TEDSalon London 2010
Noreena Hertz: How to use experts -- and when not to
Noreena Hertz: Comment faire appel à des experts -- et quand les éviter
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Nous prenons d'importantes décisions chaque jour -- et nous comptons sur des experts pour nous aider à décider. Mais, comme le dit l'économiste Noreena Hertz, trop compter sur des experts peut avoir des limites voire même être dangereux. Elle nous appelle à commencer à démocratiser l'expertise -- à écouter non seulement les "chirurgiens et les PDGs, mais aussi le personnel."
Noreena Hertz - Economist
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
Noreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology. Full bio
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00:15
It's Monday morning.
0
0
3000
C'est lundi matin.
00:18
In Washington,
1
3000
2000
A Washington,
00:20
the president of the United States
2
5000
2000
le président des Etats-Unis
00:22
is sitting in the Oval Office,
3
7000
2000
est installé dans le bureau ovale,
00:24
assessing whether or not
4
9000
2000
et se demande si l'on doit ou non
00:26
to strike Al Qaeda
5
11000
2000
attaquer Al Qaida
00:28
in Yemen.
6
13000
2000
au Yémen.
00:30
At Number 10 Downing Street,
7
15000
2000
Au 10 Downing Street,
00:32
David Cameron is trying to work out
8
17000
3000
David Cameron essaie de réfléchir
00:35
whether to cut more public sector jobs
9
20000
3000
sur la suppression d'emplois dans la fonction publique
00:38
in order to stave off a double-dip recession.
10
23000
3000
pour conjurer une double récession.
00:41
In Madrid, Maria Gonzalez
11
26000
3000
A Madrid, Maria Gonzalez
00:44
is standing at the door,
12
29000
2000
est à la porte,
00:46
listening to her baby crying and crying,
13
31000
3000
en train d'écouter son bébé pleurer et pleurer,
00:49
trying to work out whether she should let it cry
14
34000
3000
se demandant si elle devrait le laisser pleurer
00:52
until it falls asleep
15
37000
2000
jusqu'à ce qu'il s'endorme
00:54
or pick it up and hold it.
16
39000
3000
ou le prendre dans ses bras.
00:57
And I am sitting by my father's bedside in hospital,
17
42000
4000
Et je suis au chevet de mon père a l'hôpital,
01:01
trying to work out
18
46000
2000
en me demandant
01:03
whether I should let him drink
19
48000
2000
si je devrais le laisser boire
01:05
the one-and-a-half-liter bottle of water
20
50000
3000
la bouteille d'eau d'1,5L
01:08
that his doctors just came in and said,
21
53000
3000
comme le demandent ses docteurs qui sont juste passés et ont dit:
01:11
"You must make him drink today," --
22
56000
2000
"Vous devez le faire boire aujourd'hui", --
01:13
my father's been nil by mouth for a week --
23
58000
3000
mon père n'a rien avalé depuis une semaine --
01:16
or whether, by giving him this bottle,
24
61000
4000
ou si, en lui donnant cette bouteille,
01:20
I might actually kill him.
25
65000
3000
je pourrais en fait le tuer.
01:23
We face momentous decisions
26
68000
3000
Nous faisons face à d'importantes décisions
01:26
with important consequences
27
71000
2000
avec d'importantes conséquences
01:28
throughout our lives,
28
73000
2000
tout au long de nos vies.
01:30
and we have strategies for dealing with these decisions.
29
75000
3000
Et nous avons des stratégies pour traiter ces décisions.
01:33
We talk things over with our friends,
30
78000
3000
Nous en parlons avec nos amis,
01:36
we scour the Internet,
31
81000
3000
nous parcourons Internet,
01:39
we search through books.
32
84000
3000
nous cherchons dans des livres,
01:42
But still,
33
87000
2000
mais encore,
01:44
even in this age
34
89000
2000
même en cette ère
01:46
of Google and TripAdvisor
35
91000
2000
de Google et TripAdvisor
01:48
and Amazon Recommends,
36
93000
3000
et Amazon Recommande,
01:51
it's still experts
37
96000
2000
ce sont toujours des experts
01:53
that we rely upon most --
38
98000
3000
sur lesquels nous comptons le plus --
01:56
especially when the stakes are high
39
101000
2000
surtout lorsque les intérêts sont élevés
01:58
and the decision really matters.
40
103000
3000
et la décision compte vraiment.
02:01
Because in a world of data deluge
41
106000
2000
Parce que dans un monde de déluge de données
02:03
and extreme complexity,
42
108000
3000
et d'une extrême complexité,
02:06
we believe that experts
43
111000
2000
nous croyons que les experts
02:08
are more able to process information than we can --
44
113000
3000
sont plus capables de traiter l'information que nous --
02:11
that they are able to come to better conclusions
45
116000
3000
qu'ils sont capables d'établir de meilleures conclusions
02:14
than we could come to on our own.
46
119000
3000
que nous pourrions établir par nous-même.
02:17
And in an age
47
122000
2000
Et dans cette ère
02:19
that is sometimes nowadays frightening
48
124000
3000
qui est parfois de nos jours effrayante
02:22
or confusing,
49
127000
2000
ou confuse,
02:24
we feel reassured
50
129000
2000
nous nous sentons rassurés
02:26
by the almost parental-like authority
51
131000
3000
par l'autorité quasi-parentale
02:29
of experts
52
134000
2000
des experts
02:31
who tell us so clearly what it is
53
136000
3000
qui nous disent si clairement
02:34
we can and cannot do.
54
139000
3000
ce que nous pouvons ou ne pouvons pas faire.
02:38
But I believe
55
143000
2000
Mais je crois
02:40
that this is a big problem,
56
145000
2000
que c'est un gros problème,
02:42
a problem with potentially dangerous consequences
57
147000
4000
un problème avec des conséquences potentiellement dangereuses
02:46
for us as a society,
58
151000
3000
pour nous en tant que société,
02:49
as a culture
59
154000
2000
en tant que culture
02:51
and as individuals.
60
156000
2000
ou en tant qu'individus.
02:53
It's not that experts
61
158000
2000
Je ne dis pas que les experts
02:55
have not massively contributed to the world --
62
160000
2000
n'ont pas massivement contribué au monde --
02:57
of course they have.
63
162000
2000
bien sûr, ils l'ont fait aussi.
02:59
The problem lies with us:
64
164000
3000
Le problème, c'est nous;
03:02
we've become addicted to experts.
65
167000
3000
nous sommes devenus dépendant des experts.
03:05
We've become addicted to their certainty,
66
170000
3000
Nous sommes devenus dépendants de leur certitude,
03:08
their assuredness,
67
173000
2000
leur assurance,
03:10
their definitiveness,
68
175000
2000
leur fait d'être définitif,
03:12
and in the process,
69
177000
2000
et dans le processus,
03:14
we have ceded our responsibility,
70
179000
2000
nous avons cédé notre responsabilité,
03:16
substituting our intellect
71
181000
2000
en substituant notre intellect
03:18
and our intelligence
72
183000
3000
et notre intelligence
03:21
for their supposed words of wisdom.
73
186000
3000
à leurs supposées paroles de sagesse.
03:24
We've surrendered our power,
74
189000
3000
Nous avons rendu notre pouvoir,
03:27
trading off our discomfort
75
192000
2000
en troquant notre malaise
03:29
with uncertainty
76
194000
2000
face à l'incertitude
03:31
for the illusion of certainty
77
196000
2000
contre l'illusion de certitude
03:33
that they provide.
78
198000
3000
qu'ils nous apportent.
03:36
This is no exaggeration.
79
201000
3000
Ce n'est pas exagéré.
03:39
In a recent experiment,
80
204000
2000
Au cours d'une expérience récente,
03:41
a group of adults
81
206000
2000
un groupe d'adultes
03:43
had their brains scanned in an MRI machine
82
208000
3000
a eu le cerveau scanné dans un IRM
03:46
as they were listening to experts speak.
83
211000
3000
pendant qu'ils entendaient des experts parler.
03:50
The results were quite extraordinary.
84
215000
3000
Les résultats furent assez extraordinaires.
03:53
As they listened to the experts' voices,
85
218000
3000
Pendant qu'ils entendaient les voix des experts,
03:56
the independent decision-making parts of their brains
86
221000
5000
les régions de leur cerveau de la prise de décision indépendante
04:01
switched off.
87
226000
2000
se sont arrêtées de fonctionner.
04:03
It literally flat-lined.
88
228000
3000
Ce fut littéralement à plat.
04:06
And they listened to whatever the experts said
89
231000
2000
Et ils ont écouté tout ce que les experts disaient
04:08
and took their advice, however right or wrong.
90
233000
3000
et ils ont accepté leurs avis, qu'ils soient bons ou mauvais.
04:12
But experts do get things wrong.
91
237000
3000
Mais les experts ont parfois tort.
04:16
Did you know that studies show
92
241000
3000
Saviez-vous que des études montrent
04:19
that doctors misdiagnose
93
244000
3000
que les docteurs font des erreurs de diagnostic
04:22
four times out of 10?
94
247000
3000
4 fois sur 10?
04:25
Did you know
95
250000
2000
Saviez-vous
04:27
that if you file your tax returns yourself,
96
252000
3000
que si vous remplissez vous-même vos déclarations de revenus,
04:30
you're statistically more likely
97
255000
2000
vous avez statistiquement plus de chances
04:32
to be filing them correctly
98
257000
2000
de les remplir correctement
04:34
than if you get a tax adviser
99
259000
2000
que lorsque vous demandez à un conseiller fiscal
04:36
to do it for you?
100
261000
2000
de le faire pour vous?
04:38
And then there's, of course, the example
101
263000
2000
Et alors il y a, bien sûr, l'exemple
04:40
that we're all too aware of:
102
265000
2000
que tout le monde connaît:
04:42
financial experts
103
267000
2000
les experts financiers
04:44
getting it so wrong
104
269000
2000
se sont tellement trompés
04:46
that we're living through the worst recession
105
271000
2000
que nous vivons la pire récession
04:48
since the 1930s.
106
273000
3000
depuis les années 30.
04:52
For the sake of our health,
107
277000
2000
Pour notre santé,
04:54
our wealth
108
279000
2000
notre richesse
04:56
and our collective security,
109
281000
2000
et notre sécurité collective,
04:58
it's imperative that we keep
110
283000
3000
il est impératif que nous gardions
05:01
the independent decision-making parts of our brains
111
286000
4000
les régions de la prise de décision indépendante de nos cerveaux
05:05
switched on.
112
290000
2000
actives.
05:07
And I'm saying this as an economist
113
292000
2000
Et je dis cela en tant qu'économiste
05:09
who, over the past few years,
114
294000
2000
qui, depuis ces dernières années,
05:11
has focused my research
115
296000
2000
a ciblé ma recherche
05:13
on what it is we think
116
298000
2000
sur ce que nous pensons
05:15
and who it is we trust and why,
117
300000
3000
et à qui nous faisons confiance et pourquoi.
05:18
but also --
118
303000
2000
Mais également --
05:20
and I'm aware of the irony here --
119
305000
2000
et je vois l'ironie ici --
05:22
as an expert myself,
120
307000
3000
en tant qu'expert,
05:25
as a professor,
121
310000
2000
en tant que professeur,
05:27
as somebody who advises prime ministers,
122
312000
3000
en tant que conseillère de premiers ministres,
05:30
heads of big companies,
123
315000
2000
de dirigeants de grandes entreprises,
05:32
international organizations,
124
317000
2000
d'organisations internationales,
05:34
but an expert who believes
125
319000
2000
mais un expert qui croit
05:36
that the role of experts needs to change,
126
321000
3000
que le rôle des experts a besoin de changer,
05:39
that we need to become more open-minded,
127
324000
3000
que nous avons besoin de devenir plus ouverts d'esprit,
05:42
more democratic
128
327000
2000
plus démocratiques,
05:44
and be more open
129
329000
2000
et plus ouverts
05:46
to people rebelling against
130
331000
2000
aux personnes se rebellant contre
05:48
our points of view.
131
333000
3000
nos points de vue.
05:51
So in order to help you understand
132
336000
3000
Alors afin de vous aider à comprendre
05:54
where I'm coming from,
133
339000
2000
d'où je viens,
05:56
let me bring you into my world,
134
341000
3000
laissez-moi vous emmener dans mon monde,
05:59
the world of experts.
135
344000
2000
le monde des experts.
06:01
Now there are, of course, exceptions,
136
346000
4000
Maintenant il y a, aussi, des exceptions,
06:05
wonderful, civilization-enhancing exceptions.
137
350000
6000
de merveilleuses exceptions issues de la civilisation
06:11
But what my research has shown me
138
356000
3000
Mais ce que ma recherche m'a montré
06:14
is that experts tend on the whole
139
359000
3000
c'est que les experts ont tendance en totalité
06:17
to form very rigid camps,
140
362000
3000
à former des camps très stricts,
06:20
that within these camps,
141
365000
2000
et au sein de ces camps,
06:22
a dominant perspective emerges
142
367000
3000
une perspective dominante émerge
06:25
that often silences opposition,
143
370000
3000
qui tait souvent l'opposition,
06:28
that experts move with the prevailing winds,
144
373000
3000
que les experts changent selon les vents dominants
06:31
often hero-worshipping
145
376000
3000
souvent en adulant
06:34
their own gurus.
146
379000
2000
leurs propres gourous.
06:36
Alan Greenspan's proclamations
147
381000
2000
Alan Greenspan et ses proclamations
06:38
that the years of economic growth
148
383000
3000
que des années de croissance économique
06:41
would go on and on,
149
386000
3000
continueraient et continueraient,
06:44
not challenged by his peers,
150
389000
3000
non défié par ses pairs,
06:47
until after the crisis, of course.
151
392000
3000
jusqu'après la crise, bien sûr.
06:51
You see,
152
396000
3000
Vous voyez,
06:54
we also learn
153
399000
2000
nous apprenons également
06:56
that experts are located,
154
401000
2000
que les experts sont cernés,
06:58
are governed,
155
403000
2000
sont gouvernés,
07:00
by the social and cultural norms
156
405000
3000
par les normes sociales et culturelles
07:03
of their times --
157
408000
2000
de leur temps --
07:05
whether it be the doctors
158
410000
2000
si ce ne sont les docteurs
07:07
in Victorian England, say,
159
412000
2000
de l'Angleterre victorienne, disons,
07:09
who sent women to asylums
160
414000
3000
qui envoyèrent des femmes dans des asiles
07:12
for expressing sexual desire,
161
417000
3000
pour exprimer leur désir sexuel,
07:15
or the psychiatrists in the United States
162
420000
3000
ou les psychiatres aux Etats-Unis
07:18
who, up until 1973,
163
423000
3000
qui, jusqu'en 1973,
07:21
were still categorizing homosexuality
164
426000
4000
qualifiaient encore l'homosexualité
07:25
as a mental illness.
165
430000
2000
de maladie mentale.
07:27
And what all this means
166
432000
2000
Et ce que tout cela signifie
07:29
is that paradigms
167
434000
2000
c'est que les paradigmes
07:31
take far too long to shift,
168
436000
3000
prennent beaucoup trop longtemps pour changer,
07:34
that complexity and nuance are ignored
169
439000
4000
que la complexité et la nuance sont ignorées,
07:38
and also that money talks --
170
443000
3000
et aussi que l'argent a son mot à dire --
07:41
because we've all seen the evidence
171
446000
3000
car nous avons tous mis en évidence
07:44
of pharmaceutical companies
172
449000
2000
les entreprises pharmaceutiques
07:46
funding studies of drugs
173
451000
3000
finançant des études sur les médicaments
07:49
that conveniently leave out
174
454000
2000
qui écartent par commodité
07:51
their worst side effects,
175
456000
3000
leurs pires effets secondaires,
07:54
or studies funded by food companies
176
459000
3000
ou des études financées par des entreprises agroalimentaires
07:57
of their new products,
177
462000
3000
de nouveaux produits,
08:00
massively exaggerating the health benefits
178
465000
3000
en exagérant massivement les bénéfices pour la santé
08:03
of the products they're about to bring by market.
179
468000
3000
des produits qu'ils sont sur le point de mettre sur le marché.
08:06
The study showed that food companies exaggerated
180
471000
2000
L'étude a montré que les entreprises agroalimentaires exagéraient
08:08
typically seven times more
181
473000
3000
typiquement 7 fois plus
08:11
than an independent study.
182
476000
3000
qu'une étude indépendante.
08:15
And we've also got to be aware
183
480000
2000
Et nous devons aussi être informés
08:17
that experts, of course,
184
482000
2000
que les experts, bien sûr,
08:19
also make mistakes.
185
484000
2000
font aussi des erreurs.
08:21
They make mistakes every single day --
186
486000
3000
Ils font des erreurs chaque jour --
08:24
mistakes born out of carelessness.
187
489000
3000
des erreurs par négligence.
08:27
A recent study in the Archives of Surgery
188
492000
3000
Une étude récente des Archives de la Chirurgie
08:30
reported surgeons
189
495000
2000
a relaté des chirurgiens
08:32
removing healthy ovaries,
190
497000
3000
enlevant les ovaires sains,
08:35
operating on the wrong side of the brain,
191
500000
3000
opérant le mauvais côté du cerveau,
08:38
carrying out procedures on the wrong hand,
192
503000
3000
effectuant des procédures sur la mauvaise main,
08:41
elbow, eye, foot,
193
506000
3000
épaule, oeil, pied,
08:44
and also mistakes born out of thinking errors.
194
509000
3000
et aussi des erreurs issues d'erreur de réflexion.
08:47
A common thinking error
195
512000
2000
Une erreur de réflexion commune
08:49
of radiologists, for example --
196
514000
3000
des radiologues par exemple --
08:52
when they look at CT scans --
197
517000
3000
lorsqu'ils examinent des données de scanner
08:55
is that they're overly influenced
198
520000
2000
c'est qu'ils soient excessivement influencés
08:57
by whatever it is
199
522000
2000
par quoique ce soit
08:59
that the referring physician has said
200
524000
2000
ce que le médecin traitant a dit,
09:01
that he suspects
201
526000
2000
ce qu'il suspecte
09:03
the patient's problem to be.
202
528000
3000
comme problème chez le patient.
09:06
So if a radiologist
203
531000
2000
Donc si un radiologue
09:08
is looking at the scan
204
533000
2000
regarde la radio
09:10
of a patient with suspected pneumonia, say,
205
535000
3000
d'un patient avec une pneumonie suspectée, disons,
09:13
what happens is that,
206
538000
2000
ce qui se passe c'est que,
09:15
if they see evidence
207
540000
2000
s'ils mettent en évidence
09:17
of pneumonia on the scan,
208
542000
3000
une pneumonie sur la radio,
09:20
they literally stop looking at it --
209
545000
3000
ils arrêtent littéralement de la regarder --
09:23
thereby missing the tumor
210
548000
2000
ainsi ils passent à côté de la tumeur
09:25
sitting three inches below
211
550000
2000
située à 7,6 cm plus bas
09:27
on the patient's lungs.
212
552000
3000
sur les poumons du patient.
09:31
I've shared with you so far
213
556000
3000
J'ai partagé avec vous jusque là
09:34
some insights into the world of experts.
214
559000
3000
quelques aperçus du monde des experts.
09:37
These are, of course,
215
562000
2000
Ce ne sont, bien sûr,
09:39
not the only insights I could share,
216
564000
2000
pas les seuls aperçus que je pouvais partager,
09:41
but I hope they give you a clear sense at least
217
566000
3000
mais j'espère qu'ils vous donnent une raison claire au moins
09:44
of why we need to stop kowtowing to them,
218
569000
3000
pour laquelle nous devons arrêter de leur lécher les bottes,
09:47
why we need to rebel
219
572000
2000
pourquoi nous devons nous rebeller,
09:49
and why we need to switch
220
574000
2000
et pourquoi nous devons mettre en marche
09:51
our independent decision-making capabilities on.
221
576000
4000
nos capacités de prise de décision indépendante.
09:55
But how can we do this?
222
580000
3000
Mais comment pouvons-nous faire cela?
09:58
Well for the sake of time,
223
583000
3000
Eh bien pour gagner du temps,
10:01
I want to focus on just three strategies.
224
586000
3000
je veux me concentrer juste sur trois stratégies.
10:06
First, we've got to be ready and willing
225
591000
2000
Premièrement, nous devons être prêts et disposés
10:08
to take experts on
226
593000
3000
à confronter les experts
10:11
and dispense with this notion of them
227
596000
3000
et à nous passer de cette notion d'eux
10:14
as modern-day apostles.
228
599000
2000
comme des apôtres des temps modernes.
10:16
This doesn't mean having to get a Ph.D.
229
601000
3000
Ceci ne signifie pas devoir obtenir un doctorat
10:19
in every single subject,
230
604000
2000
dans chaque domaine,
10:21
you'll be relieved to hear.
231
606000
2000
vous serez soulagés de l'entendre.
10:23
But it does mean persisting
232
608000
3000
Mais cela signifie persister
10:26
in the face of their inevitable annoyance
233
611000
3000
face à leur irritation inévitable
10:29
when, for example,
234
614000
2000
lorsque, par exemple,
10:31
we want them to explain things to us
235
616000
2000
nous voulons qu'ils nous expliquent des choses,
10:33
in language that we can actually understand.
236
618000
4000
dans un langage que nous pouvons en fait comprendre.
10:38
Why was it that, when I had an operation,
237
623000
3000
Pourquoi, lorsque j'ai eu une opération,
10:41
my doctor said to me,
238
626000
2000
mon docteur m'a-t-il dit:
10:43
"Beware, Ms. Hertz,
239
628000
2000
"Attention, Mme Hertz,
10:45
of hyperpyrexia,"
240
630000
2000
à l'hyperpyrexie",
10:47
when he could have just as easily said,
241
632000
2000
lorsqu'il aurait tout aussi facilement pu dire
10:49
"Watch out for a high fever."
242
634000
3000
"surveillez votre fièvre"?
10:53
You see, being ready to take experts on
243
638000
4000
Vous voyez, être prêt à confronter les experts,
10:57
is about also being willing
244
642000
2000
c'est aussi être disposé
10:59
to dig behind their graphs,
245
644000
3000
à creuser derrière leurs graphiques,
11:02
their equations, their forecasts,
246
647000
2000
leurs équations, leurs pronostics,
11:04
their prophecies,
247
649000
2000
leurs prophéties,
11:06
and being armed with the questions to do that --
248
651000
3000
et être armé de questions pour ce faire --
11:09
questions like:
249
654000
2000
des questions comme:
11:11
What are the assumptions that underpin this?
250
656000
3000
Quelles sont les hypothèses qui soutiennent ceci?
11:14
What is the evidence upon which this is based?
251
659000
3000
Sur quelle preuve est-ce que ceci est basé?
11:17
What has your investigation focused on?
252
662000
4000
Sur quoi votre enquête s'est-elle concentrée?
11:21
And what has it ignored?
253
666000
3000
Et qu'est-ce qui a été ignoré?
11:24
It recently came out
254
669000
2000
Il est récemment ressorti
11:26
that experts trialing drugs
255
671000
3000
que les experts testant des médicaments
11:29
before they come to market
256
674000
2000
avant leur mise sur le marché
11:31
typically trial drugs
257
676000
3000
font typiquement des essais pharmaceutiques
11:34
first, primarily on male animals
258
679000
4000
d'abord, principalement sur des animaux mâles
11:38
and then, primarily on men.
259
683000
3000
et ensuite principalement sur des hommes.
11:41
It seems that they've somehow overlooked the fact
260
686000
3000
Il semble qu'ils ont d'une façon ou d'une autre oublié le fait
11:44
that over half the world's population are women.
261
689000
3000
que la moitié de la population mondiale sont des femmes.
11:49
And women have drawn the short medical straw
262
694000
3000
Et les femmes ont tiré la courte paille médicale,
11:52
because it now turns out that many of these drugs
263
697000
3000
car il s'avère maintenant que beaucoup de ces médicaments
11:55
don't work nearly as well on women
264
700000
3000
ne marchent pas aussi bien pour les femmes
11:58
as they do on men --
265
703000
2000
que pour les hommes --
12:00
and the drugs that do work well work so well
266
705000
3000
et les médicaments qui marchent bien marchent si bien
12:03
that they're actively harmful for women to take.
267
708000
3000
qu'ils sont activement nuisibles pour les femmes.
12:06
Being a rebel is about recognizing
268
711000
3000
Etre un rebelle c'est reconnaître
12:09
that experts' assumptions
269
714000
3000
que les suppositions des experts
12:12
and their methodologies
270
717000
2000
et leurs méthodologies
12:14
can easily be flawed.
271
719000
3000
peuvent facilement être imparfaites.
12:17
Second,
272
722000
2000
En second,
12:19
we need to create the space
273
724000
3000
nous avons besoin de créer l'espace
12:22
for what I call "managed dissent."
274
727000
3000
pour que j'appelle le dissentiment géré.
12:25
If we are to shift paradigms,
275
730000
2000
Si nous devons changer de paradigme,
12:27
if we are to make breakthroughs,
276
732000
2000
si nous devons faire des percées,
12:29
if we are to destroy myths,
277
734000
3000
si nous devons détruire des mythes,
12:32
we need to create an environment
278
737000
2000
nous avons besoin de créer un environnement
12:34
in which expert ideas are battling it out,
279
739000
3000
dans lequel les idées expertes se confrontent,
12:37
in which we're bringing in
280
742000
2000
dans lequel nous apportons
12:39
new, diverse, discordant, heretical views
281
744000
3000
des vues nouvelles, diverses, discordantes, hérétiques
12:42
into the discussion,
282
747000
2000
dans la discussion,
12:44
fearlessly,
283
749000
2000
intrépidement,
12:46
in the knowledge that progress comes about,
284
751000
3000
dans la connaissance que le progrès est issu,
12:49
not only from the creation of ideas,
285
754000
4000
pas seulement de la création d'idées,
12:53
but also from their destruction --
286
758000
3000
mais aussi de leur destruction --
12:56
and also from the knowledge
287
761000
3000
et aussi de la connaissance
12:59
that, by surrounding ourselves
288
764000
2000
qui, en nous entourant
13:01
by divergent, discordant,
289
766000
3000
de vues divergentes, discordantes,
13:04
heretical views.
290
769000
2000
hérétiques,
13:06
All the research now shows us
291
771000
2000
selon toutes les recherches,
13:08
that this actually makes us smarter.
292
773000
4000
nous rend en fait plus intelligent.
13:13
Encouraging dissent is a rebellious notion
293
778000
3000
Encourager le dissentiment, c'est une notion rebelle,
13:16
because it goes against our very instincts,
294
781000
3000
car elle va à l'encontre de nos instincts mêmes,
13:19
which are to surround ourselves
295
784000
3000
qui nous entourent
13:22
with opinions and advice
296
787000
2000
d'opinions et de conseils
13:24
that we already believe
297
789000
3000
que nous croyons déjà
13:27
or want to be true.
298
792000
2000
ou voulons qu'ils soient vrais.
13:29
And that's why I talk about the need
299
794000
2000
Et c'est pourquoi je vous parle du besoin
13:31
to actively manage dissent.
300
796000
3000
de gérer activement le dissentiment.
13:35
Google CEO Eric Schmidt
301
800000
2000
Le PDG de Google, Eric Schmidt,
13:37
is a practical practitioner
302
802000
3000
est un praticien pratique
13:40
of this philosophy.
303
805000
2000
de cette philosophie.
13:42
In meetings, he looks out for the person in the room --
304
807000
3000
Au cours de réunions, il cherche la personne dans la pièce --
13:45
arms crossed, looking a bit bemused --
305
810000
3000
les bras croisés, regardant un peu ahuri --
13:48
and draws them into the discussion,
306
813000
3000
et les invite à la discussion,
13:51
trying to see if they indeed are
307
816000
3000
en essayant de voir s'ils sont effectivement
13:54
the person with a different opinion,
308
819000
3000
la personne détenant une opinion différente,
13:57
so that they have dissent within the room.
309
822000
3000
pour qu'ils aient un dissentiment dans la salle.
14:00
Managing dissent
310
825000
2000
Gérer le dissentiment,
14:02
is about recognizing the value
311
827000
3000
c'est reconnaître la valeur
14:05
of disagreement, discord
312
830000
3000
du désaccord, de la discorde
14:08
and difference.
313
833000
2000
et de la différence.
14:10
But we need to go even further.
314
835000
3000
Mais nous devons aller même plus loin.
14:13
We need to fundamentally redefine
315
838000
3000
Nous devons redéfinir fondalementalement
14:16
who it is that experts are.
316
841000
3000
qui sont les experts.
14:20
The conventional notion
317
845000
2000
La notion conventionnelle
14:22
is that experts are people
318
847000
3000
est que les experts sont des gens
14:25
with advanced degrees,
319
850000
2000
avec des mentions de 3ème cycle,
14:27
fancy titles, diplomas,
320
852000
3000
des titres fantaisistes, des diplômes,
14:30
best-selling books --
321
855000
2000
des livres best-sellers --
14:32
high-status individuals.
322
857000
2000
des individus de haut rang.
14:34
But just imagine
323
859000
2000
Mais imaginez juste
14:36
if we were to junk
324
861000
2000
que nous mettions au rebut
14:38
this notion of expertise
325
863000
4000
cette notion d'expertise
14:42
as some sort of elite cadre
326
867000
4000
comme une sorte de cadre d'élite
14:46
and instead embrace the notion
327
871000
3000
et que nous embrassions plutôt la notion
14:49
of democratized expertise --
328
874000
3000
d'expertise démocratisée --
14:52
whereby expertise was not just the preserve
329
877000
3000
que l'expertise ne soit pas juste réservée
14:55
of surgeons and CEO's,
330
880000
2000
aux chirurgiens et aux PDGs,
14:57
but also shop-girls -- yeah.
331
882000
3000
mais aussi aux vendeuses -- ouais.
15:01
Best Buy,
332
886000
2000
Best Buy,
15:03
the consumer electronics company,
333
888000
2000
l'entreprise de consommables électroniques,
15:05
gets all its employees --
334
890000
3000
demande à ses employés --
15:08
the cleaners, the shop assistants,
335
893000
2000
les agents d'entretiens, les vendeurs,
15:10
the people in the back office,
336
895000
3000
les gens de l'arrière bureau,
15:13
not just its forecasting team --
337
898000
2000
pas juste son équipe de prédiction --
15:15
to place bets, yes bets,
338
900000
3000
de faire des paris, oui des paris,
15:18
on things like whether or not
339
903000
2000
sur des choses comme si ou non
15:20
a product is going to sell well before Christmas,
340
905000
3000
un produit va se vendre bien avant Noël,
15:23
on whether customers' new ideas
341
908000
3000
ou si les suggestions des clients
15:26
are going to be or should be taken on by the company,
342
911000
4000
pourraient être prises en compte par l'entreprise,
15:30
on whether a project
343
915000
2000
si un projet
15:32
will come in on time.
344
917000
2000
aboutira à temps.
15:34
By leveraging
345
919000
2000
En mettant en valeur
15:36
and by embracing
346
921000
2000
et en adhérant à
15:38
the expertise within the company,
347
923000
2000
l'expertise au sein de l'entreprise,
15:40
Best Buy was able to discover, for example,
348
925000
3000
Best Buy a pu découvrir, par exemple,
15:43
that the store that it was going to open in China --
349
928000
4000
que la boutique qui allait ouvrir en Chine --
15:47
its big, grand store --
350
932000
2000
un grand, gros magasin --
15:49
was not going to open on time.
351
934000
3000
n'allait pas ouvrir à temps.
15:52
Because when it asked its staff,
352
937000
2000
Car lorsqu'on a demandé au personnel,
15:54
all its staff, to place their bets
353
939000
3000
tout le personnel, de faire leur paris
15:57
on whether they thought the store would open on time or not,
354
942000
4000
s'ils pensaient que le magasin allait ouvrir à temps ou non,
16:01
a group from the finance department
355
946000
3000
un groupe du département financier
16:04
placed all their chips
356
949000
2000
avait parié
16:06
on that not happening.
357
951000
3000
que cela ne se ferait pas à temps.
16:09
It turned out that they were aware,
358
954000
2000
Il s'est avéré qu'ils étaient au courant,
16:11
as no one else within the company was,
359
956000
3000
comme personne d'autre au sein de l'entreprise,
16:14
of a technological blip
360
959000
2000
d'une brusque lueur technologique
16:16
that neither the forecasting experts,
361
961000
2000
dont ni les experts prévisionnistes,
16:18
nor the experts on the ground in China,
362
963000
3000
ni les experts sur le terrain en Chine,
16:21
were even aware of.
363
966000
3000
étaient informés.
16:25
The strategies
364
970000
2000
Les stratégies
16:27
that I have discussed this evening --
365
972000
3000
dont j'ai parlé ce soir --
16:30
embracing dissent,
366
975000
2000
adhérer au dissentiment,
16:32
taking experts on,
367
977000
2000
confronter les experts,
16:34
democratizing expertise,
368
979000
2000
démocratiser l'expertise,
16:36
rebellious strategies --
369
981000
3000
les stratégies de rebellion,
16:39
are strategies that I think
370
984000
2000
sont des stratégies auxquelles, je pense,
16:41
would serve us all well to embrace
371
986000
2000
nous devrions tous adhérer
16:43
as we try to deal with the challenges
372
988000
3000
au fur et à mesure que nous traitons avec les défis
16:46
of these very confusing, complex,
373
991000
3000
en ces temps difficiles, complexes,
16:49
difficult times.
374
994000
2000
difficiles.
16:51
For if we keep
375
996000
2000
Si nous gardons
16:53
our independent decision-making part
376
998000
2000
la région de prise de décision indépendante
16:55
of our brains switched on,
377
1000000
3000
de nos cerveaux active,
16:58
if we challenge experts, if we're skeptical,
378
1003000
3000
si nous défions les experts, si nous sommes sceptiques,
17:01
if we devolve authority,
379
1006000
2000
si nous transmettons l'autorité,
17:03
if we are rebellious,
380
1008000
2000
si nous sommes rebelles,
17:05
but also
381
1010000
2000
mais également
17:07
if we become much more comfortable
382
1012000
2000
si nous nous mettons plus à l'aise
17:09
with nuance,
383
1014000
2000
avec la nuance,
17:11
uncertainty and doubt,
384
1016000
3000
l'incertitude et le doute,
17:14
and if we allow our experts
385
1019000
3000
et si nous permettons aux experts
17:17
to express themselves
386
1022000
2000
de s'exprimer eux-mêmes
17:19
using those terms too,
387
1024000
2000
en utilisant ces termes aussi,
17:21
we will set ourselves up
388
1026000
2000
nous serons beaucoup mieux
17:23
much better
389
1028000
2000
parés
17:25
for the challenges of the 21st century.
390
1030000
4000
face aux défis du 21ème siècle.
17:29
For now, more than ever,
391
1034000
3000
Maintenant, plus que jamais,
17:32
is not the time
392
1037000
2000
il n'est pas question
17:34
to be blindly following,
393
1039000
2000
de suivre aveuglément,
17:36
blindly accepting,
394
1041000
2000
d'accepter aveuglément,
17:38
blindly trusting.
395
1043000
3000
de faire confiance aveuglément.
17:41
Now is the time to face the world
396
1046000
3000
Maintenant, il est temps de faire face au monde
17:44
with eyes wide open --
397
1049000
3000
les yeux grand ouverts --
17:47
yes, using experts
398
1052000
2000
oui, en faisant appel aux experts
17:49
to help us figure things out, for sure --
399
1054000
3000
pour nous aider à réfléchir, à coups sûrs --
17:52
I don't want to completely do myself out of a job here --
400
1057000
4000
Je ne veux pas complètement me priver de travail --
17:56
but being aware
401
1061000
2000
mais soyez informés
17:58
of their limitations
402
1063000
3000
de leurs limites
18:01
and, of course, also our own.
403
1066000
4000
et, bien sûr, aussi des nôtres.
18:05
Thank you.
404
1070000
2000
Merci.
18:07
(Applause)
405
1072000
5000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Noreena Hertz - EconomistNoreena Hertz looks at global culture -- financial and otherwise -- using an approach that combines traditional economic analysis with foreign policy trends, psychology, behavioural economics, anthropology, history and sociology.
Why you should listen
For more than two decades, Noreena Hertz’s economic predictions have been accurate and ahead of the curve. In her recent book The Silent Takeover, Hertz predicted that unregulated markets and massive financial institutions would have serious global consequences while her 2005 book IOU: The Debt Threat predicted the 2008 financial crisis.
An influential economist on the international stage, Hertz also played an influential role in the development of (RED), an innovative commercial model to raise money for people with AIDS in Africa, having inspired Bono (co-founder of the project) with her writings.
Her work is considered to provide a much needed blueprint for rethinking economics and corporate strategy. She is the Duisenberg Professor of Globalization, Sustainability and Finance based at Duisenberg School of Finance, RSM, Erasmus University and University of Cambridge. She is also a Fellow of University College London.
Noreena Hertz | Speaker | TED.com