How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Kevin Slavin : Comment les algorithmes façonnent notre monde

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2011-07-21 ・ TED


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How algorithms shape our world | Kevin Slavin

Kevin Slavin : Comment les algorithmes façonnent notre monde

484,482 views ・ 2011-07-21

TED


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

Traducteur: Elisabeth Buffard Relecteur: Pascal DELAMAIRE
00:15
This is a photograph
0
15260
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Voici une photo
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by the artist Michael Najjar,
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17260
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prise par l'artiste Michael Najjar,
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and it's real,
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2000
et elle est vraie,
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in the sense that he went there to Argentina
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21260
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dans le sens où il est allé en Argentine
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to take the photo.
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23260
2000
pour prendre cette photo.
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But it's also a fiction. There's a lot of work that went into it after that.
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25260
3000
Mais c'est aussi de la fiction. Il y a eu beaucoup de travail sur cette photo ensuite.
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And what he's done
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28260
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Et ce qu'il a fait
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is he's actually reshaped, digitally,
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30260
2000
c'est qu'il a en fait redessiné, numériquement,
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all of the contours of the mountains
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tous les contours des montagnes
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to follow the vicissitudes of the Dow Jones index.
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34260
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pour suivre les vicissitudes du Dow Jones.
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So what you see,
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Alors ce que vous voyez,
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that precipice, that high precipice with the valley,
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ce précipice, ce précipice profond avec la vallée,
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is the 2008 financial crisis.
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c'est la crise financière de 2008.
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The photo was made
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La photo a été faite
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when we were deep in the valley over there.
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quand nous étions tout au fond de la vallée là-bas.
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I don't know where we are now.
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Je ne sais pas où nous sommes maintenant.
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This is the Hang Seng index
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Voici l'indice Hang Seng
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for Hong Kong.
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de la bourse de Hong Kong.
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And similar topography.
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Et une topographie similaire.
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I wonder why.
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Je me demande pourquoi
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And this is art. This is metaphor.
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Et c'est de l'art. C'est une métaphore.
01:00
But I think the point is
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Mais je pense que l'important, c'est
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that this is metaphor with teeth,
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62260
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que c'est une métaphore qui a des dents.
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and it's with those teeth that I want to propose today
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Et c'est avec ces dents que je veux vous proposer aujourd'hui
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that we rethink a little bit
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2000
de repenser un peu ensemble
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about the role of contemporary math --
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au rôle des mathématiques contemporaines,
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not just financial math, but math in general.
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pas seulement les maths financières, mais les maths en général.
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That its transition
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Repenser au fait que les maths sont passées
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from being something that we extract and derive from the world
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3000
de quelque chose qu'on extrait et qu'on dérive du monde
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to something that actually starts to shape it --
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3000
à quelque chose qui en fait commence à le façonner,
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the world around us and the world inside us.
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3000
ce monde qui nous entoure et ce monde qui est en nous.
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And it's specifically algorithms,
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2000
Et il s'agit en particulier des algorithmes,
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which are basically the math
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2000
qui sont essentiellement les maths
01:30
that computers use to decide stuff.
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90260
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que les ordinateurs utilisent pour prendre des décisions.
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They acquire the sensibility of truth
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2000
Ils acquièrent le sens de la vérité
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because they repeat over and over again,
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2000
parce qu'ils recommencent sans cesse.
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and they ossify and calcify,
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3000
Et il se sclérosent et se calcifient
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and they become real.
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100260
2000
et deviennent réels.
01:42
And I was thinking about this, of all places,
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102260
3000
Je réfléchissais à ça dans un endroit improbable,
01:45
on a transatlantic flight a couple of years ago,
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105260
3000
à bord d'un vol transatlantique il y a deux ans,
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because I happened to be seated
40
108260
2000
parce que je m'étais retrouvé assis à côté
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next to a Hungarian physicist about my age
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d'un physicien hongrois qui avait à peu près mon âge,
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and we were talking
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2000
et nous discutions
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about what life was like during the Cold War
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114260
2000
de ce qu'était la vie des physiciens en Hongrie
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for physicists in Hungary.
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116260
2000
pendant la guerre froide.
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And I said, "So what were you doing?"
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118260
2000
Et j'ai dit, "Alors que faisiez-vous ?"
02:00
And he said, "Well we were mostly breaking stealth."
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120260
2000
Et il a dit, "Et bien la plupart du temps on détruisait les boucliers furtifs.
02:02
And I said, "That's a good job. That's interesting.
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122260
2000
Et j'ai dit, "C'est bien. C'est intéressant.
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How does that work?"
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124260
2000
Comment ça marche ?"
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And to understand that,
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126260
2000
Et pour comprendre ça,
02:08
you have to understand a little bit about how stealth works.
50
128260
3000
il faut comprendre un peu comment fonctionne un bouclier furtif.
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And so -- this is an over-simplification --
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3000
Et donc, je simplifie à l'extrême,
02:14
but basically, it's not like
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134260
2000
mais en gros, ce n'est pas
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you can just pass a radar signal
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136260
2000
comme de faire passer un signal radar
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right through 156 tons of steel in the sky.
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138260
3000
à travers 156 tonnes d'acier dans le ciel.
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It's not just going to disappear.
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3000
Ça ne va pas disparaitre.
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But if you can take this big, massive thing,
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144260
3000
Mais si on peut prendre cette chose énorme,
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and you could turn it into
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147260
3000
et la transformer
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a million little things --
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150260
2000
en un million de petites choses,
02:32
something like a flock of birds --
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152260
2000
comme un vol d'oiseaux par exemple,
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well then the radar that's looking for that
60
154260
2000
alors le radar qui cherche ça
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has to be able to see
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156260
2000
doit être capable de voir
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every flock of birds in the sky.
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158260
2000
tous les vols d'oiseaux dans le ciel.
02:40
And if you're a radar, that's a really bad job.
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160260
4000
Et si vous êtes un radar, c'est vraiment un sacré boulot.
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And he said, "Yeah." He said, "But that's if you're a radar.
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164260
3000
Et il a dit, "Oui, mais c'est si vous êtes un radar.
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So we didn't use a radar;
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2000
Alors nous n'avons pas utilisé un radar ;
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we built a black box that was looking for electrical signals,
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169260
3000
nous avons construit une boite noire qui cherchait des signaux électriques,
02:52
electronic communication.
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172260
3000
des communications électroniques.
02:55
And whenever we saw a flock of birds that had electronic communication,
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175260
3000
Et chaque fois que nous voyions un vol d'oiseaux qui avait des communications électroniques,
02:58
we thought, 'Probably has something to do with the Americans.'"
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178260
3000
on se disait que ça avait un rapport avec les américains."
03:01
And I said, "Yeah.
70
181260
2000
Et j'ai dit, "Oui.
03:03
That's good.
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183260
2000
C'est bien.
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So you've effectively negated
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185260
2000
Vous avez donc en réalité réduit à néant
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60 years of aeronautic research.
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187260
2000
60 ans de recherches aéronautiques.
03:09
What's your act two?
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189260
2000
Et ensuite, que faites-vous ?
03:11
What do you do when you grow up?"
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191260
2000
Et quand vous serez grand, vous ferez quoi ?"
03:13
And he said,
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193260
2000
Il a répondu,
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"Well, financial services."
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195260
2000
'Des services financiers."
03:17
And I said, "Oh."
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197260
2000
J'ai dit, "Oh"
03:19
Because those had been in the news lately.
79
199260
3000
Parce qu'on en avait parlé dans les infos récemment.
03:22
And I said, "How does that work?"
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202260
2000
Et j'ai dit, Comment ça marche?
03:24
And he said, "Well there's 2,000 physicists on Wall Street now,
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204260
2000
Et il a répondu "Eh bien, il y a actuellement 2000 physiciens à Wall Street"
03:26
and I'm one of them."
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206260
2000
et j'en fait partie."
03:28
And I said, "What's the black box for Wall Street?"
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208260
3000
Et j'ai dit, "C'est quoi la boite noire pour Wall Street?"
03:31
And he said, "It's funny you ask that,
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211260
2000
Et il a répondu, "C'est drôle que vous demandiez ça,
03:33
because it's actually called black box trading.
85
213260
3000
parce que en fait on appelle ça le trading automatique ou black box trading.
03:36
And it's also sometimes called algo trading,
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216260
2000
On l'appelle aussi parfois algo trading,
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algorithmic trading."
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218260
3000
trading algorithmique."
03:41
And algorithmic trading evolved in part
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221260
3000
Et le trading algorithmique a évolué en partie
03:44
because institutional traders have the same problems
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224260
3000
parce que les traders institutionnels ont les mêmes problèmes
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that the United States Air Force had,
90
227260
3000
qu'avait l'US Air Force,
03:50
which is that they're moving these positions --
91
230260
3000
c'est-à-dire qu'ils changent leur positions,
03:53
whether it's Proctor & Gamble or Accenture, whatever --
92
233260
2000
que ce soit Proctor & Gamble ou Accenture, peu importe,
03:55
they're moving a million shares of something
93
235260
2000
ils transfèrent un million d'actions de quelque chose
03:57
through the market.
94
237260
2000
dans le marché.
03:59
And if they do that all at once,
95
239260
2000
Et s'ils font ça d'un seul coup,
04:01
it's like playing poker and going all in right away.
96
241260
2000
c'est comme jouer au poker et tout miser tout de suite.
04:03
You just tip your hand.
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243260
2000
Vous dévoilez votre jeu.
04:05
And so they have to find a way --
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245260
2000
Et donc ils doivent trouver une solution,
04:07
and they use algorithms to do this --
99
247260
2000
et pour ça ils utilisent des algoritmes,
04:09
to break up that big thing
100
249260
2000
pour diviser ce gros paquet
04:11
into a million little transactions.
101
251260
2000
en un million de petites transactions.
04:13
And the magic and the horror of that
102
253260
2000
Et ce qui est magique et horrible là-dedans
04:15
is that the same math
103
255260
2000
c'est que les mêmes maths
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that you use to break up the big thing
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257260
2000
qu'on utilise pour diviser le gros truc
04:19
into a million little things
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259260
2000
en un million de petits trucs
04:21
can be used to find a million little things
106
261260
2000
peut être utilisé pour trouver un million de petits trucs
04:23
and sew them back together
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263260
2000
et les réassembler
04:25
and figure out what's actually happening in the market.
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265260
2000
et comprendre ce qui se passe vraiment dans le marché.
04:27
So if you need to have some image
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267260
2000
Alors si vous devez vous faire une image
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of what's happening in the stock market right now,
110
269260
3000
de ce qui se passe à la bourse en ce moment,
04:32
what you can picture is a bunch of algorithms
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272260
2000
ce que vous pouvez visualiser c'est un tas d'algoritmes
04:34
that are basically programmed to hide,
112
274260
3000
essentiellement programmés pour se cacher,
04:37
and a bunch of algorithms that are programmed to go find them and act.
113
277260
3000
et un tas algorithmes qui sont programmés pour les trouver et agir.
04:40
And all of that's great, and it's fine.
114
280260
3000
Et tout ça c'est super, et c'est bien.
04:43
And that's 70 percent
115
283260
2000
Et ça représente 70%
04:45
of the United States stock market,
116
285260
2000
de la bourse aux Etats-Unis,
04:47
70 percent of the operating system
117
287260
2000
70% du système opérateur
04:49
formerly known as your pension,
118
289260
3000
qu'on appelait auparavant votre retraite,
04:52
your mortgage.
119
292260
3000
votre hypothèque.
04:55
And what could go wrong?
120
295260
2000
Et qu'est-ce qui pourrait aller de travers?
04:57
What could go wrong
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297260
2000
Ce qui pourrait aller de travers
04:59
is that a year ago,
122
299260
2000
c'est qu'il y a un an,
05:01
nine percent of the entire market just disappears in five minutes,
123
301260
3000
9% de la totalité du marché a disparu en 5 minutes,
05:04
and they called it the Flash Crash of 2:45.
124
304260
3000
et on a appelé ça le crash flash de 2:45.
05:07
All of a sudden, nine percent just goes away,
125
307260
3000
Tout à coup, 9% disparaissent,
05:10
and nobody to this day
126
310260
2000
et à ce jour personne
05:12
can even agree on what happened
127
312260
2000
n'est d'accord sur ce qui s'est apssé,
05:14
because nobody ordered it, nobody asked for it.
128
314260
3000
parce que personne n'en a donné l'ordre, personne n'a voulu ça.
05:17
Nobody had any control over what was actually happening.
129
317260
3000
Personne n'avait le moindre contrôle sur ce qui se passait vraiment.
05:20
All they had
130
320260
2000
Tout ce qu'ils avaient
05:22
was just a monitor in front of them
131
322260
2000
c'était un écran devant eux
05:24
that had the numbers on it
132
324260
2000
qui affichait des chiffres
05:26
and just a red button
133
326260
2000
et un unique bouton rouge
05:28
that said, "Stop."
134
328260
2000
qui disait, "Stop."
05:30
And that's the thing,
135
330260
2000
Et c'est ça le truc,
05:32
is that we're writing things,
136
332260
2000
c'est que nous écrivons des trucs,
05:34
we're writing these things that we can no longer read.
137
334260
3000
nous écrivons ces trucs que nous ne savons plus lire.
05:37
And we've rendered something
138
337260
2000
Et nous avons rendu quelque chose
05:39
illegible,
139
339260
2000
illisible.
05:41
and we've lost the sense
140
341260
3000
Nous avons perdu le sens
05:44
of what's actually happening
141
344260
2000
de ce qui se passe vraiment
05:46
in this world that we've made.
142
346260
2000
dans le monde que nous avons fabriqué.
05:48
And we're starting to make our way.
143
348260
2000
Et nous commençons à faire notre chemin.
05:50
There's a company in Boston called Nanex,
144
350260
3000
Il y a une compagnie à Boston qui s'appelle Nanex,
05:53
and they use math and magic
145
353260
2000
et ils utilisent les maths et la magie
05:55
and I don't know what,
146
355260
2000
et je ne sais pas quoi d'autre,
05:57
and they reach into all the market data
147
357260
2000
et ils vont chercher toutes les données du marché
05:59
and they find, actually sometimes, some of these algorithms.
148
359260
3000
et ils trouvent, parfois, certains de ces algorithmes.
06:02
And when they find them they pull them out
149
362260
3000
Et quand ils les trouvent, ils les extraient,
06:05
and they pin them to the wall like butterflies.
150
365260
3000
et les épinglent au mur comme des papillons.
06:08
And they do what we've always done
151
368260
2000
Et ils font ce que nous avons toujours fait
06:10
when confronted with huge amounts of data that we don't understand --
152
370260
3000
quand nous sommes confrontés à d'énormes quantités de données
06:13
which is that they give them a name
153
373260
2000
que nous ne comprenons pas, nous leur donnons un nom
06:15
and a story.
154
375260
2000
et une histoire.
06:17
So this is one that they found,
155
377260
2000
En voici un qu'ils ont trouvé,
06:19
they called the Knife,
156
379260
4000
ils l'ont appelé le Couteau,
06:23
the Carnival,
157
383260
2000
le Carnaval,
06:25
the Boston Shuffler,
158
385260
4000
le Jongleur,
06:29
Twilight.
159
389260
2000
Twilight.
06:31
And the gag is
160
391260
2000
Et le gag c'est que
06:33
that, of course, these aren't just running through the market.
161
393260
3000
bien sûr, ils ne se contentent pas de fonctionner pour le marché.
06:36
You can find these kinds of things wherever you look,
162
396260
3000
On trouve ce genre de trucs où qu'on regarde
06:39
once you learn how to look for them.
163
399260
2000
une fois que vous savez comment les trouver.
06:41
You can find it here: this book about flies
164
401260
3000
Vous voyez ça ici : ce livre sur les mouches
06:44
that you may have been looking at on Amazon.
165
404260
2000
que vous avez peut-être cherché sur Amazon.
06:46
You may have noticed it
166
406260
2000
Vous l'avez peut-être remarqué
06:48
when its price started at 1.7 million dollars.
167
408260
2000
quand son prix est monté à 1,7 millions de dollars.
06:50
It's out of print -- still ...
168
410260
2000
Il est épuisé, pourtant ...
06:52
(Laughter)
169
412260
2000
(Rires)
06:54
If you had bought it at 1.7, it would have been a bargain.
170
414260
3000
Si vous l'aviez acheté à 1,7 millions, vous auriez fait une affaire.
06:57
A few hours later, it had gone up
171
417260
2000
Quelques heures plus tard, il était monté
06:59
to 23.6 million dollars,
172
419260
2000
à 23,6 millions de dollars,
07:01
plus shipping and handling.
173
421260
2000
plus le port et l'emballage.
07:03
And the question is:
174
423260
2000
Et la question est :
07:05
Nobody was buying or selling anything; what was happening?
175
425260
2000
Personne n'achetait ni ne vendait rien ; que se passait-il?
07:07
And you see this behavior on Amazon
176
427260
2000
Et vous voyez ce comportement sur AMazon
07:09
as surely as you see it on Wall Street.
177
429260
2000
tout aussi surement que vous le voyez à Wall Street.
07:11
And when you see this kind of behavior,
178
431260
2000
Et quand vous voyez ce genre de comportement,
07:13
what you see is the evidence
179
433260
2000
ce que vous voyez c'est la preuve
07:15
of algorithms in conflict,
180
435260
2000
que des algorithmes sont en conflit,
07:17
algorithms locked in loops with each other,
181
437260
2000
des algorithmes pris mutuellement dans des boucles
07:19
without any human oversight,
182
439260
2000
sans surveillance humaine,
07:21
without any adult supervision
183
441260
3000
sans supervision humaine,
07:24
to say, "Actually, 1.7 million is plenty."
184
444260
3000
pour dire, "En fait, 1,7 million c'est beaucoup."
07:27
(Laughter)
185
447260
3000
(rires)
07:30
And as with Amazon, so it is with Netflix.
186
450260
3000
Il il est arrivé la même chose à Netflix qu'à Amazon.
07:33
And so Netflix has gone through
187
453260
2000
Netflix a eu
07:35
several different algorithms over the years.
188
455260
2000
plusieurs algorithmes différents au fil du temps.
07:37
They started with Cinematch, and they've tried a bunch of others --
189
457260
3000
Ils ont commencé avec Cinematch, et ils en ont essayé un tas d'autres.
07:40
there's Dinosaur Planet; there's Gravity.
190
460260
2000
Dinausaur Planet, Gravity.
07:42
They're using Pragmatic Chaos now.
191
462260
2000
A présent ils utilisent Pragmatic Chaos.
07:44
Pragmatic Chaos is, like all of Netflix algorithms,
192
464260
2000
Pragmatic Chaos, comme tous les algorithmes de Netflix,
07:46
trying to do the same thing.
193
466260
2000
essaye de faire la même chose :
07:48
It's trying to get a grasp on you,
194
468260
2000
Il essaye de vous mettre le grappin dessus,
07:50
on the firmware inside the human skull,
195
470260
2000
sur le firmware à l'intérieur du crâne humain,
07:52
so that it can recommend what movie
196
472260
2000
pour vous recommander quel film
07:54
you might want to watch next --
197
474260
2000
vous pourriez avoir envie de voir ensuite,
07:56
which is a very, very difficult problem.
198
476260
3000
ce qui est un problème très, très difficile.
07:59
But the difficulty of the problem
199
479260
2000
Mais la difficulté du problème
08:01
and the fact that we don't really quite have it down,
200
481260
3000
et le fait que nous ne nous ne l'avons pas vraiment cerné,
08:04
it doesn't take away
201
484260
2000
c'est qu'il n'enlève rien
08:06
from the effects Pragmatic Chaos has.
202
486260
2000
aux effets du Chaos Pragmatique
08:08
Pragmatic Chaos, like all Netflix algorithms,
203
488260
3000
Le Chaos Pragmatique, comme tous les algorithmes de Netflix,
08:11
determines, in the end,
204
491260
2000
détermine, en fin de compte,
08:13
60 percent
205
493260
2000
60%
08:15
of what movies end up being rented.
206
495260
2000
des films qui seront effectivement loués.
08:17
So one piece of code
207
497260
2000
Donc un bout de code
08:19
with one idea about you
208
499260
3000
qui a une idée sur vous
08:22
is responsible for 60 percent of those movies.
209
502260
3000
est responsable de 60 % de ces films.
08:25
But what if you could rate those movies
210
505260
2000
Mais si vous pouviez évaluer ces films
08:27
before they get made?
211
507260
2000
avant qu'ils ne soient tournés?
08:29
Wouldn't that be handy?
212
509260
2000
Ce serait pratique, non?
08:31
Well, a few data scientists from the U.K. are in Hollywood,
213
511260
3000
Et bien, quelques spécialistes britanniques des données sont à Hollywood,
08:34
and they have "story algorithms" --
214
514260
2000
et ils ont des algorithmes d'histoires,
08:36
a company called Epagogix.
215
516260
2000
une compagnie du nom d'Epagogix.
08:38
And you can run your script through there,
216
518260
3000
Et vous pouvez leur soumettre votre scénario,
08:41
and they can tell you, quantifiably,
217
521260
2000
et ils peuvent vous dire,de façon quantifiable,
08:43
that that's a 30 million dollar movie
218
523260
2000
que c'est un film à 30 millions de dollars
08:45
or a 200 million dollar movie.
219
525260
2000
ou un film à 200 millions de dollars.
08:47
And the thing is, is that this isn't Google.
220
527260
2000
Et le truc, c'est que ce n'est pas Google.
08:49
This isn't information.
221
529260
2000
Ce n'est pas de l'information.
08:51
These aren't financial stats; this is culture.
222
531260
2000
Ce ne sont pas des statistiques financières ; c'est de la culture.
08:53
And what you see here,
223
533260
2000
Et ce que vous voyez ici,
08:55
or what you don't really see normally,
224
535260
2000
ou, plutôt, ce que normalement vous ne voyez pas,
08:57
is that these are the physics of culture.
225
537260
4000
c'est qu'il s'agit de la physique de la culture.
09:01
And if these algorithms,
226
541260
2000
Et si ces algorithmes,
09:03
like the algorithms on Wall Street,
227
543260
2000
comme ceux de Wall Street,
09:05
just crashed one day and went awry,
228
545260
3000
plantent un jour ou deviennent défaillants,
09:08
how would we know?
229
548260
2000
comment le saurons-nous,
09:10
What would it look like?
230
550260
2000
à quoi cela ressemblera-t-il?
09:12
And they're in your house. They're in your house.
231
552260
3000
Et ils sont dans vos maisons.
09:15
These are two algorithms competing for your living room.
232
555260
2000
Voici deux algorithmes se disputant votre salon.
09:17
These are two different cleaning robots
233
557260
2000
Ce sont deux robots nettoyeurs différents
09:19
that have very different ideas about what clean means.
234
559260
3000
qui ont des idées différentes quant au nettoyage.
09:22
And you can see it
235
562260
2000
Et vous pouvez le voir
09:24
if you slow it down and attach lights to them,
236
564260
3000
si vous filmez en ralenti et que vous fixez des lumières dessus.
09:27
and they're sort of like secret architects in your bedroom.
237
567260
3000
Ils sont en quelque sorte les architectes secrets de votre chambre à coucher.
09:30
And the idea that architecture itself
238
570260
3000
Et l'idée que l'architecture même
09:33
is somehow subject to algorithmic optimization
239
573260
2000
est d'une certaine façon sujette à optimisation algorithmique
09:35
is not far-fetched.
240
575260
2000
n'est pas si exagérée.
09:37
It's super-real and it's happening around you.
241
577260
3000
Elle est très réelle et ça se passe autour de vous.
09:40
You feel it most
242
580260
2000
Vous le ressentez le plus
09:42
when you're in a sealed metal box,
243
582260
2000
quand vous êtes dans une boite en métal scellée,
09:44
a new-style elevator;
244
584260
2000
un ascenseur moderne,
09:46
they're called destination-control elevators.
245
586260
2000
on appelle ça des ascenseurs à système de contrôle de destination.
09:48
These are the ones where you have to press what floor you're going to go to
246
588260
3000
Ce sont ceux où vous devez appuyer sur l'étage où vous allez
09:51
before you get in the elevator.
247
591260
2000
avant d'entrer dans l'ascenseur.
09:53
And it uses what's called a bin-packing algorithm.
248
593260
2000
Il utilise ce qu'on appelle un algorithme de conditionnement de boîtes.
09:55
So none of this mishegas
249
595260
2000
Donc rien d'insensé
09:57
of letting everybody go into whatever car they want.
250
597260
2000
comme de laisser chacun entrer dans la cabine de son choix.
09:59
Everybody who wants to go to the 10th floor goes into car two,
251
599260
2000
Tous ceux qui veulent aller au 10ème étage montent dans la cabine numéro 2,
10:01
and everybody who wants to go to the third floor goes into car five.
252
601260
3000
et tous ceux qui veulent aller au 3ème étage montent dans la cabine 5.
10:04
And the problem with that
253
604260
2000
Et là, le problème est que
10:06
is that people freak out.
254
606260
2000
les gens flippent.
10:08
People panic.
255
608260
2000
Les gens paniquent.
10:10
And you see why. You see why.
256
610260
2000
Et vous voyez pourquoi.
10:12
It's because the elevator
257
612260
2000
C'est parce qu'il manque à l'ascenseur
10:14
is missing some important instrumentation, like the buttons.
258
614260
3000
un équipement important, les boutons.
10:17
(Laughter)
259
617260
2000
(Rires)
10:19
Like the things that people use.
260
619260
2000
Le truc que les gens utilisent.
10:21
All it has
261
621260
2000
Tout ce qu'il possède,
10:23
is just the number that moves up or down
262
623260
3000
c'est le chiffre qui monte et qui descend
10:26
and that red button that says, "Stop."
263
626260
3000
et ce bouton rouge marqué "Stop."
10:29
And this is what we're designing for.
264
629260
3000
Et c'est le but de notre travail de conception.
10:32
We're designing
265
632260
2000
Nous concevons
10:34
for this machine dialect.
266
634260
2000
pour ce dialecte de machine.
10:36
And how far can you take that? How far can you take it?
267
636260
3000
Et jusqu'où peut-on aller? Jusqu'où peut-on pousser ça?
10:39
You can take it really, really far.
268
639260
2000
On peut aller très, très loin.
10:41
So let me take it back to Wall Street.
269
641260
3000
Alors permettez-moi de revenir à Wall Street.
10:45
Because the algorithms of Wall Street
270
645260
2000
Parce que les algorithmes de Wall Street
10:47
are dependent on one quality above all else,
271
647260
3000
dépendent d'une qualité par dessus tout,
10:50
which is speed.
272
650260
2000
et c'est la vitesse.
10:52
And they operate on milliseconds and microseconds.
273
652260
3000
Et ils opèrent à la milliseconde et à la microseconde.
10:55
And just to give you a sense of what microseconds are,
274
655260
2000
Et pour vous donner une idée de ce qu'est une microseconde,
10:57
it takes you 500,000 microseconds
275
657260
2000
il vous faut 500 000 microsecondes
10:59
just to click a mouse.
276
659260
2000
rien que pour cliquer sur une souris.
11:01
But if you're a Wall Street algorithm
277
661260
2000
Mais si vous êtes un algorithme de Wall Street
11:03
and you're five microseconds behind,
278
663260
2000
et que vous avez 5 microsecondes de retard,
11:05
you're a loser.
279
665260
2000
Vous êtes fini.
11:07
So if you were an algorithm,
280
667260
2000
Donc si vous étiez un algorithme,
11:09
you'd look for an architect like the one that I met in Frankfurt
281
669260
3000
vous chercheriez un architecte comme celui que j'ai rencontré à Francfort
11:12
who was hollowing out a skyscraper --
282
672260
2000
qui vidait un gratte-ciel,
11:14
throwing out all the furniture, all the infrastructure for human use,
283
674260
3000
il jetait tous les meubles, toute l'infrastructure destinée à l'usage humain,
11:17
and just running steel on the floors
284
677260
3000
et ne mettait que de l'acier dans les étages
11:20
to get ready for the stacks of servers to go in --
285
680260
3000
pour préparer l'arrivée des serveurs à installer,
11:23
all so an algorithm
286
683260
2000
tout ça pour qu'un algorithme
11:25
could get close to the Internet.
287
685260
3000
puisse se rapprocher d'internet.
11:28
And you think of the Internet as this kind of distributed system.
288
688260
3000
Et vous pensez qu'internet est une sorte de système décentralisé.
11:31
And of course, it is, but it's distributed from places.
289
691260
3000
Et bien sûr, c'est le cas, mais il est décentralisé depuis des endroits précis.
11:34
In New York, this is where it's distributed from:
290
694260
2000
A New York, voici d'où il est décentralisé :
11:36
the Carrier Hotel
291
696260
2000
le Carrier Hotel
11:38
located on Hudson Street.
292
698260
2000
sur Hudson Street.
11:40
And this is really where the wires come right up into the city.
293
700260
3000
Et c'est vraiment de là que les cables partent vers la ville.
11:43
And the reality is that the further away you are from that,
294
703260
4000
Et la réalité est que plus vous vous en éloignez,
11:47
you're a few microseconds behind every time.
295
707260
2000
plus vous prenez des microsecondes de retard
11:49
These guys down on Wall Street,
296
709260
2000
Ces gars à Wall street,
11:51
Marco Polo and Cherokee Nation,
297
711260
2000
Marco Polo and Cherokee Nation,
11:53
they're eight microseconds
298
713260
2000
ont 8 microsecondes de retard
11:55
behind all these guys
299
715260
2000
sur tous ces gars-là
11:57
going into the empty buildings being hollowed out
300
717260
4000
qui vont dans des immeubles qu'on vide
12:01
up around the Carrier Hotel.
301
721260
2000
autour du Carrier Hotel.
12:03
And that's going to keep happening.
302
723260
3000
Et ça va continuer comme ça.
12:06
We're going to keep hollowing them out,
303
726260
2000
Nous allons continuer à les vider,
12:08
because you, inch for inch
304
728260
3000
parce que vous, centimètre pour centimètre,
12:11
and pound for pound and dollar for dollar,
305
731260
3000
livre pour livre, dollar pour dollar,
12:14
none of you could squeeze revenue out of that space
306
734260
3000
aucun d'entre vous ne pourrait tirer un profit de cet espace
12:17
like the Boston Shuffler could.
307
737260
3000
comme le Jongleur peut le faire.
12:20
But if you zoom out,
308
740260
2000
Mais si vous prenez du recul,
12:22
if you zoom out,
309
742260
2000
si vous prenez du recul,
12:24
you would see an 825-mile trench
310
744260
4000
vous verrez une tranchée de 1 300 kilomètres
12:28
between New York City and Chicago
311
748260
2000
entre New York et Chicago
12:30
that's been built over the last few years
312
750260
2000
construite ces dernières années
12:32
by a company called Spread Networks.
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3000
par une compagnie appelée Spread Networks.
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This is a fiber optic cable
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C'est un câble de fibre optique
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that was laid between those two cities
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qui a été posé entre ces deux villes
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to just be able to traffic one signal
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dans le seul but de faire passer un signal
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37 times faster than you can click a mouse --
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37 fois plus vite qu'un clic de souris,
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just for these algorithms,
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rien que pour ces algorithmes,
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just for the Carnival and the Knife.
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Rien que pour le Carnaval et le Couteau.
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And when you think about this,
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Et quand vous y réfléchissez,
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that we're running through the United States
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que nous traversons les Etats-Unis
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with dynamite and rock saws
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avec de la dynamite et des scies à roches
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so that an algorithm can close the deal
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pour qu'un algorithme puisse conclure un marché
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three microseconds faster,
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trois microseconde plus vite,
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all for a communications framework
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tout ça pour une structure de communication
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that no human will ever know,
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qu'aucun humain ne connaitra jamais,
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that's a kind of manifest destiny;
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qui est une sorte de destin manifeste
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and we'll always look for a new frontier.
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et qui cherchera toujours une nouvelle frontière.
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Unfortunately, we have our work cut out for us.
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Malheureusement, nous avons du pain sur la planche.
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This is just theoretical.
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Tout ça est théorique.
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This is some mathematicians at MIT.
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Voici des mathématiciens du MIT.
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And the truth is I don't really understand
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802260
2000
Et la vérité est que une grande partie de ce qu'ils disent
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a lot of what they're talking about.
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2000
est incompréhensible pour moi.
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It involves light cones and quantum entanglement,
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Ils parlent de cônes lumineux, de liaisons quantiques,
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and I don't really understand any of that.
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et ce sont des choses que je ne comprend pas vraiment.
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But I can read this map,
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811260
2000
Mais je peux lire cette carte.
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and what this map says
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813260
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Et ce que cette carte dit
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is that, if you're trying to make money on the markets where the red dots are,
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815260
3000
c'est que, si vous essayez de faire de l'argent sur ces marchés représentés par des points rouges,
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that's where people are, where the cities are,
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c'est là que sont les gens, que sont les villes,
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you're going to have to put the servers where the blue dots are
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vous allez devoir mettre les serveurs là où il y a des points bleus
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to do that most effectively.
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2000
pour avoir le maximum d'efficacité.
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And the thing that you might have noticed about those blue dots
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Et ce que vous avez peut-être remarqué à propos de ces points bleus
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is that a lot of them are in the middle of the ocean.
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c'est qu'il y en a beaucoup en plein océan.
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So that's what we'll do: we'll build bubbles or something,
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3000
Alors voilà ce que nous allons faire, nous allons construire des bulles,
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or platforms.
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834260
2000
ou des plateformes,
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We'll actually part the water
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2000
nous allons partager les eaux pour de bon
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to pull money out of the air,
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838260
2000
pour tirer de l'argent depuis l'air,
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because it's a bright future
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parce qu'il y a un avenir radieux
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if you're an algorithm.
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2000
si vous êtes un algorithme.
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(Laughter)
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2000
(Rires)
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And it's not the money that's so interesting actually.
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846260
3000
Et ce n'est pas l'argent qui est si intéressant en fait.
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It's what the money motivates,
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2000
C'est la motivation que l'argent amène.
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that we're actually terraforming
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2000
Le fait que nous transformons
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the Earth itself
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la planète-même
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with this kind of algorithmic efficiency.
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2000
avec ce genre d'efficacité algorithmique.
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And in that light,
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857260
2000
Et sous cet éclairage,
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you go back
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vous retournez voir
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and you look at Michael Najjar's photographs,
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2000
les photos de Michael Najjar,
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and you realize that they're not metaphor, they're prophecy.
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et vous vous rendez compte qu'elles ne sont pas métaphoriques, elles sont prophétiques.
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They're prophecy
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Elles annoncent
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for the kind of seismic, terrestrial effects
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les effets sismiques, les effets terrestres
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of the math that we're making.
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des mathématiques que nous construisons.
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And the landscape was always made
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Et le paysage a toujours été façonné par
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by this sort of weird, uneasy collaboration
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cette collaboration étrange et malaisée
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between nature and man.
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entre la nature et l'homme.
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But now there's this third co-evolutionary force: algorithms --
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Mais maintenant il y a une troisième force co-évoutionnaire : les algorithmes,
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the Boston Shuffler, the Carnival.
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le Jongleur, le Carnaval.
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And we will have to understand those as nature,
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Et nous allons devoir les comprendre comme faisant partie de la nature.
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and in a way, they are.
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Et dans un sens, c'est vrai.
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Thank you.
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Merci.
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(Applause)
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896260
20000
(Applaudissements)
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