Paul Snelgrove: A census of the ocean

Paul Snelgrove : recenser l'océan

39,762 views ・ 2012-02-28

TED


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

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Sabine Sur
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The oceans cover some 70 percent of our planet.
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15260
3000
Les océans couvrent environ 70 % de notre planète.
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And I think Arthur C. Clarke probably had it right
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2000
Et je pense que Arthur C. Clarke avait probablement raison
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when he said that perhaps we ought to call our planet
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20260
3000
de dire que nous devrions peut-être appeler notre planète
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Planet Ocean.
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23260
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Planète Océan.
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And the oceans are hugely productive,
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25260
2000
Les océans sont extrêmement productifs,
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as you can see by the satellite image
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27260
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comme vous pouvez le voir d'après l'image satellite
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of photosynthesis, the production of new life.
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29260
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de la photosynthèse, la production d'une nouvelle vie.
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In fact, the oceans produce half of the new life every day on Earth
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31260
3000
En fait, les océans produisent la moitié de la vie nouvelle chaque jour sur Terre
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as well as about half the oxygen that we breathe.
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34260
3000
ainsi que près de la moitié de l'oxygène que nous respirons.
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In addition to that, it harbors a lot of the biodiversity on Earth,
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37260
3000
En outre, ils abritent une grande partie de la biodiversité sur la Terre,
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and much of it we don't know about.
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40260
2000
et nous ignorons tout d'une grande partie de cette biodiversité.
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But I'll tell you some of that today.
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42260
2000
Mais je vais vous en raconter une partie aujourd'hui.
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That also doesn't even get into the whole protein extraction
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Nous effleurerons à peine le sujet de l'extraction de protéines
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that we do from the ocean.
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2000
provenant de l'océan.
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That's about 10 percent of our global needs
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2000
C'est à peu près 10 % de nos besoins mondiaux
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and 100 percent of some island nations.
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3000
et 100 % de ceux de certaines nations insulaires.
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If you were to descend
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2000
Si on descendait
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into the 95 percent of the biosphere that's livable,
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55260
2000
dans les 95 % de la biosphère qui est vivable,
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it would quickly become pitch black,
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2000
elle deviendrait d'une obscurité totale,
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interrupted only by pinpoints of light
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interrompue seulement par de petits points de lumière
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from bioluminescent organisms.
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2000
venus d'organismes bioluminescents.
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And if you turn the lights on,
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2000
Et si on allumait la lumière,
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you might periodically see spectacular organisms swim by,
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65260
2000
on pourrait voir passer des organismes spectaculaires régulièrement,
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because those are the denizens of the deep,
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67260
2000
parce que ce sont les habitants des profondeurs,
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the things that live in the deep ocean.
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2000
les créatures qui vivent dans l'océan profond.
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And eventually, the deep sea floor would come into view.
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3000
Et finalement, le fond de la mer profonde apparaîtrait.
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This type of habitat covers more of the Earth's surface
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3000
Ce type d'habitat couvre plus de surface sur la Terre
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than all other habitats combined.
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2000
que tous les autres habitats associés.
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And yet, we know more about the surface of the Moon and about Mars
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2000
Et pourtant, nous en savons plus sur la surface de la Lune et sur Mars
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than we do about this habitat,
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2000
que sur cet habitat,
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despite the fact that we have yet to extract
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2000
malgré le fait que nous n'avons pas encore extrait
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a gram of food, a breath of oxygen or a drop of water
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3000
un gramme de nourriture, une bouffée d'oxygène ou une goutte d'eau
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from those bodies.
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88260
2000
de ces organismes.
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And so 10 years ago,
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90260
2000
Et donc, il y a 10 ans,
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an international program began called the Census of Marine Life,
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92260
3000
un programme international intitulé le Recensement de la Vie Marine a commencé ;
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which set out to try and improve our understanding
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95260
2000
il visait à tenter d'améliorer notre compréhension
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of life in the global oceans.
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97260
2000
de la vie dans les océans de la planète.
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It involved 17 different projects around the world.
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99260
3000
Il s'agissait de 17 projets différents dans le monde entier.
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As you can see, these are the footprints of the different projects.
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2000
Comme vous pouvez le voir, ce sont les empreintes des différents projets.
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And I hope you'll appreciate the level of global coverage
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104260
3000
Et j'espère que vous apprécierez le niveau de couverture mondiale
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that it managed to achieve.
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2000
qu'il a réussi à atteindre.
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It all began when two scientists, Fred Grassle and Jesse Ausubel,
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109260
2000
Tout a commencé lorsque deux scientifiques, Fred Grassle et Jesse Ausubel,
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met in Woods Hole, Massachusetts
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3000
se sont rencontrés à Woods Hole, Massachusetts
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where both were guests at the famed oceanographic institute.
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114260
2000
où tous les deux étaient invités par un institut océanographique célèbre.
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And Fred was lamenting the state of marine biodiversity
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3000
Fred se lamentait de l'état de la biodiversité marine
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and the fact that it was in trouble and nothing was being done about it.
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3000
du fait qu'elle était en danger et qu'on ne faisait rien.
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Well, from that discussion grew this program
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2000
De cette discussion est né ce programme
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that involved 2,700 scientists
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124260
2000
qui a réuni 2700 scientifiques
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from more than 80 countries around the world
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126260
2000
de plus de 80 pays à travers le monde
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who engaged in 540 ocean expeditions
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128260
3000
qui se sont lancés dans 540 expéditions océaniques
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at a combined cost of 650 million dollars
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131260
3000
pour un coût total de 650 millions de dollars
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to study the distribution, diversity and abundance
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2000
afin d'étudier la distribution, la diversité et l'abondance
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of life in the global ocean.
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136260
3000
de la vie dans l'océan mondial.
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And so what did we find?
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139260
2000
Et qu'avons-nous donc trouvé ?
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We found spectacular new species,
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141260
2000
Nous avons trouvé de nouvelles espèces spectaculaires ,
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the most beautiful and visually stunning things everywhere we looked --
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143260
3000
des choses incroyablement belles et magnifiques partout où nous avons regardé --
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from the shoreline to the abyss,
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146260
2000
de la rive aux abysses,
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form microbes all the way up to fish and everything in between.
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148260
3000
et tout des microbes jusqu'aux poissons
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And the limiting step here wasn't the unknown diversity of life,
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151260
3000
Et l'étape limitante ici n'était pas la diversité inconnue de la vie,
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but rather the taxonomic specialists
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154260
2000
mais plutôt les spécialistes en taxonomie
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who can identify and catalog these species
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156260
2000
qui peuvent identifier et cataloguer ces espèces
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that became the limiting step.
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2000
qui sont devenus l'étape limitante.
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They, in fact, are an endangered species themselves.
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160260
3000
En fait, ils sont une espèce en danger eux-mêmes.
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There are actually four to five new species
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163260
2000
Il y a en fait quatre à cinq nouvelles espèces
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described everyday for the oceans.
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165260
2000
décrites tous les jours pour les océans.
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And as I say, it could be a much larger number.
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167260
3000
Et comme je le dis, il pourrait y en avoir bien plus.
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Now, I come from Newfoundland in Canada --
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3000
Je viens de Terre-Neuve au Canada -
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It's an island off the east coast of that continent --
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2000
C'est une île au large de la côte Est de ce continent -
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where we experienced one of the worst fishing disasters
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3000
nous y avons vécu l'une des pires catastrophes de pêche
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in human history.
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178260
2000
dans l'histoire humaine.
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And so this photograph shows a small boy next to a codfish.
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180260
2000
Et donc cette photo montre un petit garçon à côté d'une morue.
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It's around 1900.
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182260
2000
C'est vers 1900.
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Now, when I was a boy of about his age,
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184260
2000
Quand j'étais un petit garçon d'environ son âge,
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I would go out fishing with my grandfather
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186260
2000
j'allais à la pêche avec mon grand-père
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and we would catch fish about half that size.
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188260
2000
et nous attrapions du poisson de près de la moitié de cette taille.
03:10
And I thought that was the norm,
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190260
2000
Et je pensais que c'était la norme,
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because I had never seen fish like this.
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192260
2000
parce que je n'avais jamais vu des poissons de ce genre.
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If you were to go out there today, 20 years after this fishery collapsed,
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194260
3000
Si vous deviez aller là-bas aujourd'hui, 20 ans après l'effondrement de cette pêche,
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if you could catch a fish, which would be a bit of a challenge,
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197260
3000
si vous pouviez attraper un poisson, ce qui serait difficile,
03:20
it would be half that size still.
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200260
2000
il serait d'encore la moitié de cette taille.
03:22
So what we're experiencing is something called shifting baselines.
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202260
3000
Donc, ce que nous vivons est ce qu'on appelle le changement du niveau de référence.
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Our expectations of what the oceans can produce
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2000
Nos attentes sur ce que les océans peuvent produire
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is something that we don't really appreciate
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207260
2000
sont difficiles à appréhender
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because we haven't seen it in our lifetimes.
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209260
3000
parce que nous ne l'avons pas vu au cours de nos vies.
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Now most of us, and I would say me included,
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212260
3000
Aujourd'hui, la plupart d'entre nous, et je dirais moi y compris,
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think that human exploitation of the oceans
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215260
2000
pensons que l'exploitation humaine des océans
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really only became very serious
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217260
2000
n'a vraiment pris d'ampleur
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in the last 50 to, perhaps, 100 years or so.
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219260
2000
que dans les 50 ou peut-être 100 dernières années.
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The census actually tried to look back in time,
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221260
2000
Le recensement a essayé de regarder en arrière dans le temps,
03:43
using every source of information they could get their hands on.
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223260
3000
en utilisant toutes les sources d'informations disponibles.
03:46
And so anything from restaurant menus
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226260
2000
Ce qui incluait les menus de restaurants
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to monastery records to ships' logs
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228260
2000
les registres des monastères et les journaux de bord des navires
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to see what the oceans looked like.
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230260
2000
pour voir à quoi ressemblaient les océans.
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Because science data really goes back
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232260
2000
Parce que les données scientifiques ne remontent vraiment
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to, at best, World War II, for the most part.
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234260
2000
au mieux, qu'à la Seconde Guerre mondiale, pour la plupart.
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And so what they found, in fact,
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236260
2000
Et donc ce qu'ils ont trouvé,
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is that exploitation really began heavily with the Romans.
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238260
2000
est que l'exploitation commence réellement fortement avec les Romains.
04:00
And so at that time, of course, there was no refrigeration.
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240260
3000
Et à cette époque, bien sûr, il n'y avait pas de réfrigération.
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So fishermen could only catch
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243260
2000
Donc, les pêcheurs ne pouvaient attraper
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what they could either eat or sell that day.
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245260
2000
que ce qu'ils pouvaient manger ou vendre ce jour-là.
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But the Romans developed salting.
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247260
2000
Mais les Romains ont développé le salage.
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And with salting,
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249260
2000
Et avec le salage,
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it became possible to store fish and to transport it long distances.
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251260
3000
on a pu conserver le poisson et le transporter sur de longues distances.
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And so began industrial fishing.
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254260
3000
C'est ainsi qu'a commencé la pêche industrielle.
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And so these are the sorts of extrapolations that we have
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257260
3000
C'est le genre d'extrapolations dont nous disposons
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of what sort of loss we've had
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260260
2000
sur le genre des pertes que nous avons eu
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relative to pre-human impacts on the ocean.
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262260
3000
par rapport aux impacts pré-humains sur l'océan.
04:25
They range from 65 to 98 percent
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265260
2000
Elles vont de 65 à 98 pour cent
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for these major groups of organisms,
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267260
2000
pour ces grands groupes d'organismes,
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as shown in the dark blue bars.
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269260
2000
comme indiqué dans les barres en bleu foncé.
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Now for those species the we managed to leave alone, that we protect --
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271260
3000
Et pour les espèces que nous avons réussi à épargner, que nous protégeons -
04:34
for example, marine mammals in recent years and sea birds --
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274260
2000
par exemple, les mammifères marins ces dernières années et les oiseaux marins -
04:36
there is some recovery.
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276260
2000
il y a une certaine reprise.
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So it's not all hopeless.
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278260
2000
Donc, tout espoir n'est pas perdu.
04:40
But for the most part, we've gone from salting to exhausting.
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280260
3000
Mais pour l'essentiel, nous sommes passés du salage à l'épuisement.
04:43
Now this other line of evidence is a really interesting one.
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283260
2000
Or, cet autre élément de preuve est vraiment intéressant.
04:45
It's from trophy fish caught off the coast of Florida.
116
285260
3000
Elle vient de poissons trophées pêchés au large des côtes de Floride.
04:48
And so this is a photograph from the 1950s.
117
288260
3000
C'est une photographie qui date des années 1950.
04:51
I want you to notice the scale on the slide,
118
291260
2000
Je veux que vous remarquiez l'échelle sur la diapositive,
04:53
because when you see the same picture from the 1980s,
119
293260
2000
parce que quand vous voyez la même image à partir des années 1980,
04:55
we see the fish are much smaller
120
295260
2000
nous voyons que les poissons sont beaucoup plus petits
04:57
and we're also seeing a change
121
297260
2000
et nous voyons aussi un changement
04:59
in terms of the composition of those fish.
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299260
2000
en termes de la composition de ces poissons.
05:01
By 2007, the catch was actually laughable
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301260
2000
En 2007, la prise était en fait risible
05:03
in terms of the size for a trophy fish.
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303260
2000
en termes de taille pour un poisson trophée.
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But this is no laughing matter.
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305260
2000
Mais il n'y a pas là matière à rire.
05:07
The oceans have lost a lot of their productivity
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307260
2000
Les océans ont perdu beaucoup de leur productivité
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and we're responsible for it.
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309260
3000
et nous en sommes responsables.
05:12
So what's left? Actually quite a lot.
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312260
2000
Donc que reste-t-il ? En fait, beaucoup de choses.
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There's a lot of exciting things, and I'm going to tell you a little bit about them.
129
314260
3000
Il y a beaucoup de choses passionnantes, et je vais vous en parler un peu.
05:17
And I want to start with a bit on technology,
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317260
2000
Je tiens à commencer par parler un peu de technologie,
05:19
because, of course, this is a TED Conference
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319260
2000
car, bien sûr, il s'agit d'une conférence TED
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and you want to hear something on technology.
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321260
2000
et vous voulez entendre parler de technologie.
05:23
So one of the tools that we use to sample the deep ocean
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323260
2000
Parmi les outils que nous utilisons pour prélever des échantillons dans l'océan profond
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are remotely operated vehicles.
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325260
2000
on trouve des véhicules télécommandés.
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So these are tethered vehicles we lower down to the sea floor
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327260
3000
Ce sont des véhicules câblés que nous descendons sur le fond marin
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where they're our eyes and our hands for working on the sea bottom.
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330260
3000
où ils sont nos yeux et nos mains pour travailler sur le fond de la mer.
05:33
So a couple of years ago, I was supposed to go on an oceanographic cruise
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333260
3000
Ainsi, il y a deux ans, je devais partir en croisière océanographique
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and I couldn't go because of a scheduling conflict.
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336260
3000
et je ne pouvais pas y aller à cause d'un problème d'emploi du temps.
05:39
But through a satellite link I was able to sit at my study at home
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339260
3000
Mais grâce à une liaison satellite, j'ai pu m'asseoir à mon bureau à la maison
05:42
with my dog curled up at my feet, a cup of tea in my hand,
140
342260
3000
avec mon chien couché à mes pieds, une tasse de thé dans la main,
05:45
and I could tell the pilot, "I want a sample right there."
141
345260
2000
et je pouvais dire au pilote, "je veux un échantillon juste là."
05:47
And that's exactly what the pilot did for me.
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347260
2000
C'est exactement ce que le pilote a fait pour moi.
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That's the sort of technology that's available today
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349260
3000
C'est le genre de technologie qui est disponible aujourd'hui
05:52
that really wasn't available even a decade ago.
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352260
2000
ce n'était pas vraiment disponible, même il y a dix ans.
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So it allows us to sample these amazing habitats
145
354260
2000
Donc, ça nous permet de récolter des échantillons dans ces habitats étonnants
05:56
that are very far from the surface
146
356260
2000
qui sont très loin de la surface
05:58
and very far from light.
147
358260
2000
et très loin de la lumière.
06:00
And so one of the tools that we can use to sample the oceans
148
360260
3000
Et un autre outil que nous pouvons utiliser pour échantillonner les océans
06:03
is acoustics, or sound waves.
149
363260
2000
est l'acoustique, ou les ondes sonores.
06:05
And the advantage of sound waves
150
365260
2000
Et l'avantage des ondes sonores
06:07
is that they actually pass well through water, unlike light.
151
367260
2000
c'est qu'elles passent vraiment bien à travers l'eau, contrairement à la lumière.
06:09
And so we can send out sound waves,
152
369260
2000
Et nous pouvons envoyer des ondes sonores,
06:11
they bounce off objects like fish and are reflected back.
153
371260
3000
elles rebondissent sur des objets comme les poissons et sont réfléchies.
06:14
And so in this example, a census scientist took out two ships.
154
374260
3000
Et dans cet exemple, un scientifique du recensement envoyé deux navires.
06:17
One would send out sound waves that would bounce back.
155
377260
2000
L'un envoyait des ondes sonores qui rebondissaient.
06:19
They would be received by a second ship,
156
379260
2000
Ils étaient reçues par un second navire,
06:21
and that would give us very precise estimates, in this case,
157
381260
3000
et ça nous donnait des évaluations très précises, dans ce cas,
06:24
of 250 billion herring
158
384260
2000
de 250 milliards de harengs
06:26
in a period of about a minute.
159
386260
2000
sur une période d'environ une minute.
06:28
And that's an area about the size of Manhattan Island.
160
388260
3000
Et c'est une zone d'environ la taille de l'île de Manhattan.
06:31
And to be able to do that is a tremendous fisheries tool,
161
391260
2000
Pouvoir faire cela est un formidable outil de la pêche,
06:33
because knowing how many fish are there is really critical.
162
393260
3000
parce qu'il est vraiment important de savoir combien de poissons sont là.
06:36
We can also use satellite tags
163
396260
2000
Nous pouvons également utiliser des balises satellites
06:38
to track animals as they move through the oceans.
164
398260
2000
pour suivre les animaux qui se déplacent à travers les océans.
06:40
And so for animals that come to the surface to breathe,
165
400260
2000
Et pour les animaux qui viennent à la surface pour respirer,
06:42
such as this elephant seal,
166
402260
2000
comme cet éléphant de mer,
06:44
it's an opportunity to send data back to shore
167
404260
2000
c'est une occasion pour envoyer des données vers le rivage
06:46
and tell us where exactly it is in the ocean.
168
406260
3000
et nous dire où exactement il se trouve dans l'océan.
06:49
And so from that we can produce these tracks.
169
409260
2000
Et à partir de ça, nous pouvons produire ces pistes.
06:51
For example, the dark blue
170
411260
2000
Par exemple, le bleu foncé
06:53
shows you where the elephant seal moved in the north Pacific.
171
413260
2000
vous montre où l'éléphant de mer s'est déplacé dans le Pacifique nord.
06:55
Now I realize for those of you who are colorblind, this slide is not very helpful,
172
415260
3000
Je me rends compte que pour les daltoniens, cette diapo n'est pas très utile,
06:58
but stick with me nonetheless.
173
418260
2000
mais restez avec moi tout de même.
07:00
For animals that don't surface,
174
420260
2000
Pour les animaux qui ne sont pas en surface,
07:02
we have something called pop-up tags,
175
422260
2000
nous avons quelque chose qui s'appelle un tag émetteur
07:04
which collect data about light and what time the sun rises and sets.
176
424260
3000
qui recueille des données sur la lumière et l'heure où le soleil se lève et se couche.
07:07
And then at some period of time
177
427260
2000
Et puis, à un moment,
07:09
it pops up to the surface and, again, relays that data back to shore.
178
429260
3000
ce tag surgit à la surface et transmet à nouveau les données au rivage.
07:12
Because GPS doesn't work under water. That's why we need these tools.
179
432260
3000
Le GPS ne fonctionne pas sous l'eau, c'est pourquoi nous avons besoin de ces outils.
07:15
And so from this we're able to identify these blue highways,
180
435260
3000
Et à partir de ça, nous sommes en mesure d'identifier ces autoroutes bleues,
07:18
these hot spots in the ocean,
181
438260
2000
ces pics de fréquentation dans l'océan,
07:20
that should be real priority areas
182
440260
2000
qui devraient être les vrais domaines prioritaires
07:22
for ocean conservation.
183
442260
2000
pour la conservation des océans.
07:24
Now one of the other things that you may think about
184
444260
2000
Une autre chose à laquelle vous pouvez penser,
07:26
is that, when you go to the supermarket and you buy things, they're scanned.
185
446260
3000
c'est que quand vous allez au supermarché pour acheter des produits, ils sont scannés.
07:29
And so there's a barcode on that product
186
449260
2000
Il y a un code-barres sur chaque produit
07:31
that tells the computer exactly what the product is.
187
451260
3000
qui dit à l'ordinateur précisément ce qu'est le produit.
07:34
Geneticists have developed a similar tool called genetic barcoding.
188
454260
3000
Les généticiens ont développé un outil similaire, appelé code-barres génétique.
07:37
And what barcoding does
189
457260
2000
Et ce code-barres
07:39
is use a specific gene called CO1
190
459260
2000
utilise un gène spécifique, appelé CO1
07:41
that's consistent within a species, but varies among species.
191
461260
3000
qui est cohérent au sein d'une espèce, mais varie selon les espèces.
07:44
And so what that means is we can unambiguously identify
192
464260
2000
Cela signifie que nous pouvons identifier sans ambiguïté
07:46
which species are which
193
466260
2000
quelles sont les espèces qui
07:48
even if they look similar to each other,
194
468260
2000
même si elles se ressemblent
07:50
but may be biologically quite different.
195
470260
2000
sont peut-être biologiquement très différentes.
07:52
Now one of the nicest examples I like to cite on this
196
472260
2000
Un des plus beaux exemples que je voudrais citer à ce sujet,
07:54
is the story of two young women, high school students in New York City,
197
474260
3000
c'est l'histoire de deux jeunes femmes, lycéennes à New York City,
07:57
who worked with the census.
198
477260
2000
qui travaillaient pour le recensement.
07:59
They went out and collected fish from markets and from restaurants in New York City
199
479260
3000
Elles sont allées collecter des poissons sur les marchés et les restaurants à New York
08:02
and they barcoded it.
200
482260
2000
et elles ont lu leurs codes barres.
08:04
Well what they found was mislabeled fish.
201
484260
2000
Elles ont découvert que les poissons étaient mal étiquetés.
08:06
So for example,
202
486260
2000
Ainsi, par exemple,
08:08
they found something which was sold as tuna, which is very valuable,
203
488260
2000
elles ont trouvé qu'un poisson vendu sous le nom de thon, qui a une grande valeur,
08:10
was in fact tilapia, which is a much less valuable fish.
204
490260
3000
était en fait du tilapia, un poisson qui a beaucoup moins de valeur.
08:13
They also found an endangered species
205
493260
2000
Elles ont également trouvé une espèce en voie de disparition
08:15
sold as a common one.
206
495260
2000
vendue comme si c'était une espèce commune.
08:17
So barcoding allows us to know what we're working with
207
497260
2000
Donc, les code-barres nous permettent de savoir avec quoi nous travaillons
08:19
and also what we're eating.
208
499260
3000
et aussi ce que nous mangeons.
08:22
The Ocean Biogeographic Information System
209
502260
2000
Le Système d'information biogéographique océan
08:24
is the database for all the census data.
210
504260
2000
est la base de données pour toutes les données de recensement.
08:26
It's open access; you can all go in and download data as you wish.
211
506260
3000
Elle est en libre accès, vous pouvez tous aller télécharger des données.
08:29
And it contains all the data from the census
212
509260
3000
Et elle contient toutes les données du recensement
08:32
plus other data sets that people were willing to contribute.
213
512260
2000
ainsi que d'autres données que les gens étaient disposés à fournir.
08:34
And so what you can do with that
214
514260
2000
Avec la base de données, vous pouvez
08:36
is to plot the distribution of species and where they occur in the oceans.
215
516260
3000
tracer la distribution des espèces et où elles se trouvent dans les océans.
08:39
What I've plotted up here is the data that we have on hand.
216
519260
2000
Ce que j'ai tracé ici, ce sont les données dont nous disposons.
08:41
This is where our sampling effort has concentrated.
217
521260
3000
C'est là que notre effort d'échantillonnage s'est concentré.
08:44
Now what you can see
218
524260
2000
Ce que vous pouvez voir
08:46
is we've sampled the area in the North Atlantic,
219
526260
2000
c'est que nous avons assez bien échantillonné la zone dans l'Atlantique Nord,
08:48
in the North Sea in particular,
220
528260
2000
dans la mer du Nord en particulier,
08:50
and also the east coast of North America fairly well.
221
530260
2000
et aussi la côte est de l'Amérique du Nord.
08:52
That's the warm colors which show a well-sampled region.
222
532260
3000
Ce sont les couleurs chaudes qui montrent une région bien échantillonnée.
08:55
The cold colors, the blue and the black,
223
535260
2000
Les couleurs froides, le bleu et le noir,
08:57
show areas where we have almost no data.
224
537260
2000
montrent les domaines où nous n'avons presque pas de données.
08:59
So even after a 10-year census,
225
539260
2000
Ainsi, même après un recensement de 10 ans,
09:01
there are large areas that still remain unexplored.
226
541260
3000
il y a de grandes zones qui restent inexplorées.
09:04
Now there are a group of scientists living in Texas, working in the Gulf of Mexico
227
544260
3000
Il y a un groupe de scientifiques qui vivent au Texas et travaillent dans le golfe du Mexique.
09:07
who decided really as a labor of love
228
547260
2000
Ils ont décidé, vraiment par passion,
09:09
to pull together all the knowledge they could
229
549260
2000
de rassembler toutes les connaissances qu'ils pouvaient
09:11
about biodiversity in the Gulf of Mexico.
230
551260
2000
sur la biodiversité dans le golfe du Mexique.
09:13
And so they put this together, a list of all the species,
231
553260
3000
Ils ont tout rassemblé, une liste de toutes les espèces,
09:16
where they're known to occur,
232
556260
2000
où on sait qu'elles se trouvent,
09:18
and it really seemed like a very esoteric, scientific type of exercise.
233
558260
3000
et ça ressemblait vraiment à un exercice scientifique très obscur.
09:21
But then, of course, there was the Deep Horizon oil spill.
234
561260
3000
Mais alors, bien sûr, il y eu la marée noire de la plateforme Deep Horizon.
09:24
So all of a sudden, this labor of love
235
564260
2000
Donc, tout d'un coup, ce travail fait par passion
09:26
for no obvious economic reason
236
566260
3000
sans raison économique évidente
09:29
has become a critical piece of information
237
569260
2000
est devenu un élément essentiel d'information
09:31
in terms of how that system is going to recover, how long it will take
238
571260
3000
en termes des moyens de récupération du système, du temps nécessaire,
09:34
and how the lawsuits
239
574260
2000
et de la façon dont les procès
09:36
and the multi-billion-dollar discussions that are going to happen in the coming years
240
576260
3000
et les négociations à plusieurs milliards de dollars des prochaines années
09:39
are likely to be resolved.
241
579260
3000
sont susceptibles d'être résolus.
09:42
So what did we find?
242
582260
2000
Qu'avons-nous constaté?
09:44
Well, I could stand here for hours, but, of course, I'm not allowed to do that.
243
584260
2000
Je pourrais rester ici pendant des heures, mais je n'en ai pas le droit, bien sûr.
09:46
But I will tell you some of my favorite discoveries
244
586260
2000
Mais je vais vous dire quelques unes de mes plus belles découvertes
09:48
from the census.
245
588260
2000
provenant du recensement.
09:50
So one of the things we discovered is where are the hot spots of diversity?
246
590260
3000
Donc, l'une de nos découvertes, ce sont les hauts lieux de la diversité.
09:53
Where do we find the most species of ocean life?
247
593260
3000
Où trouvons-nous la plupart des espèces de la vie des océans?
09:56
And what we find if we plot up the well-known species
248
596260
2000
Et ce que nous trouvons si nous traçons les espèces bien connues
09:58
is this sort of a distribution.
249
598260
2000
est cette espèce de distribution.
10:00
And what we see is that for coastal tags,
250
600260
2000
Et ce que nous voyons, c'est que pour les balises côtières,
10:02
for those organisms that live near the shoreline,
251
602260
2000
pour les organismes qui vivent près du rivage,
10:04
they're most diverse in the tropics.
252
604260
2000
ils sont plus diversifiés sous les tropiques.
10:06
This is something we've actually known for a while,
253
606260
2000
C'est une chose que nous savons depuis un certain temps,
10:08
so it's not a real breakthrough.
254
608260
2000
ce n'est donc pas une véritable découverte.
10:10
What is really exciting though
255
610260
2000
Ce qui est vraiment passionnant pourtant
10:12
is that the oceanic tags, or the ones that live far from the coast,
256
612260
2000
est que les balises océaniques, ou celles qui vivent loin de la côte,
10:14
are actually more diverse at intermediate latitudes.
257
614260
2000
sont en réalité plus diversifiées à des latitudes intermédiaires.
10:16
This is the sort of data, again, that managers could use
258
616260
3000
C'est le genre de données, encore une fois, que les gestionnaires pourraient utiliser
10:19
if they want to prioritize areas of the ocean that we need to conserve.
259
619260
3000
s'ils veulent donner la priorité à des zones de l'océan que nous devons conserver.
10:22
You can do this on a global scale, but you can also do it on a regional scale.
260
622260
3000
On peut le faire à l'échelle mondiale, mais aussi à l'échelle régionale.
10:25
And that's why biodiversity data can be so valuable.
261
625260
3000
Et c'est pourquoi les données de la biodiversité peut être si précieuses.
10:28
Now while a lot of the species we discovered in the census
262
628260
3000
Si beaucoup des espèces que nous avons découvertes dans le recensement
10:31
are things that are small and hard to see,
263
631260
2000
sont petites et difficiles à voir,
10:33
that certainly wasn't always the case.
264
633260
2000
ce n'était pas toujours le cas, indéniablement.
10:35
For example, while it's hard to believe
265
635260
2000
Par exemple, alors qu'il est difficile de croire
10:37
that a three kilogram lobster could elude scientists,
266
637260
2000
qu'un homard de trois kilos pourrait échapper aux scientifiques,
10:39
it did until a few years ago
267
639260
2000
c'était le cas jusqu'à il y a quelques années
10:41
when South African fishermen requested an export permit
268
641260
3000
lorsque des pêcheurs sud-africains ont demandé un permis d'exportation
10:44
and scientists realized that this was something new to science.
269
644260
3000
et que les scientifiques ont vu que c'était une nouveauté pour la science.
10:47
Similarly this Golden V kelp
270
647260
2000
De même, ce laminaire Aureophycus aleuticus
10:49
collected in Alaska just below the low water mark
271
649260
2000
recueilli en Alaska juste en dessous de la laisse de basse mer
10:51
is probably a new species.
272
651260
2000
est probablement une nouvelle espèce.
10:53
Even though it's three meters long,
273
653260
2000
Même si elle fait trois mètres de long,
10:55
it actually, again, eluded science.
274
655260
2000
elle a, là encore, échappé à la science.
10:57
Now this guy, this bigfin squid, is seven meters in length.
275
657260
3000
Ce type-là, ce calmar à grandes nageoires, fait sept mètres de long.
11:00
But to be fair, it lives in the deep waters of the Mid-Atlantic Ridge,
276
660260
3000
Mais à vrai dire, il vit dans les eaux profondes de la dorsale médio-atlantique,
11:03
so it was a lot harder to find.
277
663260
2000
il était donc beaucoup plus difficile à trouver.
11:05
But there's still potential for discovery of big and exciting things.
278
665260
3000
Mais il y a encore un potentiel pour la découverte de grandes choses passionnantes.
11:08
This particular shrimp, we've dubbed it the Jurassic shrimp,
279
668260
3000
Cette crevette notamment, nous l'avons surnommée la crevette du Jurassique,
11:11
it's thought to have gone extinct 50 years ago --
280
671260
2000
on pensait que l'espèce s'était éteinte il y a 50 ans -
11:13
at least it was, until the census discovered
281
673260
2000
au moins, jusqu'à ce que le recensement découvre
11:15
it was living and doing just fine off the coast of Australia.
282
675260
3000
qu'elle vivait et se portait très bien au large des côtes de l'Australie.
11:18
And it shows that the ocean, because of its vastness,
283
678260
3000
Et cela montre que l'océan, en raison de son immensité,
11:21
can hide secrets for a very long time.
284
681260
2000
peut cacher des secrets sur un temps très long.
11:23
So, Steven Spielberg, eat your heart out.
285
683260
3000
Steven Spielberg peut aller se rhabiller.
11:26
If we look at distributions, in fact distributions change dramatically.
286
686260
3000
Si nous les regardons, en fait, les distributions changent de façon spectaculaire.
11:29
And so one of the records that we had
287
689260
3000
Et un des records que nous avons eu
11:32
was this sooty shearwater, which undergoes these spectacular migrations
288
692260
3000
était ce puffin fuligineux, qui subit ces migrations spectaculaires
11:35
all the way from New Zealand
289
695260
2000
depuis la Nouvelle-Zélande
11:37
all the way up to Alaska and back again
290
697260
2000
jusqu'à l'Alaska et revient
11:39
in search of endless summer
291
699260
2000
à la recherche de l'été sans fin
11:41
as they complete their life cycles.
292
701260
2000
alors qu'ils terminent leur cycle de vie.
11:43
We also talked about the White Shark Cafe.
293
703260
2000
Nous avons aussi parlé du bistrot des requins blancs.
11:45
This is a location in the Pacific where white shark converge.
294
705260
3000
Il s'agit d'un emplacement dans le Pacifique où les requins blancs convergent.
11:48
We don't know why they converge there, we simply don't know.
295
708260
2000
Nous ne savons pas du tout pourquoi ils y convergent.
11:50
That's a question for the future.
296
710260
2000
C'est une question pour l'avenir.
11:52
One of the things that we're taught in high school
297
712260
2000
Une des choses qu'on nous a enseigné au collège
11:54
is that all animals require oxygen in order to survive.
298
714260
3000
est que tous les animaux ont besoin d'oxygène pour survivre.
11:57
Now this little critter, it's only about half a millimeter in size,
299
717260
3000
Or, cette petite bête fait seulement environ un demi-millimètre,
12:00
not terribly charismatic.
300
720260
2000
pas très charismatique.
12:02
But it was only discovered in the early 1980s.
301
722260
2000
Mais elle a été découverte seulement dans les années 1980.
12:04
But the really interesting thing about it
302
724260
2000
Mais ce qui est vraiment intéressant à son sujet
12:06
is that, a few years ago, census scientists discovered
303
726260
3000
est que, il y a quelques années, les scientifiques du recensement ont découvert
12:09
that this guy can thrive in oxygen-poor sediments
304
729260
2000
que celui-là peut se développer dans les sédiments pauvres en oxygène
12:11
in the deep Mediterranean Sea.
305
731260
2000
dans les profondeurs de la Mer Méditerranée.
12:13
So now they know that, in fact,
306
733260
2000
Alors maintenant, ils savent que, en fait,
12:15
animals can live without oxygen, at least some of them,
307
735260
2000
les animaux peuvent vivre sans oxygène, au moins certains d'entre eux,
12:17
and that they can adapt to even the harshest of conditions.
308
737260
3000
et qu'ils peuvent s'adapter même aux pires conditions.
12:20
If you were to suck all the water out of the ocean,
309
740260
3000
Si vous retiriez toute l'eau de l'océan,
12:23
this is what you'd be left behind with,
310
743260
2000
voilà ce qui vous resterait,
12:25
and that's the biomass of life on the sea floor.
311
745260
2000
et c'est la biomasse de la vie sur le plancher océanique.
12:27
Now what we see is huge biomass towards the poles
312
747260
3000
Ce que nous voyons est une biomasse énorme vers les pôles
12:30
and not much biomass in between.
313
750260
3000
et pas beaucoup de biomasse dans l'intervalle.
12:33
We found life in the extremes.
314
753260
2000
Nous avons trouvé la vie dans les extrêmes.
12:35
And so there were new species that were found
315
755260
2000
Et donc on a trouvé de nouvelles espèces
12:37
that live inside ice
316
757260
2000
qui vivent à l'intérieur de la glace
12:39
and help to support an ice-based food web.
317
759260
2000
et contribuent à soutenir une chaîne alimentaire dans la glace.
12:41
And we also found this spectacular yeti crab
318
761260
2000
Et nous avons également trouvé ce crabe yéti spectaculaire
12:43
that lives near boiling hot hydrothermal vents at Easter Island.
319
763260
3000
qui vit à proximité de sources hydrothermales bouillantes à l'île de Pâques.
12:46
And this particular species
320
766260
2000
Et cette espèce particulière
12:48
really captured the public's attention.
321
768260
3000
a vraiment capté l'attention du public.
12:51
We also found the deepest vents known yet -- 5,000 meters --
322
771260
3000
Nous avons aussi trouvé les plus profondes bouches connues : 5000 mètres,
12:54
the hottest vents at 407 degrees Celsius --
323
774260
3000
les plus chaudes bouches à 407 degrés Celsius,
12:57
vents in the South Pacific and also in the Arctic
324
777260
2000
dans le Pacifique Sud et aussi dans l'Arctique
12:59
where none had been found before.
325
779260
2000
là où on n'en avait pas trouvé avant.
13:01
So even new environments are still within the domain of the discoverable.
326
781260
3000
Ainsi, on peut même encore découvrir de nouveaux environnements.
13:04
Now in terms of the unknowns, there are many.
327
784260
2000
Quant aux inconnues, il y en a beaucoup.
13:06
And I'm just going to summarize just a few of them
328
786260
2000
Et je vais juste en résumer quelques-unes
13:08
very quickly for you.
329
788260
2000
très rapidement pour vous.
13:10
First of all, we might ask, how many fishes in the sea?
330
790260
3000
Tout d'abord, on peut se demander, combien de poissons y a-t-il dans la mer?
13:13
We actually know the fishes better than we do any other group in the ocean
331
793260
2000
Nous connaissons les poissons mieux que nous tout autre groupe dans l'océan
13:15
other than marine mammals.
332
795260
2000
si l'on omet les mammifères marins.
13:17
And so we can actually extrapolate based on rates of discovery
333
797260
3000
Et nous pouvons en fait extrapoler à partir des taux de découverte
13:20
how many more species we're likely to discover.
334
800260
3000
combien d'autres espèces nous sommes susceptibles de découvrir.
13:23
And from that, we actually calculate
335
803260
2000
Et à partir de ça, nous calculons en fait
13:25
that we know about 16,500 marine species
336
805260
3000
que nous connaissons environ 16 500 espèces marines
13:28
and there are probably another 1,000 to 4,000 left to go.
337
808260
2000
et il y en a probablement 1000 à 4000 de plus à trouver.
13:30
So we've done pretty well.
338
810260
2000
Donc, nous avons assez bien travaillé.
13:32
We've got about 75 percent of the fish,
339
812260
2000
Nous avons environ 75 % des poissons,
13:34
maybe as much as 90 percent.
340
814260
2000
peut-être 90 pour cent au plus.
13:36
But the fishes, as I say, are the best known.
341
816260
3000
Mais les poissons, comme je le dis, sont les plus connus.
13:39
So our level of knowledge is much less for other groups of organisms.
342
819260
3000
Notre niveau de connaissance est bien moindre pour d'autres groupes d'organismes.
13:42
Now this figure is actually based on a brand new paper
343
822260
2000
Ce chiffre est en fait basé sur un nouvel article
13:44
that's going to come out in the journal PLoS Biology.
344
824260
3000
qui va sortir dans la revue PLoS Biology.
13:47
And what is does is predict how many more species there are
345
827260
2000
Et il prédit combien d'autres espèces il y a
13:49
on land and in the ocean.
346
829260
2000
sur terre et dans l'océan.
13:51
And what they found
347
831260
2000
Et ce qu'ils ont trouvé c'est qu'ils pensent que
13:53
is that they think that we know of about nine percent of the species in the ocean.
348
833260
3000
nous connaissons environ 9 % des espèces dans l'océan.
13:56
That means 91 percent, even after the census,
349
836260
2000
Cela signifie que 91 %, même après le recensement,
13:58
still remain to be discovered.
350
838260
2000
restent encore à découvrir.
14:00
And so that turns out to be about two million species
351
840260
2000
Et cela se révèle être environ deux millions d'espèces
14:02
once all is said and done.
352
842260
2000
en fin de compte.
14:04
So we still have quite a lot of work to do
353
844260
2000
Nous avons donc encore beaucoup de travail à faire
14:06
in terms of unknowns.
354
846260
2000
en termes d'inconnues.
14:08
Now this bacterium
355
848260
2000
Cette bactérie
14:10
is part of mats that are found off the coast of Chile.
356
850260
3000
fait partie de tapis que l'on trouve au large des côtes du Chili.
14:13
And these mats actually cover an area the size of Greece.
357
853260
2000
Et ces tapis couvrent en fait une zone de la taille de la Grèce.
14:15
And so this particular bacterium is actually visible to the naked eye.
358
855260
3000
Et cette bactérie particulière est effectivement visible à l'œil nu.
14:18
But you can imagine the biomass that represents.
359
858260
3000
Mais vous pouvez imaginer la biomasse que ça représente.
14:21
But the really intriguing thing about the microbes
360
861260
2000
Mais ce qui est vraiment intéressant avec les microbes
14:23
is just how diverse they are.
361
863260
2000
c'est à quel point ils sont variés.
14:25
A single drop of seawater
362
865260
2000
Une seule goutte d'eau de mer
14:27
could contain 160 different types of microbes.
363
867260
2000
pourrait contenir 160 différents types de microbes.
14:29
And the oceans themselves
364
869260
2000
Et on pense que les océans eux-mêmes
14:31
are thought potentially to contain as many as a billion different types.
365
871260
3000
contiennent potentiellement un milliard de types différents.
14:34
So that's really exciting. What are they all doing out there?
366
874260
3000
Donc, c'est vraiment excitant. Que font-ils tous là-bas?
14:37
We actually don't know.
367
877260
2000
En fait, nous ne le savons pas.
14:39
The most exciting thing, I would say, about this census
368
879260
2000
Le plus excitant, je dirais, à propos de ce recensement
14:41
is the role of global science.
369
881260
2000
est le rôle de la science mondiale.
14:43
And so as we see in this image of light during the night,
370
883260
2000
Et donc, comme nous le voyons sur cette image de la lumière la nuit,
14:45
there are lots of areas of the Earth
371
885260
2000
il y a beaucoup de zones de la Terre
14:47
where human development is much greater
372
887260
3000
où le développement humain est beaucoup plus grand
14:50
and other areas where it's much less,
373
890260
2000
et d'autres domaines où il l'est beaucoup moins,
14:52
but between them we see large dark areas
374
892260
2000
mais entre ces zones, nous voyons de grandes zones sombres
14:54
of relatively unexplored ocean.
375
894260
2000
d'océan relativement inexploré.
14:56
The other point I'd like to make about this
376
896260
2000
L'autre point que je voudrais faire à ce sujet
14:58
is that this ocean's interconnected.
377
898260
2000
est que cet océan est interconnecté.
15:00
Marine organisms do not care about international boundaries;
378
900260
2000
Les organismes marins ne se soucient pas des frontières internationales;
15:02
they move where they will.
379
902260
2000
ils se déplacent là où ils le veulent.
15:04
And so the importance then of global collaboration
380
904260
3000
Et l'importance de la collaboration mondiale
15:07
becomes all the more important.
381
907260
2000
devient d'autant plus importante.
15:09
We've lost a lot of paradise.
382
909260
2000
Nous avons perdu beaucoup de paradis.
15:11
For example, these tuna that were once so abundant in the North Sea
383
911260
3000
Par exemple, ces thons qui étaient autrefois si abondants dans la mer du Nord
15:14
are now effectively gone.
384
914260
2000
ont maintenant effectivement disparu.
15:16
There were trawls taken in the deep sea in the Mediterranean,
385
916260
3000
Il y avait des chaluts pris dans la mer profonde dans le bassin méditerranéen,
15:19
which collected more garbage than they did animals.
386
919260
2000
qui récoltaient plus de déchets que d'animaux.
15:21
And that's the deep sea, that's the environment that we consider to be
387
921260
3000
Et c'est la mer profonde, c'est l'environnement que nous considérons comme
15:24
among the most pristine left on Earth.
388
924260
2000
parmi les plus intacts qui restent sur Terre.
15:26
And there are a lot of other pressures.
389
926260
2000
Et il y a beaucoup d'autres pressions.
15:28
Ocean acidification is a really big issue that people are concerned with,
390
928260
3000
L'acidification des océans est vraiment un grand problème dont on s'inquiète,
15:31
as well as ocean warming, and the effects they're going to have on coral reefs.
391
931260
3000
comme le réchauffement des océans, et les effets qu'ils vont avoir sur les récifs coralliens.
15:34
On the scale of decades, in our lifetimes,
392
934260
3000
Sur une échelle de plusieurs décennies, au cours de nos vies,
15:37
we're going to see a lot of damage to coral reefs.
393
937260
2000
nous allons voir beaucoup de dégâts causés aux récifs coralliens.
15:39
And I could spend the rest of my time, which is getting very limited,
394
939260
3000
Et je pourrais passer le reste de mon temps, qui devient très limité,
15:42
going through this litany of concerns about the ocean,
395
942260
2000
à énumérer cette litanie d'inquiétudes sur l'océan,
15:44
but I want to end on a more positive note.
396
944260
2000
mais je veux terminer sur une note plus positive.
15:46
And so the grand challenge then
397
946260
2000
Donc, le grand défi
15:48
is to try and make sure that we preserve what's left,
398
948260
2000
est d'essayer de nous assurer que nous préservons ce qui reste,
15:50
because there is still spectacular beauty.
399
950260
2000
parce qu'il ya encore une beauté spectaculaire.
15:52
And the oceans are so productive,
400
952260
2000
Et les océans sont si productifs,
15:54
there's so much going on in there that's of relevance to humans
401
954260
3000
il y a tellement de choses qui y sont importantes pour les humains
15:57
that we really need to, even from a selfish perspective,
402
957260
3000
que nous devons vraiment, même d'un point de vue égoïste,
16:00
try to do better than we have in the past.
403
960260
2000
essayer de faire mieux que ce que nous avons fait dans le passé.
16:02
So we need to recognize those hot spots
404
962260
2000
Donc, nous devons reconnaître ces points chauds
16:04
and do our best to protect them.
405
964260
2000
et faire de notre mieux pour les protéger.
16:06
When we look at pictures like this, they take our breath away,
406
966260
2000
Quand on regarde des photos de ce genre, elles nous coupent le souffle,
16:08
in addition to helping to give us breath
407
968260
2000
en plus de contribuer à nous donner le souffle
16:10
by the oxygen that the oceans provide.
408
970260
2000
par l'oxygène que les océans fournissent.
16:12
Census scientists worked in the rain, they worked in the cold,
409
972260
3000
Les scientifiques du recensement ont travaillé sous la pluie, dans le froid,
16:15
they worked under water and they worked above water
410
975260
2000
ils ont travaillé sous l'eau et ils ont travaillé au-dessus de l'eau
16:17
trying to illuminate the wondrous discovery,
411
977260
2000
et ont essayé d'éclairer la découverte merveilleuse,
16:19
the still vast unknown,
412
979260
2000
l'inconnu encore vaste,
16:21
the spectacular adaptations that we see in ocean life.
413
981260
3000
les adaptations spectaculaires que nous voyons dans la vie des océans.
16:24
So whether you're a yak herder living in the mountains of Chile,
414
984260
3000
Donc, que vous soyez un éleveur de yaks vivant dans les montagnes du Chili,
16:27
whether you're a stockbroker in New York City
415
987260
3000
un courtier à New York
16:30
or whether you're a TEDster living in Edinburgh,
416
990260
2000
ou un TEDster qui vit à Edimbourg,
16:32
the oceans matter.
417
992260
2000
Les océans ont de l'importance.
16:34
And as the oceans go so shall we.
418
994260
2000
Et la santé des océans influence la nôtre.
16:36
Thanks for listening.
419
996260
2000
Merci d'avoir écouté.
16:38
(Applause)
420
998260
2000
(Applaudissements)
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