Hans Rosling: Debunking third-world myths with the best stats you've ever seen

Hans Rosling présente les meilleures statistiques jamais vues

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2007-01-14 ・ TED


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Hans Rosling: Debunking third-world myths with the best stats you've ever seen

Hans Rosling présente les meilleures statistiques jamais vues

2,176,367 views ・ 2007-01-14

TED


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

00:25
About 10 years ago, I took on the task to teach global development
0
25626
4355
Il y a 10 ans de cela, j'ai accepté d'enseigner le développement global
à des étudiants suédois. Je venais de passer
00:30
to Swedish undergraduate students.
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30005
2146
00:32
That was after having spent about 20 years,
2
32175
2881
20 ans à étudier la faim en Afrique avec des institutions,
00:35
together with African institutions,
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35080
1877
00:36
studying hunger in Africa.
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36981
1598
donc je connaissais un peu le sujet.
00:38
So I was sort of expected to know a little about the world.
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38603
3998
J'ai démarré un cours appelé Santé globale dans notre
00:42
And I started, in our medical university, Karolinska Institute,
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42625
3351
00:46
an undergraduate course called Global Health.
7
46000
3530
université médicale, Karolinska Institute.
00:49
But when you get that opportunity, you get a little nervous.
8
49554
2822
j'avais un peu le trac, je dois dire. Après tout, ces étudiants
00:52
I thought, these students coming to us actually have the highest grade
9
52400
3334
étaient extrêmement brillants,
00:55
you can get in the Swedish college system,
10
55758
2023
les meilleurs du pays... peut-être qu'ils savaient déjà
00:57
so I thought, maybe they know everything I'm going to teach them about.
11
57805
3365
tout ce que je comptais leur apprendre. J'ai donc fait un petit test avant de commencer.
01:01
So I did a pretest when they came.
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61194
1997
01:03
And one of the questions from which I learned a lot was this one:
13
63215
3493
Et il y a une question qui m'a permis d'apprendre beaucoup de choses :
01:06
"Which country has the highest child mortality of these five pairs?"
14
66732
4269
"Sur ces cinq paires, quel est le pays qui a la mortalité infantile la plus élevée ?"
Dans chaque paire proposée,
01:11
And I put them together so that in each pair of countries,
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71890
3070
01:14
one has twice the child mortality of the other.
16
74984
3445
l'un des pays avait une mortalité infantile deux fois plus importante que l'autre.
01:18
And this means that it's much bigger, the difference,
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78453
4245
Ça fait une grosse différence.
01:22
than the uncertainty of the data.
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82722
1802
01:24
I won't put you at a test here, but it's Turkey,
19
84548
2311
Je ne vais pas vous demander de faire le test, mais c'est la Turquie,
01:26
which is highest there, Poland, Russia, Pakistan and South Africa.
20
86883
4327
la Pologne, la Russie, le Pakistan et l'Afrique du Sud.
01:31
And these were the results of the Swedish students.
21
91234
2422
Et voici les résultats des étudiants suédois. J'ai eu
01:33
I did it so I got the confidence interval, which is pretty narrow.
22
93680
3170
une intervalle de confidence, et j'étais ravi des résultats.
01:36
And I got happy, of course -- a 1.8 right answer out of five possible.
23
96874
3985
1,8 bonne réponse sur les cinq possibles. Cela voulait dire
01:40
That means there was a place for a professor of international health
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100883
3211
qu'il y avait une place pour un professeur et
01:44
and for my course.
25
104118
1166
(rires) pour mes cours.
01:45
(Laughter)
26
105308
1033
01:46
But one late night, when I was compiling the report,
27
106365
4039
Mais un soir, alors que je compilais le rapport,
01:50
I really realized my discovery.
28
110428
2566
je me suis rendu compte de quelque chose. J'ai démontré
01:53
I have shown that Swedish top students know, statistically,
29
113018
4925
que les étudiants suédois les plus brillants avaient, statistiquement parlant,
01:57
significantly less about the world than the chimpanzees.
30
117967
3009
moins de connaissances sur le monde que les chimpanzés.
02:01
(Laughter)
31
121000
1976
(Rires).
02:03
Because the chimpanzee would score half right
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123000
3459
Parce que les chimpanzés auraient 50 % de bonnes réponses
02:06
if I gave them two bananas with Sri Lanka and Turkey.
33
126483
2630
si je leur donnais deux bananes avec le Sri Lanka et la Turquie.
02:09
They would be right half of the cases. But the students are not there.
34
129137
3422
Mais pas les étudiants. Le problème pour moi, ce n'était pas l'ignorance,
02:12
The problem for me was not ignorance; it was preconceived ideas.
35
132583
4215
c'était les idées préconçues.
02:16
I did also an unethical study
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136822
2737
J'ai également réalisé une étude contraire à l'éthique sur les professeurs du Karolinska Institute,
02:19
of the professors of the Karolinska Institute,
37
139583
2527
(rires)
02:22
which hands out the Nobel Prize in Medicine,
38
142134
2541
cet institut qui décerne le prix Nobel de médecine,
02:24
and they are on par with the chimpanzee there.
39
144699
2296
et dans ce cas, les professeurs sont au niveau des chimpanzés.
(Rires).
02:27
(Laughter)
40
147019
2435
02:29
This is where I realized that there was really a need to communicate,
41
149478
4183
C'est là que je me suis rendu compte qu'il y avait un besoin de communication
02:33
because the data of what's happening in the world
42
153685
2904
car les informations sur ce qui se passe dans le monde,
02:36
and the child health of every country
43
156613
1961
sur la santé des enfants dans tous les pays, ces informations existent.
02:38
is very well aware.
44
158598
1337
02:39
So we did this software, which displays it like this.
45
159959
2767
On a créé un logiciel qui fonctionne de la façon suivante : chaque bulle correspond à un pays.
02:42
Every bubble here is a country.
46
162750
1958
02:44
This country over here is China.
47
164732
4989
Ce pays là, c'est la Chine. Là, c'est l'Inde.
02:49
This is India.
48
169745
1163
02:50
The size of the bubble is the population,
49
170932
2247
La taille de la bulle correspond à la population du pays, et cet axe là, c'est le taux de fécondité.
02:53
and on this axis here, I put fertility rate.
50
173203
3556
02:56
Because my students, what they said
51
176783
2443
Parce qu'en fait, mes étudiants...
02:59
when they looked upon the world, and I asked them,
52
179250
2559
quand ils ont regardé le monde, et que je leur ai demandé :
03:01
"What do you really think about the world?"
53
181833
2723
"Que pensez-vous du monde ?"...
J'ai découvert que c'était un livre de Tintin.
03:04
Well, I first discovered that the textbook was Tintin, mainly.
54
184580
3269
03:07
(Laughter)
55
187873
1045
(Rires).
03:08
And they said, "The world is still 'we' and 'them.'
56
188942
2515
Ils m'ont répondu : "Le monde est toujours divisé entre 'nous' et 'eux'.
03:11
And 'we' is the Western world and 'them' is the Third World."
57
191481
3453
Nous, c'est les Occidentaux, eux, le Tiers monde."
"C'est quoi le monde occidental pour vous ?"
03:15
"And what do you mean with 'Western world?'" I said.
58
195381
2510
03:17
"Well, that's long life and small family.
59
197915
1977
"Une vie longue, une famille réduite... dans le Tiers monde, c'est l'inverse."
03:19
And 'Third World' is short life and large family."
60
199916
2388
Voici donc ce que j'ai mis là. J'ai inscrit le taux de fécondité : nombre d'enfants par femme,
03:23
So this is what I could display here.
61
203058
2385
03:25
I put fertility rate here --
62
205467
1657
03:27
number of children per woman: one, two, three, four,
63
207148
3138
un, deux, trois, quatre, jusqu'à huit enfants par femme.
03:30
up to about eight children per woman.
64
210310
2031
03:32
We have very good data since 1962, 1960, about,
65
212365
3980
Depuis 1962, on a des informations précises sur la taille des familles dans tous les pays du monde.
03:36
on the size of families in all countries.
66
216369
2033
03:38
The error margin is narrow.
67
218426
1375
La marge d'erreurs est très faible. Là j'ai inscrit l'espérance de vie à la naissance,
03:39
Here, I put life expectancy at birth,
68
219825
2008
03:41
from 30 years in some countries, up to about 70 years.
69
221857
3467
de 30 ans pour certains pays à 70 ans pour d'autres.
03:45
And in 1962, there was really a group of countries here
70
225348
3403
En 1962, il y avait un ensemble de pays
03:48
that were industrialized countries,
71
228775
1857
industrialisés, dont la taille des familles était réduite et l'espérance de vie était importante.
03:50
and they had small families and long lives.
72
230656
3094
03:53
And these were the developing countries.
73
233774
2100
Et il y avait à côté les pays en voie de développement,
03:55
They had large families and they had relatively short lives.
74
235898
3041
avec de grandes familles et une espérance de vie relativement courte.
03:58
Now, what has happened since 1962? We want to see the change.
75
238963
3681
Qu'est-ce qui s'est passé depuis 1962 ? On veut voir le changement.
04:02
Are the students right? It's still two types of countries?
76
242668
2937
Les étudiants ont-ils raison ? Est-ce qu'il y a toujours deux types de pays ?
04:05
Or have these developing countries got smaller families and they live here?
77
245629
3736
Ou est-ce que les données ont changé pour les pays en voie de développement ?
04:09
Or have they got longer lives and live up there?
78
249389
2298
Où est-ce qu'ils sont ? Quelle est leur espérance de vie ?
04:11
Let's see. We start the world, eh?
79
251711
1841
Voyons voir. Nous avons arrêté le monde. Il s'agit là de statistiques des Nations
04:13
This is all UN statistics that have been available.
80
253576
2486
Unies... Voilà. Vous voyez ?
04:16
Here we go. Can you see there?
81
256086
1501
04:17
It's China there, moving against better health there, improving there.
82
257611
3287
C'est la Chine, là, avec une santé qui s'améliore.
04:20
All the green Latin American countries are moving towards smaller families.
83
260922
3645
Tous les pays d'Amérique du Sud tendent vers des familles de taille plus réduite.
Les jaunes, ce sont les pays arabes,
04:24
Your yellow ones here are the Arabic countries,
84
264591
2422
qui ont des familles plus importantes, mais... non, une vie plus longue, en fait.
04:27
and they get longer life, but not larger families.
85
267037
3901
04:30
The Africans are the green here. They still remain here.
86
270962
2622
Les Africains sont en vert. Ils restent là.
04:33
This is India; Indonesia is moving on pretty fast.
87
273608
2641
Là, c'est l'Inde. L'Indonésie évolue vite.
04:36
In the '80s here, you have Bangladesh still among the African countries.
88
276273
4106
(Rires).
Dans les années 1980, le Bangladesh était toujours avec les pays africains.
04:40
But now, Bangladesh -- it's a miracle that happens in the '80s --
89
280403
3228
Mais à présent... c'est un miracle qui s'est produit :
04:43
the imams start to promote family planning,
90
283655
2413
les imams ont commencé à faire l'apologie des plannings familiaux.
04:46
and they move up into that corner.
91
286092
1747
Ils arrivent là. Et dans les années 1990, l'épidémie de sida
04:47
And in the '90s, we have the terrible HIV epidemic
92
287863
3298
04:51
that takes down the life expectancy of the African countries.
93
291185
3509
a réduit l'espérance de vie des pays africains...
04:54
And the rest of them all move up into the corner,
94
294718
3648
Le reste se retrouve là,
04:58
where we have long lives and small family,
95
298390
2386
avec des familles réduites et une espérance de vie importante... Un nouveau monde.
05:00
and we have a completely new world.
96
300800
2114
05:02
(Applause)
97
302938
3214
(Applaudissements).
05:13
(Applause ends)
98
313561
1097
05:15
Let me make a comparison directly
99
315567
1813
Je vais faire une comparaison entre les États-Unis d'Amérique et le Vietnam.
05:17
between the United States of America and Vietnam.
100
317404
3014
05:20
1964:
101
320442
1199
En 1964, l'Amérique, c'est des familles réduites et une espérance de vie importante;
05:22
America had small families and long life;
102
322538
2611
05:25
Vietnam had large families and short lives.
103
325173
3349
au Vietnam, c'est l'inverse. Et voici ce qui se produit :
05:28
And this is what happens.
104
328546
1283
05:29
The data during the war indicate that even with all the death,
105
329853
5341
malgré la guerre et tous ses morts,
05:35
there was an improvement of life expectancy.
106
335218
2229
l'espérance de vie a augmenté. À la fin de l'année,
05:37
By the end of the year, family planning started in Vietnam,
107
337471
2784
les plannings familiaux ont été lancés, et la taille des familles a commencé à diminuer.
05:40
and they went for smaller families.
108
340279
1694
05:41
And the United States up there is getting longer life,
109
341997
2569
Les États-Unis ont une espérance de vie plus longue,
05:44
keeping family size.
110
344590
1188
la taille de la famille ne change pas. Dans les années 1980,
05:45
And in the '80s now, they give up Communist planning
111
345802
3605
ils ont abandonné le communisme et passent à l'économie de marché,
05:49
and they go for market economy,
112
349431
1507
05:50
and it moves faster even than social life.
113
350962
2010
et tout a progressé rapidement. Aujourd'hui,
05:52
And today, we have in Vietnam
114
352996
2336
l'espérance de vie et la taille de la famille sont les mêmes au Vietnam
05:55
the same life expectancy and the same family size
115
355356
4802
en 2003 qu'aux États-Unis en 1974, à la fin de la guerre.
06:00
here in Vietnam, 2003,
116
360182
2763
06:02
as in United States, 1974, by the end of the war.
117
362969
4067
Je pense que nous ne nous rendons pas compte
06:07
I think we all, if we don't look at the data,
118
367513
3296
06:10
we underestimate the tremendous change in Asia,
119
370833
3221
de l'importance des changements survenus en Asie,
06:14
which was in social change before we saw the economic change.
120
374078
4691
des changements sociaux avant les changements économiques.
06:18
So let's move over to another way here
121
378793
2367
Passons à présent à autre chose... Voici comment nous pouvons
06:21
in which we could display the distribution in the world
122
381184
4487
représenter la distribution des revenus dans le monde.
06:25
of income.
123
385695
1280
06:26
This is the world distribution of income of people.
124
386999
3696
Un dollar par jour, 10 dollars par jour, 100 dollars par jour.
06:31
One dollar, 10 dollars or 100 dollars per day.
125
391499
3846
Il n'y a plus de fossé entre les riches et les pauvres, c'est un mythe.
06:36
There's no gap between rich and poor any longer. This is a myth.
126
396071
3412
06:39
There's a little hump here.
127
399507
2015
Il y a une petite bosse là. Mais il y a des gens à tous les niveaux.
06:42
But there are people all the way.
128
402195
1640
06:43
And if we look where the income ends up,
129
403859
4386
Et si on regarde où arrivent les revenus...
06:48
this is 100 percent of the world's annual income.
130
408269
4195
là, c'est 100 % des revenus annuels du monde. Et les 20 % les plus riches
06:52
And the richest 20 percent,
131
412488
2465
06:54
they take out of that about 74 percent.
132
414977
4119
en obtiennent environ 74 %. Et les 20 % les plus pauvres,
06:59
And the poorest 20 percent, they take about two percent.
133
419120
4916
en obtiennent environ 2 %. Cela montre bien que le concept
07:04
And this shows that the concept of developing countries
134
424060
2755
07:06
is extremely doubtful.
135
426839
1567
de pays en voie de développement est peu convaincant. On parle d'aide...
07:08
We think about aid,
136
428430
1881
07:10
like these people here giving aid to these people here.
137
430335
3613
les gens ici qui aident les gens qui sont là-bas. Mais au milieu,
07:13
But in the middle, we have most of the world population,
138
433972
3120
il y a la majorité de la population mondiale, qui détient 24 % des revenus.
07:17
and they have now 24 percent of the income.
139
437116
2609
07:19
We heard it in other forms.
140
439749
1656
On l'a déjà entendu. Mais quels sont-ils ?
07:21
And who are these?
141
441429
2701
Quels sont les différents pays ? Je peux vous montrer l'Afrique.
07:24
Where are the different countries?
142
444154
2220
07:26
I can show you Africa.
143
446398
1546
07:27
This is Africa.
144
447968
1591
Voici l'Afrique. 10 % de la population mondiale, la majorité vivant dans la pauvreté.
07:30
Ten percent of the world population,
145
450078
1763
07:31
most in poverty.
146
451865
1166
Voici l'OCDE. Les pays riches. Le country club de l'ONU.
07:33
This is OECD -- the rich countries, the country club of the UN.
147
453055
4375
07:37
And they are over here on this side. Quite an overlap between Africa and OECD.
148
457454
5416
Et ils sont de ce coté. L'Afrique et l'OCDE se chevauchent.
07:42
And this is Latin America.
149
462894
1348
Et voici l'Amérique du Sud. On y retrouve tout l'éventail de ce qu'il y a sur Terre,
07:44
It has everything on this earth, from the poorest to the richest
150
464266
3355
du plus pauvre au plus riche.
07:47
in Latin America.
151
467645
1373
Et encore au-dessus, on peut mettre l'Europe de l'Est, l'Asie de l'Est,
07:49
And on top of that, we can put East Europe,
152
469042
3107
07:52
we can put East Asia, and we put South Asia.
153
472173
3175
et l'Asie du Sud. Qu'obtient-on si l'on retourne en arrière dans le temps,
07:55
And what did it look like if we go back in time,
154
475372
3130
07:58
to about 1970?
155
478526
2093
vers 1970 ? Il y a plusieurs bosses alors.
08:00
Then, there was more of a hump.
156
480643
2522
Et nous avons les Asiatiques qui vivaient dans une pauvreté absolue.
08:04
And most who lived in absolute poverty were Asians.
157
484242
3759
Le problème mondial d'alors était la pauvreté en Asie. Et si on avance dans le temps,
08:08
The problem in the world was the poverty in Asia.
158
488025
2947
08:10
And if I now let the world move forward,
159
490996
3118
08:14
you will see that while population increases,
160
494138
2612
vous verrez que pendant que la population croît, il y a
08:16
there are hundreds of millions in Asia getting out of poverty,
161
496774
3313
des centaines de millions d'Asiatiques qui sortent de la pauvreté et d'autres
08:20
and some others getting into poverty,
162
500111
1965
qui y arrivent, et voici la situation d'aujourd'hui.
08:22
and this is the pattern we have today.
163
502100
1901
Et le meilleur scénario d'après la Banque mondiale est que cela va se produire
08:24
And the best projection from the World Bank
164
504025
2071
08:26
is that this will happen,
165
506120
1914
et que nous n'aurons pas un monde divisé en deux. Nous aurons la majorité de la population au milieu.
08:28
and we will not have a divided world.
166
508058
1848
08:29
We'll have most people in the middle.
167
509930
1895
08:31
Of course it's a logarithmic scale here,
168
511849
2027
Bien sûr, c'est une échelle logarithmique ici,
08:33
but our concept of economy is growth with percent.
169
513900
3397
mais notre conception de l'économie est une croissance en pourcentage. Nous la voyons
08:37
We look upon it as a possibility of percentile increase.
170
517321
5285
comme une possibilité d'augmentation en pourcentage. Si je change ça et que je prends
08:42
If I change this and take GDP per capita instead of family income,
171
522630
4824
le PIB par individu à la place du revenu par foyer, et que je change
08:47
and I turn these individual data
172
527478
3771
les données individuelles en données régionales du produit domestique brut,
08:51
into regional data of gross domestic product,
173
531273
3276
08:54
and I take the regions down here,
174
534573
1888
et si je mets ces régions là, la taille de la bulle représente toujours la population.
08:56
the size of the bubble is still the population.
175
536485
2239
08:58
And you have the OECD there, and you have sub-Saharan Africa there,
176
538748
3198
Vous avez l'OCDE ici, l'Afrique subsaharienne là,
09:01
and we take off the Arab states there,
177
541970
2241
et nous déplaçons les États arabes ici,
09:04
coming both from Africa and from Asia,
178
544235
2218
venant d'Afrique et d'Asie, nous les séparons,
09:06
and we put them separately,
179
546477
1666
09:08
and we can expand this axis, and I can give it a new dimension here,
180
548167
5097
et nous allongeons l'axe. Je peux donner une nouvelle dimension
09:13
by adding the social values there, child survival.
181
553288
3349
en ajoutant les valeurs sociales, l'espérance de vie infantile.
09:16
Now I have money on that axis,
182
556661
1728
Maintenant j'ai l'argent sur cet axe et j'ai les chances de survie de l'enfant là.
09:18
and I have the possibility of children to survive there.
183
558413
2743
09:21
In some countries, 99.7% of children survive to five years of age;
184
561180
4257
Dans certain pays, 99,7 % des enfants survivent au-delà 5 ans.
09:25
others, only 70.
185
565461
1725
Dans d'autres, seulement 70 %. Et là, il semble y avoir un fossé énorme
09:27
And here, it seems, there is a gap between OECD,
186
567210
3268
entre l'OCDE, l'Amérique latine, l'Europe de l'Est, l'Asie de l'Est,
09:30
Latin America, East Europe, East Asia,
187
570502
3254
09:33
Arab states, South Asia and sub-Saharan Africa.
188
573780
3885
les États arabes, l'Asie du Sud et l'Afrique subsaharienne.
09:37
The linearity is very strong between child survival and money.
189
577689
4908
La linéarité est très forte entre la survie de l'enfant et l'argent.
09:42
But let me split sub-Saharan Africa.
190
582621
3296
Mais laissez-moi diviser l'Afrique subsaharienne. La santé est là et la meilleure santé est ici.
09:45
Health is there and better health is up there.
191
585941
4924
09:50
I can go here, and I can split sub-Saharan Africa into its countries.
192
590889
4462
Je peux aller ici et je peux diviser l'Afrique subsaharienne par ses différents pays.
09:55
And when it bursts,
193
595375
1202
Et quand elle éclate, la taille de la bulle de son pays reste égale à la population.
09:56
the size of each country bubble is the size of the population.
194
596601
3646
10:00
Sierra Leone down there, Mauritius is up there.
195
600271
2540
La Sierra Leone est en bas. L'Île Maurice est en haut. L'Île Maurice a été le premier pays
10:02
Mauritius was the first country to get away with trade barriers,
196
602835
3656
à s'affranchir des barrières commerciales et à pouvoir vendre son sucre.
10:06
and they could sell their sugar, they could sell their textiles,
197
606515
3525
Elle pouvait vendre ses textiles selon les mêmes conditions que les Européens et les Nord-Américains.
10:10
on equal terms as the people in Europe and North America.
198
610064
3714
10:13
There's a huge difference [within] Africa.
199
613802
2132
Il y a de grandes différences en Afrique. Et le Ghana est là, au milieu.
10:15
And Ghana is here in the middle.
200
615958
1868
10:17
In Sierra Leone, humanitarian aid.
201
617850
2592
En Sierra Leone, l'aide humanitaire.
10:20
Here in Uganda, development aid.
202
620466
3310
Ici en Ouganda, l'aide au développement. Ici, l'investissement, ici,
10:23
Here, time to invest; there, you can go for a holiday.
203
623800
3295
vous pouvez y aller en vacances. C'est une énorme variation
10:27
There's tremendous variation within Africa,
204
627119
2742
au sein de l'Afrique dont nous tenons rarement compte - que ça s'égale en tout.
10:29
which we very often make that it's equal everything.
205
629885
3091
10:33
I can split South Asia here. India's the big bubble in the middle.
206
633000
4239
Je peux diviser l'Asie du Sud ici. L'Inde est la grosse bulle du milieu.
10:37
But there's a huge difference between Afghanistan and Sri Lanka.
207
637263
4440
Mais il y a une grosse différence entre l'Afghanistan et le Sri Lanka.
10:41
I can split Arab states. How are they?
208
641727
2135
Je peux diviser les États arabes. Comment sont-ils ? Même climat, même culture,
10:43
Same climate, same culture, same religion -- huge difference.
209
643886
4132
même religion. Mais de grosses différences. Même entre voisins.
10:48
Even between neighbors --
210
648042
1222
10:49
Yemen, civil war;
211
649288
1245
Yémen, guerre civile. Émirats arabes, de l'argent équitablement réparti et bien utilisé.
10:50
United Arab Emirates, money, which was quite equally and well-used.
212
650557
4166
10:54
Not as the myth is.
213
654747
1782
Indifféremment du mythe. Et cela inclut les enfants des étrangers qui travaillent dans le pays.
10:56
And that includes all the children of the foreign workers
214
656553
4109
11:00
who are in the country.
215
660686
1574
Les données sont meilleures que ce que l'on pense. Beaucoup pensent qu'elles sont mauvaises.
11:02
Data is often better than you think. Many people say data is bad.
216
662284
3692
11:06
There is an uncertainty margin, but we can see the difference here:
217
666000
3143
Il y a une marge incertaine, mais on peut voir la différence ici :
Cambodge, Singapour. Les différences sont plus importantes
11:09
Cambodia, Singapore.
218
669167
1362
11:10
The differences are much bigger than the weakness of the data.
219
670553
2971
que la faiblesse des données. Europe de l'Est :
11:13
East Europe: Soviet economy for a long time,
220
673548
4647
l'économie Soviétique pendant longtemps, mais au bout de dix ans,
11:18
but they come out after 10 years very, very differently.
221
678219
3212
c'est très, très différent. Et voici l'Amérique latine.
11:21
And there is Latin America.
222
681455
2733
Aujourd'hui, inutile d'aller à Cuba pour trouver un pays sain en Amérique latine.
11:24
Today, we don't have to go to Cuba
223
684212
1646
11:25
to find a healthy country in Latin America.
224
685882
2028
11:27
Chile will have a lower child mortality than Cuba within some few years from now.
225
687934
4634
Le Chili aura une mortalité infantile inférieure à celle de Cuba d'ici quelques années.
11:32
Here, we have high-income countries in the OECD.
226
692592
3055
Et ici, voici les pays à haut revenu de l'OCDE.
11:35
And we get the whole pattern here of the world,
227
695671
3792
Nous pouvons obtenir le modèle mondial,
11:39
which is more or less like this.
228
699487
2151
qui est plus ou moins comme ceci. En observant
11:41
And if we look at it, how the world looks,
229
701662
3940
ce à quoi ressemble le monde en 1960, il commence à évoluer. 1960.
11:46
in 1960, it starts to move.
230
706658
3318
11:50
This is Mao Zedong. He brought health to China.
231
710000
2632
C'est Mao Tsé-toung. Il a fait de la Chine un pays en bonne santé. Puis il est mort.
11:52
And then he died.
232
712656
1166
11:53
And then Deng Xiaoping came and brought money to China,
233
713846
2612
Ensuite, Deng Xiaoping a amené l'argent en Chine et a ramené le pays sur le devant de la scène.
11:56
and brought them into the mainstream again.
234
716482
2054
11:58
And we have seen how countries move in different directions like this,
235
718560
4158
Nous avons vu comment les pays vont dans des directions différentes comme ceci,
12:02
so it's sort of difficult to get an example country
236
722742
5905
c'est donc compliqué de trouver
un pays qui regroupe tout les schémas mondiaux.
12:08
which shows the pattern of the world.
237
728671
2145
12:10
But I would like to bring you back to about here, at 1960.
238
730840
6854
Je voudrais revenir ici, en 1960.
J'aimerais comparer la Corée du Sud qui est là, avec le Brésil,
12:18
I would like to compare South Korea, which is this one,
239
738083
6991
12:25
with Brazil, which is this one.
240
745098
3358
qui est là. J'ai perdu l'étiquette. Et je voudrais comparer l'Ouganda,
12:29
The label went away for me here.
241
749154
1782
12:30
And I would like to compare Uganda, which is there.
242
750960
2925
qui est ici. Je peux le faire avancer, comme ceci.
12:34
I can run it forward, like this.
243
754699
3183
Vous pouvez voir que la Corée du Sud progresse très rapidement
12:39
And you can see how South Korea is making a very, very fast advancement,
244
759748
6996
12:46
whereas Brazil is much slower.
245
766768
2585
alors que le Brésil est nettement plus lent.
12:49
And if we move back again, here, and we put trails on them, like this,
246
769377
6144
Et si on revient en arrière, ici, et que nous les traçons comme ceci,
12:55
you can see again
247
775545
2403
vous pouvez voir que la vitesse de développement
12:57
that the speed of development is very, very different,
248
777972
3332
est très différente. Les pays évoluent plus ou moins
13:01
and the countries are moving more or less at the same rate
249
781328
5760
au même taux en rapport argent et santé, mais il semble possible de progresser
13:07
as money and health,
250
787112
1427
13:08
but it seems you can move much faster
251
788563
1929
plus vite en étant en bonne santé plutôt qu'en étant riche.
13:10
if you are healthy first than if you are wealthy first.
252
790516
2918
13:14
And to show that, you can put on the way of United Arab Emirates.
253
794000
4158
Et pour illustrer cela, prenons l'exemple des Émirats arabes.
13:18
They came from here, a mineral country.
254
798182
2674
Autrefois, c'était un pays minier. Ils ont trouvé du pétrole,
13:20
They cached all the oil; they got all the money;
255
800880
2467
ils ont gagné énormément d'argent, mais la santé ne s'achète pas au supermarché.
13:23
but health cannot be bought at the supermarket.
256
803371
2436
Vous devez investir dans la santé. Vous devez scolariser les enfants.
13:26
You have to invest in health. You have to get kids into schooling.
257
806516
3147
13:29
You have to train health staff. You have to educate the population.
258
809687
3190
Vous devez former du personnel de santé. Vous devez éduquer la population.
13:32
And Sheikh Zayed did that in a fairly good way.
259
812901
2356
Et le Sheikh Sayed l'a fait d'une manière admirable.
13:35
In spite of falling oil prices, he brought this country up here.
260
815281
3963
Malgré la chute du prix du pétrole, il a amené son pays jusque là.
13:39
So we've got a much more mainstream appearance of the world,
261
819268
3708
Nous avons donc une meilleure approche de l'aspect du monde,
13:43
where all countries tend to use their money
262
823000
2527
où tout les pays ont tendance à mieux utiliser leur argent
13:45
better than they used it in the past.
263
825551
2295
que par le passé. Maintenant, c'est, plus ou moins,
13:49
Now, this is, more or less, if you look at the average data of the countries --
264
829269
6978
si vous regardez la moyenne des données des pays. Ils se présentent ainsi.
13:56
they are like this.
265
836271
1194
13:57
That's dangerous, to use average data,
266
837489
3409
Mais il est hasardeux d'utiliser des moyennes car il y a une grosse
14:00
because there is such a lot of difference within countries.
267
840922
3845
différence entre les pays. Donc si je vais par là, nous pouvons remarquer
14:04
So if I go and look here,
268
844791
2494
14:07
we can see that Uganda today is where South Korea was in 1960.
269
847309
6545
que l'Ouganda aujourd'hui est semblable à la Corée du Sud en 1960. Si je divise l'Ouganda,
14:13
If I split Uganda, there's quite a difference within Uganda.
270
853878
3788
il existe de grandes différences au sein de l'Ouganda. Voici les quantiles de l'Ouganda.
14:17
These are the quintiles of Uganda.
271
857690
1988
14:19
The richest 20 percent of Ugandans are there.
272
859702
2180
Les 20 % des Ougandais les plus riches sont là.
14:21
The poorest are down there.
273
861906
1471
Les plus pauvres sont ici en bas. Si je divise l'Afrique du Sud, c'est ainsi.
14:23
If I split South Africa, it's like this.
274
863401
2831
14:26
And if I go down and look at Niger,
275
866256
3009
Si je descends et que je regarde le Niger, où il y a eu une terrible famine
14:29
where there was such a terrible famine [recently],
276
869289
3493
dernièrement, cela ressemble à ça. Les 20 % les plus pauvres du Niger ici,
14:32
it's like this.
277
872806
1151
14:33
The 20 percent poorest of Niger is out here,
278
873981
2757
14:36
and the 20 percent richest of South Africa is there,
279
876762
2769
et les 20 % les plus riches d'Afrique du Sud là.
14:39
and yet we tend to discuss what solutions there should be in Africa.
280
879555
4421
Nous pouvons ensuite discuter des solutions existant pour l'Afrique.
14:44
Everything in this world exists in Africa.
281
884000
2567
Tout en ce monde existe en Afrique. Et on ne peut pas
14:46
And you can't discuss universal access to HIV [treatment]
282
886591
3275
parler d'un accès universel au VIH [traitement] pour ce quantile ici en haut
14:49
for that quintile up here
283
889890
1919
14:51
with the same strategy as down here.
284
891833
2625
avec la même stratégie que pour celui-ci en bas. L'amélioration du monde
14:54
The improvement of the world must be highly contextualized,
285
894482
3706
doit être fortement replacée dans son contexte, et ce n'est en aucun cas pertinent
14:58
and it's not relevant to have it on a regional level.
286
898212
3653
à un niveau régional. Nous devons davantage détailler.
15:01
We must be much more detailed.
287
901889
1530
Nous avons découvert que les étudiants sont emballés quand ils peuvent utiliser cet outil.
15:04
We find that students get very excited when they can use this.
288
904070
3326
15:07
And even more, policy makers and the corporate sectors
289
907420
3618
Et même les responsables politiques et les entreprises aimeraient observer
15:11
would like to see how the world is changing.
290
911062
3661
l'évolution du monde. Mais pourquoi cela n'est-il pas mis en place ?
15:14
Now, why doesn't this take place?
291
914747
1875
15:16
Why are we not using the data we have?
292
916646
2303
Pourquoi ne pas utiliser les données que nous avons ? Nous possédons des données aux Nations Unies,
15:18
We have data in the United Nations, in the national statistical agencies
293
918973
3810
dans les agences nationales de statistiques
15:22
and in universities and other nongovernmental organizations.
294
922807
3169
et dans les universités et les autres organisations non gouvernementales.
15:26
Because the data is hidden down in the databases.
295
926000
2737
Parce que les données sont enfouies dans les bases de données.
15:28
And the public is there, and the internet is there,
296
928761
2530
Le public est là, Internet est là, mais nous ne les utilisons pas efficacement.
15:31
but we have still not used it effectively.
297
931315
2160
15:33
All that information we saw changing in the world
298
933499
2675
Toutes ces informations que nous voyons changer dans le monde
15:36
does not include publicly funded statistics.
299
936198
2941
n'incluent pas les statistiques publiques. Il existe des pages Web
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There are some web pages like this, you know,
300
939163
2371
comme celle-ci, mais elles se nourrissent des bases de données,
15:41
but they take some nourishment down from the databases,
301
941558
4703
15:46
but people put prices on them, stupid passwords and boring statistics.
302
946285
4972
mais on les rend payantes, on instaure des mots de passe stupides et des statistiques ennuyeuses.
15:51
(Laughter)
303
951281
1108
(Rires). (Applaudissements).
15:52
And this won't work.
304
952413
1422
15:53
(Applause)
305
953859
2556
Et cela ne marche pas. Que devons-nous faire ? Nous avons les bases de données.
15:56
So what is needed? We have the databases.
306
956439
2422
15:58
It's not a new database that you need.
307
958885
1867
Ce n'est pas de nouvelles bases de données dont nous avons besoin. Nous avons des outils de mise en forme merveilleux,
16:00
We have wonderful design tools and more and more are added up here.
308
960776
3805
et il s'en crée de plus en plus. Nous avons donc lancé
16:04
So we started a nonprofit venture linking data to design,
309
964605
6130
une entreprise à but non lucratif que nous avons appelée - en reliant les données à la conception -
16:10
we called "Gapminder,"
310
970759
1156
nous l'avons appelée "Gapminder", par analogie au métro londonien qui vous avertit
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from the London Underground, where they warn you, "Mind the gap."
311
971939
3097
de faire attention au vide. Nous avons donc pensé que "Gapminder" était un nom approprié.
16:15
So we thought Gapminder was appropriate.
312
975060
1959
Nous avons donc développé des logiciels qui relient les données comme cela.
16:17
And we started to write software which could link the data like this.
313
977043
4181
Et ce n'était pas si compliqué. Cela nous a pris quelques années, et nous avons produit des animations.
16:21
And it wasn't that difficult.
314
981248
1547
16:22
It took some person years, and we have produced animations.
315
982819
3723
16:26
You can take a data set and put it there.
316
986566
2233
Vous pouvez prendre un ensemble de données et les amener là.
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We are liberating UN data, some few UN organization.
317
988823
4476
Nous nous sommes procuré des données de l'ONU et de quelques organisations de l'ONU.
16:33
Some countries accept that their databases can go out on the world.
318
993323
4278
Certains pays ont accepté de rendre publiques leurs données,
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But what we really need is, of course, a search function,
319
997625
3245
mais ce dont nous avons réellement besoin c'est, bien sûr, d'une fonction de recherche.
16:40
a search function where we can copy the data up to a searchable format
320
1000894
4502
Une fonction de recherche qui nous permettrait de copier les données dans un format accessible
16:45
and get it out in the world.
321
1005420
1518
et de les transmettre au monde entier. Et quelles ont été les réactions ?
16:46
And what do we hear when we go around?
322
1006962
2165
J'ai fait une recherche anthropologique sur les principales formations statistiques. Tout le monde a dit,
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I've done anthropology on the main statistical units.
323
1009151
3118
16:52
Everyone says, "It's impossible. This can't be done.
324
1012293
3009
"C'est impossible. On ne peut pas faire ça. Notre information est trop spécifique
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Our information is so peculiar in detail,
325
1015326
2510
16:57
so that cannot be searched as others can be searched.
326
1017860
3104
et ne peut être partagée comme n'importe quelle autre.
17:00
We cannot give the data free to the students,
327
1020988
2355
On ne peut pas donner cette information gratuitement aux étudiants et aux entrepreneurs du monde entier."
17:03
free to the entrepreneurs of the world."
328
1023367
2126
Mais c'est exactement ce que nous voulons faire, n'est-ce pas ?
17:06
But this is what we would like to see, isn't it?
329
1026256
2346
Les données publiques sont juste là.
17:09
The publicly funded data is down here.
330
1029175
2424
17:11
And we would like flowers to grow out on the net.
331
1031623
3035
Nous souhaitons qu'elles se développent sur Internet.
17:14
One of the crucial points is to make them searchable,
332
1034682
3270
L'un des points cruciaux consiste à les rendre accessibles et à faire en sorte que les gens puissent utiliser
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and then people can use the different design tools to animate it there.
333
1037976
4287
les différents outils pour les rendre vivantes.
Et j'ai une bonne nouvelle pour vous.
17:22
And I have pretty good news for you.
334
1042287
2294
17:24
I have good news that the [current],
335
1044605
2194
17:26
new head of UN statistics doesn't say it's impossible.
336
1046823
3486
Le nouveau directeur du service Statistiques de l'ONU ne dit pas que c'est impossible.
17:30
He only says, "We can't do it."
337
1050333
1856
Il dit simplement : "On ne peut pas le faire".
17:32
(Laughter)
338
1052772
3532
(Rires)
17:36
And that's a quite clever guy, huh?
339
1056328
1883
C'est plutôt quelqu'un de malin, n'est-ce pas ?
17:38
(Laughter)
340
1058235
1849
(Rires)
17:40
So we can see a lot happening in data in the coming years.
341
1060108
4365
Donc nous allons voir beaucoup de changements se produire dans les années à venir dans le domaine de l'échange des données.
17:44
We will be able to look at income distributions in completely new ways.
342
1064497
4376
Nous pourrons observer la distribution des richesses de façons complètement nouvelles.
17:48
This is the income distribution of China, 1970.
343
1068897
5079
Voici la distribution des richesses en Chine en 1970.
17:54
This is the income distribution of the United States, 1970.
344
1074000
4796
La distribution des richesses aux États-Unis en 1970.
17:58
Almost no overlap.
345
1078820
1851
Quasiment aucun chevauchement. Quasiment aucun. Et que s'est-il produit ?
18:00
Almost no overlap.
346
1080695
1411
18:02
And what has happened?
347
1082130
1716
18:03
What has happened is this:
348
1083870
1481
Voici ce qui s'est passé : la Chine a progressé, ce n'est plus si équitable,
18:05
that China is growing, it's not so equal any longer,
349
1085375
2972
18:08
and it's appearing here, overlooking the United States,
350
1088371
3971
et cela se voit ici, dominant les États-Unis.
18:12
almost like a ghost, isn't it?
351
1092366
2292
On dirait un fantôme, n'est-ce pas ?
18:14
(Laughter)
352
1094682
1294
(Rires).
18:16
It's pretty scary.
353
1096000
1587
C'est plutôt effrayant. Mais je pense qu'il est important d'avoir cette information.
18:17
(Laughter)
354
1097611
2261
18:22
But I think it's very important to have all this information.
355
1102762
3910
18:26
We need really to see it.
356
1106696
2730
Nous devons la voir. Mais au lieu d'approfondir ce sujet,
18:29
And instead of looking at this,
357
1109450
2883
18:32
I would like to end up by showing the internet users per 1,000.
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1112357
5383
je voudrais terminer en montrant les utilisateurs d'Internet pour 1 000.
18:37
In this software, we access about 500 variables
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1117764
2924
Dans ce logiciel, nous accédons assez facilement à environ 500 variables de tous les pays.
18:40
from all the countries quite easily.
360
1120712
2267
Il faut du temps pour passer à cela,
18:43
It takes some time to change for this,
361
1123003
3134
18:46
but on the axes, you can quite easily get any variable you would like to have.
362
1126161
5818
mais vous pouvez facilement trouver sur les axes n'importe quelle variable de votre choix.
Le but serait que les bases de données soient gratuites,
18:52
And the thing would be to get up the databases free,
363
1132003
4383
18:56
to get them searchable, and with a second click,
364
1136410
2809
accessibles et en cliquant une seconde fois, de les obtenir
18:59
to get them into the graphic formats, where you can instantly understand them.
365
1139243
5056
dans des graphiques, où vous pourrez les comprendre instantanément.
19:04
Now, statisticians don't like it, because they say
366
1144323
3426
Les statisticiens n'apprécient pas car selon eux, cela
19:07
that this will not show the reality;
367
1147773
6917
ne reflète pas la réalité. Nous devons avoir une approche statistique et méthodique.
19:14
we have to have statistical, analytical methods.
368
1154714
2288
Mais cela génère des hypothèses.
19:17
But this is hypothesis-generating.
369
1157026
1950
19:19
I end now with the world.
370
1159000
1905
Je termine donc avec le monde. Ici, Internet arrive.
19:22
There, the internet is coming.
371
1162021
1485
19:23
The number of internet users are going up like this.
372
1163530
2483
Le nombre d'internautes croît comme cela. Voici le PIB par individu.
19:26
This is the GDP per capita.
373
1166037
2111
C'est une nouvelle technologie qui voit le jour et qui, étonnamment,
19:28
And it's a new technology coming in, but then amazingly,
374
1168172
3500
19:31
how well it fits to the economy of the countries.
375
1171696
4027
se fond avec l'économie des pays. C'est pourquoi l'ordinateur
19:35
That's why the $100 computer will be so important.
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1175747
2992
à 100 dollars est si important. Mais c'est une tendance faible.
19:38
But it's a nice tendency.
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1178763
1405
19:40
It's as if the world is flattening off, isn't it?
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1180192
2771
C'est comme si le monde s'aplatissait ? Ces pays
19:42
These countries are lifting more than the economy,
379
1182987
2538
se soulèvent plus que l'économie, et il serait intéressant
19:45
and it will be very interesting to follow this over the year,
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1185549
2956
de suivre ce phénomène au fil des années, comme je souhaiterais que vous puissiez utiliser
19:48
as I would like you to be able to do with all the publicly funded data.
381
1188529
3650
les données financées par des fonds publics. Merci beaucoup.
19:52
Thank you very much.
382
1192203
1182
19:53
(Applause)
383
1193409
3000
(Applaudissements)
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