How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Translator: Elisabeth Buffard Reviewer: Pascal DELAMAIRE

This is a photograph

Voici une photo

by the artist Michael Najjar,

prise par l'artiste Michael Najjar,

and it's real,

et elle est vraie,

in the sense that he went there to Argentina

dans le sens où il est allé en Argentine

to take the photo.

pour prendre cette photo.

But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.

Mais c'est aussi de la fiction. Il y a eu beaucoup de travail sur cette photo ensuite.

And what he's done

Et ce qu'il a fait

is he's actually reshaped, digitally,

c'est qu'il a en fait redessiné, numériquement,

all of the contours of the mountains

tous les contours des montagnes

to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.

pour suivre les vicissitudes du Dow Jones.

So what you see,

Alors ce que vous voyez,

that precipice, that high precipice with the valley,

ce précipice, ce précipice profond avec la vallée,

is the 2008 financial crisis.

c'est la crise financière de 2008.

The photo was made

La photo a été faite

when we were deep in the valley over there.

quand nous étions tout au fond de la vallée là-bas.

I don't know where we are now.

Je ne sais pas où nous sommes maintenant.

This is the Hang Seng index

Voici l'indice Hang Seng

for Hong Kong.

de la bourse de Hong Kong.

And similar topography.

Et une topographie similaire.

I wonder why.

Je me demande pourquoi

And this is art. This is metaphor.

Et c'est de l'art. C'est une métaphore.

But I think the point is

Mais je pense que l'important, c'est

that this is metaphor with teeth,

que c'est une métaphore qui a des dents.

and it's with those teeth that I want to propose today

Et c'est avec ces dents que je veux vous proposer aujourd'hui

that we rethink a little bit

de repenser un peu ensemble

about the role of contemporary math --

au rôle des mathématiques contemporaines,

not just financial math, but math in general.

pas seulement les maths financières, mais les maths en général.

That its transition

Repenser au fait que les maths sont passées

from being something that we extract and derive from the world

de quelque chose qu'on extrait et qu'on dérive du monde

to something that actually starts to shape it --

à quelque chose qui en fait commence à le façonner,

the world around us and the world inside us.

ce monde qui nous entoure et ce monde qui est en nous.

And it's specifically algorithms,

Et il s'agit en particulier des algorithmes,

which are basically the math

qui sont essentiellement les maths

that computers use to decide stuff.

que les ordinateurs utilisent pour prendre des décisions.

They acquire the sensibility of truth

Ils acquièrent le sens de la vérité

because they repeat over and over again,

parce qu'ils recommencent sans cesse.

and they ossify and calcify,

Et il se sclérosent et se calcifient

and they become real.

et deviennent réels.

And I was thinking about this, of all places,

Je réfléchissais à ça dans un endroit improbable,

on a transatlantic flight a couple of years ago,

à bord d'un vol transatlantique il y a deux ans,

because I happened to be seated

parce que je m'étais retrouvé assis à côté

next to a Hungarian physicist about my age

d'un physicien hongrois qui avait à peu près mon âge,

and we were talking

et nous discutions

about what life was like during the Cold War

de ce qu'était la vie des physiciens en Hongrie

for physicists in Hungary.

pendant la guerre froide.

And I said, "So what were you doing?"

Et j'ai dit, "Alors que faisiez-vous ?"

And he said, "Well we were mostly breaking stealth."

Et il a dit, "Et bien la plupart du temps on détruisait les boucliers furtifs.

And I said, "That's a good job. That's interesting.

Et j'ai dit, "C'est bien. C'est intéressant.

How does that work?"

Comment ça marche ?"

And to understand that,

Et pour comprendre ça,

you have to understand a little bit about how stealth works.

il faut comprendre un peu comment fonctionne un bouclier furtif.

And so -- this is an over-simplification --

Et donc, je simplifie à l'extrême,

but basically, it's not like

mais en gros, ce n'est pas

you can just pass a radar signal

comme de faire passer un signal radar

right through 156 tons of steel in the sky.

à travers 156 tonnes d'acier dans le ciel.

It's not just going to disappear.

Ça ne va pas disparaitre.

But if you can take this big, massive thing,

Mais si on peut prendre cette chose énorme,

and you could turn it into

et la transformer

a million little things --

en un million de petites choses,

something like a flock of birds --

comme un vol d'oiseaux par exemple,

well then the radar that's looking for that

alors le radar qui cherche ça

has to be able to see

doit être capable de voir

every flock of birds in the sky.

tous les vols d'oiseaux dans le ciel.

And if you're a radar, that's a really bad job.

Et si vous êtes un radar, c'est vraiment un sacré boulot.

And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.

Et il a dit, "Oui, mais c'est si vous êtes un radar.

So we didn't use a radar;

Alors nous n'avons pas utilisé un radar ;

we built a black box that was looking for electrical signals,

nous avons construit une boite noire qui cherchait des signaux électriques,

electronic communication.

des communications électroniques.

And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,

Et chaque fois que nous voyions un vol d'oiseaux qui avait des communications électroniques,

we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"

on se disait que ça avait un rapport avec les américains."

And I said, "Yeah.

Et j'ai dit, "Oui.

That's good.

C'est bien.

So you've effectively negated

Vous avez donc en réalité réduit à néant

60 years of aeronautic research.

60 ans de recherches aéronautiques.

What's your act two?

Et ensuite, que faites-vous ?

What do you do when you grow up?"

Et quand vous serez grand, vous ferez quoi ?"

And he said,

Il a répondu,

"Well, financial services."

'Des services financiers."

And I said, "Oh."

J'ai dit, "Oh"

Because those had been in the news lately.

Parce qu'on en avait parlé dans les infos récemment.

And I said, "How does that work?"

Et j'ai dit, Comment ça marche?

And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,

Et il a répondu "Eh bien, il y a actuellement 2000 physiciens à Wall Street"

and I'm one of them."

et j'en fait partie."

And I said, "What's the black box for Wall Street?"

Et j'ai dit, "C'est quoi la boite noire pour Wall Street?"

And he said, "It's funny you ask that,

Et il a répondu, "C'est drôle que vous demandiez ça,

because it's actually called black box trading.

parce que en fait on appelle ça le trading automatique ou black box trading.

And it's also sometimes called algo trading,

On l'appelle aussi parfois algo trading,

algorithmic trading."

trading algorithmique."

And algorithmic trading evolved in part

Et le trading algorithmique a évolué en partie

because institutional traders have the same problems

parce que les traders institutionnels ont les mêmes problèmes

that the United States Air Force had,

qu'avait l'US Air Force,

which is that they're moving these positions --

c'est-à-dire qu'ils changent leur positions,

whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --

que ce soit Proctor & Gamble ou Accenture, peu importe,

they're moving a million shares of something

ils transfèrent un million d'actions de quelque chose

through the market.

dans le marché.

And if they do that all at once,

Et s'ils font ça d'un seul coup,

it's like playing poker and going all in right away.

c'est comme jouer au poker et tout miser tout de suite.

You just tip your hand.

Vous dévoilez votre jeu.

And so they have to find a way --

Et donc ils doivent trouver une solution,

and they use algorithms to do this --

et pour ça ils utilisent des algoritmes,

to break up that big thing

pour diviser ce gros paquet

into a million little transactions.

en un million de petites transactions.

And the magic and the horror of that

Et ce qui est magique et horrible là-dedans

is that the same math

c'est que les mêmes maths

that you use to break up the big thing

qu'on utilise pour diviser le gros truc

into a million little things

en un million de petits trucs

can be used to find a million little things

peut être utilisé pour trouver un million de petits trucs

and sew them back together

et les réassembler

and figure out what's actually happening in the market.

et comprendre ce qui se passe vraiment dans le marché.

So if you need to have some image

Alors si vous devez vous faire une image

of what's happening in the stock market right now,

de ce qui se passe à la bourse en ce moment,

what you can picture is a bunch of algorithms

ce que vous pouvez visualiser c'est un tas d'algoritmes

that are basically programmed to hide,

essentiellement programmés pour se cacher,

and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.

et un tas algorithmes qui sont programmés pour les trouver et agir.

And all of that's great, and it's fine.

Et tout ça c'est super, et c'est bien.

And that's 70 percent

Et ça représente 70%

of the United States stock market,

de la bourse aux Etats-Unis,

70 percent of the operating system

70% du système opérateur

formerly known as your pension,

qu'on appelait auparavant votre retraite,

your mortgage.

votre hypothèque.

And what could go wrong?

Et qu'est-ce qui pourrait aller de travers?

What could go wrong

Ce qui pourrait aller de travers

is that a year ago,

c'est qu'il y a un an,

nine percent of the entire market just disappears in five minutes,

9% de la totalité du marché a disparu en 5 minutes,

and they called it the Flash Crash of 2:45.

et on a appelé ça le crash flash de 2:45.

All of a sudden, nine percent just goes away,

Tout à coup, 9% disparaissent,

and nobody to this day

et à ce jour personne

can even agree on what happened

n'est d'accord sur ce qui s'est apssé,

because nobody ordered it, nobody asked for it.

parce que personne n'en a donné l'ordre, personne n'a voulu ça.

Nobody had any control over what was actually happening.

Personne n'avait le moindre contrôle sur ce qui se passait vraiment.

All they had

Tout ce qu'ils avaient

was just a monitor in front of them

c'était un écran devant eux

that had the numbers on it

qui affichait des chiffres

and just a red button

et un unique bouton rouge

that said, "Stop."

qui disait, "Stop."

And that's the thing,

Et c'est ça le truc,

is that we're writing things,

c'est que nous écrivons des trucs,

we're writing these things that we can no longer read.

nous écrivons ces trucs que nous ne savons plus lire.

And we've rendered something

Et nous avons rendu quelque chose

illegible,

illisible.

and we've lost the sense

Nous avons perdu le sens

of what's actually happening

de ce qui se passe vraiment

in this world that we've made.

dans le monde que nous avons fabriqué.

And we're starting to make our way.

Et nous commençons à faire notre chemin.

There's a company in Boston called Nanex,

Il y a une compagnie à Boston qui s'appelle Nanex,

and they use math and magic

et ils utilisent les maths et la magie

and I don't know what,

et je ne sais pas quoi d'autre,

and they reach into all the market data

et ils vont chercher toutes les données du marché

and they find, actually sometimes, some of these algorithms.

et ils trouvent, parfois, certains de ces algorithmes.

And when they find them they pull them out

Et quand ils les trouvent, ils les extraient,

and they pin them to the wall like butterflies.

et les épinglent au mur comme des papillons.

And they do what we've always done

Et ils font ce que nous avons toujours fait

when confronted with huge amounts of data that we don't understand --

quand nous sommes confrontés à d'énormes quantités de données

which is that they give them a name

que nous ne comprenons pas, nous leur donnons un nom

and a story.

et une histoire.

So this is one that they found,

En voici un qu'ils ont trouvé,

they called the Knife,

ils l'ont appelé le Couteau,

the Carnival,

le Carnaval,

the Boston Shuffler,

le Jongleur,

Twilight.

Twilight.

And the gag is

Et le gag c'est que

that, of course, these aren't just running through the market.

bien sûr, ils ne se contentent pas de fonctionner pour le marché.

You can find these kinds of things wherever you look,

On trouve ce genre de trucs où qu'on regarde

once you learn how to look for them.

une fois que vous savez comment les trouver.

You can find it here: this book about flies

Vous voyez ça ici : ce livre sur les mouches

that you may have been looking at on Amazon.

que vous avez peut-être cherché sur Amazon.

You may have noticed it

Vous l'avez peut-être remarqué

when its price started at 1.7 million dollars.

quand son prix est monté à 1,7 millions de dollars.

It's out of print -- still ...

Il est épuisé, pourtant ...

(Laughter)

(Rires)

If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.

Si vous l'aviez acheté à 1,7 millions, vous auriez fait une affaire.

A few hours later, it had gone up

Quelques heures plus tard, il était monté

to 23.6 million dollars,

à 23,6 millions de dollars,

plus shipping and handling.

plus le port et l'emballage.

And the question is:

Et la question est :

Nobody was buying or selling anything; what was happening?

Personne n'achetait ni ne vendait rien ; que se passait-il?

And you see this behavior on Amazon

Et vous voyez ce comportement sur AMazon

as surely as you see it on Wall Street.

tout aussi surement que vous le voyez à Wall Street.

And when you see this kind of behavior,

Et quand vous voyez ce genre de comportement,

what you see is the evidence

ce que vous voyez c'est la preuve

of algorithms in conflict,

que des algorithmes sont en conflit,

algorithms locked in loops with each other,

des algorithmes pris mutuellement dans des boucles

without any human oversight,

sans surveillance humaine,

without any adult supervision

sans supervision humaine,

to say, "Actually, 1.7 million is plenty."

pour dire, "En fait, 1,7 million c'est beaucoup."

(Laughter)

(rires)

And as with Amazon, so it is with Netflix.

Il il est arrivé la même chose à Netflix qu'à Amazon.

And so Netflix has gone through

Netflix a eu

several different algorithms over the years.

plusieurs algorithmes différents au fil du temps.

They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --

Ils ont commencé avec Cinematch, et ils en ont essayé un tas d'autres.

there's Dinosaur Planet; there's Gravity.

Dinausaur Planet, Gravity.

They're using Pragmatic Chaos now.

A présent ils utilisent Pragmatic Chaos.

Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,

Pragmatic Chaos, comme tous les algorithmes de Netflix,

trying to do the same thing.

essaye de faire la même chose :

It's trying to get a grasp on you,

Il essaye de vous mettre le grappin dessus,

on the firmware inside the human skull,

sur le firmware à l'intérieur du crâne humain,

so that it can recommend what movie

pour vous recommander quel film

you might want to watch next --

vous pourriez avoir envie de voir ensuite,

which is a very, very difficult problem.

ce qui est un problème très, très difficile.

But the difficulty of the problem

Mais la difficulté du problème

and the fact that we don't really quite have it down,

et le fait que nous ne nous ne l'avons pas vraiment cerné,

it doesn't take away

c'est qu'il n'enlève rien

from the effects Pragmatic Chaos has.

aux effets du Chaos Pragmatique

Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,

Le Chaos Pragmatique, comme tous les algorithmes de Netflix,

determines, in the end,

détermine, en fin de compte,

60 percent

60%

of what movies end up being rented.

des films qui seront effectivement loués.

So one piece of code

Donc un bout de code

with one idea about you

qui a une idée sur vous

is responsible for 60 percent of those movies.

est responsable de 60 % de ces films.

But what if you could rate those movies

Mais si vous pouviez évaluer ces films

before they get made?

avant qu'ils ne soient tournés?

Wouldn't that be handy?

Ce serait pratique, non?

Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,

Et bien, quelques spécialistes britanniques des données sont à Hollywood,

and they have "story algorithms" --

et ils ont des algorithmes d'histoires,

a company called Epagogix.

une compagnie du nom d'Epagogix.

And you can run your script through there,

Et vous pouvez leur soumettre votre scénario,

and they can tell you, quantifiably,

et ils peuvent vous dire,de façon quantifiable,

that that's a 30 million dollar movie

que c'est un film à 30 millions de dollars

or a 200 million dollar movie.

ou un film à 200 millions de dollars.

And the thing is, is that this isn't Google.

Et le truc, c'est que ce n'est pas Google.

This isn't information.

Ce n'est pas de l'information.

These aren't financial stats; this is culture.

Ce ne sont pas des statistiques financières ; c'est de la culture.

And what you see here,

Et ce que vous voyez ici,

or what you don't really see normally,

ou, plutôt, ce que normalement vous ne voyez pas,

is that these are the physics of culture.

c'est qu'il s'agit de la physique de la culture.

And if these algorithms,

Et si ces algorithmes,

like the algorithms on Wall Street,

comme ceux de Wall Street,

just crashed one day and went awry,

plantent un jour ou deviennent défaillants,

how would we know?

comment le saurons-nous,

What would it look like?

à quoi cela ressemblera-t-il?

And they're in your house. They're in your house.

Et ils sont dans vos maisons.

These are two algorithms competing for your living room.

Voici deux algorithmes se disputant votre salon.

These are two different cleaning robots

Ce sont deux robots nettoyeurs différents

that have very different ideas about what clean means.

qui ont des idées différentes quant au nettoyage.

And you can see it

Et vous pouvez le voir

if you slow it down and attach lights to them,

si vous filmez en ralenti et que vous fixez des lumières dessus.

and they're sort of like secret architects in your bedroom.

Ils sont en quelque sorte les architectes secrets de votre chambre à coucher.

And the idea that architecture itself

Et l'idée que l'architecture même

is somehow subject to algorithmic optimization

est d'une certaine façon sujette à optimisation algorithmique

is not far-fetched.

n'est pas si exagérée.

It's super-real and it's happening around you.

Elle est très réelle et ça se passe autour de vous.

You feel it most

Vous le ressentez le plus

when you're in a sealed metal box,

quand vous êtes dans une boite en métal scellée,

a new-style elevator;

un ascenseur moderne,

they're called destination-control elevators.

on appelle ça des ascenseurs à système de contrôle de destination.

These are the ones where you have to press what floor you're going to go to

Ce sont ceux où vous devez appuyer sur l'étage où vous allez

before you get in the elevator.

avant d'entrer dans l'ascenseur.

And it uses what's called a bin-packing algorithm.

Il utilise ce qu'on appelle un algorithme de conditionnement de boîtes.

So none of this mishegas

Donc rien d'insensé

of letting everybody go into whatever car they want.

comme de laisser chacun entrer dans la cabine de son choix.

Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,

Tous ceux qui veulent aller au 10ème étage montent dans la cabine numéro 2,

and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.

et tous ceux qui veulent aller au 3ème étage montent dans la cabine 5.

And the problem with that

Et là, le problème est que

is that people freak out.

les gens flippent.

People panic.

Les gens paniquent.

And you see why. You see why.

Et vous voyez pourquoi.

It's because the elevator

C'est parce qu'il manque à l'ascenseur

is missing some important instrumentation, like the buttons.

un équipement important, les boutons.

(Laughter)

(Rires)

Like the things that people use.

Le truc que les gens utilisent.

All it has

Tout ce qu'il possède,

is just the number that moves up or down

c'est le chiffre qui monte et qui descend

and that red button that says, "Stop."

et ce bouton rouge marqué "Stop."

And this is what we're designing for.

Et c'est le but de notre travail de conception.

We're designing

Nous concevons

for this machine dialect.

pour ce dialecte de machine.

And how far can you take that? How far can you take it?

Et jusqu'où peut-on aller? Jusqu'où peut-on pousser ça?

You can take it really, really far.

On peut aller très, très loin.

So let me take it back to Wall Street.

Alors permettez-moi de revenir à Wall Street.

Because the algorithms of Wall Street

Parce que les algorithmes de Wall Street

are dependent on one quality above all else,

dépendent d'une qualité par dessus tout,

which is speed.

et c'est la vitesse.

And they operate on milliseconds and microseconds.

Et ils opèrent à la milliseconde et à la microseconde.

And just to give you a sense of what microseconds are,

Et pour vous donner une idée de ce qu'est une microseconde,

it takes you 500,000 microseconds

il vous faut 500 000 microsecondes

just to click a mouse.

rien que pour cliquer sur une souris.

But if you're a Wall Street algorithm

Mais si vous êtes un algorithme de Wall Street

and you're five microseconds behind,

et que vous avez 5 microsecondes de retard,

you're a loser.

Vous êtes fini.

So if you were an algorithm,

Donc si vous étiez un algorithme,

you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt

vous chercheriez un architecte comme celui que j'ai rencontré à Francfort

who was hollowing out a skyscraper --

qui vidait un gratte-ciel,

throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,

il jetait tous les meubles, toute l'infrastructure destinée à l'usage humain,

and just running steel on the floors

et ne mettait que de l'acier dans les étages

to get ready for the stacks of servers to go in --

pour préparer l'arrivée des serveurs à installer,

all so an algorithm

tout ça pour qu'un algorithme

could get close to the Internet.

puisse se rapprocher d'internet.

And you think of the Internet as this kind of distributed system.

Et vous pensez qu'internet est une sorte de système décentralisé.

And of course, it is, but it's distributed from places.

Et bien sûr, c'est le cas, mais il est décentralisé depuis des endroits précis.

In New York, this is where it's distributed from:

A New York, voici d'où il est décentralisé :

the Carrier Hotel

le Carrier Hotel

located on Hudson Street.

sur Hudson Street.

And this is really where the wires come right up into the city.

Et c'est vraiment de là que les cables partent vers la ville.

And the reality is that the further away you are from that,

Et la réalité est que plus vous vous en éloignez,

you're a few microseconds behind every time.

plus vous prenez des microsecondes de retard

These guys down on Wall Street,

Ces gars à Wall street,

Marco Polo and Cherokee Nation,

Marco Polo and Cherokee Nation,

they're eight microseconds

ont 8 microsecondes de retard

behind all these guys

sur tous ces gars-là

going into the empty buildings being hollowed out

qui vont dans des immeubles qu'on vide

up around the Carrier Hotel.

autour du Carrier Hotel.

And that's going to keep happening.

Et ça va continuer comme ça.

We're going to keep hollowing them out,

Nous allons continuer à les vider,

because you, inch for inch

parce que vous, centimètre pour centimètre,

and pound for pound and dollar for dollar,

livre pour livre, dollar pour dollar,

none of you could squeeze revenue out of that space

aucun d'entre vous ne pourrait tirer un profit de cet espace

like the Boston Shuffler could.

comme le Jongleur peut le faire.

But if you zoom out,

Mais si vous prenez du recul,

if you zoom out,

si vous prenez du recul,

you would see an 825-mile trench

vous verrez une tranchée de 1 300 kilomètres

between New York City and Chicago

entre New York et Chicago

that's been built over the last few years

construite ces dernières années

by a company called Spread Networks.

par une compagnie appelée Spread Networks.

This is a fiber optic cable

C'est un câble de fibre optique

that was laid between those two cities

qui a été posé entre ces deux villes

to just be able to traffic one signal

dans le seul but de faire passer un signal

37 times faster than you can click a mouse --

37 fois plus vite qu'un clic de souris,

just for these algorithms,

rien que pour ces algorithmes,

just for the Carnival and the Knife.

Rien que pour le Carnaval et le Couteau.

And when you think about this,

Et quand vous y réfléchissez,

that we're running through the United States

que nous traversons les Etats-Unis

with dynamite and rock saws

avec de la dynamite et des scies à roches

so that an algorithm can close the deal

pour qu'un algorithme puisse conclure un marché

three microseconds faster,

trois microseconde plus vite,

all for a communications framework

tout ça pour une structure de communication

that no human will ever know,

qu'aucun humain ne connaitra jamais,

that's a kind of manifest destiny;

qui est une sorte de destin manifeste

and we'll always look for a new frontier.

et qui cherchera toujours une nouvelle frontière.

Unfortunately, we have our work cut out for us.

Malheureusement, nous avons du pain sur la planche.

This is just theoretical.

Tout ça est théorique.

This is some mathematicians at MIT.

Voici des mathématiciens du MIT.

And the truth is I don't really understand

Et la vérité est que une grande partie de ce qu'ils disent

a lot of what they're talking about.

est incompréhensible pour moi.

It involves light cones and quantum entanglement,

Ils parlent de cônes lumineux, de liaisons quantiques,

and I don't really understand any of that.

et ce sont des choses que je ne comprend pas vraiment.

But I can read this map,

Mais je peux lire cette carte.

and what this map says

Et ce que cette carte dit

is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,

c'est que, si vous essayez de faire de l'argent sur ces marchés représentés par des points rouges,

that's where people are, where the cities are,

c'est là que sont les gens, que sont les villes,

you're going to have to put the servers where the blue dots are

vous allez devoir mettre les serveurs là où il y a des points bleus

to do that most effectively.

pour avoir le maximum d'efficacité.

And the thing that you might have noticed about those blue dots

Et ce que vous avez peut-être remarqué à propos de ces points bleus

is that a lot of them are in the middle of the ocean.

c'est qu'il y en a beaucoup en plein océan.

So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,

Alors voilà ce que nous allons faire, nous allons construire des bulles,

or platforms.

ou des plateformes,

We'll actually part the water

nous allons partager les eaux pour de bon

to pull money out of the air,

pour tirer de l'argent depuis l'air,

because it's a bright future

parce qu'il y a un avenir radieux

if you're an algorithm.

si vous êtes un algorithme.

(Laughter)

(Rires)

And it's not the money that's so interesting actually.

Et ce n'est pas l'argent qui est si intéressant en fait.

It's what the money motivates,

C'est la motivation que l'argent amène.

that we're actually terraforming

Le fait que nous transformons

the Earth itself

la planète-même

with this kind of algorithmic efficiency.

avec ce genre d'efficacité algorithmique.

And in that light,

Et sous cet éclairage,

you go back

vous retournez voir

and you look at Michael Najjar's photographs,

les photos de Michael Najjar,

and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.

et vous vous rendez compte qu'elles ne sont pas métaphoriques, elles sont prophétiques.

They're prophecy

Elles annoncent

for the kind of seismic, terrestrial effects

les effets sismiques, les effets terrestres

of the math that we're making.

des mathématiques que nous construisons.

And the landscape was always made

Et le paysage a toujours été façonné par

by this sort of weird, uneasy collaboration

cette collaboration étrange et malaisée

between nature and man.

entre la nature et l'homme.

But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --

Mais maintenant il y a une troisième force co-évoutionnaire : les algorithmes,

the Boston Shuffler, the Carnival.

le Jongleur, le Carnaval.

And we will have to understand those as nature,

Et nous allons devoir les comprendre comme faisant partie de la nature.

and in a way, they are.

Et dans un sens, c'est vrai.

Thank you.

Merci.

(Applause)

(Applaudissements)