Need a new idea? Start at the edge of what is known | Vittorio Loreto

83,564 views ・ 2018-04-16

TED


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

Traducteur: ELISE MARONGIU Relecteur: Claire Ghyselen
00:14
We have all probably wondered
0
14349
2867
Nous nous sommes probablement tous demandé
00:17
how great minds achieved what they achieved, right?
1
17240
4176
comment les grands esprits accomplissent ce qu'ils ont accompli ?
00:21
And the more astonishing their achievements are,
2
21440
2656
Plus leurs réalisations sont impressionnantes,
00:24
the more we call them geniuses,
3
24120
2536
plus on les qualifie de génies,
00:26
perhaps aliens
4
26680
1536
voire même d'extraterrestres venus d'une autre planète,
00:28
coming from a different planet,
5
28239
2097
00:30
definitely not someone like us.
6
30360
2656
mais en aucun cas quelqu'un qui nous ressemble.
00:33
But is that true?
7
33040
1776
Mais est-ce vrai ?
00:34
So let me start with an example.
8
34840
1800
Commençons par un exemple.
00:37
You all know the story of Newton's apple, right? OK.
9
37440
3816
Vous connaissez tous l'histoire de la pomme de Newton ? Bon.
00:41
Is that true? Probably not.
10
41280
2936
Est-elle vraie ? Probablement pas.
00:44
Still, it's difficult to think that no apple at all was there.
11
44240
5216
Il n'en reste pas moins difficile de croire qu’il n'y avait aucune pomme.
00:49
I mean some stepping stone, some specific conditions
12
49480
3616
Je veux dire par là un tremplin, des conditions particulières
00:53
that made universal gravitation not impossible to conceive.
13
53120
4016
qui ont rendu la gravitation universelle ne plus être inconcevable.
00:57
And definitely this was not impossible,
14
57160
2376
Ce ne fut assurément pas impossible, du moins pour Newton.
00:59
at least for Newton.
15
59560
1576
01:01
It was possible,
16
61160
1256
Ce fut non seulement possible,
01:02
and for some reason, it was also there,
17
62440
3056
et pour une raison ou une autre, c'était là aussi,
01:05
available at some point, easy to pick as an apple.
18
65520
3776
disponible à un moment donné, aussi facile à cueillir qu'une pomme.
01:09
Here is the apple.
19
69320
1616
Voici la pomme.
01:10
And what about Einstein?
20
70960
2216
Que nous propose Einstein ?
01:13
Was relativity theory another big leap in the history of ideas
21
73200
5296
La théorie de la relativité fut-elle un si grand bond dans l'histoire des idées
01:18
no one else could even conceive?
22
78520
2656
que personne d'autre n'aurait pu la concevoir ?
01:21
Or rather, was it again something adjacent and possible,
23
81200
4456
Ne serait-ce pas plutôt une chose adjacente et possible,
01:25
to Einstein of course,
24
85680
2096
pour Einstein bien sûr,
01:27
and he got there by small steps and his very peculiar scientific path?
25
87800
4216
qui y est parvenu pas à pas,
avec son cheminement scientifique très étrange ?
01:32
Of course we cannot conceive this path,
26
92040
2456
Évidemment, nous ne sommes pas capables d'imaginer ce chemin,
01:34
but this doesn't mean that the path was not there.
27
94520
2480
mais ça ne signifie pas que le chemin n'existe pas.
01:38
So all of this seems very evocative,
28
98760
4856
Tout ça semble diaphane,
01:43
but I would say hardly concrete
29
103640
1536
et de mon propre aveu, difficilement concret
01:45
if we really want to grasp the origin of great ideas
30
105200
3576
si nous voulons vraiment saisir l'origine des grandes idées
01:48
and more generally the way in which the new enters our lives.
31
108800
4016
et plus généralement la voie sur laquelle la nouveauté entre dans nos vies.
01:52
As a physicist, as a scientist,
32
112840
1976
En tant que physicien et scientifique,
01:54
I have learned that posing the right questions
33
114840
2176
j'ai appris que poser les bonnes questions c'est déjà la moitié de la solution.
01:57
is half of the solution.
34
117040
2016
01:59
But I think now we start having a great conceptual framework
35
119080
4736
Je pense que nous commençons enfin à avoir un bon cadre conceptuel
02:03
to conceive and address the right questions.
36
123840
3176
pour concevoir et poser les bonnes questions.
02:07
So let me drive you to the edge of what is known,
37
127040
3456
Permettez-moi de vous conduire jusqu'aux berges du connu,
02:10
or at least, what I know,
38
130520
2096
ou du moins, de mon connu,
02:12
and let me show you that what is known
39
132640
2056
et de vous montrer que ce qui est connu
02:14
could be a powerful and fascinating starting point
40
134720
4576
s’avère être un puissant et fascinant point de départ
02:19
to grasp the deep meaning of words like novelty, innovation,
41
139320
5096
pour saisir le sens profond des mots comme nouveauté, innovation
02:24
creativity perhaps.
42
144440
1560
ou créativité même.
02:26
So we are discussing the "new,"
43
146880
3336
Nous parlons donc du « nouveau »,
02:30
and of course, the science behind it.
44
150240
2656
et bien sûr, de la science qui se cache derrière.
02:32
The new can enter our lives in many different ways,
45
152920
2976
Le nouveau peut entrer dans nos vies de différentes façons.
02:35
can be very personal,
46
155920
1696
Ça peut être très personnel,
02:37
like I meet a new person,
47
157640
1936
comme la rencontre d'une nouvelle personne,
02:39
I read a new book, or I listen to a new song.
48
159600
3296
la lecture d'un nouveau livre, ou l'écoute d'une nouvelle chanson.
02:42
Or it could be global,
49
162920
1256
Ça peut aussi être général,
02:44
I mean, something we call innovation.
50
164200
2056
cette chose que nous appelons innovation.
02:46
It could be a new theory, a new technology,
51
166280
2176
Il peut s'agir d'une nouvelle théorie ou technologie,
02:48
but it could also be a new book if you're the writer,
52
168480
2576
d'un nouveau roman, si vous être écrivain,
02:51
or it could be a new song if you're the composer.
53
171080
2336
ou d'une nouvelle chanson si vous êtes compositeur.
02:53
In all of these global cases, the new is for everyone,
54
173440
4296
Dans tous ces cas, le nouveau arrive à tous le monde.
02:57
but experiencing the new can be also frightening,
55
177760
3816
Toutefois, l'expérience du nouveau peut aussi s'avérer effrayante,
03:01
so the new can also frighten us.
56
181600
3736
c'est pourquoi il arrive que la nouveauté nous fasse peur.
03:05
But still, experiencing the new means exploring a very peculiar space,
57
185360
4176
Toujours est-il que vivre le nouveau revient à explorer un endroit étrange,
03:09
the space of what could be,
58
189560
2096
un espace de ce qui pourrait être,
03:11
the space of the possible, the space of possibilities.
59
191680
3176
un espace de possibles, un espace de possibilités.
03:14
It's a very weird space, so I'll try to get you through this space.
60
194880
3456
C'est un endroit très étrange où je vais essayer de vous guider.
03:18
So it could be a physical space.
61
198360
2016
Ça pourrait être un espace physique.
03:20
So in this case, for instance,
62
200400
1616
Et dans ce cas, par exemple,
03:22
novelty could be climbing Machu Picchu for the first time,
63
202040
4056
la nouveauté peut être de gravir le Machu Picchu pour la première fois,
03:26
as I did in 2016.
64
206120
1920
comme je l'ai fait en 2016.
03:28
It could be a conceptual space,
65
208960
1816
Ça pourrait être un espace conceptuel,
03:30
so acquiring new information, making sense of it, in a word, learning.
66
210800
4416
comme acquérir une nouvelle information, se l'approprier, en un mot, apprendre.
03:35
It could be a biological space.
67
215240
1936
Ça pourrait être un espace biologique.
03:37
I mean, think about the never-ending fight of viruses and bacteria
68
217200
4096
Songez par exemple au combat sans fin des virus et des bactéries
03:41
with our immune system.
69
221320
1936
avec notre système immunitaire.
03:43
And now comes the bad news.
70
223280
1736
Maintenant, la mauvaise nouvelle.
03:45
We are very, very bad at grasping this space.
71
225040
3296
Nous sommes très, très mauvais à comprendre cet espace.
03:48
Think of it. Let's make an experiment.
72
228360
2016
Pensez-y un instant et faisons un test.
03:50
Try to think about all the possible things you could do in the next, say, 24 hours.
73
230400
6880
Envisagez tout ce que vous pourriez faire dans les prochaines 24 heures.
03:58
Here the key word is "all."
74
238320
2656
Le mot crucial est « tout. »
04:01
Of course you can conceive a few options, like having a drink, writing a letter,
75
241000
4800
Vous pouvez sans doute imaginer quelques options, comme boire un verre,
écrire un courrier, ou dormir pendant cette conférence ennuyeuse.
04:06
also sleeping during this boring talk,
76
246840
3176
04:10
if you can.
77
250040
1696
Si vous osez...
04:11
But not all of them.
78
251760
1656
Mais pas d'envisager toutes les options.
04:13
So think about an alien invasion, now, here, in Milan,
79
253440
3936
Pensez à une invasion extraterrestre, ici-même, à Milan,
04:17
or me -- I stopped thinking for 15 minutes.
80
257400
3120
ou moi -- j'ai arrêté de penser pendant 15 minutes.
04:21
So it's very difficult to conceive this space,
81
261440
3136
C'est vraiment compliqué de concevoir un tel espace,
04:24
but actually we have an excuse.
82
264600
2176
mais en fait, nous avons une excuse.
04:26
So it's not so easy to conceive this space
83
266800
3496
Ce n'est pas si facile d'imaginer cet espace
04:30
because we are trying to conceive the occurrence of something brand new,
84
270320
3495
parce que nous essayons de concevoir un évènement à partir du néant,
04:33
so something that never occurred before,
85
273839
1977
de quelque chose qui n'est jamais arrivé, et pour lequel nous n'avons aucun indice.
04:35
so we don't have clues.
86
275840
1480
04:38
A typical solution could be
87
278040
2896
Une solution typique pourrait être la suivante :
04:40
looking at the future with the eyes of the past,
88
280960
3216
observer le futur avec les yeux du passé,
04:44
so relying on all the time series of past events
89
284200
3296
en se fiant sur tous les évènements passés dans le temps
04:47
and hoping that this is enough to predict the future.
90
287520
3496
et en espérant que ce sera suffisant pour prédire l'avenir.
04:51
But we know this is not working.
91
291040
2176
Mais nous savons que ça ne fonctionne pas.
04:53
For instance, this was the first attempt for weather forecasts, and it failed.
92
293240
5216
La première météo, par exemple, est fondée sur ce principe, mais elle s'est trompée.
04:58
And it failed because of the great complexity
93
298480
2416
Ça n'a pas marché à cause de la grande complexité
05:00
of the underlying phenomenon.
94
300920
1936
du phénomène sous jacent.
05:02
So now we know that predictions had to be based on modeling,
95
302880
5616
Aujourd'hui, nous savons que la prédiction doit être basée sur la modélisation,
05:08
which means creating a synthetic model of the system,
96
308520
3496
c'est à dire en créant un modèle synthétique du système,
05:12
simulating this model and then projecting the system
97
312040
4136
en lui faisant faire des simulations
et ensuite en projetant le système dans le futur, grâce au modèle.
05:16
into the future through this model.
98
316200
2536
05:18
And now we can do this in a lot of cases
99
318760
2936
Aujourd'hui nous pouvons faire ça pour de nombreux cas,
05:21
with the help of a lot of data.
100
321720
1880
à l'aide de nombreuses données.
05:25
Looking at the future with the eye of the past
101
325000
2896
Observer le futur avec les yeux du passé
05:27
could be misleading also for machines.
102
327920
2736
pourrait être trompeur pour les machines aussi.
05:30
Think about it.
103
330680
1216
Pensez-y un moment.
05:31
Now picture yourself for a second in the middle of the Australian Outback.
104
331920
4800
Imaginez-vous un instant au milieu des terres australiennes
05:37
You stand there under the sun.
105
337440
2720
Vous attendez, sous le soleil.
05:40
So you see something weird happening.
106
340840
2216
Et quelque chose d'étrange survient.
05:43
The car suddenly stops
107
343080
2736
Une voiture s'arrête brusquement
05:45
very, very far from a kangaroo crossing the street.
108
345840
3056
très, très loin d'un kangourou traversant la route.
05:48
You look closer
109
348920
1456
Vous regardez de plus près
05:50
and you realize that the car has no driver.
110
350400
2416
et vous réalisez qu'il n'y a personne dans la voiture.
05:52
It is not restarting, even after the kangaroo is not there anymore.
111
352840
4016
Elle ne redémarre pas, même après que le kangourou soit parti.
05:56
So for some reasons,
112
356880
1896
Pour diverses raisons,
05:58
the algorithms driving the car cannot make sense
113
358800
2536
les algorithmes conduisant la voiture ne peuvent pas appréhender
06:01
of this strange beast jumping here and there on the street.
114
361360
3680
cette bête étrange sautant ici et là sur la route.
06:05
So it just stops.
115
365640
1200
Alors, la voiture s'arrête.
06:07
Now, I should tell you, this is a true story.
116
367720
2136
C'est une histoire vraie, en fait.
06:09
It happened a few months ago to Volvo's self-driving cars
117
369880
2696
C'est arrivé il y a quelques mois à un véhicule en conduite automatique de Volvo,
06:12
in the middle of the Australian Outback.
118
372600
1936
au fin fond de l'Australie.
06:14
(Laughter)
119
374560
1696
(Rires)
06:16
It is a general problem,
120
376280
1976
C'est un problème général.
06:18
and I guess this will affect more and more in the near future
121
378280
2976
Je pense que dans un futur proche, ça touchera de plus en plus
06:21
artificial intelligence and machine learning.
122
381280
2560
l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.
06:24
It's also a very old problem, I would say 17th century,
123
384440
3976
C'est aussi un très vieux problème, je dirais du 17ème siècle.
06:28
but I guess now we have new tools and new clues to start solving it.
124
388440
5136
Mais aujourd'hui,
nous avons de nouveaux outils et de nouvelles pistes pour les résoudre.
06:33
So let me take a step back,
125
393600
2176
Revenons en arrière,
06:35
five years back.
126
395800
2736
5 ans plus tôt.
06:38
Italy. Rome. Winter.
127
398560
2976
L'Italie. Rome en hiver.
06:41
So the winter of 2012 was very special in Rome.
128
401560
3576
L'hiver de 2012 à Rome fut vraiment particulier.
06:45
Rome witnessed one of the greatest snowfalls of its history.
129
405160
3560
Rome fut le témoin d'une des plus grandes chutes de neige de son histoire.
06:49
That winter was special also for me and my colleagues,
130
409520
3696
Cet hiver fut aussi particulier pour mes collègues et moi,
06:53
because we had an insight about the possible mathematical scheme --
131
413240
3496
car nous avons eu l'intuition que le schéma mathématique du possible --
06:56
again, possible, possible mathematical scheme,
132
416760
2976
je répète, le schéma mathématique du possible, du possible --
06:59
to conceive the occurrence of the new.
133
419760
1840
pourraient contribuer à créer l'apparition du nouveau.
07:02
I remember that day because it was snowing,
134
422520
2416
Je me souviens de ce jour parce qu'il neigeait.
07:04
so due to the snowfall, we were blocked, stuck in my department,
135
424960
3776
À cause de la neige, nous étions bloqués, retenus dans mon service,
07:08
and we couldn't go home,
136
428760
1416
sans espoir de rentrer à la maison.
07:10
so we got another coffee, we relaxed
137
430200
3056
Du coup, nous nous sommes resservis un café, tranquillement,
07:13
and we kept discussing.
138
433280
1776
et nous avons continué à discuter.
07:15
But at some point -- maybe not that date, precisely --
139
435080
3696
À un moment -- peut-être pas à ce jour de neige précisément --
07:18
at some point we made the connection
140
438800
2896
mais à un moment, nous avons fait le lien
07:21
between the problem of the new
141
441720
2976
entre le problème du nouveau
07:24
and a beautiful concept proposed years before
142
444720
2416
et un merveilleux concept proposé il y a des années
07:27
by Stuart Kauffman,
143
447160
1776
par Stuart Kauffman : le possible adjacent.
07:28
the adjacent possible.
144
448960
2040
07:31
So the adjacent possible consists of all those things.
145
451720
3056
Le possible adjacent repose sur toutes ces choses.
07:34
It could be ideas, it could be molecules, it could be technological products
146
454800
3736
Ça pourrait être des idées, des molécules, ou des produits technologiques
07:38
that are one step away
147
458560
2936
qui ne sont qu'à un pas
07:41
from what actually exists,
148
461520
1736
de ce qui existe déjà,
07:43
and you can achieve them through incremental modifications
149
463280
3536
et que l'on peut atteindre via des modifications incrémentales
07:46
and recombinations of the existing material.
150
466840
2560
et des reconstitutions progressives du matériel existant.
07:50
So for instance, if I speak about the space of my friends,
151
470520
3896
Pour prendre un exemple, si j'évoque l'espace de mes amis,
07:54
my adjacent possible would be the set of all friends of my friends
152
474440
3976
mon possible adjacent serait le groupe d'amis de mes amis
07:58
not already my friends.
153
478440
1400
qui ne sont pas encore mes amis.
08:00
I hope that's clear.
154
480240
1736
J'espère que c'est clair.
08:02
But now if I meet a new person,
155
482000
1816
Si je rencontre une nouvelle personne, disons Briar,
08:03
say Briar,
156
483840
1696
08:05
all her friends would immediately enter my adjacent possible,
157
485560
4056
tous ces amis rentreraient aussitôt dans mon possible adjacent,
08:09
pushing its boundaries further.
158
489640
1520
et en repousseraient les limites.
08:12
So if you really want to look from the mathematical point of view --
159
492160
3216
Du point de vue mathématique --
et je n'ai aucun doute que c'est ce que vous voulez envisager,
08:15
I'm sure you want --
160
495400
1400
08:18
you can actually look at this picture.
161
498200
1976
vous pouvez regarder cette image.
08:20
So suppose now this is your universe.
162
500200
1896
Supposons que ceci est votre univers.
08:22
I know I'm asking a lot.
163
502120
1256
Je sais, j'en demande beaucoup.
08:23
I mean, this is your universe. Now you are the red spot.
164
503400
2640
Donc, ceci est votre univers. Vous êtes le point rouge.
08:27
And the green spot is the adjacent possible for you,
165
507320
2616
Et le point vert est votre possible adjacent,
08:29
so something you've never touched before.
166
509960
2096
quelque chose que vous n'avez jamais côtoyé.
08:32
So you do your normal life.
167
512080
1336
Vous vivez votre vie.
08:33
You move. You move in the space.
168
513440
1656
Vous bougez. Vous bougez dans l'espace.
08:35
You have a drink. You meet friends. You read a book.
169
515120
2656
Vous prenez un verre, voyez des amis ou lisez un livre.
08:37
At some point, you end up on the green spot,
170
517800
2896
A un moment, vous arrivez au point vert :
08:40
so you meet Briar for the first time.
171
520720
2176
Vous rencontrez Briar pour la première fois.
08:42
And what happens?
172
522920
1336
Que se passe-t-il ?
08:44
So what happens is there is a new part,
173
524280
2296
Il se passe qu'il y a un nouvel élément,
08:46
a brand new part of the space,
174
526600
2456
un élément tout neuf de l'espace,
08:49
becoming possible for you in this very moment,
175
529080
4256
qui devient possible pour vous à ce moment précis,
08:53
even without any possibility for you to foresee this
176
533360
3856
sans que vous ayez la moindre possibilité de prévoir cela
08:57
before touching that point.
177
537240
2056
avant d'arriver à ce point.
08:59
And behind this there will be a huge set of points
178
539320
2696
Au delà, se développe un énorme groupe de points
09:02
that could become possible at some later stages.
179
542040
3696
qui pourront devenir des possibles ultérieurement.
09:05
So you see the space of the possible is very peculiar,
180
545760
2816
Vous voyez combien l'espace du possible est très particulier,
09:08
because it's not predefined.
181
548600
2216
parce qu'il n'est pas prédéfini.
09:10
It's not something we can predefine.
182
550840
2296
Nous ne pouvons pas l'anticiper.
09:13
It's something that gets continuously shaped and reshaped
183
553160
3376
C'est quelque chose de continuellement modelé et remanié
09:16
by our actions and our choices.
184
556560
2600
par nos actions et nos choix.
09:20
So we were so fascinated by these connections we made --
185
560120
3456
Nous étions si fascinés par les liens que nous étions en train de faire --
09:23
scientists are like this.
186
563600
1896
les scientifiques sont comme ça --
09:25
And based on this,
187
565520
2296
qu'à partir de cela,
09:27
we conceived our mathematical formulation for the adjacent possible,
188
567840
3216
nous avons conçu notre formule mathématique pour le possible adjacent,
09:31
20 years after the original Kauffman proposals.
189
571080
3456
20 ans après la proposition initiale de Kauffman.
09:34
In our theory -- this is a key point --
190
574560
2136
Notre théorie -- c'est un point clé --
09:36
I mean, it's crucially based on a complex interplay
191
576720
3536
est fondée de manière cruciale sur l'interaction complexe
09:40
between the way in which this space of possibilities expands
192
580280
4776
entre la manière avec laquelle l'espace du possible se diffuse
09:45
and gets restructured,
193
585080
1536
et se restructure,
09:46
and the way in which we explore it.
194
586640
2496
et notre méthode d’exploration.
09:49
After the epiphany of 2012,
195
589160
3856
Après notre épiphanie de 2012,
nous sommes remis au travail, car nous devions développer cette théorie.
09:53
we got back to work, real work,
196
593040
1656
09:54
because we had to work out this theory,
197
594720
1896
09:56
and we came up with a certain number of predictions
198
596640
2416
Nous avons développé un certain nombre de prédictions
09:59
to be tested in real life.
199
599080
1256
à tester dans la vraie vie.
10:00
Of course, we need a testable framework
200
600360
2896
Nous avons évidemment besoin d'un procédé d'évaluation
10:03
to study innovation.
201
603280
1456
pour étudier l'innovation.
10:04
So let me drive you across a few predictions we made.
202
604760
4056
Parcourons d’abord ensemble quelques-unes de nos prédictions.
10:08
The first one concerns the pace of innovation,
203
608840
2896
La première concerne le rythme d'innovation,
10:11
so the rate at which you observe novelties in very different systems.
204
611760
4896
le taux d'occurence des nouveautés dans des systèmes très différents.
10:16
So our theory predicts that the rate of innovation
205
616680
2496
Notre théorie prédit que le taux d'innovation
10:19
should follow a universal curve,
206
619200
1936
suit en principe une courbe universelle, comme celle-ci.
10:21
like this one.
207
621160
1320
10:23
This is the rate of innovation versus time in very different conditions.
208
623240
3640
C'est le taux d'innovation dans le temps, dans différentes conditions.
10:27
And somehow, we predict that the rate of innovation
209
627720
2616
Curieusement, nous prédisons que le taux d'innovation
10:30
should decrease steadily over time.
210
630360
2696
décroît régulièrement au fil du temps
10:33
So somehow, innovation is predicted to become more difficult
211
633080
3096
Donc, l'innovation devient de plus en plus difficile
10:36
as your progress over time.
212
636200
1920
au fur et à mesure du progrès dans le temps.
10:38
It's neat. It's interesting. It's beautiful. We were happy.
213
638960
3536
C'est net. C'est intéressant. C'est beau. Nous étions ravis.
10:42
But the question is, is that true?
214
642520
2176
Mais la vraie question est : est-ce exact ?
10:44
Of course we should check with reality.
215
644720
1880
Nous devions évidemment confronter nos prédictions à la réalité.
10:47
So we went back to reality
216
647600
2376
Nous sommes donc redescendus sur Terre,
et nous avons collecté beaucoup de données, des téraoctets de données,
10:50
and we collected a lot of data, terabytes of data,
217
650000
3136
10:53
tracking innovation in Wikipedia, Twitter,
218
653160
3336
poursuivant l'innovation dans Wikipédia, Twitter,
10:56
the way in which we write free software,
219
656520
2216
dans la manière d'écrire des logiciels gratuits,
10:58
even the way we listen to music.
220
658760
1640
même la façon dont nous écoutons la musique.
11:01
I cannot tell you, we were so amazed and pleased and thrilled
221
661160
3736
Je ne peux vous dire à quel point nous étions ébahis, heureux et excités
11:04
to discover that the same predictions we made in the theory
222
664920
3496
de découvrir que nos prédictions théorique se vérifiaient dans des systèmes réels,
11:08
were actually satisfied in real systems,
223
668440
2576
dans plusieurs différents systèmes réels.
11:11
many different real systems.
224
671040
1536
11:12
We were so excited.
225
672600
1496
Nous étions très enthousiastes.
11:14
Of course, apparently, we were on the right track,
226
674120
2816
Apparemment, nous semblions être sur la bonne voie.
11:16
but of course, we couldn't stop,
227
676960
2496
et bien sûr, nous ne pouvions pas nous arrêter là.
11:19
so we didn't stop.
228
679480
1496
Nous ne nous sommes pas arrêté.
11:21
So we kept going on,
229
681000
2096
On a donc continué.
11:23
and at some point we made another discovery
230
683120
2056
À un moment, nous avons fait une nouvelle découverte.
11:25
that we dubbed "correlated novelties."
231
685200
3536
On l'a surnommée : « Les nouveautés corrélées. »
11:28
It's very simple.
232
688760
1256
C'est très simple.
11:30
So I guess we all experience this.
233
690040
1896
Nous en faisons tous l'expérience.
11:31
So you listen to "Suzanne" by Leonard Cohen,
234
691960
3560
Imaginez que vous écoutez « Suzanne » de Leonard Cohen.
11:36
and this experience triggers your passion for Cohen
235
696440
3656
Cela déclenche en vous une passion pour Cohen.
11:40
so that you start frantically listening to his whole production.
236
700120
3816
Du coup, vous commencez à écouter frénétiquement toute son œuvre.
11:43
And then you realize that Fabrizio De André here
237
703960
2296
Et puis, vous réalisez que Fabrizio De André
11:46
recorded an Italian version of "Suzanne,"
238
706280
1976
a enregistré une version italienne de « Suzanne », etc.
11:48
and so on and so forth.
239
708280
2016
11:50
So somehow for some reason,
240
710320
1976
Curieusement,
11:52
the very notion of adjacent possible is already encoding the common belief
241
712320
3896
la notion de possible adjacent comprend déjà la croyance commune
11:56
that one thing leads to another
242
716240
2560
qu'un chose mène à une autre,
11:59
in many different systems.
243
719720
1736
dans différents systèmes.
12:01
But the reason why we were thrilled
244
721480
2296
Mais la raison pour laquelle nous sommes excités
12:03
is because actually we could give, for the first time,
245
723800
2524
est que nous pouvions enfin étayer cette intuition
12:06
a scientific substance to this intuition
246
726348
2068
avec de la substance scientifique pour la première fois
12:08
and start making predictions
247
728440
1656
et commencer à faire des prévisions sur la manière dont le nouveau survient.
12:10
about the way in which we experience the new.
248
730120
2416
12:12
So novelties are correlated.
249
732560
2320
Donc, les nouveautés sont en corrélation.
12:16
They are not occurring randomly.
250
736320
2056
Elles n'arrivent pas par hasard.
12:18
And this is good news,
251
738400
1456
C'est une bonne nouvelle
12:19
because it implies that impossible missions
252
739880
4736
car ça implique que des missions impossibles
12:24
might not be so impossible after all,
253
744640
2376
ne soient pas si impossibles après tout,
12:27
if we are guided by our intuition,
254
747040
3096
si nous nous laissons guider par notre intuition,
12:30
somehow leading us to trigger a positive chain reaction.
255
750160
3760
qui d'une certaine manière nous amène à une réaction en chaîne positive.
12:34
But there is a third consequence of the existence of the adjacent possible
256
754840
3496
Mais il y a une troisième conséquence de l'existence du possible adjacent
12:38
that we named "waves of novelties."
257
758360
3536
que nous avons appelée : « vagues de nouveautés ».
12:41
So just to make this simple, so in music,
258
761920
2696
Pour simplifier, en musique, sans vagues de nouveautés,
12:44
without waves of novelties,
259
764640
1376
12:46
we would still be listening all the time to Mozart or Beethoven,
260
766040
6056
nous serions toujours en train d'écouter Mozart ou Beethoven,
12:52
which is great,
261
772120
1496
ce qui est super,
12:53
but we don't do this all the time.
262
773640
1656
mais pas tout le temps.
12:55
We also listen to the Pet Shop Boys or Justin Bieber -- well, some of us do.
263
775320
5016
Nous écoutons aussi Pet Shop Boys ou Justin Bieber.
Enfin, certains parmi nous.
13:00
(Laughter)
264
780360
2176
(Rires)
13:02
So we could see very clearly all of these patterns
265
782560
3896
Nous pouvions donc discerner clairement tous ces motifs
13:06
in the huge amounts of data we collected and analyzed.
266
786480
3736
dans l'énorme quantité de données que nous avions collectées et analysées.
13:10
For instance, we discovered that popular hits in music
267
790240
3656
Par exemple, nous avons découvert
que les succès en musique naissent continuellement, vous le saviez,
13:13
are continuously born, you know that,
268
793920
1896
13:15
and then they disappear, still leaving room for evergreens.
269
795840
3440
et ensuite disparaissent pour laisser place aux intemporels.
13:20
So somehow waves of novelties ebb and flow
270
800120
3096
Donc les vagues de nouveautés vont et viennent
13:23
while the tides always hold the classics.
271
803240
2576
tandis que la marée retient toujours les classiques.
13:25
There is this coexistence between evergreens and new hits.
272
805840
3960
Les intemporels coexistent avec les nouveaux hits.
13:31
Not only our theory predicts these waves of novelties.
273
811920
2696
Notre théorie ne prédit pas seulement ces vagues de nouveautés.
13:34
This would be trivial.
274
814640
1456
Ce serait sans intérêt.
13:36
But it also explains why they are there,
275
816120
2896
Mais elle explique aussi pourquoi elles existent,
13:39
and they are there for a specific reason,
276
819040
1976
et qu'elles sont là pour une raison particulière :
13:41
because we as humans display different strategies
277
821040
3216
parce qu'en tant qu'humains, nous déployons diverses stratégies
13:44
in the space of the possible.
278
824280
1856
dans l'espace du possible.
13:46
So some of us tend to retrace already known paths.
279
826160
5136
Certains d'entre nous ont tendance à suivre les sentiers battus.
13:51
So we say they exploit.
280
831320
2320
Nous disons d'eux qu'ils exploitent.
13:54
Some of us always launch into new adventures.
281
834360
2856
D'autres se lancent toujours dans de nouvelles aventures.
13:57
We say they explore.
282
837240
1696
Nous disons d'eux qu'ils explorent.
13:58
And what we discovered is all the systems we investigated
283
838960
3296
Et nous avons découvert que tous les systèmes que nous avons évalués
14:02
are right at the edge between these two strategies,
284
842280
3176
sont exactement à la frontière entre ces deux stratégies,
14:05
something like 80 percent exploiting, 20 percent exploring,
285
845480
3536
environ 80% d'exploitation et 20% d'exploration,
14:09
something like blade runners of innovation.
286
849040
2680
un peu comme les blade runners de l'innovation.
14:12
So it seems that the wise balance, you could also say a conservative balance,
287
852720
5216
Il semble donc que le bon équilibre, qu’on pourrait qualifier de raisonnable,
14:17
between past and future, between exploitation and exploration,
288
857960
4976
entre le passé et le futur, entre l'exploitation et l'exploration,
14:22
is already in place and perhaps needed in our system.
289
862960
3416
est déjà en place, ou peut être nécessaire dans notre système.
14:26
But again the good news is now we have scientific tools
290
866400
3616
J'insiste, la bonne nouvelle est que nous avons les outils scientifiques
14:30
to investigate this equilibrium,
291
870040
1736
pour investiguer cet équilibre,
14:31
perhaps pushing it further in the near future.
292
871800
3280
peut-être le poussant plus loin dans un avenir proche.
14:37
So as you can imagine,
293
877360
2256
Donc comme vous pouvez l'imaginer,
14:39
I was really fascinated by all this.
294
879640
4160
j'étais complètement fasciné par tout ça.
14:44
Our mathematical scheme is already providing cues and hints
295
884920
3136
Notre schéma mathématique fournit déjà des signaux et des indices
14:48
to investigate the space of possibilities
296
888080
2056
pour investiguer l'espace du possible
14:50
and the way in which all of us create it and explore it.
297
890160
4016
et sur la méthode dont nous le créons et l'explorons.
14:54
But there is more.
298
894200
1336
Il y a encore plus.
14:55
This, I guess, is a starting point of something that has the potential
299
895560
3376
Ceci, j'imagine, est le point de départ de quelque chose qui a le potentiel
14:58
to become a wonderful journey for a scientific investigation of the new,
300
898960
4616
pour devenir un merveilleux voyage de recherche scientifique sur le nouveau.
15:03
but also I would say a personal investigation of the new.
301
903600
3280
J'ajouterai que c'est aussi une quête personnelle.
15:09
And I guess this can have a lot of consequences
302
909320
2896
Je pense que ça peut avoir beaucoup de retombées
15:12
and a huge impact in key activities
303
912240
2136
et un énorme impact dans des activités cruciales
15:14
like learning, education, research, business.
304
914400
5320
telles que l'apprentissage, l'éducation, la recherche ou les affaires.
15:20
So for instance, if you think about artificial intelligence,
305
920680
2896
Si par exemple, vous pensez à l'intelligence artificielle,
15:23
I am sure -- I mean, artificial intelligence,
306
923600
2136
on va devoir s’appuyer dans l'avenir proche,
15:25
we need to rely in the near future
307
925760
1816
15:27
more and more on the structure of the adjacent possible,
308
927600
3816
de plus en plus sur la structure du possible adjacent,
15:31
to restructure it, to change it,
309
931440
1936
pour la restructurer, la modifier,
15:33
but also to cope with the unknowns of the future.
310
933400
2320
et aussi pour lutter contre l'inconnu que nous reserve l’avenir.
15:36
In parallel, we have a lot of tools,
311
936400
1856
En parallèle, nous avons plein de nouveaux outils
15:38
new tools now, to investigate how creativity works
312
938280
3496
pour rechercher comment la créativité fonctionne
15:41
and what triggers innovation.
313
941800
1600
et ce qui provoque l'innovation.
15:44
And the aim of all this is to raise a generation of people
314
944080
3176
Le but de tout ça est d'éduquer une génération de personnes
15:47
able to come up with new ideas to face the challenges in front of us.
315
947280
3616
capables d'avoir de nouvelles idées pour faire face aux défis à venir.
15:50
We all know.
316
950920
1216
Nous savons tous.
15:52
I think it's a long way to go,
317
952160
2096
Je pense que c'est un long chemin à parcourir,
15:54
but the questions, and the tools,
318
954280
3056
mais les questions, et les outils,
15:57
are now there, adjacent and possible.
319
957360
3560
sont maintenant là, adjacent et possible.
16:01
Thank you.
320
961720
1216
Merci.
16:02
(Applause)
321
962960
4880
(Applaudissements)
À propos de ce site Web

Ce site vous présentera des vidéos YouTube utiles pour apprendre l'anglais. Vous verrez des leçons d'anglais dispensées par des professeurs de premier ordre du monde entier. Double-cliquez sur les sous-titres anglais affichés sur chaque page de vidéo pour lire la vidéo à partir de là. Les sous-titres défilent en synchronisation avec la lecture de la vidéo. Si vous avez des commentaires ou des demandes, veuillez nous contacter en utilisant ce formulaire de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7