Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare

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2013-07-02 ・ TED


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Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare

61,578 views ・ 2013-07-02

TED


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

Traducteur: Rebecca Schur Relecteur: Claire Ea
Il y a une vieille blague sur un policier qui fait sa ronde
00:13
There's an old joke about a cop
0
13063
1515
00:14
who's walking his beat in the middle of the night,
1
14602
2357
au milieu de la nuit,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
16983
2103
et qui rencontre un homme sous un réverbère
qui regarde le sol, se balançant d'un pied sur l'autre.
00:19
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
19110
2691
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
21825
1777
Le policier lui demande ce qu'il fait.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
23626
1934
L'homme dit qu'il cherche ses clés.
00:25
So the cop takes his time
6
25584
1439
Alors, le policier prend son temps et cherche aussi,
00:27
and looks over and kind of makes a little matrix
7
27047
2270
il fait comme un quadrillage, cherche
00:29
and looks for about two, three minutes.
8
29341
2205
pendant environ deux, trois minutes. Pas de clés.
00:31
No keys.
9
31570
1151
00:32
The cop says, "Are you sure?
10
32745
2372
Le policier dit : « Tu es certain ? Hé, mon gars,
00:35
Hey buddy, are you sure you lost your keys here?"
11
35141
2309
es-tu certain que tu as perdu tes clés ici ? »
00:37
And the guy says, "No, actually I lost them
12
37474
2032
L'homme répond : « Non, non, en fait je les ai perdues
à l'autre bout de la rue,
00:39
down at the other end of the street,
13
39530
1726
mais l'éclairage est meilleur ici. »
00:41
but the light is better here."
14
41280
1445
00:42
(Laughter)
15
42749
2625
00:46
There's a concept that people talk about nowadays called "big data."
16
46167
3243
Il y a un concept dont les gens parlent aujourd'hui,
nommé « big data », et ce dont ils parlent,
00:49
And what they're talking about is all of the information
17
49434
2643
c'est toute l'information que nous produisons
00:52
that we're generating through our interaction
18
52101
2151
par nos interactions sur Internet,
00:54
with and over the Internet,
19
54276
1303
00:55
everything from Facebook and Twitter
20
55603
1760
de Facebook et Twitter
aux téléchargements de musique, de films, au streaming, toutes ces choses,
00:57
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
21
57387
3633
01:01
the live streaming of TED.
22
61044
1462
le streaming en direct de TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
23
62919
2684
Pour les personnes qui travaillent avec les big data,
01:05
they talk about that their biggest problem
24
65627
2004
le plus grand problème, d'après eux,
01:07
is we have so much information.
25
67655
1747
avec tellement d'informations,
01:09
The biggest problem is: how do we organize all that information?
26
69426
3377
c'est de savoir comment les organiser.
Je peux vous dire que, quand on travaille dans la santé,
01:13
I can tell you that, working in global health,
27
73272
2160
01:15
that is not our biggest problem.
28
75456
2284
ce n'est pas notre plus gros problème.
01:18
Because for us, even though the light is better on the Internet,
29
78232
3184
Parce que pour nous, même si l'éclairage
est meilleur sur Internet,
01:22
the data that would help us solve the problems we're trying to solve
30
82989
3366
les données qui nous aideraient à résoudre les problèmes
que nous essayons de résoudre ne sont pas sur Internet.
01:26
is not actually present on the Internet.
31
86379
2149
01:28
So we don't know, for example,
32
88552
1445
Donc nous ne savons pas, par exemple, combien de personnes
01:30
how many people right now are being affected by disasters
33
90021
3291
en ce moment sont concernées par des catastrophes naturelles
ou par des conflits.
01:33
or by conflict situations.
34
93336
1969
01:35
We don't know for, really, basically, any of the clinics
35
95329
3719
Nous ne savons pas vraiment quels dispensaires
01:39
in the developing world,
36
99072
1150
des pays en voie de développement ont des médicaments
01:40
which ones have medicines and which ones don't.
37
100246
2455
et lesquels n'en ont pas.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
38
102725
3374
Nous n'avons pas la moindre idée de ce qu'est la chaîne d'approvisionnement de ces cliniques.
Nous ne savons pas -- et ça me paraît incroyable --
01:46
We don't know -- and this is really amazing to me -- we don't know
39
106123
3698
nous ne savons pas combien d'enfants sont nés,
01:49
how many children were born -- or how many children there are --
40
109845
3770
ou combien d'enfants il y a en Bolivie,
01:53
in Bolivia or Botswana or Bhutan.
41
113639
3408
ou au Botswana, ou au Bhoutan.
Nous ne savons pas combien d'enfants sont morts la semaine dernière
01:58
We don't know how many kids died last week
42
118047
2041
dans chacun de ces pays.
02:00
in any of those countries.
43
120112
1246
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
121382
3047
Nous ne connaissons pas les besoins des personnes âgées, des malades mentaux.
02:04
For all of these different critically important problems
45
124453
3215
Pour chacun de ces problèmes différents d'une importance cruciale
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
127692
3300
ou pour ces domaines d'une importance critique dans lesquels nous voulons résoudre des problèmes,
nous ne savons, en gros, rien du tout.
02:11
we basically know nothing at all.
47
131016
2266
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
135834
2652
Une partie de l'explication de cette ignorance
02:18
is that the information technology systems that we use in global health
49
138510
4179
est que les technologies de l'information
que nous utilisons en santé mondiale pour trouver des données,
02:22
to find the data to solve these problems is what you see here.
50
142713
4413
pour résoudre ces problèmes, c'est ce que vous voyez ici.
02:27
This is about a 5,000-year-old technology.
51
147150
2234
Cette technologie a environ 5 000 ans.
02:29
Some of you may have used it before.
52
149408
1732
Certains d'entre vous l'ont peut-être déjà utilisée.
Ça commence à être démodé en ce moment, mais nous l'utilisons encore
02:31
It's kind of on its way out now,
53
151164
1539
02:32
but we still use it for 99 percent of our stuff.
54
152727
2439
pour 99% de notre travail.
Voici un formulaire papier, et ce que vous voyez là
02:35
This is a paper form.
55
155190
2490
02:38
And what you're looking at is a paper form
56
158010
2033
est un formulaire papier dans la main d'une infirmière du Ministère de la Santé
02:40
in the hand of a Ministry of Health nurse in Indonesia,
57
160067
3179
en Indonésie qui traverse la campagne
02:43
who is tramping out across the countryside
58
163270
2240
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
165534
3651
pendant, j'en suis sûr, une journée très chaude et humide.
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
169209
2682
Elle va frapper à des milliers de portes
02:51
over a period of weeks or months,
61
171915
2079
pendant des semaines ou des mois,
en disant : « Excusez-moi,
02:54
knocking on the doors and saying,
62
174018
1597
02:55
"Excuse me, we'd like to ask you some questions.
63
175639
2878
nous voudrions vous poser quelques questions.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
178541
3205
Avez-vous des enfants ? Ont-ils été vaccinés ? »
03:02
Because the only way we can actually find out
65
182223
2135
Parce que le seul moyen que nous avons pour savoir
combien d'enfants ont été vaccinés en Indonésie,
03:04
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
184382
2935
quel pourcentage a été vacciné, n'est pas de le chercher
03:07
what percentage were vaccinated,
67
187341
1557
03:08
is actually not on the Internet, but by going out and knocking on doors,
68
188922
4128
sur Internet mais d'aller frapper aux portes,
parfois des dizaines de milliers de portes.
03:13
sometimes tens of thousands of doors.
69
193074
2214
03:15
Sometimes it takes months to even years to do something like this.
70
195312
3998
Cela prend parfois des mois, voire des années,
pour faire quelque chose comme ceci.
03:19
You know, a census of Indonesia
71
199334
2117
Vous savez, un recensement en Indonésie
03:21
would probably take two years to accomplish.
72
201475
2094
prendrait probablement deux ans.
03:23
And the problem, of course, with all of this
73
203593
2072
Et bien sûr, le problème avec tout cela,
03:25
is that, with all those paper forms --
74
205689
1897
c'est qu'avec tous ces formulaires papier -- et croyez-moi,
03:27
and I'm telling you, we have paper forms for every possible thing:
75
207610
3119
nous avons des formulaires papier pour absolument tout.
Nous avons les formulaires des études sur la vaccination.
03:30
We have paper forms for vaccination surveys.
76
210753
2064
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
77
212841
3161
Nous avons les formulaires pour suivre les personnes qui viennent aux dispensaires.
03:36
We have paper forms to track drug supplies, blood supplies --
78
216026
4042
Nous avons les formulaires pour suivre les réserves de médicaments,
les réserves de sang, et tous ces formulaires différents
03:40
all these different paper forms for many different topics,
79
220092
3234
pour tous ces sujets différents,
03:43
they all have a single, common endpoint,
80
223350
2316
terminent tous au même endroit.
03:45
and the common endpoint looks something like this.
81
225690
2619
Cet endroit où ils terminent tous ressemble à peu près à ça.
03:48
And what we're looking at here is a truckful of data.
82
228333
3333
Ce que nous voyons ici est une camionnette remplie de données.
Voici les données d'un seul sondage de vaccination
03:53
This is the data from a single vaccination coverage survey
83
233261
3865
03:57
in a single district in the country of Zambia
84
237150
2191
dans une seule région de la Zambie
03:59
from a few years ago, that I participated in.
85
239365
2290
auquel j'ai participé il y a quelques années.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
86
241679
2347
La seule chose que nous essayions de savoir
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
87
244050
3253
était le pourcentage d'enfants zambiens qui étaient vaccinés,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks,
88
247327
3254
et voici les données, collectées sur papier pendant des semaines
04:10
from a single district,
89
250605
1183
d'une seule région, qui est à peu près l'équivalent d'un comté
04:11
which is something like a county in the United States.
90
251812
2675
aux États-Unis.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
91
254511
2675
Vous pouvez imaginer que pour la Zambie tout entière,
répondre à cette seule question
04:17
answering just that single question ...
92
257210
2293
04:20
looks something like this.
93
260615
1330
ressemble à quelque chose de ce genre.
Camion après camion après camion
04:23
Truck after truck after truck,
94
263072
2040
remplis avec des piles et des piles et des piles de données.
04:25
filled with stack after stack after stack of data.
95
265136
2913
04:28
And what makes it even worse is that's just the beginning.
96
268430
3212
Le pire, c'est que
cela n'est que le début,
04:31
Because once you've collected all that data,
97
271666
2094
parce qu'une fois qu'on a collecté toutes ces données,
04:33
of course, someone -- some unfortunate person --
98
273784
2540
bien sûr, quelqu'un va devoir --
une pauvre personne va devoir les entrer dans un ordinateur.
04:36
is going to have to type that into a computer.
99
276348
2215
04:38
When I was a graduate student,
100
278587
1452
Quand j'étais un étudiant de deuxième cycle, j'étais en fait
04:40
I actually was that unfortunate person sometimes.
101
280063
2459
cette malheureuse personne, parfois.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
102
282546
3015
Je peux vous dire que souvent je ne faisais pas vraiment attention.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
103
285585
2267
J'ai probablement fait beaucoup d'erreurs en faisant ce travail,
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
104
287876
2620
que personne n'a jamais découvertes, donc la qualité des données diminue.
04:50
But eventually that data, hopefully, gets typed into a computer,
105
290520
3020
Mais avec un peu de chance, ces données finissent par être entrées dans l'ordinateur,
04:53
and someone can begin to analyze it,
106
293564
1731
et quelqu'un peut commencer à les analyser.
04:55
and once they have an analysis and a report,
107
295319
2872
Dès qu'ils ont une analyse et un rapport,
si on a de la chance, on peut prendre les résultats de cette collecte
04:58
hopefully, then you can take the results of that data collection
108
298215
3024
05:01
and use it to vaccinate children better.
109
301263
1967
et les utiliser pour vacciner les enfants plus efficacement.
05:03
Because if there's anything worse in the field of global public health --
110
303254
5541
Parce qu'il n'y a rien de pire
dans le domaine de la santé publique,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
111
308819
2982
je ne sais pas ce qui est pire que de laisser des enfants sur cette planète
05:11
to die of vaccine-preventable diseases --
112
311825
2116
mourir de maladies que l'on peut éviter en les vaccinant,
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
113
314679
2698
des maladies pour lesquelles les vaccins coûtent un dollar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
114
317835
3352
Des millions d'enfants meurent de ces maladies chaque année.
En réalité, des millions est une évaluation approximative, parce que
05:21
And the fact is, millions is a gross estimate,
115
321211
2974
05:24
because we don't really know how many kids die each year of this.
116
324209
3214
nous ne savons pas vraiment combien d'enfants meurent chaque année de ces maladies.
05:27
What makes it even more frustrating is that the data-entry part,
117
327730
3499
Ce qui fait que c'est encore plus frustrant, c'est que
l'entrée des données, ce que je faisais quand j'étais étudiant,
05:31
the part that I used to do as a grad student,
118
331253
2190
peut prendre quelquefois six mois.
05:33
can take sometimes six months.
119
333467
1458
05:34
Sometimes it can take two years to type that information into a computer,
120
334949
3452
Quelquefois cela peut prendre deux ans pour saisir l'information
dans l'ordinateur, et quelquefois, en fait souvent,
05:38
And sometimes, actually not infrequently,
121
338425
2110
05:40
it actually never happens.
122
340559
1828
ce n'est même jamais fait.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
123
342411
2476
Essayez de vous imaginer cela un instant.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
124
344911
2175
Vous avez des équipes de centaines des personnes
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
125
347110
2903
qui sont venues sur le terrain pour répondre à une question en particulier.
Vous avez probablement dépensé des centaines de milliers de dollars
05:50
You probably spent hundreds of thousands of dollars
126
350037
2396
en carburant, en photocopies, en indemnités journalières,
05:52
on fuel and photocopying and per diem.
127
352457
3036
et puis, pour une raison ou une autre, l'élan est perdu
05:56
And then for some reason, momentum is lost
128
356072
2044
05:58
or there's no money left,
129
358140
1393
ou il ne reste plus d'argent,
05:59
and all of that comes to nothing,
130
359557
2337
et tout cela se solde par un échec
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
131
361918
2723
parce que personne n'a entré les données dans un ordinateur.
06:04
The process just stops.
132
364665
1176
Le processus s'arrête. Ça arrive tout le temps.
06:05
Happens all the time.
133
365865
1924
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
134
367813
3115
C'est là-dessus que nous fondons nos décisions en santé publique :
06:10
little data, old data, no data.
135
370952
3417
peu de données, des données anciennes, pas de données.
06:15
So back in 1995,
136
375924
1453
Alors en 1995, j'ai commencé à imaginer des façons
06:17
I began to think about ways in which we could improve this process.
137
377401
3240
d'améliorer ce processus.
06:20
Now 1995 -- obviously, that was quite a long time ago.
138
380665
2668
1995, c'était, évidemment, il y a longtemps.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
139
383357
2978
Ça me fait un peu peur de penser à combien d'années se sont écoulées depuis.
Le film de l'année était
06:26
The top movie of the year was "Die Hard with a Vengeance."
140
386359
2738
« Die Hard 3 : une journée en enfer. »
Comme vous voyez, Bruce Willis avait beaucoup plus de cheveux en ce temps-là.
06:29
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
141
389121
2817
06:31
I was working in the Centers for Disease Control
142
391962
2665
Je travaillais pour les Centres pour le Contrôle des Maladies,
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
143
394651
2179
et j'avais aussi beaucoup plus de cheveux à cette époque.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
144
397505
2944
Mais pour moi, la chose la plus importante que j'ai vue en 1995
06:40
was this.
145
400473
1218
c'était ceci.
C'est difficile à imaginer, mais en 1995,
06:42
Hard for us to imagine, but in 1995,
146
402151
2393
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
147
404568
3115
c'était le dispositif portable dernier cri.
06:48
It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
148
408286
2556
N'est-ce pas ? Ce n'était pas un iPhone. Ce n'était pas un Galaxy.
06:50
It was a PalmPilot.
149
410866
1364
C'était un Palm Pilot.
06:52
And when I saw the PalmPilot for the first time, I thought,
150
412254
3528
Quand j'ai vu le Palm Pilot pour la première fois, j'ai pensé :
06:55
"Why can't we put the forms on these PalmPilots?
151
415806
2397
pourquoi ne pas mettre les formulaires sur ces Palm Pilots
06:58
And go out into the field just carrying one PalmPilot,
152
418758
2620
et aller sur le terrain avec seulement un Palm Pilot,
qui peut contenir les dizaines de milliers
07:01
which can hold the capacity of tens of thousands of paper forms?
153
421402
3765
de formulaires papier ? Pourquoi ne pas essayer cela ?
07:05
Why don't we try to do that?
154
425191
1427
07:06
Because if we can do that,
155
426642
1263
Parce que si nous pouvons faire cela, si nous pouvons
07:07
if we can actually just collect the data electronically, digitally,
156
427929
3809
collecter les données électroniquement, numériquement,
07:11
from the very beginning,
157
431762
1657
dès le début,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
158
433443
3276
nous pouvons raccourcir le processus
07:16
of typing, of having somebody type that stuff into the computer.
159
436743
4992
d'entrée des données,
ne plus avoir quelqu'un entrant l'information dans l'ordinateur.
07:21
We can skip straight to the analysis
160
441759
1840
Nous pouvons aller directement à l'analyse,
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives."
161
443623
3139
puis directement à l'utilisation des données pour sauver des vies.
07:26
So that's what I began to do.
162
446786
2587
C'est donc ce que j'ai commencé à faire.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs around the world
163
449397
4349
Travaillant au CCM, j'ai commencé à voyager dans différents programmes
à travers le monde et je les ai formés à l'utilisation des Palm Pilots
07:33
and to train them in using PalmPilots to do data collection,
164
453770
4142
pour collecter des données, plutôt que d'utiliser du papier.
07:37
instead of using paper.
165
457936
1378
07:39
And it actually worked great.
166
459338
1888
Et ça a très bien marché.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
167
461250
3052
Ça a marché exactement comme n'importe qui l'aurait prédit.
Qui l'eût cru ? La collecte numérique de données
07:44
What do you know?
168
464326
1157
07:45
Digital data collection is actually more efficient than collecting on paper.
169
465507
3612
est plus efficace que la collecte sur papier.
Pendant que je faisais cela, mon associée, Rose,
07:49
While I was doing it, my business partner,
170
469143
2032
qui est ici avec son mari, Matthew, ici dans le public,
07:51
Rose, who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
171
471199
3079
Rose faisait la même chose pour la Croix-Rouge américaine.
07:54
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
172
474302
2873
Le problème, après quelques années passées à faire ça,
07:57
The problem was, after a few years of doing that,
173
477199
2386
c'est que j'ai réalisé que j'avais fait -- j'avais été voir peut-être
07:59
I realized -- I had been to maybe six or seven programs --
174
479609
3897
six ou sept programmes, et je me suis dit,
08:03
and I thought, you know, if I keep this up at this pace,
175
483530
3261
si je continue à cette vitesse
08:06
over my whole career,
176
486815
1151
pendant toute ma carrière, je vais peut-être
08:07
maybe I'm going to go to maybe 20 or 30 programs.
177
487990
2679
aller voir 20 ou 30 programmes.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
178
490693
3143
Mais le problème, c'est que 20 ou 30 programmes,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
179
493860
2950
former 20 ou 30 programmes à utiliser cette technologie,
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
180
496834
2166
c'est une petite goutte d'eau dans l'océan.
Le demande, la nécessité d'avoir des données pour que les programmes soient plus efficaces
08:19
The demand for this, the need for data to run better programs
181
499024
3940
08:22
just within health -- not to mention all of the other fields
182
502988
2858
rien que dans la santé, sans parler de tous autres domaines
08:25
in developing countries -- is enormous.
183
505870
1996
dans les pays en voie de développement, est énorme.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
184
507890
3986
Il y a des millions et des millions de programmes,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
185
511900
2568
des millions de dispensaires qui ont besoin de suivre les médicaments,
08:34
millions of vaccine programs.
186
514492
1404
des millions de programmes de vaccination.
08:35
There are schools that need to track attendance.
187
515920
2261
Il y a les écoles qui ont besoin de suivre la présence des élèves.
Il y a toutes ces choses différentes
08:38
There are all these different things for us to get the data that we need to do.
188
518205
3906
qui ont besoin de données pour fonctionner.
Et j'ai réalisé que si continuais à faire ce que je faisais,
08:42
And I realized if I kept up the way that I was doing,
189
522135
4619
08:46
I was basically hardly going to make any impact
190
526778
3220
je ne changerais presque rien
d'ici la fin de ma carrière.
08:50
by the end of my career.
191
530022
1353
08:51
And so I began to rack my brain,
192
531756
1868
J'ai donc commencé à me demander,
08:53
trying to think about, what was the process that I was doing?
193
533648
2944
à me creuser les méninges, pour réfléchir
au processus que j'étais en train de suivre,
08:56
How was I training folks,
194
536616
1282
comment je formais les gens, quels étaient les freins,
08:57
and what were the bottlenecks and what were the obstacles
195
537922
3174
et quels obstacles empêchaient de le faire plus vite
09:01
to doing it faster and to doing it more efficiently?
196
541120
2695
et plus efficacement.
09:03
And, unfortunately, after thinking about this for some time,
197
543839
2836
Et malheureusement, après avoir réfléchi à cela pendant un certain temps,
09:06
I identified the main obstacle.
198
546699
3171
j'ai réalisé -- j'ai identifié l'obstacle principal.
09:10
And the main obstacle, it turned out --
199
550475
1921
L'obstacle principal, en fin de compte,
09:12
and this is a sad realization --
200
552420
1588
et c'est une triste prise de conscience,
l'obstacle principal, c'était moi.
09:14
the main obstacle was me.
201
554032
1713
09:16
So what do I mean by that?
202
556229
1429
Qu'est-ce que je veux dire par là ?
09:18
I had developed a process
203
558538
1716
J'avais développé un processus dans lequel
09:20
whereby I was the center of the universe of this technology.
204
560278
4367
j'étais le centre de l’univers de cette technologie.
Si vous vouliez utiliser cette technologie, il fallait me contacter.
09:26
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
205
566304
3323
Et pour cela, il fallait savoir que j'existe.
09:29
That means you had to know I existed.
206
569651
1824
Ensuite il fallait trouver de l'argent pour payer
09:31
Then you had to find the money to pay for me to fly out to your country
207
571499
3413
mon voyage jusque dans votre pays,
et l'argent pour payer mon hôtel
09:34
and the money to pay for my hotel and my per diem and my daily rate.
208
574936
3595
et mes indemnités journalières et mon tarif journalier.
09:38
So you could be talking about 10- or 20- or 30,000 dollars,
209
578555
2999
On pouvait donc parler de 10 000, de 20 000 ou de 30 000 dollars
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
210
581578
2294
à condition que j'aie le temps ou que cela soit compatible avec mon agenda,
09:43
and I wasn't on vacation.
211
583896
1349
et que je ne sois pas en vacances.
09:45
The point is that anything,
212
585594
1961
Ce que je veux dire, c'est que n'importe quel système qui dépend
09:47
any system that depends on a single human being
213
587579
2363
d'un seul être humain, ou de deux, trois ou cinq êtres humains,
09:49
or two or three or five human beings --
214
589966
1903
09:51
it just doesn't scale.
215
591893
1653
ça ne peut pas fonctionner à grande échelle.
09:53
And this is a problem for which we need to scale this technology,
216
593570
3199
C'est un problème pour lequel nous avons besoin
de cette technologie à grande échelle, et nous en avons besoin tout de suite.
09:56
and we need to scale it now.
217
596793
1570
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
218
598387
2754
J'ai donc commencé à réfléchir à des moyens
de me faire sortir du processus.
10:01
take myself out of the picture.
219
601165
2588
Vous savez, je me suis demandé
10:06
And, you know, I was thinking,
220
606071
1644
10:07
"How could I take myself out of the picture?"
221
607739
2104
comment je pouvais me faire sortir du processus
10:09
for quite some time.
222
609867
1619
pendant un certain temps.
10:11
I'd been trained that the way you distribute technology
223
611510
3476
J'avais été formé pour penser
que lorsqu'on distribue de la technologie pour le développement international,
10:15
within international development
224
615010
1556
10:16
is always consultant-based.
225
616590
1562
c'est toujours en passant par un consultant.
10:18
It's always guys that look pretty much like me,
226
618176
3001
C'est toujours des personnes dans mon genre,
10:21
flying from countries that look pretty much like this
227
621201
2548
qui viennent de pays comme celui-ci,
10:23
to other countries with people with darker skin.
228
623773
2339
et qui vont dans d'autres pays avec des gens à la peau plus sombre.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
229
626769
2462
Et on va là, et on dépense de l'argent pour les billets d'avion,
10:29
and you spend time and you spend per diem
230
629255
3236
et on dépense du temps, et des indemnités journalières,
10:32
and you spend for a hotel and all that stuff.
231
632515
2349
et on paie une chambre d'hôtel, et on dépense de l'argent pour toutes ces choses.
10:34
As far as I knew, that was the only way you could distribute technology,
232
634888
3412
À ma connaissance, c'était le seul moyen
pour distribuer des technologies, et je ne parvenais pas à en trouver un autre.
10:38
and I couldn't figure out a way around it.
233
638324
2035
Mais le miracle qui s'est produit,
10:40
But the miracle that happened --
234
640383
1754
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
235
642851
1906
je vais l'appeler Hotmail, pour faire court.
10:45
You may not think of Hotmail as being miraculous,
236
645168
2423
Vous ne pensez peut-être pas que Hotmail est un miracle,
10:47
but for me it was miraculous,
237
647615
1437
mais pour moi c’en était un, parce que j'ai remarqué,
10:49
because I noticed, just as I was wrestling with this problem --
238
649076
3612
au moment où je luttais avec ce problème,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa, mostly, at the time --
239
652712
3506
-- je travaillais principalement en Afrique subsaharienne à cette époque --
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
240
656242
2565
j'ai remarqué que chaque travailleur de la santé avec qui je travaillais
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
241
658831
2944
en Afrique subsaharienne, avait un compte Hotmail.
Et j'ai pensé, je me suis dit soudainement :
11:03
And it struck me, "Wait a minute --
242
663389
2928
attends un peu, je sais que les représentants de Hotmail
11:06
I know the Hotmail people surely didn't fly to the Ministry of Health in Kenya
243
666341
4238
ne sont pas venus au Ministère de la Santé du Kenya
11:10
to train people in how to use Hotmail.
244
670603
2076
pour former les gens à utiliser Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology, getting software capacity out there,
245
673382
4248
Donc ces gens distribue une technologie.
Ils font circuler des logiciels et la capacité à les utiliser,
11:17
but they're not actually flying around the world.
246
677654
2328
mais ils ne voyagent pas à travers le monde.
Je dois réfléchir à cela un peu plus.
11:20
I need to think about this more."
247
680006
1572
11:21
While I was thinking about it,
248
681602
1450
Pendant que j'y réfléchissais, les gens ont commencé à utiliser
11:23
people started using even more things like this, just as we were.
249
683076
3159
encore plus de choses de ce genre, tout comme nous.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr and Gmail and Google Maps --
250
686259
3231
Ils ont commencé à utiliser LinkedIn et Flickr,
Gmail et Google Maps, toutes ces choses.
11:29
all these things.
251
689514
1157
11:30
Of course, all of these things are cloud based
252
690695
2691
Naturellement, toutes ces choses sont basées sur le cloud
11:33
and don't require any training.
253
693410
2149
et ne nécessitent aucune formation.
11:35
They don't require any programmers.
254
695583
1676
Ils n'ont pas besoin des programmeurs.
11:37
They don't require consultants.
255
697283
1503
Ils n'ont pas besoin des consultants, parce que
11:38
Because the business model for all these businesses
256
698810
2485
le modèle commercial de ces entreprises
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves,
257
701319
2937
exige que le service soit si simple que nous pouvons l'utiliser nous-mêmes
11:44
with little or no training.
258
704280
1294
avec peu ou pas de formation.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
259
705598
2595
Il faut juste en entendre parler et aller voir le site web.
Je me suis donc demandé ce qui arriverait si nous développions un logiciel
11:48
And so I thought, what would happen if we built software
260
708217
4196
11:52
to do what I'd been consulting in?
261
712437
2064
pour faire ce que je faisais comme consultant ?
11:54
Instead of training people how to put forms onto mobile devices,
262
714525
4072
Plutôt que de former les gens
à mettre les formulaires sur des appareils portables,
11:58
let's create software that lets them do it themselves with no training
263
718621
3301
créons un logiciel qui leur permette de le faire eux-mêmes
sans formation et sans moi.
12:01
and without me being involved.
264
721946
1436
Et c'est exactement ce que nous avons fait.
12:03
And that's exactly what we did.
265
723406
1484
12:04
So we created software called Magpi, which has an online form creator.
266
724914
5221
Nous avons créé un logiciel nommé Magpi,
qui a un créateur des formulaires en ligne.
12:10
No one has to speak to me,
267
730159
1252
Personne n'a besoin de me parler.
12:11
you just have to hear about it and go to the website.
268
731435
2801
Il faut seulement en entendre parler et aller voir le site web.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
269
734260
2658
On peut créer des formulaires, et une fois qu'ils ont été créés,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
270
736942
2461
on les envoie à plusieurs modèles très courants de téléphones portables.
12:19
Obviously, nowadays, we've moved past PalmPilots to mobile phones.
271
739427
3517
Évidemment, aujourd'hui, nous avons laissé tomber les Palm Pilots
en faveur des téléphones portables.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone, it can be a basic phone,
272
742968
3229
Et ça n'a pas besoin d'être un smartphone.
Ça peut être un téléphone portable élémentaire comme le téléphone à droite là,
12:26
like the phone on the right, the basic Symbian phone
273
746221
2490
vous savez, le type simple de téléphone Symbian
12:28
that's very common in developing countries.
274
748735
2062
qui est très courant dans les pays en voie de développement.
12:30
And the great part about this is it's just like Hotmail.
275
750821
3689
Et le meilleur là-dedans, c'est que c'est exactement comme Hotmail.
12:34
It's cloud based,
276
754534
1151
c'est basé sur le cloud, et ça ne nécessite ni formation,
12:35
and it doesn't require any training, programming, consultants.
277
755709
3253
ni programmation, ni consultants.
12:38
But there are some additional benefits as well.
278
758986
2203
Mais il y a aussi des avantages supplémentaires.
Nous savions, quand nous avons créé ce système,
12:41
Now we knew when we built this system,
279
761213
1873
que le but, exactement comme les Palm Pilots,
12:43
the whole point of it, just like with the PalmPilots,
280
763110
2555
12:45
was that you'd be able to collect the data
281
765689
2799
était de donner la capacité
de collecter les données, de les télécharger immédiatement et d'obtenir un jeu de données.
12:48
and immediately upload the data and get your data set.
282
768512
2598
Mais ce que nous avons découvert, bien sûr, puisque c'est déjà sur ordinateur,
12:51
But what we found, of course, since it's already on a computer,
283
771134
2985
nous pouvons en fournir immédiatement des cartes, des analyses et des graphiques.
12:54
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
284
774143
2611
12:56
We can take a process that took two years
285
776778
2071
Nous pouvons condenser un processus qui durait deux ans
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
286
778873
3008
en cinq minutes.
Des améliorations incroyables en efficacité.
13:02
Unbelievable improvements in efficiency.
287
782222
2155
13:04
Cloud based, no training, no consultants, no me.
288
784740
3708
Le cloud, pas de formation, pas de consultants, pas de moi.
13:09
And I told you that in the first few years
289
789520
2271
Je vous ai raconté que les premières années
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
290
791815
2069
pendant lesquelles j'essayais de faire ça à l'ancienne,
13:13
going out to each country,
291
793908
1279
en allant dans chaque pays,
nous avons touché, je ne sais pas,
13:15
we probably trained about 1,000 people.
292
795211
4221
nous avons probablement formé environ 1 000 personnes.
13:19
What happened after we did this?
293
799871
1682
Que s'est-il passé après la création de ce système ?
13:21
In the second three years,
294
801577
1461
Pendant les 3 années suivantes, 14 000 personnes
13:23
we had 14,000 people find the website,
295
803062
2150
ont trouvé le site web, ont créé un compte et ont commencé à l'utiliser pour collecter des données,
13:25
sign up and start using it to collect data:
296
805236
2113
13:27
data for disaster response,
297
807373
1910
des données pour les réactions aux catastrophes,
des éleveurs de porc canadiens suivant les maladies du cochon et de leurs troupeaux,
13:29
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
298
809307
4434
13:33
people tracking drug supplies.
299
813765
1881
des gens suivant les réserves de médicaments.
13:36
One of my favorite examples, the IRC, International Rescue Committee,
300
816241
3344
Un de mes exemples favoris, l'IRC,
l'International Rescue Committee,
13:39
they have a program where semi-literate midwives,
301
819609
3213
ils ont un programme dans lequel des sages-femmes sachant juste lire
13:42
using $10 mobile phones,
302
822846
2403
utilisent des téléphones portables qui coûtent dix dollars,
13:45
send a text message using our software, once a week,
303
825273
3301
envoient un texto en utilisant notre logiciel
une fois par semaine avec le nombre de naissances
13:48
with the number of births and the number of deaths,
304
828598
2476
et de décès, ce qui donne à l'IRC
13:51
which gives IRC something that no one in global health has ever had:
305
831098
3572
quelque chose que personne n'a jamais eu dans la santé :
13:54
a near-real-time system of counting babies,
306
834694
3522
un système de comptage des bébés, presque en temps réel,
13:58
of knowing how many kids are born,
307
838240
1634
pour savoir combien d'enfants sont nés,
13:59
of knowing how many children there are in Sierra Leone,
308
839898
2642
pour savoir combien d'enfants il y a
au Sierra Leone, qui est le pays où ce programme est en place,
14:02
which is the country where this is happening,
309
842564
2223
14:04
and knowing how many children die.
310
844811
1753
et pour savoir combien d'enfants meurent.
14:07
Physicians for Human Rights --
311
847394
1573
Physicians for Human Rigths [Médecins pour les Droits de l'Homme] --
14:08
this is moving a little bit outside the health field --
312
848991
2592
on sort un peu du domaine de la santé --
14:11
they're basically training people to do rape exams in Congo,
313
851607
4783
ils rassemblent des gens pour les former
à faire des examens de viol au Congo, où le viol est une épidémie,
14:16
where this is an epidemic,
314
856414
1449
14:17
a horrible epidemic,
315
857887
1793
une épidémie horrible,
14:19
and they're using our software to document the evidence they find,
316
859704
3176
et ils utilisent notre logiciel pour documenter
les preuves qu'ils trouvent, y compris photographiquement,
14:22
including photographically,
317
862904
1974
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
318
864902
2903
pour pouvoir traduire en justice les responsables.
14:28
Camfed, another charity based out of the UK --
319
868956
3593
Camfed, une association caritative basée en dehors du Royaume-Uni,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
320
872573
2713
paie des familles pour que leurs filles continuent à aller à l'école.
14:36
They understand this is the most significant intervention they can make.
321
876165
3475
Ils comprennent que c'est l'intervention la plus importante
qu'ils peuvent faire. Ils suivaient les absences,
14:39
They used to track the disbursements, the attendance, the grades, on paper.
322
879664
3840
l'assiduité, les notes, sur papier.
14:43
The turnaround time between a teacher writing down grades or attendance
323
883528
3347
Le délai de production entre un professeur
écrivant les notes ou l'assiduité
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
324
886899
2835
et les mettant dans un bulletin était d'environ deux ou trois ans.
14:49
Now it's real time.
325
889758
1151
Maintenant, c'est en temps réel, et parce que
14:50
And because this is such a low-cost system and based in the cloud,
326
890933
3183
c'est un système peu coûteux et en ligne, il coûte,
14:54
it costs, for the entire five countries that Camfed runs this in,
327
894140
3989
pour les cinq pays dans lesquels Camfed travaille,
avec des dizaines de milliers de jeunes filles,
14:58
with tens of thousands of girls,
328
898153
1865
le prix total est 10 000 dollars par an.
15:00
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
329
900042
2708
15:03
That's less than I used to get
330
903154
1961
C'est moins que je gagnais
pour faire un rapport en deux semaines.
15:05
just traveling out for two weeks to do a consultation.
331
905139
2896
15:10
So I told you before that when we were doing it the old-fashioned way,
332
910139
3469
Je vous ai raconté avant
que quand nous faisions ça à l'ancienne, j'ai réalisé
15:13
I realized all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
333
913632
3795
que tout notre travail n'était en fait qu'une goutte d'eau dans l'océan --
15:17
10, 20, 30 different programs.
334
917451
1722
10, 20, 30 programmes différents.
Nous avons bien avancé, mais je reconnais
15:20
We've made a lot of progress,
335
920036
1413
15:21
but I recognize that right now,
336
921473
1556
qu'à l'heure actuelle, même le travail que nous avons fait,
15:23
even the work that we've done with 14,000 people using this
337
923053
3364
14 000 personnes utilisant ce système,
15:26
is still a drop in the bucket.
338
926441
1463
ce n'est encore qu'une goutte d'eau dans l'océan. Mais quelque chose a changé.
15:27
But something's changed, and I think it should be obvious.
339
927928
2730
Et je pense que ça devrait être évident.
15:30
What's changed now is,
340
930682
2155
Ce qui a changé aujourd'hui,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
341
932861
3302
c'est qu'au lieu d'un programme que nous étendons tellement lentement
15:36
that we can never reach all the people who need us,
342
936187
3311
que nous ne pouvons jamais atteindre tous les gens qui ont besoin de nous,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
343
939522
3582
nous avons fait en sorte qu'il ne soit pas nécessaire aux gens d'être atteints par nous.
15:43
We've created a tool that lets programs keep kids in school,
344
943128
5003
Nous avons créé un outil qui permet à des programmes
de garder les enfants à l'école, de suivre le nombre des bébés
15:48
track the number of babies that are born and the number of babies that die,
345
948155
3939
qui naissent et le nombre des bébés qui meurent,
15:52
catch criminals and successfully prosecute them --
346
952118
3777
d'attraper des criminels et de les poursuivre en justice avec succès,
15:55
to do all these different things to learn more about what's going on,
347
955919
4422
de faire toutes ces choses différentes qui nous informent
de ce qui se passe, qui nous permettent de mieux comprendre, de mieux voir,
16:00
to understand more,
348
960365
1301
16:01
to see more ...
349
961690
1316
16:03
and to save lives and improve lives.
350
963911
1905
et de sauver et d'améliorer des vies.
16:07
Thank you.
351
967920
1152
Merci.
16:09
(Applause)
352
969096
4269
(Applaudissements)
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