TED2009
Juan Enriquez: The next species of human
Juan Enriquez nous présente des perspectives scientifiques ahurissantes
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Au moment où les méga-banques font faillite, Juan Enriquez affirme que la grande réinitialisation n'est pas encore arrivée. Mais ne la cherchez pas dans votre bulletin de vote ou dans la Bourse. Elle viendra des laboratoires scientifiques, et nous apportera un corps et un esprit plus performants. Nos enfants seront... différents.
Juan Enriquez - Futurist
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
Juan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society. Full bio
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There's a great big elephant in the room called the economy.
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3000
Le problème majeur du moment, c'est l'économie.
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So let's start talking about that.
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4000
2000
Alors commençons par en parler.
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I wanted to give you a current picture of the economy.
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6000
3000
Je vous donne une image de l'économie actuelle.
00:21
That's what I have behind myself.
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9000
3000
C'est ce que j'ai derrière moi [slide vide]
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(Laughter)
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3000
(rires)
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But of course what we have to remember is this.
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15000
3000
Mais ce qu'il faut retenir c'est cela : [Pour surmonter une crise,...
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And what you have to think about is,
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18000
3000
...il faut regarder à long terme tout en dansant dans les flammes].
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when you're dancing in the flames, what's next?
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3000
Pendant que nous dansons dans les flammes, qu'est-ce qui vient ensuite ?
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So what I'm going to try to do in the next 17 and a half minutes
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Donc ce que je vais faire pendant les 17 prochaines minutes,
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is I'm going to talk first about the flames --
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c'est d'abord de vous parler des flammes
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where we are in the economy --
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-- le statut de l'économie --
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and then I'm going to take three trends
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31000
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puis je vais vous présenter trois tendances
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that have taken place at TED over the last 25 years
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33000
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qu'on a vu évoluer à TED depuis les 25 dernières années
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and that will take place in this conference
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36000
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et que l'on voit encore dans cette conférence
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and I will try and bring them together.
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38000
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et je vais tenter de les relier entre elles.
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And I will try and give you a sense of what the ultimate reboot looks like.
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4000
Et je vais vous donner une idée de ce qu'est la réinitialisation ultime.
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Those three trends are
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45000
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Ces trois tendances sont:
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the ability to engineer cells,
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la capacité à concevoir et fabriquer des cellules,
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the ability to engineer tissues,
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la capacité à concevoir et fabriquer des tissus biologiques
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and robots.
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et les robots.
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And somehow it will all make sense.
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Et je vous promets qu'à la fin ça aura du sens.
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But anyway, let's start with the economy.
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55000
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Mais bon, commençons par l'économie.
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There's a couple of really big problems that are still sitting there.
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Nous avons quelques très gros problèmes.
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One is leverage.
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61000
2000
Le premier c'est l'effet de levier financier
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And the problem with leverage is
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63000
2000
et ce rapport entre capitaux propres et capitaux investis fait que
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it makes the U.S. financial system look like this.
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65000
3000
le système financier américain ressemble à cela:
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(Laughter)
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68000
3000
[des prises électriques dans une piscine] (rires)
01:27
So, a normal commercial bank has nine to 10 times leverage.
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75000
3000
Une banque commerciale normale a un levier financier de 9x à 10x,
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That means for every dollar you deposit, it loans out about nine or 10.
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78000
3000
Cela signifie que pour chaque dollar déposé elle en prête entre 9 et 10.
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A normal investment bank is not a deposit bank,
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81000
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Une banque d'investissement n'est pas une banque de dépôt,
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it's an investment bank;
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84000
2000
C'est une banque d'investissement;
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it has 15 to 20 times.
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86000
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son levier financier est de 15x à 20x.
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It turns out that B of A in September had 32 times.
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88000
3000
Bank of America en septembre avait un levier de 32x,
01:43
And your friendly Citibank had 47 times.
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91000
3000
Et notre ami Citibank un levier de 47x.
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Oops.
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94000
2000
Oups.
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That means every bad loan goes bad 47 times over.
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96000
4000
Cela signifie que chaque mauvais emprunt est mauvais 47 fois.
01:52
And that, of course, is the reason why all of you
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100000
3000
Et c'est pour cette raison que nous faisons tous
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are making such generous and wonderful donations
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103000
3000
de si merveilleuses et généreuses donations
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to these nice folks.
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106000
2000
à ces gens si sympatiques.
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And as you think about that,
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111000
2000
Et si vous réfléchissez à cela,
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you've got to wonder: so what do banks have in store for you now?
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113000
3000
vous vous demandez ce que les banques nous réservent maintenant.
02:11
(Laughter)
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119000
3000
[MOORE GOODE DICK = pluus boonnes bites] (rires)
02:20
It ain't pretty.
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128000
2000
C'est pas joli joli.
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The government, meanwhile, has been acting like Santa Claus.
43
131000
4000
Le gouvernement, pendant ce temps, se prend pour le Père Noël.
02:27
We all love Santa Claus, right?
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135000
3000
Nous aimons tous le Père Noël, non ?
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But the problem with Santa Clause is,
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138000
3000
Mais le problème avec le Père Noël, c'est que
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if you look at the mandatory spending of what these folks have been doing
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141000
3000
si on regarde les dépenses incompressibles de ces gens-là
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and promising folks,
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144000
2000
des gens plein de promesses,
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it turned out that in 1967, 38 percent was mandatory spending
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146000
5000
on voit qu'en 1967, elles s'élevaient à 38% du budget
02:43
on what we call "entitlements."
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151000
3000
-- on les appelle des droits acquis --
02:46
And then by 2007 it was 68 percent.
50
154000
3000
En 2007 elles s'élèvent à 68% du budget.
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And we weren't supposed to run into 100 percent until about 2030.
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157000
4000
On n'était pas supposé atteindre les 100% avant 2030.
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Except we've been so busy giving away a trillion here, a trillion there,
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162000
3000
Sauf qu'à force de donner un milliard par ci, un milliard par là,
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that we've brought that date of reckoning forward
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165000
3000
on a avancé le jour du jugement
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to about 2017.
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168000
3000
jusqu'à 2017 environ.
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And we thought we were going to be able to lay these debts off on our kids,
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171000
3000
Et nous pensions pouvoir faire supporter cette dette à nos enfants,
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but, guess what?
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174000
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eh bien devinez quoi ?
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We're going to start to pay them.
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176000
2000
On va devoir commencer à la rembourser nous-même.
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And the problem with this stuff is, now that the bill's come due,
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178000
2000
Et le problème, c'est que quand il faut payer l'addition,
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it turns out Santa isn't quite as cute when it's summertime.
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180000
4000
on se rend compte que le Père Noël n'est pas si mignon en plein été.
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Right?
60
184000
2000
Pas vrai ?
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(Laughter)
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186000
3000
(rires)
03:30
Here's some advice from one of the largest investors in the United States.
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198000
4000
Voici quelques conseils d'un des plus importants investisseurs aux USA.
03:34
This guy runs the China Investment Corporation.
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202000
3000
Ce gars dirige la China Investment Corportation.
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He is the main buyer of U.S. Treasury bonds.
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205000
3000
C'est le principal acheteur de Bons du Trésor américain.
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And he gave an interview in December.
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208000
3000
Il a donné une interview en décembre 2008.
03:43
Here's his first bit of advice.
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211000
2000
1er conseil: "Soyez gentils avec les pays qui vous prêtent de l'argent."
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And here's his second bit of advice.
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213000
3000
2ème conseil: "Nous vous soutiendrons... si ça en vaut le coup."
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And, by the way,
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218000
2000
Et, au fait, le premier ministre chinois
03:52
the Chinese Prime Minister reiterated this at Davos last Sunday.
69
220000
3000
a redit la même chose à Davos dimanche dernier.
03:55
This stuff is getting serious enough
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223000
2000
Ce truc devient tellement sérieux
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that if we don't start paying attention to the deficit,
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225000
2000
que si on ne fait pas attention au déficit,
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we're going to end up losing the dollar.
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227000
3000
nous allons finir par perdre le dollar.
04:02
And then all bets are off.
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230000
3000
Et là tout est remis en cause.
04:05
Let me show you what it looks like.
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233000
3000
Laissez-moi vous montrer à quoi ça ressemblera.
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I think I can safely say
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236000
2000
Je peux sans souci affirmer
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that I'm the only trillionaire in this room.
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238000
3000
que je suis le seul milliardaire de cette pièce.
04:14
This is an actual bill.
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242000
2000
Ceci est un billet,
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And it's 10 triliion dollars.
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244000
3000
il fait 10 milliards de dollars.
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The only problem with this bill is it's not really worth very much.
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247000
3000
Le problème de ce billet c'est qu'il ne vaut pas grand chose.
04:22
That was eight bucks last week, four bucks this week,
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250000
3000
Il valait huit balles la semaine dernière, quatre balles aujourd'hui,
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a buck next week.
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253000
2000
que dalle la semaine prochaine.
04:27
And that's what happens to currencies when you don't stand behind them.
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255000
4000
Et c'est ce qui se passe avec les monnaies qu'on ne soutient pas.
04:32
So the next time somebody as cute as this shows up on your doorstep,
83
260000
5000
Alors la prochaine fois que quelqu'un d'aussi mignon frappe à votre porte,
04:37
and sometimes this creature's called Chrysler and sometimes Ford and sometimes ... whatever you want --
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265000
7000
qu'il s'appelle Chrysler, ou Ford, ou ce que vous voulez,
04:44
you've just got to say no.
85
272000
2000
Il faut juste savoir dire non.
04:46
And you've got to start banishing a word that's called "entitlement."
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274000
4000
Et il va vous falloir bannir le mot "Droits Acquis".
04:50
And the reason we have to do that in the short term
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278000
3000
Et il va falloir le faire rapidement
04:53
is because we have just run out of cash.
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281000
3000
car nous n'avons plus d'argent.
04:56
If you look at the federal budget, this is what it looks like.
89
284000
3000
Si vous regardez le budget fédéral, il ressemble à ça.
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The orange slice is what's discretionary.
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287000
3000
La tranche orange c'est les dépenses discrétionnaires.
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Everything else is mandated.
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290000
2000
Tout le reste est obligatoire.
05:05
It makes no difference if we cut out the bridges to Alaska in the overall scheme of things.
92
293000
3000
Couper les projets de ponts vers l'Alaska n'aura donc pas beaucoup d'impact au total.
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So what we have to start thinking about doing
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296000
3000
Alors ce à quoi il faut commencer à réfléchir
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is capping our medical spending
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299000
2000
c'est comment limiter nos dépenses de santé [Bleu-21%]
05:13
because that's a monster that's simply going to eat the entire budget.
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301000
3000
car c'est un monstre qui va tout simplement manger tout le budget.
05:16
We've got to start thinking about asking people
96
304000
3000
On va devoir demander aux gens
05:19
to retire a little bit later.
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307000
2000
de partir à la retraite un peu plus tard [Rouge-21%]
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If you're 60 to 65 you retire on time.
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310000
3000
Si vous avez entre 60 et 65 ans,
05:25
Your 401(k) just got nailed.
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313000
2000
vous partirez à la retraite comme prévu.
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If you're 50 to 60 we want you to work two years more.
100
315000
3000
Si vous avez entre 50 et 60 ans, on vous demande de travailler deux ans de plus
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If you're under 50 we want you to work four more years.
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318000
3000
Si vous avez moins de 50 ans, vous devez travailler quatre ans de plus.
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The reason why that's reasonable is,
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321000
3000
Et la raison pour laquelle c'est raisonnable, c'est que
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when your grandparents were given Social Security,
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324000
2000
lorsque vos grand-parents touchaient leur retraite,
05:38
they got it at 65 and were expected to check out at 68.
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326000
3000
ils la touchaient à 65 ans et ils étaient sensés tirer leur révérence vers 68 ans.
05:41
Sixty-eight is young today.
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329000
3000
68 ans c'est jeune aujourd'hui.
05:44
We've also got to cut the military about three percent a year.
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332000
4000
Il faut aussi réduire les dépenses militaires [Vert-21%] de 3% par an.
05:48
We've got to limit other mandatory spending.
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336000
2000
Il faut limiter les autres dépenses obligatoires [Mauve-10%].
05:50
We've got to quit borrowing as much,
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338000
3000
Et il faut arrêter d'emprunter autant [Bleu clair-9%]
05:53
because otherwise the interest is going to eat that whole pie.
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341000
3000
car sinon les intérêts vont manger tout le gâteau.
05:56
And we've got to end up with a smaller government.
110
344000
2000
Et il faut un gouvernement plus petit [Orange-18%]
05:58
And if we don't start changing this trend line,
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346000
3000
Et si on ne renverse pas la tendance,
06:01
we are going to lose the dollar
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349000
2000
nous allons perdre le dollar
06:03
and start to look like Iceland.
113
351000
2000
et on commencera à ressembler à l'Islande.
06:05
I got what you're thinking.
114
353000
3000
Je sais à quoi vous pensez.
06:08
This is going to happen when hell freezes over.
115
356000
4000
"Tout cela arrivera quand il gèlera en enfer."
06:13
But let me remind you this December it did snow in Vegas.
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361000
3000
Mais laissez-moi vous rappeler qu'en décembre, il a neigé à Las Vegas.
06:18
(Laughter)
117
366000
3000
(rires)
06:23
Here's what happens if you don't address this stuff.
118
371000
3000
Voilà ce qu'il va se passer, si on ne s'occupe pas de cela.
06:26
So, Japan had a fiscal real estate crisis
119
374000
3000
Le Japon a eu une crise fiscale et immobilière
06:29
back in the late '80s.
120
377000
2000
dans les années 80.
06:31
And its 225 largest companies today
121
379000
3000
Et ses 225 plus grosses entreprises valent aujourd'hui
06:34
are worth one quarter of what they were 18 years ago.
122
382000
3000
un quart de ce qu'elles valaient il y a 18 ans.
06:37
We don't fix this now,
123
385000
2000
Si on ne s'occupe pas de cela maintenant,
06:39
how would you like to see a Dow 3,500 in 2026?
124
387000
3000
que direz-vous d'un Dow Jones à 3500 en 2026 ?
06:42
Because that's the consequence of not dealing with this stuff.
125
390000
3000
Car c'est ce qui va se passer si on ne s'occupe pas de cela.
06:45
And unless you want this person
126
393000
3000
Et à moins que vous voulez voir cette personne [Alex Coule]
06:48
to not just become the CFO of Florida, but the United States,
127
396000
3000
devenir non seulement directeur financier de la Floride, mais des USA,
06:51
we'd better deal with this stuff.
128
399000
3000
il vaudrait mieux qu'on s'occupe de ce problème.
06:54
That's the short term. That's the flame part.
129
402000
3000
C'est le court terme. C'est les flammes.
06:57
That's the financial crisis.
130
405000
2000
C'est la crise financière.
06:59
Now, right behind the financial crisis there's a second and bigger wave
131
407000
4000
Maintenant, juste derrière la crise financière il y a une seconde vague plus grosse
07:03
that we need to talk about.
132
411000
1000
dont il faut que nous parlions.
07:04
That wave is much larger, much more powerful,
133
412000
2000
Cette vague est beaucoup plus grande, beaucoup plus puissante,
07:06
and that's of course the wave of technology.
134
414000
3000
et c'est bien sûr la vague de la technologie.
07:09
And what's really important in this stuff is,
135
417000
2000
Et ce qu'il est important de comprendre, c'est que
07:11
as we cut, we also have to grow.
136
419000
2000
tout en réduisant, il faut aussi faire croître.
07:13
Among other things, because startup companies
137
421000
3000
Entre autres, parce que les Start-Ups
07:16
are .02 percent of U.S. GDP investmentm
138
424000
2000
représentent 0,02% de l'investissement américain
07:18
and they're about 17.8 percent of output.
139
426000
3000
et réalisent 17,8% du PIB.
07:23
It's groups like that in this room that generate the future of the U.S. economy.
140
431000
3000
Ce sont les personnes de cette pièce qui créent le futur de l'économie américaine.
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And that's what we've got to keep growing.
141
434000
2000
Et c'est ça qu'il nous faut faire croître
07:28
We don't have to keep growing these bridges to nowhere.
142
436000
3000
au lieu de construire des ponts pour aller nulle part.
07:32
So let's bring a romance novelist into this conversation.
143
440000
4000
Faisons intervenir un romancier dans cette conversation.
07:38
And that's where these three trends come together.
144
446000
5000
[Le temps viendra où vous croirez que tout est fini. C'est alors que tout commencera. - Louis L'amour]
07:43
That's where the ability to engineer microbes,
145
451000
3000
Et voici comment ces trois tendances: la capacité à créer des microbes,
07:46
the ability to engineer tissues,
146
454000
2000
la capacité à créer des tissus biologiques,
07:48
and the ability to engineer robots
147
456000
2000
et la capacité à créer des robots
07:50
begin to lead to a reboot.
148
458000
2000
nous mèneront à une réinitialisation.
07:52
And let me recap some of the stuff you've seen.
149
460000
2000
Laissez-moi vous rappeler ce que vous avez déjà vu ici.
07:54
Craig Venter showed up last year
150
462000
2000
Craig Venter est venu l'année dernière
07:56
and showed you the first fully programmable cell that acts like hardware
151
464000
2000
et vous a montré la première cellule entièrement programmable
07:58
where you can insert DNA and have it boot up as a different species.
152
466000
3000
où vous insérez de l'ADN et elle s'initialise comme une espèce différente.
08:01
In parallel, the folks at MIT
153
469000
3000
En parallèle, les gars du MIT
08:04
have been building a standard registry of biological parts.
154
472000
3000
ont construit un registre standard de pièces biologiques.
08:07
So think of it as a Radio Shack for biology.
155
475000
3000
Un genre d'IKEA pour la biologie.
08:10
You can go out and get your proteins, your RNA, your DNA, whatever.
156
478000
3000
Vous y prenez vos protéines, votre ARN, votre ADN, ce que vous voulez
08:13
And start building stuff.
157
481000
3000
et vous commencez à construire des trucs.
08:16
In 2006 they brought together high school students and college students
158
484000
3000
En 2006 ils ont invité des lycéens, et ensemble
08:19
and started to build these little odd creatures.
159
487000
2000
ils ont commencé à construire de drôles de petites machines.
08:21
They just happened to be alive instead of circuit boards.
160
489000
3000
C'est juste qu'elles étaient vivantes.
08:24
Here was one of the first things they built.
161
492000
3000
Voici un des premiers trucs qu'ils ont construit.
08:27
So, cells have this cycle.
162
495000
2000
Les cellules ont un cycle de vie.
08:29
First they don't grow.
163
497000
2000
D'abord elles ne grandissent pas,
08:31
Then they grow exponentially.
164
499000
2000
puis elles grandissent de manière exponentielle,
08:33
Then they stop growing.
165
501000
2000
puis elles arrêtent de grandir.
08:35
Graduate students wanted a way of telling which stage they were in.
166
503000
3000
Les étudiants voulaient avoir un moyen de dire à quelle étape elles en étaient.
08:38
So they engineered these cells
167
506000
2000
Donc ils ont construit ces cellules
08:40
so that when they're growing in the exponential phase,
168
508000
2000
de manière à ce que lorsqu'elles croitraient dans la phase exponentielle,
08:42
they would smell like wintergreen.
169
510000
2000
elles auraient une odeur de fleur,
08:44
And when they stopped growing they would smell like bananas.
170
512000
3000
et quand elles arrêteraient de grandir elles sentiraient la banane.
08:47
And you could tell very easily when your experiment was working
171
515000
3000
Comme ça on peut facilement savoir si l'expérience marche
08:50
and wasn't, and where it was in the phase.
172
518000
3000
ou pas, et à quelle phase on en est.
08:53
This got a bit more complicated two years later.
173
521000
3000
Deux ans plus tard les choses se sont un peu compliquées.
08:56
Twenty-one countries came together. Dozens of teams.
174
524000
2000
Ils ont invité 21 pays. Des douzaines d'équipes.
08:58
They started competing.
175
526000
2000
Ils ont lancé une compétition.
09:00
The team from Rice University started to engineer the substance in red wine
176
528000
5000
L'équipe de l'Université de Rice a transposé la substance qui rend
09:05
that makes red wine good for you
177
533000
2000
le vin rouge bon pour la santé
09:07
into beer.
178
535000
2000
dans de la bière.
09:10
So you take resveratrol and you put it into beer.
179
538000
4000
Vous prenez le Resvératrol et vous le mettez dans de la bière.
09:14
Of course, one of the judges is wandering by, and he goes,
180
542000
3000
Bien sûr, un des juges voit ça et dit:
09:17
"Wow! Cancer-fighting beer! There is a God."
181
545000
4000
"Oh ! De la bière anti-cancérigène ! Dieu existe vraiment !"
09:21
(Laughter)
182
549000
3000
(rires)
09:24
The team from Taiwan was a little bit more ambitious.
183
552000
3000
L'équipe de Taiwan a été un peu plus ambitieuse.
09:27
They tried to engineer bacterias in such a way
184
555000
3000
Elle a tenté de créer des bactéries qui
09:30
that they would act as your kidneys.
185
558000
3000
agiraient comme vos reins et pourraient les replacer .
09:33
Four years ago, I showed you this picture.
186
561000
3000
Il y a quatre ans, je vous ai montré cette image.
09:36
And people oohed and ahhed,
187
564000
2000
Et les gens ont fait "oooh" et "aaah',
09:38
because Cliff Tabin had been able to grow an extra wing on a chicken.
188
566000
3000
parce que Cliff Tabin a été capable de faire pousser une troisième aile à un poulet.
09:41
And that was very cool stuff back then.
189
569000
3000
Et c'était assez génial à l'époque.
09:44
But now moving from bacterial engineering to tissue engineering,
190
572000
3000
Mais maintenant, pour passer de l'ingénierie de bactéries à celle des tissus biologiques,
09:47
let me show you what's happened in that period of time.
191
575000
3000
laissez-moi vous montrer ce qui s'est passé depuis 4 ans.
09:50
Two years ago, you saw this creature.
192
578000
3000
Il y a deux ans, vous avez vu cette créature.
09:53
An almost-extinct animal from Xochimilco, Mexico
193
581000
3000
Une espèce presque éteinte originaire de Xochimilco, Mexique,
09:56
called an axolotl
194
584000
2000
qu'on appelle un axolotl
09:58
that can re-generate its limbs.
195
586000
2000
qui peut régénérer ses membres.
10:00
You can freeze half its heart. It regrows.
196
588000
2000
Vous congelez la moitié de son cœur: il repousse.
10:02
You can freeze half the brain. It regrows.
197
590000
2000
Vous congelez la moitié de son cerveau: il repousse.
10:04
It's almost like leaving Congress.
198
592000
2000
C'est presque comme quitter le Congrès.
10:06
(Laughter)
199
594000
3000
(rires)
10:12
But now, you don't have to have the animal itself to regenerate,
200
600000
3000
Mais maintenant, vous n'avez même pas besoin que l'animal se régénère lui-même,
10:15
because you can build cloned mice molars in Petri dishes.
201
603000
5000
car vous pouvez construire des molaires clonées de souris dans des boites de pétri.
10:21
And, of course if you can build mice molars in Petri dishes,
202
609000
4000
Et bien sûr, si vous pouvez construire des molaires de souris,
10:25
you can grow human molars in Petri dishes.
203
613000
3000
vous pouvez faire pousser des molaires humaines.
10:28
This should not surprise you, right?
204
616000
2000
Ça ne devrait pas vous surprendre, non ?
10:30
I mean, you're born with no teeth.
205
618000
2000
Vous naissez sans dents;
10:32
You give away all your teeth to the tooth fairy.
206
620000
3000
vous donnez toutes vos dents de lait à la Petite Souris,
10:35
You re-grow a set of teeth.
207
623000
2000
et de nouvelles dents repoussent.
10:37
But then if you lose one of those second set of teeth, they don't regrow,
208
625000
3000
Mais si vous perdez ces deuxièmes dents, elles ne repoussent pas...
10:40
unless, if you're a lawyer.
209
628000
2000
sauf si vous êtes avocat.
10:42
(Laughter)
210
630000
4000
(rires)
10:46
But, of course, for most of us,
211
634000
3000
Mais sinon, pour la plupart d'entre nous, nous pouvons
10:49
we know how to grow teeth, and therefore we can take adult stem teeth,
212
637000
3000
faire pousser des dents à partir de cellules-souches de dent adulte,
10:52
put them on a biodegradable mold, re-grow a tooth,
213
640000
3000
on les met dans un moule biodégradable, on fait pousser la dent,
10:55
and simply implant it.
214
643000
1000
et on la réimplante tout simplement.
10:56
And we can do it with other things.
215
644000
3000
Et nous pouvons le faire avec d'autres choses.
10:59
So, a Spanish woman who was dying of T.B. had a donor trachea,
216
647000
5000
Comme pour cette espagnole qui était atteinte de tuberculose,
11:04
they took all the cells off the trachea,
217
652000
2000
on a pris la trachée d'un donneur, enlevé toutes les cellules,
11:06
they spraypainted her stem cells onto that cartilage.
218
654000
3000
et pulvérisé dessus ses propres cellules souches.
11:09
She regrew her own trachea,
219
657000
2000
La trachée a repoussé,
11:11
and 72 hours later it was implanted.
220
659000
3000
et 72 heures plus tard on la lui a implantée.
11:14
She's now running around with her kids.
221
662000
2000
Maintenant elle court avec ses enfants.
11:16
This is going on in Tony Atala's lab in Wake Forest
222
664000
3000
Dans le labo de Tony Atala dans la Wake Forest,
11:19
where he is re-growing ears for injured soldiers,
223
667000
3000
on fait repousser des oreilles pour les soldats blessés,
11:22
and he's also re-growing bladders.
224
670000
4000
et on fait aussi repousser des vessies.
11:26
So there are now nine women walking around Boston
225
674000
3000
Il y a neuf femmes qui se promènent à Boston
11:29
with re-grown bladders,
226
677000
2000
avec des vessies recréées, ce qui est beaucoup plus agréable
11:31
which is much more pleasant than walking around with a whole bunch of plastic bags
227
679000
2000
que se balader avec plein de sacs en plastique
11:33
for the rest of your life.
228
681000
2000
pour le reste de votre vie.
11:35
This is kind of getting boring, right?
229
683000
3000
Ça devient un peu lassant, non ?
11:38
I mean, you understand where this story's going.
230
686000
2000
Vous voyez où je veux en venir.
11:40
But, I mean it gets more interesting.
231
688000
2000
Mais ça devient encore plus intéressant.
11:42
Last year, this group was able to take all the cells off a heart,
232
690000
4000
L'année dernière, un groupe a été capable de retirer toutes les cellules d'un cœur,
11:46
leaving just the cartilage.
233
694000
3000
ne laissant que le cartilage.
11:49
Then, they sprayed stem cells onto that heart, from a mouse.
234
697000
2000
Ils ont pulvérisé dessus des cellules-souches de souris.
11:51
Those stem cells self-organized, and that heart started to beat.
235
699000
4000
Ces cellules-souches se sont réorganisées, et le cœur a commencé à battre.
11:55
Life happens.
236
703000
3000
La création de la vie.
11:59
This may be one of the ultimate papers.
237
707000
3000
Ceci est un article très récent:
12:02
This was done in Japan and in the U.S., published at the same time,
238
710000
3000
Ça a été fait en même temps l'année dernière au Japon et aux USA,
12:05
and it rebooted skin cells into stem cells, last year.
239
713000
4000
ils ont réinitialisé des cellules dermales en cellules-souche.
12:10
That meant that you can take the stuff right here,
240
718000
3000
Ca veut dire que vous prenez un peu de votre peau,
12:13
and turn it into almost anything in your body.
241
721000
2000
et vous la transformez en n'importe quel organe.
12:15
And this is becoming common, it's moving very quickly,
242
723000
3000
Ça devient monnaie courante, ça bouge très vite,
12:18
it's moving in a whole series of places.
243
726000
3000
ça se passe à plein d'endroits en même temps.
12:22
Third trend: robots.
244
730000
2000
Troisième tendance: les robots.
12:25
Those of us of a certain age grew up expecting that by now
245
733000
3000
Les plus âgés d'entre nous s'attendaient à ce que de nos jours
12:28
we would have Rosie the Robot from "The Jetsons" in our house.
246
736000
4000
on ait un robot comme "Rosie" des "Jetsons" dans notre maison.
12:32
And all we've got is a Roomba.
247
740000
3000
Et tout ce qu'on a c'est l'aspirateur automatique "Roomba".
12:35
(Laughter)
248
743000
3000
(rires)
12:38
We also thought we'd have this robot to warn us of danger.
249
746000
4000
On pensait aussi avoir ce robot-là qui nous avertirait des dangers.
12:42
Didn't happen.
250
750000
2000
Il n'est pas encore arrivé.
12:44
And these were robots engineered for a flat world, right?
251
752000
3000
Vous remarquerez que c'était des robots pour un monde plat.
12:47
So, Rosie runs around on skates
252
755000
2000
Rosie roule sur des roulettes,
12:49
and the other one ran on flat threads.
253
757000
2000
et l'autre sur des chenilles.
12:52
If you don't have a flat world, that's not good,
254
760000
2000
Mais si le monde n'est pas plat, il y a comme un problème,
12:54
which is why the robot's we're designing today are a little different.
255
762000
5000
et c'est pourquoi les robots conçus aujourd'hui sont un peu différents.
13:00
This is Boston Dynamics' "BigDog."
256
768000
2000
Voici le "BigDog" (GrosChien) de Boston Dynamics.
13:05
And this is about as close as you can get to a physical Turing test.
257
773000
3000
C'est très proche d'un test de Turing physique.
13:08
O.K., so let me remind you, a Turing test is where you've got a wall,
258
776000
4000
Je vous rappelle: dans le test de Turing, vous avez un mur,
13:12
you're talking to somebody on the other side of the wall,
259
780000
2000
vous parlez à quelqu'un de l'autre côté du mur,
13:14
and when you don't know if that thing is human or animal --
260
782000
3000
et si vous ne pouvez pas dire si c'est un humain ou une machine,
13:17
that's when computers have reached human intelligence.
261
785000
4000
c'est que les ordinateurs ont atteint un niveau d'intelligence humaine.
13:21
This is not an intelligence Turing rest,
262
789000
3000
Ceci n'est pas un test de Turing d'intelligence,
13:24
but this is as close as you can get to a physical Turing test.
263
792000
3000
mais c'est très proche d'un test de Turing physique.
13:27
And this stuff is moving very quickly,
264
795000
2000
Et cette machine avance très vite,
13:29
and by the way, that thing can carry about 350 pounds of weight.
265
797000
4000
et en plus elle peut transporter une charge de 200 kilos.
13:34
These are not the only interesting robots.
266
802000
3000
Il y a d'autres genres de robots intéressants.
13:37
You've also got flies, the size of flies,
267
805000
2000
Comme ces robots-mouches, de la taille d'une mouche,
13:39
that are being made by Robert Wood at Harvard.
268
807000
3000
fabriqués par Robert Wood à Harvard,
13:42
You've got Stickybots that are being made at Stanford.
269
810000
3000
ces Robots-Collants fabriqués à Stanford.
13:45
And as you bring these things together,
270
813000
3000
Et si vous rassemblez ces tendances,
13:48
as you bring cells, biological tissue engineering and mechanics together,
271
816000
6000
la fabrication de cellules, de tissus biologiques et la mécanique robotique,
13:54
you begin to get some really odd questions.
272
822000
3000
vous commencez à vous poser de drôles de questions.
13:57
In the last Olympics, this gentleman,
273
825000
2000
Aux derniers Jeux Olympiques, ce monsieur
13:59
who had several world records in the Special Olympics,
274
827000
4000
qui possède plusieurs records du monde dans les Jeux Paralympiques,
14:03
tried to run in the normal Olympics.
275
831000
2000
a demandé à concourir dans les Jeux Olympiques normaux.
14:05
The only issue with Oscar Pistorius
276
833000
2000
Le seul problème d'Oscar Pistorius
14:07
is he was born without bones in the lower part of his legs.
277
835000
4000
c'est qu'il est né sans os dans le bas des jambes.
14:11
He came within about a second of qualifying.
278
839000
2000
Il est arrivé à une seconde de la qualification.
14:13
He sued to be allowed to run,
279
841000
3000
Il a fait un procès pour avoir le droit de courir,
14:16
and he won the suit,
280
844000
2000
il a gagné le procès,
14:18
but didn't qualify by time.
281
846000
2000
mais il a raté la qualification au temps.
14:20
Next Olympics, you can bet that Oscar, or one of Oscar's successors,
282
848000
5000
Aux prochains jeux, je vous parie qu'Oscar, ou un de ses successeurs
14:25
is going to make the time.
283
853000
2000
arrivera à passer les qualifications.
14:27
And two or three Olympics after that, they are going to be unbeatable.
284
855000
3000
Et dans deux ou trois Jeux, ils seront imbattables.
14:30
And as you bring these trends together, and as you think of what it means
285
858000
5000
Vous rassemblez ces tendances, et vous réfléchissez à ce que cela signifie
14:35
to take people who are profoundly deaf, who can now begin to hear --
286
863000
4000
de prendre des sourds profonds, et de les faire entendre à nouveau --
14:39
I mean, remember the evolution of hearing aids, right?
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867000
3000
regardez l'évolution des prothèses auditives:
14:42
I mean, your grandparents had these great big cones,
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870000
3000
vos grand-parents avaient des grands cornets acoustiques,
14:45
and then your parents had these odd boxes
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873000
2000
puis vos parents avaient ces drôles de petites boites
14:47
that would squawk at odd times during dinner,
290
875000
2000
qui faisaient de drôles de bruits pendant le dîner,
14:49
and now we have these little buds that nobody sees.
291
877000
2000
et maintenant on a ces petits bidules que personne ne voit.
14:51
And now you have cochlear implants
292
879000
2000
Et maintenant vous avez même les implants cochléaires
14:53
that go into people's heads and allow the deaf to begin to hear.
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881000
5000
qu'on met dans la tête des gens et qui permettent aux sourds d'entendre.
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Now, they can't hear as well as you and I can.
294
886000
2000
Bon, ils ne peuvent pas entendre aussi bien que vous ou moi.
15:00
But, in 10 or 15 machine generations they will,
295
888000
3000
Mais dans 10 ou 15 générations de machines, ils le pourront,
15:03
and these are machine generations, not human generations.
296
891000
2000
et je parle de générations d'appareils, pas de générations humaines.
15:06
And about two or three years after they can hear as well as you and I can,
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894000
4000
Et deux ou trois ans après qu'ils entendront aussi bien que vous et moi,
15:10
they'll be able to hear maybe how bats sing, or how whales talk,
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898000
4000
ils seront capables d'entendre, je ne sais pas, les chauves-souris chanter,
15:14
or how dogs talk, and other types of tonal scales.
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902000
3000
ou les baleines parler, ou les chiens parler, ou d'autres types de fréquences sonores.
15:17
They'll be able to focus their hearing,
300
905000
2000
Ils pourront focaliser leur audition,
15:19
they'll be able to increase the sensitivity, decrease the sensitivity,
301
907000
3000
ils pourront augmenter leur sensibilité auditive, ou la faire décroître,
15:22
do a series of things that we can't do.
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910000
2000
faire plein de choses que nous ne pouvons pas faire.
15:24
And the same thing is happening in eyes.
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912000
2000
Et la même chose est en train de se passer avec les yeux.
15:27
This is a group in Germany that's beginning to engineer eyes
304
915000
3000
Ceci est un groupe en Allemagne qui commence à créer des yeux
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so that people who are blind can begin to see light and dark.
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918000
4000
pour que les aveugles puissent distinguer la lumière de l'obscurité.
15:34
Very primitive.
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922000
2000
Très primitif.
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And then they'll be able to see shape.
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924000
2000
Puis ils pourront voir des formes.
15:38
And then they'll be able to see color, and then they'll be able to see in definition,
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926000
3000
Puis ils pourront voir la couleur, puis ils verront avec une définition grossière,
15:41
and one day, they'll see as well as you and I can.
309
929000
3000
puis un jour ils verront aussi bien que vous et moi.
15:44
And a couple of years after that, they'll be able to see in ultraviolet,
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932000
3000
Et quelques années après, ils pourront distinguer le spectre ultraviolet,
15:47
they'll be able to see in infrared, they'll be able to focus their eyes,
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935000
2000
ils verront en infrarouge, ils pourront zoomer,
15:49
they'll be able to come into a microfocus.
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937000
3000
ils pourront regarder en macrofocus.
15:52
They'll do stuff you and I can't do.
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940000
2000
Ils feront des trucs que vous et moi ne pouvons pas faire.
15:55
All of these things are coming together,
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943000
2000
Toutes ces choses arrivent à maturité en même temps,
15:57
and it's a particularly important thing to understand,
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945000
4000
Et c'est une chose très importante à comprendre,
16:01
as we worry about the flames of the present,
316
949000
3000
pendant que nous pensons aux flammes du présent,
16:04
to keep an eye on the future.
317
952000
3000
il nous faut garder un œil sur le futur.
16:07
And, of course, the future is looking back 200 years,
318
955000
3000
Et bien sûr, on peut aussi regarder 200 ans en arrière,
16:10
because next week is the 200th anniversary of Darwin's birth.
319
958000
4000
car la semaine prochaine c'est le 200ème anniversaire de la naissance de Darwin.
16:14
And it's the 150th anniversary of the publication of "The Origin of Species."
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962000
6000
Et le 150ème anniversaire de la publication de "L'Origine des Espèces"
16:20
And Darwin, of course, argued that evolution is a natural state.
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968000
4000
Et Darwin maintenait que l'évolution est un état naturel.
16:24
It is a natural state in everything that is alive, including hominids.
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972000
6000
C'est un état naturel pour toutes les espèces, y-compris les hominidés.
16:30
There have actually been 22 species of hominids
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978000
5000
Il y a eu en fait 22 espèces d'hominidés
16:35
that have been around, have evolved, have wandered in different places,
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983000
4000
qui sont apparues, ont évolué, se sont promenées à différents endroits,
16:39
have gone extinct.
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987000
2000
se sont éteintes.
16:41
It is common for hominids to evolve.
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989000
5000
Il est normal que les hominidés évoluent.
16:46
And that's the reason why, as you look at the hominid fossil record,
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994000
3000
Et c'est pourquoi, quand vous regardez les traces fossiles des hominidés,
16:49
erectus, and heidelbergensis, and floresiensis, and Neanderthals,
328
997000
8000
Erectus, Heildelbergensis, Floresiensis, Néanderthal,
16:57
and Homo sapiens, all overlap.
329
1005000
4000
Homo Sapiens, ils se recouvrent tous.
17:02
The common state of affairs is to have overlapping versions of hominids,
330
1010000
5000
La situation normale c'est d'avoir différentes versions d'hominidés vivant à la même époque,
17:07
not one.
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1015000
2000
pas une seule.
17:09
And as you think of the implications of that,
332
1017000
2000
Et pendant que vous réfléchissez à ce que cela implique,
17:11
here's a brief history of the universe.
333
1019000
2000
voici une brève histoire de l'univers.
17:13
The universe was created 13.7 billion years ago,
334
1021000
3000
L'univers a été créé il y a 13,7 milliards d'années,
17:16
and then you created all the stars, and all the planets,
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1024000
2000
puis vous avez la création des étoiles, et des planètes,
17:18
and all the galaxies, and all the Milky Ways.
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1026000
2000
et des galaxies, et des Voies Lactées.
17:20
And then you created Earth about 4.5 billion years ago,
337
1028000
3000
Et puis vous avez la Terre, créée il y a 4,5 milliards d'années,
17:23
and then you got life about four billion years ago,
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1031000
3000
puis la vie il y a 4 milliards d'années,
17:26
and then you got hominids about 0.006 billion years ago,
339
1034000
4000
puis les hominidés il y a 0,006 milliards d'années,
17:30
and then you got our version of hominids about 0.0015 billion years ago.
340
1038000
5000
puis notre version des hominidés il y a 0,0015 milliards d'années.
17:35
Ta-dah!
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1043000
2000
Tada !
17:37
Maybe the reason for thr creation of the universe,
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1045000
2000
Peut-être que la raison de la création de l'univers,
17:39
and all the galaxies, and all the planets, and all the energy,
343
1047000
3000
et de toutes les galaxies, et de toutes les planètes, et toute cette énergie,
17:42
and all the dark energy, and all the rest of stuff
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1050000
2000
et toute la matière sombre, et toutes ces choses
17:44
is to create what's in this room.
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1052000
4000
c'était de créer ce qui est dans cette pièce.
17:48
Maybe not.
346
1056000
2000
Peut-être pas.
17:51
That would be a mildly arrogant viewpoint.
347
1059000
3000
Ça serait un point de vue légèrement arrogant.
17:54
(Laughter)
348
1062000
4000
(rires)
17:59
So, if that's not the purpose of the universe, then what's next?
349
1067000
3000
Donc, si ce n'est pas ça le but de l'univers, alors qu'est-ce qui vient ensuite ?
18:04
(Laughter)
350
1072000
4000
(rires)
18:08
I think what we're going to see is we're going to see a different species of hominid.
351
1076000
4000
Je pense que nous allons voir apparaître une nouvelle espèce d'hominidés.
18:13
I think we're going to move from a Homo sapiens into a Homo evolutis.
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1081000
4000
Je pense que nous allons évoluer de l'Homo Sapiens à l'Homo Evolutis.
18:17
And I think this isn't 1,000 years out.
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1085000
2000
Et je pense que ce n'est pas pour dans 1000 ans.
18:19
I think most of us are going to glance at it,
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3000
Je pense que la plupart d'entre nous vont le voir arriver,
18:22
and our grandchildren are going to begin to live it.
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2000
et que nos petits-enfants vont le vivre.
18:24
And a Homo evolutis brings together these three trends
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1092000
3000
Et l'Homo Evolutis est le produit de ces trois tendances;
18:27
into a hominid that takes direct and deliberate control
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3000
c'est un hominidé qui prend le contrôle direct et délibéré
18:30
over the evolution of his species, her species and other species.
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de l'évolution de son espèce et d'autres espèces.
18:35
And that, of course, would be the ultimate reboot.
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1103000
4000
Et c'est cela, bien sûr, la réinitialisation ultime.
18:39
Thank you very much.
360
1107000
2000
Merci beaucoup.
18:41
(Applause)
361
1109000
3000
(applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Juan Enriquez - FuturistJuan Enriquez thinks and writes about the profound changes that genomics and other life sciences will bring in business, technology, politics and society.
Why you should listen
A broad thinker who studies the intersections of these fields, Enriquez has a talent for bridging disciplines to build a coherent look ahead. He is the managing director of Excel Venture Management, a life sciences VC firm. He recently published (with Steve Gullans) Evolving Ourselves: How Unnatural Selection and Nonrandom Mutation Are Shaping Life on Earth. The book describes a world where humans increasingly shape their environment, themselves and other species.
Enriquez is a member of the board of Synthetic Genomics, which recently introduced the smallest synthetic living cell. Called “JCVI-syn 3.0,” it has 473 genes (about half the previous smallest cell). The organism would die if one of the genes is removed. In other words, this is the minimum genetic instruction set for a living organism.
Juan Enriquez | Speaker | TED.com