Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

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TED


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Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Joel Bomane
00:12
I'm going to speak
0
12000
2000
Je vais parler
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about a tiny, little idea.
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14000
3000
d'une petite idée minuscule.
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And this is about shifting baseline.
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17000
4000
Et ceci est en un transfert de base.
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And because the idea can be explained in one minute,
3
21000
4000
Et parce que l'idée peut être expliqué en une minute,
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I will tell you three stories before
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25000
3000
je vais vous raconter trois histoires avant
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to fill in the time.
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28000
2000
de faire du remplissage.
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And the first story
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30000
2000
Et la première histoire
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is about Charles Darwin, one of my heroes.
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32000
3000
parle de Charles Darwin, un de mes héros.
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And he was here, as you well know, in '35.
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35000
3000
Et il était là, comme vous le savez bien, en 1835.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
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38000
2000
Et on pourrait croire qu'il chassait les pinsons,
00:40
but he wasn't.
10
40000
2000
mais non.
00:42
He was actually collecting fish.
11
42000
2000
En fait il collectait des poissons.
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And he described one of them
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44000
2000
Et il a décrit l'un d'eux
00:46
as very "common."
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46000
2000
comme très «commun».
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This was the sailfin grouper.
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48000
2000
C'était le mérou voile
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A big fishery was run on it
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50000
2000
On l'a beaucoup pêché
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until the '80s.
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52000
3000
jusque dans les années 80.
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Now the fish is on the IUCN Red List.
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55000
3000
Maintenant, le poisson est sur la liste rouge de l'UICN.
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Now this story,
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58000
2000
Cette histoire,
01:00
we have heard it lots of times
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60000
3000
nous l'avons entendu de nombreuses fois
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on Galapagos and other places,
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63000
2000
aux Galapagos et d'autres endroits,
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so there is nothing particular about it.
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65000
3000
elle n'a donc rien de particulier.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
68000
3000
Mais le fait est, nous venons toujours aux Galapagos.
01:11
We still think it is pristine.
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71000
3000
Nous continuons de penser que c'est un endroit vierge.
01:14
The brochures still say
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74000
3000
Les brochures disent toujours
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it is untouched.
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77000
2000
qu'il est intact.
01:19
So what happens here?
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79000
3000
Que se passe-t-il donc ici?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
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82000
3000
La seconde histoire, aussi pour illustrer un autre concept,
01:25
is called shifting waistline.
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85000
2000
s'appelle le changement de tour de taille.
01:27
(Laughter)
29
87000
3000
(Rires)
01:30
Because I was there in '71,
30
90000
2000
Parce que j'étais là en 71,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
92000
2000
j'étudiais un lagon en Afrique de l'Ouest.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
94000
3000
J'étais là parce que j'ai grandi en Europe
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
97000
2000
et je voulais plus tard travailler en Afrique.
01:39
And I thought I could blend in.
34
99000
2000
Et je pensais que je pouvais m'intégrer.
01:41
And I got a big sunburn,
35
101000
2000
Et j'ai eu un coup de soleil important,
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
103000
3000
et j'ai été convaincu que je n'étais vraiment pas originaire de là.
01:46
This was my first sunburn.
37
106000
2000
Ce fut mon premier coup de soleil.
01:48
And the lagoon
38
108000
3000
Et le lagon
01:51
was surrounded by palm trees,
39
111000
2000
était entourée de palmiers,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
113000
2000
comme vous pouvez le voir, et d'une mangrove.
01:55
And it had tilapia
41
115000
2000
Et il y avait des tilapias
01:57
about 20 centimeters,
42
117000
2000
environ 20 centimètres,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
119000
2000
une espèce de tilapia appelé tilapia amrin sénégalais.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
121000
2000
Et les pêches de ce tilapia
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
123000
3000
ont fait vivre beaucoup de pêcheurs et ils ont passé du bon temps
02:06
and they earned more than average
46
126000
2000
et ils ont gagné plus que la moyenne
02:08
in Ghana.
47
128000
2000
au Ghana.
02:10
When I went there 27 years later,
48
130000
3000
Quand j'y suis allé 27 ans plus tard,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
133000
3000
le poisson avait diminué de moitié en taille.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
136000
2000
Ils venaient à maturité à cinq centimètres.
02:18
They had been pushed genetically.
51
138000
2000
Ils avaient été "poussés" génétiquement.
02:20
There were still fishes.
52
140000
2000
Il y avait encore des poissons.
02:22
They were still kind of happy.
53
142000
2000
Ils étaient toujours heureux d'une certaine manière.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
144000
5000
Et les poissons aussi étaient heureux d'être là.
02:29
So nothing has changed,
55
149000
2000
Donc, rien n'a changé,
02:31
but everything has changed.
56
151000
2000
mais en fait tout a changé.
02:33
My third little story
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153000
2000
Ma troisième petite histoire
02:35
is that I was an accomplice
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155000
2000
c'est que j'ai été complice
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in the introduction of trawling
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157000
2000
de l'introduction du chalutage
02:39
in Southeast Asia.
60
159000
2000
en Asie du sud-est
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
161000
3000
Dans les années 70 - en fait, commençant dans les années 60 -
02:44
Europe did lots of development projects.
62
164000
3000
l'Europe a fait beaucoup de projets de développement.
02:47
Fish development
63
167000
2000
Pour le développement des poissons
02:49
meant imposing on countries
64
169000
2000
ce qui signifiait d'imposer à des pays
02:51
that had already 100,000 fishers
65
171000
3000
qui avait déjà 100 000 pêcheurs
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
174000
3000
leur imposer la pêche industrielle.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
177000
2000
Et ce bateau, assez laid,
02:59
is called the Mutiara 4.
68
179000
2000
s'appelle le Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
181000
2000
Et je suis allé naviguer dessus,
03:03
and we did surveys
70
183000
3000
et nous avons fait des études
03:06
throughout the southern South China sea
71
186000
3000
dans toute l'extrême sud de la mer de Chine
03:09
and especially the Java Sea.
72
189000
2000
et surtout la mer de Java.
03:11
And what we caught,
73
191000
2000
Et ce que nous avons pris,
03:13
we didn't have words for it.
74
193000
2000
nous n'avions pas de mots pour cela.
03:15
What we caught, I know now,
75
195000
3000
Ce nous avons pris, je le sais maintenant,
03:18
is the bottom of the sea.
76
198000
2000
est le fond de la mer.
03:20
And 90 percent of our catch
77
200000
2000
Et 90 pour cent de nos prises
03:22
were sponges,
78
202000
2000
étaient des éponges,
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
204000
3000
d'autres animaux qui sont fixés sur le fond.
03:27
And actually most of the fish,
80
207000
2000
Et en fait la plupart des poissons,
03:29
they are a little spot on the debris,
81
209000
2000
ils sont une petite tache sur les débris,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
211000
3000
les tas de débris, étaient des poissons des récifs coralliens.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
214000
2000
Essentiellement, le fond de la mer arrivait sur le pont
03:36
and then was thrown down.
84
216000
2000
puis était déversé.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
218000
3000
Et ces photos sont extraordinaires
03:41
because this transition is very rapid.
86
221000
3000
parce que cette transition est très rapide.
03:44
Within a year, you do a survey
87
224000
3000
En moins d'un an, vous faites une étude
03:47
and then commercial fishing begins.
88
227000
2000
et puis la pêche commerciale commence.
03:49
The bottom is transformed
89
229000
2000
Le fond est transformé
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
231000
3000
dans ce cas, d'un fond dur ou d'un corail mou
03:54
into a muddy mess.
91
234000
3000
en un fond boueux.
03:57
This is a dead turtle.
92
237000
2000
Il s'agit d'une tortue morte.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
239000
3000
Elles n'ont pas été mangé, on les a jetées parce qu'elles étaient mortes.
04:02
And one time we caught a live one.
94
242000
2000
Et une fois, nous en avons pris une vivante.
04:04
It was not drowned yet.
95
244000
2000
Elle n'était pas encore noyée.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
246000
3000
Et puis ils ont voulu la tuer parce qu'elle était bonne à manger.
04:09
This mountain of debris
97
249000
3000
Cette montagne de débris
04:12
is actually collected by fishers
98
252000
3000
est en fait ramassée par les pêcheurs
04:15
every time they go
99
255000
2000
chaque fois qu'ils vont
04:17
into an area that's never been fished.
100
257000
2000
dans une zone où il n'y a jamais eu de pêche.
04:19
But it's not documented.
101
259000
2000
Mais ce n'est pas documenté.
04:21
We transform the world,
102
261000
2000
Nous transformons le monde,
04:23
but we don't remember it.
103
263000
2000
mais nous ne nous en souvenons pas.
04:25
We adjust our baseline
104
265000
3000
Nous ajustons notre niveau de référence
04:28
to the new level,
105
268000
2000
à un nouveau niveau,
04:30
and we don't recall what was there.
106
270000
4000
et nous ne nous souvenons pas ce qu'il y avait là avant.
04:34
If you generalize this,
107
274000
2000
Si vous généraliser ceci,
04:36
something like this happens.
108
276000
2000
quelque chose comme cela se produit.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
278000
3000
Vous avez sur l'axe quelque chose de bon :
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
281000
3000
la biodiversité, le nombre d'orques,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
284000
3000
la végétation de votre pays, l'approvisionnement en eau.
04:47
And over time it changes --
112
287000
2000
Et au fil du temps ça change.
04:49
it changes
113
289000
2000
Ça change
04:51
because people do things, or naturally.
114
291000
2000
parce que les gens font les choses tout naturellement.
04:53
Every generation
115
293000
2000
Chaque génération
04:55
will use the images
116
295000
2000
utilisera les images
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
297000
3000
qu'elle a reçu au début de sa vie consciente
05:00
as a standard
118
300000
2000
en tant que norme
05:02
and will extrapolate forward.
119
302000
2000
et extrapolera vers l'avenir.
05:04
And the difference then,
120
304000
2000
Et alors la différence,
05:06
they perceive as a loss.
121
306000
2000
est perçue comme une perte.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
308000
3000
Mais ils ne perçoivent pas ce qui s'est passé avant comme une perte.
05:11
You can have a succession of changes.
123
311000
2000
Vous pouvez avoir une succession de changements.
05:13
At the end you want to sustain
124
313000
3000
A la fin vous voulez conserver
05:16
miserable leftovers.
125
316000
3000
les misérables restes.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
319000
3000
Et ceci, est dans une large mesure, ce que nous voulons faire maintenant.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
322000
3000
Nous voulons maintenir les choses qui n'existent plus
05:25
or things that are not the way they were.
128
325000
4000
ou des choses qui ne sont pas comme elles étaient avant.
05:29
Now one should think
129
329000
2000
Maintenant il faut penser
05:31
this problem affected people
130
331000
2000
que ce problème touchait certainement les gens
05:33
certainly when in predatory societies,
131
333000
4000
lorsque dans les sociétés prédatrices,
05:37
they killed animals
132
337000
2000
ils tuaient des animaux
05:39
and they didn't know they had done so
133
339000
2000
et ils ne réalisaient pas qu'ils l'avaient fait cela
05:41
after a few generations.
134
341000
2000
après quelques générations.
05:43
Because, obviously,
135
343000
3000
Parce que, évidemment,
05:46
an animal that is very abundant,
136
346000
5000
un animal qui est très abondant,
05:51
before it gets extinct,
137
351000
3000
avant qu'il ne disparaisse,
05:54
it becomes rare.
138
354000
3000
il devient rare.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
357000
3000
Donc, vous ne perdez pas les animaux abondants.
06:00
You always lose rare animals.
140
360000
2000
Vous perdez toujours des animaux rares.
06:02
And therefore they're not perceived
141
362000
2000
Et donc ils ne sont pas perçus
06:04
as a big loss.
142
364000
2000
comme une grande perte.
06:06
Over time,
143
366000
2000
Au fil du temps,
06:08
we concentrate on large animals,
144
368000
2000
nous nous concentrons sur les grands animaux,
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
370000
2000
et dans une mer ça signifie les gros poissons.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
372000
3000
Ils deviennent plus rares parce que nous les pêchons.
06:15
Over time we have a few fish left
147
375000
2000
Au fil du temps, il nous reste quelques poissons
06:17
and we think this is the baseline.
148
377000
3000
et nous pensons que c'est le niveau de référence.
06:20
And the question is,
149
380000
2000
Et la question est,
06:22
why do people accept this?
150
382000
5000
pourquoi les gens acceptent-ils cela?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
387000
3000
Eh bien parce qu'ils ne savent pas que c'était différent avant.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
390000
3000
Et en fait, beaucoup de gens, des scientifiques,
06:33
will contest that it was really different.
153
393000
2000
contesteront que c'était vraiment différent.
06:35
And they will contest this
154
395000
2000
Et ils vont contester ça
06:37
because the evidence
155
397000
2000
parce que les preuves
06:39
presented in an earlier mode
156
399000
5000
présentées dans une premier mode
06:44
is not in the way
157
404000
3000
ne sont pas telles
06:47
they would like the evidence presented.
158
407000
2000
qu'ils voudraient qu'on les présentent.
06:49
For example,
159
409000
2000
Par exemple :
06:51
the anecdote that some present,
160
411000
2000
l'anecdote que certains présentent,
06:53
as Captain so-and-so
161
413000
2000
telle que le Capitaine Machin-Truc
06:55
observed lots of fish in this area
162
415000
3000
a observé beaucoup de poissons dans cet endroit
06:58
cannot be used
163
418000
2000
ne peut pas être utilisée
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
420000
3000
ou n'est généralement pas utilisée par les scientifiques de la pêche,
07:03
because it's not "scientific."
165
423000
2000
parce que ce n'est pas «scientifique».
07:05
So you have a situation
166
425000
2000
Donc, vous avez une situation
07:07
where people don't know the past,
167
427000
3000
où les gens ne connaissent pas le passé,
07:10
even though we live in literate societies,
168
430000
3000
même si nous vivons dans des sociétés alphabétisées,
07:13
because they don't trust
169
433000
2000
parce qu'ils ne font pas confiance
07:15
the sources of the past.
170
435000
3000
aux sources du passé.
07:18
And hence, the enormous role
171
438000
3000
D'où le rôle énorme
07:21
that a marine protected area can play.
172
441000
2000
qu'une aire marine protégée peut jouer.
07:23
Because with marine protected areas,
173
443000
3000
Parce qu'avec des aires marines protégées,
07:26
we actually recreate the past.
174
446000
4000
nous faisons revivre le passé.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
450000
3000
Nous recréons le passé que les gens ne peuvent concevoir
07:33
because the baseline has shifted
176
453000
2000
parce que le niveau de référence a changé
07:35
and is extremely low.
177
455000
2000
et est extrêmement faible.
07:37
That is for people
178
457000
2000
C'est à dire pour les gens
07:39
who can see a marine protected area
179
459000
5000
qui peuvent envisager une aire marine protégée
07:44
and who can benefit
180
464000
2000
et qui peuvent bénéficier
07:46
from the insight that it provides,
181
466000
3000
de l'idée que cela l'offre,
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
469000
4000
qui leur permet de réinitialiser leur niveau de référence.
07:53
How about the people who can't do that
183
473000
2000
Que diriez-vous des gens qui ne peuvent pas le faire
07:55
because they have no access --
184
475000
2000
parce qu'ils n'ont pas accès -
07:57
the people in the Midwest for example?
185
477000
3000
les personnes dans le Midwest, par exemple?
08:00
There I think
186
480000
2000
Je pense que là
08:02
that the arts and film
187
482000
2000
les arts et le cinéma
08:04
can perhaps fill the gap,
188
484000
2000
peuvent peut-être combler le vide,
08:06
and simulation.
189
486000
2000
et la simulation.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
488000
3000
Il s'agit d'une simulation de la baie de Chesapeake.
08:11
There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
491000
2000
Il y avait des baleines grises dans la baie de Chesapeake il y a longtemps -
08:13
500 years ago.
192
493000
2000
Il y a 500 ans.
08:15
And you will have noticed that the hues and tones
193
495000
3000
Et vous aurez remarqué que les teintes et les tons
08:18
are like "Avatar."
194
498000
2000
sont les mêmes que dans "Avatar".
08:20
(Laughter)
195
500000
2000
(Rires)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
502000
2000
Et si vous pensez à "Avatar",
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
504000
3000
si vous pensez que la raison pour laquelle ça a tellement touché les gens --
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
507000
4000
sans parler de l'histoire de Pocahontas -
08:31
why so touched by the imagery?
199
511000
4000
pourquoi l'imagerie les a tellement touchés ?
08:35
Because it evokes something
200
515000
3000
Parce qu'elle évoque quelque chose
08:38
that in a sense has been lost.
201
518000
2000
qui dans un sens a été perdu.
08:40
And so my recommendation,
202
520000
2000
Et donc ce que je recommande,
08:42
it's the only one I will provide,
203
522000
2000
c'est mon unique préconisation,
08:44
is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
524000
5000
c'est que Cameron fasse "Avatar II" sous l'eau.
08:49
Thank you very much.
205
529000
2000
Merci beaucoup.
08:51
(Applause)
206
531000
2000
(Applaudissements)
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