Max Hawkins: I let algorithms randomize my life for two years | TED

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7000
Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
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I used to love waking up at exactly 7:00am.
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3600
J’adorais me réveiller exactement à 7 heures du matin.
00:17
When I lived in San Francisco,
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17356
1440
Quand je vivais à San Francisco,
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I would wake up right at 7:00am
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18836
1840
je me levais à 7 heures
00:20
and immediately go to my favorite coffee shop.
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2600
et j’allais directement dans mon café préféré.
00:23
It was my favorite coffee shop, because it was the best coffee shop.
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3560
C’était mon café préféré car c’était le meilleur café de la ville.
00:27
I had done the research, it was five stars, it was great.
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27916
2800
J’avais vérifié, il avait cinq étoiles, c’était parfait.
00:30
And I would drink my coffee
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1600
Je buvais mon café,
00:32
and get onto my bicycle and ride into work.
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32396
2680
je montais sur mon vélo et j’allais au boulot.
00:35
And I had optimized my schedule to be perfect.
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35116
4200
J’avais optimisé mon horaire et il était parfait.
00:39
I was constantly, like, shaving off one or two seconds
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3320
Je voulais continuellement gagner une seconde ou deux,
00:42
making it slightly faster
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1320
accélérer ma routine
00:44
so I could get into work faster.
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44356
1840
pour aller travailler plus rapidement.
00:47
I was working as a software engineer at Google,
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47556
2640
J’étais développeur chez Google.
00:50
and in a lot of ways,
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Pour bien des raisons,
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this was my dream job.
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1560
c’était le travail de mes rêves.
00:53
It felt like this was the thing
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Je pensais que c’était vers ça
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that the rest of my life was leading up towards.
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56036
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que toute ma vie tendait.
00:58
I'd always wanted to work in software
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1760
J’avais toujours voulu faire ça
01:00
and I was finally doing it.
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60476
1880
et j’y étais parvenu.
01:02
And I was living in San Francisco,
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62396
1680
Je vivais à San Francisco,
01:04
which is a city that I love,
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64076
1520
une ville que j’adore,
01:05
surrounded by people who were like me.
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2160
entouré de gens comme moi.
01:08
And every part of my life was perfectly tailored to my interests,
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68836
3840
Chaque petit morceau de ma vie était taillé parfaitement à mes intérêts,
01:12
the things that I wanted to do.
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72716
2640
aux choses que je souhaitais faire.
01:15
And I loved it.
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75396
1160
J’adorais ça.
01:17
So one day I was at work and I started to read this paper,
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77196
3920
Un jour, au boulot, je lisais un article scientifique,
01:21
a computer science research paper about predictive analytics.
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81156
3360
sur des recherches en informatique au sujet de l’analyse prédictive.
01:24
And the gist of the paper was
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84876
3520
Le message principal était
01:28
that if you take someone's GPS trace,
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88436
1960
que si on suit la trace GPS d’une personne,
01:30
like the listing of all the places that they've been in the past month or so,
30
90436
6160
en listant tous les endroits où elle s’est rendue durant un mois environ,
01:36
and you feed it into a machine-learning algorithm,
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96596
3640
et qu’on alimente un algorithme d’apprentissage machine avec ces données,
01:40
you can predict with fairly high accuracy
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100276
2400
on peut prédire avec grande précision
01:42
where they're going to be on the following day.
33
102716
2360
où elle sera le lendemain.
01:45
And I thought this was kind of cool.
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105116
1720
Je trouvais cela plutôt cool.
01:46
And I was thinking, like,
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106876
1200
Je me demandais
01:48
what would happen if you put my GPS trace into the algorithm?
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108116
3920
ce qui arriverait en alimentant cet algorithme de ma trace GPS.
01:52
What would come out the other end?
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112036
1640
Quel serait le résultat ?
01:54
So I was talking with my friend Kelly,
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114756
2200
Je parlais avec mon amie Kelly
01:56
and we were planning something to do after work that day.
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116996
3960
et nous étions en train de planifier notre soirée.
02:00
And I got onto Yelp and found this really great bar
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120996
2760
Je vais sur Yelp et je trouve un bar sympa
02:03
that had just opened up.
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123756
1280
ouvert récemment.
02:05
And I was about to suggest that we go to this bar
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125076
2280
J’allais lui proposer d’aller dans ce bar
02:07
when I stopped.
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127396
1200
mais j’ai fait une pause.
02:10
And I started thinking about that algorithm again.
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130436
2840
J’avais cet article à l’esprit à nouveau.
02:13
And I started thinking, wait a second,
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133916
2200
Et cela m’a fait réfléchir :
02:16
isn't this bar exactly where that algorithm would guess
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136116
3600
ce bar n’est-il pas précisément le genre d’endroits
02:19
that I was going to go this evening?
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139716
1840
qu’un algorithme prédirait ?
02:22
And that was kind of weird.
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142476
1480
Ça m’a fait une drôle d’impression.
02:24
Because I thought that I ...
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2600
Je trouvais cela un peu...
02:27
where was I in that?
50
147276
1600
Où était mon libre arbitre dans tout ça ?
02:30
I know that I was the one making the choice, right?
51
150996
2400
Je sais que c’est moi qui fais le choix.
02:33
But how did the computer know about that?
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3280
Mais comment la machine sait-elle ?
02:36
So that was a little disturbing.
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156716
1760
C’était troublant.
02:38
And since I'm an engineer, whenever I have a problem like this,
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4760
En bon ingénieur que je suis, quand je suis face à un tel problème,
02:43
my instinct is to fix it,
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163716
2720
mon instinct est de trouver une solution,
02:46
to make something that solves the problem.
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2520
de concevoir quelque chose qui résolve le problème.
02:49
And so I decided to make an app
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169596
2480
Alors, j’ai décidé de faire une appli
02:52
that would help me choose where to go on this evening.
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172116
4160
qui m’aiderait à choisir où passer la soirée.
02:57
And so the way that it works
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1920
Son principe de fonctionnement est le suivant :
02:59
is that the app looks at all the places
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2640
l’appli filtre tous les endroits
03:02
that are on Google maps in the city of San Francisco,
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182516
2480
mentionnés sur Google Maps pour San Francisco
et en choisit une au hasard.
03:05
and then chooses one at random.
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185036
1560
03:07
And then it calls an Uber.
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187276
1760
Ensuite, elle appelle un Uber.
03:09
And that car shows up at your location
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189436
4600
La voiture arrive là où vous attendez
03:14
and takes you to that random place.
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194036
2200
et vous emmène à cet endroit aléatoire.
03:16
It tells the Uber driver where the random place is,
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196276
3160
Elle dit au chauffeur où vous conduire,
03:19
but tells you nothing.
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199476
1320
mais ne vous en informe pas.
03:20
And so it's a big surprise when you arrive.
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200796
2920
C’est donc la surprise.
03:23
(Laughter)
69
203716
1520
(Rires)
03:25
And so I texted Kelly and I said, "We should do this."
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205236
3320
J’ai envoyé un texto à Kelly en lui disant d’essayer ça.
03:28
We met up and pressed the button.
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208956
2880
On s’est retrouvés et on a lancé l’appli.
03:31
And suddenly, miraculously,
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211876
2680
Soudain, comme par miracle,
03:34
there was an Uber driver at my apartment door.
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214596
2640
un Uber nous attendait en bas de chez moi.
03:37
So we got in
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217236
1320
On est monté
03:38
and very quickly started heading to a part of San Francisco
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218556
4640
et il s’est dirigé assez rapidement vers un quartier de San Francisco
03:43
that neither of us really knew.
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223236
1960
que nous ne connaissions pas bien.
03:45
It was a part of town that we just had never been in before.
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225236
3360
Une région de la ville où je n’étais jamais allé.
03:49
And when the driver told us we had reached our destination,
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229676
2840
Quand le chauffeur nous dit que nous étions à destination,
03:52
we thought it must have been a joke.
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232556
1840
nous avons cru à une plaisanterie.
03:55
We showed up in front of this austere brick building
80
235356
3360
Nous étions devant un bâtiment austère en brique,
03:58
with a wrought iron fence in front of it,
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238716
2840
entouré d’une palissade en acier,
04:01
and a sign that said the words
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241556
2320
et un panneau de signalisation qui disait :
04:03
San Francisco General Hospital, Psychiatric Emergency Center.
83
243876
3320
Hôpital général de San Francisco, Centre d’urgence psychiatrique.
04:07
(Laughter)
84
247236
3320
(Rires)
04:10
Which, maybe that's pretty appropriate,
85
250596
2040
C’était peut-être approprié,
04:12
I don't know.
86
252676
1200
qui sait ?
04:13
(Laughter)
87
253916
1360
(Rires)
04:15
But we thought it was funny.
88
255316
1440
Ça nous a fait rire.
04:17
But it was also exhilarating
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257596
2360
Mais c’était excitant aussi
04:19
because here we were,
90
259996
1160
car on était dans un lieu
04:21
in this place that we never would have gone to otherwise,
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261196
3720
que nous n’aurions autrement jamais visité,
04:24
doing something really different on a Friday night.
92
264916
2400
faisant une activité vraiment différente un vendredi soir.
04:27
(Laughter)
93
267636
1480
(Rires)
04:29
And I was hooked,
94
269116
1680
Ça m’a scotché.
04:30
I started using this app
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270836
3480
J’ai commencé à utiliser mon appli
04:34
to go to all different places in San Francisco.
96
274316
2200
pour aller dans des tas d’endroits différents.
04:36
I went to museums randomly,
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276556
1840
J’ai visité des musées au hasard,
04:38
random grocery stores, random bars, random bowling alleys,
98
278436
3360
des épiceries, des bars, des bowlings,
04:41
random florists.
99
281836
1400
des fleuristes, tout, aléatoirement.
04:43
And I started discovering
100
283276
1200
J’ai découvert
04:44
that there was an entire side to San Francisco
101
284516
2240
l’existence d’un San Francisco
04:46
that I had been ignoring because of my preference.
102
286756
2960
dont j’ignorais tout, à cause de mes préférences.
04:52
And then I started thinking,
103
292596
1960
Alors je me suis demandé
04:54
how else can I apply this concept to my life?
104
294556
2840
comment appliquer ce concept à ma vie.
04:58
And so I started building other experiments that involved randomness.
105
298156
3240
J’ai conçu une autre expérience basée sur l’aléatoire.
05:01
I made a random YouTube video generator,
106
301436
1880
J’ai conçu un générateur de vidéo Youtube aléatoire,
05:03
a random schedule generator,
107
303316
1800
un générateur d’horaire,
05:05
a random diet club
108
305156
1440
un club de régime
05:06
that would randomly eliminate a food from my diet each week.
109
306636
4080
qui éliminait au hasard un aliment de mon régime par semaine.
05:10
(Laughter)
110
310756
1280
(Rires)
05:13
And it's cumulative, so eventually you just can't eat.
111
313156
3040
Ça se cumule donc on finit par ne plus rien manger.
05:16
(Laughter)
112
316236
1480
(Rires)
05:18
Random tattoo generator,
113
318196
2280
Un générateur de tatouage aléatoire,
05:20
a random Spotify playlist,
114
320516
2160
une liste Spotify aléatoire,
05:22
random podcast,
115
322716
1520
des podcasts aléatoires,
05:24
a printer that prints out random suggestions of things to do.
116
324236
3520
une imprimante qui sort des suggestions d’activités au hasard.
05:27
(Laughter)
117
327796
2080
(Rires)
05:29
A random Facebook event generator.
118
329916
1920
Un générateur d’événements aléatoire
05:31
And the way that this one works
119
331836
1520
Avec cette appli-là,
05:33
is that in a city like Vienna on a given day,
120
333356
2800
dans Vienne, n’importe quel jour,
05:36
there are hundreds of Facebook events --
121
336196
1880
il y a des centaines d’événements repris sur FB,
05:38
public Facebook events -- that are going on.
122
338116
2080
qui ont lieu.
05:40
So it would choose one at random and say,
123
340196
2000
L’appli choisit une au hasard et dit :
05:42
this is your plan for tonight.
124
342196
1480
voici votre projet pour ce soir.
05:43
And so I ended up showing --
125
343716
1360
Je me suis retrouvé
05:45
(Laughter)
126
345116
6280
(Rires)
05:51
And so I'd show up at events like Joe's birthday,
127
351436
3480
à l’anniversaire de Joe,
05:54
the eighth grade band recital, chess club, truck drivers school.
128
354956
3720
au récital de la fanfare de l’école, au club d’échecs,
à l’auto-école pour le permis camion.
05:59
And it was really interesting
129
359636
1400
C’était super intéressant
06:01
because these were communities that I knew nothing about
130
361036
3120
car j’ignorais tout de ces communautés
06:04
but were having amazing events
131
364196
2200
mais elles organisaient des événements incroyables
06:06
to talk about things that they cared about.
132
366396
2080
pour parler des choses importantes à leurs yeux.
06:08
And there I was.
133
368516
2720
Et me voilà parmi eux.
06:12
After a while,
134
372876
1160
Au bout d’un moment,
06:14
I had the opportunity to transition my work into freelance,
135
374036
2800
j’ai pu transférer mon travail en freelance
06:16
which gave me a lot more flexibility about where I lived.
136
376876
3920
et cela m’a donné plus de choix en termes de lieux de vie.
06:21
And so I decided,
137
381236
1480
Alors j’ai décidé
06:22
you know, what if I could let the computer decide
138
382716
3240
que je pourrais laisser l’ordinateur décider
06:25
what part of the world I lived in?
139
385956
1880
dans quelle partie du monde je pourrais vivre.
06:27
And so I wrote a program that figured out
140
387876
2320
J’ai écrit un programme
06:30
every city that it was possible for me to live in,
141
390236
2360
qui détermine les villes où je pourrais habiter,
06:32
given my budget,
142
392596
1160
selon mon budget,
06:33
and then chose one at random.
143
393796
1760
et qui choisit aléatoirement.
06:35
And I started living this way
144
395996
1920
En commençant à vivre ainsi,
06:37
and it sent me all over the world.
145
397916
2000
j’ai visité le monde entier.
06:40
Taipei, Taiwan,
146
400236
1480
Taipei,
06:41
Mumbai, India, Dubai.
147
401716
2480
Mumbai, Dubaï
06:44
Even places that for an American are really off the beaten path,
148
404596
3120
Des endroits qui sont hors sentiers battus pour un Américain,
06:47
like Essen, Germany and Gortina, Slovenia.
149
407716
4560
comme Essen ou Gortina, en Slovénie.
06:53
And every time I would go to a new city,
150
413036
2200
Chaque fois que j’arrivais dans une ville,
06:55
I would do the same sort of stuff I was doing in San Francisco,
151
415236
3000
je reproduisais mon expérience de San Francisco,
06:58
go to random events, meet random people.
152
418236
2320
visitant des événements et rencontrant des gens au hasard.
07:00
And I'd live there for two to three months
153
420596
2160
Je vivais dans un lieu deux ou trois mois
07:02
and then ask the computer again for the next location.
154
422796
2520
puis je demandais à l’ordinateur de trouver un nouvel endroit.
07:05
I did this for two years.
155
425356
1520
J’ai fait ça deux ans.
07:09
Paradoxically, giving up control to this machine
156
429716
5800
Paradoxalement, abandonner le contrôle à la machine,
07:15
actually made me feel more free than when I was making choices,
157
435516
3680
m’a rendu plus libre que quand je faisais mes choix,
07:19
because I discovered that ...
158
439196
1840
car j’ai découvert que
07:22
My preference had blinded me from the complexity
159
442516
3240
mes préférences me rendaient aveugle à la complexité
07:25
and the richness of the world.
160
445796
1520
et la richesse du monde.
07:28
And following the computer gave me the courage
161
448156
2280
Suivre l’ordinateur m’a donné le courage
07:30
to live outside of my comfort zone,
162
450436
2240
de vivre en dehors de ma zone de confort,
07:32
to discover parts of the human experience that I ignored
163
452716
2880
de découvrir des pans de l’expérience humaine dont j’ignorais tout
07:35
because they were too different
164
455636
1480
car trop différents,
07:37
or not for me.
165
457156
1120
ou pas pour moi.
07:42
I ended up in Mumbai, India for a while,
166
462076
3480
Je suis arrivé à Mumbai,
07:45
and I was going to a lot of Facebook events when I was there.
167
465556
4120
où j’ai participé à plein d’événements Facebook durant mon séjour là-bas.
07:51
And one day, the computer sent me to this yoga class
168
471076
2960
Un jour, l’ordinateur m’a envoyé à un cours de yoga,
07:54
and I'm really bad at yoga,
169
474076
3160
je suis nul en yoga,
07:57
but I went anyway.
170
477276
1320
mais je m’y suis rendu.
08:00
I found myself descending into a downward dog
171
480996
3120
Alors que je prenais la posture du chien tête en bas,
08:04
when I had a revelation.
172
484156
2640
j’ai eu une révélation.
08:08
Because I was thinking about, you know,
173
488396
2400
J’étais en train de penser
08:10
this random stuff is really freeing,
174
490836
2560
que cet aspect aléatoire est libérateur,
08:13
it's sort of putting me outside of my bubble, my comfort zone.
175
493436
3920
que ça me sort de ma bulle, de ma zone de confort.
08:17
But really how random is it?
176
497396
2440
Mais à quel point est-ce aléatoire ?
08:20
Because this was not my first yoga event in Mumbai.
177
500436
3560
Ce n’était en fait pas mon premier cours de yoga depuis que je vivais à Mumbai.
08:24
In fact, it was my third that week.
178
504436
2120
C’était le troisième de la semaine.
08:26
(Laughter)
179
506596
2800
(Rires)
08:30
And if you think about it,
180
510316
1280
Quand on y réfléchit,
08:31
it's not surprising that you see patterns like this.
181
511596
2560
ce n’est pas étonnant d’avoir de telles tendances.
08:34
Because I was choosing randomly
182
514956
2200
Car je choisissais au hasard
08:37
from a list of things that was decidedly not random.
183
517156
3120
dans une liste d’activités qui n’étaient pas aléatoires.
08:41
The list of Facebook events that are happening in a city
184
521196
2640
La liste des événements Facebook qui ont lieu dans une ville
08:43
is very influenced by the things that are going on in a city like that.
185
523876
3360
est influencée par les tendances de la ville elle-même.
08:47
And if you think about it, every time you make a choice,
186
527676
4040
Donc, chaque fois qu’on fait un choix,
08:51
you're not just making it on your own.
187
531756
1960
on ne le prend pas seul.
08:53
You're selecting from a list,
188
533716
2240
On le sélectionne d’une liste,
08:55
a menu of choices
189
535996
1960
d’un menu d’options
08:57
that was designed by someone or something else.
190
537996
2520
conçu par quelqu’un d’autre, ou une machine.
09:01
And whatever freedom that you have in that choice
191
541036
3400
Et quelle que soit la liberté de choix que nous ayons,
09:04
is necessarily constrained by social structures, customs and history
192
544436
5680
elle est forcément contrainte par la structure sociale,
les coutumes et l’histoire
09:10
that provide the context for that selection.
193
550156
2520
qui fournissent le contexte de cette sélection.
09:15
So initially, I thought of this as a way of getting outside of my bubble.
194
555436
4040
Au départ, je pensais sortir de ma zone de confort,
09:19
As, you know, transcending myself, my preference.
195
559516
4080
en me transcendant, en transcendant mes choix.
09:24
But eventually I started to think about it differently.
196
564876
2640
Mais ensuite, j’ai vu les choses sous un autre angle.
09:27
I started to think about it as a way of taking a photograph.
197
567556
2920
J’ai vu cela comme une manière de prendre une photo.
09:31
When I was in a place like Mumbai,
198
571916
1680
Si j’étais à Mumbai, par exemple,
09:33
it was more likely that I would show up at a yoga event.
199
573596
3200
il y avait plus de probabilité que je participe à un cours de yoga.
09:36
But if I was in Vienna,
200
576836
1200
Mais à Vienne,
09:38
maybe a music event would be more likely.
201
578076
2560
ce serait sans doute un concert ou un opéra.
09:41
Every time that I was choosing randomly in a city,
202
581756
3400
À chaque choix aléatoire de ville,
09:45
what I was doing was making an inquiry, asking,
203
585196
4360
ce que je faisais en réalité, c’est poser une question :
09:49
"Mumbai, tell me what you're about."
204
589596
3480
« Alors Mumbai, qu’est-ce que tu as dans le ventre ? »
09:53
And then the answer would tell me something about the structure of that city
205
593076
3600
La réponse m’offrait des informations sur la structure de la ville,
09:56
and my relationship to it
206
596716
1200
sur ma relation avec elle
09:57
and its relationship with the rest of the world.
207
597916
3000
et sur sa relation avec le reste du monde.
10:02
And so I ...
208
602436
1360
Et donc...
10:05
I had, like, a really tidy ending for this previously.
209
605436
3840
J’avoue que j’avais une belle conclusion.
10:10
And as I was coming up here, I decided to scrap it, because ...
210
610036
3240
Mais en chemin pour venir ici, j’ai décidé de ne pas l’utiliser car...
10:16
You know, I think that, like, a problem with TED Talks often
211
616116
4840
Il me semble que le problème de TED,
10:20
is that they wrap up in a tidy bow
212
620996
3360
c’est que toutes les pièces s’assemblent parfaitement
10:24
and then you can go away without really thinking about it.
213
624356
4960
et on peut s’en aller sans plus y songer.
10:29
You can sort of just --
214
629356
1200
C’est un peu comme si
10:30
It feels like everything is OK at the end.
215
630556
3160
on était sûr que tout irait bien à la fin.
10:33
And I think ...
216
633716
2040
Et je crois
10:37
In the world that we're living in,
217
637116
2720
que, dans le monde que nous habitons,
10:39
there are a lot of real problems.
218
639876
2840
il y a plein de véritables problèmes.
10:43
And I think that these questions of algorithmic control
219
643076
5560
Et que ces questions de contrôle par les algorithmes
10:48
play a lot into them.
220
648676
1360
y jouent un rôle important.
10:51
We're talking right now about the role
221
651436
2160
Actuellement, on parle beaucoup
10:53
that Facebook had in the American election.
222
653636
2600
du rôle de Facebook dans l’élection aux États-Unis.
10:57
There are a lot of questions
223
657716
1320
Il y a beaucoup de questions
10:59
about the ways that these algorithms are controlling our lives.
224
659076
4840
sur la façon dont ces algorithmes contrôlent nos vies.
11:04
And so, I don't know,
225
664956
1200
Donc, je ne sais plus,
11:06
I don't know what I'm saying
226
666196
2680
je ne sais pas ce que je souhaite dire,
11:08
and I don't have, like, a very clear conclusion.
227
668916
3000
et je n’ai pas une conclusion nette.
11:13
But I would just encourage you to try to be experimental
228
673316
4120
Mais je vous invite à rechercher les expériences
11:17
when it comes to interacting with these algorithms.
229
677476
3560
d’interactions avec ces algorithmes.
11:21
Because if you just do the defaults,
230
681516
4160
Car quand on choisit l’option par défaut,
11:25
follow your preference,
231
685716
2120
qu’on suit ses affinités personnelles,
11:27
go in the direction that everything else is going,
232
687836
4560
qu’on va dans le sens du courant,
11:32
it's really easy to get caught in a place where you can be controlled.
233
692436
3400
c’est extrêmement aisé d’être piégé dans un endroit où on peut être contrôlé.
11:36
And I think that's it.
234
696356
2560
C’est ma chute.
11:38
Thank you.
235
698956
1160
Merci.
11:40
(Applause)
236
700116
4160
(Applaudissements)
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