TED2009
Sean Gourley: The mathematics of war
Sean Gourley à propos des mathématiques de la guerre
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En extrayant des données brutes des medias et en les visualisant sur un graphe, Sean Gourley et son équipe sont arrivés à une conclusion étourdissante a propos de la nature de la guerre moderne -- et peut être même à un modèle pour résoudre les conflits.
Sean Gourley - Physicist and military theorist
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
Sean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow. Full bio
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We look around the media, as we see on the news from Iraq,
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0
3000
Nous avons beau suivre, par les médias, les nouvelles d'Iraq,
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Afghanistan, Sierra Leone,
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3000
3000
d'Afghanistan, de Sierra Leone,
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and the conflict seems incomprehensible to us.
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6000
4000
les conflits nous semblent incompréhensibles.
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And that's certainly how it seemed to me when I started this project.
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10000
4000
Et c'est certainement comme ça qu'ils me paraissaient quand j'ai commencé ce projet.
00:26
But as a physicist,
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14000
2000
Mais en tant que physicien,
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I thought, well if you give me some data,
5
16000
3000
je me suis dit, bon si vous me donnez quelques données,
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I could maybe understand this. You know, give us a go.
6
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2000
je pourrais peut-être comprendre cela. Donnez nous de quoi démarrer.
00:33
So as a naive New Zealander
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21000
2000
Donc, en tant que Néo-Zélandais naïf,
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I thought, well I'll go to the Pentagon.
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23000
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je me suis dit, et bien je vais aller au Pentagone.
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Can you get me some information?
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25000
2000
Pouvez vous me donner quelques informations?
00:39
(Laughter)
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27000
3000
(Rires)
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No. So I had to think a little harder.
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30000
4000
Non. J'ai donc dû réfléchir un peu plus.
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And I was watching the news one night in Oxford.
12
34000
3000
J'étais en train de regarder le journal télévisé un soir a Oxford.
00:49
And I looked down at the chattering heads on my channel of choice.
13
37000
3000
Et j'ai regardé en bas les dépêches sur ma chaîne favorite.
00:52
And I saw that there was information there.
14
40000
2000
Et j'ai vu qu'il y avait là de l'information.
00:54
There was data within the streams of news that we consume.
15
42000
3000
Il y avait des données dans les flux d'informations que l'on consomme.
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All this noise around us actually has information.
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45000
4000
Tout ce bruit autour de nous contient en fait des informations.
01:01
So what I started thinking was,
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Je me suis donc pris à penser que,
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perhaps there is something like open source intelligence here.
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51000
3000
nous avions peut-être ici quelque chose comme des renseignements "open source".
01:06
If we can get enough of these streams of information together,
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54000
3000
Si on parvient à rassembler suffisamment de ces flux d'informations,
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we can perhaps start to understand the war.
20
57000
3000
on pourra peut-être commencer à comprendre la guerre.
01:12
So this is exactly what I did. We started bringing a team together,
21
60000
3000
C'est donc précisément ce que j'ai fait. On a commencé par constituer une équipe,
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an interdisciplinary team of scientists,
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63000
2000
une équipe de scientifiques inter-disciplinaires,
01:17
of economists, mathematicians.
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65000
3000
d'économistes, de mathématiciens.
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We brought these guys together and we started to try and solve this.
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68000
3000
On a rassemblé ces gens et on a commencé à essayer de résoudre ce problème.
01:23
We did it in three steps.
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71000
2000
Nous avons procédé en trois étapes.
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The first step we did was to collect. We did 130 different sources of information --
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73000
4000
Notre première étape a été de collecter. On a utilisé 130 sources d'informations différentes --
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from NGO reports to newspapers and cable news.
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77000
3000
des rapports d'ONG aux journaux et aux journaux télévisés.
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We brought this raw data in and we filtered it.
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80000
3000
On a rassemblé ces données brutes et on les a filtrées.
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We extracted the key bits on information to build the database.
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83000
3000
On en a extrait les informations clés pour construire une base de données.
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That database contained
30
86000
2000
Cette base contenait
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the timing of attacks,
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88000
2000
l'heure des attaques,
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the location, the size and the weapons used.
32
90000
2000
le lieu, la taille et les armes utilisées.
01:44
It's all in the streams of information we consume daily,
33
92000
3000
Tout est dans les flux d'informations que l'on consomme au quotidien,
01:47
we just have to know how to pull it out.
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95000
2000
il suffit juste de savoir comment l'en extraire.
01:49
And once we had this we could start doing some cool stuff.
35
97000
2000
Et lorsque ce fut fait, on a pu commencer à faire des choses sympas.
01:51
What if we were to look at the distribution of the sizes of attacks?
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99000
3000
Et si on regardait la distribution de la taille des attaques ?
01:54
What would that tell us?
37
102000
2000
Qu'est ce que cela nous dirait?
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So we started doing this. And you can see here
38
104000
2000
Alors on a commencé à faire cela. Et vous pouvez voir ici,
01:58
on the horizontal axis
39
106000
2000
sur l'axe horizontal,
02:00
you've got the number of people killed in an attack
40
108000
2000
le nombre de personnes tuées dans une attaque
02:02
or the size of the attack.
41
110000
2000
ou la taille de l'attaque.
02:04
And on the vertical axis you've got the number of attacks.
42
112000
3000
Et sur l'axe vertical vous avez le nombre d'attaques.
02:07
So we plot data for sample on this.
43
115000
2000
On a donc tracé des informations là dessus.
02:09
You see some sort of random distribution --
44
117000
2000
Vous voyez une sorte de distribution aléatoire --
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perhaps 67 attacks, one person was killed,
45
119000
3000
environ 67 attaques où une personne a été tuée,
02:14
or 47 attacks where seven people were killed.
46
122000
3000
ou 47 attaques où sept personnes ont été tuées.
02:17
We did this exact same thing for Iraq.
47
125000
2000
On a fait la même chose pour l'Irak.
02:19
And we didn't know, for Iraq what we were going to find.
48
127000
3000
Et on ne savait pas, pour l'Irak, ce qu'on allait trouver.
02:22
It turns out what we found was pretty surprising.
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130000
4000
Il s'avère que ce que nous avons découvert était plutôt surprenant.
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You take all of the conflict,
50
134000
2000
Vous prenez tout le conflit,
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all of the chaos, all of the noise,
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136000
2000
tout le chaos, tout le bruit,
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and out of that
52
138000
2000
et de cela
02:32
comes this precise mathematical distribution
53
140000
2000
vient cette distribution mathématique précise
02:34
of the way attacks are ordered in this conflict.
54
142000
3000
de la manière dont les attaques sont ordonnées dans ce conflit.
02:37
This blew our mind.
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145000
2000
Cela nous a sidéré.
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Why should a conflict like Iraq have this
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147000
4000
Pourquoi un conflit comme l'Irak aurait ceci
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as its fundamental signature?
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151000
2000
comme signature fondamentale?
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Why should there be order in war?
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153000
2000
Pourquoi y aurait-il de l'ordre dans la guerre?
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We didn't really understand that.
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155000
2000
Nous ne comprenions pas vraiment.
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We thought maybe there is something special about Iraq.
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157000
4000
Nous pensions que peut-être il y avait quelque chose de spécial à propos de l'Irak.
02:53
So we looked at a few more conflicts.
61
161000
2000
Alors on a regardé quelques autres conflits en plus.
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We looked at Colombia, we looked at Afghanistan,
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163000
2000
On a regardé en Colombie, en Afghanistan,
02:57
and we looked at Senegal.
63
165000
2000
et au Sénégal.
02:59
And the same pattern emerged in each conflict.
64
167000
2000
Et le même motif émergeait de chaque conflit.
03:01
This wasn't supposed to happen.
65
169000
2000
Cela n'était pas censé arriver.
03:03
These are different wars, with different religious factions,
66
171000
3000
Ce sont des guerres différentes, avec des factions religieuses différentes,
03:06
different political factions, and different socioeconomic problems.
67
174000
3000
des factions politiques différentes et des problèmes socio-économiques différents.
03:09
And yet the fundamental patterns underlying them
68
177000
4000
Et pourtant les motifs fondamentaux sous-jacentes
03:13
are the same.
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181000
3000
sont les mêmes.
03:16
So we went a little wider.
70
184000
2000
Alors nous avons balayé un peu plus large.
03:18
We looked around the world at all the data we could get our hands on.
71
186000
3000
On a cherché dans le monde toutes les données sur lesquelles on pouvait mettre la main.
03:21
From Peru to Indonesia,
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189000
3000
Du Pérou à l'Indonésie,
03:24
we studied this same pattern again.
73
192000
2000
nous avons encore observé ce même motif.
03:26
And we found that not only
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194000
3000
Et on s'est rendu compte que non seulement
03:29
were the distributions these straight lines,
75
197000
2000
ces distributions étaient des lignes droites,
03:31
but the slope of these lines, they clustered around
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199000
2000
mais les pentes de ces droites se regroupaient autour
03:33
this value of alpha equals 2.5.
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201000
3000
de cette valeur de Alpha égale a 2,5.
03:36
And we could generate an equation
78
204000
2000
Et on pouvait définir une équation
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that could predict the likelihood of an attack.
79
206000
3000
permettant de prévoir la probabilité d'une attaque.
03:41
What we're saying here
80
209000
2000
Ce que l'on est en train de dire ici
03:43
is the probability of an attack killing X number of people
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211000
4000
c'est que la probabilité d'une attaque tuant un nombre X de personnes
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in a country like Iraq
82
215000
2000
dans un pays comme l'Irak
03:49
is equal to a constant, times the size of that attack,
83
217000
3000
est égale à une constante fois la taille de cette attaque,
03:52
raised to the power of negative alpha.
84
220000
3000
elle même élevée à la puissance de moins Alpha.
03:55
And negative alpha is the slope of that line I showed you before.
85
223000
6000
Et moins Alpha est la pente de cette droite que je vous ai montré plus tôt.
04:01
So what?
86
229000
2000
Alors quoi?
04:03
This is data, statistics. What does it tell us about these conflicts?
87
231000
3000
Ce sont des données, des statistiques. Que nous disent-elles à propos de ces conflits ?
04:06
That was a challenge we had to face as physicists.
88
234000
3000
Ce fut un défi que nous avons dû affronter en tant que physiciens.
04:09
How do we explain this?
89
237000
3000
Comment expliquons nous cela ?
04:12
And what we really found was that alpha,
90
240000
2000
Et ce que nous avons réellement découvert c'est que Alpha
04:14
if we think about it, is the organizational
91
242000
2000
si on y réfléchi vraiment, est la structure
04:16
structure of the insurgency.
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244000
3000
organisationnelle de l'insurrection.
04:19
Alpha is the distribution of the sizes of attacks,
93
247000
3000
Alpha est la distribution de la taille des attaques,
04:22
which is really the distribution
94
250000
2000
qui est réellement la distribution
04:24
of the group strength carrying out the attacks.
95
252000
2000
de la force du groupe effectuant ces attaques.
04:26
So we look at a process of group dynamics:
96
254000
2000
Nous nous sommes donc intéressé à des processus de dynamiques de groupe --
04:28
coalescence and fragmentation,
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256000
3000
la coalescence et la fragmentation.
04:31
groups coming together, groups breaking apart.
98
259000
2000
Des groupes qui se forment. Des groupes qui se séparent.
04:33
And we start running the numbers on this. Can we simulate it?
99
261000
3000
Et nous avons cherché à mettre des nombres là-dessus. Peut-on le simuler ?
04:36
Can we create the kind of patterns that we're seeing
100
264000
3000
Peut on créer un motif du genre de ceux observés
04:39
in places like Iraq?
101
267000
3000
dans des endroits comme l'Irak ?
04:42
Turns out we kind of do a reasonable job.
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270000
2000
Il s'avère que nous avons fait un travail convenable.
04:44
We can run these simulations.
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272000
2000
Nous pouvons lancer ces simulations.
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We can recreate this using a process of group dynamics
104
274000
3000
Nous pouvons recréer cela en utilisant des processus de dynamiques de groupe
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to explain the patterns that we see
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277000
2000
pour expliquer les motifs observés
04:51
all around the conflicts around the world.
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279000
5000
dans tous les conflits n'importe où dans le monde.
04:56
So what's going on?
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284000
2000
Donc, qu'est ce qu'il se passe ?
04:58
Why should these different -- seemingly different conflicts
108
286000
3000
Pourquoi ces conflits différents -- qui semblent différents
05:01
have the same patterns?
109
289000
2000
ont les mêmes motifs ?
05:03
Now what I believe is going on is that
110
291000
3000
Maintenant ce que je pense qu'il se passe est que
05:06
the insurgent forces, they evolve over time. They adapt.
111
294000
4000
les forces insurgées, elles évoluent dans le temps. Elles s'adaptent.
05:10
And it turns out there is only one solution
112
298000
2000
Et il semblerait qu'il n'y ait qu'une solution
05:12
to fight a much stronger enemy.
113
300000
2000
pour combattre un ennemi bien plus puissant.
05:14
And if you don't find that solution as an insurgent force,
114
302000
3000
Et si vous ne trouvez pas cette solution en tant que force insurgée,
05:17
you don't exist.
115
305000
2000
vous n'existez pas.
05:19
So every insurgent force that is ongoing,
116
307000
2000
Donc chaque force insurgée actuelle,
05:21
every conflict that is ongoing,
117
309000
2000
chaque conflit actuel,
05:23
it's going to look something like this.
118
311000
2000
va ressembler à quelque chose comme ça.
05:25
And that is what we think is happening.
119
313000
3000
Voila ce que nous pensons qu'il se passe.
05:28
Taking it forward, how do we change it?
120
316000
2000
Allons plus loin, comment changer cela ?
05:30
How do we end a war like Iraq?
121
318000
2000
Comment terminer une guerre comme l'Iraq ?
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What does it look like?
122
320000
2000
A quoi cela ressemble t-il ?
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Alpha is the structure. It's got a stable state at 2.5.
123
322000
3000
Alpha est la structure. Il est dans un état stable à 2.5.
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This is what wars look like when they continue.
124
325000
4000
Voilà à quoi ressemblent les guerres lorsqu'elles continuent.
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We've got to change that.
125
329000
2000
Nous devons changer cela.
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We can push it up:
126
331000
2000
Nous pouvons l'augmenter.
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the forces become more fragmented;
127
333000
2000
Les forces deviennent plus fragmentées.
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there is more of them, but they are weaker.
128
335000
4000
Elles sont plus nombreuses, mais elles sont plus faibles.
05:51
Or we push it down:
129
339000
2000
Ou nous le diminuons.
05:53
they're more robust; there is less groups;
130
341000
2000
Elles sont plus solides. Il y a moins de groupes.
05:55
but perhaps you can sit and talk to them.
131
343000
4000
Mais peut être vous pourrez vous asseoir et leur parler.
05:59
So this graph here, I'm going to show you now.
132
347000
2000
Donc ce graphique ci, que je vais vous montrer maintenant.
06:01
No one has seen this before. This is literally
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349000
3000
Personne ne l'a vu auparavant. C'est littéralement
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stuff that we've come through last week.
134
352000
2000
quelque chose que nous avons achevé la semaine dernière.
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And we see the evolution of Alpha through time.
135
354000
4000
Et nous voyons l'évolution de Alpha au cours du temps.
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We see it start. And we see it grow up to the stable state
136
358000
3000
Nous voyons cela démarrer. Et nous voyons cela grandir jusqu'à l'état stable
06:13
the wars around the world look like.
137
361000
2000
s'apparentant à toutes les guerres autour du monde.
06:15
And it stays there through the invasion of Fallujah
138
363000
3000
Et il reste stable pendant l'invasion de Falusia
06:18
until the Samarra bombings in the
139
366000
2000
jusqu'au bombardements de Samarra, pendant
06:20
Iraqi elections of '06.
140
368000
3000
les élections irakiennes de 2006.
06:23
And the system gets perturbed. It moves upwards
141
371000
2000
Et le système devient perturbé. Il monte
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to a fragmented state.
142
373000
2000
vers un état fragmenté.
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This is when the surge happens.
143
375000
2000
Çà c'est lorsque la présence militaire s'est renforcée.
06:29
And depending on who you ask,
144
377000
2000
Et selon les personnes interrogées,
06:31
the surge was supposed to push it up even further.
145
379000
3000
le renforcement était supposé le pousser à monter encore plus loin.
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The opposite happened.
146
382000
2000
L'opposé s'est produit.
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The groups became stronger.
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384000
2000
Les groupes devinrent plus forts.
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They became more robust.
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386000
2000
Ils devinrent plus robustes.
06:40
And so I'm thinking, right, great, it's going to keep going down.
149
388000
3000
Donc je me dis, génial, cela va continuer à baisser.
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We can talk to them. We can get a solution. The opposite happened.
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On va pouvoir leur parler. On va pouvoir arriver à une solution. L'opposé s'est produit.
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It's moved up again. The groups are more fragmented.
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Il a ré-augmenté. Les groupes sont plus fragmentés.
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And this tells me one of two things.
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Et ceci me dit une ou deux choses.
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Either we're back where we started
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Ou bien nous sommes revenus au point de départ,
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and the surge has had no effect;
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et le renforcement n'a eu aucun effet.
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or finally the groups have been fragmented to the extent
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Ou bien finalement les groupes ont été fragmentés à un point où
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that we can start to think about maybe moving out.
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on peut commencer à peut être songer à partir.
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I don't know what the answer is to that.
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Je ne sais pas quelle est la réponse à cela.
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But I know that we should be looking at the structure of the insurgency
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Mais je sais que nous devrions observer la structure de l'insurrection
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to answer that question.
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pour répondre à cette question.
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Thank you.
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Merci.
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(Applause)
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ABOUT THE SPEAKER
Sean Gourley - Physicist and military theoristSean Gourley, trained as a physicist, has turned his scientific mind to analyzing data about a messier topic: modern war and conflict. He is a TED Fellow.
Why you should listen
Sean Gourley's twin passions are physics (working on nanoscale blue-light lasers and self-assembled quantum nanowires) and politics (he once ran for a national elected office back home in New Zealand).
A Rhodes scholar, he's spent the past five years working at Oxford on complex adaptive systems and collective intelligent systems -- basically, using data to understand the nature of human conflict. As he puts it, "This research has taken me all over the world from the Pentagon, to the House of Lords, the United Nations and most recently to Iraq". Originally from New Zealand, he now lives in San Francisco, where he is the co-founder and CTO of Quid which is building a global intelligence platform. He's a 2009 TED Fellow.
In December 2009, Gourley and his team's research was published in the scientific journal Nature. He is co-founder and CTO of Quid.
Sean Gourley | Speaker | TED.com