3 myths about the future of work (and why they're not true) | Daniel Susskind

Traducteur: Morgane Quilfen Relecteur: Emmanuel Parfond

Automation anxiety has been spreading lately,

L’anxiété au sujet de l’automatisation s’est récemment répandue,

a fear that in the future,

une peur qu’à l’avenir

many jobs will be performed by machines

de nombreuses tâches soient faites par des machines

rather than human beings,

plutôt que des êtres humains,

given the remarkable advances that are unfolding

étant données les remarquables avancées qui se produisent

in artificial intelligence and robotics.

en intelligence artificielle et en robotique.

What's clear is that there will be significant change.

Ce qui est clair, c’est qu’il y aura d’importants changements.

What's less clear is what that change will look like.

Ce qui est moins clair, c’est à quoi ces changements ressembleront.

My research suggests that the future is both troubling and exciting.

Mes recherches suggèrent que l’avenir est à la fois inquiétant et prometteur.

The threat of technological unemployment is real,

La menace du chômage technologique est réelle,

and yet it's a good problem to have.

mais c’est un bon problème à avoir.

And to explain how I came to that conclusion,

Pour expliquer comment j’en suis venu à cette conclusion,

I want to confront three myths

je veux confronter trois mythes

that I think are currently obscuring our vision of this automated future.

qui, à mon avis, obscurcissent notre vision de cet avenir automatisé.

A picture that we see on our television screens,

Une image que nous voyons sur nos écrans de télé,

in books, in films, in everyday commentary

dans les livres, les films, les commentaires

is one where an army of robots descends on the workplace

est celle d’une armée de robots envahissant le monde du travail

with one goal in mind:

avec un objectif en tête :

to displace human beings from their work.

remplacer les êtres humains dans leur travail.

And I call this the Terminator myth.

J’appelle cela le mythe de Terminator.

Yes, machines displace human beings from particular tasks,

Oui, les machines remplacent les humains dans des tâches particulières,

but they don't just substitute for human beings.

mais elles ne remplacent pas les êtres humains.

They also complement them in other tasks,

Elles les complètent dans d’autres tâches,

making that work more valuable and more important.

augmentant la valeur et l’importance de ce travail.

Sometimes they complement human beings directly,

Parfois, elles complètent les êtres humains directement,

making them more productive or more efficient at a particular task.

en les rendant plus productifs, plus efficaces pour une tâche en particulier.

So a taxi driver can use a satnav system to navigate on unfamiliar roads.

Un chauffeur de taxi peut utiliser le système de navigation satellite

sur des routes inconnues.

An architect can use computer-assisted design software

Un architecte peut utiliser un logiciel de conception assistée

to design bigger, more complicated buildings.

pour concevoir des bâtiments plus grands et plus compliqués.

But technological progress doesn't just complement human beings directly.

Le progrès technologique ne complémente pas toujours

les humains de façon directe.

It also complements them indirectly, and it does this in two ways.

Il les complémente indirectement et le fait de deux façons.

The first is if we think of the economy as a pie,

Si nous voyons l’économie comme un gâteau,

technological progress makes the pie bigger.

le progrès technologique agrandit le gâteau.

As productivity increases, incomes rise and demand grows.

Quand la productivité augmente, les revenus et la demande augmentent.

The British pie, for instance,

Le gâteau britannique, par exemple,

is more than a hundred times the size it was 300 years ago.

est plus de 100 fois plus gros qu’il y a 300 ans.

And so people displaced from tasks in the old pie

Les gens évincés de tâches dans l’ancien gâteau

could find tasks to do in the new pie instead.

peuvent trouver des tâches dans le nouveau gâteau.

But technological progress doesn't just make the pie bigger.

Mais le progrès technologique ne fait pas qu’agrandir le gâteau.

It also changes the ingredients in the pie.

Il en change aussi les ingrédients.

As time passes, people spend their income in different ways,

Le temps passant, les gens dépensent leurs revenus différemment,

changing how they spread it across existing goods,

changeant leur dispersion parmi les produits existants

and developing tastes for entirely new goods, too.

et développant des goûts pour de nouveaux produits.

New industries are created,

De nouvelles industries sont créées,

new tasks have to be done

de nouvelles tâches doivent être réalisées

and that means often new roles have to be filled.

et souvent, de nouveaux rôles doivent être remplis.

So again, the British pie:

Le gâteau britannique :

300 years ago, most people worked on farms,

il y a 300 ans, les gens travaillaient surtout dans des fermes ;

150 years ago, in factories,

il y a 150 ans, dans des usines ;

and today, most people work in offices.

aujourd’hui, la plupart des gens travaillent dans des bureaux.

And once again, people displaced from tasks in the old bit of pie

Les gens évincés de tâches dans l’ancien gâteau

could tumble into tasks in the new bit of pie instead.

pouvaient tomber sur des tâches dans le nouveau.

Economists call these effects complementarities,

Les économistes appellent ces effets des complémentarités,

but really that's just a fancy word to capture the different way

mais ce n’est qu’un mot raffiné pour capturer la façon différente

that technological progress helps human beings.

dont le progrès technologique aide les êtres humains.

Resolving this Terminator myth

Résoudre ce mythe de Terminator

shows us that there are two forces at play:

nous montre qu’il y a deux forces en jeu :

one, machine substitution that harms workers,

la substitution par les machines qui nuit aux travailleurs,

but also these complementarities that do the opposite.

mais aussi ces complémentarités qui font le contraire.

Now the second myth,

Le second mythe

what I call the intelligence myth.

que j’appelle le mythe de l’intelligence.

What do the tasks of driving a car, making a medical diagnosis

Qu’ont en commun les tâches de conduite d’une voiture,

d’établissement d’un diagnostic et d’identification éclair d’un oiseau ?

and identifying a bird at a fleeting glimpse have in common?

Well, these are all tasks that until very recently,

Ce sont des tâches que, jusqu’à très récemment,

leading economists thought couldn't readily be automated.

d’éminents économiques pensaient ne pas être facilement automatisables.

And yet today, all of these tasks can be automated.

Pourtant, aujourd’hui, toutes ces tâches peuvent être automatisées.

You know, all major car manufacturers have driverless car programs.

Les grands constructeurs automobiles ont des programmes de voitures autonomes.

There's countless systems out there that can diagnose medical problems.

Il y a d’innombrables systèmes pouvant diagnostiquer des problèmes médicaux.

And there's even an app that can identify a bird

Il y a même une application qui peut identifier un oiseau

at a fleeting glimpse.

en un éclair.

Now, this wasn't simply a case of bad luck on the part of economists.

Ce n’était pas de la malchance de la part des économistes.

They were wrong,

Ils avaient tort

and the reason why they were wrong is very important.

et la raison à cela est très importante.

They've fallen for the intelligence myth,

Ils ont cru au mythe de l’intelligence,

the belief that machines have to copy the way

la croyance selon laquelle les machines doivent copier la façon

that human beings think and reason

de penser et de raisonner des êtres humains

in order to outperform them.

afin de les surpasser.

When these economists were trying to figure out

Quand ces économistes essayaient de déterminer

what tasks machines could not do,

quelle tâche les machines ne savaient pas faire,

they imagined the only way to automate a task

ils pensaient que pour automatiser une tâche,

was to sit down with a human being,

il fallait prendre un être humain,

get them to explain to you how it was they performed a task,

qu’il vous explique comment il effectuait une tâche

and then try and capture that explanation

puis essayer de refléter cette explication

in a set of instructions for a machine to follow.

dans un jeu d’instructions qu’une machine suivrait.

This view was popular in artificial intelligence at one point, too.

Cette vision a aussi été populaire en intelligence artificielle.

I know this because Richard Susskind,

Je le sais car Richard Susskind,

who is my dad and my coauthor,

qui est mon père et mon coauteur,

wrote his doctorate in the 1980s on artificial intelligence and the law

a eu son doctorat dans les années 80

sur le sujet de l’intelligence artificielle et la loi

at Oxford University,

à l’université d’Oxford

and he was part of the vanguard.

et était un avant-gardiste.

And with a professor called Phillip Capper

Avec un professeur, Phillip Capper,

and a legal publisher called Butterworths,

et un éditeur juridique, Butterworths,

they produced the world's first commercially available

ils ont créé la première intelligence artificielle en droit

artificial intelligence system in the law.

disponible sur le marché.

This was the home screen design.

C’était le design de la page d’accueil.

He assures me this was a cool screen design at the time.

Il m’a assuré que c’était un design cool à l’époque.

(Laughter)

(Rires)

I've never been entirely convinced.

Il ne m'a jamais convaincu.

He published it in the form of two floppy disks,

Il l’a publié sous la forme de deux disquettes,

at a time where floppy disks genuinely were floppy,

à l’époque où les disquettes étaient molles,

and his approach was the same as the economists':

et il avait la même approche que les économistes :

sit down with a lawyer,

prenez un avocat,

get her to explain to you how it was she solved a legal problem,

demandez-lui de vous expliquer comment résoudre un problème légal

and then try and capture that explanation in a set of rules for a machine to follow.

et essayez de refléter cette explication dans un jeu de règles que la machine suit.

In economics, if human beings could explain themselves in this way,

En économie, si les êtres humains savent s’expliquer ainsi,

the tasks are called routine, and they could be automated.

les tâches sont appelées des routines et peuvent être automatisées.

But if human beings can't explain themselves,

Mais si les êtres humains ne savent pas s’expliquer,

the tasks are called non-routine, and they're thought to be out reach.

les tâches sont des non routines et sont vues comme hors d’atteinte.

Today, that routine-nonroutine distinction is widespread.

Aujourd’hui, cette distinction entre routine et non routine est répandue.

Think how often you hear people say to you

Pensez à combien vous entendez des gens dire

machines can only perform tasks that are predictable or repetitive,

que les machines effectuent juste des tâches prévisibles ou répétitives,

rules-based or well-defined.

suivant des règles ou bien définies.

Those are all just different words for routine.

Ce ne sont que des mots différents pour désigner une routine.

And go back to those three cases that I mentioned at the start.

Ce sont des cas classiques de tâches de non routine.

Those are all classic cases of nonroutine tasks.

Revenons-en à ces trois cas que j’ai évoqués au début.

Ask a doctor, for instance, how she makes a medical diagnosis,

Demandez à un médecin comment il établit un diagnostic médical

and she might be able to give you a few rules of thumb,

et il pourra vous donner quelques règles de bon sens,

but ultimately she'd struggle.

mais il aura du mal.

She'd say it requires things like creativity and judgment and intuition.

Il dira que cela requiert créativité, jugement et intuition.

And these things are very difficult to articulate,

Ce sont des choses difficiles à formuler

and so it was thought these tasks would be very hard to automate.

alors nous pensions que ces tâches seraient difficiles à automatiser.

If a human being can't explain themselves,

Si un être humain ne sait pas l’expliquer,

where on earth do we begin in writing a set of instructions

où commencer pour écrire un jeu d’instructions

for a machine to follow?

que la machine puisse suivre ?

Thirty years ago, this view was right,

Il y a 30 ans, cette perspective était correcte,

but today it's looking shaky,

mais aujourd’hui, elle semble douteuse

and in the future it's simply going to be wrong.

et à l’avenir, elle sera fausse.

Advances in processing power, in data storage capability

Les progrès en puissance de traitement, en capacité de stockage de données

and in algorithm design

et en conception algorithmique

mean that this routine-nonroutine distinction

rendent cette distinction entre routine et non routine

is diminishingly useful.

de moins en moins utile.

To see this, go back to the case of making a medical diagnosis.

Pour voir cela, revenez-en à l’établissement d’un diagnostic médial.

Earlier in the year,

Cette année,

a team of researchers at Stanford announced they'd developed a system

une équipe de chercheurs à Stanford a annoncé avoir développé un système

which can tell you whether or not a freckle is cancerous

qui peut vous dire si une tache de rousseur est cancéreuse

as accurately as leading dermatologists.

avec la même exactitude que les meilleurs dermatologues.

How does it work?

Comment cela marche-t-il ?

It's not trying to copy the judgment or the intuition of a doctor.

Il n’essaye pas de copier le jugement ou l’intuition d’un docteur.

It knows or understands nothing about medicine at all.

Il ne connaît ni ne comprend rien du tout à la médecine.

Instead, it's running a pattern recognition algorithm

Il exécute un algorithme de reconnaissance de formes,

through 129,450 past cases,

parcourant 129 450 cas déjà traités

hunting for similarities between those cases

à la recherche de similarités entre ces cas-là

and the particular lesion in question.

et la lésion en question.

It's performing these tasks in an unhuman way,

Il effectue ces tâches de façon non humaine,

based on the analysis of more possible cases

en se reposant sur l’analyse de plus de cas possibles

than any doctor could hope to review in their lifetime.

qu’un docteur ne peut espérer examiner durant sa vie.

It didn't matter that that human being,

Peu importe que cet être humain,

that doctor, couldn't explain how she'd performed the task.

ce docteur, n’ait pas su expliquer comment il a effectué la tâche.

Now, there are those who dwell upon that the fact

Il y a ceux qui s’attardent sur le fait

that these machines aren't built in our image.

que ces machines ne sont pas conçues à notre image.

As an example, take IBM's Watson,

Par exemple, prenez Watson d’IBM,

the supercomputer that went on the US quiz show "Jeopardy!" in 2011,

le superordinateur qui a participé à un jeu télévisé américain en 2011

and it beat the two human champions at "Jeopardy!"

et a battu deux champions humains du jeu.

The day after it won,

Le jour après sa victoire,

The Wall Street Journal ran a piece by the philosopher John Searle

le Wall Street Journal a publié un article du philosophe John Searle

with the title "Watson Doesn't Know It Won on 'Jeopardy!'"

ayant pour titre « Watson ignore qu’il a gagné à Jeopardy »

Right, and it's brilliant, and it's true.

C’est brillant et c’est vrai.

You know, Watson didn't let out a cry of excitement.

Watson n’a pas crié de joie.

It didn't call up its parents to say what a good job it had done.

Il n’a pas appelé ses parents pour dire ce qu’il avait accompli.

It didn't go down to the pub for a drink.

Il n’est pas allé boire un verre dans un bar.

This system wasn't trying to copy the way that those human contestants played,

Ce système n’essayait pas d’imiter la manière de jouer des humains,

but it didn't matter.

mais peu importe.

It still outperformed them.

Il les a quand même battus.

Resolving the intelligence myth

Résoudre le mythe de l’intelligence

shows us that our limited understanding about human intelligence,

montre que notre compréhension limitée de l’intelligence humaine,

about how we think and reason,

de notre façon de penser et raisonner,

is far less of a constraint on automation than it was in the past.

est moins une contrainte en automatisation qu’elle ne l’était auparavant.

What's more, as we've seen,

De plus, nous l’avons vu,

when these machines perform tasks differently to human beings,

quand ces machines réalisent des tâches différemment des êtres humains,

there's no reason to think

il n’y a pas de raison de penser

that what human beings are currently capable of doing

que ce que les êtres humains sont capables de faire

represents any sort of summit

représente le sommet

in what these machines might be capable of doing in the future.

de ce que ces machines pourraient être capables de faire à l’avenir.

Now the third myth,

Le troisième mythe

what I call the superiority myth.

est ce que j’appelle le mythe de la supériorité.

It's often said that those who forget

On dit souvent que ceux qui oublient

about the helpful side of technological progress,

le côté utile du progrès technologique,

those complementarities from before,

ces complémentarités mentionnées auparavant,

are committing something known as the lump of labor fallacy.

se prêtent au sophisme de la masse fixe de travail.

Now, the problem is the lump of labor fallacy

Le sophisme de la masse fixe de travail

is itself a fallacy,

est lui-même un sophisme

and I call this the lump of labor fallacy fallacy,

que j’appelle le sophisme du sophisme de la masse fixe de travail,

or LOLFF, for short.

ou SSMFT, pour faire court.

Let me explain.

Laissez-moi expliquer.

The lump of labor fallacy is a very old idea.

Ce sophisme est une idée très ancienne.

It was a British economist, David Schloss, who gave it this name in 1892.

C’est un économiste britannique, David Schloss,

qui lui a donné son nom en 1892.

He was puzzled to come across a dock worker

Il était perplexe d’avoir rencontré un docker

who had begun to use a machine to make washers,

qui utilisait une machine pour faire des rondelles,

the small metal discs that fasten on the end of screws.

les petits disques en métal se plaçant au bout des vis.

And this dock worker felt guilty for being more productive.

Ce docker se sentait coupable d’être plus productif.

Now, most of the time, we expect the opposite,

La plupart du temps, on s’attend au contraire,

that people feel guilty for being unproductive,

se sentir coupable de ne pas être productif,

you know, a little too much time on Facebook or Twitter at work.

un peu trop de temps passé sur Facebook ou Twitter au travail.

But this worker felt guilty for being more productive,

Mais ce docker se sentait coupable d’être plus productif

and asked why, he said, "I know I'm doing wrong.

et quant au pourquoi, il a dit : « J’agis mal.

I'm taking away the work of another man."

Je prends le travail d’un autre homme. »

In his mind, there was some fixed lump of work

Dans son esprit, il y avait une masse de travail fixe

to be divided up between him and his pals,

à diviser entre lui et ses camarades

so that if he used this machine to do more,

et en utilisant la machine pour faire plus,

there'd be less left for his pals to do.

ses camarades auraient moins à faire.

Schloss saw the mistake.

Schloss a vu l’erreur.

The lump of work wasn't fixed.

La masse de travail n’était pas fixe.

As this worker used the machine and became more productive,

Ce docker utilisant la machine et devenant plus productif,

the price of washers would fall, demand for washers would rise,

le prix des rondelles chuterait, la demande augmenterait,

more washers would have to be made,

il faudrait faire plus de rondelles

and there'd be more work for his pals to do.

et ses camarades auraient plus de travail.

The lump of work would get bigger.

La masse de travail augmenterait.

Schloss called this "the lump of labor fallacy."

Schloss a appelé cela « le sophisme de la masse fixe de travail ».

And today you hear people talk about the lump of labor fallacy

Les gens parlent du sophisme de la masse fixe de travail

to think about the future of all types of work.

pour l’avenir de tous types de travaux.

There's no fixed lump of work out there to be divided up

Il n’y a pas de masse fixe de travail à diviser

between people and machines.

entre les gens et les machines.

Yes, machines substitute for human beings, making the original lump of work smaller,

Oui, les machines substituent les humains, diminuant la masse de travail initiale,

but they also complement human beings,

mais elles complémentent les humains

and the lump of work gets bigger and changes.

et la masse de travail augmente et change.

But LOLFF.

Mais SSMFT.

Here's the mistake:

Voici l’erreur :

it's right to think that technological progress

le progrès technologique

makes the lump of work to be done bigger.

n’augmente pas la masse de travail.

Some tasks become more valuable. New tasks have to be done.

Certaines tâches ont plus de valeur, de nouvelles tâches émergent.

But it's wrong to think that necessarily,

Il est faux de penser

que les humains seront nécessairement mieux placés pour réaliser ces tâches.

human beings will be best placed to perform those tasks.

And this is the superiority myth.

C’est le mythe de la supériorité.

Yes, the lump of work might get bigger and change,

Oui, la masse de travail peut augmenter et changer,

but as machines become more capable,

mais les machines devenant plus compétentes,

it's likely that they'll take on the extra lump of work themselves.

il est probable qu’elles assument cette masse de travail supplémentaire.

Technological progress, rather than complement human beings,

Le progrès technologique, au lieu de complémenter les humains,

complements machines instead.

complémente les machines.

To see this, go back to the task of driving a car.

Pour l’observer, revenez-en au fait de conduire une voiture.

Today, satnav systems directly complement human beings.

Les systèmes de navigation par satellite complémentent les êtres humains.

They make some human beings better drivers.

Ils font de certains humains de meilleurs conducteurs.

But in the future,

Mais à l’avenir,

software is going to displace human beings from the driving seat,

le logiciel va remplacer les êtres humains sur le siège conducteur

and these satnav systems, rather than complement human beings,

ces systèmes de navigation ne complémenteront pas les humains,

will simply make these driverless cars more efficient,

mais amélioreront les voitures sans conducteur,

helping the machines instead.

aidant plutôt les machines.

Or go to those indirect complementarities that I mentioned as well.

Revenez-en à ces complémentarités indirectes également mentionnées.

The economic pie may get larger,

Le gâteau économique s’agrandira,

but as machines become more capable,

mais les machines s’améliorant,

it's possible that any new demand will fall on goods that machines,

les nouvelles demandes pourront être des biens que les machines,

rather than human beings, are best placed to produce.

et non les humains, seront les mieux placées pour produire.

The economic pie may change,

Le gâteau pourrait changer,

but as machines become more capable,

mais, les machines s’améliorant,

it's possible that they'll be best placed to do the new tasks that have to be done.

elles pourraient être mieux placées pour réaliser les tâches nécessaires.

In short, demand for tasks isn't demand for human labor.

En bref, la demande pour des tâches

n’est pas la demande pour du travail humain.

Human beings only stand to benefit

Les humains n’en bénéficieront

if they retain the upper hand in all these complemented tasks,

que s’ils gardent la main sur ces tâches complémentées,

but as machines become more capable, that becomes less likely.

mais les machines s’améliorant, cette probabilité diminue.

So what do these three myths tell us then?

Que nous disent ces trois mythes ?

Well, resolving the Terminator myth

Résoudre le mythe de Terminator

shows us that the future of work depends upon this balance between two forces:

nous montre que l’avenir du travail dépend de cet équilibre entre deux forces :

one, machine substitution that harms workers

la substitution par les machines nuisant aux travailleurs,

but also those complementarities that do the opposite.

mais aussi ces complémentarités qui font le contraire.

And until now, this balance has fallen in favor of human beings.

Jusqu’à maintenant, cet équilibre est en faveur des êtres humains.

But resolving the intelligence myth

Résoudre le mythe de l’intelligence

shows us that that first force, machine substitution,

montre que la substitution par les machines,

is gathering strength.

monte en puissance.

Machines, of course, can't do everything,

Les machines ne savent pas tout faire,

but they can do far more,

mais elles peuvent faire plus,

encroaching ever deeper into the realm of tasks performed by human beings.

empiétant plus sur le royaume des tâches réalisées par des êtres humains.

What's more, there's no reason to think

Il n’y a pas de raison de penser que

that what human beings are currently capable of

ce que les humains peuvent faire actuellement

represents any sort of finishing line,

représente une ligne d’arrivée,

that machines are going to draw to a polite stop

que les machines s’arrêteront poliment

once they're as capable as us.

une fois aussi compétentes que nous.

Now, none of this matters

Rien de tout cela n’importe

so long as those helpful winds of complementarity

tant que ces vents bénéfiques de la complémentarité

blow firmly enough,

soufflent assez fort,

but resolving the superiority myth

mais résoudre le mythe de la supériorité

shows us that that process of task encroachment

montre que ce processus d’empiétement sur les tâches

not only strengthens the force of machine substitution,

ne fait pas que renforcer la force de substitution par les machines,

but it wears down those helpful complementarities too.

mais use également ces complémentarités bénéfiques.

Bring these three myths together

Réunissez ces trois mythes

and I think we can capture a glimpse of that troubling future.

et nous aurons un aperçu de cet avenir inquiétant.

Machines continue to become more capable,

Les machines continuent de s’améliorer,

encroaching ever deeper on tasks performed by human beings,

empiétant de plus en plus sur les tâches réalisées par les êtres humains,

strengthening the force of machine substitution,

augmentant la force de substitution par les machines,

weakening the force of machine complementarity.

amenuisant la force de la complémentarité avec les machines.

And at some point, that balance falls in favor of machines

À un moment donné, cet équilibre sera en saveur des machines

rather than human beings.

plutôt que des êtres humains.

This is the path we're currently on.

C’est le chemin que nous suivons.

I say "path" deliberately, because I don't think we're there yet,

Je dis « chemin » délibérément car nous n’y sommes pas encore,

but it is hard to avoid the conclusion that this is our direction of travel.

mais il est dur d’éviter de conclure que c’est la direction que nous prenons.

That's the troubling part.

C’est la partie inquiétante.

Let me say now why I think actually this is a good problem to have.

Laissez-moi vous dire pourquoi je crois que c’est un bon problème à avoir.

For most of human history, one economic problem has dominated:

Durant la plupart de l’histoire humaine, un problème économique a dominé :

how to make the economic pie large enough for everyone to live on.

comment agrandir assez le gâteau économique pour que tout le monde en vive.

Go back to the turn of the first century AD,

Au début du premier siècle après J.C.,

and if you took the global economic pie

en prenant le gâteau économique mondial

and divided it up into equal slices for everyone in the world,

et en le divisant en parts égales,

everyone would get a few hundred dollars.

chacun aurait quelques centaines de dollars.

Almost everyone lived on or around the poverty line.

Presque tout le monde vivait sous ou autour du seuil de pauvreté.

And if you roll forward a thousand years,

En avançant de 1 000 ans,

roughly the same is true.

c’est toujours à peu près vrai.

But in the last few hundred years, economic growth has taken off.

Mais durant les derniers siècles, la croissance économique a décollé.

Those economic pies have exploded in size.

La taille de ces gâteaux économiques a explosé.

Global GDP per head,

Le PIB mondial par habitant,

the value of those individual slices of the pie today,

la valeur de ces parts individuelles du gâteau d’aujourd’hui

they're about 10,150 dollars.

est d’environ 10 150 dollars.

If economic growth continues at two percent,

Si la croissance économique continue à 2 %,

our children will be twice as rich as us.

nos enfants auront deux fois nos richesses.

If it continues at a more measly one percent,

Si elle continue au rythme d’un pour cent,

our grandchildren will be twice as rich as us.

nos petits-enfants auront deux fois nos richesses.

By and large, we've solved that traditional economic problem.

Nous avons résolu le problème économique traditionnel.

Now, technological unemployment, if it does happen,

Le chômage technologique, s’il se produit,

in a strange way will be a symptom of that success,

sera un symptôme de ce succès.

will have solved one problem -- how to make the pie bigger --

Nous aurons résolu un problème, agrandir le gâteau,

but replaced it with another --

mais l’aurons remplacé par un autre,

how to make sure that everyone gets a slice.

comment s’assurer que chacun ait une part.

As other economists have noted, solving this problem won't be easy.

D’autres économistes ont remarqué

que résoudre ce problème ne sera pas simple.

Today, for most people,

Pour la plupart des gens,

their job is their seat at the economic dinner table,

leur emploi est leur place à la table économique

and in a world with less work or even without work,

et, dans un monde avec moins ou pas de travail,

it won't be clear how they get their slice.

il ne sera pas clair comment obtenir sa part.

There's a great deal of discussion, for instance,

Il y a par exemple beaucoup de discussions

about various forms of universal basic income

sur diverses formes de revenu de base universel

as one possible approach,

en tant qu’approche possible

and there's trials underway

et il y a des essais en cours

in the United States and in Finland and in Kenya.

aux États-Unis, en Finlande et au Kenya.

And this is the collective challenge that's right in front of us,

C’est le défi collectif auquel nous faisons face :

to figure out how this material prosperity generated by our economic system

découvrir comment cette prospérité matérielle

générée par notre système économique

can be enjoyed by everyone

peut bénéficier à tous

in a world in which our traditional mechanism

dans un monde où notre mécanisme traditionnel

for slicing up the pie,

pour partager le gâteau,

the work that people do,

le travail effectué par les gens,

withers away and perhaps disappears.

s’étiole voire disparaît.

Solving this problem is going to require us to think in very different ways.

Résoudre ce problème va nécessiter que nous pensions différemment.

There's going to be a lot of disagreement about what ought to be done,

Il y aura beaucoup de désaccords sur ce qu’il faut faire,

but it's important to remember that this is a far better problem to have

mais nous devons nous souvenir que c’est un meilleur problème à avoir

than the one that haunted our ancestors for centuries:

que celui qui a hanté nos ancêtres durant des siècles :

how to make that pie big enough in the first place.

comment faire grossir ce gâteau ?

Thank you very much.

Merci beaucoup.

(Applause)

(Applaudissements)