A Powerful New Neurotech Tool for Augmenting Your Mind | Conor Russomanno | TED

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TED


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

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:04
I became obsessed with the relationship between the brain and the mind
0
4251
3753
Je suis devenu obsédé par la relation entre le cerveau et l’esprit
00:08
after suffering a series of concussions
1
8004
2294
après avoir souffert d’une série de commotions
00:10
playing football and rugby in college.
2
10340
2377
en jouant au football américain et au rugby à l’université.
00:13
I felt my mind change for years after.
3
13468
2920
J’ai senti mon esprit changer les années qui suivirent.
00:17
I was studying computers at the time,
4
17597
2127
J’étudiais l’informatique
00:19
and it felt as though I had damaged my hardware
5
19766
2753
et j’avais l’impression d’avoir endommagé mon hardware
00:22
and that my software was running differently.
6
22561
2252
ce qui faisait que mes logiciels fonctionnaient différemment.
00:25
Over the following years,
7
25355
2002
Plus tard,
00:27
a close friend suffered a serious neck injury
8
27357
2336
un ami proche souffrit d’une blessure grave au cou,
00:29
and multiple friends and family members were struggling
9
29734
2586
et plusieurs amis et des membres de ma famille luttaient
00:32
with crippling mental health issues.
10
32362
1793
contre des problèmes de santé mentale débilitants.
00:34
All around me, people that I loved dearly were being afflicted by ailments
11
34447
4046
Mon entourage, mes proches étaient tous affligés par des troubles
00:38
of the nervous system or the mind.
12
38535
2044
du système nerveux ou de l’esprit.
00:41
I was grappling with all of this
13
41246
1543
Je réfléchissais à tout cela
00:42
while pursuing an MFA in Design and Technology at Parsons
14
42789
3545
alors que j’étudiais à Parsons les beaux-arts en design et technologie.
00:46
when a friend and fellow student showed me an open-source tutorial
15
46334
3629
Et un ami et collègue de classe m’a montré un jour un tuto en accès libre
00:49
on how to build a low-cost single-channel EEG system
16
49963
3295
sur comment fabriquer un électro-encéphalographe bon marché
00:53
to detect brain activity.
17
53300
1710
pour détecter l’activité cérébrale.
00:55
After a couple long nights of hacking and tinkering,
18
55594
3461
Après quelques longues nuits blanches de hacking et de bidouillage,
00:59
I saw my brainwaves dancing across the screen for the very first time.
19
59097
4421
j’ai pu observer mes ondes cérébrales sur l’écran pour la première fois.
01:03
And that moment changed my life.
20
63560
2335
Cet instant, ma vie a changé.
01:06
In that moment,
21
66730
1126
À ce moment,
01:07
I felt as though I had the possibility to help myself and the people I loved.
22
67897
4922
j’ai senti que j’avais la possibilité de m’aider et d’aider mes proches.
01:12
And I also realized that I couldn't do it alone.
23
72819
2544
Et j’ai aussi compris que je n’y arriverais pas seul.
01:15
I needed help.
24
75405
1293
J’avais besoin d’aide.
01:17
So in 2013, in Brooklyn, with some like-minded friends,
25
77115
3795
Alors, à Brooklyn, avec des amis qui partageaient mon point de vue,
01:20
I started OpenBCI, an open-source neurotechnology company.
26
80952
3712
j’ai lance openBCI, une entreprise de neurotechnologie open source.
01:24
In the beginning,
27
84956
1168
Au départ,
01:26
our goal was to build an inward-pointing telescope
28
86124
3170
notre objectif était de développer un télescope tourné vers l’intérieur
01:29
and to share the blueprints with the world
29
89294
2377
et de partager les plans avec le monde,
01:31
so that anybody with a computer could begin peering into their own brain.
30
91671
3504
pour que quiconque ayant un ordinateur puisse observer son propre cerveau.
01:35
At first, we were an EEG-only company.
31
95508
3587
On a commencé avec l’électro-encéphalogramme seulement,
01:39
We sold brain sensors to measure brain activity.
32
99137
2461
des capteurs pour le cerveau pour mesurer son activité.
01:41
I thought that's what people wanted.
33
101640
1918
Je pensais que c’était ce que voulaient les gens.
01:43
But over time, we discovered people doing very strange things with our technology.
34
103600
5005
Mais avec le temps,
on a compris que les gens utilisaient notre technologie de façon inattendue.
01:49
Some people were connecting the equipment to the stomach
35
109105
2670
Certains le connectaient à l’estomac
01:51
to measure the neurons in the gut
36
111775
1710
pour mesurer les neurones dans les intestins
01:53
and study gut-brain connection and the microbiome.
37
113526
2795
et étudier le lien entre le cerveau et le microbiote.
01:56
Others were using the tools to build new muscle sensors and controllers
38
116363
3962
D’autres développaient de nouveaux capteurs et régulateurs musculaires
02:00
for prosthetics and robotics.
39
120367
1626
pour les prothèses et la robotique.
02:02
And some were designing new devices
40
122827
2503
D’autres encore concevaient de nouveaux dispositifs
02:05
and peripheral add-ons that could be connected to the platform
41
125372
2919
et des périphériques connectables à une plateforme
02:08
to measure new types of data that I had never heard of before.
42
128291
2920
pour mesurer de nouvelles données totalement inédites.
02:11
What we learned from all of this
43
131252
1752
Ce qu’on en a retiré,
02:13
is that the brain by itself is actually quite boring.
44
133004
4296
c’est que le cerveau tout seul, c’est un organe ennuyant.
02:19
Turns out brain data alone lacks context.
45
139260
3003
En fait, les données du cerveau manquent de contexte.
02:22
And what we ultimately care about is not the brain,
46
142806
3003
Et ce qui nous préoccupe vraiment, ce n’est pas le cerveau,
02:25
but the mind, consciousness, human cognition.
47
145809
3295
c’est l’esprit, la conscience, la cognition humaine.
02:29
When we have things like EMG sensors to measure muscle activity
48
149104
3336
Quand on mesure l’activité musculaire avec un électromyographe,
02:32
or ECG sensors to measure heart activity,
49
152440
2419
ou le cœur avec un électrocardiographe,
02:34
eye trackers
50
154901
1168
ou un système de suivi oculaire
02:36
and even environmental sensors to measure the world around us,
51
156111
2919
et des capteurs environnementaux,
02:39
all of this makes the brain data much more useful.
52
159030
3212
cela rend les données sur le cerveau beaucoup plus utiles.
02:42
But the organs around our body, our sensory receptors,
53
162242
3044
Cependant, les organes dans notre corps, nos récepteurs sensoriels
02:45
are actually much easier to collect data from than the brain,
54
165286
3754
sont plus faciles à capter que les données du cerveau,
02:49
and also arguably much more important for determining the things
55
169082
3045
nonobstant le fait qu’elles sont plus cruciales pour déterminer
02:52
that we actually care about: emotions, intentions and the mind overall.
56
172127
4254
ce qui nous importent vraiment :
les émotions, l’intention et l’esprit de manière générale.
02:56
Additionally,
57
176715
1167
De plus,
02:57
we realized that people weren't just interested
58
177924
2920
on a constaté que l’intérêt des gens ne se limite pas
03:00
in reading from the brain and the body.
59
180844
1918
à lire le cerveau et le corps.
03:02
They were also interested in modulating the mind
60
182762
2670
Ils sont aussi curieux de pouvoir moduler l’esprit
03:05
through various types of sensory stimulation.
61
185432
2836
avec divers types de stimulation sensorielle.
03:08
Things like light, sound,
62
188268
2169
Par exemple, la lumière, le son, le toucher ou l’électricité.
03:10
haptics and electricity.
63
190478
1961
03:12
It's one thing to record the mind,
64
192772
2336
C’est une chose d’enregistrer l’esprit,
03:15
it's another to modulate it.
65
195150
1918
c’en est une autre de le moduler.
03:17
The idea of a combined system
66
197402
1877
Un système combiné,
03:19
that can both read from and write to the brain or body
67
199279
3628
capable de lire et d’éditer l’esprit ou le corps
03:22
is referred to as a closed-loop system or bidirectional human interface.
68
202949
3921
est appelé un système fermé en boucle,
ou encore interface humaine bidirectionnelle.
03:27
This concept is truly profound,
69
207245
2753
Ce concept est très profond
03:29
and it will define the next major revolution in computing technology.
70
209998
4087
et définira la prochaine révolution majeure des technologies informatiques.
03:34
When you have products that not just are designed for the average user
71
214919
4922
Et si un produit n’est pas conçu pour l’utilisateur moyen,
03:39
but are designed to actually adapt to their user,
72
219883
3003
mais s’il est conçu pour s’adapter à son utilisateur,
03:42
that's something truly special.
73
222886
1793
on a quelque chose de littéralement particulier.
03:44
When we know what the data of an emotion or a feeling looks like
74
224721
3128
Si on sait à quoi ressemble les données d’une émotion
03:47
and we know how to make that data go up or down,
75
227891
2586
et qu’on sait comment ces données varient,
03:50
then using AI,
76
230477
1376
alors, l’IA nous permet
03:51
we can build constructive or destructive interference patterns
77
231895
3545
de construire un modèle d’interférence constructif ou destructif,
03:55
to either amplify or suppress those emotions or feelings.
78
235440
3670
pour amplifier ou supprimer ces émotions.
03:59
In the very near future,
79
239402
1168
Dans un avenir proche,
04:00
we will have computers that we are resonantly
80
240612
3003
nous aurons des ordinateurs avec lesquels nous sommes connectés
04:03
and subconsciously connected to,
81
243656
2336
de façon résonnante et subconsciente,
04:06
enabling empathetic computing for the very first time.
82
246034
2794
concrétisant une informatique empathique pour la toute première fois.
04:09
In 2018,
83
249996
1710
En 2018,
04:11
we put these learnings to work
84
251748
1460
on a concrétisé ces apprentissages
04:13
and began development of a new tool for cognitive exploration.
85
253208
3420
et démarré le développement d’un nouveau dispositif d’exploration cognitive.
04:16
Named after my friend Gael, who passed from ALS in 2016,
86
256961
4129
En souvenir de mon ami Gal, mort en 2016 de la sclérose latérale amyotrophique,
04:21
we call it Galea.
87
261132
1460
on a appelé ce dispositif Galea.
04:22
It’s a multimodal bio-sensing headset,
88
262592
2294
C’est un casque équipé de bio-capteurs multimodaux.
04:24
and it is absolutely packed with sensors.
89
264928
3378
C’est bourré de capteurs.
04:28
It can measure the user’s heart, skin, muscles, eyes and brain,
90
268348
6047
On mesure le cœur, la peau, les muscles, les yeux et le cerveau de l’utilisateur.
04:34
and it combines that capability with head-mounted displays
91
274437
2878
Tout cela est combiné avec les écrans intégrés du casque,
04:37
or augmented and virtual reality headsets.
92
277357
2294
c’est-à-dire en réalité augmentée ou virtuelle.
04:40
Additionally, we're exploring the integration
93
280235
2127
On explore en outre l’intégration
04:42
of non-invasive electrical neural stimulation as a feature.
94
282362
2836
d’une fonction de stimulation neurale électrique non-invasive.
04:45
The Galea software suite
95
285740
1919
La suite de logiciels de Galea
04:47
can turn the raw sensor data into meaningful metrics.
96
287659
3128
transforme les données brutes des capteurs en métriques utiles.
04:51
With some of the sensors,
97
291204
1209
Certains de ces capteurs fournissent
04:52
we're able to provide new forms of real-time interactivity and control.
98
292413
3921
de nouvelles formes d’interactivité et de contrôle en temps réel.
04:56
And with all of the sensors,
99
296334
1460
Mais tous les capteurs
04:57
we're able to make quantifiable inferences about high-level states of mind,
100
297836
4087
quantifient les interférences liées à des niveaux supérieurs de la conscience,
05:01
things like stress, fatigue, cognitive workload and focus.
101
301965
3962
comme le stress, la fatigue, la charge cognitive et la concentration.
05:06
In 2019,
102
306386
1668
En 2019,
05:08
a legendary neurohacker by the name of Christian Bayerlein
103
308096
3044
un neurohacker légendaire, Christian Bayerlein, m’a contacté.
05:11
reached out to me.
104
311140
1627
05:12
He was actually one of our very first Kickstarter backers
105
312809
2711
Il était d’ailleurs un de nos premiers sponsors chez Kickstarter
05:15
when we got started, early on.
106
315520
1460
à nos débuts.
05:17
Christian was a very smart, intelligent, happy-go-lucky
107
317021
3170
Christian est un type sagace, intelligent, insouciant et décontracté.
05:20
and easygoing guy.
108
320233
1543
05:21
And so I worked up the courage to ask him, "Hey, Christian,
109
321818
2794
Alors, courageusement, je lui ai demandé :
« Christian, pourrions-nous te connecter à notre dispositif ? »
05:24
can we connect you to our sensors?"
110
324612
1877
Ce à quoi il a répondu qu’il pensait que nous n’oserions jamais le lui demander.
05:27
At which point he said,
111
327115
2002
05:29
"I thought you would never ask."
112
329158
1585
05:30
(Laughter)
113
330785
1126
(Rires)
05:31
So after 20 minutes,
114
331911
1377
Au bout de 20 minutes,
05:33
we had him rigged up to a bunch of electrodes,
115
333288
3086
il était relié à nos électrodes,
05:36
and we provided him with four new inputs to a computer.
116
336416
3753
et on lui a fourni quatre entrées sur l’ordinateur.
05:40
Little digital buttons, that he could control voluntarily.
117
340211
3253
Des petits boutons numériques qu’il pouvait contrôler consciemment.
05:43
This essentially doubled his number of inputs to a computer.
118
343882
3628
Cela doublait le nombre de sources possibles.
05:47
Years later, after many setbacks due to COVID,
119
347552
3170
Des années plus tard, le COVID a entravé nos développements,
05:50
we flew to Germany to work with Christian in person
120
350722
3170
on est allé en Allemagne pour travailler directement avec Christian
05:53
to implement the first prototype
121
353933
1543
et essayer le premier prototype de ce que je vais vous montrer aujourd’hui.
05:55
of what we're going to be demoing here today.
122
355476
2128
05:57
Christian then spent months training with that prototype
123
357645
2628
Christian s’est entraîné pendant sept mois avec ce prototype
06:00
and sending his data across the Atlantic to us in Brooklyn from Germany
124
360315
3587
et nous a envoyé ses données à travers l’Atlantique, jusqu’à Brooklyn.
06:03
and flying a virtual drone in our offices.
125
363902
3169
Il a aussi fait voler un drone virtuel dans nos bureaux.
06:07
The first thing that we did was scour Christian's body
126
367113
3504
Nous avons commencé par tâter le corps de Christian
06:10
for residual motor function.
127
370617
1501
pour trouver des fonctions motrices.
06:12
We then connected electrodes to the four muscles
128
372702
3128
Ensuite, on a connecté les électrodes aux quatre muscles
06:15
that he had the most voluntary control over,
129
375872
2085
sur lesquels il avait le contrôle conscient le plus fort,
06:17
and then we turned those muscles into digital buttons.
130
377957
2920
avant de faire de ces muscles des boutons numériques.
06:21
We then applied some smart filtering and signal processing
131
381210
2920
Puis, on a ajouté des filtres intelligents et du traitement du signal
06:24
to adapt those buttons into something more like a slider
132
384130
2669
pour adapter ces boutons en une sorte de curseur,
06:26
or a digital potentiometer.
133
386799
1836
ou un potentiomètre numérique.
06:29
After that,
134
389135
1210
Ensuite,
06:30
we turned those four sliders
135
390345
1376
on a transformé ces curseurs en un joystick virtuel.
06:31
and mapped them to a new virtual joystick.
136
391721
2461
06:34
Christian then combined that new joystick
137
394641
1960
Christian a alors combiné ce joystick
06:36
with the joystick that he uses with his lip to control his wheelchair,
138
396643
3295
avec celui qu’il utilise avec ses lèvres pour contrôler son fauteuil roulant.
06:39
and with the two joysticks combined,
139
399979
2086
Et c’est une fois combinés ensemble,
06:42
Christian finally had control over all the manual controls of a drone.
140
402106
3921
que Christian a pu contrôler la totalité des mouvements du drone.
06:46
I’m going to stop talking about it, and we’re going to show you.
141
406653
3086
Je vais arrêter de parler et on va vous montrer.
06:50
Christian,
142
410365
1543
Christian,
06:51
welcome.
143
411908
1418
bienvenue.
06:53
(Applause)
144
413326
5756
(Applaudissements)
06:59
At this point,
145
419082
1167
Maintenant,
07:00
I'm going to ask everybody to turn off your Bluetooth
146
420291
3253
j’aimerais que vous éteigniez tous votre Bluetooth
07:03
and put your phones in airplane mode
147
423544
2461
et que vous mettiez vos téléphones en mode avion.
07:06
so that you don't get hit in the face with a drone.
148
426047
2419
C’est pour éviter que le drone ne vous percute.
07:08
(Laughter)
149
428466
2044
(Rires)
07:10
How are you feeling, Christian?
150
430510
1501
Comment te sens-tu, Christian ?
07:12
Christian Bayerlein: Yeah, let's do it.
151
432053
1877
Christian Bayerlein : Bien, on y va ?
07:13
Conor Russomanno: Awesome.
152
433930
1251
Conor Russomanno : Super.
07:15
This is a heads-up display that's showing all of Christian's biometric data,
153
435181
4254
Sur l’écran, vous voyez les données biométriques de Christian
07:19
as well as some information about the drone.
154
439477
2377
et des informations sur le drone.
07:21
On the left here, we can see Christian's muscle data.
155
441854
3462
À gauche, on voit les données musculaires de Christian.
07:26
Christian is now going to attempt to fly the drone.
156
446150
2962
Christian va faire voler le drone.
07:29
How are you feeling, Christian, feeling good?
157
449737
2127
Comment te sens-tu ? En forme ? CB : Oui.
07:31
CB: Yes.
158
451864
1168
07:33
CR: All right. Rock and roll.
159
453032
1418
CR : Bien, c’est parti ! Faisons voler cette machine.
07:34
Let's take this up for a joyride.
160
454450
1627
Quand tu es prêt.
07:36
Whenever you're ready.
161
456119
1167
CB : Je suis prêt.
07:37
CB: I'm ready.
162
457286
1335
07:43
(Applause and cheers)
163
463626
5547
(Applaudissements) (Encouragements)
07:49
CR: All right, take her up.
164
469215
1877
CR : Bien, fais-la décoller.
07:54
And now let's do something we probably shouldn't do
165
474012
2836
Faisons quelque chose qu’on ne devrait sans doute pas faire :
07:56
and fly it over the audience.
166
476848
1418
allons au-dessus du public.
07:58
(Laughter)
167
478266
1543
(Rires)
08:12
(Cheers and applause)
168
492613
6966
(Encouragements) (Applaudissements)
08:22
Alright, actually, let’s do this.
169
502999
1710
Bien, maintenant, plus difficile.
08:24
I'm going to ask for people to call out some commands in the audience.
170
504709
3295
Je vais demander au public de nous crier des commandes pour le drone.
08:28
So how about you?
171
508046
1459
Vous ?
08:30
Straight forward.
172
510048
1376
Tout droit.
08:32
Straight forward.
173
512133
1376
Tout droit.
08:34
(Laughter)
174
514093
3128
(Rires)
08:37
Alright. How about you?
175
517221
1168
CR : Et vous ?
08:38
Man: Up!
176
518431
1126
(Un homme) : En l’air !
08:39
(Laughter)
177
519599
1877
(Rires)
08:41
CR: Not down.
178
521517
1168
CR : N’atterris pas.
08:43
Oh, he's doing what he wants right now.
179
523853
1877
Oh, il fait ce qu’il veut, en fait.
08:47
Amazing.
180
527774
1167
Extraordinaire.
08:48
(Cheers and applause)
181
528941
3712
(Encouragements) (Applaudissements)
08:52
Alright, let’s bring it back.
182
532653
1502
Super. Ramenons le drone.
08:54
And what I'm going to do right now is take control of the controller
183
534155
3378
Je vais à présent prendre le contrôle du dispositif de contrôle
08:57
so that you guys know
184
537575
1919
pour que vous soyez témoins :
08:59
that there isn't someone backstage flying this drone.
185
539535
3087
il n’y a personne en coulisse qui fait voler ce drone.
09:03
All right, Christian, you're alright with that?
186
543164
2210
Bien, Christian, tu es d’accord ?
09:05
CB: Yeah.
187
545374
1168
CB : Oui.
09:07
CR: Unplug.
188
547919
1376
CR : Découple-le.
09:10
Forward.
189
550421
1335
En avant.
09:16
And we're going to land this guy now.
190
556886
1919
Et faisons-le atterrir.
09:22
CB: I think I was better than you.
191
562225
1877
CB : Je m’en tire mieux que toi, non ?
09:24
(Laughter)
192
564477
1877
(Rires)
09:26
(Applause)
193
566395
2545
(Applaudissements)
09:28
CR: Amazing.
194
568981
1168
CR : Incroyable.
09:30
(Applause)
195
570191
4630
(Applaudissements)
09:34
Now I'm going to unplug it so it doesn't turn on on its own.
196
574862
4255
Je vais le débrancher pour éviter qu’il se rallume automatiquement.
09:40
Perfect.
197
580701
1252
Parfait.
09:43
Christian has repurposed dormant muscles from around his body
198
583454
3879
Christian a reconverti des muscles inactifs de son corps
09:47
for extended and augmented interactivity.
199
587375
3253
pour une interactivité étendue et augmentée.
09:50
We have turned those muscles into a generic controller
200
590628
2711
On a transformé ces muscles en un contrôleur générique
09:53
that in this case we've mapped into a drone,
201
593381
2085
et nous l’avons configuré pour un drone.
09:55
but what's really cool is that joystick can be applied to anything.
202
595466
3420
Me ce qui est cool, c’est qu’on peut utiliser ce joystick pour tout.
09:58
Another thing that's really cool
203
598886
1543
Une autre chose très cool,
10:00
is that even in individuals who are not living with motor disabilities,
204
600471
3545
c’est que même chez les personnes qui ne vivent pas avec un handicap,
10:04
there exist dozens of dormant muscles around the body
205
604016
3587
il y a des dizaines de muscles inactifs dans le corps
10:07
that we can tap into for augmented and expanded control interactivity.
206
607645
4338
et on peut les configurer pour interagir de façon augmentée ou étendue.
10:13
And lastly,
207
613234
1209
Enfin,
10:14
all the code related to that virtual joystick,
208
614485
2336
nous allons le mettre en accès libre tout le code de ce joystick virtuel,
10:16
we're going to open source
209
616863
1251
10:18
so that you can implement it and improve upon it.
210
618156
4129
pour que vous puissiez l’adopter et l’améliorer.
10:23
There's three things that have stood out to me
211
623369
2169
J’ai remarqué trois choses en particulier
10:25
from working on this project and many others over the years.
212
625538
2919
en travaillant sur ce projet et bien d’autres pendant si longtemps.
10:28
One,
213
628791
1418
Un,
10:30
we cannot conflate the brain with the mind.
214
630209
3003
il ne faut pas confondre cerveau et esprit.
10:33
In order to understand emotions
215
633212
2586
Pour comprendre nos émotions,
10:35
and tensions and the mind overall,
216
635840
2044
les tensions et notre esprit,
10:37
we have to measure data from all over the body,
217
637884
2377
il faut mesurer des données issues de notre corps,
10:40
not just the brain.
218
640261
1543
pas seulement le cerveau.
10:42
Two,
219
642221
1168
Deux,
10:43
open-source technology access and literacy
220
643431
3295
l’accès libre à la technologie et sa compréhension
10:46
is one way that we can combat the potential ethical challenges we face
221
646767
3754
est une façon de combattre les défis éthiques potentiels qui sont là
10:50
in introducing neural technology to society.
222
650521
2753
en introduisant la technologie neurale dans la société.
10:53
But that's not enough.
223
653649
1293
Mais ce n’est pas suffisant.
10:54
We have to do much, much more than that.
224
654942
2711
Nous devons aller beaucoup plus loin.
10:57
It's very important, imperative, that we set up guardrails
225
657653
4046
C’est très important et impératif de poser des garde-fous
11:01
and design the future that we want to live in.
226
661741
2544
et de concevoir un avenir dans lequel nous avons envie de vivre.
11:05
Three.
227
665494
1210
Trois.
11:07
It's the courage and resilience of trailblazers like Christian
228
667914
4087
C’est grâce au courage et à la résilience de précurseurs comme Christian,
11:12
who don't get bogged down by what they can't do,
229
672001
2419
qui ne s’arrêtent pas devant ce qu’ils ne savent pas faire,
11:14
but instead strive to prove that the impossible is in fact possible.
230
674420
4421
mais qui au contraire s’épanouit en montrant que l’impossible est possible.
11:19
(Applause)
231
679258
6966
(Applaudissements)
11:27
And since none of this would have been possible without you, Christian,
232
687433
3337
Comme rien de tout ceci n’existerait sans toi, Christian,
11:30
the stage is yours.
233
690811
1585
je te laisse la parole.
11:32
CB: Yeah, hi, everybody.
234
692438
1794
CB : Oui, bonjour à tous.
11:34
Audience: Hi.
235
694690
1126
Public : Salut.
11:36
CB: I'm excited to be here today.
236
696734
1752
CB : Je suis vraiment ravi d’être ici.
11:39
I was born with a genetic condition that affects my mobility
237
699237
4713
Je suis né avec une maladie génétique qui affecte ma mobilité
11:43
and requires me to have assistance.
238
703991
2920
et nécessite une assistance.
11:47
Despite my disability,
239
707495
2127
Malgré mon invalidité,
11:49
I'm a very happy and fulfilled person.
240
709622
2669
je suis heureux et épanoui.
11:53
What truly holds me back are not my physical limitations.
241
713376
4254
Ce qui m’entrave, ce ne sont pas mes limites physiques.
11:58
It's rather the barriers in the environment.
242
718256
3044
Ce sont les barrières dans l’environnement.
12:01
I'm a tech nerd and political activist.
243
721342
3045
Je suis un geek et un activiste politique.
12:04
I believe that technology can empower disabled people.
244
724720
3837
Je suis convaincu
que la technologie peut permettre aux personnes invalides de s’épanouir.
12:08
It can help create a better,
245
728891
3128
Elle peut créer un monde meilleur,
12:12
more inclusive and accessible world
246
732019
3212
plus inclusif et plus accessible
12:15
for everyone.
247
735273
1126
pour tous.
12:16
This demonstration is a perfect example.
248
736983
3128
Cette démonstration en est l’illustration parfaite.
12:20
We saw what's possible when cutting edge technology
249
740486
4213
On a vu ce qui est possible quand de la technologie de pointe
12:24
is combined with human curiosity and creativity.
250
744699
4629
est associée à la curiosité et la créativité de l’Homme.
12:29
So let's build tools that empower people,
251
749662
3170
Développons des dispositifs qui permettent aux gens de s’épanouir,
12:32
applications that break down barriers
252
752873
3295
des applications qui brisent les obstacles
12:36
and systems that unlock a world of possibilities.
253
756210
4296
et des systèmes qui ouvrent les portes vers un monde de possibilités.
12:40
I think that's an idea worth spreading.
254
760923
3504
Je pense que c’est une idée qui mérite d’être diffusée.
12:44
Thank you.
255
764468
1293
Merci.
12:45
(Cheers and applause)
256
765803
6965
(Applaudissements)
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