BOX SET: 6 Minute English - 'The Future' English mega-class! 30 minutes of new vocabulary!

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2023-06-11 ・ BBC Learning English


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BBC Learning English


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo. Les sous-titres traduits sont traduits automatiquement.

00:06
Hello. I'm Rob and this is 6 Minute
0
6080
2240
Bonjour. Je m'appelle Rob et voici 6 Minute
00:08
English– the show that brings you an
1
8320
1680
English– l'Ă©mission qui vous apporte un
00:10
interesting topic, authentic listening
2
10000
2240
sujet intéressant, une pratique d'écoute authentique
00:12
practice and some vocabulary to help
3
12240
2560
et du vocabulaire pour
00:14
you improve your language skills.
4
14800
1680
vous aider à améliorer vos compétences linguistiques.
00:16
And hello, I'm Neil. Our topic today
5
16480
2400
Et bonjour, je suis Neil. Notre sujet aujourd'hui
00:18
is transport. How do you think you'll
6
18880
2400
est le transport. Comment pensez-vous
00:21
be travelling to work in, say, 30
7
21280
2240
voyager pour travailler dans, disons, 30
00:23
years' time, Rob?
8
23520
1120
ans, Rob ?
00:24
Well, not only will homeworking
9
24640
1920
Eh bien, non seulement le travail Ă  domicile
00:26
be more prevalent – that means
10
26560
1600
sera plus rĂ©pandu – c'est-Ă -dire
00:28
‘common’ – but I hope I won't be
11
28160
1520
« courant » – mais j'espĂšre que je ne
00:29
working in 30 years' time!
12
29680
1440
travaillerai plus dans 30 ans !
00:31
Good answer! But if we look back
13
31840
2000
Bonne réponse! Mais si nous regardons en arriÚre
00:33
and see how transport has changed
14
33840
1920
et voyons comment le transport a changé
00:35
in the last 30 years, it makes you
15
35760
1760
au cours des 30 derniÚres années, on se
00:37
wonder what the future holds.
16
37520
1840
demande ce que l'avenir nous réserve.
00:39
Yes, we've seen how air travel has
17
39360
2160
Oui, nous avons vu Ă  quel point les voyages en avion sont
00:41
become commonplace for
18
41520
1120
devenus monnaie courante pour
00:42
many people.
19
42640
960
de nombreuses personnes.
00:43
Commonplace means ‘not unusual’.
20
43600
1840
Commun veut dire « pas inhabituel ».
00:46
And there's been the development of
21
46000
1360
Et il y a eu le développement des
00:47
high-speed train travel. But the main
22
47360
2080
voyages en train Ă  grande vitesse. Mais la principale
00:49
priority has been speed – going
23
49440
2080
prioritĂ© a Ă©tĂ© la vitesse – aller
00:51
faster to make your journeys quicker.
24
51520
2240
plus vite pour rendre vos trajets plus rapides.
00:53
That's true, and we'll be discussing
25
53760
1600
C'est vrai, et nous discuterons bientĂŽt de
00:55
some ideas for making transport
26
55360
1680
quelques idées pour rendre le transport
00:57
even faster soon.
27
57040
1760
encore plus rapide.
00:58
But let's not waste any time and
28
58800
1920
Mais ne perdons pas de temps et d'
01:00
speed on to today's quiz question.
29
60720
2240
accélération avec la question du quiz d'aujourd'hui.
01:02
Ah yes, time waits for no one, not
30
62960
2000
Ah oui, le temps n'attend personne, pas
01:04
even you, Neil.
31
64960
1200
mĂȘme toi, Neil.
01:06
So, can you answer this question?
32
66160
2000
Alors, pouvez-vous répondre à cette question ?
01:08
According to Guinness World Records,
33
68160
1920
Selon Guinness World Records,
01:10
in which country has the fastest
34
70080
2160
dans quel pays le train le plus rapide a-
01:12
ever train been recorded?
35
72240
2000
t-il été enregistré ?
01:14
Is it in
 a) China, b) Japan, or,
36
74240
3520
Est-ce en
 a) Chine, b) Japon, ou,
01:17
c) France?
37
77760
960
c) France ?
01:19
All these countries have fast
38
79760
1920
Tous ces pays ont
01:21
trains but I've heard that Chinese
39
81680
1520
des trains rapides mais j'ai entendu dire que les
01:23
trains go particularly fast. So, I'm going
40
83200
2240
trains chinois vont particuliĂšrement vite. Donc, je vais
01:25
to say a) China.
41
85440
1680
dire a) La Chine.
01:27
Well, you'll have to wait until the
42
87120
1680
Eh bien, vous devrez attendre la
01:28
end of the programme to see if
43
88800
1520
fin du programme pour voir si
01:30
you're right.
44
90320
1040
vous avez raison.
01:31
But let's talk more now about the
45
91360
1920
Mais parlons plus maintenant de l'
01:33
future of transport.
46
93280
1600
avenir des transports.
01:34
One development we hear much
47
94880
1520
Un développement dont nous entendons beaucoup
01:36
about is automation.
48
96400
1760
parler est l'automatisation.
01:38
Automation means ‘using
49
98160
1360
L'automatisation signifie « utiliser
01:39
machines to do work that humans
50
99520
2000
des machines pour effectuer un travail que les humains
01:41
normally do’ and in terms of
51
101520
1760
effectuent normalement » et, en termes de
01:43
transport this means driverless
52
103280
2080
transport, cela signifie des véhicules sans conducteur
01:45
vehicles.
53
105360
720
.
01:46
It won't be too long before we
54
106080
1520
Nous ne tarderons pas Ă 
01:47
become the passenger in a
55
107600
1200
devenir le passager d'une
01:48
driverless car.
56
108800
880
voiture sans conducteur.
01:50
Scary! And the French train
57
110240
2160
Effrayant! Et la
01:52
engineering company, Alstom, is
58
112400
2000
société française d'ingénierie ferroviaire, Alstom,
01:54
planning to test automated freight
59
114400
1760
prévoit de tester
01:56
trains later this year.
60
116160
1360
des trains de marchandises automatisés plus tard cette année.
01:57
The automated train prototype can
61
117520
2240
Le prototype de train automatisé peut
01:59
travel for about 100 kilometres
62
119760
2000
parcourir environ 100 kilomĂštres
02:01
without driver intervention.
63
121760
1840
sans intervention du conducteur.
02:03
A prototype is the first version of
64
123600
2320
Un prototype est la premiĂšre version de
02:05
something which can be tested
65
125920
1840
quelque chose qui peut ĂȘtre testĂ©e
02:07
before it is produced in large
66
127760
1520
avant d'ĂȘtre produite en grande
02:09
quantities.
67
129280
720
quantité.
02:10
Of course, some trains are already
68
130000
1840
Bien sûr, certains trains sont déjà
02:11
driven by computers but there's
69
131840
1920
pilotés par des ordinateurs, mais il existe
02:13
an exciting plan to develop a form
70
133760
2320
un plan passionnant pour développer une forme
02:16
of driverless vehicle that could
71
136080
1840
de véhicule sans conducteur qui pourrait
02:17
move you around at 1,123
72
137920
4240
vous déplacer à 1 123
02:22
kilometres per hour.
73
142160
1440
kilomĂštres Ă  l'heure.
02:23
Come on, Neil. That sounds a bit
74
143600
1440
Allez, Neil. Cela semble un peu tiré par les
02:25
far-fetched – like flying cars that
75
145040
2240
cheveux - comme les voitures volantes que
02:27
we see in sci-fi movies – it's
76
147280
1840
nous voyons dans les films de science-fiction - c'est
02:29
difficult to believe because
77
149120
1520
difficile Ă  croire car
02:30
it's unlikely to happen.
78
150640
1440
il est peu probable que cela se produise.
02:32
Well, you say that but it's already
79
152080
1920
Eh bien, vous dites cela, mais il est déjà
02:34
being tested in Nevada in the
80
154000
1440
testé au Nevada aux
02:35
USA and has a name – Hyperloop One.
81
155440
2880
États-Unis et porte un nom - Hyperloop One.
02:38
Tell me more!
82
158880
880
Dis m'en plus!
02:39
The idea is, you get loaded into
83
159760
2080
L'idĂ©e est que vous ĂȘtes chargĂ© dans
02:41
a pod then you're pushed through
84
161840
1840
une nacelle puis que vous ĂȘtes poussĂ© Ă  travers
02:43
a metal tube at high speed, taking
85
163680
1920
un tube métallique à grande vitesse,
02:45
you to your destination in minutes
86
165600
1920
vous emmenant Ă  votre destination en quelques minutes
02:47
rather than hours.
87
167520
1360
plutĂŽt qu'en heures.
02:48
Anita Sengupta is the lead systems
88
168880
2400
Anita Sengupta est l'ingénieur systÚme principal
02:51
engineer and says there's nothing
89
171280
1760
et dit qu'il n'y a rien
02:53
scary about it

90
173040
960
d'effrayant à ce sujet

02:54
The Hyperloop is a maglev train
91
174560
2240
L'Hyperloop est un train maglev
02:56
in a vacuum system – or in a vacuum
92
176800
2560
dans un systĂšme Ă  vide - ou dans un tube Ă  vide
02:59
tube – and so you can also think of
93
179360
1680
- et vous pouvez donc aussi
03:01
it as an aircraft flying at 200,000 feet
94
181040
2320
le considérer comme un avion volant à 200 000 pieds
03:03
so people don't have any issue flying
95
183360
1280
pour que les gens ne Je n'ai aucun problĂšme Ă  voler
03:04
in aeroplanes and people don't have
96
184640
1360
dans les avions et les gens n'ont
03:06
any issue going in maglev trains.
97
186000
1360
aucun problĂšme Ă  voyager dans les trains maglev.
03:07
This is simply combining the two
98
187360
1360
Ceci combine simplement les deux
03:08
and allows you to be more
99
188720
880
et vous permet d'ĂȘtre plus
03:09
energy efficient.
100
189600
720
Ă©conome en Ă©nergie.
03:11
So, Anita Sengupta explained the
101
191280
2720
Ainsi, Anita Sengupta a expliqué le
03:14
type of technology the Hyperloop used.
102
194000
2720
type de technologie utilisée par l'Hyperloop.
03:17
First she mentioned maglev – that's
103
197280
2240
Elle a d'abord mentionné le maglev - c'est
03:19
a short way of saying magnetic levitation.
104
199520
3040
une façon courte de dire la lévitation magnétique.
03:22
It's when trains travel on magnetic
105
202560
2000
C'est lorsque les trains circulent sur des
03:24
track rather than conventional rails.
106
204560
2560
voies magnétiques plutÎt que sur des rails conventionnels.
03:27
And then she mentioned a vacuum
107
207120
1920
Et puis elle a mentionné un systÚme de vide
03:29
system - a vacuum is a space that
108
209040
2240
- un vide est un espace dont
03:31
has had all the air and any other
109
211280
1200
tout l'air et tous les autres
03:32
gases removed from it.
110
212480
1520
gaz ont été retirés.
03:34
So the tube these pods travel in have
111
214000
2240
Ainsi, le tube dans lequel ces dosettes voyagent
03:36
no air in so there's no resistance.
112
216240
1760
n'a pas d'air, donc il n'y a pas de résistance.
03:38
And these technologies are more
113
218560
1520
Et ces technologies sont plus
03:40
efficient and they save energy.
114
220080
1840
efficaces et elles Ă©conomisent de l'Ă©nergie.
03:41
Which is a good thing.
115
221920
1120
Ce qui est une bonne chose.
03:43
This sounds like a great way to
116
223760
1360
Cela semble ĂȘtre une excellente façon de
03:45
travel but will it take off?
117
225120
2080
voyager, mais est-ce que cela décollera ?
03:47
Well, BBC technology correspondent
118
227200
2000
Eh bien, le correspondant technologique de la BBC,
03:49
Rory Cellan-Jones isn't so sure.
119
229200
2480
Rory Cellan-Jones, n'en est pas si sûr.
03:51
He thinks it will be quite challenging
120
231680
2080
Il pense qu'il sera assez difficile
03:53
to convince governments to allow
121
233760
1680
de convaincre les gouvernements d'autoriser la
03:55
long metal tubes to be built on or
122
235440
2160
construction de longs tubes métalliques sur ou
03:57
below ground.
123
237600
880
sous terre.
03:58
But we have to try these new
124
238480
1600
Mais nous devons essayer ces nouvelles
04:00
technologies, Rob.
125
240080
1120
technologies, Rob.
04:01
If we didn't, we'd still be travelling
126
241200
2000
Si nous ne le faisions pas, nous serions toujours en train de voyager
04:03
around on horse and cart!
127
243200
1440
Ă  cheval et en charrette !
04:05
A good point, Neil – and we wouldn't
128
245200
2000
Un bon point, Neil – et nous n'aurions pas
04:07
have been able to travel at the great
129
247200
1920
pu voyager aux grandes
04:09
speeds mentioned in today's question.
130
249120
2560
vitesses mentionnées dans la question d'aujourd'hui.
04:11
Now, earlier I asked you, according to
131
251680
1920
Maintenant, plus tÎt je vous ai demandé, selon
04:13
Guinness World Records, in which
132
253600
1680
Guinness World Records, dans quel
04:15
country has the fastest ever train
133
255280
2400
pays le train le plus rapide a-t-il jamais
04:17
travelled?
134
257680
880
voyagé ?
04:18
Is it in
a) China, b) Japan, or
135
258560
3440
Est-ce en
 a) Chine, b) Japon, ou
04:22
c) France?
136
262000
1280
c) France ?
04:23
And I said a) China.
137
263280
1920
Et j'ai dit a) La Chine.
04:26
And you were wrong, Neil.
138
266320
1680
Et tu avais tort, Neil.
04:28
China does have some very
139
268000
1600
La Chine a des
04:29
fast trains.
140
269600
1200
trains trĂšs rapides.
04:30
But the fastest recorded train was a
141
270800
2080
Mais le train enregistré le plus rapide était un
04:32
maglev from the Central Japan
142
272880
2160
maglev de la Central Japan
04:35
Railway Company, which ran on a
143
275040
2000
Railway Company, qui roulait sur une
04:37
test track at a speed of 603
144
277040
2320
piste d'essai Ă  une vitesse de 603
04:39
kilometres per hour.
145
279360
1120
kilomĂštres Ă  l'heure.
04:40
Now that would make my
146
280480
1200
Maintenant, cela rendrait mon
04:41
commute to work very quick!
147
281680
1280
trajet au travail trÚs rapide !
04:43
OK, shall we recap some of the
148
283520
2000
OK, allons-nous récapituler une partie du
04:45
vocabulary we've heard today?
149
285520
1600
vocabulaire que nous avons entendu aujourd'hui ?
04:47
Starting with commonplace.
150
287120
2000
A commencer par le banal.
04:49
Yes. Which means ‘not unusual or often seen’.
151
289120
3840
Oui. Ce qui signifie «pas inhabituel ou souvent vu».
04:52
For example, 'free Wi-Fi in coffee shops
152
292960
2400
Par exemple, "le Wi-Fi gratuit dans les cafés
04:55
is commonplace these days.'
153
295360
1520
est monnaie courante de nos jours".
04:56
And very useful it is too!
154
296880
1360
Et c'est aussi trĂšs utile !
04:58
Next we had automation, meaning
155
298800
2480
Ensuite, nous avons eu l'automatisation, ce qui signifie
05:01
‘using a machine to do something
156
301280
1360
"utiliser une machine pour faire quelque chose
05:02
instead of a human.’
157
302640
1360
au lieu d'un humain". "L'
05:04
'Automation in the car making
158
304000
1680
automatisation dans l'
05:05
industry has led to the loss of
159
305680
1600
industrie automobile a entraßné la perte de
05:07
hundreds of jobs.'
160
307280
1520
centaines d'emplois."
05:08
Of course, when you build a new car
161
308800
1840
Bien sûr, lorsque vous construisez une nouvelle voiture,
05:10
you need to make a prototype – that's
162
310640
2320
vous devez faire un prototype – c'est
05:12
the first version of something which
163
312960
1920
la premiĂšre version de quelque chose qui
05:14
can be tested before it is produced in
164
314880
2000
peut ĂȘtre testĂ©e avant d'ĂȘtre produite en
05:16
large quantities.
165
316880
1280
grande quantité.
05:18
'The prototype of a new solar-powered
166
318160
2080
"Le prototype d'un nouveau vélo à énergie solaire
05:20
bike has been so successful that it's
167
320240
2160
a connu un tel succĂšs qu'il
05:22
now going into mass-production.'
168
322400
1440
entre maintenant dans la production de masse."
05:24
Come on, Rob, that sounds a bit
169
324560
1440
Allez, Rob, ça sonne un peu
05:26
far-fetched – and by that I mean ‘so
170
326000
2400
tiré par les cheveux - et par là je veux dire "tellement
05:28
unbelievable it's unlikely to happen.’
171
328400
2480
incroyable que ça ne risque pas d'arriver".
05:30
Well, something people once thought
172
330880
2160
05:33
far-fetched is now a reality and that's
173
333040
2960
05:36
maglev – that's short for magnetic
174
336000
2320
05:38
levitation and is how some of the
175
338320
2240
c'est ainsi que voyagent certains des
05:40
world's fastest trains travel.
176
340560
1760
trains les plus rapides au monde.
05:42
Finally, we discussed the word vacuum.
177
342960
2560
Enfin, nous avons discuté du mot vide.
05:45
It's a space that has had all the air and
178
345520
2400
C'est un espace dont tout l'air et les
05:47
other gases removed from
179
347920
1280
autres gaz ont été retirés
05:49
it – basically an empty space.
180
349200
2080
- essentiellement un espace vide.
05:51
'The plan for Virgin's Hyperloop One
181
351280
2160
"Le plan pour l'Hyperloop One de Virgin
05:53
is to make a maglev even faster by
182
353440
2480
est de rendre un maglev encore plus rapide en
05:55
putting it in a vacuum tube.'
183
355920
2240
le plaçant dans un tube à vide."
05:58
And that brings us to the end of
184
358160
1200
Et cela nous amĂšne Ă  la fin de
05:59
today’s 6 Minute English.
185
359360
1600
l'anglais de 6 minutes d'aujourd'hui.
06:00
Don’t forget to check out our You Tube,
186
360960
2240
N'oubliez pas de consulter nos pages You Tube,
06:03
Facebook, Twitter and Instagram pages,
187
363200
2240
Facebook, Twitter et Instagram,
06:05
and we’ll see you next time. Goodbye.
188
365440
1680
et nous vous verrons la prochaine fois. Au revoir. Au
06:07
Bye
189
367120
500
revoir
06:13
Hello. This is 6 Minute English from
190
373520
1840
bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais de
06:15
BBC Learning English. I’m Neil.
191
375360
2080
BBC Learning English. Je suis Neil.
06:17
And I’m Rob.
192
377440
880
Et je suis Rob.
06:18
From the ancient Roman sea god, Neptune,
193
378320
2720
De l'ancien dieu romain de la mer, Neptune,
06:21
to myths of mermaids, to modern Hollywood
194
381040
2640
aux mythes des sirĂšnes, en passant par
06:23
films like Finding Nemo, people throughout
195
383680
2640
les films hollywoodiens modernes comme Le monde de Nemo, les gens Ă  travers
06:26
history have been fascinated by the idea of
196
386320
2720
l'histoire ont été fascinés par l'idée de
06:29
living underwater.
197
389040
1280
vivre sous l'eau.
06:30
In this programme, we’ll be hearing about
198
390880
1680
Dans cette Ă©mission, nous entendrons parler de
06:32
projects to create liveable underwater
199
392560
2480
projets de création
06:35
habitats and the challenges they face.
200
395040
2800
d'habitats sous-marins vivables et des défis auxquels ils sont confrontés.
06:37
We’ll be finding out how realistic it is to
201
397840
2240
Nous découvrirons à quel point il est réaliste de
06:40
believe that in a few years we could be
202
400080
2400
croire que dans quelques années, nous pourrions prendre notre
06:42
eating breakfast whilst watching fish
203
402480
2720
petit-déjeuner en regardant des poissons
06:45
swim outside the kitchen window, before
204
405200
2080
nager par la fenĂȘtre de la cuisine, avant
06:47
heading off to work in an office under
205
407280
2000
d'aller travailler dans un bureau sous
06:49
the ocean...
206
409280
880
l'océan...
06:50

and we’ll be learning some related
207
410160
1600

et nous allons apprendre
06:51
vocabulary as well.
208
411760
1360
Ă©galement du vocabulaire connexe.
06:53
But first, it’s time for our quiz question.
209
413120
3040
Mais d'abord, il est temps pour notre question de quiz.
06:56
One of the first adventure stories to fire
210
416160
2480
L'un des premiers récits d'aventures à enflammer l'
06:58
the public’s imagination about the
211
418640
1840
imagination du public sur le
07:00
underwater world was the 1870 novel,
212
420480
3120
monde sous-marin fut le roman de 1870,
07:03
Twenty Thousand Leagues Under the Sea.
213
423600
2320
Vingt mille lieues sous les mers.
07:05
But who wrote this underwater classic?
214
425920
2800
Mais qui a Ă©crit ce classique sous-marin ?
07:08
Was it: a) H G Wells?, b) Arthur
215
428720
3280
Était-ce : a) H G Wells ?, b) Arthur
07:12
Conan Doyle?, or c) Jules Verne?
216
432000
2960
Conan Doyle ?, ou c) Jules Verne ?
07:16
I think I know this one, Neil. Wasn’t it,
217
436160
2000
Je pense que je connais celui-ci, Neil. N'Ă©tait-ce pas,
07:18
a) H G Wells?
218
438160
1920
a) H G Wells ?
07:20
OK, Rob, we’ll find out later if you’re right.
219
440080
2880
OK, Rob, nous verrons plus tard si vous avez raison.
07:22
Now, one of the most ambitious designs
220
442960
2240
Aujourd'hui, l'une des conceptions les plus ambitieuses
07:25
for an underwater city is Ocean Spiral,
221
445200
2960
pour une ville sous-marine est Ocean Spiral,
07:28
a huge transparent globe attached
222
448160
2480
un énorme globe transparent attaché
07:30
to the seabed – the solid ground
223
450640
2160
au fond marin - le sol solide
07:32
which lies deep below the sea level.
224
452800
2480
qui se trouve profondément sous le niveau de la mer.
07:35
The top of the globe stands above
225
455280
2080
Le sommet du globe se dresse au-dessus de
07:37
the surface of the ocean and
226
457360
1680
la surface de l'océan et
07:39
running through the centre is a tower
227
459040
2240
traversant le centre est une tour
07:41
to add strength, and to provide space
228
461280
2240
pour ajouter de la force et fournir de l'espace
07:43
for homes, offices and even an
229
463520
2240
pour les maisons, les bureaux et mĂȘme un
07:45
amusement park for five thousand
230
465760
2320
parc d'attractions pour cinq mille
07:48
underwater residents.
231
468080
1520
résidents sous-marins.
07:49
Ocean Spiral has been dreamt up
232
469600
2080
Ocean Spiral a été imaginé
07:51
by the Japanese Shimizu Corporation.
233
471680
2320
par la société japonaise Shimizu Corporation.
07:54
Here’s Shimizu engineer, Maksaki
234
474560
2080
Voici l'ingénieur de Shimizu, Maksaki
07:56
Takeuchi, explaining to BBC World
235
476640
2560
Takeuchi, expliquant au programme de BBC World
07:59
Service programme, CrowdScience,
236
479200
1840
Service, CrowdScience,
08:01
the motivation behind the idea:
237
481040
1840
la motivation derriÚre l'idée :
08:06
At the moment the world is facing a
238
486960
3120
en ce moment, le monde est confronté à de
08:10
lot of serious problems regarding food,
239
490080
3200
nombreux problĂšmes graves concernant la nourriture, l'
08:13
energy, water, natural resources...
240
493280
3520
Ă©nergie, l'eau, les ressources naturelles...
08:16
however, we are trying to solve the
241
496800
2480
cependant, nous sommes essayer de résoudre les
08:19
issues just by using our land.
242
499280
3680
problĂšmes simplement en utilisant notre terre.
08:22
Our idea is to connect the sea surface
243
502960
3600
Notre idée est de relier verticalement la surface de la mer
08:26
and the deep sea vertically and that way
244
506560
3680
et la mer profonde et de cette façon,
08:30
we believe that we can utilise the
245
510240
3440
nous croyons que nous pouvons utiliser la
08:33
capability of the deep sea and that’s the
246
513680
3040
capacité de la mer profonde et c'est le
08:36
purpose of this whole project.
247
516720
3120
but de tout ce projet.
08:41
The effects of human activity on the
248
521200
2080
Les effets de l'activité humaine sur la
08:43
land have led some to look to the oceans
249
523280
2720
terre ont conduit certains à se tourner vers les océans
08:46
for natural resources - naturally existing
250
526000
2720
pour trouver des ressources naturelles - des
08:48
things such as minerals, oil, coal and
251
528720
2640
éléments naturels tels que les minéraux, le pétrole, le charbon et
08:51
other energy sources that can be
252
531360
1760
d'autres sources d'Ă©nergie pouvant ĂȘtre
08:53
used by people.
253
533120
1040
utilisées par les humains.
08:54
This search deep underwater is
254
534160
1760
Cette recherche sous l'eau profonde se
08:55
happening vertically - at a ninety
255
535920
2400
déroule verticalement - à un angle de quatre-vingt-dix
08:58
degree angle straight up or down
256
538320
1920
degrés vers le haut ou vers le bas par rapport au
09:00
from the ground, as opposed to
257
540240
1440
sol, par opposition Ă 
09:01
horizontally, or flat across the
258
541680
2160
l'horizontale ou Ă  plat sur la
09:03
Earth’s surface.
259
543840
1120
surface de la Terre.
09:04
But as yet, Shimizu Corporation’s plans
260
544960
2720
Mais pour l'instant, les plans de Shimizu Corporation
09:07
for an underwater city are still in the
261
547680
2400
pour une ville sous-marine sont encore au
09:10
planning stages - no part of the project
262
550080
2560
stade de la planification - aucune partie du projet n'a
09:12
has yet been built and the total cost
263
552640
2080
encore été construite et le coût total
09:14
is thought to exceed 26 billion dollars.
264
554720
2865
devrait dépasser 26 milliards de dollars.
09:17
In fact, the longest anyone has spent
265
557585
2000
En fait, la durée la plus longue que quelqu'un ait
09:19
living under the sea is only 73 days.
266
559600
2960
vécue sous la mer n'est que de 73 jours.
09:22
That record was set by Roger Garcia,
267
562560
2480
Ce record a été établi par Roger Garcia,
09:25
ex-military diver and head of The
268
565040
2080
ancien plongeur militaire et chef de l'
09:27
Aquarius, currently the world’s only
269
567120
2320
Aquarius, actuellement la seule
09:29
underwater research station.
270
569440
2000
station de recherche sous-marine au monde.
09:31
Here’s Roger Garcia, explaining to
271
571440
1920
Voici Roger Garcia, expliquant au
09:33
BBC World Service programme,
272
573360
1600
programme de BBC World Service,
09:34
CrowdScience, what happens to the
273
574960
2080
CrowdScience, ce qui arrive au
09:37
human body after living underwater
274
577040
2320
corps humain aprÚs avoir vécu si longtemps sous l'eau
09:39
for so long:
275
579360
1226
:
09:41
Perhaps a change in their voice, not
276
581017
2823
Peut-ĂȘtre un changement dans leur voix, pas
09:43
much ‘cos we’re not very deep, that’s
277
583840
1920
beaucoup parce que nous ne sommes pas trĂšs profonds, c'est parce que
09:45
because the air becomes denser.
278
585760
2003
l'air devient plus dense .
09:47
Physiologically, the most important thing
279
587763
2477
Physiologiquement, la chose la plus importante
09:50
though, is that since you are, in this case,
280
590240
4320
cependant, c'est que puisque vous ĂȘtes, dans ce cas,
09:54
at two and a half times atmospheric
281
594560
2240
Ă  deux fois et demie la
09:56
pressure you do take on more inner gas,
282
596800
3360
pression atmosphérique, vous prenez plus de gaz intérieur,
10:00
and, in this case, inside The Aquarius we
283
600160
2880
et, dans ce cas, à l'intérieur du Verseau, nous
10:03
just breathe normal air - you’re gonna
284
603040
2400
respirons simplement de l'air normal - vous Je vais
10:05
take on more nitrogen and depending
285
605440
3040
prendre plus d'azote et selon
10:08
on how long you stay in The Aquarius,
286
608480
2080
combien de temps vous restez dans le Verseau,
10:10
that’s going to incur some sort of
287
610560
1760
cela va entraĂźner une sorte d'
10:12
decompressed obligation.
288
612320
2136
obligation décompressée.
10:14
In addition to engineering challenges,
289
614703
2257
En plus des défis techniques,
10:16
living underwater for long periods of
290
616960
1920
vivre sous l'eau pendant de longues périodes
10:18
time also affects the human body.
291
618880
2720
affecte Ă©galement le corps humain.
10:21
One example is the bends – or
292
621600
2000
Un exemple est les virages – ou mal
10:23
decompression sickness, a serious
293
623600
2480
de décompression, un
10:26
medical disorder created by nitrogen
294
626080
2400
trouble médical grave créé par
10:28
bubbles in the muscles when returning
295
628480
1920
des bulles d'azote dans les muscles lors du retour
10:30
to the surface of the sea too quickly.
296
630400
2718
trop rapide Ă  la surface de la mer.
10:33
The bends, and changes to the voice,
297
633118
2236
Les courbures et les modifications de la voix
10:35
are examples of how underwater living
298
635354
2326
sont des exemples de la façon dont la vie sous-marine
10:37
changes the body
299
637680
1200
modifie physiologiquement le corps
10:38
physiologically – relating
300
638880
1840
- en ce qui concerne le fonctionnement
10:40
to how the bodies of living humans and
301
640720
2080
du corps des humains et des
10:42
animals function.
302
642800
1200
animaux vivants.
10:44
As divers descend deep below the
303
644000
2000
Au fur et à mesure que les plongeurs descendent profondément sous la
10:46
ocean’s surface, there is an increase in
304
646000
2320
surface de l'océan, il y a une augmentation de la
10:48
atmospheric pressure – the normal air
305
648320
2720
pression atmosphérique - la pression atmosphérique normale
10:51
pressure within the Earth’s atmosphere.
306
651040
2480
dans l'atmosphĂšre terrestre.
10:53
The deeper they dive, the higher
307
653520
1644
Plus ils plongent profondément, plus
10:55
the pressure.
308
655164
1236
la pression est élevée.
10:56
Physiological reactions like the bends are
309
656400
2480
Les réactions physiologiques telles que les virages sont
10:58
caused by divers incorrectly readjusting
310
658880
2560
causées par des plongeurs qui se réajustent incorrectement
11:01
to normal atmospheric pressure.
311
661440
2240
à la pression atmosphérique normale.
11:03
Well, Neil, with so many difficulties, it’s
312
663680
2560
Eh bien, Neil, avec tant de difficultés, il n'est
11:06
no surprise that H G Wells's fantasy of
313
666240
3120
pas surprenant que le fantasme de H G Wells de
11:09
living under the sea is still science-fiction.
314
669360
3360
vivre sous la mer relĂšve toujours de la science-fiction.
11:12
Ah, but are you sure it was H G Wells,
315
672720
2560
Ah, mais es-tu sûr que c'était H G Wells,
11:15
Rob?
316
675280
800
Rob ?
11:16
In my quiz question I asked you who wrote
317
676080
2320
Dans ma question de quiz, je vous ai demandé qui a écrit
11:18
the classic underwater adventure Twenty
318
678400
2320
l'aventure sous-marine classique Vingt
11:20
Thousand Leagues Under the Sea.
319
680720
1840
mille lieues sous les mers.
11:22
Yes, and I said a) H G Wells.
320
682560
2800
Oui, et j'ai dit a) H G Wells.
11:25
Which was
 the wrong answer!
321
685360
2400
Ce qui était
 la mauvaise réponse !
11:27
It was, in fact, c) Jules Verne, the
322
687760
2560
C'Ă©tait, en fait, c) Jules Verne, l'
11:30
French author who also wrote Around
323
690320
2080
auteur français qui a également écrit Le tour
11:32
the World in Eighty Days.
324
692400
1680
du monde en quatre-vingts jours.
11:34
In this programme, we’ve been
325
694080
1280
Dans ce programme, nous avons
11:35
discussing the challenge of living
326
695360
1520
discuté du défi de vivre
11:36
underwater, going down vertically – at
327
696880
2560
sous l'eau, en descendant verticalement - Ă 
11:39
a 90 degree angle – to the seabed – the
328
699440
2640
un angle de 90 degrés - jusqu'au fond marin - le
11:42
solid ground hundreds of metres under
329
702080
1920
sol solide Ă  des centaines de mĂštres sous
11:44
the sea.
330
704000
640
11:44
Ocean explorers search underwater
331
704640
2080
la mer. Les
explorateurs océaniques recherchent sous l'eau
11:46
for natural resources – useful materials
332
706720
2800
des ressources naturelles - des matériaux utiles
11:49
like coal and oil.
333
709520
1360
comme le charbon et le pétrole.
11:50
But they face many physiological
334
710880
1920
Mais ils sont confrontés à de nombreux
11:52
problems – problems relating to how
335
712800
2160
problĂšmes physiologiques – des problĂšmes liĂ©s au
11:54
the human body functions, such as the
336
714960
2240
fonctionnement du corps humain, comme les
11:57
bends – a painful medical condition
337
717200
2640
virages – une condition mĂ©dicale douloureuse
11:59
caused by returning too quickly to
338
719840
1920
causée par un retour trop rapide à la
12:01
atmospheric pressure – the Earth’s
339
721760
2000
pression atmosphĂ©rique – la
12:03
usual air pressure.
340
723760
1280
pression atmosphérique habituelle de la Terre.
12:05
That’s all for this programme, but we
341
725040
1520
C'est tout pour ce programme, mais nous
12:06
hope you’ll be diving back into 6 Minute
342
726560
2320
espérons que vous vous replongerez trÚs bientÎt dans 6 Minute
12:08
English very soon.
343
728880
1200
English. Au
12:10
Bye for now!
344
730080
1027
revoir! Au
12:11
Bye!
345
731107
683
revoir!
12:17
Hello and welcome to 6 Minute
346
737520
1680
Bonjour et bienvenue sur 6 minutes d'
12:19
English. I'm Dan and joining me
347
739200
1600
anglais. Je m'appelle Dan et Neil se joint Ă  moi
12:20
today is Neil. Hi, Neil.
348
740800
1360
aujourd'hui. Salut Neil.
12:22
Hi Dan. What’s with the protective
349
742160
2320
Salut Dan. Qu'y a-t-il avec l'Ă©quipement de protection
12:24
gear and helmet?
350
744480
1120
et le casque ?
12:25
I’m just getting ready for the inevitable
351
745600
2240
Je me prépare juste pour l'inévitable
12:27
rise of the machines. That’s the takeover
352
747840
2480
montée en puissance des machines. C'est la prise de contrÎle
12:30
of the world by artificial intelligence, or
353
750320
3200
du monde par l'intelligence artificielle, ou
12:33
AI, which some people predict will happen.
354
753520
3760
IA, que certaines personnes prédisent.
12:37
'Inevitable' means 'cannot be avoided or
355
757280
2480
« InĂ©vitable » signifie « ne peut ĂȘtre Ă©vitĂ© ou
12:39
stopped'. Rise of the machines? What do
356
759760
2560
arrĂȘté ». SoulĂšvement des machines? Que veux-
12:42
you mean?
357
762320
720
tu dire?
12:43
It’s our topic in this 6 Minute English.
358
763040
2480
C'est notre sujet dans cet anglais de 6 minutes.
12:45
We’ll be talking about that, giving you
359
765520
1920
Nous en parlerons, en vous donnant
12:47
six related pieces of vocabulary and, of
360
767440
2560
six éléments de vocabulaire connexes et, bien
12:50
course, our regular quiz question.
361
770000
2400
sûr, notre question de quiz habituelle.
12:52
That’s the first thing you’ve said that
362
772400
1600
C'est la premiĂšre chose que vous avez dite qui
12:54
makes any sense. What’s the question?
363
774000
2240
a du sens. Quelle est la question?
12:56
The word ‘robot’ as we use it today was first
364
776240
2880
Le mot "robot" tel que nous l'utilisons aujourd'hui a été
12:59
used in a 1920’s Czech play ‘Rossum’s Universal
365
779120
4480
utilisé pour la premiÚre fois dans une piÚce tchÚque des années 1920 "Rossum's Universal
13:03
Robots’. But before this, what was its
366
783600
3440
Robots". Mais avant cela, quelle Ă©tait sa
13:07
original meaning:
367
787040
1520
signification originelle :
13:08
a) forced labour, b) metal man, or
368
788560
3040
a) travail forcé, b) homme de métal, ou
13:11
c) heartless thing?
369
791600
2160
c) chose sans cƓur ?
13:13
I will go for a) forced labour.
370
793760
2880
J'irai pour a) le travail forcé.
13:17
We’ll find out if you were right or not
371
797200
2080
Nous verrons si vous aviez raison ou non plus
13:19
later in the show.
372
799280
1360
tard dans l'Ă©mission.
13:20
OK Dan. Tell me what’s going on.
373
800640
2160
D'accord Dan. Dis moi ce qui se passe.
13:22
I saw a news article written by BBC
374
802800
2480
J'ai vu un article de presse Ă©crit par le
13:25
technology correspondent Rory
375
805280
1920
correspondant technologique de la BBC, Rory
13:27
Cellan-Jones about the recent CES
376
807200
3120
Cellan-Jones, sur le récent
13:30
technology show in Las Vegas.
377
810320
2480
salon technologique CES Ă  Las Vegas.
13:32
He interviewed David Hanson, founder
378
812800
2800
Il a interviewé David Hanson, fondateur
13:35
of Hanson Robotics, who said it was his
379
815600
3120
de Hanson Robotics, qui a déclaré que son
13:38
ambition to achieve an AI that can beat
380
818720
3840
ambition était de réaliser une IA capable de battre les
13:42
humans at any intellectual task.
381
822560
3200
humains dans n'importe quelle tĂąche intellectuelle.
13:45
Surely, it’s a good thing! Better AI and
382
825760
2640
Forcément, c'est une bonne chose ! Une meilleure IA et une meilleure
13:48
robotics could take over many of the
383
828400
2080
robotique pourraient prendre en charge de nombreux
13:50
jobs that we don’t want to do, or that
384
830480
2240
emplois que nous ne voulons pas faire, ou qui
13:52
are so important to get 100% right

385
832720
2560
sont si importants pour ĂȘtre corrects Ă  100 %

13:55
like air traffic control.
386
835280
1920
comme le contrÎle du trafic aérien.
13:57
We’d never have another plane crash.
387
837200
1920
Nous n'aurions jamais un autre accident d'avion.
13:59
It would be infallible because it
388
839120
1760
Ce serait infaillible parce que ce
14:00
would be so clever.
389
840880
1440
serait tellement astucieux.
14:02
'Infallible' means 'never failing'.
390
842320
2320
« Infaillible » signifie « ne jamais échouer ».
14:04
And that’s what bothers me.
391
844640
1600
Et c'est ce qui me dérange.
14:06
What happens when its intelligence
392
846240
1920
Que se passe-t-il lorsque son intelligence
14:08
surpasses ours? Why should it do
393
848160
2480
dépasse la nÎtre ? Pourquoi devrait-il faire
14:10
what we want it to do?
394
850640
1600
ce que nous voulons qu'il fasse?
14:12
To surpass something is to do or
395
852240
1920
DĂ©passer quelque chose, c'est faire ou
14:14
be better than it. Dan, you’ve been
396
854160
1840
ĂȘtre meilleur que cela. Dan, tu as
14:16
watching too many movies.
397
856000
1440
regardé trop de films.
14:17
Robots fighting humanity is a
398
857440
1760
Les robots combattant l'humanité sont un
14:19
popular theme. Guess what
 humanity
399
859200
2960
thÚme populaire. Devinez quoi
 l'humanité
14:22
often wins. And besides, we would
400
862160
2080
gagne souvent. Et en plus, on
14:24
programme the computer to be
401
864240
1280
programmerait l'ordinateur pour qu'il soit
14:25
benevolent.
402
865520
1120
bienveillant.
14:26
'Benevolent' means 'kind and helpful'.
403
866640
2480
« Bienveillant » signifie « gentil et serviable ».
14:29
But that’s just it, once the intelligence
404
869120
2560
Mais c'est juste ça, une fois que l'intelligence
14:31
becomes sentient, or able to think for
405
871680
2640
devient sensible, ou capable de penser par
14:34
itself, who knows what it will do.
406
874320
2480
elle-mĂȘme, qui sait ce qu'elle fera.
14:36
We humans are not exactly perfect,
407
876800
1840
Nous, les humains, ne sommes pas exactement parfaits,
14:38
you know. What happens if it decides
408
878640
2160
vous savez. Que se passe-t-il s'il décide
14:40
that it is better than us and wants us
409
880800
2160
qu'il est meilleur que nous et qu'il nous veut
14:42
out of the way?
410
882960
1120
à l'écart ?
14:44
Don’t worry. Asimov thought of that.
411
884080
2800
Ne t'inquiÚte pas. Asimov y a pensé.
14:46
Isaac Asimov was an American
412
886880
1760
Isaac Asimov Ă©tait un
14:48
science fiction writer who, among
413
888640
2080
écrivain de science-fiction américain qui, entre
14:50
other things, wrote about robots.
414
890720
1920
autres, a Ă©crit sur les robots.
14:52
He came up with three laws that
415
892640
2000
Il a proposé trois lois que
14:54
every robot would have to follow to
416
894640
2160
chaque robot devrait suivre pour l'
14:56
stop it from acting against humanity.
417
896800
2160
empĂȘcher d'agir contre l'humanitĂ©.
14:58
So we’re safe!
418
898960
1440
Nous sommes donc en sécurité !
15:00
I’m not so sure. A sentient robot could
419
900400
2800
Je ne suis pas si sûr. Un robot sensible pourrait se
15:03
make up its own mind about how to
420
903200
2000
faire sa propre opinion sur la façon d'
15:05
interpret the laws. For example, imagine
421
905200
3120
interpréter les lois. Par exemple, imaginez
15:08
if we created an AI system to protect
422
908320
2880
si nous créions un systÚme d'IA pour protéger
15:11
all of humanity.
423
911200
1120
toute l'humanité.
15:12
Well, that’s great! No more war.
424
912320
1920
Eh bien, c'est super ! Plus de guerre.
15:14
No more murder. No more fighting.
425
914240
1920
Plus de meurtre. Plus de combats.
15:16
Do you really think that humans
426
916160
1600
Pensez-vous vraiment que les humains
15:17
can stop fighting? What if the AI decides
427
917760
2880
peuvent arrĂȘter de se battre ? Et si l'IA dĂ©cidait
15:20
that the only way to stop us from hurting
428
920640
2240
que la seule façon de nous empĂȘcher de
15:22
ourselves and each other is to control
429
922880
3920
nous faire du mal et de nous faire du mal est de contrĂŽler
15:26
everything we do, so it takes over to
430
926800
3040
tout ce que nous faisons, alors elle prend le relais pour
15:29
protect us. Then we would lose our
431
929840
2880
nous protéger. Alors nous perdrions notre
15:32
freedom to a thing that we created
432
932720
2480
liberté au profit d'une chose que nous avons créée
15:35
that is infallible and more intelligent
433
935200
2960
qui est infaillible et plus intelligente
15:38
than we are! That’s the end, Neil!
434
938160
2720
que nous ! C'est la fin, Neil !
15:40
I think that’s a little far-fetched, which
435
940880
2080
Je pense que c'est un peu tiré par les cheveux, ce qui
15:42
means difficult to believe.
436
942960
1360
signifie difficile Ă  croire.
15:44
I’m sure others don’t think that way.
437
944320
1840
Je suis sûr que d'autres ne pensent pas de cette façon. D'
15:46
OK. Let’s hear what the Learning
438
946160
1920
ACCORD. Écoutons ce que
15:48
English team say when I ask them
439
948080
2240
dit l'Ă©quipe de Learning English quand je leur demande
15:50
if they are worried that AI and robots
440
950320
2480
s'ils craignent que l'IA et les robots
15:52
could take over the world.
441
952800
1810
ne prennent le contrĂŽle du monde.
15:55
Well, it’s possible, but unlikely.
442
955417
3143
Eh bien, c'est possible, mais peu probable.
15:58
There will come a point where our
443
958560
1120
Il arrivera un moment oĂč notre
15:59
technology will be limited – probably
444
959680
2160
technologie sera limitée - probablement
16:01
before real AI is achieved.
445
961840
2340
avant que la véritable IA ne soit atteinte.
16:05
Never in a million years. First of all,
446
965120
2960
Jamais en un million d'années. PremiÚrement,
16:08
we’d programme them so that they
447
968080
1760
nous les programmions pour qu'ils
16:09
couldn’t, and secondly we’d beat
448
969840
2400
ne puissent pas, et deuxiĂšmement, nous
16:12
them anyway. Haven’t you ever
449
972240
1760
les battions quand mĂȘme. Vous n'avez jamais
16:14
seen a movie?
450
974000
1709
vu de film ?
16:16
I totally think it could happen.
451
976697
2183
Je pense totalement que cela pourrait arriver.
16:18
We only have to make a robot
452
978880
1680
Nous n'avons qu'à créer un robot
16:20
that’s smart enough to start
453
980560
1280
suffisamment intelligent pour commencer Ă 
16:21
thinking for itself. After that, who
454
981840
2240
penser par lui-mĂȘme. AprĂšs cela, qui
16:24
knows what it might do.
455
984080
1466
sait ce que cela pourrait faire.
16:26
A mixed bag of opinions there, Dan.
456
986480
1920
Un mélange d'opinions là-bas, Dan.
16:28
It seems you aren’t alone.
457
988400
2160
Il semble que vous n'ĂȘtes pas seul.
16:30
Nope. But I don’t exactly have
458
990560
1840
Non. Mais je n'ai pas exactement
16:32
an army of support either. I guess
459
992400
2480
une armée de soutien non plus. Je suppose que
16:34
we’ll just have to wait and see.
460
994880
1440
nous devrons simplement attendre et voir.
16:36
Speak for yourself. I’ve waited
461
996320
1600
Parle pour toi. J'ai attendu
16:37
long enough – for our quiz question
462
997920
1600
assez longtemps - pour notre question de quiz
16:39
that is.
463
999520
560
.
16:40
Oh yeah! I asked you what the
464
1000080
1680
Oh ouais! Je vous ai demandé quelle était la
16:41
original meaning of the word ‘robot’
465
1001760
1920
signification originale du mot « robot »
16:43
was before it was used in its
466
1003680
2080
avant qu'il ne soit utilisé dans sa
16:45
modern form:
467
1005760
1280
forme moderne :
16:47
a) forced labour, b) metal man, or
468
1007040
2960
a) travail forcé, b) homme de métal, ou
16:50
c) heartless thing?
469
1010000
1760
c) chose sans cƓur ?
16:51
And I said a) forced labour.
470
1011760
1760
Et j'ai dit a) travail forcé.
16:53
And you were
 right!
471
1013520
2240
Et tu avais
 raison !
16:55
Shall we take a look at the
472
1015760
880
Allons-nous jeter un oeil au
16:56
vocabulary then?
473
1016640
1280
vocabulaire alors? D'
16:57
OK. First we had inevitable.
474
1017920
3040
ACCORD. Nous avons d'abord eu l'inévitable.
17:00
If something is inevitable then it
475
1020960
2000
Si quelque chose est inévitable, il
17:02
cannot be avoided or stopped.
476
1022960
2400
ne peut ĂȘtre Ă©vitĂ© ou arrĂȘtĂ©.
17:05
Can you think of something
477
1025360
880
Peux-tu penser Ă  quelque chose
17:06
inevitable, Neil?
478
1026240
1040
d'inévitable, Neil ?
17:07
It is inevitable that one day the
479
1027280
2000
Il est inévitable qu'un jour le
17:09
Sun will stop burning. Then we had
480
1029280
2960
Soleil s'arrĂȘte de brĂ»ler. Ensuite, nous avons eu
17:12
infallible, which means never failing.
481
1032240
2720
infaillible, ce qui signifie ne jamais Ă©chouer.
17:14
Give us an example, Dan.
482
1034960
1360
Donne-nous un exemple, Dan.
17:16
The vaccine for smallpox is infallible.
483
1036320
2560
Le vaccin contre la variole est infaillible.
17:18
The natural spread of that disease
484
1038880
1600
La propagation naturelle de cette maladie
17:20
has been completely stopped.
485
1040480
2000
a été complÚtement stoppée.
17:22
After that was 'surpasses'.
486
1042480
2320
AprĂšs c'Ă©tait 'surpasse'.
17:24
If something surpasses something
487
1044800
1920
Si quelque chose surpasse quelque chose
17:26
else then it becomes better than it.
488
1046720
2560
d'autre, alors cela devient meilleur que cela.
17:29
Many parents across the world hope
489
1049280
1680
De nombreux parents Ă  travers le monde espĂšrent
17:30
that their children will surpass them
490
1050960
1680
que leurs enfants les surpasseront
17:32
in wealth, status or achievement.
491
1052640
2960
en termes de richesse, de statut ou de réussite.
17:35
After that we heard benevolent, which
492
1055600
1760
AprĂšs cela, nous avons entendu bienveillant, ce qui
17:37
means kind and helpful. Name a person
493
1057360
2240
signifie gentil et serviable. Nommez une personne
17:39
famous for being benevolent, Dan.
494
1059600
1877
célÚbre pour sa bienveillance, Dan. Le
17:41
Father Christmas is a benevolent
495
1061477
2363
PÚre Noël est un
17:43
character.
496
1063840
1160
personnage bienveillant.
17:45
After that we heard sentient.
497
1065000
2360
AprĂšs cela, nous avons entendu sensible.
17:47
If something is sentient, it is able
498
1067360
2160
Si quelque chose est sensible, il est capable
17:49
to think for itself.
499
1069520
1360
de penser par lui-mĂȘme.
17:50
Indeed. Many people wonder about
500
1070880
1520
En effet. Beaucoup de gens s'interrogent sur
17:52
the possibility of sentient life on
501
1072400
2480
la possibilité d'une vie sensible sur
17:54
other planets. Finally, we heard
502
1074880
2160
d'autres planĂštes. Enfin, on a entendu
17:57
far-fetched, which means difficult
503
1077040
1600
farfelu, ce qui veut dire difficile
17:58
to believe. Like that far-fetched
504
1078640
2000
Ă  croire. Comme cette
18:00
story you told me the other day
505
1080640
1280
histoire farfelue que tu m'as racontée l'autre jour
18:01
about being late because of a
506
1081920
1280
Ă  propos d'ĂȘtre en retard Ă  cause d'un
18:03
dragon, Dan.
507
1083200
880
dragon, Dan.
18:04
I swear it was real! It had big sharp
508
1084080
2560
Je jure que c'était réel ! Il avait de grandes
18:06
teeth and everything!
509
1086640
960
dents pointues et tout !
18:07
Yeah, yeah, yeah. And that’s the end
510
1087600
1920
Ouais ouais ouais. Et c'est la fin
18:09
of this 6 Minute English. Don’t forget
511
1089520
1840
de cet anglais de 6 minutes. N'oubliez pas
18:11
to check out our Facebook, Twitter,
512
1091360
1600
de consulter nos pages Facebook, Twitter
18:12
and YouTube pages.
513
1092960
1200
et YouTube.
18:14
See you next time!
514
1094160
1120
À la prochaine! Au
18:15
Bye!
515
1095280
560
18:15
Bye.
516
1095840
500
revoir!
Au revoir.
18:22
Hello. This is 6 Minute English
517
1102000
1600
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
18:23
from BBC Learning English.
518
1103600
1520
de BBC Learning English.
18:25
I’m Neil.
519
1105120
880
Je suis Neil.
18:26
And I’m Sam.
520
1106000
1360
Et je suis Sam.
18:27
Are you feeling well, Sam?
521
1107360
1680
Tu te sens bien, Sam ?
18:29
No headache or sore throat?
522
1109040
2160
Pas de maux de tĂȘte ou de gorge ?
18:31
No, I feel fine, thanks, Neil.
523
1111200
2560
Non, je me sens bien, merci, Neil.
18:33
Why do you ask?
524
1113760
1520
Pourquoi demandez-vous?
18:35
Well, I’ve been reading some
525
1115280
1360
Eh bien, j'ai lu des
18:36
inspirational stories about the
526
1116640
1760
histoires inspirantes sur les
18:38
doctors and nurses
527
1118400
1120
médecins et les infirmiÚres qui
18:39
fighting Covid. When I was a boy, I
528
1119520
2320
combattent Covid. Quand j'Ă©tais petit, j'ai
18:41
always dreamed of becoming a doctor.
529
1121840
2310
toujours rĂȘvĂ© de devenir mĂ©decin.
18:44
Ah, I see. Have you ever been in
530
1124150
2570
Ah, je vois. Avez-vous déjà été
18:46
hospital?
531
1126720
1280
hospitalisé ?
18:48
Yes, I have, and I remember the
532
1128000
2080
Oui, je l'ai fait, et je me souviens de la
18:50
nurse’s bedside manner – you
533
1130080
1520
maniĂšre dont l'infirmiĂšre Ă©tait au chevet du patient - vous
18:51
know, the kind and caring way
534
1131600
1840
savez, la façon bienveillante et attentionnée
18:53
that doctors and nurses
535
1133440
1280
dont les médecins et les infirmiÚres
18:54
treat people who are ill.
536
1134720
1680
traitent les personnes malades.
18:56
Nowadays more and more of the
537
1136400
1680
De nos jours, de plus en plus de
18:58
jobs that humans do are being carried
538
1138080
2080
tĂąches humaines sont
19:00
out by machines. But I doubt that a
539
1140160
2720
effectuées par des machines. Mais je doute que les
19:02
doctor’s bedside manner could easily
540
1142880
2160
maniÚres de chevet d'un médecin puissent facilement
19:05
be replaced by a robot.
541
1145040
2093
ĂȘtre remplacĂ©es par un robot.
19:07
In this programme, we’ll be discussing
542
1147133
2067
Dans ce programme, nous discuterons de la question de savoir
19:09
whether the revolution in artificial
543
1149200
1920
si la révolution de
19:11
intelligence, often shortened to ‘AI’,
544
1151120
2560
l'intelligence artificielle, souvent abrégée en « IA »,
19:13
could replace human doctors
545
1153680
1600
pourrait remplacer les médecins
19:15
and nurses.
546
1155280
880
et les infirmiĂšres humains.
19:16
We’ll be asking: can you imagine a
547
1156160
2000
Nous demanderons : pouvez-vous imaginer un
19:18
future without doctors?
548
1158160
2000
avenir sans médecins ?
19:20
In fact, machines are already doing
549
1160160
2320
En fait, les machines effectuent déjà
19:22
some of the jobs traditionally done
550
1162480
1840
certaines des tùches traditionnellement effectuées
19:24
by doctors - scanning people’s
551
1164320
2160
par les médecins - scanner le corps des gens
19:26
bodies to detect skin cancer,
552
1166480
2160
pour détecter le cancer de la peau,
19:28
for example.
553
1168640
1360
par exemple.
19:30
Yes, that’s true, Sam, and it links to
554
1170000
1840
Oui, c'est vrai, Sam, et cela rejoint
19:31
my quiz question which is about
555
1171840
1760
ma question de quiz qui concerne la
19:33
human skin. It’s a well-known fact that
556
1173600
2800
peau humaine. C'est un fait bien connu que la
19:36
skin is the human body’s largest
557
1176400
2160
peau est le plus grand organe du corps humain
19:38
organ – but how much skin does the
558
1178560
2320
- mais combien de peau l'
19:40
average adult have? Is it:
559
1180880
2000
adulte moyen a-t-il ? Est-ce :
19:42
a) 2 square metres?,
560
1182880
2240
a) 2 mÚtres carrés ?,
19:45
b) 3 square metres? or
561
1185120
2640
b) 3 mÚtres carrés ? ou
19:47
c) 4 square metres?
562
1187760
2640
c) 4 mÚtres carrés ?
19:50
Of course our skin gets loose as
563
1190400
2000
Bien sûr, notre peau se relùche avec
19:52
we age but I can’t believe there’s
564
1192400
2240
l'Ăąge, mais je n'arrive pas Ă  croire qu'il y en ait
19:54
3 square metres of it!
565
1194640
2320
3 mÚtres carrés !
19:56
I’ll say the answer is
566
1196960
1280
Je dirai que la réponse est
19:58
a) 2 square metres.
567
1198240
2646
a) 2 mÚtres carrés.
20:00
OK, we’ll find out if that’s correct later.
568
1200886
3194
OK, nous verrons si c'est correct plus tard.
20:04
Every year in the UK over 5 million
569
1204080
2560
Chaque année au Royaume-Uni, plus de 5 millions de
20:06
people are treated for skin cancer.
570
1206640
2080
personnes sont traitées pour un cancer de la peau.
20:08
Catch it early and your chances
571
1208720
1600
Attrapez-le tĂŽt et vos chances
20:10
of survival are increased.
572
1210320
2130
de survie sont augmentées.
20:12
Usually a skin specialist, or
573
1212450
2430
Habituellement, un spécialiste de la peau ou un
20:14
dermatologist, will examine your skin
574
1214880
2880
dermatologue examinera votre peau
20:17
using a handheld microscope.
575
1217760
2720
Ă  l'aide d'un microscope portatif.
20:20
But in 2017, a team of researchers
576
1220480
2800
Mais en 2017, une Ă©quipe de chercheurs
20:23
at Stanford Medical School made
577
1223280
2240
de la Stanford Medical School a fait
20:25
an exciting announcement.
578
1225520
2000
une annonce passionnante.
20:27
Here’s Oxford University researcher
579
1227520
2000
Voici Daniel Susskind, chercheur à l'Université d'Oxford
20:29
Daniel Susskind, telling BBC World
580
1229520
2160
, racontant au programme BBC World
20:31
Service programme, The Big Idea, what
581
1231680
2240
Service, The Big Idea, ce que
20:33
the medics at Stanford had invented:
582
1233920
3069
les médecins de Stanford avaient inventé :
20:36
A team of researchers at Stamford
583
1236989
2371
une Ă©quipe de chercheurs de Stamford
20:39
last year announced the development
584
1239360
1360
a annoncé l'année derniÚre le développement
20:40
of a system that, if you give it a photo
585
1240720
1520
d'un systĂšme qui, si vous lui donnez une photo
20:42
of a freckle it can tell you as accurately
586
1242240
2480
d'une tache de rousseur il peut vous dire aussi précisément
20:44
as twenty-one leading dermatologists
587
1244720
2560
que vingt et un dermatologues de premier plan
20:47
whether or not that freckle is cancerous.
588
1247280
2703
si cette tache de rousseur est cancéreuse ou non.
20:51
The Stanford medical team had
589
1251183
1937
L'équipe médicale de Stanford avait
20:53
invented an AI system to analyse
590
1253120
2960
inventé un systÚme d'IA pour analyser les
20:56
freckles – small brown spots
591
1256080
2560
taches de rousseur - de petites taches brunes
20:58
found on people’s
592
1258640
880
trouvées sur la peau des gens
20:59
skin, especially on pale skin.
593
1259520
3419
, en particulier sur les peaux pĂąles.
21:02
As it turned out, the AI programme was
594
1262939
2501
Il s'est avéré que le programme d'IA était
21:05
better than human doctors at
595
1265440
1440
meilleur que les médecins humains pour
21:06
telling whether a freckle was harmless
596
1266880
1840
dire si une tache de rousseur Ă©tait inoffensive
21:08
or cancerous – connected to some
597
1268720
1920
ou cancéreuse - liée à un
21:10
type of cancer.
598
1270640
1280
type de cancer.
21:11
So, it seems that artificial intelligence
599
1271920
2160
Il semble donc que l'intelligence artificielle
21:14
is already replacing humans when
600
1274080
2160
remplace déjà les humains lorsqu'il
21:16
it comes to detecting
601
1276240
1520
s'agit de détecter le
21:17
cancer – and doing
602
1277760
1600
cancer - et d'
21:19
a better job of it.
603
1279360
1840
en faire un meilleur travail.
21:21
But Daniel Susskind isn’t convinced.
604
1281200
2640
Mais Daniel Susskind n'est pas convaincu. L'
21:23
One reason is that AI systems still
605
1283840
2240
une des raisons est que les systĂšmes d'IA ont encore
21:26
need humans to programme
606
1286080
1440
besoin d'humains pour
21:27
them – and as it turns out, knowing
607
1287520
2320
les programmer - et il s'avĂšre que savoir
21:29
exactly how doctors detect
608
1289840
1680
exactement comment les médecins détectent
21:31
illness remains
609
1291520
960
la maladie reste
21:32
something of a mystery.
610
1292480
1760
un mystĂšre.
21:34
Here’s Daniel Susskind again in
611
1294240
2000
Voici Ă  nouveau Daniel Susskind en
21:36
conversation with BBC World
612
1296240
1600
conversation avec le programme BBC World
21:37
Service programme, The Big Idea:
613
1297840
2836
Service, The Big Idea:
21:41
If you ask a doctor how it is they
614
1301697
2463
Si vous demandez à un médecin comment il
21:44
make a diagnosis, they might be
615
1304160
2480
fait un diagnostic, il pourra peut-ĂȘtre
21:46
able to point you to particularly
616
1306640
2240
vous indiquer des
21:48
revealing parts of a reference book
617
1308880
1840
parties particuliÚrement révélatrices d'un livre de référence
21:50
or give you a few rules of thumb,
618
1310720
1760
ou vous donner quelques rĂšgles de pouce,
21:52
but ultimately they’d struggle

619
1312480
1200
mais en fin de compte, ils auraient du mal

21:53
they’d say again it requires
620
1313680
1440
ils diraient encore une fois que cela nécessite
21:55
things like creativity and judgment,
621
1315120
1680
des choses comme la créativité et le jugement,
21:56
and these things are very difficult to
622
1316800
2240
et ces choses sont trĂšs difficiles Ă 
21:59
articulate – and so traditionally it’s
623
1319040
1920
articuler - et donc traditionnellement, on pensait qu'il Ă©tait
22:00
been thought very hard to
624
1320960
1040
trĂšs difficile d'
22:02
automate – if a human being can’t
625
1322000
1520
automatiser - si un ĂȘtre humain ne peut pas
22:03
explain how they do these special
626
1323520
1760
expliquer comment ils font ces
22:05
things, where on earth do we begin
627
1325280
2160
choses spĂ©ciales, par oĂč commencer pour
22:07
in writing instructions for a
628
1327440
1200
Ă©crire des instructions pour une
22:08
machine to follow?
629
1328640
2800
machine à suivre ?
22:12
Most doctors find it difficult to
630
1332000
2080
La plupart des médecins ont du mal à
22:14
explain how they make a
631
1334080
1440
expliquer comment ils posent un
22:15
diagnosis – their judgement
632
1335520
1840
diagnostic - leur jugement
22:17
about what someone’s
633
1337360
1120
sur la
22:18
particular sickness is, made by
634
1338480
1920
maladie particuliĂšre d'une personne, fait en
22:20
examining them.
635
1340400
1123
l'examinant.
22:21
Diagnosing someone’s illness is
636
1341920
1920
Diagnostiquer la maladie de quelqu'un est
22:23
complicated but there are some
637
1343840
1760
compliqué, mais il existe certaines
22:25
rules of thumb. A rule of thumb is
638
1345600
3120
rĂšgles empiriques. Une rĂšgle empirique est
22:28
a practical but approximate way
639
1348720
2800
une façon pratique mais approximative
22:31
of doing something.
640
1351520
1440
de faire quelque chose.
22:32
For example, when cooking, a good
641
1352960
2080
Par exemple, lors de la cuisson, une bonne
22:35
rule of thumb is two portions of
642
1355040
1840
rĂšgle de base est de deux portions d'
22:36
water to one portion of rice.
643
1356880
2480
eau pour une portion de riz.
22:39
Exactly. And because identifying
644
1359360
2640
Exactement. Et parce qu'il
22:42
sickness is so difficult, Daniel
645
1362000
2560
est si difficile d'identifier la maladie, Daniel
22:44
says “where on earth do we
646
1364560
1840
dit "oĂč diable commençons-nous Ă 
22:46
begin writing instructions for a
647
1366400
1760
Ă©crire des instructions pour une
22:48
machine?” We use phrases like
648
1368160
2480
machine?" Nous utilisons des expressions comme
22:50
where, how or what on earth to show
649
1370640
3360
oĂč, comment ou quoi diable pour montrer
22:54
feelings like anger, surprise
650
1374000
2640
des sentiments comme la colĂšre, la surprise
22:56
or disbelief.
651
1376640
1360
ou l'incrédulité.
22:58
I might show surprise by asking
652
1378000
1760
Je pourrais montrer ma surprise en demandant Ă 
22:59
Sam, ‘how on earth did you know
653
1379760
1600
Sam, "Comment avez-vous connu
23:01
the answer to that?’
654
1381360
1246
la réponse à cela?"
23:02
Ha ha! I guess you’re talking about
655
1382606
2114
Ha ha! Je suppose que vous parlez de
23:04
your quiz question, Neil? And
656
1384720
2080
votre question de quiz, Neil ? Et
23:06
you needn’t be so
657
1386800
880
vous n'avez pas besoin d'ĂȘtre si
23:07
surprised – I’m naturally brainy!
658
1387680
2720
surpris - je suis naturellement intelligent!
23:10
Of course you are. In my quiz
659
1390400
1760
Bien sĂ»r, vous ĂȘtes. Dans ma
23:12
question, I asked Sam how
660
1392160
1440
question de quiz, j'ai demandé à Sam
23:13
much skin there is
661
1393600
1120
combien de peau il y a
23:14
on an adult human body.
662
1394720
2240
sur un corps humain adulte.
23:16
And I said it was a) 2 square
663
1396960
2320
Et j'ai dit que c'Ă©tait a) 2
23:19
metres.
664
1399280
1123
mÚtres carrés.
23:20
Which was
 the correct answer!
665
1400403
2477
Ce qui était
 la bonne réponse !
23:22
With your brains, I think you’d make
666
1402880
1520
Avec votre cerveau, je pense que vous feriez
23:24
a good doctor, Sam, and I’m sure
667
1404400
1840
un bon médecin, Sam, et je suis sûr que
23:26
you’d have a good bedside
668
1406240
1360
vous auriez aussi de bonnes maniĂšres au chevet du patient
23:27
manner too.
669
1407600
1440
.
23:29
You mean, the kind and caring way
670
1409040
2720
Vous voulez dire, la façon bienveillante et attentionnée
23:31
that doctors and nurses treat
671
1411760
1440
dont les médecins et les infirmiÚres traitent
23:33
their patients.
672
1413200
1306
leurs patients.
23:34
OK, let’s recap the rest of the
673
1414506
1974
OK, récapitulons le reste du
23:36
vocabulary, starting with freckle – a
674
1416480
2720
vocabulaire, en commençant par la tache de rousseur - une
23:39
small brown spot
675
1419200
1200
petite tache brune
23:40
on someone’s skin.
676
1420400
1280
sur la peau de quelqu'un.
23:41
Freckles are usually harmless, but
677
1421680
1680
Les taches de rousseur sont généralement inoffensives, mais
23:43
some skin spots can be
678
1423360
1360
certaines taches cutanĂ©es peuvent ĂȘtre
23:44
cancerous – connected to cancer.
679
1424720
2640
cancĂ©reuses – liĂ©es au cancer. Le
23:47
A doctor’s diagnosis is their
680
1427360
1840
diagnostic d'un médecin est son
23:49
judgement about what someone’s
681
1429200
1600
jugement sur la
23:50
particular sickness
682
1430800
1200
maladie
23:52
or disease is.
683
1432000
1523
ou la maladie particuliĂšre d'une personne.
23:53
A rule of thumb is a useful but
684
1433523
2157
Une rÚgle empirique est une façon utile mais
23:55
approximate way of doing or
685
1435680
1680
approximative de faire ou de
23:57
measuring something.
686
1437360
1440
mesurer quelque chose.
23:58
And finally, we use phrases
687
1438800
1680
Et enfin, nous utilisons des phrases
24:00
like, 'where on earth..?'
688
1440480
1789
comme, 'oĂč sur terre ..?'
24:02
as a way to show emotions
689
1442269
1657
comme un moyen de montrer des Ă©motions
24:03
like anger, surprise or disbelief.
690
1443926
2874
comme la colÚre, la surprise ou l'incrédulité.
24:06
That’s all for this programme
691
1446800
1360
C'est tout pour ce programme,
24:08
but join us for the next edition
692
1448160
1520
mais rejoignez-nous pour la prochaine Ă©dition
24:09
of 6 Minute English
693
1449680
1280
de 6 Minute English
24:10
when we’ll discuss another
694
1450960
1200
oĂč nous discuterons d'un autre
24:12
trending topic
695
1452160
880
sujet tendance
24:13
and the related vocabulary.
696
1453040
2216
et du vocabulaire associé.
24:15
Why on earth would you miss it?
697
1455256
2024
Pourquoi diable cela vous manquerait-il ?
24:17
Goodbye for now!
698
1457280
1440
Au revoir pour le moment!
24:18
Goodbye!
699
1458720
926
Au revoir!
24:25
Hello. This is 6 Minute English
700
1465400
1842
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
24:27
from BBC Learning English.
701
1467242
1414
de BBC Learning English.
24:28
I’m Neil.
702
1468656
864
Je suis Neil.
24:29
And I’m Rob.
703
1469520
717
Et je suis Rob.
24:30
From the bubonic plague to
704
1470237
1853
De la peste bubonique au
24:32
cholera and tuberculosis, disease
705
1472090
2916
choléra et à la tuberculose, les maladies
24:35
and pandemics have changed the
706
1475006
2036
et les pandémies ont changé la
24:37
way cities have been built.
707
1477042
2074
façon dont les villes ont été construites.
24:39
For example, buildings in 19th century Paris
708
1479116
3284
Par exemple, les bĂątiments du Paris du 19Ăšme siĂšcle
24:42
were designed with large, high-up windows
709
1482400
2696
ont Ă©tĂ© conçus avec de grandes fenĂȘtres hautes
24:45
to allow plenty of sunlight.
710
1485096
1728
pour laisser entrer beaucoup de soleil.
24:46
They were supposed to stop
711
1486824
1466
Ils Ă©taient censĂ©s arrĂȘter
24:48
the spread of tuberculosis.
712
1488290
2000
la propagation de la tuberculose. Le
24:50
Coronavirus has been no different.
713
1490290
2730
coronavirus n'a pas été différent.
24:53
In lockdown, cities from Rio to Barcelona
714
1493020
3835
Pendant le confinement, les villes de Rio Ă  Barcelone
24:56
were transformed as wildlife and birdsong
715
1496855
2697
ont été transformées alors que la faune et le chant des oiseaux
24:59
replaced the noise of taxi horns
716
1499552
2000
ont remplacé le bruit des klaxons des taxis
25:01
and traffic. And with no car pollution,
717
1501552
2403
et de la circulation. Et sans pollution automobile,
25:03
you could even see the stars at night!
718
1503955
3056
vous pourriez mĂȘme voir les Ă©toiles la nuit !
25:07
In this programme, we’ll be asking if cities
719
1507011
2190
Dans ce programme, nous demanderons si les villes
25:09
after lockdown will ever be the same
720
1509201
1926
aprĂšs le confinement seront Ă  nouveau les mĂȘmes
25:11
again – and if we want them to be.
721
1511127
1964
- et si nous voulons qu'elles le soient.
25:13
We’ll be hearing some ideas from
722
1513091
1853
Nous entendrons des idées de
25:14
different cities around the world.
723
1514944
2073
différentes villes du monde.
25:17
And, of course, we’ll be learning
724
1517017
1780
Et, bien sûr, nous apprendrons
25:18
some new vocabulary along the way.
725
1518797
2257
un nouveau vocabulaire en cours de route.
25:21
One of the cities most affected by
726
1521054
2000
L'une des villes les plus touchées par
25:23
Covid-19 was Mumbai in India –
727
1523054
2696
Covid-19 a été Mumbai en Inde -
25:25
but approximately how many people
728
1525750
1670
mais environ combien de personnes
25:27
were affected? What’s the estimated
729
1527420
2404
ont été touchées ? Quelle est la
25:29
population of Mumbai?
730
1529824
1413
population estimée de Mumbai ?
25:31
That’s my quiz question for you today, Rob.
731
1531237
2367
C'est ma question quiz pour vous aujourd'hui, Rob.
25:33
Is it: a) 15 million people,
732
1533604
3062
Est-ce : a) 15 millions de personnes,
25:36
b) 20 million people, or
733
1536666
1487
b) 20 millions de personnes, ou
25:38
c) 25 million people?
734
1538153
2330
c) 25 millions de personnes ?
25:40
I know Mumbai is an international
735
1540483
2957
Je sais que Mumbai est une
25:43
mega-city, so I’ll say
736
1543440
2364
mégapole internationale, donc je dirai
25:45
b) 20 million people.
737
1545804
2516
b) 20 millions de personnes.
25:48
OK, Rob, we’ll find out later if
738
1548320
1920
OK, Rob, nous verrons plus tard si
25:50
that’s right.
739
1550240
1200
c'est vrai.
25:51
Now, Beatriz Colomina is a professor
740
1551440
2640
Aujourd'hui, Beatriz Colomina est professeur
25:54
of architecture at Princeton University
741
1554080
2400
d'architecture à l'Université de Princeton
25:56
in the United States. She’s spent years
742
1556480
2560
aux États-Unis. Elle a passĂ© des annĂ©es Ă 
25:59
researching the relationship between
743
1559040
1760
rechercher la relation entre
26:00
cities and disease. Here she is talking
744
1560800
2800
les villes et la maladie. Ici, elle s'entretient
26:03
with Kavita Puri, presenter of BBC
745
1563600
2640
avec Kavita Puri, présentatrice de l'
26:06
World Service programme, The Inquiry:
746
1566240
2440
Ă©mission de BBC World Service, The Inquiry:
26:09
Take tuberculosis. Unlike
747
1569010
2590
Take tuberculosis. Contrairement au
26:11
cholera, which
748
1571600
800
choléra, qui a
26:12
was eliminated in London by
749
1572400
1840
été éliminé à Londres grùce à la
26:14
re-designing the sewage system
750
1574240
1760
refonte du systĂšme d'Ă©gouts
26:16
in the 1850s, TB was airborne.
751
1576000
3920
dans les années 1850, la tuberculose était aéroportée.
26:19
It became a real problem with
752
1579920
2400
C'est devenu un vrai problĂšme avec
26:22
the rise of the industrial cities, the
753
1582320
2640
l'essor des villes industrielles, la
26:24
metropolis, before an antibiotic
754
1584960
2960
métropole, avant qu'un antibiotique ne
26:27
was effective.
755
1587920
1520
soit efficace.
26:29
One in seven people on the
756
1589440
1520
Une personne sur sept sur la
26:30
planet had TB, but in dense cities
757
1590960
2800
planĂšte avait la tuberculose, mais dans des villes denses
26:33
like Paris, it was one in three. Closely
758
1593760
4000
comme Paris, c'Ă©tait une personne sur trois. Les
26:37
packed tenements meant the disease
759
1597760
2240
immeubles trÚs serrés ont fait que la maladie
26:40
spread like wildfire and architects
760
1600000
3120
s'est propagée comme une traßnée de poudre et les architectes
26:43
and planning experts responded.
761
1603120
2480
et les experts en planification ont réagi.
26:45
Some diseases, like cholera, could
762
1605600
2080
Certaines maladies, comme le choléra, pourraient
26:47
be prevented by redesigning cities
763
1607680
2400
ĂȘtre Ă©vitĂ©es en repensant les villes
26:50
to improve hygiene, like the waste
764
1610080
2240
pour améliorer l'hygiÚne, comme les
26:52
water sewers in 19th century London.
765
1612320
2880
égouts des eaux usées à Londres au XIXe siÚcle.
26:55
But the problem with tuberculosis, or
766
1615200
2320
Mais le problĂšme avec la tuberculose, ou
26:57
TB for short, was that the disease is
767
1617520
2960
TB en abrégé, était que la maladie est
27:00
airborne – carried and spread in
768
1620480
2000
aĂ©roportĂ©e – transportĂ©e et propagĂ©e dans
27:02
the air.
769
1622480
720
l'air.
27:03
Adding to the problem was the fact
770
1623200
1680
Le problĂšme s'ajoutait au fait
27:04
that antibiotics – medicines like
771
1624880
2480
que les antibiotiques - des médicaments comme la
27:07
penicillin that can destroy harmful
772
1627360
2080
pénicilline qui peuvent détruire
27:09
bacteria or stop their growth – was
773
1629440
2560
les bactĂ©ries nocives ou arrĂȘter leur croissance -
27:12
not discovered until 1928 – too late
774
1632000
3280
n'ont été découverts qu'en 1928 - trop tard
27:15
to save the thousands of people who
775
1635280
1840
pour sauver les milliers de personnes
27:17
died in Mumbai, New York, Paris and
776
1637120
2240
décédées à Mumbai, New York, Paris et
27:19
other cities during the 1800s.
777
1639360
2080
d'autres villes pendant les années 1800.
27:21
Diseases like TB killed more and
778
1641440
2240
Des maladies comme la tuberculose ont tué de plus en
27:23
more people as cities industrialised
779
1643680
2880
plus de personnes Ă  mesure que les villes s'industrialisaient
27:26
and grew bigger and bigger, leading
780
1646560
1840
et devenaient de plus en plus grandes, conduisant
27:28
to the creation of the
781
1648400
1360
à la création de la
27:29
metropolis – the largest, busiest and
782
1649760
2640
métropole - la ville la plus grande, la plus fréquentée et
27:32
most important
783
1652400
880
la plus importante
27:33
city in a country or region.
784
1653280
1680
d'un pays ou d'une région.
27:34
Many people crowded together in
785
1654960
1520
De nombreuses personnes se sont entassées dans de
27:36
large metropolises meaning that
786
1656480
1920
grandes métropoles, ce qui signifie que la
27:38
disease could spread like wildfire – an
787
1658400
2560
maladie pourrait se propager comme une traĂźnĂ©e de poudre – un
27:40
idiom meaning spread quickly around
788
1660960
2000
idiome signifiant se propager rapidement autour de
27:42
many people.
789
1662960
1040
nombreuses personnes.
27:44
Even today disease is shaping
790
1664000
1840
Aujourd'hui encore, la maladie façonne
27:45
our cities. In post-Covid Paris, new
791
1665840
3280
nos villes. Dans le Paris post-Covid, de nouvelles
27:49
ideas for a ’15 minute city’ aim to
792
1669120
2720
idées pour une «ville à 15 minutes» visent à
27:51
make all public services available
793
1671840
2000
rendre tous les services publics accessibles
27:53
within a fifteen minute walk to help
794
1673840
2160
Ă  moins de quinze minutes Ă  pied pour aider
27:56
people working from home.
795
1676000
1680
les personnes travaillant Ă  domicile. D'
27:57
Other countries want to build
796
1677680
1440
autres pays veulent construire de
27:59
better, more affordable housing
797
1679120
1680
meilleurs logements plus abordables
28:00
outside the city centre.
798
1680800
1680
en dehors du centre-ville.
28:02
But according to Mumbai resident
799
1682480
1680
Mais selon le
28:04
Dr Vaidehi Tandel, this won’t
800
1684160
2240
Dr Vaidehi Tandel, résident de Mumbai, cela ne
28:06
work – even if the housing on
801
1686400
2000
fonctionnera pas, mĂȘme si les logements
28:08
offer is better.
802
1688400
1280
proposés sont meilleurs.
28:09
But why? The reason is work.
803
1689680
3120
Mais pourquoi? La raison est le travail.
28:12
When you shift them out, you’re
804
1692800
1360
Lorsque vous les déplacez, vous
28:14
moving them away from their
805
1694160
1280
les Ă©loignez de leurs
28:15
livelihoods and they’re not going to
806
1695440
1360
moyens de subsistance et ils ne seront pas en
28:16
be able to sustain themselves there
807
1696800
1680
mesure de subvenir Ă  leurs besoins
28:18
so, they will be coming back because
808
1698480
2400
, alors ils reviendront parce que
28:20
their jobs are in the city and they
809
1700880
1680
leurs emplois sont en ville et qu'ils
28:22
cannot afford the commute from
810
1702560
2000
ne peuvent pas se permettre le trajet de
28:24
further off places.
811
1704560
1200
plus loin hors lieux.
28:26
Dr Vaidehi Tandel there, talking on
812
1706400
2160
Le Dr Vaidehi Tandel, s'exprimant dans
28:28
the BBC World Service programme
813
1708560
1840
l'Ă©mission The Inquiry de la BBC World Service.
28:30
The Inquiry.Trying to make cities less
814
1710400
2720
Essayer de rendre les villes moins
28:33
crowded is one way to minimise the
815
1713120
2160
peuplées est un moyen de minimiser les
28:35
risks from disease. But moving people
816
1715280
2480
risques de maladie. Mais Ă©loigner les gens
28:37
away from the city centre means moving
817
1717760
2080
du centre-ville signifie
28:39
them away from their livelihood – their
818
1719840
1920
les Ă©loigner de leur gagne-pain – leur
28:41
job or other way of earning money to
819
1721760
1760
travail ou tout autre moyen de gagner de l'argent pour
28:43
pay for food, housing and clothing.
820
1723520
2880
payer la nourriture, le logement et les vĂȘtements.
28:46
Many people still want to live near
821
1726400
1600
Beaucoup de gens veulent encore vivre prĂšs de
28:48
their workplace in the city centre
822
1728000
2080
leur lieu de travail dans le centre-ville
28:50
because they can’t afford to pay
823
1730080
1600
parce qu'ils n'ont pas les moyens de payer
28:51
for the commute – the journey
824
1731680
1520
le trajet - le trajet
28:53
between their home and their
825
1733200
1360
entre leur domicile et leur
28:54
place of work.
826
1734560
1440
lieu de travail.
28:56
Which is real problem when you
827
1736000
1440
Quel est le vrai problĂšme lorsque vous
28:57
live in a city of
 how many people
828
1737440
2400
vivez dans une ville de
 combien de personnes
28:59
did you say live in Mumbai, Neil?
829
1739840
2000
avez-vous dit vivre à Mumbai, Neil ?
29:01
Ah yes, in our quiz question I asked
830
1741840
2320
Ah oui, dans notre question quiz, je vous ai demandé
29:04
you what the estimated population
831
1744160
2000
quelle est la population estimée
29:06
of Mumbai is.
832
1746160
1200
de Mumbai.
29:07
I said b) 20 million people.
833
1747360
2720
J'ai dit b) 20 millions de personnes.
29:10
And you were absolutely right!
834
1750080
1760
Et tu avais tout Ă  fait raison !
29:11
Around 20 million people live in
835
1751840
1920
Environ 20 millions de personnes vivent dans
29:13
the Mumbai metropolis, making it
836
1753760
2000
la métropole de Mumbai, ce qui rend
29:15
very difficult to socially distance.
837
1755760
2640
trĂšs difficile la distanciation sociale.
29:18
In this programme, we’ve been
838
1758400
1360
Dans cette Ă©mission, nous avons
29:19
discussing the relationship between
839
1759760
1600
discuté de la relation entre
29:21
cities and disease. In the 1800s,
840
1761360
3040
les villes et la maladie. Dans les années 1800, la
29:24
tuberculous, or TB, killed thousands
841
1764400
3360
tuberculose, ou TB, a tué des milliers de personnes
29:27
because it was an airborne
842
1767760
1680
parce qu'il s'agissait d'une maladie transmise par l'air
29:29
disease – spread
843
1769440
1280
- propagée
29:30
in the air, and hard to prevent.
844
1770720
2080
dans l'air et difficile à prévenir.
29:32
Antibiotics – medicinal chemicals
845
1772800
2400
Les antibiotiques - des produits chimiques médicinaux
29:35
like penicillin which can destroy
846
1775200
1920
comme la pénicilline qui peuvent détruire les
29:37
harmful germs, couldn’t help
847
1777120
2160
germes nocifs, ne pouvaient pas aider
29:39
because they weren’t discovered
848
1779280
1360
car ils n'ont été découverts
29:40
until decades later.
849
1780640
1760
que des décennies plus tard.
29:42
So in metropolises – the largest and
850
1782400
2640
Ainsi, dans les mĂ©tropoles – les villes les plus grandes et
29:45
most important cities, where people
851
1785040
1760
les plus importantes, oĂč les gens
29:46
live crowded close together, diseases
852
1786800
2960
vivent serrés les uns contre les autres, les maladies se
29:49
spread like wildfire – an idiom
853
1789760
2400
propagent comme une traĂźnĂ©e de poudre – un idiome
29:52
meaning spread widely and quickly.
854
1792160
2400
signifiant se répand largement et rapidement.
29:54
In Mumbai and other places, the
855
1794560
1840
À Mumbai et ailleurs, le
29:56
problem remains that many
856
1796400
1440
problĂšme demeure que de nombreuses
29:57
people need the city for their
857
1797840
1440
personnes ont besoin de la ville pour leur
29:59
livelihood – job or other way of
858
1799280
2240
subsistance – travail ou autre moyen de
30:01
earning money.
859
1801520
960
gagner de l'argent.
30:02
So, they prefer to live in the city
860
1802480
1600
Ainsi, ils préfÚrent vivre en
30:04
centre instead of paying for the
861
1804080
1600
centre-ville plutĂŽt que de payer le
30:05
daily commute – a journey, often
862
1805680
2160
trajet quotidien – un trajet, souvent
30:07
by train, bus or car, from your home
863
1807840
2240
en train, en bus ou en voiture, de votre domicile
30:10
to your workplace.
864
1810080
1600
Ă  votre lieu de travail.
30:11
That’s all we have time for in
865
1811680
1600
C'est tout ce dont nous avons le temps dans
30:13
this programme, but remember you
866
1813280
1440
ce programme, mais n'oubliez pas que vous
30:14
can find more useful vocabulary,
867
1814720
2000
pouvez trouver un vocabulaire plus utile,
30:16
trending topics and help with your
868
1816720
1760
des sujets d'actualité et de l'aide pour votre
30:18
language learning here at
869
1818480
1440
apprentissage des langues ici Ă 
30:19
BBC Learning English.
870
1819920
1520
BBC Learning English. Au
30:21
Bye for now!
871
1821440
1050
revoir!
30:22
Bye bye!
872
1822490
793
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