TED2007
Hans Rosling: New insights on poverty
Hans Rosling partage ses idées nouvelles sur la pauvreté.
Filmed:
Readability: 3.1
3,769,031 views
Le chercheur Hans Rosling utilise ses chouettes outils de données pour montrer comment les pays se sortent eux-mêmes de la pauvreté. Il fait une démonstration de “Dollar Street”, qui compare différents niveaux de revenus de ménages du monde entier. Puis il fait quelque chose de vraiment extraordinaire.
Hans Rosling - Global health expert; data visionary
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
In Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I told you three things last year.
0
0
2000
Je vous ai dit trois choses l’année dernière.
00:27
I told you that the statistics of the world
1
2000
3000
Je vous ai dit que les statistiques mondiales
00:30
have not been made properly available.
2
5000
3000
n’avaient pas été correctement mises à disposition.
00:33
Because of that, we still have the old mindset
3
8000
2000
À cause de cela, nous avons toujours la vieille mentalité
00:35
of developing in industrialized countries, which is wrong.
4
10000
3000
de pays en développements et industrialisés, ce qui est faux.
00:39
And that animated graphics can make a difference.
5
14000
4000
Et je vous ai dit que les graphiques animés peuvent faire la différence.
00:44
Things are changing
6
19000
2000
Les choses sont en train de changer.
00:46
and today, on the United Nations Statistic Division Home Page,
7
21000
4000
Et aujourd’hui, sur la page d’accueil de la Division des Statistiques des Nations Unies,
00:50
it says, by first of May, full access to the databases.
8
25000
3000
il est dit : à partir du premier mai, accès complet aux bases de données.
00:55
(Applause)
9
30000
3000
(Applaudissements)
00:58
And if I could share the image with you on the screen.
10
33000
4000
Et si je pouvais vous faire voir l’image sur l’écran.
01:03
So three things have happened.
11
38000
1000
Il est donc arrivé trois choses.
01:04
U.N. opened their statistic databases,
12
39000
3000
Les Nations Unies ont ouvert leurs bases de données statistiques,
01:07
and we have a new version of the software
13
42000
4000
et nous avons une nouvelle version du logiciel
01:11
up working as a beta on the net,
14
46000
2000
qui fonctionne sur le net,
01:13
so you don't have to download it any longer.
15
48000
2000
de sorte que vous n’avez plus à le télécharger,
01:16
And let me repeat what you saw last year.
16
51000
2000
Laissez-moi répéter ce que vous avez vu l’année dernière.
01:18
The bubbles are the countries.
17
53000
1000
Les bulles sont les pays.
01:19
Here you have the fertility rate -- the number of children per woman --
18
54000
4000
Ici vous avez le taux de fécondité (le nombre d’enfants par femme)
01:23
and there you have the length of life in years.
19
58000
3000
et là vous avez la durée de vie en années.
01:27
This is 1950 -- those were the industrialized countries,
20
62000
3000
Voilà 1950... Celles-ci étaient les pays industrialisés,
01:30
those were developing countries.
21
65000
1000
celles-là étaient les pays en développement.
01:31
At that time there was a "we" and "them."
22
66000
2000
À l’époque, il y avait nous et eux.
01:33
There was a huge difference in the world.
23
68000
2000
Il y avait une très grande différence dans le monde.
01:35
But then it changed, and it went on quite well.
24
70000
4000
Mais cela a changé, et plutôt dans le bon sens.
01:39
And this is what happens.
25
74000
1000
Voila ce qui est arrivé.
01:41
You can see how China is the red, big bubble.
26
76000
3000
Vous voyez que la Chine est la grosse bulle rouge;
01:44
The blue there is India.
27
79000
1000
la bleue ici c'est l’Inde.
01:45
And they go over all this -- I'm going to try to be
28
80000
3000
Je vais essayer d’être
01:48
a little more serious this year in showing you
29
83000
2000
un peu plus sérieux cette année pour vous montrer
01:50
how things really changed.
30
85000
2000
comment les choses ont réellement changé.
01:53
And it's Africa that stands out as the problem down here, doesn't it?
31
88000
3000
C’est l’Afrique qui semble ressortir comme le problème dans ce coin, n’est-ce pas?
01:56
Large families still, and the HIV epidemic
32
91000
3000
Toujours des familles nombreuses, et l’épidémie de VIH
01:59
brought down the countries like this.
33
94000
2000
a fait chuter les pays ainsi.
02:01
This is more or less what we saw last year,
34
96000
3000
C’est plus ou moins ce que nous avons vu l’année dernière,
02:04
and this is how it will go on into the future.
35
99000
2000
et voilà comment cela va continuer dans le futur.
02:07
And I will talk on, is this possible?
36
102000
2000
Et je continue de parler. Comment est-ce possible?
02:09
Because you see now, I presented statistics that don't exist.
37
104000
3000
Parce que voyez-vous, j'ai présenté des statiques qui n’existent pas.
02:13
Because this is where we are.
38
108000
2000
Parce que nous sommes ici.
02:15
Will it be possible that this will happen?
39
110000
3000
Est-il possible que cela arrive?
02:19
I cover my lifetime here, you know?
40
114000
2000
Je couvre toute ma vie ici, vous voyez?
02:21
I expect to live 100 years.
41
116000
2000
Je m’attends à vivre 100 ans.
02:23
And this is where we are today.
42
118000
2000
Et voici où nous en sommes aujourd’hui.
02:25
Now could we look here instead at the economic situation in the world?
43
120000
7000
Maintenant, pourrions-nous plutôt regarder la situation économique mondiale?
02:33
And I would like to show that against child survival.
44
128000
5000
J'aimerais la rapporter à la survie infantile.
02:38
We'll swap the axis.
45
133000
1000
On va inverser les axes:
02:40
Here you have child mortality -- that is, survival --
46
135000
4000
ici il y a la mortalité infantile -- c’est à dire la survie --
02:44
four kids dying there, 200 dying there.
47
139000
2000
quatre enfants qui meurent ici, 200 là.
02:47
And this is GDP per capita on this axis.
48
142000
2000
Et sur cet axe, c’est le PIB par habitant.
02:50
And this was 2007.
49
145000
3000
Ça c'était en 2007.
02:53
And if I go back in time, I've added some historical statistics --
50
148000
4000
Si je retourne dans le passé, j’ai ajouté des statistiques historiques --
02:57
here we go, here we go, here we go -- not so much statistics 100 years ago.
51
152000
6000
on recule, on recule, on recule -- pas beaucoup de statistiques il y a 100 ans.
03:03
Some countries still had statistics.
52
158000
2000
Quelques pays avaient quand même des statistiques.
03:05
We are looking down in the archive,
53
160000
2000
On fouille dans les archives,
03:07
and when we are down into 1820,
54
162000
4000
et là où nous sommes, en 1820,
03:11
there is only Austria and Sweden that can produce numbers.
55
166000
4000
seules l’Autriche et la Suède peuvent produire des données.
03:15
(Laughter)
56
170000
3000
(Rires)
03:18
But they were down here. They had 1,000 dollars per person per year.
57
173000
4000
Mais ces pays étaient là, en bas, ils avaient 1000 dollars par personne et par an.
03:22
And they lost one-fifth of their kids before their first birthday.
58
177000
3000
Ils perdaient un cinquième de leurs enfants avant la première année.
03:26
So this is what happens in the world, if we play the entire world.
59
181000
3000
Alors voila comment ça se passe dans le monde, si on intègre le monde entier,
03:29
How they got slowly richer and richer,
60
184000
3000
comment ils sont devenus progressivement de plus en plus riche,
03:32
and they add statistics.
61
187000
1000
et ils ajoutent des statistiques.
03:33
Isn't it beautiful when they get statistics?
62
188000
2000
N’est-ce pas merveilleux quand ils obtiennent de nouvelles statistiques ?
03:35
You see the importance of that?
63
190000
2000
Vous voyez l’importance que ça a ?
03:37
And here, children don't live longer.
64
192000
2000
Ici, les enfants ne vivent pas plus longtemps.
03:39
The last century, 1870, was bad for the kids in Europe,
65
194000
4000
Au siècle dernier, en 1870, ça allait mal pour les enfants en Europe,
03:43
because most of this statistics is Europe.
66
198000
2000
parce que la plupart de ces statistiques sont européennes.
03:45
It was only by the turn of the century
67
200000
3000
Ce n'est qu’à partir du début du siècle
03:48
that more than 90 percent of the children survived their first year.
68
203000
3000
que plus de 90% des enfants survivent la première année.
03:51
This is India coming up, with the first data from India.
69
206000
3000
Voilà l’Inde qui monte, avec les premières données indiennes.
03:54
And this is the United States moving away here, earning more money.
70
209000
5000
Ça ce sont les États-Unis qui s'éloignent ici, qui gagnent plus d’argent.
03:59
And we will soon see China coming up in the very far end corner here.
71
214000
5000
Et on va bientôt voir la Chine monter tout au bout dans l’angle.
04:04
And it moves up with Mao Tse-Tung getting health,
72
219000
2000
Elle monte avec Mao Tsé-Tung qui apporte la santé,
04:06
not getting so rich.
73
221000
1000
pas trop la richesse.
04:07
There he died, then Deng Xiaoping brings money.
74
222000
3000
Puis il meurt, ensuite Deng Xiaoping apporte l’argent,
04:10
It moves this way over here.
75
225000
1000
elle se déplace là-bas dans ce coin.
04:12
And the bubbles keep moving up there,
76
227000
2000
Les bulles continuent de monter ici en haut
04:14
and this is what the world looks like today.
77
229000
2000
et voila à quoi ressemble le monde aujourd’hui.
04:16
(Applause)
78
231000
6000
(Applaudissements)
04:22
Let us have a look at the United States.
79
237000
3000
Regardons les États Unis.
04:25
We have a function here -- I can tell the world, "Stay where you are."
80
240000
3000
Il y a une fonction dans le logiciel... Je peux dire au monde, “Reste où tu es”
04:29
And I take the United States -- we still want to see the background --
81
244000
3000
Et je prends les États-Unis -- on veut conserver l'arrière-plan --
04:32
I put them up like this, and now we go backwards.
82
247000
3000
je le fais ressortir comme ça, et maintenant on remonte dans le temps.
04:35
And we can see that the United States
83
250000
3000
Et on peut voir que les États-Unis
04:38
goes to the right of the mainstream.
84
253000
3000
se déplacent à droite de la tendance générale.
04:41
They are on the money side all the time.
85
256000
2000
Ils sont tout le temps du coté de l’argent.
04:44
And down in 1915, the United States was a neighbor of India --
86
259000
5000
En 1915, les États-Unis étaient voisins de l’Inde --
04:50
present, contemporary India.
87
265000
2000
l’Inde contemporaine, d’aujourd’hui.
04:52
And that means United States was richer,
88
267000
2000
Cela veut dire que les États-Unis étaient plus riches,
04:54
but lost more kids than India is doing today, proportionally.
89
269000
4000
mais qu'ils perdaient plus d’enfants que l’Inde aujourd’hui, proportionnellement.
04:59
And look here -- compare to the Philippines of today.
90
274000
3000
Et regardez ici -- comparez avec les Philippines d’aujourd’hui.
05:02
The Philippines of today has almost the same economy
91
277000
3000
Les Philippines aujourd’hui ont à peu près la même économie
05:06
as the United States during the First World War.
92
281000
2000
que les États-Unis durant la Première Guerre Mondiale.
05:08
But we have to bring United States forward quite a while
93
283000
4000
Mais il faut faire avancer les États-Unis pendant un bout de temps
05:12
to find the same health of the United States
94
287000
3000
avant de les voir atteindre le même niveau de santé
05:15
as we have in the Philippines.
95
290000
1000
que les Philippines.
05:17
About 1957 here, the health of the United States
96
292000
3000
Autour de 1957, ici, la santé des États-Unis
05:20
is the same as the Philippines.
97
295000
2000
est la même que celle des Philippines.
05:22
And this is the drama of this world which many call globalized,
98
297000
3000
Et c’est le drame de ce monde que beaucoup considèrent globalisé,
05:25
is that Asia, Arabic countries, Latin America,
99
300000
3000
qui est que l’Asie, les pays arabes, l’Amérique latine,
05:28
are much more ahead in being healthy, educated,
100
303000
5000
sont bien plus en avance en terme de santé, d’éducation,
05:33
having human resources than they are economically.
101
308000
3000
de ressources humaines qu’elles ne le sont économiquement.
05:36
There's a discrepancy in what's happening today
102
311000
2000
Il y a une divergence dans ce qui se passe aujourd’hui
05:38
in the emerging economies.
103
313000
2000
dans les économies émergentes.
05:40
There now, social benefits, social progress,
104
315000
4000
En ce moment, dans ces pays, les avantages sociaux,
05:44
are going ahead of economical progress.
105
319000
3000
le progrès social, avancent devant le progrès économique.
05:47
And 1957 -- the United States had the same economy as Chile has today.
106
322000
6000
En 1957 -- les États-Unis avaient la même économie que le Chili de nos jours.
05:54
And how long do we have to bring United States
107
329000
3000
De combien de temps faut-il faire avancer les États-Unis
05:57
to get the same health as Chile has today?
108
332000
2000
pour qu’ils aient le même niveau de santé que le Chili aujourd’hui ?
06:00
I think we have to go, there -- we have 2001, or 2002 --
109
335000
5000
Je crois qu'il faut aller, là -- donc 2001, ou 2002 --
06:05
the United States has the same health as Chile.
110
340000
2000
les États-Unis ont le même niveau de santé que le Chili.
06:07
Chile's catching up!
111
342000
1000
Le Chili se rapproche !
06:09
Within some years Chile may have better child survival
112
344000
2000
D'ici quelques années, le Chili pourrait avoir une meilleure survie infantile
06:11
than the United States.
113
346000
2000
que les États-Unis.
06:13
This is really a change, that you have this lag
114
348000
3000
C’est vraiment un changement, que vous ayez ce retard
06:16
of more or less 30, 40 years' difference on the health.
115
351000
5000
d’à peu près 30, 40 ans de différence au niveau de la santé.
06:21
And behind the health is the educational level.
116
356000
2000
Derrière la santé il y a le niveau d’éducation.
06:23
And there's a lot of infrastructure things,
117
358000
2000
Et il y a beaucoup de choses au niveau de l’infrastructure,
06:25
and general human resources are there.
118
360000
3000
et les ressources humaines globales sont là.
06:28
Now we can take away this --
119
363000
3000
Maintenant, on peut enlever ça
06:31
and I would like to show you the rate of speed,
120
366000
4000
et je voudrais vous montrer la vitesse,
06:35
the rate of change, how fast they have gone.
121
370000
3000
le taux de changement, avec quelle rapidité ils évoluent.
06:38
And we go back to 1920, and I want to look at Japan.
122
373000
7000
Et on revient en 1920, et je veux observer le Japon.
06:46
And I want to look at Sweden and the United States.
123
381000
3000
Je veux aussi observer la Suède et les États-Unis.
06:49
And I'm going to stage a race here
124
384000
2000
Je vais mettre en place une course ici
06:51
between this sort of yellowish Ford here
125
386000
3000
entre la Ford jaunâtre
06:54
and the red Toyota down there,
126
389000
2000
la Toyota rouge en bas
06:56
and the brownish Volvo.
127
391000
2000
et la Volvo brunâtre
06:58
(Laughter)
128
393000
2000
(Rires)
07:00
And here we go. Here we go.
129
395000
2000
Et c’est parti!!!
07:02
The Toyota has a very bad start down here, you can see,
130
397000
3000
La Toyota prend un très mauvais départ, comme vous pouvez le voir,
07:05
and the United States Ford is going off-road there.
131
400000
3000
et la Ford américaine fait du hors-piste là-bas.
07:08
And the Volvo is doing quite fine.
132
403000
1000
La Volvo s’en tire plutôt bien.
07:09
This is the war. The Toyota got off track, and now
133
404000
2000
Et c’est la guerre. La Toyota quitte sa trajectoire
07:11
the Toyota is coming on the healthier side of Sweden --
134
406000
3000
et du coup la Toyota se trouve du coté Santé de la Suède --
07:14
can you see that?
135
409000
1000
Vous voyez ?
07:15
And they are taking over Sweden,
136
410000
1000
Et ils sont en train de dépasser la Suède,
07:16
and they are now healthier than Sweden.
137
411000
2000
et ils sont maintenant en meilleure santé que la Suède.
07:18
That's the part where I sold the Volvo and bought the Toyota.
138
413000
2000
C’est le moment où j’ai vendu la Volvo et acheté la Toyota.
07:20
(Laughter)
139
415000
3000
(Rires)
07:23
And now we can see that the rate of change was enormous in Japan.
140
418000
4000
Et on peut voir que la vitesse d'évolution était énorme au Japon.
07:27
They really caught up.
141
422000
2000
Ils se sont vraiment remis à niveau.
07:29
And this changes gradually.
142
424000
2000
Cela change graduellement.
07:31
We have to look over generations to understand it.
143
426000
3000
Il faut observer plusieurs générations pour le comprendre.
07:34
And let me show you my own sort of family history --
144
429000
5000
Laissez-moi vous montrer à ma manière mon histoire familiale --
07:39
we made these graphs here.
145
434000
2000
nous avons créé ce graphe là.
07:41
And this is the same thing, money down there, and health, you know?
146
436000
4000
Il y a les mêmes éléments, argent en bas et santé, vous voyez ?
07:45
And this is my family.
147
440000
2000
Et là c’est ma famille.
07:48
This is Sweden, 1830, when my great-great-grandma was born.
148
443000
4000
Ça c'est la Suède en 1830, quand mon arrière arrière grand-mère est née.
07:53
Sweden was like Sierra Leone today.
149
448000
2000
La Suède était au niveau de la Sierra Leone aujourd’hui.
07:56
And this is when great-grandma was born, 1863.
150
451000
3000
Et là c'est quand mon arrière grand-mère est née, 1863.
08:00
And Sweden was like Mozambique.
151
455000
2000
La Suède était comme le Mozambique.
08:02
And this is when my grandma was born, 1891.
152
457000
2000
Voilà la naissance de ma grand-mère, 1891.
08:04
She took care of me as a child,
153
459000
2000
Elle s’est occupée de moi enfant,
08:06
so I'm not talking about statistic now --
154
461000
2000
et donc je ne parle plus de statistique maintenant --
08:08
now it's oral history in my family.
155
463000
2000
maintenant on parle de l’histoire de ma famille.
08:11
That's when I believe statistics,
156
466000
1000
C’est là que je crois aux statistiques,
08:12
when it's grandma-verified statistics.
157
467000
3000
quand ce sont des statistiques approuvées par grand-maman.
08:15
(Laughter)
158
470000
3000
(Rires)
08:18
I think it's the best way of verifying historical statistics.
159
473000
3000
Je pense que c’est le meilleur moyen de vérifier des statistiques historiques.
08:21
Sweden was like Ghana.
160
476000
1000
La Suède était comme le Ghana.
08:22
It's interesting to see the enormous diversity
161
477000
3000
Il est intéressant de voir l’énorme variété
08:25
within sub-Saharan Africa.
162
480000
2000
au sein de l’Afrique sub-saharienne.
08:28
I told you last year, I'll tell you again,
163
483000
2000
Je vous l’ai dit l’année dernière, je vous le dis encore,
08:30
my mother was born in Egypt, and I -- who am I?
164
485000
3000
ma mère est née en Égypte, et moi... Qui suis-je?
08:33
I'm the Mexican in the family.
165
488000
1000
Je suis le mexicain de la famille.
08:35
And my daughter, she was born in Chile,
166
490000
2000
Et ma fille, elle est née au Chili,
08:37
and the grand-daughter was born in Singapore,
167
492000
2000
la petite-fille est née à Singapour,
08:39
now the healthiest country on this Earth.
168
494000
2000
qui est maintenant le pays qui a la meilleure santé sur cette Terre.
08:41
It bypassed Sweden about two to three years ago,
169
496000
2000
Ils ont dépassé la Suède il y a deux, trois ans,
08:43
with better child survival.
170
498000
2000
avec une meilleur survie infantile.
08:45
But they're very small, you know?
171
500000
1000
Mais le pays est très petit, vous savez.
08:46
They're so close to the hospital we can never
172
501000
2000
Ils sont si proches de l’hôpital qu’on ne peut pas
08:48
beat them out in these forests.
173
503000
1000
les battre dans nos forêts.
08:49
(Laughter)
174
504000
3000
(Rires)
08:52
But homage to Singapore.
175
507000
1000
Mais rendons hommage à Singapour.
08:53
Singapore is the best one.
176
508000
2000
Singapour est numéro un en ce moment.
08:55
Now this looks also like a very good story.
177
510000
4000
Tout cela ressemble à une très belle histoire.
08:59
But it's not really that easy, that it's all a good story.
178
514000
4000
Mais ce n’est pas si évident, que ce soit une belle histoire.
09:03
Because I have to show you one of the other facilities.
179
518000
3000
Parce que je dois vous montrer une autre fonctionnalité.
09:06
We can also make the color here represent the variable --
180
521000
5000
Nous pouvons aussi faire en sorte que la couleur représente la variable –
09:11
and what am I choosing here?
181
526000
1000
et quel est mon choix ?
09:12
Carbon-dioxide emission, metric ton per capita.
182
527000
4000
Les émissions de CO2, en tonnes par personne.
09:17
This is 1962, and United States was emitting 16 tons per person.
183
532000
5000
En 1962, les États-Unis émettaient 16 tonnes par personne.
09:22
And China was emitting 0.6,
184
537000
2000
La Chine en émettait 0.6,
09:24
and India was emitting 0.32 tons per capita.
185
539000
4000
l’Inde 0.32 tonnes par personne.
09:28
And what happens when we moved on?
186
543000
3000
Que se passe-t-il lorsque nous avançons ?
09:31
Well, you see the nice story of getting richer
187
546000
2000
Et bien, vous voyez la gentille histoire de l'obtention de la richesse,
09:33
and getting healthier --
188
548000
1000
et d'une meilleure santé...
09:34
everyone did it at the cost of emission of carbon dioxide.
189
549000
5000
tout le monde l'a fait au prix des émissions de CO2.
09:39
There is no one who has done it so far.
190
554000
3000
Il n’y a personne qui ne l’ait pas fait jusqu’à maintenant.
09:42
And we don't have all the updated data
191
557000
3000
Et nous n’avons plus toutes les données mises à jour
09:45
any longer, because this is really hot data today.
192
560000
3000
car ce sont des données brûlantes de nos jours.
09:48
And there we are, 2001.
193
563000
2000
Et nous voici en 2001.
09:51
And in the discussion I attended with global leaders, you know,
194
566000
4000
Lors de discussions auxquelles j’ai assisté avec des leaders mondiaux, vous savez,
09:55
many say now the problem is that the emerging economies,
195
570000
4000
beaucoup disent que maintenant, le problème ce sont les économies émergentes,
09:59
they are getting out too much carbon dioxide.
196
574000
3000
qu'elles produisent trop de CO2.
10:02
The Minister of the Environment of India said,
197
577000
2000
Le ministre de l’environnement indien a dit :
10:04
"Well, you were the one who caused the problem."
198
579000
3000
“Eh bien, c'est vous qui avez causé le problème.
10:07
The OECD countries -- the high-income countries --
199
582000
3000
Les pays de l’OCDE – les pays à haut revenus --
10:10
they were the ones who caused the climate change.
200
585000
2000
ce sont eux qui ont provoqué le changement climatique.
10:13
"But we forgive you, because you didn't know it.
201
588000
2000
Mais nous vous pardonnons, car vous ne le saviez pas.
10:15
But from now on, we count per capita.
202
590000
3000
Mais à partir de maintenant, on compte par personne.
10:18
From now on we count per capita.
203
593000
2000
A partir de maintenant on compte par personne.
10:20
And everyone is responsible for the per capita emission."
204
595000
3000
Et chacun est responsable de ses émissions par personne”
10:23
This really shows you, we have not seen good economic
205
598000
3000
Cela vous montre vraiment que nous n’avons pas vu de progrès économique
10:26
and health progress anywhere in the world
206
601000
2000
et en matière de santé significatifs où que ce soit dans le monde
10:28
without destroying the climate.
207
603000
4000
sans destruction du climat.
10:33
And this is really what has to be changed.
208
608000
2000
C’est vraiment cela qui doit être changé.
10:36
I've been criticized for showing you a too positive image of the world,
209
611000
3000
J’ai été critiqué pour vous avoir montré une image trop positive du monde,
10:39
but I don't think it's like this.
210
614000
2000
mais je ne pense pas que ce soit le cas.
10:41
The world is quite a messy place.
211
616000
2000
Le monde est un endroit plutôt en désordre.
10:43
This we can call Dollar Street.
212
618000
2000
Voici le “Dollar Street”.
10:45
Everyone lives on this street here.
213
620000
2000
Tout le monde vit dans cette rue.
10:47
What they earn here -- what number they live on --
214
622000
3000
Ce qu’ils gagnent ici -- le nombre qui correspond --
10:50
is how much they earn per day.
215
625000
1000
c'est le montant de ce qu’ils gagnent par jour.
10:51
This family earns about one dollar per day.
216
626000
3000
Cette famille gagne environ un dollar par jour.
10:55
We drive up the street here,
217
630000
1000
On remonte la rue par-là,
10:56
we find a family here which earns about two to three dollars a day.
218
631000
4000
et on trouve une famille qui gagne autour de deux, trois dollars par jour.
11:00
And we drive away here -- we find the first garden in the street,
219
635000
3000
Et on continue à s'éloigner -- on trouve le premier jardin de la rue,
11:03
and they earn 10 to 50 dollars a day.
220
638000
2000
et ils gagnent 10 à 50 dollars par jour.
11:05
And how do they live?
221
640000
2000
Comment vivent-ils?
11:07
If we look at the bed here, we can see
222
642000
3000
Si on regarde le lit, on peut voir
11:10
that they sleep on a rug on the floor.
223
645000
3000
qu’ils dorment sur un tapis sur le sol.
11:13
This is what poverty line is --
224
648000
2000
Voila ce qu’est le seuil de pauvreté --
11:15
80 percent of the family income is just to cover the energy needs,
225
650000
3000
80% des revenus familiaux servent juste à couvrir les besoins en énergie,
11:18
the food for the day.
226
653000
2000
et la nourriture du jour.
11:20
This is two to five dollars. You have a bed.
227
655000
3000
Voila deux à cinq dollars, il y a un lit.
11:23
And here it's a much nicer bedroom, you can see.
228
658000
2000
Et là, il y a une chambre bien plus agréable, vous pouvez voir.
11:26
I lectured on this for Ikea, and they wanted to see
229
661000
2000
J’ai fait une conférence là-dessus pour IKEA,
11:28
the sofa immediately here.
230
663000
2000
ils ont immédiatement voulu voir le sofa ici.
11:30
(Laughter)
231
665000
2000
(Rires)
11:32
And this is the sofa, how it will emerge from there.
232
667000
4000
Et voila le sofa, comment il apparaît ici.
11:36
And the interesting thing, when you go around here in the photo panorama,
233
671000
3000
Et ce qui est intéressant, quand on se balade dans cette photo panoramique,
11:39
you see the family still sitting on the floor there.
234
674000
2000
c’est de voir la famille toujours en train de s’asseoir sur le sol,
11:41
Although there is a sofa,
235
676000
2000
même si il y a un sofa.
11:43
if you watch in the kitchen, you can see that
236
678000
2000
Si on regarde la cuisine, on peut voir que
11:45
the great difference for women does not come between one to 10 dollars.
237
680000
5000
la grande différence pour les femmes ne se fait pas entre 1 et 10 dollars.
11:50
It comes beyond here, when you really can get
238
685000
2000
Elle se fait au-delà, quand vous pouvez vraiment avoir
11:52
good working conditions in the family.
239
687000
3000
de bonnes conditions de travail dans la famille.
11:55
And if you really want to see the difference,
240
690000
2000
Et si vous voulez vraiment voir une différence,
11:57
you look at the toilet over here.
241
692000
2000
regardez les toilettes.
11:59
This can change. This can change.
242
694000
2000
Ça peut changer, ça peut changer.
12:01
These are all pictures and images from Africa,
243
696000
3000
Toutes ces photos et ces images viennent de l’Afrique,
12:04
and it can become much better.
244
699000
2000
et ça peut s’améliorer grandement.
12:07
We can get out of poverty.
245
702000
2000
Nous pouvons sortir de la pauvreté.
12:09
My own research has not been in IT or anything like this.
246
704000
3000
Mes propres recherches n’ont pas été sur ordinateur ou quoique ce soit du genre.
12:12
I spent 20 years in interviews with African farmers
247
707000
3000
J’ai passé 20 ans à interroger des fermiers africains
12:15
who were on the verge of famine.
248
710000
3000
qui étaient au bord de la famine.
12:18
And this is the result of the farmers-needs research.
249
713000
2000
Et ceci est le résultat des recherches sur les besoins des fermiers.
12:20
The nice thing here is that you can't see
250
715000
2000
Ce qui est bien c'est qu’on ne voit pas
12:22
who are the researchers in this picture.
251
717000
2000
qui sont les chercheurs sur cette photo.
12:24
That's when research functions in poor societies --
252
719000
3000
C’est dans ces cas-là que les recherches marchent pour les sociétés --
12:27
you must really live with the people.
253
722000
2000
il faut vraiment vivre avec les gens.
12:31
When you're in poverty, everything is about survival.
254
726000
4000
Quand vous êtes pauvre, tout est une question de survie.
12:35
It's about having food.
255
730000
2000
Il faut trouver de la nourriture.
12:37
And these two young farmers, they are girls now --
256
732000
2000
Et ces deux jeunes fermières, ce ne sont que des jeunes filles --
12:39
because the parents are dead from HIV and AIDS --
257
734000
4000
parce que leur parents sont morts du VIH et du SIDA --
12:43
they discuss with a trained agronomist.
258
738000
2000
elles discutent avec un agronome diplômé.
12:45
This is one of the best agronomists in Malawi, Junatambe Kumbira,
259
740000
4000
C’est l’un des meilleurs agronomes au Malawi, Junatambe Kumbira,
12:49
and he's discussing what sort of cassava they will plant --
260
744000
2000
et ils sont en train de discuter quelle sorte de manioc elles vont planter -
12:51
the best converter of sunshine to food that man has found.
261
746000
4000
-- le meilleur convertisseur de soleil en nourriture que l’homme ait trouvé.
12:55
And they are very, very eagerly interested to get advice,
262
750000
3000
Et elles sont extrêmement avides d’avoir ces conseils,
12:58
and that's to survive in poverty.
263
753000
3000
et ce, pour survivre dans la pauvreté.
13:01
That's one context.
264
756000
1000
C’est un contexte.
13:02
Getting out of poverty.
265
757000
2000
Sortir de la pauvreté.
13:04
The women told us one thing. "Get us technology.
266
759000
3000
Les femmes nous ont dit une chose: “ Apportez-nous la technologie.
13:07
We hate this mortar, to stand hours and hours.
267
762000
3000
Nous haïssons ce mortier, nous restons debout des heures.
13:10
Get us a mill so that we can mill our flour,
268
765000
3000
Apportez-nous une meule que nous puissions moudre notre farine,
13:13
then we will be able to pay for the rest ourselves."
269
768000
3000
ensuite nous pourrons payer le reste nous-mêmes.”
13:16
Technology will bring you out of poverty,
270
771000
3000
La technologie vous sortira de la pauvreté,
13:19
but there's a need for a market to get away from poverty.
271
774000
4000
mais il y a besoin d’un marché pour sortir de la pauvreté.
13:23
And this woman is very happy now, bringing her products to the market.
272
778000
3000
Cette femme est très heureuse maintenant, en apportant ses produits au marché.
13:26
But she's very thankful for the public investment in schooling
273
781000
2000
Mais elle est très reconnaissante de l’investissement public dans les écoles
13:28
so she can count, and won't be cheated when she reaches the market.
274
783000
3000
afin qu’elle sache compter, et ne se fasse pas avoir une fois rendue au marché.
13:31
She wants her kid to be healthy, so she can go to the market
275
786000
3000
Elle veut que son enfant soit en bonne santé, pour qu'elle puisse aller au marché
13:34
and doesn't have to stay home.
276
789000
2000
et n’ait pas à rester à la maison.
13:36
And she wants the infrastructure -- it is nice with a paved road.
277
791000
3000
Et elle veut l’infrastructure -- c’est bien avec une route pavée.
13:39
It's also good with credit.
278
794000
2000
Le crédit est aussi un plus.
13:41
Micro-credits gave her the bicycle, you know.
279
796000
3000
Les micro-crédits lui ont donné le vélo, vous savez.
13:44
And information will tell her when to go to market with which product.
280
799000
3000
Et des informations lui diront quand se rendre au marché, avec quels produits.
13:47
You can do this.
281
802000
2000
Vous pouvez le faire.
13:49
I find my experience from 20 years of Africa is that
282
804000
3000
Mon expérience de 20 ans en Afrique c'est que
13:52
the seemingly impossible is possible.
283
807000
3000
ce qui semble impossible est possible.
13:55
Africa has not done bad.
284
810000
2000
L’Afrique ne s’est pas mal débrouillée.
13:57
In 50 years they've gone from a pre-Medieval situation
285
812000
3000
En 50 ans, ils sont passés d’une situation pré-médiévale
14:00
to a very decent 100-year-ago Europe,
286
815000
3000
à une Europe très décente d’il y a 100 ans,
14:03
with a functioning nation and state.
287
818000
3000
avec des états et nations fonctionnels.
14:06
I would say that sub-Saharan Africa has done best in the world
288
821000
3000
Je dirais que dans le monde, c'est l’Afrique sub-saharienne qui s'est le mieux débrouillée
14:09
during the last 50 years.
289
824000
1000
ces 50 dernières années.
14:10
Because we don't consider where they came from.
290
825000
2000
Parce qu'on ne prend pas en compte d’où ils viennent.
14:12
It's this stupid concept of developing countries
291
827000
3000
C’est ce concept stupide de pays en développement
14:15
that puts us, Argentina and Mozambique together 50 years ago,
292
830000
3000
qui nous compare avec l’Argentine et le Mozambique 50 ans en arrière,
14:18
and says that Mozambique did worse.
293
833000
2000
et qui dit que le Mozambique aujourd'hui est en retard.
14:21
We have to know a little more about the world.
294
836000
2000
Nous devons en apprendre un peu plus sur le monde.
14:23
I have a neighbor who knows 200 types of wine.
295
838000
3000
J’ai un voisin qui connaît 200 sortes de vins.
14:26
He knows everything.
296
841000
1000
Il connaît tout.
14:27
He knows the name of the grape, the temperature and everything.
297
842000
2000
Il connaît le nom du raisin, la température et tout.
14:29
I only know two types of wine -- red and white.
298
844000
3000
Je ne connais que deux sortes de vin -- rouge et blanc.
14:32
(Laughter)
299
847000
2000
(Rires)
14:34
But my neighbor only knows two types of countries --
300
849000
2000
Mais mon voisin ne connaît que deux sortes de pays --
14:36
industrialized and developing.
301
851000
2000
industrialisé et en développement.
14:38
And I know 200, I know about the small data.
302
853000
3000
Et j’en connais 200, je connais toutes les petites données.
14:41
But you can do that.
303
856000
1000
Mais vous pouvez le faire.
14:42
(Applause)
304
857000
5000
(Applaudissements)
14:47
But I have to get serious. And how do you get serious?
305
862000
2000
Mais je dois rester sérieux. Et comment on fait pour être sérieux ?
14:49
You make a PowerPoint, you know?
306
864000
2000
En faisant un PowerPoint, vous savez ?
14:51
(Laughter)
307
866000
5000
(Rires)
14:56
Homage to the Office package, no?
308
871000
2000
Rendons hommage au pack Office, non?
15:00
What is this, what is this, what am I telling?
309
875000
2000
C'est quoi ça, c'est quoi ça, qu'est-ce que je raconte ?
15:02
I'm telling you that there are many dimensions of development.
310
877000
3000
Je raconte qu’il y a beaucoup de dimensions de développement.
15:05
Everyone wants your pet thing.
311
880000
2000
Tout le monde veut votre petit truc.
15:07
If you are in the corporate sector, you love micro-credit.
312
882000
3000
Si vous êtes dans le secteur des entreprises, vous aimez les micros-crédits.
15:10
If you are fighting in a non-governmental organization,
313
885000
2000
Si vous vous battez dans une organisation non gouvernementale,
15:12
you love equity between gender.
314
887000
3000
vous aimez l’égalité des sexes.
15:15
Or if you are a teacher, you'll love UNESCO, and so on.
315
890000
2000
Ou si vous êtes un professeur, vous aimerez l’UNESCO, et ainsi de suite.
15:17
On the global level, we have to have more than our own thing.
316
892000
2000
Au niveau mondial, nous devons avoir plus que notre petit truc.
15:19
We need everything.
317
894000
2000
Nous avons besoin de tout.
15:21
All these things are important for development,
318
896000
2000
Toutes ces choses sont importantes pour le développement,
15:23
especially when you just get out of poverty
319
898000
2000
en particulier lorsque vous venez juste de sortir de la pauvreté
15:25
and you should go towards welfare.
320
900000
3000
et que vous devez aller vers le bien-être.
15:28
Now, what we need to think about
321
903000
2000
Maintenant, ce à quoi il nous faut réfléchir
15:30
is, what is a goal for development,
322
905000
3000
c'est : qu'est-ce qu'un but de développement,
15:33
and what are the means for development?
323
908000
1000
et quels sont les moyens de développement ?
15:34
Let me first grade what are the most important means.
324
909000
3000
Je vais d’abord mettre des notes aux moyens les plus importants.
15:38
Economic growth to me, as a public-health professor,
325
913000
2000
La croissance économique pour moi, en tant que professeur de santé publique,
15:40
is the most important thing for development
326
915000
4000
est la chose la plus importante pour le développement,
15:44
because it explains 80 percent of survival.
327
919000
2000
car elle explique 80% de la survie.
15:47
Governance. To have a government which functions --
328
922000
3000
La gouvernance. Avoir un gouvernement qui fonctionne --
15:50
that's what brought California out of the misery of 1850.
329
925000
4000
c’est ce qui a sorti la Californie de la misère en 1850.
15:54
It was the government that made law function finally.
330
929000
3000
C’est le gouvernement qui a finalement fait fonctionner la loi.
15:58
Education, human resources are important.
331
933000
2000
L’éducation, les ressources humaines sont importantes.
16:00
Health is also important, but not that much as a mean.
332
935000
4000
La santé est importante aussi, mais pas tant que ça en tant que moyen.
16:04
Environment is important.
333
939000
2000
L’environnement est important.
16:06
Human rights is also important, but it just gets one cross.
334
941000
2000
Les droits de l’Homme aussi sont importants, mais ils n’ont qu’une croix.
16:08
Now what about goals? Where are we going toward?
335
943000
3000
Maintenant, quels sont les buts ? Où voulons-nous aller ?
16:11
We are not interested in money.
336
946000
2000
L'argent ne nous intéresse pas.
16:13
Money is not a goal.
337
948000
1000
L’argent n’est pas un but.
16:14
It's the best mean, but I give it zero as a goal.
338
949000
3000
C’est le meilleur moyen, mais je lui donne zéro en tant que but.
16:18
Governance, well it's fun to vote in a little thing,
339
953000
3000
La gouvernance, eh bien, c’est marrant de voter dans un petit truc,
16:21
but it's not a goal.
340
956000
2000
mais ce n’est pas un but.
16:23
And going to school, that's not a goal, it's a mean.
341
958000
4000
Et aller à l’école, ce n’est pas un but, c’est un moyen.
16:27
Health I give two points. I mean it's nice to be healthy
342
962000
2000
Je donne deux points à la santé. Je veux dire que c’est bien d’être en bonne santé
16:29
-- at my age especially -- you can stand here, you're healthy.
343
964000
2000
-- surtout à mon âge -- vous pouvez vous tenir debout, vous êtes en bonne santé.
16:31
And that's good, it gets two plusses.
344
966000
2000
Et ça c’est bien, elle reçoit deux plus.
16:33
Environment is very, very crucial.
345
968000
2000
L’environnement est absolument essentiel.
16:35
There's nothing for the grandkid if you don't save up.
346
970000
2000
Il ne restera rien pour les petits-enfants si vous ne le préservez pas.
16:37
But where are the important goals?
347
972000
2000
Mais où sont les buts importants ?
16:39
Of course, it's human rights.
348
974000
2000
Les droits de l’Homme, bien sûr.
16:41
Human rights is the goal,
349
976000
2000
Les droits de l’Homme sont le but,
16:43
but it's not that strong of a mean for achieving development.
350
978000
3000
mais ils ne sont pas très puissants comme moyen de se développer.
16:47
And culture. Culture is the most important thing, I would say,
351
982000
4000
Et la culture. La culture est la chose la plus importante, je dirais,
16:51
because that's what brings joy to life.
352
986000
2000
car c’est ce qui amène la joie dans la vie.
16:53
That's the value of living.
353
988000
2000
C’est la valeur de la vie.
16:55
So the seemingly impossible is possible.
354
990000
3000
Donc ce qui semble impossible est possible.
16:58
Even African countries can achieve this.
355
993000
2000
Même les pays d’Afrique peuvent y arriver.
17:01
And I've shown you the shot where the seemingly impossible is possible.
356
996000
6000
Et je vous ai montré la photo où ce qui semble impossible est possible.
17:07
And remember, please remember my main message,
357
1002000
4000
Et souvenez vous, s’il-vous-plaît, souvenez-vous de mon principal message,
17:11
which is this: the seemingly impossible is possible.
358
1006000
3000
qui est le suivant: ce qui semble impossible est possible.
17:14
We can have a good world.
359
1009000
2000
Nous pouvons avoir un monde bon.
17:16
I showed you the shots, I proved it in the PowerPoint,
360
1011000
3000
Je vous ai montré les photos, je vous l’ai prouvé avec le Powerpoint,
17:19
and I think I will convince you also by culture.
361
1014000
6000
et je pense que je vais aussi vous convaincre avec la culture.
17:25
(Laughter)
362
1020000
4000
(Rires)
17:29
(Applause)
363
1024000
1000
(Applaudissements)
17:30
Bring me my sword!
364
1025000
2000
Qu’on m'apporte mon épée !
17:36
Sword swallowing is from ancient India.
365
1031000
5000
Les avaleurs d'épée nous viennent de l’Inde ancienne.
17:41
It's a cultural expression that for thousands of years
366
1036000
5000
C’est une forme d'expression culturelle qui pendant des millénaires
17:46
has inspired human beings to think beyond the obvious.
367
1041000
6000
a inspiré les hommes à réfléchir au-delà de l’évidence.
17:52
(Laughter)
368
1047000
2000
(Rires)
17:54
And I will now prove to you that the seemingly impossible is possible
369
1049000
5000
Et je vais maintenant vous prouver que ce qui semble impossible est possible
17:59
by taking this piece of steel -- solid steel --
370
1054000
3000
en prenant cette pièce d’acier -- acier véritable --
18:03
this is the army bayonet from the Swedish Army, 1850,
371
1058000
3000
ceci est une baïonnette de l’armée Suédoise, 1850,
18:06
in the last year we had war.
372
1061000
2000
la dernière année où nous avons eu une guerre.
18:09
And it's all solid steel -- you can hear here.
373
1064000
3000
Et elle est faite entièrement d’acier -- vous pouvez l’entendre.
18:12
And I'm going to take this blade of steel,
374
1067000
6000
Je vais prendre cette lame d’acier,
18:18
and push it down through my body of blood and flesh,
375
1073000
5000
et la pousser au fond de mon corps de chair et de sang,
18:23
and prove to you that the seemingly impossible is possible.
376
1078000
4000
et vous prouver que ce qui semble impossible est possible.
18:28
Can I request a moment of absolute silence?
377
1083000
4000
Puis-je vous demander un moment de silence total?
18:43
(Applause)
378
1098000
22000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Hans Rosling - Global health expert; data visionaryIn Hans Rosling’s hands, data sings. Global trends in health and economics come to vivid life. And the big picture of global development—with some surprisingly good news—snaps into sharp focus.
Why you should listen
Even the most worldly and well-traveled among us have had their perspectives shifted by Hans Rosling. A professor of global health at Sweden's Karolinska Institute, his work focused on dispelling common myths about the so-called developing world, which (as he pointed out) is no longer worlds away from the West. In fact, most of the Third World is on the same trajectory toward health and prosperity, and many countries are moving twice as fast as the west did.
What set Rosling apart wasn't just his apt observations of broad social and economic trends, but the stunning way he presented them. Guaranteed: You've never seen data presented like this. A presentation that tracks global health and poverty trends should be, in a word: boring. But in Rosling's hands, data sings. Trends come to life. And the big picture — usually hazy at best — snaps into sharp focus.
Rosling's presentations were grounded in solid statistics (often drawn from United Nations and World Bank data), illustrated by the visualization software he developed. The animations transform development statistics into moving bubbles and flowing curves that make global trends clear, intuitive and even playful. During his legendary presentations, Rosling took this one step farther, narrating the animations with a sportscaster's flair.
Rosling developed the breakthrough software behind his visualizations through his nonprofit Gapminder, founded with his son and daughter-in-law. The free software — which can be loaded with any data — was purchased by Google in March 2007. (Rosling met the Google founders at TED.)
Rosling began his wide-ranging career as a physician, spending many years in rural Africa tracking a rare paralytic disease (which he named konzo) and discovering its cause: hunger and badly processed cassava. He co-founded Médecins sans Frontièrs (Doctors without Borders) Sweden, wrote a textbook on global health, and as a professor at the Karolinska Institut in Stockholm initiated key international research collaborations. He's also personally argued with many heads of state, including Fidel Castro.
Hans Rosling passed away in February 2017. He is greatly missed.
Hans Rosling | Speaker | TED.com