoir plus vous pouvez trouver de nombreux d’articles sur internet : https://www.xlstat.com/fr/solutions/fonctionnalites/analyse-en-composantes-principales-acp

2-2 Description des 4 facteurs

Les 4 facteurs définis par cette méthode statistique permettent ainsi de décrire les GN en utilisant uniquement 4 paramètres, et sont par construction totalement indépendants entre eux. La difficulté est cependant d’arriver à comprendre et nommer ces facteurs pour obtenir quelque chose d’exploitable. Pour y arriver, chacun des facteurs peut être décrit par les curseurs de la table de mixage.

• Premier facteur (20 % de l’information)

Le premier facteur s’explique principalement par 4 curseurs (triés du plus important au moins important) :

D’un côté on a des GN qui privilégient les secrets, la jouabilité, les intrigues, les objectifs, quitte à avoir un scénario moins plausible. On y trouve notamment beaucoup de GN avec du fantastique (Chroniques du Forez – GN Vampire, Terres des Brumes – GN médiéval-fantastique, Dans l’ombre de Saint-Lys – huis clos historico-fantastique).

De l’autre côté on a des GN qui mettent l’accent sur la construction collaborative du jeu, la plausibilité, la pervasivité, au détriment d’une approche plus ludique. Ces GN ne comportent généralement pas de fantastique et ont des thèmes réalistes (Hunstville – GN sur la peine de mort aux USA), Les derniers jours du monde (GN introspectif sur l’angoisse existentielle), le Lierre et la Vigne (GN sur une communauté d’artistes polyamoureuse).

⇒ Ce facteur met ainsi en avant la nature du scénario proposé, et semble opposer les GN qu’on qualifie souvent de “nordiques”, aux GN plutôt à la française, avec des intrigues et des secrets à découvrir.

• Deuxième facteur (19 % de l’information)

Le deuxième facteur s’explique par 3 curseurs (triés du plus important au moins important) :

D’un côté on a des GN avec une immersion visuelle forte et réaliste, et des métatechniques qui n’interfèrent pas sur la continuité du jeu. Cela regroupe des GN contemporains dans un univers proche de notre réalité, qui nécessitent peu de logistique (Le gang des tarés, Tant d’espace), et des GN qui se déroulent dans un univers imaginaire avec de forts moyens logistiques pour avoir une bonne immersion (Firefly).

De l’autre côté on a des GN avec un visuel minimaliste, abstrait, et des métatechniques intrusives. On y trouve des GN en blackbox (Hunstsville), minimalistes (Plan Social, Équilibres, Into the Wild), ou avec peu de logistique…

⇒ Ce facteur oppose les GN avec une immersion totale (visuelle, mais aussi avec une continuité de jeu) aux GN minimalistes.

• Troisième facteur (15 % de l’information)

Ce facteur s’explique surtout par le curseur « Responsabilité de la création des personnages » :

• Quatrième facteur (10 % de l’information)

Le quatrième facteur s’explique par 3 curseurs, avec une importance nettement plus forte pour la Pression que pour les deux autres :

⇒ Ce facteur oppose les GN dans lesquels le contexte est très prégnant et source de pression pour les joueurs (souvent par le biais de l’orga ou des PNJ), aux GN où les joueurs interagissent entre eux sans pression et avec peu de secrets à cacher.

Les deux premiers facteurs (nature du scénario et immersion) sont plutôt attendus et le fait de les voir nettement ressortir est satisfaisant et rassurant. Le troisième facteur (responsabilité de la création des personnages) représente un curseur assez transversal aux GN.

Le quatrième facteur est quelque chose auquel on s’attend peut-être moins : il montre le choix fort de certains GN de mettre la pression sur le joueur (et non pas uniquement sur le personnage) à travers un contexte très prégnant. On y trouve des GN aux thèmes plutôt éprouvants : survie (Unchain Yourself, De Sel et de Sang), horreur (La Ville, Technocculte), post-apo (Mundus Nuvus)…

3- Les cinq profils de GN en France

3-1 Méthode statistique : la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH)

Le principe de cette méthode statistique est de regrouper par itérations successives les GN qui se ressemblent selon les 12 curseurs de la table de mixage. C’est une méthode très répandue lorsqu’on veut décrire une population en la « découpant » en profils homogènes.

Pour déterminer le nombre de profils à retenir, il faut arbitrer entre deux contraintes antagonistes :

• Beaucoup de profils avec des GN proches dans chaque profil, mais cela a l’inconvénient de moins synthétiser l’information.
• Peu de profils, mais une plus grande hétérogénéité à l’intérieur de chaque profil.

Plusieurs outils statistiques aident à choisir le nombre de profils pour obtenir un arbitrage pas trop mauvais entre ces deux contraintes.

⇒ Le nombre de profils retenus est finalement de 5.

Ce découpage en 5 profils a pour objectif de partitionner au mieux les GN, mais il faut garder à l’esprit que des GN peuvent être à cheval entre des profils différents. Cette représentation en 5 profils permet néanmoins d’avoir une vision synthétique de l’ensemble des GN français rentrés dans la table de mixage.

Pour en savoir plus sur cette méthode, vous pouvez trouvez de nombreux d’articles sur internet : https://www.xlstat.com/fr/solutions/fonctionnalites/classification-ascendante-hierarchique-cah

3-2 Description des 5 profils de GN

Pour décrire les 5 profils de GN, le plus parlant est de les représenter visuellement en utilisant les deux facteurs les plus importants (nature du scénario et immersion) définis dans la partie précédente. Cette représentation n’est pas parfaite car elle occulte les deux autres facteurs (création des personnages et pression du contexte). En théorie il faudrait faire un graphique en quatre dimensions en utilisant les quatre facteurs, mais je ne sais pas encore faire ça 🙂

NB : Le croisement des axes horizontaux et verticaux représente un GN avec des valeurs moyennes pour les 12 curseurs de la table de mixage. Il faut avoir à l’esprit que les positionnements relatifs des GN sont en grande partie subjectifs (surtout lorsqu’ils sont proches) : ils sont le reflet des curseurs remplis par les personnes qui ont complété la table de mixage.

Les 5 profils-types sont nommés en mettant en avant les curseurs les plus spécifiques de chacun d’entre eux :

1. Jeu ludique avec des persos créés en partie par les joueurs (23 % des GN rentrés dans la table de mixage)
2. Histoire plutôt immersive avec des secrets et des persos créés par l’orga (38 %)
3. Jeu réaliste et pervasif, porté par des interactions verbales entre joueurs (9 %). Ces GN ne comportent pas de fantastique.
4. Jeu immersif avec un contexte pregnant et pressurisant sur les joueurs (19 %). Les thématiques sont plutôt éprouvantes (survie, horreur, post-apo, ségrégation…).
5. Histoire plausible et collaborative (11 %).

Sur la représentation graphique, les 5 profils se chevauchent partiellement. Quand c’est le cas, cela veut dire que les GN appartenant à deux profils-types différents se différencient sur les autres facteurs (création des personnages et pression de l’environnement), qui ne sont pas représentés sur le graphique.

On voit aussi que le profil-type “5- Histoire plausible et collaborative” est très étiré sur le graphique alors qu’il comporte peu de GN : il existe une grande hétérogénéité à l’intérieur de ce profil. Si les GN de ce type étaient plus nombreux dans la table de mixage, ce profil-type serait vraisemblablement décomposé entre sous-profils.

Les 5 profils-types peuvent aussi être décrits par les 12 curseurs de la table de mixage :

NB : Chaque curseur est compris entre 0 et 4. Plus le chiffre est élevé, plus le profil-type est proche du paramètre indiqué en haut de la colonne. Par exemple le profil-type « 5- Histoire plausible et collaborative » a 0 dans la colonne « compétitif », ce qui signifie que tous les GN de ce profil sont totalement collaboratifs. Les couleurs représentent les curseurs les plus caractéristiques du profil (en vert pour les valeurs proches de 4, en rouge pour les valeurs proches de 0).

4- Conclusion

Les 12 curseurs de la table de mixage peuvent être synthétisés en 4 facteurs, avec certes une perte d’information, mais qui reste raisonnable :

• Nature du scénario : plausible et pervasif, construit collaborativement / avec des secrets, des intrigues, des objectifs
• Immersion visuelle : totale et avec une continuité de jeu / aucune (minimaliste ou blackbox)
• Création des personnages : organisateur / joueur
• Pression du contexte : pregnant et pressurisant pour le joueur / aucun impact

Ces 4 facteurs présentent l’avantage d’être indépendants entre eux, ce qui n’est pas le cas des 12 curseurs de la table de mixage. Chacun d’entre eux contient également une part importante de l’information contenue dans la table de mixage, car ils synthétisent des tendances lourdes qu’on observe dans les corrélations entre curseurs. On peut aussi penser qu’en représentant des tendances lourdes, on obtient des facteurs moins sujets à interprétations hétérogènes.

Par contre, en n’utilisant que 4 facteurs, il est sûr qu’on perd la richesse de pouvoir décrire un GN par 12 caractéristiques, ce qui est handicapant notamment pour les GN avec des particularités peu courantes.

5 profils-types de GN se dégagent en outre en France (chaque profil-type étant nommé à partir des curseurs qui le caractérisent le plus) :

• Histoire plutôt immersive avec des secrets et des persos créés par l’orga (38 % des GN rentrés dans la table de mixage)
• Jeu ludique avec des persos créés en partie par les joueurs (23 %)
• Jeu immersif visuellement avec un contexte pregnant et pressurisant sur les joueurs (19 %). Les thématiques sont plutôt éprouvantes (survie, horreur, post-apo, ségrégation…).
• Histoire plausible et collaborative (11 %)
• Jeu réaliste et pervasif, porté par des interactions verbales entre joueurs (9 %). Ces GN ne comportent pas de fantastique.

Cette analyse gagnerait enfin à être menée à nouveau lorsque la base de données de la table de mixage sera enrichie d’autres GN. Cela est particulièrement vrai pour des types de GN peu présents : par exemple les GN collaboratifs et peu immersifs, mais aussi d’autres types de GN qui ne sont pas ressortis dans cette analyse parce que trop peu présents.

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Benoît Mirouse

GNiste depuis mes 16 ans, cofondateur du portail L'univers du huis clos et de l'association Mur Blanc. Statisticien de profession, j'ai essayé d'utiliser mes compétences professionnelles pour apporter une petite pierre à la réflexion sur le GN.

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