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TEDGlobal 2011

Geoffrey West: The surprising math of cities and corporations

Geoffrey West : Les maths surprenantes des villes et des compagnies

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Le physicien Geoffrey West a découvert que des lois mathématiques simples gouvernent les propriétés des villes : on peut déduire la richesse, la criminalité, la vitesse de marche et de nombreux autres aspects d'une ville d'après un seul chiffre, celui de la population de la ville. Dans cette époustouflante conférence donnée à TEDGlobal, il montre comment cela fonctionne et comment des lois similaires s'appliquent à des organismes et des entreprises.

- Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed. Full bio

Cities are the crucible of civilization.
Les villes sont le creuset de la civilisation.
00:16
They have been expanding,
Elles se développent,
00:19
urbanization has been expanding,
l'urbanisation se développe,
00:21
at an exponential rate in the last 200 years
de manière exponentielle ces 200 dernières années,
00:23
so that by the second part of this century,
au point que d'ici 2050,
00:25
the planet will be completely dominated
la planète sera complètement
00:28
by cities.
dominée par les villes.
00:30
Cities are the origins of global warming,
Les villes sont à l'origine du réchauffement climatique,
00:33
impact on the environment,
ont un impact sur l'environnement,
00:36
health, pollution, disease,
la santé, la pollution, les maladies,
00:38
finance,
la finance,
00:41
economies, energy --
les économies, l'énergie :
00:43
they're all problems
voilà tous les problèmes
00:46
that are confronted by having cities.
que nous devons affronter car nous avons les villes.
00:48
That's where all these problems come from.
C'est de là que viennent tous ces problèmes.
00:50
And the tsunami of problems that we feel we're facing
Et le tsunami de problèmes que nous avons l'impression
00:52
in terms of sustainability questions
d'avoir en face de nous quand il s'agit de développement durable
00:55
are actually a reflection
est en fait un reflet
00:57
of the exponential increase
de l'accroissement exponentiel
00:59
in urbanization across the planet.
de l'urbanisation sur la planète.
01:01
Here's some numbers.
Voilà des chiffres.
01:04
Two hundred years ago, the United States
Il y a 200 ans, les Etats-Unis
01:06
was less than a few percent urbanized.
n'étaient urbanisés qu'à quelques pourcents.
01:08
It's now more than 82 percent.
Aujourd'hui c'est à plus de 82 %.
01:10
The planet has crossed the halfway mark a few years ago.
La planète a passé la barre des 50% il y a quelques années.
01:12
China's building 300 new cities
La Chine va construire 300 nouvelles villes
01:15
in the next 20 years.
dans les 20 prochaines années.
01:17
Now listen to this:
Maintenant écoutez ça :
01:19
Every week for the foreseeable future,
Chaque semaine du futur prévisible,
01:21
until 2050,
jusqu'en 2050,
01:24
every week more than a million people
chaque semaine plus d'un million de personnes
01:26
are being added to our cities.
se rajoutent à nos villes.
01:28
This is going to affect everything.
Cela va tout affecter.
01:30
Everybody in this room, if you stay alive,
Tout le monde dans cette salle, si vous êtes toujours en vie,
01:32
is going to be affected
vous serez affectés
01:34
by what's happening in cities
par ce qui se passe dans les villes
01:36
in this extraordinary phenomenon.
dans cet extraordinaire phénomène.
01:38
However, cities,
Cependant, les villes,
01:40
despite having this negative aspect to them,
malgré cet aspect négatif
01:43
are also the solution.
sont aussi la solution.
01:46
Because cities are the vacuum cleaners and the magnets
Parce que les villes sont les aspirateurs et les aimants
01:48
that have sucked up creative people,
qui ont aspiré les gens créatifs,
01:52
creating ideas, innovation,
les idées créatives, l'innovation,
01:54
wealth and so on.
la richesse etc.
01:56
So we have this kind of dual nature.
Nous avons cette dualité.
01:58
And so there's an urgent need
Et il y a donc un besoin urgent
02:00
for a scientific theory of cities.
d'une théorie scientifique des villes.
02:03
Now these are my comrades in arms.
Voici mes compagnons d'armes.
02:07
This work has been done with an extraordinary group of people,
Ce travail a été fait avec un groupe de gens extraordinaires,
02:10
and they've done all the work,
et ils ont fait tout le travail,
02:12
and I'm the great bullshitter
et moi je suis celui qui raconte des âneries
02:14
that tries to bring it all together.
et qui essaye de rassembler le tout.
02:16
(Laughter)
(Rires)
02:18
So here's the problem: This is what we all want.
Donc voici le problème : Voilà ce que nous voulons tous.
02:20
The 10 billion people on the planet in 2050
Les 10 millions de gens sur la planète en 2050
02:22
want to live in places like this,
veulent vivre dans des endroits comme ça,
02:25
having things like this,
avoir des choses comme ça,
02:27
doing things like this,
en faisant des choses comme ça,
02:29
with economies that are growing like this,
avec des économies qui ont une croissance comme celle-là,
02:31
not realizing that entropy
sans se rendre compte que l'entropie
02:34
produces things like this,
produit des choses comme ça,
02:36
this, this
ça, ça,
02:38
and this.
et ça.
02:42
And the question is:
Et la question est :
02:44
Is that what Edinburgh and London and New York
Est-ce à ça que ressembleront Édimbourg,
02:46
are going to look like in 2050,
Londres et New York en 2050,
02:48
or is it going to be this?
ou à ceci?
02:50
That's the question.
Voilà la question.
02:52
I must say, many of the indicators
Je dois dire, de nombreux indicateurs
02:54
look like this is what it's going to look like,
laissent penser que ça va ressembler à ça,
02:56
but let's talk about it.
mais parlons-en.
02:59
So my provocative statement
J'affirme avec provocation
03:02
is that we desperately need a serious scientific theory of cities.
quenous avons désespérément besoin d'une théorie scientifique des villes.
03:05
And scientific theory means quantifiable --
Et une théorie scientifique signifie quantifiable,
03:08
relying on underlying generic principles
qui s'appuie sur des principes génériques sous-jacents
03:11
that can be made into a predictive framework.
qu'on peut transformer en base prédictive.
03:14
That's the quest.
Voilà la quête.
03:16
Is that conceivable?
Est-ce concevable?
03:18
Are there universal laws?
Y a-t’il des lois universelles?
03:20
So here's two questions
Alors voici deux questions
03:22
that I have in my head when I think about this problem.
que j'ai en tête quand je pense à ce problème.
03:24
The first is:
La première est :
03:26
Are cities part of biology?
Les villes font-elles partie de la biologie?
03:28
Is London a great big whale?
Londres est-elle une grosse baleine?
03:30
Is Edinburgh a horse?
Édimbourg est-elle un cheval?
03:32
Is Microsoft a great big anthill?
Microsoft est-il une grande fourmilière?
03:34
What do we learn from that?
Qu'apprenons-nous de ça?
03:36
We use them metaphorically --
Nous les utilisons métaphoriquement,
03:38
the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on --
l'ADN d'une entreprise, le métabolisme d'une ville, etc.
03:40
is that just bullshit, metaphorical bullshit,
est-ce des âneries, des âneries métaphoriques,
03:42
or is there serious substance to it?
ou est-ce qu'il y a du vrai là-dedans?
03:45
And if that is the case,
Et si c'est le cas,
03:48
how come that it's very hard to kill a city?
comment se fait-il que tuer une ville soit très difficile?
03:50
You could drop an atom bomb on a city,
On peut lâcher une bombe atomique sur une ville,
03:52
and 30 years later it's surviving.
et 30 ans plus tard elle survit.
03:54
Very few cities fail.
Très peu de villes échouent.
03:56
All companies die, all companies.
Toutes les entreprises meurent, toutes les compagnies.
03:59
And if you have a serious theory, you should be able to predict
Et si vous avez une théorie sérieuse, vous devriez pouvoir prédire
04:02
when Google is going to go bust.
le moment où Google fera faillite.
04:04
So is that just another version
Alors est-ce seulement une autre version
04:07
of this?
de ceci?
04:10
Well we understand this very well.
Et nous comprenons ceci très bien.
04:12
That is, you ask any generic question about this --
C'est-à-dire, vous posez n'importe quelle question générique là-dessus,
04:14
how many trees of a given size,
combien d'arbres d'une certaine taille,
04:16
how many branches of a given size does a tree have,
combien de branches d'une taille donnée un arbre possède,
04:18
how many leaves,
combien de feuilles,
04:20
what is the energy flowing through each branch,
quelle est l'énergie qui coule dans chaque branche,
04:22
what is the size of the canopy,
quelle est la taille de la canopée,
04:24
what is its growth, what is its mortality?
quelle est sa croissance, quelle est sa mortalité?
04:26
We have a mathematical framework
Nous avons un cadre mathématique
04:28
based on generic universal principles
basé sur des principes universels génériques
04:30
that can answer those questions.
qui peuvent répondre à ces questions.
04:33
And the idea is can we do the same for this?
Et l'idée est de savoir si nous pouvons faire la même chose pour ça?
04:35
So the route in is recognizing
Alors pour y parvenir, nous devons reconnaître
04:40
one of the most extraordinary things about life,
une des caractéristiques les plus extraordinaires de la vie,
04:43
is that it is scalable,
le fait qu'elle est évolutive,
04:45
it works over an extraordinary range.
elle travaille sur une gamme extraordinaire.
04:47
This is just a tiny range actually:
Ceci est en fait une gamme minuscule ;
04:49
It's us mammals;
c'est nous, les mammifères,
04:51
we're one of these.
nous en faisons partie.
04:53
The same principles, the same dynamics,
Les mêmes principes, la même dynamique,
04:55
the same organization is at work
la même organisation est à l'œuvre
04:57
in all of these, including us,
dans tous ces mammifères, nous y compris,
04:59
and it can scale over a range of 100 million in size.
et la taille peut varier de 1 à un million.
05:01
And that is one of the main reasons
Et c'est une des principales raisons
05:04
life is so resilient and robust --
la vie est tellement résiliente et robuste,
05:07
scalability.
c'est le potentiel d'échelle.
05:09
We're going to discuss that in a moment more.
Nous en discuterons dans un moment.
05:11
But you know, at a local level,
Mais vous savez, au niveau local,
05:14
you scale; everybody in this room is scaled.
vous ajustez l'échelle, tout le monde dans cette pièce est ajusté à l'échelle.
05:16
That's called growth.
C'est ce qu'on appelle la croissance
05:18
Here's how you grew.
Voici comment vous grandissez.
05:20
Rat, that's a rat -- could have been you.
C'est un rat, ça aurait pu être vous.
05:22
We're all pretty much the same.
Nous sommes tous assez semblables.
05:24
And you see, you're very familiar with this.
Et vous voyez, vous connaissez bien ça.
05:27
You grow very quickly and then you stop.
Vous grandissez très vite, puis vous vous arrêtez.
05:29
And that line there
Et cette ligne là,
05:31
is a prediction from the same theory,
est une prédiction de la même théorie,
05:33
based on the same principles,
basée sur les mêmes principes,
05:35
that describes that forest.
qui décrit cette forêt.
05:37
And here it is for the growth of a rat,
Et voici en ce qui concerne la croissance du rat.
05:39
and those points on there are data points.
Et ces points là dessus sont des points de données.
05:41
This is just the weight versus the age.
Il ne s'agit que du poids par rapport à l'âge.
05:43
And you see, it stops growing.
Et vous voyez, il s'arrête de grandir.
05:45
Very, very good for biology --
Très, très bon pour la biologie,
05:47
also one of the reasons for its great resilience.
c'est aussi une des raisons pour sa grande résilience.
05:49
Very, very bad
Très, très mauvais
05:51
for economies and companies and cities
pour les économies, les compagnies, et les villes
05:53
in our present paradigm.
dans notre paradigme actuel.
05:55
This is what we believe.
C'est ce que nous croyons.
05:57
This is what our whole economy
C'est ce que toute notre économie
05:59
is thrusting upon us,
nous impose,
06:01
particularly illustrated in that left-hand corner:
particulièrement illustré dans le coin à gauche ;
06:03
hockey sticks.
des crosses de hockey.
06:06
This is a bunch of software companies --
Ce sont quelques compagnies informatiques,
06:08
and what it is is their revenue versus their age --
et ce dont il s'agit c'est leur revenu par rapport à leur âge,
06:10
all zooming away,
qui ont une progression fulgurante,
06:12
and everybody making millions and billions of dollars.
et elles gagnent toutes des millions et des milliards de dollars.
06:14
Okay, so how do we understand this?
Bon, alors comment comprenons-nous ceci?
06:16
So let's first talk about biology.
Alors parlons d'abord de la biologie.
06:19
This is explicitly showing you
Cela vous montre clairement
06:22
how things scale,
comment les choses évoluent.
06:24
and this is a truly remarkable graph.
Et c'est un graphique vraiment remarquable.
06:26
What is plotted here is metabolic rate --
Ce qu'on représente ici c'est le métabolisme,
06:28
how much energy you need per day to stay alive --
la quantité d'énergie par jour nécessaire pour rester en vie,
06:31
versus your weight, your mass,
par rapport à votre poids, votre masse,
06:34
for all of us bunch of organisms.
pour nous tous qui sommes des organismes.
06:36
And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10,
Et la représentation est bizarrement présentée dans une croissance en facteurs de 10,
06:39
otherwise you couldn't get everything on the graph.
sans quoi on ne pourrait pas tout mettre sur le graphique.
06:42
And what you see if you plot it
Et ce que vous voyez si vous le tracez
06:44
in this slightly curious way
de cette curieuse manière,
06:46
is that everybody lies on the same line.
c'est que tout le monde est sur la même ligne.
06:48
Despite the fact that this is the most complex and diverse system
En dépit du fait que c'est le système le plus complexe et le plus varié
06:51
in the universe,
dans l'univers,
06:54
there's an extraordinary simplicity
il y a une extraordinaire simplicité
06:57
being expressed by this.
exprimée ici.
06:59
It's particularly astonishing
C'est particulièrement étonnant
07:01
because each one of these organisms,
parce que chacun de ces organismes,
07:04
each subsystem, each cell type, each gene,
chaque sous-système, chaque type de cellule, chaque gène,
07:06
has evolved in its own unique environmental niche
a évolué dans sa propre niche environnementale unique
07:08
with its own unique history.
avec sa propre histoire unique.
07:12
And yet, despite all of that Darwinian evolution
Et pourtant, en dépit de toute cette évolution darwinienne
07:15
and natural selection,
et cette sélection naturelle,
07:18
they've been constrained to lie on a line.
ils ont été contraints à se placer sur une ligne.
07:20
Something else is going on.
Il se passe autre chose.
07:22
Before I talk about that,
Avant que je n'en parle,
07:24
I've written down at the bottom there
j'ai écrit ici en bas
07:26
the slope of this curve, this straight line.
la pente de la courbe, cette ligne droite.
07:28
It's three-quarters, roughly,
Ce sont les 3 quarts, en gros,
07:30
which is less than one -- and we call that sublinear.
c'est moins qu’un, et nous appelons ça sublinéaire.
07:32
And here's the point of that.
Et voilà à quoi ça sert.
07:35
It says that, if it were linear,
Cela dit que, si c'était linéaire,
07:37
the steepest slope,
la pente la plus raide,
07:40
then doubling the size
puis en doublant la taille
07:42
you would require double the amount of energy.
vous auriez besoin de doubler la quantité d'énergie.
07:44
But it's sublinear, and what that translates into
Mais c'est sublinéaire, et cela se traduit ainsi,
07:46
is that, if you double the size of the organism,
si vous doublez la taille de l'organisme,
07:49
you actually only need 75 percent more energy.
vous n'avez en fait besoin que de 75% d'énergie supplémentaire.
07:51
So a wonderful thing about all of biology
Alors ce qui est merveilleux avec toute la biologie
07:54
is that it expresses an extraordinary economy of scale.
c'est qu'elle exprime une extraordinaire économie d'échelle.
07:56
The bigger you are systematically,
Plus vous êtes grand systématiquement,
07:59
according to very well-defined rules,
selon des règles très bien définies,
08:01
less energy per capita.
moins vous avez besoin d'énergie par tête.
08:03
Now any physiological variable you can think of,
Maintenant, toute variable physiologique,
08:06
any life history event you can think of,
toute histoire de vie,
08:09
if you plot it this way, looks like this.
si vous la tracez comme ça, elle ressemble à ça.
08:11
There is an extraordinary regularity.
Il y a une régularité extraordinaire.
08:14
So you tell me the size of a mammal,
Alors vous me donnez la taille d'un mammifère,
08:16
I can tell you at the 90 percent level everything about it
je peux vous dire à hauteur de 90 % tout sur lui
08:18
in terms of its physiology, life history, etc.
quant à sa physiologie, l'histoire de sa vie, etc.
08:21
And the reason for this is because of networks.
Et c'est à cause des réseaux.
08:25
All of life is controlled by networks --
Toute vie est contrôlée par des réseaux,
08:28
from the intracellular through the multicellular
de la vie intracellulaire à la vie extracellulaire
08:31
through the ecosystem level.
en passant par l'écosystème.
08:33
And you're very familiar with these networks.
Et vous êtes familiers avec ces réseaux.
08:35
That's a little thing that lives inside an elephant.
C'est une petite chose qui vit à l'intérieur d'un éléphant.
08:39
And here's the summary of what I'm saying.
Et ici vous voyez le résumé de ce que je dis.
08:42
If you take those networks,
Si vous prenez ces réseaux,
08:45
this idea of networks,
cette idée de réseaux,
08:47
and you apply universal principles,
et que vous appliquez des principes universels,
08:49
mathematizable, universal principles,
qu'on peut mettre en mathématiques, des principes universels,
08:51
all of these scalings
toutes ces évaluations d'échelle
08:53
and all of these constraints follow,
et toutes ces contraintes suivent,
08:55
including the description of the forest,
y compris la description de la forêt,
08:58
the description of your circulatory system,
la description de votre système circulatoire,
09:00
the description within cells.
la description à l'intérieur des cellules.
09:02
One of the things I did not stress in that introduction
Une des choses sur laquelle je n'ai pas insisté dans l'introduction
09:04
was that, systematically, the pace of life
c'est que systématiquement, l'allure de la vie
09:07
decreases as you get bigger.
diminue alors que vous devenez plus grand.
09:10
Heart rates are slower; you live longer;
Les rythmes cardiaques sont plus lents ; vous vivez plus longtemps ;
09:12
diffusion of oxygen and resources
la diffusion d'oxygène et de ressources
09:15
across membranes is slower, etc.
au travers des membranes est plus lente etc.
09:17
The question is: Is any of this true
La question est : est-ce qu'il y a du vrai là dedans
09:19
for cities and companies?
pour les villes et les compagnies?
09:21
So is London a scaled up Birmingham,
Alors est-ce que Londres est une Birmingham en plus grand,
09:24
which is a scaled up Brighton, etc., etc.?
à son tour une Brighton en plus grand, etc.?
09:27
Is New York a scaled up San Francisco,
Est-ce que New York est un San Francisco en plus grand,
09:30
which is a scaled up Santa Fe?
à son tour Un Santa Fe en plus grand?
09:32
Don't know. We will discuss that.
Je ne sais pas. Nous en discuterons.
09:34
But they are networks,
Mais il y a des réseaux.
09:36
and the most important network of cities
Et le réseau le plus important des villes,
09:38
is you.
c'est vous.
09:40
Cities are just a physical manifestation
Les villes ne sont qu'une manifestation physique
09:42
of your interactions,
de vos interactions,
09:45
our interactions,
nos interactions,
09:47
and the clustering and grouping of individuals.
et les regroupements d'individus.
09:49
Here's just a symbolic picture of that.
En voici une image symbolique.
09:51
And here's scaling of cities.
Et voici l'échelle des villes.
09:54
This shows that in this very simple example,
Ceci montre que dans cet exemple très simple,
09:56
which happens to be a mundane example
et qui est un exemple ordinaire,
09:59
of number of petrol stations
du nombre de stations service
10:01
as a function of size --
en tant que fonction de taille,
10:03
plotted in the same way as the biology --
tracé de la même manière que la biologie,
10:05
you see exactly the same kind of thing.
vous voyez exactement le même genre de chose.
10:07
There is a scaling.
Il y a une échelle.
10:09
That is that the number of petrol stations in the city
C'est que le nombre de stations service dans la ville
10:11
is now given to you
vous est donné
10:15
when you tell me its size.
quand vous me dites sa taille.
10:17
The slope of that is less than linear.
La pente en est moins linéaire.
10:19
There is an economy of scale.
Il y a une économie d'échelle.
10:22
Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising.
Moins de stations service par tête plus vous êtes grand, ce n'est pas surprenant.
10:24
But here's what's surprising.
Mais voilà ce qui est surprenant.
10:27
It scales in the same way everywhere.
L'échelle s'étend de la même manière partout.
10:29
This is just European countries,
Ce n'est que pour les pays européens,
10:31
but you do it in Japan or China or Colombia,
mais vous le faites pour le Japon, la Chine, ou la Colombie,
10:33
always the same
toujours la même chose
10:36
with the same kind of economy of scale
avec la même économie d'échelle
10:38
to the same degree.
au même degré.
10:40
And any infrastructure you look at --
Et quelle que soit l'infrastructure,
10:42
whether it's the length of roads, length of electrical lines --
que ce soit la longueur des routes, la longueur des lignes électriques,
10:45
anything you look at
quoi que vous regardiez,
10:48
has the same economy of scale scaling in the same way.
cela aura la même économie d'échelle qui s'étend de la même manière.
10:50
It's an integrated system
C'est un système intégré
10:53
that has evolved despite all the planning and so on.
qui a évolué malgré toute la planification etc.
10:55
But even more surprising
Mais encore plus surprenant,
10:58
is if you look at socio-economic quantities,
si vous regardez les quantités socio-économiques,
11:00
quantities that have no analog in biology,
les quantités qui n'ont rien d'analogue dans la biologie,
11:02
that have evolved when we started forming communities
qui ont évolué quand nous avons commencé à former des communautés
11:05
eight to 10,000 years ago.
il y a 8 à 10 000 ans.
11:08
The top one is wages as a function of size
Celle d'en haut, ce sont les salaires en fonction de la taille
11:10
plotted in the same way.
tracée de la même manière.
11:12
And the bottom one is you lot --
Et celle d'en bas c'est vous,
11:14
super-creatives plotted in the same way.
des super-créatifs tracés de la même manière.
11:16
And what you see
Et ce que vous voyez
11:19
is a scaling phenomenon.
c'est un phénomène d'échelle.
11:21
But most important in this,
Mais le plus important,
11:23
the exponent, the analog to that three-quarters
l'exposant, l'analogue à ces 3 quarts
11:25
for the metabolic rate,
pour le métabolisme,
11:27
is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2.
est plus grand que celui-ci, de 1,15 à 1,2 fois.
11:29
Here it is,
Et le voici,
11:31
which says that the bigger you are
qui dit que plus vous êtes grand,
11:33
the more you have per capita, unlike biology --
plus vous avez par tête, contrairement à la biologie,
11:36
higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger,
des salaires plus élevés, plus de super-créatifs par tête quand vous êtes plus grand,
11:39
more patents per capita, more crime per capita.
plus de brevets par têtes, plus de crimes par tête.
11:43
And we've looked at everything:
Et nous avons tout vu :
11:46
more AIDS cases, flu, etc.
Les cas de SIDA, la grippe, etc.
11:48
And here, they're all plotted together.
Et ici, ils sont tous tracés ensemble.
11:51
Just to show you what we plotted,
Juste pour vous montrer ce que nous avons tracé,
11:53
here is income, GDP --
voici le revenu, le PIB,
11:55
GDP of the city --
le PIB de la ville,
11:58
crime and patents all on one graph.
les crimes et les brevets, le tout sur un même graphique.
12:00
And you can see, they all follow the same line.
Et vous pouvez voir, ils suivent tous la même ligne.
12:02
And here's the statement.
Et voici ce que ça dit.
12:04
If you double the size of a city from 100,000 to 200,000,
Si vous doublez la taille d'une ville de 100 000 à 200 000,
12:06
from a million to two million, 10 to 20 million,
d'un million à 2 millions, de 10 à 20 millions
12:09
it doesn't matter,
ça n'a pas d'importance,
12:11
then systematically
alors systématiquement
12:13
you get a 15 percent increase
vous obtenez une augmentation de 15%
12:15
in wages, wealth, number of AIDS cases,
des salaires, de la richesse, du nombre de cas de SIDA,
12:17
number of police,
du nombre de policiers,
12:19
anything you can think of.
tout ce que vous pouvez imaginer.
12:21
It goes up by 15 percent,
Cela augmente de 15%.
12:23
and you have a 15 percent savings
Et vous avez une économie de 15%
12:25
on the infrastructure.
sur l'infrastructure.
12:28
This, no doubt, is the reason
C'est sans aucun doute la raison
12:31
why a million people a week are gathering in cities.
pour laquelle un million de gens par semaine se rassemble dans les villes.
12:34
Because they think that all those wonderful things --
Parce qu'ils pensent que toutes ces choses merveilleuses,
12:37
like creative people, wealth, income --
comme les créatifs, la richesse, le revenu,
12:40
is what attracts them,
c'est ce qui les attire,
12:42
forgetting about the ugly and the bad.
en oubliant ce qui est laid et ce qui est mauvais.
12:44
What is the reason for this?
Quelle en est la raison?
12:46
Well I don't have time to tell you about all the mathematics,
Je n'ai pas le temps de vous parler de toutes les mathématiques,
12:48
but underlying this is the social networks,
mais les réseaux sociaux sont sous-jacents ici.
12:51
because this is a universal phenomenon.
parce que c'est un phénomène universel.
12:54
This 15 percent rule
Cette règle des 15%
12:57
is true
est vraie
13:00
no matter where you are on the planet --
où que vous soyez sur la planète,
13:02
Japan, Chile,
au Japon, au Chili,
13:04
Portugal, Scotland, doesn't matter.
au Portugal, en Écosse, ça n'a pas d'importance.
13:06
Always, all the data shows it's the same,
Toutes les données montrent toujours qu'elle est la même
13:09
despite the fact that these cities have evolved independently.
en dépit du fait que ces villes ont évolué de manière indépendante.
13:12
Something universal is going on.
Il se passe quelque chose d'universel.
13:15
The universality, to repeat, is us --
L'universalité, je le répète, c'est nous,
13:17
that we are the city.
le fait que nous sommes la ville.
13:20
And it is our interactions and the clustering of those interactions.
Et ce sont nos interactions et les regroupements de ces interactions.
13:22
So there it is, I've said it again.
Alors voilà, je l'ai redit.
13:25
So if it is those networks and their mathematical structure,
Si ce sont ces réseaux et leurs structures mathématiques,
13:27
unlike biology, which had sublinear scaling,
contrairement à la biologie, qui avait une échelle sublinéaire,
13:30
economies of scale,
des économies d'échelles,
13:33
you had the slowing of the pace of life
vous aviez le ralentissement de l'allure de la vie
13:35
as you get bigger.
quand vous devenez plus grand.
13:37
If it's social networks with super-linear scaling --
Si ce sont les réseaux sociaux avec une échelle super-linéaire,
13:39
more per capita --
plus par tête,
13:41
then the theory says
alors la théorie dit
13:43
that you increase the pace of life.
que vous augmentez l'allure de la vie.
13:45
The bigger you are, life gets faster.
Plus vous êtes grand, plus la vie accélère.
13:47
On the left is the heart rate showing biology.
À gauche, c'est le rythme cardiaque qui montre la biologie.
13:49
On the right is the speed of walking
A droite, c'est la vitesse de marche
13:51
in a bunch of European cities,
dans un tas de villes européennes,
13:53
showing that increase.
qui montre cette augmentation.
13:55
Lastly, I want to talk about growth.
Pour finir, je veux parler de croissance.
13:57
This is what we had in biology, just to repeat.
Voilà ce que nous avions dans la biologie, je le répète.
14:00
Economies of scale
Des économies d'échelle
14:03
gave rise to this sigmoidal behavior.
ont donné naissance à ce comportement sigmoïde.
14:06
You grow fast and then stop --
Vous grandissez vite puis vous vous arrêtez,
14:09
part of our resilience.
ça fait partie de notre résilience.
14:12
That would be bad for economies and cities.
Ce serait mauvais pour les économies et pour les villes.
14:14
And indeed, one of the wonderful things about the theory
Et bien sûr, une des choses merveilleuses de cette théorie
14:17
is that if you have super-linear scaling
est que si vous avez une échelle super-linéaire
14:19
from wealth creation and innovation,
de la création de richesse et l'innovation
14:22
then indeed you get, from the same theory,
alors vous obtenez, par la même théorie,
14:24
a beautiful rising exponential curve -- lovely.
une belle courbe qui monte exponentiellement, superbe.
14:27
And in fact, if you compare it to data,
Et en fait, si vous la comparez aux données,
14:29
it fits very well
ça colle très bien
14:31
with the development of cities and economies.
avec le développement des villes et des économies.
14:33
But it has a terrible catch,
Mais il y a un terrible piège.
14:35
and the catch
Et le piège
14:37
is that this system is destined to collapse.
est que ce système est destiné à s'effondrer.
14:39
And it's destined to collapse for many reasons --
Et il est destiné à s'effondrer pour de nombreuses raisons,
14:42
kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources.
des raisons plutôt malthusiennes, c'est-à-dire que vous tombez à court de ressources.
14:44
And how do you avoid that? Well we've done it before.
Et comment éviter ça? Et bien nous l'avons déjà fait.
14:47
What we do is,
Ce que nous faisons c'est,
14:50
as we grow and we approach the collapse,
alors que nous grandissons et approchons de l'effondrement,
14:52
a major innovation takes place
une innovation majeure a lieu
14:55
and we start over again,
et nous recommençons à zéro.
14:58
and we start over again as we approach the next one, and so on.
Et nous recommençons à zéro alors que nous approchons de la suivante etc.
15:00
So there's this continuous cycle of innovation
Il y a donc ce cycle continu d'innovation
15:03
that is necessary
qui est nécessaire
15:05
in order to sustain growth and avoid collapse.
pour soutenir la croissance et éviter l'effondrement.
15:07
The catch, however, to this
Cependant, le piège
15:10
is that you have to innovate
est que vous devez innover
15:12
faster and faster and faster.
de plus en plus vite.
15:14
So the image
Alors l'image
15:17
is that we're not only on a treadmill that's going faster,
est que nous sommes non seulement sur un tapis de course qui va très vite,
15:19
but we have to change the treadmill faster and faster.
mais nous devons changer le tapis de course de plus en plus vite.
15:22
We have to accelerate on a continuous basis.
Nous devons accélérer continuellement.
15:25
And the question is: Can we, as socio-economic beings,
Et la question est : pouvons-nous, en tant qu'êtres socio-économiques
15:28
avoid a heart attack?
éviter la crise cardiaque?
15:31
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two
Alors finalement, je vais terminer cette dernière minute
15:34
asking about companies.
en posant des questions sur les compagnies.
15:37
See companies, they scale.
Voyez les compagnies, elles évoluent en échelle.
15:39
The top one, in fact, is Walmart on the right.
Celle d'en haut, en fait, est Walmart à droite.
15:41
It's the same plot.
C'est le même tracé.
15:43
This happens to be income and assets
Il se trouve qu'il s'agit de revenus et d'actifs
15:45
versus the size of the company as denoted by its number of employees.
par rapport à la taille de la compagnie tel qu'indiqué par son nombre d'employés.
15:47
We could use sales, anything you like.
Nous pourrions utiliser les ventes, tout ce que vous voulez.
15:49
There it is: after some little fluctuations at the beginning,
C'est là : après quelques petites fluctuations au début,
15:52
when companies are innovating,
quand les compagnies innovent
15:55
they scale beautifully.
elles évoluent parfaitement selon l’échelle.
15:57
And we've looked at 23,000 companies
Et nous avons examiné 23 000 compagnies,
15:59
in the United States, may I say.
aux États-Unis, si je peux dire.
16:02
And I'm only showing you a little bit of this.
Et je ne vous en montre qu'un petit bout.
16:04
What is astonishing about companies
Ce qui est étonnant avec ces compagnies
16:07
is that they scale sublinearly
c'est qu'elles suivent une échelle sublinéaire
16:09
like biology,
comme la biologie,
16:12
indicating that they're dominated,
ce qui indique qu'elles ne sont pas dominées,
16:14
not by super-linear
par des innovations et des idées
16:16
innovation and ideas;
sublinéaires ;
16:18
they become dominated
elles tombent sous la domination
16:21
by economies of scale.
des économies d'échelle.
16:23
In that interpretation,
Dans cette interprétation,
16:25
by bureaucracy and administration,
celles de la bureaucratie et de l'administration,
16:27
and they do it beautifully, may I say.
et si je peux dire, elles le font magnifiquement.
16:29
So if you tell me the size of some company, some small company,
Alors si vous me donnez la taille d'une compagnie, d'une petite compagnie,
16:31
I could have predicted the size of Walmart.
j'aurais pu prédire la taille de Wallmart.
16:34
If it has this sublinear scaling,
Si elle suit cette échelle sublinéaire,
16:37
the theory says
la théorie dit
16:39
we should have sigmoidal growth.
que nous devrions avoir une croissance sigmoïde.
16:41
There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal.
Walmart est là. Il n'a pas l'air très sigmoïde.
16:44
That's what we like, hockey sticks.
Voilà ce que nous aimons, des crosses de hockey.
16:46
But you notice, I've cheated,
Mais vous remarquez, j'ai triché,
16:49
because I've only gone up to '94.
parce que je ne suis allé que jusqu'en 1994.
16:51
Let's go up to 2008.
Allons jusqu'en 2008.
16:53
That red line is from the theory.
Cette ligne rouge vient de la théorie.
16:55
So if I'd have done this in 1994,
Alors si j'avais fait ça en 1994,
16:58
I could have predicted what Walmart would be now.
j'aurais pu prédire ce que Walmart serait aujourd’hui.
17:00
And then this is repeated
Et puis ceci se répète
17:03
across the entire spectrum of companies.
à travers tout le spectre des compagnies.
17:05
There they are. That's 23,000 companies.
Les voilà. 23 000 compagnies.
17:07
They all start looking like hockey sticks,
Elles commencent toutes par ressembler à des crosses de hockey,
17:10
they all bend over,
elles plient toutes,
17:12
and they all die like you and me.
et elles meurent toutes comme vous et moi.
17:14
Thank you.
Merci.
17:16
(Applause)
(Applaudissements)
17:18
Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Anna Cristiana Minoli

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About the speaker:

Geoffrey West - Theorist
Physicist Geoffrey West believes that complex systems from organisms to cities are in many ways governed by simple laws -- laws that can be discovered and analyzed.

Why you should listen

Trained as a theoretical physicist, Geoffrey West has turned his analytical mind toward the inner workings of more concrete things, like ... animals. In a paper for Science in 1997, he and his team uncovered what he sees as a surprisingly universal law of biology — the way in which heart rate, size and energy consumption are related, consistently, across most living animals. (Though not all animals: “There are always going to be people who say, ‘What about the crayfish?’ " he says. “Well, what about it? Every fundamental law has exceptions. But you still need the law or else all you have is observations that don’t make sense.")

A past president of the multidisciplinary Santa Fe Institute (after decades working  in high-energy physics at Los Alamos and Stanford), West now studies the behavior and development of cities. In his newest work, he proposes that one simple number, population, can predict a stunning array of details about any city, from crime rate to economic activity. It's all about the plumbing, he says, the infrastructure that powers growth or dysfunction. His next target for study: corporations.

He says: "Focusing on the differences [between cities] misses the point. Sure, there are differences, but different from what? We’ve found the what."

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