ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


More profile about the speaker
Hans Rosling | Speaker | TED.com
TED2009

Hans Rosling: Insights on HIV, in stunning data visuals

Hans Rosling à propos du VIH : Des faits nouveaux et d'étonnantes représentations visuelles de données

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Hans Rosling dévoile des nouvelles visualisations de données qui éclaircissent les facteurs de risque complexes d'une maladie parmi les plus mortelles ( et les plus mal comprises) au monde : le VIH. Il débat sur le fait qu'empêcher la transmission - et non pas les traitements médicamenteux - est la clé pour en finir avec l'épidémie.
- Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio

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(ApplauseApplaudissements)
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5000
(Applaudissements)
00:18
AIDSSIDA was discovereddécouvert 1981; the virusvirus, 1983.
1
6000
5000
Le SIDA a été découvert en 1981, le virus -- 1983.
00:23
These GapminderGapminder bubblesbulles showmontrer you
2
11000
2000
Ces bulles sous Gapminder vous montrent
00:25
how the spreadpropager of the virusvirus was in 1983 in the worldmonde,
3
13000
4000
comment était l'étendue du virus dans le monde en 1983,
00:29
or how we estimateestimation that it was.
4
17000
2000
ou comme nous pensons qu'elle était.
00:31
What we are showingmontrer here is --
5
19000
2000
Ce que nous montrons ici --
00:33
on this axisaxe here, I'm showingmontrer percentpour cent of infectedinfecté adultsadultes.
6
21000
7000
sur cet axe-ci, je montre le pourcentage d'adultes infectés.
00:40
And on this axisaxe, I'm showingmontrer dollarsdollars perpar personla personne in incomele revenu.
7
28000
5000
Et sur cet axe, je montre le revenu en dollars par personne.
00:45
And the sizeTaille of these bubblesbulles, the sizeTaille of the bubblesbulles here,
8
33000
4000
Et la taille de ces bulles, la taille de ces bulles ici,
00:49
that showsmontre how manybeaucoup are infectedinfecté in eachchaque countryPays,
9
37000
3000
cela montre combien de personnes sont infectées dans chaque pays,
00:52
and the colorCouleur is the continentcontinent.
10
40000
2000
et la couleur correspond au continent.
00:54
Now, you can see UnitedUnie StatesÉtats, in 1983,
11
42000
2000
Maintenant, vous voyez que les Etats-Unis, en 1983,
00:56
had a very lowfaible percentagepourcentage infectedinfecté,
12
44000
3000
avaient un très faible pourcentage de personnes infectées,
00:59
but due to the biggros populationpopulation, still a sizableimportante bubblebulle.
13
47000
4000
mais, à cause de leur large population, toutefois une assez grosse bulle.
01:03
There were quiteassez manybeaucoup people infectedinfecté in the UnitedUnie StatesÉtats.
14
51000
3000
Il y avait relativement beaucoup de personnes infectées aux Etats Unis.
01:06
And, up there, you see UgandaL’Ouganda.
15
54000
2000
Et, là-haut, vous voyez l'Ouganda.
01:08
They had almostpresque fivecinq percentpour cent infectedinfecté,
16
56000
3000
Ils avaient presque 5% d'infectés,
01:11
and quiteassez a biggros bubblebulle in spitedépit of beingétant a smallpetit countryPays, then.
17
59000
3000
et une plutot grosse bulle bien qu'étant un petit pays.
01:14
And they were probablyProbablement the mostles plus infectedinfecté countryPays in the worldmonde.
18
62000
5000
Et c'était probablement le pays le plus infecté dans le monde à cette époque.
01:19
Now, what has happenedarrivé?
19
67000
2000
Maintenant, que s'est-il passé ?
01:21
Now you have understoodcompris the graphgraphique
20
69000
2000
Maintenant que vous avez compris le graphique,
01:23
and now, in the nextprochain 60 secondssecondes,
21
71000
3000
et maintenant, dans les 60 prochaines secondes,
01:26
we will playjouer the HIVVIH epidemicépidémie in the worldmonde.
22
74000
3000
nous allons jouer l'épidémie du SIDA dans le monde.
01:29
But first, I have a newNouveau inventioninvention here.
23
77000
3000
Mais d'abord, j'ai ici une nouvelle invention.
01:34
(LaughterRires)
24
82000
3000
(Rires)
01:39
I have solidifiedsolidifié the beamfaisceau of the laserlaser pointeraiguille.
25
87000
4000
J'ai solidifié le faisceau d'un pointeur laser.
01:43
(LaughterRires)
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91000
3000
(Rires)
01:46
(ApplauseApplaudissements)
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94000
3000
(Applaudissements)
01:52
So, readyprêt, steadystable, go!
28
100000
4000
Donc, prêt, partez !
01:56
First, we have the fastvite riseaugmenter in UgandaL’Ouganda and ZimbabweZimbabwe.
29
104000
4000
D'abord, il y a une rapide augmentation en Ouganda et au Zimbabwe.
02:00
They wentest allé upwardsvers le haut like this.
30
108000
2000
Ils sont montés comme ceci.
02:02
In AsiaL’Asie, the first countryPays to be heavilyfortement infectedinfecté was ThailandThaïlande --
31
110000
4000
En Asie, le premier pays a être lourdement infecté fut la Thailande.
02:06
they reachedatteint one to two percentpour cent.
32
114000
2000
Ils ont atteint 1 à 2%.
02:08
Then, UgandaL’Ouganda startedcommencé to turntour back,
33
116000
2000
Ensuite, l'Ouganda a commencé à régresser,
02:10
whereastandis que ZimbabweZimbabwe skyrocketedmonté en flèche,
34
118000
2000
tandis que le Zimbabwe grimpait en flèche,
02:12
and some yearsannées laterplus tard SouthSud AfricaL’Afrique had a terribleterrible riseaugmenter of HIVVIH frequencyla fréquence.
35
120000
4000
et quelques années plus tard, l'Afrique du Sud a connu une terrible augmentation de la fréquence du VIH.
02:16
Look, IndiaInde got manybeaucoup infectedinfecté,
36
124000
2000
Regardez, l'Inde a eu beaucoup d'infectés,
02:18
but had a lowfaible levelniveau.
37
126000
2000
mais avait un taux bas.
02:20
And almostpresque the sameMême happensarrive here.
38
128000
2000
Et quasiment la même chose se produit ici.
02:22
See, UgandaL’Ouganda comingvenir down, ZimbabweZimbabwe comingvenir down,
39
130000
3000
Regardez, l'Ouganda baisse, le Zimbabwe baisse,
02:25
RussiaRussie wentest allé to one percentpour cent.
40
133000
2000
la Russie a atteint les 1%.
02:27
In the last two to threeTrois yearsannées,
41
135000
3000
Dans les deux à trois dernières années,
02:30
we have reachedatteint a steadystable stateEtat of HIVVIH epidemicépidémie in the worldmonde.
42
138000
4000
nous avons atteint un état stabilisé de l'épidémie de VIH dans le monde.
02:34
25 yearsannées it tooka pris.
43
142000
3000
Cela a pris 25 ans.
02:37
But, steadystable stateEtat doesn't mean that things are gettingobtenir better,
44
145000
3000
Mais, un état stabilisé ne veut pas dire que les choses vont mieux,
02:40
it's just that they have stoppedarrêté gettingobtenir worsepire.
45
148000
3000
c'est juste qu'elles ont cessé d'empirer.
02:43
And it has -- the steadystable stateEtat is, more or lessMoins,
46
151000
4000
Et -- l'état stabilisé est, plus ou moins,
02:47
one percentpour cent of the adultadulte worldmonde populationpopulation is HIV-infectedInfectés par le VIH.
47
155000
4000
qu'un pourcent de la population mondiale est infectée par le virus VIH.
02:51
It meansveux dire 30 to 40 millionmillion people,
48
159000
3000
Ca représente 30 à 40 millions de personnes,
02:54
the wholeentier of CaliforniaCalifornie -- everychaque personla personne,
49
162000
2000
toute la Californie, chaque personne,
02:56
that's more or lessMoins what we have todayaujourd'hui in the worldmonde.
50
164000
2000
c'est plus ou moins ce qu'il y a aujourd'hui dans le monde.
02:58
Now, let me make a fastvite replayReplay of BotswanaBotswana.
51
166000
5000
Maintenant, laissez-moi repasser rapidement le Botswana.
03:03
BotswanaBotswana -- upperplus haut middle-incomepays à revenu intermédiaire countryPays in southerndu sud AfricaL’Afrique,
52
171000
4000
le Botswana -- pays d'Afrique du Sud dans la tranche supérieur des pays à revenus moyens,
03:07
democraticdémocratique governmentgouvernement, good economyéconomie,
53
175000
3000
gouvernement démocrate, bonne économie,
03:10
and this is what happenedarrivé there.
54
178000
2000
et voici ce qui s'y est passé.
03:12
They startedcommencé lowfaible, they skyrocketedmonté en flèche,
55
180000
2000
Ils ont commencé bas, ensuite sont montés en flèche,
03:14
they peakeda atteint un sommet up there in 2003,
56
182000
3000
le sommet a été atteint là, en 2003,
03:17
and now they are down.
57
185000
2000
et maintenant ils sont en bas.
03:19
But they are fallingchute only slowlylentement,
58
187000
2000
Mais ils ne redescendent que lentement
03:21
because in BotswanaBotswana, with good economyéconomie and governancegouvernance,
59
189000
2000
car au Botswana, avec une bonne économie et une bonne gouvernance,
03:23
they can managegérer to treattraiter people.
60
191000
3000
ils arrivent à soigner les gens.
03:26
And if people who are infectedinfecté are treatedtraité, they don't diemourir of AIDSSIDA.
61
194000
3000
Et si les personnes infectées par le VIH sont soignées, elles ne meurent pas du SIDA.
03:29
These percentagespourcentages won'thabitude come down
62
197000
3000
Ces pourcentages ne baisseront pas
03:32
because people can survivesurvivre 10 to 20 yearsannées.
63
200000
2000
car les gens peuvent survivre pendant 10 à 20 ans.
03:34
So there's some problemproblème with these metricsmétrique now.
64
202000
3000
Donc, il y a quelques soucis avec ces mesures.
03:37
But the poorerles plus pauvres countriesdes pays in AfricaL’Afrique, the low-incomefaible revenu countriesdes pays down here,
65
205000
4000
Mais pour les pays les plus pauvres d'Afrique, ceux d'en bas avec un faible revenu,
03:41
there the ratesles taux falltomber fasterPlus vite, of the percentagepourcentage infectedinfecté,
66
209000
6000
à, les taux des personnes infectées chutent plus rapidement
03:47
because people still diemourir.
67
215000
2000
car les malades continuent à mourir.
03:49
In spitedépit of PEPFARPEPFAR, the generousgénéreuse PEPFARPEPFAR,
68
217000
3000
Malgré le PEPFAR, le généreux PEPFAR,
03:52
all people are not reachedatteint by treatmenttraitement,
69
220000
3000
tous les gens ne bénéficient pas du traitement,
03:55
and of those who are reachedatteint by treatmenttraitement in the poorpauvre countriesdes pays,
70
223000
2000
et parmi ceux qui bénéficient du traitement dans les pays pauvres,
03:57
only 60 percentpour cent are left on treatmenttraitement after two yearsannées.
71
225000
3000
seulement 60% sont encore sous traitement après 2 ans.
04:00
It's not realisticréaliste with lifelongtout au long de la vie treatmenttraitement
72
228000
4000
Ce n'est pas réaliste pour des traitements à vie
04:04
for everyonetoutes les personnes in the poorestplus pauvre countriesdes pays.
73
232000
2000
pour tout le monde dans les pays les plus pauvres.
04:06
But it's very good that what is doneterminé is beingétant doneterminé.
74
234000
3000
Mais c'est très bien que ce qui est fait le soit.
04:09
But focusconcentrer now is back on preventionla prévention.
75
237000
4000
Mais l'effort se porte à nouveau sur la prévention.
04:13
It is only by stoppingarrêt the transmissiontransmission
76
241000
3000
C'est seulement en arrêtant la transmission
04:16
that the worldmonde will be ablecapable to dealtraiter with it.
77
244000
3000
que le monde sera capable de la maîtriser
04:19
DrugsMédicaments is too costlycher -- had we had the vaccinevaccin,
78
247000
2000
Les médicaments coûtent trop cher -- si nous avions le vaccin,
04:21
or when we will get the vaccinevaccin, that's something more effectiveefficace --
79
249000
3000
ou quand nous aurons le vaccin, ce sera plus efficace --
04:24
but the drugsdrogues are very costlycher for the poorpauvre.
80
252000
2000
mais les médicaments coutent très cher pour les pauvres.
04:26
Not the drugdrogue in itselfse, but the treatmenttraitement
81
254000
2000
Pas le médicament lui-même, mais le traitement
04:28
and the carese soucier whichlequel is needednécessaire around it.
82
256000
2000
et les soins qui doivent l'accompagner.
04:32
So, when we look at the patternmodèle,
83
260000
3000
Aussi, quand on regarde le schéma,
04:35
one thing comesvient out very clearlyclairement:
84
263000
2000
un fait ressort très clairement:
04:37
you see the bluebleu bubblesbulles
85
265000
2000
quand on voit les bulles bleues
04:39
and people say HIVVIH is very highhaute in AfricaL’Afrique.
86
267000
2000
on dit que le virus VIH est très élevé en Afrique.
04:41
I would say, HIVVIH is very differentdifférent in AfricaL’Afrique.
87
269000
3000
Je dirais que le VIH est très différent en Afrique.
04:44
You'llVous aurez find the highestle plus élevé HIVVIH ratetaux in the worldmonde
88
272000
4000
Vous trouverez le taux de VIH le plus élevé au monde
04:48
in AfricanAfricain countriesdes pays,
89
276000
2000
dans certains pays africains,
04:50
and yetencore you'lltu vas find SenegalSénégal, down here --
90
278000
2000
et pourtant vous trouverez le Sénégal, là, en bas,
04:52
the sameMême ratetaux as UnitedUnie StatesÉtats.
91
280000
2000
qui a le même taux que les Etats-Unis.
04:54
And you'lltu vas find MadagascarMadagascar,
92
282000
2000
Et vous trouverez Madagascar,
04:56
and you'lltu vas find a lot of AfricanAfricain countriesdes pays
93
284000
2000
et beaucoup de pays africains
04:58
about as lowfaible as the restdu repos of the worldmonde.
94
286000
3000
à peu près aussi bas que le reste du monde.
05:01
It's this terribleterrible simplificationsimplification that there's one AfricaL’Afrique
95
289000
4000
C'est cette terrible simplification qu'il n'y a qu'une Afrique
05:05
and things go on in one way in AfricaL’Afrique.
96
293000
2000
et que les choses évoluent dans une seule direction dans toute l'Afrique.
05:07
We have to stop that.
97
295000
2000
Nous devons faire cesser celà.
05:09
It's not respectfulrespectueux, and it's not very cleverintelligent
98
297000
3000
Ce n'est pas respectueux, et ce n'est pas adroit
05:12
to think that way.
99
300000
2000
de penser ainsi.
05:14
(ApplauseApplaudissements)
100
302000
4000
(Applaudissements)
05:18
I had the fortunefortune to livevivre and work for a time in the UnitedUnie StatesÉtats.
101
306000
3000
J'ai eu la chance de vivre et travailler pendant un temps aux Etats-Unis.
05:21
I founda trouvé out that SaltSel LakeLake CityVille and SanSan FranciscoFrancisco were differentdifférent.
102
309000
4000
J'ai trouvé que Salt Lake City et San Francisco étaient bien différents.
05:25
(LaughterRires)
103
313000
2000
(Rires)
05:27
And so it is in AfricaL’Afrique -- it's a lot of differencedifférence.
104
315000
3000
Et il en est de même en Afrique -- il y a beaucoup de différences.
05:30
So, why is it so highhaute? Is it warguerre?
105
318000
2000
Donc, pourquoi est-ce si haut ? A cause de la guerre?
05:32
No, it's not. Look here.
106
320000
2000
Non, regardez ici.
05:34
War-tornDéchiré par la guerre CongoCongo is down there -- two, threeTrois, fourquatre percentpour cent.
107
322000
3000
Le Congo, déchiré par la guerre, se trouve là, en bas -- 2, 3, 4%.
05:37
And this is peacefulpaisible ZambiaZambie, neighboringvoisin countryPays -- 15 percentpour cent.
108
325000
4000
Et la Zambie pacifique, pays voisin -- 15 %.
05:41
And there's good studiesétudes of the refugeesréfugiés comingvenir out of CongoCongo --
109
329000
3000
Et on a de bonne études sur les réfugiés fuyant le Congo --
05:44
they have two, threeTrois percentpour cent infectedinfecté,
110
332000
2000
ils sont infectés de l'ordre de 2, 3%,
05:46
and peacefulpaisible ZambiaZambie -- much higherplus haute.
111
334000
2000
et la Zambie pacifique, beaucoup plus.
05:48
There are now studiesétudes clearlyclairement showingmontrer
112
336000
2000
On a maintenant des études qui montrent clairement
05:50
that the warsguerres are terribleterrible, that rapesviols are terribleterrible,
113
338000
3000
que les guerres sont terribles, que les viols sont terribles.
05:53
but this is not the drivingau volant forceObliger for the highhaute levelsles niveaux in AfricaL’Afrique.
114
341000
3000
Ce ne sont pas la cause principale des taux élevés en Afrique.
05:56
So, is it povertyla pauvreté?
115
344000
2000
Alors, est-ce la pauvreté ?
05:58
Well if you look at the macromacro levelniveau,
116
346000
2000
Et bien, si vous regardez au niveau supérieur,
06:00
it seemssemble more moneyargent, more HIVVIH.
117
348000
2000
il semble que l'argent est le VIH vont de pair.
06:02
But that's very simplisticsimpliste,
118
350000
3000
Mais c'est très simpliste,
06:05
so let's go down and look at TanzaniaTanzanie.
119
353000
2000
alors redescendons et regardons la Tanzanie.
06:07
I will splitDivisé TanzaniaTanzanie in fivecinq incomele revenu groupsgroupes,
120
355000
4000
Je partagerai la Tanzanie en 5 groupes de revenus différents,
06:11
from the highestle plus élevé incomele revenu to the lowestle plus bas incomele revenu,
121
359000
2000
du plus haut revenu au plus bas revenu,
06:13
and here we go.
122
361000
2000
voici ce que çà donne.
06:15
The onesceux with the highestle plus élevé incomele revenu, the better off -- I wouldn'tne serait pas say richriches --
123
363000
3000
Ceux avec les plus hauts revenus, les meilleurs, je ne dirais pas riches,
06:18
they have higherplus haute HIVVIH.
124
366000
2000
ont le plus haut taux de VIH.
06:20
The differencedifférence goesva from 11 percentpour cent down to fourquatre percentpour cent,
125
368000
3000
la différence va de 11 à 4%,
06:23
and it is even biggerplus gros amongparmi womenfemmes.
126
371000
2000
et cette différence est encore plus grande chez les femmes.
06:25
There's a lot of things that we thought, that now, good researchrecherche,
127
373000
4000
Il y a beaucoup de choses que nous pensions, que maintenant, une bonne recherche,
06:29
doneterminé by AfricanAfricain institutionsinstitutions and researchersdes chercheurs
128
377000
3000
effectuée par des institutions et des chercheurs africains,
06:32
togetherensemble with the internationalinternational researchersdes chercheurs, showmontrer that that's not the caseCas.
129
380000
3000
associés à des chercheurs internationaux, montre que ce n'est pas le cas.
06:35
So, this is the differencedifférence withindans TanzaniaTanzanie.
130
383000
2000
Donc c'est là la différence au sein de la Tanzanie.
06:37
And, I can't avoidéviter showingmontrer KenyaKenya.
131
385000
2000
Et je ne peux pas ne pas montrer le Kenya.
06:39
Look here at KenyaKenya.
132
387000
2000
Regardez ici, le Kenya.
06:41
I've splitDivisé KenyaKenya in its provincesProvinces.
133
389000
2000
J'ai partagé le Kenya selon ses provinces.
06:43
Here it goesva.
134
391000
2000
Voilà.
06:45
See the differencedifférence withindans one AfricanAfricain countryPays --
135
393000
3000
Voyez les différences au sein d'un même pays africain --
06:48
it goesva from very lowfaible levelniveau to very highhaute levelniveau,
136
396000
3000
çà s'étale d'un niveau très faible à un niveau très élevé,
06:51
and mostles plus of the provincesProvinces in KenyaKenya is quiteassez modestmodeste.
137
399000
3000
et la plupart des provinces du Kenya sont plutôt modestes.
06:54
So, what is it then?
138
402000
2000
Alors, que se passe-t-il ?
06:56
Why do we see this extremelyextrêmement highhaute levelsles niveaux in some countriesdes pays?
139
404000
4000
Pourquoi rencontrons nous ces taux extrêmement élevés dans certains pays?
07:00
Well, it is more commoncommun with multipleplusieurs partnersles partenaires,
140
408000
3000
Et bien, il est plus fréquent, qu'avec de multiples partenaires,
07:03
there is lessMoins condompréservatif use,
141
411000
3000
qu'il y ait moins d'utilisation du préservatif,
07:06
and there is age-disparateâge-disparates sexsexe --
142
414000
3000
et qu'il y ait des relations entre personnes d'âges variés --
07:09
that is, olderplus âgée menHommes tendtendre to have sexsexe with youngerplus jeune womenfemmes.
143
417000
3000
c'est à dire que des hommes plus âgés, aient des relations sexuelles avec des femmes plus jeunes.
07:12
We see higherplus haute ratesles taux in youngerplus jeune womenfemmes than youngerplus jeune menHommes
144
420000
3000
Nous rencontrons des taux plus élevés chez les jeunes femmes que chez les jeunes hommes
07:15
in manybeaucoup of these highlytrès affectedaffecté countriesdes pays.
145
423000
2000
dans beaucoup de ces pays hautement touchés.
07:17
But where are they situatedsitué?
146
425000
2000
Mais où sont-ils situés?
07:19
I will swapswap the bubblesbulles to a mapcarte.
147
427000
2000
Je passerai des bulles à une carte.
07:21
Look, the highlytrès infectedinfecté are fourquatre percentpour cent of all populationpopulation
148
429000
4000
Regardez, les personnes très infectées représentent 4% de toute la population
07:25
and they holdtenir 50 percentpour cent of the HIV-infectedInfectés par le VIH.
149
433000
3000
et ils correspondent à 50% des personnes infectées.
07:28
HIVVIH existsexiste all over the worldmonde.
150
436000
3000
le VIH est présent dans le monde entier.
07:31
Look, you have bubblesbulles all over the worldmonde here.
151
439000
2000
Voyez, il y a des bulles partout à travers le monde.
07:33
BrazilBrésil has manybeaucoup HIV-infectedInfectés par le VIH.
152
441000
3000
le Brésil a beaucoup d'infectés.
07:36
ArabArabes countriesdes pays not so much, but IranIran is quiteassez highhaute.
153
444000
3000
Pas tant que çà dans les pays arabes, mais l'Iran est assez haut.
07:39
They have heroinhéroïne addictionAddiction and alsoaussi prostitutionla prostitution in IranIran.
154
447000
4000
En Iran il y a de la dépendance à l'héroine et de la prostitution.
07:43
IndiaInde has manybeaucoup because they are manybeaucoup.
155
451000
2000
L'Inde en a beaucoup car ils sont très nombreux.
07:45
SoutheastSud-est AsiaL’Asie, and so on.
156
453000
2000
l'Asie du Sud-Est et ainsi de suite.
07:47
But, there is one partpartie of AfricaL’Afrique --
157
455000
2000
Mais il n'y a qu'une partie de l'Afrique --
07:49
and the difficultdifficile thing is, at the sameMême time,
158
457000
2000
et la difficulté est, dans le même temps,
07:51
not to make a uniformuniforme statementdéclaration about AfricaL’Afrique,
159
459000
4000
de ne pas faire une évaluation uniforme de l'Afrique,
07:55
not to come to simplesimple ideasidées of why it is like this, on one handmain.
160
463000
4000
de ne pas proposer de raisons simples qui expliquent pourquoi c'est ainsi, d'un côté,
07:59
On the other handmain, try to say that this is not the caseCas,
161
467000
3000
et de l'autre côté, d'admettre que c'est un cas compliqué,
08:02
because there is a scientificscientifique consensusconsensus about this patternmodèle now.
162
470000
4000
car il y a un consensus scientifique sur ce schéma désormais.
08:06
UNAIDSDE L’ONUSIDA have doneterminé good dataLes données availabledisponible, finallyenfin,
163
474000
3000
Et l'ONUSIDA, a mis à disposition de bonnes statistiques, enfin,
08:09
about the spreadpropager of HIVVIH.
164
477000
3000
sur l'étendue du VIH.
08:12
It could be concurrencyaccès concurrentiel.
165
480000
3000
Ca pourrait être la concurrence.
08:15
It could be some virusvirus typesles types.
166
483000
3000
Ca pourrait être certains types de virus.
08:18
It could be that there is other things
167
486000
4000
Il y a peut-être d'autres facteurs
08:22
whichlequel makesfait du transmissiontransmission occurse produire in a higherplus haute frequencyla fréquence.
168
490000
3000
qui font que la transmission se fasse dans des taux plus élevés.
08:25
After all, if you are completelycomplètement healthyen bonne santé and you have heterosexualhétérosexuels sexsexe,
169
493000
3000
Après tout, si vous êtes en bonne santé et que vous avez des relations hétérosexuelles,
08:28
the riskrisque of infectioninfection in one intercourserapports sexuels is one in 1,000.
170
496000
5000
le risque de contamination lors d'un rapport est de 1 sur 1000.
08:33
Don't jumpsaut to conclusionsconclusions now on how to
171
501000
2000
N'en tirez pas de conclusions immédiatement;
08:35
behavese comporter tonightce soir and so on.
172
503000
2000
Tenez-vous bien ce soir et ainsi de suite.
08:37
(LaughterRires)
173
505000
2000
(Rires)
08:39
But -- and if you are in an unfavorabledéfavorable situationsituation,
174
507000
3000
Mais -- et si vous êtes dans une situation défavorable,
08:42
more sexuallysexuellement transmittedtransmis diseasesmaladies, it can be one in 100.
175
510000
3000
davantage de MST transmises, le rique peut être de 1 sur 100.
08:45
But what we think is that it could be concurrencyaccès concurrentiel.
176
513000
3000
Mais ce que nous pensons, c'est que cela vient de la concurrence.
08:48
And what is concurrencyaccès concurrentiel?
177
516000
2000
Et qu'est-ce que la concurrence ?
08:50
In SwedenSuède, we have no concurrencyaccès concurrentiel.
178
518000
2000
En Suède, nous n'avons pas de concurrence.
08:52
We have serialSerial monogamymonogamie.
179
520000
2000
Nous sommes monogames en série.
08:54
VodkaVodka, NewNouveau Year'sDe l’année EveEve -- newNouveau partnerpartenaire for the springprintemps.
180
522000
2000
De la Vodka, le réveillon du Nouvel An -- un nouveau partenaire pour le printemps.
08:56
VodkaVodka, Midsummer'sSaint-Jean EveEve -- newNouveau partnerpartenaire for the falltomber.
181
524000
2000
De la Vodka, la fête de la Saint-Jean -- un nouveau partenaire pour l'automne.
08:58
VodkaVodka -- and it goesva on like this, you know?
182
526000
2000
De la Vodka -- et çà continue comme çà, vous voyez ?
09:00
And you collectcollecte a biggros numbernombre of exesexes.
183
528000
3000
Et ainsi vous collectionnez un bon paquet d'ex.
09:03
And we have a terribleterrible chlamydiachlamydiose epidemicépidémie --
184
531000
2000
Et nous avons une terrible épidémie de chlamydia --
09:05
terribleterrible chlamydiachlamydiose epidemicépidémie whichlequel sticksbâtons around for manybeaucoup yearsannées.
185
533000
4000
terrible épidémie de chlamydia qui s'est installée depuis pas mal d'années.
09:09
HIVVIH has a peakde pointe threeTrois to sixsix weekssemaines after infectioninfection
186
537000
3000
le VIH a un pic trois à six semaines après l'infection
09:12
and thereforedonc, havingayant more than one partnerpartenaire in the sameMême monthmois
187
540000
3000
et par conséquent, avoir plus d'un partenaire dans le même mois
09:15
is much more dangerousdangereux for HIVVIH than othersautres.
188
543000
3000
est beaucoup plus dangereux pour la transmission du VIH que pour d'autres infections.
09:18
ProbablySans doute, it's a combinationcombinaison of this.
189
546000
2000
C'est probablement une combinaison de toutes ces causes.
09:20
And what makesfait du me so happycontent is that we are movingen mouvement now
190
548000
3000
Et ce qui me rend si heureux, c'est que maintenant, quand nous regardons de telles statistiques,
09:23
towardsvers factfait when we look at this.
191
551000
2000
nous avançons vers des faits concrets.
09:25
You can get this chartgraphique, freegratuit.
192
553000
2000
Vous pouvez récupérer ces graphiques, gratuitement.
09:27
We have uploadedtéléchargé UNAIDSDE L’ONUSIDA dataLes données on the GapminderGapminder sitesite.
193
555000
3000
Nous avons intégré les statistiques d'ONUSIDA sur Gapminder.
09:30
And we hopeespérer that when we actacte on globalglobal problemsproblèmes in the futureavenir
194
558000
4000
Et nous espérons que quand nous agirons sur les problèmes globaux dans le futur
09:34
we will not only have the heartcœur,
195
562000
3000
nous n'agirons pas seulement avec le coeur,
09:37
we will not only have the moneyargent,
196
565000
2000
nous n'agirons pas seulement avec de l'argent,
09:39
but we will alsoaussi use the braincerveau.
197
567000
3000
mais nous utiliserons aussi notre cerveau.
09:42
Thank you very much.
198
570000
2000
Merci beaucoup.
09:44
(ApplauseApplaudissements)
199
572000
6000
(Applaudissements)
Translated by Eric Reynaud
Reviewed by Nicolas Pérez

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ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.

Why you should listen

Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.

What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.

Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.

Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)

Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.

Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.


More profile about the speaker
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