Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

Andrew McAfee: Les machines nous volent-elles nos emplois?

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2012-09-24 ・ TED


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Andrew McAfee: Are droids taking our jobs?

Andrew McAfee: Les machines nous volent-elles nos emplois?

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traducteur: Timothée Parrique Relecteur: Anna Cristiana Minoli
00:15
As it turns out, when tens of millions of people are unemployed
1
15648
3580
Au bout du compte, quand des dizaines de millions de personnes
se retrouvent au chômage ou en situation de sous-emploi,
00:19
or underemployed,
2
19252
1534
00:20
there's a fair amount of interest in what technology might be doing
3
20810
3166
on voit resurgir un intérêt pour la technologie et son effet sur les travailleurs.
00:24
to the labor force.
4
24000
1162
Et quand je me penche sur ce débat, je suis choqué de voir
00:25
And as I look at the conversation,
5
25186
1889
00:27
it strikes me that it's focused on exactly the right topic,
6
27099
3680
que les gens se posent exactement les bonnes questions
00:30
and at the same time, it's missing the point entirely.
7
30803
2825
mais qu'en même temps, ils restent complètement à côté de la plaque.
00:33
The topic that it's focused on,
8
33652
1541
La question que les gens se posent, c'est si
00:35
the question is whether or not all these digital technologies are affecting
9
35217
4483
toutes ces technologies numériques affectent la capacité des travailleurs
00:39
people's ability to earn a living,
10
39724
2017
à gagner leur vie, ou bien, autrement dit,
00:41
or, to say it a little bit different way,
11
41765
1985
00:43
are the droids taking our jobs?
12
43774
2089
est-ce que les machines nous piquent nos emplois ?
00:45
And there's some evidence that they are.
13
45887
1937
Et certains faits démontrent que oui.
00:47
The Great Recession ended when American GDP resumed
14
47848
4045
La Grande Dépression toucha sa fin quand le PIB américain termina
00:51
its kind of slow, steady march upward,
15
51917
2867
une sorte de croissance lente, une constante ascension, et d'autres
00:54
and some other economic indicators also started to rebound,
16
54808
3270
indicateurs économiques ont également commencé à repartir et ont fini
00:58
and they got kind of healthy kind of quickly.
17
58102
2293
par devenir très vite positifs. Les profits d'entreprises
01:00
Corporate profits are quite high;
18
60419
2167
sont assez élevés. A vrai dire, si on prend en compte les profits des banques,
01:02
in fact, if you include bank profits,
19
62610
1896
01:04
they're higher than they've ever been.
20
64530
1991
ils se retrouvent plus hauts qu'ils n'ont jamais été.
01:06
And business investment in gear -- in equipment
21
66545
3487
Et l'investissement des entreprises en outils, équipement,
matériel informatique et logiciels affiche un taux record.
01:10
and hardware and software -- is at an all-time high.
22
70056
2844
01:12
So the businesses are getting out their checkbooks.
23
72924
3315
En ce qui concerne le matériel, les entreprises passent à la caisse.
01:16
What they're not really doing is hiring.
24
76263
1999
Ce qu'elles ne font pas en revanche, c'est embaucher.
01:18
So this red line
25
78661
1151
Cette ligne rouge représente le ratio emplois-population,
01:19
is the employment-to-population ratio,
26
79836
2538
01:22
in other words, the percentage of working-age people in America
27
82398
4129
autrement dit, le pourcentage de la population active
américaine qui a un emploi.
01:26
who have work.
28
86551
1386
01:27
And we see that it cratered during the Great Recession,
29
87961
3106
On a pu constater que ce pourcentage a touché le fond pendant la Grande Dépression,
01:31
and it hasn't started to bounce back at all.
30
91091
2897
et il n'a pas rebondit.
01:34
But the story is not just a recession story.
31
94012
2919
Mais cette histoire n'est pas seulement une histoire de récession.
01:36
The decade that we've just been through had
32
96955
2080
La décennie qui vient juste de se terminer a été marquée
01:39
relatively anemic job growth all throughout,
33
99059
3213
par de stagnantes créations d'emploi du début jusqu'à la fin, en particulier quand on
01:42
especially when we compare it to other decades,
34
102296
2623
la compare à d'autres décennies, et les années 2000
01:44
and the 2000s are the only time we have on record
35
104943
3030
restent la seule décennie de l'histoire affichant un taux d'emploi
01:47
where there were fewer people working at the end of the decade
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107997
3532
en fin de la décennie inférieur à celui
01:51
than at the beginning.
37
111553
1402
en début de décennie. Ce n'est pas beau à voir.
01:52
This is not what you want to see.
38
112979
1673
01:54
When you graph the number of potential employees
39
114984
3383
Quand on corrèle le nombre d'employés potentiels
01:58
versus the number of jobs in the country,
40
118391
2556
au nombre d'emplois disponible dans le pays, on voit que la différence
02:00
you see the gap gets bigger and bigger over time,
41
120971
3850
s'élargit de plus en plus au fil des années, et puis,
02:04
and then, during the Great Recession, it opened up in a huge way.
42
124845
3310
pendant la Grande Dépression, elle grossit énormément.
J'ai fait quelques rapides calculs. J'ai pris le taux de croissance du PIB des 20 dernières années
02:08
I did some quick calculations.
43
128179
1460
02:09
I took the last 20 years of GDP growth
44
129663
2432
02:12
and the last 20 years of labor-productivity growth
45
132119
3272
et le taux de croissance de la productivité des travailleurs
02:15
and used those in a fairly straightforward way
46
135415
2718
que j'ai corrélé de façon assez directe
02:18
to try to project how many jobs the economy was going to need
47
138157
3023
de manière à estimer combien d'emplois l'économie allait
nécessiter pour continuer sa croissance, and je me retrouve avec cette courbe.
02:21
to keep growing,
48
141204
1303
02:22
and this is the line that I came up with.
49
142531
2125
02:24
Is that good or bad?
50
144680
1742
Alors est-ce que c'est positif ou négatif ? C'est la prévision du gouvernement
02:26
This is the government's projection
51
146446
1911
en ce qui concerne la future population active.
02:28
for the working-age population going forward.
52
148381
3336
02:31
So if these predictions are accurate, that gap is not going to close.
53
151741
5098
Si ces estimations sont correctes, ce vide ne risque pas de se combler.
02:36
The problem is, I don't think these projections are accurate.
54
156863
3026
Le problème c'est que, je ne pense pas que ces estimations soient correctes.
02:39
In particular, I think my projection is way too optimistic,
55
159913
3479
En particulier, je pense que mon estimation est bien trop optimiste,
02:43
because when I did it,
56
163416
1447
pour la bonne raison que quand je l'ai faite, j'ai pris pour hypothèse que le futur
02:44
I was assuming that the future was kind of going to look like the past,
57
164887
4218
allait plus ou moins ressembler au passé
02:49
with labor productivity growth,
58
169129
1669
en ce qui concerne l'augmentation de productivité des travailleurs, et ce n'est pas vraiment mon opinion,
02:50
and that's actually not what I believe.
59
170822
1871
02:52
Because when I look around,
60
172717
1349
parce que quand je regarde autour de nous, je me dis qu'on a encore rien vu.
02:54
I think that we ain't seen nothing yet
61
174090
2220
02:56
when it comes to technology's impact on the labor force.
62
176334
3236
en matière d'impacts de nouvelles technologies sur la productivité des travailleurs.
02:59
Just in the past couple years, we've seen digital tools
63
179962
3971
Ces derniers temps, en l'espace de quelques années, nous avons vu l'apparition d'outils numériques
03:03
display skills and abilities that they never, ever had before,
64
183957
4233
démontrant des compétences et aptitudes jamais vu auparavant,
et cette évolution vient modifier grandement la façon dont nous autres humains
03:08
and that kind of eat deeply into what we human beings
65
188214
3510
03:11
do for a living.
66
191748
1282
gagnons notre vie. Laissez-moi vous donner quelques exemples.
03:13
Let me give you a couple examples.
67
193054
1926
03:15
Throughout all of history,
68
195004
1252
Au cours de l'histoire, si vous vouliez traduire quelque chose
03:16
if you wanted something translated from one language into another,
69
196280
3550
d'un langage à un autre,
03:19
you had to involve a human being.
70
199854
1725
il fallait faire appel à un être humain.
03:21
Now we have multi-language, instantaneous,
71
201930
3128
Aujourd'hui, on trouve des services de traduction automatique,
03:25
automatic translation services available for free
72
205082
4420
multi-langues, instantanés et gratuits
03:29
via many of our devices, all the way down to smartphones.
73
209526
3143
sur la plupart de nos gadgets, y compris nos smartphones.
03:32
And if any of us have used these,
74
212693
1796
Et pour ceux d'entre nous qui les avons utilisés, nous savons
03:34
we know that they're not perfect, but they're decent.
75
214513
3515
que ce n'est pas parfait, mais relativement correct.
03:38
Throughout all of history, if you wanted something written,
76
218540
2972
Depuis la nuit des temps, si vous vouliez écrire quelque chose,
03:41
a report or an article, you had to involve a person.
77
221536
3337
un rapport ou un article, il fallait toujours faire appel à quelqu'un.
Plus maintenant. Ceci est un article paru il a y quelques temps
03:45
Not anymore.
78
225418
1153
03:46
This is an article that appeared in Forbes online a while back,
79
226595
2973
dans la version online de Forbes, sur les revenus d'Apple.
03:49
about Apple's earnings.
80
229592
1176
03:50
It was written by an algorithm.
81
230792
1618
Il a été écrit par un algorithme.
03:52
And it's not decent -- it's perfect.
82
232980
2857
Et ce n'est pas seulement décent, c'est parfait.
Après avoir vu ça, beaucoup de gens diront, « D'accord,
03:57
A lot of people look at this and they say,
83
237009
2029
03:59
"OK, but those are very specific, narrow tasks,
84
239062
2305
mais ces tâches sont très spécifiques, très limitées,
04:01
and most knowledge workers are actually generalists.
85
241391
2911
quand la plupart des travailleurs du savoir sont des généralistes,
04:04
And what they do is sit on top of a very large body of expertise and knowledge
86
244326
4192
et ce qu'ils font consistent à intégrer une très grande quantité
d'expertises et de connaissances qu'ils utilisent
04:08
and they use that to react on the fly to kind of unpredictable demands,
87
248542
3797
pour réagir et improviser face à des problèmes imprévisibles,
04:12
and that's very, very hard to automate."
88
252363
2120
et ça, c'est très difficile à automatiser. »
L'un des meilleurs travailleurs du savoir
04:15
One of the most impressive knowledge workers in recent memory
89
255063
2905
quand on parle de mémorisation, s'appelle Ken Jennings.
04:17
is a guy named Ken Jennings.
90
257992
1521
04:19
He won the quiz show "Jeopardy!" 74 times in a row.
91
259537
4734
Il a gagné le jeu télévisé « Jeopardy ! » 74 fois d'affilé,
04:24
Took home three million dollars.
92
264870
2190
en remportant 3 millions de dollars.
A droite, on peut voir Ken se faire battre à plat de couture par
04:27
That's Ken on the right, getting beat three-to-one
93
267084
3771
04:30
by Watson, the Jeopardy-playing supercomputer from IBM.
94
270879
4377
Watson, le superordinateur programmé par IBM pour jouer à « Jeopardy ! ».
04:35
So when we look at what technology can do to general knowledge workers,
95
275902
3515
Alors quand on jette un œil à ce que la technologie peut faire
face aux travailleurs du savoir, je commence à penser
04:39
I start to think there might not be something so special
96
279441
3078
que cette idée du généraliste n'a rien de spécial
04:42
about this idea of a generalist,
97
282543
1768
particulièrement quand on passe à la vitesse supérieure
04:44
particularly when we start doing things like hooking Siri up to Watson,
98
284335
4330
et on connecte Siri à Watson pour obtenir une machine
04:48
and having technologies that can understand what we're saying
99
288689
3269
qui peut comprendre ce qu'on dit
04:51
and repeat speech back to us.
100
291982
1984
et nous le répéter.
04:53
Now, Siri is far from perfect, and we can make fun of her flaws,
101
293990
3903
Siri est loin d'être parfait et on peut se moquer
de ses défauts, mais on doit aussi garder à l'esprit que
04:57
but we should also keep in mind
102
297917
1499
04:59
that if technologies like Siri and Watson improve along a Moore's law trajectory,
103
299440
5364
si des machines comme Siri et Watson s'améliorent
conformément à la loi de Moore, ce qu'elles feront,
05:04
which they will,
104
304828
1522
05:06
in six years, they're not going to be two times better or four times better,
105
306374
3590
d'ici six ans, elles ne seront pas seulement deux fois plus perfectionnées
ou quatre fois plus, elles seront 16 fois plus efficaces qu'aujourd'hui.
05:09
they'll be 16 times better than they are right now.
106
309988
3470
05:13
So I start to think a lot of knowledge work is going to be affected by this.
107
313482
3846
Alors je commence à me dire qu'une grande portion du travail lié au savoir va être affecté par cela.
05:17
And digital technologies are not just impacting knowledge work,
108
317352
3736
Et les technologies numériques n'affectent pas seulement le travail lié au savoir.
Mais commencent à se faire la main sur le monde réel.
05:21
they're starting to flex their muscles in the physical world as well.
109
321112
3739
05:24
I had the chance a little while back to ride in the Google autonomous car,
110
324875
3725
Il y a quelques temps, j'ai eu la chance de faire un tour
dans la voiture autonome conçue par Google, qui est aussi cool que son nom l'indique. (Rires)
05:28
which is as cool as it sounds.
111
328624
2277
05:30
(Laughter)
112
330925
2188
Et je me porte témoin, elle a fait face aux embouteillages
05:33
And I will vouch that it handled the stop-and-go traffic on US 101
113
333137
4421
de l'U.S. 101 sans problèmes.
05:37
very smoothly.
114
337582
1253
05:38
There are about three and a half million people who drive trucks for a living
115
338859
3651
Il y a environ trois millions et demi de personnes
qui conduisent des camions pour gagner leur vie.
05:42
in the United States;
116
342534
1151
Je pense que certains d'entre eux vont être affectés par cette technologie.
05:43
I think some of them are going to be affected by this technology.
117
343709
3068
Et au jour d'aujourd'hui les robots humanoïdes n'en sont
05:46
And right now, humanoid robots are still incredibly primitive.
118
346801
3100
qu'à un stade très primitif. Ils ne peuvent pas faire grand-chose.
05:49
They can't do very much.
119
349925
1957
05:51
But they're getting better quite quickly
120
351906
1972
Mais ils s'améliorent très rapidement, et DARPA,
05:53
and DARPA, which is the investment arm of the Defense Department,
121
353902
3537
la filiale d'investissement du département de défense
05:57
is trying to accelerate their trajectory.
122
357463
1977
tente d'accélérer cette trajectoire.
05:59
So, in short, yeah, the droids are coming for our jobs.
123
359464
4442
Alors, en résumé, oui, les machines en veulent à nos emplois.
Dans l'immédiat, on peut stimuler les créations d'emplois
06:05
In the short term, we can stimulate job growth
124
365105
2892
en encourageant les entrepreneurs et en investissant
06:08
by encouraging entrepreneurship
125
368021
2137
06:10
and by investing in infrastructure,
126
370182
1914
dans l'infrastructure, parce que les robots d'aujourd'hui
06:12
because the robots today still aren't very good at fixing bridges.
127
372120
3538
ont toujours du mal à réparer les ponts.
06:15
But in the not-too-long-term,
128
375682
1898
Mais tantôt, peut-être même du vivant
06:17
I think within the lifetimes of most of the people in this room,
129
377604
3902
de la plupart des personnes présentes aujourd'hui, nous allons effectuer une transition
06:21
we're going to transition into an economy that is very productive,
130
381530
3548
vers une économie très productive mais qui
06:25
but that just doesn't need a lot of human workers.
131
385102
2894
ne nécessite pas beaucoup de travailleurs humains,
06:28
And managing that transition is going to be the greatest challenge
132
388020
3112
et la gestion de cette transition reste
le plus grand défi auquel notre société se verra confrontée.
06:31
that our society faces.
133
391156
1538
06:32
Voltaire summarized why; he said,
134
392718
1950
Voltaire synthétisa le pourquoi. Il a dit, « Le travail
06:34
"Work saves us from three great evils: boredom, vice and need."
135
394692
5179
éloigne de nous trois grands maux: l'ennui, le vice et le besoin. »
06:40
But despite this challenge --
136
400430
2057
Mais malgré ce défi, je suis personnellement,
06:42
personally, I'm still a huge digital optimist,
137
402511
2912
très optimiste en ce qui concerne la technologie numérique, et je crois
06:45
and I am supremely confident
138
405447
2204
fermement que les technologies numériques que nous sommes en train
06:47
that the digital technologies that we're developing now
139
407675
2588
de développer nous mèneront bien vers un future utopique,
06:50
are going to take us into a Utopian future,
140
410287
2650
06:52
not a dystopian future.
141
412961
1712
et non pas dystopien. Et pour expliquer pourquoi,
06:54
And to explain why,
142
414697
1151
06:55
I want to pose a ridiculously broad question.
143
415872
2579
je voudrais poser une question ridiculement générale.
06:58
I want to ask:
144
418475
1151
Je veux demander quel fut le développement
06:59
what have been the most important developments in human history?
145
419650
3346
le plus important de l'histoire humaine ?
07:03
Now, I want to share some of the answers that I've gotten
146
423020
2961
Maintenant, je voudrais partager quelques-unes des réponses
à cette question qui m'ont été données. C'est une excellente question
07:06
in response to this question.
147
426005
1397
07:07
It's a wonderful question to ask and start an endless debate about,
148
427426
3168
pour initier un débat sans fin,
07:10
because some people are going to bring up
149
430618
1974
parce que certaines personnes iront parler
07:12
systems of philosophy in both the West and the East
150
432616
3300
des systèmes philosophiques occidentaux et orientaux qui
07:15
that have changed how a lot of people think about the world.
151
435940
3223
ont changé notre vision du monde.
07:19
And then other people will say,
152
439187
1493
Et puis d'autres viendront dire, « Non, au contraire, les grandes histoires,
07:20
"No, actually, the big stories, the big developments
153
440704
2461
les grands développements restent l'invention des
07:23
are the founding of the world's major religions,
154
443189
2583
principales religions, qui ont façonné les civilisations
07:25
which have changed civilizations and have changed and influenced
155
445796
3226
et ont changé et influencé la façon dont laquelle un nombre incalculable de gens
07:29
how countless people are living their lives."
156
449046
2594
vivent leur vie. » Et puis d'autres diront,
07:31
And then some other folk will say,
157
451664
1697
07:33
"Actually, what changes civilizations,
158
453385
2390
« En fait, ce qui façonne les civilisations, ce qui les modifie
07:35
what modifies them and what changes people's lives are empires,
159
455799
4785
et ce qui change réellement la vie des gens
ce sont les empires, si bien les développements les plus importants de l'histoire humaine
07:40
so the great developments in human history
160
460608
2405
restent liés aux conquêtes et aux guerres. »
07:43
are stories of conquest and of war."
161
463037
2762
07:45
And then some cheery soul usually always pipes up and says,
162
465823
2781
Et puis finalement, un coeur joyeux viendra toujours
07:48
"Hey, don't forget about plagues!"
163
468628
1682
s'écrier, « Eh, n'oubliez pas la peste. » (Rires)
07:50
(Laughter)
164
470334
3909
Il existe aussi de nombreuses réponses optimistes à cette question
07:54
There are some optimistic answers to this question,
165
474267
2523
07:56
so some people will bring up the Age of Exploration
166
476814
2414
alors certaines personnes nous parleront des Grandes Découvertes
et l'ouverture du monde.
07:59
and the opening up of the world.
167
479252
1545
08:00
Others will talk about intellectual achievements in disciplines like math
168
480821
3778
D'autres parleront de performances intellectuelles
dans des disciplines telles que les mathématiques qui nous ont permis
08:04
that have helped us get a better handle on the world,
169
484623
2494
d'obtenir une meilleure compréhension du monde, et d'autres viendront parler
08:07
and other folk will talk about periods when there was a deep flourishing
170
487141
3440
des périodes de prospérité en ce qui concerne
08:10
of the arts and sciences.
171
490605
1605
les arts et les sciences. Au final, ce débat ne sera jamais terminé.
08:12
So this debate will go on and on.
172
492234
1587
08:13
It's an endless debate
173
493845
1461
C'est un débat sans fin, et il n'existe aucune,
08:15
and there's no conclusive, single answer to it.
174
495330
3233
bonne réponse. Mais si comme moi, vous êtes un geek,
08:18
But if you're a geek like me,
175
498587
1517
vous allez dire, « Eh bien, qu'est-ce que les données disent ? »
08:20
you say, "Well, what do the data say?"
176
500128
2681
08:22
And you start to do things
177
502833
1332
Et là vous commencez à construire des graphiques
08:24
like graph things that we might be interested in --
178
504189
2684
potentiellement intéressant, la population mondiale par exemple
08:26
the total worldwide population, for example,
179
506897
3079
ou une mesure du développement social,
08:30
or some measure of social development
180
510000
2365
08:32
or the state of advancement of a society.
181
512389
2488
ou bien du stade d'avancement d'une société,
08:34
And you start to plot the data, because, by this approach,
182
514901
4123
et vous commencez à tracer des courbes, parce que, à travers cette approche,
les grandes histoires, les grands développements de l'histoire humaine,
08:39
the big stories, the big developments in human history,
183
519048
2605
08:41
are the ones that will bend these curves a lot.
184
521677
2510
sont ceux qui viennent déformer ces courbes.
08:44
So when you do this and when you plot the data,
185
524211
2220
vous allez rapidement être amené à tirer d'étranges conclusions.
08:46
you pretty quickly come to some weird conclusions.
186
526455
2692
vous allez rapidement être amener à tirer d'étranges conclusions.
Vous conclurez, qu'en réalité, aucune de ces choses
08:49
You conclude, actually,
187
529171
1396
08:50
that none of these things have mattered very much.
188
530591
2563
n'ont eu d'importance. (Rires)
08:53
(Laughter)
189
533178
3594
Ils n'ont pas eu le moindre effet sur ces courbes. (Rires)
08:57
They haven't done a darn thing to the curves.
190
537240
3353
09:00
There has been one story, one development in human history
191
540617
4690
Il y a eu une histoire, un développement
au cours de l'histoire humaine qui a modifié la trajectoire de la courbe
09:05
that bent the curve, bent it just about 90 degrees,
192
545331
3209
de 90 degrés, et c'est l'histoire de la technologie.
09:08
and it is a technology story.
193
548564
2135
09:11
The steam engine and the other associated technologies
194
551223
2770
La locomotive à vapeur, et autres technologies
09:14
of the Industrial Revolution
195
554017
2031
associées à la Révolution Industrielle ont changé le monde
09:16
changed the world and influenced human history so much,
196
556072
3276
et influencé l'histoire humaine, tellement que,
09:19
that in the words of the historian Ian Morris,
197
559372
2402
empruntant les mots de l'historien Ian Morris,
09:21
"... they made mockery out of all that had come before."
198
561798
3791
ils ont tourné au ridicule tout ce qui s'est passé auparavant.
09:25
And they did this by infinitely multiplying the power of our muscles,
199
565613
3527
Et ils ont fait cela en multipliant indéfiniment la puissance
de nos muscles, dépassant leurs limites naturelles.
09:29
overcoming the limitations of our muscles.
200
569164
2394
09:31
Now, what we're in the middle of now
201
571582
2498
Maintenant, là où nous en sommes
09:34
is overcoming the limitations of our individual brains
202
574104
3033
c'est d'essayer de dépasser les limites de notre cerveau
09:37
and infinitely multiplying our mental power.
203
577161
2911
pour venir multiplier indéfiniment notre puissance mentale.
09:40
How can this not be as big a deal
204
580096
3177
Comment est-ce que cela pourrait être moins important
09:43
as overcoming the limitations of our muscles?
205
583297
2704
que dépasser nos limites musculaires ?
09:46
So at the risk of repeating myself a little bit,
206
586025
2860
Au risque de me répéter, quand je jette un œil
09:48
when I look at what's going on with digital technology these days,
207
588909
3753
aux récentes évolutions des technologies numériques,
09:52
we are not anywhere near through with this journey.
208
592686
3110
nous n'en sommes qu'au début,
09:55
And when I look at what is happening to our economies and our societies,
209
595820
3506
et quand je jette un œil à ce qui se passe en ce qui concerne nos économies
et nos sociétés, la seule chose que je peux conclure
09:59
my single conclusion is that we ain't seen nothing yet.
210
599350
3089
c'est qu'on n’a encore rien vu. Les meilleurs jours sont à venir.
10:02
The best days are really ahead.
211
602463
1726
10:04
Let me give you a couple examples.
212
604213
2001
Laissez-moi vous donner quelques exemples.
On n’alimente pas notre économie avec de l'énergie. Encore moins avec du capital,
10:06
Economies don't run on energy.
213
606238
2373
10:08
They don't run on capital, they don't run on labor.
214
608635
3039
non plus avec de la main d'oeuvre. Nos économies sont alimentées par des idées.
10:11
Economies run on ideas.
215
611698
2405
Alors, le travail d'innovation, la tâche qui consiste à avoir
10:14
So the work of innovation, the work of coming up with new ideas,
216
614127
3341
de nouvelles idées, est l'un des travaux les plus importants,
10:17
is some of the most powerful, most fundamental work that we can do
217
617492
3698
l'un des travaux fondamentaux auquel nous puissions nous adonner
dans notre économie. Et c'est un peu de cette façon qu'on avait l'habitude d'innover.
10:21
in an economy.
218
621214
1151
10:22
And this is kind of how we used to do innovation.
219
622389
3118
On irait trouver une poignée de personnes qui se ressemblent.
10:25
We'd find a bunch of fairly similar-looking people ...
220
625531
2976
10:28
(Laughter)
221
628531
3496
-- (Rires) --
on les exporterait d'une institution d'élite à une autre
10:32
We'd take them out of elite institutions,
222
632051
1993
10:34
we'd put them into other elite institutions
223
634068
2079
et puis il ne resterait qu'à attendre qu'ils innovent.
10:36
and we'd wait for the innovation.
224
636171
1586
10:37
Now --
225
637781
1169
Maintenant -- (Rires) --
10:38
(Laughter)
226
638974
2429
10:41
as a white guy who spent his whole career at MIT and Harvard,
227
641427
3488
en tant que caucasien ayant passé la totalité de sa carrière au MIT
10:44
I've got no problem with this.
228
644939
2026
et à Harvard, ça me va parfaitement. (Rires)
10:46
(Laughter)
229
646989
2305
10:50
But some other people do,
230
650605
1207
Mais ça ne va pas à d'autres personnes, et ils ont en quelque sorte fini par s'inviter
10:51
and they've kind of crashed the party
231
651836
1785
à la fête et décontracter le code vestimentaire de l'innovation.
10:53
and loosened up the dress code of innovation.
232
653645
2145
10:55
(Laughter)
233
655814
1032
(Rires)
10:56
So here are the winners of a Topcoder programming challenge,
234
656870
3200
Alors voici les vainqueurs d'un concours de programmation Top Coder,
11:00
and I assure you that nobody cares
235
660094
2692
et je peux vous assurer que personne n'attribue d'importance
11:02
where these kids grew up, where they went to school,
236
662810
3756
à l'endroit où ils ont grandi, leur école,
11:06
or what they look like.
237
666590
1500
ou bien leur apparence. La seule chose qui a de l'importance,
11:08
All anyone cares about is the quality of the work, the quality of the ideas.
238
668114
3843
c'est la qualité de leur travail, la qualité de leurs idées.
11:11
And over and over again, we see this happening
239
671981
2236
Et une fois encore, on observe ce phénomène
11:14
in the technology-facilitated world.
240
674241
2524
dans un monde fait de technologie.
11:16
The work of innovation is becoming more open,
241
676789
2497
Le travail lié à l'innovation est en train de devenir plus ouvert,
moins élitiste, plus transparent, et plus méritoire,
11:19
more inclusive, more transparent and more merit-based,
242
679310
3649
11:22
and that's going to continue no matter what MIT and Harvard think of it,
243
682983
3698
et ça va continuer peu importe ce que le MIT et Harvard
vont en penser, et ce développement ne pourrait me rendre plus heureux.
11:26
and I couldn't be happier about that development.
244
686705
2565
11:29
I hear once in a while, "OK, I'll grant you that,
245
689609
2455
J'ai entendu il y a quelque temps, « D'accord, je vous l'accorde,
mais la technologie moderne reste un outil seulement à disposition du monde développé,
11:32
but technology is still a tool for the rich world,
246
692088
3019
11:35
and what's not happening,
247
695131
1399
et ce qui n'est pas en train de se passer, cette technologie numérique
11:36
these digital tools are not improving the lives
248
696554
2611
n'améliore pas la vie des personnes vivant aux pieds de la pyramide. »
11:39
of people at the bottom of the pyramid."
249
699189
2149
11:41
And I want to say to that very clearly: nonsense.
250
701362
2666
Et je voudrais adresser cet argument d'une façon très claire: absurdité.
Ceux aux pieds de la pyramide profitent grandement de cette technologie.
11:44
The bottom of the pyramid is benefiting hugely from technology.
251
704052
3493
11:47
The economist Robert Jensen did this wonderful study a while back
252
707569
3560
L'économiste Robert Jensen a conduit cette incroyable étude,
il y a quelques temps, il a observé précisément
11:51
where he watched, in great detail,
253
711153
1933
11:53
what happened to the fishing villages of Kerala, India,
254
713110
3618
l'évolution du village de pécheur de Kerala, en Inde,
11:56
when they got mobile phones for the very first time.
255
716752
2881
suite à l'apparition de téléphones mobiles,
11:59
And when you write for the Quarterly Journal of Economics,
256
719657
2809
et quand vous écrivez pour le Quarterly Journal of Economics,
12:02
you have to use very dry and very circumspect language.
257
722490
2882
vous êtes obligé d'utiliser un vocabulaire très sec et circonspect,
12:05
But when I read his paper,
258
725396
1262
mais quand j'ai lu cet article, j'ai eu la sensation que Jensen était en train d'essayer
12:06
I kind of feel Jensen is trying to scream at us
259
726682
2207
de nous alerter, et de dire, écoutez, c'était énorme.
12:08
and say, "Look, this was a big deal.
260
728913
2324
Les prix se sont stabilisés, et les gens ont pu commencer à planifier leur vie économique.
12:11
Prices stabilized, so people could plan their economic lives.
261
731261
3651
12:14
Waste was not reduced -- it was eliminated.
262
734936
3674
Les déchets n'ont pas été réduits, ils ont disparu.
Et le niveau de vie des acheteurs et des vendeurs
12:19
And the lives of both the buyers and the sellers
263
739007
2241
12:21
in these villages measurably improved."
264
741272
2474
de ce village, s'est considérablement amélioré.
Maintenant, je ne pense pas que Jensen ait atterri par chance
12:24
Now, what I don't think is that Jensen got extremely lucky
265
744073
3790
12:27
and happened to land in the one set of villages
266
747887
2211
dans l'un des rares villages
où la technologie viendrait améliorer le niveau de vie.
12:30
where technology made things better.
267
750122
2309
12:32
What happened instead is he very carefully documented
268
752455
2647
Je pense au contraire, qu'il a attentivement documenté
un phénomène global qui se reproduit à chaque fois que la technologie
12:35
what happens over and over again when technology comes for the first time
269
755126
4079
fait son apparition dans une communauté et son environnement.
12:39
to an environment and a community:
270
759229
1937
Le niveau de vie des habitants, leurs bien-être, s'est amélioré de façon spectaculaire.
12:41
the lives of people, the welfares of people, improve dramatically.
271
761190
3837
Alors quand je me retrouve face à toutes ces preuves, et que je pense
12:45
So as I look around at all the evidence
272
765051
1881
12:46
and I think about the room that we have ahead of us,
273
766956
2437
à toute les possibilités que nous avons, je deviens définitivement
12:49
I become a huge digital optimist
274
769417
1828
un optimise numérique, et je commence à penser que cet incroyable
12:51
and I start to think that this wonderful statement from the physicist Freeman Dyson
275
771269
4576
citation du physicien Freeman Dyson
12:55
is actually not hyperbole.
276
775869
1738
n'est pas seulement une hyperbole. C'est une juste estimation de ce qui est en train de se passer.
12:57
This is an accurate assessment of what's going on.
277
777631
2509
13:00
Our technologies are great gifts,
278
780164
2698
nos technologies numériques sont un don,
13:02
and we, right now, have the great good fortune
279
782886
3047
et dès maintenant, nous avons la chance
13:05
to be living at a time when digital technology is flourishing,
280
785957
3730
de vivre à une époque où la technologie numérique est florissante,
13:09
when it is broadening and deepening and becoming more profound
281
789711
3395
en pleine expansion, et en train de devenir
plus approfondie partout dans le monde.
13:13
all around the world.
282
793130
1278
13:14
So, yeah, the droids are taking our jobs,
283
794432
3275
Alors oui, les machines nous piquent nos emplois,
13:17
but focusing on that fact misses the point entirely.
284
797731
3571
mais rester focalisé sur ce point nous égare complètement.
13:21
The point is that then we are freed up to do other things,
285
801326
3500
Ce qui est important, c'est que cette nouvelle disponibilité nous permet de faire d'autres choses,
13:24
and what we're going to do, I am very confident,
286
804850
2287
et ce que nous allons faire, et j'en suis convaincu,
13:27
what we're going to do is reduce poverty
287
807161
2516
c'est d'aller réduire la pauvreté, les tâches ingrates,
13:29
and drudgery and misery around the world.
288
809701
2469
et la misère partout dans le monde. Je suis convaincu
13:32
I'm very confident we're going to learn to live more lightly on the planet,
289
812194
4005
que nous allons apprendre à vivre plus légèrement sur cette planète,
et je suis absolument convaincu que ce que nous allons faire
13:36
and I am extremely confident that what we're going to do
290
816223
3425
13:39
with our new digital tools
291
819672
1375
de ces nouveaux outils numériques, sera tellement novateur
13:41
is going to be so profound and so beneficial
292
821071
2992
et tellement bénéfique que ça viendra tourner au ridicule
13:44
that it's going to make a mockery out of everything that came before.
293
824087
3484
tous ce que s'est passé auparavant.
13:47
I'm going to leave the last word
294
827595
1556
Je vais laisser le dernier mot à quelqu'un qui est
13:49
to a guy who had a front-row seat for digital progress,
295
829175
2654
à l'avant-garde de cette révolution numérique,
13:51
our old friend Ken Jennings.
296
831853
1572
notre vieil ami Ken Jennings. Je le soutiens.
13:53
I'm with him; I'm going to echo his words:
297
833449
2243
Je ne ferai que le citer:
13:55
"I, for one, welcome our new computer overlords."
298
835716
2916
« Je souhaite la bienvenue à notre nouveau chef suprême numérique. » (Rires)
13:58
(Laughter)
299
838656
1081
13:59
Thanks very much.
300
839761
1484
Merci beaucoup. (Applaudissements)
14:01
(Applause)
301
841269
1158
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