Pawan Sinha on how brains learn to see

Pawan Sinha : comment le cerveau apprend à voir

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2010-02-25 ・ TED


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Pawan Sinha on how brains learn to see

Pawan Sinha : comment le cerveau apprend à voir

64,774 views ・ 2010-02-25

TED


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

Traducteur: Karine AUBRY Relecteur: Xavier Olive
00:15
If you are a blind child in India,
0
15260
4000
Si vous êtes un enfant aveugle en Inde,
00:19
you will very likely have to contend with
1
19260
3000
il y a beaucoup de chances pour que vous ayez à affronter
00:22
at least two big pieces of bad news.
2
22260
3000
au moins deux mauvaises nouvelles.
00:25
The first bad news
3
25260
2000
La première mauvaise nouvelle
00:27
is that the chances of getting treatment
4
27260
3000
est que les chances d'obtenir un traitement
00:30
are extremely slim to none,
5
30260
3000
sont extrêmement minces voire nulles,
00:33
and that's because most of the blindness
6
33260
2000
et ceci parce que la plupart des programmes
00:35
alleviation programs in the country
7
35260
2000
d'atténuation de la cécité dans le pays
00:37
are focused on adults,
8
37260
2000
sont concentrés sur les adultes,
00:39
and there are very, very few hospitals
9
39260
3000
et il y a très peu d'hôpitaux
00:42
that are actually equipped to treat children.
10
42260
3000
qui sont équipés pour traiter les enfants.
00:46
In fact, if you were to be treated,
11
46260
4000
En fait, si vous voulez être traité,
00:51
you might well end up being treated
12
51260
3000
il se pourrait bien qu'une personne sans qualification médicale
00:54
by a person who has no medical credentials
13
54260
3000
finisse par vous voir,
00:57
as this case from Rajasthan illustrates.
14
57260
3000
comme l'illustre ce cas, au Rajasthan.
01:00
This is a three-year-old orphan girl
15
60260
2000
C'est une orpheline de trois ans
01:02
who had cataracts.
16
62260
2000
qui avait la cataracte.
01:04
So, her caretakers took her
17
64260
2000
Alors, les personnes qui la gardaient l'ont emmenée
01:06
to the village medicine man,
18
66260
2000
au médecin du village,
01:08
and instead of suggesting to the caretakers
19
68260
3000
et au lieu de conseiller à ses tuteurs
01:11
that the girl be taken to a hospital,
20
71260
3000
de l'emmener à l'hôpital
01:14
the person decided to burn her abdomen
21
74260
2000
cette personne a décidé de brûler son abdomen
01:16
with red-hot iron bars
22
76260
2000
avec des barres de fer rouge
01:18
to drive out the demons.
23
78260
2000
pour en chasser les démons.
01:20
The second piece of bad news
24
80260
3000
La seconde mauvaise nouvelle
01:23
will be delivered to you
25
83260
2000
va vous être apportée
01:25
by neuroscientists, who will tell you
26
85260
3000
par les neuroscientifiques, qui vous diront
01:28
that if you are older than four or five years of age,
27
88260
3000
que si vous avez plus de quatre ou cinq ans,
01:31
that even if you have your eye corrected,
28
91260
3000
même si on corrige votre œil,
01:34
the chances of your brain learning how to see
29
94260
3000
les chances que votre cerveau apprenne à voir
01:37
are very, very slim --
30
97260
2000
sont très minces.
01:39
again, slim or none.
31
99260
3000
Là encore, minces ou nulles.
01:42
So when I heard these two things,
32
102260
2000
Alors quand j'ai entendu ces deux choses
01:44
it troubled me deeply,
33
104260
2000
cela m'a profondément dérangé,
01:46
both because of personal reasons
34
106260
2000
à la fois pour des raisons personnelles,
01:48
and scientific reasons.
35
108260
2000
et scientifiques.
01:50
So let me first start with the personal reason.
36
110260
3000
La raison personnelle va vous sembler banale
01:53
It'll sound corny, but it's sincere.
37
113260
3000
mais elle est sincère.
01:56
That's my son, Darius.
38
116260
2000
C'est mon fils, Darius.
01:58
As a new father,
39
118260
2000
En tant que jeune papa,
02:00
I have a qualitatively different sense
40
120260
4000
j'ai un sens qualitativement différent
02:04
of just how delicate babies are,
41
124260
3000
de la fragilité des bébés,
02:07
what our obligations are towards them
42
127260
3000
de ce que sont nos obligations envers eux,
02:10
and how much love
43
130260
2000
et de combien d'amour
02:12
we can feel towards a child.
44
132260
3000
on peut ressentir envers un enfant.
02:15
I would move heaven and earth
45
135260
2000
Je remuerais ciel et terre
02:17
in order to get treatment for Darius,
46
137260
3000
pour trouver un traitement à Darius.
02:20
and for me to be told
47
140260
2000
Et quand j'entends
02:22
that there might be other Dariuses
48
142260
2000
qu'il pourrait y avoir d'autres Darius
02:24
who are not getting treatment,
49
144260
2000
qui n'obtiennent pas de traitement,
02:26
that's just viscerally wrong.
50
146260
3000
il y a quelque chose qui ne va vraiment pas.
02:29
So that's the personal reason.
51
149260
2000
Voilà donc la raison personnelle.
02:31
Scientific reason is that this notion
52
151260
3000
La raison scientifique, c'est que quand j'entends parler
02:34
from neuroscience of critical periods --
53
154260
2000
de périodes critiques en neuroscience
02:36
that if the brain is older
54
156260
3000
selon laquelle si le cerveau est plus âgé
02:39
than four or five years of age,
55
159260
2000
que quatre ou cinq ans,
02:41
it loses its ability to learn --
56
161260
2000
il perd sa capacité à apprendre,
02:43
that doesn't sit well with me,
57
163260
2000
quelque chose me gêne,
02:45
because I don't think that idea
58
165260
2000
parce que je ne pense pas que cette idée
02:47
has been tested adequately.
59
167260
3000
a été testée de façon adéquate.
02:50
The birth of the idea is from
60
170260
2000
L'idée est née des travaux de
02:52
David Hubel and Torsten Wiesel's work,
61
172260
2000
David Hubel et Torsten Wiesel,
02:54
two researchers who were at Harvard,
62
174260
2000
deux chercheurs qui étaient à Harvard
02:56
and they got the Nobel Prize in 1981
63
176260
3000
et ont reçu le prix Nobel en 1981
02:59
for their studies of visual physiology,
64
179260
2000
pour leurs études sur la physiologie de la vision,
03:01
which are remarkably beautiful studies,
65
181260
2000
qui sont des études remarquablement belles,
03:03
but I believe some of their work
66
183260
2000
mais je crois qu'une partie de leur travail
03:05
has been extrapolated
67
185260
2000
a été extrapolée
03:07
into the human domain prematurely.
68
187260
2000
dans le domaine humain de façon prématurée.
03:09
So, they did their work with kittens,
69
189260
2000
Ils ont travaillé avec des chatons,
03:11
with different kinds of deprivation regiments,
70
191260
2000
avec différentes sortes de régimes de privation,
03:13
and those studies,
71
193260
2000
et ces études
03:15
which date back to the '60s,
72
195260
2000
qui datent des années soixante,
03:17
are now being applied to human children.
73
197260
3000
sont maintenant appliquées aux enfants.
03:20
So I felt that I needed to do two things.
74
200260
3000
Alors j'ai senti que je devais faire deux choses.
03:23
One: provide care
75
203260
3000
D'abord, apporter des soins
03:26
to children who are currently
76
206260
2000
aux enfants qui sont actuellement
03:28
being deprived of treatment.
77
208260
2000
privés de traitement.
03:30
That's the humanitarian mission.
78
210260
2000
C'est la mission humanitaire.
03:32
And the scientific mission would be
79
212260
2000
Et la mission scientifique serait
03:34
to test the limits
80
214260
2000
de tester les limites
03:36
of visual plasticity.
81
216260
2000
de la plasticité visuelle.
03:38
And these two missions, as you can tell,
82
218260
3000
Et ces deux missions, comme vous le voyez,
03:41
thread together perfectly. One adds to the other;
83
221260
3000
s'enchaînent parfaitement, se complètent l'une l'autre.
03:44
in fact, one would be impossible without the other.
84
224260
3000
En fait, l'une serait impossible sans l'autre.
03:49
So, to implement
85
229260
2000
Alors, pour mettre en oeuvre
03:51
these twin missions,
86
231260
2000
ces deux missions jumelles,
03:53
a few years ago, I launched Project Prakash.
87
233260
3000
il y a quelques années, j'ai lancé le projet Prakash.
03:56
Prakash, as many of you know,
88
236260
2000
Prakash, comme beaucoup d'entre vous le savent,
03:58
is the Sanskrit word for light,
89
238260
2000
est veut dire "lumière" en sanscrit,
04:00
and the idea is that
90
240260
2000
et l'idée est que
04:02
in bringing light into the lives of children,
91
242260
3000
en apportant de la lumière dans la vie des enfants,
04:05
we also have a chance
92
245260
2000
nous avons aussi une chance
04:07
of shedding light on some of the
93
247260
2000
de répandre la lumière sur quelques-uns des
04:09
deepest mysteries of neuroscience.
94
249260
3000
mystères les plus profonds des neurosciences.
04:12
And the logo -- even though it looks extremely Irish,
95
252260
3000
Et le logo, bien qu'il ait l'air très Irlandais,
04:15
it's actually derived from
96
255260
2000
provient en fait
04:17
the Indian symbol of Diya, an earthen lamp.
97
257260
4000
du symbole indien de Diya, une lampe de terre.
04:21
The Prakash, the overall effort
98
261260
3000
Le Prakash, l'effort d'ensemble
04:24
has three components:
99
264260
2000
a trois composantes
04:26
outreach, to identify children in need of care;
100
266260
4000
la proximité, pour identifier les enfants nécessitant des soins,
04:30
medical treatment; and in subsequent study.
101
270260
3000
le traitement médical et ensuite, la recherche.
04:33
And I want to show you a short video clip
102
273260
3000
Et je veux vous montrer un court clip vidéo
04:36
that illustrates the first two components of this work.
103
276260
3000
qui illustre les deux premières composantes de ce travail.
04:41
This is an outreach station
104
281260
2000
Voici un poste de proximité
04:43
conducted at a school for the blind.
105
283260
3000
dirigé dans une école pour aveugles.
04:46
(Text: Most of the children are profoundly and permanently blind ...)
106
286260
5000
(Texte : La plupart des enfants sont aveugles de façon profonde et définitive...)
04:51
Pawan Sinha: So, because this is a school for the blind,
107
291260
5000
Pawan Sinha : Dans cette école pour aveugles,
04:56
many children have permanent conditions.
108
296260
2000
beaucoup d'enfants ont des maladies définitives.
04:58
That's a case of microphthalmos,
109
298260
3000
Ici on voit un cas de microphtalmie
05:01
which is malformed eyes,
110
301260
2000
qui est une malformation des yeux,
05:03
and that's a permanent condition;
111
303260
2000
et c'est une maladie définitive.
05:05
it cannot be treated.
112
305260
2000
Il n'y a pas de traitement.
05:07
That's an extreme of micropthalmos
113
307260
2000
ça c'est un cas extrême de microphtalmie
05:09
called enophthalmos.
114
309260
2000
qu'on appelle enophtalmie.
05:11
But, every so often, we come across children
115
311260
2000
Mais, de temps en temps, on tombe sur des enfants
05:13
who show some residual vision,
116
313260
3000
qui montrent une vision résiduelle,
05:16
and that is a very good sign
117
316260
3000
et c'est un très bon signe:
05:19
that the condition might actually be treatable.
118
319260
2000
on pourrait peut-être traiter cette maladie.
05:21
So, after that screening, we bring the children to the hospital.
119
321260
3000
Alors, après le dépistage, nous amenons les enfants à l'hôpital.
05:24
That's the hospital we're working with in Delhi,
120
324260
2000
C'est l'hôpital avec lequel nous travaillons à Delhi,
05:26
the Schroff Charity Eye Hospital.
121
326260
3000
le Schroff Charity Eye Hospital.
05:29
It has a very well-equipped
122
329260
2000
Il a un centre pédiatrique ophtalmique
05:31
pediatric ophthalmic center,
123
331260
3000
très bien équipé,
05:35
which was made possible in part
124
335260
2000
qui a été rendu possible en partie
05:37
by a gift from the Ronald McDonald charity.
125
337260
4000
grâce à un don de la fondation Ronald McDonald.
05:41
So, eating burgers actually helps.
126
341260
3000
Donc en fait,manger des hamburgers peut aider.
05:45
(Text: Such examinations allow us to improve
127
345260
2000
(Texte : de tels examens nous permettent d'améliorer
05:47
eye-health in many children, and ...
128
347260
2000
la santé oculaire chez beaucoup d'enfants, et...
05:54
... help us find children who can participate in Project Prakash.)
129
354260
3000
... nous aide à trouver des enfants qui peuvent participer au projet Prakash.)
05:57
PS: So, as I zoom in to the eyes of this child,
130
357260
2000
Pawan Sinha: en agrandissant sur les yeux de cet enfant
05:59
you will see the cause of his blindness.
131
359260
3000
vous allez voir la cause de sa cécité.
06:03
The whites that you see in the middle of his pupils
132
363260
3000
Le blanc que vous voyez au milieu de ses pupilles
06:06
are congenital cataracts,
133
366260
3000
c'est une cataracte congénitale,
06:09
so opacities of the lens.
134
369260
2000
donc une opacité du cristallin.
06:11
In our eyes, the lens is clear,
135
371260
3000
Dans nos yeux, le cristallin est transparent,
06:14
but in this child, the lens has become opaque,
136
374260
2000
mais chez cet enfant, le cristallin est devenu opaque,
06:16
and therefore he can't see the world.
137
376260
3000
et donc il ne peut pas voir le monde.
06:19
So, the child is given treatment. You'll see shots of the eye.
138
379260
3000
Alors on donne un traitement à cet enfant. Vous allez voir des photos de l'œil.
06:22
Here's the eye with the opaque lens,
139
382260
2000
Voici l'œil avec le cristallin opaque,
06:24
the opaque lens extracted
140
384260
2000
le cristallin opaque qui est extrait,
06:26
and an acrylic lens inserted.
141
386260
3000
et une lentille en acrylique qui est insérée.
06:29
And here's the same child
142
389260
2000
Et voici le même enfant
06:31
three weeks post-operation,
143
391260
3000
trois semaines après l'opération,
06:34
with the right eye open.
144
394260
3000
avec l'œil droit ouvert.
06:40
(Applause)
145
400260
6000
(Applaudissements)
06:46
Thank you.
146
406260
2000
Merci.
06:48
So, even from that little clip, you can begin to get the sense
147
408260
3000
Alors, même avec ce petit clip, vous pouvez commencer à voir
06:51
that recovery is possible,
148
411260
2000
qu'une guérison est possible.
06:53
and we have now
149
413260
2000
Et nous avons aujourd'hui
06:55
provided treatment to over 200 children,
150
415260
3000
fourni un traitement à plus de 200 enfants,
06:58
and the story repeats itself.
151
418260
2000
et l'histoire se répète.
07:00
After treatment, the child
152
420260
2000
Après traitement, l'enfant
07:02
gains significant functionality.
153
422260
3000
gagne significativement en fonctionnalité.
07:05
In fact, the story holds true
154
425260
3000
En fait, l'histoire est toujours valable
07:08
even if you have a person who got sight
155
428260
2000
même pour ceux qui ont recouvré la vue
07:10
after several years of deprivation.
156
430260
2000
après plusieurs années de cécité.
07:12
We did a paper a few years ago
157
432260
2000
Nous avons écrit un article il y a quelques années
07:14
about this woman that you see on the right, SRD,
158
434260
4000
au sujet de cette femme que vous voyez à droite, S.R.D.
07:18
and she got her sight late in life,
159
438260
2000
elle a recouvré la vue tard dans sa vie,
07:20
and her vision is remarkable at this age.
160
440260
4000
et sa vision est remarquable pour cet âge.
07:24
I should add a tragic postscript to this --
161
444260
3000
Je dois ajouter une postface tragique à ceci.
07:27
she died two years ago
162
447260
2000
Elle est morte il y a deux ans
07:29
in a bus accident.
163
449260
2000
dans un accident de bus.
07:31
So, hers is just a truly inspiring story --
164
451260
4000
Son histoire est réellement exaltante,
07:35
unknown, but inspiring story.
165
455260
3000
inconnue, mais exaltante.
07:38
So when we started finding these results,
166
458260
2000
Donc quand nous avons commencé à trouvé ces résultats,
07:40
as you might imagine, it created quite a bit of stir
167
460260
3000
comme vous pouvez l'imaginer, ça a un peu fait sensation
07:43
in the scientific and the popular press.
168
463260
3000
dans la presse scientifique et populaire.
07:46
Here's an article in Nature
169
466260
2000
Voici un article dans Nature
07:48
that profiled this work,
170
468260
2000
qui décrivait ce travail,
07:50
and another one in Time.
171
470260
2000
et un autre dans Time.
07:52
So, we were fairly convinced -- we are convinced --
172
472260
2000
Nous étions pratiquement convaincus, nous sommes convaincus,
07:54
that recovery is feasible,
173
474260
2000
que la guérison est possible,
07:56
despite extended visual deprivation.
174
476260
3000
malgré une privation visuelle prolongée.
07:59
The next obvious question to ask:
175
479260
2000
La question suivante qu'il est évident de se poser :
08:01
What is the process of recovery?
176
481260
3000
quel est le processus de guérison ?
08:04
So, the way we study that is,
177
484260
3000
Nous voyons les choses de cette manière:
08:07
let's say we find a child who has light sensitivity.
178
487260
2000
supposons que nous trouvons un enfant qui a une sensibilité à la lumière.
08:09
The child is provided treatment,
179
489260
2000
Nous donnons le traitement à cet enfant,
08:11
and I want to stress that the treatment
180
491260
2000
et je veux souligner que le traitement
08:13
is completely unconditional;
181
493260
2000
est totalement sans condition.
08:15
there is no quid pro quo.
182
495260
2000
Il n'y a pas de donnant donnant.
08:17
We treat many more children then we actually work with.
183
497260
3000
Nous traitons bien plus d'enfants que ceux avec lesquels nous travaillons.
08:20
Every child who needs treatment is treated.
184
500260
3000
Chaque enfant qui a besoin d'un traitement, est traité.
08:23
After treatment, about every week,
185
503260
2000
Après traitement, environ chaque semaine,
08:25
we run the child
186
505260
2000
nous faisons passer à l'enfant
08:27
on a battery of simple visual tests
187
507260
3000
une batterie de simples tests visuels
08:30
in order to see how their visual skills
188
510260
2000
pour voir comment ses capacités visuelles
08:32
are coming on line.
189
512260
2000
se remettent à niveau.
08:34
And we try to do this for as long as possible.
190
514260
3000
Et nous essayons de faire ça aussi longtemps que possible.
08:37
This arc of development
191
517260
2000
Cet arc de développement,
08:39
gives us unprecedented
192
519260
2000
nous donne des informations
08:41
and extremely valuable information
193
521260
2000
sans précédent, extrêmement précieuses
08:43
about how the scaffolding of vision
194
523260
2000
sur la façon qu'à la vision
08:45
gets set up.
195
525260
2000
de se construire.
08:47
What might be the causal connections
196
527260
2000
Quelles pourraient êtres les liens de causalité
08:49
between the early developing skills
197
529260
2000
entre les capacités au développement précoce
08:51
and the later developing ones?
198
531260
2000
et celles qui se développent plus tard ?
08:53
And we've used this general approach to study
199
533260
2000
Et nous avons utilisé cette approche générale pour étudier
08:55
many different visual proficiencies,
200
535260
3000
beaucoup de techniques visuelles différentes,
08:58
but I want to highlight one particular one,
201
538260
4000
et je tiens à en souligner une en particulier,
09:02
and that is image parsing into objects.
202
542260
3000
il s'agit de la reconnaissance d'image en objets.
09:05
So, any image of the kind that you see on the left,
203
545260
2000
N'importe quelle image comme celle que vous voyez à gauche,
09:07
be it a real image or a synthetic image,
204
547260
3000
que ce soit une image réelle ou de synthèse,
09:10
it's made up of little regions
205
550260
2000
est faite de plusieurs petites régions
09:12
that you see in the middle column,
206
552260
2000
que vous voyez dans la colonne du milieu,
09:14
regions of different colors, different luminances.
207
554260
3000
régions de différentes couleurs, différentes luminosités.
09:17
The brain has this complex task
208
557260
3000
Le cerveau a cette tâche complexe
09:20
of putting together, integrating,
209
560260
3000
de mettre ensemble, d'intégrer
09:23
subsets of these regions
210
563260
2000
les parties de ces régions
09:25
into something that's more meaningful,
211
565260
2000
en quelque chose qui a plus de sens,
09:27
into what we would consider to be objects,
212
567260
2000
en ce que nous considérerions comme des objets,
09:29
as you see on the right.
213
569260
2000
comme ce que vous voyez à droite.
09:31
And nobody knows how this integration happens,
214
571260
2000
Et personne ne sait comment cette intégration se passe.
09:33
and that's the question we asked with Project Prakash.
215
573260
4000
Et c'est la question que nous avons posée avec le projet Prakash.
09:37
So, here's what happens
216
577260
2000
Donc, voici ce qui se passe
09:39
very soon after the onset of sight.
217
579260
3000
très tôt après l'acquisition de la vue.
09:42
Here's a person who had gained sight just a couple of weeks ago,
218
582260
3000
Voici une personne qui avait recouvré la vue, juste deux semaines plus tôt,
09:45
and you see Ethan Myers, a graduate student from MIT,
219
585260
3000
et vous voyez Ethan Myers, un étudiant diplômé du MIT,
09:48
running the experiment with him.
220
588260
3000
qui fait l'expérience avec lui.
09:51
His visual-motor coordination is quite poor,
221
591260
4000
Sa coordination visuomotrice est assez pauvre,
09:55
but you get a general sense
222
595260
2000
mais vous avez une idée générale
09:57
of what are the regions that he's trying to trace out.
223
597260
3000
de quelles régions il essaye de tracer.
10:00
If you show him real world images,
224
600260
2000
Si vous lui montrez des images de la réalité,
10:02
if you show others like him real world images,
225
602260
3000
si vous montrez à d'autres comme lui des images de la réalité,
10:05
they are unable to recognize most of the objects
226
605260
2000
ils sont incapables de reconnaître la plupart des objects
10:07
because the world to them is over-fragmented;
227
607260
3000
parce que le monde, pour eux, est trop fragmenté,
10:10
it's made up of a collage, a patchwork,
228
610260
3000
il est fait d'un collage, d'un patchwork,
10:13
of regions of different colors and luminances.
229
613260
2000
de régions aux couleurs et luminosités variées.
10:15
And that's what's indicated in the green outlines.
230
615260
2000
Et c'est ce qui est indiqué dans les contours verts.
10:17
When you ask them,
231
617260
2000
Quand vous leur demandez
10:19
"Even if you can't name the objects, just point to where the objects are,"
232
619260
3000
même sans nommer les objets, de montrer leur position,
10:22
these are the regions that they point to.
233
622260
2000
voici les régions qu'ils pointent.
10:24
So the world is this complex
234
624260
2000
Alors le monde est complexe à ce point,
10:26
patchwork of regions.
235
626260
2000
un patchwork de régions.
10:28
Even the shadow on the ball
236
628260
2000
Même l'ombre du ballon
10:30
becomes its own object.
237
630260
3000
fait partie de ce ballon.
10:33
Interestingly enough,
238
633260
2000
De façon plutôt intéressante,
10:35
you give them a few months,
239
635260
2000
voilà ce qui se passe
10:37
and this is what happens.
240
637260
3000
après quelques mois.
10:43
Doctor: How many are these?
241
643260
2000
Docteur : Combien y a-t-il d'objets ?
10:45
Patient: These are two things.
242
645260
2000
Patient : Il y a deux objets.
10:47
Doctor: What are their shapes?
243
647260
2000
Docteur : Quelles formes ont-ils ?
10:49
Patient: Their shapes ...
244
649260
2000
Patient : Leurs formes...
10:51
This one is a circle,
245
651260
3000
Celui-ci est un cercle
10:54
and this
246
654260
2000
et celui-là
10:56
is a square.
247
656260
2000
est un carré.
10:58
PS: A very dramatic transformation has come about.
248
658260
3000
P S : il s'est passé une transformation spectaculaire.
11:01
And the question is:
249
661260
2000
Et la question est :
11:03
What underlies this transformation?
250
663260
2000
qu'est-ce qui sous-tend cette transformation ?
11:05
It's a profound question,
251
665260
2000
C'est une question profonde,
11:07
and what's even more amazing is how simple
252
667260
2000
et ce qui est encore plus étonnant, c'est à quel point
11:09
the answer is.
253
669260
2000
la réponse est simple.
11:11
The answer lies in motion
254
671260
2000
La réponse repose dans le mouvement
11:13
and that's what I want to show you in the next clip.
255
673260
3000
et c'est ce que je veux vous montrer dans la vidéo suivante.
11:18
Doctor: What shape do you see here?
256
678260
2000
Docteur : Quelle forme voyez-vous là ?
11:20
Patient: I can't make it out.
257
680260
3000
Patient : Je ne peux pas la distinguer.
11:28
Doctor: Now?
258
688260
2000
Docteur : Maintenant ?
11:31
Patient: Triangle.
259
691260
2000
Patient : Triangle.
11:35
Doctor: How many things are these?
260
695260
3000
Docteur : Combien d'objets y a-t-il ?
11:48
Now, how many things are these?
261
708260
3000
Maintenant, combien d'objets y a-t-il ?
11:51
Patient: Two.
262
711260
2000
Patient : Deux.
11:53
Doctor: What are these things?
263
713260
2000
Docteur : Que sont ces objets ?
11:56
Patient: A square and a circle.
264
716260
2000
Patient : un carré et un cercle.
11:58
PS: And we see this pattern over and over again.
265
718260
3000
P S : Et nous voyons ce schéma encore et encore.
12:01
The one thing the visual system needs
266
721260
3000
La seule chose dont le système visuel a besoin
12:04
in order to begin parsing the world
267
724260
2000
pour commencer à analyser le monde
12:06
is dynamic information.
268
726260
2000
c'est l'information dynamique.
12:08
So the inference we are deriving from this,
269
728260
2000
Alors la déduction que nous tirons de ceci,
12:10
and several such experiments,
270
730260
2000
et de plusieurs expérimentations de ce type,
12:12
is that dynamic information processing,
271
732260
2000
c'est que le traitement de l'information dynamique,
12:14
or motion processing,
272
734260
2000
ou traitement du mouvement,
12:16
serves as the bedrock for building
273
736260
2000
constitue le fondement pour l'élaboration
12:18
the rest of the complexity of visual processing;
274
738260
4000
du reste de la complexité du processus visuel.
12:22
it leads to visual integration
275
742260
2000
Il conduit à l'intégration visuelle
12:24
and eventually to recognition.
276
744260
3000
et finalement à la reconnaissance.
12:27
This simple idea has far reaching implications.
277
747260
3000
Cette idée simple a des implications qui vont loin.
12:30
And let me just quickly mention two,
278
750260
3000
Et laissez moi juste en mentionner deux, rapidement.
12:33
one, drawing from the domain of engineering,
279
753260
2000
L'une, tirée du domaine de l'ingénierie,
12:35
and one from the clinic.
280
755260
2000
et l'autre du domaine clinique.
12:37
So, from the perspective of engineering,
281
757260
2000
Dans la perspective de l'ingénierie,
12:39
we can ask: Goven that we know
282
759260
3000
nous pouvons nous demander, puisque nous savons
12:42
that motion is so important for the human visual system,
283
762260
2000
que le mouvement est si important pour le système visuel humain
12:44
can we use this as a recipe
284
764260
3000
si nous pouvons utiliser cela comme recette
12:47
for constructing machine-based vision systems
285
767260
3000
pour construire des systèmes de vision sur des machines
12:50
that can learn on their own, that don't need to be programmed
286
770260
3000
qui peuvent apprendre par elles-mêmes, qui n'ont pas besoin d'être programmées
12:53
by a human programmer?
287
773260
2000
par un programmateur humain.
12:55
And that's what we're trying to do.
288
775260
2000
Et c'est ce que nous essayons de faire.
12:57
I'm at MIT, at MIT you need to apply
289
777260
3000
Je suis au MIT, au MIT vous devez appliquer
13:00
whatever basic knowledge you gain.
290
780260
2000
tout connaissance fondamentale que vous acquérez.
13:02
So we are creating Dylan,
291
782260
2000
Alors nous sommes en train de créer Dylan,
13:04
which is a computational system
292
784260
2000
qui est un système informatique
13:06
with an ambitious goal
293
786260
2000
avec le but ambitieux
13:08
of taking in visual inputs
294
788260
2000
de recueillir les données visuelles
13:10
of the same kind that a human child would receive,
295
790260
3000
du même genre que ceux qu'un enfant humain recevrait,
13:13
and autonomously discovering:
296
793260
2000
et de découvrir de façon autonome
13:15
What are the objects in this visual input?
297
795260
3000
quels sont les objets dans ces données visuelles.
13:18
So, don't worry about the internals of Dylan.
298
798260
3000
Ne vous souciez pas du fonctionnement interne de Dylan.
13:21
Here, I'm just going to talk about
299
801260
3000
Ici, je vais juste parler de
13:24
how we test Dylan.
300
804260
2000
la façon dont nous testons Dylan.
13:26
The way we test Dylan is by giving it
301
806260
2000
Nous le testons en lui donnant
13:28
inputs, as I said, of the same kind
302
808260
3000
des données, comme je l'ai dit, du même genre
13:31
that a baby, or a child in Project Prakash would get.
303
811260
3000
que celles que recevrait un bébé, ou un enfant du projet Prakash.
13:34
But for a long time we couldn't quite figure out:
304
814260
3000
Mais pendant longtemps nous n'avons pas bien pu déterminer
13:37
Wow can we get these kinds of video inputs?
305
817260
3000
comment obtenir ces sortes de données vidéos.
13:41
So, I thought,
306
821260
2000
Alors j'ai pensé
13:43
could we have Darius
307
823260
2000
que nous pourrions utiliser Darius
13:45
serve as our babycam carrier,
308
825260
3000
comme notre porteur de babycam
13:48
and that way get the inputs that we feed into Dylan?
309
828260
3000
et ainsi recueillir les données pour alimenter Dylan ?
13:51
So that's what we did.
310
831260
2000
Donc c'est ce que nous avons fait.
13:53
(Laughter)
311
833260
7000
(Rires)
14:00
I had to have long conversations with my wife.
312
840260
3000
J'ai eu de longues conversations avec ma femme.
14:03
(Laughter)
313
843260
5000
(Rires)
14:08
In fact, Pam, if you're watching this,
314
848260
2000
En fait, Pam, si tu nous regardes,
14:10
please forgive me.
315
850260
2000
pardonne-moi s'il te plait.
14:13
So, we modified the optics of the camera
316
853260
4000
Donc nous avons modifié l'optique de la caméra
14:17
in order to mimic the baby's visual acuity.
317
857260
3000
pour imiter l'acuité visuelle du bébé.
14:20
As some of you might know,
318
860260
2000
Comme certains d'entre vous le savent peut-être,
14:22
babyies are born pretty much legally blind.
319
862260
4000
les bébés naissent quasiment aveugles au sens de la loi.
14:26
Their acuity -- our acuity is 20/20;
320
866260
3000
Leur acuité visuelle - notre actuité est 20/20 -
14:29
babies' acuity is like 20/800,
321
869260
3000
celle des bébés est de 20/800,
14:32
so they are looking at the world
322
872260
2000
donc ils regardent le monde
14:34
in a very, very blurry fashion.
323
874260
3000
d'une manière très très floue.
14:37
Here's what a baby-cam video looks like.
324
877260
3000
Voici ce à quoi ressemble une vidéo en babycam.
14:41
(Laughter)
325
881260
9000
(Rires)
14:50
(Applause)
326
890260
3000
(Applaudissements)
14:53
Thankfully, there isn't any audio
327
893260
2000
Heureusement, il n'y a pas de son
14:55
to go with this.
328
895260
3000
qui va avec.
14:58
What's amazing is that working with such
329
898260
2000
Ce qui est passionnant, c'est qu'en travaillant sur
15:00
highly degraded input,
330
900260
2000
ces données extrêmement dégradées,
15:02
the baby, very quickly, is able
331
902260
2000
le bébé, très vite, est capable de
15:04
to discover meaning in such input.
332
904260
3000
découvrir le sens de tels données.
15:07
But then two or three days afterward,
333
907260
2000
Mais ensuite, deux ou trois jours après,
15:09
babies begin to pay attention
334
909260
2000
les bébés commencent à être attentifs
15:11
to their mother's or their father's face.
335
911260
2000
au visage de leurs mères ou de leurs pères.
15:13
How does that happen? We want Dylan to be able to do that,
336
913260
3000
Comment cela se produit ? Nous voulons que Dylan soit capable de faire ça.
15:16
and using this mantra of motion,
337
916260
3000
Et en utilisant ce mantra en mouvement,
15:19
Dylan actually can do that.
338
919260
2000
Dylan parvient à le faire,
15:21
So, given that kind of video input,
339
921260
3000
à travers de genre de données vidéos,
15:24
with just about six or seven minutes worth of video,
340
924260
3000
avec juste six ou sept minutes de vidéo,
15:27
Dylan can begin to extract patterns
341
927260
3000
Dylan peut commencer à extraire des motifs
15:30
that include faces.
342
930260
3000
qui incluent des visages.
15:33
So, it's an important demonstration
343
933260
2000
Alors c'est une démonstration importante
15:35
of the power of motion.
344
935260
2000
de la puissance du mouvement.
15:37
The clinical implication, it comes from the domain of autism.
345
937260
3000
L'implication clinique vient du domaine de l'autisme.
15:40
Visual integration has been associated with autism
346
940260
2000
L'intégration visuelle a été associée à l'autisme
15:42
by several researchers.
347
942260
2000
par plusieurs chercheurs.
15:44
When we saw that, we asked:
348
944260
2000
Quand nous avons vu ça, nous avons demandé :
15:46
Could the impairment in visual integration
349
946260
3000
Est-ce que l'altération de l'intégration visuelle
15:49
be the manifestation of something underneath,
350
949260
3000
pourrait être la manifestation de quelque chose en deçà
15:52
of dynamic information processing deficiencies in autism?
351
952260
3000
de la déficience à traiter l'information dynamique dans l'autisme.
15:55
Because, if that hypothesis were to be true,
352
955260
3000
Car, si cette hypothèse s'avérait vraie,
15:58
it would have massive repercussions in our understanding
353
958260
3000
elle aurait des répercussions massives dans notre compréhension
16:01
of what's causing the many different aspects
354
961260
2000
des manifestations
16:03
of the autism phenotype.
355
963260
3000
de l'autisme.
16:06
What you're going to see are
356
966260
2000
Vous allez voir maintenant
16:08
video clips of two children -- one neurotypical,
357
968260
3000
des vidéos de deux enfants, un neurotypique et
16:11
one with autism, playing Pong.
358
971260
2000
un autiste, en train de jouer à Pong.
16:13
So, while the child is playing Pong, we are tracking where they're looking.
359
973260
3000
Donc, pendant que l'enfant joue à Pong, nous suivons à la trace ce qu'ils regardent.
16:16
In red are the eye movement traces.
360
976260
3000
En rouge, ce sont les traces du mouvement de l'oeil,
16:19
This is the neurotypical child, and what you see
361
979260
3000
c'est l'enfant neurotypique, et ce que vous voyez
16:22
is that the child is able to make cues
362
982260
2000
c'est que l'enfant est capable de fabriquer des indications
16:24
of the dynamic information
363
984260
2000
à partir de l'information dynamique
16:26
to predict where the ball is going to go.
364
986260
2000
pour prévoir où la balle va aller.
16:28
Even before the ball gets to a place,
365
988260
3000
Avant même que la balle aille quelque part,
16:31
the child is already looking there.
366
991260
3000
l'enfant regarde déjà l'endroit.
16:34
Contrast this with a child
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994260
2000
Regardez la différence avec un enfant
16:36
with autism playing the same game.
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996260
2000
autiste, qui joue au même jeu.
16:38
Instead of anticipating,
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998260
2000
Au lieu d'anticiper,
16:40
the child always follows where the ball has been.
370
1000260
3000
l'enfant suit toujours l'endroit où la balle est passée.
16:43
The efficiency of the use
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1003260
2000
L'efficacité dans l'utilisation
16:45
of dynamic information
372
1005260
2000
de l'information dynamique
16:47
seems to be significantly compromised in autism.
373
1007260
3000
semble sérieusement compromise dans l'autisme.
16:51
So we are pursuing this line of work
374
1011260
3000
Donc nous poursuivons ce travail
16:54
and hopefully we'll have
375
1014260
2000
et avec un peu de chance nous aurons
16:56
more results to report soon.
376
1016260
2000
bientôt plus de résultats à rapporter.
16:58
Looking ahead, if you think of this disk
377
1018260
3000
En pensant à l'avenir, si vous pensez à ce disque
17:01
as representing all of the children
378
1021260
2000
comme représentation de tous les enfants
17:03
we've treated so far,
379
1023260
2000
que nous avons traités jusqu'ici
17:05
this is the magnitude of the problem.
380
1025260
2000
voilà l'ampleur du problème.
17:07
The red dots are the children we have not treated.
381
1027260
3000
Les points rouges sont les enfants que nous n'avons pas traités.
17:10
So, there are many, many more children who need to be treated,
382
1030260
2000
Alors il y a beaucoup, beaucoup d'autres enfants qui ont besoin d'être traités,
17:12
and in order to expand the scope of the project,
383
1032260
3000
et pour étendre la portée du projet,
17:15
we are planning on launching
384
1035260
2000
nous prévoyons de lancer
17:17
The Prakash Center for Children,
385
1037260
2000
le centre Prakash pour Enfants,
17:19
which will have a dedicated pediatric hospital,
386
1039260
3000
qui aura un hôpital pédiatrique dédié,
17:22
a school for the children we are treating
387
1042260
2000
une école pour les enfants que nous traitons,
17:24
and also a cutting-edge research facility.
388
1044260
2000
et aussi un complexe de recherche de pointe.
17:26
The Prakash Center will integrate health care,
389
1046260
3000
Le Centre Prakash intègrera les soins médicaux,
17:29
education and research in a way
390
1049260
2000
l'éducation et la recherche d'une manière
17:31
that truly creates the whole
391
1051260
2000
qui amènera l'ensemble
17:33
to be greater than the sum of the parts.
392
1053260
3000
à être plus grand que la somme de ses parties.
17:36
So, to summarize: Prakash, in its five years of existence,
393
1056260
3000
Donc, pour résumer, Prakash, pendant ses cinq ans d'existence,
17:39
it's had an impact in multiple areas,
394
1059260
3000
a eu un impact dans de multiples domaines,
17:42
ranging from basic neuroscience
395
1062260
2000
qui vont des neurosciences fondamentales
17:44
plasticity and learning in the brain,
396
1064260
2000
et de l'apprentissage dans le cerveau,
17:46
to clinically relevant hypotheses like in autism,
397
1066260
4000
à des hypothèses cliniquement pertinentes comme avec l'autisme,
17:50
the development of autonomous machine vision systems,
398
1070260
3000
où le développement de systèmes visuels autonomes sur des machines,
17:53
education of the undergraduate and graduate students,
399
1073260
3000
l'éducation des étudiants de deuxième et troisième cycle,
17:56
and most importantly in the alleviation
400
1076260
2000
et de façon plus importante dans la réduction
17:58
of childhood blindness.
401
1078260
2000
de la cécité infantile.
18:00
And for my students and I, it's been
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1080260
2000
Et pour mes étudiants et moi-même,
18:02
just a phenomenal experience
403
1082260
2000
ce fut simplement une expérience phénoménale
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because we have gotten to do interesting research,
404
1084260
4000
car nous avons été amenés à effectuer des recherches intéressantes,
18:08
while at the same time
405
1088260
2000
et en même temps
18:10
helping the many children that we have worked with.
406
1090260
2000
à aider les nombreux enfants avec lesquels nous avons travaillé.
18:12
Thank you very much.
407
1092260
2000
Merci beaucoup.
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(Applause)
408
1094260
2000
(Applaudissements)
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