What we learned from 5 million books

Ce que nous avons appris de 5 millions de livres.

Traducteur: Anna Cristiana Minoli Relecteur: Shadia Ramsahye

Erez Lieberman Aiden: Everyone knows

Erez Lieberman Aiden: Tout le monde sait

that a picture is worth a thousand words.

qu’une image vaut un millier de mots.

But we at Harvard

Mais à Harvard

were wondering if this was really true.

nous nous sommes demandé si c’était vrai.

(Laughter)

(Rires)

So we assembled a team of experts,

Nous avons donc rassemblé un groupe d’experts,

spanning Harvard, MIT,

qui viennent d’Harvard, du MIT,

The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

de The American Heritage Dictionary, The Encyclopedia Britannica

and even our proud sponsors,

et même notre heureux sponsor,

the Google.

Google.

And we cogitated about this

Et nous y avons réfléchi

for about four years.

pendant quatre ans.

And we came to a startling conclusion.

Et nous sommes arrivés à une conclusion surprenante.

Ladies and gentlemen, a picture is not worth a thousand words.

Mesdames et messieurs, une image ne vaut pas un millier de mots.

In fact, we found some pictures

En fait, nous avons trouvé des images

that are worth 500 billion words.

qui valent 500 milliards de mots.

Jean-Baptiste Michel: So how did we get to this conclusion?

Jean-Baptiste Michel : Comment sommes-nous arrivés à cette conclusion ?

So Erez and I were thinking about ways

Donc Erez et moi nous étions en train de penser à des moyens

to get a big picture of human culture

d’avoir une image complète de la culture humaine

and human history: change over time.

et de l‘histoire humaine : les changements dans le temps.

So many books actually have been written over the years.

Beaucoup de livres ont été écrits au fil des ans.

So we were thinking, well the best way to learn from them

Nous avons donc pensé, le meilleur moyen d’apprendre des livres

is to read all of these millions of books.

est de lire tous ces millions de livres.

Now of course, if there's a scale for how awesome that is,

Bien sur, s’il existe une échelle pour voir à quel point c’est impressionnant,

that has to rank extremely, extremely high.

ça doit être classé très très haut.

Now the problem is there's an X-axis for that,

Le problème est qu’il y a un axe X pour cela,

which is the practical axis.

qui est l’axe de la praticité.

This is very, very low.

Ce qui le classe très très bas.

(Applause)

(Applaudissements)

Now people tend to use an alternative approach,

Les gens ont tendance à utiliser une approche alternative,

which is to take a few sources and read them very carefully.

qui est de prendre quelques sources et les lire très attentivement.

This is extremely practical, but not so awesome.

Ce qui est extrêmement pratique, mais pas si impressionnant.

What you really want to do

Ce que vous voulez vraiment faire

is to get to the awesome yet practical part of this space.

c’est arriver à l’impressionnant et pratique en même temps de ce côté-là.

So it turns out there was a company across the river called Google

Il s’avère qu’il y avait une compagnie au-delà du fleuve qui s’appelle Google

who had started a digitization project a few years back

qui avait commencé un projet de numérisation quelques années auparavant

that might just enable this approach.

qui aurait pu faciliter cette approche.

They have digitized millions of books.

Ils ont numérisé des millions de livres.

So what that means is, one could use computational methods

Cela signifie qu’on peut utiliser des méthodes de calcul

to read all of the books in a click of a button.

pour lire tous les livres avec un clic.

That's very practical and extremely awesome.

C’est très pratique et extrêmement impressionnant.

ELA: Let me tell you a little bit about where books come from.

ELA : Laissez-moi vous raconter d’où viennent les livres.

Since time immemorial, there have been authors.

Depuis des temps immémoriaux il y a eu des auteurs.

These authors have been striving to write books.

Ces auteurs se sont efforcé d’écrire des livres.

And this became considerably easier

Et c’est devenu considérablement plus facile

with the development of the printing press some centuries ago.

avec le développement de l’imprimerie il y a quelques siècles.

Since then, the authors have won

Depuis, les auteurs ont eu

on 129 million distinct occasions,

129 millions différentes occasions,

publishing books.

de publier des livres.

Now if those books are not lost to history,

Si ces livres ne sont pas perdus dans l’histoire,

then they are somewhere in a library,

alors ils sont quelque part dans une bibliothèque,

and many of those books have been getting retrieved from the libraries

et beaucoup de ces livres ont été récupérés des bibliothèques

and digitized by Google,

et numérisés par Google,

which has scanned 15 million books to date.

qui a scanné 15 millions de livres à ce jour.

Now when Google digitizes a book, they put it into a really nice format.

Quand Google numérise un livre, il le transforme en un très beau format.

Now we've got the data, plus we have metadata.

Nous avons maintenant les données, et nous avons les métadonnées.

We have information about things like where was it published,

Nous avons les informations sur des choses comme où il a été publié,

who was the author, when was it published.

qui était l’auteur, la date de publication.

And what we do is go through all of those records

Ce que nous faisons c’est parcourir tous ces archives

and exclude everything that's not the highest quality data.

et exclure tout ce qui n’est pas de très haute qualité.

What we're left with

Ce qui nous reste

is a collection of five million books,

c’est une collection de cinq millions de livres,

500 billion words,

500 milliards de mots,

a string of characters a thousand times longer

une série de caractères mille fois plus longs

than the human genome --

que le génome humain --

a text which, when written out,

un texte qui, écrit,

would stretch from here to the Moon and back

un aller et un retour d'ici jusqu'à la lune

10 times over --

plus de 10 fois --

a veritable shard of our cultural genome.

un véritable fragment de notre génome culturel.

Of course what we did

Bien sur ce que nous avons fait

when faced with such outrageous hyperbole ...

en faisant face à cette hyperbole outrageuse…

(Laughter)

(Rires)

was what any self-respecting researchers

est ce que n’importe quel chercheur respectable

would have done.

aurait fait.

We took a page out of XKCD,

Nous avons pris une page de XKCD,

and we said, "Stand back.

et nous avons dit, « Marche arrière.

We're going to try science."

Nous allons essayer la science. »

(Laughter)

(Rires)

JM: Now of course, we were thinking,

JM : Bien sur, nous avons pensé,

well let's just first put the data out there

commençons par sortir les données

for people to do science to it.

pour que les gens puissent faire de la science.

Now we're thinking, what data can we release?

Nous avons réfléchi, quelles données pouvons-nous sortir?

Well of course, you want to take the books

Bien sûr, on veut prendre les livres

and release the full text of these five million books.

et sortir le texte complet de ces cinq millions de livres.

Now Google, and Jon Orwant in particular,

Google, et en particulier Jon Orwant,

told us a little equation that we should learn.

nous a expliqué une équation qu’il nous faudrait apprendre.

So you have five million, that is, five million authors

Vous avez cinq millions, ce qui représente, cinq millions d’auteurs

and five million plaintiffs is a massive lawsuit.

et cinq millions de plaintes judiciaires c’est un procès énorme.

So, although that would be really, really awesome,

Donc, malgré cela puisse être vraiment redoutable,

again, that's extremely, extremely impractical.

encore une fois, c’est extrêmement, extrêmement peu pratique.

(Laughter)

(Rires)

Now again, we kind of caved in,

Encore une fois, nous avons cédé,

and we did the very practical approach, which was a bit less awesome.

et nous avons suivi l’approche pratique, qui était un peu moins redoutable.

We said, well instead of releasing the full text,

On s’est dit, plutôt que de faire sortir le texte complet,

we're going to release statistics about the books.

nous allons faire sortir des statistiques sur les livres.

So take for instance "A gleam of happiness."

Prenez par exemple, « Une étincelle de bonheur ».

It's four words; we call that a four-gram.

Quatre mots ; on l’appelle quadri-gramme.

We're going to tell you how many times a particular four-gram

Nous allons vous dire combien de fois un quadri-gramme en particulier

appeared in books in 1801, 1802, 1803,

est apparu dans les livres en 1801, 1802, 1803,

all the way up to 2008.

jusqu’à 2008.

That gives us a time series

Cela nous donne une série temporelle

of how frequently this particular sentence was used over time.

sur la fréquence avec laquelle cette phrase en particulier a été utilisée dans le temps.

We do that for all the words and phrases that appear in those books,

Nous le faisons pour tous les mots et les phrases qui apparaissent dans ces livres,

and that gives us a big table of two billion lines

ce qui nous donne un tableau de deux milliards de lignes

that tell us about the way culture has been changing.

qui nous raconte les changements culturels.

ELA: So those two billion lines,

ELA : Donc ces deux milliards de lignes,

we call them two billion n-grams.

nous les appelons les deux milliards d’n-grammes.

What do they tell us?

Qu’est ce qu’ils nous disent?

Well the individual n-grams measure cultural trends.

L’n-gramme individuel mesure les tendances culturelles.

Let me give you an example.

Prenons un exemple.

Let's suppose that I am thriving,

Supposez que je sois épanoui,

then tomorrow I want to tell you about how well I did.

et demain matin je veux vous raconter comme j’étais bien.

And so I might say, "Yesterday, I throve."

Je pourrai donc dire, « Yesterday, I throve. » [Hier j’étais épanoui]

Alternatively, I could say, "Yesterday, I thrived."

Sinon, je pourrai dire, « Yesterday, I thrived.»

Well which one should I use?

Laquelle devrais-je utiliser ?

How to know?

Comment savoir ?

As of about six months ago,

Pour ce qui est d’il y a six mois,

the state of the art in this field

le dernier cri dans le domaine

is that you would, for instance,

est que, par exemple,

go up to the following psychologist with fabulous hair,

vous iriez chez le premier psychologue avec une coiffure fabuleuse,

and you'd say,

et vous diriez,

"Steve, you're an expert on the irregular verbs.

« Steve, tu es un expert en verbes irréguliers.

What should I do?"

qu’est ce que je devrais faire ? »

And he'd tell you, "Well most people say thrived,

Et il dirait, « La plupart des gens disent ‘thrived’,

but some people say throve."

mais certains disent ‘throve’»

And you also knew, more or less,

Et vous sauriez également que,

that if you were to go back in time 200 years

si vous deviez revenir en arrière de 200 ans

and ask the following statesman with equally fabulous hair,

et demander la même chose à un homme d’état avec la même coiffure,

(Laughter)

(Rires)

"Tom, what should I say?"

« Tom, qu’est que je devrais dire ? »

He'd say, "Well, in my day, most people throve,

Il dirait, « De nos jours, beaucoup disent ‘throve’,

but some thrived."

certains disent ‘thrived’»

So now what I'm just going to show you is raw data.

Maintenant ce que je vais vous montrer c’est des données bruts.

Two rows from this table of two billion entries.

Deux lignes de cette tableau de deux milliards d’entrées.

What you're seeing is year by year frequency

Ce que vous voyez c’est la fréquence année par année

of "thrived" and "throve" over time.

de « thrived » et « throve » dans le temps.

Now this is just two

Voici deux

out of two billion rows.

des deux milliards de lignes.

So the entire data set

L’entière série de données

is a billion times more awesome than this slide.

est un milliard de fois plus impressionnante que cette diapo.

(Laughter)

(Rires)

(Applause)

(Applaudissements)

JM: Now there are many other pictures that are worth 500 billion words.

JM : Il y a plein d’autres photos qui valent 500 milliards de mots.

For instance, this one.

Une par exemple.

If you just take influenza,

Si vous prenez la grippe,

you will see peaks at the time where you knew

vous voyez des pics dans les périodes pendant lesquelles vous saviez

big flu epidemics were killing people around the globe.

que les grandes grippes épidémiques tuaient les gens partout dans le monde.

ELA: If you were not yet convinced,

ELA : si vous n’êtes pas encore convaincu,

sea levels are rising,

le niveau des océans monte,

so is atmospheric CO2 and global temperature.

ainsi que le CO2 et la température globale.

JM: You might also want to have a look at this particular n-gram,

JM : Vous pourriez également jeter un coup d’œil à cet n-gramme,

and that's to tell Nietzsche that God is not dead,

et c’est pour dire à Nietzche que Dieu n’est pas mort,

although you might agree that he might need a better publicist.

bien que vous pourriez convenir qu’il ait besoin d’un meilleur attaché de presse.

(Laughter)

(Rires)

ELA: You can get at some pretty abstract concepts with this sort of thing.

ELA : Vous pouvez obtenir des concepts assez abstrait avec ce genre de chose.

For instance, let me tell you the history

Par exemple, je vais vous raconter l’histoire

of the year 1950.

de l’année 1950.

Pretty much for the vast majority of history,

Pendant la majeure partie de l’histoire,

no one gave a damn about 1950.

tout le monde s’est fiché de 1950.

In 1700, in 1800, in 1900,

En 1700, en 1800, en 1900,

no one cared.

personne ne s’en intéresse.

Through the 30s and 40s,

Pendant les années 30 et 40,

no one cared.

personne ne s’y intéresse.

Suddenly, in the mid-40s,

Tout à coup, au milieu des années 40,

there started to be a buzz.

une agitation débute.

People realized that 1950 was going to happen,

Les gens se rendent compte que 1950 approche,

and it could be big.

et ça peut être énorme.

(Laughter)

(Rires)

But nothing got people interested in 1950

Mais rien n’a intéressé personne à 1950

like the year 1950.

jusqu’à 1950.

(Laughter)

(Rires)

People were walking around obsessed.

Les gens se promenaient de touts les côtés obsédés.

They couldn't stop talking

Ils n’arrêtaient pas de parler

about all the things they did in 1950,

de tout ce qu’ils avaient fait en 1950,

all the things they were planning to do in 1950,

tout ce qu’ils prévoyaient de faire en 1950,

all the dreams of what they wanted to accomplish in 1950.

tous les rêves qu’ils voulaient accomplir en 1950.

In fact, 1950 was so fascinating

En fait, 1950 était si fascinant

that for years thereafter,

que dans les années qui ont suivi,

people just kept talking about all the amazing things that happened,

les gens n’arrêtaient pas de parler de toutes les choses extraordinaires qui étaient arrivées

in '51, '52, '53.

en 51, 52, 53.

Finally in 1954,

Finalement en 1954,

someone woke up and realized

quelqu’un s’est levé et s’est rendu compte

that 1950 had gotten somewhat passé.

que 1950 en quelque sorte était passé.

(Laughter)

(Rires)

And just like that, the bubble burst.

Et tout d’un coup, la bulle a éclaté.

(Laughter)

(Rires)

And the story of 1950

Et l’histoire de 1950

is the story of every year that we have on record,

est l’histoire de chaque année pour laquelle nous avons un passé,

with a little twist, because now we've got these nice charts.

avec un petit zest, puisque nous avons maintenant ces beaux diagrammes.

And because we have these nice charts, we can measure things.

Et vu que nous avons ces beaux diagrammes, nous pouvons mesurer les choses.

We can say, "Well how fast does the bubble burst?"

Nous sommes en mesure de dire, « A quelle vitesse la bulle a éclaté »

And it turns out that we can measure that very precisely.

Et il s’avère que nous pouvons la mesurer avec précision.

Equations were derived, graphs were produced,

Nous en avons dérivé des équations et des représentations graphiques,

and the net result

et le résultat final

is that we find that the bubble bursts faster and faster

est que nous découvrons que la bulle a éclaté de plus en plus vite

with each passing year.

à chaque année qui passait.

We are losing interest in the past more rapidly.

Nous perdons intérêt pour le passé rapidement.

JM: Now a little piece of career advice.

JM : Maintenant un tout petit conseil pour la carrière.

So for those of you who seek to be famous,

Pour ceux parmi vous qui cherchent à devenir célèbres,

we can learn from the 25 most famous political figures,

nous pouvons apprendre des 35 personnages politiques les plus célèbres,

authors, actors and so on.

écrivains, acteurs et ainsi de suite.

So if you want to become famous early on, you should be an actor,

Si vous voulez devenir célèbre très tôt, vous devriez vous faire acteur,

because then fame starts rising by the end of your 20s --

parce que la célébrité commence à monter vers la fin de la vingtaine --

you're still young, it's really great.

vous êtes encore jeunes, c’est fabuleux.

Now if you can wait a little bit, you should be an author,

Si vous pouvez attendre un peu, vous devriez vous faire écrivain,

because then you rise to very great heights,

parce qu’ensuite vous montez très haut,

like Mark Twain, for instance: extremely famous.

comme Mark Twain, par exemple : très célèbre.

But if you want to reach the very top,

Mais si vous voulez atteindre le sommet,

you should delay gratification

vous devriez retarder la gratification

and, of course, become a politician.

et, bien sûr, devenir un personnage politique.

So here you will become famous by the end of your 50s,

Et là vous devenez célèbre à la fin de la cinquantaine,

and become very, very famous afterward.

et vous devenez très, très célèbre plus tard.

So scientists also tend to get famous when they're much older.

Les scientifiques ont tendance à devenir célèbres quand ils sont plus âgés.

Like for instance, biologists and physics

Comme par exemple, les biologistes et les physicistes

tend to be almost as famous as actors.

ont tendance à être célèbre autant que les acteurs.

One mistake you should not do is become a mathematician.

Une erreur à ne pas faire est de devenir mathématicien.

(Laughter)

(Rires)

If you do that,

En faisant ça,

you might think, "Oh great. I'm going to do my best work when I'm in my 20s."

vous pourriez penser, « Super. Je vais faire mon meilleur travail à vingt ans. »

But guess what, nobody will really care.

Mais devinez, personne ne s’y intéresse vraiment.

(Laughter)

(Rires)

ELA: There are more sobering notes

ELA : Il y a encore des notes qui donnent à penser

among the n-grams.

parmi les n-grammes.

For instance, here's the trajectory of Marc Chagall,

Par exemple, voici la trajectoire de Marc Chagall,

an artist born in 1887.

un artiste né en 1887.

And this looks like the normal trajectory of a famous person.

Et ça ressemble à une normale trajectoire d’une personne célèbre.

He gets more and more and more famous,

Il devient de plus en plus célèbre,

except if you look in German.

sauf si vous regardez l’allemand.

If you look in German, you see something completely bizarre,

Si vous regardez l’allemand, vous voyez quelque chose de bizarre,

something you pretty much never see,

quelque chose que normalement vous ne voyez pas,

which is he becomes extremely famous

qui est qu’il devient extrêmement célèbre

and then all of a sudden plummets,

et tout à coup il s’effondre,

going through a nadir between 1933 and 1945,

en passant par un nadir entre 1933 et 1945,

before rebounding afterward.

avant de rebondir tout de suite après.

And of course, what we're seeing

Et bien sur, ce que nous voyons

is the fact Marc Chagall was a Jewish artist

est que Marc Chagall était un artiste juif

in Nazi Germany.

dans l’Allemagne des Nazis.

Now these signals

Ces signaux

are actually so strong

sont tellement forts

that we don't need to know that someone was censored.

que nous n’avons pas besoin de savoir que quelqu’un a été censuré.

We can actually figure it out

On peut s’en apercevoir

using really basic signal processing.

en utilisant un traitement des signaux élémentaires.

Here's a simple way to do it.

Voici une manière simple de le faire.

Well, a reasonable expectation

Une prévision raisonnable

is that somebody's fame in a given period of time

est que la célébrité de quelqu’un sur une période donnée de temps

should be roughly the average of their fame before

devrait être à peu près la moyenne de sa célébrité avant

and their fame after.

et de sa célébrité après.

So that's sort of what we expect.

Voici à peu près ce à quoi l’on s’attend.

And we compare that to the fame that we observe.

Et nous comparons ceci avec la célébrité que nous observons.

And we just divide one by the other

Et nous divisions l’un par l’autre

to produce something we call a suppression index.

pour obtenir une chose que nous appelons un index de suppression.

If the suppression index is very, very, very small,

Si l’index de suppression est très, très, très petit,

then you very well might be being suppressed.

alors vous avez très probablement été supprimé.

If it's very large, maybe you're benefiting from propaganda.

S’il est très grand, vous avez peut-être bénéficié de la propagande.

JM: Now you can actually look at

JM : En fait vous pouvez regarder

the distribution of suppression indexes over whole populations.

la distribution des index de suppression sur toutes les populations.

So for instance, here --

Donc par exemple, ici --

this suppression index is for 5,000 people

cet index de suppression est de 5000 personnes

picked in English books where there's no known suppression --

prises dans des livres anglais où il n’y a pas de suppression --

it would be like this, basically tightly centered on one.

ce serait comme ça, en fait très centré sur une.

What you expect is basically what you observe.

Ce que vous vous attendez c’est ce que vous voyez.

This is distribution as seen in Germany --

Voila la distribution vue en Allemagne --

very different, it's shifted to the left.

très différente, déplacée sur la gauche.

People talked about it twice less as it should have been.

Les gens en parlaient deux fois moins que ce qu’ils auraient dû.

But much more importantly, the distribution is much wider.

Mais encore plus important, la distribution est plus large.

There are many people who end up on the far left on this distribution

Il y a plus de personnes qui tombent à l’extrême gauche de cette distribution

who are talked about 10 times fewer than they should have been.

de qui on a parlé 10 fois moins de ce qu’on aurait dû.

But then also many people on the far right

Mai également beaucoup de personnes à l’extrême droite

who seem to benefit from propaganda.

qui paraissent bénéficier de la propagande.

This picture is the hallmark of censorship in the book record.

Cette image est la marque de la censure dans les archives des livres.

ELA: So culturomics

ELA : Donc « culturomique »

is what we call this method.

c’est le mot que nous employons pour définir cette méthode.

It's kind of like genomics.

C’est un peu comme la génomique.

Except genomics is a lens on biology

Sauf que la génomique est une lentille sur la biologie

through the window of the sequence of bases in the human genome.

à travers la fenêtre de la séquence des bases dans le génome humain.

Culturomics is similar.

La culturomique est similaire.

It's the application of massive-scale data collection analysis

C’est l’application sur grande échelle de l’analyse du recueil de données

to the study of human culture.

à l’étude de la culture humaine.

Here, instead of through the lens of a genome,

Ici, plutôt qu’à travers la lentille d’un génome,

through the lens of digitized pieces of the historical record.

à travers la lentille d’un morceau des archives numérisées.

The great thing about culturomics

Ce qui est génial à propos de la culturomique

is that everyone can do it.

c’est que tout le monde peut le faire.

Why can everyone do it?

Pourquoi tout le monde peut le faire ?

Everyone can do it because three guys,

Tout le monde peut le faire parce que trois gars,

Jon Orwant, Matt Gray and Will Brockman over at Google,

Jon Orwant, Matt Gray et Will Brockman de chez Google,

saw the prototype of the Ngram Viewer,

ont vu le prototype du Ngram Viewer,

and they said, "This is so fun.

et ils ont dit, « C’est marrant.

We have to make this available for people."

Nous devons le rendre disponible à tout le monde. »

So in two weeks flat -- the two weeks before our paper came out --

En deux semaines – les deux semaines qui ont précédé la sortie de notre article --

they coded up a version of the Ngram Viewer for the general public.

ils ont codé une version du Ngram Viewer tout public.

And so you too can type in any word or phrase that you're interested in

Donc vous aussi vous pouvez taper n’importe quel mot ou phrase qui vous intéresse

and see its n-gram immediately --

et voir son n-grammes immédiatement --

also browse examples of all the various books

vous pouvez aussi feuilleter tous les livres

in which your n-gram appears.

dans lesquelles votre n-gramme apparaît.

JM: Now this was used over a million times on the first day,

JM : Il a été utilisé plus d’un million de fois le premier jour,

and this is really the best of all the queries.

et c’est vraiment la meilleure de toutes les interrogations.

So people want to be their best, put their best foot forward.

Les gens veulent faire de leurs mieux [best], ils mettent leur meilleur [best] pied avant.

But it turns out in the 18th century, people didn't really care about that at all.

Mais il s’avère qu’au 18° siècle, les gens ne s’y intéressaient pas du tout.

They didn't want to be their best, they wanted to be their beft.

Ils ne voulaient pas faire de leur « best », ils voulaient faire de leur « beft ».

So what happened is, of course, this is just a mistake.

Ce qui est arrivé, bien sur, c’est que c’est une erreur.

It's not that strove for mediocrity,

Ils n’étaient pas à la recherche de la médiocrité.

it's just that the S used to be written differently, kind of like an F.

c’est que le S s’écrivait différemment, un peu comme un F.

Now of course, Google didn't pick this up at the time,

Bien sur, Google ne s’en est pas aperçu,

so we reported this in the science article that we wrote.

nous avons donc rapporté ceci dans l’article scientifique que nous avons écrit.

But it turns out this is just a reminder

Mais il s’avère que c’est juste un rappel

that, although this is a lot of fun,

sur le fait que malgré tout ceci soit amusant,

when you interpret these graphs, you have to be very careful,

en interprétant ces graphes, il faut faire très attention,

and you have to adopt the base standards in the sciences.

et il faut adopter les standards de base de la science.

ELA: People have been using this for all kinds of fun purposes.

ELA : Les gens l’ont utilisé pour toutes sortes de raisons amusantes.

(Laughter)

(Rires)

Actually, we're not going to have to talk,

En fait, nous n'allons pas parler,

we're just going to show you all the slides and remain silent.

nous allons juste vous montrer toutes les diapos et nous taire.

This person was interested in the history of frustration.

Cette personne s'est intéressée à l’histoire de la frustration.

There's various types of frustration.

Il y a différents types de frustration.

If you stub your toe, that's a one A "argh."

Si vous vous cognez l’orteil, en voilà une avec 1 A « argh ».

If the planet Earth is annihilated by the Vogons

Si la terre est anéantie par les Vogons

to make room for an interstellar bypass,

pour faire de la place à un voyageur intergalactique,

that's an eight A "aaaaaaaargh."

c’est avec 8 A « aaaaaaaargh ».

This person studies all the "arghs,"

Cette personne étudie tous les « argh »,

from one through eight A's.

de 1 à 8 A.

And it turns out

Et il s’avère

that the less-frequent "arghs"

que les « argh » moins fréquents

are, of course, the ones that correspond to things that are more frustrating --

sont, bien sûr, ceux qui correspondent aux choses les plus frustrantes --

except, oddly, in the early 80s.

sauf, curieusement, au début des années 80.

We think that might have something to do with Reagan.

Nous pensons que ça pourrait avoir à faire avec Reagan,

(Laughter)

(Rires)

JM: There are many usages of this data,

JM : Il y a plusieurs utilisations de ces données,

but the bottom line is that the historical record is being digitized.

mais la vérité est que nous sommes en train de numériser les archives historiques.

Google has started to digitize 15 million books.

Google a commencé à numériser 15 millions de livres.

That's 12 percent of all the books that have ever been published.

C’est 12 pour cent de tous les livres qui aient jamais été publiés.

It's a sizable chunk of human culture.

C’est un gros morceau de la culture humaine.

There's much more in culture: there's manuscripts, there newspapers,

Il y a beaucoup plus dans la culture : il y a les manuscrits, il y a les journaux,

there's things that are not text, like art and paintings.

il y a tout ce qui n’est pas texte, comme l’art et les tableaux.

These all happen to be on our computers,

Tout ceci est dans nos ordinateurs,

on computers across the world.

dans les ordinateurs du monde entier.

And when that happens, that will transform the way we have

Et dans le temps, ça transformera la manière dont

to understand our past, our present and human culture.

nous comprenons notre passé, notre culture humaine du présent.

Thank you very much.

Merci beaucoup.

(Applause)

(Applaudissements)