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David Lee: Why jobs of the future won't feel like work
David Lee: Pourquoi les emplois du futur ne ressembleront pas à du travail
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Nous avons tous déjà entendu parler de robotisation -- mais que peut-on y faire ? David Lee, expert en innovation, estime que nous devrions concevoir des emplois qui révéleraient nos passions et talents cachés, afin d'avoir un sens dans l'ère de la robotique. « Demandez aux gens quels problèmes ils aspirent à résoudre et quels talents ils veulent apporter au travail », dit Lee. « Quand vous incitez les gens à donner d'eux-mêmes, ils peut être étonnant à quel point ils sont bien plus que de simples travailleurs. »
David Lee - Innovation leader
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
UPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions. Full bio
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00:12
So there's a lot of valid
concern these days
concern these days
0
874
2152
Beaucoup de gens s'inquiètent,
à juste titre,
à juste titre,
00:15
that our technology is getting so smart
1
3050
2205
du fait que notre technologie
soit si avancée
soit si avancée
00:17
that we've put ourselves
on the path to a jobless future.
on the path to a jobless future.
2
5279
2748
que nous soyons en route
vers un avenir sans travail.
vers un avenir sans travail.
00:21
And I think the example
of a self-driving car
of a self-driving car
3
9682
2152
Je pense que l'exemple
d'un véhicule autonome
d'un véhicule autonome
00:23
is actually the easiest one to see.
4
11858
1674
est en fait le plus parlant.
00:25
So these are going to be fantastic
for all kinds of different reasons.
for all kinds of different reasons.
5
13556
3328
Ces voitures seront fantastiques,
et ce pour tout un tas de raisons.
et ce pour tout un tas de raisons.
00:28
But did you know that "driver"
is actually the most common job
is actually the most common job
6
16908
3438
Mais saviez-vous que « chauffeur »
est le métier le plus répandu
est le métier le plus répandu
00:32
in 29 of the 50 US states?
7
20370
1789
dans 29 des 50 États américains ?
00:35
What's going to happen to these jobs
when we're no longer driving our cars
when we're no longer driving our cars
8
23042
3478
Qu'arrivera-t-il à ces emplois,
quand nous ne conduirons plus,
quand nous ne conduirons plus,
00:38
or cooking our food
9
26544
1165
ne cuisinerons plus,
00:39
or even diagnosing our own diseases?
10
27733
1959
ou même ne détecterons plus
nos maladies ?
nos maladies ?
00:42
Well, a recent study
from Forrester Research
from Forrester Research
11
30675
2377
Une récente étude de Forrester Research
00:45
goes so far to predict
that 25 million jobs
that 25 million jobs
12
33076
3163
va jusqu'à prédire que
25 millions d'emplois
25 millions d'emplois
00:48
might disappear over the next 10 years.
13
36263
2162
pourraient disparaître d'ici 10 ans.
00:51
To put that in perspective,
14
39393
1489
Pour vous faire une idée,
00:52
that's three times as many jobs lost
in the aftermath of the financial crisis.
in the aftermath of the financial crisis.
15
40906
4146
c'est 3 fois le nombre d'emplois perdus
suite à la crise financière de 2008.
suite à la crise financière de 2008.
00:58
And it's not just blue-collar jobs
that are at risk.
that are at risk.
16
46606
2472
Et ça ne concerne pas
que les travailleurs manuels.
que les travailleurs manuels.
01:01
On Wall Street and across Silicon Valley,
we are seeing tremendous gains
we are seeing tremendous gains
17
49728
3427
À Wall Street et dans la Silicon Valley,
on constate d'énormes progrès
on constate d'énormes progrès
01:05
in the quality of analysis
and decision-making
and decision-making
18
53179
2182
dans l'analyse et la prise de décision,
01:07
because of machine learning.
19
55385
1654
grâce au « machine learning ».
01:09
So even the smartest, highest-paid people
will be affected by this change.
will be affected by this change.
20
57063
3524
Donc même les gens les plus intelligents
et les mieux payés seront touchés.
et les mieux payés seront touchés.
01:13
What's clear is that no matter
what your job is,
what your job is,
21
61714
2670
Ce qui est sûr, c'est que,
quel que soit votre métier,
quel que soit votre métier,
01:16
at least some, if not all of your work,
22
64408
1972
au moins une partie de votre travail
01:18
is going to be done by a robot
or software in the next few years.
or software in the next few years.
23
66404
3392
sera effectuée par un robot ou un logiciel
dans les prochaines années.
dans les prochaines années.
01:22
And that's exactly why people
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
like Mark Zuckerberg and Bill Gates
24
70918
3071
Et c'est pourquoi des gens comme
Mark Zuckerberg ou Bill Gates
Mark Zuckerberg ou Bill Gates
01:26
are talking about the need for
government-funded minimum income levels.
government-funded minimum income levels.
25
74013
3388
parlent du besoin d'un revenu de base
financé par le gouvernement.
financé par le gouvernement.
01:29
But if our politicians can't agree
on things like health care
on things like health care
26
77425
3342
Mais si nos politiciens s'opposent
sur des sujets comme la santé,
sur des sujets comme la santé,
01:32
or even school lunches,
27
80791
1279
ou les cantines scolaires,
01:34
I just don't see a path
where they'll find consensus
where they'll find consensus
28
82094
2430
je ne pense pas qu'ils puissent
se mettre d'accord
se mettre d'accord
01:36
on something as big and as expensive
as universal basic life income.
as universal basic life income.
29
84548
3326
sur quelque chose d'aussi important
et coûteux que le revenu de base.
et coûteux que le revenu de base.
01:40
Instead, I think the response
needs to be led by us in industry.
needs to be led by us in industry.
30
88616
3645
Je pense que les réponses doivent venir
de notre côté, celui de l'industrie.
de notre côté, celui de l'industrie.
01:44
We have to recognize
the change that's ahead of us
the change that's ahead of us
31
92285
2524
Nous devons reconnaître le changement
qui se prépare
qui se prépare
01:46
and start to design the new kinds of jobs
32
94833
1975
et concevoir de nouveaux métiers,
01:48
that will still be relevant
in the age of robotics.
in the age of robotics.
33
96832
2695
qui seront toujours pertinents
à l'âge de la robotique.
à l'âge de la robotique.
01:52
The good news is that we have
faced down and recovered
faced down and recovered
34
100899
2753
La bonne nouvelle, c'est que
nous avons déjà affronté
nous avons déjà affronté
01:55
two mass extinctions of jobs before.
35
103676
2186
deux extinctions massives
d'emplois par le passé.
d'emplois par le passé.
01:58
From 1870 to 1970,
36
106523
2210
De 1870 à 1970,
02:00
the percent of American workers
based on farms fell by 90 percent,
based on farms fell by 90 percent,
37
108757
4408
le nombre d'Américains travaillant
dans une ferme a baissé de 90%,
dans une ferme a baissé de 90%,
02:05
and then again from 1950 to 2010,
38
113189
2545
et, de la même manière, de 1950 à 2010,
02:07
the percent of Americans
working in factories
working in factories
39
115758
2143
le nombre d'Américains
travaillant à l'usine
travaillant à l'usine
02:09
fell by 75 percent.
40
117925
1676
a baissé de 75%.
02:12
The challenge we face this time,
however, is one of time.
however, is one of time.
41
120570
2954
Mais le défi qui nous attend, cette fois,
c'est le temps.
c'est le temps.
02:15
We had a hundred years
to move from farms to factories,
to move from farms to factories,
42
123548
3014
Nous avons eu cent ans
pour passer des fermes aux usines,
pour passer des fermes aux usines,
02:18
and then 60 years to fully build out
a service economy.
a service economy.
43
126586
2575
puis 60 ans pour bâtir
une économie de services.
une économie de services.
02:21
The rate of change today
44
129678
1325
Les changements actuels
02:23
suggests that we may only have
10 or 15 years to adjust,
10 or 15 years to adjust,
45
131027
2974
indiquent que nous n'aurons que
10 ou 15 ans pour nous adapter,
10 ou 15 ans pour nous adapter,
02:26
and if we don't react fast enough,
46
134025
1703
et si on ne réagit pas assez vite,
02:27
that means by the time
today's elementary-school students
today's elementary-school students
47
135752
2756
c'est-à-dire avant que les élèves
de primaire d'aujourd'hui
de primaire d'aujourd'hui
02:30
are college-aged,
48
138532
1885
soient en âge d'aller à l'université,
02:32
we could be living
in a world that's robotic,
in a world that's robotic,
49
140441
2141
nous pourrions vivre
dans un monde robotisé,
dans un monde robotisé,
02:34
largely unemployed and stuck
in kind of un-great depression.
in kind of un-great depression.
50
142606
3683
largement sans travail et bloqué dans
une sorte de Grande Dépression.
une sorte de Grande Dépression.
Mais je ne pense pas
qu'il doit en être ainsi.
qu'il doit en être ainsi.
02:39
But I don't think it has to be this way.
51
147797
1939
02:41
You see, I work in innovation,
52
149760
1700
Je travaille dans l'innovation,
02:43
and part of my job is to shape how
large companies apply new technologies.
large companies apply new technologies.
53
151484
4154
et mon travail est de façonner l'usage que
les grandes boîtes font de la technologie.
les grandes boîtes font de la technologie.
02:48
Certainly some of these technologies
54
156265
1795
Certaines de ces technologies
02:50
are even specifically designed
to replace human workers.
to replace human workers.
55
158084
2904
sont même spécialement conçues
pour remplacer les humains.
pour remplacer les humains.
02:53
But I believe that if we start
taking steps right now
taking steps right now
56
161615
2926
Mais je crois que si l'on commence
dès à présent à œuvrer
dès à présent à œuvrer
02:56
to change the nature of work,
57
164565
1821
pour changer la nature du travail,
02:58
we can not only create environments
where people love coming to work
where people love coming to work
58
166410
3886
non seulement on pourra créer des lieux
où les gens aimeront venir travailler,
où les gens aimeront venir travailler,
03:02
but also generate
the innovation that we need
the innovation that we need
59
170320
2118
mais aussi amener l'innovation nécessaire
03:04
to replace the millions of jobs
that will be lost to technology.
that will be lost to technology.
60
172462
3173
pour remplacer les millions d'emplois
qui seront perdus.
qui seront perdus.
03:08
I believe that the key
to preventing our jobless future
to preventing our jobless future
61
176532
3799
Je pense que la clé pour nous éviter
un futur sans emplois,
un futur sans emplois,
03:12
is to rediscover what makes us human,
62
180355
2346
consiste à redécouvrir
ce qui nous rend humains
ce qui nous rend humains
03:14
and to create a new generation
of human-centered jobs
of human-centered jobs
63
182725
2958
et à créer une nouvelle génération
d'emplois pour les humains,
d'emplois pour les humains,
03:17
that allow us to unlock
the hidden talents and passions
the hidden talents and passions
64
185707
2606
qui permettent de révéler
les talents et les passions
les talents et les passions
03:20
that we carry with us every day.
65
188337
1653
que nous portons en nous.
03:24
But first, I think
it's important to recognize
it's important to recognize
66
192151
2143
Mais avant, je pense qu'il faut admettre
03:26
that we brought this problem on ourselves.
67
194318
2152
que nous avons créé
ce problème nous-mêmes.
ce problème nous-mêmes.
03:28
And it's not just because, you know,
we are the one building the robots.
we are the one building the robots.
68
196494
3457
Ce n'est pas juste parce que nous sommes
les constructeurs de ces robots.
les constructeurs de ces robots.
03:32
But even though most jobs
left the factory decades ago,
left the factory decades ago,
69
200507
3184
Bien que la plupart des emplois l'aient
quitté il y a des décennies,
quitté il y a des décennies,
03:35
we still hold on to this factory mindset
70
203715
1937
nous gardons cet état d'esprit d'usine,
03:37
of standardization and de-skilling.
71
205676
1959
de standardisation et de déqualification.
03:40
We still define jobs
around procedural tasks
around procedural tasks
72
208525
2351
Nos emplois sont encore
définis comme des tâches,
définis comme des tâches,
03:42
and then pay people for the number
of hours that they perform these tasks.
of hours that they perform these tasks.
73
210900
3488
et les gens payés pour le nombre d'heures
passées à remplir ces tâches.
passées à remplir ces tâches.
03:46
We've created narrow job definitions
74
214412
1756
Nous avons créé des définitions strictes,
03:48
like cashier, loan processor
or taxi driver
or taxi driver
75
216192
3240
comme caissier, gestionnaire de prêt
ou chauffeur de taxi,
ou chauffeur de taxi,
03:51
and then asked people
to form entire careers
to form entire careers
76
219456
2483
puis demandé à des gens de faire
une carrière entière
une carrière entière
03:53
around these singular tasks.
77
221963
1630
autour de ces tâches uniques.
03:56
These choices have left us with
actually two dangerous side effects.
actually two dangerous side effects.
78
224251
3533
Ces choix ont en fait
deux effets secondaires dangereux.
deux effets secondaires dangereux.
03:59
The first is that these
narrowly defined jobs
narrowly defined jobs
79
227808
2750
Le premier est que
ces emplois étroitement définis
ces emplois étroitement définis
04:02
will be the first
to be displaced by robots,
to be displaced by robots,
80
230582
2423
seront les premiers à être
remplacés par des robots,
remplacés par des robots,
04:05
because single-task robots
are just the easiest kinds to build.
are just the easiest kinds to build.
81
233029
2985
car les robots monotâches
sont les plus faciles à construire.
sont les plus faciles à construire.
04:08
But second, we have accidentally made it
82
236781
2393
Mais deuxièmement,
nous avons accidentellement fait
nous avons accidentellement fait
04:11
so that millions of workers
around the world
around the world
83
239198
2128
que des millions d'employés dans le monde
04:13
have unbelievably boring working lives.
84
241350
2310
ont une vie professionnelle
follement ennuyeuse.
follement ennuyeuse.
04:16
(Laughter)
85
244057
1871
(Rires)
04:18
Let's take the example
of a call center agent.
of a call center agent.
86
246427
2402
Prenons l'exemple
d'un agent de call-center.
d'un agent de call-center.
04:20
Over the last few decades,
we brag about lower operating costs
we brag about lower operating costs
87
248853
3003
Nous avons pu nous vanter
de coûts d'exploitation réduits
de coûts d'exploitation réduits
04:23
because we've taken most
of the need for brainpower
of the need for brainpower
88
251880
2427
car nous avons pris
l'essentiel de l'intelligence
l'essentiel de l'intelligence
04:26
out of the person
and put it into the system.
and put it into the system.
89
254331
2144
de la personne et l'avons
donnée au système.
donnée au système.
04:28
For most of their day,
they click on screens,
they click on screens,
90
256499
2521
La plupart du temps,
ils cliquent sur des écrans
ils cliquent sur des écrans
04:31
they read scripts.
91
259044
1201
et lisent des scripts.
04:33
They act more like machines than humans.
92
261487
2653
Ils agissent plus comme des machines
que des humains.
que des humains.
04:37
And unfortunately,
over the next few years,
over the next few years,
93
265278
2116
Malheureusement,
dans les prochaines années,
dans les prochaines années,
04:39
as our technology gets more advanced,
94
267418
1859
au fil des progrès technologiques,
04:41
they, along with people
like clerks and bookkeepers,
like clerks and bookkeepers,
95
269301
2584
ces agents, tout comme
les commis et comptables,
les commis et comptables,
04:43
will see the vast majority
of their work disappear.
of their work disappear.
96
271909
2412
vont voir la majorité
de leur travail disparaître.
de leur travail disparaître.
04:47
To counteract this,
we have to start creating new jobs
we have to start creating new jobs
97
275495
2704
Pour parer à cela, nous devons
créer de nouveaux emplois,
créer de nouveaux emplois,
04:50
that are less centered
on the tasks that a person does
on the tasks that a person does
98
278223
2539
qui soient moins centrés sur
les tâches accomplies,
les tâches accomplies,
04:52
and more focused on the skills
that a person brings to work.
that a person brings to work.
99
280786
2866
et plus axés sur les compétences
qu'une personne apporte.
qu'une personne apporte.
04:56
For example, robots are great
at repetitive and constrained work,
at repetitive and constrained work,
100
284389
3387
Les robots sont certes doués pour
les tâches simples et répétitives,
les tâches simples et répétitives,
04:59
but human beings have an amazing ability
101
287800
1949
mais les humains ont la capacité géniale
05:01
to bring together
capability with creativity
capability with creativity
102
289773
2279
d'associer compétences et créativité
05:04
when faced with problems
that we've never seen before.
that we've never seen before.
103
292076
2700
lorsqu'ils font face
à des problèmes nouveaux.
à des problèmes nouveaux.
05:07
It's when every day
brings a little bit of a surprise
brings a little bit of a surprise
104
295122
2980
Quand chaque jour apporte
son lot de surprises,
son lot de surprises,
05:10
that we have designed work for humans
105
298126
2004
le travail est destiné aux humains,
05:12
and not for robots.
106
300154
1269
et pas aux robots.
05:14
Our entrepreneurs and engineers
already live in this world,
already live in this world,
107
302130
2898
Nos entrepreneurs et ingénieurs vivent
déjà ce quotidien,
déjà ce quotidien,
05:17
but so do our nurses and our plumbers
108
305052
2592
mais c'est pareil pour nos infirimières,
nos plombiers,
nos plombiers,
05:19
and our therapists.
109
307668
1463
et nos thérapeutes.
05:21
You know, it's the nature
of too many companies and organizations
of too many companies and organizations
110
309749
3057
Vous savez, trop d'entreprises
et organisations se contentent
et organisations se contentent
05:24
to just ask people to come to work
and do your job.
and do your job.
111
312830
3690
de demander aux gens de venir
travailler, et juste faire leur travail.
travailler, et juste faire leur travail.
05:28
But if you work is better done by a robot,
112
316544
2186
Mais si un robot travaille mieux que vous,
05:30
or your decisions better made by an AI,
113
318754
2797
ou qu'une I.A. prend de
meilleures décisions que vous,
meilleures décisions que vous,
05:33
what are you supposed to be doing?
114
321575
1712
qu'êtes-vous censé faire ?
05:36
Well, I think for the manager,
115
324013
2484
Eh bien, je pense qu'en tant que managers,
05:38
we need to realistically think about
the tasks that will be disappearing
the tasks that will be disappearing
116
326521
3397
nous devons réfléchir de façon réaliste
aux tâches qui disparaîtront
aux tâches qui disparaîtront
05:41
over the next few years
117
329942
1151
dans les années à venir,
05:43
and start planning for more meaningful,
more valuable work that should replace it.
more valuable work that should replace it.
118
331117
3872
et élaborer des emplois plus utiles,
et avec plus de sens, pour les remplacer.
et avec plus de sens, pour les remplacer.
05:47
We need to create environments
119
335013
1429
Il nous faut créer des lieux
05:48
where both human beings and robots thrive.
120
336466
2239
où êtres humains et robots prospèrent.
05:50
I say, let's give more work to the robots,
121
338729
2536
Donnons plus de travail aux robots,
05:53
and let's start with the work
that we absolutely hate doing.
that we absolutely hate doing.
122
341289
2903
et commençons par leur donner le travail
qu'on déteste faire !
qu'on déteste faire !
05:57
Here, robot,
123
345428
1164
Hey, robot,
05:58
process this painfully idiotic report.
124
346616
1851
occupe-toi de ce rapport à la noix !
06:00
(Laughter)
125
348491
1423
(Rires)
06:01
And move this box. Thank you.
126
349938
1425
Et déplace cette boîte, merci.
06:03
(Laughter)
127
351387
1699
(Rires)
06:05
And for the human beings,
128
353110
1529
Et pour les êtres humains,
06:06
we should follow the advice from Harry
Davis at the University of Chicago.
Davis at the University of Chicago.
129
354663
3554
nous devrions suivre le conseil de Harry
Davis, de l'Université de Chicago.
Davis, de l'Université de Chicago.
06:10
He says we have to make it so that people
don't leave too much of themselves
don't leave too much of themselves
130
358241
3649
Il dit qu'il faut tâcher à que les gens
ne laissent pas trop d'eux-mêmes
ne laissent pas trop d'eux-mêmes
06:13
in the trunk of their car.
131
361914
1331
à l'arrière de leur voiture.
06:15
I mean, human beings
are amazing on weekends.
are amazing on weekends.
132
363269
2889
Je veux dire, les humains sont géniaux
pendant le week-end !
pendant le week-end !
Pensez aux gens que vous connaissez,
et à ce qu'ils font le samedi.
et à ce qu'ils font le samedi.
06:18
Think about the people that you know
and what they do on Saturdays.
and what they do on Saturdays.
133
366182
3144
06:21
They're artists, carpenters,
chefs and athletes.
chefs and athletes.
134
369350
2976
Ils sont artistes, menuisiers,
cuisiniers et athlètes.
cuisiniers et athlètes.
06:25
But on Monday, they're back
to being Junior HR Specialist
to being Junior HR Specialist
135
373086
3896
Mais sitôt lundi arrivé, ils redeviennent
« spécialiste RH junior »
« spécialiste RH junior »
06:29
and Systems Analyst 3.
136
377006
2099
et « analyste système de niveau 3 ».
06:31
(Laughter)
137
379129
3781
(Rires)
06:34
You know, these narrow job titles
not only sound boring,
not only sound boring,
138
382934
3318
Non seulement ces intitulés d'emploi
étriqués ont l'air ennuyeux,
étriqués ont l'air ennuyeux,
06:38
but they're actually
a subtle encouragement
a subtle encouragement
139
386276
2096
mais ils sont aussi une subtile incitation
06:40
for people to make narrow
and boring job contributions.
and boring job contributions.
140
388396
3040
à ne fournir qu'un effort minimal.
06:43
But I've seen firsthand
that when you invite people to be more,
that when you invite people to be more,
141
391460
3116
Mais j'ai observé que, si vous incitez
les gens à être plus,
les gens à être plus,
06:46
they can amaze us
with how much more they can be.
with how much more they can be.
142
394600
2390
vous serez surpris
par tout ce qu'ils sont de plus.
par tout ce qu'ils sont de plus.
06:50
A few years ago,
I was working at a large bank
I was working at a large bank
143
398327
2233
Jadis, je travaillais
dans une grande banque
dans une grande banque
06:52
that was trying to bring more innovation
into its company culture.
into its company culture.
144
400584
3096
qui voulait ajouter de l'innovation
à sa culture d'entreprise.
à sa culture d'entreprise.
06:55
So my team and I designed
a prototyping contest
a prototyping contest
145
403704
2341
Avec mon équipe, nous avons conçu
un faux concours
un faux concours
06:58
that invited anyone to build
anything that they wanted.
anything that they wanted.
146
406069
2970
qui invitait tout le monde
à construire ce qu'il voulait.
à construire ce qu'il voulait.
07:01
We were actually trying to figure out
147
409704
1833
Nous voulions en fait déterminer
07:03
whether or not
the primary limiter to innovation
the primary limiter to innovation
148
411561
2268
si la principale limite à l'innovation
07:05
was a lack of ideas or a lack of talent,
149
413853
2490
était le manque d'idées
ou le manque de talent,
ou le manque de talent,
07:08
and it turns out it was neither one.
150
416367
1861
et en fait, ce n'était aucun des deux.
07:10
It was an empowerment problem.
151
418252
1755
C'était un problème d'émancipation.
07:12
And the results
of the program were amazing.
of the program were amazing.
152
420698
2242
Les résultats du programme
furent stupéfiants.
furent stupéfiants.
07:16
We started by inviting
people to reenvision
people to reenvision
153
424378
2377
Nous avons demandé aux gens de
visualiser à nouveau
visualiser à nouveau
07:18
what it is they could bring to a team.
154
426779
2115
ce qu'ils pouvaient apporter à une équipe.
07:20
This contest was not only a chance
to build anything that you wanted
to build anything that you wanted
155
428918
3738
Ce concours n'était pas seulement la
chance de construire ce que vous vouliez,
chance de construire ce que vous vouliez,
07:24
but also be anything that you wanted.
156
432680
2336
mais aussi d'être ce que vous vouliez.
07:27
And when people were no longer
limited by their day-to-day job titles,
limited by their day-to-day job titles,
157
435040
3286
Et comme les gens n'étaient plus limités
par leurs titres,
par leurs titres,
07:30
they felt free to bring all kinds
of different skills and talents
of different skills and talents
158
438350
3147
ils se sentaient libres d'apporter
plein de compétences différentes
plein de compétences différentes
07:33
to the problems
that they were trying to solve.
that they were trying to solve.
159
441521
2486
face aux problèmes
qu'ils essayaient de résoudre.
qu'ils essayaient de résoudre.
07:36
We saw technology people being designers,
marketing people being architects,
marketing people being architects,
160
444031
3910
Nous avons vu des geeks devenir designers,
des gens du marketing architectes,
des gens du marketing architectes,
07:39
and even finance people showing off
their ability to write jokes.
their ability to write jokes.
161
447965
3365
et même des financiers se vantant de
leur talent pour les blagues.
leur talent pour les blagues.
07:43
(Laughter)
162
451607
1150
(Rires)
07:44
We ran this program twice,
163
452781
1405
L'expérience a été répetée,
07:46
and each time more than 400 people
brought their unexpected talents to work
brought their unexpected talents to work
164
454210
3796
et à chaque fois, plus de 400 personnes
apportèrent leurs compétences
apportèrent leurs compétences
07:50
and solved problems that they had been
wanting to solve for years.
wanting to solve for years.
165
458030
3139
et ont réglé des soucis qu'elles
voulaient régler depuis longtemps.
voulaient régler depuis longtemps.
07:53
Collectively, they created
millions of dollars of value,
millions of dollars of value,
166
461490
3019
Ensemble, ils ont créé des
millions de dollars de valeur,
millions de dollars de valeur,
07:56
building things like a better
touch-tone system for call centers,
touch-tone system for call centers,
167
464533
4565
en construisant des choses comme
un meilleur clavier pour les call centers,
un meilleur clavier pour les call centers,
08:01
easier desktop tools for branches
168
469122
1668
des outils de bureau plus simples,
et même des cartes disant merci,
08:02
and even a thank you card system
169
470814
1525
08:04
that has become a cornerstone
of the employee working experience.
of the employee working experience.
170
472363
3314
qui sont désormais au centre
de l'expérience de travail des employés.
de l'expérience de travail des employés.
08:07
Over the course of the eight weeks,
171
475701
1803
Au cours des huit semaines,
08:09
people flexed muscles that they never
dreamed of using at work.
dreamed of using at work.
172
477528
3533
les gens ont fait des choses qu'ils
pensaient ne jamais faire au travail.
pensaient ne jamais faire au travail.
08:14
People learned new skills,
173
482353
1577
Ils ont développé des aptitudes,
08:15
they met new people,
174
483954
2368
rencontré de nouvelles personnes,
08:18
and at the end, somebody
pulled me aside and said,
pulled me aside and said,
175
486346
2793
et à la fin, quelqu'un m'a pris à part
et m'a dit :
et m'a dit :
08:21
"I have to tell you,
176
489163
1569
« Je dois vous dire,
08:22
the last few weeks has been
one of the most intense,
one of the most intense,
177
490756
2776
les dernières semaines comptent
parmi les plus intenses,
parmi les plus intenses,
08:25
hardest working experiences
of my entire life,
of my entire life,
178
493556
3279
les plus dures de toute ma vie
professionnelle,
professionnelle,
08:28
but not one second of it felt like work."
179
496859
2041
mais jamais je n'ai eu
le sentiment de travailler. »
le sentiment de travailler. »
08:32
And that's the key.
180
500080
1298
Et c'est là qu'est la clé.
08:33
For those few weeks, people
got to be creators and innovators.
got to be creators and innovators.
181
501402
3710
Pour quelques semaines, ces gens purent
être créateurs et innovateurs.
être créateurs et innovateurs.
08:38
They had been dreaming of solutions
182
506811
1667
Ils rêvaient de solutions
08:40
to problems that had been
bugging them for years,
bugging them for years,
183
508502
2484
à des problèmes qui les agaçaient
depuis des années,
depuis des années,
08:43
and this was a chance to turn
those dreams into a reality.
those dreams into a reality.
184
511010
2854
et il y avait là une chance
de rendre ces rêves réalité.
de rendre ces rêves réalité.
08:46
And that dreaming is an important part
of what separates us from machines.
of what separates us from machines.
185
514669
4442
Ce sont ces rêves, entre autres,
qui nous distinguent des machines.
qui nous distinguent des machines.
08:51
For now, our machines
do not get frustrated,
do not get frustrated,
186
519135
3018
Pour l'instant, nos machines
ne sont jamais frustrées,
ne sont jamais frustrées,
08:54
they do not get annoyed,
187
522177
1407
elles ne s'énervent pas,
08:55
and they certainly don't imagine.
188
523608
2260
et elles n'ont certainement
pas d'imagination.
pas d'imagination.
08:57
But we, as human beings --
189
525892
1699
Mais nous, en tant qu'êtres humains,
08:59
we feel pain,
190
527615
1207
ressentons la douleur,
09:00
we get frustrated.
191
528846
1400
nous pouvons être frustrés.
09:02
And it's when we're most annoyed
and most curious
and most curious
192
530270
3116
Et c'est quand nous sommes
le plus énervés et le plus curieux
le plus énervés et le plus curieux
09:05
that we're motivated to dig
into a problem and create change.
into a problem and create change.
193
533410
3263
que nous sommes prêts à plonger
face au danger et changer les choses.
face au danger et changer les choses.
09:09
Our imaginations are the birthplace
of new products, new services,
of new products, new services,
194
537546
3910
Notre imagination et le berceau
de nouveaux produits, de nouveaux services
de nouveaux produits, de nouveaux services
09:13
and even new industries.
195
541480
1233
et même d'industries.
09:15
I believe that the jobs of the future
196
543476
1802
Je crois qu'à l'avenir, les emplois
09:17
will come from the minds of people
197
545302
1713
naîtront dans l'esprit des gens
09:19
who today we call
analysts and specialists,
analysts and specialists,
198
547039
2716
qu'on appelle aujourd'hui
analystes et spécialistes,
analystes et spécialistes,
09:21
but only if we give them the freedom
and protection that they need to grow
and protection that they need to grow
199
549779
3478
mais uniquement si on leur donne
la liberté et la protection nécessaires
la liberté et la protection nécessaires
09:25
into becoming explorers and inventors.
200
553281
2469
pour qu'ils deviennent
explorateurs et inventeurs.
explorateurs et inventeurs.
09:28
If we really want to robot-proof our jobs,
201
556714
2143
Pour vraiment protéger
nos emplois des robots,
nos emplois des robots,
09:30
we, as leaders, need
to get out of the mindset
to get out of the mindset
202
558881
2235
nous devons, en tant que leaders,
nous abstenir
nous abstenir
09:33
of telling people what to do
203
561140
1830
de dire aux gens quoi faire,
09:34
and instead start asking them
what problems they're inspired to solve
what problems they're inspired to solve
204
562994
3821
et plutôt leur demander quels sont
les problèmes qu'ils souhaitent résoudre
les problèmes qu'ils souhaitent résoudre
09:38
and what talents
they want to bring to work.
they want to bring to work.
205
566839
2365
et les compétences qu'ils veulent
mettre à profit.
mettre à profit.
09:41
Because when you can bring
your Saturday self to work on Wednesdays,
your Saturday self to work on Wednesdays,
206
569681
3443
Car quand on peut venir au travail
le mercredi comme si c'était samedi,
le mercredi comme si c'était samedi,
09:45
you'll look forward to Mondays more,
207
573148
1994
on se réjouit plus d'être lundi,
09:47
and those feelings
that we have about Mondays
that we have about Mondays
208
575166
2682
et ce sentiment que nous avons
à propos des lundis
à propos des lundis
09:49
are part of what makes us human.
209
577872
1758
est aussi ce qui nous rend humains.
09:52
And as we redesign work
for an era of intelligent machines,
for an era of intelligent machines,
210
580467
3008
En repensant le travail
pour une ère de machines intelligentes,
pour une ère de machines intelligentes,
09:55
I invite you all to work alongside me
211
583499
2216
je vous invite tous
à travailler à mes côtés,
à travailler à mes côtés,
09:57
to bring more humanity
to our working lives.
to our working lives.
212
585739
2642
pour apporter de l'humanité
à nos vies professionnelles.
à nos vies professionnelles.
10:00
Thank you.
213
588405
1151
Merci.
10:01
(Applause)
214
589580
3401
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
David Lee - Innovation leaderUPS’s David Lee works to create platforms that make it easier for people to turn fuzzy ideas into concrete solutions.
Why you should listen
David Lee is the Vice President of Innovation and the Strategic Enterprise Fund for UPS. In that role, he develops programs that make it easier for smart, creative people to get together and explore ideas. It's clear that great ideas can come from anywhere. His responsibility to help people turn their ideas into tangible, pragmatic solutions. His team coordinates communities, programs, and contests that give people permission to chase down problems that they are personally inspired to address. He is constantly amazed at what happens when thoughtful, passionate people are given room to run.
Lee's career has been filled with interesting opportunities to break down new barriers for large corporations. He has been involved in the launch of dozens of new products, services and businesses within the framework of corporate processes and expectations. Some of those efforts flourished while others failed. Because of those lessons, he looks to create pathways which result in rapid impact and "good failures" whenever possible.
Prior to joining UPS, he led innovation at SunTrust Bank. Lee started his career at Bank of America, where he worked in advanced technology and asset management. There he helped to launch retirement services and a strategic venture capital group. He studied economics at the University of Virginia and went to business school at the University of Chicago.
David Lee | Speaker | TED.com