TEDSalon NY2011
Shlomo Benartzi: Saving for tomorrow, tomorrow
Shlomo Benartzi : Epargner pour demain, demain
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Il est facile d'imaginer économiser de l'argent la semaine prochaine, mais pourquoi pas maintenant? En général, nous voulons le dépenser. L'économiste Shlomo Benartzi dit que c'est un des plus grand obstacles que d'économiser assez pour la retraite, et s'interroge: comment transformes ce défi comportemental en une solution comportementale.
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio
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00:15
I'm going to talk today about saving more,
0
0
3000
Je vais vous parler aujourd'hui d'économiser plus,
00:18
but not today, tomorrow.
1
3000
3000
mais pas aujourd'hui, demain.
00:21
I'm going to talk about Save More Tomorrow.
2
6000
2000
Je vais parler de Save More Tomorrow (économiser plus demain).
00:23
It's a program that Richard Thaler
3
8000
2000
C'est un programme que Richard Thaler
00:25
from the University of Chicago and I
4
10000
2000
de l'Université de Chicago et moi-même
00:27
devised maybe 15 years ago.
5
12000
3000
avons mis au point il y a peut-être 15 ans.
00:30
The program, in a sense,
6
15000
2000
Le programme, dans un sens,
00:32
is an example of behavioral finance
7
17000
2000
est un exemple de finance comportementale
00:34
on steroids --
8
19000
2000
dopé aux stéroïdes -
00:36
how we could really use behavioral finance.
9
21000
3000
comment nous pourrions vraiment utiliser la finance comportementale.
00:39
Now you might ask, what is behavioral finance?
10
24000
3000
Vous pourriez demander, qu'est-ce que la finance comportementale?
00:42
So let's think about how we manage our money.
11
27000
3000
Alors, réfléchissons à la façon dont nous gérons notre argent.
00:45
Let's start with mortgages.
12
30000
3000
Commençons par les emprunts immobiliers.
00:48
It's kind of a recent topic,
13
33000
2000
C'est un sujet assez récent,
00:50
at least in the U.S.
14
35000
2000
au moins aux États-Unis
00:52
A lot of people buy
15
37000
2000
Beaucoup de gens achètent
00:54
the biggest house they can afford,
16
39000
3000
la plus grande maison qu'ils peuvent se permettre,
00:57
and actually slightly bigger than that.
17
42000
3000
et en fait légèrement plus grande que ça..
01:00
And then they foreclose.
18
45000
3000
Et puis ils sont saisis.
01:03
And then they blame the banks
19
48000
2000
Et puis ils reprochent aux banques
01:05
for being the bad guys who gave them the mortgages.
20
50000
3000
d'être les méchants qui leur ont donné les prêts.
01:08
Let's also think about
21
53000
2000
Réfléchissions aussi
01:10
how we manage risks --
22
55000
2000
à la façon dont nous gérons les risques -
01:12
for example, investing in the stock market.
23
57000
2000
par exemple, en investissant dans le marché boursier.
01:14
Two years ago, three years ago, about four years ago,
24
59000
3000
Il y a deux ans, trois ans, quatre ans,
01:17
markets did well.
25
62000
2000
les marchés étaient florissants.
01:19
We were risk takers, of course.
26
64000
3000
Nous prenions des risques, bien sûr.
01:22
Then market stocks seize
27
67000
2000
Puis les bourses se sont bloquées
01:24
and we're like, "Wow.
28
69000
2000
et nous nous sommes dit, "Wow.
01:26
These losses, they feel, emotionally,
29
71000
3000
Ces pertes, du point de vue émotionnel,
01:29
they feel very different
30
74000
3000
elles font un effet très différent
01:32
from what we actually thought about it
31
77000
3000
de ce que nous avons en fait pensé à leur sujet
01:35
when markets were going up."
32
80000
2000
lorsque les marchés montaient. "
01:37
So we're probably not doing a great job
33
82000
3000
Nous ne nous y prenons probablement pas bien
01:40
when it comes to risk taking.
34
85000
2000
quand il s'agit de la prise de risque.
01:42
How many of you have iPhones?
35
87000
3000
Combien d'entre vous ont des iPhones?
01:45
Anyone? Wonderful.
36
90000
3000
Alors? Magnifique.
01:48
I would bet many more of you
37
93000
3000
Je serais prêt à parier que beaucoup parmi vous
01:51
insure your iPhone --
38
96000
3000
assurent leur iPhone -
01:54
you're implicitly buying insurance by having an extended warranty.
39
99000
3000
vous prenez implicitement une assurance en ayant une extension de garantie.
01:57
What if you lose your iPhone?
40
102000
2000
Et si vous perdez votre iPhone?
01:59
What if you do this?
41
104000
2000
Et si ça arrive?
02:01
How many of you have kids?
42
106000
2000
Combien d'entre vous avez des enfants?
02:03
Anyone?
43
108000
2000
Personne ?
02:05
Keep your hands up
44
110000
2000
Gardez vos mains levées
02:07
if you have sufficient life insurance.
45
112000
3000
si vous avez une assurance-vie suffisante.
02:10
I see a lot of hands coming down.
46
115000
2000
Je vois beaucoup de mains qui se baissent.
02:12
I would predict,
47
117000
2000
Je prédis,
02:14
if you're a representative sample,
48
119000
2000
si vous êtes un échantillon représentatif,
02:16
that many more of you
49
121000
2000
que beaucoup parmi vous
02:18
insure your iPhones than your lives,
50
123000
3000
assurez plus vos iPhones que vos vies,
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even when you have kids.
51
126000
2000
même si vous avez des enfants.
02:23
We're not doing that well when it comes to insurance.
52
128000
3000
Nous ne nous y prenons pas bien quand il s'agit d'assurance.
02:26
The average American household
53
131000
4000
Le ménage américain moyen
02:30
spends 1,000 dollars a year
54
135000
3000
dépense 1 000 dollars par an
02:33
on lotteries.
55
138000
2000
dans des loteries.
02:35
And I know it sounds crazy.
56
140000
3000
Et je sais que ça paraît fou.
02:38
How many of you spend a thousand dollars a year on lotteries?
57
143000
3000
Combien d'entre vous dépensent quelques milliers de dollars par an dans les loteries?
02:41
No one.
58
146000
2000
Personne.
02:43
So that tells us that the people not in this room
59
148000
3000
Donc, cela nous dit que les gens qui ne sont pas dans cette salle
02:46
are spending more than a thousand
60
151000
2000
dépensent plus d'un millier de dollars
02:48
to get the average to a thousand.
61
153000
3000
pour que la moyenne soit à un millier.
02:51
Low-income people
62
156000
2000
Des personnes à faibles revenus
02:53
spend a lot more than a thousand on lotteries.
63
158000
4000
dépensent beaucoup plus qu'un millier de dollars dans des loteries.
02:57
So where does it take us?
64
162000
2000
Alors, où cela nous mène-t-il ?
02:59
We're not doing a great job managing money.
65
164000
3000
Nous ne gérons pas vraiment bien notre argent.
03:02
Behavioral finance is really a combination
66
167000
3000
La finance comportementale est vraiment une combinaison
03:05
of psychology and economics,
67
170000
2000
de psychologie et d'économie,
03:07
trying to understand
68
172000
2000
et essaye de comprendre
03:09
the money mistakes people make.
69
174000
2000
les erreurs d'argent que font les gens.
03:11
And I can keep standing here
70
176000
2000
Et je peux rester là debout
03:13
for the 12 minutes and 53 seconds that I have left
71
178000
4000
pendant les 12 minutes et 53 secondes qui me restent
03:17
and make fun of all sorts of ways
72
182000
2000
et me moquer de toutes sortes de façons
03:19
we manage money,
73
184000
2000
dont nous gérons l'argent,
03:21
and at the end you're going to ask, "How can we help people?"
74
186000
3000
et à la fin vous allez demander: "Comment pouvons-nous aider les gens?"
03:24
And that's what I really want to focus on today.
75
189000
3000
Et c'est ce sur quoi je veux vraiment mettre l'accent aujourd'hui.
03:27
How do we take an understanding
76
192000
2000
Comment pouvons-nous comprendre
03:29
of the money mistakes people make,
77
194000
3000
les erreurs que les gens font avec l'argent,
03:32
and then turning the behavioral challenges
78
197000
3000
puis, changer les défis de comportement
03:35
into behavioral solutions?
79
200000
2000
en solutions de comportement?
03:37
And what I'm going to talk about today
80
202000
2000
Et ce dont je vais vous parler aujourd'hui
03:39
is Save More Tomorrow.
81
204000
2000
est Save More Tomorrow.
03:41
I want to address the issue
82
206000
2000
Je tiens à aborder la question
03:43
of savings.
83
208000
2000
de l'épargne.
03:45
We have on the screen
84
210000
2000
Nous avons à l'écran
03:47
a representative sample
85
212000
2000
un échantillon représentatif
03:49
of 100 Americans.
86
214000
2000
de 100 Américains.
03:51
And we're going to look at their saving behavior.
87
216000
3000
Et nous allons regarder leur comportement d'épargne.
03:54
First thing to notice is,
88
219000
2000
La première chose à noter est,
03:56
half of them
89
221000
2000
la moitié d'entre eux
03:58
do not even have access
90
223000
2000
n'ont même pas accès
04:00
to a 401(k) plan.
91
225000
2000
à un plan épargne retraite.
04:02
They cannot make savings easy.
92
227000
3000
Ils ne peuvent pas faire des économies facilement.
04:05
They cannot have money go away from their paycheck
93
230000
3000
Ils ne peuvent pas prendre de l'argent sur leur paye
04:08
into a 401(k) plan
94
233000
2000
pour le mettre dans un plan épargne retraite
04:10
before they see it,
95
235000
2000
avant de l'avoir vu,
04:12
before they can touch it.
96
237000
2000
avant de l'avoir touché.
04:14
What about the remaining half of the people?
97
239000
3000
Qu'en est-il de l'autre moitié de la population?
04:17
Some of them elect not to save.
98
242000
3000
Certains d'entre eux choisissent de ne pas épargner.
04:20
They're just too lazy.
99
245000
2000
Ils sont tout simplement trop paresseux.
04:22
They never get around to logging into a complicated website
100
247000
3000
Il ne se resolvent jamais à se connecter un site web complexe
04:25
and doing 17 clicks to join the 401(k) plan.
101
250000
3000
pour faire 17 clics pour s'inscrire au plan épargne retraite.
04:28
And then they have to decide how they're going to invest
102
253000
2000
Et puis, ils doivent décider comment ils vont investir
04:30
in their 52 choices,
103
255000
2000
dans leurs 52 choix,
04:32
and they never heard about what is a money market fund.
104
257000
4000
et ils n'ont jamais entendu parler de ce qu' est un fonds du marché monétaire.
04:36
And they get overwhelmed and the just don't join.
105
261000
2000
Et ils sont dépassés et ne s'inscrivent pas.
04:38
How many people end up saving to a 401(k) plan?
106
263000
5000
Combien de gens finissent par épargner sur un plan épargne retraite?
04:43
One third of Americans.
107
268000
3000
Un tiers des Américains.
04:46
Two thirds are not saving now.
108
271000
2000
Deux tiers n'épargnent pas à l'heure actuelle.
04:48
Are they saving enough?
109
273000
2000
Epargnent-ils suffisamment?
04:50
Take out those
110
275000
2000
Enlevez ceux
04:52
who say they save too little.
111
277000
2000
qui disent qu'ils épargnent trop peu.
04:54
One out of 10
112
279000
2000
Un sur 10
04:56
are saving enough.
113
281000
3000
épargne suffisamment.
04:59
Nine out of 10
114
284000
2000
Neuf sur 10
05:01
either cannot save through their 401(k) plan,
115
286000
3000
soit ne peuvent pas épargner par le biais de leur plan épargne retraite,
05:04
decide not to save -- or don't decide --
116
289000
3000
décident de ne pas épargner, ou ne décident pas,
05:07
or save too little.
117
292000
3000
ou épargnent trop peu.
05:10
We think we have a problem
118
295000
2000
Nous pensons que nous avons un problème
05:12
of people saving too much.
119
297000
2000
car les gens épargnent trop.
05:14
Let's look at that.
120
299000
2000
Regardons cela.
05:16
We have one person --
121
301000
2000
Nous avons une personne -
05:18
well, actually we're going to slice him in half
122
303000
3000
en fait, nous allons le couper en deux
05:21
because it's less than one percent.
123
306000
3000
parce que c'est moins de un pour cent.
05:24
Roughly half a percent of Americans
124
309000
3000
Environ un demi-pour cent des Américains
05:27
feel that they save too much.
125
312000
5000
ont l'impression qu'ils épargnent trop.
05:32
What are we going to do about it?
126
317000
2000
Qu'allons-nous faire à ce sujet?
05:34
That's what I really want to focus on.
127
319000
2000
C'est ce sur quoi je veux vraiment mettre l'accent .
05:36
We have to understand
128
321000
2000
Nous devons comprendre
05:38
why people are not saving,
129
323000
2000
pourquoi les gens n'épargnent pas,
05:40
and then we can hopefully flip
130
325000
2000
et alors nous pouvons espérer retourner
05:42
the behavioral challenges
131
327000
2000
les problèmes de comportement
05:44
into behavioral solutions,
132
329000
2000
pour en faire des solutions de comportement,
05:46
and then see how powerful it might be.
133
331000
3000
et puis voir la puissance que cela pourrait avoir.
05:49
So let me divert for a second
134
334000
2000
Alors permettez-moi de digresser une seconde
05:51
as we're going to identify the problems,
135
336000
2000
car nous allons identifier les problèmes,
05:53
the challenges, the behavioral challenges,
136
338000
3000
les défis, les défis de comportement,
05:56
that prevent people from saving.
137
341000
2000
qui empêchent les gens d'épargner.
05:58
I'm going to divert and talk about bananas and chocolate.
138
343000
4000
Je vais digresser et parler de bananes et de chocolat.
06:02
Suppose we had another wonderful TED event next week.
139
347000
3000
Supposons que nous ayons un autre merveilleux événement TED la semaine prochaine.
06:05
And during the break
140
350000
2000
Et pendant la pause
06:07
there would be a snack
141
352000
2000
il y aurait une collation
06:09
and you could choose bananas or chocolate.
142
354000
2000
et vous pourriez choisir des bananes ou du chocolat.
06:11
How many of you think you would like to have bananas
143
356000
3000
Combien d'entre vous pensez que vous aimeriez avoir des bananes
06:14
during this hypothetical TED event next week?
144
359000
2000
lors de cet hypothétique événement TED la semaine prochaine?
06:16
Who would go for bananas?
145
361000
2000
Qui choisirait les bananes?
06:18
Wonderful.
146
363000
2000
Magnifique.
06:20
I predict scientifically
147
365000
2000
Je prédis scientifiquement
06:22
74 percent of you will go for bananas.
148
367000
3000
que 74 % d'entre vous choisirez les bananes.
06:25
Well that's at least what one wonderful study predicted.
149
370000
4000
Eh bien, c'est au moins ce qu'a prédit une merveilleuse étude.
06:30
And then count down the days
150
375000
3000
Et puis entamons le compte à rebours
06:33
and see what people ended up eating.
151
378000
4000
et voyons ce que les gens finissent par manger.
06:38
The same people that imagined themselves
152
383000
3000
Les mêmes personnes qui se voyaient
06:41
eating the bananas
153
386000
2000
manger des bananes
06:43
ended up eating chocolates
154
388000
2000
ont fini par manger des chocolats
06:45
a week later.
155
390000
2000
une semaine plus tard.
06:47
Self-control
156
392000
2000
La maîtrise de soi
06:49
is not a problem in the future.
157
394000
3000
n'est pas un problème dans l'avenir.
06:52
It's only a problem now
158
397000
2000
C'est seulement un problème maintenant
06:54
when the chocolate is next to us.
159
399000
4000
lorsque le chocolat est à côté de nous.
06:58
What does it have to do with time and savings,
160
403000
3000
Qu'est-ce que cela a à voir avec le temps et l'épargne,
07:01
this issue of immediate gratification?
161
406000
3000
cette question de la jouissance immédiate?
07:04
Or as some economists call it, present bias.
162
409000
4000
Ou, comme certains économistes l'appellent, la partialité présente.
07:08
We think about saving. We know we should be saving.
163
413000
2000
Nous pensons à l'épargne. Nous savons que nous devrions faire des économies.
07:10
We know we'll do it next year, but today let us go and spend.
164
415000
3000
Nous savons que nous le ferons l'année prochaine, mais aujourd'hui nous aller dépenser.
07:13
Christmas is coming,
165
418000
2000
Noël approche.
07:15
we might as well buy a lot of gifts for everyone we know.
166
420000
3000
autant acheter beaucoup de cadeaux pour tout les gens que nous connaissons.
07:18
So this issue of present bias
167
423000
4000
Donc, cette question de partialité présente
07:22
causes us to think about saving,
168
427000
2000
nous amène à réfléchir sur l'épargne,
07:24
but end up spending.
169
429000
2000
mais à finir par dépenser.
07:26
Let me now talk
170
431000
2000
Permettez-moi maintenant de vous parler
07:28
about another behavioral obstacle to saving
171
433000
2000
d'un autre obstacle comportemental à l'épargne
07:30
having to do with inertia.
172
435000
2000
qui a à voir avec l'inertie.
07:32
But again, a little diversion
173
437000
2000
Mais encore une fois, une petite digression
07:34
to the topic of organ donation.
174
439000
3000
sur le sujet du don d'organes.
07:37
Wonderful study comparing different countries.
175
442000
3000
Une magnifique étude compare différents pays.
07:40
We're going to look at two similar countries,
176
445000
3000
Nous allons examiner deux pays similaires,
07:43
Germany and Austria.
177
448000
3000
l'Allemagne et l'Autriche.
07:46
And in Germany,
178
451000
2000
Et en Allemagne,
07:48
if you would like to donate your organs --
179
453000
2000
si vous souhaitez faire don de vos organes -
07:50
God forbid something really bad
180
455000
2000
Dieu vous préserve qu'il
07:52
happens to you --
181
457000
2000
vous arrive quelque chose -
07:54
when you get your driving license or an I.D.,
182
459000
3000
lorsque vous obtenez votre permis de conduire ou une pièce d'identité,
07:57
you check the box saying,
183
462000
2000
vous cochez la case qui dit,
07:59
"I would like to donate my organs."
184
464000
2000
"Je souhaite faire don de mes organes."
08:01
Not many people like checking boxes.
185
466000
2000
Peu de gens aiment cocher des cases.
08:03
It takes effort. You need to think.
186
468000
2000
Ça demande un effort. Vous devez réfléchir.
08:05
Twelve percent do.
187
470000
3000
12% le font.
08:08
Austria, a neighboring country,
188
473000
3000
L'Autriche, un pays voisin,
08:11
slightly similar, slightly different.
189
476000
2000
un peu similaire, légèrement différent.
08:13
What's the difference?
190
478000
2000
Quelle différence ça fait ?
08:15
Well, you still have choice.
191
480000
2000
Eh bien, vous avez toujours le choix.
08:17
You will decide
192
482000
2000
Vous déciderez
08:19
whether you want to donate your organs or not.
193
484000
3000
si vous voulez faire don de vos organes ou non.
08:22
But when you get your driving license,
194
487000
2000
Mais lorsque vous obtenez votre permis de conduire,
08:24
you check the box
195
489000
2000
vous cochez la case
08:26
if you do not want to donate your organ.
196
491000
4000
si vous ne voulez pas faire don de vos organes.
08:30
Nobody checks boxes.
197
495000
2000
Personne ne coche les cases.
08:32
That's kind of too much effort.
198
497000
2000
C'est bien trop d'effort.
08:34
One percent check the box. The rest do nothing.
199
499000
3000
1% cochent la case. Le reste ne fait rien.
08:37
Doing nothing is very common.
200
502000
2000
Ne rien faire est très courant.
08:39
Not many people check boxes.
201
504000
3000
Peu de gens cochent les cases.
08:42
What are the implications
202
507000
2000
Quelles sont les implications
08:44
to saving lives
203
509000
2000
pour sauver des vies
08:46
and having organs available?
204
511000
3000
et avoir des organes disponibles?
08:49
In Germany, 12 percent check the box.
205
514000
2000
En Allemagne, 12 % cochent la case.
08:51
Twelve percent are organ donors.
206
516000
3000
12 % sont des donneurs d'organes.
08:54
Huge shortage of organs,
207
519000
2000
une énorme pénurie d'organes,
08:56
God forbid, if you need one.
208
521000
2000
à Dieu ne plaise, si vous en avez besoin.
08:58
In Austria, again, nobody checks the box.
209
523000
3000
En Autriche, encore une fois, personne ne coche la case.
09:01
Therefore, 99 percent of people
210
526000
3000
Par conséquent, 99 % des personnes
09:04
are organ donors.
211
529000
2000
sont des donneurs d'organes.
09:06
Inertia, lack of action.
212
531000
2000
Inertie, manque d'action.
09:08
What is the default setting
213
533000
2000
Quel est le réglage par défaut
09:10
if people do nothing,
214
535000
2000
si les gens ne font rien,
09:12
if they keep procrastinating, if they don't check the boxes?
215
537000
3000
s'ils continuent de tergiverser, si ils ne cochent pas les cases?
09:15
Very powerful.
216
540000
2000
Très puissant.
09:17
We're going to talk
217
542000
2000
Nous allons parler
09:19
about what happens if people are overwhelmed and scared
218
544000
4000
ce qui se passe si les gens sont débordés et ont peur
09:23
to make their 401(k) choices.
219
548000
3000
de faire leurs choix pour leur plan épargne retraite.
09:26
Are we going to make them automatically join the plan,
220
551000
3000
Allons-nous les faire automatiquement adhérer au régime,
09:29
or are they going to be left out?
221
554000
2000
ou vont-ils être laissés de côté?
09:31
In too many 401(k) plans,
222
556000
3000
Dans de trop nombreux plans épargne retraite,
09:34
if people do nothing,
223
559000
2000
si les gens ne font rien,
09:36
it means they're not saving for retirement,
224
561000
3000
cela signifie qu'ils n'épargnent pas pour la retraite,
09:39
if they don't check the box.
225
564000
2000
si ils ne cochent pas la case.
09:41
And checking the box takes effort.
226
566000
3000
Et cocher la case demande un effort.
09:44
So we've chatted about a couple of behavioral challenges.
227
569000
3000
Donc, nous avons bavardé au sujet de quelques problèmes de comportement.
09:47
One more before we flip the challenges into solutions,
228
572000
3000
Encore un avant que nous retournions les défis pour en faire des solutions,
09:50
having to do with monkeys and apples.
229
575000
2000
qui a à voir avec les singes et les pommes.
09:52
No, no, no, this is a real study
230
577000
2000
Non, non, non, il s'agit d'une véritable étude
09:54
and it's got a lot to do with behavioral economics.
231
579000
4000
et il a beaucoup à voir avec l'économie comportementale.
09:58
One group of monkeys gets an apple, they're pretty happy.
232
583000
3000
Un groupe de singes reçoit une pomme, ils sont très contents.
10:01
The other group gets two apples, one is taken away.
233
586000
2000
L'autre groupe reçoit deux pommes, on leur en enlève une.
10:03
They still have an apple left.
234
588000
2000
Ils leur reste encore une pomme.
10:05
They're really mad.
235
590000
3000
Ils sont vraiment furieux.
10:08
Why have you taken our apple?
236
593000
3000
Pourquoi avez-vous pris notre pomme?
10:11
This is the notion of loss aversion.
237
596000
3000
Il s'agit de la notion d'aversion pour la perte.
10:14
We hate losing stuff,
238
599000
2000
Nous détestons perdre des choses,
10:16
even if it doesn't mean a lot of risk.
239
601000
3000
même si ça ne signifie pas beaucoup de risques.
10:19
You would hate to go to the ATM,
240
604000
3000
Vous ne voudriez pas aller à un distributeur de billets,
10:22
take out 100 dollars
241
607000
2000
retirer 100 dollars
10:24
and notice that you lost one of those $20 bills.
242
609000
2000
et remarquer que vous avez perdu l'un des billets de 20 $.
10:26
It's very painful,
243
611000
2000
C'est très douloureux,
10:28
even though it doesn't mean anything.
244
613000
2000
même si ça ne veut rien dire.
10:30
Those 20 dollars might have been a quick lunch.
245
615000
4000
Ces 20 dollars aurait pu être un déjeuner rapide.
10:34
So this notion of loss aversion
246
619000
4000
Donc, cette notion de l'aversion aux pertes
10:38
kicks in when it comes to savings too,
247
623000
3000
se réveille aussi quand il s'agit d'épargner ,
10:41
because people, mentally
248
626000
2000
parce que les gens, mentalement
10:43
and emotionally and intuitively
249
628000
3000
et émotionnellement et intuitivement
10:46
frame savings as a loss
250
631000
2000
assimilent l'épargne à une perte
10:48
because I have to cut my spending.
251
633000
3000
parce que je dois réduire mes dépenses.
10:51
So we talked about
252
636000
2000
Donc, nous avons parlé
10:53
all sorts of behavioral challenges
253
638000
2000
de toutes sortes de problèmes de comportement
10:55
having to do with savings eventually.
254
640000
4000
qui ont à voir avec des économies à terme.
10:59
Whether you think about immediate gratification,
255
644000
3000
Que vous pensiez à une gratification immédiate,
11:02
and the chocolates versus bananas,
256
647000
3000
et les chocolats par rapport aux bananes,
11:05
it's just painful to save now.
257
650000
3000
c'est juste pénible d'économiser maintenant.
11:08
It's a lot more fun
258
653000
2000
il y a beaucoup plus de plaisir
11:10
to spend now.
259
655000
2000
de dépenser maintenant.
11:12
We talked about inertia and organ donations
260
657000
3000
Nous avons parlé d'inertie et de dons d'organes
11:15
and checking the box.
261
660000
2000
et de cocher des cases.
11:17
If people have to check a lot of boxes
262
662000
2000
Si les gens doivent cocher un grand nombre de boites
11:19
to join a 401(k) plan,
263
664000
2000
pour adhérer à un plan épargne retraite,
11:21
they're going to keep procrastinating
264
666000
2000
ils vont continuer à tergiverser
11:23
and not join.
265
668000
2000
et ne pas y adhérer.
11:25
And last, we talked about loss aversion,
266
670000
2000
Et enfin, nous avons parlé de l'aversion aux pertes,
11:27
and the monkeys and the apples.
267
672000
2000
et des singes et les pommes.
11:29
If people frame mentally
268
674000
3000
Si les gens assimilent mentalement
11:32
saving for retirement as a loss,
269
677000
3000
épargner pour la retraite à une perte,
11:35
they're not going to be saving for retirement.
270
680000
3000
ils ne vont pas épargner pour la retraite.
11:38
So we've got these challenges,
271
683000
2000
Nous avons donc ces défis,
11:40
and what Richard Thaler and I
272
685000
2000
et ce qui, Richard Thaler et moi-même,
11:42
were always fascinated by --
273
687000
2000
nous a toujours fasciné-
11:44
take behavioral finance,
274
689000
2000
c'est prendre la finance comportementale,
11:46
make it behavioral finance on steroids
275
691000
2000
en faire une finance comportementale dopée
11:48
or behavioral finance 2.0
276
693000
2000
ou une finance comportementale 2,0
11:50
or behavioral finance in action --
277
695000
2000
ou une finance comportementale en action -
11:52
flip the challenges into solutions.
278
697000
4000
retourner les problèmes pour en faire des solutions.
11:56
And we came up with an embarrassingly simple solution
279
701000
3000
Et nous avons trouvé une solution d'une simplicité élémentaire,
11:59
called Save More, not today, Tomorrow.
280
704000
4000
appelé Economiser Plus, pas aujourd'hui, demain.
12:03
How is it going to solve the challenges
281
708000
2000
Comment est-ce que ça va résoudre les problèmes
12:05
we chatted about?
282
710000
2000
dont nous avons discuté ?
12:07
If you think about the problem
283
712000
2000
Si vous pensez au problème
12:09
of bananas versus chocolates,
284
714000
2000
des bananes par rapport aux chocolats,
12:11
we think we're going to eat bananas next week.
285
716000
3000
nous pensons que nous allons manger des bananes la semaine prochaine.
12:14
We think we're going to save more next year.
286
719000
3000
Nous pensons que nous allons épargner plus l'année prochaine.
12:17
Save More Tomorrow
287
722000
3000
Save More Tomorrow
12:20
invites employees
288
725000
2000
invite les employés
12:22
to save more maybe next year --
289
727000
2000
à épargner plus peut-être l'année prochaine -
12:24
sometime in the future
290
729000
2000
dans l'avenir
12:26
when we can imagine ourselves
291
731000
2000
quand nous pouvons nous imaginer
12:28
eating bananas,
292
733000
2000
en train de manger des bananes,
12:30
volunteering more in the community,
293
735000
2000
de faire davantage de bénévolat dans la communauté,
12:32
exercising more and doing all the right things on the planet.
294
737000
4000
de faire plus d'exercice et de faire toutes les bonnes choses sur la planète.
12:36
Now we also talked about checking the box
295
741000
3000
Maintenant nous avons aussi parlé de cocher la case
12:39
and the difficulty of taking action.
296
744000
3000
et la difficulté d'agir.
12:42
Save More Tomorrow
297
747000
2000
Save More Tomorrow
12:44
makes it easy.
298
749000
2000
rend cela facile.
12:46
It's an autopilot.
299
751000
2000
Il s'agit d'un pilote automatique.
12:48
Once you tell me you would like to save more in the future,
300
753000
4000
Une fois que vous me dites que vous souhaitez épargner plus dans l'avenir,
12:52
let's say every January
301
757000
2000
disons à chaque mois de Janvier
12:54
you're going to be saving more automatically
302
759000
3000
vous allez épargner plus automatiquement
12:57
and it's going to go away from your paycheck to the 401(k) plan
303
762000
3000
et ce sera retiré de votre paye et versé sur votre plan épargne retraite
13:00
before you see it, before you touch it,
304
765000
2000
avant que vous ne le voyiez, que vous ne le touchiez,
13:02
before you get the issue
305
767000
2000
avant que vous ne soyez confronté au problème
13:04
of immediate gratification.
306
769000
3000
de la gratification immédiate.
13:07
But what are we going to do about the monkeys
307
772000
3000
Mais qu'allons-nous faire à propos des singes
13:10
and loss aversion?
308
775000
2000
et de l'aversion de la perte ?
13:12
Next January comes
309
777000
2000
Le mois de janvier suivant arrive
13:14
and people might feel that if they save more,
310
779000
2000
et les gens pourraient penser que s'ils épargnent plus,
13:16
they have to spend less, and that's painful.
311
781000
3000
qu'ils doivent dépenser moins, et que c'est douloureux.
13:20
Well, maybe it shouldn't be just January.
312
785000
2000
Eh bien, peut-être que ça ne devrait pas se limiter à Janvier.
13:22
Maybe we should make people save more
313
787000
3000
Peut-être que nous devrions amener les gens à épargner plus
13:25
when they make more money.
314
790000
3000
quand ils gagnent plus d'argent.
13:28
That way, when they make more money, when they get a pay raise,
315
793000
3000
De cette façon, quand ils gagnent plus d'argent, quand ils obtiennent une augmentation de salaire,
13:31
they don't have to cut their spending.
316
796000
4000
ils n'ont pas à réduire leurs dépenses.
13:35
They take a little bit
317
800000
2000
Ils ramènent un peu
13:37
of the increase in the paycheck home
318
802000
2000
de l'augmentation de la paye à la maison
13:39
and spend more --
319
804000
2000
et dépensent plus -
13:41
take a little bit of the increase
320
806000
2000
ils prennent un peu de l'augmentation
13:43
and put it in a 401(k) plan.
321
808000
2000
et le mettent dans un plan épargne retraite.
13:45
So that is the program,
322
810000
2000
Donc, c'est le programme,
13:47
embarrassingly simple,
323
812000
2000
limpide,
13:49
but as we're going to see,
324
814000
2000
mais comme nous allons le voir,
13:51
extremely powerful.
325
816000
2000
extrêmement puissant.
13:53
We first implemented it,
326
818000
2000
Nous l'avons d'abord mis en œuvre,
13:55
Richard Thaler and I,
327
820000
2000
Richard Thaler et moi,
13:57
back in 1998.
328
822000
3000
en 1998.
14:00
Mid-sized company in the Midwest,
329
825000
3000
Une compagnie de taille moyenne dans le Middle ouest,
14:03
blue collar employees
330
828000
2000
des ouvriers
14:05
struggling to pay their bills
331
830000
2000
qui ont des difficultés à payer leurs factures
14:07
repeatedly told us
332
832000
2000
nous a dit à plusieurs reprises
14:09
they cannot save more right away.
333
834000
3000
qu'ils ne peuvent pas épargner plus tout de suite.
14:12
Saving more today is not an option.
334
837000
3000
Pas question d'épargner plus aujourd'hui.
14:15
We invited them to save
335
840000
2000
Nous les avons invités à épargner
14:17
three percentage points more
336
842000
3000
trois points de pourcentage de plus
14:20
every time they get a pay raise.
337
845000
3000
chaque fois qu'ils obtiennent une augmentation de salaire.
14:23
And here are the results.
338
848000
3000
Et voici les résultats.
14:26
We're seeing here a three and a half-year period,
339
851000
2000
Nous voyons ici une période de 3 ans et demi,
14:28
four pay raises,
340
853000
2000
quatre augmentations de salaire,
14:30
people who were struggling to save,
341
855000
2000
les gens qui luttaient pour épargner,
14:32
were saving three percent of their paycheck,
342
857000
2000
épargnaient 3 % de leur paye,
14:34
three and a half years later
343
859000
2000
trois ans et demi plus tard
14:36
saving almost four times as much,
344
861000
3000
en épargnant près de quatre fois plus,
14:39
almost 14 percent.
345
864000
3000
près de 14 pour cent.
14:42
And there's shoes and bicycles
346
867000
2000
Et il y a des chaussures et des vélos
14:44
and things on this chart
347
869000
2000
et des choses sur ce tableau
14:46
because I don't want to just throw numbers
348
871000
2000
parce que je ne veux pas simplement balancer des chiffres
14:48
in a vacuum.
349
873000
2000
dans un vide.
14:50
I want, really, to think about the fact
350
875000
3000
Je veux, vraiment, réfléchir sur le fait
14:53
that saving four times more
351
878000
2000
qu'épargner quatre fois plus
14:55
is a huge difference
352
880000
2000
est une énorme différence
14:57
in terms of the lifestyle
353
882000
2000
en termes de style de vie
14:59
that people will be able to afford.
354
884000
2000
que les gens seront en mesure de se permettre.
15:01
It's real.
355
886000
2000
C'est réel.
15:03
It's not just numbers on a piece of paper.
356
888000
3000
Il ne s'agit pas seulement de chiffres sur une feuille de papier.
15:06
Whereas with saving three percent,
357
891000
2000
Alors qu'épargner trois pour cent,
15:08
people might have to add nice sneakers
358
893000
2000
les gens pourraient devoir ajouter de belles baskets
15:10
so they can walk,
359
895000
2000
afin qu'ils puissent marcher,
15:12
because they won't be able to afford anything else,
360
897000
4000
parce qu'ils ne seront pas en mesure de payer quoi que ce soit d'autre,
15:16
when they save 14 percent
361
901000
2000
quand ils épargnent 14 pour cent
15:18
they might be able to maybe have nice dress shoes
362
903000
3000
ils pourraient être en mesure de peut-être avoir des jolies chaussures
15:21
to walk to the car to drive.
363
906000
3000
pour aller jusqu'à la voiture.
15:24
This is a real difference.
364
909000
2000
Il s'agit d'une réelle différence.
15:26
By now, about 60 percent of the large companies
365
911000
5000
A l'heure actuelle, environ 60 pour cent des grandes entreprises
15:31
actually have programs like this in place.
366
916000
3000
ont effectivement des programmes comme celui-ci en place.
15:34
It's been part of the Pension Protection Act.
367
919000
3000
Ça a fait partie de la Loi sur la protection des pensions.
15:37
And needless to say that Thaler and I
368
922000
2000
Et inutile de dire que Thaler et moi
15:39
have been blessed to be part of this program
369
924000
3000
avons eu la chance de faire partie de ce programme
15:42
and make a difference.
370
927000
2000
et de faire une différence.
15:44
Let me wrap
371
929000
2000
Permettez-moi de conclure
15:46
with two key messages.
372
931000
3000
avec deux messages clés.
15:49
One is behavioral finance
373
934000
3000
Le premier est que la finance comportementale
15:52
is extremely powerful.
374
937000
3000
est extrêmement puissante.
15:55
This is just one example.
375
940000
3000
Ce n'est qu'un exemple.
15:58
Message two
376
943000
2000
Le deuxième message
16:00
is there's still a lot to do.
377
945000
2000
est qu'il y a encore beaucoup à faire.
16:02
This is really the tip of the iceberg.
378
947000
3000
C'est vraiment la partie émergée de l'iceberg.
16:05
If you think about people and mortgages
379
950000
3000
Si vous pensez aux gens et aux prêts hypothécaires
16:08
and buying houses and then not being able to pay for it,
380
953000
3000
et à l'achat de maisons et ensuite à ne pas être en mesure de les payer,
16:11
we need to think about that.
381
956000
2000
nous devons y réfléchir.
16:13
If you're thinking about people taking too much risk
382
958000
3000
Si vous pensez à des gens qui prennent trop de risques
16:16
and not understanding how much risk they're taking
383
961000
3000
et ne comprennent pas l'ampleur du risque qu'ils prennent
16:19
or taking too little risk,
384
964000
2000
ou prennent trop peu de risques,
16:21
we need to think about that.
385
966000
2000
nous devons y réfléchir.
16:23
If you think about people spending a thousand dollars a year
386
968000
3000
Si vous pensez aux gens qui dépensent quelques milliers de dollars par an
16:26
on lottery tickets,
387
971000
2000
en billets de loterie,
16:28
we need to think about that.
388
973000
2000
nous devons y réfléchir.
16:30
The average actually,
389
975000
2000
La moyenne en fait,
16:32
the record is in Singapore.
390
977000
2000
le record est à Singapour.
16:34
The average household
391
979000
2000
Le ménage moyen
16:36
spends $4,000 a year on lottery tickets.
392
981000
3000
dépense 4000 $ par an en billets de loterie.
16:39
We've got a lot to do,
393
984000
2000
Nous avons beaucoup à faire,
16:41
a lot to solve,
394
986000
2000
beaucoup de choses à résoudre,
16:43
also in the retirement area
395
988000
3000
également dans le domaine de la retraite
16:46
when it comes to what people do with their money
396
991000
2000
quand il s'agit de ce que les gens font avec leur argent
16:48
after retirement.
397
993000
2000
après la retraite.
16:50
One last question:
398
995000
2000
Une dernière question:
16:52
How many of you feel comfortable
399
997000
3000
Combien d'entre vous se sente à l'aise
16:55
that as you're planning for retirement
400
1000000
2000
avec le fait que, comme vous avez l'intention de prendre votre retraite,
16:57
you have a really solid plan
401
1002000
3000
vous avez un plan vraiment solide
17:00
when you're going to retire,
402
1005000
2000
quand vous prendrez votre retraite,
17:02
when you're going to claim Social Security benefits,
403
1007000
3000
quand vous allez demander des prestations de sécurité sociale,
17:05
what lifestyle to expect,
404
1010000
2000
à quel mode de vie vous attendre,
17:07
how much to spend every month
405
1012000
2000
combien aurez-vous à dépenser chaque mois
17:09
so you're not going to run out of money?
406
1014000
2000
de sorte que vous ne soyez pas à court d'argent?
17:11
How many of you feel you have a solid plan for the future
407
1016000
3000
Combien d'entre vont l'impression d'avoir un plan solide pour l'avenir
17:14
when it comes to post-retirement decisions.
408
1019000
4000
quand il s'agit de décisions post-retraite .
17:19
One, two, three, four.
409
1024000
3000
Un, deux, trois, quatre.
17:22
Less than three percent
410
1027000
2000
Moins de trois pour cent
17:24
of a very sophisticated audience.
411
1029000
2000
d'un public très sophistiqué.
17:26
Behavioral finance has a long way.
412
1031000
3000
La finance comportementale a un long chemin devant elle.
17:29
There's a lot of opportunities
413
1034000
2000
Il y a beaucoup de possibilités
17:31
to make it powerful again and again and again.
414
1036000
4000
pour la rendre puissante, encore et encore et encore.
17:35
Thank you.
415
1040000
2000
Merci !
17:37
(Applause)
416
1042000
2000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - EconomistShlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.
Why you should listen
Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe. The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.
Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com