TED2004
Sergey Brin + Larry Page: The genesis of Google
Sergey Brin et Larry Page: Sergey Brin et Larry Page parlent de Google
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Les co-fondateurs de Google, Larry Page et Sergey Brin, nous font jeter un coup d'oeil sur l'engin de recherche Google en partageant des infos sur les genres de recherches dans le monde, l'organisme philantropique Google Foundation, ainsi que le dévouement de la société face à l'innovation et au bonheur de ses employés.
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00:26
Sergey Brin: I want to discuss a question
0
1000
2000
Sergey Brin : J'aimerais discuter d'une question.
Je sais que c'est une préoccupation pour nombre d'entre vous.
00:28
I know that's been pressing on many of your minds.
1
3000
2000
00:30
We spoke to you last several years ago.
2
5000
3000
Nous vous avons parlé il y a quelques années déjà.
Et avant de commencer
00:33
And before I get started today,
3
8000
2000
vu que la plupart d'entre vous s'interroge,
00:35
since many of you are wondering,
4
10000
3000
00:38
I just wanted to get it out of the way.
5
13000
2000
je voulais juste l'écarter du chemin.
00:40
The answer is boxers.
6
15000
3000
La réponse est boxers.
Maintenant que vous vous sentez tous mieux.
00:52
Now I hope all of you feel better.
7
27000
2000
00:54
Do you know what this might be? Does anyone know what that is?
8
29000
3000
Savez-vous ce que ça peut être ? Quelqu'un sait-il ce que c'est ?
00:57
Audience: Yes.
9
32000
1000
00:58
SB: What is it?
10
33000
2000
Public : Oui.
01:00
Audience: It's people logging on to Google around the world.
11
35000
2000
SB : Qu'est-ce ?
Public : Ce sont les personnes qui se connectent à Google autour du monde
01:02
SB: Wow, OK. I didn't really realize what it was when I first saw it.
12
37000
3000
SB : Wow, OK. Je n'ai pas réellement réalisé ce que c'était la première fois que je l'ai vue.
01:05
But this is what helped me see it.
13
40000
3000
Mais, elle m'a permis de l'appréhender.
01:08
This is what we run at the office, that actually runs real time.
14
43000
3000
Ceci est ce qui tourne dans nos bureaux, en fait c'est en temps réel.
01:11
Here it's slightly logged.
15
46000
2000
01:13
But here you can see around the world
16
48000
2000
Ici, il y a peu de connexions.
Mais, ici, on peut voir autour du monde
01:15
how people are using Google.
17
50000
3000
combien de personnes utilisent actuellement Google
01:18
And every one of those rising dots
18
53000
2000
Et chacun des points montants
01:20
represents probably about 20, 30 searches,
19
55000
3000
représente à peu près 20 à 30 recherches,
01:23
or something like that.
20
58000
2000
ou quelque chose comme ça.
Et on peut les voir coloriés selon la langue.
01:25
And they're labeled by color right now, by language.
21
60000
4000
Ainsi, vous pouvez voir : Ici nous sommes aux US,
01:29
So you can see: here we are in the U.S.,
22
64000
2000
01:31
and they're all coming up red.
23
66000
2000
et ils sont en rouge.
Là, nous sommes à Monterey -- Espérons que j'ai raison là dessus.
01:33
There we are in Monterey -- hopefully I can get it right.
24
68000
2000
01:35
You can see that Japan is busy at night,
25
70000
3000
Vous voyez que le Japon est occupé la nuit,
01:38
right there.
26
73000
2000
juste là.
01:40
We have Tokyo coming in in Japanese.
27
75000
3000
Tokyo interroge en Japonais.
01:43
There's a lot of activity in China.
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78000
2000
Il y a beaucoup d'activité en Chine.
01:45
There's a lot of activity in India.
29
80000
3000
Il y a beaucoup d'activité en Inde.
Il y en a un peu au Moyen Orient, quelques petites poches.
01:48
There's some in the Middle East, the little pockets.
30
83000
4000
Et, l'Europe, qui est en plein milieu de la journée en ce moment.
01:52
And Europe, which is right now in the middle of the day,
31
87000
3000
01:55
is going really strong with a whole wide variety of languages.
32
90000
4000
est vraiment bien visible avec une grande variété de langues.
Maintenant, vous pouvez aussi voir, si je tourne çà par là --
02:06
Now you can also see, if I turn this around here --
33
101000
6000
heureusement, je ne vais pas secouer le monde de trop.
02:14
hopefully I won't shake the world too much.
34
109000
3000
Mais, vous pouvez aussi voir qu'il existe des endroits où il y en a moins.
02:17
But you can also see, there are places where there's not so much.
35
112000
3000
02:20
Australia, because there just aren't very many people there.
36
115000
3000
L'Australie, parce qu'il n'y a juste pas beaucoup de personnes là-bas.
02:23
And this is something that we should really work on,
37
118000
3000
Et voilà quelque chose sur lequel nous devrions réellement travailler,
02:26
which is Africa, which is just a few trickles,
38
121000
4000
qui est l'Afrique, juste quelques suintements,
02:30
basically in South Africa and a few other urban cities.
39
125000
3000
en clair en Afrique du Sud et quelques autres centres urbains.
02:33
But basically, what we've noticed is these queries,
40
128000
4000
Mais, au fond, ce que nous avons remarqué sur ces requêtes
02:37
which come in at thousands per second,
41
132000
2000
qui arrivent par milliers par seconde,
02:39
are available everywhere there is power.
42
134000
3000
c'est qu'elles proviennent de là où il y a de l'électricité.
02:42
And pretty much everywhere there is power, there is the Internet.
43
137000
3000
Et a peu près partout où il y a de l'électricité, il y a Internet.
Et même en Antarctique -- enfin, au moins en ce moment de l'année --
02:46
And even in Antarctica -- well, at least this time of year --
44
141000
5000
nous voyons une requête passée de temps en temps.
02:51
we from time to time will see a query rising up.
45
146000
2000
02:53
And if we had it plotted correctly,
46
148000
2000
Et si nous l'avons positionné correctement,
02:55
I think the International Space Station would have it, too.
47
150000
3000
je pense que la Station Spatiale Internationale serait aussi visible.
Donc, voici
03:06
So this is
48
161000
2000
quelques défis que nous avons ici,
03:09
some of the challenge that we have here,
49
164000
4000
qui sont en fait difficiles à appréhender
03:13
is you can see that it's actually kind of hard to get the --
50
168000
4000
03:22
there we go.
51
177000
2000
03:24
This is how we have to move the bits around
52
179000
1000
voilà
03:25
to actually get the people the answers to their questions.
53
180000
2000
C'est ainsi que nous devons déplacer les bits autour
03:27
You can see that there's a lot of data running around.
54
182000
4000
pour réellement répondre aux questions des gens.
Vous pouvez juger de la quantité de données qui courent partout.
03:31
It has to go all over the world: through fibers,
55
186000
3000
Il faut que ça fasse le tour du monde : en passant via des fibres,
03:34
through satellites, through all kinds of connections.
56
189000
2000
via des satellites, par tout plein de connexions.
03:36
And it's pretty tricky for us to maintain the latencies
57
191000
5000
Et il est très piégieux pour nous de maintenir des latences
aussi faibles que nous essayons de le faire. Heureusement, votre expérience est bonne.
03:41
as low as we try to. Hopefully your experience is good.
58
196000
4000
03:45
But you can see also, once again -- so some places are much more wired
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200000
2000
Mais, encore une fois, vous constatez qu'il existe des endroits bien mieux connectés
03:47
than others, and you can see all the bandwidth across the U.S.,
60
202000
4000
que d'autres et la bande passante à travers les US,
03:51
going up over to Asia, Europe in the other direction, and so forth.
61
206000
5000
remontant vers l'Asie, l'Europe dans l'autre direction et ainsi de suite.
Maintenant ce que j'aimerais faire est de vous montrer
03:56
Now what I would like to do is just to show you
62
211000
3000
03:59
what one second of this activity would look like.
63
214000
4000
ce à quoi ressemble une seconde de cette activité .
04:03
And if we can switch to slides --
64
218000
3000
Et si nous pouvez changez de présentation --
voilà, c'est bon.
04:09
all right, here we go.
65
224000
2000
04:11
So this is slowed down.
66
226000
3000
C'est bien sûr ralenti.
04:17
This is what one second looks like.
67
232000
3000
C'est à quoi ressemble une seconde.
Et c'est à quoi nous passons une bonne partie de notre temps à faire,
04:20
And this is what we spend a lot of our time doing,
68
235000
2000
04:22
is just making sure that we can keep up
69
237000
2000
juste tenir la mesure
04:24
with this kind of traffic load.
70
239000
2000
avec cette quantité de trafic.
Maintenant, chaque requête
04:30
Now, each one of those queries
71
245000
2000
04:32
has an interesting life and tale of its own.
72
247000
2000
a une vie intéressante et raconte sa propre histoire.
04:34
I mean, it could be somebody's health,
73
249000
2000
Je veux dire, ça pourrait être au sujet de la santé de quelqu'un,
04:36
it could be somebody's career, something important to them.
74
251000
3000
ce pourrait être la carrière d'un autre, quelque chose d'important pour eux.
04:39
And it could potentially be something
75
254000
4000
Et potentiellement, quelque chose aussi important que
04:43
as important as tomato sauce,
76
258000
5000
la sauce tomate,
ou dans ce cas, ketchup.
04:48
or in this case, ketchup.
77
263000
3000
Donc, cette requête que nous avions --
04:51
So this is a query that we had --
78
266000
2000
je pense que c'est un groupe de pop dans certaines parties du monde plus que d'autres.
04:54
I guess it's a popular band that was more popular in some parts of the world than others.
79
269000
3000
Ça a démarré ici.
04:57
You can see that it got started right here.
80
272000
3000
05:00
In the U.S. and Spain, it was popular at the same time.
81
275000
3000
Aux US et en Espagne, c'était populaire en même temps.
05:03
But it didn't have quite the same pickup in the U.S.
82
278000
2000
Mais, il n'y avait pas la même amplitude aux US
05:05
as it did in Spain.
83
280000
2000
qu'en Espagne.
05:07
And then from Spain, it went to Italy,
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282000
2000
Et puis de l'Espagne, c'est allé en Italie.
05:09
and then Germany got excited, and maybe right now the U.K. is enjoying it.
85
284000
4000
et ce fut autour de l'Allemagne d'être excitée et maintenant le Royaume-Uni s'y met.
Et je devine que les US, enfin,
05:13
And so I guess the U.S. finally,
86
288000
2000
05:15
finally started to like it, too.
87
290000
3000
enfin s'y mette aussi.
05:18
And I just wanted to play it for you.
88
293000
3000
Et j'ai juste envie de vous le faire jouer pour vous.
05:26
Anyway, you can all enjoy it for yourselves --
89
301000
2000
De toute façon, vous pouvez tous en profiter --
05:28
hopefully that search will work.
90
303000
3000
heureusement cette requête fonctionnera.
05:31
As a part of --
91
306000
4000
Dans le cadre de --
vous savez, pour faire croître notre société,
05:35
you know, part of what we want to do to grow our company
92
310000
2000
05:37
is to have more searches.
93
312000
2000
il nous faut plus de requêtes.
05:39
And what that means is we want to have
94
314000
2000
Et ça signifie que nous voulons qu'il y ait
05:41
more people who are healthy and educated.
95
316000
5000
plus de gens en bonne santé et bien éduqué.
Plus d'animaux, si toutefois ils se mettent à faire des recherches.
05:46
More animals, if they start doing searches as well.
96
321000
4000
Mais au final, nous voulons que le monde soit meilleur,
05:50
But partly, we want to make the world a better place,
97
325000
5000
et donc une activité que nous engageons actuellement est la fondation Google,
05:55
and so one thing that we're embarking upon is the Google Foundation,
98
330000
5000
et nous sommes en train de mettre ça en place.
06:00
and we're in the process of setting that up.
99
335000
2000
Nous avons aussi un programme qui s'appelle Google Grants (subventions)
06:02
We also have a program already called Google Grants
100
337000
3000
06:05
that now serves over 150 different charities around the world,
101
340000
3000
qui sert maintenant plus de 150 différentes organisations caritatives dans le monde
06:08
and these are some of the charities that are on there.
102
343000
2000
et voilà quelques unes d'entre elles.
06:10
And it's something I'm very excited to be a part of.
103
345000
5000
Et je suis exalté de faire partie de tout cela.
En fait, la plupart de ces organisations sont ici --
06:15
In fact, many of the organizations that are here --
104
350000
2000
06:17
the Acumen Fund, I think ApproTEC we have running, I'm not sure if that one's up yet --
105
352000
4000
le fond Acumen, je pense ApproTEC qui démarre, je ne suis pas sûr si celle-ci est déjà opérationnelle --
et la plupart présentée ici fonctionne via les subventions Google.
06:23
and many of the people who have presented here are running through Google Grants.
106
358000
3000
06:26
They run Google ads, and we just give them the ad credit
107
361000
3000
Ils utilisent les publicités Google et nous leur donnons juste un crédit en pub
06:29
so they can let organizations know.
108
364000
4000
afin de faire connaître leurs actions.
L'un des premiers résultats obtenus --
06:33
One of the earlier results that we got --
109
368000
2000
06:35
we have a Singaporean businessman who is now sponsoring a village
110
370000
3000
est qu'un homme d'affaires singapourien sponsorise un village
06:38
of 25 Vietnamese girls for their education,
111
373000
4000
de 25 filles vietnamiennes pour leur éducation,
et c'est juste le début. Comme je l'ai déjà dit, maintenant, il y a
06:42
and that was one of the earliest results. And as I said, now there have been
112
377000
3000
de très nombreuses histoires comme celle-ci qui nous sont rapportées
06:45
many, many stories that have come in,
113
380000
2000
06:47
because we do have hundreds of charities in there,
114
382000
2000
car nous agissons avec des centaines de charités là dedans,
06:49
and the Google Foundation will be an even broader endeavor.
115
384000
4000
et la fondation Google sera une aventure encore plus large.
06:54
Now does anybody know who this is?
116
389000
2000
Maintenant qui le connaît ?
Ha ha !
07:00
A-ha!
117
395000
1000
07:01
Audience: Orkut.
118
396000
1000
Public : Orkut.
07:02
SB: Yes! Somebody got it.
119
397000
2000
SB : Oui ! Quelqu'un l'a dit.
07:04
This is Orkut. Is anybody here on Orkut?
120
399000
3000
C'est Orkut. Y a-t-il des personnes ici sur Orkut ?
07:07
Do we have any?
121
402000
2000
Il y en a ?
07:09
Okay, not very many people know about it.
122
404000
1000
Ok, peu de gens sont au courant.
07:10
I'll explain it in a second.
123
405000
2000
Je vais l'expliquer dans une seconde.
07:12
This is one of our engineers.
124
407000
2000
C'est l'un de nos ingénieurs.
07:14
We find that they work better when they're submerged and covered with leaves.
125
409000
4000
Nous avons découvert qu'ils travaillent mieux immergés et couverts de feuilles.
07:19
That's how we churn those products out.
126
414000
3000
C'est ainsi que nous sortons nos produits.
07:22
Orkut had a vision to create a social network.
127
417000
5000
Orkut a eu une vision de créer un réseau social.
Je sais ce que vous pensez, "Encore un autre réseau social."
07:27
I know all of you are thinking, "Yet another social network."
128
422000
2000
07:29
But it was a dream of his, and we, basically,
129
424000
3000
Mais, c'était un de ses rêves et nous, au fond,
07:32
when people really want to do something, well, we generally let them.
130
427000
3000
quand les gens réellement veulent faire des choses et bien nous les laissons le faire généralement.
Et voilà ce qu'il a construit.
07:35
So this is what he built.
131
430000
3000
Nous venons de le sortir de la phase de test le mois dernier,
07:38
We just released it in a test phase last month,
132
433000
4000
et c'est en train de décoller.
07:42
and it's been taking off.
133
437000
2000
07:44
This is our VP of Engineering.
134
439000
2000
C'est notre VP de l’ingénierie.
07:46
You can see the red hair, and I don't know if you can see the nose ring there.
135
441000
5000
Vous pouvez voir les cheveux rouges et je ne sais pas si c'est possible l'anneau dans le nez
Et voilà tous ses amis.
07:51
And these are all of his friends.
136
446000
3000
07:54
So this is how -- we just deployed it --
137
449000
7000
Ainsi, c'est -- nous venons de le développer --
nous avons décidé que les gens s'inviteront entre eux sur le service
08:01
we just decided that people would send each other invitations to get into the service,
138
456000
3000
08:04
and so we just had the people in our company initially send them out.
139
459000
5000
et le point de départ fut les gens de la société qu'ils les ont envoyées.
Et nous avons crû au delà de 100 000 membres.
08:09
And now we've grown to over 100,000 members.
140
464000
4000
et ça se déploie en fait assez vite même à l'extérieur des US.
08:13
And they spread, actually, very quickly, even outside the U.S.
141
468000
3000
Vous pouvez voir que même si la majorité est aux US --
08:16
You can see, even though the U.S. is still the majority here --
142
471000
3000
pour info, en terme de recherche, c'est juste 30% du trafic --
08:19
though, by the way, search-wise, it's only about 30 percent of our traffic --
143
474000
4000
mais ça démarre aussi au Japon et au Royaume-Uni et en Europe
08:23
but it's already going to Japan, and the U.K., and Europe,
144
478000
3000
08:26
and all the rest of the countries.
145
481000
2000
et dans le reste des pays.
C'est un petit projet bien drôle.
08:28
So it's a fun little project.
146
483000
2000
08:30
There are a variety of demographics. I won't bore you with these.
147
485000
3000
Voilà des statistiques démographiques. Je ne vais pas vous ennuyer avec ça.
08:33
But it's just the kind of thing that we just try out for fun
148
488000
3000
Mais on s'amuse bien avec ça
08:36
and see where it goes.
149
491000
2000
et de voir où ça va.
Et --
08:38
And --
150
493000
2000
08:40
well, I'll leave you in suspense.
151
495000
2000
bon, je vais laisser un peu de suspens.
08:42
Larry, you can explain this one.
152
497000
2000
Larry, tu peux expliquer celle-ci.
08:44
Larry Page: Thank you, Sergey.
153
499000
3000
Larry Page : Merci Sergey.
08:47
So one of the things -- both Sergey and I
154
502000
2000
Donc Sergey et moi-même
08:49
went to a Montessori school,
155
504000
2000
sommes allés dans une école Montessori
08:51
and I think, for some reason,
156
506000
3000
et je pense que cela
08:54
this has been incorporated in Google.
157
509000
3000
a été incorporé dans les gènes de Google.
08:57
And Sergey mentioned Orkut, which is something that,
158
512000
3000
Sergey l'a mentionné avec notre ingénieur Orkut
09:00
you know, Orkut wanted to do in his time,
159
515000
3000
qui a réalisé Orkut pendant son temps de travail.
Nous avons appelé cela à Google "les 20%".
09:04
and we call this -- at Google, we've embodied this as "the 20 percent time,"
160
519000
3000
L'idée, c'est que pendant 20% de votre temps,
09:07
and the idea is, for 20 percent of your time,
161
522000
3000
si vous travaillez à Google, vous pouvez faire ce qui vous semble le mieux.
09:10
if you're working at Google, you can do what you think is the best thing to do.
162
525000
3000
Beaucoup, beaucoup de produits Google viennent de là.
09:13
And many, many things at Google have come out of that,
163
528000
3000
comme Orkut ou Google Actualités.
09:17
such as Orkut and also Google News.
164
532000
3000
Je pense aussi que pleins de choses dans ce monde viennent de cela.
09:20
And I think many other things in the world also have come out of this.
165
535000
4000
Mendel, qui enseignait aux lycéens,
09:24
Mendel, who was supposed to be teaching high-school students,
166
539000
3000
a, vous le savez, découvert les lois de la génétique
09:27
actually, you know, discovered the laws of genetics --
167
542000
3000
sur son temps personnel, comme un hobby.
09:30
as a hobby, basically.
168
545000
2000
09:32
So many, many useful things come out of this.
169
547000
4000
Énormément de choses utiles en ont découlé.
Et Google Actualités, que j'ai cité,
09:36
And News, which I just mentioned,
170
551000
2000
a été lancé par un chercheur,
09:39
was started by a researcher.
171
554000
3000
qui, après le 11 septembre, s'est beaucoup intéressé à l'information.
09:42
And he just -- he -- after 9/11, he got really interested in the news.
172
557000
3000
09:45
And he said, "Why don't I look at the news better?"
173
560000
5000
Il s'est dit : "Pourquoi ne pas m'informer mieux ?"
09:50
And so he started clustering it by category,
174
565000
3000
Il a donc commencé par regrouper cela par catégorie
puis a commencé à l'utiliser, puis ses amis.
09:53
and then he started using it, and then his friends started using it.
175
568000
3000
Et ensuite, en outre d'être juste mignon sur la couche du bébé,
09:56
And then, besides just looking cute on a baby's bottom,
176
571000
5000
nous en avons fait une Googlette,
10:01
we made it a Googlette,
177
576000
2000
10:03
which is basically a small project at Google.
178
578000
3000
qui est un petit projet chez Google.
Cela rassemble en gros 3 personnes
10:06
So it'd be like three people, or something like that,
179
581000
3000
qui essayent de créer un produit.
10:09
and they would try to make a product.
180
584000
2000
10:11
And we wouldn't really be sure if it's going to work or not.
181
586000
2000
Nous ne pouvons pas être sûr de sa réussite.
10:13
And in News' case, you know, they had a couple of people
182
588000
4000
Dans le cas de Google Actualités, quelques personnes
ont travaillé dessus pendant un certain temps, puis de plus en plus
10:17
working on it for a while, and then more and more people
183
592000
2000
10:19
started using it, and then we put it out on the Internet,
184
594000
2000
de personnes l'ont utilisé, nous l'avons donc lancé sur Internet,
10:21
and more and more people started using it.
185
596000
2000
et de plus en plus de personnes l'ont adopté.
C'est aujourd'hui un projet à part entière avec une équipe plus étoffée.
10:23
And now it's a real, full-blown project with more people on it.
186
598000
3000
C'est comme cela que nous continuons à innover.
10:26
And this is how we keep our innovation running.
187
601000
3000
D'habitude, plus les entreprises grossissent,
10:29
I think usually, as companies get bigger,
188
604000
3000
plus elles ont du mal à développer des projets innovants.
10:32
they find it really hard to have small, innovative projects.
189
607000
3000
Nous avons eu ce problème aussi pendant un temps,
10:35
And we had this problem, too, for a while, and we said,
190
610000
3000
puis on s'est dit : "Il nous faut un nouveau concept."
10:38
"Oh, we really need a new concept."
191
613000
2000
et vous connaissez les Googlettes -- un petit projet dont le résultat est incertain.
10:40
You know, the Googlettes -- that's a small project that we're not quite sure if it's going to work or not,
192
615000
4000
Nous espérons que cela va marcher, et si nous en avons assez,
10:44
but we hope it will, and if we do enough of them,
193
619000
3000
certains vont réellement décoller comme pour Google Actualités.
10:47
some of them will really work and turn out, such as News.
194
622000
4000
Puis nous avons eu un problème car nous en avions plus de 100.
10:51
But then we had a problem because then we had over 100 projects.
195
626000
4000
Je ne sais pas pour vous,
10:55
And I don't know about all of you,
196
630000
2000
10:57
but I have trouble keeping 100 things in my head at once.
197
632000
3000
mais moi, j'ai du mal à gérer 100 choses dans ma tête à la fois.
Nous avons donc trouvé qu'en les mettant tous sur écrit
11:00
And we found that if we just wrote all of them down
198
635000
4000
et en les ordonnant -- les choses se sont arrangées d'elles-mêmes.
11:04
and ordered them -- and these are kind of made up.
199
639000
3000
11:07
Don't really pay attention to them.
200
642000
2000
11:09
For example, the "Buy Iceland" was from a media article.
201
644000
3000
Ne faites pas attention à la liste.
Par exemple, "Acheter l'Islande" inspiré d'un article.
11:12
We would never do such a crazy thing, but --
202
647000
2000
Nous n'allons jamais faire une chose aussi insensée. Mais...
simplement, en les écrivant et en les ordonnant,
11:17
in any case, we found if we just basically wrote them all down and ordered them,
203
652000
4000
d'ailleurs l'ordre de tri n'a pas été un grand sujet de débat.
11:21
that most people would actually agree what the ordering should be.
204
656000
4000
Ce qui m'a plutôt surpris mais
11:25
And this was kind of a surprise to me, but
205
660000
2000
nous avons trouvé qu'en gardant 100 choses dans la tête,
11:27
we found that as long as you keep the 100 things in your head,
206
662000
3000
11:30
which you did by writing them down,
207
665000
2000
en les couchant sur le papier
cela permettait de décider facilement quoi faire
11:32
that you could do a pretty good job deciding what to do
208
667000
2000
et où allouer nos ressources.
11:34
and where to put your resources.
209
669000
3000
C'est donc ce que nous avons réalisé et institué
11:37
And so that's basically what we've done
210
672000
2000
11:39
since we instituted that a few years ago, and I think it has really allowed us to be innovative
211
674000
4000
il y a quelques années, ce qui nous a permis de rester innovants
et assez bien organisés.
11:43
and still stay reasonably well-organized.
212
678000
3000
L'autre chose que nous avons découverte est que les gens aiment travailler sur des sujets importants
11:46
The other thing we discovered is that people like to work on things that are important,
213
681000
3000
11:49
and so naturally,
214
684000
2000
et naturellement,
auront tendance à se diriger vers les grandes priorités.
11:51
people sort of migrate to the things that are high priorities.
215
686000
6000
Je voudrais mettre l'accent sur certaines choses
11:57
I just wanted to highlight a couple of things
216
692000
2000
nouvelles, que vous pouvez ne pas connaître.
11:59
that are new, or you might not know about.
217
694000
3000
La plus importante étant la DeskBar.
12:02
And the top thing, actually, is the Deskbar.
218
697000
3000
Combien d'entre vous utilisent la barre d'outils Google?
12:05
So this is a new -- how many of you use the Google Toolbar?
219
700000
3000
12:08
Raise your hands.
220
703000
2000
Levez la main.
12:10
How many of you use the Deskbar?
221
705000
3000
Combien utilisent la Deskbar?
Très bien. Vous devriez l'essayer.
12:13
All right, see? You guys should try it out.
222
708000
2000
Si vous allez sur notre site et tapez
12:15
But if you go to our site and search
223
710000
2000
12:17
for "Deskbar," you'll get this.
224
712000
2000
Deskbar, vous la trouverez.
12:19
And the idea is, instead of a toolbar, it's just present all the time
225
714000
2000
L'idée est d'avoir une application en permanence
12:21
on your screen on the bottom,
226
716000
2000
en bas de l'écran
12:23
and you can do searches really easily.
227
718000
3000
qui permette de faire les recherches facilement.
C'est une amélioration de la barre d'outils.
12:26
And it's sort of like a better version of the toolbar.
228
721000
2000
12:28
Thank you, Sergey.
229
723000
2000
Merci Sergey.
Un autre exemple de projet qu'une personne
12:34
This is another example of a project that somebody at Google
230
729000
2000
passionnée de Google a lancé
12:36
was really passionate about, and they just, they got going,
231
731000
3000
et c'est un vraiment un super produit qui décolle.
12:39
and it's really, really a great product, and really taking off.
232
734000
3000
Google Réponses que nous avons démarré
12:42
Google Answers is something we started, which is really cool,
233
737000
4000
vous permet moyennant 5 à 100 dollars
12:46
which lets you -- for five to 100 dollars,
234
741000
3000
de taper une question
12:49
you can type a question in,
235
744000
2000
12:51
and then there's a pool of researchers
236
746000
2000
et de disposer d'un groupe de chercheurs
12:53
that go out and research it for you, and it's guaranteed and all that,
237
748000
4000
qui va enquêter pour votre compte, le service est garanti
et vous aurez au final de très bonnes réponses
12:57
and you can get actually very good answers to things
238
752000
2000
sans y passer du temps.
12:59
without spending all that time yourself.
239
754000
2000
Froogle vous permet d'avoir de l'information sur des produits
13:01
Froogle lets you search shopping information,
240
756000
3000
13:04
and Blogger lets you publish things.
241
759000
2000
et Blogger vous aide à publier des choses.
13:06
But all of these -- well, these were all sort of innovative things that we did that --
242
761000
4000
Ce sont tous des projets innovants que nous avons testés.
Nous essayons beaucoup, beaucoup de choses
13:10
you know, we try many, many different things
243
765000
3000
dans notre société.
13:13
in our company.
244
768000
1000
Nous aimons aussi innover dans notre espace physique,
13:14
We also like to innovate in our physical space,
245
769000
2000
dans nos réunions, vous savez, vous devez attendre longtemps
13:16
and we noticed in meetings, you know, you have to wait a long time
246
771000
3000
13:19
for projectors to turn on and off,
247
774000
3000
pour que les projecteurs s'allument et s'éteignent.
Ils sont bruyants, donc nous les éteignons.
13:22
and they're noisy, so people shut them off.
248
777000
2000
Nous n'aimons pas cela donc en
13:24
And we didn't like that, so we actually,
249
779000
2000
13:26
in maybe a couple of weeks, we built these little enclosures
250
781000
5000
quelques semaines, nous avons conçu ces petites coques
qui enferment les projecteurs donc ils sont tout le temps allumés
13:31
that enclosed the projectors, and so we can leave them on all the time
251
786000
2000
13:33
and they're completely silent.
252
788000
3000
et complètement silencieux.
Résultat, nous avons ensuite conçu des logiciels
13:36
And as a result, we were able to build some software
253
791000
2000
13:38
that also lets us manage a meeting,
254
793000
2000
nous permettant de gérer une réunion.
Par exemple, quand vous entrez dans une salle
13:40
so when you walk into a meeting room now,
255
795000
2000
13:42
it lists all the meetings that are happening,
256
797000
2000
cela liste toutes les réunions en cours,
13:44
you can very easily take notes, and they just get emailed automatically
257
799000
2000
vous pouvez prendre des notes facilement et les envoyer automatiquement
13:46
to all the people that were present in the meeting.
258
801000
3000
à toutes les personnes qui étaient présentes.
13:49
And as we become more of a global company,
259
804000
3000
Comme notre compagnie se mondialise,
ces concepts nous aident vraiment.
13:52
we find these things really affect us --
260
807000
2000
Par exemple, comment travailler efficacement avec des personnes non présentes?
13:54
you know, can we work effectively with people who aren't in the room?
261
809000
3000
Ce genre de choses. Des questions aussi simples peuvent faire la différence.
13:57
And things like that. And simple things like this can really make a big difference.
262
812000
3000
Nous avons beaucoup d'ingénieurs dans ces réunions,
14:01
We also have a lot of engineers in those meetings,
263
816000
5000
qui ne font pas leur lessive assez souvent.
14:06
and they don't always do their laundry as much as they should.
264
821000
4000
Nous avons donc trouvé utile de mettre à disposition
14:13
And so we found it was pretty helpful
265
828000
2000
14:15
to have laundry machines, for our younger employees especially, and ...
266
830000
4000
des lave-linges, surtout pour les jeunes employés.
Nous acceptons également les chiens et autres animaux domestiques.
14:22
we also allow dogs and things like that,
267
837000
3000
14:25
and we've had, I think, a really fun culture at our company,
268
840000
3000
Nous possédons, je pense, une culture très fun à Google
14:28
which helps people work and enjoy what they're doing.
269
843000
3000
qui aide les personnes à travailler et aimer ce qu'elles font.
Voici notre image "Culte".
14:31
This is actually our "cult picture."
270
846000
2000
14:33
I just wanted to show quickly.
271
848000
2000
Je vais la montrer rapidement.
14:38
We had this on our website for a while,
272
853000
2000
Nous avions cela sur notre site pendant un temps,
14:40
but we found that after we put it on our website,
273
855000
3000
et avons vu que depuis
nous ne recevions plus de candidatures à nos offres d'emploi.
14:43
we didn't get any job applications anymore.
274
858000
3000
Passons, chaque année nous emmenons
14:48
But anyway, every year we've taken
275
863000
2000
toute la société faire du ski.
14:50
the whole company on a ski trip.
276
865000
2000
14:52
A lot of work happens in companies from people knowing each other, and informally.
277
867000
4000
Beaucoup d'avancées se font dans les sociétés où les gens se connaissent, et aussi de manière informelle.
14:56
And I think we've done a good job encouraging that.
278
871000
3000
Nous avons fait du bon boulot de ce côté-là.
Cela fait de Google un endroit où il fait bon travailler.
15:00
It makes it a really fun place to work.
279
875000
2000
Nous le voyons avec nos logos aussi qui intègrent
15:02
Along with our logos, too, which I think really embody
280
877000
3000
notre culture de changer les choses.
15:05
our culture when we change things.
281
880000
3000
Au début, on nous conseillait de ne jamais
15:08
In the early days, we were actually advised
282
883000
1000
15:09
we should never change our logo because
283
884000
3000
changer notre logo car nous
devions établir notre marque,
15:13
we should establish our brand, you know,
284
888000
2000
15:15
because, you know, you'd never want to change your logo.
285
890000
2000
et donc pour cela ne jamais le changer.
15:17
You want it to be consistent.
286
892000
2000
Il fallait qu'il dure.
15:19
And we said, "Well, that doesn't sound so much fun.
287
894000
2000
Puis on s'est dit : "Ce n'est pas très fun.
15:21
Why don't we try changing it every day?"
288
896000
2000
Pourquoi ne pas le changer chaque jour ?"
Une des choses pour laquelle j'étais le plus enthousiaste
15:26
One of the things that really excites me about what we're doing now
289
901000
3000
est un projet appelé "AdSense".
15:29
is we have this thing called AdSense,
290
904000
2000
C'était peut-être un présage
15:31
and this is a little bit foreshadowing --
291
906000
4000
c'était avant que Dean n'abandonne.
15:35
this is from before Dean dropped out.
292
910000
3000
Mais l'idée est que, comme dans un journal,
15:38
But the idea is, like, on a newspaper, for example,
293
913000
2000
vous lisiez des publicités pertinentes.
15:40
we show you relevant ads.
294
915000
2000
15:42
And this is hard to read, but this says "Battle for New Hampshire:
295
917000
2000
C'est dur à lire, il est écrit : "Bataille pour le New Hampshire:
15:44
Howard Dean for President" -- articles on Howard Dean.
296
919000
4000
Howard Dean président" -- articles sur Howard Dean.
Ces pubs sont générées automatiquement
15:48
And these ads are generated automatically --
297
923000
2000
comme ici, sur le Washington Post
15:51
like in this case, on the Washington Post --
298
926000
1000
15:52
from the content on the site.
299
927000
2000
à partir du contenu du site.
15:54
And so we use our over 150,000 advertisers
300
929000
4000
Nous utilisons donc plus de 150 000 régies
et des millions de publicités, nous avons donc choisi
15:58
and millions of advertisements, so we pick the one
301
933000
2000
les plus liées à ce que vous regardez,
16:00
that's most relevant to what you're actually looking at,
302
935000
2000
comme nous l'avons fait pour le moteur de recherche.
16:02
much as we do on search.
303
937000
2000
16:04
So the idea is we can make advertising useful,
304
939000
3000
L'idée est : "Pouvons-nous rendre la publicité utile,
16:07
not just annoying, right?
305
942000
2000
au lieu d'agaçante ?"
Le point positif,
16:09
And the nice thing about this,
306
944000
2000
16:11
we have a self-serve program,
307
946000
2000
c'est que nous avons un programme en libre-service
16:13
and many thousands of websites have signed up,
308
948000
3000
auquel beaucoup de sites Web ont souscrit
16:16
and this let's them really make money. And I --
309
951000
2000
pour réellement gagner de l'argent.
J'ai rencontré une personne une fois, dans une soirée,
16:18
you know, there's a number of people I met --
310
953000
2000
16:20
I met this guy who runs a conservation site at a party,
311
955000
3000
un gars qui gérait un site classé et
16:23
and he said, "You know, I wasn't making any money.
312
958000
2000
qui m'a dit : "Tu sais, je ne gagnais pas d'argent.
16:25
I just put this thing on my site and I'm making 10,000 dollars a month.
313
960000
4000
J'ai juste intégré votre solution et je gagne maintenant 10 000 $ par mois.
Merci.
16:29
And, you know, thank you.
314
964000
2000
Je n'ai plus à travailler maintenant."
16:31
I don't have to do my other job now."
315
966000
2000
Je pense que c'est très important pour nous car cela fait mieux fonctionner Internet.
16:33
And I think this is really important for us, because it makes the Internet work better.
316
968000
3000
Le contenu devient meilleur et donc la recherche plus facile
16:36
It makes content get better, it makes searching work better,
317
971000
3000
quand les individus peuvent vivre
16:39
when people can really make their livelihood
318
974000
2000
en créant du bon contenu.
16:41
from producing great content.
319
976000
3000
Cette session est supposée traiter du futur,
16:46
So this session is supposed to be about the future,
320
981000
3000
et je vais au moins en parler brièvement maintenant.
16:49
so I'd thought I'd talk at least briefly about it.
321
984000
3000
L'idée derrière cela est que faire la recherche la plus précise
16:52
And the idea behind this is to do the perfect job doing search,
322
987000
3000
16:55
you really have to be smart.
323
990000
2000
possible implique de l'intelligence.
16:57
Because you can type, you know, any kind of thing into Google,
324
992000
3000
Vous tapez n'importe quoi sur Google
17:00
and you expect an answer back, right?
325
995000
3000
et espérez une réponse, n'est-ce pas?
Mais trouver des choses est délicat, donc vous souhaitez de l'intelligence.
17:03
But finding things is tricky, and so you really want intelligence.
326
998000
4000
Pour résumer, le moteur de recherche parfait devra être intelligent.
17:07
And in fact, the ultimate search engine would be smart.
327
1002000
3000
17:10
It would be artificial intelligence.
328
1005000
2000
Ce sera de l'intelligence artificielle.
17:12
And so that's something we work on,
329
1007000
2000
C'est ce à quoi nous travaillons.
17:14
and we even have some people who are excited enough
330
1009000
2000
Nous avons des personnes assez enthousiastes
17:16
and crazy enough to work on it now,
331
1011000
2000
et assez folles pour travailler dessus,
17:18
and that's really their goal.
332
1013000
2000
et c'est leur vrai but.
Nous espérons toujours que Google soit intelligent,
17:20
So we always hope that Google will be smart,
333
1015000
2000
17:22
but we're always surprised when other people think that it is.
334
1017000
3000
mais sommes toujours surpris quand les autres le pensent aussi.
J'aimerais citer un exemple marrant,
17:25
And so I just wanted to give a funny example of this.
335
1020000
3000
celui d'un blog en Irak.
17:28
This is a blog from Iraq,
336
1023000
2000
17:30
and it's not really what
337
1025000
2000
Ce n'est pas trop le sujet
17:32
I'm going to talk about, but I just wanted to show you an example.
338
1027000
2000
mais je voulais vous montrer cet exemple.
17:34
Maybe, Sergey, you can highlight this.
339
1029000
2000
Sergey, peux-tu pointer dessus?
17:36
So we decided --
340
1031000
2000
Nous avons donc décidé --
17:42
actually, the highlight's right there. Oh, thank you.
341
1037000
3000
hum en fait, la partie juste là. Merci.
Les "Recherches associées" ici. On ne voit pas très bien.
17:47
So, "related searches," right there. You can't see it that well,
342
1042000
5000
Nous avons décidé d'ajouter une option
17:52
but we decided we should put in this feature
343
1047000
2000
dans nos publicités AdSense appelée "Recherches associées".
17:54
into our AdSense ads, called "related searches."
344
1049000
3000
Le principe est de dire "Recherchez-vous des informations sur ...?"
17:57
And so we'd say, you know, "Did you mean 'search for'" -- what is this,
345
1052000
3000
18:00
in this case, "Saddam Hussein," because this blog is about Iraq --
346
1055000
3000
dans ce cas, "Saddam Hussein" car ce blog parle de l'Irak
en plus des publicités,
18:03
and you know, in addition to the ads,
347
1058000
2000
18:05
and we thought this would be a great idea.
348
1060000
3000
nous avons pensé que c'était une bonne idée.
Dans ce blog
18:08
And so there is this blog
349
1063000
2000
d'un jeune un peu déprimé qui disait
18:10
of a young person who was kind of depressed, and he said,
350
1065000
5000
"Vous savez, je dors beaucoup."
18:15
"You know, I'm sleeping a lot."
351
1070000
2000
En gros, il racontait sa vie quotidienne.
18:17
He was just kind of writing about his life.
352
1072000
2000
Nos algorithmes, pas une personne bien sûr
18:19
And our algorithms -- not a person, of course,
353
1074000
3000
18:22
but our algorithms, our computers --
354
1077000
2000
mais nos algorithmes, nos ordinateurs
18:24
read his blog and decided that
355
1079000
2000
ont lu le blog et ont décidé que
18:26
the related search was, "I am bored."
356
1081000
2000
la recherche associée serait "Je m'ennuie."
18:28
And he read this, and he thought a person had decided
357
1083000
3000
L'auteur a lu cela et a pensé qu'une personne avait décidé
18:31
that he was boring,
358
1086000
2000
qu'il était ennuyeux.
18:33
and it was very unfortunate,
359
1088000
3000
C'était très malheureux,
18:36
and he said, "You know, what are these, you know, bastards at Google doing?
360
1091000
4000
et il a écrit : "Mais que font ces idiots de Google?
Pourquoi n'aiment-ils pas mon blog?"
18:40
Why don't they like my blog?"
361
1095000
2000
Donc nous avons lu son blog qui devenait
18:42
And so then we read his blog, which was getting -- you know,
362
1097000
2000
de pire en pire
18:45
sort of going from bad to worse,
363
1100000
3000
et la recherche associée est devenue "Attardés".
18:48
and we said the related search was, "Retards."
364
1103000
2000
Le blogueur s'énervait encore plus dans ses textes
18:53
And then, you know, he got even more mad,
365
1108000
2000
18:55
and he wrote -- like, started swearing and so on.
366
1110000
2000
il commençait à jurer, etc.
Donc nous lui avons attribué "Tu crains".
18:57
And then we produced "You suck."
367
1112000
3000
19:00
And finally, it ended with "Kiss my ass."
368
1115000
3000
Puis finalement "Baise mon cul".
Cet individu pensait qu'il avait affaire à quelque chose d'intelligent,
19:05
And so basically, he thought he was dealing with something smart,
369
1120000
2000
19:07
and of course, you know,
370
1122000
2000
mais bien sûr
19:09
we just sort of wrote this program and we tried it out,
371
1124000
2000
nous avions juste écrit ce programme et testé.
19:11
and it didn't quite work,
372
1126000
3000
Cela n'a pas marché du tout.
Nous n'avons donc plus cette option.
19:14
and we don't have this feature anymore.
373
1129000
2000
Maintenant je vais revenir à la mappemonde.
19:18
So with that, maybe I can switch back to the world.
374
1133000
3000
Je souhaiterais terminer en disant qu'il y a
19:21
I wanted to end just by saying that
375
1136000
2000
19:23
there's a couple things that really make me excited
376
1138000
2000
plusieurs choses qui me motivent et me poussent
19:25
to be involved with Google,
377
1140000
3000
à m'impliquer dans Google.
19:28
and one of those is that we're able to make money
378
1143000
4000
Notamment le fait que nous gagnions de l'argent
principalement par la publicité, et un des bénéfices que je n'avais pas prévus
19:32
largely through advertising, and one of the benefits that I didn't expect from that
379
1147000
3000
19:35
was that we're able to serve everyone in the world
380
1150000
3000
est que nous pouvons servir le monde entier
19:38
without worrying about, you know, places that don't have as much money.
381
1153000
5000
sans avoir peur des pays pauvres.
Nous n'avons donc pas peur que nos produits soient vendus
19:43
So we don't have to worry about our products being sold,
382
1158000
3000
19:46
for example, for less money in places that are poor,
383
1161000
3000
moins chers dans des pays pauvres
et ensuite réimportés aux États-Unis
19:49
and then they get re-imported into the U.S. --
384
1164000
2000
19:51
for example, with the drug industry.
385
1166000
2000
comme pour l'industrie pharmaceutique.
19:53
And I think we're really lucky to have that kind of business model
386
1168000
3000
Je pense que nous sommes très chanceux d'avoir ce modèle économique,
car chacun dans le monde entier peut avoir accès à notre recherche,
19:56
because everyone in the world has access to our search,
387
1171000
3000
c'est un bénéfice vraiment considérable.
19:59
and I think that's a tremendous, tremendous benefit.
388
1174000
3000
L'autre point que je voulais mentionner
20:02
The other thing I wanted to mention just briefly
389
1177000
3000
est que nous avons la lourde responsabilité
20:05
is that we have a tremendous ability and responsibility
390
1180000
6000
de fournir aux personnes la bonne information.
20:11
to provide people the right information,
391
1186000
3000
Nous nous voyons comme un journal ou un magazine
20:14
and we view ourselves like a newspaper or a magazine --
392
1189000
2000
fournissant une information très objective.
20:16
that we should provide very objective information.
393
1191000
3000
C'est pourquoi nous n'acceptons aucun paiement pour afficher nos résultats.
20:19
And so in our search results, we never accept payment for our search results.
394
1194000
3000
20:22
We accept payment for advertising,
395
1197000
3000
Nous acceptons des paiements pour la publicité,
et nous la vendons en tant que telle.
20:25
and we mark it as such.
396
1200000
2000
Contrairement à beaucoup de concurrents.
20:27
And that's unlike many of our competitors.
397
1202000
2000
20:29
And I think decisions we're able to make like that
398
1204000
3000
Je pense que les décisions de ce type
ont un effet énorme sur le monde,
20:32
have a tremendous impact on the world,
399
1207000
2000
et cela me rend réellement fier de faire partie de Google.
20:34
and it makes me really proud to be involved with Google.
400
1209000
2000
Donc merci.
20:36
So thank you.
401
1211000
2000
ABOUT THE SPEAKERS
Sergey Brin - Computer scientist, entrepreneur and philanthropistSergey Brin is half of the team that founded Google.
Why you should listen
Sergey Brin and Larry Page met in grad school at Stanford in the mid-'90s, and in 1996 started working on a search technology based around 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. Despite being a late entrant to the search game, it now rules the web.
Brin and Page's innovation-friendly office culture has spun out lucrative new products including AdSense/AdWords, Google News, Google Maps, Google Earth, and Gmail, as well as the Android mobile operating system. Now, led by Brin, Google is pursuing problems beyond the page, like the driverless car and the digital eyewear known as Google Glass .
Sergey Brin | Speaker | TED.com
Larry Page - CEO of Google
Larry 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