TED2012
Peter Diamandis: Abundance is our future
Peter Diamandis : L'abondance est notre futur
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Sur la scène de TED2012, Peter Diamandis défend l'optimisme et l'idée selon laquelle nous inventerons, innoverons, et trouverons les moyens de résoudre les défis qui nous attendent. « Je ne dis pas que nous n'avons pas notre lot de problèmes ; nous en avons certainement. Mais au final, nous les anéantissons. »
Peter Diamandis - Space activist
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
Peter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies. Full bio
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(Applause)
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(Applaudissements)
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(Video) Announcer: Threats, in the wake of Bin Laden's death, have spiked.
1
3000
3000
(Vidéo) Présentateur : Les menaces, dans le sillage de la mort de Ben Laden, ont redoublé.
00:21
Announcer Two: Famine in Somalia. Announcer Three: Police pepper spray.
2
6000
2000
Présentateur 2 : La famine en Somalie. Présentateur 3 : Le gaz irritant de la police.
00:23
Announcer Four: Vicious cartels. Announcer Five: Caustic cruise lines.
3
8000
2000
Présentateur 4 : Des cartels barbares. Présentateur 5 : Des compagnies de croisières caustiques.
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Announcer Six: Societal decay. Announcer Seven: 65 dead.
4
10000
3000
Présentateur 6 : Le déclin sociétal. Présentateur 7 : 65 morts.
00:28
Announcer Eight: Tsunami warning. Announcer Nine: Cyberattacks.
5
13000
2000
Présentateur 8 : Alerte au tsunami. Présentateur 9 : Cyber-attaques.
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Multiple Announcers: Drug war. Mass destruction. Tornado.
6
15000
2000
Plusieurs présentateurs : La guerre contre la drogue. La destruction de masse. La tornade.
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Recession. Default. Doomsday. Egypt. Syria.
7
17000
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Récession. Défaut de paiement. Jugement dernier. Égypte. Syrie.
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Crisis. Death. Disaster.
8
19000
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Crise. Mort. Désastre.
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Oh, my God.
9
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Oh mon Dieu.
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Peter Diamandis: So those are just a few of the clips
10
24000
2000
Peter Diamandis : Ce ne sont quelques extraits
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I collected over the last six months --
11
26000
2000
que j'ai collectés sur les six derniers mois,
00:43
could have easily been the last six days
12
28000
2000
mais ça aurait pu facilement être les six derniers jours,
00:45
or the last six years.
13
30000
2000
ou les six dernières années.
00:47
The point is that the news media
14
32000
2000
Le fait est que les médias d'information
00:49
preferentially feeds us negative stories
15
34000
3000
nous nourrissent d'histoires négatives
00:52
because that's what our minds pay attention to.
16
37000
3000
parce que c'est ce sur quoi nos esprits portent leur attention.
00:55
And there's a very good reason for that.
17
40000
2000
Il y a une très bonne raison à cela.
00:57
Every second of every day,
18
42000
2000
Chaque seconde de chaque jour,
00:59
our senses bring in way too much data
19
44000
2000
nos sens sont soumis à bien trop de données
01:01
than we can possibly process in our brains.
20
46000
3000
pour que nos cerveaux puissent les analyser.
01:04
And because nothing is more important to us
21
49000
2000
Parce que rien n'est plus important pour nous
01:06
than survival,
22
51000
2000
que la survie.
01:08
the first stop of all of that data
23
53000
2000
Le premier point d'arrêt de de toutes ces données
01:10
is an ancient sliver of the temporal lobe
24
55000
2000
est un ancien fragment du lobe temporal
01:12
called the amygdala.
25
57000
2000
appelé l'amygdale.
01:14
Now the amygdala is our early warning detector,
26
59000
3000
L'amygdale est notre premier avertisseur sensoriel,
01:17
our danger detector.
27
62000
2000
notre détecteur de danger.
01:19
It sorts and scours through all of the information
28
64000
3000
Elle trie et écume toutes les informations
01:22
looking for anything in the environment that might harm us.
29
67000
3000
à la recherche de tout ce qui pourrait nous porter atteinte dans l'environnement.
01:25
So given a dozen news stories,
30
70000
2000
Donc étant données une douzaine d'informations,
01:27
we will preferentially look
31
72000
2000
nous regarderons de préférence
01:29
at the negative news.
32
74000
2000
les mauvaises nouvelles.
01:31
And that old newspaper saying,
33
76000
2000
Ce vieux journal qui disait :
01:33
"If it bleeds it leads,"
34
78000
2000
« Si ça saigne, tout baigne »
01:35
is very true.
35
80000
2000
est très vrai.
01:37
So given all of our digital devices
36
82000
3000
Donc étant donnés tous nos appareils numériques
01:40
that are bringing all the negative news to us
37
85000
2000
qui nous apportent toutes les mauvaises nouvelles
01:42
seven days a week, 24 hours a day,
38
87000
3000
7j/7, 24h/24,
01:45
it's no wonder that we're pessimistic.
39
90000
2000
ce n'est pas étonnant que nous soyons pessimistes.
01:47
It's no wonder that people think
40
92000
2000
Ce n'est pas étonnant que le gens croient
01:49
that the world is getting worse.
41
94000
4000
que le monde va de plus en plus mal.
01:53
But perhaps that's not the case.
42
98000
3000
Mais peut-être que ce n'est pas le cas.
01:56
Perhaps instead,
43
101000
2000
Peut-être qu'au lieu de cela,
01:58
it's the distortions brought to us
44
103000
2000
ce sont les distorsions que nous formons
02:00
of what's really going on.
45
105000
3000
de ce qu'il se passe réellement.
02:03
Perhaps the tremendous progress we've made
46
108000
2000
Peut-être que les formidables progrès accomplis
02:05
over the last century
47
110000
2000
au cours du dernier siècle
02:07
by a series of forces
48
112000
2000
par une série de forces
02:09
are, in fact, accelerating to a point
49
114000
3000
accélèrent en fait jusqu'au point
02:12
that we have the potential in the next three decades
50
117000
3000
que nous ayons le potentiel dans les trois prochaines décennies
02:15
to create a world of abundance.
51
120000
3000
de créer un monde d'abondance.
02:18
Now I'm not saying
52
123000
2000
Je ne dis pas
02:20
we don't have our set of problems --
53
125000
2000
que nous n'avons pas notre lot de problèmes --
02:22
climate crisis, species extinction,
54
127000
2000
la crise climatique, l'extinction des espèces,
02:24
water and energy shortage -- we surely do.
55
129000
3000
la raréfaction de l'eau et de l'énergie -- nous en avons certainement.
02:27
And as humans, we are far better
56
132000
2000
En tant qu'humains, nous sommes bien meilleurs
02:29
at seeing the problems way in advance,
57
134000
3000
à voir les problèmes en avance,
02:32
but ultimately we knock them down.
58
137000
4000
mais au final nous les anéantissons.
02:36
So let's look
59
141000
2000
Jetons un œil
02:38
at what this last century has been
60
143000
2000
à ce que ce dernier siècle a été
02:40
to see where we're going.
61
145000
2000
pour voir où nous allons.
02:42
Over the last hundred years,
62
147000
2000
Au cours des 100 dernières années,
02:44
the average human lifespan has more than doubled,
63
149000
3000
l'espérance de vie moyenne a plus que doublé,
02:47
average per capita income adjusted for inflation
64
152000
3000
le revenu moyen par habitant, à hauteur de l'inflation,
02:50
around the world has tripled.
65
155000
2000
a triplé dans le monde.
02:52
Childhood mortality
66
157000
2000
La mortalité infantile
02:54
has come down a factor of 10.
67
159000
2000
a baissé d'un facteur 10.
02:56
Add to that the cost of food, electricity,
68
161000
2000
Et le coût de la nourriture, de l'électricité,
02:58
transportation, communication
69
163000
2000
des transports, des communications,
03:00
have dropped 10 to 1,000-fold.
70
165000
4000
a chuté de 10 à 1000 fois.
03:04
Steve Pinker has showed us
71
169000
2000
Steve Pinker nous montre que,
03:06
that, in fact, we're living during the most peaceful time ever
72
171000
3000
en fait, nous vivons la période la plus paisible
03:09
in human history.
73
174000
2000
de l'histoire de l'humanité.
03:11
And Charles Kenny
74
176000
2000
Charles Kenny nous apprend
03:13
that global literacy has gone from 25 percent to over 80 percent
75
178000
3000
que l'alphabétisation mondiale est passée de 25% à 80%
03:16
in the last 130 years.
76
181000
3000
au cours des 130 dernières années.
03:19
We truly are living in an extraordinary time.
77
184000
4000
Nous vivons réellement dans une période extraordinaire.
03:23
And many people forget this.
78
188000
2000
Et beaucoup de personnes l'oublient.
03:25
And we keep setting our expectations higher and higher.
79
190000
3000
Nous continuons de placer nos espérances de plus en plus haut.
03:28
In fact, we redefine what poverty means.
80
193000
3000
En fait, nous redéfinissons ce que la pauvreté signifie.
03:31
Think of this, in America today,
81
196000
2000
Pensez-y, en Amérique aujourd'hui,
03:33
the majority of people under the poverty line
82
198000
3000
la majorité des gens sous le seuil de pauvreté
03:36
still have electricity, water, toilets, refrigerators,
83
201000
3000
ont toujours l'électricité, l'eau, les toilettes, les réfrigérateurs,
03:39
television, mobile phones,
84
204000
2000
la télévision, les téléphones portables,
03:41
air conditioning and cars.
85
206000
3000
l'air conditionné, et les voitures.
03:44
The wealthiest robber barons of the last century, the emperors on this planet,
86
209000
3000
Les plus riches requins de la finances au siècle dernier, les empereurs de cette planète,
03:47
could have never dreamed of such luxuries.
87
212000
3000
n'auraient jamais pu rêver d'autant de luxe.
03:53
Underpinning much of this
88
218000
3000
Derrière tout cela,
03:56
is technology,
89
221000
2000
il y a la technologie,
03:58
and of late,
90
223000
2000
et les dernières technologies,
04:00
exponentially growing technologies.
91
225000
2000
en croissance exponentielle.
04:02
My good friend Ray Kurzweil
92
227000
2000
Mon bon ami Ray Kurzweil
04:04
showed that any tool that becomes an information technology
93
229000
3000
a montré que tout outil qui devient une technologie de l'information
04:07
jumps on this curve, on Moore's Law,
94
232000
3000
fait un bond sur cette courbe, la loi de Moore,
04:10
and experiences price performance doubling
95
235000
2000
et voit ses coûts-performances doubler
04:12
every 12 to 24 months.
96
237000
3000
tous les 12 ou 24 mois.
04:15
That's why the cellphone in your pocket
97
240000
2000
C'est pourquoi le portable dans votre poche
04:17
is literally a million times cheaper and a thousand times faster
98
242000
2000
est littéralement un million de fois moins coûteux et un millier de fois plus rapide
04:19
than a supercomputer of the '70s.
99
244000
2000
qu'un superordinateur des années 1970.
04:21
Now look at this curve.
100
246000
2000
Regardez cette courbe.
04:23
This is Moore's Law over the last hundred years.
101
248000
2000
C'est la loi de Moore sur les 100 dernières années.
04:25
I want you to notice two things from this curve.
102
250000
2000
J'aimerais que vous notiez deux choses à propos de cette courbe.
04:27
Number one, how smooth it is --
103
252000
4000
La première : à quel point elle est régulière --
04:31
through good time and bad time, war time and peace time,
104
256000
3000
à travers les bonnes périodes comme les mauvaises, les temps de guerre et de paix,
04:34
recession, depression and boom time.
105
259000
3000
de récession, de dépression, et de boom économique.
04:37
This is the result of faster computers
106
262000
2000
C'est le résultat d'ordinateurs plus rapides
04:39
being used to build faster computers.
107
264000
3000
utilisés pour construire des ordinateurs plus rapides.
04:42
It doesn't slow for any of our grand challenges.
108
267000
4000
Ça ne ralentit pas pour aucun de nos grands défis.
04:46
And also, even though it's plotted
109
271000
2000
Aussi, même si c'est tracé
04:48
on a log curve on the left,
110
273000
2000
sur une courbe logarithmique à gauche,
04:50
it's curving upwards.
111
275000
2000
elle tend vers le haut.
04:52
The rate at which the technology is getting faster
112
277000
2000
Le rythme auquel la technologie évolue vite
04:54
is itself getting faster.
113
279000
3000
évolue lui-même rapidement.
04:57
And on this curve, riding on Moore's Law,
114
282000
3000
Sur cette courbe, en suivant la loi de Moore,
05:00
are a set of extraordinarily powerful technologies
115
285000
3000
vous trouvez un ensemble de technologies extraordinairement puissantes
05:03
available to all of us.
116
288000
2000
qui nous sont à tous disponibles.
05:05
Cloud computing,
117
290000
2000
Le cloud computing,
05:07
what my friends at Autodesk call infinite computing;
118
292000
2000
ce que mes amis d'Autodesk appellent « l'infinite computing »
05:09
sensors and networks; robotics;
119
294000
3000
les capteurs et les réseaux, la robotique,
05:12
3D printing, which is the ability to democratize and distribute
120
297000
3000
l'impression 3D, ce qui représente la capacité à démocratiser et à distribuer
05:15
personalized production around the planet;
121
300000
2000
de la production personnalisée autour de la planète ;
05:17
synthetic biology;
122
302000
2000
la biologie de synthèse ;
05:19
fuels, vaccines and foods;
123
304000
3000
les carburants, les vaccins, et les aliments ;
05:22
digital medicine; nanomaterials; and A.I.
124
307000
3000
la médecine numérique, les nanomatériaux, et l'intelligence artificielle.
05:25
I mean, how many of you saw the winning of Jeopardy
125
310000
3000
Combien d'entre vous ont vu l'ordinateur Watson d'IBM
05:28
by IBM's Watson?
126
313000
2000
gagner à Jeopardy ?
05:30
I mean, that was epic.
127
315000
3000
C'était grandiose.
05:33
In fact, I scoured the headlines
128
318000
2000
En fait, j'ai parcouru les titres de journaux
05:35
looking for the best headline in a newspaper I could.
129
320000
2000
à la recherche du meilleur titre que je pouvais trouver.
05:37
And I love this: "Watson Vanquishes Human Opponents."
130
322000
4000
Et j'adore celui-ci : « Watson triomphe sur des opposants humains ».
05:42
Jeopardy's not an easy game.
131
327000
2000
Jeopardy n'est pas un jeu facile.
05:44
It's about the nuance of human language.
132
329000
3000
Il traite des nuances du langage humain.
05:47
And imagine if you would
133
332000
2000
Imaginez si vous pouviez
05:49
A.I.'s like this on the cloud
134
334000
2000
avoir accès à l'intelligence artificielle comme sur le cloud,
05:51
available to every person with a cellphone.
135
336000
3000
disponible à tous via un mobile.
05:54
Four years ago here at TED,
136
339000
2000
Il y a quatre ans, ici à TED,
05:56
Ray Kurzweil and I started a new university
137
341000
2000
Ray Kurzweil et moi avons démarré une nouvelle université
05:58
called Singularity University.
138
343000
2000
appelée Singularity University.
06:00
And we teach our students all of these technologies,
139
345000
3000
Nous enseignons à nos étudiants toutes ces technologies,
06:03
and particularly how they can be used
140
348000
2000
et en particulier la façon dont elles peuvent être utilisées
06:05
to solve humanity's grand challenges.
141
350000
3000
pour résoudre les grands défis de l'humanité.
06:08
And every year we ask them
142
353000
2000
Chaque année nous leur demandons
06:10
to start a company or a product or a service
143
355000
3000
de démarrer une entreprise, un produit, ou un service,
06:13
that can affect positively the lives of a billion people
144
358000
3000
qui peut avoir un impact positif sur les vies d'un milliard de personnes
06:16
within a decade.
145
361000
2000
en l'espace d'une décennie.
06:18
Think about that, the fact that, literally, a group of students
146
363000
3000
Pensez-y, le fait que, littéralement, un groupe d'étudiants
06:21
can touch the lives of a billion people today.
147
366000
3000
puisse affecter les vies d'un milliard de personnes aujourd'hui.
06:24
30 years ago that would have sounded ludicrous.
148
369000
2000
Il y a 30 ans cela aurait semblé ridicule.
06:26
Today we can point at dozens of companies
149
371000
3000
Aujourd'hui, nous pouvons désigner une douzaine d'entreprises
06:29
that have done just that.
150
374000
2000
qui ont exactement accompli cela.
06:31
When I think about creating abundance,
151
376000
6000
Quand je pense à la création d'abondance,
06:37
it's not about creating a life of luxury for everybody on this planet;
152
382000
3000
il ne s'agit pas de créer une vie de luxe pour tout le monde sur la planète ;
06:40
it's about creating a life of possibility.
153
385000
3000
il s'agit de créer une vie de possibilités.
06:43
It is about taking that which was scarce
154
388000
3000
Il s'agit de prendre ce qui était rare
06:46
and making it abundant.
155
391000
2000
et de le rendre abondant.
06:48
You see, scarcity is contextual,
156
393000
3000
Vous voyez, la rareté est contextuelle,
06:51
and technology is a resource-liberating force.
157
396000
5000
et la technologie est une force de libération de ressources.
06:56
Let me give you an example.
158
401000
3000
Laissez-moi vous donner un exemple.
06:59
So this is a story of Napoleon III
159
404000
2000
C'est l'histoire de Napoléon III
07:01
in the mid-1800s.
160
406000
2000
au milieu des années 1800.
07:03
He's the dude on the left.
161
408000
3000
C'est le gars sur la gauche.
07:06
He invited over to dinner
162
411000
2000
Il avait invité à diner
07:08
the king of Siam.
163
413000
2000
le roi de Siam.
07:10
All of Napoleon's troops
164
415000
2000
Toutes les troupes de Napoléon
07:12
were fed with silver utensils,
165
417000
3000
étaient nourris avec de l'argenterie,
07:15
Napoleon himself with gold utensils.
166
420000
2000
Napoléon lui-même utilisait des couverts en or.
07:17
But the King of Siam,
167
422000
2000
Mais le roi de Siam
07:19
he was fed with aluminum utensils.
168
424000
2000
était nourri avec des ustensiles en aluminium.
07:21
You see, aluminum
169
426000
2000
Vous voyez, l'aluminium
07:23
was the most valuable metal on the planet,
170
428000
3000
était le métal le plus précieux sur la planète,
07:26
worth more than gold and platinum.
171
431000
3000
et valait plus que l'or ou le platine.
07:29
It's the reason that the tip of the Washington Monument
172
434000
3000
C'est la raison pour laquelle la pointe du Washington Monument
07:32
is made of aluminum.
173
437000
2000
est faite d'aluminium.
07:34
You see, even though aluminum
174
439000
2000
Vous voyez, même si l'aluminium
07:36
is 8.3 percent of the Earth by mass,
175
441000
3000
représente 8,3% de la masse terrestre,
07:39
it doesn't come as a pure metal.
176
444000
2000
il ne se trouve pas sous la forme de métal pur.
07:41
It's all bound by oxygen and silicates.
177
446000
3000
Il est lié par l'oxygène et des silicates.
07:44
But then the technology of electrolysis came along
178
449000
3000
Mais ensuite la technologie de l'électrolyse est apparue
07:47
and literally made aluminum so cheap
179
452000
3000
et a littéralement rendu l'aluminium si abordable
07:50
that we use it with throw-away mentality.
180
455000
3000
que nous l'utilisons sans nous soucier de sa rareté.
07:53
So let's project this analogy going forward.
181
458000
4000
Allons plus loin dans cette analogie.
07:57
We think about energy scarcity.
182
462000
2000
Nous pensons à la pénurie de l'énergie.
07:59
Ladies and gentlemen,
183
464000
2000
Mesdames et messieurs,
08:01
we are on a planet
184
466000
2000
nous sommes sur une planète
08:03
that is bathed with 5,000 times more energy
185
468000
3000
qui baigne dans 5000 fois plus d'énergie
08:06
than we use in a year.
186
471000
3000
que nous en utilisons en une année.
08:09
16 terawatts of energy hits the Earth's surface
187
474000
2000
16 térawatts d'énergie atteignent la surface terrestre
08:11
every 88 minutes.
188
476000
4000
toutes les 88 minutes.
08:15
It's not about being scarce,
189
480000
2000
Il ne s'agit pas de rareté,
08:17
it's about accessibility.
190
482000
2000
il s'agit d'accessibilité.
08:19
And there's good news here.
191
484000
2000
Il y a de bonnes nouvelles ici.
08:21
For the first time, this year
192
486000
2000
Pour la première fois, cette année,
08:23
the cost of solar-generated electricity
193
488000
3000
le coût de l'électricité solaire
08:26
is 50 percent that of diesel-generated electricity in India --
194
491000
4000
est moitié moins cher que celui de l'électricité produite au diesel en Inde --
08:30
8.8 rupees versus 17 rupees.
195
495000
3000
8,8 roupies contre 17 roupies.
08:33
The cost of solar dropped 50 percent last year.
196
498000
2000
Le coût du solaire a chuté de moitié l'an dernier.
08:35
Last month, MIT put out a study
197
500000
2000
Le mois dernier, le MIT a sorti une étude
08:37
showing that by the end of this decade,
198
502000
2000
qui montre que, d'ici la fin de cette décennie,
08:39
in the sunny parts of the United States,
199
504000
2000
dans les endroits ensoleillés des États-Unis,
08:41
solar electricity will be six cents a kilowatt hour
200
506000
2000
l'électricité solaire reviendra à 6 cents par kilowattheure
08:43
compared to 15 cents
201
508000
2000
comparé aux 15 centimes
08:45
as a national average.
202
510000
2000
de la moyenne nationale.
08:47
And if we have abundant energy,
203
512000
3000
Si nous avons une énergie abondante,
08:50
we also have abundant water.
204
515000
3000
nous avons aussi de l'eau en abondance.
08:53
Now we talk about water wars.
205
518000
5000
Nous parlons des guerres de l'eau.
08:58
Do you remember
206
523000
2000
Vous souvenez-vous
09:00
when Carl Sagan turned the Voyager spacecraft
207
525000
2000
quand Carl Sagan a orienté la sonde Voyager
09:02
back towards the Earth,
208
527000
2000
vers la Terre,
09:04
in 1990 after it just passed Saturn?
209
529000
2000
en 1990 après qu'elle vienne de dépasser Saturne ?
09:06
He took a famous photo. What was it called?
210
531000
3000
Il a pris une photo célèbre. Comment l'a-t-on appelée ?
09:09
"A Pale Blue Dot."
211
534000
2000
« Un point bleu pâle ».
09:11
Because we live on a water planet.
212
536000
3000
Parce que nous vivons sur une planète d'eau.
09:14
We live on a planet 70 percent covered by water.
213
539000
3000
Nous vivons sur une planète couverte à 70% d'eau.
09:17
Yes, 97.5 percent is saltwater,
214
542000
2000
Oui, 97,5% est de l'eau salée,
09:19
two percent is ice,
215
544000
2000
2% est de la glace,
09:21
and we fight over a half a percent of the water on this planet,
216
546000
3000
et nous nous battons pour plus d'un demi pour cent de l'eau sur cette planète,
09:24
but here too there is hope.
217
549000
2000
mais ici aussi il y a de l'espoir.
09:26
And there is technology coming online,
218
551000
3000
La technologie rentre en ligne de compte,
09:29
not 10, 20 years from now,
219
554000
2000
non pas dans 10 ou 20 ans,
09:31
right now.
220
556000
2000
mais maintenant.
09:33
There's nanotechnology coming on, nanomaterials.
221
558000
3000
Il y a la nanotechnologie qui arrive, les nanomatériaux.
09:36
And the conversation I had with Dean Kamen this morning,
222
561000
3000
La conversation que j'ai eue avec Dean Kamen ce matin,
09:39
one of the great DIY innovators,
223
564000
2000
l'un des grands innovateurs autonomes,
09:41
I'd like to share with you -- he gave me permission to do so --
224
566000
3000
j'aimerais la partager avec vous -- il m'a donné sa permission --
09:44
his technology called Slingshot
225
569000
2000
sa technologie appelée Slingshot
09:46
that many of you may have heard of,
226
571000
2000
dont beaucoup d'entre vous ont pu entendre parler,
09:48
it is the size of a small dorm room refrigerator.
227
573000
2000
a la taille d'un petit réfrigérateur de studio.
09:50
It's able to generate
228
575000
2000
Elle est capable de générer
09:52
a thousand liters of clean drinking water a day
229
577000
2000
un millier de litres d'eau potable par jour
09:54
out of any source -- saltwater, polluted water, latrine --
230
579000
3000
à partir de n'importe quelle source -- de l'eau salée, polluée, usée --
09:57
at less than two cents a liter.
231
582000
3000
pour moins de deux cents par litre.
10:02
The chairman of Coca-Cola has just agreed
232
587000
2000
Le président de Coca-Cola vient juste d'accepter
10:04
to do a major test
233
589000
2000
de faire un grand test
10:06
of hundreds of units of this in the developing world.
234
591000
3000
sur des centaines d'unités dans les pays en voie de développement.
10:09
And if that pans out,
235
594000
2000
Si ça fonctionne bien,
10:11
which I have every confidence it will,
236
596000
2000
ce dont je ne doute pas,
10:13
Coca-Cola will deploy this globally
237
598000
2000
Coca-Cola déploiera plus largement ce procédé
10:15
to 206 countries
238
600000
2000
dans plus de 206 pays
10:17
around the planet.
239
602000
2000
dans le monde.
10:19
This is the kind of innovation, empowered by this technology,
240
604000
3000
C'est le genre d'innovation, permise par la technologie,
10:22
that exists today.
241
607000
4000
qui existe aujourd'hui.
10:26
And we've seen this in cellphones.
242
611000
2000
Nous l'avons vu avec les téléphones portables.
10:28
My goodness, we're going to hit 70 percent penetration
243
613000
2000
Mon Dieu, nous allons atteindre 70% de pénétration
10:30
of cellphones in the developing world
244
615000
2000
des téléphones mobiles dans les pays en voie de développement
10:32
by the end of 2013.
245
617000
2000
d'ici l'année 2013.
10:34
Think about it,
246
619000
2000
Pensez-y,
10:36
that a Masai warrior on a cellphone in the middle of Kenya
247
621000
3000
un guerrier Massai au téléphone en plein milieu du Kenya
10:39
has better mobile comm
248
624000
2000
a de meilleurs connections
10:41
than President Reagan did 25 years ago.
249
626000
3000
que le Président Reagan 25 ans auparavant.
10:44
And if they're on a smartphone on Google,
250
629000
2000
S'ils sont sur Google sur leur smartphone,
10:46
they've got access to more knowledge and information
251
631000
2000
ils ont accès à plus de connaissances et d'informations
10:48
than President Clinton did 15 years ago.
252
633000
2000
que le Président Clinton 15 ans auparavant.
10:50
They're living in a world of information and communication abundance
253
635000
3000
Ils vivent dans un monde d'abondance de l'information et de la communication
10:53
that no one could have ever predicted.
254
638000
3000
que personne n'aurait pu prédire.
10:57
Better than that,
255
642000
2000
Mieux que cela,
10:59
the things that you and I
256
644000
2000
les choses sur lesquelles vous et moi
11:01
spent tens and hundreds of thousands of dollars for --
257
646000
2000
avons dépensé des dizaines et des centaines de milliers de dollars --
11:03
GPS, HD video and still images,
258
648000
3000
le GPS, la vidéo HD, les photos,
11:06
libraries of books and music,
259
651000
3000
les bibliothèques de livres et de musique,
11:09
medical diagnostic technology --
260
654000
2000
la technologie de diagnostique médical --
11:11
are now literally dematerializing and demonetizing
261
656000
3000
sont maintenant littéralement dématérialisées et démonétisées,
11:14
into your cellphone.
262
659000
3000
dans vos téléphones.
11:19
Probably the best part of it
263
664000
2000
Il est probable que la meilleure partie de cela
11:21
is what's coming down the pike in health.
264
666000
3000
est ce qui vient de la santé.
11:24
Last month, I had the pleasure of announcing with Qualcomm Foundation
265
669000
4000
Le mois dernier, j'ai eu le plaisir d'annoncer avec la Qualcomm Foundation
11:28
something called the $10 million Qualcomm Tricorder X Prize.
266
673000
4000
ce qu'on a appelé le Qualcomm Tricorder X Prize à 10 millions de $.
11:32
We're challenging teams around the world
267
677000
2000
Nous défions des équipes autour du monde
11:34
to basically combine these technologies
268
679000
2000
pour combiner ces technologies
11:36
into a mobile device
269
681000
2000
en un appareil mobile
11:38
that you can speak to, because it's got A.I.,
270
683000
2000
auquel vous pouvez parler, parce qu'il est doté d'une intelligence artificielle,
11:40
you can cough on it, you can do a finger blood prick.
271
685000
3000
vous pouvez tousser dessus, vous pouvez récupérer le sang d'une piqûre au doigt.
11:43
And to win, it needs to be able to diagnose you better
272
688000
2000
Pour gagner, il doit être capable d'établir un meilleur diagnostique
11:45
than a team of board-certified doctors.
273
690000
4000
qu'une équipe de médecins certifiés.
11:49
So literally, imagine this device
274
694000
3000
Donc littéralement, imaginez cet appareil
11:52
in the middle of the developing world where there are no doctors,
275
697000
3000
dans les pays en voie de développement où il n'y a pas de médecins,
11:55
25 percent of the disease burden
276
700000
2000
25% du fardeau de la maladie
11:57
and 1.3 percent of the health care workers.
277
702000
3000
et 1,3% des travailleurs de la sécurité sociale.
12:00
When this device sequences an RNA or DNA virus
278
705000
2000
Quand cet appareil séquence un virus de l'ARN ou de l'ADN
12:02
that it doesn't recognize,
279
707000
2000
qu'il ne reconnaît pas,
12:04
it calls the CDC
280
709000
2000
il appelle le centre pour le contrôle et la prévention des maladies
12:06
and prevents the pandemic from happening in the first place.
281
711000
3000
et empêche la pandémie d'arriver en premier lieu.
12:11
But here, here is the biggest force
282
716000
3000
Mais ici, voilà la plus grande force
12:14
for bringing about a world of abundance.
283
719000
2000
pour amener un monde d'abondance.
12:16
I call it the rising billion.
284
721000
3000
Je l'appelle le milliard en croissance.
12:19
So the white lines here are population.
285
724000
3000
Les lignes blanches sont la population.
12:22
We just passed the seven billion mark on Earth.
286
727000
3000
Nous venons juste de passer les sept milliards sur la Terre.
12:25
And by the way,
287
730000
2000
Au fait,
12:27
the biggest protection against a population explosion
288
732000
2000
la plus grande protection contre une explosion démographique
12:29
is making the world educated
289
734000
2000
est de rendre le monde éduqué
12:31
and healthy.
290
736000
3000
et en bonne santé.
12:34
In 2010,
291
739000
2000
En 2010,
12:36
we had just short of two billion people
292
741000
2000
nous étions à peine deux milliards de personnes
12:38
online, connected.
293
743000
2000
en ligne et connectés.
12:40
By 2020,
294
745000
2000
D'ici 2020,
12:42
that's going from two billion to five billion
295
747000
2000
ça passera de deux milliards à cinq milliards
12:44
Internet users.
296
749000
2000
d'utilisateurs d'Internet.
12:46
Three billion new minds
297
751000
2000
Trois milliards de nouveaux esprits
12:48
who have never been heard from before
298
753000
2000
qui n'ont jamais été entendus auparavant
12:50
are connecting to the global conversation.
299
755000
4000
se connectent à la conversation mondiale.
12:54
What will these people want?
300
759000
2000
Que voudront ces gens ?
12:56
What will they consume? What will they desire?
301
761000
2000
Que consommeront-ils ? Que désireront-ils ?
12:58
And rather than having economic shutdown,
302
763000
2000
Au lieu d'avoir un ralentissement économique,
13:00
we're about to have the biggest economic injection ever.
303
765000
3000
nous allons connaître la plus grande injection économique.
13:03
These people represent
304
768000
2000
Ces gens représentent
13:05
tens of trillions of dollars
305
770000
2000
des dizaines de trillions de dollars
13:07
injected into the global economy.
306
772000
3000
injectés dans l'économie mondiale.
13:10
And they will get healthier
307
775000
2000
Ils deviendront en meilleur santé
13:12
by using the Tricorder,
308
777000
2000
en utilisant le Tricorder,
13:14
and they'll become better educated by using the Khan Academy,
309
779000
2000
et ils seront mieux éduqués avec la Khan Academy,
13:16
and by literally being able to use
310
781000
3000
en étant littéralement capables d'utiliser
13:19
3D printing and infinite computing
311
784000
3000
l'impression 3d et l'infinite computing,
13:22
[become] more productive than ever before.
312
787000
3000
ils seront encore plus productifs qu'avant.
13:25
So what could three billion rising,
313
790000
3000
Qu'est-ce donc que trois milliards de personnes
13:28
healthy, educated, productive members of humanity
314
793000
3000
en croissance, en bonne santé, éduquées, et membres productifs de l'humanité
13:31
bring to us?
315
796000
2000
pourront nous apporter ?
13:33
How about a set of voices that have never been heard from before.
316
798000
3000
Quid d'un ensemble de voix qui n'ont jamais été entendues auparavant ?
13:36
What about giving the oppressed,
317
801000
2000
Pourquoi ne pas donner aux oppressés,
13:38
wherever they might be,
318
803000
2000
où qu'ils soient,
13:40
the voice to be heard and the voice to act
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805000
2000
la voix pour être entendus et pour agir
13:42
for the first time ever?
320
807000
3000
pour la toute première fois ?
13:45
What will these three billion people bring?
321
810000
3000
Qu'est-ce que ces trois milliards de personnes apporteront ?
13:48
What about contributions we can't even predict?
322
813000
3000
Et les contributions que nous ne pouvons prédire ?
13:51
The one thing I've learned at the X Prize
323
816000
2000
La chose que j'ai apprise au X Prize
13:53
is that small teams
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818000
2000
est que des petites équipes,
13:55
driven by their passion with a clear focus
325
820000
3000
guidées par leur passion et avec un objectif clair,
13:58
can do extraordinary things,
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823000
2000
peuvent accomplir des choses extraordinaires,
14:00
things that large corporations and governments
327
825000
2000
des choses que seuls de grandes entreprises ou des gouvernements
14:02
could only do in the past.
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827000
3000
pouvaient faire dans le passé.
14:05
Let me share and close with a story
329
830000
2000
Laissez-moi finir en partageant une histoire
14:07
that really got me excited.
330
832000
3000
qui m'a vraiment enthousiasmé.
14:10
There is a program that some of you might have heard of.
331
835000
2000
Il existe un programme que certains d'entre vous connaissent peut-être.
14:12
It's a game called Foldit.
332
837000
2000
C'est un jeu appelée Foldit.
14:14
It came out of the University of Washington in Seattle.
333
839000
4000
Il est sorti de l'Université de Washington, à Seattle.
14:18
And this is a game
334
843000
2000
C'est un jeu
14:20
where individuals can actually take a sequence of amino acids
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845000
4000
où les individus peuvent prendre une séquence d'acides aminés
14:24
and figure out how the protein is going to fold.
336
849000
4000
et trouver comment la protéine va se plier.
14:28
And how it folds dictates its structure and its functionality.
337
853000
2000
Sa façon de se plier détermine sa structure et sa fonctionnalité.
14:30
And it's very important for research in medicine.
338
855000
3000
C'est très important pour la recherche en médecine.
14:33
And up until now, it's been a supercomputer problem.
339
858000
3000
Jusqu'à maintenant, c'était un problème pour superordinateur.
14:36
And this game has been played
340
861000
2000
Ce jeu a été joué
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by university professors and so forth.
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863000
2000
par des professeurs d'université, etc.
14:40
And it's literally, hundreds of thousands of people
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865000
3000
et ces centaines de milliers de personnes
14:43
came online and started playing it.
343
868000
2000
se sont mises en ligne et ont commencé à y jouer.
14:45
And it showed that, in fact, today,
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870000
2000
Ça a montré que, en fait aujourd'hui,
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the human pattern recognition machinery
345
872000
2000
la machine humaine de reconnaissance de motifs
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is better at folding proteins than the best computers.
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874000
3000
est meilleure pour plier les protéines que les meilleurs ordinateurs.
14:52
And when these individuals went and looked
347
877000
2000
Quand ces gens ont regardé
14:54
at who was the best protein folder in the world,
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879000
3000
qui était le meilleur plieur de protéines au monde,
14:57
it wasn't an MIT professor,
349
882000
2000
ce n'était pas un professeur du MIT,
14:59
it wasn't a CalTech student,
350
884000
2000
ce n'était pas un étudiant de Caltech,
15:01
it was a person from England, from Manchester,
351
886000
3000
c'était une personne d'Angleterre, de Manchester,
15:04
a woman who, during the day,
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889000
4000
une femme qui, pendant la journée,
15:08
was an executive assistant at a rehab clinic
353
893000
3000
était assistante de direction dans une clinique de sevrage,
15:11
and, at night, was the world's best protein folder.
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896000
4000
et qui la nuit était la meilleure plieuse de protéines au monde.
15:16
Ladies and gentlemen,
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901000
2000
Mesdames et messieurs,
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what gives me tremendous confidence
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903000
2000
ce qui me donne une confiance démesurée
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in the future
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905000
4000
en notre futur
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is the fact that we are now more empowered as individuals
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909000
4000
est le fait que nous avons maintenant plus de pouvoir en tant qu'individus
15:28
to take on the grand challenges of this planet.
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913000
3000
pour relever les grands défis de cette planète.
15:31
We have the tools with this exponential technology.
360
916000
3000
Nous avons les outils avec cette technologie exponentielle.
15:34
We have the passion of the DIY innovator.
361
919000
3000
Nous avons la passion des innovateurs autonomes.
15:37
We have the capital of the techno-philanthropist.
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922000
3000
Nous avons le capital des techno-philanthropes.
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And we have three billion new minds
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925000
2000
Nous avons trois milliards de nouveaux esprits
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coming online to work with us
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927000
2000
qui se connectent pour travailler avec nous
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to solve the grand challenges,
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929000
2000
à la résolution des grands défis,
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to do that which we must do.
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931000
4000
pour faire ce que nous devons faire.
15:50
We are living into extraordinary decades ahead.
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935000
2000
Nous allons vivre d'extraordinaires décennies.
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Thank you.
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937000
2000
Merci.
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(Applause)
369
939000
14000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Peter Diamandis - Space activistPeter Diamandis runs the X Prize Foundation, which offers large cash incentive prizes to inventors who can solve grand challenges like space flight, low-cost mobile medical diagnostics and oil spill cleanup. He is the chair of Singularity University, which teaches executives and grad students about exponentially growing technologies.
Why you should listen
Watch the live onstage debate with Paul Gilding that followed Peter Diamandis' 2012 TEDTalk >>
Peter Diamandis is the founder and chair of the X Prize Foundation, a nonprofit whose mission is simply "to bring about radical breakthroughs for the benefit of humanity." By offering a big cash prize for a specific accomplishment, the X Prize stimulates competition and excitement around some of the planet's most important goals. Diamandis is also co-founder and chairman of Singularity University which runs Exponential Technologies Executive and Graduate Student Programs.
Diamandis' background is in space exploration -- before the X Prize, he ran a company that studied low-cost launching technologies and Zero-G which offers the public the chance to train like an astronaut and experience weightlessness. But though the X Prize's first $10 million went to a space-themed challenge, Diamandis' goal now is to extend the prize into health care, social policy, education and many other fields that could use a dose of competitive innovation.
Peter Diamandis | Speaker | TED.com