Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

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TED


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Translator: Michelle Brungot Reviewer: Yasmina Hablani
00:12
I'm going to speak
0
12000
2000
Je vais vous entretenir
00:14
about a tiny, little idea.
1
14000
3000
d'une nouvelle notion,
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And this is about shifting baseline.
2
17000
4000
celle de repousser les limites.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
21000
4000
Comme l' idée peut s'expliquer en une minute,
00:25
I will tell you three stories before
4
25000
3000
je vais vous raconter trois histoires
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to fill in the time.
5
28000
2000
pour passer le temps.
00:30
And the first story
6
30000
2000
Et la première histoire
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is about Charles Darwin, one of my heroes.
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32000
3000
se rapporte à Charles Darwin, un de mes héros.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
35000
3000
Comme vous le savez il était ici en 1835.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
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38000
2000
Croyez vous qu'il chassait des pinsons?
00:40
but he wasn't.
10
40000
2000
Mais non.
00:42
He was actually collecting fish.
11
42000
2000
Il faisait des relevés sur les poissons
00:44
And he described one of them
12
44000
2000
et décrivait l'un d'entre eux
00:46
as very "common."
13
46000
2000
comme très "commun".
00:48
This was the sailfin grouper.
14
48000
2000
Il s'agissait du mérou,
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A big fishery was run on it
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50000
2000
qui subit alors une pêche intensive
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until the '80s.
16
52000
3000
jusqu'aux années '80.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
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55000
3000
Depuis ce poisson fait partie de la liste rouge de L'Union Internationale pour la Conservation de la Nature.
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Now this story,
18
58000
2000
Cette histoire,
01:00
we have heard it lots of times
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60000
3000
nous l'avons entendu, à maintes reprises
01:03
on Galapagos and other places,
20
63000
2000
aux îles Galapagos et ailleurs,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
65000
3000
aussi ça peut sembler anodin.
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But the point is, we still come to Galapagos.
22
68000
3000
Mais, ce qui interpelle c'est qu'on continue à aller aux îles Galapagos.
01:11
We still think it is pristine.
23
71000
3000
Nous croyons toujours que ce territoire est vierge.
01:14
The brochures still say
24
74000
3000
Le guides touristiques disent
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it is untouched.
25
77000
2000
qu'elles sont encore vierges.
01:19
So what happens here?
26
79000
3000
Alors, que se passe-t-il ici?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
82000
3000
Ma seconde histoire fera ressortir un autre concept,
01:25
is called shifting waistline.
28
85000
2000
qu'on pourrait appeler le changement du "tour de taille"
01:27
(Laughter)
29
87000
3000
(Rires)
01:30
Because I was there in '71,
30
90000
2000
En 1971 je faisais des recherches
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
92000
2000
sur lune lagune en Afrique de l'Ouest.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
94000
3000
Je me retrouvais là parce que je grandissais en Europe
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
97000
2000
et je désirais travailler en Afrique plus tard.
01:39
And I thought I could blend in.
34
99000
2000
A mon arrivée je voulais me fondre dans mon environnement
01:41
And I got a big sunburn,
35
101000
2000
et je me suis tapé un gros coup de soleil
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
103000
3000
ce qui m'a fait convaincu que je n'étais pas vraiment de l'endroit.
01:46
This was my first sunburn.
37
106000
2000
Cétait mon premier coup de soleil.
01:48
And the lagoon
38
108000
3000
Cette lagune était
01:51
was surrounded by palm trees,
39
111000
2000
entourée de palmiers,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
113000
2000
et comme vous pouvez voir, quelques mangroves.
01:55
And it had tilapia
41
115000
2000
Ses eaux renfermaient le tilapia (un poisson à la chair estimée)
01:57
about 20 centimeters,
42
117000
2000
d'environ 20 cm de longueur
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
119000
2000
une espece de tilapia appelée" tilapia au menton noir"
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
121000
2000
Sa pêche rapportait quantité de poissons et les poissoneries
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
123000
3000
rapportaient une grande quantité de poissons, tout allait bien
02:06
and they earned more than average
46
126000
2000
et les revenus de cette pêche se situaient au- dessus de la moyenne
02:08
in Ghana.
47
128000
2000
du Ghana.
02:10
When I went there 27 years later,
48
130000
3000
Quand je suis retourné 27 ans plus tard,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
133000
3000
la taille de ce poisson avait diminué de moitié
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
136000
2000
et faisait 5 cm à l'age adulte.
02:18
They had been pushed genetically.
51
138000
2000
Résultats de manipulations génétiques.
02:20
There were still fishes.
52
140000
2000
Certes il y avait toujours du poisson et de la pêche.
02:22
They were still kind of happy.
53
142000
2000
Et ils étaient encore heureux.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
144000
5000
et les poissons etaient toujours là.
02:29
So nothing has changed,
55
149000
2000
Cela pouvait laisser croire que rien n'avait changé
02:31
but everything has changed.
56
151000
2000
mais TOUT avait changé.
02:33
My third little story
57
153000
2000
Ma troisième petite histoire
02:35
is that I was an accomplice
58
155000
2000
c'est que j'ai été en quelque sorte complice
02:37
in the introduction of trawling
59
157000
2000
dans l'introduction de la pêche au chalutier
02:39
in Southeast Asia.
60
159000
2000
dans le Sud Est de l' Asie.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
161000
3000
Ca remonte aux années 70, et même aussi loin que les année 60s,
02:44
Europe did lots of development projects.
62
164000
3000
L'Europe faisait beaucoup de projects de développement.
02:47
Fish development
63
167000
2000
Le développement des pêches entre autres
02:49
meant imposing on countries
64
169000
2000
voulait dire l'imposition à des pays
02:51
that had already 100,000 fishers
65
171000
3000
qui comptaient déjà 100.000 pécheurs
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
174000
3000
de la pêche industrielle.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
177000
2000
Et ce bateau, qui est assez "monstrueux"
02:59
is called the Mutiara 4.
68
179000
2000
est appelé le Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
181000
2000
J'ai navigué sur ce bateau
03:03
and we did surveys
70
183000
3000
et nous avons effectué des relevés
03:06
throughout the southern South China sea
71
186000
3000
à travers l'océan du sud de la Chine,
03:09
and especially the Java Sea.
72
189000
2000
plus spécifiquement la mer de Java.
03:11
And what we caught,
73
191000
2000
Ce que nous ramassions,
03:13
we didn't have words for it.
74
193000
2000
ne peut se décrire en mots.
03:15
What we caught, I know now,
75
195000
3000
Ce que nous remontions, je le sais maintenant,
03:18
is the bottom of the sea.
76
198000
2000
c'est le fond de la mer.
03:20
And 90 percent of our catch
77
200000
2000
Et 90 pour cent de nos prises
03:22
were sponges,
78
202000
2000
étaient des éponges,
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
204000
3000
et autres animaux qui vivent accrochés au fond de la mer.
03:27
And actually most of the fish,
80
207000
2000
Actuellement la plupart des poissons
03:29
they are a little spot on the debris,
81
209000
2000
sont ces petits restes
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
211000
3000
sur les amoncellements de débris et ce débris sont le récif de corail.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
214000
2000
Le fond de la mer avait été littéralement remonté sur le pont du bâteau...
03:36
and then was thrown down.
84
216000
2000
et tout a été rejeté par dessus bord.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
218000
3000
Et ces images sont extraordinaires
03:41
because this transition is very rapid.
86
221000
3000
parce que la transition se fait à une vitesse alarmante.
03:44
Within a year, you do a survey
87
224000
3000
En l'espace d'une année, nous dressons un bilan,
03:47
and then commercial fishing begins.
88
227000
2000
puis la pêche commerciale s'installe.
03:49
The bottom is transformed
89
229000
2000
En un rien de temps le fond de la mer est transformé,
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
231000
3000
dans ce cas-ci un fond composé de corail tendre
03:54
into a muddy mess.
91
234000
3000
en une fange boueuse.
03:57
This is a dead turtle.
92
237000
2000
Ici nous voyons une tortue morte.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
239000
3000
Elle ne sont pas mangées, elles sont simplement jetées et font partie des dommages collatéraux.
04:02
And one time we caught a live one.
94
242000
2000
A une occasion on a attrapé une vivante.
04:04
It was not drowned yet.
95
244000
2000
Elle n'était pas encore noyée.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
246000
3000
Et ils voulaint la tuer parce qu'elle sont " bonnes à manger".
04:09
This mountain of debris
97
249000
3000
Cette montagne de débris
04:12
is actually collected by fishers
98
252000
3000
est receuillie par des pêcheurs
04:15
every time they go
99
255000
2000
à chaque fois qu'ils découvrent
04:17
into an area that's never been fished.
100
257000
2000
un secteur qui n'a jamais été pêché.
04:19
But it's not documented.
101
259000
2000
Mais celle-ci n'est pas officiellement enregistrée.
04:21
We transform the world,
102
261000
2000
On transforme le monde,
04:23
but we don't remember it.
103
263000
2000
mais nous ne nous en souvenons pas.
04:25
We adjust our baseline
104
265000
3000
Nous ajustons notre référence
04:28
to the new level,
105
268000
2000
à un nouveau niveau.
04:30
and we don't recall what was there.
106
270000
4000
on ne se souvient plus de ce qui existait avant.
04:34
If you generalize this,
107
274000
2000
Si vous généralisez ceci,
04:36
something like this happens.
108
276000
2000
voilà ce qui arrive,.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
278000
3000
Vous avez sur l'axe Y quelque chose de positif:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
281000
3000
biodiversité, nombres d'orques,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
284000
3000
la verdeur du pays, les sources d'eau.
04:47
And over time it changes --
112
287000
2000
Et avec le passage du temps tout change-
04:49
it changes
113
289000
2000
et change
04:51
because people do things, or naturally.
114
291000
2000
soit naturellement ou par l'intervention humaine.
04:53
Every generation
115
293000
2000
Chaque génération
04:55
will use the images
116
295000
2000
utilisera les informations qu'elle a reçues
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
297000
3000
au début de sa vie consciente,
05:00
as a standard
118
300000
2000
comme la norme, et de là,
05:02
and will extrapolate forward.
119
302000
2000
extrapolera pour l'avenir.
05:04
And the difference then,
120
304000
2000
Alors, la différence,
05:06
they perceive as a loss.
121
306000
2000
ils la constatent comme une perte.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
308000
3000
mais ils ne peuvent concevoir ce qui a été perdu dans le passé.
05:11
You can have a succession of changes.
123
311000
2000
Vous avez une succession de changements.
05:13
At the end you want to sustain
124
313000
3000
Et au bout du compte vous essayez de préserver
05:16
miserable leftovers.
125
316000
3000
de misérables vestiges.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
319000
3000
Dans une large mesure, c'est ce que nous faisons maintenant.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
322000
3000
Nous tentons de préserver des choses qui sont disparues
05:25
or things that are not the way they were.
128
325000
4000
ou qui n'ont rien à voir avec ce qu'elles ont déjà été.
05:29
Now one should think
129
329000
2000
Vous devez croire
05:31
this problem affected people
130
331000
2000
que ce problème influence les gens.
05:33
certainly when in predatory societies,
131
333000
4000
C'est bien sûr, dans les sociétés de prédateurs
05:37
they killed animals
132
337000
2000
on tue des animaux
05:39
and they didn't know they had done so
133
339000
2000
et ils ne se rendent plus compte
05:41
after a few generations.
134
341000
2000
après quelques génerations, de l'ampleur des dommages.
05:43
Because, obviously,
135
343000
3000
Parce que évidemment, au début,
05:46
an animal that is very abundant,
136
346000
5000
il y a abondance d'animaux de toutes espèces.
05:51
before it gets extinct,
137
351000
3000
Et, avant l'extinction
05:54
it becomes rare.
138
354000
3000
un animal devient rare.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
357000
3000
Ce qui fait qu'on ne perd pas les animaux abondants,
06:00
You always lose rare animals.
140
360000
2000
mais toujours les plus rares.
06:02
And therefore they're not perceived
141
362000
2000
Alors avec le temps, on ne le voit plus
06:04
as a big loss.
142
364000
2000
comme une grande perte.
06:06
Over time,
143
366000
2000
Au fil du temps.
06:08
we concentrate on large animals,
144
368000
2000
on se concentre sur les grands animaux
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
370000
2000
ce qui veut dire pour la vie marine, les gros poissons.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
372000
3000
Le résultat c'est qu'ils deviennent rares à cause de la pêche intensive
06:15
Over time we have a few fish left
147
375000
2000
Avec le temps il y a moins de poissons
06:17
and we think this is the baseline.
148
377000
3000
et ça devient la limite normale.
06:20
And the question is,
149
380000
2000
Donc, la question qui se pose,
06:22
why do people accept this?
150
382000
5000
pourquoi les gens tolèrent-ils cette situation?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
387000
3000
Et bien, c'est qu'ils ignorent que ce fut différent à une autre époque.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
390000
3000
Et, en fait, beaucoup de gens,dont des scientifiques,
06:33
will contest that it was really different.
153
393000
2000
vont contester que ça ait été vraiment très différent.
06:35
And they will contest this
154
395000
2000
Et ils contestent
06:37
because the evidence
155
397000
2000
l'évidence qui leur est présentée
06:39
presented in an earlier mode
156
399000
5000
auparavant
06:44
is not in the way
157
404000
3000
parce qu'elle ne correspond pas à celle
06:47
they would like the evidence presented.
158
407000
2000
qu'eux voudraient faire prévaloir.
06:49
For example,
159
409000
2000
Par exemple,
06:51
the anecdote that some present,
160
411000
2000
ils vont présenter comme anecdotique,
06:53
as Captain so-and-so
161
413000
2000
comme "capitaine bonhomme"
06:55
observed lots of fish in this area
162
415000
3000
ait déjà observé une grande quantité de poissons dans un secteur donné.
06:58
cannot be used
163
418000
2000
Ces données ne peuvent être utilisées
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
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420000
3000
par les scientifiques des pêcheries
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because it's not "scientific."
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423000
2000
parceque ce qu'elles ne sont pas "scientifiques".
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So you have a situation
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425000
2000
Donc, vous avez le portrait
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where people don't know the past,
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427000
3000
des gens qui ne connaissent pas le passé
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even though we live in literate societies,
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430000
3000
même si nous vivons dans des sociétés instruites,
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because they don't trust
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433000
2000
parce qu'ils ne font pas confiance
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the sources of the past.
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435000
3000
aux sources du passé.
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And hence, the enormous role
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438000
3000
Et par conséquement, au rôle énorme
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that a marine protected area can play.
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441000
2000
que pourrait jouer une zone marine protégée.
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Because with marine protected areas,
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443000
3000
Parce que, avec une zone protégée,
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we actually recreate the past.
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446000
4000
nous recréons un passé
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We recreate the past that people cannot conceive
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450000
3000
que ces gens ne peuvent concevoir
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because the baseline has shifted
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453000
2000
parce que les limites ont changées
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and is extremely low.
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455000
2000
et la limite de base est très basse.
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That is for people
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457000
2000
Cela s'adresse à des gens
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who can see a marine protected area
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5000
qui peuvent voir les bienfaits d'une zone protégée
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and who can benefit
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464000
2000
et qui peuvent bénéficier des avantages
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from the insight that it provides,
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466000
3000
de l'information qu'elle suscite.
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which enables them to reset their baseline.
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469000
4000
ce qui permet de re-mesurer et établir les véritables limites de la vie marine.
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How about the people who can't do that
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Qu'en est-il des gens qui n'y ont pas les bienfaits
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because they have no access --
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2000
parce qu'ils n'ont pas d'accés-
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the people in the Midwest for example?
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477000
3000
comme ceux du "midwest" par exemple?
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There I think
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480000
2000
Dans ce cas, je pense
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that the arts and film
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482000
2000
il y a les arts et le cinéma
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can perhaps fill the gap,
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484000
2000
qui peuvent pallier à ce vide,
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and simulation.
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486000
2000
et aussi la simulation.
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This is a simulation of Chesapeake Bay.
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3000
Voici une simulation de la Baie Chesapeake
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There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
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on y retrouvait encore des baleines grises.
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500 years ago.
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2000
il y a 500 ans.
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And you will have noticed that the hues and tones
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3000
Vous aurez remarqué que les tons et les nuances
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are like "Avatar."
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498000
2000
nous font penser å Avatar,
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(Laughter)
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500000
2000
(Rires)
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And if you think about "Avatar,"
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2000
Et si vous pensez alors à "Avatar",
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if you think of why people were so touched by it --
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pourquoi les gens furent aussi émus par ce film
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never mind the Pocahontas story --
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oublions l'histoire de Pocahontas.
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why so touched by the imagery?
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4000
Pourquoi si touchés par l'imagerie?
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Because it evokes something
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515000
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Parce que, dans un certain sens, cela évoque quelque chose
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that in a sense has been lost.
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518000
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que nous avons perdu.
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And so my recommendation,
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En terminant, s'il y avait une seule recommendation,
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it's the only one I will provide,
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c'est la seule que je vais faire,
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is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
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524000
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c'est de Cameron de faire "Avatar II" sous les mers.
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Thank you very much.
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2000
Merci beaucoup.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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