TED2016
Reshma Saujani: Teach girls bravery, not perfection
Reshma Saujani: Apprenez aux filles à être courageuses, et pas à être parfaites
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Nous apprenons à nos filles à être parfaites, et à nos garçons à être courageux, dit Reshma Saujani, la fondatrice de Girls Who Code. Saujani a pris la responsabilité d'apprendre aux jeunes filles à prendre des risques et à programmer -- deux compétences nécessaires pour faire avancer la société. Pour innover réellement, nous ne pouvons pas laisser de côté la moitié de notre population, dit-elle. « J'ai besoin que chacun d'entre vous encourage chaque jeune femme qu'il connaît à être à l'aise avec l'imperfection. »
Reshma Saujani - Education activist
Through her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020. Full bio
Through her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020. Full bio
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00:13
So a few years ago,
0
1040
1655
Il y a quelques années,
00:14
I did something really brave,
1
2719
2937
j'ai fait quelque chose
de très courageux
de très courageux
ou, comme certains diraient,
de très stupide.
de très stupide.
00:17
or some would say really stupid.
2
5680
2680
Je me suis présentée
aux élections du Congrès.
aux élections du Congrès.
00:20
I ran for Congress.
3
8840
1320
00:23
For years, I had existed
safely behind the scenes in politics
safely behind the scenes in politics
4
11040
3736
Pendant des années, je me suis cachée
dans les coulisses de la politique
dans les coulisses de la politique
en tant que collectrice de fonds,
d'organisatrice,
d'organisatrice,
00:26
as a fundraiser, as an organizer,
5
14800
3056
00:29
but in my heart, I always wanted to run.
6
17880
3200
mais personnellement, j'ai toujours voulu
me présenter aux élections.
me présenter aux élections.
00:33
The sitting congresswoman
had been in my district since 1992.
had been in my district since 1992.
7
21680
4456
L'élue de mon district
l'était depuis 1992.
l'était depuis 1992.
00:38
She had never lost a race,
8
26160
1896
Elle n'avait jamais perdu d'élection
00:40
and no one had really even run against her
in a Democratic primary.
in a Democratic primary.
9
28080
3880
et personne ne s'était jamais présenté
face à elle aux primaires démocrates.
face à elle aux primaires démocrates.
Mais dans mon esprit, c'était ma façon
de faire une différence,
de faire une différence,
00:44
But in my mind, this was my way
10
32680
2856
00:47
to make a difference,
11
35560
1496
de changer les choses,
de rompre le statu quo.
de rompre le statu quo.
00:49
to disrupt the status quo.
12
37080
2120
00:51
The polls, however,
told a very different story.
told a very different story.
13
39960
3360
Cependant, les sondages
disaient tout autre chose.
disaient tout autre chose.
00:55
My pollsters told me
that I was crazy to run,
that I was crazy to run,
14
43920
3216
Mes sondeurs me disaient
que j'étais folle de me présenter,
que j'étais folle de me présenter,
00:59
that there was no way that I could win.
15
47160
2920
que je ne gagnerai jamais.
01:02
But I ran anyway,
16
50760
1336
Mais je me suis présentée.
01:04
and in 2012, I became an upstart
in a New York City congressional race.
in a New York City congressional race.
17
52120
5176
Et, en 2012, je suis devenue candidate
au Congrès dans la ville de New York.
01:09
I swore I was going to win.
18
57320
3080
Je jurais que j'allais gagner.
01:13
I had the endorsement
from the New York Daily News,
from the New York Daily News,
19
61000
2616
J'avais l'appui du New York Daily News,
01:15
the Wall Street Journal
snapped pictures of me on election day,
snapped pictures of me on election day,
20
63640
3336
le Wall Street Journal a pris des photos
de moi le jour de l'élection
de moi le jour de l'élection
01:19
and CNBC called it one of the hottest
races in the country.
races in the country.
21
67000
3600
et la CNBC a déclaré que c'était une
des élections les plus serrées du pays.
des élections les plus serrées du pays.
01:23
I raised money from everyone I knew,
22
71280
2416
J'ai levé des fonds
auprès de toutes mes relations,
auprès de toutes mes relations,
01:25
including Indian aunties
23
73720
1896
y compris mes tantes indiennes,
01:27
that were just so happy
an Indian girl was running.
an Indian girl was running.
24
75640
2720
qui étaient si heureuses
qu'une fille indienne se présente.
qu'une fille indienne se présente.
01:31
But on election day, the polls were right,
25
79240
3176
Mais le jour de l'élection,
les sondages se sont avérés vrais
les sondages se sont avérés vrais
01:34
and I only got 19 percent of the vote,
26
82440
3040
et je n'ai eu que 19% des voix.
Les journaux qui disaient que j'étais
une étoile montante de la politique,
une étoile montante de la politique,
01:37
and the same papers
that said I was a rising political star
that said I was a rising political star
27
85920
3736
01:41
now said I wasted 1.3 million dollars
28
89680
4416
disaient que j'avais gaspillé
1,3 million de dollars
1,3 million de dollars
pour 6 321 voix.
01:46
on 6,321 votes.
29
94120
5016
01:51
Don't do the math.
30
99160
1280
Ne comptez pas.
01:53
It was humiliating.
31
101440
2040
C'était humiliant.
01:56
Now, before you get the wrong idea,
32
104320
2656
Avant que vous ne vous fassiez
de fausses idées,
de fausses idées,
01:59
this is not a talk
about the importance of failure.
about the importance of failure.
33
107000
2440
ce n'est pas une conférence
sur l'importance de l'échec.
sur l'importance de l'échec.
Ni de ce qu'on en apprend.
02:02
Nor is it about leaning in.
34
110040
1640
Je vous raconte que je me suis présentée
aux élections pour le Congrès
aux élections pour le Congrès
02:04
I tell you the story
of how I ran for Congress
of how I ran for Congress
35
112400
3216
02:07
because I was 33 years old
36
115640
2456
parce que j'avais 33 ans
et c'était la première fois de ma vie
02:10
and it was the first time
in my entire life
in my entire life
37
118120
4736
que j'ai fait quelque chose
de vraiment courageux,
de vraiment courageux,
02:14
that I had done something
that was truly brave,
that was truly brave,
38
122880
3656
où je ne m'inquiétais pas d'être parfaite.
02:18
where I didn't worry about being perfect.
39
126560
2680
02:21
And I'm not alone:
40
129639
1457
Et je ne suis pas seule :
02:23
so many women I talk to tell me
41
131120
1736
tellement de femmes me racontent
02:24
that they gravitate
towards careers and professions
towards careers and professions
42
132880
2896
la façon dont elles se dirigent
vers des carrières et professions
vers des carrières et professions
02:27
that they know
they're going to be great in,
they're going to be great in,
43
135800
2096
où elles savent
qu'elles vont réussir,
qu'elles vont réussir,
02:29
that they know they're
going to be perfect in,
going to be perfect in,
44
137920
2376
qu'elles vont être parfaites
et ce n'est pas étonnant.
02:32
and it's no wonder why.
45
140320
1816
02:34
Most girls are taught
to avoid risk and failure.
to avoid risk and failure.
46
142160
3056
On enseigne à la majorité des filles
d'éviter le risque, l'échec.
d'éviter le risque, l'échec.
02:37
We're taught to smile pretty,
47
145240
1776
On nous apprend
à avoir un beau sourire,
à avoir un beau sourire,
02:39
play it safe, get all A's.
48
147040
2520
rester en terrain connu,
obtenir des 20/20.
obtenir des 20/20.
02:42
Boys, on the other hand,
49
150320
1696
D'un autre côté, on apprend aux garçons
à la jouer dur, viser haut,
à la jouer dur, viser haut,
02:44
are taught to play rough, swing high,
50
152040
2776
grimper en haut des cages à grimper
puis sauter la tête la première.
puis sauter la tête la première.
02:46
crawl to the top of the monkey bars
and then just jump off headfirst.
and then just jump off headfirst.
51
154840
4760
Arrivés à l'âge adulte,
02:52
And by the time they're adults,
52
160200
1576
02:53
whether they're negotiating a raise
or even asking someone out on a date,
or even asking someone out on a date,
53
161800
4776
qu'ils négocient une augmentation
ou invitent quelqu'un à sortir,
ou invitent quelqu'un à sortir,
02:58
they're habituated
to take risk after risk.
to take risk after risk.
54
166600
3896
ils sont habitués
à prendre des risques.
à prendre des risques.
03:02
They're rewarded for it.
55
170520
1240
Et ils en sont récompensés.
03:04
It's often said in Silicon Valley,
56
172320
2536
Souvent, dans la Silicon Valley,
03:06
no one even takes you seriously
unless you've had two failed start-ups.
unless you've had two failed start-ups.
57
174880
4280
personne ne vous prend au sérieux
à moins d'avoir deux échecs en start-up.
à moins d'avoir deux échecs en start-up.
03:11
In other words,
58
179880
1536
Autrement dit,
03:13
we're raising our girls to be perfect,
59
181440
3096
nous élevons nos filles
pour qu'elles soient parfaites
pour qu'elles soient parfaites
03:16
and we're raising our boys to be brave.
60
184560
3320
et nos garçons
pour qu'ils soient courageux.
pour qu'ils soient courageux.
03:21
Some people worry
about our federal deficit,
about our federal deficit,
61
189080
3680
Certaines personnes s'inquiètent
de notre déficit fédéral,
de notre déficit fédéral,
mais moi, je m'inquiète
de notre déficit de courage.
de notre déficit de courage.
03:25
but I, I worry about our bravery deficit.
62
193800
3800
03:30
Our economy, our society,
we're just losing out
we're just losing out
63
198240
3456
Notre économie, notre société,
nous sommes perdants
nous sommes perdants
parce que nous n'apprenons pas
à nos filles à être courageuses.
à nos filles à être courageuses.
03:33
because we're not raising
our girls to be brave.
our girls to be brave.
64
201720
2520
C'est pourquoi les femmes
sont sous-représentées dans les sciences,
sont sous-représentées dans les sciences,
03:36
The bravery deficit is why
women are underrepresented in STEM,
women are underrepresented in STEM,
65
204920
3376
03:40
in C-suites, in boardrooms, in Congress,
66
208320
1936
dans l'encadrement, au Congrès, dans
les conseils d'administration et ailleurs.
les conseils d'administration et ailleurs.
03:42
and pretty much everywhere you look.
67
210280
2560
03:46
In the 1980s, psychologist Carol Dweck
68
214000
3176
Dans les années 80,
la psychologue Carol Dweck
la psychologue Carol Dweck
03:49
looked at how bright fifth graders
handled an assignment
handled an assignment
69
217200
2656
a étudié comment des élèves de CM2
faisaient face à un exercice
faisaient face à un exercice
03:51
that was too difficult for them.
70
219880
1600
trop compliqué pour eux.
03:54
She found that bright girls
were quick to give up.
were quick to give up.
71
222000
4176
Elle a découvert que les filles brillantes
abandonnaient vite.
abandonnaient vite.
03:58
The higher the IQ,
the more likely they were to give up.
the more likely they were to give up.
72
226200
3720
Plus le QI était élevé,
plus elles risquaient d'abandonner.
plus elles risquaient d'abandonner.
Au contraire, les garçons brillants
considéraient cela comme un défi.
considéraient cela comme un défi.
04:02
Bright boys, on the other hand,
73
230520
1736
04:04
found the difficult material
to be a challenge.
to be a challenge.
74
232280
2696
04:07
They found it energizing.
75
235000
1736
Ils le trouvaient stimulant.
04:08
They were more likely
to redouble their efforts.
to redouble their efforts.
76
236760
3200
Ils allaient plus probablement
faire plus d'efforts.
faire plus d'efforts.
Que se passe-t-il ?
04:12
What's going on?
77
240680
1240
En CM2, quel que soit le sujet,
04:14
Well, at the fifth grade level,
78
242520
1496
04:16
girls routinely outperform boys
in every subject,
in every subject,
79
244040
3656
les filles sont en général
meilleures que les garçons,
meilleures que les garçons,
04:19
including math and science,
80
247720
2136
y compris en maths et science,
04:21
so it's not a question of ability.
81
249880
2840
ce n'est donc pas
une question de capacité.
une question de capacité.
La différence est dans l'approche
qu'ils ont du problème.
qu'ils ont du problème.
04:25
The difference is in how boys
and girls approach a challenge.
and girls approach a challenge.
82
253560
4120
04:30
And it doesn't just end in fifth grade.
83
258200
2079
Cela ne s'arrête pas en CM2.
04:32
An HP report found
that men will apply for a job
that men will apply for a job
84
260800
3176
Une étude de HP a montré
que les hommes postulent pour un poste
que les hommes postulent pour un poste
04:36
if they meet only 60 percent
of the qualifications,
of the qualifications,
85
264000
3640
s'ils répondent à 60% des qualifications,
mais les femmes ne postulent
04:40
but women, women will apply
86
268000
2736
04:42
only if they meet 100 percent
of the qualifications.
of the qualifications.
87
270760
4576
que si elles répondent
à 100% des qualifications.
à 100% des qualifications.
04:47
100 percent.
88
275360
1280
100%.
04:49
This study is usually invoked
as evidence that, well,
as evidence that, well,
89
277720
3336
Cette étude est généralement
citée comme preuve
citée comme preuve
que les femmes ont besoin
d'avoir plus confiance en elles.
d'avoir plus confiance en elles.
04:53
women need a little more confidence.
90
281080
1720
04:55
But I think it's evidence
91
283360
1496
Mais c'est aussi la preuve
04:56
that women have been socialized
to aspire to perfection,
to aspire to perfection,
92
284880
3136
que les femmes ont appris
à viser la perfection
à viser la perfection
05:00
and they're overly cautious.
93
288040
1536
et qu'elles font très attention.
05:01
(Applause)
94
289600
2816
(Applaudissements)
05:04
And even when we're ambitious,
95
292440
2056
Même lorsque nous sommes ambitieuses,
05:06
even when we're leaning in,
96
294520
2776
lorsque nous allons de l'avant,
05:09
that socialization of perfection
97
297320
2216
cette socialisation de perfection
05:11
has caused us to take
less risks in our careers.
less risks in our careers.
98
299560
3080
nous fait prendre moins de risques
dans nos carrières.
dans nos carrières.
Et donc ces 600 000 postes
actuellement disponibles
actuellement disponibles
05:15
And so those 600,000 jobs
that are open right now
that are open right now
99
303320
4576
05:19
in computing and tech,
100
307920
1240
en informatique et technologie,
les femmes sont laissées de côté,
05:21
women are being left behind,
101
309800
1896
et donc notre économie
est distancée
est distancée
05:23
and it means our economy
is being left behind
is being left behind
102
311720
2656
05:26
on all the innovation and problems
women would solve
women would solve
103
314400
4176
sur toutes les innovations et problèmes
que les femmes résoudraient
que les femmes résoudraient
05:30
if they were socialized to be brave
104
318600
2736
si elles avaient appris
à être courageuses
à être courageuses
05:33
instead of socialized to be perfect.
105
321360
3080
plutôt qu'à être parfaites.
(Applaudissements)
05:36
(Applause)
106
324960
3936
05:40
So in 2012, I started a company
to teach girls to code,
to teach girls to code,
107
328920
4336
En 2012, j'ai lancé une entreprise
pour apprendre aux filles à coder,
pour apprendre aux filles à coder,
et j'ai découvert
qu'en leur apprenant à coder,
qu'en leur apprenant à coder,
05:45
and what I found
is that by teaching them to code
is that by teaching them to code
108
333280
3056
05:48
I had socialized them to be brave.
109
336360
2160
je leur avais appris à être courageuses.
Coder, c'est un processus sans fin
de test et d'erreur,
de test et d'erreur,
05:51
Coding, it's an endless process
of trial and error,
of trial and error,
110
339240
4216
05:55
of trying to get the right command
in the right place,
in the right place,
111
343480
3176
essayer de trouver
la bonne commande au bon endroit,
la bonne commande au bon endroit,
avec parfois seulement un point-virgule
05:58
with sometimes just a semicolon
112
346680
2416
06:01
making the difference
between success and failure.
between success and failure.
113
349120
3320
différenciant le succès et l'échec.
06:04
Code breaks and then it falls apart,
114
352840
2496
Le code se casse puis s'écroule,
et il faut souvent
beaucoup, beaucoup d'essais
beaucoup, beaucoup d'essais
06:07
and it often takes many, many tries
115
355360
2416
avant d'atteindre ce moment magique
06:09
until that magical moment
116
357800
2296
où ce que vous essayez
de construire prend vie.
de construire prend vie.
06:12
when what you're trying
to build comes to life.
to build comes to life.
117
360120
3080
Cela requiert de la persévérance.
06:15
It requires perseverance.
118
363760
2480
06:18
It requires imperfection.
119
366600
2760
Cela requiert de l'imperfection.
06:22
We immediately see in our program
120
370160
2376
Dans notre programme,
nous voyons immédiatement
nous voyons immédiatement
06:24
our girls' fear of not getting it right,
121
372560
2336
la peur qu'ont nos filles
de ne pas bien faire,
de ne pas bien faire,
06:26
of not being perfect.
122
374920
1240
de ne pas être parfaites.
06:28
Every Girls Who Code teacher
tells me the same story.
tells me the same story.
123
376840
3176
Chaque professeur de Girls Who Code
me raconte la même chose.
me raconte la même chose.
06:32
During the first week,
when the girls are learning how to code,
when the girls are learning how to code,
124
380040
2976
Pendant la première semaine
où les filles apprennent à coder,
où les filles apprennent à coder,
06:35
a student will call her over
and she'll say,
and she'll say,
125
383040
2976
une étudiante l'appelle et lui dit :
« Je ne sais pas quel code écrire. »
06:38
"I don't know what code to write."
126
386040
2016
06:40
The teacher will look at her screen,
127
388080
1936
Le professeur regarde son écran
06:42
and she'll see a blank text editor.
128
390040
1880
et voit un éditeur de texte vide.
06:44
If she didn't know any better,
she'd think that her student
she'd think that her student
129
392640
2816
Si elle ne le savait pas,
elle pourrait croire que son étudiante
elle pourrait croire que son étudiante
06:47
spent the past 20 minutes
just staring at the screen.
just staring at the screen.
130
395480
3080
a passé les 20 dernières minutes
à fixer son écran.
à fixer son écran.
Mais si elle annule les dernières actions,
06:51
But if she presses undo a few times,
131
399400
3176
06:54
she'll see that her student
wrote code and then deleted it.
wrote code and then deleted it.
132
402600
3720
elle verra que son étudiante
a écrit puis supprimé du code.
a écrit puis supprimé du code.
06:58
She tried, she came close,
133
406840
3256
Elle a essayé, elle était proche,
07:02
but she didn't get it exactly right.
134
410120
2080
mais tout n'était pas exact.
07:05
Instead of showing
the progress that she made,
the progress that she made,
135
413040
2616
Au lieu de montrer son avancement,
07:07
she'd rather show nothing at all.
136
415680
1960
elle préfère ne rien montrer.
07:10
Perfection or bust.
137
418160
2840
La perfection ou rien.
07:14
It turns out that our girls
are really good at coding,
are really good at coding,
138
422440
4760
Il s'avère que nos filles
codent très bien,
codent très bien,
mais ce n'est pas suffisant
pour leur apprendre à coder.
pour leur apprendre à coder.
07:19
but it's not enough
just to teach them to code.
just to teach them to code.
139
427840
2191
07:22
My friend Lev Brie, who is a professor
at the University of Columbia
at the University of Columbia
140
430720
3191
Mon ami Lev Brie, qui est professeur
à l'Université de Columbia
à l'Université de Columbia
07:25
and teaches intro to Java
141
433935
1761
et enseigne les bases du Java
07:27
tells me about his office hours
with computer science students.
with computer science students.
142
435720
3680
me parle des heures passées à son bureau
avec des étudiants en informatique.
avec des étudiants en informatique.
Quand les garçons ont des difficultés
pour un devoir, ils viennent et disent :
pour un devoir, ils viennent et disent :
07:32
When the guys are struggling
with an assignment,
with an assignment,
143
440120
2256
07:34
they'll come in and they'll say,
144
442400
1576
07:36
"Professor, there's something
wrong with my code."
wrong with my code."
145
444000
2360
« Monsieur, il y a quelque chose
qui cloche dans mon code. »
qui cloche dans mon code. »
07:38
The girls will come in and say,
146
446880
1496
Les filles disent :
07:40
"Professor, there's something
wrong with me."
wrong with me."
147
448400
4040
« Monsieur, il y a un truc
qui cloche chez moi. »
qui cloche chez moi. »
07:45
We have to begin to undo
the socialization of perfection,
the socialization of perfection,
148
453520
3296
Nous devons commencer à défaire
cette socialisation de perfection,
cette socialisation de perfection,
07:48
but we've got to combine it
with building a sisterhood
with building a sisterhood
149
456840
2616
et combiner cela à la création
d'une solidarité féminine
d'une solidarité féminine
07:51
that lets girls know
that they are not alone.
that they are not alone.
150
459480
2840
qui fait savoir aux filles
qu'elles ne sont pas seules.
qu'elles ne sont pas seules.
07:55
Because trying harder
is not going to fix a broken system.
is not going to fix a broken system.
151
463000
4040
Car fournir plus d'efforts
ne va pas réparer un système brisé.
ne va pas réparer un système brisé.
07:59
I can't tell you how many women tell me,
152
467680
2256
Je ne sais pas combien
de femmes me disent :
de femmes me disent :
08:01
"I'm afraid to raise my hand,
153
469960
1776
« J'ai peur de lever la main,
08:03
I'm afraid to ask a question,
154
471760
2136
j'ai peur de poser une question
08:05
because I don't want to be the only one
155
473920
2376
parce que je ne veux pas être la seule
08:08
who doesn't understand,
156
476320
1440
à ne pas comprendre,
08:10
the only one who is struggling.
157
478360
2680
la seule en difficulté. »
En apprenant à nos filles
à être courageuses
à être courageuses
08:13
When we teach girls to be brave
158
481840
2896
08:16
and we have a supportive network
cheering them on,
cheering them on,
159
484760
3296
et en ayant un réseau de soutien
qui les encourage,
qui les encourage,
elles créent des choses incroyables
08:20
they will build incredible things,
160
488080
3016
08:23
and I see this every day.
161
491120
2720
et j'en suis témoin chaque jour.
08:26
Take, for instance,
two of our high school students
two of our high school students
162
494520
2616
Prenez, par exemple,
deux de nos lycéennes
deux de nos lycéennes
08:29
who built a game called Tampon Run --
163
497160
2376
qui ont créé un jeu
appelé Tampon Run --
appelé Tampon Run --
08:31
yes, Tampon Run --
164
499560
2456
oui, Tampon Run --
08:34
to fight against the menstruation taboo
165
502040
2416
pour vaincre le tabou
qui entoure les règles
qui entoure les règles
08:36
and sexism in gaming.
166
504480
2200
et le sexisme dans les jeux vidéo.
Ou la réfugiée syrienne
08:39
Or the Syrian refugee
167
507840
1576
08:41
who dared show her love
for her new country
for her new country
168
509440
3520
qui a osé montrer son amour
pour son nouveau pays
pour son nouveau pays
en créant une application pour aider
les Américains à aller voter.
les Américains à aller voter.
08:45
by building an app
to help Americans get to the polls.
to help Americans get to the polls.
169
513600
4199
08:50
Or a 16-year-old girl
who built an algorithm
who built an algorithm
170
518760
4255
Ou la fille de seize ans
qui a créé un algorithme
qui a créé un algorithme
08:55
to help detect whether a cancer
is benign or malignant
is benign or malignant
171
523039
5057
pour aider à détecter
si un cancer est bénin ou malin
si un cancer est bénin ou malin
09:00
in the off chance
that she can save her daddy's life
that she can save her daddy's life
172
528120
3376
dans l'espoir fou de pouvoir sauver
la vie de son père
la vie de son père
atteint d'un cancer.
09:03
because he has cancer.
173
531520
2560
09:07
These are just
three examples of thousands,
three examples of thousands,
174
535000
4400
Et ce ne sont que trois exemples
parmi des milliers,
parmi des milliers,
des milliers de filles ayant appris
à être imparfaites,
à être imparfaites,
09:12
thousands of girls who have been
socialized to be imperfect,
socialized to be imperfect,
175
540120
4096
à continuer d'essayer,
à être persévérantes.
à être persévérantes.
09:16
who have learned to keep trying,
who have learned perseverance.
who have learned perseverance.
176
544240
2953
09:19
And whether they become coders
177
547217
1999
Qu'elles deviennent programmeuses
ou la prochaine Hillary Clinton
ou Beyoncé,
ou Beyoncé,
09:21
or the next Hillary Clinton or Beyoncé,
178
549240
2656
09:23
they will not defer their dreams.
179
551920
3320
elles n'ajourneront pas leurs rêves.
09:27
And those dreams have never been
more important for our country.
more important for our country.
180
555960
4480
Et ces rêves n'ont jamais été
aussi importants pour notre pays,
aussi importants pour notre pays,
pour l'économie américaine,
pour la croissance de toute économie,
pour la croissance de toute économie,
09:33
For the American economy,
for any economy to grow,
for any economy to grow,
181
561320
3136
pour la vraie innovation.
09:36
to truly innovate,
182
564480
2136
09:38
we cannot leave behind
half our population.
half our population.
183
566640
3200
Nous ne pouvons pas laisser
la moitié de la population de côté.
la moitié de la population de côté.
Nous devons apprendre à nos filles
à être à l'aise avec l'imperfection,
à être à l'aise avec l'imperfection,
09:42
We have to socialize our girls
to be comfortable with imperfection,
to be comfortable with imperfection,
184
570640
3696
09:46
and we've got to do it now.
185
574360
2920
et nous devons le faire maintenant.
09:50
We cannot wait for them
to learn how to be brave like I did
to learn how to be brave like I did
186
578400
4216
Nous ne pouvons pas attendre
qu'elles apprennent à être courageuses
qu'elles apprennent à être courageuses
comme moi, à l'âge de 33 ans.
09:54
when I was 33 years old.
187
582640
2080
09:57
We have to teach them
to be brave in schools
to be brave in schools
188
585240
2336
Nous devons leur apprendre
à être courageuses à l'école
à être courageuses à l'école
09:59
and early in their careers,
189
587600
1736
et tôt dans leur carrière,
10:01
when it has the most potential
to impact their lives
to impact their lives
190
589360
3136
lorsque cela a le plus de chance
d'impacter leur vie
d'impacter leur vie
10:04
and the lives of others,
191
592520
2016
et la vie des autres.
10:06
and we have to show them
that they will be loved and accepted
that they will be loved and accepted
192
594560
4776
Et nous devons leur montrer
qu'elles seront aimées et acceptées
qu'elles seront aimées et acceptées
non parce qu'elles ont parfaites
10:11
not for being perfect
193
599360
3056
10:14
but for being courageous.
194
602440
2640
mais parce qu'elles sont courageuses.
10:17
And so I need each of you
to tell every young woman you know --
to tell every young woman you know --
195
605840
3816
J'ai besoin que chacun d'entre vous
dise à chaque jeune femme
qu'il connaît --
qu'il connaît --
10:21
your sister, your niece,
your employee, your colleague --
your employee, your colleague --
196
609680
3416
votre sœur, votre nièce,
votre employée, votre collègue --
votre employée, votre collègue --
10:25
to be comfortable with imperfection,
197
613120
2560
qu'elle doit être à l'aise
avec l'imperfection,
avec l'imperfection,
parce qu'en apprenant
à nos filles à être imparfaites,
à nos filles à être imparfaites,
10:28
because when we teach
girls to be imperfect,
girls to be imperfect,
198
616360
2496
10:30
and we help them leverage it,
199
618880
2576
nous les influençons,
10:33
we will build a movement
of young women who are brave
of young women who are brave
200
621480
3896
nous créons un mouvement
de jeunes femmes courageuses
de jeunes femmes courageuses
et qui créent un meilleur monde pour elles
10:37
and who will build
a better world for themselves
a better world for themselves
201
625400
3376
et pour chacun d'entre nous.
10:40
and for each and every one of us.
202
628800
3640
Merci.
10:45
Thank you.
203
633160
1216
(Applaudissements)
10:46
(Applause)
204
634400
3920
Merci.
10:51
Thank you.
205
639080
1200
10:57
Chris Anderson: Reshma, thank you.
206
645320
1656
Chris Anderson : Reshma, merci.
10:59
It's such a powerful vision you have.
You have a vision.
You have a vision.
207
647000
2680
Votre vision est si puissante.
Vous avez une vision.
Vous avez une vision.
Dites-moi comment cela avance.
11:03
Tell me how it's going.
208
651680
1736
Combien de filles
sont inscrites à votre programme ?
sont inscrites à votre programme ?
11:05
How many girls
are involved now in your program?
are involved now in your program?
209
653440
2256
11:07
Reshma Saujani: Yeah.
So in 2012, we taught 20 girls.
So in 2012, we taught 20 girls.
210
655720
3656
Reshma Saujani : En 2012,
nous avons enseigné à 20 filles.
nous avons enseigné à 20 filles.
11:11
This year we'll teach 40,000
in all 50 states.
in all 50 states.
211
659400
3536
Cette année, ce sera
40 000 filles dans les 50 États.
40 000 filles dans les 50 États.
11:14
(Applause)
212
662960
1256
(Applaudissements)
11:16
And that number is really powerful,
213
664240
3056
Et ce nombre est très fort,
car l'année dernière,
car l'année dernière,
11:19
because last year we only graduated
7,500 women in computer science.
7,500 women in computer science.
214
667320
5296
seulement 7 500 filles
ont été diplômées en informatique.
ont été diplômées en informatique.
11:24
Like, the problem is so bad
215
672640
2576
Ce problème est si grave
11:27
that we can make
that type of change quickly.
that type of change quickly.
216
675240
2480
que nous pouvons
faire changer les choses très vite.
faire changer les choses très vite.
CA : Vous travaillez aussi
avec des entreprises présentes ici,
avec des entreprises présentes ici,
11:30
CA: And you're working with some
of the companies in this room even,
of the companies in this room even,
217
678600
3216
qui accueillent les diplômées
de votre programme ?
de votre programme ?
11:33
who are welcoming
graduates from your program?
graduates from your program?
218
681840
2176
RS : Nous avons environ 80 partenaires,
11:36
RS: Yeah, we have about 80 partners,
219
684040
1976
11:38
from Twitter to Facebook
220
686040
2056
de Twitter à Facebook,
11:40
to Adobe to IBM to Microsoft
to Pixar to Disney,
to Pixar to Disney,
221
688120
4496
Adobe, IBM, Microsoft, Pixar et Disney,
toute entreprise importante.
11:44
I mean, every single company out there.
222
692640
1896
11:46
And if you're not signed up,
I'm going to find you,
I'm going to find you,
223
694560
2416
Et si vous n'adhérez pas déjà,
je vais vous trouver,
je vais vous trouver,
11:49
because we need every single tech company
224
697000
1976
car il faut intégrer
Girls Who Code dans les bureaux
de toutes les entreprises de technologie.
de toutes les entreprises de technologie.
11:51
to embed a Girls Who Code
classroom in their office.
classroom in their office.
225
699000
2776
11:53
CA: And you have some stories
back from some of those companies
back from some of those companies
226
701800
2976
CA : Et ces entreprises vous disent
que lorsqu'on atteint
un meilleur équilibre des genres
un meilleur équilibre des genres
11:56
that when you mix in more gender balance
227
704800
1905
11:58
in the engineering teams,
good things happen.
good things happen.
228
706729
3447
dans les équipes d'ingénieurs,
de bonnes choses se produisent.
de bonnes choses se produisent.
12:02
RS: Great things happen.
229
710200
1296
RS : Des choses supers.
12:03
I mean, I think that it's crazy to me
to think about the fact
to think about the fact
230
711520
3416
Pour moi, il paraît fou
que 85% de tous les achats
sont faits par des femmes.
sont faits par des femmes.
12:06
that right now 85 percent of all
consumer purchases are made by women.
consumer purchases are made by women.
231
714960
3856
Les femmes utilisent 600 fois plus
les médias sociaux que les hommes.
les médias sociaux que les hommes.
12:10
Women use social media at a rate
of 600 percent more than men.
of 600 percent more than men.
232
718840
3056
12:13
We own the Internet,
233
721920
1416
Nous possédons internet,
12:15
and we should be building
the companies of tomorrow.
the companies of tomorrow.
234
723360
2456
et devrions construire
les entreprises de demain.
les entreprises de demain.
12:17
And I think when companies
have diverse teams,
have diverse teams,
235
725840
2176
Lorsque les entreprises
auront des équipes mixtes,
auront des équipes mixtes,
12:20
and they have incredible women
that are part of their engineering teams,
that are part of their engineering teams,
236
728040
3416
et des femmes incroyables
dans leurs équipes d'ingénieurs,
dans leurs équipes d'ingénieurs,
elles créeront des choses géniales
et nous le voyons chaque jour.
et nous le voyons chaque jour.
12:23
they build awesome things,
and we see it every day.
and we see it every day.
237
731480
2416
12:25
CA: Reshma, you saw the reaction there.
You're doing incredibly important work.
You're doing incredibly important work.
238
733920
3736
CA : Reshma, vous avez vu les réactions.
Votre travail
est incroyablement important.
est incroyablement important.
12:29
This whole community is cheering you on.
More power to you. Thank you.
More power to you. Thank you.
239
737680
3296
Toute la communauté vous encourage.
Plus de pouvoir pour vous. Merci.
Plus de pouvoir pour vous. Merci.
12:33
RS: Thank you.
240
741000
1216
RS : Merci.
12:34
(Applause)
241
742240
3840
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Reshma Saujani - Education activistThrough her nonprofit, Girls Who Code, Reshma Saujani initiates young women into the tech world. Her goal: one million women in computer science by 2020.
Why you should listen
Reshma Saujani is the Founder and CEO of Girls Who Code, the national non-profit organization working to close the gender gap in technology and change the image of what a programmer looks like and does. The organization has already reached 90,000 girls in all 50 US states. She is the author of three books, including the forthcoming Brave, Not Perfect, which is scheduled for release in winter 2018, Women Who Don't Wait In Line and the New York Times Bestseller Girls Who Code: Learn to Code and Change the World. Her TED Talk has sparked a national conversation about how we're raising our girls. In 2010, Saujani surged onto the political scene as the first Indian American woman to run for US Congress. She has also served as Deputy Public Advocate for New York City and ran a spirited campaign for Public Advocate in 2013. She lives in New York City with her husband, Nihal, their son, Shaan, and their bulldog, Stanley.
Reshma Saujani | Speaker | TED.com