TEDGlobal 2010
Eric Berlow: Simplifying complexity
Eric Berlow : Comment la complexité mène à la simplicité
Filmed:
Readability: 4.8
1,361,116 views
L'écologiste Eric Berlow ne se sent pas submergé lorsqu'il fait face à des systèmes complexes. Il sait qu'une abondance d'information peut mener à une solution meilleure et plus simple . En illustrant les trucs et astuces pour venir à bout de ces dossiers, il réduit une infographie écrasante sur la stratégie des Etats-Unis en Afghanistan, en quelques points élémentaires.
Eric Berlow - Ecologist
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
TED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
Do you ever feel completely overwhelmed
0
0
2000
Vous sentez-vous complètement dépassés
00:17
when you're faced with a complex problem?
1
2000
3000
lorsque vous êtes confrontés à un problème complexe ?
00:20
Well, I hope to change that in less than three minutes.
2
5000
3000
Eh bien, j’espère changer cela en moins de trois minutes.
00:23
So, I hope to convince you that complex
3
8000
2000
Donc, j'espère vous convaincre que complexe
00:25
doesn't always equal complicated.
4
10000
2000
ne veut pas toujours dire compliqué.
00:27
So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven,
5
12000
3000
Donc pour moi, une baguette bien conçue, fraîchement sortie du four,
00:30
is complex,
6
15000
2000
est complexe,
00:32
but a curry onion green olive poppy cheese bread
7
17000
2000
mais un pain au curry d'oignons, olives vertes, et fromage
00:34
is complicated.
8
19000
3000
est compliqué.
00:37
I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity.
9
22000
3000
Je suis un écologiste, et j’étudie la complexité. J'aime la complexité.
00:40
And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
10
25000
3000
Et je l'étudie dans le milieu naturel, l'interdépendance des espèces.
00:43
So here's a food web,
11
28000
2000
Voici donc une chaîne alimentaire,
00:45
or a map of feeding links between species
12
30000
2000
ou une carte des liens alimentaires entre les espèces
00:47
that live in Alpine Lakes in the mountains of California.
13
32000
3000
qui vivent dans les lacs alpins des montagnes de Californie.
00:50
And this is what happens to that food web
14
35000
2000
Et voilà ce qui arrive à cette chaîne alimentaire
00:52
when it's stocked with non-native fish that never lived there before.
15
37000
2000
quand il est rempli de poissons non indigènes, qui n'ont jamais vécu là avant.
00:54
All the grayed-out species disappear.
16
39000
2000
Toutes les espèces grisées disparaissent.
00:56
Some are actually on the brink of extinction.
17
41000
2000
Certaines sont en fait au bord de l'extinction.
00:58
And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them.
18
43000
3000
Et les lacs avec des poissons ont plus de moustiques, même s’ils les mangent.
01:01
These effects were all unanticipated,
19
46000
2000
Tous ces effets ont été imprévus,
01:03
and yet we're discovering they're predictable.
20
48000
2000
et pourtant, nous découvrons qu'ils sont prévisibles.
01:05
So I want to share with you a couple key insights
21
50000
2000
Donc, je veux partager avec vous quelques idées clés
01:07
about complexity we're learning from studying nature
22
52000
2000
sur la complexité que nous apprenons de l'étude de la nature
01:09
that maybe are applicable to other problems.
23
54000
3000
qui sont peut-être applicables à d'autres problèmes.
01:13
First is the simple power of good visualization tools
24
58000
2000
Le premier est le simple pouvoir de bons outils de visualisation
01:15
to help untangle complexity
25
60000
2000
pour aider à démêler la complexité
01:17
and just encourage you to ask questions you didn't think of before.
26
62000
3000
et vous encourager à poser les questions auxquelles vous n'avez pas pensé avant.
01:20
For example, you could plot the flow of carbon
27
65000
3000
Par exemple, vous pouvez tracer les flux de carbone
01:23
through corporate supply chains in a corporate ecosystem,
28
68000
3000
par le biais de chaînes d'approvisionnement dans un écosystème d'entreprise,
01:26
or the interconnections of habitat patches
29
71000
2000
ou les interconnexions des parcelles d'habitat
01:28
for endangered species in Yosemite National Park.
30
73000
3000
pour les espèces menacées dans le Yosemite National Park.
01:31
The next thing is that if you want to predict
31
76000
2000
La prochaine chose est que, si vous voulez prévoir
01:33
the effect of one species on another,
32
78000
2000
l'effet d'une espèce sur une autre,
01:35
if you focus only on that link,
33
80000
2000
si vous vous concentrez uniquement sur ce lien,
01:37
and then you black box the rest,
34
82000
2000
faisant du reste une boîte noire,
01:39
it's actually less predictable
35
84000
2000
c'est en fait moins prévisible
01:41
than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links --
36
86000
3000
que si vous prenez du recul, considérez l'ensemble du système -- toutes les espèces, tous les liens --
01:44
and from that place,
37
89000
2000
et de cette position,
01:46
hone in on the sphere of influence that matters most.
38
91000
2000
peaufinez la sphère d'influence qui vous intéresse le plus.
01:48
And we're discovering, with our research,
39
93000
2000
Et nous découvrons avec notre étude,
01:50
that's often very local to the node you care about
40
95000
2000
que c’est souvent très localisé autour du nœud que vous considérez
01:52
within one or two degrees.
41
97000
2000
entre un ou deux degrés.
01:54
So the more you step back, embrace complexity,
42
99000
2000
Donc, plus vous prenez du recul, embrasser la complexité,
01:56
the better chance you have of finding simple answers,
43
101000
2000
plus vous avez des chances de trouver des réponses simples,
01:58
and it's often different than the simple answer that you started with.
44
103000
3000
et c’est souvent différent de la réponse simple avec laquelle vous avez commencé.
02:02
So let's switch gears and look at a really complex problem
45
107000
3000
Alors changeons de vitesse et penchons-nous sur un problème très complexe
02:05
courtesy of the U.S. government.
46
110000
3000
gracieusement offert par le gouvernement américain.
02:08
This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan.
47
113000
3000
Voici le schéma de la stratégie contre-insurrectionnelle des Etats-Unis en Afghanistan.
02:11
It was front page of the New York Times a couple months ago.
48
116000
3000
Il était en première page du New York Times il y a quelques mois --
02:14
Instantly ridiculed by the media
49
119000
2000
tout de suite ridiculisé par les médias
02:16
for being so crazy complicated.
50
121000
2000
pour être follement compliqué.
02:18
And the stated goal was to increase popular support
51
123000
2000
Et l'objectif déclaré était d'accroître le soutien populaire
02:20
for the Afghan government.
52
125000
2000
pour le gouvernement afghan.
02:22
Clearly a complex problem,
53
127000
2000
De toute évidence un problème complexe,
02:24
but is it complicated?
54
129000
2000
mais est-il compliqué ?
02:26
Well, when I saw this in the front page of the Times,
55
131000
2000
Eh bien, quand j'ai vu cela dans la première page du Times,
02:28
I thought, "Great. Finally something I can relate to.
56
133000
2000
J'ai pensé, "Super. Enfin quelque chose que je peux comprendre.
02:30
I can sink my teeth into this."
57
135000
2000
Je peux y couler mes dents."
02:32
So let's do it. So here we go for the first time ever,
58
137000
3000
Alors faisons-le. Alors on y va pour la première fois,
02:35
a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network.
59
140000
3000
une vue en première mondiale de ce diagramme spaghetti en un réseau ordonné.
02:38
The circled node is the one we're trying to influence --
60
143000
2000
Le nœud encerclé est celui que nous essayons d'influencer --
02:40
popular support for the government.
61
145000
2000
le soutien populaire au gouvernement.
02:42
And so now we can look one degrees, two degrees,
62
147000
2000
Et nous pouvons maintenant regarder à un degré, deux degrés,
02:44
three degrees away from that node
63
149000
2000
trois degrés à partir de ce nœud
02:46
and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence.
64
151000
3000
et d'éliminer les trois quarts du diagramme en dehors de cette sphère d'influence.
02:49
Within that sphere,
65
154000
2000
Dans ce domaine,
02:51
most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain,
66
156000
3000
on ne peut pas agir sur la plupart de ces nœuds, comme la dureté du terrain,
02:54
and a very small minority are actual military actions.
67
159000
3000
et une très petite minorité sont des actions militaires.
02:57
Most are non-violent and they fall into two broad categories:
68
162000
3000
La plupart sont non-violents et ils se divisent en deux grandes catégories:
03:01
active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs
69
166000
3000
engagement actif auprès des rivalités ethniques et croyances religieuses
03:04
and fair, transparent economic development
70
169000
2000
et développement économique transparent et équitable
03:06
and provisioning of services.
71
171000
2000
et la fourniture des services.
03:08
I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram
72
173000
3000
Je n’en sais pas plus à ce sujet, mais c'est ce que je peux déchiffrer à partir de ce schéma
03:11
in 24 seconds.
73
176000
2000
en 24 secondes.
03:13
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid.
74
178000
2000
Quand vous voyez un schéma comme celui-ci, je ne veux pas que vous ayez peur.
03:15
I want you to be excited. I want you to be relieved.
75
180000
3000
Je veux vous voir motivés. Je veux que vous soyez soulagés.
03:18
Because simple answers may emerge.
76
183000
2000
Parce que des réponses simples peuvent émerger.
03:20
We're discovering in nature that simplicity often lies
77
185000
2000
On découvre dans la nature que la simplicité est souvent
03:22
on the other side of complexity.
78
187000
2000
de l'autre côté de la complexité.
03:24
So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity,
79
189000
3000
Donc, pour tout problème, plus vous pouvez effectuer un zoom arrière pour embrasser la complexité,
03:27
the better chance you have of zooming in
80
192000
2000
plus vous avez de chances de vous concentrer
03:29
on the simple details that matter most.
81
194000
2000
sur les détails simples qui comptent le plus.
03:31
Thank you.
82
196000
2000
Je vous remercie.
03:33
(Applause)
83
198000
3000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Berlow - EcologistTED Senior Fellow Eric Berlow studies ecology and networks, exposing the interconnectedness of our ecosystems with climate change, government, corporations and more.
Why you should listen
Eric Berlow is an ecologist and network scientist who specializes in not specializing. A TED Senior Fellow, Berlow is recognized for his research on food webs and ecological networks and for creative approaches to complex problems. He was the founding director of the University of California's first environmental science center inside Yosemite National Park, where he continues to develop data-driven approaches to managing natural ecosystems.
In 2012 Berlow founded Vibrant Data Labs, which builds tools to use data for social good. Berlow's current projects range from helping spark an egalitarian personal data economy to protecting endangered amphibians in Yosemite to crowd-sourcing novel insights about human creativity. Berlow holds a Ph.D. from Oregon State University in marine ecology.
Eric Berlow | Speaker | TED.com