TEDxZurich 2012
James B. Glattfelder: Who controls the world?
James B. Glattfelder: Qui contrôle le monde?
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James Glattfelder étudie la complexité : comment un système interconnecté -- comme une nuée d’oiseaux -- est plus que la somme de ses parties. Et il apparaît que la théorie de la complexité peut révéler beaucoup de choses sur le fonctionnement de l’économie. Glattfelder nous fait part d’une étude révolutionnaire sur la manière dont le contrôle circule à travers l’économie globale, et sur la manière dont la concentration du pouvoir dans les mains d’un tout petit nombre nous laisse tous vulnérables. (Filmé à TEDxZurich.)
James B. Glattfelder - Complex systems theorist
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
James B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place. Full bio
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00:16
"When the crisis came,
0
420
2316
« Quand la crise est arrivée,
00:18
the serious limitations of existing economic
1
2736
3120
les vraies limites des modèles économiques
00:21
and financial models immediately became apparent."
2
5856
5052
et financiers existants sont immédiatement
devenues apparentes ».
devenues apparentes ».
00:26
"There is also a strong belief, which I share,
3
10908
4982
« Il y a aussi une forte croyance, que je partage,
00:31
that bad or oversimplistic and overconfident economics
4
15890
4999
qu’une économie mauvaise
ou trop simpliste ou trop confiante
ou trop simpliste ou trop confiante
00:36
helped create the crisis."
5
20889
2401
a aidé à créer la crise ».
00:39
Now, you've probably all heard of similar criticism
6
23290
2267
Maintenant, vous avez probablement tous
entendu des critiques semblables
entendu des critiques semblables
00:41
coming from people who are skeptical of capitalism.
7
25557
3342
venant de personnes qui sont sceptiques face au capitalisme.
00:44
But this is different.
8
28899
1677
Mais c’est différent.
00:46
This is coming from the heart of finance.
9
30576
3868
Cela vient du cœur de la finance.
00:50
The first quote is from Jean-Claude Trichet
10
34444
2861
La première citation est de Jean-Claude Trichet
00:53
when he was governor of the European Central Bank.
11
37305
3875
quand il était gouverneur de la Banque Centrale Européenne.
00:57
The second quote is from the head
12
41180
2239
La deuxième citation vient du chef
00:59
of the U.K. Financial Services Authority.
13
43419
3365
de l’Autorité des Services Financiers
du Royaume-Uni.
du Royaume-Uni.
01:02
Are these people implying
14
46784
1530
Ces personnes sous entendent-elles
01:04
that we don't understand the economic systems
15
48314
2795
que nous ne comprenons pas les systèmes économiques
01:07
that drive our modern societies?
16
51109
3140
qui guident nos sociétés modernes?
01:10
It gets worse.
17
54249
1922
C’est pire.
01:12
"We spend billions of dollars
18
56171
2155
« Nous dépensons des milliards de dollars
01:14
trying to understand the origins of the universe
19
58326
3224
pour essayer de comprendre les origines de l’univers
01:17
while we still don't understand the conditions
20
61550
3862
alors que nous ne comprenons
toujours pas les conditions
toujours pas les conditions
01:21
for a stable society, a functioning economy, or peace."
21
65412
8726
favorisant une société stable,
une économie qui fonctionne, ou la paix »
une économie qui fonctionne, ou la paix »
01:30
What's happening here? How can this be possible?
22
74138
2835
Que se passe-t-il ici?
Comment cela est-il possible?
Comment cela est-il possible?
01:32
Do we really understand more about the fabric of reality
23
76973
2956
Comprenons nous vraiment mieux la structure de la réalité
01:35
than we do about the fabric
24
79929
1663
que la structure qui
01:37
which emerges from our human interactions?
25
81592
3138
émerge de nos interactions humaines?
01:40
Unfortunately, the answer is yes.
26
84730
2527
Malheureusement, la réponse est oui.
01:43
But there's an intriguing solution which is coming
27
87257
3409
Mais il y a une solution curieuse qui vient de
01:46
from what is known as the science of complexity.
28
90666
4488
ce qui est connu comme la science de la complexité.
01:51
To explain what this means and what this thing is,
29
95154
2843
Pour expliquer ce que cela signifie
et ce qu’est cette chose
et ce qu’est cette chose
01:53
please let me quickly take a couple of steps back.
30
97997
3579
revenons rapidement quelques pas en arrière.
01:57
I ended up in physics by accident.
31
101576
2390
Je suis arrivée à la physique par accident.
01:59
It was a random encounter when I was young,
32
103966
3091
C’était une rencontre imprévue quand j’étais jeune,
02:02
and since then, I've often wondered
33
107057
2105
et depuis, je me suis souvent intéressé
02:05
about the amazing success of physics
34
109162
2079
à l’incroyable succès de la physique
02:07
in describing the reality we wake up in every day.
35
111241
4367
pour décrire la réalité dans laquelle
nous nous réveillons chaque jour.
nous nous réveillons chaque jour.
02:11
In a nutshell, you can think of physics as follows.
36
115608
3296
Pour résumer, vous pouvez penser à la physique de la manière suivante.
02:14
So you take a chunk of reality you want to understand
37
118904
3033
Prenez une partie de réalité que vous voulez comprendre
02:17
and you translate it into mathematics.
38
121937
3769
et vous la transposez en mathématiques.
02:21
You encode it into equations.
39
125706
3436
Vous l’encodez en équations.
02:25
Then predictions can be made and tested.
40
129142
3827
Des prédictions peuvent alors être faites et testées.
02:28
We're actually really lucky that this works,
41
132969
2564
Nous sommes en fait très chanceux que cela fonctionne,
02:31
because no one really knows why the thoughts in our heads
42
135533
3015
parce que personne ne sait vraiment pourquoi
les pensées dans nos têtes
les pensées dans nos têtes
02:34
should actually relate to the fundamental workings of the universe.
43
138548
5577
devraient en fait être liées au
fonctionnement fondamental de l’univers.
fonctionnement fondamental de l’univers.
02:40
Despite the success, physics has its limits.
44
144125
3562
Malgré les réussites, la physique a ses limites.
02:43
As Dirk Helbing pointed out in the last quote,
45
147687
2722
Comme Dirk Helbing l’a souligné dans la dernière citation,
02:46
we don't really understand the complexity
46
150409
2494
nous ne comprenons pas vraiment la complexité
02:48
that relates to us, that surrounds us.
47
152903
3178
qui nous concerne, qui nous entoure.
02:51
This paradox is what got me interested in complex systems.
48
156081
4648
Ce paradoxe est ce qui m’a fait m’intéresser
aux systèmes complexes.
aux systèmes complexes.
02:56
So these are systems which are made up
49
160729
1904
Voici donc des systèmes qui sont constitués
02:58
of many interconnected or interacting parts:
50
162633
3480
de nombreuses parties interconnectées
ou en interaction :
ou en interaction :
03:02
swarms of birds or fish, ant colonies,
51
166113
3814
des nuées d'oiseaux ou de poissons,
des colonies de fourmis,
des colonies de fourmis,
03:05
ecosystems, brains, financial markets.
52
169927
3434
les écosystèmes, les cerveaux, les marchés financiers.
03:09
These are just a few examples.
53
173361
4326
Ce sont juste quelques exemples.
03:13
Interestingly, complex systems are very hard to map
54
177687
5243
Fait intéressant, les systèmes complexes
sont très difficiles à cartographier
sont très difficiles à cartographier
03:18
into mathematical equations,
55
182930
1860
en équations mathématiques,
03:20
so the usual physics approach doesn't really work here.
56
184790
4493
donc l’approche de la physique classique
ne fonctionne pas vraiment ici.
ne fonctionne pas vraiment ici.
03:25
So what do we know about complex systems?
57
189283
2193
Donc que savons nous au sujet des systèmes complexes?
03:27
Well, it turns out that what looks like complex behavior
58
191476
3942
Et bien, il apparaît que ce qui ressemble
à un comportement complexe
à un comportement complexe
03:31
from the outside is actually the result
59
195418
3019
vu de l’extérieur est en fait le résultat
03:34
of a few simple rules of interaction.
60
198437
4197
de quelques règles d’interactions simples.
03:38
This means you can forget about the equations
61
202634
4225
Cela signifie que vous pouvez oublier les équations
03:42
and just start to understand the system
62
206859
1863
et juste commencer à comprendre le système
03:44
by looking at the interactions,
63
208722
2704
en observant les interactions,
03:47
so you can actually forget about the equations
64
211426
2320
donc vous pouvez en fait oublier les équations
03:49
and you just start to look at the interactions.
65
213746
2473
et commencer à observer les interactions.
03:52
And it gets even better, because most complex systems
66
216219
3237
Encore mieux, parce que la plupart des
systèmes complexes
systèmes complexes
03:55
have this amazing property called emergence.
67
219456
3068
ont cette propriété étonnante appelée émergence.
03:58
So this means that the system as a whole
68
222524
2406
Ça veut donc dire que le système dans son ensemble
04:00
suddenly starts to show a behavior
69
224930
1735
commence soudainement à afficher un comportement
04:02
which cannot be understood or predicted
70
226665
3144
qui ne peut pas être compris ou prédit
04:05
by looking at the components of the system.
71
229809
2577
en observant les composants du système.
04:08
So the whole is literally more than the sum of its parts.
72
232386
3919
Donc l’ensemble est littéralement plus que la
somme de ses parties.
somme de ses parties.
04:12
And all of this also means that you can forget about
73
236305
2346
Et tout cela veut aussi dire que vous pouvez oublier
04:14
the individual parts of the system, how complex they are.
74
238651
5349
les parties individuelles du système,
peu importe leur complexité.
peu importe leur complexité.
04:19
So if it's a cell or a termite or a bird,
75
244000
4913
Donc si c’est une cellule ou un termite ou un oiseau,
04:24
you just focus on the rules of interaction.
76
248913
4349
vous pouvez juste vous concentrer sur les
règles d'interaction.
règles d'interaction.
04:29
As a result, networks are ideal representations
77
253262
4446
Par conséquent, les réseaux sont des
représentations idéales
représentations idéales
04:33
of complex systems.
78
257708
2654
des systèmes complexes.
04:36
The nodes in the network
79
260362
2771
Les nœuds du réseau
04:39
are the system's components
80
263133
2759
sont les composants du système
04:41
and the links are given by the interactions.
81
265892
4200
et les liens sont donnés par les interactions.
04:45
So what equations are for physics,
82
270092
2825
Donc ce que les équations sont à la physique,
04:48
complex networks are for the study of complex systems.
83
272917
4615
les réseaux complexes le sont à
l’étude des systèmes complexes.
l’étude des systèmes complexes.
04:53
This approach has been very successfully applied
84
277532
3224
Cette approche a été appliquée avec beaucoup de succès
04:56
to many complex systems in physics, biology,
85
280756
3263
à de nombreux systèmes complexes
en physique, en biologie,
en physique, en biologie,
04:59
computer science, the social sciences,
86
284019
3241
en informatique, en sciences sociales,
05:03
but what about economics?
87
287260
2297
mais qu’en est-il de l’économie?
05:05
Where are economic networks?
88
289557
2418
Où sont les réseaux économiques?
05:07
This is a surprising and prominent gap in the literature.
89
291975
4597
C'est une lacune surprenante et importante
dans les données.
dans les données.
05:12
The study we published last year called
90
296572
2554
L’étude que nous avons publiée l’année dernière, appelée
05:15
"The Network of Global Corporate Control"
91
299126
3326
« Le Réseau de Contrôle de la Société Mondiale »
05:18
was the first extensive analysis of economic networks.
92
302452
5930
était la première vaste analyse des réseaux économiques.
05:24
The study went viral on the Internet
93
308382
2694
L'étude a eu une diffusion virale sur Internet
05:26
and it attracted a lot of attention from the international media.
94
311076
5072
et a attiré l’attention des médias internationaux.
05:32
This is quite remarkable, because, again,
95
316148
2711
C’est assez remarquable, parce qu’encore une fois,
05:34
why did no one look at this before?
96
318859
1421
pourquoi personne n’a regardé ça avant?
05:36
Similar data has been around for quite some time.
97
320280
3292
Des données similaires étaient disponibles
depuis quelques temps.
depuis quelques temps.
05:39
What we looked at in detail was ownership networks.
98
323572
3640
Ce que nous avons examiné en détail
était l’appropriation des réseaux.
était l’appropriation des réseaux.
05:43
So here the nodes are companies, people, governments,
99
327212
5440
Les nœuds sont donc ici les entreprises,
les gens, les gouvernements,
les gens, les gouvernements,
05:48
foundations, etc.
100
332652
3552
les fondations, etc.
05:52
And the links represent the shareholding relations,
101
336204
2828
Et les liens représentent les relations d’actionnariat,
05:54
so Shareholder A has x percent of the shares in Company B.
102
339032
5188
donc l’Actionnaire A
a x% des actions dans l’entreprise B.
a x% des actions dans l’entreprise B.
06:00
And we also assign a value to the company
103
344220
2272
Et nous avons aussi donné une valeur à l'entreprise
06:02
given by the operating revenue.
104
346492
3037
en fonction des revenus d’opération.
06:05
So ownership networks reveal the patterns
105
349529
3099
Donc les réseaux d’appropriation révèlent les motifs
06:08
of shareholding relations.
106
352628
2521
des relations d’actionnariat.
06:11
In this little example, you can see
107
355149
2183
Dans cet exemple, vous pouvez voir
06:13
a few financial institutions
108
357332
2120
quelques institutions financières
06:15
with some of the many links highlighted.
109
359452
4393
avec quelques-uns des nombreux liens surlignés.
06:19
Now you may think that no one's looked at this before
110
363845
2680
Maintenant vous pouvez penser que
personne n’a regardé ça avant
personne n’a regardé ça avant
06:22
because ownership networks are
111
366525
2336
parce que les réseaux d'appropriation sont
06:24
really, really boring to study.
112
368861
3127
vraiment, vraiment ennuyeux à étudier.
06:27
Well, as ownership is related to control,
113
371988
3864
Comme la propriété est liée au contrôle,
06:31
as I shall explain later,
114
375852
1596
comme je l’expliquerai plus tard,
06:33
looking at ownership networks
115
377448
1358
observer les réseaux d’appropriation
06:34
actually can give you answers to questions like,
116
378806
2558
peut en fait vous donner des réponses
aux questions comme
aux questions comme
06:37
who are the key players?
117
381364
1840
qui sont les joueurs clés?
06:39
How are they organized? Are they isolated?
118
383204
2192
Comment sont-ils organisés?
Sont-ils isolés?
Sont-ils isolés?
06:41
Are they interconnected?
119
385396
1488
Sont-ils interconnectés?
06:42
And what is the overall distribution of control?
120
386884
3875
Et quelle est la répartition globale du contrôle?
06:46
In other words, who controls the world?
121
390759
3476
En d’autres termes, qui contrôle le monde?
06:50
I think this is an interesting question.
122
394235
2369
Je pense que c’est une question intéressante.
06:52
And it has implications for systemic risk.
123
396604
4088
Et elle a des répercutions sur le risque systémique.
06:56
This is a measure of how vulnerable a system is overall.
124
400692
5010
C’est une mesure de la vulnérabilité d’un système
dans son ensemble.
dans son ensemble.
07:01
A high degree of interconnectivity
125
405702
2863
Un fort degré d’interconnexion
07:04
can be bad for stability,
126
408565
2867
peut être mauvais pour la stabilité,
07:07
because then the stress can spread through the system
127
411432
3444
parce que la tension peut se propager à travers le système
07:10
like an epidemic.
128
414876
2952
comme une épidémie.
07:13
Scientists have sometimes criticized economists
129
417828
2816
Les scientifiques ont parfois critiqué les économistes
07:16
who believe ideas and concepts
130
420644
2328
qui pensent que les idées et les concepts
07:18
are more important than empirical data,
131
422972
3011
sont plus importants que les données empiriques,
07:21
because a foundational guideline in science is:
132
425983
3149
parce qu'une ligne directrice fondamentale en science est :
07:25
Let the data speak. Okay. Let's do that.
133
429132
3336
Laissez les données parler. OK. Faisons ça.
07:28
So we started with a database containing
134
432468
2594
Nous avons donc commencé avec une
base de données qui contient
base de données qui contient
07:30
13 million ownership relations from 2007.
135
435062
4143
13 millions de relations de propriété depuis 2007.
07:35
This is a lot of data, and because we wanted to find out
136
439205
2857
Cela fait beaucoup de données, et parce que nous voulions trouver
07:37
who rules the world,
137
442062
2558
qui dirige le monde,
07:40
we decided to focus on transnational corporations,
138
444620
3832
nous avons décidé de nous concentrer sur les
corporations transnationales,
corporations transnationales,
07:44
or TNCs for short.
139
448452
1348
ou CTN pour faire court.
07:45
These are companies that operate in more than one country,
140
449800
3596
Ce sont des entreprises qui ont des activités
dans plus d’un pays,
dans plus d’un pays,
07:49
and we found 43,000.
141
453396
2608
et nous en avons trouvé 43 000.
07:51
In the next step, we built the network around these companies,
142
456004
3952
Dans l’étape suivante, nous avons construit un réseau autour de ces entreprises,
07:55
so we took all the TNCs' shareholders,
143
459956
2448
nous avons donc pris tous les actionnaires des CTN,
07:58
and the shareholders' shareholders, etc.,
144
462404
2092
et les actionnaires des actionnaires, etc.,
08:00
all the way upstream, and we did the same downstream,
145
464496
2876
en amont, et nous avons fait la même chose en aval,
08:03
and ended up with a network containing 600,000 nodes
146
467372
4041
et nous avons fini avec un réseau contenant
600 000 nœuds
600 000 nœuds
08:07
and one million links.
147
471413
1429
et un million de liens.
08:08
This is the TNC network which we analyzed.
148
472842
3850
Voici le réseau CTN que nous avons analysé.
08:12
And it turns out to be structured as follows.
149
476692
2528
Et il s’avère qu’il est structuré comme suit.
08:15
So you have a periphery and a center
150
479220
2715
Vous avez donc un périphérie et un centre
08:17
which contains about 75 percent of all the players,
151
481935
4477
qui contient environ 75% de tous les acteurs,
08:22
and in the center there's this tiny but dominant core
152
486412
3528
et au centre il y a ce cœur minuscule mais dominant
08:25
which is made up of highly interconnected companies.
153
489940
4824
qui est constitué d’entreprises
fortement interconnectées.
fortement interconnectées.
08:30
To give you a better picture,
154
494764
2435
Pour vous donner une meilleure idée,
08:33
think about a metropolitan area.
155
497199
1611
pensez à une zone métropolitaine.
08:34
So you have the suburbs and the periphery,
156
498810
2291
Vous avez donc les banlieues et la périphérie,
08:37
you have a center like a financial district,
157
501101
2697
vous avez un centre comme un quartier financier,
08:39
then the core will be something like
158
503798
1743
et le cœur sera alors quelque chose comme
08:41
the tallest high rise building in the center.
159
505541
3439
le plus haut gratte ciel au centre.
08:44
And we already see signs of organization going on here.
160
508980
4875
Et nous voyons déjà des signes d’organisation
apparaître ici.
apparaître ici.
08:49
Thirty-six percent of the TNCs are in the core only,
161
513855
5733
36% des CTN sont uniquement dans le cœur,
08:55
but they make up 95 percent of the total operating revenue
162
519588
4371
mais ils font 95% de la totalité des revenus de fonctionnement
08:59
of all TNCs.
163
523959
2581
de tous les CTN.
09:02
Okay, so now we analyzed the structure,
164
526540
2840
Ok, donc maintenant que nous avons analysé la structure,
09:05
so how does this relate to the control?
165
529380
3562
comment cela est-il lié au contrôle?
09:08
Well, ownership gives voting rights to shareholders.
166
532942
3927
La propriété donne des droits de vote aux actionnaires.
09:12
This is the normal notion of control.
167
536869
2719
C’est la notion normale de contrôle.
09:15
And there are different models which allow you to compute
168
539588
3207
Et il y a différents modèles qui vous
permettent de calculer
permettent de calculer
09:18
the control you get from ownership.
169
542795
2781
le contrôle que vous obtenez de la propriété.
09:21
If you have more than 50 percent of the shares in a company,
170
545576
2780
Si vous avez plus de 50%des actions
dans une entreprise,
dans une entreprise,
09:24
you get control,
171
548356
1624
vous avez le contrôle,
09:25
but usually it depends on the relative distribution of shares.
172
549980
5176
mais généralement ça dépend de la
distribution relative des actions.
distribution relative des actions.
09:31
And the network really matters.
173
555156
2889
Et le réseau est vraiment important.
09:33
About 10 years ago, Mr. Tronchetti Provera
174
558045
2631
Il y a environ 10 ans, M. Tronchetti Provera
09:36
had ownership and control in a small company,
175
560676
3404
avait la propriété et le contrôle d’une petite entreprise,
09:39
which had ownership and control in a bigger company.
176
564080
3452
qui avait la propriété et le contrôle dans
une entreprise plus grosse.
une entreprise plus grosse.
09:43
You get the idea.
177
567532
1479
Vous saisissez l’idée.
09:44
This ended up giving him control in Telecom Italia
178
569011
3263
Cela a fini par lui donner le contrôle de Telecom Italia
09:48
with a leverage of 26.
179
572274
3633
avec un effet levier de 26.
09:51
So this means that, with each euro he invested,
180
575907
3943
Ça veut donc dire qu’avec chaque euro qu’il investissait,
09:55
he was able to move 26 euros of market value
181
579850
3685
il pouvait déplacer 26 euros de la valeur du marché
09:59
through the chain of ownership relations.
182
583535
3376
à travers la chaîne des relations de propriété.
10:02
Now what we actually computed in our study
183
586911
3080
Maintenant ce que nous avons, en fait,
calculé dans notre étude
calculé dans notre étude
10:05
was the control over the TNCs' value.
184
589991
3699
était le contrôle sur la valeur des CTN.
10:09
This allowed us to assign a degree of influence
185
593690
2852
Cela nous a permis d’attribuer un degré d’influence
10:12
to each shareholder.
186
596542
2307
à chaque actionnaire.
10:14
This is very much in the sense of
187
598849
2582
Ça va beaucoup dans le sens de
10:17
Max Weber's idea of potential power,
188
601431
3112
l’idée de Max Weber sur la puissance potentielle,
10:20
which is the probability of imposing one's own will
189
604543
3812
qui est la probabilité d’imposer une volonté particulière
10:24
despite the opposition of others.
190
608355
3995
malgré l’opposition des autres.
10:28
If you want to compute the flow in an ownership network,
191
612350
4643
Si vous voulez calculer le flux dans un réseau de propriété,
10:32
this is what you have to do.
192
616993
1248
c’est ce que vous devez faire.
10:34
It's actually not that hard to understand.
193
618241
2545
Ce n’est en fait pas si compliqué à comprendre.
10:36
Let me explain by giving you this analogy.
194
620786
2768
Laissez moi vous expliquer en
vous donnant cette analogie.
vous donnant cette analogie.
10:39
So think about water flowing in pipes
195
623554
2855
Pensez à de l’eau qui s’écoule dans des tuyaux
10:42
where the pipes have different thickness.
196
626409
3182
où les tuyaux ont des épaisseurs différentes.
10:45
So similarly, the control is flowing in the ownership networks
197
629591
4744
De la même manière, le contrôle circule dans les réseaux de propriété
10:50
and is accumulating at the nodes.
198
634335
4419
et s’accumule au niveau des nœuds.
10:54
So what did we find after computing all this network control?
199
638754
3948
Qu’avons-nous trouvé après avoir calculé
tout ce contrôle du réseau?
tout ce contrôle du réseau?
10:58
Well, it turns out that the 737 top shareholders
200
642702
5387
Il apparaît que les 737 actionnaires principaux
11:03
have the potential to collectively control
201
648089
2792
ont le potentiel de contrôler collectivement
11:06
80 percent of the TNCs' value.
202
650881
4260
80% de la valeur des CTN.
11:11
Now remember, we started out with 600,000 nodes,
203
655141
3316
Maintenant souvenez vous, nous avons commencé
avec 600 000 nœuds,
avec 600 000 nœuds,
11:14
so these 737 top players
204
658457
3777
donc ces 737 acteurs principaux
11:18
make up a bit more than 0.1 percent.
205
662234
3823
représentent un peu plus de 0,1%.
11:21
They're mostly financial institutions in the U.S. and the U.K.
206
666057
4956
Ce sont principalement des institutions financières aux États Unis et au Royaume Uni.
11:26
And it gets even more extreme.
207
671013
2548
Et cela devient encore plus extrême.
11:29
There are 146 top players in the core,
208
673561
4297
Il y a 146 acteurs principaux dans le cœur,
11:33
and they together have the potential to collectively control
209
677858
4220
et ensemble ils ont le potentiel de contrôler conjointement
11:37
40 percent of the TNCs' value.
210
682078
5355
40% de la valeur des CTN.
11:43
What should you take home from all of this?
211
687433
2796
Que devez vous retenir de tout ça?
11:46
Well, the high degree of control you saw
212
690229
3588
Le plus haut niveau de contrôle que vous avez vu
11:49
is very extreme by any standard.
213
693817
4890
est extrême par rapport à la norme.
11:54
The high degree of interconnectivity
214
698707
2550
Le haut degré d’interconnexion
11:57
of the top players in the core
215
701257
2312
des acteurs principaux dans le cœur
11:59
could pose a significant systemic risk to the global economy
216
703569
5177
pourrait poser un risque systémique significatif
à l’économie globale
à l’économie globale
12:04
and we could easily reproduce the TNC network
217
708746
3720
et nous pourrions facilement reproduire le réseau CTN
12:08
with a few simple rules.
218
712466
1951
avec quelques règles simples.
12:10
This means that its structure is probably the result
219
714417
2480
Cela veut dire que sa structure est
probablement le résultat
probablement le résultat
12:12
of self-organization.
220
716897
1640
de l’auto organisation
12:14
It's an emergent property which depends
221
718537
3316
C’est une propriété émergente qui dépend
12:17
on the rules of interaction in the system,
222
721853
2844
des règles d’interaction dans le système,
12:20
so it's probably not the result of a top-down approach
223
724697
3446
donc ce n’est probablement pas le résultat
d’une approche du haut vers le bas
d’une approche du haut vers le bas
12:24
like a global conspiracy.
224
728143
3426
comme une conspiration globale.
12:27
Our study "is an impression of the moon's surface.
225
731569
2933
Notre étude
« est une impression de la surface de la lune.
« est une impression de la surface de la lune.
12:30
It's not a street map."
226
734502
1329
Ce n’est pas un plan de ville. »
12:31
So you should take the exact numbers in our study
227
735831
2639
Vous devriez donc prendre les chiffres exacts
de notre étude
de notre étude
12:34
with a grain of salt,
228
738470
1440
avec des pincettes,
12:35
yet it "gave us a tantalizing glimpse
229
739910
3392
bien que ça « nous ait donné un aperçu alléchant
12:39
of a brave new world of finance."
230
743302
4344
d’un nouveau monde de la finance. »
12:43
We hope to have opened the door for more such research in this direction,
231
747646
4440
Nous espérons avoir ouvert la porte pour
plus de recherche dans cette direction,
plus de recherche dans cette direction,
12:47
so the remaining unknown terrain will be charted in the future.
232
752086
4737
pour que le terrain inconnu
soit cartographié dans le futur.
soit cartographié dans le futur.
12:52
And this is slowly starting.
233
756823
1445
Et cela commence doucement.
12:54
We're seeing the emergence of long-term
234
758268
2992
Nous voyons l’émergence de programmes
12:57
and highly-funded programs which aim at understanding
235
761260
3570
à long terme et grandement financés dont
le but est de comprendre
le but est de comprendre
13:00
our networked world from a complexity point of view.
236
764830
4690
notre monde de réseaux du point de vue
de la complexité.
de la complexité.
13:05
But this journey has only just begun,
237
769520
2038
Mais ce voyage vient tout juste de commencer,
13:07
so we will have to wait before we see the first results.
238
771558
5438
et nous devons donc attendre avant de voir
les premiers résultats.
les premiers résultats.
13:12
Now there is still a big problem, in my opinion.
239
776996
3618
Il reste encore un gros problème, à mon avis.
13:16
Ideas relating to finance, economics, politics,
240
780614
5152
Les idées liées à la finance,
à l’économie, à la politique,
à l’économie, à la politique,
13:21
society, are very often tainted
241
785766
3280
à la société, sont très souvent marquées
13:24
by people's personal ideologies.
242
789046
3816
par les idéologies personnelles des gens.
13:28
I really hope that this complexity perspective
243
792862
4138
J’espère vraiment que cette perspective de la complexité
13:32
allows for some common ground to be found.
244
797000
5143
permettra de trouver un terrain commun.
13:38
It would be really great if it has the power
245
802143
2919
Ce serait vraiment super si ça avait la puissance
13:40
to help end the gridlock created by conflicting ideas,
246
805062
5063
de résoudre le blocage créé par des idées conflictuelles,
13:46
which appears to be paralyzing our globalized world.
247
810125
5130
ce qui semble paralyser notre monde globalisé.
13:51
Reality is so complex, we need to move away from dogma.
248
815255
4666
La réalité est si complexe,
nous devons nous éloigner du dogme.
nous devons nous éloigner du dogme.
13:55
But this is just my own personal ideology.
249
819921
2886
Mais c'est juste mon idéologie personnelle.
13:58
Thank you.
250
822807
2035
Merci.
14:00
(Applause)
251
824842
4677
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
James B. Glattfelder - Complex systems theoristJames B. Glattfelder aims to give us a richer, data-driven understanding of the people and interactions that control our global economy. He does this not to push an ideology -- but with the hopes of making the world a better place.
Why you should listen
First a physicist and then a researcher at a Swiss hedge fund, James B. Glattfelder found himself amazed by the level of understanding we have in regards to the physical world and universe around us. He wondered: how can we move toward a similar understanding of human society?
This question led him to the study of complex systems, a subject he now holds a Ph.D in from the Swiss Federal Institute of Technology. Glattfelder is co-head of quantitative research at Olsen Ltd in Zurich, an FX investment manager focusing on market-stabilizing algorithms. In 2011, he co-authored the study “The Network of Global Corporate Control,” which went viral in the international media and sparked many controversial discussions. The study looked at the architecture of ownership across the globe, and computed a level of control exerted by each international player. The study revealed that less than 1% of all the players in the global economy are part of a highly interconnected and powerful core which, because of the high levels of overlap, leaves the economy vulnerable.
In his free time, Glattfelder enjoys snowboarding, rock climbing, surfing and listening to electronic music.
James B. Glattfelder | Speaker | TED.com