Peter van Manen: How can Formula 1 racing help ... babies?

Comment la Formule 1 peut aider ... des bébés ? - Peter van Manen

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2013-08-01 ・ TED


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Comment la Formule 1 peut aider ... des bébés ? - Peter van Manen

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TED


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

Traducteur: Pierre-Louis Bernard Relecteur: Elisabeth Buffard
00:12
Motor racing is a funny old business.
0
12336
2233
Les courses automobiles sont une drôle d'affaire
00:14
We make a new car every year,
1
14593
2293
Nous fabriquons une nouvelle voiture tous les ans
00:16
and then we spend the rest of the season
2
16910
2164
et puis nous passons le reste de la saison
00:19
trying to understand what it is we've built
3
19098
2752
à essayer de comprendre ce que nous avons construit
00:21
to make it better, to make it faster.
4
21874
3197
pour l'améliorer, pour le rendre plus rapide.
00:25
And then the next year, we start again.
5
25095
3251
Et puis l'année suivante, on recommence.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
28370
4214
La voiture que vous voyez en face de vous est assez compliquée.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
32608
3595
Le châssis est composé d'environ 11 000 composants,
00:36
the engine another 6,000,
8
36227
2444
le moteur de 6 000 autres,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
38695
3069
l'électronique, d'environ 8 500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
41788
4377
Donc, il y a environ 25 000 trucs là-dedans qui peuvent mal tourner.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
46189
4802
Les courses automobiles reposent largement sur le souci du détail.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
51015
3239
L'autre chose avec la formule 1 en particulier
00:54
is we're always changing the car.
13
54278
2100
est que nous sommes toujours en train de changer la voiture.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
56402
2256
Nous essayons toujours de la rendre plus rapide.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
58682
2960
Donc toutes les deux semaines, nous créons
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
61666
4176
environ 5 000 nouveaux composants à adapter sur la voiture.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
65866
2154
5 à 10% de la voiture de course
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
68044
3728
sont différents toutes les deux semaines de l'année.
01:11
So how do we do that?
19
71796
2285
Alors, comment on fait ça ?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
74105
3720
Eh bien, on commence par la voiture.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
77849
3967
On a de nombreux capteurs sur la voiture pour mesurer les choses.
01:21
On the race car in front of you here
22
81840
1858
Sur la voiture de course devant vous ici
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
83722
3135
il y a environ 120 capteurs quand elle est en course
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
86881
3628
Ils mesurent toutes sortes de choses sur la voiture.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
90533
2028
Les données sont enregistrées. Nous rentrons autour de
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
92585
3680
500 différents paramètres dans les systèmes de données,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
96289
3641
environ 13 000 événements et paramètres de santé
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
99954
4541
pour dire quels trucs ne fonctionnent pas comme ils le devraient,
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
104519
2801
et nous renvoyons ces données au garage
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
107344
4955
par télémétrie à raison de 2 à 4 mégabits par seconde.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
112323
3103
Ainsi, lors d'une course de deux heures, chaque voiture enverra.
01:55
750 million numbers.
32
115450
2251
750 millions de chiffres.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
117725
3119
C'est deux fois plus de chiffres que de mots que chacun de nous
02:00
speaks in a lifetime.
34
120868
1607
utilisera dans sa vie.
02:02
It's a huge amount of data.
35
122499
2594
C'est une quantité de données énorme.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
125117
2621
Mais avoir des données et les mesurer ne suffit pas.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
127762
2134
Vous devez être en mesure d'en faire quelque chose.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
129920
2370
Nous avons donc investi beaucoup de temps et d'efforts
02:12
in turning the data into stories
39
132314
1845
pour transformer les données en histoires
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
134183
3081
pour pouvoir dire, quel est l'état du moteur
02:17
how are the tires degrading,
41
137288
2248
comment les pneus se dégradent,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
139560
3724
quelle est la situation de la consommation de carburant.
02:23
So all of this is taking data
43
143308
2764
Tout ça, c'est prendre des données
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
146096
3778
et les transformer en connaissances à partir desquelles nous pouvons agir.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
149898
2614
Bon, jetons un œil à quelques données.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
152536
2006
Choisissons quelques données
02:34
another three-month-old patient.
47
154566
3055
d'un autre patient âgé de trois mois.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
157645
4147
Il s'agit d'un enfant, et ce que vous voyez ici, ce sont des données réelles,
02:41
and on the far right-hand side,
49
161816
1953
et complètement à droite,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
163793
2762
où tout commence à devenir un peu catastrophique,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
166579
3361
c'est le patient en plein arrêt cardiaque.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
169964
3208
C'était considéré comme un événement imprévisible.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
173196
3765
Il s'agissait d'une crise cardiaque que personne ne pouvait voir venir.
02:56
But when we look at the information there,
54
176985
2526
Mais quand on regarde les informations ici,
02:59
we can see that things are starting to become
55
179535
2325
on peut voir que les choses commencent à devenir
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
181884
4005
un peu floue environ cinq minutes avant l'arrêt cardiaque.
03:05
We can see small changes
57
185913
2013
On peut voir des petits changements
03:07
in things like the heart rate moving.
58
187950
2359
dans des choses comme la fréquence cardiaque qui bouge.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
190333
2462
Toutes ces choses-là n'étaient pas détectées par des seuils normaux
03:12
which would be applied to data.
60
192819
2384
qui était appliqués aux données.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
195227
3119
La question est : pourquoi ne pouvait-on pas le voir ?
03:18
Was this a predictable event?
62
198370
2557
Était-ce un événement prévisible ?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
200951
2986
Peut-on se pencher un peu plus sur les modèles dans les données
03:23
to be able to do things better?
64
203961
3356
pour pouvoir améliorer les choses ?
03:27
So this is a child,
65
207341
2626
Il s'agit d'un enfant,
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
209991
3208
du même âge que la voiture de course sur la piste,
03:33
three months old.
67
213223
1606
3 mois.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
214853
2581
C'est un patient qui a un problème cardiaque.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
217458
3444
Quand vous regardez certaines des données sur l'écran ci-dessus,
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
220926
4878
des choses comme la fréquence cardiaque, le pouls, l'oxygène, la respiration,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
225828
3052
elles sont toutes inhabituelles pour un enfant normal,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
228904
2618
mais elles sont tout à fait normales pour cet enfant ici,
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
231546
4114
et l'un des défis dans les soins de santé est donc
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
235684
2827
de savoir comment je peux examiner le patient en face de moi,
03:58
have something which is specific for her,
75
238535
3023
trouver quelque chose qui lui est spécifique,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
241582
2764
et pouvoir détecter le moment où les choses commencent à changer,
04:04
when things start to deteriorate?
77
244370
2075
où les choses commencent à se détériorer.
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
246469
3026
Parce que comme une voiture de course, tous les patients,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
249519
2952
lorsque les choses commencent à aller mal, on a peu de temps
04:12
to make a difference.
80
252495
1807
pour faire la différence.
04:14
So what we did is we took a data system
81
254326
2730
Donc ce que nous avons pris un système de données
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
257080
3107
que nous utilisons toutes les deux semaines par an en formule 1
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
260211
2978
et nous l'avons installé sur les ordinateurs de l'hôpital
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
263213
2266
à l'hôpital pour enfants de Birmingham.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
265503
2415
Nous avons diffusé des données provenant des instruments de chevet
04:27
in their pediatric intensive care
86
267942
2533
dans leurs soins pédiatriques intensifs
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
270499
3431
pour que nous puissions à la fois voir les données en temps réel
04:33
and, more importantly, to store the data
88
273954
2848
et, plus important encore, stocker les données
04:36
so that we could start to learn from it.
89
276826
3033
afin que nous puissions commencer à apprendre d'elles.
04:39
And then, we applied an application on top
90
279883
4360
Et puis, nous avons lancé une application sur le tout
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
284267
3246
qui nous permettrait de cerner les tendances dans les données
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
287537
2932
en temps réel afin que nous puissions voir ce qui se passait,
04:50
so we could determine when things started to change.
93
290493
3689
pour que nous puissions déterminer quand les choses ont commencé à changer.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
294206
3839
Dans la course automobile, nous sommes tous un peu ambitieux,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
298069
2525
audacieux, un peu arrogant parfois.
05:00
so we decided we would also look at the children
96
300618
3374
Nous avons donc décidé de nous occuper aussi des enfants
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
304016
2933
lorsqu'ils sont transportés aux soins intensifs.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
306973
2524
Pourquoi devrions-nous attendre qu'ils soient arrivés à l'hôpital
05:09
before we started to look?
99
309521
1576
avant de commencer à regarder ?
05:11
And so we installed a real-time link
100
311121
2973
Et donc nous avons installé un lien en temps réel
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
314118
2812
entre l'ambulance et l'hôpital,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
316954
3752
en utilisant simplement une téléphonie 3G pour envoyer ces données
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
320730
2463
afin que l'ambulance devienne un lit d'appoint
05:23
in intensive care.
104
323217
3112
en soins intensifs.
05:26
And then we started looking at the data.
105
326353
3678
Et puis nous avons commencé à analyser les données.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
330055
2897
Les lignes ondulées en haut, toutes les couleurs,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
332976
3170
il s'agit du type normal de données que vous verriez sur un moniteur :
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
336170
3748
le rythme cardiaque, le pouls, l'oxygène dans le sang,
05:39
and respiration.
109
339942
2611
et la respiration.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
342577
2729
Les lignes sur le fond, le bleu et le rouge,
05:45
these are the interesting ones.
111
345330
1477
sont les plus intéressantes.
05:46
The red line is showing an automated version
112
346831
3044
La ligne rouge montre une version automatisée
05:49
of the early warning score
113
349899
1573
de la note d'avertissement précoce
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
351496
2715
que l'hôpital des enfants de Birmingham utilisait déjà.
Ils l'utilisent depuis 2008,
05:54
They'd been running that since 2008,
115
354235
2062
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
356321
2232
et ont déjà stoppé des arrêts cardiaques
05:58
and distress within the hospital.
117
358577
2733
et des cas de détresse au sein de l'hôpital.
06:01
The blue line is an indication
118
361334
2408
La ligne bleue est une indication
06:03
of when patterns start to change,
119
363766
2476
du moment où les tendances commencent à changer,
06:06
and immediately, before we even started
120
366266
2285
et immédiatement, avant même que nous ayons commencé
06:08
putting in clinical interpretation,
121
368575
1684
à y trouver une interprétation clinique,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
370283
2846
nous pouvons voir que les données nous parlent
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
373153
3512
Elles nous disent que quelque chose va mal.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
376689
3792
La graphe avec les taches rouges et verts
06:20
this is plotting different components
125
380505
2781
trace différents composants
06:23
of the data against each other.
126
383310
2523
en fonction des données en les comparant les unes aux les autres.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
385857
3816
Le vert, c'est nous en train d'apprendre ce qui est normal pour cet enfant.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
389697
2586
Nous l'appelons le nuage de la normalité.
06:32
And when things start to change,
129
392307
2217
Et quand les choses commencent à changer,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
394548
2540
quand les conditions commencent à se détériorer,
06:37
we move into the red line.
131
397112
2214
nous entrons dans la ligne rouge.
06:39
There's no rocket science here.
132
399350
1633
Ici, il n'y a pas de science de fusée.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
401007
4089
Ça affiche les données qui existent déjà d'une manière différente,
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
405120
3367
pour les amplifier, pour offrir des repères pour les médecins,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
408511
2714
les infirmières, pour qu'ils puissent voir ce qui se passe.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
411249
3106
De la même manière qu'un bon pilote
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
414379
4020
s'appuie sur des indices pour décider du moment pour freiner,
06:58
when to turn into a corner,
138
418423
1452
quand tourner dans un virage,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
419899
2894
nous devons aider nos médecins et nos infirmières
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
422817
3596
pour voir quand les choses commencent à aller mal.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
426437
2922
Pour conclure, nous avons un programme très ambitieux.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
429383
4712
Nous pensons que la course est là pour faire les choses différemment.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
434119
2880
Nous pensons grand. C'est la bonne chose à faire.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
437023
3388
Nous avons une approche qui, si elle réussit,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
440435
2620
n' a aucune raison de rester au sein d'un hôpital.
Il peut aller au-delà des murs.
07:23
It can go beyond the walls.
146
443079
1704
07:24
With wireless connectivity these days,
147
444807
2047
Avec une connectivité sans fil, de nos jours,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
446878
3420
il n'y a aucune raison pour que les patients, les médecins et les infirmières
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always have to be in the same place
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doivent toujours être au même endroit
07:32
at the same time.
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en même temps.
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And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
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Et pendant ce temps, nous reprenons notre petit bébé de trois mois,
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keep taking it to the track, keeping it safe,
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continuons de le garder en piste, le protéger,
07:42
and making it faster and better.
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et le rendant plus rapide et meilleur.
07:44
Thank you very much.
154
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Merci beaucoup.
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(Applause)
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(Applaudissements)
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