Read Montague: What we're learning from 5,000 brains

Read Montague : Ce que nous apprenons de 5 000 cerveaux

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2012-09-24 ・ TED


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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: Valérie Jacobs Relecteur: Elisabeth Buffard
00:15
Other people. Everyone is interested in other people.
1
15734
2809
Les autres. Tout le monde s'intéresse aux autres.
00:18
Everyone has relationships with other people,
2
18543
2123
Tout le monde a des relations avec d'autres,
00:20
and they're interested in these relationships
3
20666
1592
et s'intéresse à ces relations
00:22
for a variety of reasons.
4
22258
1855
pour un tas de raisons.
00:24
Good relationships, bad relationships,
5
24113
2012
De bonnes relations, de mauvaises,
00:26
annoying relationships, agnostic relationships,
6
26125
3146
des relations ennuyeuses, des relations sceptiques,
00:29
and what I'm going to do is focus on the central piece
7
29271
3424
et je vais me concentrer sur le cœur
00:32
of an interaction that goes on in a relationship.
8
32695
3303
de l'interaction qui se déroule dans une relation.
00:35
So I'm going to take as inspiration the fact that we're all
9
35998
2336
Je vais donc m'inspirer du fait qu'interagir avec d'autres personnes
00:38
interested in interacting with other people,
10
38334
2425
nous intéresse tous.
00:40
I'm going to completely strip it of all its complicating features,
11
40759
3832
Je vais donc laisser de côté de tout ce qui complique cette idée
00:44
and I'm going to turn that object, that simplified object,
12
44591
3894
et je vais partir de cet objet, simplifié,
00:48
into a scientific probe, and provide the early stages,
13
48485
4150
et le transformer en expérience scientifique, en donner les prémisses,
00:52
embryonic stages of new insights into what happens
14
52635
2449
les stades embryonnaires de nouvelles idées quant à ce qui se passe
00:55
in two brains while they simultaneously interact.
15
55084
3650
dans deux cerveaux quand ils interagissent simultanément.
00:58
But before I do that, let me tell you a couple of things
16
58734
2293
Avant ça, je vais vous parler un peu
01:01
that made this possible.
17
61027
1699
de ce qui a rendu possible cette expérience.
01:02
The first is we can now eavesdrop safely
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62726
2781
D'abord, le fait qu'on peut observer sans risque
01:05
on healthy brain activity.
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65507
2711
l'activité d'un cerveau en bonne santé.
01:08
Without needles and radioactivity,
20
68218
2577
Sans aiguilles ni radioactivité,
01:10
without any kind of clinical reason, we can go down the street
21
70795
2863
sans aucune raison clinique, nous pouvons aller au bout de la rue
01:13
and record from your friends' and neighbors' brains
22
73658
3127
et enregistrer les cerveaux de nos amis et voisins
01:16
while they do a variety of cognitive tasks, and we use
23
76785
2538
tandis qu'ils exécutent une série de tâches cognitives, et nous utilisons
01:19
a method called functional magnetic resonance imaging.
24
79323
3734
une méthode appelée imagerie par résonance magnétique fonctionnelle.
01:23
You've probably all read about it or heard about in some
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83057
2325
Vous en avez sans doute tous entendu parler d'une manière ou d'une autre.
01:25
incarnation. Let me give you a two-sentence version of it.
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85382
4378
Je vais vous en donner une version en 2 lignes.
01:29
So we've all heard of MRIs. MRIs use magnetic fields
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89760
3484
Donc vous avez tous entendu parler des IRM. Les IRM utilisent des champs magnétiques
01:33
and radio waves and they take snapshots of your brain
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93244
2029
et les ondes radio et elles prennent des instantanés de votre cerveau,
01:35
or your knee or your stomach,
29
95273
2361
de votre genou ou de votre estomac,
01:37
grayscale images that are frozen in time.
30
97634
2045
des images en nuances de gris qui sont figées dans le temps.
01:39
In the 1990s, it was discovered you could use
31
99679
2321
Dans les années 1990, on a découvert qu'on pouvait utiliser
01:42
the same machines in a different mode,
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102000
2659
ces mêmes machines dans un mode différent,
01:44
and in that mode, you could make microscopic blood flow
33
104659
2346
et dans ce mode, on pouvait filmer des flux sanguins microscopiques
01:47
movies from hundreds of thousands of sites independently in the brain.
34
107005
3300
de centaines de milliers d'endroits indépendants dans le cerveau.
01:50
Okay, so what? In fact, the so what is, in the brain,
35
110305
3200
Oui et alors ? En fait, les changements d'activité neurale dans le cerveau,
01:53
changes in neural activity, the things that make your brain work,
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113505
3832
qui font fonctionner votre cerveau,
01:57
the things that make your software work in your brain,
37
117337
2010
qui font tourner le logiciel de votre cerveau,
01:59
are tightly correlated with changes in blood flow.
38
119347
2489
sont étroitement corrélés avec les variations du flux sanguin.
02:01
You make a blood flow movie, you have an independent
39
121836
1973
On filme un flux sanguin et on obtient
02:03
proxy of brain activity.
40
123809
2339
un proxy indépendant de l'activité cérébrale.
02:06
This has literally revolutionized cognitive science.
41
126148
3034
Ça a littéralement révolutionné la science cognitive.
02:09
Take any cognitive domain you want, memory,
42
129182
1991
Prenez le domaine cognitif que vous voulez, la mémoire,
02:11
motor planning, thinking about your mother-in-law,
43
131173
2141
la planification motrice, le fait de penser à votre belle-mère,
02:13
getting angry at people, emotional response, it goes on and on,
44
133314
3715
de vous mettre en colère contre quelqu'un, une réaction émotionnelle, etc,
02:17
put people into functional MRI devices, and
45
137029
3089
placez la personne dans un appareil IRM fonctionnel et
02:20
image how these kinds of variables map onto brain activity.
46
140118
3383
filmez comment ces variables se calquent sur l'activité du cerveau.
02:23
It's in its early stages, and it's crude by some measures,
47
143501
2849
Nous n'en sommes qu'aux débuts et c'est à l'état brut pour certaines mesures,
02:26
but in fact, 20 years ago, we were at nothing.
48
146350
2568
mais en fait, il y a 20 ans, nous n'étions nulle part.
02:28
You couldn't do people like this. You couldn't do healthy people.
49
148918
2359
On ne pouvait pas le faire comme ça. On ne pouvait pas le faire pour des personnes en bonne santé.
02:31
That's caused a literal revolution, and it's opened us up
50
151277
2488
Ça a provoqué une vraie révolution et ça nous a ouvert
02:33
to a new experimental preparation. Neurobiologists,
51
153765
2818
de nouvelles perspectives expérimentales. Les neurobiologistes,
02:36
as you well know, have lots of experimental preps,
52
156583
3760
comme vous le savez, utilisent des tas de cobayes pour la recherche,
02:40
worms and rodents and fruit flies and things like this.
53
160343
3141
des vers, des rongeurs ou des drosophiles, ce genre de choses.
02:43
And now, we have a new experimental prep: human beings.
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163484
3397
Et maintenant nous avons un nouveau cobaye : les êtres humains.
02:46
We can now use human beings to study and model
55
166881
3761
Nous pouvons désormais utiliser des êtres humains pour étudier et modéliser
02:50
the software in human beings, and we have a few
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170642
2950
le logiciel des êtres humains et nous avons
02:53
burgeoning biological measures.
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173592
2835
quelques mesures biologiques en plein essor.
02:56
Okay, let me give you one example of the kinds of experiments that people do,
58
176427
3887
Bon, laissez-moi vous donner un exemple d'expérience que les gens font,
03:00
and it's in the area of what you'd call valuation.
59
180314
2677
c'est dans le domaine de ce qu'on appelle l'évaluation.
03:02
Valuation is just what you think it is, you know?
60
182991
2135
Vous savez, l'évaluation est exactement ce que vous pensez que c'est.
03:05
If you went and you were valuing two companies against
61
185126
2804
Si vous vous vouliez évaluer deux compagnies, l'une par rapport à l'autre,
03:07
one another, you'd want to know which was more valuable.
62
187930
2736
vous voudriez savoir laquelle est la plus appréciée.
03:10
Cultures discovered the key feature of valuation thousands of years ago.
63
190666
3879
Les cultures ont découvert le facteur clé de l'évaluation il y a des milliers d'années,
03:14
If you want to compare oranges to windshields, what do you do?
64
194545
2690
Si vous vouliez comparer des oranges avec des pare-brise, que feriez-vous ?
03:17
Well, you can't compare oranges to windshields.
65
197235
2356
Eh bien, vous ne pouvez pas comparer des oranges avec des pare-brise,
03:19
They're immiscible. They don't mix with one another.
66
199591
2255
ils ne sont pas miscibles. Ils ne se mélangent pas entre eux.
03:21
So instead, you convert them to a common currency scale,
67
201846
2351
Donc , vous les convertissez plutôt en une échelle d'évaluation commune,
03:24
put them on that scale, and value them accordingly.
68
204197
2706
vous les placez sur l'échelle et vous les évaluez ainsi.
03:26
Well, your brain has to do something just like that as well,
69
206903
3436
Votre cerveau doit aussi faire quelque chose comme ça,
03:30
and we're now beginning to understand and identify
70
210339
2488
et nous commençons à comprendre et à identifier
03:32
brain systems involved in valuation,
71
212827
2137
les systèmes du cerveau qui interviennent dans l'évaluation,
03:34
and one of them includes a neurotransmitter system
72
214964
2632
et l'un d'eux comprend un système de neurotransmetteurs
03:37
whose cells are located in your brainstem
73
217596
2632
dont les cellules sont situées dans votre tronc cérébral
03:40
and deliver the chemical dopamine to the rest of your brain.
74
220228
3175
et apporte la dopamine chimique au reste de votre cerveau.
03:43
I won't go through the details of it, but that's an important
75
223403
2442
Je vous épargne les détails mais c'est une découverte
03:45
discovery, and we know a good bit about that now,
76
225845
2157
importante, et nous savons pas mal de choses là-dessus à présent,
03:48
and it's just a small piece of it, but it's important because
77
228002
2230
et même si ce n'est qu'un petit bout, il est important parce que
03:50
those are the neurons that you would lose if you had Parkinson's disease,
78
230232
3275
ces neurones sont ceux que vous perdriez si vous aviez la maladie de Parkinson,
03:53
and they're also the neurons that are hijacked by literally
79
233507
2016
et ce sont aussi les neurones qui sont littéralement détournés
03:55
every drug of abuse, and that makes sense.
80
235523
2232
en cas d'abus de drogue, et ça a tout son sens.
03:57
Drugs of abuse would come in, and they would change
81
237755
2336
La prise de drogues changerait
04:00
the way you value the world. They change the way
82
240091
1789
votre manière d'appréhender le monde. Elles changent votre façon
04:01
you value the symbols associated with your drug of choice,
83
241880
3199
d'évaluer les symboles associés avec la drogue de votre choix,
04:05
and they make you value that over everything else.
84
245079
2514
et elles vous les font prévaloir sur tout le reste.
04:07
Here's the key feature though. These neurons are also
85
247593
3021
C'en est la principale caractéristique. Ces neurones sont aussi
04:10
involved in the way you can assign value to literally abstract ideas,
86
250614
3501
impliqués dans la manière dont vous pouvez évaluer des idées abstraites,
04:14
and I put some symbols up here that we assign value to
87
254115
2041
et je donne ici quelques symboles auxquels nous assignons des valeurs
04:16
for various reasons.
88
256156
2720
pour diverses raisons.
04:18
We have a behavioral superpower in our brain,
89
258876
2689
Nous avons un super pouvoir comportemental dans notre cerveau,
04:21
and it at least in part involves dopamine.
90
261565
1753
et il implique la dopamine au moins en partie.
04:23
We can deny every instinct we have for survival for an idea,
91
263318
4189
Nous pouvons renoncer à tout instinct de survie pour une idée,
04:27
for a mere idea. No other species can do that.
92
267507
4005
pour une simple idée. Aucune autre espèce ne peut le faire.
04:31
In 1997, the cult Heaven's Gate committed mass suicide
93
271512
3606
En 1997, le culte La Porte du Paradis a perpétré un suicide de masse
04:35
predicated on the idea that there was a spaceship
94
275118
2215
sur la supposition qu'il y avait une navette spaciale
04:37
hiding in the tail of the then-visible comet Hale-Bopp
95
277333
3785
dissimulée dans la queue de la comète de Hale-Bopp, alors visible ,
04:41
waiting to take them to the next level. It was an incredibly tragic event.
96
281118
4272
qui les attendaient pour leur ascension. Ce fut un évènement incroyablement tragique.
04:45
More than two thirds of them had college degrees.
97
285390
3485
Plus de deux tiers d'entre eux avaient des diplômes universitaires.
04:48
But the point here is they were able to deny their instincts for survival
98
288875
3723
Mais ce qui est important ici est qu'ils ont été capables de renier leur instinct de survie
04:52
using exactly the same systems that were put there
99
292598
2866
en utilisant exactement les mêmes systèmes mis en place
04:55
to make them survive. That's a lot of control, okay?
100
295464
4042
pour leur permettre de survivre. Ça fait beaucoup de contrôle, non ?
04:59
One thing that I've left out of this narrative
101
299506
2089
Une chose que j'ai laissée de côté dans cette histoire,
05:01
is the obvious thing, which is the focus of the rest of my
102
301595
2234
c'est une chose évidente, qui est au centre du reste
05:03
little talk, and that is other people.
103
303829
2159
de mon petit exposé, et ce sont les autres.
05:05
These same valuation systems are redeployed
104
305988
2996
Les mêmes systèmes d'évaluation sont redéployés
05:08
when we're valuing interactions with other people.
105
308984
2492
quand nous évaluons les interactions avec d'autres personnes.
05:11
So this same dopamine system that gets addicted to drugs,
106
311476
3271
Donc ce même système de dopamine qui devient dépendant des drogues,
05:14
that makes you freeze when you get Parkinson's disease,
107
314747
2524
qui vous fait trembler quand vous êtes atteints de Parkinson,
05:17
that contributes to various forms of psychosis,
108
317271
3077
qui contribue à diverses formes de psychose,
05:20
is also redeployed to value interactions with other people
109
320348
3920
est aussi redéployé pour évaluer les interactions avec les autres
05:24
and to assign value to gestures that you do
110
324268
2896
et pour assigner une valeur aux gestes que vous faites
05:27
when you're interacting with somebody else.
111
327164
2574
quand vous interagissez avec quelqu'un d'autre.
05:29
Let me give you an example of this.
112
329738
2577
Je vais vous en donner un exemple.
05:32
You bring to the table such enormous processing power
113
332315
2967
Vous mettez sur la table un pouvoir de traitement si énorme
05:35
in this domain that you hardly even notice it.
114
335282
2624
dans ce domaine que vous le remarquez à peine.
05:37
Let me just give you a few examples. So here's a baby.
115
337906
1467
Laissez moi vous donner quelques exemples. Voici donc un bébé.
05:39
She's three months old. She still poops in her diapers and she can't do calculus.
116
339373
3730
Elle a trois mois. Elle fait encore popo dans ses couches et ne sait pas résoudre de calculs.
05:43
She's related to me. Somebody will be very glad that she's up here on the screen.
117
343103
3353
C'est une de mes proches. Quelqu'un va être super fier de la voir ici à l'écran.
05:46
You can cover up one of her eyes, and you can still read
118
346456
2376
Vous pouvez lui cacher un œil, vous verrez encore
05:48
something in the other eye, and I see sort of curiosity
119
348832
2755
quelqu'un chose dans son autre œil, et j'y vois une sorte de curiosité
05:51
in one eye, I see maybe a little bit of surprise in the other.
120
351587
3597
dans un œil, et je vois peut-être un peu de surprise dans l'autre.
05:55
Here's a couple. They're sharing a moment together,
121
355184
3179
Voici un couple. Ils partagent un moment ensemble;
05:58
and we've even done an experiment where you can cut out
122
358363
1318
nous avons fait une expérience dans laquelle on peut découper
05:59
different pieces of this frame and you can still see
123
359681
3007
différents morceaux de ce tableau et vous verrez encore
06:02
that they're sharing it. They're sharing it sort of in parallel.
124
362688
2504
qu'ils partagent quelque chose. Ils le partagent en parallèle en quelque sorte.
06:05
Now, the elements of the scene also communicate this
125
365192
2463
En fait, les éléments de cette scène nous le communiquent aussi,
06:07
to us, but you can read it straight off their faces,
126
367655
2235
mais vous pouvez le lire directement sur leurs visages,
06:09
and if you compare their faces to normal faces, it would be a very subtle cue.
127
369890
3503
et si vous comparez leurs visages à des visages normaux, ce serait vraiment subtil.
06:13
Here's another couple. He's projecting out at us,
128
373393
3347
Voici un autre couple. Il projette vers nous
06:16
and she's clearly projecting, you know,
129
376740
2888
et elle le fait encore plus clairement, vous voyez,
06:19
love and admiration at him.
130
379628
2263
de l'amour et de l'admiration envers lui.
06:21
Here's another couple. (Laughter)
131
381891
3635
Voici un autre couple. (Rires)
06:25
And I'm thinking I'm not seeing love and admiration on the left. (Laughter)
132
385526
5150
Et quand j'y pense je ne vois pas d'amour ou d'admiration à gauche. (Rires)
06:30
In fact, I know this is his sister, and you can just see
133
390676
2560
En fait, je sais qu'il s'agit de sa sœur, et vous pouvez juste le voir
06:33
him saying, "Okay, we're doing this for the camera,
134
393236
2513
lui dire, "C'est bon, on fait ça pour la photo,
06:35
and then afterwards you steal my candy and you punch me in the face." (Laughter)
135
395749
5702
et juste après tu me voles mon bonbon et tu me frappes en plein visage." (Rires)
06:41
He'll kill me for showing that.
136
401451
2106
Il va me tuer pour vous avoir montré ça.
06:43
All right, so what does this mean?
137
403557
2797
Bon, qu'est-ce que ça veut dire ?
06:46
It means we bring an enormous amount of processing power to the problem.
138
406354
3350
Que nous apportons une énorme quantité de pouvoir de traitement au problème.
06:49
It engages deep systems in our brain, in dopaminergic
139
409704
3648
Ça met en jeu des systèmes profonds de notre cerveau, dans les systèmes
06:53
systems that are there to make you chase sex, food and salt.
140
413352
2818
dopaminergiques qui sont là pour vous faire rechercher le sexe, la nourriture et le sel.
06:56
They keep you alive. It gives them the pie, it gives
141
416170
2894
Ils vous maintiennent en vie. Ils ont la meilleure part du gâteau, ça leur donne
06:59
that kind of a behavioral punch which we've called a superpower.
142
419064
2904
cette sorte de coup de pouce comportemental que nous avons appelé super pouvoir.
07:01
So how can we take that and arrange a kind of staged
143
421968
3654
Et comment le prendre pour arranger une sorte de mise en scène
07:05
social interaction and turn that into a scientific probe?
144
425622
2698
d'interaction sociale et la transformer en expérience scientifique ?
07:08
And the short answer is games.
145
428320
2691
Et la réponse courte est : les jeux.
07:11
Economic games. So what we do is we go into two areas.
146
431011
4404
Les jeux économiques. Ce que nous faisons est d'aller dans deux directions.
07:15
One area is called experimental economics. The other area is called behavioral economics.
147
435415
3336
La première est appelée économie expérimentale, la seconde, économie comportementale.
07:18
And we steal their games. And we contrive them to our own purposes.
148
438751
4078
Et nous volons leurs jouets. Nous trouvons un moyen pour qu'ils contribuent à nos propres fins.
07:22
So this shows you one particular game called an ultimatum game.
149
442829
2967
Ceci vous montre un jeu particulier appelé le jeu de l'ultimatum.
07:25
Red person is given a hundred dollars and can offer
150
445796
1845
La personne en rouge reçoit cent dollars et peut offrir
07:27
a split to blue. Let's say red wants to keep 70,
151
447641
3723
de les partager avec celle en bleu. Disons que rouge veut en garder 70
07:31
and offers blue 30. So he offers a 70-30 split with blue.
152
451364
4086
et qu'il en offre 30 à bleu. Il propose donc une répartition 70-30 à bleu.
07:35
Control passes to blue, and blue says, "I accept it,"
153
455450
2851
Le contrôle passe à bleu et bleu dit ; "J'accepte",
07:38
in which case he'd get the money, or blue says,
154
458301
1956
au quel cas il remporterait l'argent, ou bleu pourrait dire
07:40
"I reject it," in which case no one gets anything. Okay?
155
460257
4307
"Je le rejette", au quel cas aucun des deux ne reçoit rien. OK ?
07:44
So a rational choice economist would say, well,
156
464564
3392
Donc un économiste rationnel dirait, en fait,
07:47
you should take all non-zero offers.
157
467956
2056
vous devriez accepter toutes les offres différentes de zéro.
07:50
What do people do? People are indifferent at an 80-20 split.
158
470012
3762
Et que font les gens ? Ils sont indifférents à une répartition 80-20.
07:53
At 80-20, it's a coin flip whether you accept that or not.
159
473774
3524
A 80-20, c'est un jeu de pile ou face que vous acceptiez ou pas.
07:57
Why is that? You know, because you're pissed off.
160
477298
2891
Et pourquoi ça ? Simplement parce que ça vous énerve.
08:00
You're mad. That's an unfair offer, and you know what an unfair offer is.
161
480189
3609
Vous êtes fâché. C'est une offre injuste et vous savez ce que c'est.
08:03
This is the kind of game done by my lab and many around the world.
162
483798
2704
C'est le genre de jeu réalisé dans mon labo et dans de nombreux autres dans le monde.
08:06
That just gives you an example of the kind of thing that
163
486502
2544
Ça vous donne juste un exemple du genre de chose que
08:09
these games probe. The interesting thing is, these games
164
489046
3738
ces jeux testent. Ce qui est intéressant c'est que ces jeux
08:12
require that you have a lot of cognitive apparatus on line.
165
492784
3707
requièrent que vous ayez un tas d'équipements cognitifs en ligne.
08:16
You have to be able to come to the table with a proper model of another person.
166
496491
2928
Vous devez être capable de venir à la table face au modèle réel d'une autre personne.
08:19
You have to be able to remember what you've done.
167
499419
3213
Vous devez pouvoir vous souvenir de ce que vous avez fait.
08:22
You have to stand up in the moment to do that.
168
502632
1420
Vous devez vous lever au moment opportun pour faire ça.
08:24
Then you have to update your model based on the signals coming back,
169
504052
3350
Enfin vous devez mettre à jour votre modèle sur base des signaux entrants,
08:27
and you have to do something that is interesting,
170
507402
2972
et vous devez faire quelque chose d'intéressant,
08:30
which is you have to do a kind of depth of thought assay.
171
510374
2597
comme une sorte d'évaluation de pensée profonde.
08:32
That is, you have to decide what that other person expects of you.
172
512971
3333
Vous devez décider de ce que l'autre personne attend de vous.
08:36
You have to send signals to manage your image in their mind.
173
516304
2954
Vous devez envoyer des signaux pour gérer votre image dans son esprit.
08:39
Like a job interview. You sit across the desk from somebody,
174
519258
2853
Comme pour un entretien d'embauche. Vous vous asseyez dans le bureau de quelqu'un
08:42
they have some prior image of you,
175
522111
1369
qui s'est fait une première image de vous,
08:43
you send signals across the desk to move their image
176
523480
2751
vous envoyez des signaux de l'autre côté du bureau pour déplacer cette image
08:46
of you from one place to a place where you want it to be.
177
526231
3920
de vous d'un endroit à celui où vous voulez qu'elle soit.
08:50
We're so good at this we don't really even notice it.
178
530151
3385
Nous sommes si bon à ça que nous le remarquons à peine.
08:53
These kinds of probes exploit it. Okay?
179
533536
3767
Ce genre d'essai l'exploite. OK ?
08:57
In doing this, what we've discovered is that humans
180
537303
1807
En procédant de la sorte, nous avons découvert que les humains
08:59
are literal canaries in social exchanges.
181
539110
2331
sont de vrais canaris dans leurs échanges sociaux.
09:01
Canaries used to be used as kind of biosensors in mines.
182
541441
3397
Les canaris ont été utilisés comme une sorte de bio-capteur dans les mines.
09:04
When methane built up, or carbon dioxide built up,
183
544838
3560
Quand du méthane ou du dioxyde de carbone s'accumulait,
09:08
or oxygen was diminished, the birds would swoon
184
548398
4186
ou que l'oxygène diminuait, les oiseaux s'évanouissaient
09:12
before people would -- so it acted as an early warning system:
185
552584
2326
avant les mineurs -- ils agissaient comme un système d'alarme préventif :
09:14
Hey, get out of the mine. Things aren't going so well.
186
554910
2980
Hé, sortez de la mine. Ça ne se passe pas bien.
09:17
People come to the table, and even these very blunt,
187
557890
2954
Les gens venaient à la table et même à ces interactions sociales artificielles
09:20
staged social interactions, and they, and there's just
188
560844
2990
et très éculées, et eux, et il y a simplement
09:23
numbers going back and forth between the people,
189
563834
3016
des nombres qui vont et viennent entre les personnes
09:26
and they bring enormous sensitivities to it.
190
566850
2199
et qui charrient d'énormes sensibilités avec elles.
09:29
So we realized we could exploit this, and in fact,
191
569049
2689
Nous nous sommes rendus compte que nous pouvions l'exploiter, et en fait,
09:31
as we've done that, and we've done this now in
192
571738
2556
quand nous l'avons fait, et nous l'avons reproduit à présent
09:34
many thousands of people, I think on the order of
193
574294
2694
pour des milliers de personnes, je pense de l'ordre de
09:36
five or six thousand. We actually, to make this
194
576988
2165
cinq ou six mille. Pour réaliser cet essai biologique,
09:39
a biological probe, need bigger numbers than that,
195
579153
2224
nous avions encore besoin de chiffres plus importants que ça,
09:41
remarkably so. But anyway,
196
581377
3674
bien plus. Mais bon,
09:45
patterns have emerged, and we've been able to take
197
585051
2004
des schémas sont apparus, et nous avons pu prendre
09:47
those patterns, convert them into mathematical models,
198
587055
3836
ces schémas et les convertir en modèles mathématiques,
09:50
and use those mathematical models to gain new insights
199
590891
2689
et utiliser ces modèles mathématiques pour aboutir à de nouvelles idées
09:53
into these exchanges. Okay, so what?
200
593580
2131
dans ces échanges. Oui et alors ?
09:55
Well, the so what is, that's a really nice behavioral measure,
201
595711
3313
Le "et alors", c'est une mesure comportementale vraiment bien,
09:59
the economic games bring to us notions of optimal play.
202
599024
3319
les jeux économiques nous apportent des notions de parties optimales.
10:02
We can compute that during the game.
203
602343
2484
Nous pouvons le calculer pendant le jeu.
10:04
And we can use that to sort of carve up the behavior.
204
604827
2953
Et nous pouvons l'utiliser pour détailler le comportement.
10:07
Here's the cool thing. Six or seven years ago,
205
607780
4330
Voilà ce qui est chouette : il y a six ou sept ans,
10:12
we developed a team. It was at the time in Houston, Texas.
206
612110
2550
nous avons mis sur pieds une équipe. A l'époque, ça se passait à Houston, au Texas.
10:14
It's now in Virginia and London. And we built software
207
614660
3394
Maintenant c'est en Virginie ou à Londres. Nous avons développé un programme
10:18
that'll link functional magnetic resonance imaging devices
208
618054
3207
qui lie les appareils d’imagerie par résonance magnétique
10:21
up over the Internet. I guess we've done up to six machines
209
621261
4035
sur internet. Je pense que nous avons lié jusqu'à six machines
10:25
at a time, but let's just focus on two.
210
625296
1981
à l'époque mais concentrons-nous sur deux d'entre elles.
10:27
So it synchronizes machines anywhere in the world.
211
627277
3058
Ça synchronise les machines où qu'elles se trouvent sur terre.
10:30
We synchronize the machines, set them into these
212
630335
3169
Nous synchronisons les machines, nous les réglons sur
10:33
staged social interactions, and we eavesdrop on both
213
633504
1983
les mises en scène d'interactions sociales et nous espionnons les deux cerveaux
10:35
of the interacting brains. So for the first time,
214
635487
1666
en interaction . Donc, pour la première fois,
10:37
we don't have to look at just averages over single individuals,
215
637153
3607
nous ne devons plus regarder des moyennes d'individus pris isolément
10:40
or have individuals playing computers, or try to make
216
640760
2897
ou de personnes jouant contre des ordinateurs, ou encore d'essayer d'en tirer
10:43
inferences that way. We can study individual dyads.
217
643657
2763
des déductions. Nous pouvons étudier des dyades individuelles.
10:46
We can study the way that one person interacts with another person,
218
646420
2785
Nous pouvons étudier comment une personne interagit avec une autre,
10:49
turn the numbers up, and start to gain new insights
219
649205
2564
faire tourner le test de nombreuses fois et commencer à avoir de nouvelles idées
10:51
into the boundaries of normal cognition,
220
651769
2515
sur les frontières de la cognition normale,
10:54
but more importantly, we can put people with
221
654284
2732
mais plus important, nous pouvons tester des personnes ayant
10:57
classically defined mental illnesses, or brain damage,
222
657016
3337
des maladies mentales définies de façon classique, ou des commotions cérébrales,
11:00
into these social interactions, and use these as probes of that.
223
660353
3551
dans ces interactions sociales et les utiliser pour le tester.
11:03
So we've started this effort. We've made a few hits,
224
663904
2350
Nous avons donc débuté l'effort. Nous avons fait quelques petits pas,
11:06
a few, I think, embryonic discoveries.
225
666254
2449
quelques, je pense, des découvertes embryonnaires.
11:08
We think there's a future to this. But it's our way
226
668703
2812
Nous pensons qu'il y a de l'avenir là-dedans. Mais c'est notre manière
11:11
of going in and redefining, with a new lexicon,
227
671515
2560
d'avancer et de redéfinir, avec un nouveau lexique,
11:14
a mathematical one actually, as opposed to the standard
228
674075
4022
un lexique mathématique en fait, par opposition aux moyens classiques
11:18
ways that we think about mental illness,
229
678097
2578
auxquels nous pensons quand il s'agit de maladies mentales,
11:20
characterizing these diseases, by using the people
230
680675
2067
caractérisant ces maladies en utilisant les personnes
11:22
as birds in the exchanges. That is, we exploit the fact
231
682742
3007
comme des oiseaux dans les échanges. C'est -à-dire, nous exploitons le fait
11:25
that the healthy partner, playing somebody with major depression,
232
685749
4244
que le partenaire en bonne santé qui joue face à une personne atteinte de dépression majeure
11:29
or playing somebody with autism spectrum disorder,
233
689993
2910
ou joue face à quelqu'un avec un trouble du spectre autistique,
11:32
or playing somebody with attention deficit hyperactivity disorder,
234
692903
3850
ou face à quelqu'un atteint d'un déficit de l'attention hyperactif,
11:36
we use that as a kind of biosensor, and then we use
235
696753
3219
nous l'utilisons comme un bio-capteur et alors nous avons recours
11:39
computer programs to model that person, and it gives us
236
699972
2644
à des programmes informatiques qui modélisent cette personne et ça nous en donne
11:42
a kind of assay of this.
237
702616
2470
une sorte d'évaluation.
11:45
Early days, and we're just beginning, we're setting up sites
238
705086
2131
Les balbutiements, nous n'en sommes qu'au début, nous mettons sur pieds des sites
11:47
around the world. Here are a few of our collaborating sites.
239
707217
3410
de par le monde. Voici quelques-uns de nos sites participants.
11:50
The hub, ironically enough,
240
710627
2309
Le hub, c'est assez ironique,
11:52
is centered in little Roanoke, Virginia.
241
712936
2889
est centré en Virginie, dans le petit Roanoke.
11:55
There's another hub in London, now, and the rest
242
715825
2269
Nous avons un autre hub à Londres à présent et les autres
11:58
are getting set up. We hope to give the data away
243
718094
4009
se mettent en place. Nous espérons délivrer les données
12:02
at some stage. That's a complicated issue
244
722103
3673
à un certain avancement. C'est un problème épineux
12:05
about making it available to the rest of the world.
245
725776
2994
de le rendre disponible pour le reste du monde.
12:08
But we're also studying just a small part
246
728770
1847
Mais aussi nous n'étudions qu'une petite partie
12:10
of what makes us interesting as human beings, and so
247
730617
2267
de ce qui fait de nous des êtres humains intéressants et donc,
12:12
I would invite other people who are interested in this
248
732884
2041
j'aimerais inviter que ça intéresse
12:14
to ask us for the software, or even for guidance
249
734925
2569
à nous demander le logiciel ou même des indications
12:17
on how to move forward with that.
250
737494
2219
sur comment progresser à partir de là.
12:19
Let me leave you with one thought in closing.
251
739713
2341
Je vais terminer avec une pensée.
12:22
The interesting thing about studying cognition
252
742054
1942
Ce qui est intéressant quand on étudie la cognition
12:23
has been that we've been limited, in a way.
253
743996
3732
c'est que nous sommes limités, dans un sens.
12:27
We just haven't had the tools to look at interacting brains
254
747728
2943
Nous n'avons simplement pas eu les outils pour observer des cerveaux interagir
12:30
simultaneously.
255
750671
1200
simultanément.
12:31
The fact is, though, that even when we're alone,
256
751871
2470
Le fait est que, même quand nous sommes seul,
12:34
we're a profoundly social creature. We're not a solitary mind
257
754341
4111
nous restons une créature profondément sociale. Nous ne sommes pas des esprits solitaires
12:38
built out of properties that kept it alive in the world
258
758452
4373
construits sur des propriétés qui nous permettent de survivre dans le monde
12:42
independent of other people. In fact, our minds
259
762825
3948
indépendamment des autres. En fait, notre esprit
12:46
depend on other people. They depend on other people,
260
766773
2870
dépend des autres. Il dépend d'autres personnes,
12:49
and they're expressed in other people,
261
769643
1541
et il s'exprime dans les autres,
12:51
so the notion of who you are, you often don't know
262
771184
3652
donc la notion de qui nous sommes, souvent on ne sait pas qui on est
12:54
who you are until you see yourself in interaction with people
263
774836
2688
avant de se voir en interaction avec d'autres personnes
12:57
that are close to you, people that are enemies of you,
264
777524
2406
qui sont proches de vous, qui sont vos ennemis,
12:59
people that are agnostic to you.
265
779930
2545
ou qui vous sont indifférentes.
13:02
So this is the first sort of step into using that insight
266
782475
3776
Il s'agit en quelque sorte du premier pas pour se servir de cette idée
13:06
into what makes us human beings, turning it into a tool,
267
786251
3295
pour définir ce qui fait de nous des êtres humains, d'en faire un outil,
13:09
and trying to gain new insights into mental illness.
268
789546
1978
et d'essayer d'en tirer de nouvelles idées sur les maladies mentales.
13:11
Thanks for having me. (Applause)
269
791524
3121
Merci de m'avoir écouté. (Applaudissements)
13:14
(Applause)
270
794645
3089
(Applaudissements)
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