Kevin Kelly: The next 5,000 days of the web

Kevin Kelly sur les 5000 prochains jours du "web"

211,249 views ・ 2008-07-29

TED


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

Traducteur: verwaerde pascal Relecteur: Nicolas BISPO
00:16
The Internet, the Web as we know it,
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2000
L'internet, le"web" comme nous le connaissons,
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the kind of Web -- the things we're all talking about --
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18160
3000
la toile -- ces choses dont on parle tous --
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is already less than 5,000 days old.
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21160
4000
a déjà près de 5.000 jours d'existence.
00:25
So all of the things that we've seen come about,
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25160
4000
De ce fait toutes les choses que nous voyons,
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starting, say, with satellite images of the whole Earth,
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29160
3000
commençant, disons, par les images satellites de la planète entière,
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which we couldn't even imagine happening before,
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32160
3000
auxquelles nous ne pouvions même pas penser avant --
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all these things rolling into our lives,
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35160
4000
tout cela entrant dans nos vies,
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just this abundance of things that are right before us,
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39160
5000
cette abondance de choses qui est juste devant nous,
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sitting in front of our laptop, or our desktop.
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44160
2000
assis devant notre ordinateur portable, ou notre ordinateur de bureau.
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This kind of cornucopia of stuff
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46160
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Cette sorte de corne d'abondance
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just coming and never ending is amazing, and we're not amazed.
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48160
6000
arrivant à peine et ne cessant jamais est stupéfiante, et nous ne sommes pas stupéfaits.
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It's really amazing that all this stuff is here.
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4000
C'est réellement incroyable que toutes ces choses soient là.
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(Laughter)
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1000
(Rires)
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It's in 5,000 days, all this stuff has come.
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59160
4000
C'est en 5.000 jours, que tout cela est arrivé.
01:03
And I know that 10 years ago,
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3000
Et je sais qu'il y a 10 ans,
01:06
if I had told you that this was all coming,
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66160
2000
si je vous avais dit que tout cela arrivait,
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you would have said that that's impossible.
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68160
3000
vous auriez dit que c'est impossible.
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There's simply no economic model that that would be possible.
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71160
5000
Il n'y a tout simplement pas de modèle économique possible.
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And if I told you it was all coming for free,
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76160
2000
Et si je vous avais dit que tout serait gratuit,
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you would say, this is simply -- you're dreaming.
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78160
2000
vous m'auriez répondu -- tu rêves.
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You're a Californian utopian. You're a wild-eyed optimist.
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4000
Tu es un de ces californiens utopistes. Un optimiste forcené.
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And yet it's here.
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2000
Et pourtant, c'est ici.
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The other thing that we know about it was that 10 years ago,
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86160
4000
L'autre chose que nous savons à ce sujet est qu'il y a 10 ans,
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as I looked at what even Wired was talking about,
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90160
3000
comme je le regardais alors que même la revue "wired" en parlait,
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we thought it was going to be TV, but better.
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93160
3000
nous pensions que cela serait comme la télé, mais en mieux.
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That was the model. That was what everybody was suggesting
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96160
4000
C'était le modèle; ce que tout le monde prévoyait
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was going to be coming.
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100160
2000
qui arriverait.
01:42
And it turns out that that's not what it was.
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102160
3000
Et il apparut que ce ne fut pas cela.
01:45
First of all, it was impossible, and it's not what it was.
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105160
3000
D'abord, c'était impossible, et ce n'est pas ce que c'était.
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And so one of the things that I think we're learning --
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108160
1000
Et de ce fait, une des choses que nous apprenons, je pense --
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if you think about, like, Wikipedia,
30
109160
2000
si nous pensons, par exemple, à "Wikipédia",
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it's something that was simply impossible.
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111160
2000
c'est une chose qui était tout simplement impossible.
01:53
It's impossible in theory, but possible in practice.
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113160
4000
C'est impossible en théorie, mais possible dans la pratique.
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And if you take all these things that are impossible,
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117160
1000
Et si vous prenez toutes ces choses qui sont impossibles,
01:58
I think one of the things that we're learning from this era,
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4000
je pense qu'une des choses que nous apprenons de cette ère,
02:02
from this last decade, is that we have to get good at believing in the impossible,
35
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4000
de cette dernière décennie, est que nous devons être bons à croire en l'impossible,
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because we're unprepared for it.
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126160
3000
parce que nous n'y sommes pas préparés.
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So, I'm curious about what's going to happen in the next 5,000 days.
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129160
3000
Alors je suis curieux sur ce qu'il se passera dans les 5.000 prochains jours.
02:12
But if that's happened in the last 5,000 days,
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132160
2000
Mais tout ça s'est passé ces 5.000 derniers jours,
02:14
what's going to happen in the next 5,000 days?
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134160
3000
que se passera-t-il dans les 5.000 prochains jours ?
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So, I have a kind of a simple story,
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3000
Alors, j'ai une histoire simple,
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and it suggests that what we want to think about is this thing that we're making,
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3000
et elle suggère que ce à quoi nous voulons penser est cette chose que nous construisons,
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this thing that has happened in 5,000 days --
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143160
2000
cette chose qui est arrivée en 5.000 jours.
02:25
that's all these computers, all these handhelds,
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145160
3000
Ce sont tous ces ordinateurs, tous ces appareils de poche,
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all these cell phones, all these laptops, all these servers --
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148160
4000
tous ces mobiles, ordinateurs portables , tous les serveurs --
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basically what we're getting out of all these connections
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152160
4000
fondamentalement, ce que nous obtenons de toutes ces connections
02:36
is we're getting one machine.
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156160
2000
est que nous obtenons une seule machine.
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If there is only one machine, and our little handhelds and devices
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158160
4000
S'il n'y a qu'une machine -- et nos petits appareils de poche et dispositifs
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are actually just little windows into those machines,
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162160
2000
sont en fait juste de petites fenêtres dans ces machines,
02:44
but that we're basically constructing a single, global machine.
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164160
6000
mais nous sommes fondamentalement en train de construire une seule machine globale.
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And so I began to think about that.
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2000
De ce fait, j'ai commencé à penser à cela.
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And it turned out that this machine happens to be
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3000
Et il se trouve que cette machine existe
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the most reliable machine that we've ever made.
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3000
la machine la plus fiable que nous n'ayons jamais fabriquée.
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It has not crashed; it's running uninterrupted.
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178160
2000
Elle n'est pas tombée en panne, elle fonctionne sans interruption.
03:00
And there's almost no other machine that we've ever made
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180160
3000
Et il n'existe presque aucune autre machine que nous ayons jamais fabriquée
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that runs the number of hours, the number of days.
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4000
qui fonctionne un tel nombre d'heures, de jours.
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5,000 days without interruption -- that's just unbelievable.
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187160
3000
5.000 jours sans interruption -- c'est tout simplement incroyable.
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And of course, the Internet is longer than just 5,000 days;
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190160
2000
Evidemment, internet est plus vieux que 5.000 jours --
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the Web is only 5,000 days.
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192160
2000
c'est le web, la toile qui a 5.000 jours
03:14
So, I was trying to basically make measurements.
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194160
6000
Donc, j'ai essayé de faire des mesures basiques.
03:20
What are the dimensions of this machine?
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200160
3000
Quelles sont les dimensions de cette machine ?
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And I started off by calculating how many billions of clicks there are
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203160
4000
Et j'ai commencé à calculer combien de milliards de clics il y a
03:27
all around the globe on all the computers.
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207160
3000
tout autour du monde sur tous les ordinateurs.
03:30
And there is a 100 billion clicks per day.
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210160
2000
Et il y a 100 milliards de clics par jour.
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And there's 55 trillion links between all the Web pages of the world.
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212160
6000
Et il y a 55 mille milliards de liens entre les pages web à travers le monde.
03:38
And so I began thinking more about other kinds of dimensions,
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218160
3000
Et alors j'ai commencé à penser un peu plus à d'autres types de dimensions,
03:41
and I made a quick list. Was it Chris Jordan, the photographer,
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221160
5000
et j'ai fait une liste rapide -- et était-ce Chris Jordan, le photographe,
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talking about numbers being so large that they're meaningless?
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226160
4000
qui parlait de numéros si grands qu'ils n'avaient plus de signification ?
03:50
Well, here's a list of them. They're hard to tell,
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230160
2000
Bien, voici une liste d'entre eux. Cela est difficile à dire,
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but there's one billion PC chips on the Internet,
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232160
4000
mais il y a un milliard de puces d'ordinateurs sur Internet,
03:56
if you count all the chips in all the computers on the Internet.
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236160
2000
si vous comptez toutes les puces dans tous les ordinateurs présents sur Internet.
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There's two million emails per second.
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238160
2000
Il y a 2 millions d'emails par seconde.
04:00
So it's a very big number.
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240160
2000
C'est un nombre très grand.
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It's just a huge machine,
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242160
2000
C'est juste une énorme machine,
04:04
and it uses five percent of the global electricity on the planet.
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244160
4000
et elle utilise 5% de l'énergie électrique de la planète.
04:08
So here's the specifications,
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248160
1000
En voici les spécifications,
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just as if you were to make up a spec sheet for it:
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249160
2000
comme si vous en faisiez une fiche de spécifications :
04:11
170 quadrillion transistors, 55 trillion links,
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251160
4000
170 millions de milliards d'émetteurs, 55 mille milliards de liens
04:15
emails running at two megahertz itself,
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255160
2000
emails se déplaçant à 2 mega hertz,
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31 kilohertz text messaging,
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257160
3000
31 kilohertz de textes de messagerie,
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246 exabyte storage. That's a big disk.
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260160
4000
246 hexabyte de stockage. C'est un sacré disque dur.
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That's a lot of storage, memory. Nine exabyte RAM.
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264160
3000
C'est beaucoup de stockage, mémoire -- 9 hexabyte en RAM.
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And the total traffic on this
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267160
4000
Et le trafic total
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is running at seven terabytes per second.
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271160
3000
va à une vitesse de 7 terabytes par seconde.
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Brewster was saying the Library of Congress is about twenty terabytes.
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274160
3000
Brewster disait que la bibliothèque du congrès fait environ 20 terabytes.
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So every second, half of the Library of Congress
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277160
3000
Ce qui signifie, que chaque seconde, la moitié de la bibliothèque du congrès
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is swooshing around in this machine. It's a big machine.
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280160
4000
fuse autour de cette machine. C'est une grosse machine.
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So I did something else. I figured out 100 billion clicks per day,
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284160
4000
Alors j'ai fait quelque chose d'autre. J'ai remarqué que 100 milliards de clics par jour,
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55 trillion links is almost the same
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288160
3000
55 mille milliards de liens, c'est presque la même chose
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as the number of synapses in your brain.
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291160
2000
que le nombre de synapses dans votre cerveau.
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A quadrillion transistors is almost the same
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293160
2000
Un million de milliards d'émetteurs c'est presque la même chose
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as the number of neurons in your brain.
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295160
2000
que le nombre de neurones dans votre cerveau.
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So to a first approximation, we have these things --
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297160
3000
Alors, en une première approximation, nous avons cela --
05:00
twenty petahertz synapse firings.
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300160
2000
vingt petahetz de connections.
05:02
Of course, the memory is really huge.
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302160
2000
Evidemment la mémoire est vraiment énorme.
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But to a first approximation, the size of this machine is the size --
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304160
6000
Mais en une première approximation, la taille de cette machine est la taille --
05:10
and its complexity, kind of -- to your brain.
96
310160
5000
et ses complexités, en quelque sorte -- de votre cerveau.
05:15
Because in fact, that's how your brain works -- in kind of the same way that the Web works.
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315160
4000
Parce qu'en fait, c'est comme ça que votre cerveau fonctionne -- à peu près de la même façon que la toile fonctionne.
05:19
However, your brain isn't doubling every two years.
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319160
4000
En revanche, votre cerveau ne double pas de taille tous les 2 ans.
05:23
So if we say this machine right now that we've made
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323160
5000
De fait, si nous disons qu'à ce jour cette machine que nous avons fabriquée
05:28
is about one HB, one human brain,
100
328160
3000
vaut environ un CH, cerveau humain,
05:31
if we look at the rate that this is increasing,
101
331160
3000
si nous estimons la vitesse à laquelle elle grandit,
05:34
30 years from now, there'll be six billion HBs.
102
334160
5000
dans trente ans, elle sera équivalente à six milliards de CHs.
05:39
So by the year 2040, the total processing of this machine
103
339160
4000
Donc d'ici 2040, la capacité totale de traitement de cette machine
05:43
will exceed a total processing power of humanity,
104
343160
3000
excédera la capacité totale d'analyse de l'humanité,
05:46
in raw bits and stuff. And this is, I think, where
105
346160
3000
sur les informations brutes. Et c'est où, je crois, que
05:49
Ray Kurzweil and others get this little chart saying that we're going to cross.
106
349160
5000
Ray Kurzweil et d'autres ont obtenu ce petit graphique disant ce que nous allons traverser.
05:54
So, what about that? Well, here's a couple of things.
107
354160
6000
Quoi dire de cela ? Bien, voici quelques points.
06:00
I have three kind of general things
108
360160
3000
J'ai trois idées générales
06:03
I would like to say, three consequences of this.
109
363160
4000
Je préférerais dire; trois conséquences de cela.
06:07
First, that basically what this machine is doing is embodying.
110
367160
5000
Premièrement, que basiquement ce que cette machine est en train de faire est de prendre forme --
06:12
We're giving it a body. And that's what we're going to do
111
372160
2000
nous lui donnons un corps. Et c'est ce que nous allons faire
06:14
in the next 5,000 days -- we're going to give this machine a body.
112
374160
3000
dans les 5.000 prochains jours -- nous allons donner un corps à cette machine.
06:17
And the second thing is, we're going to restructure its architecture.
113
377160
3000
Et la deuxième chose est que nous allons restructurer son architecture.
06:20
And thirdly, we're going to become completely codependent upon it.
114
380160
4000
Et troisièmement, nous allons devenir complètement co-dépendants d'elle.
06:24
So let me go through those three things.
115
384160
2000
Laissez moi développer un peu ces trois idées.
06:26
First of all, we have all these things in our hands.
116
386160
3000
Premièrement, nous avons toutes ces choses dans nos mains.
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We think they're all separate devices,
117
389160
2000
Nous pensons qu'il s'agit de dispositifs séparés,
06:31
but in fact, every screen in the world
118
391160
3000
mais en fait, chaque écran dans le monde
06:34
is looking into the one machine.
119
394160
3000
est un regard dans l'unique machine.
06:37
These are all basically portals into that one machine.
120
397160
3000
Ils sont tous basiquement des portails d'accès à l'unique machine.
06:40
The second thing is that -- some people call this the cloud,
121
400160
4000
La seconde chose c'est ça -- quelques personnes appellent ça le nuage,
06:44
and you're kind of touching the cloud with this.
122
404160
2000
et nous sommes en train de toucher le nuage avec ça.
06:46
And so in some ways, all you really need is a cloudbook.
123
406160
4000
Et d'une certaine façon, tout ce dont nous avons besoin est un "cloudbook".
06:50
And the cloudbook doesn't have any storage.
124
410160
3000
Et le "cloudbook" n'a aucune capacité de stockage.
06:53
It's wireless. It's always connected.
125
413160
3000
Il est sans fil. Il est toujours connecté.
06:56
There's many things about it. It becomes very simple,
126
416160
2000
Il y a beaucoup de choses à dire à son sujet. Il devient très simple,
06:58
and basically what you're doing is you're just touching the machine,
127
418160
2000
et fondamentalement ce que vous faites c'est juste toucher la machine,
07:00
you're touching the cloud and you're going to compute that way.
128
420160
3000
vous touchez le nuage et vous allez calculer la voie.
07:03
So the machine is computing.
129
423160
2000
Donc la machine calcule.
07:05
And in some ways, it's sort of back
130
425160
1000
Et d'un certain point de vue, c'est une sorte de retour
07:06
to the kind of old idea of centralized computing.
131
426160
3000
à cette ancienne idée de calculateur centralisé.
07:09
But everything, all the cameras, and the microphones,
132
429160
4000
Mais tout, toutes les caméras, et tous les microphones,
07:13
and the sensors in cars
133
433160
4000
et les capteurs dans les voitures
07:17
and everything is connected to this machine.
134
437160
2000
et tout est connecté à la machine.
07:19
And everything will go through the Web.
135
439160
2000
Et tout passe par le web.
07:21
And we're seeing that already with, say, phones.
136
441160
2000
Et nous voyons déjà cela avec, par exemple, les téléphones.
07:23
Right now, phones don't go through the Web,
137
443160
2000
Au jour d'aujourd'hui, les téléphones ne passent pas par la toile,
07:25
but they are beginning to, and they will.
138
445160
3000
mais ils commencent à le faire, et ils le feront.
07:28
And if you imagine what, say, just as an example, what Google Labs has
139
448160
4000
Et si vous imaginez, par exemple, ce que "Google Labs" possède
07:32
in terms of experiments with Google Docs, Google Spreadsheets, blah, blah, blah --
140
452160
4000
en termes d'expérimentation avec Google docs, Google feuille de calcul, blah, blah, blah --
07:36
all these things are going to become Web based.
141
456160
3000
tout cela sera sur la toile.
07:39
They're going through the machine.
142
459160
2000
Tout passera par la machine.
07:41
And I am suggesting that every bit will be owned by the Web.
143
461160
5000
Et je suggère que chaque octet appartiendra au web.
07:46
Right now, it's not. If you do spreadsheets and things at work,
144
466160
3000
Actuellement, ce n'est pas le cas -- si vous faites une feuille de calcul au travail,
07:49
a Word document, they aren't on the Web,
145
469160
3000
ou un document word, ils ne sont pas sur le web,
07:52
but they are going to be. They're going to be part of this machine.
146
472160
2000
mais ils le seront. Ils feront partie de cette machine.
07:54
They're going to speak the Web language.
147
474160
2000
Ils parleront le langage du "web".
07:56
They're going to talk to the machine.
148
476160
2000
Ils parleront à la machine.
07:58
The Web, in some sense, is kind of like a black hole
149
478160
3000
La toile,en un certain sens, est comme une sorte de trou noir,
08:01
that's sucking up everything into it.
150
481160
3000
qui absorbe tout.
08:04
And so every thing will be part of the Web.
151
484160
4000
De ce fait tout fera partie de la toile.
08:08
So every item, every artifact that we make, will have embedded in it
152
488160
5000
Chaque élément, chaque artefact que nous faisons, embarquera
08:13
some little sliver of Web-ness and connection,
153
493160
3000
une excroissance de toile et une connection,
08:16
and it will be part of this machine,
154
496160
2000
et fera partie de la machine,
08:18
so that our environment -- kind of in that ubiquitous computing sense --
155
498160
3000
tel que notre environnement -- en quelque sorte au sens d'ubiquité-informatique --
08:21
our environment becomes the Web. Everything is connected.
156
501160
5000
notre environnement deviendra le web. Tout sera connecté.
08:26
Now, with RFIDs and other things -- whatever technology it is,
157
506160
3000
Aujourd'hui, avec les RIFD et autres -- quelque soit la technologie,
08:29
it doesn't really matter. The point is that everything
158
509160
3000
ce n'est pas très important, le point est que tout
08:32
will have embedded in it some sensor connecting it to the machine,
159
512160
3000
incluera une façon de se connecter à la machine,
08:35
and so we have, basically, an Internet of things.
160
515160
3000
de ce fait nous avons, logiquement, un internet de choses.
08:38
So you begin to think of a shoe as a chip with heels,
161
518160
4000
Alors vous commencez à penser à une chaussure en tant que puce avec des semelles,
08:42
and a car as a chip with wheels,
162
522160
3000
une auto comme une puce avec des roues.
08:45
because basically most of the cost of manufacturing cars
163
525160
3000
Parce que la plupart des coûts de fabrication d'une voiture
08:48
is the embedded intelligence and electronics in it, and not the materials.
164
528160
6000
sont dans l'intelligence et l'électronique qui y sont embarqués, pas dans les matériaux.
08:54
A lot of people think about the new economy
165
534160
2000
Beaucoup de personnes voient la nouvelle économie
08:56
as something that was going to be a disembodied,
166
536160
2000
comme quelque chose qui va se dématérialiser,
08:58
alternative, virtual existence,
167
538160
3000
une existence virtuelle alternative,
09:01
and that we would have the old economy of atoms.
168
541160
3000
et que nous aurions la vieille économie des atomes.
09:04
But in fact, what the new economy really is
169
544160
3000
Mais en fait, ce que la nouvelle économie est réellement
09:07
is the marriage of those two, where we embed the information,
170
547160
4000
c'est l'union des deux, où nous embarquons l'information,
09:11
and the digital nature of things into the material world.
171
551160
2000
et la nature digitale des choses à l'intérieur du monde matériel.
09:13
That's what we're looking forward to. That is where we're going --
172
553160
4000
C'est ce à quoi nous nous attendons. C'est où nous allons --
09:17
this union, this convergence of the atomic and the digital.
173
557160
7000
cette union, cette convergence entre l'atome et le digital.
09:24
And so one of the consequences of that, I believe,
174
564160
2000
Et l'une des conséquences de cela, je crois,
09:26
is that where we have this sort of spectrum of media right now --
175
566160
4000
est que nous avons cette sorte de spectre de médias --
09:30
TV, film, video -- that basically becomes one media platform.
176
570160
3000
TV, film, vidéo -- qui deviennent une plateforme de média.
09:33
And while there's many differences in some senses,
177
573160
2000
Et bien qu'il y ait énormément de différences dans certains sens,
09:35
they will share more and more in common with each other.
178
575160
3000
ils partagent de plus en plus entre eux.
09:38
So that the laws of media, such as the fact that copies have no value,
179
578160
5000
Alors que la loi des médias, telle que : le fait que les copies n'aient pas de valeur.
09:43
the value's in the uncopiable things,
180
583160
2000
La valeur est dans les choses non copiables.
09:45
the immediacy, the authentication, the personalization.
181
585160
5000
L'immédiateté, l'auhentification, la personnalisation --
09:50
The media wants to be liquid.
182
590160
3000
le média veut être liquide;
09:53
The reason why things are free is so that you can manipulate them,
183
593160
3000
la raison pour laquelle les choses sont gratuites c'est que nous puissions les manipuler,
09:56
not so that they are "free" as in "beer," but "free" as in "freedom."
184
596160
4000
pas dans le but qu'elles soient gratuites comme pour une bière, mais gratuite dans le but de liberté.
10:00
And the network effects rule,
185
600160
2000
Et les effets du réseau font loi --
10:02
meaning that the more you have, the more you get.
186
602160
2000
c'est à dire que plus vous avez, plus vous obtenez.
10:04
The first fax machine -- the person who bought the first fax machine
187
604160
3000
Le premier fax -- la personne qui a acheté le premier fax
10:07
was an idiot, because there was nobody to fax to.
188
607160
5000
était idiote, parce qu'il n'y avait personne à qui faxer un document.
10:12
But here she became an evangelist, recruiting others
189
612160
4000
Mais, elle est devenu évangéliste, recrutant d'autres personnes
10:16
to get the fax machines because it made their purchase more valuable.
190
616160
3000
à avoir un fax parce que cela donnait plus de valeur à leur investissement.
10:19
Those are the effects that we're going to see.
191
619160
2000
Ce sont les effets que nous allons voir.
10:21
Attention is the currency.
192
621160
2000
L'attention est la monnaie.
10:23
So those laws are going to kind of spread throughout all media.
193
623160
5000
Ces règles vont se répandre à travers tous les médias.
10:28
And the other thing about this embodiment
194
628160
2000
Et l' autre point au sujet de cette incarnation
10:30
is that there's kind of what I call the McLuhan reversal.
195
630160
3000
est qu'il se passe ce que j'appelle l'inversion de Mc Luhan.
10:33
McLuhan was saying, "Machines are the extensions of the human senses."
196
633160
2000
Mc Luhan disait, "les Machines sont l'extension des sens de l'homme."
10:35
And I'm saying, "Humans are now going to be
197
635160
2000
Et je dis, "les Humains vont maintenant être
10:37
the extended senses of the machine," in a certain sense.
198
637160
3000
l'extension des sens de la machine" en un certain sens.
10:40
So we have a trillion eyes, and ears, and touches,
199
640160
4000
De ce fait nous avons mille milliards d'yeux et d'oreilles et de touches,
10:44
through all our digital photographs and cameras.
200
644160
3000
par le biais de tous nos appareils photos et caméras.
10:47
And we see that in things like Flickr,
201
647160
5000
Et nous voyons comme sur des sites tel que Flickr,
10:52
or Photosynth, this program from Microsoft
202
652160
3000
ou Photosynth, ce programme de Microsoft
10:55
that will allow you to assemble a view of a touristy place
203
655160
4000
qui permettra d'assembler une vue touristique d'un lieu
10:59
from the thousands of tourist snapshots of it.
204
659160
4000
à partir de milliers de photos de touristes.
11:03
In a certain sense, the machine is seeing through the pixels of individual cameras.
205
663160
6000
Dans un sens, la machine voit à travers les pixels de chacune des caméras.
11:09
Now, the second thing that I want to talk about was this idea of restructuring,
206
669160
4000
Maintenant, la seconde chose dont je souhaiterais parler est l'idée de re-structuration --
11:13
that what the Web is doing is restructuring.
207
673160
2000
ce qu'est en train de faire la toile c'est de se re-structurer.
11:15
And I have to warn you, that what we'll talk about is --
208
675160
2000
Et je dois vous avertir, que ce dont nous allons parler est--
11:17
I'm going to give my explanation of a term you're hearing, which is a "semantic Web."
209
677160
4000
Je vais commencer mon explication par un terme que vous avez déjà entendu,le "web sémentique".
11:21
So first of all, the first stage that we've seen
210
681160
3000
Premièrement, la première étape que nous avons vue
11:24
of the Internet was that it was going to link computers.
211
684160
3000
d'internet était qu'il allait connecter les ordinateurs.
11:27
And that's what we called the Net; that was the Internet of nets.
212
687160
3000
Et c'est ce que nous avons appelé la toile -- l'internet de toiles.
11:30
And we saw that, where you have all the computers of the world.
213
690160
3000
Et nous avons vu que là où nous avons tous les ordinateurs du monde --
11:33
And if you remember, it was a kind of green screen with cursors,
214
693160
4000
et si vous vous rappelez, c'était une sorte d'écran vert avec des curseurs,
11:37
and there was really not much to do, and if you wanted to connect it,
215
697160
2000
et il n'y avait pas grand chose à faire, et si vous vouliez les connecter,
11:39
you connected it from one computer to another computer.
216
699160
3000
vous les connectiez d'un ordinateur à l'autre.
11:42
And what you had to do was -- if you wanted to participate in this,
217
702160
2000
Et ce que vous aviez à faire, si vous vouliez participer à cela,
11:44
you had to share packets of information.
218
704160
4000
était de partager des paquets d'informations.
11:48
So you were forwarding on. You didn't have control.
219
708160
2000
Et alors vous transmettiez. Vous n'aviez pas le contrôle.
11:50
It wasn't like a telephone system where you had control of a line:
220
710160
2000
Ce n'était pas comme un système téléphonique où vous aviez le contrôle d'une ligne --
11:52
you had to share packets.
221
712160
2000
vous deviez partager des paquets.
11:54
The second stage that we're in now is the idea of linking pages.
222
714160
5000
La seconde étape dans laquelle nous sommes maintenant est l'idée de pages connectées.
11:59
So in the old one, if I wanted to go on to an airline Web page,
223
719160
3000
Avant, si nous voulions aller sur la page d'une compagnie aérienne,
12:02
I went from my computer, to an FTP site, to another airline computer.
224
722160
4000
j'allais depuis mon ordinateur, sur un site FTP, vers un autre ordinateur de la compagnie aérienne.
12:06
Now we have pages -- the unit has been resolved into pages,
225
726160
5000
Maintenant nous avons des pages -- que l'unité avait résolu en pages,
12:11
so one page links to another page.
226
731160
2000
donc une page renvoie à une autre page.
12:13
And if I want to go in to book a flight,
227
733160
3000
Et si je veux poursuivre et réserver un vol,
12:16
I go into the airline's flight page, the website of the airline,
228
736160
5000
je vais sur la page du vol de la compagnie, le site web de la compagnie,
12:21
and I'm linking to that page.
229
741160
2000
et cela me connecte à cette page.
12:23
And what we're sharing were links, so you had to be kind of open with links.
230
743160
4000
Et ce que nous partageons ce sont des liens, de ce fait nous devons être ouvert d'esprit envers ces connections.
12:27
You couldn't deny -- if someone wanted to link to you,
231
747160
2000
Vous ne pouviez pas le refuser -- si quelqu'un voulait se connecter à vous,
12:29
you couldn't stop them. You had to participate in this idea
232
749160
4000
vous ne pouviez pas le stopper; vous deviez participer à cette idée
12:33
of opening up your pages to be linked by anybody.
233
753160
3000
de laisser l'accès à votre page pour que chacun puisse y faire référence.
12:36
So that's what we were doing.
234
756160
2000
De ce fait, c'est ce que nous faisons.
12:38
We're now entering to the third stage, which is what I'm talking about,
235
758160
4000
Nous entrons maintenant dans la troisième étape, qui est ce dont je parle,
12:42
and that is where we link the data.
236
762160
2000
et c'est là où nous connectons les données.
12:44
So, I don't know what the name of this thing is.
237
764160
2000
Alors, je ne sais pas comment s'appelle cela.
12:46
I'm calling it the one machine. But we're linking data.
238
766160
2000
Je l'appellerai "La Machine". Mais nous connectons des données.
12:48
So we're going from machine to machine,
239
768160
2000
Nous allons donc depuis le "machine à machine",
12:50
from page to page, and now data to data.
240
770160
2000
vers le "page à page" , et maintenant le "donnée à donnée".
12:52
So the difference is, is that rather than linking from page to page,
241
772160
4000
Alors la différence est, qu'au lieu de connecter une page à une autre page,
12:56
we're actually going to link from one idea on a page
242
776160
4000
nous allons connecter une idée d'une page
13:00
to another idea, rather than to the other page.
243
780160
2000
à une autre idée, au lieu d'une autre page.
13:02
So every idea is basically being supported --
244
782160
3000
Alors toute idée est fondamentalement soutenue --
13:05
or every item, or every noun -- is being supported by the entire Web.
245
785160
3000
ou chaque élément, ou chaque nom -- est soutenu par l'ensemble de la toile.
13:08
It's being resolved at the level of items, or ideas, or words, if you want.
246
788160
6000
Cela se passe au niveau des éléments ou des idées ou des mots, si vous voulez.
13:14
So besides physically coming out again into this idea
247
794160
4000
A coté de cela on rencontre encore le physique dans cette idée
13:18
that it's not just virtual, it's actually going out to things.
248
798160
4000
ce n'est pas seulement virtuel, cela sort réellement des choses matérielles.
13:22
So something will resolve down to the information
249
802160
3000
Donc quelque chose résoudra les liens jusqu'à l'information
13:25
about a particular person, so every person will have a unique ID.
250
805160
4000
sur le sujet d'une personne en particulier, donc nous aurons tous une identification unique.
13:29
Every person, every item will have a something
251
809160
2000
Chaque personne, chaque élément, aura quelque chose
13:31
that will be very specific, and will link
252
811160
2000
qui sera très spécifique, et renverra
13:33
to a specific representation of that idea or item.
253
813160
4000
à une représentation spécifique de cette idée ou élément.
13:37
So now, in this new one, when I link to it,
254
817160
3000
Alors maintenant dans cette nouvelle machine, quand je m'y connecte,
13:40
I would link to my particular flight, my particular seat.
255
820160
6000
je me connecte à mon vol en particulier, à mon siège en particulier.
13:46
And so, giving an example of this thing,
256
826160
3000
Alors -- donnant un exemple --
13:49
I live in Pacifica, rather than -- right now Pacifica
257
829160
2000
je vis à Pacifica, plutôt que -- à l'instant, Pacifica
13:51
is just sort of a name on the Web somewhere.
258
831160
3000
est seulement un nom quelque part sur la toile.
13:54
The Web doesn't know that that is actually a town,
259
834160
2000
La toile ne sait pas que c'est en fait une ville,
13:56
and that it's a specific town that I live in,
260
836160
2000
et que c'est spécifiquement la ville où je vis,
13:58
but that's what we're going to be talking about.
261
838160
3000
mais c'est de cela dont nous allons parler.
14:01
It's going to link directly to --
262
841160
2000
Cela sera connecté directement à --
14:03
it will know, the Web will be able to read itself
263
843160
3000
la toile pourra lire par elle-même
14:06
and know that that actually is a place,
264
846160
2000
et savoir que ceci est réellement un lieu,
14:08
and that whenever it sees that word, "Pacifica,"
265
848160
2000
et que quand il voit le mot, "Pacifica",
14:10
it knows that it actually has a place,
266
850160
1000
il sait que c'est réellement un lieu,
14:11
latitude, longitude, a certain population.
267
851160
3000
latitude, longitude, une certaine population.
14:14
So here are some of the technical terms, all three-letter things,
268
854160
3000
Ici sont quelques-uns des termes techniques, toutes de trois lettres,
14:17
that you'll see a lot more of.
269
857160
2000
que vous verrez de plus en plus.
14:19
All these things are about enabling this idea of linking to the data.
270
859160
5000
Toutes ces choses s'apprettent à permettre l'idée de relier les données.
14:24
So I'll give you one kind of an example.
271
864160
3000
Je vous donnerai un exemple.
14:27
There's like a billion social sites on the Web.
272
867160
4000
Il y a quelque chose comme un milliard de sites sociaux sur la toile.
14:31
Each time you go into there, you have to tell it again who you are
273
871160
3000
Chaque fois que vous y entrez, vous devez préciser qui vous êtes,
14:34
and all your friends are.
274
874160
1000
et qui sont vos amis.
14:35
Why should you be doing that? You should just do that once,
275
875160
2000
Pourquoi devriez-vous faire cela ? Vous devriez faire cela une seule fois,
14:37
and it should know who all your friends are.
276
877160
3000
et il devrait savoir qui sont vos amis.
14:40
So that's what you want, is all your friends are identified,
277
880160
2000
Alors c'est ce que vous voulez, tous les amis identifiés,
14:42
and you should just carry these relationships around.
278
882160
2000
et vous devriez seulement vous occuper de ces relations autour de vous.
14:44
All this data about you should just be conveyed,
279
884160
3000
Toutes ces données devraient juste être transmises,
14:47
and you should do it once and that's all that should happen.
280
887160
3000
et cela devrait se faire seulement une seule fois, et c'est tout ce qui devrait passer.
14:50
And you should have all the networks
281
890160
2000
Et vous devriez avoir tous les réseaux
14:52
of all the relationships between those pieces of data.
282
892160
2000
de toutes les relations entre ces parties d'informations.
14:54
That's what we're moving into -- where it sort of knows these things down to that level.
283
894160
5000
C'est ce vers quoi nous allons -- où il sait en quelque sorte les choses jusqu'à ce niveau de détail.
14:59
A semantic Web, Web 3.0, giant global graph --
284
899160
3000
Une toile sémantique, Web 3.0, graphique géant global --
15:02
we're kind of trying out what we want to call this thing.
285
902160
3000
nous testons en quelque sorte le nom que nous voudrions donner à cette chose.
15:05
But what's it's doing is sharing data.
286
905160
2000
Mais ce que cela fait c'est de partager des données.
15:07
So you have to be open to having your data shared, which is a much bigger step
287
907160
5000
Alors vous devez être ouverts à l'idée de partager vos informations, ce qui est un pas beaucoup plus grand
15:12
than just sharing your Web page, or your computer.
288
912160
2000
que partager votre page web, ou votre ordinateur.
15:14
And all these things that are going to be on this
289
914160
4000
Et tous ces éléments qui seront sur cela
15:18
are not just pages, they are things.
290
918160
3000
ne sont pas seulement des pages, ce sont des choses.
15:21
Everything we've described, every artifact or place,
291
921160
4000
Tout ce que nous décrivons, chaque artefact ou endroit,
15:25
will be a specific representation,
292
925160
2000
sera une représentation spécifique,
15:27
will have a specific character that can be linked to directly.
293
927160
5000
aura un personnage spécifique sur lequel on pourra se connecter directement.
15:32
So we have this database of things.
294
932160
2000
Donc nous avons cette base de données de choses.
15:34
And so there's actually a fourth thing that we have not get to,
295
934160
4000
Finalement il y a une quatrième chose dont nous n'avons pas encore parlé,
15:38
that we won't see in the next 10 years, or 5,000 days,
296
938160
2000
que nous ne verrons pas dans les 10 prochaines années ou 5.000 jours,
15:40
but I think that's where we're going to. And as the Internet of things --
297
940160
5000
mais je pense que c'est à cela où nous allons arriver. Et en tant qu'Internet de choses --
15:45
where I'm linking directly to the particular things of my seat on the plane --
298
945160
4000
où je me connecte directement à la chose représentant en particulier mon siège d'avion --
15:49
that that physical thing becomes part of the Web.
299
949160
3000
que cette chose physique fera partie du web.
15:52
And so we are in the middle of this thing
300
952160
2000
Et alors nous sommes au milieu de cette chose
15:54
that's completely linked, down to every object
301
954160
3000
qui est complètement liée, jusque chaque objet
15:57
in the little sliver of a connection that it has.
302
957160
2000
par la petite mèche de connection qu'il a.
15:59
So, the last thing I want to talk about is this idea
303
959160
2000
La dernière chose dont je voudrais parler est l'idée
16:01
that we're going to be codependent.
304
961160
3000
que nous allons devenir co-dépendant.
16:04
It's always going to be there, and the closer it is, the better.
305
964160
4000
Il sera toujours là, et le plus proche il sera, le mieux cela sera.
16:08
If you allow Google to, it will tell you your search history.
306
968160
3000
Si vous le permettez à Google, il vous dira l'historique de vos recherches.
16:11
And I found out by looking at it
307
971160
2000
Et j'ai remarqué en le regardant
16:13
that I search most at 11 o'clock in the morning.
308
973160
2000
que je fais la plupart de mes recherches à 11h du matin.
16:16
So I am open, and being transparent to that.
309
976160
3000
Je suis ouvert et suis transparent à ça.
16:19
And I think total personalization in this new world will require total transparency.
310
979160
6000
Et je pense que la personnalisation totale dans ce nouveau monde nécessitera une transparence totale.
16:25
That is going to be the price.
311
985160
2000
Cela sera le prix à payer.
16:27
If you want to have total personalization,
312
987160
1000
Si vous voulez une personnalisation totale,
16:28
you have to be totally transparent.
313
988160
2000
vous devez être totalement transparents.
16:30
Google. I can't remember my phone number, I'll just ask Google.
314
990160
3000
Google. Je ne me rappelle plus de mon numéro de téléphone, je demanderai à Google.
16:33
We're so dependent on this that I have now gotten to the point
315
993160
2000
Nous sommes tellement dépendants à cela que je suis arrivé au point
16:35
where I don't even try to remember things --
316
995160
2000
où je n'essaye même plus de me rappeler des choses --
16:37
I'll just Google it. It's easier to do that.
317
997160
2000
Je vais juste le googler. C'est plus facile de faire ça.
16:39
And we kind of object at first, saying, "Oh, that's awful."
318
999160
3000
Et nous pouvons au départ rejeter cela et dire, "oh, c'est horrible."
16:42
But if we think about the dependency that we have on this other technology,
319
1002160
3000
Mais si nous pensons à cette dépendance que nous avons à cette autre technologie,
16:45
called the alphabet, and writing,
320
1005160
2000
appelée alphabet, et écriture --
16:47
we're totally dependent on it, and it's transformed culture.
321
1007160
3000
nous sommes totalement dépendants d'elle, et elle a transformé notre culture.
16:50
We cannot imagine ourselves without the alphabet and writing.
322
1010160
4000
Nous ne pouvons pas nous imaginer sans alphabet et sans écriture.
16:54
And so in the same way, we're going to not imagine ourselves
323
1014160
3000
Et dans la même voie, nous n'allons pas nous imaginer
16:57
without this other machine being there.
324
1017160
2000
sans cette autre machine qui arrive.
16:59
And what is happening with this is
325
1019160
3000
Et ce qui arrive avec cela est
17:02
some kind of AI, but it's not the AI in conscious AI,
326
1022160
2000
une sorte d'intelligence artificielle IA, mais ce n'est pas une IA consciente,
17:04
as being an expert, Larry Page told me
327
1024160
3000
-- étant un expert, Larry Page m'a dit
17:07
that that's what they're trying to do,
328
1027160
1000
que c'est ce qu'ils essayent de faire,
17:08
and that's what they're trying to do.
329
1028160
2000
et c'est ce qu'ils essayent de faire.
17:10
But when six billion humans are Googling,
330
1030160
3000
Mais quand 6 milliards d'humains googlisent,
17:13
who's searching who? It goes both ways.
331
1033160
2000
qui cherche qui ? Cela va dans les deux sens.
17:15
So we are the Web, that's what this thing is.
332
1035160
4000
Nous sommes le web, c'est ce que cette chose est.
17:19
We are going to be the machine.
333
1039160
2000
Nous allons être la machine.
17:21
So the next 5,000 days, it's not going to be the Web and only better.
334
1041160
5000
Alors les 5.000 prochains jours -- ce ne sera pas le web, et seulement en mieux.
17:26
Just like it wasn't TV and only better.
335
1046160
2000
Comme ce n'était pas la télé, et seulement en mieux.
17:28
The next 5,000 days, it's not just going to be the Web
336
1048160
3000
Les 5.000 prochains jours -- ce ne sera pas juste le web,
17:31
but only better -- it's going to be something different.
337
1051160
2000
mais seulement en mieux; cela sera quelque chose de différent.
17:33
And I think it's going to be smarter.
338
1053160
4000
Et je pense que cela sera plus intelligent.
17:37
It'll have an intelligence in there, that's not, again, conscious.
339
1057160
4000
Il aura une intelligence, qui n'est pas, encore, consciente.
17:41
But it'll anticipate what we're doing, in a good sense.
340
1061160
4000
Mais il va anticiper ce que nous ferons, dans le bon sens.
17:45
Secondly, it's become much more personalized.
341
1065160
3000
Deuxièmement, il devient beaucoup plus personnalisé.
17:48
It will know us, and that's good.
342
1068160
2000
Il nous connaitra, et c'est bon.
17:50
And again, the price of that will be transparency.
343
1070160
4000
Encore un fois, le prix de cela sera la transparence.
17:54
And thirdly, it's going to become more ubiquitous
344
1074160
2000
Et troisièmement, il va devenir plus omniprésent
17:56
in terms of filling your entire environment, and we will be in the middle of it.
345
1076160
5000
dans le sens où il sera partout dans votre environnement, et nous serons au milieu de cela.
18:01
And all these devices will be portals into that.
346
1081160
3000
Tous les dispositifs seront des portails ouvrant dessus.
18:04
So the single idea that I wanted to leave with you
347
1084160
3000
Alors la seule idée que je souhaite vous laisser
18:07
is that we have to begin to think about this as not just "the Web, only better,"
348
1087160
6000
est que nous devons commencer à ne pas seulement penser à ceci comme étant juste "le web, seulement en mieux",
18:13
but a new kind of stage in this development.
349
1093160
3000
mais à une nouvelle étape de développement.
18:16
It looks more global. If you take this whole thing,
350
1096160
3000
Il semble plus global -- si vous prenez tout cela,
18:19
it is a very big machine, very reliable machine,
351
1099160
3000
c'est une très grande machine, une machine très fiable,
18:22
more reliable than its parts.
352
1102160
2000
plus fiable que ces parties.
18:24
But we can also think about it as kind of a large organism.
353
1104160
3000
Mais nous pouvons aussi penser à cela comme une sorte de grand organisme.
18:27
So we might respond to it more as if this was a whole system,
354
1107160
5000
Alors nous devrions y répondre plus comme si c'était un système tout entier,
18:32
more as if this wasn't a large organism
355
1112160
2000
que si ce n'était pas un grand organisme
18:34
that we are going to be interacting with. It's a "One."
356
1114160
4000
avec lequel nous allons interagir. C'est l' "Unique".
18:38
And I don't know what else to call it, than the One.
357
1118160
3000
Et je ne sais pas comment l'appeler autrement que l' "Unique".
18:41
We'll have a better word for it.
358
1121160
1000
Nous aurons un meilleur mot pour lui.
18:42
But there's a unity of some sort that's starting to emerge.
359
1122160
3000
Mais il y a une unité d'une certaine forme qui commence à émerger.
18:45
And again, I don't want to talk about consciousness,
360
1125160
3000
Et de nouveau, je ne veux pas parler de conscience,
18:48
I want to talk about it just as if it was a little bacteria,
361
1128160
2000
je veux en parler juste comme si c'était une petite bactérie,
18:50
or a volvox, which is what that organism is.
362
1130160
3000
ou un volvox, qui est ce qu'est cet organisme.
18:53
So, to do, action, take-away. So, here's what I would say:
363
1133160
6000
Alors, à faire, action, à emporter. Alors c'est ce que je dirais :
18:59
there's only one machine, and the Web is its OS.
364
1139160
4000
il y a seulement une machine, et le web est son système d'exploitation.
19:03
All screens look into the One. No bits will live outside the Web.
365
1143160
4000
Tous les écrans regardent dans l' "Unique". Aucun octet ne vit en dehors du web.
19:07
To share is to gain. Let the One read it.
366
1147160
4000
Partager est gagner. Laissez l' "Unique" le lire.
19:11
It's going to be machine-readable.
367
1151160
1000
Cela sera lisible par la machine;
19:12
You want to make something that the machine can read.
368
1152160
3000
vous voulez faire quelque chose que la machine peut lire.
19:15
And the One is us. We are in the One.
369
1155160
5000
Et l' "Unique" c'est nous - nous sommes dans l' "Unique".
19:20
I appreciate your time.
370
1160160
2000
Je vous remercie de votre temps
19:22
(Applause)
371
1162160
3000
(applaudissements)
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