BOX SET: 6 Minute English - 'Technology 2' English mega-class! Thirty minutes of new vocabulary!

164,356 views ・ 2022-10-16

BBC Learning English


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

00:05
Hello. This is 6 Minute English
0
5920
1760
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
00:07
from BBC Learning English.
1
7680
1440
de BBC Learning English.
00:09
I’m Sam.
2
9120
720
00:09
And I’m Neil.
3
9840
880
Je suis Sam.
Et je suis Neil.
00:10
On Saturday mornings I love going
4
10720
2000
Le samedi matin, j'adore
00:12
to watch football in the park.
5
12720
1920
aller regarder le football dans le parc.
00:14
The problem is when it’s cold and
6
14640
1760
Le problème, c'est quand il fait froid et qu'il
00:16
rainy - I look out the bedroom window
7
16400
2160
pleut - je regarde par la fenêtre de la chambre
00:18
and go straight back to bed!
8
18560
1760
et je retourne directement au lit !
00:20
Well, instead of going to the park, why
9
20320
2000
Eh bien, au lieu d'aller au parc, pourquoi
00:22
not bring the park to you? Imagine
10
22320
2400
ne pas amener le parc chez vous ? Imaginez
00:24
watching a live version of the
11
24720
1760
regarder une version en direct du
00:26
football match at home in the warm,
12
26480
1760
match de football chez vous au chaud,
00:28
with friends. Sound good, Sam?
13
28240
2240
avec des amis. Ça vous va, Sam ?
00:30
Sounds great! – but how can I be in
14
30480
2160
Super! – mais comment puis-je être à
00:32
two places at once? Is there some
15
32640
2000
deux endroits à la fois ? Existe-t-il une
00:34
amazing invention to do that?
16
34640
1840
invention étonnante pour faire cela?
00:36
There might be, Sam - and it could
17
36480
1600
Il pourrait y en avoir, Sam - et cela pourrait
00:38
be happening sooner than you think,
18
38080
2080
se produire plus tôt que vous ne le pensez,
00:40
thanks to developments in VR, or
19
40160
2320
grâce aux développements de
00:42
virtual reality. According to Facebook
20
42480
2000
la réalité virtuelle ou de la réalité virtuelle. Selon le
00:44
boss, Mark Zuckerberg, in the future
21
44480
2240
patron de Facebook, Mark Zuckerberg, à l'avenir,
00:46
we’ll all spend much of our time
22
46720
1840
nous passerons tous une grande partie de notre temps à
00:48
living and working in the ‘metaverse’ – a
23
48560
2880
vivre et à travailler dans le "métaverse" - une
00:51
series of virtual worlds.
24
51440
2400
série de mondes virtuels.
00:53
Virtual reality is a topic we’ve discussed
25
53840
2480
La réalité virtuelle est un sujet dont nous avons déjà
00:56
before at 6 Minute English. But when
26
56320
2720
discuté sur 6 Minute English. Mais lorsque
00:59
Facebook announced that it was
27
59040
1280
Facebook a annoncé qu'il
01:00
hiring ten thousand new workers
28
60320
2000
embauchait dix mille nouveaux employés
01:02
to develop VR for the ‘metaverse’, we
29
62320
2720
pour développer la réalité virtuelle pour le «métaverse», nous avons
01:05
thought it was time for another look.
30
65040
1760
pensé qu'il était temps de changer de regard.
01:06
Is this programme, we’ll be hearing two
31
66800
1760
Dans ce programme, nous entendrons deux
01:08
different opinions on the ‘metaverse’
32
68560
1760
opinions différentes sur le « métaverse »
01:10
and how it might shape the future.
33
70320
2000
et sur la façon dont il pourrait façonner l'avenir.
01:12
But first I have a question for you, Neil.
34
72320
3040
Mais d'abord, j'ai une question pour vous, Neil.
01:15
According to a 2021 survey by
35
75360
2480
Selon une enquête réalisée en 2021 par
01:17
gaming company, Thrive Analytics, what
36
77840
2880
la société de jeux Thrive Analytics, quel
01:20
percentage of people who try virtual
37
80720
2240
pourcentage de personnes qui ont essayé la
01:22
reality once want to try it again? Is it:
38
82960
3920
réalité virtuelle une fois veulent l'essayer à nouveau ? Est-ce :
01:26
a) 9 percent?
39
86880
1920
a) 9 % ?
01:28
b) 49 percent? or,
40
88800
2240
b) 49 % ? ou
01:31
c) 79 percent?
41
91040
2160
c) 79 % ?
01:33
I guess with VR you either love it
42
93200
1840
Je suppose qu'avec la réalité virtuelle, vous l'aimez
01:35
or hate it, so I’ll say b) 49 percent of
43
95040
3120
ou vous la détestez, alors je dirai b) 49 % des
01:38
people want to try it again.
44
98160
1840
gens veulent l'essayer à nouveau.
01:40
OK, I’ll reveal the correct answer
45
100000
1840
OK, je révélerai la bonne réponse
01:41
later in the programme. But what
46
101840
1760
plus tard dans le programme. Mais ce que
01:43
Neil said is true: people tend to either
47
103600
2400
Neil a dit est vrai : les gens ont tendance soit à
01:46
love virtual reality or hate it.
48
106000
2720
aimer la réalité virtuelle, soit à la détester.
01:48
Somebody who loves it is
49
108720
1440
Quelqu'un qui l'aime est
01:50
Emma Ridderstad, CEO of Warpin’, a
50
110160
2800
Emma Ridderstad, PDG de Warpin', une
01:52
company which develops
51
112960
1280
entreprise qui développe la
01:54
VR technology.
52
114240
1200
technologie VR.
01:55
Here she is telling BBC World
53
115440
1760
Elle raconte ici au programme BBC World
01:57
Service programme, Tech Tent, her
54
117200
1920
Service, Tech Tent, sa
01:59
vision of the future:
55
119120
1520
vision du futur :
02:00
In ten years, everything that you
56
120640
1760
Dans dix ans, tout ce que vous
02:02
do on your phone today, you will
57
122400
2160
faites sur votre téléphone aujourd'hui, vous le
02:04
do in 3-D, through your classes
58
124560
2000
ferez en 3D, à travers vos cours
02:06
for example. You will be able to do
59
126560
2480
par exemple. Vous pourrez faire
02:09
your shopping, you will be able to
60
129040
1920
vos courses, vous pourrez
02:10
meet your friends, you will be able
61
130960
1680
rencontrer vos amis, vous
02:12
to work remotely with whomever
62
132640
2400
pourrez travailler à distance avec qui
02:15
you want, you will be able to share
63
135040
2480
vous voulez, vous pourrez partager
02:17
digital spaces, share music, share
64
137520
3920
des espaces numériques, partager de la musique, partager de l'
02:21
art, share projects in digital spaces
65
141440
3200
art, partager des projets dans des espaces numériques
02:24
between each other. And you will also
66
144640
2080
entre eux. Et vous
02:26
be able to integrate the digital objects
67
146720
2160
pourrez également intégrer les objets numériques
02:28
in your physical world, making the
68
148880
2720
dans votre monde physique, rendant le
02:31
world much more phygital than
69
151600
1840
monde beaucoup plus phygital qu'il ne l'
02:33
is it today.
70
153440
1399
est aujourd'hui.
02:35
Virtual reality creates 3-D, or
71
155040
2720
La réalité virtuelle crée des expériences en 3D ou en
02:37
three-dimensional experiences where
72
157760
2080
trois dimensions où les
02:39
objects have the three dimensions of
73
159840
2400
objets ont les trois dimensions de
02:42
length, width and height. This makes
74
162240
2640
longueur, largeur et hauteur. Cela
02:44
them look lifelike and solid, not
75
164880
2400
leur donne un aspect réaliste et solide, et
02:47
two-dimensional and flat.
76
167280
2560
non bidimensionnel et plat.
02:49
Emma says that in the future VR will
77
169840
2160
Emma dit qu'à l'avenir, la réalité virtuelle
02:52
mix digital objects and physical
78
172000
2000
mélangera des objets numériques et des
02:54
objects to create exciting new
79
174000
1920
objets physiques pour créer de nouvelles
02:55
experiences – like staying home to
80
175920
2400
expériences passionnantes, comme rester à la maison pour
02:58
watch the same football match
81
178320
1440
regarder le même match de football
02:59
that is simultaneously happening in
82
179760
1840
qui se déroule simultanément dans
03:01
the park. She blends the words
83
181600
2400
le parc. Elle mélange les mots
03:04
‘physical’ and ‘digital’ to make a new
84
184000
2240
« physique » et « numérique » pour créer un nouveau
03:06
word describing this
85
186240
1040
mot décrivant cette
03:07
combination: phygital.
86
187280
2480
combinaison : phygital.
03:09
But while a ‘phygital’ future sounds
87
189760
1920
Mais alors qu'un avenir « phygital »
03:11
like paradise to some, others are
88
191680
2080
ressemble à un paradis pour certains, d'autres sont
03:13
more sceptical – they doubt that
89
193760
2080
plus sceptiques - ils doutent que la réalité
03:15
VR will come true or be useful.
90
195840
2480
virtuelle se réalise ou soit utile.
03:18
One such sceptic is technology
91
198320
2080
L'un de ces sceptiques est l'
03:20
innovator, Dr Nicola Millard. For one
92
200400
2720
innovateur technologique, le Dr Nicola Millard. D'une
03:23
thing, she doesn’t like wearing a
93
203120
1440
part, elle n'aime pas porter un
03:24
VR headset – the heavy helmet and
94
204560
2320
casque VR - le casque lourd et les
03:26
glasses that create virtual reality
95
206880
2160
lunettes qui créent la réalité virtuelle
03:29
for the wearer – something she
96
209040
1760
pour le porteur - ce qu'elle a
03:30
explained to BBC World Service’s,
97
210800
2160
expliqué à la BBC World Service,
03:32
Tech Tent:
98
212960
1189
Tech Tent :
03:34
There are some basic things to
99
214480
1680
Il y a quelques choses de base à
03:36
think about. So, how do we
100
216160
1600
penser. Alors, comment y
03:37
access it? So, the reason, sort of,
101
217760
2400
accède-t-on ? Donc, la raison, en quelque sorte, pour laquelle
03:40
social networks took off was, we’ve
102
220160
2240
les réseaux sociaux ont décollé, c'est que nous
03:42
got mobile technologies that let
103
222400
1840
avons des technologies mobiles qui nous permettent de les
03:44
us use it. Now, obviously one of
104
224240
1840
utiliser. Maintenant, évidemment, l'un
03:46
the barriers can be that VR or AR
105
226080
2640
des obstacles peut être que les casques VR ou AR
03:48
headsets - so VR, I’ve always been
106
228720
2320
- donc VR, j'ai toujours été un
03:51
slightly sceptical about. I’ve called
107
231040
2480
peu sceptique à propos. Je l'
03:53
it ‘vomity reality’ for a while because,
108
233520
2240
appelle "vomity reality" depuis un moment parce que,
03:55
frankly, I usually need a bucket
109
235760
2960
franchement, j'ai généralement besoin d'un seau à
03:58
somewhere close if you’ve got a
110
238720
1360
proximité si vous avez un
04:00
headset on me… and also, do I want
111
240080
1840
casque sur moi… et aussi, est-ce que je
04:01
to spend vast amounts of time in
112
241920
2000
veux passer beaucoup de temps dans
04:03
those rather unwieldy headsets?
113
243920
1440
ces casques plutôt encombrants ?
04:05
Now, I know they’re talking AR as
114
245360
1840
Maintenant, je sais qu'ils parlent aussi de la
04:07
well and obviously that does not
115
247200
1600
RA et évidemment cela n'a pas
04:08
necessarily need a headset, but I
116
248800
1680
nécessairement besoin d'un casque, mais je
04:10
think we’re seeing some quite
117
250480
1840
pense que nous voyons également
04:12
immersive environments coming
118
252320
1600
des environnements assez immersifs
04:13
out at the moment as well.
119
253920
1600
sortir en ce moment.
04:15
Nicola called VR ‘vomity reality’
120
255520
3040
Nicola a qualifié la VR de «réalité vomi»
04:18
because wearing a headset makes
121
258560
1600
parce que porter un casque
04:20
her feel sick, maybe because it’s
122
260160
2320
la rend malade, peut-être parce qu'il est
04:22
so unwieldy – difficult to move or
123
262480
2640
si encombrant - difficile à déplacer ou à
04:25
wear because it’s big and heavy.
124
265120
2080
porter parce qu'il est gros et lourd.
04:27
She also makes a difference
125
267200
1440
Elle fait également la différence
04:28
between VR - virtual reality- and AR,
126
268640
3600
entre VR - réalité virtuelle - et AR,
04:32
which stands for augmented
127
272240
1600
qui signifie
04:33
reality – tech which adds to the
128
273840
2560
réalité augmentée - une technologie qui ajoute au
04:36
ordinary physical world by
129
276400
1440
monde physique ordinaire en
04:37
projecting virtual words, pictures
130
277840
2400
projetant des mots, des images
04:40
and characters, usually by wearing
131
280240
1840
et des personnages virtuels, généralement en portant des
04:42
glasses or with a mobile phone.
132
282080
2320
lunettes ou avec un téléphone portable.
04:44
While virtual reality replaces what
133
284400
2000
Alors que la réalité virtuelle remplace ce que
04:46
you hear and see, augmented
134
286400
2000
vous entendez et voyez, la réalité augmentée s'y
04:48
reality adds to it. Both VR and AR
135
288400
3920
ajoute. La réalité virtuelle et la réalité
04:52
are immersive experiences – they
136
292320
2400
augmentée sont toutes deux des expériences immersives : elles
04:54
stimulate your senses and surround
137
294720
1920
stimulent vos sens et
04:56
you so that you feel completely
138
296640
1600
vous entourent afin que vous vous sentiez complètement
04:58
involved in the experience.
139
298240
1680
impliqué dans l'expérience.
04:59
In fact, the experience feels so real
140
299920
2480
En fait, l'expérience semble si réelle
05:02
that people keep coming back
141
302400
1280
que les gens reviennent sans
05:03
for more.
142
303680
720
cesse.
05:04
Right! In my question I asked
143
304400
2240
Droit! Dans ma question, j'ai demandé à
05:06
Neil how many people who try
144
306640
1600
Neil combien de personnes qui essayaient la
05:08
VR for the first time want to try
145
308240
2000
VR pour la première fois voulaient l'
05:10
it again.
146
310240
800
essayer à nouveau.
05:11
I guessed it was about half –
147
311040
1760
J'ai supposé que c'était environ la moitié -
05:12
49 percent. Was I right?
148
312800
1840
49%. Avais-je raison ?
05:14
You were… wrong, I’m afraid.
149
314640
2400
Tu avais… tort, j'en ai peur.
05:17
The correct answer is much
150
317040
1440
La bonne réponse est beaucoup
05:18
higher - 79 percent of people
151
318480
2560
plus élevée - 79% des
05:21
would give VR another try.
152
321040
2080
personnes réessayeraient la VR.
05:23
I suppose because the experience
153
323120
1680
Je suppose que c'était parce que l'expérience
05:24
was so immersive – stimulating,
154
324800
2480
était tellement immersive – stimulante,
05:27
surrounding and realistic.
155
327280
2000
enveloppante et réaliste.
05:29
Ok, A, let’s recap the other
156
329280
1680
Ok, A, récapitulons l'autre
05:30
vocabulary from this programme
157
330960
1600
vocabulaire de ce programme
05:32
on the ‘metaverse’, a kind of
158
332560
1840
sur le "métavers", une sorte de
05:34
augmented reality – reality which
159
334400
2720
réalité augmentée - réalité qui
05:37
is enhanced or added to
160
337120
1600
est améliorée ou complétée
05:38
by technology.
161
338720
1280
par la technologie.
05:40
3-D objects have three
162
340000
1280
Les objets 3D ont trois
05:41
dimensions, making them
163
341280
1200
dimensions, ce qui les fait
05:42
appear real and solid.
164
342480
1840
apparaître réels et solides.
05:44
Phygital is an invented word
165
344320
1760
Phygital est un mot inventé
05:46
which combines the features of
166
346080
1680
qui combine les caractéristiques des
05:47
‘physical’ and ‘digital’ worlds.
167
347760
2240
mondes « physiques » et « numériques ».
05:50
A sceptical person is doubtful
168
350000
2320
Une personne sceptique doute
05:52
about something.
169
352320
1040
de quelque chose.
05:53
And finally, unwieldy means
170
353360
1760
Et enfin, peu maniable signifie
05:55
difficult to move or carry because
171
355120
1840
difficile à déplacer ou à transporter car
05:56
it’s so big and heavy.
172
356960
1520
il est si gros et si lourd.
05:58
That’s our six minutes up, in this
173
358480
2000
C'est nos six minutes, dans cette
06:00
reality anyway. See you in the
174
360480
2000
réalité de toute façon. A bientôt dans le
06:02
‘metaverse’ soon!
175
362480
1120
"métaverse" !
06:03
Goodbye!
176
363600
959
Au revoir!
06:10
Hello. This is 6 Minute English
177
370320
1680
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
06:12
from BBC Learning English.
178
372000
1680
de BBC Learning English.
06:13
I’m Neil.
179
373680
800
Je suis Neil.
06:14
And I’m Sam.
180
374480
1040
Et je suis Sam.
06:15
What do shopping with a credit
181
375520
1520
Quel est le point commun entre faire du shopping avec une
06:17
card, finding love through
182
377040
1680
carte de crédit, trouver l'amour grâce à
06:18
internet dating and waiting for
183
378720
1920
des rencontres sur Internet et attendre que
06:20
the traffic lights to change
184
380640
1520
les feux de circulation
06:22
have in common?
185
382160
1040
changent ?
06:23
Hmmm, they all involve
186
383200
1920
Hmmm, ils impliquent tous des
06:25
computers?
187
385120
800
06:25
Good guess, Sam! But how
188
385920
1520
ordinateurs ?
Bonne conjecture, Sam ! Mais comment fonctionnent
06:27
exactly do those computers work?
189
387440
2400
exactement ces ordinateurs ?
06:29
The answer is that they all use
190
389840
2400
La réponse est qu'ils utilisent tous des
06:32
algorithms – sets of mathematical
191
392240
2480
algorithmes - des ensembles d'
06:34
instructions which find solutions
192
394720
1920
instructions mathématiques qui trouvent des solutions
06:36
to problems.
193
396640
1120
aux problèmes.
06:37
Although they are often hidden,
194
397760
2000
Bien qu'ils soient souvent cachés, les
06:39
algorithms are all around us.
195
399760
2080
algorithmes sont tout autour de nous.
06:41
From mobile phone maps to
196
401840
1520
Des cartes des téléphones portables aux
06:43
home delivery pizza, they play a
197
403360
2160
pizzas livrées à domicile, elles jouent un
06:45
big part of modern life. And
198
405520
2000
rôle important dans la vie moderne. Et
06:47
they’re the topic of this programme.
199
407520
2080
ils sont le sujet de ce programme.
06:49
A simple way to think of algorithms
200
409600
2000
Une façon simple de penser aux algorithmes
06:51
is as recipes. To make pancakes
201
411600
2880
est comme des recettes. Pour faire des crêpes,
06:54
you mix flour, eggs and milk, then
202
414480
2320
vous mélangez la farine, les œufs et le lait, puis faites
06:56
melt butter in a frying pan and
203
416800
1920
fondre le beurre dans une poêle et
06:58
so on. Computers do this in more
204
418720
2080
ainsi de suite. Les ordinateurs le font de
07:00
a complicated way by repeating
205
420800
2000
manière plus compliquée en répétant sans cesse
07:02
mathematical equations over
206
422800
1840
des équations mathématiques
07:04
and over again.
207
424640
1360
.
07:06
Equations are mathematical
208
426000
1440
Les équations sont des
07:07
sentences showing how two
209
427440
1520
phrases mathématiques montrant comment deux
07:08
things are equal. They’re similar
210
428960
2160
choses sont égales. Ils sont similaires
07:11
to algorithms and the most famous
211
431120
2080
aux algorithmes et l'équation scientifique la plus célèbre
07:13
scientific equation of all, Einstein's
212
433200
2720
de toutes,
07:15
E=MC2, can be thought of as a
213
435920
3520
E=MC2 d'Einstein, peut être considérée comme un
07:19
three-part algorithm.
214
439440
1920
algorithme en trois parties.
07:21
But before my brain gets squashed
215
441360
2000
Mais avant que mon cerveau ne soit écrasé
07:23
by all this maths, I have a quiz
216
443360
1760
par tous ces calculs, j'ai une
07:25
question for you, Sam. As you know,
217
445120
2400
question pour toi, Sam. Comme vous le savez,
07:27
Einstein’s famous equation is
218
447520
1760
la célèbre équation d'Einstein est
07:29
E=MC2 - but what does the
219
449280
2880
E=MC2 - mais que signifie le
07:32
‘E’ stand for? Is it:
220
452160
1680
« E » ? Est-ce :
07:33
a) electricity?
221
453840
1840
a) de l'électricité ?
07:35
b) energy? or
222
455680
1360
b) énergie ? ou
07:37
c) everything?
223
457040
1600
c) tout ?
07:38
I’m tempted to say ‘E’ is for
224
458640
1680
Je suis tenté de dire que « E » signifie
07:40
‘everything’ but I reckon I know
225
460320
1760
« tout », mais je pense que je connais
07:42
the answer: b – ‘E’ stands
226
462080
2320
la réponse : b – « E »
07:44
for ‘energy’.
227
464400
800
signifie « énergie ».
07:45
OK, Sam, we’ll find out if you’re
228
465200
1600
OK, Sam, nous verrons si tu as
07:46
right later in the programme.
229
466800
2000
raison plus tard dans le programme.
07:48
With all this talk of computers, you
230
468800
1680
Avec toutes ces discussions sur les ordinateurs, vous
07:50
might think algorithms are a
231
470480
1440
pourriez penser que les algorithmes sont une
07:51
new idea. In fact, they’ve been
232
471920
2320
idée nouvelle. En fait, ils existent
07:54
around since Babylonian times,
233
474240
2080
depuis l'époque babylonienne, il y a
07:56
around 4,000 years ago.
234
476320
2000
environ 4 000 ans.
07:58
And their use today can be
235
478320
1520
Et leur utilisation aujourd'hui peut être
07:59
controversial. Some algorithms
236
479840
2080
controversée. Certains algorithmes
08:01
used in internet search engines
237
481920
1760
utilisés dans les moteurs de recherche Internet
08:03
have been accused of
238
483680
1040
ont été accusés de
08:04
racial prejudice.
239
484720
1440
préjugés raciaux.
08:06
Ramesh Srinivasan is Professor
240
486160
2000
Ramesh Srinivasan est professeur
08:08
of Information Studies at the
241
488160
1600
d'études de l'information à l'
08:09
University of California. Here’s what
242
489760
2400
Université de Californie. Voici ce
08:12
he said when asked what the word
243
492160
1760
qu'il a dit lorsqu'on lui a demandé ce que le mot «
08:13
‘algorithm’ actually means by
244
493920
1760
algorithme » signifie réellement par le
08:15
BBC World Service’s programme,
245
495680
1840
programme de BBC World Service,
08:17
The Forum:
246
497520
1219
The Forum :
08:20
My understanding of the term
247
500560
2000
Ma compréhension du terme «
08:22
‘algorithm’ is that it’s not necessarily
248
502560
1840
algorithme » est que ce n'est pas nécessairement
08:24
the bogyman, or its not necessarily
249
504400
2640
le croquemitaine, ou ce n'est pas nécessairement
08:27
something that is, you know, inscrutable
250
507040
2800
quelque chose qui est, vous savez, impénétrable
08:29
or mysterious to all people – it’s the
251
509840
2080
ou mystérieux pour tout le monde - c'est l'
08:31
set of instructions that you write in
252
511920
3760
ensemble d'instructions que vous écrivez sous
08:35
some mathematical form or in
253
515680
1920
une forme mathématique ou dans
08:37
some software code – so it’s the
254
517600
1680
un code logiciel - c'est donc l'
08:39
repeated set of instructions that
255
519280
2640
ensemble répété d'instructions qui
08:41
are sequenced, that are used and
256
521920
2400
sont séquencées, qui sont utilisées et
08:44
applied to answer a question or
257
524320
2080
appliquées pour répondre à une question ou
08:46
resolve a problem – it’s a simple
258
526400
1600
résoudre un problème - c'est
08:48
as that, actually.
259
528000
1393
aussi simple que ça, en fait.
08:51
Some think that algorithms have
260
531200
1440
Certains pensent que les algorithmes ont
08:52
been controversial, but Professor
261
532640
1760
été controversés, mais le professeur
08:54
Srinivasan says they are not
262
534400
2080
Srinivasan dit qu'ils ne sont pas
08:56
necessarily the bogyman. The
263
536480
2240
nécessairement le croquemitaine. Le
08:58
bogyman refers to something
264
538720
1520
bogyman fait référence à quelque chose que les
09:00
people call ‘bad’ or ‘evil’ to make
265
540240
2800
gens appellent «mauvais» ou «mal» pour faire
09:03
other people afraid.
266
543040
1520
peur aux autres.
09:04
Professor Srinivasan thinks
267
544560
1840
Le professeur Srinivasan pense que les
09:06
algorithms are neither evil nor
268
546400
2320
algorithmes ne sont ni diaboliques ni
09:08
inscrutable – not showing emotions
269
548720
2640
impénétrables - ne montrant pas d'émotions
09:11
or thoughts and therefore very
270
551360
1680
ou de pensées et donc très
09:13
difficult to understand.
271
553040
1840
difficiles à comprendre.
09:14
Still, it can be difficult to understand
272
554880
1920
Pourtant, il peut être difficile de comprendre
09:16
exactly what algorithms are,
273
556800
1840
exactement ce que sont les algorithmes,
09:18
especially when there are many
274
558640
1680
surtout lorsqu'il en existe de nombreux
09:20
different types of them. So, let’s
275
560320
2080
types différents. Alors,
09:22
take an example.
276
562400
1200
prenons un exemple.
09:23
It’s autumn and we want to
277
563600
1280
C'est l'automne et nous voulons
09:24
collect all the apples from our
278
564880
1680
ramasser toutes les pommes de notre
09:26
orchard and divide them into
279
566560
1360
verger et les diviser en
09:27
three groups – big, medium
280
567920
2080
trois groupes : grosses, moyennes
09:30
and small. One method is to
281
570000
2000
et petites. Une méthode consiste à
09:32
collect all the apples together
282
572000
1760
rassembler toutes les pommes
09:33
and compare their sizes.
283
573760
1840
et à comparer leurs tailles.
09:35
But doing this would take hours!
284
575600
1680
Mais cela prendrait des heures !
09:37
It’s much easier to first collect
285
577280
1840
Il est beaucoup plus facile de récolter d'abord
09:39
the apples from only one tree -
286
579120
2240
les pommes d'un seul arbre -
09:41
divide those into big, medium
287
581360
2080
divisez-les en grandes, moyennes
09:43
or small – and then repeat the
288
583440
2000
ou petites - puis répétez le
09:45
process for the other trees,
289
585440
2000
processus pour les autres arbres,
09:47
one by one.
290
587440
1440
un par un.
09:48
That’s basically what algorithms
291
588880
1680
C'est essentiellement ce que
09:50
do – they find the most efficient
292
590560
1840
font les algorithmes - ils trouvent le moyen le plus
09:52
way to get things done, or in other
293
592400
2080
efficace de faire avancer les choses, ou en d'autres
09:54
words, get the best results in the
294
594480
1760
termes, d'obtenir les meilleurs résultats dans les
09:56
quickest time.
295
596240
1520
meilleurs délais.
09:57
Mathematics professor Ian
296
597760
1520
Le professeur de mathématiques Ian
09:59
Stewart agrees. Listen as he
297
599280
2080
Stewart est d'accord. Écoutez-le
10:01
explains how the algorithm called
298
601360
2240
expliquer comment l'algorithme appelé
10:03
‘bubble sort’ works to BBC World
299
603600
2480
"tri par bulles" fonctionne pour le programme de BBC World
10:06
Service’s programme, The Forum:
300
606080
2266
Service, The Forum :
10:10
Think of when your computer is
301
610080
1440
Pensez à quand votre ordinateur
10:11
sorting emails by date and maybe
302
611520
2000
trie les e-mails par date et peut-être que
10:13
you’ve got 500 emails and it sorts
303
613520
1760
vous avez 500 e-mails et qu'il les
10:15
them by date in a flash.
304
615280
1520
trie par date en un éclair.
10:16
Now it doesn’t use bubble sort,
305
616800
1280
Maintenant, il n'utilise pas de tri à bulles,
10:18
but it does use a sorting method
306
618080
1920
mais il utilise une méthode de tri
10:20
and if you tried to do that by hand
307
620000
2320
et si vous essayiez de le faire à la main,
10:22
it would take you a very long time,
308
622320
1520
cela vous prendrait beaucoup de temps,
10:23
whatever method you used.
309
623840
1982
quelle que soit la méthode que vous utilisiez.
10:27
Professor Stewart describes how
310
627520
1680
Le professeur Stewart décrit comment les
10:29
algorithms sort emails. To sort is a
311
629200
2880
algorithmes trient les e-mails. Trier est un
10:32
verb meaning to group together
312
632080
1520
verbe signifiant regrouper des
10:33
things which share similarities.
313
633600
2080
choses qui partagent des similitudes.
10:35
Just like grouping the apples by
314
635680
1760
Tout comme le regroupement des pommes par
10:37
size, sorting hundreds of emails
315
637440
2320
taille, trier manuellement des centaines d'e-
10:39
by hand would take a long time.
316
639760
2320
mails prendrait beaucoup de temps.
10:42
But using algorithms, computers
317
642080
2080
Mais en utilisant des algorithmes, les ordinateurs le
10:44
do it in a flash – very quickly or
318
644160
2720
font en un éclair - très rapidement ou
10:46
suddenly.
319
646880
880
soudainement.
10:47
That phrase – in a flash – reminds
320
647760
1840
Cette phrase - en un éclair -
10:49
me of how Albert Einstein came up
321
649600
2160
me rappelle comment Albert Einstein a
10:51
with his famous equation, E=MC2.
322
651760
4080
trouvé sa célèbre équation, E = MC2.
10:55
And that reminds me of your quiz
323
655840
2080
Et cela me rappelle votre
10:57
question. You asked about the ‘E’
324
657920
2720
question quiz. Vous avez posé une question sur le « E »
11:00
in E=MC2. I said it stands for ‘energy’.
325
660640
3840
dans E=MC2. J'ai dit que cela signifiait "énergie".
11:04
So, was I right?
326
664480
1280
Alors, avais-je raison ?
11:05
‘Energy’ is the correct answer.
327
665760
2560
« Énergie » est la bonne réponse.
11:08
Energy equals ‘M’ for mass,
328
668320
2080
L'énergie est égale à "M" pour la masse,
11:10
multiplied by the Constant ‘C’ which
329
670400
2560
multipliée par la constante "C" qui
11:12
is the speed of light, squared.
330
672960
2480
est la vitesse de la lumière au carré.
11:15
OK, let’s recap the vocabulary from
331
675440
2240
OK, récapitulons le vocabulaire de
11:17
this programme, starting with
332
677680
1520
ce programme, en commençant par l'
11:19
equation – a mathematical statement
333
679200
2640
équation - une déclaration mathématique
11:21
using symbols to show two
334
681840
2000
utilisant des symboles pour montrer deux
11:23
equal things.
335
683840
1040
choses égales.
11:24
If something is called a bogyman,
336
684880
2000
Si quelque chose s'appelle un bogyman,
11:26
it’s something considered bad
337
686880
1680
c'est quelque chose de mauvais
11:28
and to be feared.
338
688560
1200
et à craindre.
11:29
Inscrutable people don’t show
339
689760
1760
Les personnes impénétrables ne montrent pas
11:31
their emotions so are very difficult
340
691520
2080
leurs émotions et sont donc très difficiles
11:33
to get to know.
341
693600
1040
à connaître.
11:34
Efficient means working quickly
342
694640
1680
Efficace signifie travailler rapidement
11:36
and effectively in an
343
696320
1200
et efficacement de
11:37
organised way.
344
697520
1040
manière organisée.
11:38
The verb to sort means to group
345
698560
2080
Le verbe trier signifie regrouper
11:40
together things which
346
700640
1120
des choses qui
11:41
share similarities.
347
701760
1360
partagent des similitudes.
11:43
And finally, if something happens
348
703120
1840
Et enfin, si quelque chose se produit
11:44
in a flash, it happens quickly
349
704960
2080
en un éclair, cela se produit rapidement
11:47
or suddenly.
350
707040
960
ou soudainement.
11:48
That’s all the time we have to
351
708000
1360
C'est tout le temps dont nous disposons pour
11:49
discuss algorithms. And if
352
709360
1920
discuter d'algorithmes. Et si
11:51
you’re still not 100% sure about
353
711280
2240
vous n'êtes toujours pas sûr à 100 % de
11:53
exactly what they are, we hope
354
713520
1840
ce qu'ils sont exactement, nous espérons
11:55
at least you’ve learned some
355
715360
960
au moins que vous avez appris un
11:56
useful vocabulary!
356
716320
1200
vocabulaire utile !
11:57
Join us again soon for more
357
717520
1360
Rejoignez-nous bientôt pour plus de
11:58
trending topics, sensational
358
718880
1840
sujets tendances, une
12:00
science and useful vocabulary
359
720720
2080
science sensationnelle et un vocabulaire utile
12:02
here at 6 Minute English from
360
722800
1440
ici à 6 minutes d'anglais de
12:04
BBC Learning English.
361
724240
1520
BBC Learning English.
12:05
Bye for now!
362
725760
880
Au revoir!
12:06
Goodbye!
363
726640
830
Au revoir!
12:13
Hello. This is 6 Minute English
364
733200
1760
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
12:14
from BBC Learning English.
365
734960
1680
de BBC Learning English.
12:16
I’m Neil.
366
736640
960
Je suis Neil.
12:17
And I’m Sam.
367
737600
1520
Et je suis Sam.
12:19
In recent years, many people
368
739120
1520
Ces dernières années, de nombreuses personnes
12:20
have wanted to find out more
369
740640
1600
ont voulu en savoir plus
12:22
about where they come from.
370
742240
1760
sur leurs origines.
12:24
Millions have tried to trace
371
744000
1360
Des millions de personnes ont tenté de retracer l'
12:25
their family history and discover
372
745360
1920
histoire de leur famille et de découvrir
12:27
how their ancestors lived
373
747280
1360
comment leurs ancêtres vivaient il y a des
12:28
hundreds of years ago.
374
748640
1840
centaines d'années.
12:30
The internet has made it much
375
750480
1680
Internet a rendu beaucoup
12:32
easier to find historical
376
752160
1680
plus facile la recherche de
12:33
documents and records about
377
753840
1760
documents historiques et de dossiers sur
12:35
your family history - and one of
378
755600
2000
votre histoire familiale - et l'un des
12:37
the most useful documents for
379
757600
1840
documents les plus utiles pour
12:39
doing this is the census.
380
759440
3120
ce faire est le recensement.
12:42
A census is an official count of all
381
762560
2480
Un recensement est un décompte officiel de toutes
12:45
the people living in a country.
382
765040
1920
les personnes vivant dans un pays.
12:46
It collects information about a
383
766960
1600
Il recueille des informations sur
12:48
country’s population and is usually
384
768560
2160
la population d'un pays et est généralement
12:50
carried out by the government.
385
770720
2080
effectué par le gouvernement.
12:52
In Britain, a census has been
386
772800
1760
En Grande-Bretagne, un recensement est
12:54
carried out every ten years
387
774560
1840
effectué tous les dix ans
12:56
since 1801. In 2002, when
388
776400
4000
depuis 1801. En 2002, lorsque
13:00
census records from a hundred
389
780400
1600
les relevés de recensement cent
13:02
years before became available
390
782000
2080
ans plus tôt sont devenus disponibles en
13:04
online, so many people rushed
391
784080
2320
ligne, tant de personnes se sont précipitées
13:06
to their computers to access
392
786400
1520
sur leur ordinateur pour y
13:07
them that the website crashed!
393
787920
2640
accéder que le site Web a planté !
13:10
But before we find out more
394
790560
1600
Mais avant d'en savoir plus
13:12
about the census and its related
395
792160
1760
sur le recensement et son
13:13
vocabulary it’s time for a quiz
396
793920
1920
vocabulaire associé, il est temps pour une
13:15
question, Sam. Someone who
397
795840
2240
question de quiz, Sam. Quelqu'un qui en
13:18
knows a lot about his family
398
798080
1680
sait beaucoup sur son
13:19
history is British actor, Danny
399
799760
2000
histoire familiale est l'acteur britannique Danny
13:21
Dyer. When BBC television
400
801760
2480
Dyer. Lors de l'émission télévisée de la
13:24
programme, Who Do You
401
804240
1120
BBC, Who Do You
13:25
Think You Are? researched
402
805360
1280
Think You Are? en faisant des recherches sur
13:26
his family history they discovered
403
806640
2240
son histoire familiale, ils ont découvert
13:28
that the actor was related to
404
808880
1440
que l'acteur était lié à
13:30
someone very famous – but
405
810320
2000
quelqu'un de très célèbre – mais
13:32
who was it?
406
812320
1360
qui était-ce ?
13:33
A) King Edward III,
407
813680
2080
A) Le roi Édouard III,
13:35
B) William Shakespeare, or,
408
815760
2080
B) William Shakespeare, ou,
13:37
C) Winston Churchill?
409
817840
2080
C) Winston Churchill ?
13:39
Well, I know Danny Dyer usually
410
819920
2320
Eh bien, je sais que Danny Dyer joue généralement des
13:42
plays tough-guy characters so
411
822240
2400
personnages de durs à cuire, alors
13:44
maybe it’s
412
824640
640
peut-être que c'est
13:45
C), war hero Winston Churchill?
413
825280
3600
C), le héros de guerre Winston Churchill ?
13:48
OK, Sam, we’ll find out later if
414
828880
1920
OK, Sam, nous verrons plus tard si
13:50
that’s correct. Now, although
415
830800
2160
c'est correct. Maintenant, bien que
13:52
the first British census took
416
832960
1520
le premier recensement britannique ait eu
13:54
place in 1801, other censuses
417
834480
2560
lieu en 1801, d'autres recensements
13:57
have a much longer history.
418
837040
2480
ont une histoire beaucoup plus longue.
13:59
In fact, the bible story of Mary
419
839520
2080
En fait, l'histoire biblique de Marie
14:01
and Joseph travelling to
420
841600
1200
et Joseph voyageant à
14:02
Bethlehem is linked to a
421
842800
1440
Bethléem est liée à un
14:04
Roman census.
422
844240
2022
recensement romain.
14:06
So, what was the original
423
846262
2298
Alors, quelle était la
14:08
reason for counting people
424
848560
1840
raison initiale du comptage des personnes
14:10
and what did governments
425
850400
1200
et qu'est-ce que les gouvernements
14:11
hope to achieve by doing so?
426
851600
2320
espéraient réaliser en le faisant ?
14:13
Here’s Dr Kathrin Levitan, author
427
853920
2640
Voici le Dr Kathrin Levitan, auteur
14:16
of a book on the cultural history
428
856560
1760
d'un livre sur l'histoire culturelle
14:18
of the census, speaking to
429
858320
1840
du recensement, s'adressant au
14:20
BBC World Service programme,
430
860160
1760
programme BBC World Service,
14:21
The Forum:
431
861920
1299
The Forum :
14:24
I think there were probably
432
864480
960
Je pense qu'il y avait probablement
14:25
two most common reasons.
433
865440
2080
deux raisons les plus courantes.
14:27
One was in order to figure out
434
867520
2000
L'une était de savoir
14:29
who could fight in wars, so basically
435
869520
1760
qui pouvait combattre dans les guerres, donc essentiellement
14:31
military conscription and in order
436
871280
2160
la conscription militaire et afin
14:33
to find out who could fight in wars
437
873440
1840
de savoir qui pouvait combattre dans les guerres,
14:35
ancient governments like the
438
875280
1040
les gouvernements anciens comme l'
14:36
Roman Empire had to find out how
439
876320
2480
Empire romain devaient savoir combien
14:38
many men of a certain age there were.
440
878800
2560
d'hommes d'un certain âge il y avait.
14:41
And I would say that the other thing
441
881360
1760
Et je dirais que l'autre chose pour
14:43
that censuses were most commonly
442
883120
2080
laquelle les recensements étaient le plus couramment
14:45
used for was for purposes of taxation.
443
885200
2800
utilisés était à des fins fiscales.
14:48
According to Kathrin Levitan, ancient
444
888880
2400
Selon Kathrin Levitan, les anciens
14:51
censuses were used to figure out – or
445
891280
2400
recensements étaient utilisés pour déterminer – ou
14:53
understand, how many men were
446
893680
2000
comprendre – combien d'hommes étaient
14:55
available to fight wars.
447
895680
2000
disponibles pour faire la guerre.
14:57
The Roman Empire needed a strong
448
897680
2400
L'Empire romain avait besoin d'une
15:00
army, and this depended on
449
900080
1840
armée forte, et cela dépendait de la
15:01
conscription – forcing people to
450
901920
2560
conscription - obligeant les gens à
15:04
become soldiers and join the army.
451
904480
2320
devenir soldats et à rejoindre l'armée.
15:06
The other main reason for taking
452
906800
1600
L'autre raison principale de procéder à
15:08
a census was taxation – the
453
908400
2080
un recensement était la fiscalité - le
15:10
system of taxing people a certain
454
910480
2000
système consistant à imposer aux gens une certaine
15:12
amount of money to be paid to
455
912480
1600
somme d'argent à verser
15:14
the government for public services.
456
914080
2640
au gouvernement pour les services publics.
15:16
Ancient and early modern censuses
457
916720
2240
Les recensements anciens et modernes
15:18
were large and difficult-to-organise
458
918960
2320
étaient des projets importants et difficiles à organiser
15:21
projects. They often involved
459
921280
2160
. Ils impliquaient souvent
15:23
government officials going from
460
923440
1600
des fonctionnaires du gouvernement allant de
15:25
house to house, asking questions
461
925040
2640
maison en maison, posant des questions
15:27
about the people who lived there.
462
927680
2400
sur les personnes qui y vivaient.
15:30
But over time governments’ desire
463
930080
2160
Mais au fil du temps, le désir des gouvernements
15:32
to know about, and control, its
464
932240
1840
de connaître et de contrôler leurs
15:34
citizens gave rise to new
465
934080
1680
citoyens a donné naissance à de nouvelles
15:35
technologies for counting people.
466
935760
2320
technologies pour compter les gens.
15:38
Here’s statistician and economist
467
938080
2160
Voici le statisticien et économiste
15:40
Andrew Whitby explaining how
468
940240
1920
Andrew Whitby expliquant comment
15:42
this happened in the US to BBC
469
942160
2400
cela s'est passé aux États-Unis au programme BBC
15:44
World Service programme,
470
944560
1360
World Service,
15:45
The Forum:
471
945920
2000
The Forum :
15:47
The 1890 census of the United
472
947920
1760
Le recensement de 1890 aux États-
15:49
States was the first in which some
473
949680
1520
Unis a été le premier dans lequel une
15:51
kind of electro-mechanical process
474
951200
1760
sorte de processus électromécanique a
15:52
was used to count people… so
475
952960
1680
été utilisé pour compter les gens... donc
15:54
instead of armies of clerks reading
476
954640
2880
au lieu de des armées de commis
15:57
off census schedules and tabulating
477
957520
2480
lisant les listes de recensement et tabulant
16:00
these things by hand, for the first
478
960000
1520
ces choses à la main, pour la première
16:01
time an individual census record
479
961520
1760
fois un dossier de recensement individuel
16:03
would be punched onto a card… so
480
963280
2080
serait perforé sur une carte… de sorte
16:05
that there were holes in this card
481
965360
1520
qu'il y avait des trous dans cette carte
16:06
representing different characteristics
482
966880
1280
représentant différentes caractéristiques
16:08
of the person and then those cards
483
968160
1120
de la personne et ensuite ces cartes
16:09
could be fed through a machine.
484
969280
1985
pourraient être alimentées à travers une machine.
16:12
Old-fashioned censuses were managed
485
972080
2000
Les recensements à l'ancienne étaient gérés
16:14
by clerks – office workers whose job
486
974080
2640
par des commis - des employés de bureau dont le travail
16:16
involved keeping records.
487
976720
2160
consistait à tenir des registres.
16:18
Thousands of clerks would record
488
978880
1680
Des milliers de commis enregistreraient
16:20
the information gathered in the
489
980560
1520
les informations recueillies lors du
16:22
census and tabulate it, in other words,
490
982080
3360
recensement et les tabuleraient, en d'autres termes,
16:25
show the information in the form of
491
985440
2080
montreraient les informations sous la forme d'
16:27
a table with rows and columns.
492
987520
3280
un tableau avec des lignes et des colonnes.
16:30
The US census of 1890 was the first
493
990800
2800
Le recensement américain de 1890 a été le premier
16:33
to use machines, and many censuses
494
993600
2400
à utiliser des machines, et de nombreux recensements
16:36
today are electronically updated to
495
996000
2320
sont aujourd'hui mis à jour électroniquement pour
16:38
record new trends and shifts in
496
998320
2000
enregistrer les nouvelles tendances et les changements de
16:40
populations as they happen.
497
1000320
2400
population au fur et à mesure qu'ils se produisent.
16:42
In fact, so much personal
498
1002720
1920
En fait, tant d'
16:44
information is now freely available
499
1004640
2320
informations personnelles sont désormais disponibles gratuitement
16:46
through social media and the
500
1006960
1280
sur les réseaux sociaux et sur
16:48
internet that some people have
501
1008240
1920
Internet que certaines personnes ont
16:50
questioned the need for having
502
1010160
1760
remis en question la nécessité d'
16:51
a census at all.
503
1011920
1680
un recensement.
16:53
Yes, it isn’t hard to find out about
504
1013600
2080
Oui, il n'est pas difficile de découvrir
16:55
someone famous, like a TV star.
505
1015680
2640
quelqu'un de célèbre, comme une star de la télévision.
16:58
Someone like Danny Dyer, you mean?
506
1018320
2400
Quelqu'un comme Danny Dyer, tu veux dire ?
17:00
Right. In my quiz question I asked
507
1020720
2000
Droit. Dans ma question de quiz, j'ai demandé à
17:02
Sam which historical figure TV
508
1022720
2400
Sam à quel personnage historique l'
17:05
actor, Danny Dyer, was related to.
509
1025120
2720
acteur de télévision, Danny Dyer, était lié.
17:07
And I said it was
510
1027840
1120
Et j'ai dit que c'était
17:08
C) Winston Churchill. Was I right?
511
1028960
3200
C) Winston Churchill. Avais-je raison ?
17:12
It was a good guess, Sam, but
512
1032160
1440
C'était une bonne supposition, Sam, mais
17:13
the actual answer was
513
1033600
1120
la vraie réponse était
17:14
A) King Edward III. And no-one
514
1034720
2640
A) Le roi Édouard III. Et personne n'a
17:17
was more surprised that he was
515
1037360
1440
été plus surpris qu'il soit
17:18
related to royalty than the
516
1038800
1600
lié à la royauté que l'
17:20
EastEnders actor himself!
517
1040400
2400
acteur d'EastEnders lui-même !
17:22
OK, Neil, let’s recap the
518
1042800
1520
OK, Neil, récapitulons le
17:24
vocabulary from this programme
519
1044320
1760
vocabulaire de cette émission
17:26
about the census - the official
520
1046080
2240
sur le recensement - le
17:28
counting of a nation’s population.
521
1048320
2480
comptage officiel de la population d'une nation.
17:30
To figure something out means
522
1050800
1600
Comprendre quelque chose
17:32
to understand it.
523
1052400
1760
signifie le comprendre.
17:34
The Romans used conscription
524
1054160
2000
Les Romains ont utilisé la conscription
17:36
to force men to join the army by law.
525
1056160
2960
pour forcer les hommes à rejoindre l'armée par la loi.
17:39
Taxation is the government’s
526
1059120
1520
La fiscalité est le
17:40
system of taxing people to pay
527
1060640
2080
système du gouvernement consistant à imposer les gens pour payer
17:42
for public services.
528
1062720
2000
les services publics.
17:44
A clerk is an office worker whose
529
1064720
2240
Un commis est un employé de bureau dont le
17:46
job involves keeping records.
530
1066960
3120
travail consiste à tenir des registres.
17:50
And tabulate means show
531
1070080
1680
Et tabuler signifie afficher des
17:51
information in the form of a table
532
1071760
1920
informations sous la forme d'un tableau
17:53
with rows and columns.
533
1073680
2217
avec des lignes et des colonnes.
17:55
That’s all for our six-minute look
534
1075897
2023
C'est tout pour notre regard de six minutes
17:57
at the census, but if we’ve whetted
535
1077920
1920
sur le recensement, mais si nous avons aiguisé
17:59
your appetite for more why not
536
1079840
2000
votre appétit pour en savoir plus, pourquoi ne pas
18:01
check out the whole episode – it’s
537
1081840
2080
consulter l'intégralité de l'épisode – il est
18:03
available now on the website of
538
1083920
1920
maintenant disponible sur le site Web du
18:05
BBC World Service programme,
539
1085840
1760
programme BBC World Service,
18:07
The Forum.
540
1087600
1440
The Forum.
18:09
Bye for now!
541
1089040
1280
Au revoir!
18:10
Bye bye.
542
1090320
890
Bye Bye.
18:17
Hello. This is 6 Minute English
543
1097040
1520
Bonjour. Ceci est 6 minutes d'anglais
18:18
from BBC Learning English.
544
1098560
1440
de BBC Learning English.
18:20
I’m Neil.
545
1100000
720
18:20
And I’m Georgina.
546
1100720
1360
Je suis Neil.
Et je suis Georgina.
18:22
What do Homer, Ray Charles
547
1102080
1840
Quel est le point commun entre Homer, Ray Charles
18:23
and Jorge Borges all have in
548
1103920
1760
et Jorge
18:25
common, Georgina?
549
1105680
1040
Borges, Georgina ?
18:26
Hmm, so that’s the ancient Greek
550
1106720
2400
Hmm, c'est donc l'ancien
18:29
poet, Homer; American singer,
551
1109120
2160
poète grec, Homère ; chanteur américain,
18:31
Ray Charles; and Argentine writer,
552
1111280
2400
Ray Charles; et l'écrivain argentin
18:33
Jorge Luis Borges… I can’t see
553
1113680
2480
Jorge Luis Borges… Je ne vois pas
18:36
much in common there, Neil.
554
1116160
1440
grand-chose en commun là-bas, Neil.
18:37
Well, the answer is that they
555
1117600
1360
Eh bien, la réponse est qu'ils
18:38
were all blind.
556
1118960
1280
étaient tous aveugles.
18:40
Ah! But that obviously didn’t hold
557
1120240
1760
Ah ! Mais cela ne les a évidemment pas
18:42
them back - I mean, they were
558
1122000
1280
retenus - je veux dire, ils étaient
18:43
some of the greatest artists ever!
559
1123280
2160
parmi les plus grands artistes de tous les temps !
18:45
Right, but I wonder how easy they
560
1125440
1840
D'accord, mais je me demande s'il leur serait facile de
18:47
would find it living and working in
561
1127280
1600
vivre et de travailler dans
18:48
the modern world.
562
1128880
1040
le monde moderne.
18:49
Blind people can use a guide dog
563
1129920
1680
Les personnes aveugles peuvent utiliser un chien-guide
18:51
or a white cane to help them
564
1131600
1280
ou une canne blanche pour les aider à se
18:52
move around.
565
1132880
1040
déplacer.
18:53
Yes, but a white cane is hardly
566
1133920
2000
Oui, mais une canne blanche n'est pas
18:55
advanced technology! Recently,
567
1135920
2240
une technologie de pointe ! Récemment,
18:58
smartphone apps have been
568
1138160
1440
des applications pour smartphones ont été
18:59
invented which dramatically
569
1139600
1520
inventées qui
19:01
improve the lives of blind people
570
1141120
1760
améliorent considérablement la vie des personnes aveugles
19:02
around the world.
571
1142880
1120
dans le monde.
19:04
In this programme on blindness
572
1144000
1600
Dans ce programme sur la cécité
19:05
in the digital age we’ll be looking
573
1145600
1920
à l'ère numérique, nous
19:07
at some of these inventions, known
574
1147520
2080
examinerons certaines de ces inventions, connues
19:09
collectively as assistive technology –
575
1149600
3040
collectivement sous le nom de technologie d'assistance -
19:12
that’s any software or equipment
576
1152640
2000
c'est-à-dire tout logiciel ou équipement
19:14
that helps people work around their
577
1154640
1920
qui aide les gens à contourner leurs
19:16
disabilities or challenges.
578
1156560
2080
handicaps ou leurs défis.
19:18
But first it’s time for my quiz
579
1158640
1680
Mais d'abord, il est temps pour ma
19:20
question, Georgina. In 1842 a
580
1160320
2960
question quiz, Georgina. En 1842, une
19:23
technique of using fingers to feel
581
1163280
2240
technique consistant à utiliser les doigts pour sentir
19:25
printed raised dots was invented
582
1165520
2240
des points en relief imprimés a été inventée,
19:27
which allowed blind people to read.
583
1167760
2080
ce qui a permis aux aveugles de lire.
19:29
But who invented it? Was it:
584
1169840
2000
Mais qui l'a inventé ? Était-ce :
19:31
a) Margaret Walker?,
585
1171840
2000
a) Margaret Walker ?,
19:33
b) Louis Braille?, or
586
1173840
1760
b) Louis Braille ?, ou
19:35
c) Samuel Morse?
587
1175600
1360
c) Samuel Morse ?
19:36
Hmm, I’ve heard of Morse code but
588
1176960
2560
Hmm, j'ai entendu parler du code Morse mais
19:39
that wouldn’t help blind people
589
1179520
1440
cela n'aiderait pas les aveugles à
19:40
read, so I think it’s, b) Louis Braille.
590
1180960
2880
lire, donc je pense que c'est, b) Louis Braille.
19:43
OK, Georgina, we’ll find out the
591
1183840
1600
OK, Georgina, nous trouverons la
19:45
answer at the end of the programme.
592
1185440
2160
réponse à la fin du programme.
19:47
One remarkable feature of the latest
593
1187600
2080
Une caractéristique remarquable de la dernière
19:49
assistive technology is its practicality.
594
1189680
3200
technologie d'assistance est son aspect pratique.
19:52
Smartphone apps like ‘BeMyEyes’
595
1192880
2400
Les applications pour smartphone telles que « BeMyEyes »
19:55
allow blind users to find lost keys,
596
1195280
2480
permettent aux utilisateurs aveugles de retrouver des clés perdues, de
19:57
cross busy roads and even colour
597
1197760
2080
traverser des routes très fréquentées et même de faire
19:59
match their clothes.
598
1199840
1200
correspondre la couleur de leurs vêtements.
20:01
Brian Mwenda is CEO of a Kenyan
599
1201040
2640
Brian Mwenda est PDG d'une
20:03
company developing this kind of
600
1203680
1760
société kenyane développant ce type de
20:05
technology. Here he explains to
601
1205440
2400
technologie. Ici, il explique au
20:07
BBC World Service programme,
602
1207840
2000
programme de BBC World Service,
20:09
Digital Planet, how his devices seek
603
1209840
2560
Digital Planet, comment ses appareils cherchent
20:12
to enhance, not replace, the
604
1212400
2160
à améliorer, et non à remplacer, la
20:14
traditional white cane:
605
1214560
1829
canne blanche traditionnelle :
20:16
The device is very compatible with
606
1216880
1840
L'appareil est très compatible avec
20:18
any kind of white cane. So, once you
607
1218720
2000
n'importe quel type de canne blanche. Ainsi, une fois que vous l'
20:20
clip it on to any white cane it
608
1220720
2160
attachez à n'importe quelle canne blanche, il
20:22
works perfectly to detect the
609
1222880
1360
fonctionne parfaitement pour détecter les
20:24
obstacles in front of you, and it
610
1224240
1920
obstacles devant vous, et il
20:26
relies on echo-location. So,
611
1226160
2080
s'appuie sur l'écho-localisation. Ainsi, l'
20:28
echo-location is the same technology
612
1228240
1840
écho-localisation est la même technologie
20:30
used by bats and dolphins to detect
613
1230080
3520
utilisée par les chauves-souris et les dauphins pour détecter les
20:33
prey and obstacles and all that. You
614
1233600
2560
proies et les obstacles et tout ça. Vous
20:36
send out a sound pulse and then
615
1236160
1840
envoyez une impulsion sonore, puis
20:38
once it bounces off an obstacle, you
616
1238000
2000
une fois qu'elle rebondit sur un obstacle, vous
20:40
can tell how far the obstacle is.
617
1240000
2320
pouvez dire à quelle distance se trouve l'obstacle.
20:42
When attached to a white cane, the
618
1242320
1840
Lorsqu'il est attaché à une canne blanche, l'
20:44
digital device - called ‘Sixth Sense’ -
619
1244160
2560
appareil numérique - appelé "Sixième sens" -
20:46
can detect obstacles – objects which
620
1246720
2640
peut détecter les obstacles - des objets qui
20:49
block your way, making it difficult for
621
1249360
2160
bloquent votre chemin, ce qui
20:51
you to move forward.
622
1251520
1360
vous empêche d'avancer.
20:52
‘Sixth Sense’ works using echo-location,
623
1252880
3040
"Sixth Sense" fonctionne en utilisant l'écho-location,
20:55
a kind of ultrasound like that used by
624
1255920
2640
une sorte d'ultrason comme celui utilisé par les
20:58
bats who send out sound waves
625
1258560
2000
chauves-souris qui envoient des ondes sonores
21:00
which bounce off surrounding objects.
626
1260560
2560
qui rebondissent sur les objets environnants.
21:03
The returning echoes show where these
627
1263120
2320
Les échos de retour indiquent où se trouvent ces
21:05
objects are located.
628
1265440
1840
objets.
21:07
Some of the assistive apps are so
629
1267280
1840
Certaines des applications d'assistance sont si
21:09
smart they can even tell what kind of
630
1269120
2000
intelligentes qu'elles peuvent même dire quel type d'
21:11
object is coming up ahead – be it a
631
1271120
2240
objet se présente devant vous, qu'il s'agisse d'un
21:13
friend, a shop door or a speeding car.
632
1273360
3040
ami, d'une porte de magasin ou d'une voiture à grande vitesse.
21:16
I guess being able to move around
633
1276400
1600
Je suppose que pouvoir se déplacer en toute
21:18
confidently really boosts people’s
634
1278000
2000
confiance renforce vraiment l'indépendance des gens
21:20
independence.
635
1280000
1200
.
21:21
Absolutely. And it’s challenging
636
1281200
1760
Absolument. Et cela remet également en question les
21:22
stereotypes around blindness too.
637
1282960
2480
stéréotypes autour de la cécité.
21:25
Blogger, Fern Lulham, who is blind
638
1285440
2160
La blogueuse Fern Lulham, qui est
21:27
herself, uses assistive apps every day.
639
1287600
3280
elle-même aveugle, utilise quotidiennement des applications d'assistance.
21:30
Here she is talking to
640
1290880
1120
Ici, elle parle à
21:32
BBC World Service’s, Digital Planet:
641
1292000
2979
Digital Planet de BBC World Service :
21:35
I think the more that society sees
642
1295680
2160
Je pense que plus la société voit des
21:37
blind people in the community, at work,
643
1297840
2640
personnes aveugles dans la communauté, au travail,
21:40
in relationships it does help to tackle
644
1300480
2800
dans les relations, cela aide à lutter contre
21:43
all of these stereotypes, it helps
645
1303280
1440
tous ces stéréotypes, cela aide les
21:44
people to see blind and
646
1304720
1600
gens à voir les aveugles et
21:46
visually-impaired people in a whole
647
1306320
1200
les malvoyants. les gens d'une toute
21:47
new way and it just normalises
648
1307520
2240
nouvelle manière et cela normalise simplement le
21:49
disability – that’s what we need, we
649
1309760
1520
handicap - c'est ce dont nous avons besoin, nous avons
21:51
need to see people just getting on
650
1311280
1840
besoin de voir les gens
21:53
with their life and doing it and then
651
1313120
1600
continuer leur vie et le faire et ensuite les
21:54
people won’t see it as such a big
652
1314720
1760
gens ne le verront plus comme un si gros
21:56
deal anymore, it’ll just be the ordinary.
653
1316480
2979
problème, ce sera juste être ordinaire.
22:00
Fern distinguishes between people
654
1320320
1680
Fern fait la distinction entre les
22:02
who are blind, or unable to see, and
655
1322000
2480
personnes aveugles ou incapables de voir et
22:04
those who are visually impaired –
656
1324480
2080
celles qui ont une déficience visuelle – qui
22:06
experience a decreased ability to see.
657
1326560
3120
ont une capacité de voir réduite.
22:09
Assistive tech helps blind people
658
1329680
2080
La technologie d'assistance aide les personnes aveugles à
22:11
lead normal, independent lives within
659
1331760
2400
mener une vie normale et indépendante au sein de
22:14
their local communities. Fern hopes
660
1334160
2640
leurs communautés locales. Fern espère
22:16
that this will help normalise disability –
661
1336800
2640
que cela aidera à normaliser le handicap -
22:19
treat something as normal which has
662
1339440
2000
traiter comme normal quelque chose qui n'a
22:21
not been accepted as normal before…
663
1341440
2480
pas été accepté comme normal auparavant...
22:23
…so being blind doesn’t have to be a
664
1343920
2160
… donc être aveugle ne doit pas être un
22:26
big deal – an informal way to say
665
1346080
2240
gros problème - une façon informelle de dire
22:28
something is not a serious problem.
666
1348320
2800
quelque chose n'est pas un problème sérieux.
22:31
Just keep your eyes closed for a
667
1351120
1280
Gardez simplement les yeux fermés pendant une
22:32
minute and try moving around the
668
1352400
1440
minute et essayez de vous déplacer dans la
22:33
room. You’ll soon see how difficult
669
1353840
2320
pièce. Vous verrez bientôt à quel point
22:36
it is… and how life changing this
670
1356160
1680
c'est difficile… et à quel point cette technologie peut changer la vie
22:37
technology can be.
671
1357840
1600
.
22:39
Being able to read books must also
672
1359440
2240
Être capable de lire des livres doit aussi
22:41
open up a world of imagination.
673
1361680
2320
ouvrir un monde d'imagination.
22:44
So what was the answer to your
674
1364000
1280
Alors, quelle a été la réponse à votre
22:45
quiz question, Neil?
675
1365280
1600
question de quiz, Neil ?
22:46
Ah yes. I asked Georgina who
676
1366880
1600
Ah oui. J'ai demandé à Georgina qui a
22:48
invented the system of reading
677
1368480
1760
inventé le système de lecture
22:50
where fingertips are used to feel
678
1370240
1840
où le bout des doigts est utilisé pour sentir des
22:52
patterns of printed raised dots.
679
1372080
2160
motifs de points imprimés en relief.
22:54
What did you say, Georgina?
680
1374240
1600
Qu'as-tu dit, Georgina ?
22:55
I thought it was, b) Louis Braille.
681
1375840
2880
Je pensais que c'était, b) Louis Braille.
22:58
Which was…of course the correct
682
1378720
1600
Ce qui était… bien sûr la bonne
23:00
answer! Well done, Georgina – Louise
683
1380320
2560
réponse ! Bravo, Georgina – Louise
23:02
Braille the inventor of a reading
684
1382880
1600
Braille l'inventrice d'un
23:04
system which is known worldwide
685
1384480
1760
système de lecture connu dans le monde entier
23:06
simply as braille.
686
1386240
1680
simplement sous le nom de braille.
23:07
I suppose braille is an early example
687
1387920
2160
Je suppose que le braille est l'un des premiers exemples
23:10
of assistive technology – systems
688
1390080
2480
de technologie d'assistance – des systèmes
23:12
and equipment that assist people
689
1392560
1600
et des équipements qui aident les
23:14
with disabilities to perform everyday
690
1394160
2160
personnes handicapées à effectuer des tâches
23:16
functions. Let’s recap the rest of
691
1396320
2400
quotidiennes. Récapitulons le reste
23:18
the vocabulary, Neil.
692
1398720
1760
du vocabulaire, Neil.
23:20
OK. An obstacle is an object that
693
1400480
2240
D'ACCORD. Un obstacle est un objet qui
23:22
is in your way and blocks your
694
1402720
2000
se trouve sur votre chemin et bloque votre
23:24
movement.
695
1404720
1120
mouvement.
23:25
Some assisted technology works
696
1405840
1680
Certaines technologies assistées fonctionnent
23:27
using echo-location – a system of
697
1407520
2560
grâce à l'écho-localisation, un système de
23:30
ultrasound detection used by bats.
698
1410080
3120
détection par ultrasons utilisé par les chauves-souris.
23:33
Being blind is different from being
699
1413200
1760
Être aveugle est différent d'être
23:34
visually impaired - having a
700
1414960
1840
malvoyant - avoir une
23:36
decreased ability to see, whether
701
1416800
1920
capacité réduite à voir, qu'elle soit
23:38
disabling or not.
702
1418720
1626
invalidante ou non.
23:40
And finally, the hope is that
703
1420346
1654
Et enfin, l'espoir est que
23:42
assistive phone apps can help
704
1422000
1760
les applications téléphoniques d'assistance puissent aider à
23:43
normalise disability – change the
705
1423760
2160
normaliser le handicap - changer la
23:45
perception of something into
706
1425920
1440
perception de quelque chose en l'
23:47
being accepted as normal…
707
1427360
2080
acceptant comme normal…
23:49
..so that disability is no longer a
708
1429440
2080
..afin que le handicap ne soit plus un
23:51
big deal – not a big problem.
709
1431520
2240
gros problème - pas un gros problème.
23:53
That’s all for this programme but
710
1433760
1360
C'est tout pour ce programme, mais
23:55
join us again soon at 6 Minute English…
711
1435120
2800
rejoignez-nous bientôt à 6 Minute English…
23:57
…and remember you can find many
712
1437920
1360
… et rappelez-vous que vous pouvez trouver de nombreux
23:59
more 6 Minute topics and useful
713
1439280
1920
autres sujets de 6 Minute et du
24:01
vocabulary archived on
714
1441200
1440
vocabulaire utile archivés sur
24:02
bbclearningenglish.com.
715
1442640
2240
bbclearningenglish.com.
24:04
Don’t forget we also have an app
716
1444880
1680
N'oubliez pas que nous avons également une application que
24:06
you can download for free from
717
1446560
1600
vous pouvez télécharger gratuitement dans
24:08
the app stores. And of course we
718
1448160
2160
les magasins d'applications. Et bien sûr, nous
24:10
are all over social media, so come
719
1450320
2240
sommes partout sur les réseaux sociaux, alors
24:12
on over and say hi.
720
1452560
1360
venez nous dire bonjour.
24:13
Bye for now!
721
1453920
800
Au revoir!
24:14
Bye!
722
1454720
830
Au revoir!
24:21
Welcome to 6 Minute English, where
723
1461280
1520
Bienvenue dans 6 Minute English, où
24:22
we bring you an intelligent topic
724
1462800
1600
nous vous apportons un sujet intelligent
24:24
and six related items of vocabulary.
725
1464400
2480
et six éléments de vocabulaire connexes.
24:26
I’m Neil.
726
1466880
640
Je suis Neil.
24:27
And I’m Tim. And today we’re talking
727
1467520
2560
Et je suis Tim. Et aujourd'hui, nous parlons
24:30
about AI – or Artificial Intelligence.
728
1470080
3840
d'IA - ou d'intelligence artificielle.
24:33
Artificial Intelligence is the ability of
729
1473920
2480
L'intelligence artificielle est la capacité des
24:36
machines to copy human intelligent
730
1476400
2560
machines à copier le comportement intelligent humain
24:38
behaviour – for example, an
731
1478960
1920
- par exemple, une
24:40
intelligent machine can learn
732
1480880
1440
machine intelligente peut apprendre
24:42
from its own mistakes, and make
733
1482320
1600
de ses propres erreurs et prendre des
24:43
decisions based on what’s happened
734
1483920
2000
décisions en fonction de ce qui s'est passé
24:45
in the past.
735
1485920
880
dans le passé.
24:46
There’s a lot of talk about AI these
736
1486800
2000
On parle beaucoup d'IA ces
24:48
days, Neil, but it’s still just science
737
1488800
2160
jours-ci, Neil, mais ce n'est encore que de la science-
24:50
fiction, isn’t it?
738
1490960
1360
fiction, n'est-ce pas ?
24:52
That’s not true – AI is everywhere.
739
1492320
2640
Ce n'est pas vrai - l'IA est partout.
24:54
Machine thinking is in our homes,
740
1494960
2160
La pensée automatique est présente dans nos maisons, nos
24:57
offices, schools and hospitals.
741
1497120
2480
bureaux, nos écoles et nos hôpitaux.
24:59
Computer algorithms are helping
742
1499600
1680
Les algorithmes informatiques nous aident
25:01
us drive our cars. They’re diagnosing
743
1501280
2560
à conduire nos voitures. Ils diagnostiquent
25:03
what’s wrong with us in hospitals.
744
1503840
2160
ce qui ne va pas chez nous dans les hôpitaux.
25:06
They’re marking student essays…
745
1506000
1840
Ils corrigent les dissertations des étudiants…
25:07
They’re telling us what to read on
746
1507840
1520
Ils nous disent quoi lire sur
25:09
our smartphones…
747
1509360
960
nos smartphones…
25:10
Well, that really does sound like
748
1510320
1680
Eh bien, ça ressemble vraiment à de la
25:12
science fiction – but it’s
749
1512000
1760
science-fiction – mais ça se
25:13
happening already, you say, Neil?
750
1513760
1840
passe déjà, tu dis, Neil ?
25:15
It’s definitely happening, Tim.
751
1515600
2245
C'est définitivement en train d'arriver, Tim.
25:17
And an algorithm, by the way, is
752
1517845
1435
Et un algorithme, soit dit en passant, est
25:19
a set of steps a computer follows
753
1519280
2320
un ensemble d'étapes suivies par un ordinateur
25:21
in order to solve a problem.
754
1521600
1680
pour résoudre un problème.
25:23
So can you tell me what was the
755
1523280
2080
Alors pouvez-vous me dire quel était le
25:25
name of the computer which
756
1525360
1920
nom de l'ordinateur qui
25:27
famously beat world chess
757
1527280
1600
a battu le célèbre champion du monde d'
25:28
champion Garry Kasparov
758
1528880
1600
échecs Garry Kasparov en
25:30
using algorithms in 1997?
759
1530480
2800
utilisant des algorithmes en 1997 ?
25:33
Was it…
760
1533280
400
25:33
a) Hal, b) Alpha 60,
761
1533680
3120
Était-ce…
a) Hal, b) Alpha 60,
25:36
or, c) Deep Blue?
762
1536800
1840
ou, c) Deep Blue ?
25:38
I’ll say Deep Blue.
763
1538640
2800
Je dirai Deep Blue.
25:41
Although I’m just guessing.
764
1541440
1200
Bien que je ne fasse que deviner.
25:42
Was it an educated guess, Tim?
765
1542640
1920
Était-ce une supposition éclairée, Tim ?
25:44
I know a bit about chess…
766
1544560
1520
Je connais un peu les échecs…
25:46
An educated guess is based
767
1546080
1920
Une supposition éclairée est basée
25:48
on knowledge and experience
768
1548000
1600
sur les connaissances et l'expérience
25:49
and is therefore likely to be correct.
769
1549600
2080
et est donc susceptible d'être correcte.
25:51
Well, we’ll find out later on how
770
1551680
1760
Eh bien, nous découvrirons plus tard à quel point
25:53
educated your guess was in
771
1553440
1440
votre supposition était éduquée dans
25:54
this case, Tim!
772
1554880
880
ce cas, Tim !
25:55
Indeed. But getting back to AI
773
1555760
2400
En effet. Mais pour en revenir à l'IA
25:58
and what machines can do – are
774
1558160
2480
et à ce que les machines peuvent faire, sont-
26:00
they any good at solving real-life
775
1560640
2720
elles bonnes pour résoudre des problèmes réels
26:03
problems? Computers think in zeros
776
1563360
2640
? Les ordinateurs pensent en zéros
26:06
and ones don’t they? That sounds
777
1566000
1760
et en uns, n'est-ce pas ? Cela ressemble
26:07
like a pretty limited language when
778
1567760
1600
à un langage assez limité
26:09
it comes to life experience!
779
1569360
1760
en matière d'expérience de vie !
26:11
You would be surprised to what
780
1571120
1520
Vous seriez surpris de ce que
26:12
those zeroes and ones can do, Tim.
781
1572640
2240
ces zéros et ces uns peuvent faire, Tim.
26:14
Although you’re right that AI does
782
1574880
1920
Bien que vous ayez raison de dire que l'IA
26:16
have its limitations at the moment.
783
1576800
1920
a ses limites pour le moment.
26:18
And if something has limitations
784
1578720
1760
Et si quelque chose a des limites,
26:20
there’s a limit on what it can do or
785
1580480
1920
il y a une limite à ce qu'il peut faire ou à
26:22
how good it can be.
786
1582400
1280
quel point il peut être bon.
26:23
OK – well now might be a good time
787
1583680
2640
OK – eh bien, le moment est peut-être venu
26:26
to listen to Zoubin Bharhramani,
788
1586320
2160
d'écouter Zoubin Bharhramani,
26:28
Professor of Information Engineering
789
1588480
1920
professeur d'ingénierie de l'information
26:30
at the University of Cambridge and
790
1590400
2240
à l'Université de Cambridge et
26:32
deputy director of the Leverhulme Centre
791
1592640
2880
directeur adjoint du Leverhulme Center
26:35
for the Future of Intelligence.
792
1595520
2000
for the Future of Intelligence.
26:37
He’s talking about what limitations
793
1597520
2240
Il parle des limites de l'
26:39
AI has at the moment.
794
1599760
2240
IA en ce moment.
26:43
I think it’s very interesting how many
795
1603280
2880
Je pense qu'il est très intéressant de voir combien
26:46
of the things that we take for granted –
796
1606160
2160
de choses que nous tenons pour acquises -
26:48
we humans take for granted – as being
797
1608320
2000
nous, les humains, tenons pour acquises - comme étant
26:50
sort of things we don’t even think about
798
1610320
1600
des choses auxquelles nous ne pensons même pas,
26:51
like how do we walk, how do we reach,
799
1611920
2320
comme comment marchons-nous, comment atteignons-nous,
26:54
how do we recognize our mother. You
800
1614240
3120
comment reconnaissons-nous notre mère. Vous
26:57
know, all these things. When you start
801
1617360
2480
savez, toutes ces choses. Lorsque vous commencez
26:59
to think how to implement them on a
802
1619840
1840
à réfléchir à la manière de les mettre en œuvre sur un
27:01
computer, you realize that it’s those
803
1621680
3120
ordinateur, vous vous rendez compte que ce sont ces
27:04
things that are incredibly difficult to get
804
1624800
4400
choses qui sont incroyablement difficiles à faire faire par les
27:09
computers to do, and that’s where the
805
1629200
2960
ordinateurs, et c'est là que se trouve la
27:12
current cutting edge of research is.
806
1632160
2899
pointe actuelle de la recherche.
27:16
If we take something for granted we
807
1636320
1440
Si nous tenons quelque chose pour acquis, nous
27:17
don’t realise how important something is.
808
1637760
2400
ne réalisons pas à quel point quelque chose est important.
27:20
You sometimes take me for granted, I
809
1640160
2080
Tu me prends parfois pour acquis, je
27:22
think, Neil.
810
1642240
1200
pense, Neil.
27:23
No – I never take you for granted, Tim!
811
1643440
1920
Non – je ne te prends jamais pour acquis, Tim !
27:25
You’re far too important for that!
812
1645360
2320
Tu es bien trop important pour ça !
27:27
Good to hear! So things we take for
813
1647680
2800
Bon à entendre ! Donc, les choses que nous tenons pour
27:30
granted are doing every day tasks like
814
1650480
3280
acquises sont de faire des tâches quotidiennes comme
27:33
walking, picking something up, or
815
1653760
2160
marcher, ramasser quelque chose ou
27:35
recognizing somebody. We implement –
816
1655920
3040
reconnaître quelqu'un. Nous mettons en œuvre –
27:38
or perform – these things without
817
1658960
2240
ou exécutons – ces choses sans
27:41
thinking – Whereas it’s cutting edge
818
1661200
2640
réfléchir – alors que c'est une
27:43
research to try and program a
819
1663840
1760
recherche de pointe d'essayer de programmer une
27:45
machine to do them.
820
1665600
1200
machine pour les faire.
27:46
Cutting edge means very new and
821
1666800
2000
À la fine pointe signifie très nouveau et
27:48
advanced. It’s interesting isn't it, that
822
1668800
2000
avancé. C'est intéressant, n'est-ce pas, qu'il y a
27:50
over ten years ago a computer beat
823
1670800
2160
plus de dix ans, un ordinateur battait
27:52
a chess grand master – but the
824
1672960
1680
un grand maître d'échecs - mais le
27:54
same computer would find it incredibly
825
1674640
2240
même ordinateur trouverait incroyablement
27:56
difficult to pick up a chess piece.
826
1676880
2000
difficile de ramasser une pièce d'échecs.
27:58
I know. It’s very strange. But now
827
1678880
2400
Je sais. C'est très étrange. Mais maintenant,
28:01
you’ve reminded me that we need
828
1681280
1520
vous m'avez rappelé que nous avons besoin de
28:02
the answer to today’s question.
829
1682800
2080
la réponse à la question d'aujourd'hui.
28:04
Which was: What was the name
830
1684880
1840
Lequel était : Quel était le nom
28:06
of the computer which famously
831
1686720
1600
de l'ordinateur qui a
28:08
beat world chess champion
832
1688320
1760
battu le célèbre champion du monde d'échecs
28:10
Garry Kasparov in 1997? Now, you
833
1690080
2800
Garry Kasparov en 1997 ? Maintenant, vous avez
28:12
said Deep Blue, Tim, and … that was
834
1692880
2400
dit Deep Blue, Tim, et… c'était
28:15
the right answer!
835
1695280
1200
la bonne réponse !
28:16
You see, my educated guess was
836
1696480
2320
Vous voyez, ma supposition éclairée était
28:18
based on knowledge and experience!
837
1698800
2160
basée sur les connaissances et l'expérience !
28:20
Or maybe you were just lucky. So, the
838
1700960
3680
Ou peut-être avez-vous simplement eu de la chance. Ainsi, le
28:24
IBM supercomputer Deep Blue played
839
1704640
2320
supercalculateur IBM Deep Blue a joué
28:26
against US world chess champion
840
1706960
2000
contre le champion du monde d'échecs américain
28:28
Garry Kasparov in two chess matches.
841
1708960
2400
Garry Kasparov lors de deux matchs d'échecs.
28:31
The first match was played in
842
1711360
1360
Le premier match a été joué à
28:32
Philadelphia in 1996 and was
843
1712720
2080
Philadelphie en 1996 et a été
28:34
won by Kasparov. The second was
844
1714800
2080
remporté par Kasparov. Le second a été
28:36
played in New York City in 1997
845
1716880
2320
joué à New York en 1997
28:39
and won by Deep Blue. The 1997
846
1719200
3120
et remporté par Deep Blue. Le
28:42
match was the first defeat of a
847
1722320
1600
match de 1997 était la première défaite d'un
28:43
reigning world chess champion
848
1723920
1600
champion du monde d'échecs en titre
28:45
by a computer under
849
1725520
1360
par un ordinateur dans des
28:46
tournament conditions.
850
1726880
1680
conditions de tournoi.
28:48
Let’s go through the words we
851
1728560
1520
Passons en revue les mots que nous avons
28:50
learned today. First up was
852
1730080
2320
appris aujourd'hui. Le premier était
28:52
‘artificial intelligence’ or AI – the
853
1732400
3200
«l'intelligence artificielle» ou IA - la
28:55
ability of machines to copy human
854
1735600
2400
capacité des machines à copier le
28:58
intelligent behaviour.
855
1738000
1200
comportement intelligent humain.
28:59
“There are AI programs that can
856
1739200
1840
"Il existe des programmes d'IA capables d'
29:01
write poetry.”
857
1741040
1280
écrire de la poésie."
29:02
Do you have any examples you
858
1742320
1600
Avez-vous des exemples que vous
29:03
can recite?
859
1743920
1040
pouvez réciter?
29:04
Afraid I don’t! Number two – an
860
1744960
2080
J'ai peur que non ! Deuxièmement, un
29:07
algorithm is a set of steps a
861
1747040
1840
algorithme est un ensemble d'étapes suivies par un
29:08
computer follows in order to
862
1748880
1520
ordinateur pour
29:10
solve a problem. For example,
863
1750400
1760
résoudre un problème. Par exemple,
29:12
“Google changes its search
864
1752160
1680
"Google modifie son
29:13
algorithm hundreds of times
865
1753840
1760
algorithme de recherche des centaines de fois
29:15
every year.”
866
1755600
880
chaque année".
29:16
The adjective is algorithmic – for
867
1756480
2560
L'adjectif est algorithmique - par
29:19
example, “Google has made many
868
1759040
2240
exemple, "Google a apporté de nombreux
29:21
algorithmic changes.”
869
1761280
1760
changements algorithmiques".
29:23
Number three – if something has
870
1763040
2000
Numéro trois - si quelque chose a des
29:25
‘limitations’ – there’s a limit on
871
1765040
1680
«limitations» - il y a une limite à
29:26
what it can do or how good it
872
1766720
1520
ce qu'il peut faire ou à quel point il
29:28
can be. “Our show has certain
873
1768240
2400
peut être bon. "Notre émission a certaines
29:30
limitations – for example, it’s only
874
1770640
2320
limites - par exemple, elle ne
29:32
six minutes long!”
875
1772960
1040
dure que six minutes !"
29:34
That’s right – there’s only time to
876
1774000
1760
C'est vrai - il n'y a que le temps de
29:35
present six vocabulary items.
877
1775760
2400
présenter six éléments de vocabulaire.
29:38
Short but sweet!
878
1778160
1120
Court mais doux !
29:39
And very intelligent, too. OK, the
879
1779280
2640
Et très intelligent aussi. OK, l'
29:41
next item is ‘take something for
880
1781920
1760
élément suivant est "prendre quelque chose pour
29:43
granted’ – which is when we don’t
881
1783680
1760
acquis" - c'est-à-dire quand nous ne réalisons pas à
29:45
realise how important something is.
882
1785440
1920
quel point quelque chose est important.
29:47
“We take our smart phones for granted
883
1787360
2160
"Nous tenons nos téléphones intelligents pour acquis
29:49
these days – but before 1995 hardly
884
1789520
3200
ces jours-ci - mais avant 1995, presque
29:52
anyone owned one.”
885
1792720
1520
personne n'en possédait un."
29:54
Number five – ‘to implement’ – means
886
1794240
2480
Le numéro cinq - "mettre en œuvre" -
29:56
to perform a task, or take action.
887
1796720
2080
signifie accomplir une tâche ou prendre des mesures.
29:58
“Neil implemented some changes
888
1798800
1760
"Neil a apporté quelques modifications
30:00
to the show.”
889
1800560
880
à l'émission."
30:01
The final item is ‘cutting edge’ – new
890
1801440
2480
Le dernier élément est "à la pointe de la technologie" - nouveau
30:03
and advanced – “This software is
891
1803920
2000
et avancé - "Ce logiciel est à
30:05
cutting edge.”
892
1805920
880
la pointe de la technologie".
30:06
“The software uses cutting edge
893
1806800
2000
"Le logiciel utilise une
30:08
technology.”
894
1808800
1280
technologie de pointe."
30:10
OK – that’s all we have time for on
895
1810080
1840
OK - c'est tout ce dont nous avons le temps dans
30:11
today’s cutting edge show. But please
896
1811920
2640
l'émission de pointe d'aujourd'hui. Mais n'hésitez pas à
30:14
check out our Instagram, Twitter,
897
1814560
1840
consulter nos pages Instagram, Twitter,
30:16
Facebook and YouTube pages.
898
1816400
1840
Facebook et YouTube.
30:18
Bye-bye!
899
1818240
560
30:18
Goodbye!
900
1818800
903
Bye Bye!
Au revoir!
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