Erik Brynjolfsson: The key to growth? Race with the machines

Erik Brynjolfsson : La solution pour la croissance ? Faire la course avec les machines.

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2013-04-23 ・ TED


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Erik Brynjolfsson : La solution pour la croissance ? Faire la course avec les machines.

152,427 views ・ 2013-04-23

TED


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

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
0
0
7000
Traducteur: serge pizot Relecteur: Pierre-Louis Bernard
00:12
Growth is not dead.
1
12605
2272
La croissance n'est pas morte.
00:14
(Applause)
2
14877
1386
(Applaudissements)
00:16
Let's start the story 120 years ago,
3
16263
3963
Notre histoire commence il y a 120 ans,
00:20
when American factories began to electrify their operations,
4
20226
3632
quand les usines américaines ont commencé à fonctionner à l'électricité,
00:23
igniting the Second Industrial Revolution.
5
23858
3344
initiant ainsi la Deuxième Révolution Industrielle.
00:27
The amazing thing is
6
27202
1111
Ce qui est incroyable c'est
00:28
that productivity did not increase in those factories
7
28313
2777
que la productivité de ces usines n'a pas augmenté
00:31
for 30 years. Thirty years.
8
31090
3256
pendant 30 ans. Trente ans.
00:34
That's long enough for a generation of managers to retire.
9
34346
3474
C'est assez long pour qu'une génération entière de directeurs parte en retraite.
00:37
You see, the first wave of managers
10
37820
2222
En fait, la première vague de directeurs
00:40
simply replaced their steam engines with electric motors,
11
40042
3417
s'est contentée de remplacer les machines à vapeur par des moteurs électriques,
00:43
but they didn't redesign the factories to take advantage
12
43459
3010
mais elle n'a pas repensé les usines pour profiter
00:46
of electricity's flexibility.
13
46469
2341
de la flexibilité que procure l'électricité.
00:48
It fell to the next generation to invent new work processes,
14
48810
3984
C'est la génération suivante qui a inventé de nouveaux processus de travail,
00:52
and then productivity soared,
15
52794
2727
et alors la productivité a explosé,
00:55
often doubling or even tripling in those factories.
16
55521
3665
elle a souvent doublé ou même triplé dans ces usines.
00:59
Electricity is an example of a general purpose technology,
17
59186
4723
L'électricité est un exemple de technologie à usage général,
01:03
like the steam engine before it.
18
63909
2230
comme la machine à vapeur l'avait été auparavant.
01:06
General purpose technologies drive most economic growth,
19
66139
3416
Les technologies à usage général créent l'essentiel de la croissance économique,
01:09
because they unleash cascades of complementary innovations,
20
69555
3454
parce qu'elles créent en cascade des innovations complémentaires
01:13
like lightbulbs and, yes, factory redesign.
21
73009
3632
comme les ampoules électriques et, oui, la conception des usines.
01:16
Is there a general purpose technology of our era?
22
76641
3610
Y a-t-il une technologie à usage général de notre époque ?
01:20
Sure. It's the computer.
23
80251
2508
Bien sûr. C'est l'ordinateur.
01:22
But technology alone is not enough.
24
82759
2659
Mais la technologie seule ne suffit pas.
01:25
Technology is not destiny.
25
85418
2766
La technologie n'est pas notre destin.
01:28
We shape our destiny,
26
88184
1580
Nous façonnons notre destin,
01:29
and just as the earlier generations of managers
27
89764
2516
et tout comme les anciennes générations de directeurs
01:32
needed to redesign their factories,
28
92280
2298
ont dû repenser leurs usines,
01:34
we're going to need to reinvent our organizations
29
94578
2229
il va nous falloir réinventer nos organisations
01:36
and even our whole economic system.
30
96807
2555
et même notre système économique dans son ensemble.
01:39
We're not doing as well at that job as we should be.
31
99362
3602
Et on ne se débrouille pas aussi bien qu'on le devrait.
01:42
As we'll see in a moment,
32
102964
1230
Comme nous allons le voir dans un moment,
01:44
productivity is actually doing all right,
33
104194
2722
en fait la productivité se porte plutôt bien,
01:46
but it has become decoupled from jobs,
34
106916
3862
mais elle est devenue déconnectée des emplois,
01:50
and the income of the typical worker is stagnating.
35
110778
4419
et le revenu moyen stagne.
01:55
These troubles are sometimes misdiagnosed
36
115197
2519
Ces problèmes sont parfois considérés à tort
01:57
as the end of innovation,
37
117716
3712
comme une conséquence de la fin de l'innovation,
02:01
but they are actually the growing pains
38
121428
2129
mais ils sont en fait les difficultés croissantes
02:03
of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
39
123557
5590
de ce que Andrew McAfee et moi-même appelons le nouvel âge de la machine.
02:09
Let's look at some data.
40
129147
1882
Examinons quelques données.
02:11
So here's GDP per person in America.
41
131029
2902
Voici le PIB par tête aux États-Unis.
02:13
There's some bumps along the way, but the big story
42
133931
2766
Le chemin est quelque peu accidenté, mais en gros
02:16
is you could practically fit a ruler to it.
43
136697
2715
on pourrait presque apposer une règle sur la tendance.
02:19
This is a log scale, so what looks like steady growth
44
139412
3276
L'échelle est logarithmique, donc ce qui semble être une croissance soutenue
02:22
is actually an acceleration in real terms.
45
142688
3043
est en fait une accélération en termes réels.
02:25
And here's productivity.
46
145731
2160
Et voici la productivité.
02:27
You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s,
47
147891
2671
On voit un léger ralentissement au milieu des années 70,
02:30
but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution,
48
150562
3738
mais ça correspond plutôt bien à la Deuxième Révolution Industrielle,
02:34
when factories were learning how to electrify their operations.
49
154300
2691
quand les usines apprenaient à fonctionner à l'électricité.
02:36
After a lag, productivity accelerated again.
50
156991
4129
Après un ralentissement, la productivité a accéléré de nouveau.
02:41
So maybe "history doesn't repeat itself,
51
161120
2571
Alors peut-être que « l'histoire ne se répète pas,
02:43
but sometimes it rhymes."
52
163691
2568
mais parfois, elle rime. »
02:46
Today, productivity is at an all-time high,
53
166259
3136
Aujourd'hui, la productivité est à son plus haut niveau,
02:49
and despite the Great Recession,
54
169395
1977
et malgré la Grande Récession,
02:51
it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s,
55
171372
4252
elle a augmenté plus rapidement dans les années 2000 que dans les années 90,
02:55
the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s.
56
175624
4136
dont J. Stiglitz a dit que « le capitalisme perd la tête», où elle a augmenté plus rapidement que dans les années 70 ou 80.
02:59
It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution.
57
179760
3674
Elle augmente plus rapidement que pendant la Deuxième Révolution Industrielle.
03:03
And that's just the United States.
58
183434
1743
Et je ne parle que des États-Unis.
03:05
The global news is even better.
59
185177
3248
Au niveau mondial, les nouvelles sont encore meilleures.
03:08
Worldwide incomes have grown at a faster rate
60
188425
2360
À l'échelle du monde, les revenus ont augmenté plus rapidement
03:10
in the past decade than ever in history.
61
190785
2496
au cours de la dernière décennie que jamais auparavant.
03:13
If anything, all these numbers actually understate our progress,
62
193281
5051
Tout au contraire, toutes ces données minimisent en fait notre progrès,
03:18
because the new machine age
63
198332
1912
parce que le nouvel âge de la machine
03:20
is more about knowledge creation
64
200244
1664
relève davantage de la création de connaissance
03:21
than just physical production.
65
201908
2331
que de la seule production physique.
03:24
It's mind not matter, brain not brawn,
66
204239
2938
C'est l'esprit plutôt que la matière, le cerveau plutôt que les muscles,
03:27
ideas not things.
67
207177
2062
les idées plutôt que les objets.
03:29
That creates a problem for standard metrics,
68
209239
2570
Ça pose un problème pour les mesures standard,
03:31
because we're getting more and more stuff for free,
69
211809
3502
parce qu'on obtient de plus en plus de choses gratuitement,
03:35
like Wikipedia, Google, Skype,
70
215311
2641
comme Wikipedia, Google, Skype,
03:37
and if they post it on the web, even this TED Talk.
71
217952
3063
ou aussi quand on met du contenu sur internet, comme cette présentation TED.
03:41
Now getting stuff for free is a good thing, right?
72
221015
3303
Obtenir des choses à titre gratuit, c'est bien non ?
03:44
Sure, of course it is.
73
224318
1765
Bien sûr.
03:46
But that's not how economists measure GDP.
74
226083
3868
Mais ça n'est pas comme ça que les économistes mesurent le PIB.
03:49
Zero price means zero weight in the GDP statistics.
75
229951
5592
Un prix de zéro n'a aucun poids dans les statistiques du PIB.
03:55
According to the numbers, the music industry
76
235543
2112
Selon les chiffres, la taille de l'industrie de la musique
03:57
is half the size that it was 10 years ago,
77
237655
3000
est la moitié de ce qu'elle était il y a 10 ans,
04:00
but I'm listening to more and better music than ever.
78
240655
3656
mais je n'ai jamais écouté autant de musique d'une telle qualité.
04:04
You know, I bet you are too.
79
244311
2192
Et je suis sûr que c'est pareil pour vous.
04:06
In total, my research estimates
80
246503
2723
Au total, sur la base de ma recherche, j'estime que
04:09
that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year
81
249226
4754
les chiffres du PIB omettent plus de 300 milliards de dollars par an
04:13
in free goods and services on the Internet.
82
253980
3346
en produits et services gratuits offerts sur internet.
04:17
Now let's look to the future.
83
257326
1789
Maintenant regardons vers le futur.
04:19
There are some super smart people
84
259115
2263
Il y a des gens super intelligents
04:21
who are arguing that we've reached the end of growth,
85
261378
5019
qui prétendent que nous avons atteint la fin de la croissance,
04:26
but to understand the future of growth,
86
266397
3558
mais pour comprendre le futur de la croissance
04:29
we need to make predictions
87
269955
2683
on doit faire des prédictions
04:32
about the underlying drivers of growth.
88
272638
3290
sur les facteurs sous-jacents de la croissance.
04:35
I'm optimistic, because the new machine age
89
275928
3806
Je suis optimiste, parce que le nouvel âge de la machine
04:39
is digital, exponential and combinatorial.
90
279734
5030
est numérique, exponentiel et combinatoire.
04:44
When goods are digital, they can be replicated
91
284764
2264
Quand les biens sont numériques, ils peuvent être répliqués
04:47
with perfect quality at nearly zero cost,
92
287028
4509
avec une qualité parfaite à un coût proche de zéro,
04:51
and they can be delivered almost instantaneously.
93
291537
4018
et ils peuvent être livrés quasiment instantanément.
04:55
Welcome to the economics of abundance.
94
295555
2800
Bienvenue à l'économie de l'abondance.
04:58
But there's a subtler benefit to the digitization of the world.
95
298355
3690
Mais il y a un avantage plus subtil à la numérisation du monde.
05:02
Measurement is the lifeblood of science and progress.
96
302045
4600
La capacité de mesurer est l´élément vital de la science et du progrès.
05:06
In the age of big data,
97
306645
2148
À l'ère des données massives,
05:08
we can measure the world in ways we never could before.
98
308793
4286
on peut mesurer le monde comme on n'aurait jamais pu auparavant.
05:13
Secondly, the new machine age is exponential.
99
313079
4095
Deuxièmement, le nouvel âge de la machine est exponentiel.
05:17
Computers get better faster than anything else ever.
100
317174
5935
Les ordinateurs s'améliorent et sont de plus en plus rapides, comme rien d'autre auparavant.
05:23
A child's Playstation today is more powerful
101
323109
3568
Aujourd'hui, la Playstation d'un enfant est plus puissante
05:26
than a military supercomputer from 1996.
102
326677
4056
qu'un super ordinateur de l'armée en 1996.
05:30
But our brains are wired for a linear world.
103
330733
3207
Mais nos cerveaux sont habitués à un monde linéaire.
05:33
As a result, exponential trends take us by surprise.
104
333940
3888
Par conséquent, les tendances exponentielles nous prennent par surprise.
05:37
I used to teach my students that there are some things,
105
337828
2602
J'enseignais à mes étudiants qu'il y a certaines choses,
05:40
you know, computers just aren't good at,
106
340430
1934
pour lesquelles les ordinateurs ne sont pas adaptés,
05:42
like driving a car through traffic.
107
342364
2385
comme conduire une voiture dans la circulation.
05:44
(Laughter)
108
344749
2013
(Rires)
05:46
That's right, here's Andy and me grinning like madmen
109
346762
3491
En effet, voici Andy et moi souriant comme des fous
05:50
because we just rode down Route 101
110
350253
2384
parce qu'on venait de voyager sur la Route 101,
05:52
in, yes, a driverless car.
111
352637
3669
eh bien oui, dans une voiture sans conducteur.
05:56
Thirdly, the new machine age is combinatorial.
112
356306
2583
Troisièmement, le nouvel âge de la machine est combinatoire.
05:58
The stagnationist view is that ideas get used up,
113
358889
4048
Selon ceux qui croient à la stagnation économique, les idées s'épuisent,
06:02
like low-hanging fruit,
114
362937
1856
comme les fruits des arbres qui sont à portée de mains,
06:04
but the reality is that each innovation
115
364793
3163
mais en réalité chaque innovation
06:07
creates building blocks for even more innovations.
116
367956
3256
constitue le point de départ de nombreuses autres innovations.
06:11
Here's an example. In just a matter of a few weeks,
117
371212
3345
Voici un exemple. En seulement quelques semaines,
06:14
an undergraduate student of mine
118
374557
2072
un de mes étudiants de premier cycle
06:16
built an app that ultimately reached 1.3 million users.
119
376629
4111
a développé une application qui a finalement conquis 1,3 million d'utilisateurs.
06:20
He was able to do that so easily
120
380740
1699
Il a pu le faire aussi facilement
06:22
because he built it on top of Facebook,
121
382439
1827
parce qu'il l'a développée depuis Facebook,
06:24
and Facebook was built on top of the web,
122
384266
1933
et Facebook a été développé sur la base du web,
06:26
and that was built on top of the Internet,
123
386199
1698
qui avait été développé à partir d'Internet,
06:27
and so on and so forth.
124
387897
2418
etc..
06:30
Now individually, digital, exponential and combinatorial
125
390315
4765
Pris individuellement, le numérique, l'exponentiel et le combinatoire,
06:35
would each be game-changers.
126
395080
2350
chacun d'entre eux changerait la donne.
06:37
Put them together, and we're seeing a wave
127
397430
2190
Si on les associe, alors on observe une vague
06:39
of astonishing breakthroughs,
128
399620
1393
d'avancées étonnantes,
06:41
like robots that do factory work or run as fast as a cheetah
129
401013
3060
comme les robots qui effectuent les tâches en usine, courent aussi vite qu'un guépard
06:44
or leap tall buildings in a single bound.
130
404073
2796
ou sautent par dessus de grands immeubles en un seul bond.
06:46
You know, robots are even revolutionizing
131
406869
2232
Vous savez que les robots révolutionnent même
06:49
cat transportation.
132
409101
1829
le transport des chats.
06:50
(Laughter)
133
410930
2270
(Rires)
06:53
But perhaps the most important invention,
134
413200
2732
Mais l'invention la plus importante
06:55
the most important invention is machine learning.
135
415932
5065
est peut-être l'apprentissage automatique.
07:00
Consider one project: IBM's Watson.
136
420997
3376
Prenons un projet : Watson d'IBM.
07:04
These little dots here,
137
424373
1589
Ces petits points ici,
07:05
those are all the champions on the quiz show "Jeopardy."
138
425962
4860
ce sont tous les champions du jeu télévisé « Jeopardy ».
07:10
At first, Watson wasn't very good,
139
430822
2544
Au début, Watson n'était pas très bon,
07:13
but it improved at a rate faster than any human could,
140
433366
5622
mais il a fait des progrès à un rythme plus rapide qu'aucun être humain,
07:18
and shortly after Dave Ferrucci showed this chart
141
438988
2687
et juste après que Dave Ferrucci a montré ce graphique
07:21
to my class at MIT,
142
441675
1652
à ma classe au MIT [NDT : Massachusetts Institute of Technology],
07:23
Watson beat the world "Jeopardy" champion.
143
443327
3542
Watson a battu le champion du monde de « Jeopardy ».
07:26
At age seven, Watson is still kind of in its childhood.
144
446869
3989
À l'âge de sept ans, Watson en est encore un peu au stade de l'enfance.
07:30
Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised.
145
450858
5318
Récemment, ses professeurs l'ont laissé surfer sur internet sans supervision.
07:36
The next day, it started answering questions with profanities.
146
456176
5946
Le lendemain, il a commencé à répondre aux questions avec des jurons.
07:42
Damn. (Laughter)
147
462122
2274
Mince. (Rires)
07:44
But you know, Watson is growing up fast.
148
464396
2280
Mais vous savez, Watson grandit vite.
07:46
It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them.
149
466676
4212
Il passe des tests pour des emplois en centre d'appel, et il les réussit.
07:50
It's applying for legal, banking and medical jobs,
150
470888
3724
Il postule à des emplois dans les domaines du droit, de la banque et de la médecine,
07:54
and getting some of them.
151
474612
1950
et il est engagé pour certains d'entre eux.
07:56
Isn't it ironic that at the very moment
152
476562
1889
N'est-ce pas ironique qu'au moment même où
07:58
we are building intelligent machines,
153
478451
2234
on développe des machines intelligentes,
08:00
perhaps the most important invention in human history,
154
480685
3449
peut-être l'invention la plus importante dans l'histoire de l'humanité,
08:04
some people are arguing that innovation is stagnating?
155
484134
3975
certains prétendent que l'innovation stagne ?
08:08
Like the first two industrial revolutions,
156
488109
2419
Comme pour les deux premières révolutions industrielles,
08:10
the full implications of the new machine age
157
490528
3134
toutes les implications du nouvel âge de la machine
08:13
are going to take at least a century to fully play out,
158
493662
2682
vont prendre au moins un siècle pour se matérialiser pleinement
08:16
but they are staggering.
159
496344
3032
mais elles sont impressionnantes.
08:19
So does that mean we have nothing to worry about?
160
499376
3336
Alors, est-ce que ça veut dire que nous n'avons aucune raison de nous inquiéter ?
08:22
No. Technology is not destiny.
161
502712
3680
Non. Technologie et destin sont deux choses différentes.
08:26
Productivity is at an all time high,
162
506392
2569
La productivité est à son plus haut,
08:28
but fewer people now have jobs.
163
508961
2983
mais il y a de plus en plus de chômage.
08:31
We have created more wealth in the past decade than ever,
164
511944
3120
Nous avons créé plus de richesse au cours de la décennie passée que jamais auparavant,
08:35
but for a majority of Americans, their income has fallen.
165
515064
3904
mais le revenu d'une majorité d'Américains a chuté.
08:38
This is the great decoupling
166
518968
2312
C'est ce qui constitue la grande dissociation
08:41
of productivity from employment,
167
521280
2976
entre la productivité et l'emploi,
08:44
of wealth from work.
168
524256
3104
entre la richesse et le travail.
08:47
You know, it's not surprising that millions of people
169
527360
2346
Il n'est pas surprenant que des millions de personnes
08:49
have become disillusioned by the great decoupling,
170
529706
2846
soient désabusées par la grande dissociation,
08:52
but like too many others,
171
532552
1747
mais comme beaucoup trop d'autres,
08:54
they misunderstand its basic causes.
172
534299
3097
ils n'en comprennent pas les causes fondamentales.
08:57
Technology is racing ahead,
173
537396
2610
La technologie fait la course en tête,
09:00
but it's leaving more and more people behind.
174
540006
3550
mais elle laisse de plus en plus de personnes derrière elle.
09:03
Today, we can take a routine job,
175
543556
3519
Aujourd'hui, on peut prendre un emploi routinier,
09:07
codify it in a set of machine-readable instructions,
176
547075
3091
le coder en un ensemble d'instructions qu'une machine peut déchiffrer,
09:10
and then replicate it a million times.
177
550166
2827
puis le répliquer un million de fois.
09:12
You know, I recently overheard a conversation
178
552993
2279
J'ai récemment entendu une conversation
09:15
that epitomizes these new economics.
179
555272
1952
qui illustre parfaitement ces nouvelles données économiques.
09:17
This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore.
180
557224
4197
Ce type dit : « Non, je n'utilise plus H&R. [NdT : service d'impôts]
09:21
TurboTax does everything that my tax preparer did,
181
561421
2448
Turbo Tax fait tout ce que mon comptable faisait,
09:23
but it's faster, cheaper and more accurate."
182
563869
4558
mais c'est plus rapide, moins cher et plus précis. »
09:28
How can a skilled worker
183
568427
1799
Comment un travailleur qualifié peut-il
09:30
compete with a $39 piece of software?
184
570226
3009
concurrencer un logiciel à 39 dollars ?
09:33
She can't.
185
573235
1967
Il ne peut pas.
09:35
Today, millions of Americans do have faster,
186
575202
2780
Aujourd'hui, des millions d'Américains bénéficient
09:37
cheaper, more accurate tax preparation,
187
577982
2387
d'une préparation de leurs impôts plus rapide, moins chère et plus précise,
09:40
and the founders of Intuit
188
580369
1486
et les fondateurs d'Intuit
09:41
have done very well for themselves.
189
581855
2493
ont très bien réussi.
09:44
But 17 percent of tax preparers no longer have jobs.
190
584348
4214
Mais 17 % des comptables sont désormais sans emploi.
09:48
That is a microcosm of what's happening,
191
588562
2078
C'est un microcosme de ce qui se passe
09:50
not just in software and services, but in media and music,
192
590640
4677
non seulement dans les logiciels et les services, mais aussi dans les médias et la musique,
09:55
in finance and manufacturing, in retailing and trade --
193
595317
3686
dans la finance et la production, dans le commerce de détail et le négoce --
09:59
in short, in every industry.
194
599003
3895
en bref, dans tous les secteurs d'activité.
10:02
People are racing against the machine,
195
602898
3095
Les gens font la course contre la machine,
10:05
and many of them are losing that race.
196
605993
3090
et beaucoup perdent cette course.
10:09
What can we do to create shared prosperity?
197
609083
3886
Que peut-on faire pour créer une prospérité partagée ?
10:12
The answer is not to try to slow down technology.
198
612969
3017
La réponse n'est pas d'essayer de ralentir la technologie.
10:15
Instead of racing against the machine,
199
615986
2557
Au lieu de faire la course contre la machine,
10:18
we need to learn to race with the machine.
200
618543
3677
on doit apprendre à faire la course avec la machine.
10:22
That is our grand challenge.
201
622220
3129
C'est notre grand défi.
10:25
The new machine age
202
625349
2324
Le nouvel âge de la machine
10:27
can be dated to a day 15 years ago
203
627673
3113
a commencé il y a 15 ans,
10:30
when Garry Kasparov, the world chess champion,
204
630786
2878
quand Gary Kasparov, le champion du monde d'échecs,
10:33
played Deep Blue, a supercomputer.
205
633664
3706
a joué contre Deep Blue, un super ordinateur.
10:37
The machine won that day,
206
637370
2012
La machine a gagné ce jour-là,
10:39
and today, a chess program running on a cell phone
207
639382
2968
et aujourd'hui, un programme d'échecs sur un téléphone portable
10:42
can beat a human grandmaster.
208
642350
2296
arrive à battre un grand joueur humain.
10:44
It got so bad that, when he was asked
209
644646
3365
On en est arrivé à un tel point que quand on lui a demandé
10:48
what strategy he would use against a computer,
210
648011
2563
quelle stratégie il utiliserait contre un ordinateur,
10:50
Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied,
211
650574
4016
Jan Donner, le grand joueur hollandais, a répondu :
10:54
"I'd bring a hammer."
212
654590
1771
« J'apporterais un marteau. »
10:56
(Laughter)
213
656361
3680
(Rires)
11:00
But today a computer is no longer the world chess champion.
214
660041
4544
Mais aujourd'hui, le champion du monde d'échecs n'est plus un ordinateur.
11:04
Neither is a human,
215
664585
2654
Ni un humain,
11:07
because Kasparov organized a freestyle tournament
216
667239
3579
parce que Kasparov a organisé un tournoi libre,
11:10
where teams of humans and computers
217
670818
1916
dans lequel des équipes composées d'ordinateurs et d'humains
11:12
could work together,
218
672734
2099
peuvent travailler ensemble,
11:14
and the winning team had no grandmaster,
219
674833
3157
et l'équipe gagnante n'avait ni grand joueur,
11:17
and it had no supercomputer.
220
677990
2465
ni super ordinateur.
11:20
What they had was better teamwork,
221
680455
4175
Ce qu'elle avait, c'était un meilleur travail d'équipe,
11:24
and they showed that a team of humans and computers,
222
684630
5016
et elle a démontré qu'une équipe d'humains et d'ordinateurs
11:29
working together, could beat any computer
223
689646
3048
travaillant ensemble, arrivait à battre n'importe quel ordinateur
11:32
or any human working alone.
224
692694
3520
ou n'importe quel humain travaillant seul.
11:36
Racing with the machine
225
696214
1664
La course avec la machine,
11:37
beats racing against the machine.
226
697878
2343
surpasse la course contre la machine.
11:40
Technology is not destiny.
227
700221
2564
Technologie et destin sont deux choses différentes.
11:42
We shape our destiny.
228
702785
1742
Nous façonnons notre destin.
11:44
Thank you.
229
704527
1447
Merci.
11:45
(Applause)
230
705974
5016
(Applaudissements)
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