TEDGlobal 2013
Uri Alon: Why science demands a leap into the unknown
Uri Alon: Pourquoi une science vraiment innovante nécessite un saut dans l'inconnu
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En étudiant pour son doctorat de physique, Uri Alon pensait être un raté parce que toutes ses directions de recherches menaient à des impasses. Mais, avec l'aide du théâtre d'improvisation, il a réalisé qu'il peut y avoir de la joie à se perdre. Un appel aux scientifiques à arrêter de voir la recherche comme une ligne droite d'une question à une réponse, mais de la voir comme quelque chose de plus créatif. C'est un message qui va résonner, quel que soit votre domaine.
Uri Alon - Systems biologist
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
Uri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life. Full bio
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00:12
In the middle of my Ph.D.,
0
325
2063
Au milieu de mon doctorat,
00:14
I was hopelessly stuck.
1
2388
3462
j'étais désespérément coincé.
00:17
Every research direction that I tried
2
5850
1780
Chacune de mes recherches
00:19
led to a dead end.
3
7630
1616
menait à une impasse.
00:21
It seemed like my basic assumptions
4
9246
1902
Il semblait que
mes suppositions de base
mes suppositions de base
00:23
just stopped working.
5
11148
1928
n'étaient plus valables.
00:25
I felt like a pilot flying through the mist,
6
13076
2999
J'étais comme un pilote
volant à travers la brume,
volant à travers la brume,
00:28
and I lost all sense of direction.
7
16075
2795
ayant perdu tout sens de direction.
00:30
I stopped shaving.
8
18870
1481
J'arrêtai de me raser.
00:32
I couldn't get out of bed in the morning.
9
20351
2741
Le matin, je ne pouvais pas sortir du lit.
00:35
I felt unworthy
10
23092
1733
Je pensais ne pas mériter
00:36
of stepping across the gates of the university,
11
24825
3153
ma place sur les bancs de l'université,
00:39
because I wasn't like Einstein or Newton
12
27978
2148
parce que je n'étais
ni Einstein ni Newton
ni Einstein ni Newton
00:42
or any other scientist whose results
13
30126
2153
ni un scientifique dont
j'avais appris les résultats,
j'avais appris les résultats,
00:44
I had learned about, because in science,
14
32279
1531
parce qu'en science, nous apprenons
00:45
we just learn about the results, not the process.
15
33810
3382
uniquement les résultats, pas
le processus pour y arriver.
le processus pour y arriver.
00:49
And so obviously, I couldn't be a scientist.
16
37192
4701
Et donc, évidemment,
je ne pouvais pas être un scientifique.
je ne pouvais pas être un scientifique.
00:53
But I had enough support
17
41893
1664
Mais j'ai eu assez de soutien,
00:55
and I made it through
18
43557
1397
et j'ai traversé cela,
00:56
and discovered something new about nature.
19
44954
2220
et découvert quelque chose
de nouveau sur la nature.
de nouveau sur la nature.
00:59
This is an amazing feeling of calmness,
20
47174
2743
C'est un incroyable sentiment de calme,
01:01
being the only person in the world
21
49917
1332
être la seule personne au monde
01:03
who knows a new law of nature.
22
51249
2225
à connaître une nouvelle loi de la nature.
01:05
And I started the second project in my Ph.D,
23
53474
3042
Alors, j'ai commencé le second
projet de mon doctorat,
projet de mon doctorat,
01:08
and it happened again.
24
56516
1364
et cela s'est à nouveau produit.
01:09
I got stuck and I made it through.
25
57880
2289
J'étais coincé
et j'ai surmonté cela.
et j'ai surmonté cela.
01:12
And I started thinking,
26
60169
1386
Et j'ai commencé à penser,
01:13
maybe there's a pattern here.
27
61555
1157
peut-être qu'il y a là un modèle.
01:14
I asked the other graduate students, and they said,
28
62712
1841
J'ai posé la question à d'autres
étudiants diplômés et ils ont dit :
étudiants diplômés et ils ont dit :
01:16
"Yeah, that's exactly what happened to us,
29
64553
2043
« Oui, c'est exactement
ce qui nous est arrivé,
ce qui nous est arrivé,
01:18
except nobody told us about it."
30
66596
2349
sauf que personne
ne nous en a parlé. »
ne nous en a parlé. »
01:20
We'd all studied science as if it's a series
31
68945
1950
Nous avions tous étudié la science
comme étant une série
comme étant une série
01:22
of logical steps between question and answer,
32
70895
3576
d'étapes logiques entre
la question et la réponse,
la question et la réponse,
01:26
but doing research is nothing like that.
33
74471
2746
mais faire de la recherche
ne ressemble en rien à cela.
ne ressemble en rien à cela.
01:29
At the same time, I was also studying
34
77217
2334
Au même temps, j'étudiais aussi pour
01:31
to be an improvisation theater actor.
35
79551
2087
devenir acteur de théâtre d'improvisation.
01:33
So physics by day,
36
81638
1434
Donc de la physique la journée,
01:35
and by night, laughing, jumping, singing,
37
83072
2018
et la nuit rire, sauter, chanter,
01:37
playing my guitar.
38
85090
1312
jouer ma guitare.
01:38
Improvisation theater,
39
86402
1479
Le théâtre d'improvisation,
01:39
just like science, goes into the unknown,
40
87881
3009
tout comme la science,
va dans l'inconnu,
va dans l'inconnu,
01:42
because you have to make a scene onstage
41
90890
1412
parce que vous devez monter
une pièce sur scène
une pièce sur scène
01:44
without a director, without a script,
42
92302
1703
sans metteur en scène, sans script,
01:46
without having any idea what you'll portray
43
94005
2278
sans aucune idée de ce
que vous allez représenter
que vous allez représenter
01:48
or what the other characters will do.
44
96283
2406
ou de ce que les autres
personnages vont faire.
personnages vont faire.
01:50
But unlike science,
45
98689
1849
Mais, contrairement à la science,
01:52
in improvisation theater, they tell you from day one
46
100538
3023
dans le théâtre d'improvisation,
on vous dit dès le début
on vous dit dès le début
01:55
what's going to happen to
you when you get onstage.
you when you get onstage.
47
103561
2215
ce qu'il va se passer quand
vous allez arriver sur scène.
vous allez arriver sur scène.
01:57
You're going to fail miserably.
48
105776
2772
Vous allez échouer misérablement.
02:00
You're going to get stuck.
49
108548
1177
Vous allez être coincé.
02:01
And we would practice staying creative
50
109725
2118
Et nous nous entraînions
à rester créatifs
à rester créatifs
02:03
inside that stuck place.
51
111843
1203
à l'intérieur de cet endroit
où nous étions coincé.
où nous étions coincé.
02:05
For example, we had an exercise
52
113046
1905
Par exemple, nous avions un exercice
02:06
where we all stood in a circle,
53
114951
1142
où nous nous tenions tous en cercle,
02:08
and each person had to do
the world's worst tap dance,
the world's worst tap dance,
54
116093
2965
et chacun devait réaliser
le pire spectacle de claquettes au monde,
le pire spectacle de claquettes au monde,
02:11
and everybody else applauded
55
119058
1586
et tous les autres applaudissaient
02:12
and cheered you on,
56
120644
1242
et nous encourageaient,
02:13
supporting you onstage.
57
121886
2763
supportant notre performance.
02:16
When I became a professor
58
124649
1908
Quand je suis devenu
professeur à l'université
professeur à l'université
02:18
and had to guide my own students
59
126557
1381
et que je devais guider
mes propres étudiants
mes propres étudiants
02:19
through their research projects,
60
127938
1973
dans leurs projets de recherche,
02:21
I realized again,
61
129911
1367
j'ai à nouveau réalisé
02:23
I don't know what to do.
62
131278
1712
que je ne savais pas quoi faire.
02:24
I'd studied thousands of hours of physics,
63
132990
1994
J'avais étudié la physique
pendant des milliers d'heures,
pendant des milliers d'heures,
02:26
biology, chemistry,
64
134984
1614
la biologie, la chimie,
02:28
but not one hour, not one concept
65
136598
2372
mais pas une heure, pas un concept,
02:30
on how to mentor, how to guide someone
66
138970
2586
sur comment être un mentor,
comment guider quelqu'un
comment guider quelqu'un
02:33
to go together into the unknown,
67
141556
1737
pour rentrer ensemble dans l'inconnu,
02:35
about motivation.
68
143293
1921
sur la motivation.
02:37
So I turned to improvisation theater,
69
145214
1930
Je me suis donc tourné
vers le théâtre d'improvisation,
vers le théâtre d'improvisation,
02:39
and I told my students from day one
70
147144
2173
et j'ai dit dès le début à mes étudiants
02:41
what's going to happen when you start research,
71
149317
2901
ce qui allait se passer quand
ils allaient commencer la recherche,
ils allaient commencer la recherche,
02:44
and this has to do with our mental schema
72
152218
1726
et que cela avait à voir
avec notre schéma mental
avec notre schéma mental
02:45
of what research will be like.
73
153944
2012
de comment serait la recherche.
02:47
Because you see, whenever people do anything,
74
155956
2278
Parce que, voyez-vous, dès que
quelqu'un fait quelque chose,
quelqu'un fait quelque chose,
02:50
for example if I want to touch this blackboard,
75
158234
2642
si, par exemple, je veux
toucher ce tableau noir,
toucher ce tableau noir,
02:52
my brain first builds up a schema,
76
160876
1660
mon cerveau définit d'abord un schéma,
02:54
a prediction of exactly what my muscles will do
77
162536
1859
une prédiction exacte de
ce que mes muscles vont faire
ce que mes muscles vont faire
02:56
before I even start moving my hand,
78
164395
2156
avant même que je commence
à bouger ma main,
à bouger ma main,
02:58
and if I get blocked,
79
166551
1848
et si je suis bloqué,
03:00
if my schema doesn't match reality,
80
168399
1875
si mon schéma ne correspond pas
vraiment à la réalité,
vraiment à la réalité,
03:02
that causes extra stress called cognitive dissonance.
81
170274
2284
cela entraîne un stress supplémentaire
qui s'appelle « dissonance cognitive ».
qui s'appelle « dissonance cognitive ».
03:04
That's why your schemas had better match reality.
82
172558
2909
C'est pourquoi il vaut mieux que
vos schémas correspondent à la réalité.
vos schémas correspondent à la réalité.
03:07
But if you believe the way science is taught,
83
175467
3155
Mais si vous croyez en la façon
dont la science est enseignée,
dont la science est enseignée,
03:10
and if you believe textbooks, you're liable
84
178622
1897
si vous croyez aux manuels,
vous êtes susceptible
vous êtes susceptible
03:12
to have the following schema of research.
85
180519
6294
d'avoir le schéma de recherche suivant.
03:18
If A is the question,
86
186813
3318
Si A est la question,
03:22
and B is the answer,
87
190131
3400
et B est la réponse,
03:25
then research is a direct path.
88
193531
4593
alors la recherche est un chemin direct.
03:30
The problem is that if an experiment doesn't work,
89
198127
3115
Le problème est que si
une expérience ne fonctionne pas,
une expérience ne fonctionne pas,
03:33
or a student gets depressed,
90
201242
3662
ou qu'un étudiant est déprimé,
03:36
it's perceived as something utterly wrong
91
204904
2086
cela est perçu comme étant
profondément problématique
profondément problématique
03:38
and causes tremendous stress.
92
206990
3030
et cause beaucoup de stress.
03:42
And that's why I teach my students
93
210020
1783
Et c'est pour cela que
j'apprends à mes étudiants
j'apprends à mes étudiants
03:43
a more realistic schema.
94
211803
3862
un schéma plus réaliste.
03:50
Here's an example
95
218860
1524
Voici un exemple
03:52
where things don't match your schema.
96
220384
3136
où les choses ne correspondent
pas à votre schéma.
pas à votre schéma.
03:58
(Laughter)
97
226379
3262
(Rires)
04:01
(Applause)
98
229641
3199
(Applaudissements)
04:13
So I teach my students a different schema.
99
241564
3446
Donc j'apprends à mes étudiants
un autre schéma.
un autre schéma.
04:17
If A is the question,
100
245010
2194
Si A est la question,
04:19
B is the answer,
101
247204
2181
B est la réponse,
04:25
stay creative in the cloud,
102
253320
1535
restez créatifs dans les nuages,
04:26
and you start going,
103
254855
1975
et vous commencez à avancer,
04:28
and experiments don't work, experiments don't work,
104
256830
2363
et les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
04:31
experiments don't work, experiments don't work,
105
259193
2535
les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
04:33
until you reach a place linked
with negative emotions
with negative emotions
106
261728
2676
jusqu'à ce que vous atteignez un état
lié à des émotions négatives
lié à des émotions négatives
04:36
where it seems like your basic assumptions
107
264404
2278
où il vous semble que votre
intuition naturelle
intuition naturelle
04:38
have stopped making sense,
108
266682
1116
a cessé d'avoir du sens,
04:39
like somebody yanked the carpet beneath your feet.
109
267798
3055
comme si quelqu'un avait tiré
d'un coup sec le tapis sous vos pieds.
d'un coup sec le tapis sous vos pieds.
04:42
And I call this place the cloud.
110
270853
3328
Et j'appelle cet endroit le nuage.
04:59
Now you can be lost in the cloud
111
287685
2678
Vous pouvez vous perdre dans le nuage
05:02
for a day, a week, a month, a year,
112
290363
2508
pendant un jour, une semaine,
un mois, une année,
un mois, une année,
05:04
a whole career,
113
292871
1498
une carrière entière,
05:06
but sometimes, if you're lucky enough
114
294369
2162
mais parfois, si vous êtes chanceux
05:08
and you have enough support,
115
296531
1856
et que vous avez assez de soutien,
05:10
you can see in the materials at hand,
116
298387
1990
vous pouvez voir dans le matériel
disponible,
disponible,
05:12
or perhaps meditating on the shape of the cloud,
117
300377
3248
ou peut-être en méditant
sur la forme du nuage,
sur la forme du nuage,
05:15
a new answer,
118
303625
2002
une nouvelle réponse,
05:19
C, and you decide to go for it.
119
307285
3684
C, et vous pouvez décider d'y aller.
05:22
And experiments don't work, experiments don't work,
120
310969
2369
Et les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
les expériences ne fonctionnent pas,
05:25
but you get there,
121
313338
1469
mais vous y arrivez,
05:26
and then you tell everyone about it
122
314807
1220
et vous en parlez à tout le monde
05:28
by publishing a paper that reads A arrow C,
123
316027
3502
en publiant un papier qui dit :
A flèche C,
A flèche C,
05:31
which is a great way to communicate,
124
319529
1959
ce qui est une façon géniale
de communiquer,
de communiquer,
05:33
but as long as you don't forget the path
125
321488
2344
mais tant que vous n'oubliez pas le chemin
05:35
that brought you there.
126
323832
1799
qui vous y a conduit.
05:37
Now this cloud is an inherent part
127
325631
1975
Ce nuage est partie intégrante
05:39
of research, an inherent part of our craft,
128
327606
2604
de la recherche,
partie intégrante de notre métier,
partie intégrante de notre métier,
05:42
because the cloud stands guard at the boundary.
129
330210
3210
parce que le nuage
monte la garde à la frontière.
monte la garde à la frontière.
05:49
It stands guard at the boundary
130
337721
2269
Il monte la garde à la frontière
05:51
between the known
131
339990
2972
entre le connu
05:57
and the unknown,
132
345795
3604
et l'inconnu,
06:05
because in order to discover something truly new,
133
353110
2275
parce que pour découvrir
quelque chose de vraiment nouveau,
quelque chose de vraiment nouveau,
06:07
at least one of your basic
assumptions has to change,
assumptions has to change,
134
355385
3577
au moins une de vos suppositions
primaires doit changer,
primaires doit changer,
06:10
and that means that in science,
135
358962
1254
et cela veut dire qu'en science,
06:12
we do something quite heroic.
136
360216
1962
nous faisons quelque chose
d'assez héroïque.
d'assez héroïque.
06:14
Every day, we try to bring ourselves
137
362178
1821
Chaque jour, nous essayons de nous amener
06:15
to the boundary between
the known and the unknown
the known and the unknown
138
363999
1812
jusqu'à la frontière entre
le connu et l'inconnu
le connu et l'inconnu
06:17
and face the cloud.
139
365811
1821
et de faire face au nuage.
06:19
Now notice that I put B
140
367632
1705
Remarquez que j'ai mis B
06:21
in the land of the known,
141
369337
743
dans le pays du connu,
06:22
because we knew about it in the beginning,
142
370080
1811
parce que nous connaissions
son existence au début,
son existence au début,
06:23
but C is always more interesting
143
371891
3649
mais C est toujours plus intéressant
06:27
and more important than B.
144
375540
2723
et plus important que B.
06:30
So B is essential in order to get going,
145
378263
2193
Donc B est essentiel pour
démarrer,
démarrer,
06:32
but C is much more profound,
146
380456
1818
mais C est beaucoup plus profond,
06:34
and that's the amazing thing about resesarch.
147
382274
4497
et ça, c'est la chose géniale
à propos de la recherche.
à propos de la recherche.
06:38
Now just knowing that word, the cloud,
148
386771
2188
Connaître simplement ce mot, nuage,
06:40
has been transformational in my research group,
149
388959
2555
a été transformationnel dans
mon groupe de recherche,
mon groupe de recherche,
06:43
because students come to me and say,
150
391514
1870
parce que les étudiants
viennent me voir et disent :
viennent me voir et disent :
06:45
"Uri, I'm in the cloud,"
151
393384
1598
« Uri, je suis dans le nuage, »
06:46
and I say, "Great, you must be feeling miserable."
152
394982
3166
et je dis : « Génial,
tu dois te sentir très mal. »
tu dois te sentir très mal. »
06:50
(Laughter)
153
398148
2142
(Rires)
06:52
But I'm kind of happy,
154
400290
1913
Mais je suis plutôt heureux,
06:54
because we might be close to the boundary
155
402203
1678
parce que nous sommes peut-être
proches de la frontière
proches de la frontière
06:55
between the known and the unknown,
156
403881
1896
entre le connu et l'inconnu,
06:57
and we stand a chance of discovering
157
405777
1546
et nous avons une chance de découvrir
06:59
something truly new,
158
407323
1861
quelque chose de vraiment nouveau,
07:01
since the way our mind works,
159
409184
1342
puisque nos esprits fonctionnent
de telle façon
de telle façon
07:02
it's just knowing that the cloud
160
410526
3148
qu'ils savent que le nuage
07:05
is normal, it's essential,
161
413674
4426
est normal, essentiel,
07:10
and in fact beautiful,
162
418100
1205
et, en fait, beau,
07:11
we can join the Cloud Appreciation Society,
163
419305
3623
nous pouvons rejoindre
la Société des Amants du Nuage,
la Société des Amants du Nuage,
07:14
and it detoxifies the feeling that something
164
422928
1918
et cela désintoxique le sentiment
07:16
is deeply wrong with me.
165
424846
2562
que quelque chose en moi
est profondément problématique.
est profondément problématique.
07:19
And as a mentor, I know what to do,
166
427408
2450
Et en tant que mentor,
je sais ce que je dois faire
je sais ce que je dois faire
07:21
which is to step up my support for the student,
167
429858
2202
et qui est de montrer
mon soutien à mes étudiants,
mon soutien à mes étudiants,
07:24
because research in psychology shows
168
432060
1481
parce qu'un étude en psychologie montre
07:25
that if you're feeling fear and despair,
169
433541
3559
que si vous ressentez
de la peur et du désespoir,
de la peur et du désespoir,
07:29
your mind narrows down
170
437100
997
votre esprit se réduit à
07:30
to very safe and conservative ways of thinking.
171
438097
2831
des façons de penser
très sûres et conservatives.
très sûres et conservatives.
07:32
If you'd like to explore the risky paths
172
440928
1575
Si vous voulez explorer
les chemins risqués
les chemins risqués
07:34
needed to get out of the cloud,
173
442503
1388
nécessaires pour sortir du nuage,
07:35
you need other emotions --
174
443891
1761
vous avez besoin d'autres émotions --
07:37
solidarity, support, hope —
175
445652
2201
la solidarité, le soutien, l'espoir --
07:39
that come with your connection from somebody else,
176
447853
1737
qui viennent de votre connexion
avec quelqu'un d'autre,
avec quelqu'un d'autre,
07:41
so like in improvisation theater,
177
449590
1550
donc comme dans
le théâtre d'improvisation,
le théâtre d'improvisation,
07:43
in science, it's best to walk into the unknown
178
451140
2301
en science, il est préférable
de marcher ensemble
de marcher ensemble
07:45
together.
179
453441
1969
vers l'inconnu.
07:47
So knowing about the cloud,
180
455410
2442
Connaissant l'existence du nuage,
07:49
you also learn from improvisation theater
181
457852
3324
vous apprenez également
du théâtre d'improvisation
du théâtre d'improvisation
07:53
a very effective way to have conversations
182
461176
2602
une façon très efficace
de tenir des conversations
de tenir des conversations
07:55
inside the cloud.
183
463778
1760
dans le nuage.
07:57
It's based on the central principle
184
465538
1977
C'est basé sur le principe central
07:59
of improvisation theater,
185
467515
1767
du théâtre d'improvisation,
08:01
so here improvisation theater
186
469282
1093
donc, ici, le théâtre d'improvisation
08:02
came to my help again.
187
470375
1296
m'a à nouveau aidé.
08:03
It's called saying "Yes, and"
188
471671
2291
Cela s'appelle dire « Oui, et »
08:05
to the offers made by other actors.
189
473962
3465
aux offres des autres acteurs.
08:16
That means accepting the offers
190
484297
2894
Cela signifie accepter les offres
08:19
and building on them, saying, "Yes, and."
191
487191
2511
et construire à partir d'elles,
en disant « Oui, et ».
en disant « Oui, et ».
08:21
For example, if one actor says,
192
489702
1239
Par exemple, si un acteur dit :
08:22
"Here is a pool of water,"
193
490941
1155
« Voici une piscine »,
08:24
and the other actor says,
194
492096
1045
et que l'autre acteur dit :
08:25
"No, that's just a stage,"
195
493141
1869
« Non, c'est juste une scène »,
08:27
the improvisation is over.
196
495010
1738
l'improvisation est terminée.
08:28
It's dead, and everybody feels frustrated.
197
496748
3772
C'est mort, et tout le monde est frustré.
08:32
That's called blocking.
198
500520
1348
Cela s'appelle un blocage.
08:33
If you're not mindful of communications,
199
501868
1607
Si vous n'êtes pas attentifs
aux communications,
aux communications,
08:35
scientific conversations can have a lot of blocking.
200
503475
2937
les conversations scientifiques
peuvent avoir beaucoup de blocages.
peuvent avoir beaucoup de blocages.
08:38
Saying "Yes, and" sounds like this.
201
506412
2236
Voici ce à quoi cela ressemble
quand on dit « Oui, et ».
quand on dit « Oui, et ».
08:40
"Here is a pool of water."
"Yeah, let's jump in."
"Yeah, let's jump in."
202
508648
2508
« Voici une piscine. »
« Ouais, sautons dedans. »
« Ouais, sautons dedans. »
08:43
"Look, there's a whale! Let's grab it by its tail.
203
511156
3009
« Regarde, une baleine !
Attrapons-la par la queue.
Attrapons-la par la queue.
08:46
It's pulling us to the moon!"
204
514165
2101
Elle nous emmène à la lune ! »
08:48
So saying "Yes, and" bypasses our inner critic.
205
516266
3020
Donc dire « Oui, et »
contourne notre critique interne.
contourne notre critique interne.
08:51
We all have an inner critic
206
519286
1694
Nous avons tous une critique interne
08:52
that kind of guards what we say,
207
520980
1241
qui surveille ce que l'on dit,
08:54
so people don't think that we're obscene
208
522221
1923
pour que les gens ne pensent pas
que nous sommes obscènes
que nous sommes obscènes
08:56
or crazy or unoriginal,
209
524144
1115
ou fous ou pas originaux,
08:57
and science is full of the fear
210
525259
1260
et la science est pleine de peur
08:58
of appearing unoriginal.
211
526519
1557
de paraître pas original.
09:00
Saying "Yes, and" bypasses the critic
212
528076
2167
Dire « Oui, et » contourne la critique
09:02
and unlocks hidden voices of creativity
213
530243
2612
et déverrouille les voix cachées
de la créativité
de la créativité
09:04
you didn't even know that you had,
214
532855
1525
que vous ne saviez pas posséder,
09:06
and they often carry the answer
215
534380
2030
et elles amènent souvent la réponse
09:08
about the cloud.
216
536410
2405
sur le nuage.
09:10
So you see, knowing about the cloud
217
538815
2601
Donc, connaître l'existence du nuage
09:13
and about saying "Yes, and"
218
541416
1404
et savoir dire « Oui, et »
09:14
made my lab very creative.
219
542820
2859
a rendu mon laboratoire très créatif.
09:17
Students started playing off of each others' ideas,
220
545679
2528
Les étudiants ont commencé à construire
sur les idées l'un de l'autre,
sur les idées l'un de l'autre,
09:20
and we made surprising discoveries
221
548207
2114
et nous avons fait
des découvertes surprenantes
des découvertes surprenantes
09:22
in the interface between physics and biology.
222
550321
2869
à la frontière entre
la physique et la biologie.
la physique et la biologie.
09:25
For example, we were stuck for a year
223
553190
2950
Par exemple, nous étions
coincés depuis un an
coincés depuis un an
09:28
trying to understand the intricate
224
556140
1149
à essayer de comprendre
09:29
biochemical networks inside our cells,
225
557289
2693
les réseaux biochimiques intriqués
à l'intérieur de nos cellules,
à l'intérieur de nos cellules,
09:31
and we said, "We are deeply in the cloud,"
226
559982
2457
et nous disions : « Nous sommes
profondément dans le nuage »,
profondément dans le nuage »,
09:34
and we had a playful conversation
227
562439
1980
et nous discutions
sur le ton de la rigolade
sur le ton de la rigolade
09:36
where my student Shai Shen Orr said,
228
564419
1788
lorsque mon étudiant Shai Shen Orr dit :
09:38
"Let's just draw this on a
piece of paper, this network,"
piece of paper, this network,"
229
566207
2843
« Dessinons-le sur une feuille
de papier, ce réseau »,
de papier, ce réseau »,
09:41
and instead of saying,
230
569050
1453
et au lieu de dire :
09:42
"But we've done that so many times
231
570503
2151
« Mais nous l'avons fait tant de fois
09:44
and it doesn't work,"
232
572654
1034
et cela ne fonctionne pas »,
09:45
I said, "Yes, and
233
573688
2943
j'ai dit : « Oui, et
09:48
let's use a very big piece of paper,"
234
576631
2041
utilisons une très grande
feuille de papier »,
feuille de papier »,
09:50
and then Ron Milo said,
235
578672
1092
et ensuite Ron Milo a dit :
09:51
"Let's use a gigantic architect's
236
579764
2220
« Utilisons une gigantesque feuille bleue
09:53
blueprint kind of paper, and I know where to print it,"
237
581984
1796
comme celle des architectes,
et je sais où l'imprimer »,
et je sais où l'imprimer »,
09:55
and we printed out the network and looked at it,
238
583780
2500
et une fois imprimé le réseau
nous l'avons regardé,
nous l'avons regardé,
09:58
and that's where we made
our most important discovery,
our most important discovery,
239
586280
2509
et c'est là que nous avons fait
notre découverte la plus importante,
notre découverte la plus importante,
10:00
that this complicated network is just made
240
588789
2201
qui est que ce réseau compliqué
est fait uniquement
est fait uniquement
10:02
of a handful of simple, repeating interaction patterns
241
590990
3463
de quelques motifs d'interaction
simples et répétitifs
simples et répétitifs
10:06
like motifs in a stained glass window.
242
594453
3163
comme des motifs de vitraux.
10:09
We call them network motifs,
243
597616
2048
Nous les avons appelés
motifs de réseau,
motifs de réseau,
10:11
and they're the elementary circuits
244
599664
2152
ce sont des circuits élémentaires
10:13
that help us understand
245
601816
1385
qui nous aident à comprendre
10:15
the logic of the way cells make decisions
246
603201
2700
la logique dans la façon dont
les cellules prennent les décisions
les cellules prennent les décisions
10:17
in all organisms, including our body.
247
605901
2849
dans tous les organismes,
y compris notre corps.
y compris notre corps.
10:20
Soon enough, after this,
248
608750
1925
Peu de temps après cela,
10:22
I started being invited to give talks
249
610675
1620
j'ai commencé à être invité
à faire des conférences
à faire des conférences
10:24
to thousands of scientists across the world,
250
612295
3011
face à des milliers de scientifiques
venant du monde entier,
venant du monde entier,
10:27
but the knowledge about the cloud
251
615306
1833
mais la connaissance du nuage
10:29
and saying "Yes, and"
252
617139
1132
et dire « Oui, et »
10:30
just stayed within my own lab,
253
618271
1839
est restée uniquement
dans mon propre laboratoire,
dans mon propre laboratoire,
10:32
because you see, in science,
we don't talk about the process,
we don't talk about the process,
254
620110
2131
parce qu'en science,
nous ne parlons pas du processus,
nous ne parlons pas du processus,
10:34
anything subjective or emotional.
255
622241
2433
rien de subjectif ou d'émotionnel.
10:36
We talk about the results.
256
624674
1863
Nous parlons des résultats.
10:38
So there was no way to talk about it in conferences.
257
626537
2069
Il n'y avait donc pas moyen
d'en parler durant les conférences.
d'en parler durant les conférences.
10:40
That was unthinkable.
258
628606
1924
C'était impensable.
10:42
And I saw scientists in other groups get stuck
259
630530
2076
Et j'ai vu des scientifiques
dans d'autres groupes être coincés
dans d'autres groupes être coincés
10:44
without even having a word to describe
260
632606
1774
sans avoir les mots pour décrire
10:46
what they're seeing,
261
634380
1321
ce qu'ils voient,
10:47
and their ways of thinking
262
635701
1355
et leur façon de penser
10:49
narrowed down to very safe paths,
263
637056
1528
s'est réduite à des chemins très sûrs,
10:50
their science didn't reach its full potential,
264
638584
1660
leur science n'a pas atteint
son vrai potentiel,
son vrai potentiel,
10:52
and they were miserable.
265
640244
1753
et ils étaient malheureux.
10:53
I thought, that's the way it is.
266
641997
1939
J'ai pensé que c'était comme cela
que ça fonctionnait.
que ça fonctionnait.
10:55
I'll try to make my lab as creative as possible,
267
643936
2021
Je vais essayer de rendre mon propre
laboratoire aussi créatif que possible,
laboratoire aussi créatif que possible,
10:57
and if everybody else does the same,
268
645957
1680
et si tous les autres font la même chose,
10:59
science will eventually become
269
647637
2190
la science finira par devenir
11:01
more and more better and better.
270
649827
2214
meilleure et encore meilleure.
11:04
That way of thinking got turned on its head
271
652041
2920
Cette façon de penser
a totalement changé
a totalement changé
11:06
when by chance I went to hear Evelyn Fox Keller
272
654961
2339
quand, par hasard, j'ai entendu
Evelyn Fox Keller
Evelyn Fox Keller
11:09
give a talk about her experiences
273
657300
1358
en conférence parler de ses expériences
11:10
as a woman in science.
274
658658
1691
en tant que femme de science.
11:12
And she asked,
275
660349
1823
Et elle demandait :
11:14
"Why is it that we don't talk about the subjective
276
662172
1948
« Pourquoi est-ce que nous
ne parlons pas des aspects
ne parlons pas des aspects
11:16
and emotional aspects of doing science?
277
664120
2186
subjectif et émotionnels
de la pratique scientifique ?
de la pratique scientifique ?
11:18
It's not by chance. It's a matter of values."
278
666306
3992
Ce n'est pas par hasard.
C'est une question de valeurs. »
C'est une question de valeurs. »
11:22
You see, science seeks knowledge
279
670298
2178
La science recherche le savoir
11:24
that's objective and rational.
280
672476
1795
objectif et rationnel.
11:26
That's the beautiful thing about science.
281
674271
2198
C'est ce qui est beau dans la science.
11:28
But we also have a cultural myth
282
676469
1956
Mais nous avons également
un mythe culturel
un mythe culturel
11:30
that the doing of science,
283
678425
1254
qui est qu'en science,
11:31
what we do every day to get that knowledge,
284
679679
2300
ce que nous faisons chaque jour
pour atteindre ce savoir,
pour atteindre ce savoir,
11:33
is also only objective and rational,
285
681979
2440
est également uniquement
objectif et rationnel,
objectif et rationnel,
11:36
like Mr. Spock.
286
684419
2432
comme M. Spock.
11:38
And when you label something
287
686851
1414
Et quand vous étiquetez quelque chose
11:40
as objective and rational,
288
688265
1813
comme étant objectif et rationnel,
11:42
automatically, the other side,
289
690078
1642
automatiquement, l'autre côté,
11:43
the subjective and emotional,
290
691720
1457
le subjectif et l'émotionnel,
11:45
become labeled as non-science
291
693177
2102
est étiqueté comme de la non-science
11:47
or anti-science or threatening to science,
292
695279
1971
ou de l'anti-science
ou une menace à la science,
ou une menace à la science,
11:49
and we just don't talk about it.
293
697250
1811
et nous n'en parlons pas.
11:51
And when I heard that,
294
699061
1954
Et quand j'ai entendu cela,
11:53
that science has a culture,
295
701015
2167
que la science a une culture,
11:55
everything clicked into place for me,
296
703182
1547
les choses ont pour moi
trouvé leur place,
trouvé leur place,
11:56
because if science has a culture,
297
704729
1664
parce que si la science a une culture,
11:58
culture can be changed,
298
706393
1256
la culture peut être changée,
11:59
and I can be a change agent
299
707649
1593
et je peux être un agent de changement
12:01
working to change the culture
of science wherever I could.
of science wherever I could.
300
709242
2712
travaillant pour changer la culture
de la science partout où je le peux.
de la science partout où je le peux.
12:03
And so the very next lecture I gave in a conference,
301
711954
3069
Et donc à la conférence suivante
que j'ai donnée,
que j'ai donnée,
12:07
I talked about my science,
302
715023
1612
j'ai parlé de ma science,
12:08
and then I talked about the importance
303
716635
1512
et ensuite j'ai parlé de l'importance
12:10
of the subjective and emotional
aspects of doing science
aspects of doing science
304
718147
2182
des aspects subjectifs
et émotionnels en science
et émotionnels en science
12:12
and how we should talk about them,
305
720329
1120
et que nous devrions en parler,
12:13
and I looked at the audience,
306
721449
1234
et j'ai regardé le public,
12:14
and they were cold.
307
722683
2360
et les gens étaient froids.
12:17
They couldn't hear what I was saying
308
725043
3291
Ils n'entendaient pas
ce que je disais
ce que je disais
12:20
in the context of a 10 back-to-back
309
728334
1251
dans un contexte qui était
12:21
PowerPoint presentation conference.
310
729585
1839
de 10 présentations PowerPoint à la suite.
12:23
And I tried again and again,
conference after conference,
conference after conference,
311
731424
2482
Et j'ai essayé encore et encore,
conférence après conférence,
conférence après conférence,
12:25
but I wasn't getting through.
312
733906
2373
mais mon message ne passait pas.
12:28
I was in the cloud.
313
736279
2906
J'étais dans le nuage.
12:31
And eventually I managed to get out the cloud
314
739185
3514
Et finalement, j'ai réussi
à sortir du nuage,
à sortir du nuage,
12:34
using improvisation and music.
315
742699
2811
en utilisant l'improvisation
et la musique.
et la musique.
12:37
Since then, every conference I go to,
316
745510
2739
Depuis, à chaque conférence où je vais,
12:40
I give a science talk and a second, special talk
317
748249
2862
je fais un discours sur la science
et un second, un discours spécial
et un second, un discours spécial
12:43
called "Love and fear in the lab,"
318
751111
1993
appelé « L'amour et la peur
dans le laboratoire »,
dans le laboratoire »,
12:45
and I start it off by doing a song
319
753104
2217
et je l'entame avec une chanson
12:47
about scientists' greatest fear,
320
755321
2572
sur la plus grande peur
des scientifiques,
des scientifiques,
12:49
which is that we work hard,
321
757893
2912
qui est quand nous travaillons dur,
12:52
we discover something new,
322
760805
2342
que nous découvrons
quelque chose de nouveau,
quelque chose de nouveau,
12:55
and somebody else publishes it before we do.
323
763147
3357
que quelqu'un d'autre
le publie avant nous.
le publie avant nous.
12:58
We call it being scooped,
324
766504
2616
Nous appelons cela se faire cueillir,
13:01
and being scooped feels horrible.
325
769120
3214
et se faire cueillir est
un sentiment horrible.
un sentiment horrible.
13:04
It makes us afraid to talk to each other,
326
772334
2213
Cela nous fait avoir peur
de nous parler entre nous,
de nous parler entre nous,
13:06
which is no fun,
327
774547
833
ce qui n'est pas marrant,
13:07
because we came to science to share our ideas
328
775380
2760
parce que nous venons en science
pour partager nos idées
pour partager nos idées
13:10
and to learn from each other,
329
778140
1311
et pour apprendre des autres,
13:11
and so I do a blues song,
330
779451
3489
et donc je joue une chanson de blues,
13:17
which — (Applause) —
331
785040
5504
qui -- (Applaudissements) --
13:22
called "Scooped Again,"
332
790544
3223
est appelée « A nouveau cueilli »,
13:25
and I ask the audience to be my backup singers,
333
793767
2658
et je demande au public
d'être mon chœur,
d'être mon chœur,
13:28
and I tell them, "Your text is 'Scoop, Scoop.'"
334
796425
3980
et je leur dis :
« Le texte est « Cueilli, cueilli » ».
« Le texte est « Cueilli, cueilli » ».
13:32
It sounds like this: "Scoop, scoop!"
335
800405
2645
Cela fait comme « Scoop, scoop ! ».
13:35
Sounds like this.
336
803050
963
Ça fait comme cela.
13:36
♪ I've been scooped again ♪
337
804013
2219
♪ J'ai été cueilli à nouveau ♪
13:38
♪ Scoop! Scoop! ♪
338
806232
1743
♪ Scoop ! Scoop ! ♪
13:39
And then we go for it.
339
807975
1278
Et ensuite on y va.
13:41
♪ I've been scooped again ♪
340
809253
2045
♪ J'ai été cueilli à nouveau ♪
13:43
♪ Scoop! Scoop! ♪
341
811298
1286
♪ Scoop ! Scoop ! ♪
13:44
♪ I've been scooped again ♪
342
812584
1895
♪ J'ai été cueilli à nouveau ♪
13:46
♪ Scoop! Scoop! ♪
343
814479
1306
♪ Scoop ! Scoop ! ♪
13:47
♪ I've been scooped again ♪
344
815785
1783
♪ J'ai été cueilli à nouveau ♪
13:49
♪ Scoop! Scoop! ♪
345
817568
1639
♪ Scoop ! Scoop ! ♪
13:51
♪ I've been scooped again ♪
346
819207
1668
♪ J'ai été cueilli à nouveau ♪
13:52
♪ Scoop! Scoop! ♪
347
820875
1762
♪ Scoop ! Scoop ! ♪
13:54
♪ Oh mama, can't you feel my pain ♪
348
822637
3275
♪ Ô maman, ressens-tu ma douleur ♪
13:57
♪ Heavens help me, I've been scooped again ♪
349
825912
3786
♪ Que le ciel me vienne en aide,
j'ai été cueilli à nouveau ♪
j'ai été cueilli à nouveau ♪
14:02
(Applause)
350
830925
6391
(Applaudissements)
14:09
Thank you.
351
837735
1230
Merci.
14:10
Thank you for your backup singing.
352
838965
1499
Merci pour le chœur.
14:12
So everybody starts laughing, starts breathing,
353
840464
2084
Et donc tout le monde commence
à rire, à respirer,
à rire, à respirer,
14:14
notices that there's other scientists around them
354
842548
2012
à se rendre compte qu'il y a
d'autres scientifiques autour d'eux
d'autres scientifiques autour d'eux
14:16
with shared issues,
355
844560
1307
qui partagent ces problèmes,
14:17
and we start talking about the emotional
356
845867
1805
et nous commençons à parler des choses
14:19
and subjective things that go on in research.
357
847672
1850
émotionnelles et subjectives
qu'il y a en recherche.
qu'il y a en recherche.
14:21
It feels like a huge taboo has been lifted.
358
849522
2184
C'est comme si un énorme
tabou avait été levé.
tabou avait été levé.
14:23
Finally, we can talk about
this in a scientific conference.
this in a scientific conference.
359
851706
2799
Finalement, on peut en parler
dans une conférence scientifique.
dans une conférence scientifique.
14:26
And scientists have gone on to form peer groups
360
854505
2186
Et les scientifiques sont allés de l'avant
et ont formé des groupes
et ont formé des groupes
14:28
where they meet regularly
361
856691
1610
se rencontrant régulièrement
14:30
and create a space to talk about the emotional
362
858301
1629
et ont créé un espace où parler des choses
14:31
and subjective things that
happen as they're mentoring,
happen as they're mentoring,
363
859930
2301
émotionnelles et subjectives qui se
produisent alors qu'ils sont des mentors,
produisent alors qu'ils sont des mentors,
14:34
as they're going into the unknown,
364
862231
1363
qu'ils vont vers l'inconnu,
14:35
and even started courses
365
863594
1570
et ils ont même commencé des cours
14:37
about the process of doing science,
366
865164
1675
sur le processus de la science,
14:38
about going into the unknown together,
367
866839
1895
et rentrer ensemble dans l'inconnu,
14:40
and many other things.
368
868734
1416
et tant d'autres choses.
14:42
So my vision is that,
369
870150
1334
Ma vision est que,
14:43
just like every scientist knows the word "atom,"
370
871484
3462
comme tout scientifique
connaît le mot « atome »,
connaît le mot « atome »,
14:46
that matter is made out of atoms,
371
874946
1967
que la matière est faite d'atomes,
14:48
every scientist would know the words
372
876913
1484
si chaque scientifique connaissait les mots
14:50
like "the cloud," saying "Yes, and,"
373
878397
2344
comme « nuage », dire « Oui, et »
14:52
and science will become much more creative,
374
880741
3079
la science deviendrait
beaucoup plus créative,
beaucoup plus créative,
14:55
make many, many more unexpected discoveries
375
883820
3004
ferait beaucoup, beaucoup
plus de découvertes inattendues
plus de découvertes inattendues
14:58
for the benefit of us all,
376
886824
2536
pour notre bénéfice à tous,
15:01
and would also be much more playful.
377
889360
2216
et cela serait tellement plus amusant.
15:03
And what I might ask you to remember from this talk
378
891576
2590
Et ce que je vous demanderais
de retenir de cette conférence
de retenir de cette conférence
15:06
is that next time you face
379
894166
2696
est que la prochaine fois
que vous ferez face
que vous ferez face
15:08
a problem you can't solve
380
896862
1726
à un problème que vous
ne pouvez pas résoudre
ne pouvez pas résoudre
15:10
in work or in life,
381
898588
2592
au travail ou dans votre vie personnelle,
15:13
there's a word for what you're going to see:
382
901180
1876
il y a un mot que vous allez voir :
15:15
the cloud.
383
903056
1177
le nuage.
15:16
And you can go through the cloud
384
904233
1533
Et vous pouvez traverser le nuage
15:17
not alone but together
385
905766
1408
non pas seul mais ensemble
15:19
with someone who is your source of support
386
907174
2038
avec une personne qui est
la source de votre soutien
la source de votre soutien
15:21
to say "Yes, and" to your ideas,
387
909212
2048
qui dit « Oui, et » à vos idées,
15:23
to help you say "Yes, and" to your own ideas,
388
911260
2317
pour vous aider à dire « Oui, et »
à vos propres idées,
à vos propres idées,
15:25
to increase the chance that,
389
913577
1887
pour augmenter votre chance
15:27
through the wisps of the cloud,
390
915464
1726
de trouver, à travers la volute du nuage,
15:29
you'll find that moment of calmness
391
917190
1498
ce moment de calme
15:30
where you get your first glimpse
392
918688
1803
quand vous avez le premier aperçu
15:32
of your unexpected discovery,
393
920491
3250
de votre découverte inattendue,
15:35
your C.
394
923741
2724
votre C.
15:38
Thank you.
395
926465
2320
Merci.
15:40
(Applause)
396
928785
4000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Uri Alon - Systems biologistUri Alon studies how cells work, using an array of tools (including improv theater) to understand the biological circuits that perform the functions of life.
Why you should listen
First trained as a physicist, Uri Alon found a passion for biological systems. At the Weizmann Institute of Science in Israel, he and his lab investigate the protein circuits within a cell (they focus on E. coli), looking for basic interaction patterns that recur throughout biological networks. It's a field full of cross-disciplinary thinking habits and interesting problems. And in fact, Alon is the author of a classic paper on lab behavior called "How to Choose a Good Scientific Problem," which takes a step back from the rush to get grants and publish papers to ask: How can a good lab foster growth and self-motivated research?
In Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
More profile about the speakerIn Alon's lab, students use tools from physics, neurobiology and computer science -- and concepts from improv theatre -- to study basic principles of interactions. Using a theater practice called the "mirror game," they showed that two people can create complex novel motion together without a designated leader or follower. He also works on an addicting site called BioNumbers -- all the measurements you need to know about biology. The characteristic heart rate of a pond mussel? Why it's 4-6 beats per minute.
Uri Alon | Speaker | TED.com