TEDxToronto 2011
Ariel Garten: Know thyself, with a brain scanner
Ariel Garten : Connais-toi toi même, avec un électro-encéphalographe
Filmed:
Readability: 4.2
480,514 views
Imaginez que vous jouez à un jeu vidéo contrôlé par votre esprit. Et maintenant, imaginez que ce jeu vous apprenne également à mieux connaître vos propres schémas de stress, de relaxation, et de concentration. A TEDxToronto, Ariel Garten nous montre comment le fait d'observer l'activité de son propre cerveau donne un nouveau sens à l'ancien dicton "connais-toi toi même".
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneur
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
As CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
The maxim, "Know thyself"
0
0
2000
La maxime "Connais-toi toi même"
00:17
has been around since the ancient Greeks.
1
2000
2000
est connue depuis les Grecs anciens.
00:19
Some attribute this golden world knowledge to Plato,
2
4000
3000
Certains attribuent ce précieux savoir à Platon,
00:22
others to Pythagoras.
3
7000
2000
d'autres à Pythagore.
00:24
But the truth is it doesn't really matter which sage said it first,
4
9000
3000
mais la vérité, c'est que peu importe quel sage l'a énoncée le premier,
00:27
because it's still sage advice, even today.
5
12000
3000
parce que c'est toujours un sage conseil, même aujourd'hui.
00:31
"Know thyself."
6
16000
2000
"Connais-toi toi même".
00:33
It's pithy
7
18000
2000
C'est mystérieux
00:35
almost to the point of being meaningless,
8
20000
2000
au point d'en perdre presque toute signification,
00:37
but it rings familiar and true, doesn't it?
9
22000
3000
mais cela sonne juste et familier, non ?
00:40
"Know thyself."
10
25000
3000
"Connais-toi toi même".
00:43
I understand this timeless dictum
11
28000
2000
J’interprète ce dicton sans âge
00:45
as a statement about the problems, or more exactly the confusions,
12
30000
3000
comme une déclaration sur les problèmes, ou plus exactement sur les confusions,
00:48
of consciousness.
13
33000
2000
de la conscience.
00:50
I've always been fascinated with knowing the self.
14
35000
2000
J'ai toujours été fascinée par la découverte du soi.
00:52
This fascination led me to submerge myself in art,
15
37000
2000
Cette fascination m'a conduit à me plonger dans l'Art,
00:54
study neuroscience
16
39000
2000
à étudier les neuro-sciences,
00:56
and later to become a psychotherapist.
17
41000
2000
et ensuite à devenir psychothérapeute.
00:58
Today I combine all my passions
18
43000
2000
Aujourd'hui je combine toutes mes passions
01:00
as the CEO of InteraXon,
19
45000
2000
en tant que PDG d'InteraXon,
01:02
a thought-controlled computing company.
20
47000
2000
une société qui développe l'informatique contrôlée par la pensée.
01:04
My goal, quite simply,
21
49000
2000
Mon but, tout simplement,
01:06
is to help people become more in tune
22
51000
2000
est d'aider les gens à devenir plus en phase
01:08
with themselves.
23
53000
2000
avec eux-mêmes.
01:10
I take it from this little dictum,
24
55000
2000
Je m'inspire de ce court dicton,
01:12
"Know thyself."
25
57000
2000
"Connais-toi toi même".
01:14
If you think about it,
26
59000
2000
Si on y réfléchit, cette injonction est
01:16
this imperative is kind of the defining characteristic of our species,
27
61000
2000
en quelque sorte la caractéristique qui définit notre espèce,
01:18
isn't it?
28
63000
2000
non ?
01:20
I mean, it's self-awareness
29
65000
2000
Je veux dire, c'est la conscience de soi
01:22
that separates Homo sapiens
30
67000
2000
qui sépare l'homo sapiens
01:24
from earlier instances of our mankind.
31
69000
3000
des plus anciennes formes de l'humanité.
01:27
Today we're often too busy
32
72000
2000
Aujourd'hui, nous sommes souvent trop occupés,
01:29
tending to our iPhones and iPods
33
74000
2000
attentifs à nos iPhones, et nos iPods,
01:31
to really stop and get to know ourselves.
34
76000
3000
pour vraiment faire une pause et apprendre à nous connaître nous-mêmes.
01:34
Under the deluge of minute-to-minute text conversations,
35
79000
3000
Noyés à chaque instant sous un déluge de textos,
01:37
emails, relentless exchange of media channels
36
82000
3000
d'e-mails, de sollicitations incessantes des différents média,
01:40
and passwords and apps and reminders and Tweets and tags,
37
85000
3000
et de mots de passe, d'applis, de notes, de Tweets, de tags,
01:43
we lose sight of what all this fuss is supposed to be about in the first place:
38
88000
3000
nous perdons de vue le sens premier de toute cette agitation :
01:46
ourselves.
39
91000
2000
nous-mêmes.
01:48
Much of the time we're transfixed
40
93000
2000
La plupart du temps, nous sommes pétrifiés
01:50
by all of the ways we can reflect ourselves into the world.
41
95000
4000
par tous les moyens qui nous permettent de nous projeter dans le monde.
01:54
And we can barely find the time to reflect deeply
42
99000
3000
Et nous trouvons à peine le temps de réfléchir profondément
01:57
back in on our own selves.
43
102000
3000
sur nous-mêmes.
02:00
We've cluttered ourselves up with all this.
44
105000
2000
Nous nous sommes encombrés nous-même avec tout ça.
02:02
And we feel like we have to get
45
107000
2000
Et nous avons le sentiment qu'il nous faut partir
02:04
far, far away to a secluded retreat, leaving it all behind.
46
109000
3000
loin, très loin, pour une retraite isolée, en quittant tout.
02:07
So we go far away
47
112000
2000
Alors nous allons très loin,
02:09
to the top of a mountain,
48
114000
2000
jusqu'au sommet d'une montagne,
02:11
assuming that perching ourselves on a piece
49
116000
2000
dans l'idée que de nous percher sur un piton
02:13
is bound to give us the respite we need
50
118000
2000
va forcément nous donner le répit dont nous avons besoin
02:15
to sort the clutter, the chaotic everyday,
51
120000
2000
pour mettre de l'ordre dans notre quotidien chaotique,
02:17
and find ourselves again.
52
122000
2000
et nous retrouver à nouveau.
02:19
But on that mountain
53
124000
2000
Mais sur cette montagne,
02:21
where we gain that beautiful peace of mind,
54
126000
3000
où nous trouvons cette magnifique paix de l'esprit,
02:24
what are we really achieving?
55
129000
3000
que gagnons-nous vraiment ?
02:27
It's really only a successful escape.
56
132000
3000
Ce n'est en réalité qu'une échappée réussie.
02:30
Think of the term we use, "Retreat."
57
135000
2000
Pensez au mot que nous employons, "Retraite".
02:32
This is the term that armies use when they've lost a battle.
58
137000
3000
C'est le mot que les armées emploient quand elles ont perdu une bataille.
02:35
It means we've got to get out of here.
59
140000
2000
Il signifie qu'il faut que nous nous échappions.
02:37
Is this how we feel about the pressures of our world,
60
142000
2000
Est-ce ainsi que nous ressentons les pressions de notre monde,
02:39
that in order to get inside ourselves,
61
144000
2000
de sorte que pour regarder en nous-même,
02:41
you have to run for the hills?
62
146000
3000
il nous faille nous réfugier ailleurs ?
02:44
And the problem with escaping your day-to-day life
63
149000
3000
Et le problème, quand on s'échappe du quotidien,
02:47
is that you have to come home eventually.
64
152000
3000
c'est qu'il faut bien revenir un jour chez soi.
02:50
So when you think about it,
65
155000
2000
Quand on y pense,
02:52
we're almost like a tourist
66
157000
2000
nous sommes presque comme des touristes,
02:54
visiting ourselves over there.
67
159000
3000
nous nous rendons visite à nous-même là bas.
02:57
And eventually that vacation's got to come to an end.
68
162000
3000
Et un jour, c'est la fin des vacances.
03:00
So my question to you is,
69
165000
3000
Alors la question que je vous pose, c'est :
03:03
can we find ways to know ourselves
70
168000
2000
peut-on trouver un moyen de se connaître soi-même
03:05
without the escape?
71
170000
2000
sans l'échappatoire ?
03:07
Can we redefine our relationship
72
172000
2000
Peut-on redéfinir notre relation
03:09
with the technologized world
73
174000
2000
au monde technologique
03:11
in order to have the heightened sense of self-awareness
74
176000
2000
de façon à obtenir cette conscience augmentée de soi-même
03:13
that we seek?
75
178000
2000
que l'on recherche ?
03:15
Can we live here and now in our wired web
76
180000
3000
Peut-on vivre ici et maintenant, dans notre réseau câblé,
03:18
and still follow those ancient instructions,
77
183000
3000
et cependant suivre cette ancienne injonction :
03:21
"Know thyself?"
78
186000
3000
"Connais-toi toi même ?"
03:24
I say the answer is yes.
79
189000
2000
J'affirme que la réponse est oui.
03:26
And I'm here today to share a new way
80
191000
2000
Et je suis ici aujourd'hui pour vous faire partager la nouvelle façon
03:28
that we're working with technology to this end
81
193000
2000
dont nous utilisons la technologie à cette fin :
03:30
to get familiar with our inner self
82
195000
2000
devenir familier de son moi intérieur
03:32
like never before --
83
197000
2000
comme jamais auparavant ;
03:34
humanizing technology
84
199000
2000
en humanisant la technologie,
03:36
and furthering that age-old quest of ours
85
201000
2000
et en prolongeant notre quête immémoriale
03:38
to more fully know the self.
86
203000
3000
d'une meilleure connaissance de soi.
03:41
It's called thought-controlled computing.
87
206000
4000
On appelle ça l'informatique contrôlée par la pensée.
03:47
You may or may not have noticed
88
212000
2000
Vous avez peut-être remarqué
03:49
that I'm wearing a tiny electrode on my forehead.
89
214000
2000
que je porte une petite électrode sur mon front.
03:51
This is actually a brainwave sensor
90
216000
2000
C'est en réalité un détecteur d'onde cérébrales,
03:53
that's reading the electrical activity of my brain
91
218000
2000
qui lit l'activité électrique de mon cerveau,
03:55
as I give this talk.
92
220000
2000
pendant même que je parle.
03:57
These brainwaves are being analyzed and we can see them as a graph.
93
222000
3000
Ces ondes cérébrales sont analysées, et on peut les voir sous forme de graphique.
04:00
Let me show you what it looks like.
94
225000
3000
Laissez-moi vous montrer à quoi ça ressemble.
04:03
That blue line there is my brainwave.
95
228000
3000
Cette ligne bleue est mon onde cérébrale.
04:06
It's the direct signal being recorded from my head,
96
231000
2000
C'est le signal qui est enregistré directement depuis ma tête,
04:08
rendered in real time.
97
233000
2000
visualisé en temps réel.
04:10
The green and red bars show that same signal displayed by frequency,
98
235000
3000
Les barres vertes et rouges montrent le même signal réparti par fréquence,
04:13
with lower frequencies here
99
238000
2000
avec les fréquences basses ici,
04:15
and higher frequencies up here.
100
240000
2000
et les hautes fréquences là.
04:17
You're actually looking inside my head as I speak.
101
242000
3000
Vous regardez vraiment dans ma tête alors même que je parle.
04:22
These graphs are compelling, they're undulating,
102
247000
3000
Ces graphiques sont fascinants, ils ondulent,
04:25
but from a human's perspective,
103
250000
2000
mais du point de vue d'un être humain,
04:27
they're actually not very useful.
104
252000
2000
ils ne sont pas vraiment très utiles.
04:29
That's why we've spent a lot of time
105
254000
2000
C'est pourquoi nous avons passé beaucoup de temps
04:31
thinking about how to make this data meaningful
106
256000
2000
à réfléchir au moyen de donner du sens à ces données
04:33
to the people who use it.
107
258000
2000
pour les gens qui les utilisent.
04:35
For instance, what if I could use this data
108
260000
3000
Par exemple, si je pouvais utiliser ces données
04:38
to find out how relaxed I am at any moment?
109
263000
2000
pour savoir si je suis détendue, à tout moment ?
04:40
Or what if I can take that information
110
265000
2000
Ou si je pouvais prendre ces informations,
04:42
and put it into an organic shape up on the screen?
111
267000
3000
et les mettre à l'écran sous une forme organique ?
04:45
The shape on the right over here
112
270000
3000
Cette forme à droite
04:48
has become an indicator of what's going on in my head.
113
273000
2000
est devenue un indicateur de ce qui se passe dans ma tête.
04:50
The more relaxed I am,
114
275000
2000
Plus je suis détendue,
04:52
the more the energy's going to fall through it.
115
277000
2000
plus l'énergie va descendre par là.
04:54
I may also be interested in knowing
116
279000
2000
Je pourrais aussi être intéressée
04:56
how focused I am,
117
281000
2000
par mon degré de concentration,
04:58
so I can put my level of attention into the circuit board on the other side.
118
283000
3000
je peux donc mettre mon niveau d'attention dans le circuit imprimé de l'autre côté.
05:01
And the more focused my brain is,
119
286000
2000
Et plus mon cerveau est concentré,
05:03
the more the circuit board is going to surge with energy.
120
288000
3000
plus l'énergie jaillit dans le circuit imprimé.
05:06
Ordinarily, I would have no way of knowing how focused or relaxed I was
121
291000
3000
D'ordinaire, je n'ai aucun moyen de connaître mon degré de relaxation, ou de concentration,
05:09
in any tangible way.
122
294000
3000
de façon palpable.
05:12
As we know, our feelings about how we're feeling
123
297000
2000
Comme nous le savons, notre ressenti sur nos sentiments
05:14
are notoriously unreliable.
124
299000
2000
est notoirement peu fiable.
05:16
We've all had stress creep up on us without even noticing it
125
301000
3000
Nous avons tous ressenti le stress monter en nous sans que nous ne nous en apercevions,
05:19
until we lost it on someone who didn't deserve it,
126
304000
2000
jusqu'à ce que nous nous en prenions à quelqu'un qui ne le méritait pas,
05:21
and then we realize that we probably should have checked in with ourselves
127
306000
3000
et nous réalisons alors que nous aurions probablement dû entrer en contact avec nous mêmes
05:24
a little earlier.
128
309000
2000
un petit peu plus tôt.
05:26
This new awareness
129
311000
2000
Cette nouvelle conscience
05:28
opens up vast possibilities
130
313000
2000
ouvre de vastes possibilités
05:30
for applications that help improve our lives and ourselves.
131
315000
3000
pour des applications qui nous aideraient à améliorer nos vies et nous mêmes.
05:33
We're trying to create technology that uses the insights
132
318000
3000
Nous essayons de créer une technologie qui utilise ces aperçus
05:36
to make our work more efficient, our breaks more relaxing
133
321000
3000
pour rendre notre travail plus efficace, nos pauses plus reposantes,
05:39
and our connections deeper and more fulfilling than ever.
134
324000
3000
et nos relations plus profondes et plus satisfaisantes que jamais.
05:43
I'm going to share some of these visions with you in a bit,
135
328000
3000
Je vais vous faire partager certaines de ces visions dans un instant,
05:46
but first I want to take a look at how we got here.
136
331000
3000
mais tout d'abord je veux jeter un regard sur le chemin parcouru pour en arriver là.
05:49
By the way, feel free to check in on my head at any time.
137
334000
3000
Au fait, vous pouvez vérifier ce qui se passe dans ma tête à tout moment.
05:52
(Laughter)
138
337000
2000
(Rires)
05:54
My team at InteraXon and I
139
339000
2000
Mon équipe d'InteraXon et moi-même,
05:56
have been developing throught-controlled application for almost a decade now.
140
341000
3000
développons des applications contrôlées par la pensée depuis presque dix ans.
05:59
In the first phase of development
141
344000
2000
Dans les premiers temps du projet,
06:01
we were really enthused by all the things we could control with our mind.
142
346000
3000
nous étions vraiment enthousiasmés par tout ce que l'on pouvait contrôler par l'esprit.
06:04
We were making things activate, light up and work
143
349000
3000
Nous obtenions que les choses s'animent, s'allument et se mettent en route
06:07
just by thinking.
144
352000
2000
rien que par la pensée.
06:09
We were transcending the space
145
354000
2000
Nous transcendions l'intervalle
06:11
between the mind and the device.
146
356000
2000
entre l'esprit et l'appareil.
06:13
We brought to life a vast array of prototypes and products
147
358000
3000
Nous avons fait naître une large gamme de prototypes et de produits
06:16
that you could control with your mind,
148
361000
2000
que l'on pouvait contrôler par l'esprit,
06:18
like thought-controlled home appliances
149
363000
2000
comme des appareil ménagers contrôlés par la pensée,
06:20
or slot car games or video games
150
365000
2000
ou des circuits de petites voitures, ou des jeux vidéo,
06:22
or a levitating chair.
151
367000
2000
ou même un fauteuil volant.
06:24
We created technology and applications
152
369000
2000
Nous avons créé une technologie et des applications
06:26
that engaged people's imaginations,
153
371000
2000
qui ont stimulé l'imagination des gens,
06:28
and it was really exciting.
154
373000
2000
et c'était très excitant.
06:30
And then we were asked to do something really big
155
375000
2000
On nous a alors demandé de faire quelque chose de vraiment gros,
06:32
for the Olympics.
156
377000
2000
pour les Jeux Olympiques.
06:34
We were invited to create a massive installation
157
379000
2000
On nous a proposé de créer une énorme installation
06:36
at the Vancouver 2010 winter Olympics,
158
381000
2000
aux Jeux Olympiques de Vancouver en 2010,
06:38
were used in Vancouver,
159
383000
2000
dans laquelle des utilisateurs, à Vancouver,
06:40
got to control the lighting on the C.N. Tower,
160
385000
2000
allaient contrôler l'éclairage de la Tour CN,
06:42
the Canadian Parliament buildings and Niagara Falls
161
387000
3000
du Parlement Canadien, et des Chutes du Niagara,
06:45
from all the way across the country
162
390000
3000
depuis l'autre bout du pays,
06:48
using their minds.
163
393000
2000
avec leur esprit.
06:50
Over 17 days at the Olympics 7,000 visitors from all over the world
164
395000
3000
Pendant 17 jours, aux Jeux Olympiques, 7 000 visiteurs venus du monde entier
06:53
actually got to individually control the light
165
398000
2000
ont réellement contrôlé l'éclairage
06:55
from the C.N. Tower, parliament and Niagara in real time
166
400000
2000
de la Tour CN, du Parlement, et des Chutes du Niagara, en temps réel,
06:57
with their minds from across the country,
167
402000
2000
avec leur esprit, depuis l'autre bout du pays,
06:59
3,000 km away.
168
404000
2000
à 3 000 km.
07:01
So controlling stuff with your mind
169
406000
2000
Contrôler des trucs avec votre esprit
07:03
is pretty cool.
170
408000
2000
est assez cool.
07:05
But we're always interested in multi-tiered levels of human interaction.
171
410000
3000
Mais nous avions toujours été intéressés par les multiples niveaux qui existent dans les interactions humaines.
07:08
And so we began looking into inventing
172
413000
2000
Nous avons donc commencé à chercher à inventer
07:10
thought-controlled applications
173
415000
2000
des applications contrôlées par la pensée
07:12
in a more complex frame than just control.
174
417000
3000
dans un cadre plus complexe que le simple contrôle.
07:15
And that was responsiveness.
175
420000
3000
Et c'était la réactivité.
07:18
We realized that we had a system
176
423000
2000
Nous avons réalisé que nous avions un système
07:20
that allowed technology to know something about you.
177
425000
2000
qui permettait à la technologie de savoir quelque chose sur vous.
07:22
And it could join into the relationship with you.
178
427000
4000
Et qui pouvait entrer en relation avec vous.
07:26
We created the responsive room
179
431000
2000
Nous avons créé la chambre réactive,
07:28
where the lights music and blinds adjusted to your state.
180
433000
3000
où l'éclairage, la musique, et les volets s'adaptaient à votre état.
07:31
They followed these little shifts in your mental activity.
181
436000
3000
Ils suivaient les petits mouvements de votre activité mentale.
07:34
So as you settled into relaxation at the end of a hard day,
182
439000
2000
Ainsi, si vous preniez un temps de détente à la fin d'une rude journée,
07:36
on the couch in our office,
183
441000
2000
sur le canapé de notre bureau,
07:38
the music would mellow with you.
184
443000
3000
la musique devenait plus douce en même temps que vous.
07:41
When you read, the desk lamp would get brighter.
185
446000
2000
Quand vous lisiez, la lampe de bureau brillait plus fort.
07:43
If you nod off, the system would know,
186
448000
3000
Si vous vous assoupissiez, le système le savait,
07:46
dimming to darkness as you do.
187
451000
3000
et assombrissait la pièce en même temps.
07:49
We then realized that if technology could know something about you
188
454000
3000
Nous nous sommes alors rendus compte que si la technologie pouvait savoir quelque chose de vous,
07:52
and use it to help you,
189
457000
2000
et s'en servir pour vous aider,
07:54
there's an even more valuable application than that.
190
459000
3000
il y avait une application encore plus précieuse que cela.
07:57
That you could know something about yourself.
191
462000
3000
C'était que vous pouviez apprendre quelque chose sur vous-mêmes.
08:00
We could know sides of ourselves
192
465000
2000
On pouvait découvrir des aspects de soi-même
08:02
that were all but invisible
193
467000
2000
qui étaient complètement invisibles,
08:04
and come to see things that were previously hidden.
194
469000
3000
et arriver à voir des choses qui étaient cachées jusque là.
08:07
Let me show you an example of what I'm talking about here.
195
472000
2000
Laissez-moi vous montrer un exemple de ce dont je parle.
08:09
Here's an application
196
474000
2000
Voici une application
08:11
that I created for the iPad.
197
476000
2000
que j'ai créée pour l'iPad.
08:13
So the goal of the original game Zen Bound
198
478000
2000
Le but du jeu original, Zen Bound,
08:15
is to wrap a rope around a wooden form.
199
480000
2000
est d'enrouler une corde autour d'un bloc de bois.
08:17
So you use it with your headset.
200
482000
2000
Vous vous servez de votre casque.
08:19
The headset connects wirelessly to an iPad or a smartphone.
201
484000
3000
Le casque se connecte sans fil avec un iPad ou un smartphone.
08:22
In that headset
202
487000
2000
Dans ce casque,
08:24
you have fabric sensors on your forehead and above the ear.
203
489000
3000
vous avez des capteurs intégrés sur votre front et au dessus de l'oreille.
08:27
In the original Zen Bound game,
204
492000
2000
Dans le jeu original, Zen Bound,
08:29
you play it by scrolling your fingers over the pad.
205
494000
3000
vous jouez en déplaçant vos doigts sur la tablette.
08:32
In the game that we created, of course,
206
497000
2000
Dans le jeu que nous avons créé, bien sûr,
08:34
you control the wooden form that's on the screen there
207
499000
2000
vous contrôlez le bloc de bois que l'on voit sur l'écran
08:36
with your mind.
208
501000
2000
avec votre esprit.
08:38
As you focus on the wooden form,
209
503000
2000
Si vous vous concentrez sur le bloc de bois,
08:40
it rotates.
210
505000
2000
il tourne.
08:42
The more you focus, the faster the rotation.
211
507000
3000
Plus vous vous concentrez, plus vite il tourne.
08:45
This is for real.
212
510000
2000
C'est pour de vrai.
08:47
This is not a fake.
213
512000
2000
Ce n'est pas truqué.
08:49
What's really interesting to me though
214
514000
2000
Ce qui me semble vraiment intéressant, cependant,
08:51
is at the end of the game you get stats and feedback
215
516000
2000
c'est qu'à la fin du jeu, vous avez des statistiques et un retour
08:53
about how you did.
216
518000
2000
sur vos performances.
08:55
You have graphs and charts
217
520000
2000
Vous avez un graphique et des tableaux
08:57
that tell you how your brain was doing --
218
522000
2000
qui vous disent comment s'est comporté votre cerveau ;
08:59
not just how much rope you used or what your high score is,
219
524000
3000
pas seulement quelle longueur de corde vous avez utilisé, ou quel est votre meilleur score,
09:02
but what was going on
220
527000
2000
mais ce qui s'est passé
09:04
inside of your mind.
221
529000
2000
dans votre esprit.
09:06
And this is valuable feedback
222
531000
2000
C'est un retour précieux
09:08
that we can use to understand what's going on
223
533000
3000
dont nous pouvons nous servir pour comprendre ce qui se passe
09:11
inside of ourselves.
224
536000
3000
en nous-mêmes.
09:14
I like to call this
225
539000
2000
J'aime à appeler cela
09:16
"intra-active."
226
541000
2000
"intra-actif".
09:18
Normally we think about technology
227
543000
2000
Normalement, nous pensons que la technologie
09:20
as interactive.
228
545000
2000
est interactive.
09:22
This technology
229
547000
2000
Cette technologie
09:24
is intra-active.
230
549000
2000
est intra-active.
09:26
It understands what's inside of you
231
551000
3000
Elle comprend ce qui est en vous,
09:29
and builds a sort of responsive relationship
232
554000
3000
et construit une sorte de relation réactive
09:32
between you and your technology
233
557000
2000
entre vous et votre technologie
09:34
so that you can use this information
234
559000
2000
de sorte que vous pouvez vous servir de cette information
09:36
to move you forward.
235
561000
2000
pour progresser.
09:38
So you can use this information
236
563000
2000
De sorte que vous pouvez vous servir de cette information
09:40
to understand you in a responsive loop.
237
565000
3000
pour vous comprendre vous-même dans une sorte de boucle réactive.
09:43
At InteraXon,
238
568000
4000
A InteraXon,
09:47
intra-active technology
239
572000
3000
la technologie intra-active
09:50
is one of our really defining mandates.
240
575000
3000
est l'une de nos missions essentielles.
09:53
It's how we understand the world inside
241
578000
3000
C'est la façon dont nous comprenons notre monde intérieur,
09:56
and reflect it outside
242
581000
2000
et dont nous l'exprimons au dehors,
09:58
into this tight loop.
243
583000
3000
dans cette boucle serrée.
10:01
For example, thought-controlled computing
244
586000
3000
Par exemple, l'informatique contrôlée par la pensée
10:04
can teach children with ADD
245
589000
2000
peut enseigner aux enfants souffrant de troubles de l'attention
10:06
how to improve their focus.
246
591000
2000
à améliorer leur concentration.
10:08
With ADD, children have a low proportion of beta waves for focus states
247
593000
4000
Dans les troubles de l'attention, les enfants ont une faible proportion d'ondes bêta, quand ils se concentrent,
10:12
and a high proportion of theta states.
248
597000
2000
et une grande proportion d'ondes thêta.
10:14
So you can create applications that reward focused brain states.
249
599000
3000
On peut créer des applications qui récompensent les états de concentration du cerveau.
10:17
So you can imagine kids playing video games with their brain waves
250
602000
3000
Vous pouvez imaginer des enfants jouant à des jeux vidéo avec leurs ondes cérébrales,
10:20
and improving their ADD symptoms as they do it.
251
605000
3000
et améliorant ainsi les symptômes de leur troubles de l'attention.
10:23
This can be as effective as Ritalin.
252
608000
3000
Ça pourrait être aussi efficace que la Ritaline.
10:26
Perhaps even more importantly,
253
611000
2000
Et ce qui est peut-être encore plus important,
10:28
thought-controlled computing can give children with ADD
254
613000
2000
c'est que l'informatique contrôlée par la pensée peut donner aux enfants atteints de troubles de l'attention
10:30
insights into their own fluctuating mental states,
255
615000
3000
un aperçu des fluctuations de leur propre état mental,
10:33
so they can better understand themselves
256
618000
2000
pour qu'ils puissent mieux se comprendre eux-mêmes,
10:35
and their learning needs.
257
620000
2000
et leurs besoins d'apprentissage.
10:37
The way these children will be able to use their new awareness to improve themselves
258
622000
4000
La façon dont ces enfants vont pouvoir utiliser leur nouvelle compréhension pour s'améliorer
10:41
will upend many of the damaging and widespread social stigmas
259
626000
3000
va changer la donne pour beaucoup de gens qui sont diagnostiqués comme différents,
10:44
that people who are diagnosed as different
260
629000
2000
et sont confrontés à la difficulté
10:46
are challenged with.
261
631000
2000
d'être si souvent stigmatisés socialement.
10:48
We can peer inside our heads
262
633000
2000
Nous pouvons regarder à l'intérieur de nos crânes,
10:50
and interact with what was once locked away from us,
263
635000
2000
et interagir avec ce qui nous avait été jusque là interdit,
10:52
what once mystified and separated us.
264
637000
5000
ce qui nous avait jusque là rendu perplexes et nous avait séparés.
10:57
Brainwave technology can understand us, anticipate our emotions
265
642000
3000
La technologie des ondes cérébrales peut nous comprendre, anticiper nos émotions,
11:00
and find the best solutions for our needs.
266
645000
2000
et trouver les meilleures réponses à nos besoins.
11:02
Imagine this collected awareness of the individual
267
647000
3000
Imaginez cette conscience de l'individu rassemblée,
11:05
computed and reflected across an entire lifespan.
268
650000
3000
calculée et projetée sur une vie entière.
11:08
Imagine the insights that you can gain
269
653000
2000
Imaginez les découvertes que vous pouvez faire
11:10
from this kind of second sight.
270
655000
2000
grâce à cette sorte de seconde vue.
11:12
It would be like plugging into your own personal Google.
271
657000
3000
Ce serait comme de se connecter à votre propre Google personnel.
11:15
On the subject of Google,
272
660000
2000
A propos de Google,
11:17
today you can search and tag images
273
662000
2000
aujourd'hui, vous pouvez rechercher et annoter les images
11:19
based on the thoughts and feelings you had while you watched them.
274
664000
3000
en fonction des pensées et des émotions que vous avez ressenties en les voyant.
11:22
You can tag pictures of baby animals as happy,
275
667000
2000
Vous pouvez noter des images de bébés animaux comme "heureuses",
11:24
or whatever baby animals are to you,
276
669000
3000
ou tout ce qu'un bébé animal vous inspire,
11:27
and then you can search that database,
277
672000
2000
puis vous pouvez chercher dans cette base de données,
11:29
navigating with your feelings,
278
674000
2000
en surfant directement avec vos émotions,
11:31
rather than the keywords that just hint at them.
279
676000
3000
plutôt qu'avec les mots clé qui ne font que les évoquer.
11:34
Or you could tag Facebook photos
280
679000
2000
Ou vous pourriez annoter des photos sur Facebook
11:36
with the emotions that you had associated
281
681000
3000
en fonction des émotions que vous associez
11:39
with those memories
282
684000
2000
avec ces souvenirs,
11:41
and then instantly prioritize
283
686000
2000
puis rendre immédiatement prioritaires
11:43
the streams that catch your attention,
284
688000
2000
les flux qui attirent votre attention,
11:45
just like this.
285
690000
3000
simplement avec ça.
11:48
Humanizing technology
286
693000
2000
Humaniser la technologie,
11:50
is about taking what's already natural about the human-tech experience
287
695000
3000
c'est prendre ce qui est déjà naturel dans l'expérience humaine,
11:53
and building technology seamlessly in tandem with it.
288
698000
3000
et d'y intégrer la technologie sans aucune rupture.
11:56
As it aligns with our human behaviors,
289
701000
2000
Comme elle s'aligne sur nos comportements humains,
11:58
it can allow us to make better sense of what we do
290
703000
3000
elle peut nous permettre de donner plus de sens à ce que nous faisons,
12:01
and, more importantly, why,
291
706000
3000
et, plus important, aux raisons pour lesquelles nous le faisons,
12:04
creating a big picture
292
709000
2000
en dégageant un tableau général
12:06
out of all the important little details
293
711000
2000
à partir de tous les petits détails importants
12:08
that make up who we are.
294
713000
2000
qui nous font ce que nous sommes.
12:10
With humanized technology
295
715000
2000
Avec la technologie humanisée,
12:12
we can monitor the quality of your sleep cycles.
296
717000
2000
on peut enregistrer la qualité de ses cycles de sommeil.
12:14
When our productivity starts to slacken,
297
719000
3000
Quand notre productivité commence à se relâcher,
12:17
we can go back to that data
298
722000
2000
on peut revenir sur ces données,
12:19
and see how we can make more effective balance
299
724000
2000
pour voir comment nous pouvons trouver un équilibre plus efficace
12:21
between work and play.
300
726000
2000
entre le travail et le jeu.
12:23
Do you know what causes fatigue in you
301
728000
2000
Savez-vous ce qui provoque de la fatigue chez vous,
12:25
or what brings out your energetic self,
302
730000
2000
ou bien ce qui fait ressortir votre caractère énergique,
12:27
what triggers cause you to be depressed
303
732000
3000
qu'est-ce qui déclenche une dépression chez vous,
12:30
or what fun things are going to bring you out of that funk?
304
735000
4000
ou bien quelles choses amusantes vont vous sortir de cette déprime ?
12:34
Imagine if you had access to data
305
739000
2000
Imaginez que vous ayez accès à des données
12:36
that allowed you to rank on a scale of overall happiness
306
741000
3000
qui vous permettent de classer sur une échelle de bonheur général
12:39
which people in your life made you the happiest,
307
744000
3000
quels sont les personnes qui vous rendent le plus heureux dans votre vie,
12:42
or what activities brought you joy.
308
747000
3000
ou bien quelles activités vous apportent de la joie.
12:45
Would you make more time for those people? Would you prioritize?
309
750000
3000
st-ce que vous consacreriez plus de temps à ces personnes ? Est-ce que vous feriez des choix ?
12:48
Would you get a divorce?
310
753000
3000
Est-ce que vous divorceriez ?
12:51
What thought-controlled computing can allow you to do
311
756000
2000
Ce que l'informatique contrôlée par la pensée peut nous permettre,
12:53
is build colorful layered pictures of our lives.
312
758000
3000
c'est de construire une image colorée et complexe de nos vies.
12:56
And with this, we can get the skinny on our psychological happenings
313
761000
3000
Avec ça, on peut démêler nos histoires psychologiques,
12:59
and build a story of our behaviors over time.
314
764000
3000
et construire une histoire de nos comportements dans le temps.
13:02
We can begin to see the underlying narratives
315
767000
2000
On peut discerner la narration sous-jacente
13:04
that propel us forward
316
769000
2000
qui nous anime
13:06
and tell us about what's going on.
317
771000
3000
et nous informe sur ce qui se passe.
13:09
And from this,
318
774000
2000
Et à partir de là,
13:11
we can learn how to change the plot, the outcome
319
776000
2000
on peut apprendre à changer l'intrigue, le dénouement,
13:13
and the character
320
778000
2000
et le personnage principal
13:15
of our personal stories.
321
780000
2000
de nos récits personnels.
13:17
Two millennia ago,
322
782000
2000
Il y a deux millénaires,
13:19
those Greeks had some powerful insights.
323
784000
3000
ces Grecs ont eu une vision puissante.
13:22
They knew that a fundamental piece falls into place
324
787000
3000
Ils savaient qu'une pièce essentielle se met en place
13:25
when you start to live out their little phrase,
325
790000
3000
quand on commence à suivre leur petit précepte,
13:28
when you come into contact with yourself.
326
793000
3000
quand on entre en contact avec soi-même.
13:31
They understood the power of human narrative
327
796000
3000
Ils avaient compris le pouvoir du récit humain,
13:34
and the value that we place on humans
328
799000
2000
et la valeur que l'on donne aux humains,
13:36
as changing, evolving and growing.
329
801000
3000
en tant qu'êtres changeant, évoluant, et se développant.
13:39
But they understood something more fundamental --
330
804000
3000
Mais ils avaient compris quelque chose de plus fondamental :
13:42
the sheer joy in discovery,
331
807000
3000
la pure joie de la découverte ;
13:45
the delight and fascination that we get from the world
332
810000
3000
le plaisir et la fascination que le monde,
13:48
and being ourselves in it,
333
813000
2000
et le fait d'être dans le monde, nous procure ;
13:50
the richness that we get
334
815000
2000
l'enrichissement que nous gagnons
13:52
from seeing, feeling and knowing the lives that we are.
335
817000
3000
à voir, sentir et connaître les vies qui sont les nôtres.
13:55
My mom's an artist,
336
820000
2000
Ma mère est une artiste,
13:57
and as a child I'd often see her bring things to life with the stroke of a brush.
337
822000
3000
et, enfant, je la voyais souvent donner vie aux toiles d'un coup de pinceau.
14:00
One moment it was all white space, pure possibility.
338
825000
3000
A un instant, ce n'était qu'espace vierge, pure possibilité.
14:03
The next, it was alive
339
828000
2000
L'instant d'après, c'était vivant,
14:05
with her colorful ideas and expressions.
340
830000
3000
empli de ses idées et de ses expressions colorées.
14:08
As I sat easel-side,
341
833000
2000
Assise à côté du chevalet,
14:10
watching her transform canvas after canvas,
342
835000
3000
en la regardant transformer toile après toile,
14:13
I learned that you could create your own world.
343
838000
4000
j'ai appris qu'on pouvait créer son propre monde.
14:17
I learned that our own inner worlds --
344
842000
2000
J'ai appris que nos propres mondes intérieurs -
14:19
our ideas, emotions and imaginations --
345
844000
3000
nos idées, nos émotions et notre imagination -
14:22
were, in fact, not bound by our brains and bodies.
346
847000
4000
n'étaient en réalité pas limités par nos cerveaux et nos corps.
14:26
If you could think it, if you could discover it,
347
851000
3000
Si vous pouvez le penser, si vous pouvez le découvrir,
14:29
you could bring it to life.
348
854000
3000
alors vous pouvez lui donner vie.
14:32
To me, thought-controlled computing
349
857000
2000
Pour moi, l'informatique contrôlée par la pensée
14:34
is as simple and powerful as a paintbrush --
350
859000
2000
est aussi simple et puissante qu'un pinceau ;
14:36
one more tool to unlock and enliven
351
861000
3000
un outil supplémentaire pour libérer et donner vie
14:39
the hidden worlds within us.
352
864000
2000
aux mondes cachés en nous-mêmes.
14:41
I look forward to the day
353
866000
2000
J'attends avec impatience
14:43
that I can sit beside you, easel-side,
354
868000
3000
le jour où je pourrai m'assoir près de vous, à côté du chevalet,
14:46
watching the world that we can create
355
871000
2000
à regarder le monde que nous pouvons créer
14:48
with our new toolboxes
356
873000
2000
avec nos nouveaux outils,
14:50
and the discoveries that we can make
357
875000
2000
et les découvertes que nous pouvons faire
14:52
about ourselves.
358
877000
2000
sur nous-mêmes.
14:54
Thank you.
359
879000
2000
Merci.
14:56
(Applause)
360
881000
2000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Ariel Garten - Artist, scientist and entrepreneurAs CEO of InteraXon, Ariel Garten works to close the gap between science, art, business and technology.
Why you should listen
Ariel Garten is the CEO and co-founder of InteraXon, which creates thought controlled computing products and applications. Ariel has also researched at the Krembil Neuroscience Institute studying hippocampal neurogenesis, displayed work at the Art Gallery of Ontario, been head designer at a fashion label, and opened Toronto Fashion Week. Referred to as the “Brain Guru”, Ariel and her team’s work has been featured in hundreds of articles in over 20 countries.
Ariel Garten | Speaker | TED.com