The mathematician who cracked Wall Street | Jim Simons

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TED


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

Traducteur: Morgane Quilfen Relecteur: Eléa Weibel
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Chris Anderson: You were something of a mathematical phenom.
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Chris Anderson : Vous étiez un genre de génie mathématique.
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You had already taught at Harvard and MIT at a young age.
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Très jeune, vous avez enseigné à Harvard et au MIT.
00:18
And then the NSA came calling.
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Puis la NSA a fait appel à vous.
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What was that about?
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C'était à quel sujet ?
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Jim Simons: Well the NSA -- that's the National Security Agency --
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Jim Simons : Eh bien la NSA -- c'est l'Agence Nationale de Sécurité --
00:27
they didn't exactly come calling.
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27154
1969
ils n'ont pas exactement fait appel à moi.
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They had an operation at Princeton, where they hired mathematicians
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Ils avaient une opération à Princeton
pour laquelle ils embauchaient des mathématiciens
00:33
to attack secret codes and stuff like that.
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2942
pour attaquer des codes secrets et ce genre de choses.
00:37
And I knew that existed.
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Et ils connaissaient mon existence.
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And they had a very good policy,
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Ils avaient une très bonne politique,
00:41
because you could do half your time at your own mathematics,
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car, la moitié du temps, nous faisions nos propres mathématiques,
00:45
and at least half your time working on their stuff.
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et la moitié du temps nous le passions à travailler sur leurs projets.
00:49
And they paid a lot.
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Et ils nous payaient cher.
00:51
So that was an irresistible pull.
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C'était une proposition à laquelle nous ne pouvions pas résister.
00:54
So, I went there.
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Donc j'y suis allé.
CA : Vous étiez un craqueur de codes.
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CA: You were a code-cracker.
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00:57
JS: I was.
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JS : Oui.
00:58
CA: Until you got fired.
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CA : Jusqu'à ce que vous soyez viré.
00:59
JS: Well, I did get fired. Yes.
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JS : J'ai été viré, oui.
01:01
CA: How come?
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CA : Pourquoi ?
01:03
JS: Well, how come?
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JS : Pourquoi ?
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I got fired because, well, the Vietnam War was on,
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J'ai été viré car, c'était pendant la guerre du Vietnam,
01:10
and the boss of bosses in my organization was a big fan of the war
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et le grand patron dans mon entreprise était un grand fan de la guerre
et a écrit un article pour le New York Times,
01:16
and wrote a New York Times article, a magazine section cover story,
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la une de la partie magazine,
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about how we would win in Vietnam.
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sur comment nous gagnerions au Vietnam.
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And I didn't like that war, I thought it was stupid.
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Et je n'aimais pas cette guerre, je la trouvais stupide.
01:25
And I wrote a letter to the Times, which they published,
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J'ai écrit une lettre au Times, qui a ensuite été publiée,
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saying not everyone who works for Maxwell Taylor,
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expliquant que toutes les personnes travaillant pour Maxwell Taylor,
01:32
if anyone remembers that name, agrees with his views.
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si vous vous souvenez de ce nom, n'étaient pas forcément d'accord avec lui.
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And I gave my own views ...
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Et j'ai donné mon avis...
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CA: Oh, OK. I can see that would --
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CA : Je peux voir en quoi cela pourrait...
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JS: ... which were different from General Taylor's.
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2555
JS : ... qui était différent de celui du Général Taylor.
01:44
But in the end, nobody said anything.
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1906
Mais, finalement, personne n'a rien dit.
01:45
But then, I was 29 years old at this time, and some kid came around
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J'avais 29 ans à l'époque et un gamin est venu,
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and said he was a stringer from Newsweek magazine
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il disait être un reporter pour le magazine Newsweek,
01:52
and he wanted to interview me and ask what I was doing about my views.
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5367
il voulait m'interviewer et m'a demandé en quoi j'agissais selon mon opinion.
01:58
And I told him, "I'm doing mostly mathematics now,
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Je lui ai dit : « Actuellement, je fais principalement des mathématiques,
02:02
and when the war is over, then I'll do mostly their stuff."
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3373
et quand la guerre sera finie, je travaillerai sur leurs projets. »
Ce que j'ai fait ensuite, la seule chose intelligente de la journée,
02:06
Then I did the only intelligent thing I'd done that day --
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2825
02:08
I told my local boss that I gave that interview.
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j'ai parlé de l'interview à mon chef direct.
02:13
And he said, "What'd you say?"
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Il a dit : « Qu'avez-vous dit ? »
02:14
And I told him what I said.
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Et je lui ai dit.
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And then he said, "I've got to call Taylor."
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Et il a dit : « Je dois appeler Taylor. »
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He called Taylor; that took 10 minutes.
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2377
Il a appelé Taylor, cela a pris 10 minutes.
02:20
I was fired five minutes after that.
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2262
Cinq minutes après, j'étais viré.
02:23
CA: OK.
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1222
CA : OK.
02:24
JS: But it wasn't bad.
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1151
JS : Mais ce n'était pas mal.
02:26
CA: It wasn't bad, because you went on to Stony Brook
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CA : Ce n'était pas mal car vous êtes allé à Stony Brook
02:28
and stepped up your mathematical career.
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et avez fait évoluer votre carrière.
02:31
You started working with this man here.
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Vous avez commencé à travailler avec cet homme.
02:34
Who is this?
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1164
Qui est-ce ?
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JS: Oh, [Shiing-Shen] Chern.
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JS : Oh, [Shiing-Shen] Chern.
02:37
Chern was one of the great mathematicians of the century.
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Chern était l'un des meilleurs mathématiciens du siècle.
02:40
I had known him when I was a graduate student at Berkeley.
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5233
Je l'ai connu quand j'étais étudiant à Berkeley.
02:46
And I had some ideas,
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J'avais quelques idées,
02:48
and I brought them to him and he liked them.
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je lui en ai parlé et il les a aimées.
02:50
Together, we did this work which you can easily see up there.
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6626
Ensemble, nous avons fait ce travail que vous voyez facilement là-haut.
02:57
There it is.
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1150
Voilà.
02:59
CA: It led to you publishing a famous paper together.
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179198
3606
CA : Cela vous a amené à publier ensemble ces travaux connus.
03:02
Can you explain at all what that work was?
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3238
Pouvez-vous expliquer quels étaient ces travaux ?
03:07
JS: No.
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1158
JS : Non.
03:08
(Laughter)
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188210
2274
(Rires)
03:10
JS: I mean, I could explain it to somebody.
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2064
JS : Je pourrais l'expliquer à quelqu'un.
03:13
(Laughter)
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2075
(Rires)
03:15
CA: How about explaining this?
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195153
1864
CA : Et expliquer cela ?
03:17
JS: But not many. Not many people.
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197041
2729
JS : Mais pas à grand monde.
CA : Je crois que vous m'avez dit que c'était relatif à des sphères,
03:21
CA: I think you told me it had something to do with spheres,
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201144
2814
03:23
so let's start here.
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203982
1862
commençons là.
03:25
JS: Well, it did, but I'll say about that work --
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205868
3600
JS : En effet, mais je dirais sur ces travaux --
03:29
it did have something to do with that, but before we get to that --
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209492
3200
c'était en rapport avec cela, mais avant d'en arriver là --
03:32
that work was good mathematics.
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212716
3540
ces travaux, c'étaient des bonnes mathématiques.
03:36
I was very happy with it; so was Chern.
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216280
2492
J'en étais très content, et Chern aussi.
03:39
It even started a little sub-field that's now flourishing.
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219910
4176
Cela a même lancé un sous-domaine qui prospère aujourd'hui.
03:44
But, more interestingly, it happened to apply to physics,
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224638
5294
Mais, plus intéressant, cela s'est appliqué à la physique,
03:49
something we knew nothing about -- at least I knew nothing about physics,
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229956
4295
un sujet dont nous ne savions rien -- je ne connaissais rien à la physique
03:54
and I don't think Chern knew a heck of a lot.
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234275
2282
et je ne pense pas que Chern y connaissait grand chose.
03:56
And about 10 years after the paper came out,
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236581
3963
Environ 10 ans après la publication des travaux,
04:00
a guy named Ed Witten in Princeton started applying it to string theory
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240568
4480
un gars appelé Ed Witten, à Princeton, a appliqué cela à la théorie des cordes
04:05
and people in Russia started applying it to what's called "condensed matter."
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245072
4852
et des gens en Russie l'ont appliqué à ce qu'on appelle « matière condensée ».
04:09
Today, those things in there called Chern-Simons invariants
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249948
4893
Aujourd'hui, ces choses appelées les invariants de Chern-Simons
04:14
have spread through a lot of physics.
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254865
1865
se sont répandues en physique.
04:16
And it was amazing.
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256754
1174
C'était génial.
04:17
We didn't know any physics.
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257952
1365
Nous ignorions tout de la physique.
04:19
It never occurred to me that it would be applied to physics.
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259714
2854
Je n'ai jamais pensé que cela s'appliquerait à la physique.
04:22
But that's the thing about mathematics -- you never know where it's going to go.
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262592
3788
C'est le truc avec les mathématiques : vous ne savez jamais où cela va aller.
04:26
CA: This is so incredible.
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266404
1492
CA : C'est incroyable.
04:27
So, we've been talking about how evolution shapes human minds
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267920
4364
Nous avons parlé de la façon dont l'évolution façonne les cerveaux humains
04:32
that may or may not perceive the truth.
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272308
2508
qui perçoivent ou non la vérité.
04:34
Somehow, you come up with a mathematical theory,
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274840
3313
D'une certaine manière, vous avez trouvé une théorie mathématique,
04:38
not knowing any physics,
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278177
1848
en ne connaissant rien à la physique,
04:40
discover two decades later that it's being applied
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280049
2498
vous découvrez 20 ans plus tard qu'elle est appliquée
04:42
to profoundly describe the actual physical world.
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282571
3031
pour décrire en profondeur le vrai monde physique.
04:45
How can that happen?
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285626
1153
Comment est-ce possible ?
04:46
JS: God knows.
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286803
1157
JS : Dieu seul le sait.
04:47
(Laughter)
94
287984
2110
(Rires)
04:50
But there's a famous physicist named [Eugene] Wigner,
95
290849
3150
Mais un célèbre physicien appelé [Eugene] Wigner
04:54
and he wrote an essay on the unreasonable effectiveness of mathematics.
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294023
5588
a écrit un essai sur l'efficacité démesurée des mathématiques.
04:59
Somehow, this mathematics, which is rooted in the real world
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299635
3952
D'une certaine manière, ces mathématiques, qui sont ancrées dans le monde réel
05:03
in some sense -- we learn to count, measure, everyone would do that --
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303611
4995
en un sens -- nous apprenons à compter, mesurer, tout le monde le fait --
05:08
and then it flourishes on its own.
99
308630
1830
puis elles fleurissent d'elles-mêmes.
05:10
But so often it comes back to save the day.
100
310976
2841
Mais très souvent, elles reviennent pour sauver le monde.
05:14
General relativity is an example.
101
314293
2178
La relativité générale est un exemple.
05:16
[Hermann] Minkowski had this geometry, and Einstein realized,
102
316495
3117
[Hermann] Minkowski avait cette géométrie, et Einstein a réalisé :
05:19
"Hey! It's the very thing in which I can cast general relativity."
103
319636
3847
« C'est là-dedans que je peux mouler la relativité générale. »
05:23
So, you never know. It is a mystery.
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323507
3112
Donc vous ne savez jamais. C'est un mystère.
05:27
It is a mystery.
105
327056
1217
C'est un mystère.
05:28
CA: So, here's a mathematical piece of ingenuity.
106
328297
3296
CA : Voici un peu d'ingéniosité mathématique.
05:31
Tell us about this.
107
331617
1342
Parlez-nous en.
05:32
JS: Well, that's a ball -- it's a sphere, and it has a lattice around it --
108
332983
5924
JS : C'est une balle -- c'est une sphère entourée d'un maillage --
05:38
you know, those squares.
109
338931
1573
vous savez, ces carrés.
05:42
What I'm going to show here was originally observed by [Leonhard] Euler,
110
342697
4906
Ce que je vais vous montrer a été observé la première fois par [Leonard] Euler,
05:47
the great mathematician, in the 1700s.
111
347627
2254
le grand mathématicien du XVIIe siècle.
05:50
And it gradually grew to be a very important field in mathematics:
112
350223
5181
C'est progressivement devenu un domaine très important des mathématiques :
05:55
algebraic topology, geometry.
113
355428
2334
la topologie algébrique, la géométrie.
05:59
That paper up there had its roots in this.
114
359039
4364
Les travaux là-haut y prennent racine.
06:03
So, here's this thing:
115
363427
1834
Voici le truc :
06:05
it has eight vertices, 12 edges, six faces.
116
365285
4452
ça a 8 sommets, 12 arêtes, 6 faces.
06:09
And if you look at the difference -- vertices minus edges plus faces --
117
369761
3830
Si vous considérez la différence -- sommets moins arêtes plus faces --
06:13
you get two.
118
373615
1152
vous obtenez deux.
06:14
OK, well, two. That's a good number.
119
374791
2219
Eh bien, deux. C'est un bon nombre.
06:17
Here's a different way of doing it -- these are triangles covering --
120
377034
4248
Voici une autre façon de le faire -- c'est couvert par des triangles --
06:21
this has 12 vertices and 30 edges
121
381306
4577
cela a 12 sommets, 30 arêtes,
06:25
and 20 faces, 20 tiles.
122
385907
4195
20 faces et 20 carreaux.
06:30
And vertices minus edges plus faces still equals two.
123
390576
4591
Et sommets moins arêtes plus faces est toujours égal à deux.
06:35
And in fact, you could do this any which way --
124
395191
2847
En fait, vous pourriez le faire de n'importe quelle façon --
06:38
cover this thing with all kinds of polygons and triangles
125
398062
3398
recouvrir cela avec toutes sortes de polygones et triangles
06:41
and mix them up.
126
401484
1320
et les mélanger.
06:42
And you take vertices minus edges plus faces -- you'll get two.
127
402828
3279
Si vous prenez sommets moins arêtes plus faces, vous obtenez deux.
06:46
Here's a different shape.
128
406131
1611
Voici une autre forme.
06:48
This is a torus, or the surface of a doughnut: 16 vertices
129
408480
5250
C'est un tore, ou la surface d'un donut : 16 sommets
06:53
covered by these rectangles, 32 edges, 16 faces.
130
413754
4244
couverts par ces rectangles, 32 arêtes, 16 faces.
06:58
Vertices minus edges comes out to be zero.
131
418530
2684
Sommets moins arêtes vaut zéro.
07:01
It'll always come out to zero.
132
421238
1475
Cela sera toujours zéro.
07:02
Every time you cover a torus with squares or triangles
133
422737
4310
Chaque fois que vous couvrez un tore avec des carrés et des triangles
07:07
or anything like that, you're going to get zero.
134
427071
3935
ou des choses du genre, vous obtiendrez zéro.
07:12
So, this is called the Euler characteristic.
135
432514
2390
Cela s'appelle la caractéristique d'Euler.
07:14
And it's what's called a topological invariant.
136
434928
3449
C'est ce qu'on appelle un invariant topologique.
07:18
It's pretty amazing.
137
438849
1156
C'est assez génial.
Quelle que soit la façon d'agir, vous avez toujours le même résultat.
07:20
No matter how you do it, you're always get the same answer.
138
440029
2791
07:22
So that was the first sort of thrust, from the mid-1700s,
139
442844
6299
C'était le premier genre d'avancées, datant des années 1700,
07:29
into a subject which is now called algebraic topology.
140
449167
3769
dans un sujet qu'on appelle aujourd'hui la topologie algébrique.
07:32
CA: And your own work took an idea like this and moved it
141
452960
2983
CA : Et votre travail a pris une idée comme celle-ci et l'a amenée
07:35
into higher-dimensional theory,
142
455967
2449
vers de la théorie de dimension supérieure,
07:38
higher-dimensional objects, and found new invariances?
143
458440
3088
des objets de dimension supérieure, et a trouvé de nouveaux invariants ?
07:41
JS: Yes. Well, there were already higher-dimensional invariants:
144
461552
4643
JS : Il y avait déjà des invariants de dimension supérieure :
07:46
Pontryagin classes -- actually, there were Chern classes.
145
466219
4457
les classes de Pontryagin -- en fait, c'étaient les classes de Chern.
07:50
There were a bunch of these types of invariants.
146
470700
3548
Il y avait quelques invariants de ce type-là.
07:54
I was struggling to work on one of them
147
474272
4135
J'avais des difficultés à travailler sur l'un d'eux
07:58
and model it sort of combinatorially,
148
478431
4203
et l'ai modélisé combinatoirement,
08:02
instead of the way it was typically done,
149
482658
3022
plutôt qu'en utilisant la méthode habituelle,
08:05
and that led to this work and we uncovered some new things.
150
485704
4359
cela a mené ces travaux et nous avons découvert de nouvelles choses.
08:10
But if it wasn't for Mr. Euler --
151
490087
3501
Mais sans M. Euler --
08:13
who wrote almost 70 volumes of mathematics
152
493612
3981
qui a écrit près de 70 volumes de mathématiques
08:17
and had 13 children,
153
497617
1731
et avait 13 enfants,
08:19
who he apparently would dandle on his knee while he was writing --
154
499372
6442
qui apparemment gesticulaient sur ses genoux quand il écrivait --
08:25
if it wasn't for Mr. Euler, there wouldn't perhaps be these invariants.
155
505838
5774
sans M. Euler, il n'y aurait peut-être pas ces invariants.
08:32
CA: OK, so that's at least given us a flavor of that amazing mind in there.
156
512157
4097
CA : Cela nous a au moins donné un aperçu de ce brillant esprit.
08:36
Let's talk about Renaissance.
157
516804
1543
Parlons de la Renaissance.
08:38
Because you took that amazing mind and having been a code-cracker at the NSA,
158
518371
5856
Parce qu'avec cet esprit brillant, ayant été craqueur de code à la NSA,
08:44
you started to become a code-cracker in the financial industry.
159
524251
3229
vous êtes devenu un craqueur de code dans la finance.
08:47
I think you probably didn't buy efficient market theory.
160
527504
2690
Je pense que vous n'étiez pas d'accord avec la théorie de l'efficacité du marché.
08:50
Somehow you found a way of creating astonishing returns over two decades.
161
530218
6387
Vous avez trouvé une façon de créer d'incroyables revenus sur plus de 20 ans.
08:56
The way it's been explained to me,
162
536629
1671
De ce qu'on m'en a expliqué,
08:58
what's remarkable about what you did wasn't just the size of the returns,
163
538324
3499
les revenus n'étaient pas la seule chose remarquable dans ce que vous avez fait,
09:01
it's that you took them with surprisingly low volatility and risk,
164
541847
3883
mais que vous les gagniez avec une volatilité, un risque étonnamment bas,
09:05
compared with other hedge funds.
165
545754
1824
comparé aux autres fonds spéculatifs.
09:07
So how on earth did you do this, Jim?
166
547602
1929
Comment avez-vous fait cela, Jim ?
09:10
JS: I did it by assembling a wonderful group of people.
167
550071
4111
JS : Je l'ai fait en réunissant un formidable groupe de personnes.
09:14
When I started doing trading, I had gotten a little tired of mathematics.
168
554206
3956
Quand j'ai commencé dans la bourse, j'en avais un peu marre des mathématiques.
09:18
I was in my late 30s, I had a little money.
169
558186
3923
J'étais proche de la quarantaine, j'avais peu d'argent.
09:22
I started trading and it went very well.
170
562133
2509
J'ai commencé dans la bourse et cela s'est très bien passé.
09:25
I made quite a lot of money with pure luck.
171
565063
2748
Par chance, j'ai très rapidement gagné beaucoup d'argent.
09:27
I mean, I think it was pure luck.
172
567835
1666
Je pense que c'était de la chance.
09:29
It certainly wasn't mathematical modeling.
173
569525
2109
Ce n'était certainement pas de la modélisation mathématique.
09:31
But in looking at the data, after a while I realized:
174
571658
3831
Mais, après un certain temps, en regardant les données, j'ai réalisé :
09:35
it looks like there's some structure here.
175
575513
2553
on dirait qu'il y a une structure là-dedans.
09:38
And I hired a few mathematicians, and we started making some models --
176
578090
3697
J'ai engagé quelques mathématiciens, nous avons commencé à modéliser cela --
09:41
just the kind of thing we did back at IDA [Institute for Defense Analyses].
177
581811
4265
le genre de choses que nous faisions à l'IDA [Institut d'Analyses de la Défense].
09:46
You design an algorithm, you test it out on a computer.
178
586100
2833
Vous créez des algorithmes, les testez sur un ordinateur.
09:48
Does it work? Doesn't it work? And so on.
179
588957
2166
Est-ce que cela marche ou pas ? Ainsi de suite.
09:51
CA: Can we take a look at this?
180
591443
1479
CA : Jetons un œil à cela.
09:52
Because here's a typical graph of some commodity.
181
592946
4541
Car voici le graphique typique d'une marchandise.
09:58
I look at that, and I say, "That's just a random, up-and-down walk --
182
598487
4041
Je le regarde et me dis : « C'est aléatoire, des hauts et des bas --
10:02
maybe a slight upward trend over that whole period of time."
183
602552
2862
peut-être une légère tendance à la hausse sur la période entière. »
10:05
How on earth could you trade looking at that,
184
605438
2113
Comment pouvez-vous faire des échanges
10:07
and see something that wasn't just random?
185
607575
2326
en regardant cela, en n'y voyant pas de l'aléatoire ?
10:09
JS: In the old days -- this is kind of a graph from the old days,
186
609925
3247
JS : Dans le temps, -- c'est un genre de graphiques qui date,
10:13
commodities or currencies had a tendency to trend.
187
613196
4284
les marchandises et les devises avaient tendance à évoluer.
10:17
Not necessarily the very light trend you see here, but trending in periods.
188
617504
6055
Pas nécessairement la légère hausse qu'on voit ici, mais une évolution en périodes.
10:23
And if you decided, OK, I'm going to predict today,
189
623583
4056
Si vous décidiez de prédire l'évolution du jour,
10:27
by the average move in the past 20 days --
190
627663
4968
grâce aux mouvements moyens des 20 derniers jours --
10:32
maybe that would be a good prediction, and I'd make some money.
191
632655
3107
cela pouvait être une bonne prédiction et vous gagniez de l'argent.
10:35
And in fact, years ago, such a system would work --
192
635786
5608
En fait, il y a quelques années, un tel système fonctionnait --
10:41
not beautifully, but it would work.
193
641418
2391
ce n'était pas génial, mais cela fonctionnait.
10:43
You'd make money, you'd lose money, you'd make money.
194
643833
2509
Vous gagniez de l'argent, vous en perdiez, vous en gagniez.
10:46
But this is a year's worth of days,
195
646366
2198
Mais cela correspond à une année entière,
10:48
and you'd make a little money during that period.
196
648588
4241
et vous auriez fait un peu d'argent sur cette période.
10:53
It's a very vestigial system.
197
653884
1958
C'est un système très rudimentaire.
10:56
CA: So you would test a bunch of lengths of trends in time
198
656525
3529
CA : Donc vous testiez certaines durées d'évolution dans le temps
11:00
and see whether, for example,
199
660078
2436
et voyiez si, par exemple,
11:02
a 10-day trend or a 15-day trend was predictive of what happened next.
200
662538
3481
une évolution sur 10 ou 15 jours permettait de prédire la suite.
11:06
JS: Sure, you would try all those things and see what worked best.
201
666043
6762
JS : Bien sûr, vous essayiez toutes ces choses
et voyiez ce qui fonctionnait le mieux.
11:13
Trend-following would have been great in the '60s,
202
673515
3350
L'observation des évolutions étaient très bien dans les années 60,
11:16
and it was sort of OK in the '70s.
203
676889
2132
c'était bien dans les années 70.
11:19
By the '80s, it wasn't.
204
679045
1873
Mais dans les années 80, cela ne l'était plus.
11:20
CA: Because everyone could see that.
205
680942
2817
CA : Parce que tout le monde pouvait le voir.
11:23
So, how did you stay ahead of the pack?
206
683783
2782
Comment avez-vous gardé votre avance ?
11:27
JS: We stayed ahead of the pack by finding other approaches --
207
687046
6132
JS : Nous avons conservé notre avance en trouvant de nouvelles approches --
11:33
shorter-term approaches to some extent.
208
693202
2741
dans une certaine mesure, des approches à court terme.
11:37
The real thing was to gather a tremendous amount of data --
209
697107
3347
Le vrai objectif était de récolter un volume considérable de données --
11:40
and we had to get it by hand in the early days.
210
700478
3578
et, au début, nous devions le faire manuellement.
Nous descendions à la Réserve Fédérale et copiions l'historique des taux d'intérêt
11:44
We went down to the Federal Reserve and copied interest rate histories
211
704080
3466
11:47
and stuff like that, because it didn't exist on computers.
212
707570
3265
et ce genre de choses, parce que cela n'existait pas sur ordinateur.
11:50
We got a lot of data.
213
710859
1643
Nous avions beaucoup de données.
11:52
And very smart people -- that was the key.
214
712526
4160
Et des gens très intelligents -- c'était la clé.
Je ne savais pas vraiment comment embaucher des gens
11:57
I didn't really know how to hire people to do fundamental trading.
215
717463
3776
pour faire du courtage fondamental.
J'en avais embauché quelques uns --
12:01
I had hired a few -- some made money, some didn't make money.
216
721749
2949
certains gagnaient beaucoup d'argent, d'autres pas.
12:04
I couldn't make a business out of that.
217
724722
1880
Je ne pouvais pas faire d'affaires.
12:06
But I did know how to hire scientists,
218
726626
2042
Mais je savais engager des scientifiques,
12:08
because I have some taste in that department.
219
728692
3389
parce que j'ai quelques connaissances dans ce domaine.
12:12
So, that's what we did.
220
732105
1838
C'est donc ce que nous avons fait.
12:13
And gradually these models got better and better,
221
733967
3231
Et, progressivement, ces modèles sont devenus meilleurs,
12:17
and better and better.
222
737222
1335
et meilleurs, et meilleurs.
12:18
CA: You're credited with doing something remarkable at Renaissance,
223
738581
3214
CA : On vous attribue une action remarquable chez Renaissance,
12:21
which is building this culture, this group of people,
224
741819
2601
qui est de créer cette culture, ce groupe de personnes,
12:24
who weren't just hired guns who could be lured away by money.
225
744444
3142
qui n'étaient pas juste des mercenaires attirés par l'argent.
12:27
Their motivation was doing exciting mathematics and science.
226
747610
3912
Leur motivation était de faire des sciences et mathématiques excitantes.
12:31
JS: Well, I'd hoped that might be true.
227
751860
2399
JS : J'aimerais que cela soit vrai.
12:34
But some of it was money.
228
754283
3580
Mais l'argent jouait aussi un rôle.
12:37
CA: They made a lot of money.
229
757887
1393
CA : Ils ont gagné beaucoup d'argent.
12:39
JS: I can't say that no one came because of the money.
230
759304
2537
JS : Je ne peux pas dire que personne n'est venu pour l'argent.
12:41
I think a lot of them came because of the money.
231
761865
2253
Je pense que beaucoup sont venus pour l'argent.
12:44
But they also came because it would be fun.
232
764142
2021
Mais aussi parce que c'était amusant.
CA : Quel rôle a joué l'apprentissage automatique ?
12:46
CA: What role did machine learning play in all this?
233
766187
2488
12:48
JS: In a certain sense, what we did was machine learning.
234
768699
3064
JS : D'une certaine façon, nous avons fait de l'apprentissage automatique.
12:52
You look at a lot of data, and you try to simulate different predictive schemes,
235
772879
6291
Vous regardez beaucoup de données, essayez de simuler des schémas prévisionnels,
12:59
until you get better and better at it.
236
779194
2182
jusqu'à ce que vous deveniez meilleur
13:01
It doesn't necessarily feed back on itself the way we did things.
237
781400
3767
Ce que nous faisions n'avait pas nécessairement de répercussions en retour.
13:05
But it worked.
238
785191
2309
Mais cela fonctionnait.
13:08
CA: So these different predictive schemes can be really quite wild and unexpected.
239
788150
4059
CA : Ces schémas prévisionnels peuvent être assez fous et inattendus.
13:12
I mean, you looked at everything, right?
240
792233
1914
Vous avez tout pris en compte ?
13:14
You looked at the weather, length of dresses, political opinion.
241
794171
3317
Vous regardiez la météo, la longueur des robes, l'opinion politique.
13:17
JS: Yes, length of dresses we didn't try.
242
797512
2837
JS : Nous n'avons pas essayé la longueur des robes.
13:20
CA: What sort of things?
243
800373
2057
CA : Quel genre de choses ?
13:22
JS: Well, everything.
244
802454
1158
JS : Tout.
13:23
Everything is grist for the mill -- except hem lengths.
245
803636
3264
Tout apporte de l'eau au moulin -- sauf la longueur des ourlets.
13:28
Weather, annual reports,
246
808852
2300
La météo, les rapports annuels,
13:31
quarterly reports, historic data itself, volumes, you name it.
247
811176
4732
les rapports trimestriels, l'historique de données, les volumes. Ce que vous voulez.
13:35
Whatever there is.
248
815932
1151
Tout ce qu'il y a.
13:37
We take in terabytes of data a day.
249
817107
2621
Nous prenons chaque jour des terabytes de données.
13:39
And store it away and massage it and get it ready for analysis.
250
819752
4124
Nous les stockons, les manipulons, les préparons pour les analyser.
13:45
You're looking for anomalies.
251
825446
1382
Nous cherchons des anomalies.
13:46
You're looking for -- like you said,
252
826852
2953
Nous cherchons -- comme vous le disiez,
13:49
the efficient market hypothesis is not correct.
253
829829
2452
l'hypothèse de l'efficacité du marché n'est pas correcte.
13:52
CA: But any one anomaly might be just a random thing.
254
832305
3467
CA : Une anomalie pourrait être juste de l'aléatoire.
13:55
So, is the secret here to just look at multiple strange anomalies,
255
835796
3658
Est-ce que le secret c'est de regarder de nombreuses anomalies
13:59
and see when they align?
256
839478
1328
et de voir quand elles correspondent ?
14:01
JS: Any one anomaly might be a random thing;
257
841238
3213
JS : Une anomalie pourrait être une chose aléatoire :
14:04
however, if you have enough data you can tell that it's not.
258
844475
3039
cependant, avec assez de données, vous pouvez distinguer l'aléatoire.
14:07
You can see an anomaly that's persistent for a sufficiently long time --
259
847538
4950
Vous pouvez voir une anomalie persistant un temps assez long --
14:12
the probability of it being random is not high.
260
852512
4975
la probabilité que ce soit aléatoire n'est pas élevée.
14:17
But these things fade after a while; anomalies can get washed out.
261
857511
4858
Mais ces choses s'effacent après un temps, les anomalies peuvent disparaître.
14:22
So you have to keep on top of the business.
262
862393
2420
Il faut garder le contrôle sur les affaires.
14:24
CA: A lot of people look at the hedge fund industry now
263
864837
2672
CA : Beaucoup de personnes regardent l'industrie des fonds spéculatifs
14:27
and are sort of ... shocked by it,
264
867533
4398
et sont, d'une certaine façon, choqués par cette industrie,
14:31
by how much wealth is created there,
265
871955
2172
par la richesse qui y est créée,
14:34
and how much talent is going into it.
266
874151
2245
par le talent qui y est investi.
14:37
Do you have any worries about that industry,
267
877523
4006
Êtes-vous inquiet quant à cette industrie,
14:41
and perhaps the financial industry in general?
268
881553
2414
et peut-être l'industrie des finances en général ?
14:43
Kind of being on a runaway train that's --
269
883991
2704
C'est comme être dans un train fou qui --
14:46
I don't know -- helping increase inequality?
270
886719
4030
je ne sais pas -- aide à augmenter les inégalités ?
14:50
How would you champion what's happening in the hedge fund industry?
271
890773
3831
Comment défendriez-vous ce qu'il se passe dans l'industrie des fonds spéculatifs ?
14:54
JS: I think in the last three or four years,
272
894628
2608
JS : Je pense que durant les 2 ou 3 dernières années,
14:57
hedge funds have not done especially well.
273
897260
2103
les fonds spéculatifs ne s'en sont pas très bien sortis.
14:59
We've done dandy,
274
899387
1400
Pour nous ça a été,
15:00
but the hedge fund industry as a whole has not done so wonderfully.
275
900811
4001
mais l'industrie des fonds spéculatifs en elle-même n'allait pas si bien.
15:04
The stock market has been on a roll, going up as everybody knows,
276
904836
4902
La bourse est en bonne marche, en augmentation comme nous le savons tous,
15:09
and price-earnings ratios have grown.
277
909762
3445
et les ratios cours-bénéfices ont augmenté.
15:13
So an awful lot of the wealth that's been created in the last --
278
913231
3063
Une très grande partie de la richesse créée durant les, disons,
15:16
let's say, five or six years -- has not been created by hedge funds.
279
916318
3350
5 ou 6 dernières années, n'a pas été créée par les fonds spéculatifs.
15:20
People would ask me, "What's a hedge fund?"
280
920458
3221
Les gens me demandent : « Qu'est-ce qu'un fond spéculatif ? »
15:23
And I'd say, "One and 20."
281
923703
2260
Et je dis : « Un et vingt ».
15:25
Which means -- now it's two and 20 --
282
925987
3566
Ce qui veut dire -- maintenant c'est deux et vingt --
15:29
it's two percent fixed fee and 20 percent of profits.
283
929577
3353
c'est 2% de frais fixes et 20% de profit.
15:32
Hedge funds are all different kinds of creatures.
284
932954
2352
Les fonds spéculatifs sont tous des créatures différentes.
15:35
CA: Rumor has it you charge slightly higher fees than that.
285
935330
3239
CA : D'après les rumeurs, vos frais sont un peu plus élevés que cela.
15:39
JS: We charged the highest fees in the world at one time.
286
939339
3081
JS : Nos frais ont été les plus élevés du monde.
15:42
Five and 44, that's what we charge.
287
942444
3226
5 et 44, ce sont nos frais.
15:45
CA: Five and 44.
288
945694
1398
CA : 5 et 44.
15:47
So five percent flat, 44 percent of upside.
289
947116
3234
Donc 5% de frais fixes, 44% de bénéfices.
Vous faisiez quand même gagner des sommes spectaculaires à vos investisseurs.
15:50
You still made your investors spectacular amounts of money.
290
950374
2783
15:53
JS: We made good returns, yes.
291
953181
1452
JS : Nous avions de bons profits.
15:54
People got very mad: "How can you charge such high fees?"
292
954657
3000
Les gens s'énervaient car les frais étaient élevés.
15:57
I said, "OK, you can withdraw."
293
957681
1627
Je disais : « Vous pouvez vous retirer. »
15:59
But "How can I get more?" was what people were --
294
959332
2818
Mais « Comment puis-je avoir plus » était ce que les gens --
16:02
(Laughter)
295
962174
1504
(Rires)
16:03
But at a certain point, as I think I told you,
296
963702
2440
Mais à un moment donné, comme je vous l'ai dit,
16:06
we bought out all the investors because there's a capacity to the fund.
297
966166
5175
nous avons remboursé les investisseurs parce que le fond a une capacité.
CA : Devrions-nous nous être inquiets quant à l'industrie des fonds spéculatifs
16:11
CA: But should we worry about the hedge fund industry
298
971365
2704
16:14
attracting too much of the world's great mathematical and other talent
299
974093
5438
qui attire un trop grand nombre de grands mathématiciens et autres talents
pour y travailler, en opposition avec les nombreux autres problèmes du monde ?
16:19
to work on that, as opposed to the many other problems in the world?
300
979555
3238
16:22
JS: Well, it's not just mathematical.
301
982817
1929
JS : Ce n'est pas juste mathématique.
16:24
We hire astronomers and physicists and things like that.
302
984770
2679
Nous engageons des astronomes, des physiciens et d'autres.
16:27
I don't think we should worry about it too much.
303
987833
2431
Je ne pense pas que nous devrions trop nous inquiéter à ce sujet.
16:30
It's still a pretty small industry.
304
990288
3142
C'est toujours une industrie relativement petite.
16:33
And in fact, bringing science into the investing world
305
993454
5997
En fait, amener la science dans le monde des investissements
16:39
has improved that world.
306
999475
2159
a amélioré ce monde.
16:41
It's reduced volatility. It's increased liquidity.
307
1001658
4070
Cela a réduit la volatilité. Cela a augmenté la liquidité.
16:45
Spreads are narrower because people are trading that kind of stuff.
308
1005752
3189
Les marges sont réduites car les gens négocient ce genre de choses.
16:48
So I'm not too worried about Einstein going off and starting a hedge fund.
309
1008965
5076
Donc je ne suis pas trop inquiet quant à Einstein lançant un fond spéculatif.
16:54
CA: You're at a phase in your life now where you're actually investing, though,
310
1014478
4164
CA : Cependant, vous êtes dans une phase de votre vie où vous investissez,
16:58
at the other end of the supply chain --
311
1018666
3734
à l'autre bout de la chaine logistique --
17:02
you're actually boosting mathematics across America.
312
1022424
4104
vous stimulez les mathématiques à travers l'Amérique.
17:06
This is your wife, Marilyn.
313
1026552
1865
Voici votre femme, Marilyn.
17:08
You're working on philanthropic issues together.
314
1028441
4756
Vous travaillez ensemble sur des problèmes philanthropiques.
17:13
Tell me about that.
315
1033221
1163
Parlez-moi de cela.
17:14
JS: Well, Marilyn started --
316
1034408
3649
JS : Marilyn a commencé --
17:18
there she is up there, my beautiful wife --
317
1038081
3447
là voici, ma fabuleuse femme --
17:21
she started the foundation about 20 years ago.
318
1041552
2972
elle a lancé la fondation il y a environ 20 ans.
17:24
I think '94.
319
1044548
1151
Je crois que c'était en 94.
17:25
I claim it was '93, she says it was '94,
320
1045723
2095
Je dis que c'était en 93, elle dit 94,
17:27
but it was one of those two years.
321
1047842
2571
mais c'était l'un ou l'autre.
17:30
(Laughter)
322
1050437
2135
(Rires)
17:32
We started the foundation, just as a convenient way to give charity.
323
1052596
6719
Nous avons lancé la fondation car c'était commode pour donner de l'argent.
17:40
She kept the books, and so on.
324
1060346
2507
Elle tenait les comptes, etc.
17:42
We did not have a vision at that time, but gradually a vision emerged --
325
1062877
6714
A ce moment-là, nous n'avions pas de perspective,
mais, progressivement, une perspective a émergé :
17:49
which was to focus on math and science, to focus on basic research.
326
1069615
5504
se concentrer sur les maths et la science, se concentrer sur de la recherche basique.
17:55
And that's what we've done.
327
1075569
2772
C'est ce que nous avons fait.
17:58
Six years ago or so, I left Renaissance and went to work at the foundation.
328
1078365
6355
il y a environ 6 ans, j'ai quitté Renaissance
et je suis parti travailler à la fondation.
18:04
So that's what we do.
329
1084744
1571
C'est notre boulot.
18:06
CA: And so Math for America is basically investing
330
1086339
2909
CA : Et donc les Maths pour l'Amérique, c'est simplement investir
18:09
in math teachers around the country,
331
1089272
2638
dans des professeurs de maths à travers le pays,
18:11
giving them some extra income, giving them support and coaching.
332
1091934
3802
leur offrir un revenu supplémentaire, leur offrir du soutien et du mentorat.
18:15
And really trying to make that more effective
333
1095760
3051
Et essayer de rendre cela plus efficace
18:18
and make that a calling to which teachers can aspire.
334
1098835
2601
et d'en faire un modèle auquel tous les professeurs peuvent aspirer.
18:21
JS: Yeah -- instead of beating up the bad teachers,
335
1101460
4790
JS : Au lieu de s'en prendre aux mauvais professeurs,
18:26
which has created morale problems all through the educational community,
336
1106274
4853
ce qui a créé des problèmes moraux au sein de la communauté éducative,
18:31
in particular in math and science,
337
1111151
2441
particulièrement en maths et en science,
18:33
we focus on celebrating the good ones and giving them status.
338
1113616
6130
nous nous concentrons sur la célébration et la reconnaissance des bons professeurs.
18:39
Yeah, we give them extra money, 15,000 dollars a year.
339
1119770
2931
Nous leur donnons un revenu supplémentaire de 15 000$ par an.
18:42
We have 800 math and science teachers in New York City in public schools today,
340
1122725
4467
Aujourd'hui, nous avons 800 professeurs de maths et de science
dans les écoles publiques de New York,
18:47
as part of a core.
341
1127216
1814
c'est un point fondamental.
18:49
There's a great morale among them.
342
1129054
3686
Parmi eux le moral est très bon.
18:52
They're staying in the field.
343
1132764
2506
Ils continuent à travailler dans leurs domaines.
18:55
Next year, it'll be 1,000 and that'll be 10 percent
344
1135294
2895
L'année prochaine, ils seront 1 000 ce qui représente 10%
18:58
of the math and science teachers in New York [City] public schools.
345
1138213
3544
des professeurs de maths et de science dans les écoles publiques de New York.
19:01
(Applause)
346
1141781
5905
(Applaudissements)
19:07
CA: Jim, here's another project that you've supported philanthropically:
347
1147710
3410
CA : Voici un autre projet philanthropique que vous avez soutenu :
19:11
Research into origins of life, I guess.
348
1151144
2397
la recherche sur les origines de la vie.
19:13
What are we looking at here?
349
1153565
1447
Que voyons-nous ?
19:15
JS: Well, I'll save that for a second.
350
1155536
1882
JS : Je l'expliquerai dans un instant.
19:17
And then I'll tell you what you're looking at.
351
1157442
2162
Et puis je vous dirai ce que nous voyons.
19:19
Origins of life is a fascinating question.
352
1159628
3056
La question des origines de la vie est fascinante.
19:22
How did we get here?
353
1162708
1533
Comment en sommes-nous arrivés là ?
19:25
Well, there are two questions:
354
1165170
1771
Il y a deux questions :
19:26
One is, what is the route from geology to biology --
355
1166965
5868
la première est : quel est le chemin de la géologie vers la biologie --
19:32
how did we get here?
356
1172857
1381
comment en sommes-nous arrivés là ?
Et l'autre question est : avec quoi avons-nous commencé ?
19:34
And the other question is, what did we start with?
357
1174262
2364
19:36
What material, if any, did we have to work with on this route?
358
1176650
3102
Avec quelle matière, s'il y en avait une, devions-nous travailler en chemin ?
19:39
Those are two very, very interesting questions.
359
1179776
3061
Ce sont deux questions très intéressantes.
19:43
The first question is a tortuous path from geology up to RNA
360
1183773
5834
La première est un chemin tortueux de la géologie à l'ARN.
19:49
or something like that -- how did that all work?
361
1189631
2258
Comment cela a-t-il fonctionné ?
19:51
And the other, what do we have to work with?
362
1191913
2388
Et l'autre : qu'avions-nous pour travailler ?
19:54
Well, more than we think.
363
1194325
1771
Plus que ce que nous pensons.
19:56
So what's pictured there is a star in formation.
364
1196120
4843
Ce qui est représenté ici est une étoile en formation.
20:01
Now, every year in our Milky Way, which has 100 billion stars,
365
1201836
3425
Chaque année dans notre Voie Lactée, qui a 100 milliards d'étoiles,
20:05
about two new stars are created.
366
1205285
2495
environ 2 nouvelles étoiles sont créées.
20:07
Don't ask me how, but they're created.
367
1207804
2470
Ne me demandez pas comment, mais elles sont créées.
20:10
And it takes them about a million years to settle out.
368
1210298
3080
Et cela leur prend environ un million d'années pour se former.
20:14
So, in steady state,
369
1214132
2176
Il y a constamment
20:16
there are about two million stars in formation at any time.
370
1216332
3848
environ deux millions d'étoiles en formation.
20:20
That one is somewhere along this settling-down period.
371
1220204
3458
Celle-ci est quelque part dans cette période de formation.
20:24
And there's all this crap sort of circling around it,
372
1224067
2936
Et il y a toute cet amas qui tourne autour,
20:27
dust and stuff.
373
1227027
1498
de la poussière et ce genre de choses.
20:29
And it'll form probably a solar system, or whatever it forms.
374
1229479
3023
Et cela formera probablement un système solaire, ou quelque chose.
20:32
But here's the thing --
375
1232526
2176
Voici le point important :
20:34
in this dust that surrounds a forming star
376
1234726
6348
dans cette poussière qui entoure un étoile en formation,
20:41
have been found, now, significant organic molecules.
377
1241098
6035
nous avons trouvé des molécules organiques significatives.
20:47
Molecules not just like methane, but formaldehyde and cyanide --
378
1247958
6139
Des molécules pas seulement de méthane mais du formaldéhyde et du cyanure --
20:54
things that are the building blocks -- the seeds, if you will -- of life.
379
1254121
6517
des choses qui sont les fondations -- les graines si vous voulez -- de la vie.
21:01
So, that may be typical.
380
1261136
2692
Cela pourrait être une constante.
21:04
And it may be typical that planets around the universe
381
1264395
6934
Et ça pourrait être une constante que les planètes dans cet univers
21:11
start off with some of these basic building blocks.
382
1271353
3612
commencent avec certaines de ces fondations.
21:15
Now does that mean there's going to be life all around?
383
1275830
2715
Cela veut-il dire qu'il y aura de la vie tout autour ?
21:18
Maybe.
384
1278569
1364
Peut-être.
21:19
But it's a question of how tortuous this path is
385
1279957
4127
Mais la question est combien le chemin est tortueux
21:24
from those frail beginnings, those seeds, all the way to life.
386
1284108
4394
entre ces frêles débuts, ces graines, et la vie.
21:28
And most of those seeds will fall on fallow planets.
387
1288526
5192
La plupart de ces graines tomberont sur des planètes en jachère.
21:33
CA: So for you, personally,
388
1293742
1409
CA : Pour vous personnellement,
21:35
finding an answer to this question of where we came from,
389
1295175
2722
trouver une réponse à cette question d'où nous venons,
21:37
of how did this thing happen, that is something you would love to see.
390
1297921
3658
comment cela s'est passé, est quelque chose que vous aimeriez voir.
21:41
JS: Would love to see.
391
1301603
1786
JS : J'aimerais le voir.
21:43
And like to know --
392
1303413
1490
Et savoir --
21:44
if that path is tortuous enough, and so improbable,
393
1304927
5170
si ce chemin est assez tortueux, et si improbable,
21:50
that no matter what you start with, we could be a singularity.
394
1310121
4754
que peu importe avec quoi vous commencez, nous pourrions être une singularité.
21:55
But on the other hand,
395
1315336
1152
Mais d'un autre côté,
21:56
given all this organic dust that's floating around,
396
1316512
3478
étant donné toute cette poussière organique qui flotte tout autour,
22:00
we could have lots of friends out there.
397
1320014
3791
nous pourrions avoir de nombreux amis là-dehors.
22:04
It'd be great to know.
398
1324947
1161
Cela serait génial à savoir.
22:06
CA: Jim, a couple of years ago, I got the chance to speak with Elon Musk,
399
1326132
3480
CA : Jim, il y a quelques années, j'ai eu la chance de parler avec Elon Musk
22:09
and I asked him the secret of his success,
400
1329636
2837
et je lui ai demandé le secret de son succès
22:12
and he said taking physics seriously was it.
401
1332497
3691
et il a dit que c'était de prendre la physique au sérieux.
22:16
Listening to you, what I hear you saying is taking math seriously,
402
1336696
4003
En vous écoutant,
ce que je vous entends dire c'est de prendre les maths au sérieux,
22:20
that has infused your whole life.
403
1340723
3003
cela a impacté toute votre vie.
22:24
It's made you an absolute fortune, and now it's allowing you to invest
404
1344123
4563
Cela vous a créé une vraie fortune, et vous autorise aujourd'hui à investir
22:28
in the futures of thousands and thousands of kids across America and elsewhere.
405
1348710
4496
dans le futur de milliers d'enfants à travers l'Amérique et ailleurs.
22:33
Could it be that science actually works?
406
1353567
2858
Cela pourrait-il être que la science fonctionne ?
22:36
That math actually works?
407
1356449
2772
Que les maths fonctionnent vraiment ?
22:39
JS: Well, math certainly works. Math certainly works.
408
1359245
4372
JS : Les maths fonctionnent, c'est certain. Les maths fonctionnent.
22:43
But this has been fun.
409
1363641
1198
Mais cela a été amusant.
22:44
Working with Marilyn and giving it away has been very enjoyable.
410
1364863
4946
Travailler avec Marilyn et le transmettre était très agréable.
22:49
CA: I just find it -- it's an inspirational thought to me,
411
1369833
2936
CA : Je trouve cela -- c'est une pensée qui m'inspire,
22:52
that by taking knowledge seriously, so much more can come from it.
412
1372793
4007
en prenant au sérieux les connaissances, nous pouvons en tirer tellement plus.
22:56
So thank you for your amazing life, and for coming here to TED.
413
1376824
3018
Merci pour votre vie géniale et d'être venu ici pour TED.
22:59
Thank you.
414
1379866
751
Merci.
23:00
Jim Simons!
415
1380651
1101
Jim Simons !
23:01
(Applause)
416
1381806
4380
(Applaudissements)
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