Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline

18,676 views ・ 2015-07-17

TED


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

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Joel Bomane
00:12
I'm going to speak
0
12000
2000
Je vais parler
00:14
about a tiny, little idea.
1
14000
3000
d'une petite idée minuscule.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
17000
4000
Et ceci est en un transfert de base.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
21000
4000
Et parce que l'idée peut être expliqué en une minute,
00:25
I will tell you three stories before
4
25000
3000
je vais vous raconter trois histoires avant
00:28
to fill in the time.
5
28000
2000
de faire du remplissage.
00:30
And the first story
6
30000
2000
Et la première histoire
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
32000
3000
parle de Charles Darwin, un de mes héros.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
35000
3000
Et il était là, comme vous le savez bien, en 1835.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
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.
00:44
And he described one of them
12
44000
2000
Et il a décrit l'un d'eux
00:46
as very "common."
13
46000
2000
comme très «commun».
00:48
This was the sailfin grouper.
14
48000
2000
C'était le mérou voile
00:50
A big fishery was run on it
15
50000
2000
On l'a beaucoup pêché
00:52
until the '80s.
16
52000
3000
jusque dans les années 80.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
55000
3000
Maintenant, le poisson est sur la liste rouge de l'UICN.
00:58
Now this story,
18
58000
2000
Cette histoire,
01:00
we have heard it lots of times
19
60000
3000
nous l'avons entendu de nombreuses fois
01:03
on Galapagos and other places,
20
63000
2000
aux Galapagos et d'autres endroits,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
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.
23
71000
3000
Nous continuons de penser que c'est un endroit vierge.
01:14
The brochures still say
24
74000
3000
Les brochures disent toujours
01:17
it is untouched.
25
77000
2000
qu'il est intact.
01:19
So what happens here?
26
79000
3000
Que se passe-t-il donc ici?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
82000
3000
La seconde histoire, aussi pour illustrer un autre concept,
01:25
is called shifting waistline.
28
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
57
153000
2000
Ma troisième petite histoire
02:35
is that I was an accomplice
58
155000
2000
c'est que j'ai été complice
02:37
in the introduction of trawling
59
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)
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