TED2014
Larry Page: Where's Google going next?
Charlie Rose et Larry Page: Vers quoi Google se dirige-t-elle ?
Filmed:
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Sur la scène de TED 2014, Charlie Rose s'entretient avec le chef de la direction de Google Larry Page au sujet de sa vision à long terme pour la compagnie. Il y est question de pistes cyclables aériennes et de montgolfières internet... et puis la discussion devient encore plus intéressante, alors que Page raconte la récente acquisition par Google de DeepMind, une IA qui est en train d'apprendre des choses surprenantes.
Larry Page - CEO of Google
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
Larry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web. Full bio
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00:13
Charlie Rose: So Larry sent me an email
0
1381
3626
Charlie Rose : Donc... Larry m'a écrit,
00:17
and he basically said,
1
5007
1987
et en gros il a dit qu'on devait
s'assurer de ne pas avoir l'air
s'assurer de ne pas avoir l'air
00:18
we've got to make sure that
we don't seem like we're
we don't seem like we're
2
6994
3729
00:22
a couple of middle-aged boring men.
3
10723
4491
de deux bonhommes emmerdants.
00:27
I said, I'm flattered by that --
4
15214
3042
Je lui ai dit que j'étais flatté –
00:30
(Laughter) —
5
18256
2372
(Rires) –
00:32
because I'm a bit older,
6
20628
3515
parce que je suis un peu plus vieux,
00:36
and he has a bit more net worth than I do.
7
24143
4151
et qu'il vaut un peu plus que moi.
00:40
Larry Page: Well, thank you.
8
28294
2599
Larry Page : Bien, merci !
00:42
CR: So we'll have a conversation about
9
30893
2980
CR : Donc nous allons parler d'Internet,
00:45
the Internet, and we'll have a conversation Google,
10
33873
2698
de Google, de recherche
et de confidentialité,
et de confidentialité,
00:48
and we'll have a conversation about search
11
36571
1434
00:50
and privacy,
12
38005
1367
00:51
and also about your philosophy
13
39372
1555
et également de votre philosophie
00:52
and a sense of how you've connected the dots
14
40927
2456
et de votre façon
de relier les éléments,
de relier les éléments,
00:55
and how this journey that began
15
43383
2091
et des perspectives fascinantes
que nous réserve cette aventure
qui a débuté il y a quelque temps.
qui a débuté il y a quelque temps.
00:57
some time ago
16
45474
1284
00:58
has such interesting prospects.
17
46758
1895
01:00
Mainly we want to talk about the future.
18
48653
2596
Nous voulons surtout parler de l'avenir.
01:03
So my first question: Where is Google
19
51249
1589
Alors ma première question :
où se trouve Google et où s'en va-t-elle ?
01:04
and where is it going?
20
52838
2046
01:06
LP: Well, this is something we think about a lot,
21
54884
1459
LP : Bien, on pense beaucoup à ça.
01:08
and our mission we defined a long time ago
22
56343
3575
La mission qu'on s'est donnée
il y a longtemps
il y a longtemps
01:11
is to organize the world's information
23
59918
2263
est d'organiser l'information mondiale
et de la rendre accessible et utile
partout dans le monde.
partout dans le monde.
01:14
and make it universally accessible and useful.
24
62181
3438
Et les gens demandent toujours
01:17
And people always say,
25
65619
2042
01:19
is that really what you guys are still doing?
26
67661
2215
si c'est vraiment
ce que nous faisons encore.
ce que nous faisons encore.
01:21
And I always kind of think about that myself,
27
69876
2118
Je me pose toujours
cette question moi-même
cette question moi-même
01:23
and I'm not quite sure.
28
71994
2196
et je ne suis pas tout à fait certain.
01:26
But actually, when I think about search,
29
74190
4007
Lorsque je réfléchis sur la recherche...
01:30
it's such a deep thing for all of us,
30
78197
2616
C'est une chose tellement profonde
de vraiment comprendre ce que l'on veut,
de vraiment comprendre ce que l'on veut,
01:32
to really understand what you want,
31
80813
2243
01:35
to understand the world's information,
32
83056
2368
de comprendre l'information mondiale.
01:37
and we're still very much in the early stages of that,
33
85424
3532
Et nous sommes encore
au tout début de cela,
au tout début de cela,
01:40
which is totally crazy.
34
88956
1813
ce qui est totalement fou.
01:42
We've been at it for 15 years already,
35
90769
2518
Ça fait 15 ans déjà
qu'on travaille là-dessus,
qu'on travaille là-dessus,
01:45
but it's not at all done.
36
93287
3575
mais c'est loin d'être terminé.
01:48
CR: When it's done, how will it be?
37
96862
2676
CR : Quand ça sera fini, ça sera comment ?
01:51
LP: Well, I guess,
38
99538
2717
LP : Bien... je suppose
que lorsque je pense à nos objectifs...
que lorsque je pense à nos objectifs...
01:54
in thinking about where we're going --
39
102255
2400
01:56
you know, why is it not done? --
40
104655
2287
Pourquoi c'est pas fini ?
01:58
a lot of it is just computing's kind of a mess.
41
106942
2436
En gros, la programmation
c'est un peu tout croche.
c'est un peu tout croche.
02:01
You know, your computer
doesn't know where you are,
doesn't know where you are,
42
109378
1803
Ton ordinateur ne sait pas où tu es,
02:03
it doesn't know what you're doing,
43
111181
2035
il ne sait pas ce que tu fais,
02:05
it doesn't know what you know,
44
113216
1682
il ne sait pas ce que tu sais.
02:06
and a lot we've been trying to do recently
45
114898
2576
Et une grosse partie
de nos efforts récents,
de nos efforts récents,
02:09
is just make your devices work,
46
117474
3295
c'est de faire fonctionner vos appareils,
02:12
make them understand your context.
47
120769
2341
leur faire comprendre votre contexte.
02:15
Google Now, you know, knows where you are,
48
123110
2003
Google Now sait où vous êtes,
02:17
knows what you may need.
49
125113
2182
sait ce dont vous pourriez avoir besoin.
02:19
So really having computing
work and understand you
work and understand you
50
127295
4108
Faire fonctionner un programme,
lui faire comprendre son utilisateur
lui faire comprendre son utilisateur
02:23
and understand that information,
51
131403
2056
et lui faire comprendre
cette information :
cette information :
02:25
we really haven't done that yet.
52
133459
2310
nous n'avons pas du tout fait ça encore !
02:27
It's still very, very clunky.
53
135769
1549
C'est encore très maladroit.
02:29
CR: Tell me, when you look at what Google is doing,
54
137318
2366
CR : Dites-moi, lorsque vous regardez
ce que fait Google,
ce que fait Google,
02:31
where does Deep Mind fit?
55
139684
2969
où peut s'intégrer DeepMind ?
02:34
LP: Yeah, so Deep Mind is a company
56
142653
1584
LP : DeepMind est une compagnie
que nous venons tout juste d'acquérir.
que nous venons tout juste d'acquérir.
02:36
we just acquired recently.
57
144237
2531
Elle est au Royaume-Uni.
02:38
It's in the U.K.
58
146768
3082
02:41
First, let me tell you the way we got there,
59
149850
2654
Je veux vous expliquer
comment nous en sommes venus là.
comment nous en sommes venus là.
02:44
which was looking at search
60
152504
2228
On étudiait la recherche,
02:46
and really understanding,
61
154732
1623
et on comprenait vraiment...
02:48
trying to understand everything,
62
156355
2233
On essayait de tout comprendre,
02:50
and also make the computers not clunky
63
158588
1605
de rendre les ordinateurs habiles,
02:52
and really understand you --
64
160193
2201
pour qu'ils nous comprennent vraiment.
02:54
like, voice was really important.
65
162394
2112
La voix était vraiment importante.
02:56
So what's the state of the art
on speech recognition?
on speech recognition?
66
164506
2861
Donc, quel est l'état des lieux
en reconnaissance vocale ?
en reconnaissance vocale ?
02:59
It's not very good.
67
167367
1660
Ce n'est pas très bon.
03:01
It doesn't really understand you.
68
169027
2066
Ça ne te comprend pas vraiment.
03:03
So we started doing machine learning research
69
171093
2003
On a étudié l'apprentissage automatique
03:05
to improve that.
70
173096
1537
pour améliorer ça.
03:06
That helped a lot.
71
174633
1703
Ça a beaucoup aidé.
03:08
And we started just looking at things like YouTube.
72
176336
2367
Et on s'est mis à regarder YouTube.
03:10
Can we understand YouTube?
73
178703
1968
Peut-on comprendre YouTube ?
03:12
But we actually ran machine learning on YouTube
74
180671
2686
On a exposé à YouTube
un logiciel d'apprentissage automatique
un logiciel d'apprentissage automatique
03:15
and it discovered cats, just by itself.
75
183357
4085
et il a découvert les chats... tout seul !
03:19
Now, that's an important concept.
76
187442
2091
Ça, c'est un concept important.
03:21
And we realized there's really something here.
77
189533
2991
On a réalisé qu'il y avait vraiment
quelque chose là :
quelque chose là :
03:24
If we can learn what cats are,
78
192524
2117
si on peut apprendre
ce que sont les chats,
ce que sont les chats,
03:26
that must be really important.
79
194641
2075
ça doit être vraiment important !
03:28
So I think Deep Mind,
80
196716
2629
Ce qui est vraiment incroyable
au sujet de DeepMind,
au sujet de DeepMind,
03:31
what's really amazing about Deep Mind
81
199345
2364
03:33
is that it can actually --
82
201709
2004
c'est que les logiciels peuvent en fait
03:35
they're learning things in this unsupervised way.
83
203713
3557
apprendre des choses
d'une manière autonome.
d'une manière autonome.
03:39
They started with video games,
84
207270
2567
Ils ont débuté avec des jeux vidéo –
03:41
and really just, maybe I can show the video,
85
209837
2493
je pourrais peut-être montrer la vidéo.
03:44
just playing video games,
86
212330
2204
Ils jouaient simplement à des jeux vidéo
03:46
and learning how to do that automatically.
87
214534
2015
et apprenaient à jouer automatiquement.
03:48
CR: Take a look at the video games
88
216549
1852
CR : Regardez ces jeux vidéo
03:50
and how machines are coming to be able
89
218401
2410
et comment des machines
sont maintenant capables
de faire des choses remarquables.
de faire des choses remarquables.
03:52
to do some remarkable things.
90
220811
2456
03:55
LP: The amazing thing about this
91
223267
1329
LP : Évidemment, ce sont de vieux jeux.
03:56
is this is, I mean, obviously,
92
224596
1680
Mais ce qui est hallucinant ici,
03:58
these are old games,
93
226276
1474
03:59
but the system just sees what you see, the pixels,
94
227750
4798
c'est que le système
ne voit que les pixels.
ne voit que les pixels.
04:04
and it has the controls and it has the score,
95
232548
2431
Il a les commandes et le pointage
04:06
and it's learned to play all of these games,
96
234979
2211
et il a appris à jouer à tous ces jeux –
04:09
same program.
97
237190
1579
toujours le même programme.
04:10
It's learned to play all of these games
98
238769
2037
Il a appris à jouer à tous ces jeux
04:12
with superhuman performance.
99
240806
1786
avec des performances surhumaines.
04:14
We've not been able to do things like this
100
242592
1855
Jusqu'ici, nous n'avions pas pu
faire ça avec les ordinateurs.
faire ça avec les ordinateurs.
04:16
with computers before.
101
244447
1518
04:17
And maybe I'll just narrate this one quickly.
102
245965
2295
Je pourrais peut-être
juste expliquer ceci.
juste expliquer ceci.
04:20
This is boxing, and it figures out it can
103
248260
2805
Ça, c'est de la boxe.
Le système comprend
qu'il peut coincer l'adversaire.
qu'il peut coincer l'adversaire.
04:23
sort of pin the opponent down.
104
251065
2634
04:25
The computer's on the left,
105
253699
1739
L'ordinateur est à gauche,
04:27
and it's just racking up points.
106
255438
3085
et il ne fait qu'accumuler les points.
04:30
So imagine if this kind
107
258523
2086
Imaginez si cette forme d'intelligence
était appliquée à votre horaire,
était appliquée à votre horaire,
04:32
of intelligence were thrown at your schedule,
108
260609
2127
04:34
or your information needs, or things like that.
109
262736
4637
à vos besoins en information,
ou à des choses comme ça.
ou à des choses comme ça.
04:39
We're really just at the beginning of that,
110
267373
2618
Nous n'en sommes qu'au début,
04:41
and that's what I'm really excited about.
111
269991
2365
et c'est ce qui me rend vraiment fébrile.
04:44
CR: When you look at all that's taken place
112
272356
2470
CR : Lorsqu'on voit
tout ce qui s'est produit
tout ce qui s'est produit
04:46
with Deep Mind and the boxing,
113
274826
2584
avec DeepMind et la boxe,
04:49
also a part of where we're going
114
277410
2340
on réalise qu'une partie des objectifs
concerne l'intelligence artificielle.
concerne l'intelligence artificielle.
04:51
is artificial intelligence.
115
279750
2889
04:54
Where are we, when you look at that?
116
282639
2799
Sur ce sujet, où en sommes-nous ?
LP : C'est une des choses
les plus stimulantes
les plus stimulantes
04:57
LP: Well, I think for me,
117
285438
1785
04:59
this is kind of one of the most exciting things
118
287223
1503
05:00
I've seen in a long time.
119
288726
1912
que j'ai vues depuis un bon moment.
05:02
The guy who started this company, Demis,
120
290638
2413
Celui qui a lancé cette compagnie, Demis,
05:05
has a neuroscience and a
computer science background.
computer science background.
121
293051
2778
a une formation en informatique
et en neurosciences.
et en neurosciences.
05:07
He went back to school
122
295829
1630
Il est retourné à l'école
05:09
to get his Ph.D. to study the brain.
123
297459
3126
pour obtenir son doctorat
en étudiant le cerveau.
en étudiant le cerveau.
05:12
And so I think we're seeing a lot of exciting work
124
300585
2620
Alors je pense que nous sommes témoins
de travaux emballants
de travaux emballants
05:15
going on that sort of crosses computer science
125
303205
3081
où se chevauchent l'informatique
et les neurosciences,
et les neurosciences,
05:18
and neuroscience
126
306286
1750
05:20
in terms of really understanding
127
308036
2325
et qui nous permettront
de comprendre ce qu'il faut
de comprendre ce qu'il faut
05:22
what it takes to make something smart
128
310361
2454
pour créer une machine intelligente
05:24
and do really interesting things.
129
312815
1715
et faire des choses intéressantes.
05:26
CR: But where's the level of it now?
130
314530
2138
CR : Mais à quel stade en sommes-nous ?
05:28
And how fast do you think we are moving?
131
316668
2706
Et à quelle vitesse pensez-vous
que nous progressons ?
que nous progressons ?
05:31
LP: Well, this is the state of the art right now,
132
319374
3269
LP : Bien, en ce moment,
c'est la technologie de pointe :
c'est la technologie de pointe :
05:34
understanding cats on YouTube
133
322643
2131
comprendre les chats sur YouTube
et des choses comme ça...
et des choses comme ça...
05:36
and things like that,
134
324774
1283
05:38
improving voice recognition.
135
326057
2147
... améliorer la reconnaissance vocale.
05:40
We used a lot of machine learning
136
328204
2418
On utilise beaucoup
d'apprentissage automatique
d'apprentissage automatique
05:42
to improve things incrementally,
137
330622
2479
pour améliorer les choses progressivement.
05:45
but I think for me, this example's really exciting,
138
333101
3394
Mais pour moi, cet exemple
est vraiment emballant,
est vraiment emballant,
05:48
because it's one program
139
336495
2243
car c'est un seul programme
qui fait plusieurs choses différentes.
qui fait plusieurs choses différentes.
05:50
that can do a lot of different things.
140
338738
2044
05:52
CR: I don't know if we can do this,
141
340782
1138
CR : On pourrait regarder l'image du chat.
05:53
but we've got the image of the cat.
142
341920
1185
05:55
It would be wonderful to see this.
143
343105
1754
Ça serait formidable de voir ça !
05:56
This is how machines looked at cats
144
344859
2509
Voici comment des machines
ont vu les chats
ont vu les chats
05:59
and what they came up with.
145
347368
1115
et ce qu'elles ont produit.
06:00
Can we see that image?
146
348483
1055
Peut-on voir cette image ?
06:01
LP: Yeah.
CR: There it is. Can you see the cat?
CR: There it is. Can you see the cat?
147
349538
2402
La voici ! Voyez-vous le chat ?
06:03
Designed by machines, seen by machines.
148
351940
2027
Vu et dessiné par des machines.
06:05
LP: That's right.
149
353967
1110
LP : Exactement !
06:07
So this is learned from just watching YouTube.
150
355077
2607
Donc cela a été appris
juste en regardant YouTube.
juste en regardant YouTube.
06:09
And there's no training,
151
357684
1867
Et il n'y a pas de formation,
06:11
no notion of a cat,
152
359551
1384
aucune notion de chat.
06:12
but this concept of a cat
153
360935
2561
Mais ce concept d'un chat,
06:15
is something important that you would understand,
154
363496
2808
c'est quelque chose d'important
que nous comprenons,
que nous comprenons,
06:18
and now that the machines can kind of understand.
155
366304
2523
et que les machines
peuvent maintenant comprendre.
peuvent maintenant comprendre.
06:20
Maybe just finishing
156
368827
1172
Peut-être pour clore
le thème de la recherche –
le thème de la recherche –
06:21
also on the search part,
157
369999
2222
06:24
it started with search, really understanding
158
372221
2786
ça a commencé avec la recherche,
la compréhension du contexte
et des renseignements des gens –
et des renseignements des gens –
06:27
people's context and their information.
159
375007
2564
06:29
I did have a video
160
377571
1860
il y avait une vidéo sur ça
que je voulais montrer rapidement,
que je voulais montrer rapidement,
06:31
I wanted to show quickly on that
161
379431
2010
06:33
that we actually found.
162
381441
1647
que nous avons trouvée...
06:35
(Video) ["Soy, Kenya"]
163
383088
5112
[Soy, Kenya]
06:40
Zack Matere: Not long ago,
164
388580
1872
Zack Matere : Récemment,
06:42
I planted a crop of potatoes.
165
390452
2586
j'ai démarré une culture
de pommes de terre.
de pommes de terre.
Puis, soudainement
elles se sont mises à mourir.
elles se sont mises à mourir.
06:45
Then suddenly they started
dying one after the other.
dying one after the other.
166
393038
3400
06:48
I checked out the books and
they didn't tell me much.
they didn't tell me much.
167
396438
2750
J'ai consulté les livres,
mais je n'y ai rien appris.
mais je n'y ai rien appris.
06:51
So, I went and I did a search.
168
399188
1946
Donc, je suis allé faire une recherche.
06:53
["Zack Matere, Farmer"]
169
401134
3119
[Zack Matere, agricultueur]
06:57
Potato diseases.
170
405609
3147
Maladies de la pomme de terre
07:00
One of the websites told me
171
408756
1728
Un des sites web m'a dit
que la cause pourrait être les fourmis.
que la cause pourrait être les fourmis.
07:02
that ants could be the problem.
172
410484
1902
Ça disait de saupoudrer
de la cendre de bois.
de la cendre de bois.
07:04
It said, sprinkle wood ash over the plants.
173
412386
2271
07:06
Then after a few days the ants disappeared.
174
414657
2284
Après quelques jours,
les fourmis ont disparu.
les fourmis ont disparu.
07:08
I got excited about the Internet.
175
416941
2594
Je suis devenu emballé par Internet.
07:11
I have this friend
176
419535
1665
J'ai un ami qui aimerait vraiment
développer son entreprise.
développer son entreprise.
07:13
who really would like to expand his business.
177
421200
3618
07:16
So I went with him to the cyber cafe
178
424818
3195
Alors je suis allé avec lui
au café internet
au café internet
07:20
and we checked out several sites.
179
428013
2541
et nous avons consulté plusieurs sites.
07:22
When I met him next, he was going to put a windmill
180
430554
2541
Lorsque je l'ai revu,
il allait installer une éolienne
à l'école locale.
à l'école locale.
07:25
at the local school.
181
433095
2694
07:27
I felt proud because
182
435789
1604
Je me suis senti fier,
parce qu'une chose
qui n'était pas là avant
qui n'était pas là avant
07:29
something that wasn't there before
183
437393
2028
07:31
was suddenly there.
184
439421
1887
était là tout à coup.
07:33
I realized that not everybody
185
441308
2690
J'ai réalisé que l'information
que j'avais pu avoir
que j'avais pu avoir
07:35
can be able to access
186
443998
1534
n'était pas accessible à tous.
07:37
what I was able to access.
187
445532
1486
Il me fallait un internet
que ma grand-mère pourrait utiliser.
que ma grand-mère pourrait utiliser.
07:39
I thought that I need to have an Internet
188
447018
1838
07:40
that my grandmother can use.
189
448856
1801
Alors j'ai imaginé un babillard,
07:42
So I thought about a notice board.
190
450657
2457
07:45
A simple wooden notice board.
191
453114
1916
un simple babillard en bois.
07:47
When I get information on my phone,
192
455030
2315
Quand j'obtiens de l'information
sur mon téléphone,
sur mon téléphone,
07:49
I'm able to post the information
193
457345
2237
je peux afficher cette information
sur le babillard.
sur le babillard.
07:51
on the notice board.
194
459582
1722
Au fond, c'est comme un ordinateur.
07:53
So it's basically like a computer.
195
461304
2858
07:56
I use the Internet to help people.
196
464162
3889
J'utilise Internet pour aider les gens.
08:00
I think I am searching for
197
468051
3410
Je pense que je suis à la recherche
d'une meilleure vie
d'une meilleure vie
08:03
a better life
198
471461
1541
08:05
for me and my neighbors.
199
473002
4114
pour moi et mes prochains.
Tellement de gens
ont accès à l'information,
ont accès à l'information,
08:09
So many people have access to information,
200
477116
3984
08:13
but there's no follow-up to that.
201
481100
2581
mais on ne donne pas de suite à cela.
08:15
I think the follow-up to that is our knowledge.
202
483681
2508
Je pense que la suite, c'est notre savoir.
08:18
When people have the knowledge,
203
486189
1606
Avec des connaissances,
les gens peuvent trouver des solutions
sans avoir besoin d'aide.
sans avoir besoin d'aide.
08:19
they can find solutions
204
487795
1630
08:21
without having to helped out.
205
489425
1984
L'information, c'est puissant.
08:23
Information is powerful,
206
491440
2121
Mais c'est notre façon de l'utiliser
qui nous définira.
qui nous définira.
08:25
but it is how we use it that will define us.
207
493561
4602
08:30
(Applause)
208
498163
4381
(Applaudissements)
08:34
LP: Now, the amazing thing about that video,
209
502544
2546
LP : Ce qui est épatant avec cette vidéo,
c'est qu'on a vu ça dans les actualités.
08:37
actually, was we just read about it in the news,
210
505090
1466
08:38
and we found this gentlemen,
211
506556
2505
Puis, nous avons trouvé ce monsieur,
08:41
and made that little clip.
212
509061
2315
et nous avons tourné ce petit reportage.
08:43
CR: When I talk to people about you,
213
511376
1391
CR : Quand je parle de vous
aux gens qui vous connaissent bien,
aux gens qui vous connaissent bien,
08:44
they say to me, people who know you well, say,
214
512767
2605
ils disent que vous voulez
changer le monde,
changer le monde,
08:47
Larry wants to change the world,
215
515372
1891
08:49
and he believes technology can show the way.
216
517263
4112
et que vous croyez que la technologie
peut montrer la voie à suivre.
peut montrer la voie à suivre.
Et cela signifie l'accès à Internet.
08:53
And that means access to the Internet.
217
521375
1858
08:55
It has to do with languages.
218
523233
1731
Ça concerne les langues,
08:56
It also means how people can get access
219
524964
2829
ainsi que la façon dont les gens
peuvent obtenir un accès
peuvent obtenir un accès
08:59
and do things that will affect their community,
220
527793
2706
et ensuite transformer leur communauté.
09:02
and this is an example.
221
530499
2493
Et ça, c'était un exemple.
09:04
LP: Yeah, that's right, and I think for me,
222
532992
3576
LP : Ouais, c'est vrai.
Pour ma part, si on parle de l'avenir,
09:08
I have been focusing on access more,
223
536568
2382
je me concentre davantage sur l'accès.
09:10
if we're talking about the future.
224
538950
2198
09:13
We recently released this Loon Project
225
541148
2674
On a récemment lancé le projet Loon,
09:15
which is using balloons to do it.
226
543822
2300
avec des montgolfières
pour donner l'accès.
pour donner l'accès.
09:18
It sounds totally crazy.
227
546122
1660
Ça semble complètement fou !
09:19
We can show the video here.
228
547782
2539
On peut montrer la vidéo ici.
09:22
Actually, two out of three people in the world
229
550321
1480
Deux personnes sur trois dans le monde
n'ont pas un bon accès internet.
n'ont pas un bon accès internet.
09:23
don't have good Internet access now.
230
551801
2386
On pense réellement
que ça pourrait aider des gens
que ça pourrait aider des gens
09:26
We actually think this can really help people
231
554187
2906
09:29
sort of cost-efficiently.
232
557093
2057
d'une manière peu coûteuse.
09:31
CR: It's a balloon.
LP: Yeah, get access to the Internet.
LP: Yeah, get access to the Internet.
233
559150
3371
CR : C'est une montgolfière !
LP : Ouais, pour fournir
l'accès à Internet.
l'accès à Internet.
09:34
CR: And why does this balloon give you access
234
562521
2143
CR : Et pourquoi cette montgolfière
fournit-elle un accès ?
fournit-elle un accès ?
09:36
to the Internet?
235
564664
1213
09:37
Because there was some interesting things
236
565877
1215
Parce que vous avez dû faire
des choses intéressantes
des choses intéressantes
09:39
you had to do to figure out how
237
567092
1834
pour rendre les montgolfières viables.
09:40
to make balloons possible,
238
568926
2131
09:43
they didn't have to be tethered.
239
571057
1749
Pas besoin de les attacher !
09:44
LP: Yeah, and this is a good example of innovation.
240
572806
2081
LP : Ouais, et ça c'est
un bon exemple d'innovation.
un bon exemple d'innovation.
09:46
Like, we've been thinking about this idea
241
574887
2544
Ça faisait 5 ans ou même plus
que nous songions à cette idée
que nous songions à cette idée
09:49
for five years or more
242
577431
1772
09:51
before we started working on it,
243
579203
1601
quand nous avons débuté.
09:52
but it was just really,
244
580804
1319
Mais la seule question était :
09:54
how do we get access points up high, cheaply?
245
582123
3520
comment envoyer des points d'accès
dans les airs, à faible coût ?
dans les airs, à faible coût ?
09:57
You normally have to use satellites
246
585643
1792
Normalement, il faut des satellites
09:59
and it takes a long time to launch them.
247
587435
2939
et il faut du temps pour les lancer.
10:02
But you saw there how easy it is to launch a balloon
248
590374
2494
Mais vous voyez comment c'est facile
de lancer une montgolfière dans les airs.
de lancer une montgolfière dans les airs.
10:04
and get it up,
249
592868
1519
10:06
and actually again, it's the power of the Internet,
250
594387
2001
C'est encore la puissance d'Internet :
10:08
I did a search on it,
251
596388
1780
j'ai fait une recherche sur ça.
10:10
and I found, 30, 40 years ago,
252
598168
2304
Et j'ai découvert qu'il y a 30 ou 40 ans
quelqu'un avait fait monter
une montgolfière
une montgolfière
10:12
someone had put up a balloon
253
600472
1889
10:14
and it had gone around the Earth multiple times.
254
602361
2805
et elle avait fait plusieurs fois
le tour de la Terre.
le tour de la Terre.
10:17
And I thought, why can't we do that today?
255
605166
2835
Je me suis dit :
« Pourquoi ne pas faire ça aujourd'hui ? »
10:20
And that's how this project got going.
256
608001
2367
Et c'est ainsi que c'est parti.
10:22
CR: But are you at the mercy of the wind?
257
610368
2330
CR : Mais êtes-vous à la merci du vent ?
10:24
LP: Yeah, but it turns out,
258
612698
2122
LP : Ouais, mais à vrai dire,
on a fait quelques simulations météo,
10:26
we did some weather simulations
259
614820
1493
ce qui n'avait probablement
pas été fait avant.
pas été fait avant.
10:28
which probably hadn't really been done before,
260
616313
2547
10:30
and if you control the altitude of the balloons,
261
618860
2110
Et si vous contrôlez l'altitude,
10:32
which you can do by pumping air into them
262
620970
2281
en augmentant la pression à l'intérieur
ou d'une autre manière,
ou d'une autre manière,
10:35
and other ways,
263
623251
1822
10:37
you can actually control roughly where they go,
264
625073
2929
vous pouvez à peu près
contrôler la direction.
contrôler la direction.
10:40
and so I think we can build a worldwide mesh
265
628002
2205
Donc je pense que nous pouvons
créer un réseau de montgolfières
créer un réseau de montgolfières
10:42
of these balloons that can cover the whole planet.
266
630207
3339
pour couvrir la planète en entier.
10:45
CR: Before I talk about the future and transportation,
267
633546
2242
CR : Avant que je ne parle
de l'avenir du transport,
de l'avenir du transport,
10:47
where you've been a nerd for a while,
268
635788
1895
où vous avez une fascination
pour les voitures et vélos automatisés
pour les voitures et vélos automatisés
10:49
and this fascination you have with transportation
269
637683
2424
10:52
and automated cars and bicycles,
270
640107
2063
depuis un bon moment,
permettez-moi d'aborder un sujet
10:54
let me talk a bit about what's been the subject here
271
642170
1737
qui a été important il y a quelque temps
avec Edward Snowden :
avec Edward Snowden :
10:55
earlier with Edward Snowden.
272
643907
2443
10:58
It is security and privacy.
273
646350
3106
la sécurité et la confidentialité.
11:01
You have to have been thinking about that.
274
649456
2340
Vous avez certainement réfléchi à cela !
11:03
LP: Yeah, absolutely.
275
651796
1354
LP : Ouais, absolument !
11:05
I saw the picture of Sergey with
Edward Snowden yesterday.
Edward Snowden yesterday.
276
653150
2843
J'ai vu la photo de Sergueï
avec Edward Snowden hier.
avec Edward Snowden hier.
11:07
Some of you may have seen it.
277
655993
2870
Certains d'entre vous l'ont peut-être vue.
11:10
But I think, for me, I guess,
278
658863
3171
Mais pour ma part je crois
11:14
privacy and security are a really important thing.
279
662034
3662
que la confidentialité et la sécurité
sont des choses vraiment importantes.
sont des choses vraiment importantes.
11:17
We think about it in terms of both things,
280
665696
2245
Nous y songeons conjointement.
11:19
and I think you can't have privacy without security,
281
667941
2903
On ne peut pas avoir
de confidentialité sans sécurité.
de confidentialité sans sécurité.
11:22
so let me just talk about security first,
282
670844
2371
Permettez-moi d'abord
de parler de sécurité,
de parler de sécurité,
11:25
because you asked about Snowden and all of that,
283
673215
2596
parce que vous avez abordé
Snowden et tout ça,
Snowden et tout ça,
11:27
and then I'll say a little bit about privacy.
284
675811
2441
puis je parlerai un peu
de confidentialité.
de confidentialité.
11:30
I think for me, it's tremendously disappointing
285
678252
3800
Pour moi, c'est terriblement décevant
11:34
that the government
286
682052
1439
que le gouvernement
ait fait secrètement tous ces trucs
ait fait secrètement tous ces trucs
11:35
secretly did all this stuff and didn't tell us.
287
683491
2330
sans nous le dire.
11:37
I don't think we can have a democracy
288
685821
3303
Je ne crois pas que nous puissions
avoir une démocratie
avoir une démocratie
11:41
if we're having to protect you and our users
289
689124
3430
si nous devons protéger
du gouvernement nos utilisateurs
du gouvernement nos utilisateurs
11:44
from the government
290
692554
1696
11:46
for stuff that we've never had a conversation about.
291
694250
2803
pour des trucs jamais discutés.
11:49
And I don't mean we have to know
292
697053
1896
Je ne veux pas dire
que nous devons tout savoir
sur une éventuelle attaque terroriste.
sur une éventuelle attaque terroriste.
11:50
what the particular terrorist attack is they're worried
293
698949
1695
11:52
about protecting us from,
294
700644
1762
11:54
but we do need to know
295
702406
1798
Mais nous devons connaître les paramètres.
11:56
what the parameters of it is,
296
704204
2410
11:58
what kind of surveillance the government's
297
706614
2044
À quel genre d'espionnage
va se livrer le gouvernement,
va se livrer le gouvernement,
12:00
going to do and how and why,
298
708658
2168
et comment et pourquoi ?
12:02
and I think we haven't had that conversation.
299
710826
2277
Et je crois que nous n'avons pas eu
cette conversation.
cette conversation.
12:05
So I think the government's actually done
300
713103
2567
Donc je crois que le gouvernement
s'est en fait tiré dans le pied
s'est en fait tiré dans le pied
12:07
itself a tremendous disservice
301
715670
2168
12:09
by doing all that in secret.
302
717838
2161
en faisant tout cela en secret.
12:11
CR: Never coming to Google
303
719999
1615
CR : En n'approchant pas Google
pour demander quoi que ce soit ?
pour demander quoi que ce soit ?
12:13
to ask for anything.
304
721614
1525
12:15
LP: Not Google, but the public.
305
723139
2030
LP : Pas Google, mais la population.
Je pense que nous avons besoin
d'un débat sur le sujet,
d'un débat sur le sujet,
12:17
I think we need to
have a debate about that,
have a debate about that,
306
725169
3773
12:20
or we can't have a functioning democracy.
307
728942
2499
sans quoi une démocratie fonctionnelle
est simplement impossible !
est simplement impossible !
12:23
It's just not possible.
308
731441
1406
12:24
So I'm sad that Google's
309
732847
2244
Alors je suis triste
12:27
in the position of protecting you and our users
310
735091
2616
que Google doive
protéger ses utilisateurs
protéger ses utilisateurs
12:29
from the government
311
737707
1534
du gouvernement,
qui fait des choses
dont personne n'est au courant.
dont personne n'est au courant.
12:31
doing secret thing that nobody knows about.
312
739241
2244
12:33
It doesn't make any sense.
313
741485
1747
Ça ne fait aucun sens !
12:35
CR: Yeah. And then there's a privacy side of it.
314
743232
2990
CR : Et puis, il y a
l'aspect confidentialité.
l'aspect confidentialité.
12:38
LP: Yes. The privacy side,
315
746222
2427
LP : Oui, l'aspect confidentialité.
12:40
I think it's -- the world is changing.
316
748649
1969
Le monde est en changement.
12:42
You carry a phone. It knows where you are.
317
750618
3905
Vous vous promenez avec un téléphone.
Il sait où vous êtes.
12:46
There's so much more information about you,
318
754523
3085
De nos jours, il y a beaucoup plus
d'informations personnelles.
d'informations personnelles.
12:49
and that's an important thing,
319
757608
2846
C'est une chose importante,
12:52
and it makes sense why people are asking
320
760454
2272
et il est légitime que les gens
posent des questions difficiles.
posent des questions difficiles.
12:54
difficult questions.
321
762726
2036
12:56
We spend a lot of time thinking about this
322
764762
3367
Nous pensons beaucoup à cela
13:00
and what the issues are.
323
768129
2711
et nous tentons de cerner les enjeux.
13:02
I'm a little bit --
324
770840
1729
13:04
I think the main thing that we need to do
325
772569
1260
Je pense que nous devons avant tout
donner le choix aux gens,
donner le choix aux gens,
13:05
is just provide people choice,
326
773829
2362
13:08
show them what data's being collected --
327
776191
2512
leur dire quelles données
nous collectons :
nous collectons :
13:10
search history, location data.
328
778703
4751
historique de recherche,
données de localisation.
données de localisation.
13:15
We're excited about incognito mode in Chrome,
329
783454
2772
Nous voulons nous inspirer
de la navigation privée de Chrome
de la navigation privée de Chrome
13:18
and doing that in more ways,
330
786226
2249
pour d'autres applications.
13:20
just giving people more choice
331
788475
1396
On veut juste donner
plus de choix aux gens
plus de choix aux gens
13:21
and more awareness of what's going on.
332
789871
3293
et les renseigner sur ce qui se passe.
13:25
I also think it's very easy.
333
793164
2393
Je pense aussi que c'est très facile.
13:27
What I'm worried is that we throw out
334
795557
1277
Ce qui m'inquiète,
c'est que nous jetions
le bébé avec l'eau du bain.
le bébé avec l'eau du bain.
13:28
the baby with the bathwater.
335
796834
2090
13:30
And I look at, on your show, actually,
336
798924
2914
À votre émission en fait,
13:33
I kind of lost my voice,
337
801838
1719
j'ai en quelque sorte perdu ma voix
13:35
and I haven't gotten it back.
338
803557
1331
et je ne l'ai pas retrouvée.
13:36
I'm hoping that by talking to you
339
804888
1644
J'espère qu'en vous parlant
je vais la retrouver !
je vais la retrouver !
13:38
I'm going to get it back.
340
806532
1653
13:40
CR: If I could do anything, I would do that.
341
808185
1732
CR : Je ferais n'importe quoi !
13:41
LP: All right. So get out your voodoo doll
342
809917
2180
LP : D'accord, sortez votre poupée vaudou
13:44
and whatever you need to do.
343
812097
2419
et faites ce qu'il faut !
13:46
But I think, you know what, I look at that,
344
814516
2328
J'ai rendu mon problème public
13:48
I made that public,
345
816844
1830
et j'ai obtenu une foule d'informations !
13:50
and I got all this information.
346
818674
1217
13:51
We got a survey done on medical conditions
347
819891
2729
Nous avons fait une étude avec des gens
qui ont un problème similaire.
qui ont un problème similaire.
13:54
with people who have similar issues,
348
822620
3371
13:57
and I look at medical records, and I say,
349
825991
4741
Pour les dossiers médicaux, je me dis :
14:02
wouldn't it be amazing
350
830732
1405
« Ça serait pas fantastique
14:04
if everyone's medical records were available
351
832137
2050
si tous les dossiers médicaux
étaient disponibles anonymement
étaient disponibles anonymement
14:06
anonymously
352
834187
1683
14:07
to research doctors?
353
835870
2636
pour les médecins chercheurs ? »
14:10
And when someone accesses your medical record,
354
838506
3041
Et après qu'un médecin chercheur
eût accédé à votre dossier médical,
eût accédé à votre dossier médical,
14:13
a research doctor,
355
841547
1609
14:15
they could see, you could see which doctor
356
843156
2634
vous pourriez voir quel médecin
y a accédé et pourquoi.
y a accédé et pourquoi.
14:17
accessed it and why,
357
845790
1860
14:19
and you could maybe learn about
358
847650
1580
Et vous pourriez peut-être
découvrir les problèmes que vous avez.
découvrir les problèmes que vous avez.
14:21
what conditions you have.
359
849230
1630
14:22
I think if we just did that,
360
850860
1502
Seulement en faisant ça,
14:24
we'd save 100,000 lives this year.
361
852362
2165
on sauverait 100 000 vies cette année.
14:26
CR: Absolutely. Let me go — (Applause)
362
854527
2948
CR : Absolument !
(Applaudissements)
(Applaudissements)
14:29
LP: So I guess I'm just very worried that
363
857475
2762
LP : Alors je suis juste très inquiet
qu'avec la confidentialité internet
qu'avec la confidentialité internet
14:32
with Internet privacy,
364
860237
1806
nous fassions la même chose
qu'avec les dossiers médicaux :
qu'avec les dossiers médicaux :
14:34
we're doing the same thing we're
doing with medical records,
doing with medical records,
365
862043
2300
14:36
is we're throwing out the baby with the bathwater,
366
864347
2529
jeter le bébé avec l'eau du bain.
14:38
and we're not really thinking
367
866876
1828
Nous ne pensons pas vraiment
aux bénéfices énormes
aux bénéfices énormes
14:40
about the tremendous good that can come
368
868704
2210
que pourrait susciter
14:42
from people sharing information
369
870914
2191
un partage sensé d'informations
avec les bonnes personnes.
avec les bonnes personnes.
14:45
with the right people in the right ways.
370
873105
2577
14:47
CR: And the necessary condition
371
875682
2237
CR : Et pour cela,
les gens doivent être sûrs
les gens doivent être sûrs
14:49
that people have to have confidence
372
877919
1702
14:51
that their information will not be abused.
373
879621
2455
qu'on n'abusera pas
de leurs renseignements.
de leurs renseignements.
14:54
LP: Yeah, and I had this problem with my voice stuff.
374
882076
1777
LP : Ce problème avec ma voix,
14:55
I was scared to share it.
375
883853
1508
j'avais peur de le dévoiler.
14:57
Sergey encouraged me to do that,
376
885361
1890
Sergueï m'a encouragé à le faire,
14:59
and it was a great thing to do.
377
887251
1827
et c'était une excellente chose !
15:01
CR: And the response has been overwhelming.
378
889078
1734
CR : Et la réponse a été énorme !
15:02
LP: Yeah, and people are super positive.
379
890812
1660
LP : Les gens sont très positifs !
15:04
We got thousands and thousands of people
380
892472
2833
Nous avons des milliers
et des milliers de gens
et des milliers de gens
15:07
with similar conditions,
381
895305
1288
avec des problèmes semblables
15:08
which there's no data on today.
382
896593
3028
sur lesquels il n'y a pas
de données aujourd'hui.
de données aujourd'hui.
15:11
So it was a really good thing.
383
899621
1356
Donc c'était vraiment bien !
15:12
CR: So talking about the future, what is it about you
384
900977
3019
CR : Alors en parlant de l'avenir,
qu'est-ce que vous avez
avec les moyens de transport ?
avec les moyens de transport ?
15:15
and transportation systems?
385
903996
3758
15:19
LP: Yeah. I guess I was just frustrated
386
907754
2177
LP : Ouais, je pense
que j'étais frustré avec ça
que j'étais frustré avec ça
15:21
with this when I was at college in Michigan.
387
909931
2539
quand j'étais à l'université au Michigan.
15:24
I had to get on the bus and take it
388
912470
1450
Je devais prendre l'autobus
15:25
and wait for it.
389
913920
1642
et l'attendre.
15:27
And it was cold and snowing.
390
915562
2179
Et il faisait froid et il neigeait.
15:29
I did some research on how much it cost,
391
917741
2655
J'ai fait des recherches sur ce que ça coûte.
15:32
and I just became a bit obsessed
with transportation systems.
with transportation systems.
392
920396
6425
Et je suis tout simplement
devenu un peu obsédé
devenu un peu obsédé
avec les moyens de transport.
15:38
CR: And that began the idea of an automated car.
393
926821
2370
CR : Ainsi a débuté
l'idée d'une voiture automatisée.
l'idée d'une voiture automatisée.
15:41
LP: Yeah, about 18 years ago I learned about
394
929191
1694
LP : Il y a 18 ans, j'ai appris
15:42
people working on automated cars,
395
930885
3182
que des gens travaillaient
sur des voitures automatisées
sur des voitures automatisées
15:46
and I became fascinated by that,
396
934067
1623
et je suis devenu fasciné par ça.
15:47
and it takes a while to
get these projects going,
get these projects going,
397
935690
2777
Ça prend un bout de temps
avant que ces projets-là
se mettent en branle,
se mettent en branle,
15:50
but I'm super excited about the possibilities of that
398
938467
5097
mais je suis super emballé
par leur potentiel à améliorer le monde.
par leur potentiel à améliorer le monde.
15:55
improving the world.
399
943564
1668
15:57
There's 20 million people or more injured per year.
400
945232
4526
Il y a 20 millions de blessés
par année, ou même plus.
par année, ou même plus.
16:01
It's the leading cause of death
401
949758
1986
C'est la première cause de décès
pour les 34 ans et moins aux États-Unis.
pour les 34 ans et moins aux États-Unis.
16:03
for people under 34 in the U.S.
402
951744
2130
16:05
CR: So you're talking about saving lives.
403
953874
1551
CR : Vous voulez sauver des vies.
16:07
LP: Yeah, and also saving space
404
955425
2355
LP : Ouais, et aussi
économiser de l'espace
économiser de l'espace
16:09
and making life better.
405
957780
3915
et améliorer nos vies.
Vous savez, la moitié
de la superficie de Los Angeles
de la superficie de Los Angeles
16:13
Los Angeles is half parking lots and roads,
406
961695
4245
est recouverte de routes
et de stationnements,
et de stationnements,
16:17
half of the area,
407
965940
1733
16:19
and most cities are not far behind, actually.
408
967673
2827
et la plupart des villes
ne sont pas loin derrière en fait.
ne sont pas loin derrière en fait.
16:22
It's just crazy
409
970500
1564
C'est tout simplement fou
d'utiliser ainsi notre espace !
d'utiliser ainsi notre espace !
16:24
that that's what we use our space for.
410
972064
1593
16:25
CR: And how soon will we be there?
411
973657
2343
CR : Et quand y arrivera-t-on ?
16:28
LP: I think we can be there very, very soon.
412
976000
1926
LP : On va y arriver très bientôt.
16:29
We've driven well over 100,000 miles
413
977926
3501
Nous avons roulé
bien au-delà de 160 000 km
bien au-delà de 160 000 km
16:33
now totally automated.
414
981427
4093
de façon complètement automatisée.
16:37
I'm super excited about getting that out quickly.
415
985520
3652
Je suis super motivé
à sortir ça rapidement !
à sortir ça rapidement !
16:41
CR: But it's not only you're
talking about automated cars.
talking about automated cars.
416
989172
2405
CR : Vous parlez
de voitures automatisées...
de voitures automatisées...
16:43
You also have this idea for bicycles.
417
991577
2386
Vous avez aussi une idée pour les vélos.
16:45
LP: Well at Google, we got this idea
418
993963
2246
LP : Bien, chez Google,
nous avons eu l'idée
nous avons eu l'idée
16:48
that we should just provide free bikes to everyone,
419
996209
3451
de fournir gratuitement
des vélos à tout le monde.
des vélos à tout le monde.
16:51
and that's been amazing, most of the trips.
420
999660
2768
Et c'est incroyable,
lors de la plupart de nos voyages,
lors de la plupart de nos voyages,
16:54
You see bikes going everywhere,
421
1002428
1586
de voir des vélos partout,
16:56
and the bikes wear out.
422
1004014
1566
mais les vélos s'usent.
16:57
They're getting used 24 hours a day.
423
1005580
1454
Ils sont utilisés en continu.
16:59
CR: But you want to put them above the street, too.
424
1007034
2160
CR : Vous voulez les mettre
au-dessus de la rue !
au-dessus de la rue !
17:01
LP: Well I said, how do we get people
425
1009194
1575
LP : Bien je me suis demandé
comment promouvoir le vélo.
comment promouvoir le vélo.
17:02
using bikes more?
426
1010769
1527
17:04
CR: We may have a video here.
427
1012296
1625
CR : On a une vidéo ici...
17:05
LP: Yeah, let's show the video.
428
1013921
1278
LP : Ouais, présentons la vidéo !
17:07
I just got excited about this.
429
1015199
3092
Je suis excité maintenant !
17:10
(Music)
430
1018291
4042
(Musique)
17:16
So this is actually how you might separate
431
1024213
2425
Alors ça c'est une idée
pour séparer les vélos des voitures
pour séparer les vélos des voitures
17:18
bikes from cars with minimal cost.
432
1026638
3629
à un coût minime.
17:26
Anyway, it looks totally crazy,
433
1034711
1755
Ça a l'air totalement fou !
17:28
but I was actually thinking about our campus,
434
1036466
2327
Mais je pensais en fait
à notre siège social,
à notre siège social,
17:30
working with the Zippies and stuff,
435
1038793
2060
à la collaboration avec les villes,
17:32
and just trying to get a lot more bike usage,
436
1040853
2298
et simplement à la promotion du vélo.
17:35
and I was thinking about,
437
1043151
1548
Et je me demandais
17:36
how do you cost-effectively separate
438
1044699
2831
comment séparer de façon économique
les vélos de la circulation.
les vélos de la circulation.
17:39
the bikes from traffic?
439
1047530
1414
J'ai fait des recherches
17:40
And I went and searched,
440
1048944
1150
17:42
and this is what I found.
441
1050094
1371
et voilà ce que j'ai trouvé !
17:43
And we're not actually working on this,
442
1051465
1845
Et on ne travaille pas
sur cette chose-là en ce moment,
sur cette chose-là en ce moment,
17:45
that particular thing,
443
1053310
1292
17:46
but it gets your imagination going.
444
1054602
2054
mais ça nourrit notre imagination.
17:48
CR: Let me close with this.
445
1056656
1764
CR : Je veux clore avec ceci :
17:50
Give me a sense of the philosophy
of your own mind.
of your own mind.
446
1058420
2345
donnez-moi une idée de votre philosophie.
17:52
You have this idea of [Google X].
447
1060765
2488
Vous avez cette idée appelée Google X.
17:55
You don't simply want
448
1063253
2996
Vous ne vous contentez pas
17:58
to go in some small, measurable arena of progress.
449
1066249
5596
d'aller dans le domaine
du progrès modeste et mesurable.
du progrès modeste et mesurable.
18:03
LP: Yeah, I think
450
1071845
1713
LP : Ouais, je crois
que cela s'applique bien
que cela s'applique bien
18:05
many of the things we just
talked about are like that,
talked about are like that,
451
1073558
2131
18:07
where they're really --
452
1075689
2952
à plusieurs des choses
que nous venons d'aborder.
que nous venons d'aborder.
18:10
I almost use the economic concept of additionality,
453
1078641
3630
J'utilise presque
le concept d'additionnalité,
le concept d'additionnalité,
18:14
which means that you're doing something
454
1082271
2190
qui veut dire que tu fais quelque chose
18:16
that wouldn't happen unless
you were actually doing it.
you were actually doing it.
455
1084461
2948
qui n'arriverait pas
sans ton intervention.
sans ton intervention.
18:19
And I think the more you can do things like that,
456
1087409
3140
Et plus tu es en mesure
de faire de telles choses,
de faire de telles choses,
18:22
the bigger impact you have,
457
1090549
2071
plus grand est ton impact.
18:24
and that's about doing things
458
1092620
2990
Il s'agit de faire des choses
qui pourraient sembler impossibles.
qui pourraient sembler impossibles.
18:27
that people might not think are possible.
459
1095610
3607
18:31
And I've been amazed,
460
1099217
1829
Et je suis épaté :
18:33
the more I learn about technology,
461
1101046
2229
plus j'en apprends sur la technologie,
18:35
the more I realize I don't know,
462
1103275
2196
plus je réalise que je suis ignorant.
18:37
and that's because this technological horizon,
463
1105471
3337
Et ça, c'est en raison
de cet horizon technologique,
de cet horizon technologique,
18:40
the thing that you can see to do next,
464
1108808
2897
qui te révèle ta prochaine réalisation.
18:43
the more you learn about technology,
465
1111705
1840
Plus tu en apprends sur la technologie,
18:45
the more you learn what's possible.
466
1113545
2602
plus tu découvres ce qui est possible.
18:48
You learn that the balloons are possible
467
1116147
2246
Tu découvres la faisabilité
des montgolfières
des montgolfières
18:50
because there's some material
that will work for them.
that will work for them.
468
1118393
2337
grâce à un certain matériau
qui va leur convenir.
qui va leur convenir.
18:52
CR: What's interesting about
you too, though, for me,
you too, though, for me,
469
1120730
2379
CR : Ce qui est intéressant à votre sujet,
18:55
is that, we have lots of people
470
1123109
1711
c'est que nous avons beaucoup de gens
qui pensent à l'avenir.
qui pensent à l'avenir.
18:56
who are thinking about the future,
471
1124820
2142
18:58
and they are going and looking
and they're coming back,
and they're coming back,
472
1126962
3268
Ils vont y jeter un oeil, puis reviennent,
19:02
but we never see the implementation.
473
1130230
2127
mais on ne voit jamais la mise en oeuvre.
19:04
I think of somebody you knew
474
1132357
1605
Je pense à quelqu'un que vous connaissez
et sur qui vous avez lu : Tesla.
et sur qui vous avez lu : Tesla.
19:05
and read about, Tesla.
475
1133962
2907
19:08
The principle of that for you is what?
476
1136869
3804
Qu'en pensez-vous ?
19:12
LP: Well, I think invention is not enough.
477
1140673
1785
LP : Bien je pense
que l'invention ne suffit pas.
que l'invention ne suffit pas.
19:14
If you invent something,
478
1142458
1221
19:15
Tesla invented electric power that we use,
479
1143679
3195
Tesla a inventé l'électricité
que nous utilisons,
que nous utilisons,
19:18
but he struggled to get it out to people.
480
1146874
2661
mais il a eu de la difficulté
à la rendre disponible.
à la rendre disponible.
19:21
That had to be done by other people.
481
1149535
1684
D'autres ont dû le faire.
19:23
It took a long time.
482
1151219
1626
Ça a pris beaucoup de temps.
19:24
And I think if we can actually combine both things,
483
1152845
3867
Si nous pouvons réellement
mettre l'emphase à la fois
sur l'innovation et l'invention,
sur l'innovation et l'invention,
19:28
where we have an innovation and invention focus,
484
1156712
3531
19:32
plus the ability to really -- a company
485
1160243
2972
en plus d'avoir à notre disposition
une compagnie qui peut
commercialiser les choses
commercialiser les choses
19:35
that can really commercialize things
486
1163215
1998
19:37
and get them to people
487
1165213
1630
et les proposer d'une manière
qui soit positive pour le monde
qui soit positive pour le monde
19:38
in a way that's positive for the world
488
1166843
2075
19:40
and to give people hope.
489
1168918
2056
et qui lui donne de l'espoir...
19:42
You know, I'm amazed with the Loon Project
490
1170974
2774
Vous savez j'ai été renversé
de voir à quel point les gens
étaient emballés face au projet Loon,
étaient emballés face au projet Loon,
19:45
just how excited people were about that,
491
1173748
2786
19:48
because it gave them hope
492
1176534
1814
parce que ça leur donne de l'espoir
19:50
for the two thirds of the world
493
1178348
1621
pour les deux tiers de la planète
qui n'ont pas un bon accès internet.
qui n'ont pas un bon accès internet.
19:51
that doesn't have Internet right now that's any good.
494
1179969
2726
19:54
CR: Which is a second thing about corporations.
495
1182695
2122
CR : ... ce qui m'amène à autre chose :
19:56
You are one of those people who believe
496
1184817
2476
vous croyez que les entreprises
sont des agents de changement
sont des agents de changement
19:59
that corporations are an agent of change
497
1187293
2317
20:01
if they are run well.
498
1189610
1471
si elles sont bien administrées.
20:03
LP: Yeah. I'm really dismayed
499
1191081
1821
LP : Je suis vraiment consterné
20:04
most people think companies are basically evil.
500
1192902
3294
que la plupart des gens croient
que les compagnies sont mauvaises.
que les compagnies sont mauvaises.
20:08
They get a bad rap.
501
1196196
1766
Elles ont mauvaise réputation.
20:09
And I think that's somewhat correct.
502
1197962
2241
Et je pense que c'est un peu normal.
20:12
Companies are doing the same incremental thing
503
1200203
2870
Les compagnies font des progrès graduels
20:15
that they did 50 years ago
504
1203073
1763
comme elles le faisaient
il y a 50 ans ou 20 ans.
il y a 50 ans ou 20 ans.
20:16
or 20 years ago.
505
1204836
1631
20:18
That's not really what we need.
506
1206467
1370
On n'a pas besoin de ça.
20:19
We need, especially in technology,
507
1207837
2218
On a besoin, surtout en technologie,
d'un changement révolutionnaire,
d'un changement révolutionnaire,
20:22
we need revolutionary change,
508
1210055
2117
20:24
not incremental change.
509
1212172
1413
pas graduel.
20:25
CR: You once said, actually,
510
1213585
1169
CR : Vous avez déjà dit –
20:26
as I think I've got this about right,
511
1214754
1818
et je ne pense pas me tromper –
20:28
that you might consider,
512
1216572
1645
que si vous laissiez votre fortune
à une quelconque cause,
à une quelconque cause,
20:30
rather than giving your money,
513
1218217
1753
20:31
if you were leaving it to some cause,
514
1219970
3320
vous pourriez envisager
de simplement la laisser à Elon Musk,
de simplement la laisser à Elon Musk,
20:35
just simply giving it to Elon Musk,
515
1223290
2006
20:37
because you had confidence
516
1225296
1163
parce que vous croyez avec confiance
qu'il va changer le futur,
qu'il va changer le futur,
20:38
that he would change the future,
517
1226459
1842
20:40
and that you would therefore —
518
1228301
1777
et qu'alors vous...
20:42
LP: Yeah, if you want to go Mars,
519
1230078
1584
LP : Ouais, si vous voulez aller sur Mars,
20:43
he wants to go to Mars,
520
1231662
1721
il veut aller sur Mars
pour sauvegarder l'humanité.
pour sauvegarder l'humanité.
20:45
to back up humanity,
521
1233383
1971
20:47
that's a worthy goal, but it's a company,
522
1235354
1672
C'est un objectif louable,
mais c'est une compagnie
et c'est philanthropique.
et c'est philanthropique.
20:49
and it's philanthropical.
523
1237026
2555
20:51
So I think we aim to do kind of similar things.
524
1239581
2952
Alors je pense que nous visons
des réalisations similaires.
des réalisations similaires.
20:54
And I think, you ask, we have a lot of employees
525
1242533
2987
Et je pense que nous avons
beaucoup d'employés chez Google
beaucoup d'employés chez Google
20:57
at Google who have become pretty wealthy.
526
1245520
3315
qui sont devenus assez riches.
21:00
People make a lot of money in technology.
527
1248835
2520
Le domaine des technologies
est très payant.
est très payant.
21:03
A lot of people in the room are pretty wealthy.
528
1251355
2156
Plusieurs sont assez riches
dans cette salle.
dans cette salle.
21:05
You're working because you
want to change the world.
want to change the world.
529
1253511
2314
Tu travailles pour changer le monde.
21:07
You want to make it better.
530
1255825
1762
Tu veux le rendre meilleur.
21:09
Why isn't the company that you work for
531
1257587
3445
Et pourquoi la compagnie
pour laquelle tu travailles
pour laquelle tu travailles
21:13
worthy not just of your time
532
1261032
1943
ne mériterait-elle pas
non seulement ton temps,
non seulement ton temps,
21:14
but your money as well?
533
1262975
2151
mais aussi ton argent ?
21:17
I mean, but we don't have a concept of that.
534
1265126
1722
Mais on n'a pas cette notion.
21:18
That's not how we think about companies,
535
1266848
2304
Ce n'est pas ainsi
qu'on conçoit les compagnies.
qu'on conçoit les compagnies.
21:21
and I think it's sad,
536
1269152
1467
Et je pense que c'est triste,
21:22
because companies are most of our effort.
537
1270619
3767
parce qu'elles représentent
la majeure partie de nos efforts.
la majeure partie de nos efforts.
21:26
They're where most of people's time is,
538
1274386
2515
C'est là où les gens
mettent le plus de temps,
mettent le plus de temps,
21:28
where a lot of the money is,
539
1276901
1854
là où beaucoup d'argent se trouve.
21:30
and so I think I'd like for us to help out
540
1278755
2352
Alors j'aimerais que nous aidions
plus que nous le faisons actuellement.
plus que nous le faisons actuellement.
21:33
more than we are.
541
1281107
1126
21:34
CR: When I close conversations with lots of people,
542
1282233
1721
CR : Lorsque je clos une conversation,
21:35
I always ask this question:
543
1283954
1779
je demande toujours cette question :
21:37
What state of mind,
544
1285733
1515
quelle est l'aptitude intellectuelle
qui vous a le mieux servi ?
qui vous a le mieux servi ?
21:39
what quality of mind is it
545
1287248
1809
21:41
that has served you best?
546
1289057
1767
21:42
People like Rupert Murdoch have said curiosity,
547
1290824
2521
Des gens tels que Rupert Murdoch
ont mentionné la curiosité
ont mentionné la curiosité
21:45
and other people in the media have said that.
548
1293345
2628
et d'autres gens des médias ont dit ça.
21:47
Bill Gates and Warren Buffett have said focus.
549
1295973
3024
Bill Gates et Warren Buffet
ont mentionné la concentration.
ont mentionné la concentration.
21:50
What quality of mind,
550
1298997
1427
Quelle aptitude intellectuelle –
21:52
as I leave this audience,
551
1300424
1374
alors que je quitte cet auditoire –
21:53
has enabled you to think about the future
552
1301798
3530
vous a permis à la fois
de penser à l'avenir
et de changer le présent ?
et de changer le présent ?
21:57
and at the same time
553
1305328
1647
21:58
change the present?
554
1306975
2205
22:01
LP: You know, I think the most important thing --
555
1309180
1670
LP : La chose la plus importante...
22:02
I looked at lots of companies
556
1310850
1612
J'ai observé plusieurs compagnies
et les raisons de leur stagnation.
et les raisons de leur stagnation.
22:04
and why I thought they don't succeed over time.
557
1312462
3303
Les compagnies se succèdent
plus rapidement de nos jours.
plus rapidement de nos jours.
22:07
We've had a more rapid turnover of companies.
558
1315765
2833
22:10
And I said, what did they fundamentally do wrong?
559
1318598
2769
Je me suis demandé ce que ces compagnies
avaient fondamentalement fait de mal.
avaient fondamentalement fait de mal.
22:13
What did those companies all do wrong?
560
1321367
2167
22:15
And usually it's just that they missed the future.
561
1323534
3272
Et habituellement,
elles ont simplement raté le futur.
elles ont simplement raté le futur.
22:18
And so I think, for me,
562
1326806
2444
Pour ma part, j'essaie juste
de me concentrer sur ça
de me concentrer sur ça
22:21
I just try to focus on that and say,
563
1329250
2424
et de me demander
ce que sera réellement l'avenir.
ce que sera réellement l'avenir.
22:23
what is that future really going to be
564
1331674
2184
22:25
and how do we create it,
565
1333858
1787
Et comment on le crée ?
22:27
and how do we cause our organization,
566
1335645
4667
Et comment on amène Google
à vraiment se concentrer sur ça
à vraiment se concentrer sur ça
22:32
to really focus on that
567
1340312
2440
22:34
and drive that at a really high rate?
568
1342752
3325
et à agir là-dessus à toute vitesse ?
22:38
And so that's been curiosity,
569
1346077
1360
La réponse c'est la curiosité,
22:39
it's been looking at things
570
1347437
1733
considérer des choses auxquelles
les gens ne pensent pas nécessairement,
les gens ne pensent pas nécessairement,
22:41
people might not think about,
571
1349170
1718
22:42
working on things that no one else is working on,
572
1350888
3105
être les seuls à travailler
sur quelque chose –
sur quelque chose –
22:45
because that's where the additionality really is,
573
1353993
3306
parce que c'est là que se trouve
vraiment l'additionnalité.
vraiment l'additionnalité.
22:49
and be willing to do that,
574
1357299
1551
Il faut être prêts à faire ça,
22:50
to take that risk.
575
1358850
1382
à prendre ce risque-là.
22:52
Look at Android.
576
1360232
1065
Regardez Android !
22:53
I felt guilty about working on Android
577
1361297
2785
Je me suis senti coupable
de travailler sur Android.
de travailler sur Android.
22:56
when it was starting.
578
1364082
1316
Au début, c'était une jeune pousse
que nous avions achetée.
que nous avions achetée.
22:57
It was a little startup we bought.
579
1365398
1958
22:59
It wasn't really what we were really working on.
580
1367356
2670
Ça ne coïncidait pas
avec ce qu'on faisait.
avec ce qu'on faisait.
23:02
And I felt guilty about spending time on that.
581
1370026
2495
Je me suis senti coupable
de passer du temps là-dessus.
de passer du temps là-dessus.
23:04
That was stupid.
582
1372521
1454
C'était stupide !
23:05
That was the future, right?
583
1373975
1051
C'était l'avenir, non ?
23:07
That was a good thing to be working on.
584
1375026
2285
C'était une bonne chose
sur laquelle travailler.
sur laquelle travailler.
23:09
CR: It is great to see you here.
585
1377311
1417
CR : C'est génial de vous voir ici,
d'avoir de vos nouvelles,
d'avoir de vos nouvelles,
23:10
It's great to hear from you,
586
1378728
1460
23:12
and a pleasure to sit at this table with you.
587
1380188
2297
et un plaisir de m'asseoir avec vous.
Merci, Larry !
23:14
Thanks, Larry.
588
1382485
928
23:15
LP: Thank you.
589
1383413
2103
LP : Merci à vous !
(Applaudissements)
23:17
(Applause)
590
1385516
3932
23:21
CR: Larry Page.
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CR : Larry Page !
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Larry Page - CEO of GoogleLarry Page is the CEO and cofounder of Google, making him one of the ruling minds of the web.
Why you should listen
Larry Page and Sergey Brin met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based on a new idea: that relevant results come from context. Their technology analyzed the number of times a given website was linked to by other sites — assuming that the more links, the more relevant the site — and ranked sites accordingly. In 1998, they opened Google in a garage-office in Menlo Park. In 1999 their software left beta and started its steady rise to web domination.
Beyond the company's ubiquitous search, including AdSense/AdWords, Google Maps, Google Earth and the mighty Gmail. In 2011, Page stepped back into his original role of chief executive officer. He now leads Google with high aims and big thinking, and finds time to devote to his projects like Google X, the idea lab for the out-there experiments that keep Google pushing the limits.
Larry Page | Speaker | TED.com