ABOUT THE SPEAKER
Michael Shermer - Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market.

Why you should listen

As founder and publisher of Skeptic Magazine, Michael Shermer has exposed fallacies behind intelligent design, 9/11 conspiracies, the low-carb craze, alien sightings and other popular beliefs and paranoias. But it's not about debunking for debunking's sake. Shermer defends the notion that we can understand our world better only by matching good theory with good science.

Shermer's work offers cognitive context for our often misguided beliefs: In the absence of sound science, incomplete information can powerfully combine with the power of suggestion (helping us hear Satanic lyrics when "Stairway to Heaven" plays backwards, for example). In fact, a common thread that runs through beliefs of all sorts, he says, is our tendency to convince ourselves: We overvalue the shreds of evidence that support our preferred outcome, and ignore the facts we aren't looking for.

He writes a monthly column for Scientific American, and is an adjunct at Claremont Graduate University and Chapman University. His latest book is The Believing Brain: From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies—How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. He is also the author of The Mind of the Market, on evolutionary economics, Why Darwin Matters: Evolution and the Case Against Intelligent Design, and The Science of Good and Evil. And his next book is titled The Moral Arc of Science.

More profile about the speaker
Michael Shermer | Speaker | TED.com
TED2006

Michael Shermer: Why people believe weird things

Michael Shermer parle des croyances étranges

Filmed:
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Pourquoi est-ce que certaines personnes voient la Vierge Marie sur un sandwich au fromage, ou entendent des paroles démoniaques dans "Stairway to Heaven"? En utilisant la video et la musique, le sceptique Michael Shermer nous montre comment nous nous persuadons à croire, en passant à coté des faits.
- Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:24
I'm MichaelMichael ShermerShermer,
directorréalisateur of the SkepticsSceptiques SocietySociété,
0
0
2532
Bonjour, je suis Michael Shermer, directeur de la Skeptics Society,
l'éditeur de Skeptic magazine.
00:27
publisheréditeur of "SkepticSceptique" magazinemagazine.
1
2556
1532
Nous enquêtons sur les faits prétenduement paranormaux, les pseudo-sciences,
00:28
We investigateenquêter claimsréclamations of the paranormalparanormal,
2
4112
1913
les groupes sectaires, et les croyances de toutes sortes qu'on peut trouver au milieu :
00:30
pseudo-sciencepseudo-science, fringela frange groupsgroupes and cultssectes,
and claimsréclamations of all kindssortes betweenentre,
3
6049
3682
00:34
sciencescience and pseudo-sciencepseudo-science
and non-sciencenon-science and junkCamelote sciencescience,
4
9755
2894
science, pseudo-science, non-science, science poubelle,
science vaudou, science pathologique, mauvaise science, non-science,
00:37
voodoovaudou sciencescience, pathologicalpathologique sciencescience,
badmal sciencescience, non-sciencenon-science,
5
12673
3303
00:40
and plainplaine oldvieux non-senseabsurdité.
6
16000
1887
et absurdité pure et simple.
00:42
And unlesssauf si you've been on MarsMars recentlyrécemment,
7
17911
1917
Et à moins que vous ayez vécu sur Mars récemment,
00:44
you know there's a lot of that out there.
8
19852
2018
vous savez qu'il y a beaucoup de tout ça ici-bas.
00:46
Some people call us debunkersdébunkers,
whichlequel is kindgentil of a negativenégatif termterme.
9
21894
3022
Certains nous appellent démystificateurs, ce qui est un terme un peu péjoratif.
00:49
But let's facevisage it, there's a lot of bunkcouchette.
10
24940
2108
Mais voyons les choses en face : il y a beaucoups de mythes,
et nous sommes comme une escouade de police anti-mythes qui essaie de faire le ménage.
00:51
We are like the bunkobunko squadsescouades
of the policepolice departmentsdépartements out there --
11
27072
3453
00:55
well, we're sortTrier of like
the RalphRalph NadersNaders of badmal ideasidées,
12
30549
3427
Nous sommes un peu les Ralph Nader des mauvaises idées,
00:58
(LaughterRires)
13
34000
1230
(Rires)
on essaie de remplacer les mauvaises idées par de bonnes idées.
01:00
tryingen essayant to replaceremplacer badmal ideasidées
with good ideasidées.
14
35254
2722
01:02
I'll showmontrer you an exampleExemple of a badmal ideaidée.
15
38000
1863
Je vais vous montrer un exemple de mauvaise idée.
01:04
I broughtapporté this with me,
16
39887
1158
J'ai apporté ça avec moi.
01:05
this was givendonné to us
by NBCNBC DatelineDateline to testtester.
17
41069
3907
C'est l'émission NBC Dateline qui nous l'a confié pour le tester.
01:09
It's producedproduit by the QuadroQuadro
CorporationCorporation of WestOuest VirginiaVirginie.
18
45000
3286
C'est la -- c'est fabriqué par Quadro Corporation en Virginie de l'Ouest.
Ca s'appelle la Baguette de Sourcier Quadro 2000.
01:13
It's calledappelé the QuadroQuadro 2000 DowserSourcier RodTige.
19
48310
2910
(Rires)
01:16
(LaughterRires)
20
51244
1446
01:17
This was beingétant soldvendu to high-schoolécole secondaire
administratorsadministrateurs for $900 apieceun morceau.
21
52714
5262
C'était vendu 900$ l'unité à des responsables de lycée.
01:22
It's a piecepièce of plasticPlastique with a RadioRadio
ShackCabane antennaantenne attachedattaché to it.
22
58000
4327
C'est un morceau de plastique attaché à une antenne de chez Radio Shack.
On peut chercher toutes sortes de choses avec une baguette de sourcier, mais celle-ci
01:27
You could dowsedowse for all sortssortes of things,
23
62351
1966
01:29
but this particularparticulier one was builtconstruit
to dowsedowse for marijuanamarijuana
24
64341
3393
a été conçue pour trouver de la marijuana dans les casiers des étudiants.
01:32
in students'élèves' lockersCasiers.
25
67758
1218
01:33
(LaughterRires)
26
69000
2460
(Rires)
Voila comment ça marche, on traverse le couloir et on regarde si
01:36
So the way it workstravaux
is you go down the hallwaycouloir,
27
71484
3545
01:39
and you see if it tiltsincline
towardvers a particularparticulier lockercasier,
28
75053
2999
ça penche devant un casier en particulier, puis on ouvre le casier en question.
01:42
and then you openouvrir the lockercasier.
29
78076
1444
Voila ce que ça donne.
01:44
So it looksregards something like this.
30
79544
1577
Je vais vous montrer.
01:45
I'll showmontrer you.
31
81145
1183
01:48
(LaughterRires)
32
83809
1167
(Rires)
01:49
Well, it has kindgentil of a right-leaningpenchant à droite biasbiais.
33
85000
3391
Non, il...bon, je pense qu'il penche un peu à droite.
Je vais vous montrer... c'est de la science, donc on va faire une expérience controlée.
01:53
Well, this is sciencescience,
so we'llbien do a controlledcontrôlé experimentexpérience.
34
88415
2805
Il ira de ce côté bien sûr.
01:56
It'llÇa va go this way for sure.
35
91244
1582
(Rires)
01:57
(LaughterRires)
36
92850
3934
02:01
SirMonsieur le Président, do you want to emptyvide
your pocketsles poches, please, sirMonsieur?
37
96808
2526
Monsieur, vous voulez bien ouvrir vos poches s'il vous plait?
(Rires)
02:04
(LaughterRires)
38
99358
1838
Donc, la question était, est-ce que ça peut vraiment détecter de la marijuana dans les casiers des étudiants?
02:06
So the questionquestion was, can it actuallyréellement
find marijuanamarijuana in students'élèves' lockersCasiers?
39
101220
3457
Et la réponse est oui...si on en ouvre assez.
02:09
And the answerrépondre is,
if you openouvrir enoughassez of them, yes.
40
104701
2598
(Rires)
02:12
(LaughterRires)
41
107323
1023
(Applaudissements)
02:13
(ApplauseApplaudissements)
42
108370
1606
02:14
But in sciencescience, we have to keep trackPiste
of the missesmanque, not just the hitsles coups.
43
110000
3381
Mais en science, on doit tenir compte des échecs, pas seulement des succès.
Et c'est probablement la leçon clé de mon bref exposé ici,
02:18
And that's probablyProbablement the keyclé lessonleçon
to my shortcourt talk here:
44
113405
3266
02:21
This is how psychicsmédiums work, astrologersastrologues,
tarottarot cardcarte readerslecteurs and so on.
45
116695
3734
c'est comme ça que fonctionnent les mediums, les astrologues, les tireurs de cartes, etc...
Les gens se souviennent des succès; ils oublient les fois où ça rate.
02:25
People rememberrappelles toi the hitsles coups
and forgetoublier the missesmanque.
46
120453
2219
En science, nous devons conserver toutes les données,
02:27
In sciencescience, we keep the wholeentier databasebase de données,
47
122696
1895
et voir si le nombre de succès se distingue
02:29
and look to see if the numbernombre
of hitsles coups somehowen quelque sorte standspeuplements out
48
124615
2661
du résultat qu'on obtiendrait par simple chance.
02:32
from the totaltotal numbernombre
you'dtu aurais expectattendre by chancechance.
49
127300
2213
Pour ce cas, nous avons fait le test.
02:34
In this caseCas, we testedtesté it.
50
129537
1294
02:35
We had two opaqueopaque boxesdes boites:
51
130855
1492
Nous avions deux boites opaques,
02:37
one with government-approvedapprouvé par le gouvernement THCTHC
marijuanamarijuana, and one with nothing.
52
132371
3634
une contenant de la marijuana approuvée par le gouvernement, et une autre vide.
et la baguette est tombée juste une fois sur deux...
02:40
And it got it 50 percentpour cent of the time --
53
136029
1881
02:42
(LaughterRires)
54
137934
1093
...ce qui est exactement ce qu'on obtient à pile ou face.
02:43
whichlequel is exactlyexactement what you'dtu aurais expectattendre
with a coin-flippièce-flip modelmaquette.
55
139051
2925
02:46
So that's just a funamusement little exampleExemple
here of the sortssortes of things we do.
56
142000
3991
C'est un petit exemple marrant des choses que nous faisons.
Skeptic est une publication trimestrielle.
02:50
"SkepticSceptique" is the quarterlytrimestriel publicationpublication.
EachChaque one has a particularparticulier themethème.
57
146015
3468
Chacune a un thème particulier, celle-ci traite du futur de l'intelligence.
02:54
This one is on the futureavenir of intelligenceintelligence.
58
149507
2074
Est-ce que les gens deviennent plus malins ou plus bêtes?
02:56
Are people gettingobtenir smarterplus intelligent or dumberbête?
59
151605
1771
J'ai une idée sur la question à cause du milieu où je travaille.
02:58
I have an opinionopinion of this myselfmoi même
because of the businessEntreprise I'm in,
60
153400
3048
Mais, en fait, il s'avère que les gens deviennent plus intelligents.
03:01
but in factfait, people, it turnsse tourne out,
are gettingobtenir smarterplus intelligent.
61
156472
2667
3 points de QI en plus tous les 10 ans.
03:03
ThreeTrois IQIQ pointspoints perpar 10 yearsannées, going up.
62
159163
2813
03:06
SortTri of an interestingintéressant thing.
63
162000
1651
C'est assez intéressant.
03:08
With sciencescience, don't think of skepticismscepticisme
as a thing, or sciencescience as a thing.
64
163675
3547
En science, ne voyez pas le scepticisme comme une chose, ni même la science comme une chose.
Est-ce que la science et la religion sont compatibles?
03:12
Are sciencescience and religionreligion compatiblecompatible?
65
167246
1730
03:13
It's like, are sciencescience
and plumbingplomberie compatiblecompatible?
66
169000
2231
C'est comme demander si la science et la plomberie sont compatibles.
C'est -- ce sont juste 2 choses différentes.
03:16
They're just two differentdifférent things.
67
171255
1634
03:17
ScienceScience is not a thing. It's a verbverbe.
68
172913
1739
La science n'est pas une chose, c'est un verbe.
03:19
It's a way of thinkingen pensant about things.
69
174676
1722
C'est une façon de penser les choses.
03:21
It's a way of looking for naturalNaturel
explanationsexplications for all phenomenaphénomènes.
70
176422
3070
c'est une manière de chercher des explications naturelles pour tous les phénomènes.
Par exemple, qu'est ce qui a le plus de chances d'arriver --
03:24
I mean, what's more likelyprobable:
71
179516
1350
03:25
that extraterrestrialextra-terrestre intelligencesintelligences
or multi-dimensionalmultidimensionnel beingsêtres
72
180890
3563
que des intelligences extraterrestres, ou des êtres multi-dimensionnels traversent
03:29
travelVoyage acrossà travers vastvaste distancesles distances
of interstellarinterstellaire spaceespace
73
184477
2390
des distances cosmiques pour laisser un dessin
03:31
to leavelaisser a cropsurgir circlecercle in FarmerFarmer Bob'sDe Bob
fieldchamp in PuckerbrushPuckerbrush, KansasKansas
74
186891
3180
dans le champ de Bob le fermier à Puckerbrush au Kansas, pour faire la pub de notre site skeptic.com?
03:34
to promotepromouvoir skepticsceptique.comcom, our webweb pagepage?
75
190095
1810
Ou bien est ce qu'il y a plus de chances que ce soit un lecteur de Skeptic qui ait fait ça sur Photoshop?
03:36
Or is it more likelyprobable that a readerlecteur
of "SkepticSceptique" did this with PhotoshopPhotoshop?
76
191929
4478
Et dans chaque cas, nous devons nous demander --
03:41
And in all casescas we have to askdemander --
77
196431
1650
(Rires)
03:42
(LaughterRires)
78
198105
1824
03:44
What's the more likelyprobable explanationexplication?
79
199953
2023
-- quelle est l'explication la plus probable?
03:46
Before we say something
is out of this worldmonde,
80
202000
2167
Et avant de dire que quelque chose vient d'ailleurs,
on devrait d'abord s'assurer qu'elle ne vient pas de ce monde.
03:48
we should first make sure
that it's not in this worldmonde.
81
204191
2664
Qu'est ce qui est plus probable --
03:51
What's more likelyprobable:
82
206879
1151
que Arnold ait reçu un petit coup de pouce extraterrestre dans sa course à la gouvernance?
03:52
that ArnoldArnold had extraterrestrialextra-terrestre help
in his runcourir for the governorshipgouverner,
83
208054
3326
Ou que le World Weekly News ait inventé cette histoire?
03:56
or that the "WorldMonde WeeklyHebdomadaire NewsNouvelles"
makesfait du stuffdes trucs up?
84
211404
2498
03:58
(LaughterRires)
85
213926
1389
(Rires)
Le même thème est joliment abordé
04:00
The sameMême themethème is expressedexprimé nicelybien
here in this SidneySidney HarrisHarris cartoondessin animé.
86
215339
4662
dans ce dessin de Sidney Harris.
04:04
For those of you in the back,
it saysdit here: "Then a miraclemiracle occursse produit.
87
220025
3215
Pour ceux du fond, ça dit "Puis un miracle se produit."
04:08
I think you need to be more
explicitexplicite here in stepétape two."
88
223264
2712
"Je pense que vous devriez être plus explicite dans l'étape 2."
04:10
This singleunique slidefaire glisser completelycomplètement dismantlesdémantèle
the intelligentintelligent designconception argumentsarguments.
89
226000
4496
Cette simple vignette démonte complètement les arguments du "design intelligent".
Ce n'est rien de plus que ça.
04:15
There's nothing more to it than that.
90
230520
1848
(Applaudissements)
04:17
(ApplauseApplaudissements)
91
232392
1050
Vous pouvez dire qu'un miracle se produit.
04:18
You can say a miraclemiracle occursse produit,
92
233466
1388
04:19
it's just that it doesn't explainExplique
anything or offeroffre anything.
93
234878
2966
C'est juste que ça n'explique rien.
Ca ne propose rien. Il n'y a rien à mettre à l'épreuve.
04:22
There's nothing to testtester.
94
237868
1150
C'est la fin de la conversation pour les créationnistes du design intelligent.
04:23
It's the endfin of the conversationconversation
for intelligentintelligent designconception creationistscréationnistes.
95
239042
3448
Alors que -- et c'est vrai, les scientifiques utilisent parfois des
04:27
And it's truevrai, scientistsscientifiques sometimesparfois throwjeter
termstermes out as linguisticlinguistique placeendroit fillersremplisseurs --
96
242514
4886
bouche-trous linguistiques comme énergie noire, ou matière noire, ou quelque chose dans le genre.
04:32
darkfoncé energyénergie or darkfoncé mattermatière,
something like that --
97
247424
2348
Jusqu'à ce qu'on ait trouvé ce que c'est, on l'appelera comme ça.
04:34
untiljusqu'à we figurefigure out what it is,
we'llbien call it this.
98
249796
2460
C'est le début de la chaine causale pour la science.
04:37
It's the beginningdébut of the causalcausal
chainchaîne for sciencescience.
99
252280
2701
Pour les créationnistes, c'est la fin de la chaine.
04:39
For intelligentintelligent designconception creationistscréationnistes,
it's the endfin of the chainchaîne.
100
255005
4075
Alors une fois de plus, on peut poser la question -- qu'est ce qui est le plus probable --
04:43
So again, we can askdemander this:
what's more likelyprobable?
101
259104
2172
est-ce que les OVNI sont des vaisseaux extraterrestres, ou des erreurs de perception cognitive, ou même des canulars?
04:46
Are UFOsOVNIS alienextraterrestre spaceshipsvaisseaux spatiaux, or perceptualperceptuel
cognitivecognitif mistakeserreurs, or even fakesfaux?
102
261300
4391
04:50
This is a UFOUFO shotcoup from my housemaison
in AltadenaAltadena, CaliforniaCalifornie,
103
265715
3261
Voici un OVNI pris depuis ma maison à Altadena, en Californie,
04:53
looking down over PasadenaPasadena.
104
269000
1976
en regardant vers Pasadena.
04:55
And if it looksregards a lot like a BuickBuick
hubcapenjoliveur, it's because it is.
105
271000
3521
Et si ça ressemble à un enjoliveur de Buick, c'est parce que c'en est un.
04:59
You don't even need PhotoshopPhotoshop
or high-techhaute technologie equipmentéquipement,
106
274545
2738
Vous n'avez même pas besoin de Photoshop, vous n'avez pas besoin d'équipement de pointe,
vous n'avez pas besoin d'ordinateurs.
05:02
you don't need computersdes ordinateurs.
107
277307
1198
05:03
This was shotcoup with a throwawayjeter
KodakKodak InstamaticInstamatic cameracaméra.
108
278529
3447
Cette photo a été prise avec un appareil jetable Kodak Instamatic.
05:06
You just have somebodyquelqu'un off on the sidecôté
with a hubcapenjoliveur readyprêt to go.
109
282000
3096
Il suffit d'avoir quelqu'un hors champ prêt à lancer l'enjoliveur.
L'appareil photo est prêt -- c'est dans la boîte.
05:09
Camera'sAppareil photo readyprêt -- that's it.
110
285120
1898
(Rires)
05:11
(LaughterRires)
111
287042
1437
Donc, bien qu'il soit possible que la plupart des OVNI soient des faux
05:13
So, althoughbien que it's possiblepossible
that mostles plus of these things are fakefaux
112
288503
3473
05:16
or illusionsillusions or so on,
and that some of them are realréal,
113
292000
3714
ou des illusions, ou autre, et que certains d'entre eux soient réels,
il est plus probable qu'ils soient tous des faux, comme les motifs dans les champs.
05:20
it's more likelyprobable that all of them
are fakefaux, like the cropsurgir circlescercles.
114
295738
3133
Pour parler plus sérieusement, en science on cherche toujours l'équilibre
05:23
On a more serioussérieux noteRemarque, in all of sciencescience
we're looking for a balanceéquilibre
115
298895
3381
entre données et théorie.
05:27
betweenentre dataLes données and theorythéorie.
116
302300
1676
05:28
In the caseCas of GalileoGalileo,
he had two problemsproblèmes
117
304000
3976
Dans le cas de Galilée, il avait 2 problèmes
05:32
when he turnedtourné his telescopetélescope to SaturnSaturn.
118
308000
2361
quand il tourna son téléscope vers Saturne.
Pour commencer, il n'y avait pas de théorie des anneaux planétaires.
05:35
First of all, there was no
theorythéorie of planetaryplanétaire ringsanneaux.
119
310385
3122
Ensuite, ses données étaient granuleuses et floues,
05:38
SecondSeconde of all, his dataLes données
was grainygranuleux and fuzzyflou,
120
313531
2193
et il ne savait pas vraiment ce qu'il était en train de regarder.
05:40
and he couldn'tne pouvait pas quiteassez make out
what he was looking at.
121
315748
2528
Alors il écrivit qu'il avait vu --
05:43
So he wrotea écrit that he had seenvu --
122
318300
1676
05:44
"I have observedobservé that the furthestle plus éloigné
planetplanète has threeTrois bodiescorps."
123
320000
3507
"J'ai observé que la planète la plus éloignée a 3 corps."
Et c'est ce qu'il conclut qu'il avait vu.
05:48
And this is what he endedterminé up
concludingfinal that he saw.
124
323531
2865
Donc, sans une théorie des anneaux planétaires, et seulement des données granuleuses,
05:51
So withoutsans pour autant a theorythéorie of planetaryplanétaire
ringsanneaux and with only grainygranuleux dataLes données,
125
326420
3556
05:54
you can't have a good theorythéorie.
126
330000
1918
vous ne pouvez pas avoir une bonne théorie.
05:56
It wasn'tn'était pas solvedrésolu untiljusqu'à 1655.
127
331942
1619
Et ce ne fut pas résolu avant 1655.
05:58
This is ChristiaanChristiaan Huygens'sDe Huygens booklivre
that catalogscatalogues all the mistakeserreurs
128
333585
3014
C'est le livre de Christiaan Huygens, dans lequel il catalogua toutes les erreurs
06:01
people madefabriqué tryingen essayant to figurefigure out
what was going on with SaturnSaturn.
129
336623
2962
que les gens avaient faites en essayant de comprendre ce qui se passait avec Saturne.
Ce ne fut pas avant -- Huygens avait deux choses.
06:04
It wasn'tn'était pas tilljusqu'à HuygensHuygens had two things:
130
339609
1856
Il avait une bonne théorie des anneaux planétaires et de la façon dont le système solaire fonctionnait.
06:06
He had a good theorythéorie of planetaryplanétaire ringsanneaux
and how the solarsolaire systemsystème operatedopéré,
131
341489
4486
06:10
and he had better telescopictélescopique,
more fine-graingrain fin dataLes données
132
345999
2863
Ensuite, son téléscope obtenait des données plus fines,
06:13
in whichlequel he could figurefigure out that
as the EarthTerre is going around fasterPlus vite --
133
348886
3543
grâce auxquelles il put comprendre que comme la Terre va plus vite --
selon les lois de Kepler -- que Saturne, nous finissons par la rattraper.
06:17
accordingselon to Kepler'sDe Kepler LawsLois --
than SaturnSaturn, then we catchcapture up with it.
134
352453
3228
Et nous voyons les anneaux sous des angles différents, comme ici.
06:20
And we see the anglesangles of the ringsanneaux
at differentdifférent anglesangles, there.
135
355705
3271
06:23
And that, in factfait, turnsse tourne out to be truevrai.
136
359000
2220
Et ceci est effectivement vrai.
Le problème quand on a une théorie
06:26
The problemproblème with havingayant a theorythéorie is that
it maymai be loadedchargé with cognitivecognitif biasesbiais.
137
361244
5297
c'est qu'elle peut être faussée par des erreurs cognitives
Donc un des problèmes relatifs à l'explication des croyances étranges
06:31
So one of the problemsproblèmes of explainingexpliquer
why people believe weirdbizarre things
138
366565
3267
c'est que nous avons des tendances, d'abord simples.
06:34
is that we have things, on a simplesimple levelniveau,
139
369856
2068
Et j'en donnerais de plus sérieuses ensuite.
06:36
and then I'll go to more serioussérieux onesceux.
140
371948
1828
Par exemple, nous avons tendance à voir des visages.
06:38
Like, we have a tendencytendance to see facesvisages.
141
373800
1876
C'est le visage de Mars, qui fut --
06:40
This is the facevisage on MarsMars.
142
375700
1776
en 1976, il y eut tout un mouvement pour que la NASA
06:42
In 1976, where there was a wholeentier movementmouvement
to get NASANASA to photographphotographier that arearégion
143
377500
4512
prenne des photos de cette zone parce que les gens pensaient
06:46
because people thought this was monumentalmonumental
architecturearchitecture madefabriqué by MartiansMartiens.
144
382036
3916
qu'il s'agissait d'une architecture monumentale conçue par les Martiens.
Et il s'avère que -- voici le gros plan qui date de 2001.
06:50
Here'sVoici the close-upfermer of it from 2001.
145
385976
2771
06:53
If you squintstrabisme, you can still see the facevisage.
146
388771
2460
Si vous plissez les yeux, vous pouvez encore voir le visage.
Et quand vous plissez, vous faites passer
06:56
And when you're squintingplisser,
147
391255
1302
06:57
you're turningtournant that from fine-graingrain fin
to coarse-graingros grain,
148
392581
3023
cette image d'un grain fin à un grain épais.
Et par conséquent, vous réduisez la qualité de vos données.
07:00
so you're reducingréduire
the qualityqualité of your dataLes données.
149
395628
2287
Et si je ne vous avais pas dit ce qu'il fallait regarder, vous verriez toujours le visage,
07:02
And if I didn't tell you what to look for,
you'dtu aurais still see the facevisage,
150
397939
3229
parce que nous sommes programmés par l'évolution pour voir des visages.
07:05
because we're programmedprogrammé
by evolutionévolution to see facesvisages.
151
401192
2429
Socialement, les visages sont importants pour nous.
07:08
FacesVisages are importantimportant for us sociallysocialement.
152
403645
2151
Et, bien sur, les visages heureux.
07:10
And of coursecours, happycontent facesvisages,
facesvisages of all kindssortes are easyfacile to see.
153
405820
3468
Des visages de toutes sortes sont faciles à voir.
(Rires)
07:14
You see the happycontent facevisage on MarsMars, there.
154
409312
1896
Vous pouvez voir le visage heureux de Mars, ici.
07:16
(LaughterRires)
155
411232
1151
Si les astronomes étaient des grenouilles, peut-être qu'ils verraient Kermit la Grenouille.
07:17
If astronomersastronomes were frogsgrenouilles,
perhapspeut être they'dils auraient see KermitKermit the FrogGrenouille.
156
412407
2913
Vous le voyez?
07:20
Do you see him there? Little froggyfroggy legsjambes.
157
415344
1953
avec ses petites cuisses de grenouilles.
07:22
Or if geologistsgéologues were elephantsles éléphants?
158
417688
2195
Ou si les géologues étaient des éléphants?
07:25
ReligiousReligieux iconographyiconographie.
159
420736
3240
Iconographie religeuse.
07:28
(LaughterRires)
160
424000
2801
(Rires)
Découvert par un boulanger du Tennessee en 1996.
07:31
DiscoveredDécouvert by a TennesseeTennessee bakerboulanger in 1996.
161
426825
2151
07:33
He chargedaccusé fivecinq bucksdollars a headtête
to come see the nunreligieuse bunchignon
162
429000
2477
Il faisait payer 5$ par personne pour venir voir le petit pain en forme de nonne
jusqu'a ce que l'avocat de Mère Teresa le somme d'arrêter.
07:36
tilljusqu'à he got a cease-and-desistcessez-et-désistement
from MotherMère Teresa'sDe Teresa lawyeravocat.
163
431501
3713
Ici nous avons Notre Dame De Guadalupe et Notre Dame de Watsonville, qui se trouve juste en bas de la rue.
07:40
Here'sVoici Our LadyLady of GuadalupeGuadalupe and Our
LadyLady of WatsonvilleWatsonville, just down the streetrue,
164
435238
3738
07:43
or is it up the streetrue from here?
165
439000
1604
Ou est-ce que c'est en haut de la rue à partir d'ici?
07:45
TreeArbre barkécorce is particularlyparticulièrement good
because it's niceagréable and grainygranuleux, branchybranchu,
166
440628
3348
L'écorce d'arbre est particulèrement efficace à cause de sa jolie texture granuleuse,
07:48
black-and-whitenoir et blanc splotchysplotchy and you can
get the pattern-seekingrecherche de motifs --
167
444000
3000
ses taches noires et blanches, et vous pouvez distinguer le motif --
les humains sont des animaux traqueurs de motifs.
07:51
humanshumains are pattern-seekingrecherche de motifs animalsanimaux.
168
447024
1952
07:53
Here'sVoici the VirginVirgin MaryMarie on the sidecôté
of a glassverre windowfenêtre in SaoSao PauloPaulo.
169
449000
3563
Voici la Vierge Marie au bord d'une vitre à Sao Paulo.
Et ici, la Vierge Marie qui apparait sur un sandwich au fromage --
07:57
Here'sVoici when the VirginVirgin MaryMarie madefabriqué
her appearanceapparence on a cheesefromage sandwichsandwich --
170
452587
3414
que j'ai d'ailleurs tenu dans mes mains dans un casino de Las Vegas,
08:00
whichlequel I got to actuallyréellement
holdtenir in a LasLas VegasVegas casinocasino --
171
456025
2490
bien sûr, on est en Amérique.
08:03
of coursecours, this beingétant AmericaL’Amérique.
172
458539
1537
(Rires)
08:04
(LaughterRires)
173
460100
1525
08:06
This casinocasino paidpayé $28,500
on eBayeBay for the cheesefromage sandwichsandwich.
174
461649
4327
Ce casino a dépensé 28500$ sur eBay pour acheter ce sandwich.
08:10
(LaughterRires)
175
466000
1976
(Rires)
08:12
But who does it really look like?
The VirginVirgin MaryMarie?
176
468000
2381
Mais est-ce que ça ressemble vraiment à la Vierge Marie?
(Rires)
08:15
(LaughterRires)
177
470405
1979
Les lèvres font plutôt pin-up des années 40.
08:17
It has that sortTrier of
puckeredplissé lipslèvres, 1940s-eras-era look.
178
472408
3865
Vierge Marie à Clearwater, en Floride.
08:21
VirginVirgin MaryMarie in ClearwaterClearwater, FloridaFloride.
179
476297
1679
08:22
I actuallyréellement wentest allé to see this one.
180
478000
1976
Je suis allé voir celle-ci.
08:24
There was a lot of people there.
181
480000
1834
Il y avait beaucoup de monde -- les fidèles venaient avec leurs --
08:26
The faithfulfidèle come in theirleur wheelchairsfauteuils roulants
and crutchesbéquilles, and so on.
182
481858
4652
fauteuils roulants, leur béquilles, etc.
Et nous sommes allés enquêter.
08:31
We wentest allé down and investigatedenquêté.
183
486534
1861
Pour vous donner une idée de la taille -- c'est Dawkins, moi et L'Incroyable Randi,
08:33
Just to give you a sizeTaille, that's DawkinsDawkins,
me and The AmazingIncroyable RandiRandi,
184
488419
3173
a côté de cette image de deux étages et demi.
08:36
nextprochain to this two,
two and a halfmoitié story-sizedtaille de l'histoire imageimage.
185
491616
2413
Toutes ces bougies, des milliers de bougies que les gens avaient allumé en signe de ferveur.
08:38
All these candlesbougies, thousandsmilliers of candlesbougies
people had litallumé in tributehommage to this.
186
494053
3502
On est allé faire un tour derrière le batiment, histoire de voir ce qui se passait,
08:42
So we walkedmarcha around the backsidearrière,
to see what was going on.
187
497579
2805
Et il s'avère que partout où il y a un arroseur automatique et un palmier,
08:45
It turnsse tourne out whereverpartout où there's
a sprinklerarroseur headtête and a palmpaume treearbre,
188
500408
3331
vous obtenez l'effet.
08:48
you get the effecteffet.
189
503763
1213
08:49
Here'sVoici the VirginVirgin MaryMarie on the backsidearrière,
whichlequel they startedcommencé to wipeessuyer off.
190
505000
3381
Ici la Vierge Marie de derrière, qu'ils avaient commencé à nettoyer.
J'imagine qu'on a droit qu'à un miracle par building.
08:53
I guessdeviner you can only have
one miraclemiracle perpar buildingbâtiment.
191
508405
2571
08:55
(LaughterRires)
192
511000
3333
(Rires)
Alors est-ce que c'est vraiment un miracle de Marie, ou un miracle de Marge?
08:59
So is it really a miraclemiracle of MaryMarie,
or is it a miraclemiracle of MargeMarge?
193
514357
3679
(Rires)
09:02
(LaughterRires)
194
518060
1001
Et je conclurai avec un autre exemple du genre
09:03
And now I'm going to finishterminer up
with anotherun autre exampleExemple of this,
195
519085
3603
avec les illusions auditives.
09:07
with auditoryauditif illusionsillusions.
196
522712
2777
Il y a un film avec Michael Keaton, "La Voix des Morts",
09:10
There's this filmfilm, "WhiteBlanc NoiseBruit,"
with MichaelMichael KeatonKeaton,
197
525513
2526
dans lequel les morts nous répondent.
09:12
about the deadmort talkingparlant back to us.
198
528063
2534
Au passage, tout ce cirque de communication avec les morts, c'est pas sorcier.
09:15
By the way, the wholeentier businessEntreprise of talkingparlant
to the deadmort is not that biggros a dealtraiter.
199
530621
3665
N'importe qui peut le faire en fait.
09:19
AnybodyTout le monde can do it, turnsse tourne out.
200
534310
1485
C'est quand il s'agit d'obtenir une réponse que ça se corse.
09:20
It's gettingobtenir the deadmort to talk
back that's the really harddifficile partpartie.
201
535819
3088
(Rires)
09:23
(LaughterRires)
202
538931
1098
Dans ce cas, les messages sont censés être cachés dans des phénomènes éléctroniques.
09:24
In this caseCas, supposedlysoi-disant, these messagesmessages
are hiddencaché in electronicélectronique phenomenaphénomènes.
203
540053
3782
09:28
There's a ReverseSpeechReverseSpeech.comcom webweb pagepage
where I downloadedtéléchargé this stuffdes trucs.
204
543859
3285
Il y a une page du site ReverseSpeech.com sur laquelle j'ai téléchargé ça.
C'est le plus connu des trucs de ce genre.
09:31
This is the mostles plus famouscélèbre one
of all of these.
205
547168
3151
Voici la version normale de la célèbre chanson.
09:35
Here'sVoici the forwardvers l'avant versionversion
of the very famouscélèbre songchant.
206
550343
2801
09:37
(MusicMusique with lyricsParoles)
207
553168
1071
09:39
If there's a bustleagitation in your hedgerowhaie
don't be alarmedalarmé now.
208
554263
5158
09:44
It's just a springprintemps cleannettoyer
for the MayMai QueenReine.
209
560089
3795
09:50
Yes, there are two pathssentiers you
can go by, but in the long runcourir,
210
565764
4987
09:56
There's still time to changechangement
the roadroute you're on
211
571870
3564
On pouvait écouter ça toute la journée pas vrai?
10:03
Couldn'tNe pouvait pas you just listen to that all day?
212
578733
2611
(Rires)
Ok, voici la version à l'envers,
10:06
All right, here it is backwardsen arrière,
213
581368
1607
10:07
and see if you can hearentendre the hiddencaché
messagesmessages that are supposedlysoi-disant in there.
214
582999
4030
voyez si vous pouvez entendre les messages cachés qui sont supposés être là-dedans.
10:12
(MusicMusique with unintelligibleinintelligible lyricsParoles)
215
587513
6778
10:26
(LyricsParoles) SatanSatan!
216
601450
1294
10:27
(UnintelligibleInintelligible lyricsParoles continuecontinuer)
217
602768
6477
Vous avez compris quoi?
10:41
What did you get?
AudiencePublic: SatanSatan!
218
616934
1620
(Le public: Satan)
10:43
SatanSatan. OK, at leastmoins we got "SatanSatan".
219
618578
1712
Michael Shermer: Satan? Ok, nous avons au moins Satan.
10:45
Now, I'll primepremier the auditoryauditif
partpartie of your braincerveau
220
620314
2302
Maintenant, je vais conditionner la partie auditive de votre cerveau
10:47
to tell you what you're supposedsupposé
to hearentendre, and then hearentendre it again.
221
622640
3437
en vous disant ce que vous êtes censés entendre, et donc, écoutez à nouveau.
10:50
(MusicMusique with lyricsParoles)
222
626101
3801
11:17
(MusicMusique endsprend fin)
223
652673
1086
(Rires)
11:18
(LaughterRires)
224
653783
1207
(Applaudissements)
11:19
(ApplauseApplaudissements)
225
655014
6389
Vous ne pouvez pas le rater quand je vous dis ce qu'il y a à entendre.
11:26
You can't missmanquer it
when I tell you what's there.
226
661427
2549
11:28
(LaughterRires)
227
664000
3250
(Rires)
Bien, je vais finir avec une jolie petite histoire positive
11:32
I'm going to just endfin
with a positivepositif, niceagréable little storyrécit.
228
667274
4035
les Skeptics sont une organisation éducative à but non lucratif.
11:36
The SkepticsSceptiques is a nonprofitnon lucratif
educationaléducatif organizationorganisation.
229
671333
2845
On est toujours à la recherche de petits trucs biens que les gens font.
11:39
We're always looking for little
good things that people do.
230
674202
2820
Et en Angleterre, il y a une chanteuse pop.
11:41
And in EnglandL’Angleterre, there's a poppop singerchanteur.
231
677046
2009
Une des plus célèbres en Angleterre aujourd'hui, Katie Melua.
11:43
One of the topHaut popularpopulaire singerschanteurs
in EnglandL’Angleterre todayaujourd'hui, KatieKatie MeluaMelua.
232
679079
3745
Et elle a écrit une chanson superbe.
11:47
And she wrotea écrit a beautifulbeau songchant.
233
682848
1528
Elle était dans le top 5 en 2005, ça s'appelait "9 millions de bicyclettes à Pékin."
11:49
It was in the topHaut fivecinq in 2005, calledappelé,
"NineNeuf MillionMillions BicyclesBicyclettes in BeijingBeijing."
234
684400
5576
11:54
It's a love storyrécit -- she's sortTrier
of the NorahNorah JonesJones of the UKUK --
235
690000
3096
C'est une histoire d'amour -- elle est un peu la Norah Jones anglaise --
qui raconte à quel point elle aime son mec,
11:57
about how she much lovesamours her guy,
236
693120
1621
11:59
and comparedpar rapport to nineneuf millionmillion
bicyclesbicyclettes, and so forthavant.
237
694765
2476
et elle compare ça à 9 millions de bicyclettes, etc.
Et il y a ce passage.
12:02
And she has this one passagepassage here.
238
697265
2225
12:04
(MusicMusique)
239
699514
1036
♫ Nous sommes à 12 milliards d'années lumière du bord ♫
12:05
(LyricsParoles) We are 12 billionmilliard
light-yearsAnnées lumière from the edgebord
240
700574
5771
♫ C'est une supposition ♫
12:11
That's a guessdeviner,
241
706369
2325
♫ Personne ne pourra jamais dire si c'est vrai ♫
12:13
No one can ever say it's truevrai,
242
708718
3711
♫ Mais je sais que je serais toujours avec toi ♫
12:17
But I know that I will always be with you.
243
712453
4603
C'est joli.
12:22
MichaelMichael ShermerShermer: Well, that's niceagréable.
At leastmoins she got it closeFermer.
244
717731
2965
Au moins elle est proche du compte,
En Amérique, ce serait plutôt "Nous sommes à 6000 années lumière du bord."
12:25
In AmericaL’Amérique it'dça ferait be,
"We're 6,000 lightlumière yearsannées from the edgebord."
245
720720
2923
(Rires)
12:28
(LaughterRires)
246
723667
1036
Mais mon ami Simon Singh, le physicien des particules qui est aujourd'hui devenu un professeur de science,
12:29
But my friendami, SimonSimon SinghSingh, the particleparticule
physicistphysicien now turnedtourné sciencescience educatoréducateur,
247
724727
3769
et il a écrit le livre "Le Big Bang," etc.
12:33
who wrotea écrit the booklivre
"The BigGros BangBang," and so on,
248
728520
2127
Il ne rate pas une occasion de promouvoir la bonne science.
12:35
usesles usages everychaque chancechance he getsobtient
to promotepromouvoir good sciencescience.
249
730671
2405
Et donc, il a écrit une tribune dans le Guardian à propos de la chanson de Katie,
12:37
And so he wrotea écrit an op-edop-ed piecepièce
in "The GuardianTuteur" about Katie'sDe Katie songchant,
250
733100
3286
dans laquelle il dit que nous savons exactement à combien nous sommes du début de l'univers.
12:41
in whichlequel he said, well, we know exactlyexactement
how farloin from the edgebord.
251
736410
5036
C'est 13,7 milliards d'années lumière, et ce n'est pas une supposition.
12:46
You know, it's 13.7 billionmilliard lightlumière yearsannées,
and it's not a guessdeviner.
252
741470
3818
Nous le savons avec une marge d'erreur très précise.
12:50
We know withindans preciseprécis
errorErreur barsbarres how closeFermer it is.
253
745312
4264
Et donc, nous pouvons dire que même si ce n'est pas absolument vrai, c'est très proche de la vérité.
12:54
So we can say, althoughbien que not absolutelyabsolument
truevrai, it's prettyjoli closeFermer to beingétant truevrai.
254
749600
3810
A sa décharge, Katie l'a appelé dès la parution de la tribune.
12:58
And, to his creditcrédit, KatieKatie calledappelé him up
after this op-edop-ed piecepièce camevenu out, and said,
255
753434
4739
Et elle lui a dit "je suis tellement gênée.
13:02
"I'm so embarrassedembarrassé.
I was in the astronomyastronomie clubclub.
256
758197
2371
J'étais membre du club d'astronomie, et j'aurais dû le savoir."
13:05
I should'vedevrait avoir knownconnu better."
257
760592
1278
Et elle a modifié la chanson.
13:06
And she re-cutre-couper the songchant.
258
761894
1222
Je finirai donc avec la nouvelle version.
13:07
So I will endfin with the newNouveau versionversion.
259
763140
1848
♫ Nous sommes à 13,7 milliards d'années lumière ♫
13:09
(MusicMusique with lyricsParoles)
260
765012
1264
13:11
We are 13.7 billionmilliard lightlumière yearsannées
261
766300
2421
♫ du bord de l'univers observable ♫
13:13
from the edgebord of the observableobservable universeunivers.
262
768745
3491
♫ C'est une bonne estimation avec une marge d'erreur précise ♫
13:17
That's a good estimateestimation
with well-definedbien défini errorErreur barsbarres.
263
772260
3769
♫ Et en fonction des informations disponibles ♫
13:20
And with the availabledisponible informationinformation,
264
776053
3152
♫ Je prévois que je serais toujours avec toi ♫
13:24
I predictprédire that I will always be with you.
265
779229
4343
(Applaudissements)
13:28
(LaughterRires)
266
783596
1157
C'est pas cool ça?
13:29
How coolcool is that?
267
784777
1168
(Applaudissements)
13:30
(ApplauseApplaudissements)
268
785969
2031
Translated by patrick baud
Reviewed by Stéphane Deparis

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ABOUT THE SPEAKER
Michael Shermer - Skeptic
Michael Shermer debunks myths, superstitions and urban legends -- and explains why we believe them. Along with publishing Skeptic Magazine, he's author of Why People Believe Weird Things and The Mind of the Market.

Why you should listen

As founder and publisher of Skeptic Magazine, Michael Shermer has exposed fallacies behind intelligent design, 9/11 conspiracies, the low-carb craze, alien sightings and other popular beliefs and paranoias. But it's not about debunking for debunking's sake. Shermer defends the notion that we can understand our world better only by matching good theory with good science.

Shermer's work offers cognitive context for our often misguided beliefs: In the absence of sound science, incomplete information can powerfully combine with the power of suggestion (helping us hear Satanic lyrics when "Stairway to Heaven" plays backwards, for example). In fact, a common thread that runs through beliefs of all sorts, he says, is our tendency to convince ourselves: We overvalue the shreds of evidence that support our preferred outcome, and ignore the facts we aren't looking for.

He writes a monthly column for Scientific American, and is an adjunct at Claremont Graduate University and Chapman University. His latest book is The Believing Brain: From Ghosts and Gods to Politics and Conspiracies—How We Construct Beliefs and Reinforce Them as Truths. He is also the author of The Mind of the Market, on evolutionary economics, Why Darwin Matters: Evolution and the Case Against Intelligent Design, and The Science of Good and Evil. And his next book is titled The Moral Arc of Science.

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Michael Shermer | Speaker | TED.com