Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

Juan Enriquez : Nos enfants seront-ils une espèce différente ?

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2012-06-04 ・ TED


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Juan Enriquez: Will our kids be a different species?

Juan Enriquez : Nos enfants seront-ils une espèce différente ?

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00:00
Translator: Timothy Covell Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:15
All right. So, like all good stories,
1
15695
1983
Bon. Comme toutes les bonnes histoires,
00:17
this starts a long, long time ago
2
17678
1934
celle-ci commence il y a très, très longtemps
00:19
when there was basically nothing.
3
19612
2149
quand il n'y avait quasiment rien.
00:21
So here is a complete picture of the universe
4
21761
2400
Voici donc une image complète de l'univers
00:24
about 14-odd billion years ago.
5
24161
3452
il y a environ 14 milliards d'années et des poussières.
00:27
All energy is concentrated into a single point of energy.
6
27613
3084
Toute l'énergie est concentrée en un seul point d'énergie.
00:30
For some reason it explodes,
7
30697
1584
Pour une raison quelconque, il explose,
00:32
and you begin to get these things.
8
32281
2116
et on commence à avoir ces trucs.
00:34
So you're now about 14 billion years into this.
9
34397
2866
Nous voilà donc maintenant 14 milliards d'années plus tard
00:37
And these things expand and expand and expand
10
37263
1896
Et ces trucs grandissent et grandissent et grandissent
00:39
into these giant galaxies,
11
39159
1699
pour devenir ces galaxies géantes,
00:40
and you get trillions of them.
12
40858
1319
et on en a des milliards de milliards.
00:42
And within these galaxies
13
42177
2148
Et à l'intérieur de ces galaxies,
00:44
you get these enormous dust clouds.
14
44325
2119
on a ces énormes nuages de poussière.
00:46
And I want you to pay particular attention
15
46444
1765
Et je veux que vous fassiez particulièrement attention
00:48
to the three little prongs
16
48209
1450
aux trois petites dents
00:49
in the center of this picture.
17
49659
1901
au centre de cette image.
00:51
If you take a close-up of those,
18
51560
1415
Si on en fait un gros plan,
00:52
they look like this.
19
52975
1653
voilà à quoi elles ressemblent.
00:54
And what you're looking at is columns of dust
20
54628
2850
Et ce que vous voyez, ce sont des colonnes de poussière
00:57
where there's so much dust --
21
57478
2047
dans lesquelles il y a tellement de poussière,
00:59
by the way, the scale of this is a trillion vertical miles --
22
59525
4333
au fait, l'échelle ici est 1600 milliards de kilomètres de haut,
01:03
and what's happening is there's so much dust,
23
63858
2918
et ce qui se passe c'est qu'il y a tellement de poussière,
01:06
it comes together and it fuses
24
66776
1934
qu'elle se rassemble, elle s'amalgame
01:08
and ignites a thermonuclear reaction.
25
68710
3459
et déclenche une réaction thermonucléaire.
01:12
And so what you're watching
26
72169
842
Et donc ce que vous regardez
01:13
is the birth of stars.
27
73011
1985
est la naissance des étoiles.
01:14
These are stars being born out of here.
28
74996
1657
Il s'agit d'étoiles qui naissent à partir d'ici.
01:16
When enough stars come out,
29
76653
2468
Lorsque suffisamment d'étoiles sortent,
01:19
they create a galaxy.
30
79121
1798
elles créent une galaxie.
01:20
This one happens to be a particularly important galaxy,
31
80919
3434
Celle-ci se trouve être une galaxie particulièrement importante,
01:24
because you are here.
32
84353
2216
parce que vous êtes ici.
01:26
(Laughter)
33
86569
1167
(Rires)
01:27
And as you take a close-up of this galaxy,
34
87736
1651
Et quand on prend un gros plan de cette galaxie,
01:29
you find a relatively normal,
35
89387
2065
on trouve une étoile relativement normale,
01:31
not particularly interesting star.
36
91452
2368
pas particulièrement intéressante.
01:33
By the way, you're now about two-thirds of the way into this story.
37
93820
4015
D'ailleurs, on en est maintenant à peu près aux deux-tiers de cette histoire.
01:37
So this star doesn't even appear
38
97835
2182
Donc cette étoile n'apparaît même pas
01:40
until about two-thirds of the way into this story.
39
100017
2951
avant environ les deux-tiers de cette histoire.
01:42
And then what happens
40
102968
1078
Et puis ce qui se passe
01:44
is there's enough dust left over
41
104046
1406
c'est qu'il reste assez de poussière
01:45
that it doesn't ignite into a star,
42
105452
1966
pour qu'elle ne s'enflamme pas pour devenir une étoile,
01:47
it becomes a planet.
43
107418
2000
elle devient une planète.
01:49
And this is about a little over four billion years ago.
44
109418
4825
Et c'est il y a un peu plus de 4 milliards années.
01:54
And soon thereafter
45
114243
1433
Et, peu après
01:55
there's enough material left over
46
115676
1917
il reste assez de matière
01:57
that you get a primordial soup,
47
117593
4563
pour obtenir une soupe primordiale
02:02
and that creates life.
48
122156
1764
et ça crée la vie.
02:03
And life starts to expand and expand and expand,
49
123920
3881
Et la vie commence à se développer encore et encore,
02:07
until it goes kaput.
50
127801
1751
jusqu'à ce qu'elle soit kaput.
02:09
(Laughter)
51
129552
3488
(Rires)
02:13
Now the really strange thing
52
133040
1430
Ce qui est vraiment étrange
02:14
is life goes kaput, not once, not twice,
53
134470
2906
est que la vie meure, non pas une fois, pas deux fois,
02:17
but five times.
54
137376
2216
mais cinq fois.
02:19
So almost all life on Earth
55
139592
2102
Donc presque toute la vie sur terre
02:21
is wiped out about five times.
56
141694
2464
est effacée environ cinq fois.
02:24
And as you're thinking about that,
57
144158
1552
Et quand vous y réfléchissez,
02:25
what happens is you get more and more complexity,
58
145710
2432
ce qui se passe, c'est que vous trouvez plus de complexité,
02:28
more and more stuff
59
148142
1234
de plus en plus de trucs
02:29
to build new things with.
60
149376
4118
pour construire de nouveaux trucs
02:33
And we don't appear
61
153494
1270
Et nous n'apparaissons pas
02:34
until about 99.96 percent of the time into this story,
62
154764
5648
avant environ 99,96 % du temps dans cette histoire,
02:40
just to put ourselves and our ancestors in perspective.
63
160412
3930
juste pour mettre nous-mêmes et nos ancêtres en perspective.
02:44
So within that context, there's two theories of the case
64
164342
3459
Dans ce contexte, il y a donc deux théories pour
02:47
as to why we're all here.
65
167801
1689
savoir pourquoi nous sommes tous ici.
02:49
The first theory of the case
66
169490
1589
La première théorie concernant ce cas
02:51
is that's all she wrote.
67
171079
3409
est « c'est fini ».
02:54
Under that theory,
68
174488
1359
Selon cette théorie,
02:55
we are the be-all and end-all
69
175847
1836
nous sommes l'alpha et l'oméga
02:57
of all creation.
70
177683
1733
de toute la création.
02:59
And the reason for trillions of galaxies,
71
179416
2884
Et la raison de milliers de milliards de galaxies,
03:02
sextillions of planets,
72
182300
2013
de sextillions de planètes,
03:04
is to create something that looks like that
73
184313
4710
est de créer quelque chose qui ressemble à ça
03:09
and something that looks like that.
74
189023
3633
et quelque chose qui ressemble à ça.
03:12
And that's the purpose of the universe;
75
192656
1541
Et c'est le but de l'univers ;
03:14
and then it flat-lines,
76
194197
1284
et puis il meurt,
03:15
it doesn't get any better.
77
195481
1311
il ne va pas mieux.
03:16
(Laughter)
78
196792
4480
(Rires)
03:21
The only question you might want to ask yourself is,
79
201272
2819
La seule question que vous pourriez vouloir vous poser est,
03:24
could that be just mildly arrogant?
80
204091
5235
ce ne serait pas légèrement arrogant ?
03:29
And if it is --
81
209326
1741
Et si c'est le cas,
03:31
and particularly given the fact that we came very close to extinction.
82
211067
5382
et surtout compte tenu du fait que nous sommes passés très près de l'extinction.
03:36
There were only about 2,000 of our species left.
83
216449
3367
Il ne restait qu'environ 2000 individus de notre espèce.
03:39
A few more weeks without rain,
84
219816
2083
Quelques semaines de plus sans pluie,
03:41
we would have never seen any of these.
85
221899
3084
on n'aurait jamais vu aucun de ces gens-là.
03:44
(Laughter)
86
224983
6699
(Rires)
03:51
(Applause)
87
231682
4634
(Applaudissements)
03:56
So maybe you have to think about a second theory
88
236316
2966
Peut-être alors vous devez penser à une seconde théorie
03:59
if the first one isn't good enough.
89
239282
2917
si la première ne convient pas.
04:02
Second theory is: Could we upgrade?
90
242199
1784
La deuxième théorie est : pourrions-nous nous mettre à jour ?
04:03
(Laughter)
91
243983
2899
(Rires)
04:06
Well, why would one ask a question like that?
92
246882
3234
Eh bien, pourquoi poser une question pareille ?
04:10
Because there have been at least 29 upgrades so far
93
250116
2465
Parce qu'il y a eu jusqu'à présent au moins 29 mises à jour
04:12
of humanoids.
94
252581
2036
des humanoïdes.
04:14
So it turns out that we have upgraded.
95
254617
2850
Il s'avère que nous nous sommes mis à jour.
04:17
We've upgraded time and again and again.
96
257467
1915
Nous nous sommes mis à jour encore et encore.
04:19
And it turns out that we keep discovering upgrades.
97
259382
2916
Et il s'avère que nous continuons de découvrir des mises à jour.
04:22
We found this one last year.
98
262298
2184
Nous avons trouvé celle-là l'an dernier.
04:24
We found another one last month.
99
264482
2617
Nous en avons trouvé une autre le mois dernier.
04:27
And as you're thinking about this,
100
267099
2199
Et quand vous y réfléchissez,
04:29
you might also ask the question:
101
269298
2103
vous pourriez aussi poser la question :
04:31
So why a single human species?
102
271401
3097
Alors pourquoi une seule espèce humaine ?
04:34
Wouldn't it be really odd
103
274498
1834
Ne serait-ce pas vraiment étrange
04:36
if you went to Africa and Asia and Antarctica
104
276332
3784
si vous alliez en Afrique, en Asie et en Antarctique
04:40
and found exactly the same bird --
105
280116
2619
et trouviez exactement le même oiseau,
04:42
particularly given that we co-existed at the same time
106
282735
3792
étant donné en particulier que nous avons coexisté en même temps
04:46
with at least eight other versions of humanoid
107
286527
2786
avec au moins huit autres versions d'humanoïdes
04:49
at the same time on this planet?
108
289313
2468
en même temps sur cette planète ?
04:51
So the normal state of affairs
109
291781
1879
La situation normale n'est donc pas
04:53
is not to have just a Homo sapiens;
110
293660
2510
d'avoir juste un Homo sapiens ;
04:56
the normal state of affairs
111
296170
1021
la situation normale
04:57
is to have various versions of humans walking around.
112
297191
3829
est d'avoir différentes versions d'humains qui se baladent.
05:01
And if that is the normal state of affairs,
113
301020
2817
Et si c'est la situation normale,
05:03
then you might ask yourself,
114
303837
2368
vous pourriez alors vous demander,
05:06
all right, so if we want to create something else,
115
306205
2065
bon, donc si nous voulons créer quelque chose d'autre,
05:08
how big does a mutation have to be?
116
308270
2868
de quelle ampleur doit être la mutation ?
05:11
Well Svante Paabo has the answer.
117
311138
2632
Eh bien Svante Paabo a la réponse.
05:13
The difference between humans and Neanderthal
118
313770
2800
La différence entre les humains et les néandertaliens
05:16
is 0.004 percent of gene code.
119
316570
3299
est de 0,004 % du code génétique.
05:19
That's how big the difference is
120
319869
1700
C'est l'ampleur de la différence
05:21
one species to another.
121
321569
2217
d'une espèce à l'autre.
05:23
This explains most contemporary political debates.
122
323786
4400
Ça explique la plupart des débats politiques contemporains.
05:28
(Laughter)
123
328186
1935
(Rires)
05:30
But as you're thinking about this,
124
330121
3211
Mais pendant que vous y réfléchissez,
05:33
one of the interesting things
125
333332
1358
une des choses intéressantes
05:34
is how small these mutations are and where they take place.
126
334690
3397
est comme ces mutations sont petites et où elles ont lieu.
05:38
Difference human/Neanderthal
127
338087
1333
La différence homme/néandertal
05:39
is sperm and testis,
128
339420
1733
est le sperme et les testicules,
05:41
smell and skin.
129
341153
1368
l'odorat et la peau.
05:42
And those are the specific genes
130
342521
1486
Et voilà les gènes spécifiques
05:44
that differ from one to the other.
131
344007
2680
qui diffèrent l'un de l'autre.
05:46
So very small changes can have a big impact.
132
346687
3101
Donc de très petits changements peuvent avoir un impact important.
05:49
And as you're thinking about this,
133
349788
1632
Et pendant que vous y réfléchissez,
05:51
we're continuing to mutate.
134
351420
2516
nous continuons de muter.
05:53
So about 10,000 years ago by the Black Sea,
135
353936
2901
Il y a donc environ 10 000 ans, au bord de la mer Noire,
05:56
we had one mutation in one gene
136
356837
2060
nous avons eu une mutation dans un gène
05:58
which led to blue eyes.
137
358897
2556
qui a conduit aux yeux bleus.
06:01
And this is continuing and continuing and continuing.
138
361453
3884
Et cela continue encore et encore.
06:05
And as it continues,
139
365337
1434
Et alors que ça continue,
06:06
one of the things that's going to happen this year
140
366771
1765
une des choses qui va se passer cette année
06:08
is we're going to discover the first 10,000 human genomes,
141
368536
3333
est que nous allons découvrir les premiers 10 000 génomes humains,
06:11
because it's gotten cheap enough to do the gene sequencing.
142
371869
3269
parce que faire le séquençage des gènes est devenu assez bon marché.
06:15
And when we find these,
143
375138
1588
Et lorsque nous trouvons ça,
06:16
we may find differences.
144
376726
2494
nous pouvons trouver des différences.
06:19
And by the way, this is not a debate that we're ready for,
145
379220
3076
Et d'ailleurs, ce n'est pas un débat pour lequel nous sommes prêts
06:22
because we have really misused the science in this.
146
382296
3376
parce que nous avons vraiment abusé de la science dans ce cas.
06:25
In the 1920s, we thought there were major differences between people.
147
385672
3683
Dans les années 1920, nous avons pensé qu'il y avait des différences importantes entre les gens.
06:29
That was partly based on Francis Galton's work.
148
389355
3798
C'est en partie fondé sur les travaux de Francis Galton.
06:33
He was Darwin's cousin.
149
393153
2136
C'était le cousin de Darwin.
06:35
But the U.S., the Carnegie Institute,
150
395289
2315
Mais les États-Unis, l'Institut Carnegie,
06:37
Stanford, American Neurological Association
151
397604
2582
Stanford, l'Association américaine de neurologique
06:40
took this really far.
152
400186
1868
ont poussé ça très loin.
06:42
That got exported and was really misused.
153
402054
3599
On l'a exporté et vraiment mal utilisé.
06:45
In fact, it led to some absolutely horrendous
154
405653
2685
En fait, ça a conduit à des traitements absolument horribles
06:48
treatment of human beings.
155
408338
2013
d'êtres humains.
06:50
So since the 1940s, we've been saying there are no differences,
156
410351
2594
Donc depuis les années 1940, nous avons dit qu'il n'y a aucune différence,
06:52
we're all identical.
157
412945
1320
nous sommes tous identiques.
06:54
We're going to know at year end if that is true.
158
414265
3277
Nous allons savoir à la fin de l'année, si c'est vrai.
06:57
And as we think about that,
159
417542
1732
Et pendant que nous y pensons,
06:59
we're actually beginning to find things
160
419274
1518
en fait, nous commençons à trouver des choses
07:00
like, do you have an ACE gene?
161
420792
3466
comme, vous avez un gène ACE ?
07:04
Why would that matter?
162
424258
1978
Pourquoi donc cette question ?
07:06
Because nobody's ever climbed an 8,000-meter peak without oxygen
163
426236
4038
Parce que personne n'a jamais gravi un pic de 8000 mètres sans oxygène
07:10
that doesn't have an ACE gene.
164
430274
2750
sans avoir un gène de l'ACE.
07:13
And if you want to get more specific,
165
433024
1869
Et si vous voulez plus de précision,
07:14
how about a 577R genotype?
166
434893
3015
qu'en est-il d'un génotype 577R ?
07:17
Well it turns out that every male Olympic power athelete ever tested
167
437908
4700
Ainsi il s'avère que tous les sportifs masculins olympiques jamais testés
07:22
carries at least one of these variants.
168
442608
3250
sont porteurs d'au moins une de ces variantes.
07:25
If that is true,
169
445858
1654
Si c'est vrai,
07:27
it leads to some very complicated questions
170
447512
2158
cela nous mène à des questions très complexes
07:29
for the London Olympics.
171
449670
1801
pour les Jeux olympiques de Londres.
07:31
Three options:
172
451471
1519
Trois options :
07:32
Do you want the Olympics to be a showcase
173
452990
2832
Voulez-vous que les jeux soient une vitrine
07:35
for really hardworking mutants?
174
455822
2700
de mutants qui travaillent vraiment dur ?
07:38
(Laughter)
175
458522
1733
(Rires)
07:40
Option number two:
176
460255
2735
Option numéro deux :
07:42
Why don't we play it like golf or sailing?
177
462990
3398
Pourquoi ne pas jouer comme le golf ou la voile ?
07:46
Because you have one and you don't have one,
178
466388
2474
Parce que vous en avez un et vous n'en n'avez pas un,
07:48
I'll give you a tenth of a second head start.
179
468862
3995
je vais vous donner un dixième de seconde d'avance.
07:52
Version number three:
180
472857
1071
Version numéro de trois :
07:53
Because this is a naturally occurring gene
181
473928
2069
Parce que c'est un gène naturel
07:55
and you've got it and you didn't pick the right parents,
182
475997
2782
et que vous l'avez et que vous n'avez pas choisi les bons parents,
07:58
you get the right to upgrade.
183
478779
3949
vous avez droit à une mise à jour.
08:02
Three different options.
184
482728
1751
Trois options différentes.
08:04
If these differences are the difference
185
484479
1622
Si ces différences sont la différence
08:06
between an Olympic medal and a non-Olympic medal.
186
486101
3378
entre une médaille olympique et une médaille non olympique.
08:09
And it turns out that as we discover these things,
187
489479
2834
Et il s'avère qu'alors que nous découvrons ces choses,
08:12
we human beings really like to change
188
492313
3335
nous, êtres les humains aimons vraiment changer
08:15
how we look, how we act,
189
495648
1694
notre apparence, nos agissements,
08:17
what our bodies do.
190
497342
1594
ce que notre corps fait.
08:18
And we had about 10.2 million plastic surgeries in the United States,
191
498936
4374
Et nous avons eu environ 10,2 millions de chirurgies plastiques aux États-Unis,
08:23
except that with the technologies that are coming online today,
192
503310
3317
sauf qu'avec les technologies qu'on trouve en ligne aujourd'hui,
08:26
today's corrections, deletions,
193
506627
2701
les corrections d'aujourd'hui, les suppressions,
08:29
augmentations and enhancements
194
509328
1919
les augmentations et les améliorations
08:31
are going to seem like child's play.
195
511247
2913
vont ressembler à un jeu d'enfant.
08:34
You already saw the work by Tony Atala on TED,
196
514160
3701
Vous avez déjà vu le travail de Tony Atala à TED,
08:37
but this ability to start filling
197
517861
3567
mais cette capacité à commencer à remplir
08:41
things like inkjet cartridges with cells
198
521428
2933
des choses comme les cartouches d'encre avec des cellules
08:44
are allowing us to print skin, organs
199
524361
4674
nous permettent d'imprimer de la peau, des organes
08:49
and a whole series of other body parts.
200
529035
2750
et toute une série d'autres parties du corps.
08:51
And as these technologies go forward,
201
531785
1884
Et comme ces technologies avancent,
08:53
you keep seeing this, you keep seeing this, you keep seeing things --
202
533669
3784
vous continuez à voir ça, encore et encore,
08:57
2000, human genome sequence --
203
537453
2774
2000, le séquençage du génome humain,
09:00
and it seems like nothing's happening,
204
540227
3782
et il semble que rien ne se passe,
09:04
until it does.
205
544009
3112
jusqu'à ce que ce soit le cas.
09:07
And we may just be in some of these weeks.
206
547121
3524
Et nous vivons peut-être une semaine comme ça.
09:10
And as you're thinking about
207
550645
1599
Et alors que vous pensez
09:12
these two guys sequencing a human genome in 2000
208
552244
3451
à ces deux gars qui séquencent un génome humain en 2000
09:15
and the Public Project sequencing the human genome in 2000,
209
555695
3553
et au Public Project de séquençage du génome humain en 2000,
09:19
then you don't hear a lot,
210
559248
3164
ensuite vous n'entendez plus parler de grand-chose,
09:22
until you hear about an experiment last year in China,
211
562412
3984
jusqu'à ce que vous entendiez parler d'une expérience l'an dernier en Chine,
09:26
where they take skin cells from this mouse,
212
566396
4017
où ils prennent des cellules de la peau de cette souris,
09:30
put four chemicals on it,
213
570413
1733
mettent quatre produits chimiques dessus,
09:32
turn those skin cells into stem cells,
214
572146
3566
transforment ces cellules de peau en cellules souches,
09:35
let the stem cells grow
215
575712
1465
laissent pousser les cellules souches
09:37
and create a full copy of that mouse.
216
577177
3087
et créent une copie complète de la souris.
09:40
That's a big deal.
217
580264
3247
C'est énorme.
09:43
Because in essence
218
583511
1016
Parce que pour l'essentiel
09:44
what it means is you can take a cell,
219
584527
2148
cela signifie que vous pouvez prendre une cellule,
09:46
which is a pluripotent stem cell,
220
586675
2286
qui est une cellule souche pluripotente,
09:48
which is like a skier at the top of a mountain,
221
588961
2684
qui est comme un skieur au sommet d'une montagne,
09:51
and those two skiers become two pluripotent stem cells,
222
591645
3817
et ces deux skieurs deviennent deux cellules souches pluripotentes,
09:55
four, eight, 16,
223
595462
1782
quatre, huit, 16,
09:57
and then it gets so crowded
224
597244
1668
et puis ça devient tellement bondé
09:58
after 16 divisions
225
598912
1800
après 16 divisions
10:00
that those cells have to differentiate.
226
600712
2502
que ces cellules doivent se différencier.
10:03
So they go down one side of the mountain,
227
603214
1433
Alors elles descendent d'un côté de la montagne,
10:04
they go down another.
228
604647
1233
elles descendent d'un autre.
10:05
And as they pick that,
229
605880
1534
Et quand elles font ce choix,
10:07
these become bone,
230
607414
2250
celles-ci deviennent des os,
10:09
and then they pick another road and these become platelets,
231
609664
2932
et puis elles choisissent une autre route et celles-ci deviennent des plaquettes,
10:12
and these become macrophages,
232
612596
2117
et celles-ci deviennent des macrophages,
10:14
and these become T cells.
233
614713
1267
et celles-ci deviennent des cellules T.
10:15
But it's really hard, once you ski down,
234
615980
1952
Mais c'est vraiment difficile, une fois que vous skiez
10:17
to get back up.
235
617932
1523
de revenir au sommet.
10:19
Unless, of course, if you have a ski lift.
236
619455
5412
À moins, bien sûr, que vous ayez un téléski.
10:24
And what those four chemicals do
237
624867
2449
Et ce que font ces quatre produits chimiques
10:27
is they take any cell
238
627316
2069
c'est prendre n'importe quelle cellule
10:29
and take it way back up the mountain
239
629385
1932
et la ramener en haut de la montagne
10:31
so it can become any body part.
240
631317
2033
pour qu'elle puisse devenir n'importe quelle partie du corps.
10:33
And as you think of that,
241
633350
1728
Et quand vous y réfléchissez,
10:35
what it means is potentially
242
635078
1980
cela signifie que potentiellement
10:37
you can rebuild a full copy
243
637058
2175
vous pouvez recréer une copie intégrale
10:39
of any organism
244
639233
1867
de tout organisme
10:41
out of any one of its cells.
245
641100
2586
à partir de n'importe laquelle de ces cellules.
10:43
That turns out to be a big deal
246
643686
2531
Et c'est énorme,
10:46
because now you can take, not just mouse cells,
247
646217
2566
parce que maintenant vous pouvez prendre, non seulement les cellules de souris,
10:48
but you can human skin cells
248
648783
2318
mais vous pouvez prendre les cellules de la peau humaine
10:51
and turn them into human stem cells.
249
651101
3650
et les transformer en cellules souches humaines.
10:54
And then what they did in October
250
654751
3198
Et puis ce qu'ils ont fait en octobre
10:57
is they took skin cells, turned them into stem cells
251
657949
3400
c'est prendre les cellules de la peau, les transformer en cellules souches,
11:01
and began to turn them into liver cells.
252
661349
3673
et commencer à les transformer en cellules de foie.
11:05
So in theory,
253
665022
1044
Ainsi, en théorie,
11:06
you could grow any organ from any one of your cells.
254
666066
5184
on pourrait faire pousser n'importe quel organe à partir de n'importe laquelle de vos cellules.
11:11
Here's a second experiment:
255
671250
1718
Voici une seconde expérience :
11:12
If you could photocopy your body,
256
672968
3133
Si on pouvait photocopier votre corps,
11:16
maybe you also want to take your mind.
257
676101
3052
vous souhaiteriez peut-être également prendre votre esprit.
11:19
And one of the things you saw at TED
258
679153
1565
Et l'une des choses que vous avez vues à TED
11:20
about a year and a half ago
259
680718
1250
il y a un an et demi environ
11:21
was this guy.
260
681968
1435
c'était ce gars.
11:23
And he gave a wonderful technical talk.
261
683403
2600
Et il a donné une conférence technique merveilleuse.
11:26
He's a professor at MIT.
262
686003
1599
Il est professeur au MIT.
11:27
But in essence what he said
263
687602
1916
Mais pour l'essentiel, ce qu'il dit
11:29
is you can take retroviruses,
264
689518
1700
est qu'on peut prendre des rétrovirus,
11:31
which get inside brain cells of mice.
265
691218
2800
et y mettre des cellules du cerveau de souris.
11:34
You can tag them with proteins
266
694018
2440
On peut les marquer avec des protéines
11:36
that light up when you light them.
267
696458
2094
qui s'allument lorsqu'on les éclaire.
11:38
And you can map the exact pathways
268
698552
3716
Et on peut cartographier les chemins exactes
11:42
when a mouse sees, feels, touches,
269
702268
3483
quand une souris voit, sent, touche,
11:45
remembers, loves.
270
705751
2183
se souvient, aime.
11:47
And then you can take a fiber optic cable
271
707934
2373
Et puis on peut prendre un câble à fibre optique
11:50
and light up some of the same things.
272
710307
3819
et éclairer une partie de la même chose.
11:54
And by the way, as you do this,
273
714126
1832
Et en passant, quand on fait ça,
11:55
you can image it in two colors,
274
715958
2017
on peut en faire une image en deux couleurs,
11:57
which means you can download this information
275
717975
2399
ce qui signifie qu'on peut télécharger cette information
12:00
as binary code directly into a computer.
276
720374
4740
en tant que code binaire directement dans un ordinateur.
12:05
So what's the bottom line on that?
277
725114
2473
Quel est le résultat ?
12:07
Well it's not completely inconceivable
278
727587
2200
Hé bien, il n'est pas complètement inconcevable
12:09
that someday you'll be able to download your own memories,
279
729787
4495
qu'un jour on puisse télécharger ses propres souvenirs,
12:14
maybe into a new body.
280
734282
2387
peut-être dans un nouveau corps.
12:16
And maybe you can upload other people's memories as well.
281
736669
5085
Et peut-être qu'on pourra télécharger les souvenirs d'autres personnes aussi.
12:21
And this might have just one or two
282
741754
2514
Et cela pourrait avoir une ou deux
12:24
small ethical, political, moral implications.
283
744268
3520
petites répercussions éthiques, politiques et morales.
12:27
(Laughter)
284
747788
1531
(Rires)
12:29
Just a thought.
285
749319
2991
Juste une pensée.
12:32
Here's the kind of questions
286
752310
1528
Voici le genre de questions
12:33
that are becoming interesting questions
287
753838
1980
qui deviennent des questions intéressantes
12:35
for philosophers, for governing people,
288
755818
2484
pour les philosophes, pour les gens qui nous gouvernent
12:38
for economists, for scientists.
289
758302
3366
pour les économistes, pour les scientifiques.
12:41
Because these technologies are moving really quickly.
290
761668
3284
Parce que ces technologies évoluent très rapidement.
12:44
And as you think about it,
291
764952
1500
Et quand on y pense,
12:46
let me close with an example of the brain.
292
766452
3082
permettez-moi de terminer avec un exemple du cerveau.
12:49
The first place where you would expect
293
769534
1683
Le premier endroit où vous pouvez vous attendre
12:51
to see enormous evolutionary pressure today,
294
771217
3051
à voir aujourd'hui d'énormes pressions évolutives
12:54
both because of the inputs,
295
774268
2265
à la fois en raison des données
12:56
which are becoming massive,
296
776533
1552
qui deviennent massives,
12:58
and because of the plasticity of the organ,
297
778085
1782
et à cause de la plasticité de l'organe,
12:59
is the brain.
298
779867
2534
c'est le cerveau.
13:02
Do we have any evidence that that is happening?
299
782401
3318
Y a-t-il une preuve que c'est ce qui se passe ?
13:05
Well let's take a look at something like autism incidence per thousand.
300
785719
4731
Hé bien regardons quelque chose comme l'incidence de l'autisme sur mille.
13:10
Here's what it looks like in 2000.
301
790450
2502
Voici à quoi ça ressemble en 2000.
13:12
Here's what it looks like in 2002,
302
792952
2082
Voici à quoi ça ressemble en 2002,
13:15
2006, 2008.
303
795034
4618
2006, 2008.
13:19
Here's the increase in less than a decade.
304
799652
4082
Voici l'augmentation en moins de dix ans.
13:23
And we still don't know why this is happening.
305
803734
4417
Et nous ne savons toujours pas pourquoi cela arrive.
13:28
What we do know is, potentially,
306
808151
2485
Ce que nous savons est que, potentiellement,
13:30
the brain is reacting in
307
810636
2032
le cerveau réagit
13:32
a hyperactive, hyper-plastic way,
308
812668
2134
d'une façon hyperactive, hyper-plastique,
13:34
and creating individuals that are like this.
309
814802
2950
et il crée des individus qui sont comme ça.
13:37
And this is only one of the conditions that's out there.
310
817752
2757
Et ce n'est qu'une des conditions qu'on trouve.
13:40
You've also got people with who are extraordinarily smart,
311
820509
3540
Vous avez aussi des gens qui sont extraordinairement intelligents,
13:44
people who can remember everything they've seen in their lives,
312
824049
2397
des gens qui peuvent se souvenir de tout ce qu'ils ont vu dans leur vie,
13:46
people who've got synesthesia,
313
826446
1385
des gens qui ont la synesthésie,
13:47
people who've got schizophrenia.
314
827831
1331
personnes qui ont la schizophrénie.
13:49
You've got all kinds of stuff going on out there,
315
829162
2534
Vous avez toutes sortes de choses qui se passent,
13:51
and we still don't understand
316
831696
1218
et nous ne comprenons toujours pas
13:52
how and why this is happening.
317
832914
2233
comment et pourquoi ça se passe.
13:55
But one question you might want to ask is,
318
835147
2682
Mais une question, que vous pouvez poser,
13:57
are we seeing a rapid evolution of the brain
319
837829
2628
c'est : assistons-nous à une évolution rapide du cerveau
14:00
and of how we process data?
320
840457
1825
et de la façon dont nous traitons les données ?
14:02
Because when you think of how much data's coming into our brains,
321
842282
3063
Parce que quand vous pensez à la quantité de données qui entre dans notre cerveau,
14:05
we're trying to take in as much data in a day
322
845345
3484
nous essayons de prendre en une journée la quantité de données
14:08
as people used to take in in a lifetime.
323
848829
2551
qu'avant les gens prenaient en toute une vie.
14:11
And as you're thinking about this,
324
851380
2632
Et quand vous y réfléchissez,
14:14
there's four theories as to why this might be going on,
325
854012
2342
Il existe quatre théories quant à pourquoi cela arrive,
14:16
plus a whole series of others.
326
856354
1327
plus toute une série d'autres théories.
14:17
I don't have a good answer.
327
857681
1649
Je n'ai pas une bonne réponse.
14:19
There really needs to be more research on this.
328
859330
3616
Il y a vraiment besoin de plus amples recherches là-dessus.
14:22
One option is the fast food fetish.
329
862946
2235
Une option est le fétichisme de la restauration rapide.
14:25
There's beginning to be some evidence
330
865181
2449
Il commence à y avoir des preuves
14:27
that obesity and diet
331
867630
2251
que l'obésité et l'alimentation
14:29
have something to do
332
869881
1631
ont quelque chose à voir
14:31
with gene modifications,
333
871512
1768
avec les modifications de gènes,
14:33
which may or may not have an impact
334
873280
2350
ce qui peut ou non avoir une incidence
14:35
on how the brain of an infant works.
335
875630
3517
sur la façon dont le cerveau d'un nourrisson fonctionne.
14:39
A second option is the sexy geek option.
336
879147
3955
Une deuxième option est l'option geek sexy.
14:43
These conditions are highly rare.
337
883102
4243
Ces conditions sont très rares.
14:47
(Laughter)
338
887345
3038
(Rires)
14:50
(Applause)
339
890383
5300
(Applaudissements)
14:55
But what's beginning to happen
340
895683
1633
Mais ce qui commence à se produire,
14:57
is because these geeks are all getting together,
341
897316
2534
car ces geeks se rassemblent tous,
14:59
because they are highly qualified for computer programming
342
899850
2897
parce qu'ils sont hautement qualifiés pour la programmation informatique
15:02
and it is highly remunerated,
343
902747
2318
et que c'est hautement rémunéré,
15:05
as well as other very detail-oriented tasks,
344
905065
3150
ainsi que d'autres tâches très minutieuses,
15:08
that they are concentrating geographically
345
908215
2449
qu'ils se concentrent sur le plan géographique
15:10
and finding like-minded mates.
346
910664
2967
et trouvent des partenaires partageant les mêmes idées.
15:13
So this is the assortative mating hypothesis
347
913631
3568
C'est donc l'hypothèse d'accouplement par sélection
15:17
of these genes reinforcing one another
348
917199
2700
de ces gènes, se renforçant l'un l'autre
15:19
in these structures.
349
919899
2117
dans ces structures.
15:22
The third, is this too much information?
350
922016
2950
La troisième, c'est trop d'informations ?
15:24
We're trying to process so much stuff
351
924966
1497
Nous essayons de traiter tellement de choses
15:26
that some people get synesthetic
352
926463
2352
que certaines personnes deviennent synesthétiques
15:28
and just have huge pipes that remember everything.
353
928815
2600
et ont juste d'énormes tuyaux qui se souviennent de tout.
15:31
Other people get hyper-sensitive to the amount of information.
354
931415
2669
D'autres personnes deviennent hyper-sensibles à la quantité d'informations.
15:34
Other people react with various psychological conditions
355
934084
3982
D'autres réagissent par divers troubles psychologiques
15:38
or reactions to this information.
356
938066
1632
ou des réactions à ces informations.
15:39
Or maybe it's chemicals.
357
939698
2702
Ou peut-être que ce sont des produits chimiques.
15:42
But when you see an increase
358
942400
1765
Mais quand vous voyez une augmentation
15:44
of that order of magnitude in a condition,
359
944165
2351
de cet ordre de grandeur dans une condition,
15:46
either you're not measuring it right
360
946516
1565
soit vous mesurez mal
15:48
or there's something going on very quickly,
361
948081
2518
soit il y a quelque chose qui se passe très rapidement,
15:50
and it may be evolution in real time.
362
950599
4032
et c'est peut-être l'évolution en temps réel.
15:54
Here's the bottom line.
363
954631
2503
Voilà le résultat.
15:57
What I think we are doing
364
957134
2181
Ce que je pense que nous faisons
15:59
is we're transitioning as a species.
365
959315
1716
est que nous sommes en transition en tant qu'espèce.
16:01
And I didn't think this when Steve Gullans and I started writing together.
366
961031
5484
Et je ne pensais pas ça lorsque Steve Gullans et moi avons commencé à écrire ensemble.
16:06
I think we're transitioning into Homo evolutis
367
966515
2451
Je pense que nous allons nous transformer en Homo evolutis
16:08
that, for better or worse,
368
968966
1399
qui, pour le meilleur ou pour le pire,
16:10
is not just a hominid that's conscious of his or her environment,
369
970365
4182
n'est pas juste un hominidae qui est conscient de son environnement,
16:14
it's a hominid that's beginning to directly and deliberately
370
974547
3219
c'est un hominidae qui commence directement et délibérément
16:17
control the evolution of its own species,
371
977766
3198
à contrôler l'évolution de sa propre espèce,
16:20
of bacteria, of plants, of animals.
372
980964
3834
des bactéries, des plantes, des animaux.
16:24
And I think that's such an order of magnitude change
373
984798
2835
Et je pense que c'est un changement d'un tel d'ordre de grandeur
16:27
that your grandkids or your great-grandkids
374
987633
3103
que vos petits-enfants ou vos arrières petits enfants
16:30
may be a species very different from you.
375
990736
3045
seront peut-être une espèce très différente de vous.
16:33
Thank you very much.
376
993781
1586
Merci beaucoup.
16:35
(Applause)
377
995367
5331
(Applaudissements)
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