Clay Shirky: How cognitive surplus will change the world

Clay Shirky : Comment le surplus cognitif va changer le monde

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2010-06-29 ・ TED


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Clay Shirky : Comment le surplus cognitif va changer le monde

120,602 views ・ 2010-06-29

TED


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

Traducteur: Guillaume Lebur Relecteur: eric vautier
00:16
The story starts in Kenya
0
16260
2000
L'histoire commence au Kenya
00:18
in December of 2007,
1
18260
2000
en décembre 2007,
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when there was a disputed presidential election,
2
20260
2000
où eut lieu une élection présidentielle contestée.
00:22
and in the immediate aftermath of that election,
3
22260
3000
Dans le chaos qui a suivi cette élection,
00:25
there was an outbreak of ethnic violence.
4
25260
2000
il y a eu une recrudescence de violences ethniques.
00:27
And there was a lawyer in Nairobi, Ory Okolloh --
5
27260
3000
A Nairobi, une avocate, Ory Okolloh -
00:30
who some of you may know from her TEDTalk --
6
30260
2000
que certains d'entre vous connaissent peut-être pour sa présentation TED -
00:32
who began blogging about it on her site,
7
32260
2000
commença à blogger à ce sujet sur son site,
00:34
Kenyan Pundit.
8
34260
2000
Kenyan Pundit.
00:36
And shortly after the election and the outbreak of violence,
9
36260
3000
Peu après l'élection et l'éruption de violence,
00:39
the government suddenly imposed
10
39260
2000
le gouvernement imposa soudainement
00:41
a significant media blackout.
11
41260
2000
une large censure des médias.
00:43
And so weblogs went from being
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2000
Les blogs passèrent donc du statut
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commentary as part of the media landscape
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45260
2000
de commentateurs intégrés au paysage médiatique
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to being a critical part of the media landscape
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47260
3000
à celui de frange critique du paysage médiatique
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in trying to understand where the violence was.
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3000
essayant de comprendre où était la violence.
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And Okolloh solicited
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53260
2000
Okolloh sollicita
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from her commenters
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55260
2000
ses lecteurs
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more information about what was going on.
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57260
2000
pour avoir plus d'information sur ce qui se passait.
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The comments began pouring in,
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59260
2000
Les témoignages commencèrent à affluer.
01:01
and Okolloh would collate them. She would post them.
20
61260
2000
Okolloh les agrégeait. Elle les mettait en ligne.
01:03
And she quickly said, "It's too much.
21
63260
2000
Rapidement, elle déclara : "Il y en a trop.
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I could do this all day every day
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2000
Je pourrais passer toutes mes journées à faire ça
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and I can't keep up.
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67260
2000
et je n'arrive pas à suivre.
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There is more information
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69260
2000
Il y a plus d'information
01:11
about what's going on in Kenya right now
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2000
sur ce qui se passe au Kenya à l'heure actuelle
01:13
than any one person can manage.
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2000
que ce qu'une personne seule pourra jamais absorber.
01:15
If only there was a way to automate this."
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75260
2000
Si seulement il y avait un moyen d'automatiser cela."
01:17
And two programmers who read her blog
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2000
Deux programmeurs qui lisaient son blog
01:19
held their hands up and said, "We could do that,"
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79260
3000
levèrent la main et dirent : "Nous, on pourrait le faire."
01:22
and in 72 hours, they launched Ushahidi.
30
82260
3000
En 72 heures, ils ont lancé Ushahidi.
01:25
Ushahidi -- the name means "witness"
31
85260
2000
Ushahidi - ce mot veut dire "témoin"
01:27
or "testimony" in Swahili --
32
87260
2000
ou "témoignage" en Swahili -
01:29
is a very simple way of taking reports from the field,
33
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3000
est un moyen très simple de recueillir des témoignages sur le terrain
01:32
whether it's from the web or, critically,
34
92260
3000
que ça soit sur le web ou, plus décisif,
01:35
via mobile phones and SMS,
35
95260
2000
via des téléphones portables et des SMS,
01:37
aggregating it and putting it on a map.
36
97260
3000
de les agréger et de les mettre sur une carte.
01:40
That's all it is, but that's all that's needed
37
100260
2000
C'est juste ça, mais c'est tout ce dont on a besoin.
01:42
because what it does is it takes the tacit information
38
102260
3000
Parce que tout ce que Ushahidi fait, c'est prendre les informations tacites
01:45
available to the whole population --
39
105260
2000
accessibles à toute la population -
01:47
everybody knows where the violence is,
40
107260
2000
tout le monde sait où se trouve la violence,
01:49
but no one person knows what everyone knows --
41
109260
3000
mais une seule personne ne peut pas avoir la connaissance de tout le monde -
01:52
and it takes that tacit information
42
112260
2000
prendre ces informations tacites
01:54
and it aggregates it,
43
114260
2000
et les rassembler,
01:56
and it maps it and it makes it public.
44
116260
2000
les cartographier et les rendre publiques.
01:58
And that, that maneuver
45
118260
2000
Et ceci, cette action
02:00
called "crisis mapping,"
46
120260
2000
qu'on appelle la "cartographie de crise",
02:02
was kicked off in Kenya
47
122260
3000
a démarré au Kenya
02:05
in January of 2008.
48
125260
2000
en janvier 2008.
02:07
And enough people looked at it and found it valuable enough
49
127260
3000
Suffisamment de gens ont vu cela et l'ont trouvé assez précieux
02:10
that the programmers who created Ushahidi
50
130260
2000
pour que les programmeurs qui avaient créé Ushahidi
02:12
decided they were going to make it open source
51
132260
2000
décident de le rendre open source
02:14
and turn it into a platform.
52
134260
2000
et d'en faire une plateforme.
02:16
It's since been deployed in Mexico
53
136260
2000
Depuis, Ushahidi a été déployé au Mexique
02:18
to track electoral fraud.
54
138260
2000
pour détecter la fraude électorale.
02:20
It's been deployed in Washington D.C. to track snow cleanup.
55
140260
3000
Il a été déployé à Washington D.C. pour suivre le déneigement.
02:23
And it's been used most famously in Haiti
56
143260
2000
Et il est devenu célèbre pour avoir été utilisé à Haïti
02:25
in the aftermath of the earthquake.
57
145260
3000
à la suite du tremblement de terre.
02:28
And when you look at the map
58
148260
2000
Quand vous regardez la carte
02:30
now posted on the Ushahidi front page,
59
150260
2000
qui figure maintenant sur la page d'accueil d'Ushahidi,
02:32
you can see that the number of deployments in Ushahidi
60
152260
2000
vous voyez que le nombre de déploiements d'Ushahidi
02:34
has gone worldwide, all right?
61
154260
3000
a atteint une échelle mondiale.
02:37
This went from a single idea
62
157260
2000
Tout ça, c'est parti d'une seule idée
02:39
and a single implementation
63
159260
2000
et d'une seule implémentation
02:41
in East Africa in the beginning of 2008
64
161260
3000
en Afrique de l'Est début 2008
02:44
to a global deployment
65
164260
2000
pour atteindre un déploiement planétaire
02:46
in less than three years.
66
166260
3000
en moins de trois ans.
02:49
Now what Okolloh did
67
169260
3000
Mais ce qu'Okolloh a fait
02:52
would not have been possible
68
172260
2000
n'aurait pas été possible
02:54
without digital technology.
69
174260
3000
sans la technologie numérique.
02:57
What Okolloh did would not have been possible
70
177260
3000
Ce qu'Okolloh a fait n'aurait pas été possible
03:00
without human generosity.
71
180260
2000
sans la générosité humaine.
03:02
And the interesting moment now,
72
182260
2000
Voilà où cela devient intéressant :
03:04
the number of environments
73
184260
2000
le nombre d'environnements
03:06
where the social design challenge
74
186260
2000
où le défi du développement social
03:08
relies on both of those things being true.
75
188260
3000
nécessite que ces deux choses soient réunies.
03:11
That is the resource that I'm talking about.
76
191260
3000
C'est ça, la ressource dont je parle.
03:14
I call it cognitive surplus.
77
194260
2000
Je l'appelle "surplus cognitif".
03:16
And it represents the ability
78
196260
2000
Il représente la capacité
03:18
of the world's population
79
198260
2000
de la population mondiale
03:20
to volunteer and to contribute and collaborate
80
200260
3000
à se proposer spontanément pour contribuer et collaborer
03:23
on large, sometimes global, projects.
81
203260
3000
à de larges projets parfois planétaires.
03:26
Cognitive surplus is made up of two things.
82
206260
2000
Le surplus cognitif est constitué de deux choses.
03:28
The first, obviously, is the world's free time and talents.
83
208260
3000
La première, évidemment, est le temps libre et les talents du monde entier.
03:31
The world has over
84
211260
2000
Le monde a plus de
03:33
a trillion hours a year
85
213260
3000
1000 milliards d'heures par an
03:36
of free time
86
216260
2000
de temps libre
03:38
to commit to shared projects.
87
218260
2000
à consacrer à des projets coopératifs.
03:40
Now, that free time existed in the 20th century,
88
220260
2000
Ce temps libre existait au 20e siècle,
03:42
but we didn't get Ushahidi in the 20th century.
89
222260
3000
mais nous n'avions pas Ushahidi au 20e siècle.
03:45
That's the second half of cognitive surplus.
90
225260
2000
C'est la deuxième partie du surplus cognitif.
03:47
The media landscape in the 20th century
91
227260
2000
Le paysage médiatique du 20e siècle
03:49
was very good at helping people consume,
92
229260
3000
réussissait très bien à aider les gens à consommer.
03:52
and we got, as a result,
93
232260
2000
Nous sommes devenus, par conséquent,
03:54
very good at consuming.
94
234260
2000
très doués pour consommer.
03:56
But now that we've been given media tools --
95
236260
2000
Mais maintenant qu'on nous a donné des outils médiatiques -
03:58
the Internet, mobile phones -- that let us do more than consume,
96
238260
3000
Internet, les téléphones portables - qui nous permettent de faire plus que consommer,
04:01
what we're seeing is that people weren't couch potatoes
97
241260
3000
ce que nous voyons, c'est que les gens n'étaient pas vautrés devant la télé
04:04
because we liked to be.
98
244260
2000
parce qu'ils aimaient ça.
04:06
We were couch potatoes because that was
99
246260
2000
Nous étions vautrés devant la télé parce que c'était
04:08
the only opportunity given to us.
100
248260
2000
la seule opportunité qui nous était offerte.
04:10
We still like to consume, of course.
101
250260
2000
Nous aimons toujours consommer, bien sûr.
04:12
But it turns out we also like to create,
102
252260
2000
Mais il s'avère que nous aimons aussi créer,
04:14
and we like to share.
103
254260
3000
et nous aimons partager.
04:17
And it's those two things together --
104
257260
2000
Et ce sont ces deux choses ensemble -
04:19
ancient human motivation
105
259260
2000
la motivation humaine très ancienne
04:21
and the modern tools to allow that motivation
106
261260
2000
et les outils modernes permettant que cette motivation
04:23
to be joined up in large-scale efforts --
107
263260
3000
se rassemble dans des efforts à grande échelle -
04:26
that are the new design resource.
108
266260
3000
qui constituent le nouveau carburant de la création.
04:29
And using cognitive surplus,
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269260
2000
On commence à voir des expériences vraiment incroyables
04:31
we're starting to see truly incredible experiments
110
271260
3000
utilisant le surplus cognitif
04:34
in scientific, literary,
111
274260
2000
sur des efforts scientifiques, littéraires,
04:36
artistic, political efforts.
112
276260
3000
artistiques et politiques.
04:39
Designing.
113
279260
2000
En conception.
04:41
We're also getting, of course, a lot of LOLcats.
114
281260
3000
On a aussi, bien sûr, beaucoup de LOLcats.
04:44
LOLcats are cute pictures of cats
115
284260
2000
Les LOLcats sont des photos de chats tout mignons
04:46
made cuter with the addition of cute captions.
116
286260
3000
rendus encore plus mignons par l'ajout de sous-titres tout mignons.
04:49
And they are also
117
289260
2000
Ils font aussi partie
04:51
part of the abundant media landscape we're getting now.
118
291260
3000
du paysage médiatique foisonnant d'aujourd'hui.
04:54
This is one of the participatory --
119
294260
2000
C'est un des
04:56
one of the participatory models
120
296260
2000
modèles participatifs
04:58
we see coming out of that, along with Ushahidi.
121
298260
3000
qui est du même principe qu'Ushahidi.
05:01
Now I want to stipulate, as the lawyers say,
122
301260
2000
Maintenant j'aimerais formuler la thèse, comme disent les avocats,
05:03
that LOLcats are the stupidest possible
123
303260
2000
que les LOLcats sont l'acte créatif
05:05
creative act.
124
305260
2000
le plus stupide possible.
05:07
There are other candidates of course,
125
307260
2000
Il y a d'autres candidats bien sûr,
05:09
but LOLcats will do as a general case.
126
309260
3000
mais les LOLcats feront l'affaire en tant que cas d'école.
05:12
But here's the thing:
127
312260
2000
Mais voilà :
05:14
The stupidest possible creative act
128
314260
2000
l'acte créatif le plus stupide au monde
05:16
is still a creative act.
129
316260
3000
reste quand même un acte créatif.
05:19
Someone who has done something like this,
130
319260
3000
La personne qui a réalisé une photo comme celle-là,
05:22
however mediocre and throwaway,
131
322260
3000
aussi médiocre et jetable qu'elle puisse être,
05:25
has tried something, has put something forward in public.
132
325260
3000
a essayé quelque chose, a présenté quelque chose publiquement.
05:28
And once they've done it, they can do it again,
133
328260
3000
Et une fois qu'elle l'a fait, elle peut recommencer,
05:31
and they could work on getting it better.
134
331260
2000
et pourrait travailler à l'améliorer.
05:33
There is a spectrum between mediocre work and good work,
135
333260
3000
Il y a un large spectre entre un travail médiocre et un bon travail.
05:36
and as anybody who's worked as an artist or a creator knows,
136
336260
3000
Et, comme le sait quiconque a travaillé en tant qu'artiste ou créateur,
05:39
it's a spectrum you're constantly
137
339260
2000
c'est un spectre dont vous êtes constamment
05:41
struggling to get on top of.
138
341260
2000
en train de tenter d'atteindre le sommet.
05:43
The gap is between
139
343260
2000
Le vrai fossé se situe entre
05:45
doing anything and doing nothing.
140
345260
3000
ne rien faire et faire quelque chose, quoi que ce soit.
05:48
And someone who makes a LOLcat
141
348260
2000
Quelqu'un qui crée un LOLcat
05:50
has already crossed over that gap.
142
350260
3000
a déjà franchi ce fossé.
05:53
Now it's tempting to want to get the Ushahidis
143
353260
2000
Bon, il est tentant de vouloir avoir les Ushahidis
05:55
without the LOLcats, right,
144
355260
2000
sans avoir les LOLcats,
05:57
to get the serious stuff without the throwaway stuff.
145
357260
3000
avoir le sérieux sans le jetable.
06:00
But media abundance never works that way.
146
360260
3000
Mais l'abondance des médias ne marche jamais comme ça.
06:03
Freedom to experiment means freedom to experiment with anything.
147
363260
3000
La liberté d'expérimenter signifie la liberté d'expérimenter n'importe quoi.
06:06
Even with the sacred printing press,
148
366260
2000
Même dans la sacro-sainte presse papier,
06:08
we got erotic novels 150 years
149
368260
2000
on a vu apparaitre la nouvelle érotique
06:10
before we got scientific journals.
150
370260
3000
150 ans avant la revue scientifique.
06:14
So before I talk about
151
374260
3000
Donc avant que j'évoque
06:17
what is, I think, the critical difference
152
377260
2000
ce que je pense être la différence critique
06:19
between LOLcats and Ushahidi,
153
379260
2000
entre les LOLcats et Ushahidi,
06:21
I want to talk about
154
381260
2000
j'aimerais parler
06:23
their shared source.
155
383260
2000
de leur source commune,
06:25
And that source is design for generosity.
156
385260
3000
Cette source, c'est l'intention de générosité.
06:28
It is one of the curiosities of our historical era
157
388260
3000
C'est une des curiosités de notre ère historique :
06:31
that even as cognitive surplus
158
391260
2000
alors même que le surplus cognitif
06:33
is becoming a resource we can design around,
159
393260
2000
devient une ressource autour de laquelle on peut créer,
06:35
social sciences are also starting to explain
160
395260
3000
les sciences sociales commencent aussi à expliquer
06:38
how important
161
398260
2000
toute l'importance qu'ont pour nous
06:40
our intrinsic motivations are to us,
162
400260
2000
nos motivations intrinsèques,
06:42
how much we do things because we like to do them
163
402260
3000
combien nous faisons les choses parce que nous aimons les faire,
06:45
rather than because our boss told us to do them,
164
405260
2000
plutôt que parce que notre patron nous a dit de les faire,
06:47
or because we're being paid to do them.
165
407260
3000
ou parce que nous sommes payés pour les faire.
06:50
This is a graph from a paper
166
410260
3000
Ce graphe est tiré d'un papier
06:53
by Uri Gneezy and Aldo Rustichini,
167
413260
2000
d'Uri Gneezy et Aldo Rusticini,
06:55
who set out to test, at the beginning of this decade,
168
415260
3000
qui ont cherché à tester, au début de cette décennie,
06:58
what they called "deterrence theory."
169
418260
2000
ce qu'ils appellent la "théorie de la dissuasion".
07:00
And deterrence theory is a very simple theory of human behavior:
170
420260
2000
La théorie de la dissuasion est une théorie du comportement humain très simple.
07:02
If you want somebody to do less of something,
171
422260
2000
Si vous voulez que quelqu'un se retienne de faire quelque chose,
07:04
add a punishment and they'll do less of it.
172
424260
2000
ajoutez une punition et il se restreindra.
07:06
Simple, straightforward, commonsensical --
173
426260
3000
Théorie simple, sans détour, pleine de bon sens,
07:09
also, largely untested.
174
429260
2000
mais aussi très peu testée.
07:11
And so they went and studied
175
431260
2000
Ils ont donc commencé à faire des tests sur
07:13
10 daycare centers in Haifa, Israel.
176
433260
2000
10 crèches à Haïfa en Israël.
07:15
They studied those daycare centers
177
435260
2000
Ils ont étudié ces crèches
07:17
at the time of highest tension,
178
437260
2000
au moment où la tension est la plus forte,
07:19
which is pick-up time.
179
439260
2000
c'est-à-dire à l'heure de la sortie.
07:21
At pick-up time the teachers,
180
441260
2000
A l'heure de la sortie, les éducateurs,
07:23
who have been with your children all day,
181
443260
2000
qui ont passé toute la journée avec vos enfants,
07:25
would like you to be there at the appointed hour to take your children back.
182
445260
3000
aimeraient que vous soyez là à l'heure prévue pour les récupérer.
07:28
Meanwhile, the parents -- perhaps a little busy at work, running late, running errands --
183
448260
3000
Dans le même temps, les parents - peut-être un peu absorbés par leur travail, en retard, ayant des courses à faire -
07:31
want a little slack to pick the kids up late.
184
451260
3000
veulent un petit peu de marge pour aller chercher les enfants plus tard.
07:34
So Gneezy and Rustichini said,
185
454260
2000
Gneezy et Rusticini ont demandé :
07:36
"How many instances of late pick-ups
186
456260
2000
"Combien d'occurrences de récupérations d'enfant tardives
07:38
are there at these 10 daycare centers?"
187
458260
2000
y a-t-il dans ces 10 crèches ?"
07:40
Now they saw -- and this is what the graph is,
188
460260
2000
Ej bien ils ont constaté - et c'est ce que le graphe montre,
07:42
these are the number of weeks and these are the number of late arrivals --
189
462260
3000
ça c'est le nombre de semaines et ça c'est le nombre de retards -
07:45
that there were between six and 10
190
465260
2000
qu'il y avait entre six et dix
07:47
instances of late pick-ups
191
467260
2000
occurrences de récupérations tardives
07:49
on average in these 10 daycare centers.
192
469260
2000
en moyenne dans ces 10 garderies.
07:51
So they divided the daycare centers into two groups.
193
471260
3000
Ils ont donc divisé les crèches en deux groupes.
07:54
The white group there
194
474260
2000
Le groupe blanc ici
07:56
is the control group; they change nothing.
195
476260
3000
est le groupe de contrôle, ils n'ont rien changé.
07:59
But the group of daycare centers represented by the black line,
196
479260
3000
Mais au groupe de crèches représenté par la ligne noire
08:02
they said, "We are changing this bargain
197
482260
2000
ils ont dit : "Nous changeons les termes du marché
08:04
as of right now.
198
484260
2000
à partir de maintenant.
08:06
If you pick your kid up more than 10 minutes late,
199
486260
2000
Si vous venez récupérer votre enfant avec plus de 10 minutes de retard,
08:08
we're going to add a 10 shekel fine to your bill.
200
488260
2000
nous allons ajouter une amende de 10 shekels à votre facture.
08:10
Boom. No ifs, ands or buts."
201
490260
3000
Boum. Pas d'exceptions.
08:13
And the minute they did that,
202
493260
2000
Dès l'instant où ils ont fait ça,
08:15
the behavior in those daycare centers changed.
203
495260
2000
le comportement dans ces crèches a changé.
08:17
Late pick-ups went up
204
497260
2000
Les retards ont augmenté
08:19
every week for the next four weeks
205
499260
3000
toutes les semaines pendant les 4 semaines suivantes
08:22
until they topped out at triple the pre-fine average,
206
502260
3000
jusqu'à ce qu'ils culminent à 3 fois la moyenne d'avant l'amende,
08:25
and then they fluctuated
207
505260
2000
et ensuite ils ont fluctué
08:27
at between double and triple the pre-fine average
208
507260
2000
entre le double et le triple de la moyenne d'avant l'amende
08:29
for the life of the fine.
209
509260
2000
pendant toute la durée de vie de la sanction.
08:31
And you can see immediately what happened, right?
210
511260
3000
Vous voyez tout de suite ce qui s'est passé.
08:35
The fine broke the culture
211
515260
2000
L'amende a brisé la culture
08:37
of the daycare center.
212
517260
2000
de la crèche.
08:39
By adding a fine,
213
519260
2000
En ajoutant une amende,
08:41
what they did was communicate to the parents
214
521260
2000
ce qu'ils ont fait, c'est communiquer aux parents
08:43
that their entire debt to the teachers
215
523260
2000
que toute leur dette envers les auxiliaires
08:45
had been discharged
216
525260
2000
de la crèche avait été acquittée
08:47
with the payment of 10 shekels,
217
527260
2000
avec le paiement de 10 shekels,
08:49
and that there was no residue of guilt or social concern
218
529260
3000
et qu'il n'y avait aucun résidu de culpabilité ou de préoccupation sociale
08:52
that the parents owed the teachers.
219
532260
2000
que les parents devaient aux éducateurs.
08:54
And so the parents, quite sensibly, said,
220
534260
2000
Les parents ont donc dit, de manière assez sensée :
08:56
"10 shekels to pick my kid up late?
221
536260
2000
"10 shekels pour aller chercher mon enfant en retard ?
08:58
What could be bad?"
222
538260
2000
C'est pas trop mal !"
09:00
(Laughter)
223
540260
2000
(Rires)
09:04
The explanation of human behavior
224
544260
2000
Selon l'explication du comportement humain
09:06
that we inherited in the 20th century
225
546260
3000
dont nous avons hérité au 20e siècle,
09:09
was that we are all rational, self-maximizing actors,
226
549260
3000
nous sommes tous des acteurs rationnels tendant à maximiser notre satisfaction.
09:12
and in that explanation --
227
552260
2000
Selon cette explication,
09:14
the daycare center had no contract --
228
554260
3000
les crèches n'avaient pas de contrat,
09:17
should have been operating without any constraints.
229
557260
3000
elles devaient opérer sans contraintes.
09:20
But that's not right.
230
560260
2000
Mais ce n'est pas tout à fait juste.
09:22
They were operating with social constraints
231
562260
2000
Elles opéraient avec des contraintes sociales
09:24
rather than contractual ones.
232
564260
2000
plutôt que des contraintes contractuelles.
09:26
And critically, the social constraints
233
566260
2000
Ce qui est capital, c'est que les contraintes sociales
09:28
created a culture that was more generous
234
568260
3000
ont créé une culture plus généreuse
09:31
than the contractual constraints did.
235
571260
2000
que ce qu'ont fait les contraintes contractuelles.
09:33
So Gneezy and Rustichini run this experiment for a dozen weeks --
236
573260
3000
Donc, Gneezy et Rustichini mènent cette expérience pendant une douzaine de semaines -
09:36
run the fine for a dozen weeks --
237
576260
2000
maintiennent l'amende pendant une douzaine de semaines -
09:38
and then they say, "Okay, that's it. All done; fine."
238
578260
3000
et ils déclarent ensuite, "OK, c'est terminé. Tout s'est bien passé."
09:41
And then a really interesting thing happens:
239
581260
2000
Il se passe ensuite quelque chose de très intéressant.
09:43
Nothing changes.
240
583260
3000
Rien ne change.
09:46
The culture that got broken by the fine
241
586260
3000
La culture qui avait été détériorée par l'amende
09:49
stayed broken when the fine was removed.
242
589260
3000
est restée détériorée quand l'amende a été retirée.
09:52
Not only are economic motivations
243
592260
3000
Non seulement les motivations économiques
09:55
and intrinsic motivations
244
595260
2000
et les motivations intrinsèques
09:57
incompatible,
245
597260
2000
sont incompatibles,
09:59
that incompatibility
246
599260
2000
mais cette incompatibilité
10:01
can persist over long periods.
247
601260
3000
peut persister sur de longues périodes.
10:04
So the trick
248
604260
2000
Donc l'astuce
10:06
in designing these kinds of situations
249
606260
2000
quand on envisage ce genre de situation
10:08
is to understand where you're relying on
250
608260
3000
est de comprendre à quel moment on peut compter sur
10:11
the economic part of the bargain -- as with the parents paying the teachers --
251
611260
3000
la partie économique du contrat - comme quand les parents payent les éducateurs -
10:14
and when you're relying on the social part of the bargain,
252
614260
3000
et à quel moment on peut compter sur la partie sociale du contrat,
10:17
when you're really designing for generosity.
253
617260
3000
lorsqu'on s'adresse réellement à la générosité.
10:20
This brings me back to the LOLcats
254
620260
3000
Cela me ramène aux LOLcats
10:23
and to Ushahidi.
255
623260
2000
et à Ushahidi.
10:25
This is, I think, the range that matters.
256
625260
2000
Voici, je pense, l'écart qui compte.
10:27
Both of these rely on cognitive surplus.
257
627260
2000
Ces deux phénomènes reposent sur le surplus cognitif.
10:29
Both of these design for the assumption
258
629260
2000
Ils partent tous deux du présupposé
10:31
that people like to create and we want to share.
259
631260
3000
que les gens aiment créer et que nous voulons partager.
10:34
Here is the critical difference between these:
260
634260
3000
Voici la différence critique entre les deux.
10:39
LOLcats is communal value.
261
639260
3000
Les LOLcats, c'est de la valeur communautaire.
10:42
It's value created by the participants
262
642260
2000
C'est de la valeur créée par les participants
10:44
for each other.
263
644260
2000
entre eux.
10:46
Communal value on the networks we have
264
646260
3000
La valeur communautaire, sur les réseaux que nous connaissons,
10:49
is everywhere --
265
649260
2000
est partout.
10:51
every time you see a large aggregate
266
651260
2000
Chaque fois que vous voyez un grand ensemble
10:53
of shared, publicly available data,
267
653260
3000
de données partagées et disponibles publiquement,
10:56
whether it's photos on Flickr
268
656260
2000
que ça soit des photos sur Flicker,
10:58
or videos on Youtube or whatever.
269
658260
2000
des vidéos sur Youtube ou quoi que ce soit.
11:00
This is good. I like LOLcats as much as the next guy,
270
660260
2000
C'est appréciable. J'aime les LOLcats comme tout le monde,
11:02
maybe a little more even,
271
662260
2000
peut-être même un petit peu plus.
11:04
but this is also
272
664260
3000
Mais c'est aussi
11:07
a largely solved problem.
273
667260
2000
un problème en grande partie résolu.
11:09
I have a hard time envisioning a future
274
669260
2000
J'ai du mal à me représenter un avenir
11:11
in which someone is saying,
275
671260
2000
dans lequel quelqu'un dit :
11:13
"Where, oh where, can I find a picture
276
673260
2000
"Où, mais où, puis-je trouver une photo
11:15
of a cute cat?"
277
675260
2000
d'un chat tout mignon ?"
11:17
Ushahidi, by contrast,
278
677260
2000
Ushahidi, par contraste,
11:19
is civic value.
279
679260
2000
constitue une valeur civique.
11:21
It's value created by the participants
280
681260
2000
C'est une valeur créée par les participants,
11:23
but enjoyed by society as a whole.
281
683260
2000
mais qui profite à la société dans sa globalité.
11:25
The goals set out by Ushahidi
282
685260
2000
Les objectifs fixés par Ushahidi
11:27
are not just to make life better
283
687260
2000
ne se limitent pas à rendre la vie meilleure
11:29
for the participants,
284
689260
2000
à ses participants,
11:31
but to make life better for everyone in the society
285
691260
3000
ils visent une vie meilleure pour chaque individu de la société
11:34
in which Ushahidi is operating.
286
694260
2000
dans laquelle Ushahidi opère.
11:36
And that kind of civic value
287
696260
3000
Ce type de valeur civique
11:39
is not just a side effect
288
699260
2000
n'est pas un simple effet secondaire
11:41
of opening up to human motivation.
289
701260
3000
du fait de s'ouvrir à la motivation humaine.
11:44
It really is going to be a side effect
290
704260
2000
En réalité, ça sera un effet secondaire
11:46
of what we, collectively,
291
706260
2000
de ce que nous faisons collectivement
11:48
make of these kinds of efforts.
292
708260
3000
de ce type d'effort.
11:51
There are a trillion
293
711260
2000
Il y a 1000 milliards
11:53
hours a year
294
713260
2000
d'heures par an
11:55
of participatory value
295
715260
2000
de valeur participative
11:57
up for grabs.
296
717260
2000
qui nous tendent les bras.
11:59
That will be true year-in and year-out.
297
719260
3000
Cela continuera à être vrai année après année.
12:02
The number of people who are going to be able
298
722260
2000
Le nombre de gens qui auront la possibilité
12:04
to participate in these kinds of projects
299
724260
2000
de participer à ce genre de projets
12:06
is going to grow,
300
726260
2000
va augmenter.
12:08
and we can see that organizations
301
728260
3000
Nous pouvons constater que les organisations
12:11
designed around a culture of generosity
302
731260
2000
conçues autour d'une culture de la générosité
12:13
can achieve incredible effects
303
733260
2000
peuvent atteindre des résultats incroyables
12:15
without an enormous amount of contractual overhead --
304
735260
3000
sans nécessiter un énorme préalable contractuel.
12:18
a very different model
305
738260
2000
Un modèle très différent
12:20
than our default model for large-scale group action in the 20th century.
306
740260
3000
de notre modèle par défaut d'action groupée à grande échelle au 20e siècle.
12:24
What's going to make the difference here
307
744260
3000
Ce qui fait la différence ici
12:27
is what Dean Kamen said,
308
747260
3000
c'est ce qu'a dit Dean Kamen,
12:30
the inventor and entrepreneur.
309
750260
2000
l'inventeur et entrepreneur.
12:32
Kamen said, "Free cultures get what they celebrate."
310
752260
3000
Kamen a dit : "Les cultures libres récoltent ce qu'elles célèbrent."
12:36
We've got a choice before us.
311
756260
3000
Nous avons un choix devant nous.
12:39
We've got this trillion hours a year.
312
759260
2000
Nous avons ces 1000 milliards d'heures par an.
12:41
We can use it to crack each other up, and we're going to do that.
313
761260
3000
On peut les utiliser pour se faire marrer les uns les autres, et c'est ce qu'on va faire.
12:44
That, we get for free.
314
764260
2000
Ça, on l'a quoi qu'il arrive.
12:46
But we can also celebrate
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2000
Mais nous pouvons aussi célébrer,
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and support and reward the people
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2000
soutenir, récompenser les gens
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trying to use cognitive surplus
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2000
qui essaient d'utiliser le surplus cognitif
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to create civic value.
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2000
pour créer de la valeur civique.
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And to the degree we're going to do that, to the degree we're able to do that,
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774260
3000
Selon le degré où on va le faire, selon le degré où nous serons capables de le faire,
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we'll be able to change society.
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nous pourrons changer la société.
12:59
Thank you very much.
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779260
2000
Merci beaucoup.
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