How racial bias works -- and how to disrupt it | Jennifer L. Eberhardt

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TED


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

Traducteur: eric vautier Relecteur: Claire Ghyselen
00:12
Some years ago,
0
12910
1273
Il y a quelques années,
00:14
I was on an airplane with my son who was just five years old at the time.
1
14207
4912
j'étais dans un avion avec mon fils qui n'avait que cinq ans à l'époque.
00:20
My son was so excited about being on this airplane with Mommy.
2
20245
5095
Il était tellement excité d'être dans cet avion avec moi.
00:25
He's looking all around and he's checking things out
3
25364
2940
Il regardait tout autour de lui et il observait tout,
00:28
and he's checking people out.
4
28328
1836
il observait les gens.
00:30
And he sees this man, and he says,
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30188
1630
Voyant un homme, il dit :
00:31
"Hey! That guy looks like Daddy!"
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31842
2861
« Hé ! Ce type ressemble à Papa ! »
00:35
And I look at the man,
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35882
1920
Je regarde l'homme,
00:37
and he didn't look anything at all like my husband,
8
37826
3730
et il ne ressemble en rien à mon mari.
00:41
nothing at all.
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41580
1369
Mais alors pas du tout !
00:43
And so then I start looking around on the plane,
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43461
2336
Alors je commence à regarder autour de moi,
00:45
and I notice this man was the only black guy on the plane.
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45821
5885
et je remarque que cet homme était le seul noir dans l'avion.
00:52
And I thought,
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52874
1412
Et je me dis :
00:54
"Alright.
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54310
1194
« Ok.
00:56
I'm going to have to have a little talk with my son
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56369
2525
Il va falloir que j'aie une conversation avec mon fils
00:58
about how not all black people look alike."
15
58918
2929
pour lui expliquer que tous les noirs ne se ressemblent pas. »
01:01
My son, he lifts his head up, and he says to me,
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4377
Mon fils lève la tête et me dit :
01:08
"I hope he doesn't rob the plane."
17
68246
2371
« J'espère qu'il ne va pas voler l'avion.
01:11
And I said, "What? What did you say?"
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71359
2515
- Quoi ? Qu'est-ce que tu as dit ?
01:13
And he says, "Well, I hope that man doesn't rob the plane."
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73898
3428
- Eh bien, j'espère que cet homme ne va pas voler l'avion.
01:19
And I said, "Well, why would you say that?
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79200
2752
- Et pourquoi tu dis ça ?
01:22
You know Daddy wouldn't rob a plane."
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82486
2663
Tu sais que papa ne volerait pas un avion.
01:25
And he says, "Yeah, yeah, yeah, well, I know."
22
85173
2312
- Ouais, ouais, ouais, je sais.
01:28
And I said, "Well, why would you say that?"
23
88179
2127
- Alors pourquoi tu dis ça ? »
01:32
And he looked at me with this really sad face,
24
92346
2957
Et il m'a regardée avec un visage vraiment triste
01:36
and he says,
25
96168
1254
et a dit :
01:38
"I don't know why I said that.
26
98890
2106
« Je ne sais pas pourquoi j'ai dit ça.
01:42
I don't know why I was thinking that."
27
102600
2358
Je ne sais pas pourquoi je pensais ça. »
01:45
We are living with such severe racial stratification
28
105724
3518
Nous vivons avec une stratification raciale si stricte
01:49
that even a five-year-old can tell us what's supposed to happen next,
29
109266
5060
que même un enfant de cinq ans peut nous dire ce qui est censé arriver,
01:55
even with no evildoer,
30
115990
2107
même sans malfaiteur,
01:58
even with no explicit hatred.
31
118121
2579
même sans haine explicite.
02:02
This association between blackness and crime
32
122184
3913
Cette association entre noir et criminel
02:06
made its way into the mind of my five-year-old.
33
126121
4334
a fait son chemin dans l'esprit de mon enfant de cinq ans.
02:11
It makes its way into all of our children,
34
131787
3263
Elle se retrouve dans tous nos enfants,
02:16
into all of us.
35
136201
1391
dans chacun d'entre nous.
02:18
Our minds are shaped by the racial disparities
36
138793
3524
Nos esprits sont façonnés par les disparités raciales
02:22
we see out in the world
37
142341
1592
que nous voyons dans notre quotidien
02:24
and the narratives that help us to make sense of the disparities we see:
38
144752
5341
et les récits qui nous aident à donner un sens aux disparités que nous voyons :
02:31
"Those people are criminal."
39
151637
2526
« Ces gens sont des criminels »,
02:34
"Those people are violent."
40
154187
1925
« Ces gens sont violents »,
02:36
"Those people are to be feared."
41
156136
2965
« Ces gens sont à craindre. »
02:39
When my research team brought people into our lab
42
159814
3191
Dans notre laboratoire, mon équipe de recherche a montré des visages à des gens.
02:43
and exposed them to faces,
43
163029
2283
02:45
we found that exposure to black faces led them to see blurry images of guns
44
165336
7000
Et nous avons découvert
que des visages noirs les amenaient à voir des images floues d'armes à feu
02:52
with greater clarity and speed.
45
172360
3256
avec plus de clarté et de rapidité.
02:55
Bias cannot only control what we see,
46
175640
3354
Les préjugés ne contrôlent pas seulement ce que nous voyons,
02:59
but where we look.
47
179018
1648
mais aussi où nous regardons.
03:00
We found that prompting people to think of violent crime
48
180690
3444
Nous avons découvert qu'inciter les gens à penser à des crimes violents
03:04
can lead them to direct their eyes onto a black face
49
184158
4296
peut les amener à diriger le regard sur un visage noir
03:08
and away from a white face.
50
188478
2130
et à le détourner d'un visage blanc.
03:10
Prompting police officers to think of capturing and shooting
51
190632
3842
En incitant les policiers à penser à capturer, à tirer et à arrêter,
03:14
and arresting
52
194498
1229
03:15
leads their eyes to settle on black faces, too.
53
195751
3859
on amène leur regard à eux aussi à se fixer sur des visages noirs.
03:19
Bias can infect every aspect of our criminal justice system.
54
199634
5066
Les préjugés peuvent infecter tous les aspects de notre système judiciaire.
03:25
In a large data set of death-eligible defendants,
55
205100
2931
Des données sur des accusés pouvant être condamnés à mort
03:28
we found that looking more black more than doubled their chances
56
208055
4357
nous ont montré qu'avoir l'air plus noir faisait plus que doubler leurs chances
03:32
of receiving a death sentence --
57
212436
2057
de recevoir une condamnation à mort -
03:35
at least when their victims were white.
58
215494
2427
du moins lorsque les victimes étaient blanches.
03:37
This effect is significant,
59
217945
1438
Cet effet est significatif,
03:39
even though we controlled for the severity of the crime
60
219407
3301
même si nous avons contrôlé la gravité du crime
03:42
and the defendant's attractiveness.
61
222732
2281
et l'attractivité de l'accusé.
03:45
And no matter what we controlled for,
62
225037
2649
Peu importe ce que nous avons contrôlé,
03:47
we found that black people were punished
63
227710
3345
nous avons constaté que les noirs étaient punis
03:51
in proportion to the blackness of their physical features:
64
231079
4325
proportionnellement à la noirceur de leurs traits physiques :
03:55
the more black,
65
235428
1881
plus ils sont noirs,
03:57
the more death-worthy.
66
237333
1753
plus ils méritent la mort.
03:59
Bias can also influence how teachers discipline students.
67
239110
4209
Les préjugés peuvent aussi influencer
la façon dont les enseignants punissent les élèves.
04:03
My colleagues and I have found that teachers express a desire
68
243781
4407
Mes collègues et moi-même avons constaté que les enseignants expriment le désir
04:08
to discipline a black middle school student more harshly
69
248212
3566
de punir plus durement un collégien noir
04:11
than a white student
70
251802
1168
qu'un élève blanc
04:12
for the same repeated infractions.
71
252994
2576
pour un même comportement.
04:15
In a recent study,
72
255594
1294
Dans une étude récente,
04:16
we're finding that teachers treat black students as a group
73
256912
4358
nous constatons que les enseignants traitent les élèves noirs comme un groupe
04:21
but white students as individuals.
74
261294
2431
mais les élèves blancs comme des individus.
04:24
If, for example, one black student misbehaves
75
264126
3599
Si, par exemple, un élève noir se comporte mal
04:27
and then a different black student misbehaves a few days later,
76
267749
4785
et qu'un autre élève noir se comporte mal quelques jours plus tard,
04:32
the teacher responds to that second black student
77
272558
3228
le professeur punit ce deuxième élève noir
04:35
as if he had misbehaved twice.
78
275810
2625
comme s'il s'était mal comporté deux fois.
04:38
It's as though the sins of one child
79
278952
2811
C'est comme si les péchés d'un enfant
04:41
get piled onto the other.
80
281787
2176
s'ajoutaient à ceux de l'autre.
04:43
We create categories to make sense of the world,
81
283987
3294
Nous créons des catégories pour donner un sens au monde,
04:47
to assert some control and coherence
82
287305
4483
pour affirmer un certain contrôle et une certaine cohérence
04:51
to the stimuli that we're constantly being bombarded with.
83
291812
4090
aux stimuli dont nous sommes constamment bombardés.
04:55
Categorization and the bias that it seeds
84
295926
3968
La catégorisation et les préjugés qu'elle engendre permettent à notre cerveau
04:59
allow our brains to make judgments more quickly and efficiently,
85
299918
5022
de porter des jugements plus rapidement et plus efficacement,
05:04
and we do this by instinctively relying on patterns
86
304964
3402
et nous le faisons en nous appuyant instinctivement sur des modèles
05:08
that seem predictable.
87
308390
1669
qui semblent prévisibles.
05:10
Yet, just as the categories we create allow us to make quick decisions,
88
310083
5943
Pourtant, tout comme les catégories que nous créons
nous permettent de prendre des décisions rapides,
05:16
they also reinforce bias.
89
316050
2502
elles renforcent également les préjugés.
05:18
So the very things that help us to see the world
90
318576
3392
Ainsi, les mêmes choses qui nous aident à voir le monde
05:23
also can blind us to it.
91
323104
1980
peuvent aussi nous aveugler.
05:25
They render our choices effortless,
92
325509
2778
Elles rendent nos choix sans effort,
05:28
friction-free.
93
328311
1369
sans friction.
05:30
Yet they exact a heavy toll.
94
330956
2445
Pourtant, elles font payer un lourd tribut.
05:34
So what can we do?
95
334158
1411
Que pouvons-nous donc faire ?
05:36
We are all vulnerable to bias,
96
336507
2491
Nous sommes tous vulnérables aux préjugés,
05:39
but we don't act on bias all the time.
97
339022
2680
mais nous n'agissons pas tout le temps selon eux.
05:41
There are certain conditions that can bring bias alive
98
341726
3644
Il existe certaines conditions qui peuvent leur donner vie
05:45
and other conditions that can muffle it.
99
345394
2533
et d'autres qui peuvent les étouffer.
05:47
Let me give you an example.
100
347951
1847
Laissez-moi vous donner un exemple.
05:50
Many people are familiar with the tech company Nextdoor.
101
350663
4560
Beaucoup de gens connaissent l'entreprise technologique Nextdoor.
05:56
So, their whole purpose is to create stronger, healthier, safer neighborhoods.
102
356073
6453
Leur objectif est de créer
des quartiers plus forts, plus sains et plus sûrs.
06:03
And so they offer this online space
103
363468
2921
C'est pourquoi elle propose cet espace en ligne
06:06
where neighbors can gather and share information.
104
366413
3149
où les voisins peuvent se réunir et partager des informations.
06:09
Yet, Nextdoor soon found that they had a problem
105
369586
4126
Pourtant, Nextdoor s'est vite rendu compte qu'elle avait un problème
06:13
with racial profiling.
106
373736
1668
avec le profilage racial.
06:16
In the typical case,
107
376012
1967
Le cas typique était que
06:18
people would look outside their window
108
378003
2396
les gens regardaient par la fenêtre,
06:20
and see a black man in their otherwise white neighborhood
109
380423
4049
voyaient un homme noir dans leur quartier, d'ordinaire blanc,
06:24
and make the snap judgment that he was up to no good,
110
384496
4715
et jugeaient rapidement qu'il posait problème,
06:29
even when there was no evidence of criminal wrongdoing.
111
389235
3351
même s'il n'y avait aucune preuve d'acte délictueux.
06:32
In many ways, how we behave online
112
392610
2934
À bien des égards, notre comportement en ligne
06:35
is a reflection of how we behave in the world.
113
395568
3114
est le reflet de notre comportement dans la vraie vie.
06:39
But what we don't want to do is create an easy-to-use system
114
399117
3945
Mais ce que nous ne voulons pas, c'est créer un système facile à utiliser
06:43
that can amplify bias and deepen racial disparities,
115
403086
4163
qui puisse amplifier les préjugés et approfondir les disparités raciales,
06:48
rather than dismantling them.
116
408129
2266
plutôt que de les détruire.
06:50
So the cofounder of Nextdoor reached out to me and to others
117
410863
3429
C'est pourquoi le cofondateur de Nextdoor m'a contactée, parmi d'autres,
06:54
to try to figure out what to do.
118
414316
2131
pour essayer de trouver une solution.
06:56
And they realized that to curb racial profiling on the platform,
119
416471
3946
Et ils ont réalisé que pour freiner le profilage racial sur la plateforme,
07:00
they were going to have to add friction;
120
420441
1922
ils devaient ajouter de la friction,
07:02
that is, they were going to have to slow people down.
121
422387
2658
c'est-à-dire qu'ils allaient devoir ralentir les gens.
07:05
So Nextdoor had a choice to make,
122
425069
2195
Nextdoor avait donc un choix à faire,
07:07
and against every impulse,
123
427288
2478
et contre toute logique,
07:09
they decided to add friction.
124
429790
2116
ils ont décidé d'ajouter de la friction.
07:12
And they did this by adding a simple checklist.
125
432397
3440
Et ils l'ont fait en ajoutant une simple liste.
07:15
There were three items on it.
126
435861
1670
Elle comportait trois points.
07:18
First, they asked users to pause
127
438111
2941
D'abord, ils demandaient aux utilisateurs de faire une pause
07:21
and think, "What was this person doing that made him suspicious?"
128
441076
5117
pour se demander « Que faisait cette personne qui la rendait suspecte ? »
07:26
The category "black man" is not grounds for suspicion.
129
446876
4533
La catégorie « homme noir » n'est pas un motif de suspicion.
07:31
Second, they asked users to describe the person's physical features,
130
451433
5139
2° ils ont demandé aux utilisateurs
de décrire les caractéristiques physiques de la personne,
07:36
not simply their race and gender.
131
456596
2435
et pas seulement sa race et son genre.
07:39
Third, they realized that a lot of people
132
459642
3383
Troisièmement, ils ont réalisé que beaucoup de gens
07:43
didn't seem to know what racial profiling was,
133
463049
2928
ne semblaient pas savoir ce qu'était le profilage racial,
07:46
nor that they were engaging in it.
134
466001
1959
ni qu'ils s'y livraient.
07:48
So Nextdoor provided them with a definition
135
468462
3194
Nextdoor leur a donc fourni une définition
07:51
and told them that it was strictly prohibited.
136
471680
2902
et leur a dit que c'était strictement interdit.
07:55
Most of you have seen those signs in airports
137
475071
2612
Vous avez tous vu ces panneaux dans les aéroports
07:57
and in metro stations, "If you see something, say something."
138
477707
3702
et dans les stations de métro, « Si vous voyez quelque chose, signalez-le. »
08:01
Nextdoor tried modifying this.
139
481928
2814
Nextdoor a essayé de modifier cela.
08:05
"If you see something suspicious,
140
485584
2572
« »Si vous voyez quelque chose de louche,
08:08
say something specific."
141
488180
2073
dites quelque chose de précis. »
08:11
And using this strategy, by simply slowing people down,
142
491491
4446
Et en utilisant cette stratégie, simplement en ralentissant les gens,
08:15
Nextdoor was able to curb racial profiling by 75 percent.
143
495961
5691
Nextdoor a pu réduire le profilage racial de 75 %.
08:22
Now, people often will say to me,
144
502496
2090
Les gens me disent souvent :
08:24
"You can't add friction in every situation, in every context,
145
504610
4713
« Vous ne pouvez ajouter de la friction
dans toutes les situations ou tous les contextes.
08:29
and especially for people who make split-second decisions all the time."
146
509347
4646
Surtout avec des gens qui prennent tout le temps des décisions instantanées. »
08:34
But it turns out we can add friction
147
514730
2563
Mais il s'avère que nous pouvons ajouter de la friction
08:37
to more situations than we think.
148
517317
2276
dans plus de situations que nous ne le pensons.
08:40
Working with the Oakland Police Department
149
520031
2074
En travaillant avec le département de police d'Oakland en Californie,
08:42
in California,
150
522129
1417
08:43
I and a number of my colleagues were able to help the department
151
523570
3856
un certain nombre de mes collègues et moi-même avons pu les aider
08:47
to reduce the number of stops they made
152
527450
2671
à réduire le nombre d'interpellations
08:50
of people who were not committing any serious crimes.
153
530145
3600
de personnes qui ne commettaient aucun délit sérieux.
08:53
And we did this by pushing officers
154
533769
2365
Et nous l'avons fait en poussant les agents
08:56
to ask themselves a question before each and every stop they made:
155
536158
4443
à se poser une question avant chaque interpellation :
09:01
"Is this stop intelligence-led,
156
541451
3015
« Est-ce que cette interpellation est basée sur des renseignements ?
09:04
yes or no?"
157
544490
1451
Oui ou non ? »
09:07
In other words,
158
547353
1396
En d'autres termes,
09:09
do I have prior information to tie this particular person
159
549621
4484
« Ai-je au préalable des informations
permettant de relier cette personne
09:14
to a specific crime?
160
554129
1601
à un crime spécifique ? »
09:16
By adding that question
161
556587
1458
En ajoutant cette question
09:18
to the form officers complete during a stop,
162
558069
3079
au formulaire que les agents remplissent lors d'une interpellation,
09:21
they slow down, they pause,
163
561172
1809
ils ralentissent, ils s'arrêtent,
09:23
they think, "Why am I considering pulling this person over?"
164
563005
4220
ils se disent : « Pourquoi est-ce que j'envisage d'arrêter cette personne ? »
09:28
In 2017, before we added that intelligence-led question to the form,
165
568721
5561
En 2017, avant que nous ajoutions cette question au formulaire,
09:35
officers made about 32,000 stops across the city.
166
575655
3946
les agents avaient effectué environ 32 000 interpellations dans la ville.
09:39
In that next year, with the addition of this question,
167
579625
4115
L'année suivante, après l'ajout de cette question,
09:43
that fell to 19,000 stops.
168
583764
2444
c'était tombé à 19 000.
09:46
African-American stops alone fell by 43 percent.
169
586232
4961
Les interpellations d'Afro-Américains ont diminué de 43 %.
09:51
And stopping fewer black people did not make the city any more dangerous.
170
591905
4438
Et arrêter moins de noirs n'a pas rendu la ville plus dangereuse.
09:56
In fact, the crime rate continued to fall,
171
596367
2734
En fait, le taux de criminalité a continué à baisser,
09:59
and the city became safer for everybody.
172
599125
3337
et la ville est devenue plus sûre pour tout le monde.
10:02
So one solution can come from reducing the number of unnecessary stops.
173
602486
5355
Une solution peut donc venir
de la réduction du nombre d'interpellations inutiles.
10:08
Another can come from improving the quality of the stops
174
608285
4270
Une autre peut venir de l'amélioration de la qualité des interpellations
10:12
officers do make.
175
612579
1305
effectuées par les agents.
10:14
And technology can help us here.
176
614512
2596
Et la technologie peut nous aider dans ce domaine.
10:17
We all know about George Floyd's death,
177
617132
2415
Nous sommes tous au courant de la mort de George Floyd,
10:20
because those who tried to come to his aid held cell phone cameras
178
620499
4772
car ceux qui ont essayé de lui venir en aide avaient leur téléphone portable
10:25
to record that horrific, fatal encounter with the police.
179
625295
5431
pour enregistrer cette horrible et fatale rencontre avec la police.
10:30
But we have all sorts of technology that we're not putting to good use.
180
630750
5031
Mais nous avons toutes sortes de technologies
que nous ne mettons pas à profit.
10:35
Police departments across the country
181
635805
2503
Les services de police de tout le pays
10:38
are now required to wear body-worn cameras
182
638332
3553
sont maintenant obligés de porter des caméras fixées sur eux.
10:41
so we have recordings of not only the most extreme and horrific encounters
183
641909
5930
On a des enregistrements
non seulement des rencontres les plus extrêmes et les plus horribles,
10:47
but of everyday interactions.
184
647863
2754
mais aussi des interactions quotidiennes.
10:50
With an interdisciplinary team at Stanford,
185
650641
2777
Avec une équipe interdisciplinaire de Stanford,
10:53
we've begun to use machine learning techniques
186
653442
2687
nous utilisons des techniques d'apprentissage automatique
10:56
to analyze large numbers of encounters.
187
656153
3367
pour analyser un grand nombre de rencontres,
10:59
This is to better understand what happens in routine traffic stops.
188
659544
4611
afin de mieux comprendre ce qu'il se passe lors des contrôles routiers de routine.
11:04
What we found was that
189
664179
2155
Nous avons constaté que
11:06
even when police officers are behaving professionally,
190
666358
3662
même lorsque les policiers se comportent de manière professionnelle,
11:10
they speak to black drivers less respectfully than white drivers.
191
670860
4462
ils parlent aux conducteurs noirs avec moins de respect
qu'aux conducteurs blancs.
11:16
In fact, from the words officers use alone,
192
676052
4075
En fait, rien qu'à partir des mots que les policiers utilisent,
11:20
we could predict whether they were talking to a black driver or a white driver.
193
680151
5162
nous avons pu deviner s'ils parlaient à un conducteur noir ou à un conducteur blanc.
11:25
The problem is that the vast majority of the footage from these cameras
194
685337
5762
Le problème est que la grande majorité de ces films
11:31
is not used by police departments
195
691123
2087
n'est pas utilisée par les services de police
11:33
to understand what's going on on the street
196
693234
2276
pour comprendre ce qu'il se passe dans la rue
11:35
or to train officers.
197
695534
2243
ou pour former les agents.
11:38
And that's a shame.
198
698554
1458
Et c'est dommage.
11:40
How does a routine stop turn into a deadly encounter?
199
700796
4789
Comment une interpellation peut-elle se transformer en une rencontre mortelle ?
11:45
How did this happen in George Floyd's case?
200
705609
2670
Comment est-ce arrivé dans le cas de George Floyd ?
11:49
How did it happen in others?
201
709588
2082
Comment cela s'est-il produit dans d'autres ?
11:51
When my eldest son was 16 years old,
202
711694
3396
Quand mon fils aîné avait 16 ans,
11:55
he discovered that when white people look at him,
203
715114
3139
il a découvert que lorsque les blancs le regardaient,
11:58
they feel fear.
204
718277
1561
ils ressentaient de la peur.
12:01
Elevators are the worst, he said.
205
721123
2661
« Le pire, c'était les ascenseurs, » disait-il.
12:04
When those doors close,
206
724313
2331
« Quand les portes se referment,
12:06
people are trapped in this tiny space
207
726668
3083
les gens sont coincés dans cet espace exigu
12:09
with someone they have been taught to associate with danger.
208
729775
4467
avec quelqu'un qu'on leur a appris à associer au danger. »
12:14
My son senses their discomfort,
209
734744
3220
Mon fils sent leur malaise,
12:17
and he smiles to put them at ease,
210
737988
3157
et il sourit pour les détendre,
12:21
to calm their fears.
211
741169
1769
pour calmer leurs craintes.
12:23
When he speaks,
212
743351
1945
Lorsqu'il parle,
12:25
their bodies relax.
213
745320
1683
leur corps se détend.
12:27
They breathe easier.
214
747442
1903
Ils respirent plus librement.
12:29
They take pleasure in his cadence,
215
749369
2531
Ils prennent plaisir à son débit,
12:31
his diction, his word choice.
216
751924
2317
à sa diction, à son choix de mots.
12:34
He sounds like one of them.
217
754986
1843
Il ressemble à l'un d'entre eux.
12:36
I used to think that my son was a natural extrovert like his father.
218
756853
4730
Je pensais que mon fils était un extraverti naturel comme son père.
12:41
But I realized at that moment, in that conversation,
219
761607
3550
Mais j'ai réalisé lors de cette conversation,
12:46
that his smile was not a sign that he wanted to connect
220
766143
5078
que son sourire n'était pas un signe qu'il voulait se connecter
12:51
with would-be strangers.
221
771245
1964
avec des étrangers.
12:53
It was a talisman he used to protect himself,
222
773920
3652
C'était un talisman qu'il utilisait pour se protéger,
12:57
a survival skill he had honed over thousands of elevator rides.
223
777596
6219
une compétence de survie
qu'il avait perfectionnée au cours de milliers de voyages en ascenseur.
13:04
He was learning to accommodate the tension that his skin color generated
224
784387
5171
Il apprenait à s'adapter à la tension que la couleur de sa peau générait
13:11
and that put his own life at risk.
225
791026
2667
et qui mettait sa propre vie en danger.
13:14
We know that the brain is wired for bias,
226
794619
3783
Nous savons que le cerveau est câblé pour les préjugés,
13:18
and one way to interrupt that bias is to pause and to reflect
227
798426
4465
et une façon de les interrompre est de faire une pause et de réfléchir
13:22
on the evidence of our assumptions.
228
802915
2305
aux preuves de nos hypothèses.
13:25
So we need to ask ourselves:
229
805244
1755
Nous devons donc nous demander :
13:27
What assumptions do we bring when we step onto an elevator?
230
807023
4665
« Quels sont nos présupposés lorsque nous montons dans un ascenseur ?
13:33
Or an airplane?
231
813776
1311
Ou dans un avion ?
13:35
How do we make ourselves aware of our own unconscious bias?
232
815532
4599
Comment pouvons-nous prendre conscience de notre propre préjugé inconscient ?
13:40
Who do those assumptions keep safe?
233
820155
2351
Qui ces présupposés protègent-ils ?
13:44
Who do they put at risk?
234
824615
1932
Qui mettent-ils en danger ? »
13:47
Until we ask these questions
235
827649
2354
Tant que nous ne poserons pas ces questions
13:50
and insist that our schools and our courts and our police departments
236
830978
4624
et que nous n'insisterons pas pour que nos écoles, nos tribunaux,
nos services de police et toutes les institutions fassent de même,
13:55
and every institution do the same,
237
835626
2542
13:59
we will continue to allow bias
238
839835
3829
nous continuerons à laisser les préjugés
14:03
to blind us.
239
843688
1278
nous aveugler.
14:05
And if we do,
240
845348
1409
Et si ça continue,
14:08
none of us are truly safe.
241
848066
3208
aucun d'entre nous n'est vraiment en sécurité.
14:14
Thank you.
242
854103
1308
Je vous remercie.
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