Frederic Kaplan: How I built an information time machine

Frederic Kaplan: Comment j'ai construit une machine à remonter le temps de l'information

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2014-01-09 ・ TED


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Frederic Kaplan: Comment j'ai construit une machine à remonter le temps de l'information

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

Traducteur: Leslie Louradour Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:12
This is an image of the planet Earth.
0
12285
2893
Voici une image de la planète Terre.
00:15
It looks very much like the Apollo pictures
1
15178
3093
Elle ressemble beaucoup aux images d'Apollo,
00:18
that are very well known.
2
18271
1611
très célèbres.
00:19
There is something different;
3
19882
2070
Il y a une différence :
00:21
you can click on it,
4
21952
1447
on peut cliquer sur cette image,
00:23
and if you click on it,
5
23399
1198
et si on le fait,
00:24
you can zoom in on almost any place on the Earth.
6
24597
3072
on peut zoomer sur quasiment n'importe quel endroit du globe.
00:27
For instance, this is a bird's-eye view
7
27669
1999
Par exemple, cette vue du ciel
00:29
of the EPFL campus.
8
29668
2666
du campus de l'EPFL.
00:32
In many cases, you can also see
9
32334
2108
Souvent, on peut voir également
00:34
how a building looks from a nearby street.
10
34442
3740
à quoi ressemble un bâtiment vu d'une rue à proximité.
00:38
This is pretty amazing.
11
38182
1422
C'est incroyable.
00:39
But there's something missing in this wonderful tour:
12
39604
3427
Mais il manque quelque chose à cette belle visite :
00:43
It's time.
13
43031
2188
le temps.
00:45
i'm not really sure when this picture was taken.
14
45219
3070
Je ne sais pas trop quand cette photo a été prise.
00:48
I'm not even sure it was taken
15
48289
1412
Je ne suis même pas sûr si elle a été prise
00:49
at the same moment as the bird's-eye view.
16
49701
6083
en même temps que la vue du ciel.
00:55
In my lab, we develop tools
17
55784
2209
Dans mon laboratoire, nous développons des outils
00:57
to travel not only in space
18
57993
1764
pour voyager non seulement dans l'espace
00:59
but also through time.
19
59757
2558
mais aussi dans le temps.
01:02
The kind of question we're asking is
20
62315
1870
La question que l'on se pose est
01:04
Is it possible to build something
21
64185
1393
s'il est possible de construire quelque chose
01:05
like Google Maps of the past?
22
65578
2178
comme un Google Maps du passé ?
01:07
Can I add a slider on top of Google Maps
23
67756
3310
Peut-on ajouter un curseur en haut de Google Maps
01:11
and just change the year,
24
71066
1803
et changer l'année,
01:12
seeing how it was 100 years before,
25
72869
1791
pour voir comment c'était il y a 100 ans,
01:14
1,000 years before?
26
74660
1669
ou il y a 1000 ans ?
01:16
Is that possible?
27
76329
2123
Est-ce que c'est possible ?
01:18
Can I reconstruct social networks of the past?
28
78452
2252
Peut-on reconstruire des réseaux sociaux du passé ?
01:20
Can I make a Facebook of the Middle Ages?
29
80704
3049
Peut-on créer un Facebook du Moyen Age ?
01:23
So, can I build time machines?
30
83753
3776
En fait, peut-on créer des machines à remonter le temps ?
01:27
Maybe we can just say, "No, it's not possible."
31
87529
2565
On peut répondre simplement : « Non, c'est impossible. »
01:30
Or, maybe, we can think of it from an information point of view.
32
90094
3810
Ou alors, on peut y réfléchir du point de vue de l'information.
01:33
This is what I call the information mushroom.
33
93904
3190
C'est ce que j'appelle le champignon de l'information.
01:37
Vertically, you have the time.
34
97094
1583
Verticalement, voici le temps,
01:38
and horizontally, the amount of digital information available.
35
98677
2740
et horizontalement, le nombre d'informations numériques disponibles.
01:41
Obviously, in the last 10 years, we have much information.
36
101417
3482
Evidemment, dans les 10 dernières années, il y a beaucoup d'informations.
01:44
And obviously the more we go in the past, the less information we have.
37
104899
3548
Et bien sûr, plus nous retournons vers le passé, moins il y a d'informations.
01:48
If we want to build something like Google Maps of the past,
38
108447
2318
Si nous voulons construire quelque chose comme Google Maps du passé,
01:50
or Facebook of the past,
39
110765
1494
ou Facebook du passé,
01:52
we need to enlarge this space,
40
112259
1574
il faut élargir cet espace,
01:53
we need to make that like a rectangle.
41
113833
1938
il faut le faire comme un rectangle.
01:55
How do we do that?
42
115771
1510
Comment s'y prend-on ?
01:57
One way is digitization.
43
117281
2098
Une façon, c'est la numérisation.
01:59
There's a lot of material available --
44
119395
1779
Il y a beaucoup de matériel disponible,
02:01
newspaper, printed books, thousands of printed books.
45
121190
6270
des journaux, des livres imprimés, des milliers de livres imprimés.
02:07
I can digitize all these.
46
127460
1768
Je peux tous les numériser.
02:09
I can extract information from these.
47
129228
2737
Je peux en extraire les informations.
02:11
Of course, the more you go in the past, the less information you will have.
48
131965
3543
Bien sûr, plus on retourne dans le passé, moins il y a d'informations.
02:15
So, it might not be enough.
49
135508
2646
Ce n'est peut-être pas suffisant.
02:18
So, I can do what historians do.
50
138154
2408
Je peux alors faire ce que font les historiens.
02:20
I can extrapolate.
51
140562
1524
Je peux extrapoler.
02:22
This is what we call, in computer science, simulation.
52
142086
4470
C'est ce qu'on appelle, en informatique, la simulation.
02:26
If I take a log book,
53
146556
1751
Si je prends un journal de bord,
02:28
I can consider, it's not just a log book
54
148307
2404
je peux estimer que ce n'est pas qu'un journal de bord
02:30
of a Venetian captain going to a particular journey.
55
150711
2972
d'un capitaine vénitien partant vers un voyage précis.
02:33
I can consider it is actually a log book
56
153683
1643
Je peux estimer que c'est un journal de bord
02:35
which is representative of many journeys of that period.
57
155326
2582
représentatif d'un grand nombre de voyages de cette époque.
02:37
I'm extrapolating.
58
157908
2245
J'extrapole.
02:40
If I have a painting of a facade,
59
160153
2038
Si j'ai la peinture d'une façade,
02:42
I can consider it's not just that particular building,
60
162191
2751
je peux envisager que ce n'est pas que ce bâtiment en particulier,
02:44
but probably it also shares the same grammar
61
164942
3932
mais qu'il partage probablement la même grammaire
02:48
of buildings where we lost any information.
62
168874
4041
que d'autres bâtiments dont les informations ont été perdues.
02:52
So if we want to construct a time machine,
63
172915
2858
Si on veut construire une machine à remonter le temps,
02:55
we need two things.
64
175773
1339
il faut deux choses.
02:57
We need very large archives,
65
177112
2234
Il faut des archives très grandes,
02:59
and we need excellent specialists.
66
179346
2742
et d'excellents experts.
03:02
The Venice Time Machine,
67
182088
1874
La machine à remonter le temps de Venise,
03:03
the project I'm going to talk to you about,
68
183962
1805
le projet dont je vais vous parler,
03:05
is a joint project between the EPFL
69
185767
3020
est un projet commun entre l'EPFL
03:08
and the University of Venice Ca'Foscari.
70
188787
2978
et l'Université de Venise Ca' Foscari.
03:11
There's something very peculiar about Venice,
71
191765
2165
Il y a quelque chose de très particulier au sujet de Venise,
03:13
that its administration has been
72
193930
2674
c'est que son administration est
03:16
very, very bureaucratic.
73
196604
2194
très, très bureaucratique.
03:18
They've been keeping track of everything,
74
198798
2193
Ils ont gardé trace de tout,
03:20
almost like Google today.
75
200991
2915
presque comme Google aujourd'hui.
03:23
At the Archivio di Stato,
76
203906
1514
Aux Archives d'Etat,
03:25
you have 80 kilometers of archives
77
205420
1764
il y a 80 kilomètres d'archives
03:27
documenting every aspect
78
207184
2009
retraçant chaque aspect
03:29
of the life of Venice over more than 1,000 years.
79
209193
2246
de la vie de Venise sur plus de 1000 ans.
03:31
You have every boat that goes out,
80
211439
1920
Il y a chaque bateau qui part,
03:33
every boat that comes in.
81
213359
1076
chaque bateau qui arrive.
03:34
You have every change that was made in the city.
82
214435
2797
Il y a chaque changement fait dans la ville.
03:37
This is all there.
83
217232
3291
Tout est là dedans.
03:40
We are setting up a 10-year digitization program
84
220523
3908
Nous sommes en train de créer un programme de numérisation de 10 ans
03:44
which has the objective of transforming
85
224431
1677
qui a pour objectif de transformer
03:46
this immense archive
86
226108
1384
ces énormes archives
03:47
into a giant information system.
87
227492
2426
en un système gigantesque d'information.
03:49
The type of objective we want to reach
88
229918
1857
Nous avons pour type d'objectif
03:51
is 450 books a day that can be digitized.
89
231775
4726
de pouvoir numériser 450 livres par jour.
03:56
Of course, when you digitize, that's not enough,
90
236501
2247
Bien sûr, quand on numérise, ce n'est pas suffisant,
03:58
because these documents,
91
238748
1287
car ces documents,
04:00
most of them are in Latin, in Tuscan,
92
240035
2639
la plupart d'entre eux sont en latin, en toscan,
04:02
in Venetian dialect,
93
242689
1515
en dialecte vénitien,
04:04
so you need to transcribe them,
94
244204
1675
il faut donc les transcrire,
04:05
to translate them in some cases,
95
245879
1681
les traduire dans certains cas,
04:07
to index them,
96
247560
1120
les indexer,
04:08
and this is obviously not easy.
97
248680
2164
et évidemment, ce n'est pas simple.
04:10
In particular, traditional optical character recognition method
98
250844
3844
La méthode de reconnaissance de caractère optique traditionnelle, notamment,
04:14
that can be used for printed manuscripts,
99
254688
1424
qu'on peut utiliser pour des manuscrits imprimés,
04:16
they do not work well on the handwritten document.
100
256112
4004
ne fonctionne pas bien sur des documents écrits à la main.
04:20
So the solution is actually to take inspiration
101
260116
2130
La solution en fait, c'est de s'inspirer
04:22
from another domain: speech recognition.
102
262246
2901
d'un autre domaine : la reconnaissance vocale.
04:25
This is a domain of something that seems impossible,
103
265147
2055
C'est un domaine d'une chose qui semble impossible
04:27
which can actually be done,
104
267202
2537
mais qui peut être réalisée
04:29
simply by putting additional constraints.
105
269739
2194
en ajoutant simplement des contraintes supplémentaires.
04:31
If you have a very good model
106
271933
1586
Si on a un très bon modèle
04:33
of a language which is used,
107
273519
1526
d'un langage utilisé,
04:35
if you have a very good model of a document,
108
275045
2086
si on a un très bon modèle d'un document,
04:37
how well they are structured.
109
277131
1432
bien structuré.
04:38
And these are administrative documents.
110
278563
1353
Ce sont des documents administratifs.
04:39
They are well structured in many cases.
111
279931
2132
Ils sont bien structurés la plupart du temps.
04:42
If you divide this huge archive into smaller subsets
112
282063
3308
Si on divise ces immenses archives en de petits sous-ensembles,
04:45
where a smaller subset actually shares similar features,
113
285371
2877
où un petit sous-ensemble partage des aspects similaires,
04:48
then there's a chance of success.
114
288248
4031
alors il y a un chance de réussite.
04:54
If we reach that stage, then there's something else:
115
294761
2435
Si cette étape est atteinte, alors il y a autre chose :
04:57
we can extract from this document events.
116
297196
3522
on peut extraire des événements de ces documents.
05:00
Actually probably 10 billion events
117
300718
2298
En fait, probablement 10 milliards d'événements
05:03
can be extracted from this archive.
118
303016
1931
peuvent être extraits de ces archives.
05:04
And this giant information system
119
304947
1724
Et ce système d'information gigantesque
05:06
can be searched in many ways.
120
306671
1816
peut être observé de nombreuses manières.
05:08
You can ask questions like,
121
308487
1368
On peut poser des questions comme :
05:09
"Who lived in this palazzo in 1323?"
122
309855
2760
« Qui vivait dans ce palais en 1323 ? »
05:12
"How much cost a sea bream at the Realto market
123
312615
2222
« Combien coûte une dorade au marché de Realto
05:14
in 1434?"
124
314837
1724
en 1434 ? »
05:16
"What was the salary
125
316561
1460
« Quel était le salaire
05:18
of a glass maker in Murano
126
318021
2045
d'un verrier à Murano
05:20
maybe over a decade?"
127
320066
1406
sur, disons, une décennie ? »
05:21
You can ask even bigger questions
128
321472
1422
On peut même poser des questions plus longues
05:22
because it will be semantically coded.
129
322894
2738
car elles seront codées sémantiquement.
05:25
And then what you can do is put that in space,
130
325632
2140
Ce qu'on peut ensuite faire, c'est de mettre tout cela dans l'espace,
05:27
because much of this information is spatial.
131
327772
2173
car beaucoup d'informations sont spatiales.
05:29
And from that, you can do things like
132
329945
1935
A partir de là, on peut faire des choses comme
05:31
reconstructing this extraordinary journey
133
331880
2113
reconstruire ce voyage extraordinaire
05:33
of that city that managed to have a sustainable development
134
333993
3356
de cette ville qui a réussi à avoir un développement durable
05:37
over a thousand years,
135
337349
2126
sur un millier d'années,
05:39
managing to have all the time
136
339475
1620
parvenant ainsi à avoir tout le temps
05:41
a form of equilibrium with its environment.
137
341095
2861
une forme d'équilibre avec son environnement.
05:43
You can reconstruct that journey,
138
343956
1248
On peut reconstruire ce voyage,
05:45
visualize it in many different ways.
139
345204
2896
le visualiser de nombreuses et différentes manières.
05:48
But of course, you cannot understand Venice if you just look at the city.
140
348100
2699
Mais bien évidemment, on ne peut pas comprendre Venise seulement en la regardant.
05:50
You have to put it in a larger European context.
141
350799
2396
Il faut la placer dans un contexte européen plus vaste.
05:53
So the idea is also to document all the things
142
353195
2821
L'idée, c'est aussi de documenter toutes les choses
05:56
that worked at the European level.
143
356016
2423
qui ont fonctionné au niveau européen.
05:58
We can reconstruct also the journey
144
358439
1964
On peut aussi reconstruire le voyage
06:00
of the Venetian maritime empire,
145
360403
1990
de l'empire maritime vénitien,
06:02
how it progressively controlled the Adriatic Sea,
146
362393
3166
comment il a conquis progressivement la Mer Adriatique,
06:05
how it became the most powerful medieval empire
147
365559
3746
comment il est devenu l'empire médiéval le plus puissant
06:09
of its time,
148
369305
1561
de son époque,
06:10
controlling most of the sea routes
149
370866
2172
en prenant le contrôle de la plupart des routes maritimes
06:13
from the east to the south.
150
373038
2933
de l'est au sud.
06:17
But you can even do other things,
151
377305
2316
Mais on peut faire même d'autres choses,
06:19
because in these maritime routes,
152
379621
2277
car dans ces routes maritimes,
06:21
there are regular patterns.
153
381898
1975
il y a des schémas récurrents.
06:23
You can go one step beyond
154
383889
2493
On peut aller plus loin
06:26
and actually create a simulation system,
155
386382
2120
et créer un système de simulation,
06:28
create a Mediterranean simulator
156
388502
2815
créer un simulateur méditerranéen
06:31
which is capable actually of reconstructing
157
391317
2593
capable de reconstruire
06:33
even the information we are missing,
158
393910
2202
même les informations manquantes,
06:36
which would enable us to have questions you could ask
159
396112
2988
ce qui nous permettrait d'avoir des questions qu'on pourrait poser
06:39
like if you were using a route planner.
160
399100
2988
comme si on utilisait un planificateur routier.
06:42
"If I am in Corfu in June 1323
161
402088
3071
« Si je suis à Corfou en juin 1323
06:45
and want to go to Constantinople,
162
405159
2526
et que je veux aller à Constantinople,
06:47
where can I take a boat?"
163
407685
2143
où puis-je prendre un bateau ? »
06:49
Probably we can answer this question
164
409828
1367
On peut probablement répondre à cette question
06:51
with one or two or three days' precision.
165
411195
4473
avec une précision d'un, deux, ou trois jours.
06:55
"How much will it cost?"
166
415668
1607
« Combien ça va coûter ? »
06:57
"What are the chance of encountering pirates?"
167
417275
3592
« Quels sont les risques de rencontrer des pirates ? »
07:00
Of course, you understand,
168
420867
1811
Bien sûr, vous comprenez que
07:02
the central scientific challenge of a project like this one
169
422678
2609
le défi scientifique central d'un projet comme celui-ci,
07:05
is qualifying, quantifying and representing
170
425287
3729
c'est de qualifier, de quantifier et de représenter
07:09
uncertainty and inconsistency at each step of this process.
171
429016
3330
l'incertitude et les incohérences à chaque étape du processus.
07:12
There are errors everywhere,
172
432346
2712
Il y a des erreurs partout,
07:15
errors in the document, it's the wrong name of the captain,
173
435058
2489
des erreurs dans le document, c'est le nom erroné du capitaine,
07:17
some of the boats never actually took to sea.
174
437547
3213
ou certains bateaux n'ont jamais pris la mer.
07:20
There are errors in translation, interpretative biases,
175
440760
4857
Il y a des erreurs de traduction, des partis pris dans l'interprétation,
07:25
and on top of that, if you add algorithmic processes,
176
445624
3466
et de surcroît, si on ajoute les processus d'algorithme,
07:29
you're going to have errors in recognition,
177
449090
2949
il y aura des erreurs dans la reconnaissance,
07:32
errors in extraction,
178
452039
1961
des erreurs dans l'extraction,
07:34
so you have very, very uncertain data.
179
454000
4481
et on obtient donc des données très, très incertaines.
07:38
So how can we detect and correct these inconsistencies?
180
458481
3757
Alors, comment peut-on détecter et corriger ces incohérences ?
07:42
How can we represent that form of uncertainty?
181
462238
3660
Comment peut-on représenter cette forme d'incertitude ?
07:45
It's difficult. One thing you can do
182
465898
2097
C'est difficile. Une chose qu'on peut faire,
07:47
is document each step of the process,
183
467995
2226
c'est documenter chaque étape du processus,
07:50
not only coding the historical information
184
470221
2448
non seulement en codant les informations historiques
07:52
but what we call the meta-historical information,
185
472669
2679
mais aussi ce qu'on appelle les informations méta-historiques,
07:55
how is historical knowledge constructed,
186
475348
2663
comment les connaissances historiques sont construites,
07:58
documenting each step.
187
478011
1998
en documentant chaque étape.
08:00
That will not guarantee that we actually converge
188
480009
1645
Ça ne nous assure pas que l'on se dirige vraiment
08:01
toward a single story of Venice,
189
481654
2450
vers une histoire unique de Venise,
08:04
but probably we can actually reconstruct
190
484104
2138
mais certainement que l'on peut vraiment reconstruire
08:06
a fully documented potential story of Venice.
191
486242
3048
une histoire potentielle de Venise complètement documentée.
08:09
Maybe there's not a single map.
192
489290
1459
Il n'y a peut-être pas une seule carte.
08:10
Maybe there are several maps.
193
490749
2120
Il y a peut-être plusieurs cartes.
08:12
The system should allow for that,
194
492869
2216
Le système devrait nous le permettre
08:15
because we have to deal with a new form of uncertainty,
195
495085
2859
car on doit faire face à une nouvelle forme d'incertitude
08:17
which is really new for this type of giant databases.
196
497944
4641
qui est réellement nouvelle pour ce type de base de données immenses.
08:22
And how should we communicate
197
502585
2190
Comment doit-on communiquer
08:24
this new research to a large audience?
198
504790
3979
sur cette nouvelle recherche vers un public large ?
08:28
Again, Venice is extraordinary for that.
199
508769
2663
Encore une fois, Venise est extraordinaire en la matière.
08:31
With the millions of visitors that come every year,
200
511432
2171
Avec ses millions de visiteurs chaque année,
08:33
it's actually one of the best places
201
513603
1763
elle est vraiment un des meilleurs endroits
08:35
to try to invent the museum of the future.
202
515366
2988
pour essayer d'inventer le musée de l'avenir.
08:38
Imagine, horizontally you see the reconstructed map
203
518354
3304
Imaginez, horizontalement, on voit la carte reconstruite
08:41
of a given year,
204
521658
1286
d'une année donnée,
08:42
and vertically, you see the document
205
522944
2958
et verticalement, on voit le document
08:45
that served the reconstruction,
206
525902
1511
qui a permis la reconstruction,
08:47
paintings, for instance.
207
527413
3400
des peintures, par exemple.
08:50
Imagine an immersive system that permits
208
530813
2580
Imaginez un système immersif qui permet
08:53
to go and dive and reconstruct the Venice of a given year,
209
533393
3502
d'aller, de plonger et de reconstruire la Venise d'une année donnée,
08:56
some experience you could share within a group.
210
536895
2715
une expérience qu'on peut partager en groupe.
08:59
On the contrary, imagine actually that you start
211
539610
2246
A l'inverse, imaginez qu'on démarre
09:01
from a document, a Venetian manuscript,
212
541856
2207
par un document, un manuscrit vénitien,
09:04
and you show, actually, what you can construct out of it,
213
544063
3049
et on montre ce qu'on peut en tirer,
09:07
how it is decoded,
214
547112
1772
comment il est décodé,
09:08
how the context of that document can be recreated.
215
548884
2415
comment le contexte de ce document peut être recréé.
09:11
This is an image from an exhibit
216
551299
1885
Voici une image d'une exposition
09:13
which is currently conducted in Geneva
217
553184
2276
qui se tient actuellement à Genève
09:15
with that type of system.
218
555460
2354
avec ce genre de système.
09:17
So to conclude, we can say that
219
557814
2175
En conclusion, on peut dire que
09:19
research in the humanities is about to undergo
220
559989
3079
la recherche dans les humanités est sur le point de subir
09:23
an evolution which is maybe similar
221
563068
1802
une évolution à peu près similaire
09:24
to what happened to life sciences 30 years ago.
222
564870
4582
à ce qui s'est passé dans les sciences de la vie il y a 30 ans.
09:29
It's really a question of scale.
223
569452
4676
C'est en fait une question d'échelle.
09:34
We see projects which are
224
574130
3303
On voit des projets qui sont
09:37
much beyond any single research team can do,
225
577433
3843
bien au-delà de ce qu'une seule équipe de recherche peut réaliser,
09:41
and this is really new for the humanities,
226
581276
2243
et ça, c'est vraiment nouveau dans les humanités,
09:43
which very often take the habit of working
227
583519
3869
où on a souvent pour habitude de travailler
09:47
in small groups or only with a couple of researchers.
228
587388
4008
en petits groupes ou seulement avec deux chercheurs.
09:51
When you visit the Archivio di Stato,
229
591396
2118
Lorsqu'on visite les Archives d'Etat à Venise,
09:53
you feel this is beyond what any single team can do,
230
593514
2822
on sent que c'est au-delà de ce qu'une simple équipe peut réaliser,
09:56
and that should be a joint and common effort.
231
596336
3834
et qu'il faut un effort partagé et commun.
10:00
So what we must do for this paradigm shift
232
600170
3106
Ce qu'il faut pour ce changement de modèle,
10:03
is actually foster a new generation
233
603276
1902
c'est promouvoir une nouvelle génération
10:05
of "digital humanists"
234
605178
1537
d' « humanistes numériques »
10:06
that are going to be ready for this shift.
235
606715
2090
qui seront prêts pour ce changement.
10:08
I thank you very much.
236
608805
1959
Je vous remercie beaucoup.
10:10
(Applause)
237
610764
4000
(Applaudissements)
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