Tim Berners-Lee: The year open data went worldwide

Tim Berners-Lee : l'année où les données libres ont gagné le monde

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2010-03-08 ・ TED


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Tim Berners-Lee : l'année où les données libres ont gagné le monde

61,259 views ・ 2010-03-08

TED


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

Traducteur: Karine AUBRY Relecteur: Pascal DELAMAIRE
00:15
Last year here at TED
0
15260
2000
L'an dernier, ici à TED,
00:17
I asked you to give me your data,
1
17260
2000
je vous ai demandé de me donner vos données,
00:19
to put your data on the web, on the basis
2
19260
2000
de mettre vos données sur le web, en partant du principe
00:21
that if people put data onto the web --
3
21260
3000
que si les gens mettent leurs données sur le web,
00:24
government data, scientific data, community data,
4
24260
3000
les données gouvernementales, scientifiques, communautaires,
00:27
whatever it is -- it will be used by other people
5
27260
2000
quoi que ce soit, ce sera utilisé par d'autres personnes
00:29
to do wonderful things, in ways
6
29260
2000
pour faire des choses merveilleuses, d'une manière
00:31
that they never could have imagined.
7
31260
2000
qu'ils n'auraient jamais pu imaginer.
00:33
So, today I'm back just to show you a few things,
8
33260
3000
Alors aujourd'hui, je suis de retour pour vous montrer quelques petites choses,
00:36
to show you, in fact, there is
9
36260
2000
vous montrer, en fait, qu'il y a
00:38
an open data movement afoot,
10
38260
5000
un mouvement pour les données libres qui s'est lancé,
00:43
now, around the world.
11
43260
2000
aujourd'hui partout dans le monde.
00:45
The cry of "Raw data now!"
12
45260
2000
Le cri pour "des données brutes, maintenant"
00:47
which I made people make in the auditorium,
13
47260
2000
que j'ai fait pousser aux gens dans l'auditorium
00:49
was heard around the world.
14
49260
2000
a été entendu dans le monde entier.
00:51
So, let's roll the video.
15
51260
3000
Alors balançons cette vidéo.
00:54
A classic story, the first one which lots of people picked up,
16
54260
3000
L'histoire classique, la première que beaucoup de gens ont relevée
00:57
was when in March -- on March 10th in fact, soon after TED --
17
57260
3000
c'était quand, en mars, le 10 mars en fait, juste après TED,
01:00
Paul Clarke, in the U.K. government,
18
60260
3000
Paul Clarke, du gouvernement britannique,
01:03
blogged, "Oh, I've just got some raw data. Here it is,
19
63260
2000
a blogué "Oh, je viens de recevoir des données brutes. Les voilà,
01:05
it's about bicycle accidents."
20
65260
3000
c'est à propos des accidents de vélo."
01:08
Two days it took the Times Online
21
68260
3000
Ça a pris deux jours au "Times Online"
01:11
to make a map, a mashable map --
22
71260
2000
pour faire une carte, une carte composite,
01:13
we call these things mash-ups --
23
73260
2000
on appelle ces trucs des mash-ups,
01:15
a mashed-up user interface that allows you to go in there
24
75260
2000
un mash-up, une interface utilisateur qui vous permet d'aller
01:17
and have a look and find out whether your bicycle
25
77260
2000
regarder pour voir si la piste cyclable
01:19
route to work was affected.
26
79260
2000
qui mène à votre travail, était concernée.
01:21
Here's more data, traffic survey data,
27
81260
2000
Il y a d'autres données, des données d'enquête de circulation
01:23
again, put out by the U.K. government,
28
83260
2000
encore, qui ont été diffusées par le gouvernement britannique,
01:25
and because they put it up using the Linked Data standards,
29
85260
3000
et comme ils les publient en utilisant les standards Linked data
01:28
then a user could just make a map,
30
88260
2000
un utilisateur a la possibilité de créer une carte,
01:30
just by clicking.
31
90260
2000
juste en cliquant.
01:32
Does this data affect things? Well, let's get back to 2008.
32
92260
2000
Est-ce que ces données ont des effets ? Eh bien, en fait, revenons en 2008.
01:34
Look at Zanesville, Ohio.
33
94260
3000
Regardons le cas de Zanesville, Ohio.
01:37
Here's a map a lawyer made. He put on it the water plant,
34
97260
3000
Voici une carte faite par un avocat, il y a dessiné le réseau d'eau potable,
01:40
and which houses are there,
35
100260
2000
on y voit les maisons,
01:42
which houses have been connected to the water.
36
102260
2000
et lesquelles sont raccordées au réseau d'eau potable.
01:44
And he got, from other data sources,
37
104260
2000
Et il a eu, par d'autres sources de données,
01:46
information to show
38
106260
3000
des informations qui montrent
01:49
which houses are occupied by white people.
39
109260
2000
quelles maisons sont occupées par des blancs.
01:51
Well, there was too much of a correlation, he felt,
40
111260
3000
Eh bien, il a eu l'impression qu'il y avait une trop grande corrélation
01:54
between which houses were occupied by white people
41
114260
3000
entre les maisons qui étaient occupées par des blancs
01:57
and which houses had water, and the judge was not impressed either.
42
117260
3000
et celles qui avaient l'eau, et le juge ne s'est pas laissé impressionner.
02:00
The judge was not impressed to the tune of 10.9 million dollars.
43
120260
3000
Le juge a été frappé à hauteur de 10,9 millions de dollars.
02:03
That's the power of taking one piece of data,
44
123260
2000
C'est toute la force de prendre un bout d'une donnée,
02:05
another piece of data, putting it together,
45
125260
3000
un autre bout de donnée, de les mettre ensemble,
02:08
and showing the result.
46
128260
2000
et de montrer le résultat.
02:10
Let's look at some data from the U.K. now.
47
130260
2000
Regardons maintenant quelques données du Royaume-Uni.
02:12
This is U.K. government data, a completely independent site,
48
132260
2000
Ce sont des données du gouvernement britannique, sur un site entièrement indépendant,
02:14
Where Does My Money Go.
49
134260
2000
"Où va mon argent",
02:16
It allows anybody to go there and burrow down.
50
136260
2000
qui permet à n'importe qui d'aller creuser.
02:18
You can burrow down by a particular type of spending,
51
138260
2000
Vous pouvez fouiner sur un type particulier de dépenses
02:20
or you can go through all the different regions and compare them.
52
140260
4000
ou vous pouvez passer en revue les différentes régions et les comparer.
02:24
So, that's happening in the U.K. with U.K. government data.
53
144260
3000
Donc, c'est ce qui se passe au Royaume-Uni avec les données du gouvernement britannique.
02:27
Yes, certainly you can do it over here.
54
147260
2000
Oui, on peut certainement le faire par ici.
02:29
Here's a site which allows you to look at recovery spending
55
149260
3000
Voici un site qui vous permet de regarder les dépenses publiques
02:32
in California.
56
152260
2000
en Californie.
02:34
Take an arbitrary example, Long Beach, California,
57
154260
2000
Et prenez un exemple au hasard, Long Beach, Californie,
02:36
you can go and have a look at what recovery money they've been spending
58
156260
3000
vous pouvez aller regarder combien ils ont dépensé en fonds publics
02:39
on different things such as energy.
59
159260
3000
pour différentes choses comme l'énergie.
02:42
In fact, this is the graph of the number of data sets
60
162260
3000
En fait, voici le graphique du nombre de jeux de données
02:45
in the repositories of data.gov,
61
165260
2000
dans les référentiels de data.gov,
02:47
and data.gov.uk.
62
167260
2000
sur data.gov.uk.
02:49
And I'm delighted to see a great competition
63
169260
2000
Et je suis ravi de voir une forte concurrence
02:51
between the U.K. in blue, and the U.S. in red.
64
171260
2000
entre le Royaume-Uni en bleu, et les Etats-Unis en rouge.
02:53
How can you use this stuff?
65
173260
2000
Comment on peut utiliser ce truc ?
02:55
Well, for example, if you have lots of data about places
66
175260
3000
Eh bien, par exemple, si vous avez une quantité de données sur des lieux
02:58
you can take, from a postcode --
67
178260
2000
vous pouvez prendre, à partir d'un code postal anglais,
03:00
which is like a zip plus four --
68
180260
2000
qui est comme un code postal américain plus quatre chiffres,
03:02
for a specific group of houses, you can make paper,
69
182260
3000
pour un groupe précis de maisons, vous pouvez faire un rapport,
03:05
print off a paper which has got very, very
70
185260
2000
imprimer un article avec des choses
03:07
specific things about the bus stops,
71
187260
2000
très très précises sur les arrêts de bus,
03:09
the things specifically near you.
72
189260
2000
les choses spécialement près de vous.
03:11
On a larger scale, this is a mash-up
73
191260
3000
A une plus grand échelle, voici un mash-up
03:14
of the data which was released about the Afghan elections.
74
194260
3000
des données publiées au sujet des élections afghanes.
03:17
It allows you to set your own criteria
75
197260
2000
Ça vous permet de choisir vos propres critères
03:19
for what sort of things you want to look at.
76
199260
2000
sur le genre de choses que vous voulez regarder.
03:21
The red circles are polling stations,
77
201260
2000
Les cercles en rouge sont des centres de vote,
03:23
selected by your criteria.
78
203260
2000
sélectionnés selon vos critères.
03:25
And then you can select also other things on the map
79
205260
2000
Et ensuite vous pouvez sélectionner également d'autres choses sur la carte
03:27
to see what other factors, like the threat level.
80
207260
2000
pour voir d'autres facteurs comme le niveau de menace.
03:29
So, that was government data.
81
209260
3000
Donc, ça c'était pour les données gouvernementales.
03:32
I also talked about community-generated data -- in fact I edited some.
82
212260
2000
J'ai aussi parlé des données générées par les communautés -- en fait j'ai coupé la vidéo --
03:34
This is the wiki map, this is the Open Street Map.
83
214260
2000
voici la carte wiki, c'est la carte libre d'OpenStreetMap
03:36
"Terrace Theater" I actually put
84
216260
2000
Le Terrace Theater, en fait je l'ai mis
03:38
on the map because it wasn't on the map before TED last year.
85
218260
3000
sur le plan parce qu'il n'y était pas avant le TED de l'an dernier.
03:41
I was not the only person editing the open street map.
86
221260
3000
Je n'étais pas le seul à modifier la carte libre d'OpenStreetMap
03:44
Each flash on this visualization --
87
224260
2000
Chaque flash sur cette visualisation
03:46
put together by ITO World --
88
226260
2000
assemblée par ITO World
03:48
shows an edit in 2009
89
228260
2000
montre une modification apportée en 2009
03:50
made to the Open Street Map.
90
230260
2000
sur la carte libre d'OpenStreetMap.
03:52
Let's now spin the world during the same year.
91
232260
3000
Faisons maintenant tourner le globe au cours de la même année.
03:55
Every flash is an edit. Somebody somewhere
92
235260
2000
Chaque flash est une mise à jour. Quelqu'un quelque part
03:57
looking at the Open Street Map, and realizing it could be better.
93
237260
3000
en train de regarder le plan d'OpenStreetMap, et de réaliser qu'on pourrait l'améliorer.
04:00
You can see Europe is ablaze with updates.
94
240260
3000
Vous voyez que l'Europe est embrasée de mises à jour.
04:03
Some places, perhaps not as much as they should be.
95
243260
3000
D'autres endroits, peut-être pas autant qu'ils le devraient.
04:06
Here focusing in on Haiti.
96
246260
2000
Zoomons ici sur Haïti.
04:08
The map of Port au-Prince at the end
97
248260
2000
La carte de Port-au-Prince à la fin
04:10
of 2009 was not all it could be,
98
250260
2000
de 2009 n'était pas complète,
04:12
not as good as the map of California.
99
252260
2000
pas aussi bonne que celle de la Californie.
04:14
Fortunately, just after the earthquake,
100
254260
3000
Heureusement, juste après le tremblement de terre,
04:17
GeoEye, a commercial company,
101
257260
2000
GeoEye, une entreprise commerciale,
04:19
released satellite imagery
102
259260
2000
a sorti des images satellite
04:21
with a license, which allowed
103
261260
2000
avec une licence qui permettait
04:23
the open-source community to use it.
104
263260
2000
à la communauté open-source de les utiliser.
04:25
This is January, in time lapse,
105
265260
2000
Voici la durée du mois de janvier,
04:27
of people editing ... that's the earthquake.
106
267260
2000
les gens font des modifications, voilà le tremblement de terre.
04:29
After the earthquake, immediately,
107
269260
2000
Après le tremblement de terre, immédiatement,
04:31
people all over the world, mappers
108
271260
2000
des gens partout dans le monde, des mappers
04:33
who wanted to help, and could,
109
273260
2000
qui voulaient aider, et le pouvaient,
04:35
looked at that imagery, built the map, quickly building it up.
110
275260
3000
ont regardé ces images, construit la carte, qui se développe rapidement.
04:38
We're focusing now on Port-au-Prince.
111
278260
1000
Nous nous centrons à présent sur Port-au-Prince.
04:39
The light blue is refugee camps these volunteers had spotted from the [satellite images].
112
279260
4000
La couleur bleue indique les camps de réfugiés que ces bénévoles avaient repérés depuis le ciel.
04:43
So, now we have, immediately, a real-time map
113
283260
2000
Donc, maintenant nous avons, immédiatement, une carte en temps réel
04:45
showing where there are refugee camps --
114
285260
2000
qui montre où il y a des camps de réfugiés,
04:47
rapidly became the best map
115
287260
2000
et qui rapidement est devenue la meilleure carte
04:49
to use if you're doing relief work in Port-au-Prince.
116
289260
3000
à utiliser si vous faites un travail de secours à Port-au-Prince.
04:52
Witness the fact that it's here on this Garmin device
117
292260
2000
Vous êtes témoins du fait qu'elle est là, sur l'appareil Garmin
04:54
being used by rescue team in Haiti.
118
294260
2000
utilisé par une équipe de secours.
04:56
There's the map showing,
119
296260
3000
Et pour Haïti, voici la carte qui montre
04:59
on the left-hand side,
120
299260
2000
sur le côté gauche là,
05:01
that hospital -- actually that's a hospital ship.
121
301260
2000
cet hôpital, en fait c'est un navire-hôpital.
05:03
This is a real-time map that shows blocked roads,
122
303260
3000
Voici une carte en temps réel qui montre les routes bloquées
05:06
damaged buildings, refugee camps --
123
306260
2000
les bâtiments endommagés, les camps de réfugiés.
05:08
it shows things that are needed [for rescue and relief work].
124
308260
2000
Elle montre des choses dont on a besoin.
05:10
So, if you've been involved in that at all,
125
310260
2000
Alors, si vous avez participé à ça de près ou de loin,
05:12
I just wanted to say: Whatever you've been doing,
126
312260
2000
je voulais juste dire que quoi que vous ayez fait,
05:14
whether you've just been chanting, "Raw data now!"
127
314260
2000
que vous ayez juste mis en forme des données brutes,
05:16
or you've been putting government or scientific data online,
128
316260
3000
ou que vous ayez mis en ligne des données gouvernementales ou scientifiques,
05:19
I just wanted to take this opportunity to say: Thank you very much,
129
319260
2000
je voulais profiter de cette occasion pour vous dire un grand merci,
05:21
and we have only just started!
130
321260
3000
et ce n'est pour nous que le début.
05:24
(Applause)
131
324260
2000
(Applaudissements)
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