ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2005

Dan Gilbert: Why we make bad decisions

Dan Gilbert étudie le bonheur

Filmed:
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Dan Gilbert présente ses recherches et des données issues de son exploration du bonheur -- il partage des tests et expériences surprenantes, que vous pouvez essayer vous-mêmes. Regardez jusqu'au bout pour découvrir une passionnante série de questions/réponses, avec quelques habitués de TED.
- Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness. Full bio

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We all make decisionsles décisions everychaque day; we want to know
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0
2000
Nous prenons tous des décisions tous les jours; nous voulons savoir
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what the right thing is to do -- in domainsdomaines from the financialfinancier
1
2000
3000
quel est le bon choix à faire -- que ce soit dans le domaine financier,
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to the gastronomicgastronomique to the professionalprofessionnel to the romanticromantique.
2
5000
4000
gastronomique, professionnel, ou amoureux.
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And surelysûrement, if somebodyquelqu'un could really tell us how to do
3
9000
3000
Et, si quelqu'un pouvait dire avec certitude
00:30
exactlyexactement the right thing at all possiblepossible timesfois,
4
12000
3000
les bons choix à faire à chaque instant,
00:33
that would be a tremendousénorme giftcadeau.
5
15000
3000
cela serait un cadeau merveilleux.
00:36
It turnsse tourne out that, in factfait, the worldmonde was givendonné this giftcadeau in 1738
6
18000
5000
En fait, il se trouve que le monde a reçu ce cadeau en 1738,
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by a DutchNéerlandais polymathpolymathe namednommé DanielDaniel BernoulliBernoulli.
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23000
3000
de la part d'un polymathe hollandais, Daniel Bernoulli.
00:44
And what I want to talk to you about todayaujourd'hui is what that giftcadeau is,
8
26000
3000
Aujourd'hui j'aimerais vous parler de ce cadeau,
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and I alsoaussi want to explainExplique to you why it is
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29000
3000
mais aussi, vous expliquer pourquoi
00:50
that it hasn'tn'a pas madefabriqué a damnZut bitbit of differencedifférence.
10
32000
3000
il n'a absolument rien changé.
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Now, this is Bernoulli'sDe Bernoulli giftcadeau. This is a directdirect quotecitation.
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35000
5000
Voici le cadeau de Bernoulli. Je cite.
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And if it looksregards like GreekGrec to you, it's because, well, it's GreekGrec.
12
40000
3000
Si ça vous paraît du grec, eh bien, c'en est.
01:02
But the simplesimple EnglishAnglais translationTraduction -- much lessMoins preciseprécis,
13
44000
4000
Mais la traduction -- bien moins précise,
01:06
but it capturescapture the gistGIST of what BernoulliBernoulli had to say -- was this:
14
48000
4000
mais qui englobe l'essentiel de ce que Bernoulli avait à dire -- est :
01:10
The expectedattendu valuevaleur of any of our actionsactes --
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52000
2000
La valeur attendue de n'importe quelle action --
01:12
that is, the goodnessla bonté that we can countcompter on gettingobtenir --
16
54000
4000
à savoir, le bien que l'on peut espérer obtenir --
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is the productproduit of two simplesimple things:
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58000
2000
est le produit de deux choses :
01:18
the oddschances that this actionaction will allowpermettre us to gainGain something,
18
60000
4000
la probabilité que l'action nous apporte un gain,
01:22
and the valuevaleur of that gainGain to us.
19
64000
3000
et la valeur de ce gain à nos yeux.
01:25
In a sensesens, what BernoulliBernoulli was sayingen disant is,
20
67000
2000
D'une certaine façon, ce que Bernoulli explique est que,
01:27
if we can estimateestimation and multiplymultiplier these two things,
21
69000
3000
si l'on peut estimer et multiplier ces deux valeurs,
01:30
we will always know preciselyprécisément how we should behavese comporter.
22
72000
3000
on saura toujours exactement comme se comporter.
01:33
Now, this simplesimple equationéquation, even for those of you
23
75000
3000
Ainsi, cette simple équation, même pour ceux d'entre vous
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who don't like equationséquations, is something that you're quiteassez used to.
24
78000
3000
qui n'aiment pas les équations, est quelque chose qui vous est familier.
01:39
Here'sVoici an exampleExemple: if I were to tell you, let's playjouer
25
81000
3000
Voici un exemple : Je vous propose
01:42
a little coinpièce de monnaie tosslancer gameJeu, and I'm going to flipflip a coinpièce de monnaie,
26
84000
3000
de jouer à pile ou face; je vais lancer une pièce,
01:45
and if it comesvient up headstêtes, I'm going to payPayer you 10 dollarsdollars,
27
87000
3000
et si l'on obtient face, je vous donne 10 dollars,
01:48
but you have to payPayer fourquatre dollarsdollars for the privilegeprivilège of playingen jouant with me,
28
90000
4000
mais vous devez payer 4 dollars pour avoir le droit de jouer,
01:52
mostles plus of you would say, sure, I'll take that betpari. Because you know
29
94000
3000
La plupart d'entre vous diront, bien sûr, je joue. Parce que vous savez
01:55
that the oddschances of you winninggagnant are one halfmoitié, the gainGain if you do is 10 dollarsdollars,
30
97000
5000
que vous avez une chance sur deux de gagner, que le gain est de 10 dollars,
02:00
that multipliesse multiplie to fivecinq, and that's more
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102000
2000
ce qui fait un gain moyen de 5, et c'est plus que
02:02
than I'm chargingcharger you to playjouer. So, the answerrépondre is, yes.
32
104000
4000
ce que je vous demande pour jouer. La réponse est donc oui.
02:06
This is what statisticiansstatisticiens technicallytechniquement call a damnZut fine betpari.
33
108000
4000
C'est ce que les statisticiens appellent un sacré bon pari.
02:10
Now, the ideaidée is simplesimple when we're applyingappliquer it to coinpièce de monnaie tosseslancer,
34
112000
3000
Mais c'est facile quand on joue à pile ou face,
02:13
but in factfait, it's not very simplesimple in everydaytous les jours life.
35
115000
4000
mais ce n'est pas aussi simple dans la vie de tous les jours.
02:17
People are horriblehorrible at estimatingestimation de la bothtous les deux of these things,
36
119000
4000
Les gens sont très mauvais pour estimer ces deux valeurs,
02:21
and that's what I want to talk to you about todayaujourd'hui.
37
123000
2000
et c'est de ça que je vais vous parler aujourd'hui.
02:23
There are two kindssortes of errorsles erreurs people make when tryingen essayant to decidedécider
38
125000
3000
Il y a deux types d'erreurs que les gens font
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what the right thing is to do, and those are
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128000
2000
en tentant de décider quoi faire, il s'agit
02:28
errorsles erreurs in estimatingestimation de la the oddschances that they're going to succeedréussir,
40
130000
3000
d'erreurs en estimant les chances de réussite,
02:31
and errorsles erreurs in estimatingestimation de la the valuevaleur of theirleur ownposséder successSuccès.
41
133000
4000
et d'erreur d'estimation de la valeur de leur réussite.
02:35
Now, let me talk about the first one first.
42
137000
4000
Parlons de la première erreur.
02:39
CalculatingCalcul oddschances would seemsembler to be something ratherplutôt easyfacile:
43
141000
2000
Calculer des probabilités semble assez simple :
02:41
there are sixsix sidescôtés to a diemourir, two sidescôtés to a coinpièce de monnaie, 52 cardscartes in a deckplate-forme.
44
143000
4000
Il y a 6 faces sur un dé, deux côtés sur une pièce, 52 cartes dans le paquet.
02:45
You all know what the likelihoodprobabilité is of pullingtirant the aceACE of spadespiques
45
147000
4000
On connaît tous la probabilité de tomber sur l'as de pique,
02:49
or of flippingretournement a headstêtes.
46
151000
1000
ou de tomber sur le côté "face".
02:50
But as it turnsse tourne out, this is not a very easyfacile ideaidée to applyappliquer
47
152000
5000
Mais ce n'est pas si simple au quotidien.
02:55
in everydaytous les jours life. That's why AmericansAméricains spenddépenser more --
48
157000
3000
Voila pourquoi les Américains dépensent davantage --
02:58
I should say, loseperdre more -- gamblingJeux d’argent
49
160000
3000
Ou, plutôt, perdent d'avantage -- sur des paris
03:01
than on all other formsformes of entertainmentdivertissement combinedcombiné.
50
163000
5000
que sur tous les autres loisirs réunis.
03:06
The reasonraison is, this isn't how people do oddschances.
51
168000
3000
La raison est que ce n'est pas comme ça que les gens calculent des probabilités.
03:09
The way people figurefigure oddschances
52
171000
1000
Pour expliquer la façon dont les gens font des probabilités
03:10
requiresa besoin that we first talk a bitbit about pigsles cochons.
53
172000
3000
nous devons d'abord parler de cochons.
03:13
Now, the questionquestion I'm going to put to you is whetherqu'il s'agisse you think
54
175000
2000
La question que je vais vous poser est la suivante : pensez-vous
03:15
there are more dogschiens or pigsles cochons on leasheslaisses
55
177000
3000
qu'il y a davantage de chiens ou de cochons en laisse
03:18
observedobservé in any particularparticulier day in OxfordOxford.
56
180000
3000
à Oxford, un jour ordinaire.
03:21
And of coursecours, you all know that the answerrépondre is dogschiens.
57
183000
2000
Et bien sûr, vous savez tous que la réponse est "chiens".
03:23
And the way that you know that the answerrépondre is dogschiens is
58
185000
3000
Vous savez que la réponse est chiens, car
03:26
you quicklyrapidement reviewedrévisé in memoryMémoire the timesfois
59
188000
2000
vous avez consulté votre mémoire pour trouver combien de fois
03:28
you've seenvu dogschiens and pigsles cochons on leasheslaisses.
60
190000
2000
vous avez vu des chiens et des cochons en laisse.
03:30
It was very easyfacile to rememberrappelles toi seeingvoyant dogschiens,
61
192000
3000
Il est facile de se souvenir d'avoir vu des chiens,
03:33
not so easyfacile to rememberrappelles toi pigsles cochons. And eachchaque one of you assumedsupposé
62
195000
3000
pas si simple de se souvenir d'avoir vu des cochons. Et vous en avez déduit que,
03:36
that if dogschiens on leasheslaisses camevenu more quicklyrapidement to your mindesprit,
63
198000
4000
si les chiens en laisse vous viennent plus rapidement à l'esprit,
03:40
then dogschiens on leasheslaisses are more probableprobable.
64
202000
2000
c'est qu'ils sont plus fréquents.
03:42
That's not a badmal ruleRègle of thumbpouce, exceptsauf when it is.
65
204000
5000
Ce n'est pas une mauvaise approximation, sauf quand elle ne fonctionne pas.
03:47
So, for exampleExemple, here'svoici a wordmot puzzlepuzzle.
66
209000
2000
Voici, par exemple, un jeu de lettres.
03:49
Are there more four-letterquatre lettres EnglishAnglais wordsmots
67
211000
2000
En anglais, existe-t-il plus de mots de quatre lettres
03:51
with R in the thirdtroisième placeendroit or R in the first placeendroit?
68
213000
4000
qui commencent par R, ou qui ont un R en troisième position?
03:55
Well, you checkvérifier memoryMémoire very brieflybrièvement, make a quickrapide scanbalayage,
69
217000
3000
Vous consultez votre mémoire rapidement,
03:58
and it's awfullyterriblement easyfacile to say to yourselftoi même, RingBague, RangA sonné, RungRung,
70
220000
3000
et il est très simple de se dire : Ring, Rang, Rung,
04:01
and very harddifficile to say to yourselftoi même, ParePare, ParkParc: they come more slowlylentement.
71
223000
7000
et très dur de se dire : Bare ... Park : ils vous viennent plus lentement.
04:08
But in factfait, there are manybeaucoup more wordsmots in the EnglishAnglais languagela langue
72
230000
2000
Mais en réalité, il y a beaucoup plus de mots anglais
04:10
with R in the thirdtroisième than the first placeendroit.
73
232000
3000
qui ont un R en 3e position qu'en première.
04:13
The reasonraison wordsmots with R in the thirdtroisième placeendroit come slowlylentement to your mindesprit
74
235000
4000
La raison pour laquelle les mots avec un R en 3e place vous viennent plus lentement à l'esprit
04:17
isn't because they're improbableimprobable, unlikelyimprobable or infrequentpeu fréquents.
75
239000
3000
n'est pas qu'ils sont improbables, --- ou peu fréquents.
04:20
It's because the mindesprit recallsrappelle wordsmots by theirleur first letterlettre.
76
242000
4000
C'est parce que l'esprit se souvient des mots par leur première lettre.
04:24
You kindgentil of shoutShout out the sounddu son, S -- and the wordmot comesvient.
77
246000
3000
En quelque sorte vous commencez à dire le son, S -- et le mot arrive.
04:27
It's like the dictionarydictionnaire;
78
249000
1000
C'est comme un dictionnaire;
04:28
it's harddifficile to look things up by the thirdtroisième letterlettre.
79
250000
3000
c'est difficile de chercher des mots par leur troisième lettre.
04:31
So, this is an exampleExemple of how this ideaidée that
80
253000
2000
Cet exemple montre que l'idée selon laquelle
04:33
the quicknessrapidité with whichlequel things come to mindesprit
81
255000
2000
la vitesse à laquelle les choses vous viennent à l'esprit
04:35
can give you a sensesens of theirleur probabilityprobabilité --
82
257000
2000
est une indication de leur probabilité,
04:37
how this ideaidée could leadconduire you astrayégarés. It's not just puzzlescasse-têtes, thoughbien que.
83
259000
4000
est une idée qui peut vous jouer des tours. Mais il ne s'agit pas que de puzzles.
04:41
For exampleExemple, when AmericansAméricains are askeda demandé to estimateestimation the oddschances
84
263000
3000
Par exemple, quand on demande aux Américains d'estimer la probabilité
04:44
that they will diemourir in a varietyvariété of interestingintéressant waysfaçons --
85
266000
3000
de mourir d'une façon étrange --
04:47
these are estimatesestimations of numbernombre of deathsdes morts perpar yearan
86
269000
3000
voici les estimations du nombre de morts par an,
04:50
perpar 200 millionmillion U.S. citizenscitoyens.
87
272000
2000
pour 200 millions de citoyens américains.
04:52
And these are just ordinaryordinaire people like yourselvesvous who are askeda demandé
88
274000
2000
On a demandé à des gens normaux comme vous
04:54
to guessdeviner how manybeaucoup people diemourir from tornadotornade, fireworksfeux d’artifice, asthmaasthme, drowningla noyade, etcetc.
89
276000
4000
d'estimer la probabilité qu'ils avaient de mourir dans une tornade, un accident de feu d'artifice, d'asthme, de noyade, etc.
04:58
CompareComparer these to the actualréel numbersNombres.
90
280000
3000
Comparons ces estimations sur les véritables statistiques.
05:01
Now, you see a very interestingintéressant patternmodèle here, whichlequel is first of all,
91
283000
3000
On aperçoit tout de suite un motif intéressant, qui est que
05:04
two things are vastlyénormément over-estimatedsur-estimé, namelyà savoir tornadoestornades and fireworksfeux d’artifice.
92
286000
5000
deux choses sont très surestimées : les tornades et les feux d'artifice;
05:09
Two things are vastlyénormément underestimatedsous-estimé:
93
291000
2000
tandis que deux choses sont très sous-estimées :
05:11
dyingen train de mourir by drowningla noyade and dyingen train de mourir by asthmaasthme. Why?
94
293000
3000
les morts par noyade, et à cause d'asthme. Pourquoi?
05:14
When was the last time that you pickedchoisi up a newspaperjournal
95
296000
3000
Pouvez-vous vous souvenir avoir déjà ouvert un journal
05:17
and the headlinegros titre was, "BoyGarçon diesmeurt of AsthmaAsthme?"
96
299000
3000
avec comme gros titre "un garçon meurt d'asthme"?
05:20
It's not interestingintéressant because it's so commoncommun.
97
302000
3000
Ce n'est pas intéressant, car c'est si commun.
05:23
It's very easyfacile for all of us to bringapporter to mindesprit instancesinstances
98
305000
4000
On arrive facilement à se souvenir d'avoir vu
05:27
of newsnouvelles storieshistoires or newsreelsfilms d’actualités where we'venous avons seenvu
99
309000
3000
des reportages ou des articles qui parlent
05:30
tornadoestornades devastatingdévastateur citiesvilles, or some poorpauvre schmuckSchmuck
100
312000
2000
de tornades détruisant des villes, ou d'un pauvre type
05:32
who'squi est blownsoufflé his handsmains off with a fireworkfeu d’artifice on the FourthQuatrième of JulyJuillet.
101
314000
4000
qui a perdu ses mains avec un pétard le jour de la fête nationale.
05:36
DrowningsNoyades and asthmaasthme deathsdes morts don't get much coveragecouverture.
102
318000
3000
Les noyades et l'asthme ne sont pas très représentés aux infos.
05:39
They don't come quicklyrapidement to mindesprit, and as a resultrésultat,
103
321000
2000
Elles ne nous viennent pas rapidement à l'esprit, et donc
05:41
we vastlyénormément underestimatesous-estimer them.
104
323000
2000
on les sous-estime énormément.
05:43
IndeedEn effet, this is kindgentil of like the SesameSésame StreetRue gameJeu
105
325000
2000
C'est un peu comme ce jeu de "Rue Sésame",
05:45
of "WhichQui thing doesn't belongappartenir?" And you're right to say
106
327000
4000
"Cherchez l'intrus". Et ici, l'intrus
05:49
it's the swimmingla natation poolpiscine that doesn't belongappartenir, because the swimmingla natation poolpiscine
107
331000
3000
est la piscine, car une piscine
05:52
is the only thing on this slidefaire glisser that's actuallyréellement very dangerousdangereux.
108
334000
4000
est la seule chose sur cette image qui est vraiment très dangereuse.
05:56
The way that more of you are likelyprobable to diemourir than the combinationcombinaison
109
338000
2000
Il est en effet plus probable de mourir dans une piscine que dans ces
05:58
of all threeTrois of the othersautres that you see on the slidefaire glisser.
110
340000
4000
trois autres situations réunies.
06:02
The lotteryloterie is an excellentExcellente exampleExemple, of coursecours -- an excellentExcellente test-casescénario de test
111
344000
4000
Le Loto est un bon exemple, bien sûr -- un très bon cas d'étude
06:06
of people'sles gens abilitycapacité to computecalculer probabilitiesprobabilités.
112
348000
3000
de la façon dont les gens calculent les probabilités.
06:09
And economistséconomistes -- forgivepardonner me, for those of you who playjouer the lotteryloterie --
113
351000
3000
Et les économistes -- pardonnez-moi, si vous jouez au Loto --
06:12
but economistséconomistes, at leastmoins amongparmi themselvesse, referréférer to the lotteryloterie
114
354000
3000
mais les économistes, au moins entre eux, appellent le Loto
06:15
as a stupiditystupidité taxtaxe, because the oddschances of gettingobtenir any payoffpayer
115
357000
5000
une taxe sur la stupidité, puisque les chances de gagner quoi que ce soit
06:20
by investinginvestir your moneyargent in a lotteryloterie ticketbillet
116
362000
2000
en achetant un ticket de Loto
06:22
are approximatelyapproximativement equivalentéquivalent to flushingbouffées de chaleur the moneyargent
117
364000
2000
sont à peu près équivalentes à jeter l'argent par la fenêtre.
06:24
directlydirectement down the toilettoilette -- whichlequel, by the way,
118
366000
2000
Ce qui, soit dit en passant,
06:26
doesn't requireexiger that you actuallyréellement go to the storele magasin and buyacheter anything.
119
368000
4000
ne requiert pas que vous alliez au magasin pour acheter quoi que soit
06:30
Why in the worldmonde would anybodyn'importe qui ever playjouer the lotteryloterie?
120
372000
3000
Pourquoi quiconque voudrait jouer au Loto?
06:33
Well, there are manybeaucoup answersréponses, but one answerrépondre surelysûrement is,
121
375000
3000
Et, il y a de nombreuses réponses, mais une des réponses est,
06:36
we see a lot of winnersgagnants. Right? When this couplecouple winsgagne the lotteryloterie,
122
378000
4000
On voit beaucoup de gagnants, n'est-ce pas? Quand ce couple gagne le gros lot,
06:40
or EdEd McMahonMcMahon showsmontre up at your doorporte with this giantgéant checkvérifier --
123
382000
3000
ou que Ed McMahon vous apporte un chèque géant --
06:43
how the hellenfer do you cashen espèces things that sizeTaille, I don't know.
124
385000
3000
comment déposer un truc de cette taille à la banque, je ne sais pas.
06:46
We see this on TVTV; we readlis about it in the paperpapier.
125
388000
3000
On voit ça à la télé, on le lit dans le journal.
06:49
When was the last time that you saw extensiveune vaste interviewsinterviews
126
391000
3000
Quand avez-vous vu pour la dernière fois des interviews complètes
06:52
with everybodyTout le monde who lostperdu?
127
394000
2000
de tous ceux qui ont perdu?
06:54
IndeedEn effet, if we requiredChamps obligatoires that televisiontélévision stationsstations runcourir
128
396000
3000
En vérité, si on demandait aux chaînes de télévision de montrer
06:57
a 30-second interviewentretien with eachchaque loserperdant
129
399000
2000
une interview de 30 secondes de chaque perdant
06:59
everychaque time they interviewentretien a winnergagnant, the 100 millionmillion losersperdants
130
401000
4000
chaque fois qu'elles montrent un gagnant, les 100 millions de perdants
07:03
in the last lotteryloterie would requireexiger nine-and-a-halfneuf-et-demie yearsannées
131
405000
3000
de la dernière loterie demanderaient 9 ans et demi
07:06
of your undividedindivis attentionattention just to watch them say,
132
408000
3000
de votre temps, simplement pour les entendre dire,
07:09
"Me? I lostperdu." "Me? I lostperdu."
133
411000
3000
"Moi? J'ai perdu". "Moi? J'ai perdu".
07:12
Now, if you watch nine-and-a-halfneuf-et-demie yearsannées of televisiontélévision --
134
414000
2000
Alors, si vous regardiez 9 ans et demi de télévision --
07:14
no sleepdormir, no pottyPotty breakspauses -- and you saw lossperte after lossperte after lossperte,
135
416000
5000
sans dormir, sans pause toilettes -- et que vous voyez perdant après perdant,
07:19
and then at the endfin there's 30 secondssecondes of, "and I wona gagné,"
136
421000
2000
suivi d'une séquence de trente secondes de "moi, j'ai gagné".
07:21
the likelihoodprobabilité that you would playjouer the lotteryloterie is very smallpetit.
137
423000
3000
il est très peu probable que vous alliez jouer au Loto.
07:24
Look, I can proveprouver this to you: here'svoici a little lotteryloterie.
138
426000
3000
Je peux vous le prouver : voici une loterie simple.
07:27
There's 10 ticketsdes billets in this lotteryloterie.
139
429000
2000
Il y a 10 tickets en jeu.
07:29
NineNeuf of them have been soldvendu to these individualspersonnes.
140
431000
3000
Neuf tickets ont été vendus à ces personnes.
07:32
It costsfrais you a dollardollar to buyacheter the ticketbillet and, if you wingagner,
141
434000
3000
Le dernier ticket coute 1 dollar, et, si vous gagnez, vous emportez
07:35
you get 20 bucksdollars. Is this a good betpari?
142
437000
2000
20 dollars. Est-ce un bon pari?
07:37
Well, BernoulliBernoulli tellsraconte us it is.
143
439000
1000
Et bien, Bernoulli nous dit que oui :
07:38
The expectedattendu valuevaleur of this lotteryloterie is two dollarsdollars;
144
440000
3000
le gain moyen est de 2 dollars,
07:41
this is a lotteryloterie in whichlequel you should investinvestir your moneyargent.
145
443000
3000
c'est une loterie dans laquelle vous devriez investir votre argent.
07:44
And mostles plus people say, "OK, I'll playjouer."
146
446000
2000
La plupart des gens disent "Ok, je joue".
07:46
Now, a slightlylégèrement differentdifférent versionversion of this lotteryloterie:
147
448000
3000
Voyons maintenant une version légèrement différente de cette loterie :
07:49
imagineimaginer that the nineneuf ticketsdes billets are all owneddétenue
148
451000
2000
imaginez que les 9 tickets ont tous été achetés
07:51
by one fatgraisse guy namednommé LeroyLeroy.
149
453000
2000
par un seul gros type appelé Leroy.
07:53
LeroyLeroy has nineneuf ticketsdes billets; there's one left.
150
455000
2000
Leroy a neuf tickets ; il n'en reste qu'un à vendre
07:55
Do you want it? MostPlupart people won'thabitude playjouer this lotteryloterie.
151
457000
3000
Est-ce que vous le prenez? La plupart des gens ne veulent pas jouer à cette loterie.
07:58
Now, you can see the oddschances of winninggagnant haven'tn'a pas changedmodifié,
152
460000
2000
Vous pouvez voir que la probabilité de gagner n'a pas changé
08:00
but it's now fantasticallyfantastiquement easyfacile to imagineimaginer who'squi est going to wingagner.
153
462000
5000
mais il est maintenant extrêmement facile d'imaginer qui va gagner.
08:05
It's easyfacile to see LeroyLeroy gettingobtenir the checkvérifier, right?
154
467000
3000
On voit bien que Leroy va gagner le lot, n'est-ce pas?
08:08
You can't say to yourselftoi même, "I'm as likelyprobable to wingagner as anybodyn'importe qui,"
155
470000
2000
Vous ne pouvez pas vous dire, "j'ai autant de chances que tout le monde",
08:10
because you're not as likelyprobable to wingagner as LeroyLeroy.
156
472000
3000
car vous n'avez pas autant de chances de gagner que Leroy.
08:13
The factfait that all those ticketsdes billets are owneddétenue by one guy
157
475000
2000
Le fait qu'un seul type possède tous ces tickets
08:15
changeschangements your decisiondécision to playjouer,
158
477000
2000
change votre décision de jouer ou non,
08:17
even thoughbien que it does nothing whatsoeverquoi que ce soit to the oddschances.
159
479000
3000
alors que ça ne change rien du tout aux probabilités.
08:20
Now, estimatingestimation de la oddschances, as difficultdifficile as it maymai seemsembler, is a piecepièce of cakegâteau
160
482000
5000
Mais estimer des probabilités, aussi difficile que ça paraisse,
08:25
comparedpar rapport to tryingen essayant to estimateestimation valuevaleur:
161
487000
2000
est très facile comparé au problème d'estimer des valeurs:
08:27
tryingen essayant to say what something is worthvaut, how much we'llbien enjoyprendre plaisir it,
162
489000
3000
déterminer ce que vaut quelque chose, à quel point on va l'apprécier,
08:30
how much pleasureplaisir it will give us.
163
492000
3000
la quantité de plaisir qu'il va nous rapporter.
08:33
I want to talk now about errorsles erreurs in valuevaleur.
164
495000
2000
Je vais maintenant vous parler d'erreurs de valeur.
08:35
How much is this BigGros MacMac worthvaut? Is it worthvaut 25 dollarsdollars?
165
497000
4000
Combien vaut ce Big Mac? Est-ce qu'il vaut 25 dollars?
08:39
MostPlupart of you have the intuitionintuition that it's not --
166
501000
3000
La plupart d'entre vous se disent que non --
08:42
you wouldn'tne serait pas payPayer that for it.
167
504000
2000
vous ne payeriez pas ça pour l'avoir.
08:44
But in factfait, to decidedécider whetherqu'il s'agisse a BigGros MacMac is worthvaut 25 dollarsdollars requiresa besoin
168
506000
4000
Mais en vérité, pour savoir si un Big Mac vaut 25 dollars,
08:48
that you askdemander one, and only one questionquestion, whichlequel is:
169
510000
3000
il faut vous poser une seule question :
08:51
What elseautre can I do with 25 dollarsdollars?
170
513000
2000
Qu'est-ce que je peux faire d'autre avec 25 dollars?
08:53
If you've ever gottenobtenu on one of those long-haullongue distance flightsvols to AustraliaAustralie
171
515000
4000
Si vous êtes sur un de ces vols long-courriers, en route pour l'Australie,
08:57
and realizedréalisé that they're not going to serveservir you any foodaliments,
172
519000
3000
et que vous vous rendez compte qu'il n'y aura pas de repas,
09:00
but somebodyquelqu'un in the rowrangée in frontde face of you has just openedouvert
173
522000
2000
mais que quelqu'un devant vous ouvre
09:02
the McDonald'sMcDonald bagsac, and the smellodeur of goldend'or archesarches
174
524000
3000
un sac de chez Mac Donalds, et que l'odeur
09:05
is waftingqui s’échappent over the seatsiège, you think,
175
527000
3000
vous parvient, vous vous dites
09:08
I can't do anything elseautre with this 25 dollarsdollars for 16 hoursheures.
176
530000
3000
Je ne peux rien faire avec mes 25 dollars pour les prochaines 16 heures.
09:11
I can't even setensemble it on fireFeu -- they tooka pris my cigarettecigarette lighterplus léger!
177
533000
3000
Je ne peux même pas les brûler -- ils ont pris mon briquet !
09:14
SuddenlyTout d’un coup, 25 dollarsdollars for a BigGros MacMac mightpourrait be a good dealtraiter.
178
536000
3000
À ce moment, 25 dollars pour un Big Mac semble être une bonne affaire.
09:17
On the other handmain, if you're visitingvisiter an underdevelopedsous-développé countryPays,
179
539000
2000
D'un autre côté, si vous êtes dans un pays en voie de développement,
09:19
and 25 dollarsdollars buysachète you a gourmetGourmet mealrepas, it's exorbitantexorbitants for a BigGros MacMac.
180
541000
4000
où 25 dollars peuvent vous obtenir un repas de luxe, c'est exorbitant pour un Big Mac.
09:23
Why were you all sure that the answerrépondre to the questionquestion was no,
181
545000
3000
Pourquoi étiez-vous si sûrs que la réponse était non,
09:26
before I'd even told you anything about the contextle contexte?
182
548000
3000
avant même que je vous aie expliqué le contexte?
09:29
Because mostles plus of you comparedpar rapport the priceprix of this BigGros MacMac
183
551000
4000
Parce que la plupart d'entre vous comparent le prix de ce Big Mac
09:33
to the priceprix you're used to payingpayant. RatherPlutôt than askingdemandant,
184
555000
3000
avec le prix que vous avez l'habitude de payer. Au lieu de vous dire
09:36
"What elseautre can I do with my moneyargent," comparingcomparant this investmentinvestissement
185
558000
3000
"qu'est ce que je peux avoir d'autre avec cet argent?", c'est-à-dire comparer cet investissement
09:39
to other possiblepossible investmentsinvestissements, you comparedpar rapport to the pastpassé.
186
561000
4000
aux autres investissements possibles, vous l'avez comparé au passé.
09:43
And this is a systematicsystématique errorErreur people make.
187
565000
2000
C'est une erreur que les gens font systématiquement.
09:45
What you knewa connu is, you paidpayé threeTrois dollarsdollars in the pastpassé; 25 is outrageousscandaleux.
188
567000
5000
Vous vous êtes dit, d'habitude je paye 3 dollars, 25 c'est beaucoup trop.
09:50
This is an errorErreur, and I can proveprouver it to you by showingmontrer
189
572000
2000
C'est une erreur, et je peux vous le prouver en vous montrant
09:52
the kindssortes of irrationalitiesirrationalités to whichlequel it leadspistes.
190
574000
2000
le genre de comportement irrationnel que ça apporte.
09:54
For exampleExemple, this is, of coursecours,
191
576000
3000
Voici par exemple
09:57
one of the mostles plus deliciousdélicieux tricksdes trucs in marketingcommercialisation,
192
579000
2000
une des astuces en marketing les plus sympathiques;
09:59
is to say something used to be higherplus haute,
193
581000
2000
il s'agit de dire que quelque chose était plus cher auparavant,
10:01
and suddenlysoudainement it seemssemble like a very good dealtraiter.
194
583000
3000
et tout à coup ça devient une affaire.
10:04
When people are askeda demandé about these two differentdifférent jobsemplois:
195
586000
3000
Si on demande à des gens de choisir entre ces deux métiers :
10:07
a jobemploi where you make 60K, then 50K, then 40K,
196
589000
3000
dans l'un, on gagne 60 mille, puis 50, puis 40 mille,
10:10
a jobemploi where you're gettingobtenir a salarysalaire cutCouper eachchaque yearan,
197
592000
2000
un boulot où vous recevez une baisse de salaire chaque année,
10:12
and one in whichlequel you're gettingobtenir a salarysalaire increaseaugmenter,
198
594000
2000
et un autre où vous avez une augmentation,
10:14
people like the secondseconde jobemploi better than the first, despitemalgré the factfait
199
596000
4000
les gens préfèrent le second au premier, bien qu'on
10:18
they're all told they make much lessMoins moneyargent. Why?
200
600000
3000
leur ait dit qu'ils gagneront moins au final. Pourquoi?
10:21
Because they had the sensesens that decliningen déclin wagesles salaires are worsepire
201
603000
4000
Parce qu'ils pressentent que des baisses de salaire sont pires
10:25
than risingen hausse wagesles salaires, even when the totaltotal amountmontant of wagesles salaires is higherplus haute
202
607000
4000
que des augmentations, même si le total est plus élevé
10:29
in the decliningen déclin periodpériode. Here'sVoici anotherun autre niceagréable exampleExemple.
203
611000
4000
dans le premier cas. Voici un autre cas sympathique.
10:33
Here'sVoici a $2,000 HawaiianHawaiian vacationvacances packagepaquet; it's now on salevente for 1,600.
204
615000
5000
Voici un voyage organisé à Hawaii qui coûte 2000 dollars. Il est en solde pour 1600
10:38
AssumingEn supposant que you wanted to go to HawaiiHawaii, would you buyacheter this packagepaquet?
205
620000
3000
Imaginons que vous vouliez partir à Hawaii, achetez-vous ce voyage?
10:41
MostPlupart people say they would. Here'sVoici a slightlylégèrement differentdifférent storyrécit:
206
623000
4000
La plupart des gens disent que oui. Voici une version un peu différente :
10:45
$2,000 HawaiianHawaiian vacationvacances packagepaquet is now on salevente for 700 dollarsdollars,
207
627000
4000
Le voyage a 2000 dollars est en solde pour 700 dollars,
10:49
so you decidedécider to mullMull it over for a weekla semaine.
208
631000
2000
vous y réfléchissez pendant une semaine.
10:51
By the time you get to the ticketbillet agencyagence, the bestmeilleur farestarifs are gonedisparu --
209
633000
2000
Mais quand vous arrivez à l'agence de voyages, les billets à ce prix sont vendus --
10:53
the packagepaquet now costsfrais 1,500. Would you buyacheter it? MostPlupart people say, no.
210
635000
5000
le voyage coûte maintenant 1500. Est-ce que vous l'achetez? La plupart des gens répondent non.
10:58
Why? Because it used to costCoût 700, and there's no way I'm payingpayant 1,500
211
640000
4000
Pourquoi? Parce que ça coûtait 700, et je ne vais pas payer 1500
11:02
for something that was 700 last weekla semaine.
212
644000
3000
un truc qui coûtait 700 la semaine dernière.
11:05
This tendencytendance to comparecomparer to the pastpassé
213
647000
2000
Cette tendance à comparer au passé
11:07
is causingprovoquant people to passpasser up the better dealtraiter. In other wordsmots,
214
649000
4000
fait que les gens ne prennent pas le meilleur prix.
11:11
a good dealtraiter that used to be a great dealtraiter is not nearlypresque as good
215
653000
3000
Une bonne affaire qui était une superbe affaire paraît moins bien
11:14
as an awfulterrible dealtraiter that was onceune fois que a horriblehorrible dealtraiter.
216
656000
4000
qu'une mauvaise affaire qui était une très mauvaise affaire.
11:18
Here'sVoici anotherun autre exampleExemple of how comparingcomparant to the pastpassé
217
660000
2000
Voici un autre exemple de la façon dont les comparaisons au passé
11:20
can befuddlemalappris our decisionsles décisions.
218
662000
4000
peuvent compliquer nos décisions.
11:24
ImagineImaginez that you're going to the theaterthéâtre.
219
666000
2000
Imaginons que vous allez au théâtre.
11:26
You're on your way to the theaterthéâtre.
220
668000
1000
Vous êtes en chemin.
11:27
In your walletporte-monnaie you have a ticketbillet, for whichlequel you paidpayé 20 dollarsdollars.
221
669000
2000
Dans votre portefeuille il y a votre place, que vous avez payée 20 dollars,
11:29
You alsoaussi have a 20-dollar-dollar billfacture.
222
671000
2000
et un billet de 20 dollars.
11:31
When you arrivearrivée at the theaterthéâtre,
223
673000
2000
En arrivant au théâtre,
11:33
you discoverdécouvrir that somewherequelque part alongle long de the way you've lostperdu the ticketbillet.
224
675000
3000
vous vous rendez compte qu'en chemin vous avez perdu le ticket.
11:36
Would you spenddépenser your remainingrestant moneyargent on replacingremplacer it?
225
678000
3000
Est-ce que vous utilisez le billet pour acheter une autre place?
11:39
MostPlupart people answerrépondre, no.
226
681000
3000
La plupart des gens répondent : non.
11:42
Now, let's just changechangement one thing in this scenarioscénario.
227
684000
3000
Mais changeons un seul élément de ce scénario.
11:45
You're on your way to the theaterthéâtre,
228
687000
1000
Vous êtes en chemin vers le théâtre,
11:46
and in your walletporte-monnaie you have two 20-dollar-dollar billsfactures.
229
688000
2000
et dans votre portefeuille vous avez deux billets de 20 dollars.
11:48
When you arrivearrivée you discoverdécouvrir you've lostperdu one of them.
230
690000
2000
En arrivant, vous vous apercevez que vous en avez perdu un.
11:50
Would you spenddépenser your remainingrestant 20 dollarsdollars on a ticketbillet?
231
692000
2000
Est-ce que vous dépensez les 20 dollars restants pour acheter une place?
11:52
Well, of coursecours, I wentest allé to the theaterthéâtre to see the playjouer.
232
694000
3000
Eh bien, bien sûr : je suis venu au théâtre pour voir la pièce,
11:55
What does the lossperte of 20 dollarsdollars alongle long de the way have to do?
233
697000
3000
Qu'est ce que la perte de 20 dollars a à voir avec ça?
11:58
Now, just in caseCas you're not gettingobtenir it,
234
700000
3000
Au cas où vous ne vous rendriez pas compte du problème,
12:01
here'svoici a schematicschématique of what happenedarrivé, OK?
235
703000
2000
voici un schéma.
12:03
(LaughterRires)
236
705000
1000
(Rires)
12:04
AlongLe long de the way, you lostperdu something.
237
706000
2000
En chemin, vous avez perdu quelque chose.
12:06
In bothtous les deux casescas, it was a piecepièce of paperpapier.
238
708000
2000
Dans les deux cas, il s'agit d'un bout de papier.
12:08
In one caseCas, it had a U.S. presidentPrésident on it; in the other caseCas it didn't.
239
710000
4000
Dans un cas, il y avait le visage d'un président américain sur le papier, pas sur l'autre.
12:12
What the hellenfer differencedifférence should it make?
240
714000
2000
Quelle différence est-ce que cela devrait faire?
12:14
The differencedifférence is that when you lostperdu the ticketbillet you say to yourselftoi même,
241
716000
3000
La différence est que quand vous perdez le ticket vous vous dites :
12:17
I'm not payingpayant twicedeux fois for the sameMême thing.
242
719000
2000
Je ne vais pas payer deux fois la même chose.
12:19
You comparecomparer the costCoût of the playjouer now -- 40 dollarsdollars --
243
721000
3000
Vous comparez le prix de la pièce maintenant -- 40 dollars --
12:22
to the costCoût that it used to have -- 20 dollarsdollars -- and you say it's a badmal dealtraiter.
244
724000
5000
avec l'ancien prix de la place -- 20 dollars -- et vous vous dites que c'est une mauvaise affaire.
12:27
ComparingEn comparant with the pastpassé causescauses manybeaucoup of the problemsproblèmes
245
729000
4000
Faire des comparaisons avec le passé est source de beaucoup de problèmes
12:31
that behavioralcomportementale economistséconomistes and psychologistspsychologues identifyidentifier
246
733000
3000
que les économistes du comportement et les psychologues
12:34
in people'sles gens attemptstentatives to assignattribuer valuevaleur.
247
736000
2000
identifient dans les tentatives des gens à assigner des valeurs.
12:36
But even when we comparecomparer with the possiblepossible, insteadau lieu of the pastpassé,
248
738000
5000
Mais même en comparant avec ce qui est possible, au lieu du passé,
12:41
we still make certaincertain kindssortes of mistakeserreurs.
249
743000
2000
on fait encore d'autres erreurs.
12:43
And I'm going to showmontrer you one or two of them.
250
745000
2000
Je vais vous en montrer deux.
12:45
One of the things we know about comparisonComparaison:
251
747000
3000
Une des choses que l'on sait sur les comparaisons :
12:48
that when we comparecomparer one thing to the other, it changeschangements its valuevaleur.
252
750000
3000
quand on compare une chose à une autre, ça modifie sa valeur.
12:51
So in 1992, this fellowcompagnon, GeorgeGeorge BushBush, for those of us who were
253
753000
4000
En 92, ce monsieur, George Bush, pour ceux d'entre nous qui sont
12:55
kindgentil of on the liberallibéral sidecôté of the politicalpolitique spectrumspectre,
254
757000
3000
plutôt à gauche en politique,
12:58
didn't seemsembler like suchtel a great guy.
255
760000
2000
ne paraissait pas très bon.
13:00
SuddenlyTout d’un coup, we're almostpresque longingnostalgie for him to returnrevenir.
256
762000
4000
Et tout à coup, on en vient presque à espérer qu'il revienne.
13:04
(LaughterRires)
257
766000
3000
(Rires)
13:07
The comparisonComparaison changeschangements how we evaluateévaluer him.
258
769000
3000
La comparaison change la façon dont on l'estime.
13:10
Now, retailersdétaillants knewa connu this long before anybodyn'importe qui elseautre did, of coursecours,
259
772000
4000
Les commerçants savaient ça bien avant tout le monde, bien sûr,
13:14
and they use this wisdomsagesse to help you --
260
776000
2000
et ils utilisent cette sagesse pour vous aider
13:16
sparede rechange you the undueindu burdencharge of moneyargent.
261
778000
2000
à vous libérer de votre argent.
13:18
And so a retailerdétaillant, if you were to go into a winedu vin shopboutique
262
780000
3000
Ainsi si vous allez chez un marchand de vin
13:21
and you had to buyacheter a bottlebouteille of winedu vin,
263
783000
1000
et que vous voulez prendre une bouteille,
13:22
and you see them here for eighthuit, 27 and 33 dollarsdollars, what would you do?
264
784000
4000
et que vous voyez ces dernières, à 8, 27, et 33 dollars, qu'est ce que vous feriez?
13:26
MostPlupart people don't want the mostles plus expensivecoûteux,
265
788000
2000
La plupart des gens ne veulent pas la plus chère,
13:28
they don't want the leastmoins expensivecoûteux.
266
790000
2000
ils ne veulent pas le premier prix.
13:30
So, they will optopter for the itemarticle in the middlemilieu.
267
792000
2000
Donc, ils achètent la bouteille du milieu.
13:32
If you're a smartintelligent retailerdétaillant, then, you will put a very expensivecoûteux itemarticle
268
794000
3000
Si vous êtes un commerçant rusé, donc, vous allez mettre un objet très cher,
13:35
that nobodypersonne will ever buyacheter on the shelfplateau,
269
797000
2000
que personne n'achètera,
13:37
because suddenlysoudainement the $33 winedu vin doesn't look as expensivecoûteux in comparisonComparaison.
270
799000
6000
car tout à coup la bouteille à 33 dollars ne semble pas si chère, en comparaison.
13:43
So I'm tellingrécit you something you alreadydéjà knewa connu:
271
805000
1000
Je vous explique quelque chose que vous saviez déjà :
13:44
namelyà savoir, that comparisonComparaison changeschangements the valuevaleur of things.
272
806000
4000
les comparaisons changent la valeur des choses.
13:48
Here'sVoici why that's a problemproblème:
273
810000
1000
Voici pourquoi c'est un problème :
13:49
the problemproblème is that when you get that $33 bottlebouteille of winedu vin home,
274
811000
6000
le problème est que quand vous achetez la bouteille à 33 dollars,
13:55
it won'thabitude mattermatière what it used to be sittingséance on the shelfplateau nextprochain to.
275
817000
4000
sa position sur l'étagère n'a plus aucune importance.
13:59
The comparisonsdes comparaisons we make when we are appraisingapprécier les valuevaleur,
276
821000
5000
Les comparaisons que l'on fait en estimant la valeur,
14:04
where we're tryingen essayant to estimateestimation how much we'llbien like things,
277
826000
4000
quand on essaye d'estimer à quel point on va apprécier les choses,
14:08
are not the sameMême comparisonsdes comparaisons we'llbien be makingfabrication when we consumeconsommer them.
278
830000
3000
ne sont pas les mêmes comparaisons que l'on fera quand on les consommera.
14:11
This problemproblème of shiftingdéplacement comparisonsdes comparaisons can bedevilperturbent les
279
833000
4000
Ce problème de comparaisons qui changent nous gêne dans
14:15
our attemptstentatives to make rationalrationnel decisionsles décisions.
280
837000
3000
nos tentatives pour prendre des décisions rationnelles
14:18
Let me just give you an exampleExemple.
281
840000
1000
Laissez-moi vous donner un exemple.
14:19
I have to showmontrer you something from my ownposséder lablaboratoire, so let me sneakse faufiler this in.
282
841000
4000
Il faut que je vous présente quelque chose de mes propres recherches.
14:23
These are subjectssujets comingvenir to an experimentexpérience to be askeda demandé
283
845000
2000
Voici des sujets venant pour une expérience, à qui on demande
14:25
the simplestle plus simple of all questionsdes questions:
284
847000
2000
la plus simple des questions :
14:27
How much will you enjoyprendre plaisir eatingen mangeant potatopomme de terre chipschips one minuteminute from now?
285
849000
4000
À quel point allez-vous apprécier manger des chips, dans une minute?
14:31
They're sittingséance in a roomchambre with potatopomme de terre chipschips in frontde face of them.
286
853000
3000
Ils sont dans une pièce, avec un paquet de chips en face d'eux.
14:34
For some of the subjectssujets, sittingséance in the farloin cornercoin of a roomchambre
287
856000
3000
Pour quelques sujets, dans un coin de la pièce
14:37
is a boxboîte of GodivaGodiva chocolateschocolats, and for othersautres is a can of SpamSpam.
288
859000
5000
se trouve une boite de chocolats de chez Godiva, et pour les autres il y a une boite de pâté de porc.
14:42
In factfait, these itemsarticles that are sittingséance in the roomchambre changechangement
289
864000
4000
Et on se rend compte que les objets qui sont dans la pièce changent
14:46
how much the subjectssujets think they're going to enjoyprendre plaisir the potatopomme de terre chipschips.
290
868000
3000
à quel point les sujets pensent qu'ils vont apprécier les chips.
14:49
NamelyÀ savoir, those who are looking at SpamSpam
291
871000
2000
Ceux qui regardent le pâté
14:51
think potatopomme de terre chipschips are going to be quiteassez tastysavoureux;
292
873000
2000
pensent que les chips vont être très bonnes;
14:53
those who are looking at GodivaGodiva chocolateChocolat
293
875000
2000
et ceux qui regardent les chocolats
14:55
think they won'thabitude be nearlypresque so tastysavoureux.
294
877000
2000
pensent qu'elles ne vont pas être si bonnes que ça.
14:57
Of coursecours, what happensarrive when they eatmanger the potatopomme de terre chipschips?
295
879000
2000
Et, bien sûr, qu'est-ce qui se passe quand ils mangent les chips?
14:59
Well, look, you didn't need a psychologistpsychologue to tell you that
296
881000
3000
Eh bien, vous n'avez pas besoin d'un psychologue pour savoir que,
15:02
when you have a mouthfulbouchée of greasygraisseux, saltysalé, crispycroustillant, deliciousdélicieux snackscollations,
297
884000
4000
quand vous avez une bouchée de chips salées, graisseuses, croustillantes et délicieuses,
15:06
what's sittingséance in the cornercoin of the roomchambre
298
888000
1000
ce qu'il y avait dans un coin de la pièce
15:07
makesfait du not a damnZut bitbit of differencedifférence to your gustatorygustative experienceexpérience.
299
889000
5000
ne fait aucune différence pour votre palais.
15:12
NonethelessNéanmoins, theirleur predictionsprédictions are pervertedpervers by a comparisonComparaison
300
894000
4000
Et pourtant, leurs attentes sont modifiées par une comparaison
15:16
that then does not carryporter throughpar and changechangement theirleur experienceexpérience.
301
898000
4000
qui ensuite ne change pas leur expérience.
15:20
You've all experiencedexpérimenté this yourselftoi même, even if you've never come
302
902000
2000
On en a tous déjà fait l'expérience, même si vous n'êtes jamais passé dans notre
15:22
into our lablaboratoire to eatmanger potatopomme de terre chipschips. So here'svoici a questionquestion:
303
904000
3000
labo pour manger des chips. Voici un exemple :
15:25
You want to buyacheter a carvoiture stereostéréo.
304
907000
2000
Vous voulez acheter un autoradio.
15:27
The dealerMarchand nearprès your housemaison sellsvend this particularparticulier stereostéréo for 200 dollarsdollars,
305
909000
5000
Le vendeur près de chez vous les vend à 200 dollars,
15:32
but if you driveconduire acrossà travers townville, you can get it for 100 bucksdollars.
306
914000
3000
mais si vous allez à l'autre bout de la ville, vous pouvez l'avoir pour 100 dollars.
15:35
So would you driveconduire to get 50 percentpour cent off, savingéconomie 100 dollarsdollars?
307
917000
3000
Est-ce que vous faites le trajet pour avoir une réduction de 50%, et économiser 100 dollars?
15:38
MostPlupart people say they would.
308
920000
2000
La plupart des gens disent que oui.
15:40
They can't imagineimaginer buyingachat it for twicedeux fois the priceprix
309
922000
2000
Ils ne peuvent imaginer l'acheter à deux fois le prix
15:42
when, with one tripvoyage acrossà travers townville, they can get it for halfmoitié off.
310
924000
4000
quand, en traversant la ville, ils peuvent l'avoir à moitié prix.
15:46
Now, let's imagineimaginer insteadau lieu you wanted to buyacheter a carvoiture that had a stereostéréo,
311
928000
4000
Imaginons à présent que vous voulez acheter une voiture avec un autoradio,
15:50
and the dealerMarchand nearprès your housemaison had it for 31,000.
312
932000
2000
et le vendeur près de chez vous la vend à 31.000.
15:52
But if you drovea conduit acrossà travers townville, you could get it for 30,900.
313
934000
5000
mais, à l'autre bout de la ville, vous pouvez l'avoir pour 30.900.
15:57
Would you driveconduire to get it? At this pointpoint, 0.003 savingsdes économies -- the 100 dollarsdollars.
314
939000
4000
Est-ce que vous faites le trajet ? Pour économiser 0,003% -- les 100 dollars.
16:01
MostPlupart people say, no, I'm going to schlepschlep acrossà travers townville
315
943000
2000
La plupart des gens répondent non, je ne vais pas traverser toute la ville
16:03
to saveenregistrer 100 bucksdollars on the purchaseachat of a carvoiture?
316
945000
3000
pour économiser 100 dollars sur l'achat d'une voiture.
16:06
This kindgentil of thinkingen pensant drivesdisques economistséconomistes crazyfou, and it should.
317
948000
4000
Ce genre de comportement rend les économistes fous, et c'est normal.
16:10
Because this 100 dollarsdollars that you saveenregistrer -- helloBonjour! --
318
952000
4000
Parce que ces 100 dollars que vous économisez,
16:14
doesn't know where it camevenu from.
319
956000
2000
ils ne savent pas d'où ils viennent.
16:16
It doesn't know what you savedenregistré it on.
320
958000
2000
Ils ne savent pas ce sur quoi vous les avez économisés.
16:18
When you go to buyacheter groceriesproduits d’épicerie with it, it doesn't go,
321
960000
2000
Quand vous faites des courses avec, les billets ne se disent pas :
16:20
I'm the moneyargent savedenregistré on the carvoiture stereostéréo, or,
322
962000
3000
"je suis l'argent économisé sur l'autoradio", ou,
16:23
I'm the dumbstupide moneyargent savedenregistré on the carvoiture. It's moneyargent.
323
965000
4000
"Je suis l'argent bêtement économisé sur la voiture". C'est de l'argent!
16:27
And if a driveconduire acrossà travers townville is worthvaut 100 bucksdollars, it's worthvaut 100 bucksdollars
324
969000
3000
Si traverser la ville vaut 100 dollars, ça vaut 100 dollars,
16:30
no mattermatière what you're savingéconomie it on. People don't think that way.
325
972000
3000
peu importe ce sur quoi vous économisez. Mais les gens ne pensent pas comme ça.
16:33
That's why they don't know whetherqu'il s'agisse theirleur mutualmutuel fundfonds managerdirecteur
326
975000
2000
Voilà pourquoi ils ne savent pas si le gérant de leur SICAV
16:35
is takingprise 0.1 percentpour cent or 0.15 percentpour cent of theirleur investmentinvestissement,
327
977000
5000
prend 0.1 ou 0.15 % de commission,
16:40
but they clipagrafe couponscoupons to saveenregistrer one dollardollar off of toothpastepâte dentifrice.
328
982000
3000
mais ils conservent les bons de réduction pour gagner un dollar sur le dentifrice.
16:43
Now, you can see, this is the problemproblème of shiftingdéplacement comparisonsdes comparaisons,
329
985000
3000
Vous le voyez, c'est un problème de comparaisons changeantes,
16:46
because what you're doing is, you're comparingcomparant the 100 bucksdollars
330
988000
3000
puisque vous comparez les 100 dollars économisés
16:49
to the purchaseachat that you're makingfabrication,
331
991000
2000
à l'achat effectué,
16:51
but when you go to spenddépenser that moneyargent you won'thabitude be makingfabrication that comparisonComparaison.
332
993000
4000
mais quand vous dépenserez cet argent, vous ne ferez plus la comparaison.
16:55
You've all had this experienceexpérience.
333
997000
2000
Nous avons tous fait l'expérience suivante.
16:57
If you're an AmericanAméricain, for exampleExemple, you've probablyProbablement traveledvoyagé in FranceFrance.
334
999000
4000
Si vous êtes américain, vous avez sans doute voyagé en France.
17:01
And at some pointpoint you maymai have metrencontré a couplecouple
335
1003000
2000
Et vous avez rencontré un couple
17:03
from your ownposséder hometownville natale, and you thought,
336
1005000
1000
originaire de votre ville, et vous vous êtes dit,
17:04
"Oh, my God, these people are so warmchaud. They're so niceagréable to me.
337
1006000
5000
"Oh, c'est gens sont si chaleureux, si gentils.
17:09
I mean, comparedpar rapport to all these people who hatehaine me
338
1011000
2000
surtout, comparé à tous ces gens qui me détestent
17:11
when I try to speakparler theirleur languagela langue and hatehaine me more when I don't,
339
1013000
3000
quand j'essaye de parler leur langue, et plus encore quand je n'essaye pas,
17:14
these people are just wonderfulformidable." And so you tourtour FranceFrance with them,
340
1016000
3000
ces gens sont merveilleux". Vous visitez donc la France avec ce couple,
17:17
and then you get home and you inviteinviter them over for dinnerdîner,
341
1019000
2000
et une fois rentrés vous les invitez à dîner,
17:19
and what do you find?
342
1021000
1000
et qu'est-ce que vous apercevez?
17:20
ComparedPar rapport to your regularordinaire friendscopains,
343
1022000
2000
par rapport à vos autres amis,
17:22
they are boringennuyeuse and dullterne, right? Because in this newNouveau contextle contexte,
344
1024000
4000
ceux-là sont ennuyeux, n'est-ce pas? C'est parce que dans ce nouveau contexte,
17:26
the comparisonComparaison is very, very differentdifférent. In factfait, you find yourselftoi même
345
1028000
4000
la comparaison est très, très différente, en fait, vous vous dites même
17:30
dislikingne pas aimer them enoughassez almostpresque to qualifyqualifier for FrenchFrançais citizenshipcitoyenneté.
346
1032000
3000
que vous les détestez tellement qu'ils pourraient aussi bien être Français.
17:34
Now, you have exactlyexactement the sameMême problemproblème when you shopboutique for a stereostéréo.
347
1036000
3000
Vous avez le même problème quand vous allez acheter une chaine Hi-fi
17:37
You go to the stereostéréo storele magasin, you see two setsensembles of speakershaut-parleurs --
348
1039000
3000
Vous allez au magasin, et on vous propose deux genres d'enceintes --
17:40
these biggros, boxyboxy, monolithsmonolithes, and these little, sleeklisse speakershaut-parleurs,
349
1042000
4000
ces gros trucs monolithiques, et ces toutes petites enceintes,
17:44
and you playjouer them, and you go, you know, I do hearentendre a differencedifférence:
350
1046000
2000
vous les essayez, et vous vous dites, oui, j'entends une différence,
17:46
the biggros onesceux sounddu son a little better.
351
1048000
2000
les plus gros rendent un meilleur son.
17:48
And so you buyacheter them, and you bringapporter them home,
352
1050000
2000
Vous les achetez donc, les amenez à la maison,
17:50
and you entirelyentièrement violatevioler the décorCor of your housemaison.
353
1052000
3000
et elles cassent complètement la déco de votre foyer.
17:53
And the problemproblème, of coursecours, is that this comparisonComparaison you madefabriqué in the storele magasin
354
1055000
4000
Le problème, bien sûr, et que la comparaison que vous avez faite
17:57
is a comparisonComparaison you'lltu vas never make again.
355
1059000
2000
est une comparaison que vous ne referez plus jamais.
17:59
What are the oddschances that yearsannées laterplus tard you'lltu vas turntour on the stereostéréo and go,
356
1061000
2000
Quel est la probabilité que, plusieurs années plus tard, vous allumiez la chaine
18:01
"SoundsSons so much better than those little onesceux,"
357
1063000
3000
et que vous vous disiez "le son est bien meilleur que sur les plus petites",
18:04
whichlequel you can't even rememberrappelles toi hearingaudition.
358
1066000
2000
dont vous ne vous souvenez même plus.
18:06
The problemproblème of shiftingdéplacement comparisonsdes comparaisons is even more difficultdifficile
359
1068000
3000
Le problème des comparaisons changeantes est encore plus complexe
18:09
when these choicesles choix are arrayedArrayed over time.
360
1071000
3000
quand ces choix sont étalés dans la durée.
18:12
People have a lot of troubledifficulté makingfabrication decisionsles décisions
361
1074000
3000
Les gens ont d'énormes difficultés à comparer
18:15
about things that will happense produire at differentdifférent pointspoints in time.
362
1077000
3000
des choses qui surviendront à différents moments dans le temps.
18:18
And what psychologistspsychologues and behavioralcomportementale economistséconomistes have discovereddécouvert
363
1080000
2000
Et, ce que les psychologues et les économistes du comportement ont découvert,
18:20
is that by and largegrand people use two simplesimple rulesrègles.
364
1082000
3000
est que la plupart des gens suivent deux règles simples.
18:23
So let me give you one very easyfacile problemproblème, a secondseconde very easyfacile problemproblème
365
1085000
4000
Je vais donner un problème très simple à résoudre, puis un second aussi simple,
18:27
and then a thirdtroisième, harddifficile, problemproblème.
366
1089000
1000
et enfin un troisième problème, plus difficile.
18:28
Here'sVoici the first easyfacile problemproblème:
367
1090000
3000
Voici le premier problème.
18:31
You can have 60 dollarsdollars now or 50 dollarsdollars now. WhichQui would you preferpréférer?
368
1093000
3000
Vous pouvez avoir immédiatement 60 ou 50 dollars. Qu'est-ce qui vous ferait plaisir?
18:34
This is what we call a one-itemseul élément IQIQ testtester, OK?
369
1096000
3000
Disons que c'est un test de QI à une question, d'accord?
18:37
All of us, I hopeespérer, preferpréférer more moneyargent, and the reasonraison is,
370
1099000
3000
Tout le monde, j'espère, préfère avoir davantage d'argent, car
18:40
we believe more is better than lessMoins.
371
1102000
3000
nous pensons que plus est mieux que moins.
18:43
Here'sVoici the secondseconde problemproblème:
372
1105000
1000
Voici le second problème :
18:44
You can have 60 dollarsdollars todayaujourd'hui or 60 dollarsdollars in a monthmois. WhichQui would you preferpréférer?
373
1106000
4000
Vous devez choisir entre 60 dollars tout de suite, ou dans un mois. Qu'est-ce que vous préférez?
18:48
Again, an easyfacile decisiondécision,
374
1110000
2000
Encore une fois, c'est facile,
18:50
because we all know that now is better than laterplus tard.
375
1112000
4000
nous savons tous que maintenant est mieux que plus tard.
18:54
What's harddifficile in our decision-makingla prise de décision is when these two rulesrègles conflictconflit.
376
1116000
3000
Le choix devient difficile quand ces deux règles sont en conflit :
18:57
For exampleExemple, when you're offeredoffert 50 dollarsdollars now or 60 dollarsdollars in a monthmois.
377
1119000
4000
Si, par exemple, on vous offre 50 dollars tout de suite, ou 60 dans un mois.
19:01
This typifiesest typique a lot of situationssituations in life in whichlequel you will gainGain
378
1123000
3000
Cela correspond à de nombreuses situations réelles, où vous gagnez
19:04
by waitingattendre, but you have to be patientpatient.
379
1126000
3000
à attendre, en étant patient.
19:07
What do we know? What do people do in these kindssortes of situationssituations?
380
1129000
3000
Qu'est ce que l'on découvre? Que font les gens dans ces situations?
19:10
Well, by and largegrand people are enormouslyénormément impatientimpatient.
381
1132000
4000
Eh bien, en général les gens sont très impatients.
19:14
That is, they requireexiger interestintérêt ratesles taux in the hundredcent
382
1136000
3000
C'est-à-dire qu'ils ont besoin de taux d'intérêt de l'ordre de la centaine
19:17
or thousandsmilliers of percentspourcentages in ordercommande to delayretard gratificationgratification
383
1139000
4000
de milliers de % pour accepter d'attendre,
19:21
and wait untiljusqu'à nextprochain monthmois for the extrasupplémentaire 10 dollarsdollars.
384
1143000
4000
et d'avoir 10 dollars supplémentaires le mois suivant.
19:25
Maybe that isn't so remarkableremarquable, but what is remarkableremarquable is
385
1147000
3000
Ce n'est peut-être pas si remarquable, mais ce qui l'est est
19:28
how easyfacile it is to make this impatienceimpatience go away by simplysimplement changingen changeant
386
1150000
4000
à quel point il est facile de faire disparaître cette impatience en changeant
19:32
when the deliverylivraison of these monetarymonétaire unitsunités will happense produire.
387
1154000
4000
quand les dates où les gens recevront ces sommes d'argent.
19:36
ImagineImaginez that you can have 50 dollarsdollars in a yearan -- that's 12 monthsmois --
388
1158000
3000
Imaginez que vous avez le choix entre 50 dollars dans un an -- 12 mois --
19:39
or 60 dollarsdollars in 13 monthsmois.
389
1161000
3000
ou 60 dollars dans 13 mois.
19:42
What do we find now?
390
1164000
1000
Qu'est-ce qu'on découvre?
19:43
People are gladlyun plaisir willingprêt to wait: as long as they're waitingattendre 12,
391
1165000
3000
Les gens acceptent d'attendre sans problème. Puisqu'ils doivent attendre 12 mois,
19:46
they mightpourrait as well wait 13.
392
1168000
2000
ils peuvent aussi bien attendre 13 mois.
19:48
What makesfait du this dynamicdynamique inconsistencyincohérence happense produire?
393
1170000
3000
D'où vient cette inconsistance dynamique?
19:51
ComparisonComparaison de. TroublingTroublante comparisonComparaison. Let me showmontrer you.
394
1173000
4000
Les comparaisons. Les comparaisons à problème. Laissez-moi vous le prouver.
19:55
This is just a graphgraphique showingmontrer the resultsrésultats that I just suggestedsuggéré
395
1177000
3000
Voici un graphique montrant les comportements dont je vous ai parlé,
19:58
you would showmontrer if I gavea donné you time to respondrépondre, whichlequel is,
396
1180000
2000
et vous feriez pareil si je vous laissais le temps de répondre, à savoir :
20:00
people find that the subjectivesubjectif valuevaleur of 50 is higherplus haute
397
1182000
3000
les gens trouvent que la valeur subjective de 50 est supérieure à
20:03
than the subjectivesubjectif valuevaleur of 60 when they'llils vont be deliveredlivré in now
398
1185000
4000
le valeur subjective de 60, quand ces sommes sont données immédiatement
20:07
or one monthmois, respectivelyrespectivement -- a 30-day-jour delayretard --
399
1189000
2000
ou dans un mois -- un délai de 30 jours --
20:09
but they showmontrer the reversesens inverse patternmodèle when you pushpousser the entiretout decisiondécision
400
1191000
4000
mais les gens donnent la réponse inverse quand vous repoussez
20:13
off into the futureavenir a yearan.
401
1195000
3000
cette décision un an dans le futur.
20:16
Now, why in the worldmonde do you get this patternmodèle of resultsrésultats?
402
1198000
4000
Mais pourquoi est-ce que nous voyons ce genre de résultat?
20:20
These guys can tell us.
403
1202000
1000
Ces gars-là peuvent nous l'expliquer.
20:21
What you see here are two ladsLads,
404
1203000
3000
Vous pouvez voir deux hommes,
20:24
one of them largerplus grand than the other: the firemanpompier and the fiddlerviolon.
405
1206000
3000
l'un est plus grand que l'autre : le pompier et le violoniste.
20:27
They are going to recedereculent towardsvers the vanishingdisparition pointpoint in the horizonhorizon,
406
1209000
3000
Ils vont reculer jusqu'à disparaître à l'horizon,
20:30
and I want you to noticeremarquer two things.
407
1212000
2000
et vous allez voir deux choses.
20:32
At no pointpoint will the firemanpompier look tallerplus grand than the fiddlerviolon. No pointpoint.
408
1214000
6000
À aucun moment, le pompier ne semble plus haut que le violoniste. Jamais.
20:38
HoweverCependant, the differencedifférence betweenentre them seemssemble to be gettingobtenir smallerplus petit.
409
1220000
3000
Mais la différence de taille entre eux semble être de plus en plus petite.
20:41
First it's an inchpouce in your viewvue, then it's a quarter-inchquart de pouce,
410
1223000
3000
C'est d'abord quelques centimètres, puis un centimètre,
20:44
then a half-inchdemi-pouce, and then finallyenfin they go off the edgebord of the earthTerre.
411
1226000
4000
puis un demi-centimètre, et enfin ils disparaissent à l'horizon.
20:48
Here are the resultsrésultats of what I just showedmontré you.
412
1230000
3000
Voici les résultats que je viens de vous montrer.
20:51
This is the subjectivesubjectif heightla taille --
413
1233000
2000
La taille subjective --
20:53
the heightla taille you saw of these guys at variousdivers pointspoints.
414
1235000
3000
la taille que vous avez observée à différents moments.
20:56
And I want you to see that two things are truevrai.
415
1238000
2000
Et je voudrais que vous vous rendiez compte de deux choses :
20:58
One, the fartherplus loin away they are, the smallerplus petit they look;
416
1240000
3000
D'une, plus ils sont loin, plus ils nous semblent petits;
21:01
and two, the firemanpompier is always biggerplus gros than the fiddlerviolon.
417
1243000
2000
et de deux, le pompier est toujours plus grand que le violoniste.
21:03
But watch what happensarrive when we make some of them disappeardisparaître. Right.
418
1245000
6000
Mais regardez ce qui se passe quand on cache certains résultats. Voilà.
21:09
At a very closeFermer distancedistance, the fiddlerviolon looksregards tallerplus grand than the firemanpompier,
419
1251000
3000
De très près, le violoniste semble plus grand que le pompier,
21:12
but at a farloin distancedistance
420
1254000
2000
mais de loin
21:14
theirleur normalnormal, theirleur truevrai, relationsrapports are preservedpréservés.
421
1256000
3000
leur relation normale, véritable, est préservée.
21:17
As PlatoPlaton said, what spaceespace is to sizeTaille, time is to valuevaleur.
422
1259000
5000
Comme Platon disait, ce que l'espace est à la taille, le temps est à la valeur.
21:22
These are the resultsrésultats of the harddifficile problemproblème I gavea donné you:
423
1264000
5000
Voici les résultats du problème difficile que je vous ai donné :
21:27
60 now or 50 in a monthmois?
424
1269000
2000
60 maintenant ou 50 dans un mois?
21:29
And these are subjectivesubjectif valuesvaleurs,
425
1271000
1000
Il s'agit là de valeurs subjectives,
21:30
and what you can see is, our two rulesrègles are preservedpréservés.
426
1272000
2000
et on se rend compte que nos deux règles sont respectées.
21:32
People always think more is better than lessMoins:
427
1274000
2000
Les gens pensent toujours que plus est mieux que moins,
21:34
60 is always better than 50,
428
1276000
2000
60 est toujours meilleur que 50;
21:36
and they always think now is better than laterplus tard:
429
1278000
2000
et ils pensent toujours que maintenant est mieux que plus tard.
21:38
the barsbarres on this sidecôté are higherplus haute than the barsbarres on this sidecôté.
430
1280000
3000
les barres de ce côté sont plus hautes que les barres de ce côté.
21:41
Watch what happensarrive when we droplaissez tomber some out.
431
1283000
3000
Regardez ce qui se passe quand on en supprime quelques-unes.
21:44
SuddenlyTout d’un coup we have the dynamicdynamique inconsistencyincohérence that puzzledperplexe us.
432
1286000
3000
on voit l'inconsistance dynamique qui nous a surpris.
21:47
We have the tendencytendance for people to go for 50 dollarsdollars now
433
1289000
4000
Nous avons la tendance de choisir les 50 dollars tout de suite
21:51
over waitingattendre a monthmois, but not if that decisiondécision is farloin in the futureavenir.
434
1293000
3000
ou attendre un mois, mais pas si cette décision est dans l'avenir.
21:54
NoticeAvis something interestingintéressant that this impliesimplique -- namelyà savoir, that
435
1296000
4000
Notez que cela implique quelque chose d'intéressant :
21:58
when people get to the futureavenir, they will changechangement theirleur mindsesprits.
436
1300000
4000
quand les gens arrivent à ce point dans l'avenir, ils changent leur choix.
22:02
That is, as that monthmois 12 approachesapproches, you will say,
437
1304000
3000
C'est-à-dire que, quand le 12e mois approche, vous vous dites
22:05
what was I thinkingen pensant, waitingattendre an extrasupplémentaire monthmois for 60 dollarsdollars?
438
1307000
3000
Mais à quoi je pensais, pourquoi attendre un mois de plus pour 60 dollars?
22:08
I'll take the 50 dollarsdollars now.
439
1310000
3000
Je veux les 50 dollars tout de suite.
22:11
Well, the questionquestion with whichlequel I'd like to endfin is this:
440
1313000
3000
La question sur laquelle j'aimerais conclure est la suivante :
22:14
If we're so damnZut stupidstupide, how did we get to the moonlune?
441
1316000
3000
Si on est si stupide que ça, comment a-t-on fait pour envoyer un homme sur la Lune?
22:17
Because I could go on for about two hoursheures with evidencepreuve
442
1319000
3000
Parce que je pourrais vous parler pendant deux heures, preuves à l'appui,
22:20
of people'sles gens inabilityincapacité to estimateestimation oddschances and inabilityincapacité to estimateestimation valuevaleur.
443
1322000
6000
de l'incapacité des gens à estimer les probabilités et les valeurs.
22:26
The answerrépondre to this questionquestion, I think, is an answerrépondre you've alreadydéjà heardentendu
444
1328000
2000
La réponse à cette question est, je pense, quelque chose que vous avez déjà entendu
22:28
in some of the talkspourparlers, and I dareoser say you will hearentendre again:
445
1330000
2000
dans certaines autres présentations ici, et je pense que vous l'entendrez encore.
22:30
namelyà savoir, that our brainscerveaux were evolvedévolué for a very differentdifférent worldmonde
446
1332000
4000
À savoir, que nos cerveaux ont été conçus pour un monde bien différent de celui
22:34
than the one in whichlequel we are livingvivant.
447
1336000
2000
dans lequel nous vivons
22:36
They were evolvedévolué for a worldmonde
448
1338000
2000
Ils étaient conçus pour un monde où
22:38
in whichlequel people livedvivait in very smallpetit groupsgroupes,
449
1340000
2000
les gens vivaient en petits groupes,
22:40
rarelyrarement metrencontré anybodyn'importe qui who was terriblyterriblement differentdifférent from themselvesse,
450
1342000
3000
rencontraient rarement quelqu'un de très différent d'eux-mêmes,
22:43
had ratherplutôt shortcourt livesvies in whichlequel there were fewpeu choicesles choix
451
1345000
3000
avaient des vies assez courtes, sans beaucoup de choix,
22:46
and the highestle plus élevé prioritypriorité was to eatmanger and matematé todayaujourd'hui.
452
1348000
5000
et où la principale priorité était de manger et se reproduire le jour même.
22:51
Bernoulli'sDe Bernoulli giftcadeau, Bernoulli'sDe Bernoulli little formulaformule, allowspermet us, it tellsraconte us
453
1353000
5000
Le cadeau de Bernoulli, sa petite formule, nous permet, nous dit
22:56
how we should think in a worldmonde for whichlequel naturela nature never designedconçu us.
454
1358000
5000
comment nous devrions nous comporter dans un monde que la nature n'a jamais créé pour nous.
23:01
That explainsexplique why we are so badmal at usingen utilisant it, but it alsoaussi explainsexplique
455
1363000
4000
Voici pourquoi nous avons tant de difficultés à l'utiliser, mais ça explique aussi
23:05
why it is so terriblyterriblement importantimportant that we becomedevenir good, fastvite.
456
1367000
5000
pourquoi il est si important que nous devenions bons, et vite.
23:10
We are the only speciesespèce on this planetplanète
457
1372000
2000
Nous sommes la seule espèce de cette planète
23:12
that has ever heldtenu its ownposséder fatesort in its handsmains.
458
1374000
4000
qui ait jamais tenu son propre destin entre ses mains.
23:16
We have no significantimportant predatorsprédateurs,
459
1378000
2000
Nous n'avons pas de prédateurs,
23:18
we're the mastersmaîtres of our physicalphysique environmentenvironnement;
460
1380000
2000
nous sommes les maîtres de notre environnement,
23:20
the things that normallynormalement causecause speciesespèce to becomedevenir extinctdisparu
461
1382000
3000
les choses qui, habituellement, font disparaître des espèces
23:23
are no longerplus long any threatmenace to us.
462
1385000
3000
ne s'appliquent plus à nous.
23:26
The only thing -- the only thing -- that can destroydétruire us and doomcondamner us
463
1388000
5000
La seule chose -- la seule -- qui pourrait nous détruire et nous condamner
23:31
are our ownposséder decisionsles décisions.
464
1393000
2000
est nos propres décisions.
23:33
If we're not here in 10,000 yearsannées, it's going to be because
465
1395000
4000
si nous ne sommes plus là dans 10 000 ans, ça sera parce que nous n'avons
23:37
we could not take advantageavantage of the giftcadeau givendonné to us
466
1399000
4000
pas su utiliser le cadeau qui nous a été fait
23:41
by a youngJeune DutchNéerlandais fellowcompagnon in 1738,
467
1403000
3000
par un jeune Hollandais en 1738,
23:44
because we underestimatedsous-estimé the oddschances of our futureavenir painsdes douleurs
468
1406000
4000
car nous avons sous-estimé les probabilités de nos souffrances futures
23:48
and overestimatedsurestimé the valuevaleur of our presentprésent pleasuresles plaisirs.
469
1410000
4000
et surestimé la valeur de nos plaisirs présents.
23:52
Thank you.
470
1414000
1000
Merci.
23:53
(ApplauseApplaudissements)
471
1415000
10000
(Applaudissements)
24:03
ChrisChris AndersonAnderson: That was remarkableremarquable.
472
1425000
3000
Chris Anderson: C'était fascinant.
24:06
We have time for some questionsdes questions for DanDan GilbertGilbert. One and two.
473
1428000
5000
Nous avons le temps pour quelques questions pour Dan Gilbert. Vous deux.
24:11
BillProjet de loi LyellLyell: Would you say that this mechanismmécanisme
474
1433000
3000
Bill Lyell : Est-ce que vous diriez que ces mécanismes sont
24:14
is in partpartie how terrorismterrorisme actuallyréellement workstravaux to frighteneffrayer us,
475
1436000
4000
en partie la façon dont les actes terroristes nous effraient,
24:18
and is there some way that we could counteractcontrer that?
476
1440000
4000
et s'il existe un moyen de réduire cet effet?
24:22
DanDan GilbertGilbert: I actuallyréellement was consultingconsultant recentlyrécemment
477
1444000
1000
Dan Gilbert : J'ai effectivement été consulté récemment
24:23
with the DepartmentDépartement of HomelandPays d’origine SecuritySécurité, whichlequel generallygénéralement believescroit
478
1445000
3000
par le Département de la Sécurité Intérieure, qui pense habituellement
24:26
that AmericanAméricain securitySécurité dollarsdollars should go to makingfabrication bordersles frontières saferplus sûr.
479
1448000
4000
que le budget américain de la sûreté devrait être utilisé pour rendre les frontières plus sûres.
24:30
I trieda essayé to pointpoint out to them that terrorismterrorisme was a nameprénom
480
1452000
3000
J'ai tenté de leur expliquer que le terrorisme était ainsi nommé
24:33
basedbasé on people'sles gens psychologicalpsychologique reactionréaction to a setensemble of eventsévénements,
481
1455000
4000
sur la base des réactions psychologiques des gens à certains événements,
24:37
and that if they were concernedconcerné about terrorismterrorisme they mightpourrait askdemander
482
1459000
2000
et que s'ils voulaient s'occuper du terrorisme, ils pourraient se demander
24:39
what causescauses terrorla terreur and how can we stop people from beingétant terrifiedterrifié,
483
1461000
3000
qu'est-ce qui cause la terreur, comment empêcher les gens d'être terrifiés,
24:42
ratherplutôt than -- not ratherplutôt than, but in additionune addition to
484
1464000
3000
plutôt que -- non pas plutôt que, mais en plus de
24:45
stoppingarrêt the atrocitiesatrocités that we're all concernedconcerné about.
485
1467000
3000
chercher à empêcher les atrocités qui nous inquiètent tous.
24:48
SurelySûrement the kindssortes of playjouer that at leastmoins AmericanAméricain mediamédias give to --
486
1470000
6000
Sans aucun doute, la part que les médias américains accordent à --
24:54
and forgivepardonner me, but in rawbrut numbersNombres these are very tinyminuscule accidentsles accidents.
487
1476000
5000
et pardonnez-moi, mais dans les chiffres il s'agit de tout petits accidents.
24:59
We alreadydéjà know, for exampleExemple, in the UnitedUnie StatesÉtats,
488
1481000
2000
Nous savons, par exemple, qu'aux États-Unis,
25:01
more people have dieddécédés as a resultrésultat of not takingprise airplanesavions --
489
1483000
4000
davantage de personnes sont mortes de ne pas avoir pris l'avion --
25:05
because they were scaredeffrayé -- and drivingau volant on highwaysles autoroutes,
490
1487000
2000
car elles avaient peur -- et ont pris l'autoroute,
25:07
than were killedtué in 9/11. OK?
491
1489000
2000
qu'il n'y a eu de morts le 11 septembre. OK?
25:09
If I told you that there was a plaguepeste
492
1491000
2000
Si je vous disais qu'une épidémie
25:11
that was going to killtuer 15,000 AmericansAméricains nextprochain yearan,
493
1493000
3000
allait tuer 15.000 Américains l'année prochaine,
25:14
you mightpourrait be alarmedalarmé if you didn't find out it was the flugrippe.
494
1496000
3000
vous pourriez être inquiets si vous n'aviez pas compris qu'il s'agissait de la grippe.
25:17
These are small-scaleà petite échelle accidentsles accidents, and we should be wonderingme demandant
495
1499000
3000
Il s'agit de petits accidents, et on pourrait se demander
25:20
whetherqu'il s'agisse they should get the kindgentil of playjouer,
496
1502000
2000
s'ils devraient avoir l'importance,
25:22
the kindgentil of coveragecouverture, that they do.
497
1504000
2000
la couverture médiatique, qu'ils ont.
25:24
SurelySûrement that causescauses people to overestimatesurestimation the likelihoodprobabilité
498
1506000
3000
Cela engendre sans doute des surestimations de la probabilité
25:27
that they'llils vont be hurtblesser in these variousdivers waysfaçons,
499
1509000
2000
que vous pourriez mourir de cette façon,
25:29
and givesdonne powerPuissance to the very people who want to frighteneffrayer us.
500
1511000
2000
et donne de la force à ceux qui veulent nous effrayer.
25:31
CACA: DanDan, I'd like to hearentendre more on this. So, you're sayingen disant
501
1513000
2000
CA : Dan, j'aimerais en entendre plus sur ce sujet. Vous dites
25:33
that our responseréponse to terrorla terreur is, I mean, it's a formforme of mentalmental bugpunaise?
502
1515000
4000
que notre réponse au terrorisme est une sorte de bug mental?
25:37
Talk more about it.
503
1519000
1000
Dites-nous en plus.
25:38
DGDG: It's out-sizedout-taille. I mean, look.
504
1520000
3000
DG : C'est surestimé. Regardez.
25:41
If AustraliaAustralie disappearsdisparaît tomorrowdemain,
505
1523000
2000
Si l'Australie disparaissait demain,
25:43
terrorla terreur is probablyProbablement the right responseréponse.
506
1525000
2000
la terreur serait sans doute la bonne réaction.
25:45
That's an awfulterrible largegrand lot of very niceagréable people. On the other handmain,
507
1527000
5000
il s'agit d'une énorme portion de gens très sympathiques. D'un autre côté,
25:50
when a busautobus blowscoups up and 30 people are killedtué,
508
1532000
3000
quand un bus explose et tue 30 personnes,
25:53
more people than that were killedtué
509
1535000
2000
plus de gens que ça sont morts
25:55
by not usingen utilisant theirleur seatbeltsceinture de sécurité in the sameMême countryPays.
510
1537000
3000
dans ce même pays parce qu'ils n'avaient pas mis leur ceinture.
25:58
Is terrorla terreur the right responseréponse?
511
1540000
1000
Est-ce que la terreur est la bonne réaction?
25:59
CACA: What causescauses the bugpunaise? Is it the dramadrame of the eventun événement --
512
1541000
4000
CA : Qu'est-ce qui cause ce bug? Est-ce que c'est le choc de l'événement --
26:03
that it's so spectacularspectaculaire?
513
1545000
1000
le fait qu'il soit si spectaculaire?
26:04
Is it the factfait that it's an intentionalintentionnel attackattaque by, quotecitation, outsidersoutsiders?
514
1546000
3000
ou est-ce le fait qu'il s'agit d'une attaque volontaire par des, entre guillemets, étrangers?
26:07
What is it?
515
1549000
1000
Qu'est ce que c'est?
26:08
DGDG: Yes. It's a numbernombre of things, and you hitfrappé on severalnombreuses of them.
516
1550000
3000
DG : Oui, il y a plusieurs éléments, et vous en avez mentionné plusieurs.
26:11
First, it's a humanHumain agentagent de tryingen essayant to killtuer us --
517
1553000
2000
Tout d'abord, c'est une personne qui cherche à nous tuer --
26:13
it's not a treearbre fallingchute on us by accidentaccident.
518
1555000
3000
pas un arbre qui nous tombe dessus par accident.
26:16
SecondSeconde, these are enemiesennemis who maymai want to strikegrève and hurtblesser us again.
519
1558000
3000
Ensuite, il s'agit d'ennemis qui pourraient vouloir nous blesser à nouveau.
26:19
People are beingétant killedtué for no reasonraison insteadau lieu of good reasonraison --
520
1561000
3000
Les gens qui se font tuer sans raison plutôt qu'avec une bonne raison --
26:22
as if there's good reasonraison, but sometimesparfois people think there are.
521
1564000
3000
comme s'il y avait de bonnes raisons, mais parfois les gens pensent que oui.
26:25
So there are a numbernombre of things that togetherensemble
522
1567000
2000
Il y a donc un grand nombre de choses qui, ensemble,
26:27
make this seemsembler like a fantasticfantastique eventun événement, but let's not playjouer down
523
1569000
3000
font que cet évènement est exceptionnel. Mais n'oublions pas que
26:30
the factfait that newspapersjournaux sellvendre when people see something in it
524
1572000
4000
les journaux se vendent quand les gens y voient quelque chose
26:34
they want to readlis. So there's a largegrand rolerôle here playedjoué by the mediamédias,
525
1576000
3000
qu'ils ont envie de lire. Il y a donc un rôle important joué par les médias
26:37
who want these things to be
526
1579000
2000
qui cherchent à rendre ces événements
26:39
as spectacularspectaculaire as they possiblypeut-être can.
527
1581000
4000
aussi spectaculaires qu'ils le peuvent.
26:43
CACA: I mean, what would it take to persuadepersuader our cultureCulture to downplayminimiser it?
528
1585000
6000
CA : Mais qu'est ce qu'il faudrait pour convaincre notre culture de réduire l'impact de ces événements?
26:49
DGDG: Well, go to IsraelIsraël. You know,
529
1591000
1000
DG : Eh bien, prenez l'exemple d'Israël.
26:50
go to IsraelIsraël. And a mallcentre commercial blowscoups up,
530
1592000
2000
En Israël, un centre commercial explose,
26:52
and then everybody'stout le monde unhappymalheureux about it, and an hour-and-a-halfune heure et demie laterplus tard --
531
1594000
3000
tout le monde est triste, et une heure et demie plus tard --
26:55
at leastmoins when I was there, and I was 150 feetpieds from the mallcentre commercial
532
1597000
3000
quand j'y étais en tout cas, et j'étais à 50 mètres du centre commercial
26:58
when it blewa soufflé up -- I wentest allé back to my hotelun hôtel
533
1600000
2000
quand il a explosé -- je suis retourné à mon hôtel,
27:00
and the weddingmariage that was plannedprévu was still going on.
534
1602000
3000
le mariage qui y était prévu continuait normalement.
27:03
And as the IsraeliIsraélien mothermère said,
535
1605000
1000
Et, comme me l'expliquait la mère israélienne,
27:04
she said, "We never let them wingagner by stoppingarrêt weddingsmariages."
536
1606000
4000
"on ne les laissera pas gagner en interrompant les mariages".
27:08
I mean, this is a societysociété that has learnedappris --
537
1610000
1000
Voila une société qui a appris --
27:09
and there are othersautres too -- that has learnedappris to livevivre
538
1611000
2000
et il y en a d'autres comme ça -- ce que c'est que de vivre
27:11
with a certaincertain amountmontant of terrorismterrorisme and not be quiteassez as upsetdérangé by it,
539
1613000
5000
avec un certain niveau de terrorisme sans être aussi en colère,
27:16
shalldevra I say, as those of us who have not had manybeaucoup terrorla terreur attacksattaques.
540
1618000
3000
si je puis dire, que ceux d'entre nous qui n'ont pas vécu tant d'attaques.
27:19
CACA: But is there a rationalrationnel fearpeur that actuallyréellement,
541
1621000
3000
CA: Mais est-ce qu'il n'y a pas un peu de rationalité dans cette peur,
27:22
the reasonraison we're frightenedeffrayé about this is because we think that
542
1624000
3000
à savoir que nous sommes effrayés, car nous pensons
27:25
the BigGros One is to come?
543
1627000
1000
qu'une attaque ultime est à venir?
27:26
DGDG: Yes, of coursecours. So, if we knewa connu that this was the worstpire attackattaque
544
1628000
4000
DG : Oui, bien sûr. Si nous étions sûrs que c'était la pire attaque que
27:30
there would ever be, there mightpourrait be more and more busesles autobus of 30 people --
545
1632000
4000
nous aurons, il pourrait y avoir davantage de bus de 30 personnes --
27:34
we would probablyProbablement not be nearlypresque so frightenedeffrayé.
546
1636000
2000
et nous ne seriez pas si effrayés.
27:36
I don't want to say -- please, I'm going to get quotedcité somewherequelque part
547
1638000
2000
Je ne cherche pas à dire -- Je vous en prie, je vais être cité quelque part
27:38
as sayingen disant, "TerrorismTerrorisme is fine and we shouldn'tne devrait pas be so distresseden difficulté."
548
1640000
4000
comme disant "le terrorisme ce n'est rien, nous ne devrions pas être si inquiets".
27:42
That's not my pointpoint at all.
549
1644000
2000
Ce n'est pas ce que j'essaye de dire.
27:44
What I'm sayingen disant is that, surelysûrement, rationallyrationnellement,
550
1646000
2000
Ce que je cherche à dire est que, de façon rationnelle
27:46
our distressdétresse about things that happense produire, about threatsmenaces,
551
1648000
4000
notre souffrance par rapport aux événements futurs, aux menaces,
27:50
should be roughlygrossièrement proportionalproportionnel to the sizeTaille of those threatsmenaces
552
1652000
3000
devrait être proportionnelle à l'importance de ces menaces
27:53
and threatsmenaces to come.
553
1655000
2000
et des menaces à venir.
27:55
I think in the caseCas of terrorismterrorisme, it isn't.
554
1657000
3000
Je pense que dans le cas du terrorisme, ce n'est pas le cas.
27:58
And manybeaucoup of the things we'venous avons heardentendu about from our speakershaut-parleurs todayaujourd'hui --
555
1660000
2000
Parmi les nombreuses choses que nous avons entendues aujourd'hui --
28:00
how manybeaucoup people do you know got up and said,
556
1662000
2000
combien de personnes se sont levées et ont dit
28:02
PovertyPauvreté! I can't believe what povertyla pauvreté is doing to us.
557
1664000
4000
La pauvreté! Je n'arrive pas à croire ce que la pauvreté nous cause.
28:06
People get up in the morningMatin; they don't carese soucier about povertyla pauvreté.
558
1668000
2000
Les gens se lèvent le matin; ils ne pensent pas à la pauvreté.
28:08
It's not makingfabrication headlinesManchettes, it's not makingfabrication newsnouvelles, it's not flashyflashy.
559
1670000
2000
Ça ne fait pas les gros titres; ça ne passe pas aux infos, ce n'est pas impressionnant.
28:10
There are no gunspistolets going off.
560
1672000
2000
Il n'y a pas de coups de feu.
28:12
I mean, if you had to solverésoudre one of these problemsproblèmes, ChrisChris,
561
1674000
2000
Voyons, si vous pouviez résoudre l'un de ces problèmes, Chris,
28:14
whichlequel would you solverésoudre? TerrorismTerrorisme or povertyla pauvreté?
562
1676000
2000
Lequel est ce que ça serait? Le terrorisme ou la pauvreté?
28:16
(LaughterRires)
563
1678000
4000
(Rires)
28:20
(ApplauseApplaudissements)
564
1682000
2000
(Applaudissements)
28:22
That's a toughdure one.
565
1684000
2000
Question difficile.
28:24
CACA: There's no questionquestion.
566
1686000
1000
CA: Sans aucun doute.
28:25
PovertyPauvreté, by an ordercommande of magnitudeordre de grandeur, a hugeénorme ordercommande of magnitudeordre de grandeur,
567
1687000
4000
La Pauvreté, largement, très largement,
28:29
unlesssauf si someoneQuelqu'un can showmontrer that there's, you know,
568
1691000
3000
sauf si quelqu'un peut prouver que
28:32
terroristsles terroristes with a nukenuke are really likelyprobable to come.
569
1694000
4000
des terroristes avec une arme nucléaire ont de grandes chances d'attaquer.
28:36
The latestdernier I've readlis, seenvu, thought
570
1698000
2000
Mais d'après ce que j'ai lu,
28:38
is that it's incrediblyincroyablement harddifficile for them to do that.
571
1700000
4000
ils ne peuvent pas faire ça.
28:42
If that turnsse tourne out to be wrongfaux, we all look sillyidiot,
572
1704000
2000
S'ils y arrivent, on a l'air bête,
28:44
but with povertyla pauvreté it's a bitbit --
573
1706000
2000
mais avec la pauvreté c'est --
28:46
DGDG: Even if that were truevrai, still more people diemourir from povertyla pauvreté.
574
1708000
3000
DG : Même si c'était le cas, la pauvreté tuerait davantage de personnes.
28:53
CACA: We'veNous avons evolvedévolué to get all excitedexcité
575
1715000
1000
CA : Nous avons évolué pour être impressionnés
28:54
about these dramaticdramatique attacksattaques. Is that because in the pastpassé,
576
1716000
3000
par ces attaques dramatiques. Est-ce parce qu'auparavant,
28:57
in the ancientancien pastpassé, we just didn't understandcomprendre things like diseasemaladie
577
1719000
3000
il y a très longtemps, on ne comprenait pas des choses comme les maladies
29:00
and systemssystèmes that causecause povertyla pauvreté and so forthavant,
578
1722000
2000
et les systèmes qui causent la pauvreté, etc.
29:02
and so it madefabriqué no sensesens for us as a speciesespèce to put any energyénergie
579
1724000
4000
et donc que nous ne voyions pas l'intérêt, en tant qu'espèce, de dépenser
29:06
into worryinginquiétant about those things?
580
1728000
2000
de l'énergie à se préoccuper de ces problèmes?
29:08
People dieddécédés; so be it.
581
1730000
2000
Des gens sont morts, soit.
29:10
But if you got attackedattaqué, that was something you could do something about.
582
1732000
2000
Mais si vous vous faites attaquer, vous pouvez faire quelque chose.
29:12
And so we evolvedévolué these responsesréponses.
583
1734000
2000
Nous avons donc évolué vers ces réactions.
29:14
Is that what happenedarrivé?
584
1736000
1000
Est-ce ce qui s'est passé?
29:15
DGDG: Well, you know, the people who are mostles plus skepticalsceptique
585
1737000
3000
DG : Eh bien, vous savez, les gens qui rechignent le plus
29:18
about leapingLeaping to evolutionaryévolutionniste explanationsexplications for everything
586
1740000
2000
à sauter sur les explications évolutionnistes pour toutes les questions,
29:20
are the evolutionaryévolutionniste psychologistspsychologues themselvesse.
587
1742000
2000
sont les psychologues évolutionnistes eux-mêmes.
29:22
My guessdeviner is that there's nothing quiteassez that specificspécifique
588
1744000
3000
À mon avis il n'y a rien de si spécifique
29:25
in our evolutionaryévolutionniste pastpassé. But ratherplutôt, if you're looking for
589
1747000
2000
dans notre passé évolutif. Mais si vous cherchez une
29:27
an evolutionaryévolutionniste explanationexplication, you mightpourrait say
590
1749000
2000
réponse évolutionniste, vous pourriez vous dire
29:29
that mostles plus organismsorganismes are neo-phobicNeo-phobique -- that is, they're a little scaredeffrayé
591
1751000
4000
que la plupart des organismes sont néophobes -- c'est-à-dire qu'ils ont
29:33
of stuffdes trucs that's newNouveau and differentdifférent.
592
1755000
1000
peur de ce qui est nouveau et différent.
29:34
And there's a good reasonraison to be,
593
1756000
2000
Et à juste titre,
29:36
because oldvieux stuffdes trucs didn't eatmanger you. Right?
594
1758000
1000
car ce que vous connaissez ne va pas vous manger, n'est-ce pas?
29:37
Any animalanimal you see that you've seenvu before is lessMoins likelyprobable
595
1759000
3000
Tout animal que vous avez déjà vu à moins de chances
29:40
to be a predatorPredator than one that you've never seenvu before.
596
1762000
3000
d'être un prédateur, contrairement à un animal que vous n'avez jamais vu.
29:43
So, you know, when a schoolécole busautobus is blownsoufflé up and we'venous avons never seenvu this before,
597
1765000
3000
Et donc, quand un bus scolaire explose et qu'on n'a jamais vu ça,
29:46
our generalgénéral tendencytendance is to orientOrient towardsvers
598
1768000
2000
notre mécanisme naturel envers
29:48
that whichlequel is newNouveau and novelroman is activatedactivé.
599
1770000
5000
ce qui est nouveau est activé.
29:53
I don't think it's quiteassez as specificspécifique a mechanismmécanisme
600
1775000
2000
Je ne pense pas que ça soit aussi spécifique que le mécanisme
29:55
as the one you alludedfait allusion to, but maybe a more fundamentalfondamental one underlyingsous-jacent it.
601
1777000
2000
que vous avez mentionné, mais peut-être un autre, plus fondamental, sous-jacent
30:01
JayJay WalkerWalker: You know, economistséconomistes love to talk about
602
1783000
5000
Jay Walker : Vous savez, les économistes adorent nous parler
30:06
the stupiditystupidité of people who buyacheter lotteryloterie ticketsdes billets. But I suspectsuspect
603
1788000
4000
de la bêtise de ceux qui jouent au Loto. Mais je pense
30:10
you're makingfabrication the exactexact sameMême errorErreur you're accusingaccuser those people of,
604
1792000
3000
que vous faites la même erreur que ce que vous leur reprochez,
30:13
whichlequel is the errorErreur of valuevaleur.
605
1795000
1000
à savoir une erreur de valeur.
30:14
I know, because I've interviewedinterviewé
606
1796000
1000
Vous savez, j'ai interviewé
30:15
about 1,000 lotteryloterie buyersacheteurs over the yearsannées.
607
1797000
2000
près de 1000 joueurs de Loto au cours des années,
30:17
It turnsse tourne out that the valuevaleur of buyingachat a lotteryloterie ticketbillet is not winninggagnant.
608
1799000
4000
Il se trouve que la valeur d'acheter un ticket n'est pas de gagner.
30:21
That's what you think it is. All right?
609
1803000
2000
C'est ce que vous croyez.
30:23
The averagemoyenne lotteryloterie buyeracheteur buysachète about 150 ticketsdes billets a yearan,
610
1805000
3000
Le joueur moyen achète environ 150 tickets par an,
30:26
so the buyeracheteur knowssait fullplein well that he or she is going to loseperdre,
611
1808000
4000
il sait donc très bien qu'il ou elle va perdre,
30:30
and yetencore she buysachète 150 ticketsdes billets a yearan. Why is that?
612
1812000
3000
et pourtant, elle achète 150 tickets par an. Pourquoi?
30:33
It's not because she is stupidstupide or he is stupidstupide.
613
1815000
4000
Ce n'est pas parce qu'il ou elle est stupide.
30:37
It's because the anticipationanticipation of possiblypeut-être winninggagnant
614
1819000
3000
C'est parce que l'anticipation du gain
30:40
releasesCommuniqués de serotoninsérotonine in the braincerveau, and actuallyréellement providesfournit a good feelingsentiment
615
1822000
4000
relâche de la sérotonine dans le cerveau, ce qui donne un sentiment de bien-être
30:44
untiljusqu'à the drawingdessin indicatesindique you've lostperdu.
616
1826000
2000
jusqu'au tirage qui indique que vous avez perdu.
30:46
Or, to put it anotherun autre way, for the dollardollar investmentinvestissement,
617
1828000
3000
Pour dire les choses autrement, en terme de dépense,
30:49
you can have a much better feelingsentiment than flushingbouffées de chaleur the moneyargent
618
1831000
3000
vous vous sentez mieux qu'en jetant simplement l'argent par les fenêtres,
30:52
down the toilettoilette, whichlequel you cannotne peux pas have a good feelingsentiment from.
619
1834000
3000
ce qui ne vous procure pas de joie.
30:55
Now, economistséconomistes tendtendre to --
620
1837000
2000
Les économistes ont tendance à
30:57
(ApplauseApplaudissements)
621
1839000
3000
(Applaudissements)
31:00
-- economistséconomistes tendtendre to viewvue the worldmonde
622
1842000
1000
ils ont tendance à voir le monde
31:01
throughpar theirleur ownposséder lenseslentilles, whichlequel is:
623
1843000
2000
à travers leurs yeux, à savoir
31:03
this is just a bunchbouquet of stupidstupide people.
624
1845000
2000
que les joueurs ne sont que des idiots.
31:05
And as a resultrésultat, manybeaucoup people look at economistséconomistes as stupidstupide people.
625
1847000
4000
C'est pourquoi beaucoup voient les économistes comme des idiots.
31:09
And so fundamentallyfondamentalement, the reasonraison we got to the moonlune is,
626
1851000
3000
En gros, la raison pour laquelle nous avons atteint la Lune est
31:12
we didn't listen to the economistséconomistes. Thank you very much.
627
1854000
3000
que nous n'avons pas écouté les économistes. Merci.
31:15
(ApplauseApplaudissements)
628
1857000
5000
(Applaudissements)
31:20
DGDG: Well, no, it's a great pointpoint. It remainsrestes to be seenvu
629
1862000
3000
DG : Eh bien, c'est une bonne remarque. Il reste à prouver
31:23
whetherqu'il s'agisse the joyjoie of anticipationanticipation is exactlyexactement equaledégalé
630
1865000
4000
si la joie d'anticipation est strictement égale
31:27
by the amountmontant of disappointmentdéception after the lotteryloterie. Because rememberrappelles toi,
631
1869000
3000
à la quantité de déception après le tirage. Car rappelez-vous
31:30
people who didn't buyacheter ticketsdes billets don't feel awfulterrible the nextprochain day eithernon plus,
632
1872000
3000
les gens qui ne jouent pas ne se sentent pas mal le lendemain non plus,
31:33
even thoughbien que they don't feel great duringpendant the drawingdessin.
633
1875000
2000
même s'ils ne se sentent pas super pendant le tirage.
31:35
I would disagreeêtre en désaccord that people know they're not going to wingagner.
634
1877000
2000
Je ne pense pas que les joueurs savent qu'ils vont perdre
31:37
I think they think it's unlikelyimprobable, but it could happense produire,
635
1879000
3000
Je pense qu'ils se disent que c'est peu probable, mais ça pourrait arriver.
31:40
whichlequel is why they preferpréférer that to the flushingbouffées de chaleur.
636
1882000
3000
Voilà pourquoi ils préfèrent ça à jeter l'argent par les fenêtres.
31:43
But certainlycertainement I see your pointpoint: that there can be
637
1885000
3000
Mais je vois ce que vous voulez dire : il peut y avoir
31:46
some utilityutilitaire to buyingachat a lotteryloterie ticketbillet other than winninggagnant.
638
1888000
4000
un gain à jouer au Loto, autre que gagner.
31:50
Now, I think there's manybeaucoup good reasonsles raisons not to listen to economistséconomistes.
639
1892000
3000
En tout cas, il y a de nombreuses raisons de ne pas écouter les économistes
31:53
That isn't one of them, for me, but there's manybeaucoup othersautres.
640
1895000
3000
mais je ne pense pas que cela en soit une.
31:56
CACA: Last questionquestion.
641
1898000
2000
CA : Une dernière question.
31:58
AubreyAubrey dede GreyGris: My name'sde nom AubreyAubrey dede GreyGris, from CambridgeCambridge.
642
1900000
3000
Aubrey de Grey: Je suis Aubrey de Grey, de Cambridge.
32:01
I work on the thing that killstue more people than anything elseautre killstue --
643
1903000
4000
Je travaille sur ce qui tue plus que n'importe quoi d'autre --
32:05
I work on agingvieillissement -- and I'm interestedintéressé in doing something about it,
644
1907000
2000
Je travaille sur le vieillissement, et sur ce qu'on peut y faire,
32:07
as we'llbien all hearentendre tomorrowdemain.
645
1909000
1000
j'en parlerai demain.
32:08
I very much resonaterésonner with what you're sayingen disant,
646
1910000
3000
J'apprécie beaucoup ce que vous dites,
32:11
because it seemssemble to me that the problemproblème
647
1913000
2000
car il me semble que le problème
32:13
with gettingobtenir people interestedintéressé in doing anything about agingvieillissement
648
1915000
3000
d'intéresser les gens à travailler sur le vieillissement
32:16
is that by the time agingvieillissement is about to killtuer you it looksregards like cancercancer
649
1918000
3000
est que, au moment où la vieillesse vous prend, ça ressemble à un cancer
32:19
or heartcœur diseasemaladie or whateverpeu importe. Do you have any adviceConseil?
650
1921000
3000
ou un arrêt cardiaque ou autre. Pouvez-vous me conseiller?
32:22
(LaughterRires)
651
1924000
3000
(Rires)
32:25
DGDG: For you or for them?
652
1927000
1000
DG : Pour eux ou pour vous?
32:26
AdGAdG: In persuadingpersuader them.
653
1928000
1000
AdG : Pour les convaincre.
32:27
DGDG: AhAh, for you in persuadingpersuader them.
654
1929000
2000
DG : Ah, pour vous aider à les convaincre.
32:29
Well, it's notoriouslynotoirement difficultdifficile to get people to be farsightedclairvoyante.
655
1931000
3000
Il est terriblement difficile de faire en sorte que les gens voient le long terme,
32:32
But one thing that psychologistspsychologues have trieda essayé that seemssemble to work
656
1934000
4000
mais une astuce que les psychologues utilisent et qui semble marcher
32:36
is to get people to imagineimaginer the futureavenir more vividlyvivement.
657
1938000
3000
est de demander aux gens d'imaginer leur futur plus précisément.
32:39
One of the problemsproblèmes with makingfabrication decisionsles décisions about the farloin futureavenir
658
1941000
3000
Une des difficultés dans la prise de décisions d'un futur lointain
32:42
and the nearprès futureavenir is that we imagineimaginer the nearprès futureavenir
659
1944000
3000
et d'un futur proche, est que nous imaginions le futur proche
32:45
much more vividlyvivement than the farloin futureavenir.
660
1947000
2000
de façon beaucoup plus nette que le futur lointain.
32:47
To the extentampleur that you can equalizeégaliser the amountmontant of detaildétail
661
1949000
4000
Si on pouvait égaler la quantité de détail
32:51
that people put into the mentalmental representationsreprésentations
662
1953000
2000
que les gens ont dans leurs images mentales
32:53
of nearprès and farloin futureavenir, people begincommencer to make decisionsles décisions
663
1955000
2000
du futur proche et éloigné, alors les gens prennent des décisions
32:55
about the two in the sameMême way.
664
1957000
2000
à propos des deux de la même façon.
32:57
So, would you like to have an extrasupplémentaire 100,000 dollarsdollars when you're 65
665
1959000
5000
Ainsi, voudriez-vous avoir 100.000 dollars de plus à 65 ans,
33:02
is a questionquestion that's very differentdifférent than,
666
1964000
1000
est une question très différente de :
33:03
imagineimaginer who you'lltu vas be when you're 65: will you be livingvivant,
667
1965000
4000
imaginez qui vous serez à 65 ans, serez-vous en vie,
33:07
what will you look like, how much haircheveux will you have,
668
1969000
2000
quelle sera votre apparence, aurez-vous encore des cheveux,
33:09
who will you be livingvivant with.
669
1971000
1000
avec qui vivrez-vous.
33:10
OnceFois we have all the detailsdétails of that imaginaryimaginaire scenarioscénario,
670
1972000
3000
Une fois qu'on pense à tous les détails de ce scénario,
33:13
suddenlysoudainement we feel like it mightpourrait be importantimportant to saveenregistrer
671
1975000
2000
tout à coup on réalise qu'il pourrait être important d'économiser
33:15
so that that guy has a little retirementretraite moneyargent.
672
1977000
3000
pour que cette personne ait de l'argent pour sa retraite.
33:18
But these are tricksdes trucs around the marginsmarges.
673
1980000
2000
Mais ces astuces sont anecdotiques
33:20
I think in generalgénéral you're battlingluttant contre a very fundamentalfondamental humanHumain tendencytendance,
674
1982000
3000
Je pense qu'en règle générale vous combattez une tendance humaine fondamentale
33:23
whichlequel is to say, "I'm here todayaujourd'hui,
675
1985000
2000
à savoir, "je suis là aujourd'hui,
33:25
and so now is more importantimportant than laterplus tard."
676
1987000
3000
et aujourd'hui est plus important que demain"
33:28
CACA: DanDan, thank you. MembersMembres of the audiencepublic,
677
1990000
2000
CA : Dan, merci. Mesdames et messieurs,
33:30
that was a fantasticfantastique sessionsession. Thank you.
678
1992000
1000
c'était une session fantastique. Merci.
33:31
(ApplauseApplaudissements)
679
1993000
2000
(Applaudissements)
Translated by Emmanuel Parfond
Reviewed by eric vautier

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ABOUT THE SPEAKER
Dan Gilbert - Psychologist; happiness expert
Harvard psychologist Dan Gilbert says our beliefs about what will make us happy are often wrong -- a premise he supports with intriguing research, and explains in his accessible and unexpectedly funny book, Stumbling on Happiness.

Why you should listen

Dan Gilbert believes that, in our ardent, lifelong pursuit of happiness, most of us have the wrong map. In the same way that optical illusions fool our eyes -- and fool everyone's eyes in the same way -- Gilbert argues that our brains systematically misjudge what will make us happy. And these quirks in our cognition make humans very poor predictors of our own bliss.

The premise of his current research -- that our assumptions about what will make us happy are often wrong -- is supported with clinical research drawn from psychology and neuroscience. But his delivery is what sets him apart. His engaging -- and often hilarious -- style pokes fun at typical human behavior and invokes pop-culture references everyone can relate to. This winning style translates also to Gilbert's writing, which is lucid, approachable and laugh-out-loud funny. The immensely readable Stumbling on Happiness, published in 2006, became a New York Times bestseller and has been translated into 20 languages.

In fact, the title of his book could be drawn from his own life. At 19, he was a high school dropout with dreams of writing science fiction. When a creative writing class at his community college was full, he enrolled in the only available course: psychology. He found his passion there, earned a doctorate in social psychology in 1985 at Princeton, and has since won a Guggenheim Fellowship and the Phi Beta Kappa teaching prize for his work at Harvard. He has written essays and articles for The New York Times, Time and even Starbucks, while continuing his research into happiness at his Hedonic Psychology Laboratory.

More profile about the speaker
Dan Gilbert | Speaker | TED.com

Data provided by TED.

This site was created in May 2015 and the last update was on January 12, 2020. It will no longer be updated.

We are currently creating a new site called "eng.lish.video" and would be grateful if you could access it.

If you have any questions or suggestions, please feel free to write comments in your language on the contact form.

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