TEDSalon NY2011
Daniel Goldstein: The battle between your present and future self
Daniel Goldstein : Le combat entre votre moi présent et votre moi futur
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Chaque jour, nous prenons des décisions qui ont des incidences, bonnes ou mauvaises, sur notre moi futur. (Puis-je sauter la soie dentaire, cette fois-ci seulement?) Daniel Goldstein conçoit des outils qui nous permettent de nous imaginer au fil du temps et ainsi faire des choix judicieux pour notre moi futur.
Daniel Goldstein - Behavioral economist
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
Daniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future, Full bio
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Do you remember the story
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Vous souvenez-vous de l'histoire
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of Odysseus and the Sirens
1
2000
2000
d'Ulysse et les Sirènes,
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from high school or junior high school?
2
4000
2000
vue à l'école secondaire?
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There was this hero, Odysseus, who's heading back home
3
6000
3000
Il y a Ulysse, le héros, qui est sur le chemin du retour
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after the Trojan War.
4
9000
2000
après la guerre de Troie.
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And he's standing on the deck of his ship,
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2000
Et il est debout sur le pont de son bateau,
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he's talking to his first mate,
6
13000
2000
il parle avec son second capitaine
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and he's saying,
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2000
et lui dit :
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"Tomorrow, we will sail past those rocks,
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« Demain, nous allons passer devant ces rochers
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and on those rocks sit some beautiful women
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sur lesquels sont assises de très belles femmes :
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called Sirens.
10
22000
2000
des Sirènes.
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And these women sing an enchanting song,
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24000
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Et ces femmes chantent un chant envoûtant,
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a song so alluring
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un chant si séduisant
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that all sailors who hear it
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que tous les marins qui l'entendent
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crash into the rocks and die."
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s'écrasent contre les rochers et meurent. »
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Now you would expect, given that,
15
33000
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Sachant cela, on s'attendrait
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that they would choose an alternate route around the Sirens,
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à ce qu'ils prennent un autre trajet, pour éviter les Sirènes,
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but instead Odysseus says,
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38000
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mais au contraire, Ulysse dit :
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"I want to hear that song.
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41000
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« Je veux entendre ce chant.
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And so what I'm going to do
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Alors ce que je vais faire
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is I'm going to pour wax in the ears
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c'est couler de la cire dans tes oreilles
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of you and all the men --
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2000
et dans celles de tous les hommes –
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stay with me --
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49000
2000
attends un peu –
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so that you can't hear the song,
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51000
2000
afin que vous ne puissiez pas entendre le chant,
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and then I'm going to have you tie me to the mast
24
53000
3000
ensuite, je vais te demander de me fixer au mât
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so that I can listen
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56000
2000
pour que je puisse écouter
01:13
and we can all sail by unaffected."
26
58000
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et nous passerons sans être touchés. »
01:15
So this is a captain
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60000
3000
Voici un capitaine
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putting the life of every single person on the ship at risk
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63000
2000
qui met la vie de chaque personne sur le bateau en danger
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so that he can hear a song.
29
65000
2000
pour entendre une chanson.
01:22
And I'd like to think if this was the case,
30
67000
2000
Si tel était le cas, j'ose espérer
01:24
they probably would have rehearsed it a few times.
31
69000
3000
qu'ils auraient répété la scène à quelques reprises.
01:27
Odysseus would have said, "Okay, let's do a dry run.
32
72000
3000
Ulysse aurait dit : « Faisons une répétition.
01:30
You tie me to the mast, and I'm going to beg and plead.
33
75000
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Attache-moi au mât et je vais te supplier de me détacher.
01:33
And no matter what I say, you cannot untie me from the mast.
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78000
2000
Et quoi que je dise, tu ne dois pas me détacher du mât.
01:35
All right, so tie me to the mast."
35
80000
2000
Très bien, alors attache-moi au mât. »
01:37
And the first mate takes a rope
36
82000
2000
Le second capitaine prend une corde
01:39
and ties Odysseus to the mast in a nice knot.
37
84000
3000
et attache Ulysse au mât en nouant bien la corde.
01:42
And Odysseus does his best job playacting
38
87000
2000
Ulysse se met alors à jouer la comédie
01:44
and says, "Untie me. Untie me.
39
89000
2000
et dit : « Détache-moi, détache-moi.
01:46
I want to hear that song. Untie me."
40
91000
2000
Je veux entendre cette chanson. Détache-moi. »
01:48
And the first mate wisely resists
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Et judicieusement, le second résiste
01:50
and doesn't untie Odysseus.
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95000
2000
et ne détache pas Ulysse.
01:52
And then Odysseus says, "I see that you can get it.
43
97000
3000
Ensuite, Ulysse dit : « Je vois que tu as compris.
01:55
All right, untie me now and we'll get some dinner."
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100000
3000
Maintenant, détache-moi et allons manger. »
01:58
And the first mate hesitates.
45
103000
2000
Le second capitaine hésite.
02:00
He's like, "Is this still the rehearsal,
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105000
2000
Il se dit : « Sommes-nous toujours en répétition
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or should I untie him?"
47
107000
3000
ou devrais-je le détacher? »
02:05
And the first mate thinks,
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110000
2000
Il se dit alors :
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"Well, I guess at some point the rehearsal has to end."
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112000
3000
« La répétition doit bien se terminer un jour. »
02:10
So he unties Odysseus, and Odysseus flips out.
50
115000
3000
Alors il détache Ulysse et Ulysse devient hystérique.
02:13
He's like, "You idiot. You moron.
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118000
2000
« Idiot! Crétin!, lui dit-il,
02:15
If you do that tomorrow, I'll be dead, you'll be dead,
52
120000
2000
Si tu fais ça demain, je vais mourir, tu vas mourir,
02:17
every single one of the men will be dead.
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tous les hommes à bord vont mourir.
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Now just don't untie me no matter what."
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3000
Tu ne dois me détacher sous aucun prétexte. »
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He throws the first mate to the ground.
55
127000
2000
Il pousse le second capitaine au sol.
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This repeats itself through the night --
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129000
2000
Cette scène se répète toute la nuit –
02:26
rehearsal, tying to the mast,
57
131000
2000
la répétition, l'attache au mât,
02:28
conning his way out of it,
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133000
2000
s'en sortir par la ruse,
02:30
beating the poor first mate up mercilessly.
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135000
3000
tabasser sans pitié le pauvre second.
02:33
Hilarity ensues.
60
138000
3000
Ce qui provoque l'hilarité.
02:36
Tying yourself to a mast
61
141000
2000
S'attacher à un mât
02:38
is perhaps the oldest written example
62
143000
2000
est probablement le plus ancien exemple documenté
02:40
of what psychologists call a commitment device.
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145000
3000
de ce que les psychologues appellent un dispositif d'engagement.
02:43
A commitment device is a decision that you make
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148000
3000
Un dispositif d'engagement est une décision de vous engager
02:46
with a cool head to bind yourself
65
151000
3000
que vous prenez à tête froide
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so that you don't do something regrettable
66
154000
2000
pour éviter que vous fassiez quelque chose de regrettable
02:51
when you have a hot head.
67
156000
3000
lorsque vous avez la tête échauffée.
02:54
Because there's two heads inside one person
68
159000
2000
Car il y a deux têtes dans chaque personne,
02:56
when you think about it.
69
161000
2000
si vous y pensez bien.
02:58
Scholars have long invoked this metaphor of two selves
70
163000
3000
Depuis longtemps, les savants emploient la métaphore de la dualité du moi
03:01
when it comes to questions of temptation.
71
166000
3000
lorsqu'il est question de tentation.
03:04
There is first, the present self.
72
169000
3000
D'abord, il y a le moi présent.
03:07
This is like Odysseus when he's hearing the song.
73
172000
3000
C'est comme Ulysse au moment où il entend la chanson.
03:10
He just wants to get to the front row.
74
175000
2000
Tout ce qu'il veut, c'est être aux premières loges.
03:12
He just thinks about the here and now and the immediate gratification.
75
177000
3000
Il ne se préoccupe que de l'instant présent et de la gratification immédiate.
03:15
But then there's this other self, the future self.
76
180000
3000
Mais il y a l'autre moi, le moi futur.
03:18
This is Odysseus as an old man
77
183000
2000
Il s'agit d'Ulysse le vieillard
03:20
who wants nothing more than to retire in a sunny villa
78
185000
3000
qui n'a qu'un souhait, celui de prendre sa retraite dans une villa ensoleillée
03:23
with his wife Penelope
79
188000
2000
avec sa femme Pénélope
03:25
outside of Ithaca -- the other one.
80
190000
3000
à l'extérieur d'Ithaque, en Grèce.
03:31
So why do we need commitment devices?
81
196000
4000
Mais pourquoi avons-nous besoin de dispositifs d'engagement?
03:35
Well resisting temptation is hard,
82
200000
2000
Parce que résister à la tentation est difficile,
03:37
as the 19th century English economist
83
202000
3000
comme le disait l'économiste anglais du 19e siècle
03:40
Nassau William Senior said,
84
205000
2000
Nassau William Senior,
03:42
"To abstain from the enjoyment which is in our power,
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207000
3000
« Se priver du plaisir dont nous sommes capables,
03:45
or to seek distant rather than immediate results,
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210000
3000
ou privilégier des résultats durables plutôt qu'immédiats,
03:48
are among the most painful exertions
87
213000
2000
sont parmi les efforts les plus difficiles
03:50
of the human will."
88
215000
2000
que la volonté humaine a à faire. »
03:52
If you set goals for yourself and you're like a lot of other people,
89
217000
3000
Si vous vous fixez des buts et que vous êtes comme beaucoup de monde,
03:55
you probably realize
90
220000
2000
vous savez sûrement que
03:57
it's not that your goals are physically impossible
91
222000
2000
ce qui vous empêche de les atteindre
03:59
that's keeping you from achieving them,
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224000
2000
n'est pas le fait qu'ils soient physiquement inatteignables,
04:01
it's that you lack the self-discipline to stick to them.
93
226000
3000
mais plutôt que vous manquez d'autodiscipline.
04:04
It's physically possible to lose weight.
94
229000
2000
Il est physiquement possible de perdre du poids.
04:06
It's physically possible to exercise more.
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231000
3000
Il est physiquement possible de faire plus d'exercice.
04:09
But resisting temptation
96
234000
2000
Mais résister à la tentation
04:11
is hard.
97
236000
2000
est difficile.
04:13
The other reason
98
238000
2000
L'autre raison pour laquelle
04:15
that it's difficult to resist temptation
99
240000
3000
il est difficile de résister à la tentation
04:18
is because it's an unequal battle
100
243000
3000
est que le combat entre le moi présent
04:21
between the present self and the future self.
101
246000
2000
et le moi futur est inégal.
04:23
I mean, let's face it, the present self is present.
102
248000
2000
Soyons clairs, le moi présent est présent.
04:25
It's in control. It's in power right now.
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250000
3000
C'est lui qui tient les commandes. Il est au pouvoir en ce moment.
04:28
It has these strong, heroic arms
104
253000
2000
Il a des bras robustes et héroïques
04:30
that can lift doughnuts into your mouth.
105
255000
2000
qui peuvent soulever des beignets jusqu'à votre bouche.
04:32
And the future self is not even around.
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257000
3000
Et le moi futur n'est même pas là.
04:35
It's off in the future. It's weak.
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260000
3000
Il est dans le futur. Il est faible.
04:38
It doesn't even have a lawyer present.
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263000
2000
Il n'a même pas d'avocat.
04:40
There's nobody to stick up for the future self.
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265000
2000
Personne n'est là pour défendre le moi futur.
04:42
And so the present self can trounce
110
267000
3000
Le moi présent peut donc
04:45
all over its dreams.
111
270000
2000
démolir ses rêves.
04:47
So there's this battle between the two selves that's being fought,
112
272000
4000
Il y a donc un combat entre les deux mois
04:51
and we need commitment devices
113
276000
2000
et nous avons besoin de dispositifs d'engagement
04:53
to level the playing field between the two.
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278000
3000
pour niveler les inégalités entre les deux.
04:56
Now I'm a big fan of commitment devices actually.
115
281000
3000
En fait, je suis un grand amateur de dispositifs d'engagement.
04:59
Tying yourself to the mast is the oldest one, but there are other ones
116
284000
3000
S'attacher au mât est le plus ancien, mais il en existe d'autres
05:02
such as locking a credit card away with a key
117
287000
4000
tels que mettre une carte de crédit sous clé
05:06
or not bringing junk food into the house so you won't eat it
118
291000
3000
ou ne pas introduire de malbouffe dans la maison pour ne pas en manger
05:09
or unplugging your Internet connection
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294000
2000
ou débrancher la connexion à Internet
05:11
so you can use your computer.
120
296000
2000
pour ne pas utiliser l'ordinateur.
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I was creating commitment devices of my own
121
298000
2000
Je créais mes propres dispositifs d'engagement
05:15
long before I knew what they were.
122
300000
2000
bien avant de savoir ce qu'ils étaient.
05:17
So when I was a starving post-doc
123
302000
2000
Quand j'étais un postdoctorant affamé
05:19
at Columbia University,
124
304000
2000
à l'université Columbia,
05:21
I was deep in a publish-or-perish phase of my career.
125
306000
3000
j'étais en pleine phase « publier ou périr », dans ma carrière.
05:24
I had to write five pages a day
126
309000
2000
Je devais rédiger cinq pages par jour,
05:26
towards papers
127
311000
2000
pour des articles,
05:28
or I would have to give up five dollars.
128
313000
3000
sinon, je devais me départir de cinq dollars.
05:31
And when you try to execute these commitment devices,
129
316000
3000
Et quand vous tentez de mettre ces dispositifs d'engagement à exécution,
05:34
you realize the devil is really in the details.
130
319000
2000
vous constatez que le diable est dans les détails.
05:36
Because it's not that easy to get rid of five dollars.
131
321000
3000
Car il n'est pas si facile de se débarrasser de cinq dollars.
05:39
I mean, you can't burn it; that's illegal.
132
324000
3000
On ne peut pas le brûler; c'est illégal.
05:42
And I thought, well I could give it to a charity
133
327000
2000
Alors je me suis dit que j'en ferais don à la charité
05:44
or give it to my wife or something like that.
134
329000
2000
ou je le donnerais à ma femme ou quelque chose comme ça.
05:46
But then I thought, oh, I'm sending myself mixed messages.
135
331000
2000
Mais je me suis rendu compte que je m'envoyais un double message.
05:48
Because not writing is bad, but giving to charity is good.
136
333000
3000
Car ne pas rédiger est mauvais, mais faire un don de charité est bon.
05:51
So then I would kind of justify not writing
137
336000
2000
J'en arrivais donc à justifier ma négligence d'écrire
05:53
by giving a gift.
138
338000
2000
en faisant un don.
05:55
And then I kind of flipped that around and thought,
139
340000
2000
Ensuite, j'ai renversé la question et je me suis dit :
05:57
well I could give it to the neo-Nazis.
140
342000
2000
« Je pourrais le donner aux néonazis. »
05:59
But then I was like, that's more bad than writing is good,
141
344000
3000
Mais là, le mauvais est pire que le bon est bon,
06:02
and so that wouldn't work.
142
347000
2000
alors cela ne fonctionnerait pas.
06:04
So ultimately, I just decided
143
349000
2000
Au final, j'ai tout simplement décidé
06:06
I would leave it in an envelope on the subway.
144
351000
3000
que je le placerais dans une enveloppe que j'abandonnerais dans le métro.
06:09
Sometimes a good person would find it,
145
354000
2000
Des fois, une bonne personne la trouverait,
06:11
sometimes a bad person would find it.
146
356000
2000
d'autres fois, une mauvaise personne la trouverait.
06:13
On average, it was just a completely pointless exchange of money
147
358000
3000
Or, de façon générale, cet échange d'argent était complètement inutile
06:16
that I would regret.
148
361000
2000
et je le regretterais.
06:18
(Laughter)
149
363000
3000
(Rires)
06:21
Such it is with commitment devices.
150
366000
3000
Ainsi en est-il des dispositifs d'engagement.
06:24
But despite my like for them,
151
369000
4000
Mais malgré mon intérêt pour eux,
06:28
there's two nagging concerns
152
373000
2000
deux choses me préoccupent depuis toujours
06:30
that I've always had about commitment devices,
153
375000
2000
à propose des dispositifs d'engagement,
06:32
and you might feel this if you use them yourself.
154
377000
2000
et peut-être les ressentez-vous si vous en faites usage.
06:34
So the first is,
155
379000
2000
La première est que
06:36
when you've got one of these devices going,
156
381000
2000
lorsque vous utilisez un dispositif d'engagement
06:38
such as this contract to write everyday or pay,
157
383000
3000
tel que rédiger un contrat chaque jour sinon vous devez payer,
06:41
it's just a constant reminder
158
386000
2000
il ne s'agit là que d'un rappel constant
06:43
that you have no self-control.
159
388000
2000
que vous n'avez aucune maîtrise de vous.
06:45
You're just telling yourself, "Without you, commitment device,
160
390000
2000
Vous ne faites que vous dire : « Sans toi, dispositif d'engagement,
06:47
I am nothing, I have no self-discipline."
161
392000
3000
je ne suis rien, je n'ai aucune autodiscipline. »
06:50
And then when you're ever in a situation
162
395000
2000
Et si jamais vous êtes dans une situation
06:52
where you don't have a commitment device in place --
163
397000
3000
pour laquelle vous n'avez pas prévu de dispositif d'engagement,
06:55
like, "Oh my God, that person's offering me a doughnut,
164
400000
2000
comme : « Oh! Mon Dieu, cette personne m'offre un beignet
06:57
and I have no defense mechanism," --
165
402000
2000
et je n'ai pas de mécanisme de défense »,
06:59
you just eat it.
166
404000
2000
vous mangez le beignet.
07:01
So I don't like the way that they take the power away from you.
167
406000
3000
Alors, je n'aime pas la façon dont ils nous privent de notre force.
07:04
I think self-discipline is something, it's like a muscle.
168
409000
3000
Selon moi, l'autodiscipline est comme un muscle.
07:07
The more you exercise it, the stronger it gets.
169
412000
3000
Plus vous l'exercez, plus il devient fort.
07:10
The other problem with commitment devices
170
415000
2000
L'autre problème avec les dispositifs d'engagement
07:12
is that you can always weasel your way out of them.
171
417000
3000
est que l'on peut toujours s'en libérer.
07:15
You say, "Well, of course I can't write today,
172
420000
2000
Vous vous dites : « Certes, je ne peux pas écrire aujourd'hui;
07:17
because I'm giving a TEDTalk and I have five media interviews,
173
422000
3000
je donne un TEDtalk, j'ai cinq entrevues avec les médias
07:20
and then I'm going to a cocktail party and then I'll be drunk after that.
174
425000
3000
et ensuite, je vais à un cocktail, alors je serai saoûl.
07:23
And so there's no way that this is going to work."
175
428000
3000
Non, ça ne marchera jamais. »
07:26
So in effect, you are like Odysseus and the first mate
176
431000
2000
Donc, vous êtes Ulysse et le second capitaine
07:28
in one person.
177
433000
2000
en une personne.
07:30
You're putting yourself, you're binding yourself,
178
435000
3000
Vous vous ligotez
07:33
and you're weaseling your way out of it,
179
438000
2000
et ensuite, vous vous en sortez,
07:35
and then you're beating yourself up afterwards.
180
440000
2000
et après, vous vous culpabilisez.
07:37
So I've been working
181
442000
2000
Alors, depuis environ une dizaine d'années,
07:39
for about a decade now
182
444000
2000
je cherche des moyens,
07:41
on finding other ways
183
446000
2000
autres que les dispositifs d'engagement,
07:43
to change people's relationship to the future self
184
448000
2000
pour modifier la relation qu'ont les gens
07:45
without using commitment devices.
185
450000
2000
avec leur moi futur.
07:47
In particular, I'm interested in the relationship
186
452000
3000
Je suis particulièrement intéressé à la relation
07:50
to the future financial self.
187
455000
3000
qu'entretient le moi futur avec ses finances.
07:54
And this is a timely issue.
188
459000
2000
Et cette question est d'actualité.
07:56
I'm talking about the topic of saving.
189
461000
2000
Je parle de l'épargne.
07:58
Now saving is a classic two selves problem.
190
463000
2000
L'épargne est un cas typique du double moi.
08:00
The present self does not want to save at all.
191
465000
3000
Le moi présent ne veut absolument pas épargner.
08:03
It wants to consume.
192
468000
2000
Il veut consommer.
08:05
Whereas the future self wants the present self to save.
193
470000
3000
Alors que le moi futur veut que le moi présent épargne.
08:09
So this is a timely problem.
194
474000
2000
Donc, ce problème est d'actualité.
08:11
We look at the savings rate
195
476000
2000
Le taux d'épargne
08:13
and it has been declining since the 1950s.
196
478000
3000
chute depuis les années 50.
08:16
At the same time, the Retirement Risk Index,
197
481000
3000
Et simultanément, l'indice de risque lié à la retraite,
08:19
the chance of not being able to meet your needs in retirement,
198
484000
3000
soit le risque de ne pas pouvoir combler ses besoins à la retraite,
08:22
has been increasing.
199
487000
2000
augmente.
08:24
And we're at a situation now
200
489000
2000
Et nous en sommes au point où,
08:26
where for every three baby boomers,
201
491000
2000
selon le McKinsey Global Institute,
08:28
the McKinsey Global Institute predicts
202
493000
2000
deux baby-boomers sur trois
08:30
that two will not be able to meet their pre-retirement needs
203
495000
4000
n'arriveront pas à répondre à leurs besoins de préretraite
08:34
while they're in retirement.
204
499000
2000
quand ils seront à la retraite.
08:36
So what can we do about this?
205
501000
3000
Alors, que pouvons-nous faire?
08:39
There's a philosopher, Derek Parfit,
206
504000
3000
Le philosophe Derek Parfit
08:42
who said some words that were inspiring to my coauthors and I.
207
507000
3000
a dit quelque chose d'inspirant pour mes coauteurs et moi.
08:45
He said that, "We might neglect our future selves
208
510000
3000
Il a dit : « Peut-être négligeons-nous notre moi futur
08:48
because of some failure of belief or imagination."
209
513000
4000
en raison d'un échec de la croyance ou de l'imagination. »
08:52
That is to say,
210
517000
2000
C'est-à-dire que,
08:54
we somehow might not believe that we're going to get old,
211
519000
3000
pour une raison ou une autre, peut-être ne croyons-nous pas que nous allons vieillir,
08:57
or we might not be able to imagine
212
522000
2000
ou peut-être ne sommes-nous pas capables d'imaginer
08:59
that we're going to get old some day.
213
524000
2000
que nous allons vieillir un jour.
09:01
On the one hand, it sounds ridiculous.
214
526000
2000
D'une part, cela peut sembler ridicule;
09:03
Of course, we know that we're going to get old.
215
528000
2000
nous savons pertinemment que nous allons devenir vieux.
09:05
But aren't there things that we believe and don't believe at the same time?
216
530000
3000
Mais n'y a-t-il pas des choses auxquelles nous croyons et ne croyons pas, à la fois?
09:08
So my coauthors and I have used computers,
217
533000
3000
Alors mes coauteurs et moi avons utilisé des ordinateurs,
09:11
the greatest tool of our time,
218
536000
2000
l'outil le plus remarquable de notre époque,
09:13
to assist people's imagination
219
538000
2000
pour donner un coup de pouce à l'imagination des gens
09:15
and help them imagine what it might be like
220
540000
3000
et les aider à se représenter de quoi pourrait
09:18
to go into the future.
221
543000
2000
avoir l'air le futur.
09:20
And I'll show you some of these tools right here.
222
545000
3000
Je vais maintenant vous présenter quelques-uns de ces outils.
09:23
The first is called the distribution builder.
223
548000
2000
Le premier s'appelle le distributeur.
09:25
It shows people what the future might be like
224
550000
3000
Il montre aux gens à quoi pourrait ressembler le futur
09:28
by showing them a hundred equally probable outcomes
225
553000
3000
en présentant des centaines de résultats, tous également probables,
09:31
that might be obtained in the future.
226
556000
2000
qui pourraient se réaliser dans le futur.
09:33
Each outcome is shown by one of these markers,
227
558000
3000
Chaque résultat est désigné par un de ces marqueurs,
09:36
and each sits on a row
228
561000
2000
et chacun d'eux est placé dans une rangée
09:38
that represents a level of wealth and retirement.
229
563000
2000
qui représente un niveau de richesse et de retraite.
09:40
Being up at the top
230
565000
2000
Être au sommet
09:42
means that you're enjoying a high income in retirement.
231
567000
2000
signifie que vous bénéficiez d'un revenu élevé pendant la retraite.
09:44
Being down at the bottom
232
569000
2000
Être en bas
09:46
means that you're struggling to make ends meet.
233
571000
2000
signifie que vous avez des fins de mois difficiles.
09:48
When you make an investment,
234
573000
2000
Lorsque vous investissez,
09:50
what you're really saying is, "I accept
235
575000
2000
ce que vous dites est : « J'accepte
09:52
that any one of these 100 things
236
577000
2000
que n'importe laquelle de ces 100 choses
09:54
could happen to me and determine my wealth."
237
579000
2000
pourraient m'arriver et décider de ma richesse. »
09:56
Now you can try to move your outcomes around.
238
581000
3000
Vous pouvez essayer de déplacer vos résultats.
09:59
You can try to manipulate your fate, like this person is doing,
239
584000
3000
Vous pouvez essayer de manipuler votre destin, comme cela,
10:02
but it costs you something to do it.
240
587000
2000
mais cela vous coûtera.
10:04
It means that you have to save more today.
241
589000
4000
Donc, vous devez épargner davantage, dès maintenant.
10:08
Once you find an investment that you're happy with,
242
593000
2000
Lorsque vous avez trouvé un placement qui vous plaît,
10:10
what people do is they click "done"
243
595000
2000
vous cliquez sur « terminé »
10:12
and the markers begin to disappear,
244
597000
2000
et les marqueurs disparaissent graduellement,
10:14
slowly, one by one.
245
599000
2000
lentement, un par un.
10:16
It simulates what it is like to invest in something
246
601000
2000
L'outil simule ce qui arrive lorsque vous faites un placement
10:18
and to watch that investment pan out.
247
603000
3000
et comment il se présente.
10:21
At the end, there will only be one marker left standing
248
606000
3000
À la fin, il ne restera qu'un seul marqueur
10:24
and it will determine our wealth in retirement.
249
609000
3000
qui déterminera votre richesse à la retraite.
10:27
Yes, this person retired
250
612000
2000
Oui, cette personne est partie à la retraite
10:29
at 150 percent of their working income in retirement.
251
614000
4000
avec 150 % de son revenu de travail pour sa retraite.
10:33
They're making more money while retired
252
618000
2000
Elle fait plus d'argent à la retraite
10:35
than they were making while they were working.
253
620000
2000
qu'elle en faisait quand elle travaillait.
10:37
If you're like most people,
254
622000
2000
Si vous êtes comme la plupart des gens,
10:39
just seeing that gave you a small sense of elation and joy --
255
624000
4000
cela vous a fait ressentir un peu d'exaltation et de joie –
10:43
just to think about making
256
628000
2000
à l'idée de faire
10:45
50 percent more money in retirement than before.
257
630000
3000
50 % plus d'argent à la retraite qu'avant.
10:48
However, had you ended up on the very bottom,
258
633000
2000
Or, si vous vous étiez retrouvés en bas,
10:50
it might have given you a slight sense
259
635000
2000
vous auriez peut-être ressenti
10:52
of dread and/or nausea
260
637000
2000
une légère crainte ou la nausée
10:54
thinking about struggling to get by in retirement.
261
639000
4000
à l'idée d'avoir du mal à joindre les deux bouts à votre retraite.
10:58
By using this tool over and over
262
643000
2000
En utilisant cet outil à répétition
11:00
and simulating outcome after outcome,
263
645000
3000
et en simulant résultat après résultat,
11:03
people can understand
264
648000
2000
les gens comprennent
11:05
that the investments and savings that they undertake today
265
650000
3000
que les épargnes et placements qu'ils font aujourd'hui
11:08
determine their well-being in the future.
266
653000
2000
définissent leur futur bien-être.
11:10
Now people are motivated through emotions,
267
655000
3000
Les gens trouvent la motivation dans les émotions,
11:13
but different people find different things motivating.
268
658000
3000
mais tous ne sont pas motivés par les mêmes choses.
11:16
This is a simulation
269
661000
3000
Cette simulation
11:19
that uses graphics,
270
664000
2000
utilise des graphiques,
11:21
but other people find motivating what money can buy,
271
666000
2000
mais certaines personnes sont motivées par le pouvoir d'achat,
11:23
not just numbers.
272
668000
2000
pas uniquement par les chiffres.
11:25
So here I made a distribution builder
273
670000
2000
Alors j'ai créé un distributeur qui,
11:27
where instead of showing numerical outcomes,
274
672000
3000
au lieu de produire des résultats numériques,
11:30
I show people what those outcomes will get you,
275
675000
3000
présente aux gens ce qu'ils pourront se procurer,
11:33
in particular apartments that you can afford
276
678000
2000
notamment en matière d'appartement
11:35
if you're retiring on 3,000, 2,500,
277
680000
3000
si vous prenez votre retraite avec 3000, 2500,
11:38
2,000 dollars per month and so on.
278
683000
3000
2000 dollars par mois, etc.
11:41
As you move down the ladder of apartments,
279
686000
2000
En descendant au bas de l'échelle des appartements,
11:43
you see that they get worse and worse.
280
688000
3000
vous constatez qu'ils vont en empirant.
11:46
Some of them look like places I lived in as a graduate student.
281
691000
4000
On dirait certains endroits où j'habitais quand j'étais étudiant.
11:50
And as you get to the very bottom,
282
695000
4000
À mesure que vous approchez du bas,
11:54
you're faced with the unfortunate reality
283
699000
2000
vous êtes confrontés à la triste réalité :
11:56
that if you don't save anything for retirement,
284
701000
2000
si vous n'économisez pas en vue de votre retraite,
11:58
you won't be able to afford any housing at all.
285
703000
3000
vous n'aurez pas les moyens de vous loger.
12:01
Those are actual pictures of actual apartments
286
706000
2000
Ces photos montrent de vrais appartements
12:03
renting for that amount
287
708000
2000
qui se louent aux prix indiqués
12:05
as advertised on the Internet.
288
710000
2000
sur Internet.
12:07
The last thing I'll show you,
289
712000
2000
La dernière chose que je vais vous montrer,
12:09
the last behavioral time machine,
290
714000
2000
la dernière machine à voyager dans l'évolution comportementale,
12:11
is something that I created with Hal Hershfield,
291
716000
3000
je l'ai créée avec Hal Hershfield
12:14
who was introduced to me by my coauthor on a previous project,
292
719000
3000
qui m'a été présenté par mon coauteur dans le cadre d'un autre projet,
12:17
Bill Sharpe.
293
722000
2000
Bill Sharpe.
12:19
And what it is
294
724000
2000
Il s'agit ici
12:21
is an exploration into virtual reality.
295
726000
2000
d'un voyage dans la réalité virtuelle.
12:23
So what we do is we take pictures of people --
296
728000
3000
Nous prenons des gens en photo –
12:26
in this case, college-age people --
297
731000
2000
dans le début de la vingtaine, ici –
12:28
and we use software to age them
298
733000
2000
nous les vieillissons à l'aide d'un logiciel
12:30
and show these people what they'll look like
299
735000
3000
et nous leur montrons de quoi ils auront l'air
12:33
when they're 60, 70, 80 years old.
300
738000
2000
à 60, 70, 80 ans.
12:35
And we try to test
301
740000
2000
Et nous tentons de déterminer
12:37
whether actually assisting your imagination
302
742000
3000
si donner un coup de pouce à votre imagination,
12:40
by looking at the face of your future self
303
745000
2000
en vous permettant de voir le visage de votre moi futur,
12:42
can change you investment behavior.
304
747000
2000
peut modifier votre comportement d'investisseur.
12:44
So this is one of our experiments.
305
749000
3000
Alors voici un de nos essais.
12:47
Here we see the face of the young subject on the left.
306
752000
3000
À gauche, nous voyons le visage du jeune sujet.
12:50
He's given a control
307
755000
2000
À l'aide d'une commande
12:52
that allows him to adjust his savings rate.
308
757000
2000
il peut régler son taux d'épargne.
12:54
As he moves his savings rate down,
309
759000
2000
S'il règle son taux d'épargne vers le bas,
12:56
it means that he's saving zero
310
761000
2000
cela signifie que ses économies sont nulles,
12:58
when it's all the way here at the left.
311
763000
2000
quand le curseur est complètement à gauche.
13:00
You can see his current annual income --
312
765000
2000
Vous voyez que son revenu annuel actuel –
13:02
this is the percentage of his paycheck that he can take home today --
313
767000
3000
le pourcentage de sa paie qui lui revient –
13:05
is quite high, 91 percent,
314
770000
2000
est plutôt élevé, 91 %,
13:07
but his retirement income is quite low.
315
772000
2000
mais son revenu de retraite est assez bas.
13:09
He's going to retire on 44 percent
316
774000
2000
Il va prendre sa retraite avec 44 %
13:11
of what he earned while he was working.
317
776000
3000
de ce qu'il touchait quand il travaillait.
13:14
If he saves the maximum legal amount,
318
779000
3000
S'il économise le montant maximal permis,
13:17
his retirement income goes up,
319
782000
2000
son revenu à la retraite augmente,
13:19
but he's unhappy
320
784000
2000
mais il est malheureux,
13:21
because now he has less money on the left-hand side to spend today.
321
786000
3000
car il dispose de moins d'argent aujourd'hui, à gauche.
13:25
Other conditions show people the future self.
322
790000
3000
Un autre scénario présente le moi futur.
13:28
And from the future self's point of view, everything is in reverse.
323
793000
3000
Et du point de vue du moi futur, tout est à l'inverse.
13:31
If you save very little,
324
796000
2000
Si vous épargnez très peu,
13:33
the future self is unhappy
325
798000
2000
le moi futur est déçu
13:35
living on 44 percent of the income.
326
800000
3000
de vivre avec 44 % du revenu.
13:38
Whereas if the present self saves a lot,
327
803000
3000
Alors que si le moi présent économise beaucoup,
13:41
the future self is delighted,
328
806000
2000
le moi futur est ravi
13:43
where the income is close up near 100 percent.
329
808000
3000
puisque le revenu approche les 100 %.
13:46
To bring this to a wider audience,
330
811000
3000
Pour joindre un public plus large,
13:49
I've been working with Hal and Allianz
331
814000
3000
j'ai travaillé avec Hal et Allianz
13:52
to create something we call the behavioral time machine,
332
817000
3000
pour mettre au point la machine à voyager dans l'évolution comportementale.
13:55
in which you not only get to see yourself in the future,
333
820000
3000
qui vous permet non seulement de vous voir dans le futur,
13:58
but you get to see anticipated emotional reactions
334
823000
3000
mais aussi d'observer les réactions émotionnelles anticipées
14:01
to different levels of retirement wealth.
335
826000
3000
selon le niveau de revenu à la retraite.
14:04
So for instance,
336
829000
2000
Ici par exemple,
14:06
here is somebody using the tool.
337
831000
2000
nous voyons quelqu'un utiliser l'outil.
14:08
And just watch the facial expressions
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833000
2000
Observez les expressions faciales
14:10
as they move the slider.
339
835000
2000
alors que le curseur bouge.
14:12
The younger face gets happier and happier, saving nothing.
340
837000
2000
Moins le jeune visage épargne, plus il se réjouit.
14:14
The older face is miserable.
341
839000
2000
Le visage plus âgé est misérable.
14:16
And slowly, slowly we're bringing it up to a moderate savings rate.
342
841000
2000
Lentement, le curseur monte vers un taux d'épargne modéré,
14:18
And then it's a high savings rate.
343
843000
2000
et vers un taux élevé d'épargne.
14:20
The younger face is getting unhappy.
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845000
2000
Le jeune visage devient malheureux.
14:22
The older face is quite pleased
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847000
2000
Le visage plus âgé est plutôt content, lui,
14:24
with the decision.
346
849000
3000
de la décision.
14:27
We're going to see if this has an effect on what people do.
347
852000
2000
Nous allons voir si cette approche a un effet sur le comportement des gens.
14:29
And what's nice about it
348
854000
2000
L'avantage de cet outil
14:31
is it's not something that biasing people actually,
349
856000
3000
c'est qu'il n'influence pas réellement les gens,
14:34
because as one face smiles,
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859000
2000
car si un visage sourit,
14:36
the other face frowns.
351
861000
2000
l'autre fronce les sourcils.
14:38
It's not telling you which way to put the slider,
352
863000
2000
On ne vous dit pas où placer le curseur,
14:40
it's just reminding you that you are
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865000
3000
on ne fait que vous rappeler
14:43
connected to and legally tied to
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868000
2000
que vous êtes légalement liés
14:45
this future self.
355
870000
2000
à ce moi futur.
14:47
Your decisions today are going to determine its well-being.
356
872000
3000
Les décisions que vous prenez aujourd'hui décideront de son bien-être.
14:50
And that's something that's easy to forget.
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875000
3000
Et il est facile de l'oublier.
14:53
This use of virtual reality
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878000
3000
L'utilité de la réalité virtuelle
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is not just good for making people look older.
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881000
2000
ne se limite pas à vieillir les gens.
14:58
There are programs you can get
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883000
2000
Il existe des programmes qui
15:00
to see how people might look
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885000
2000
montrent à quoi pourrait ressembler les gens
15:02
if they smoke, if they get too much exposure to the sun,
362
887000
3000
s'ils fument, s'ils s'exposent trop au soleil,
15:05
if they gain weight and so on.
363
890000
2000
s'ils engraissent, etc.
15:07
And what's good is,
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892000
2000
Et ce qui est bien,
15:09
unlike in the experiments that Hal and myself ran with Russ Smith,
365
894000
3000
c'est que, contrairement au test qu'Hal et moi avons fait avec Russ Smith,
15:12
you don't have to program these by yourself
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897000
2000
vous n'avez pas à les programmer vous-même
15:14
in order to see the virtual reality.
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899000
3000
pour voir la réalité virtuelle.
15:17
There are applications you can get on smartphones for just a few dollars
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902000
3000
Pour seulement quelques dollars, vous pouvez vous procurer des applications de téléphones intelligents
15:20
that do the same thing.
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905000
2000
qui font la même chose.
15:22
This is actually a picture of Hal, my coauthor.
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907000
2000
Voici une vraie photo d'Hal, mon coauteur.
15:24
You might recognize him from the previous demos.
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909000
3000
Vous vous souvenez peut-être de lui dans les démonstrations précédentes.
15:27
And just for kicks we ran his picture
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912000
3000
Et pour le plaisir, nous avons passé sa photo
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through the balding, aging and weight gain software
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915000
3000
dans un logiciel qui rend chauve, vieillit et engraisse
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to see how he would look.
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918000
2000
pour voir de quoi il aurait l'air.
15:35
Hal is here, so I think we owe it to him as well as yourself
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920000
3000
Hal est parmi nous, alors nous lui devons, et à vous aussi,
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to disabuse you of that last image.
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923000
3000
de vous détromper de cette image.
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And I'll close it there.
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927000
2000
Et je terminerai ici.
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On behalf of Hal and myself,
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929000
2000
En mon nom et en celui d'Hal,
15:46
I wish all the best to your present and future selves.
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2000
Je souhaite beaucoup de succès à vos mois présents et futurs.
15:48
Thank you.
380
933000
2000
Merci.
15:50
(Applause)
381
935000
3000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Goldstein - Behavioral economistDaniel Goldstein studies how we make decisions about our financial selves -- both now and in the future,
Why you should listen
Daniel Goldstein studies decision-making -- especially how humans make economic and social decisions over the course of our lives, and how we can give ourselves the right incentives, reminders, and rules of thumb to make long-term smart choices rather than short-term fun choices. He runs the blog Decision Science News. Dan is Principal Researcher at Microsoft Research, a former professor at London Business School, and member of the academic advisory board of the Behavioural Insights Team in the UK (aka the Nudge Unit). In 2015, he became President of the Society for Judgment and Decision Making, the largest academic society in Behavioral Economics.
Daniel Goldstein | Speaker | TED.com