How we're using DNA tech to help farmers fight crop diseases | Laura Boykin

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TED


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

Traducteur: March Ella Relecteur: Emmanuel Parfond
00:12
I get out of bed for two reasons.
0
12991
2326
Je me lève le matin pour deux raisons.
00:15
One, small-scale family farmers need more food.
1
15341
4031
D’abord, les familles des fermiers ont besoin de plus de nourriture.
00:19
It's crazy that in 2019 farmers that feed us are hungry.
2
19738
5178
C’est fou qu’en 2019 les fermiers qui nous nourrissent soient affamés.
00:25
And two, science needs to be more diverse and inclusive.
3
25353
4833
Et ensuite, la science a besoin d’être plus diversifiée et inclusive.
00:30
If we're going to solve the toughest challenges on the planet,
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30679
3422
Si on veut réussir les défis les plus difficiles sur la planète,
00:34
like food insecurity for the millions living in extreme poverty,
5
34125
4333
comme la sécurité alimentaire des millions de personnes les plus pauvres,
00:38
it's going to take all of us.
6
38482
1619
nous devons tous et toutes aider.
00:40
I want to use the latest technology
7
40680
2580
Je veux utiliser la technologie de pointe
00:43
with the most diverse and inclusive teams on the planet
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43284
3293
avec les équipes les plus diversifiées et inclusives de la planète
00:46
to help farmers have more food.
9
46601
2067
pour aider les fermiers.
00:49
I'm a computational biologist.
10
49545
1881
Je suis une bio-informaticienne.
00:51
I know -- what is that and how is it going to help end hunger?
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51450
3404
Je sais — C’est quoi et comment ça peut aider à mettre fin à la famine ?
00:54
Basically, I like computers and biology
12
54878
3246
En gros, j’aime les ordinateurs et la biologie.
00:58
and somehow, putting that together is a job.
13
58148
2444
On les met ensemble et on a un métier.
01:00
(Laughter)
14
60616
1083
(Rires)
01:01
I don't have a story
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61723
1520
Mon envie d’être biologiste
01:03
of wanting to be a biologist from a young age.
16
63267
3286
ne commence pas dès mon enfance.
01:06
The truth is, I played basketball in college.
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66577
3706
La vérité est que je jouais au basket à l’université.
01:10
And part of my financial aid package was I needed a work-study job.
18
70585
5143
Mon programme d’aide financière exigeait que j’aie un emploi étudiant.
01:16
So one random day,
19
76300
1540
Alors un jour,
01:17
I wandered to the nearest building to my dorm room.
20
77864
3197
j’ai marché vers le bâtiment le plus proche de mon dortoir
01:21
And it just so happens it was the biology building.
21
81085
2680
et il se trouve que c’était le bâtiment de biologie.
01:24
I went inside and looked at the job board.
22
84347
2586
J’entre et je regarde le tableau des offres d’emploi.
01:27
Yes, this is pre-the-internet.
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87493
2164
Oui, c’était avant l’Internet.
01:30
And I saw a three-by-five card
24
90430
2007
Là, je vois une annonce
01:32
advertising a job to work in the herbarium.
25
92461
3155
pour un travail à l’herbier.
01:36
I quickly took down the number,
26
96601
2001
Je me dépêche de noter le numéro,
01:38
because it said "flexible hours,"
27
98626
1705
car ça disait « horaires flexibles »
01:40
and I needed that to work around my basketball schedule.
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100355
3257
et j’avais besoin de ça pour continuer le basket.
01:44
I ran to the library to figure out what an herbarium was.
29
104204
4587
J’ai couru à la bibliothèque pour savoir ce qu’était un herbier.
01:48
(Laughter)
30
108815
2207
(Rires)
01:51
And it turns out
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111046
1309
Et figurez-vous
01:52
an herbarium is where they store dead, dried plants.
32
112379
4079
qu’un herbier, c’est là où l’on entrepose des plantes mortes.
01:57
I was lucky to land the job.
33
117379
1714
J’ai été chanceuse, j’ai eu le poste.
01:59
So my first scientific job
34
119117
3206
Ainsi, mon premier travail en sciences
02:02
was gluing dead plants onto paper for hours on end.
35
122347
5335
était de coller des plantes mortes sur du papier à longueur de journée.
02:07
(Laughter)
36
127706
3278
(Rires)
02:11
It's so glamorous.
37
131008
1150
C’était si prestigieux.
02:12
This is how I became a computational biologist.
38
132182
3139
C’est comme ça que je suis devenue bio-informaticienne.
02:16
During that time,
39
136323
1183
Pendant ce temps,
02:17
genomics and computing were coming of age.
40
137530
2722
la génomique et l’informatique avaient fait leur chemin.
02:20
And I went on to do my masters
41
140276
2404
J’ai fait ma maîtrise
02:22
combining biology and computers.
42
142704
3095
en jumelant biologie et informatique.
02:25
During that time,
43
145823
1165
Pendant ce temps,
02:27
I worked at Los Alamos National Lab
44
147012
1779
j’étais au lab national de Los Alamos
02:28
in the theoretical biology and biophysics group.
45
148815
2518
travaillant pour le groupe de biophysique.
02:31
And it was there I had my first encounter with the supercomputer,
46
151776
3730
Là, j’ai vu pour la première fois un superordinateur,
02:35
and my mind was blown.
47
155530
1674
j’étais époustouflée.
02:37
With the power of supercomputing,
48
157840
2039
Toute la puissance du calcul intensif,
02:39
which is basically thousands of connected PCs on steroids,
49
159903
4223
c'est-à-dire des milliers d’ordis dopés aux stéroïdes et connectés,
02:44
we were able to uncover the complexities of influenza and hepatitis C.
50
164150
5473
a servi à comprendre la complexité de l’influenza et l’hépatite C.
02:50
And it was during this time that I saw the power
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170134
2331
C’est à ce moment-là que j’ai compris le potentiel
02:52
of using computers and biology combined, for humanity.
52
172489
4120
d’utiliser la biologie et les ordis pour aider le monde.
02:56
And I wanted this to be my career path.
53
176633
2372
Je voulais en faire ma carrière.
03:00
So, since 1999,
54
180030
1777
Donc, depuis 1999,
03:01
I've spent the majority of my scientific career
55
181831
2698
j’ai passé la plupart de mon parcours scientifique
03:04
in very high-tech labs,
56
184553
1929
dans des laboratoires très modernes
03:06
surrounded by really expensive equipment.
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186506
2733
entourée d’équipement sophistiqué.
03:09
So many ask me
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189712
1643
Plusieurs me demandent
03:11
how and why do I work for farmers in Africa.
59
191379
3867
comment et pourquoi je travaille pour des fermiers africains.
03:15
Well, because of my computing skills,
60
195804
2302
Eh bien, grâce à mes compétences informatiques,
03:18
in 2013, a team of East African scientists
61
198130
4539
en 2013, une équipe de scientifiques de l’Afrique de l’Est
03:22
asked me to join the team in the plight to save cassava.
62
202693
4089
m’a demandé de les joindre pour sauver le manioc.
03:27
Cassava is a plant whose leaves and roots feed 800 million people globally.
63
207766
6970
Le manioc nourrit 800 millions de personnes avec ses feuilles et racines.
03:35
And 500 million in East Africa.
64
215639
3037
De même que 500 millions en Afrique de l’Est.
03:38
So that's nearly a billion people
65
218994
2007
C’est presque un milliard de personnes
03:41
relying on this plant for their daily calories.
66
221025
2968
qui comptent sur cette plante pour manger.
03:44
If a small-scale family farmer has enough cassava,
67
224581
3845
Si une fermière a suffisamment de manioc,
03:48
she can feed her family
68
228450
2144
elle peut nourrir toute sa famille
03:50
and she can sell it at the market for important things like school fees,
69
230618
4046
et en vendre pour utiliser l’argent pour les frais de scolarité,
03:54
medical expenses and savings.
70
234688
2135
les frais médicaux, et économiser.
03:57
But cassava is under attack in Africa.
71
237752
3531
Mais le manioc est en danger en Afrique.
04:01
Whiteflies and viruses are devastating cassava.
72
241665
4436
Les mouches blanches et les virus s’attaquent aux plants.
04:06
Whiteflies are tiny insects
73
246593
2206
Les mouches blanches sont de petits insectes
04:08
that feed on the leaves of over 600 plants.
74
248823
2818
qui se nourrissent des feuilles de plus de 600 plantes.
04:11
They are bad news.
75
251665
1801
C’est une calamité.
04:13
There are many species;
76
253490
1159
Il y a maintes espèces,
04:14
they become pesticide resistant;
77
254673
2269
qui deviennent résistantes aux pesticides
04:16
and they transmit hundreds of plant viruses
78
256966
4254
et propagent des centaines de virus aux plantes
04:21
that cause cassava brown streak disease
79
261244
2524
comme le virus de la mosaïque
04:23
and cassava mosaic disease.
80
263792
1800
et celui de la striure brune.
04:26
This completely kills the plant.
81
266085
2134
Tout ça tue la plante.
04:29
And if there's no cassava,
82
269038
1817
Et sans manioc,
04:30
there's no food or income for millions of people.
83
270879
3999
il n’y a ni nourriture, ni argent pour des millions de personnes.
04:36
It took me one trip to Tanzania
84
276141
2476
Il a suffi d'un seul voyage en Tanzanie
04:38
to realize that these women need some help.
85
278641
2738
pour comprendre que ces femmes avaient besoin d’aide.
04:41
These amazing, strong, small-scale family farmers,
86
281403
4253
Ces incroyables fermières,
04:45
the majority women,
87
285680
1268
la plupart des femmes,
04:46
are doing it rough.
88
286972
1267
travaillent dur.
04:48
They don't have enough food to feed their families,
89
288744
2436
Il n’y a pas assez de nourriture pour leur famille,
04:51
and it's a real crisis.
90
291204
1588
c’est une véritable crise.
04:53
What happens is
91
293530
1499
Ce qui arrive,
04:55
they go out and plant fields of cassava when the rains come.
92
295053
2992
c’est qu’on plante du manioc pendant la saison des pluies.
04:58
Nine months later,
93
298069
1706
Neuf mois plus tard,
04:59
there's nothing, because of these pests and pathogens.
94
299799
3080
il n’y a plus rien à cause des insectes et des pathogènes.
05:02
And I thought to myself,
95
302903
2158
Je me suis dit :
05:05
how in the world can farmers be hungry?
96
305085
3198
comment ça se fait que les fermiers soient affamés ?
05:08
So I decided to spend some time on the ground
97
308815
2320
Donc, j’ai passé du temps sur le terrain avec les fermiers et les scientifiques
05:11
with the farmers and the scientists
98
311159
1680
05:12
to see if I had any skills that could be helpful.
99
312863
2603
pour voir si je pouvais aider.
05:16
The situation on the ground is shocking.
100
316427
2856
La situation m’a frappée.
05:19
The whiteflies have destroyed the leaves that are eaten for protein,
101
319307
4270
Les mouches avaient détruit les feuilles - une source de protéines -
05:23
and the viruses have destroyed the roots that are eaten for starch.
102
323601
3582
et les virus avaient détruit les racines - source d’amidon.
05:27
An entire growing season will pass,
103
327592
2445
À la fin de la saison de culture,
05:30
and the farmer will lose an entire year of income and food,
104
330061
4110
un fermier perd un an de revenu et de nourriture
05:34
and the family will suffer a long hunger season.
105
334195
3198
et la famille passe une longue saison sans manger.
05:37
This is completely preventable.
106
337942
2080
On peut empêcher tout ça.
05:40
If the farmer knew
107
340046
1324
Si le fermier savait
05:41
what variety of cassava to plant in her field,
108
341394
3064
quelle variété de manioc planter,
05:44
that was resistant to those viruses and pathogens,
109
344482
4325
une qui soit résistante à ces virus et pathogènes,
05:48
they would have more food.
110
348831
1905
il aurait plus de nourriture.
05:50
We have all the technology we need,
111
350760
2835
On a tout ce qu’il faut,
05:53
but the knowledge and the resources
112
353619
3204
mais le savoir-faire et les ressources
05:56
are not equally distributed around the globe.
113
356847
3135
sont mal distribuées dans le monde.
06:00
So what I mean specifically is,
114
360712
2562
Ce que je veux dire, c’est que
06:03
the older genomic technologies
115
363298
1852
les vieilles technologies génomiques
06:05
that have been required to uncover the complexities
116
365174
2863
qui ont permis de comprendre la complexité
06:08
in these pests and pathogens --
117
368061
3062
de ces insectes et de ces pathogènes --
06:11
these technologies were not made for sub-Saharan Africa.
118
371147
2998
ces technologies sont inutilisables en Afrique subsaharienne :
06:15
They cost upwards of a million dollars;
119
375058
2341
elles coûtent des millions de dollars,
06:17
they require constant power
120
377423
1888
ont besoin d’être toujours alimentées
06:19
and specialized human capacity.
121
379335
1800
et nécessite une main-d’œuvre spécialisée.
06:21
These machines are few and far between on the continent,
122
381970
2861
Ces machines sont peu nombreuses et loin l’une de l’autre,
06:24
which is leaving many scientists battling on the front lines no choice
123
384855
4621
alors les scientifiques n’ont d’autre choix
06:29
but to send the samples overseas.
124
389500
1999
que d’envoyer les échantillons à l’étranger.
06:31
And when you send the samples overseas,
125
391523
1960
Et quand ça fait ça,
06:33
samples degrade, it costs a lot of money,
126
393507
2626
les échantillons se détériorent, ça coûte de l’argent
06:36
and trying to get the data back over weak internet
127
396157
3167
et retourner les résultats avec une mauvaise connexion Internet
06:39
is nearly impossible.
128
399348
1400
est presque impossible.
06:41
So sometimes it can take six months to get the results back to the farmer.
129
401142
4299
Alors, ça peut prendre jusqu’à six mois avant d’obtenir les résultats.
06:45
And by then, it's too late.
130
405465
1754
Et souvent c’est déjà trop tard.
06:47
The crop is already gone,
131
407243
1587
La récolte est déjà passée.
06:48
which results in further poverty and more hunger.
132
408854
3166
Ce qui crée davantage de pauvreté et de famine.
06:53
We knew we could fix this.
133
413306
2158
On pouvait arranger tout ça.
06:55
In 2017,
134
415989
1404
En 2017,
06:57
we had heard of this handheld, portable DNA sequencer
135
417417
4786
on a entendu parler de ce séquenceur d’ADN portable
07:02
called an Oxford Nanopore MinION.
136
422227
2509
nommé Oxford Nanopore MinION.
07:04
This was being used in West Africa to fight Ebola.
137
424760
4153
Il était utilisé en Afrique de l’Ouest pour combattre l’Ebola.
07:08
So we thought:
138
428937
1497
On s'est dit :
07:10
Why can't we use this in East Africa to help farmers?
139
430458
3286
pourquoi ne pas l’utiliser en Afrique de l’Est aussi ?
07:13
So, what we did was we set out to do that.
140
433768
4333
On s’est arrangé pour faire ça.
07:18
At the time, the technology was very new,
141
438609
2698
À ce moment-là, la technologie était récente
07:21
and many doubted we could replicate this on the farm.
142
441331
2952
et plusieurs doutaient qu’on puisse réussir.
07:24
When we set out to do this,
143
444879
1317
Quand on planifiait ceci,
07:26
one of our "collaborators" in the UK
144
446220
3881
un de nos « collaborateurs » au Royaume-Uni
07:30
told us that we would never get that to work in East Africa,
145
450125
3627
nous a dit que ça ne fonctionnerait jamais en Afrique de l’Est,
07:33
let alone on the farm.
146
453776
1466
encore moins dans une ferme.
07:35
So we accepted the challenge.
147
455863
1769
On a relevé le défi.
07:37
This person even went so far as to bet us two of the best bottles of champagne
148
457934
6453
La personne a même parié deux bouteilles du meilleur champagne
07:44
that we would never get that to work.
149
464411
2958
qu’on ne réussirait jamais.
07:48
Two words:
150
468871
1579
Une question :
07:50
pay up.
151
470474
1151
Tu les envoies quand ?
07:51
(Laughter)
152
471649
2174
(Rires)
07:53
(Applause)
153
473847
4152
(Applaudissements)
07:58
Pay up, because we did it.
154
478023
2913
« Tu les envoies quand » parce qu’on a réussi.
08:00
We took the entire high-tech molecular lab
155
480960
3285
On a amené le labo moléculaire
08:04
to the farmers of Tanzania, Kenya and Uganda,
156
484269
3649
aux fermiers en Tanzanie, au Kenya et en Ouganda
08:07
and we called it Tree Lab.
157
487942
2032
et on l’a appelé le « Lab Arbre ».
08:10
So what did we do?
158
490942
1191
Alors, qu’a-t-on fait ?
08:12
Well, first of all, we gave ourselves a team name --
159
492157
2579
Avant tout, on s’est donné un nom --
08:14
it's called the Cassava Virus Action Project.
160
494760
2174
le Projet d’Action contre le Virus du manioc.
08:16
We made a website,
161
496958
1357
On a fait un site Web,
08:18
we gathered support from the genomics and computing communities,
162
498339
3611
on a du soutien des communautés en génomique et informatique,
08:21
and away we went to the farmers.
163
501974
1881
et on est allé chez les fermiers.
08:24
Everything that we need for our Tree Lab
164
504411
2809
Tout ce dont notre Lab a besoin,
08:27
is being carried by the team here.
165
507244
2409
l’équipe, ici, s’en occupe.
08:29
All of the molecular and computational requirements needed
166
509677
4047
Tout le nécessaire en biomol et en informatique
08:33
to diagnose sick plants is there.
167
513748
3301
pour diagnostiquer les plantes malades, est là.
08:37
And it's actually all on this stage here as well.
168
517431
2828
En fait, tout est sur cette scène aussi.
08:41
We figured if we could get the data closer to the problem,
169
521161
3587
En ayant les données proches du problème,
08:44
and closer to the farmer,
170
524772
1618
et proche de la fermière,
08:46
the quicker we could tell her what was wrong with her plant.
171
526414
3356
on pouvait rapidement lui dire ce qui n’allait pas.
08:50
And not only tell her what was wrong --
172
530169
1873
Et pas seulement ça --
08:52
give her the solution.
173
532066
1392
on lui donnait une solution.
08:53
And the solution is,
174
533482
1325
La solution, c’est
08:54
burn the field and plant varieties
175
534831
2623
de brûler le terrain et semer des plants
08:57
that are resistant to the pests and pathogens she has in her field.
176
537478
3504
résistants aux pathogènes qu’elle avait.
09:01
So the first thing that we did was we had to do a DNA extraction.
177
541942
4204
La première chose qu’on faisait était une extraction d’ADN.
09:06
And we used this machine here.
178
546170
2539
Et on utilisait cette machine-là.
09:09
It's called a PDQeX,
179
549050
3199
C’est une PDQeX,
09:12
which stands for "Pretty Damn Quick Extraction."
180
552273
3891
ça veut dire « Plus Diligent Que ton Ex »
09:16
(Laughter)
181
556188
2048
(Rires)
09:18
I know.
182
558260
1150
Je sais.
09:19
My friend Joe is really cool.
183
559768
2494
Mon ami Joe est pas mal cool.
09:23
One of the biggest challenges in doing a DNA extraction
184
563394
3360
Un de plus grands défis quand on extrait de l’ADN
09:26
is it usually requires very expensive equipment,
185
566778
3315
c’est l’équipement qui coûte cher
09:30
and takes hours.
186
570117
1404
et ça prend des heures.
09:31
But with this machine,
187
571545
1492
Mais avec cette machine
09:33
we've been able to do it in 20 minutes,
188
573061
2754
on peut le faire en 20 minutes,
09:35
at a fraction of the cost.
189
575839
1246
pour une fraction du prix.
09:37
And this runs off of a motorcycle battery.
190
577109
2888
Et c’est alimenté par une batterie de moto.
Avec ça, on prépare l’extraction d’ADN pour la mettre dans une génothèque,
09:41
From there, we take the DNA extraction and prepare it into a library,
191
581164
5143
09:46
getting it ready to load on
192
586331
1779
prête à être chargée
09:48
to this portable, handheld genomic sequencer,
193
588134
4292
dans ce séquenceur portable,
09:52
which is here,
194
592450
1151
qui est ici.
09:53
and then we plug this into a mini supercomputer,
195
593625
3738
Après, on le connecte à ce mini superordinateur,
09:57
which is called a MinIT.
196
597387
1822
appelé MinIT.
09:59
And both of these things are plugged into a portable battery pack.
197
599728
4102
Et tous les deux sont connectés à une batterie portative.
10:04
So we were able to eliminate
198
604569
1873
On élimine ainsi la nécessité
10:06
the requirements of main power and internet,
199
606466
2405
d’une source d’alimentation et d’Internet,
10:08
which are two very limiting factors on a small-scale family farm.
200
608895
3928
deux facteurs limitants pour une famille de fermiers.
10:13
Analyzing the data quickly can also be a problem.
201
613807
2871
L’analyse de données devient aussi un problème.
10:17
But this is where me being a computational biologist came in handy.
202
617033
3906
Et c’est là que moi, bio-informaticienne, j’interviens.
10:21
All that gluing of dead plants,
203
621382
2230
Tout mon temps à coller des plantes mortes,
10:23
and all that measuring,
204
623636
1560
à mesurer des trucs,
10:25
and all that computing
205
625220
1992
à travailler sur l’ordi
10:27
finally came in handy in a real-world, real-time way.
206
627236
4151
est devenu utile dans le monde réel, en temps réel.
10:31
I was able to make customized databases
207
631411
3053
Je faisais des bases de données personnalisées
10:34
and we were able to give the farmers results in three hours
208
634488
4595
et on donnait des résultats aux fermiers en trois heures
10:39
versus six months.
209
639107
1864
au lieu de six mois.
10:41
(Applause)
210
641694
6968
(Applaudissements)
10:50
The farmers were overjoyed.
211
650085
2634
Les fermiers étaient fous de joie.
10:53
So how do we know that we're having impact?
212
653799
2796
Comment sait-on qu’on est en train de changer la donne ?
10:56
Nine moths after our Tree Lab,
213
656619
2000
Neuf mois après notre passage,
10:58
Asha went from having zero tons per hectare
214
658643
3230
Asha a passé de 0 tonne par hectare
11:01
to 40 tons per hectare.
215
661897
2008
à 40 tonnes par hectare.
11:03
She had enough to feed her family
216
663929
1799
Plus qu’assez pour nourrir sa famille
11:05
and she was selling it at the market,
217
665752
2690
et elle en vendait aussi sur le marché.
11:08
and she's now building a house for her family.
218
668466
2735
En ce moment, Asha construit une maison pour sa famille.
11:12
Yeah, so cool.
219
672212
1159
Oui, vraiment super.
11:13
(Applause)
220
673395
4254
(Applaudissements)
11:17
So how do we scale Tree Lab?
221
677673
1866
Comment faire grandir « Lab Arbre » ?
11:19
The thing is,
222
679940
1380
En fait,
11:21
farmers are scaled already in Africa.
223
681344
2103
les fermières africaines sont déjà organisées.
11:23
These women work in farmer groups,
224
683471
1889
Ces femmes travaillent en groupe.
11:25
so helping Asha actually helped 3,000 people in her village,
225
685384
4126
En aidant Asha, on a aidé 3 000 personnes de son village.
11:29
because she shared the results and also the solution.
226
689534
3652
C’est possible parce qu’elle a partagé les résultats et la solution.
11:33
I remember every single farmer I've ever met.
227
693673
4191
Je me rappelle chaque fermière que j’ai vue ;
11:38
Their pain and their joy
228
698665
3563
leurs peines et leurs joies
11:42
is engraved in my memories.
229
702252
1800
sont gravées dans ma tête.
11:44
Our science is for them.
230
704958
1865
Notre science est pour elles.
11:47
Tree Lab is our best attempt to help them become more food secure.
231
707711
5047
« Lab Arbre » est notre meilleure chance pour la sécurité alimentaire.
11:53
I never dreamt
232
713180
1786
Je n’aurais jamais imaginé
11:54
that the best science I would ever do in my life
233
714990
2944
que ma plus grande contribution
11:57
would be on that blanket in East Africa,
234
717958
3499
serait faite sur cette couverture en Afrique de l’Est
12:01
with the highest-tech genomic gadgets.
235
721481
2366
avec des gadgets de pointe.
12:04
But our team did dream
236
724312
2452
Notre équipe rêvait
12:06
that we could give farmers answers in three hours versus six months,
237
726788
4270
de pouvoir donner des résultats en trois heures au lieu de six mois
12:11
and then we did it.
238
731082
1436
et on l’a fait.
12:12
Because that's the power of diversity and inclusion in science.
239
732542
4108
Parce que c’est ça le pouvoir de la diversité et l’inclusion en science.
12:17
Thank you.
240
737156
1151
Merci.
12:18
(Applause)
241
738331
3151
(Applaudissements)
12:21
(Cheers)
242
741506
4083
(Acclamations)
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