TEDSalon NY2011
Daniel Goldstein: The battle between your present and future self
Daniel Goldstein : la bataille entre votre moi actuel et votre futur moi
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Nous prenons tous les jours des décisions qui ont des conséquences bonnes ou mauvaises pour nous-mêmes dans l'avenir. (Est-ce que je peux ne pas utiliser de fil dentaire, rien que pour cette fois?) Daniel Goldstein crée des outils qui nous aident à nous imaginer au fil du temps, pour que nous fassions des choix avisés 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
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2000
2000
d'Ulysse et les Sirènes
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from high school or junior high school?
2
4000
2000
qu'on vous a raconté au collège ou en primaire?
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There was this hero, Odysseus, who's heading back home
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6000
3000
Il y avait ce héros, Ulysse, qui rentre chez lui
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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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11000
2000
Et il est debout sur le pont de son navire,
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he's talking to his first mate,
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13000
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il parle à son second,
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and he's saying,
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et il dit,
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"Tomorrow, we will sail past those rocks,
8
17000
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« Demain, nous allons naviguer au-delà de ces rochers,
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and on those rocks sit some beautiful women
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20000
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et sur ces rochers sont assises de belles femmes
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called Sirens.
10
22000
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appelées Sirènes.
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And these women sing an enchanting song,
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Et ces femmes chantent une chanson enchanteresse,
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a song so alluring
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une chanson si séduisante
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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 sur les rochers et périssent. »
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Now you would expect, given that,
15
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On s'attendrait, étant donné cela,
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that they would choose an alternate route around the Sirens,
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qu'ils choisissent un autre itinéraire pour contourner les Sirènes,
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but instead Odysseus says,
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38000
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mais au lieu de ça, Ulysse dit,
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"I want to hear that song.
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41000
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« Je veux entendre cette chanson.
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And so what I'm going to do
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Et donc ce que je vais faire
01:00
is I'm going to pour wax in the ears
20
45000
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c'est que je vais verser de la cire dans tes oreilles
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of you and all the men --
21
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2000
et celles de tous les hommes -
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stay with me --
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49000
2000
reste avec moi -
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so that you can't hear the song,
23
51000
2000
de sorte 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
et puis je vais devoir vous demander de m'attacher au mât
01:11
so that I can listen
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56000
2000
afin que je puisse écouter
01:13
and we can all sail by unaffected."
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58000
2000
et nous pouvons tous voguer sans problème."
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So this is a captain
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60000
3000
Donc, c'est 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 navire en danger
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so that he can hear a song.
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65000
2000
pour pouvoir entendre une chanson.
01:22
And I'd like to think if this was the case,
30
67000
2000
Et je me plais à penser, si tel était le cas,
01:24
they probably would have rehearsed it a few times.
31
69000
3000
qu'ils auraient probablement fait de multiples répétitions.
01:27
Odysseus would have said, "Okay, let's do a dry run.
32
72000
3000
Ulysse aurait dit: "Ok, faisons un essai.
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You tie me to the mast, and I'm going to beg and plead.
33
75000
3000
Vous m'attachez au mât, et je vais supplier et mendier.
01:33
And no matter what I say, you cannot untie me from the mast.
34
78000
2000
Et peu importe ce que je dis, vous ne me détachez pas du mât.
01:35
All right, so tie me to the mast."
35
80000
2000
Très bien, alors attachez-moi au mât. "
01:37
And the first mate takes a rope
36
82000
2000
Et le second prend une corde
01:39
and ties Odysseus to the mast in a nice knot.
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84000
3000
et attache Ulysse au mât avec un nœud solide.
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And Odysseus does his best job playacting
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87000
2000
Et Ulysse fait son meilleur numéro d'acteur
01:44
and says, "Untie me. Untie me.
39
89000
2000
et dit, "Détachez-moi. Détachez-moi.
01:46
I want to hear that song. Untie me."
40
91000
2000
Je veux entendre cette chanson. Détachez-moi. "
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And the first mate wisely resists
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93000
2000
Et le second résiste avec sagesse
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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.
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97000
3000
Et puis Ulysse dit: "Je vois que vous y arrivez.
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All right, untie me now and we'll get some dinner."
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100000
3000
Bon, détachez-moi maintenant et nous irons dîner. "
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And the first mate hesitates.
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103000
2000
Et le second hésite.
02:00
He's like, "Is this still the rehearsal,
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105000
2000
Il se dit, "Est-ce toujours la répétition,
02:02
or should I untie him?"
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107000
3000
ou devrais-je le détacher? "
02:05
And the first mate thinks,
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110000
2000
Et le second pense,
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"Well, I guess at some point the rehearsal has to end."
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112000
3000
"Eh bien, je suppose qu'à un moment donné la répétition doit prendre fin."
02:10
So he unties Odysseus, and Odysseus flips out.
50
115000
3000
Donc, il détache Ulysse, et Ulysse se met en colère.
02:13
He's like, "You idiot. You moron.
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2000
Il dit, "Espèce d'idiot. Crétin.
02:15
If you do that tomorrow, I'll be dead, you'll be dead,
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120000
2000
Si tu fais ça demain, je serai mort, vous serez morts,
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every single one of the men will be dead.
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122000
2000
chacun des hommes sera mort.
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Now just don't untie me no matter what."
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3000
Maintenant ne me détache pas, qui qu'il arrive."
02:22
He throws the first mate to the ground.
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127000
2000
Il jette le second sur le sol.
02:24
This repeats itself through the night --
56
129000
2000
L'histoire se répète tout au long de la nuit -
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rehearsal, tying to the mast,
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131000
2000
répétition, attaché au mât,
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conning his way out of it,
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133000
2000
ruse pour qu'on le détache,
02:30
beating the poor first mate up mercilessly.
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135000
3000
bat le pauvre second sans pitié.
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Hilarity ensues.
60
138000
3000
Tout le monde en rit.
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Tying yourself to a mast
61
141000
2000
Vous attacher à un mât
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is perhaps the oldest written example
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143000
2000
est sans doute le plus ancien exemple écrit
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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 que vous prenez
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with a cool head to bind yourself
65
151000
3000
la tête froide pour vous lier
02:49
so that you don't do something regrettable
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154000
2000
de sorte que vous ne faites pas quelque chose de regrettable
02:51
when you have a hot head.
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156000
3000
quand vous avez une tête brulée.
02:54
Because there's two heads inside one person
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159000
2000
Parce qu'il y a deux têtes à l'intérieur d'une seule personne
02:56
when you think about it.
69
161000
2000
quand on y réfléchit.
02:58
Scholars have long invoked this metaphor of two selves
70
163000
3000
Les chercheurs ont longtemps invoqué cette métaphore des deux mois
03:01
when it comes to questions of temptation.
71
166000
3000
quand il s'agit de questions de tentation.
03:04
There is first, the present self.
72
169000
3000
Il y a d'abord, le moi actuel.
03:07
This is like Odysseus when he's hearing the song.
73
172000
3000
C'est comme Ulysse quand il entend la chanson.
03:10
He just wants to get to the front row.
74
175000
2000
Il veut juste aller au premier rang.
03:12
He just thinks about the here and now and the immediate gratification.
75
177000
3000
Il ne pense qu'au présent et à la gratification immédiate.
03:15
But then there's this other self, the future self.
76
180000
3000
Mais ensuite il y a cette autre moi, le moi futur.
03:18
This is Odysseus as an old man
77
183000
2000
C'est Ulysse vieux
03:20
who wants nothing more than to retire in a sunny villa
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185000
3000
qui ne veut rien de plus que de se retirer dans une villa ensoleillée
03:23
with his wife Penelope
79
188000
2000
avec son épouse Penelope
03:25
outside of Ithaca -- the other one.
80
190000
3000
en dehors d'Ithaque - l'autre.
03:31
So why do we need commitment devices?
81
196000
4000
Alors pourquoi avons-nous besoin des dispositifs engagement?
03:35
Well resisting temptation is hard,
82
200000
2000
Et bien résister à la tentation est difficile,
03:37
as the 19th century English economist
83
202000
3000
comme l'économiste anglais du 19ème siècle
03:40
Nassau William Senior said,
84
205000
2000
Nassau William Senior l'a dit,
03:42
"To abstain from the enjoyment which is in our power,
85
207000
3000
« S'abstenir de la jouissance qui est en notre pouvoir,
03:45
or to seek distant rather than immediate results,
86
210000
3000
ou chercher ce qui est lointain plutôt que des résultats immédiats,
03:48
are among the most painful exertions
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213000
2000
sont parmi les efforts les plus douloureux
03:50
of the human will."
88
215000
2000
de la volonté humaine. »
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 objectifs comme beaucoup d'autres personnes,
03:55
you probably realize
90
220000
2000
vous vous rendez probablement compte
03:57
it's not that your goals are physically impossible
91
222000
2000
que ce n'est pas que vos objectifs soient physiquement impossibles
03:59
that's keeping you from achieving them,
92
224000
2000
qui vous empêche de les atteindre,
04:01
it's that you lack the self-discipline to stick to them.
93
226000
3000
c'est qu'il vous manque l'autodiscipline pour vous y tenir.
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
04:15
that it's difficult to resist temptation
99
240000
3000
pour laquelle il est difficile de résister à la tentation
04:18
is because it's an unequal battle
100
243000
3000
c'est parce que c'est un combat inégal
04:21
between the present self and the future self.
101
246000
2000
entre le moi actuel et le futur moi.
04:23
I mean, let's face it, the present self is present.
102
248000
2000
Je veux dire, admettons-le, le moi actuel est présent.
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It's in control. It's in power right now.
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250000
3000
Il a le contrôle. Il est au pouvoir actuellement.
04:28
It has these strong, heroic arms
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253000
2000
Il a des bras forts et héroïques
04:30
that can lift doughnuts into your mouth.
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255000
2000
qui peuvent soulever des beignets et les mettre dans votre bouche.
04:32
And the future self is not even around.
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257000
3000
Et le futur moi n'est même pas dans le coin.
04:35
It's off in the future. It's weak.
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260000
3000
C'est là-bas 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 un avocat à ses côtés.
04:40
There's nobody to stick up for the future self.
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265000
2000
Il n'y a personne pour représenter le futur moi.
04:42
And so the present self can trounce
110
267000
3000
Et ainsi le moi actuel peut piétiner
04:45
all over its dreams.
111
270000
2000
tous ses rêves.
04:47
So there's this battle between the two selves that's being fought,
112
272000
4000
Donc, c'est une bataille entre les deux moi,
04:51
and we need commitment devices
113
276000
2000
et nous avons besoin des dispositifs d'engagement
04:53
to level the playing field between the two.
114
278000
3000
pour égaliser les chances entre les deux.
04:56
Now I'm a big fan of commitment devices actually.
115
281000
3000
Je suis un grand fan des dispositifs d'engagement en fait.
04:59
Tying yourself to the mast is the oldest one, but there are other ones
116
284000
3000
Vous attacher au mât est le plus ancien, mais il y en a d'autres
05:02
such as locking a credit card away with a key
117
287000
4000
comme le verrouillage d'une carte de crédit avec une clé
05:06
or not bringing junk food into the house so you won't eat it
118
291000
3000
ou ne pas amener de malbouffe dans la maison pour ne pas en manger
05:09
or unplugging your Internet connection
119
294000
2000
ou débrancher votre connexion Internet
05:11
so you can use your computer.
120
296000
2000
pour pouvoir utiliser votre ordinateur.
05:13
I was creating commitment devices of my own
121
298000
2000
Je créais des dispositifs d'engagement
05:15
long before I knew what they were.
122
300000
2000
bien avant de savoir ce que c'était.
05:17
So when I was a starving post-doc
123
302000
2000
Alors, quand j'étais chercheur postdoctoral affamé
05:19
at Columbia University,
124
304000
2000
à l'Université de Columbia,
05:21
I was deep in a publish-or-perish phase of my career.
125
306000
3000
j'étais plongé dans une phase 'publier ou périr' de ma carrière.
05:24
I had to write five pages a day
126
309000
2000
Je devais écrire cinq pages par jour
05:26
towards papers
127
311000
2000
pour des publications
05:28
or I would have to give up five dollars.
128
313000
3000
ou je devais renoncer à cinq dollars.
05:31
And when you try to execute these commitment devices,
129
316000
3000
Et lorsque vous essayez d'exécuter ces dispositifs d'engagement,
05:34
you realize the devil is really in the details.
130
319000
2000
vous vous rendez compte que le diable est vraiment dans les détails.
05:36
Because it's not that easy to get rid of five dollars.
131
321000
3000
Parce que ce 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
Je veux dire, vous ne pouvez pas les brûler, c'est illégal.
05:42
And I thought, well I could give it to a charity
133
327000
2000
Et j'ai pensé, eh bien je pouvais les donner à une oeuvre de charité
05:44
or give it to my wife or something like that.
134
329000
2000
ou les donner 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 ensuite j'ai pensé, oh, je m'envoie à moi-même des messages contradictoires.
05:48
Because not writing is bad, but giving to charity is good.
136
333000
3000
Parce que ne pas écrire est mal, mais donner à une œuvre caritative est bien.
05:51
So then I would kind of justify not writing
137
336000
2000
Alors je justifiais de ne pas écrire
05:53
by giving a gift.
138
338000
2000
en faisant un cadeau.
05:55
And then I kind of flipped that around and thought,
139
340000
2000
Et puis j'ai pris le problème à l'envers et j'ai pensé,
05:57
well I could give it to the neo-Nazis.
140
342000
2000
que je pouvais le donner aux néo-nazis.
05:59
But then I was like, that's more bad than writing is good,
141
344000
3000
Mais ensuite je me suis dit, c'est plus de mal que l'écriture n'est bien,
06:02
and so that wouldn't work.
142
347000
2000
et donc cela ne fonctionnerait pas.
06:04
So ultimately, I just decided
143
349000
2000
Alors finalement, j'ai décidé
06:06
I would leave it in an envelope on the subway.
144
351000
3000
que je les laisserai dans une enveloppe dans le métro.
06:09
Sometimes a good person would find it,
145
354000
2000
Parfois, une bonne personne les trouvait,
06:11
sometimes a bad person would find it.
146
356000
2000
parfois, une mauvaise personne les trouvait.
06:13
On average, it was just a completely pointless exchange of money
147
358000
3000
En moyenne, ce n'était qu'un échange tout à fait inutile d'argent
06:16
that I would regret.
148
361000
2000
que j'allais regretter.
06:18
(Laughter)
149
363000
3000
(Rires)
06:21
Such it is with commitment devices.
150
366000
3000
C'est ainsi avec les dispositifs d'engagement.
06:24
But despite my like for them,
151
369000
4000
Mais malgré que je les aime bien,
06:28
there's two nagging concerns
152
373000
2000
il y a deux préoccupations lancinantes
06:30
that I've always had about commitment devices,
153
375000
2000
que j'ai toujours eu à leur sujet,
06:32
and you might feel this if you use them yourself.
154
377000
2000
et vous pourriez le ressentir si vous les utilisiez vous-même.
06:34
So the first is,
155
379000
2000
Donc, la première est,
06:36
when you've got one of these devices going,
156
381000
2000
quand vous avez un de ces dispositifs en cours,
06:38
such as this contract to write everyday or pay,
157
383000
3000
comme ce contrat d'écrire tous les jours ou payer,
06:41
it's just a constant reminder
158
386000
2000
c'est un simple rappel constant
06:43
that you have no self-control.
159
388000
2000
que vous n'avez aucun contrôle de vous-même.
06:45
You're just telling yourself, "Without you, commitment device,
160
390000
2000
Vous vous dites seulement : « 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 pas d'autodiscipline. »
06:50
And then when you're ever in a situation
162
395000
2000
Et puis quand vous êtes toujours dans une situation
06:52
where you don't have a commitment device in place --
163
397000
3000
où vous n'avez pas de dispositif d'engagement en place -
06:55
like, "Oh my God, that person's offering me a doughnut,
164
400000
2000
« Oh mon Dieu, cette personne me propose un beignet,
06:57
and I have no defense mechanism," --
165
402000
2000
et je n'ai aucun mécanisme de défense. » --
06:59
you just eat it.
166
404000
2000
vous le mangez, c'est tout.
07:01
So I don't like the way that they take the power away from you.
167
406000
3000
Donc je n'aime pas la façon dont ils vous ôtent le pouvoir.
07:04
I think self-discipline is something, it's like a muscle.
168
409000
3000
Je pense que l'autodiscipline est une chose, c'est comme un muscle.
07:07
The more you exercise it, the stronger it gets.
169
412000
3000
Plus vous l'exercez, plus elle devient forte.
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 vous pouvez toujours ruser pour y échapper.
07:15
You say, "Well, of course I can't write today,
172
420000
2000
Vous dites: « Bon, bien sûr je ne peux pas écrire aujourd'hui,
07:17
because I'm giving a TEDTalk and I have five media interviews,
173
422000
3000
parce que je donne une conférence à TED et j'ai cinq interviews 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 puis je vais à un cocktail et puis je serai saoul après ça.
07:23
And so there's no way that this is going to work."
175
428000
3000
Et donc il n'y a aucun moyen que ça marche. »
07:26
So in effect, you are like Odysseus and the first mate
176
431000
2000
Donc, en effet, vous êtes comme Ulysse et le second
07:28
in one person.
177
433000
2000
en une seule personne.
07:30
You're putting yourself, you're binding yourself,
178
435000
3000
Vous vous y mettez, vous vous contraignez,
07:33
and you're weaseling your way out of it,
179
438000
2000
et vous rusez pour y échapper,
07:35
and then you're beating yourself up afterwards.
180
440000
2000
et ensuite vous vous battez.
07:37
So I've been working
181
442000
2000
J'ai donc travaillé
07:39
for about a decade now
182
444000
2000
depuis environ dix ans
07:41
on finding other ways
183
446000
2000
à trouver d'autres façons
07:43
to change people's relationship to the future self
184
448000
2000
de changer la relation des gens à leur futur moi
07:45
without using commitment devices.
185
450000
2000
sans utiliser de dispositifs d'engagement.
07:47
In particular, I'm interested in the relationship
186
452000
3000
En particulier, je m'intéresse à la relation
07:50
to the future financial self.
187
455000
3000
au futur moi financier.
07:54
And this is a timely issue.
188
459000
2000
Et c'est une question 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 problème classique à deux mois.
08:00
The present self does not want to save at all.
191
465000
3000
Le moi actuel ne veut pas épargner du tout.
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 futur moi veut que le moi actuel épargne.
08:09
So this is a timely problem.
194
474000
2000
Donc c'est un problème d'actualité.
08:11
We look at the savings rate
195
476000
2000
Nous regardons le taux d'épargne
08:13
and it has been declining since the 1950s.
196
478000
3000
et il est en déclin depuis les années 1950.
08:16
At the same time, the Retirement Risk Index,
197
481000
3000
En même temps, l'indice de risque pour la retraite,
08:19
the chance of not being able to meet your needs in retirement,
198
484000
3000
la possibilité de ne pas pouvoir satisfaire vos besoins à la retraite,
08:22
has been increasing.
199
487000
2000
n'a cessé d'augmenter.
08:24
And we're at a situation now
200
489000
2000
Et nous sommes désormais dans une situation
08:26
where for every three baby boomers,
201
491000
2000
où pour trois baby-boomers,
08:28
the McKinsey Global Institute predicts
202
493000
2000
le McKinsey Global Institute prédit
08:30
that two will not be able to meet their pre-retirement needs
203
495000
4000
que deux ne pourront pas satisfaire 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 y faire?
08:39
There's a philosopher, Derek Parfit,
206
504000
3000
Il y a un philosophe, Derek Parfit,
08:42
who said some words that were inspiring to my coauthors and I.
207
507000
3000
qui a dit quelques mots qui ont été source d'inspiration pour mes coauteurs et moi-même.
08:45
He said that, "We might neglect our future selves
208
510000
3000
Il a déclaré que, "Nous pourrions négliger nos futurs mois
08:48
because of some failure of belief or imagination."
209
513000
4000
à cause d'une incapacité de croire ou d'imaginer."
08:52
That is to say,
210
517000
2000
C'est-à-dire,
08:54
we somehow might not believe that we're going to get old,
211
519000
3000
nous pourrions en quelque sorte ne pas croire que nous allons vieillir,
08:57
or we might not be able to imagine
212
522000
2000
ou nous pourrions ne pas être en mesure 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, ça semble ridicule.
09:03
Of course, we know that we're going to get old.
215
528000
2000
Bien sûr, nous savons que nous allons vieillir.
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 en lesquelles nous croyons et ne croyons pas à la fois?
09:08
So my coauthors and I have used computers,
217
533000
3000
Donc, mes co-auteurs et moi avons utilisé des ordinateurs,
09:11
the greatest tool of our time,
218
536000
2000
l'outil le plus génial de notre époque,
09:13
to assist people's imagination
219
538000
2000
pour aider l'imagination des gens
09:15
and help them imagine what it might be like
220
540000
3000
et les aider à imaginer ce que pourrait être
09:18
to go into the future.
221
543000
2000
un voyage dans le futur.
09:20
And I'll show you some of these tools right here.
222
545000
3000
Et je vais vous montrer certains de ces outils ici.
09:23
The first is called the distribution builder.
223
548000
2000
Le premier est appelé constructeur de distribution.
09:25
It shows people what the future might be like
224
550000
3000
Il montre aux gens à quoi l'avenir pourrait ressembler
09:28
by showing them a hundred equally probable outcomes
225
553000
3000
en leur montrant une centaine de résultats équiprobables
09:31
that might be obtained in the future.
226
556000
2000
qui pourraient être obtenus dans le futur.
09:33
Each outcome is shown by one of these markers,
227
558000
3000
Chaque résultat est présenté par un de ces marqueurs,
09:36
and each sits on a row
228
561000
2000
et chacun se trouve sur 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 en haut
09:42
means that you're enjoying a high income in retirement.
231
567000
2000
signifie que vous profitez d'un revenu élevé à 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 du mal à joindre les deux bouts.
09:48
When you make an investment,
234
573000
2000
Lorsque vous faites un investissement,
09:50
what you're really saying is, "I accept
235
575000
2000
ce que vous dites vraiment, c'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
puisse m'arriver et détermine ma richesse. "
09:56
Now you can try to move your outcomes around.
238
581000
3000
Maintenant, 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 cette personne le fait,
10:02
but it costs you something to do it.
240
587000
2000
mais il vous en coûte quelque chose.
10:04
It means that you have to save more today.
241
589000
4000
Cela signifie que vous devez épargner plus aujourd'hui.
10:08
Once you find an investment that you're happy with,
242
593000
2000
Lorsque vous trouvez un investissement dont vous êtes satisfait,
10:10
what people do is they click "done"
243
595000
2000
ce que les gens font, c'est qu'ils cliquent sur "Terminé"
10:12
and the markers begin to disappear,
244
597000
2000
et les marqueurs commencent à disparaître,
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
Ça simule ce que c'est que d'investir dans quelque chose
10:18
and to watch that investment pan out.
247
603000
3000
et de regarder ce que donne l'investissement.
10:21
At the end, there will only be one marker left standing
248
606000
3000
A la fin, il ne restera qu'un seul marqueur
10:24
and it will determine our wealth in retirement.
249
609000
3000
et il va déterminer notre richesse à la retraite.
10:27
Yes, this person retired
250
612000
2000
Oui, cette personne a pris sa retraite
10:29
at 150 percent of their working income in retirement.
251
614000
4000
avec une pension de 150% de son revenu actif.
10:33
They're making more money while retired
252
618000
2000
Elle gagne plus d'argent à la retraite
10:35
than they were making while they were working.
253
620000
2000
que ce qu'ils gagnaient en travaillant.
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
rien que ça vous a donné une petite impression d'exaltation et de joie --
10:43
just to think about making
256
628000
2000
simplement de penser de gagner
10:45
50 percent more money in retirement than before.
257
630000
3000
50 pour cent plus d'argent à la retraite qu'auparavant.
10:48
However, had you ended up on the very bottom,
258
633000
2000
Toutefois, si vous aviez fini tout en bas,
10:50
it might have given you a slight sense
259
635000
2000
ça aurait pu vous donner un léger sens
10:52
of dread and/or nausea
260
637000
2000
de crainte et / ou de nausée
10:54
thinking about struggling to get by in retirement.
261
639000
4000
de penser à mal s'en sortir à la retraite.
10:58
By using this tool over and over
262
643000
2000
En utilisant cet outil encore et encore
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 peuvent comprendre
11:05
that the investments and savings that they undertake today
265
650000
3000
que les placements et l'épargne qu'ils engagent aujourd'hui
11:08
determine their well-being in the future.
266
653000
2000
déterminent leur bien-être dans l'avenir.
11:10
Now people are motivated through emotions,
267
655000
3000
Les gens sont motivés par des émotions,
11:13
but different people find different things motivating.
268
658000
3000
mais des gens différents trouvent motivantes des choses différentes.
11:16
This is a simulation
269
661000
3000
C'est une simulation
11:19
that uses graphics,
270
664000
2000
qui utilise des graphiques,
11:21
but other people find motivating what money can buy,
271
666000
2000
mais d'autres personnes trouvent motivant ce que l'argent peut acheter,
11:23
not just numbers.
272
668000
2000
pas seulement des chiffres.
11:25
So here I made a distribution builder
273
670000
2000
Donc ici j'ai fait un constructeur de distribution
11:27
where instead of showing numerical outcomes,
274
672000
3000
où, au lieu de montrer les résultats chiffrés,
11:30
I show people what those outcomes will get you,
275
675000
3000
je montre aux gens ce que ces résultats vous apporteront,
11:33
in particular apartments that you can afford
276
678000
2000
en particulier les appartements que vous pourrez vous permettre
11:35
if you're retiring on 3,000, 2,500,
277
680000
3000
si vous prenez votre retraite sur les 3000, 2500,
11:38
2,000 dollars per month and so on.
278
683000
3000
2000 dollars par mois et ainsi de suite.
11:41
As you move down the ladder of apartments,
279
686000
2000
Comme vous descendez dans l'échelle des appartements,
11:43
you see that they get worse and worse.
280
688000
3000
vous voyez qu'ils vont de pire en pire.
11:46
Some of them look like places I lived in as a graduate student.
281
691000
4000
Certains d'entre eux ressemblent à des lieux où j'ai vécu quand j'étais étudiant diplômé.
11:50
And as you get to the very bottom,
282
695000
4000
Et comme vous arrivez tout en bas,
11:54
you're faced with the unfortunate reality
283
699000
2000
vous êtes confronté à la triste réalité
11:56
that if you don't save anything for retirement,
284
701000
2000
selon laquelle si vous n'épargnez rien pour la retraite,
11:58
you won't be able to afford any housing at all.
285
703000
3000
vous ne pourrez pas du tout vous payer de logement.
12:01
Those are actual pictures of actual apartments
286
706000
2000
Ce sont des images réelles d'appartements réels
12:03
renting for that amount
287
708000
2000
qui se louent pour ce montant
12:05
as advertised on the Internet.
288
710000
2000
comme annoncé 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 le temps comportementale,
12:11
is something that I created with Hal Hershfield,
291
716000
3000
c'est quelque chose que j'ai créé 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 co-auteur sur un projet précédent,
12:17
Bill Sharpe.
293
722000
2000
Bill Sharpe.
12:19
And what it is
294
724000
2000
Et c'est
12:21
is an exploration into virtual reality.
295
726000
2000
une exploration en réalité virtuelle.
12:23
So what we do is we take pictures of people --
296
728000
3000
Donc ce que nous faisons c’est prendre des personnes en photo --
12:26
in this case, college-age people --
297
731000
2000
dans ce cas, des personnes en âge universitaire -
12:28
and we use software to age them
298
733000
2000
et nous utilisons le logiciel pour les vieillir
12:30
and show these people what they'll look like
299
735000
3000
et montrer à ces gens à quoi ils vont ressembler
12:33
when they're 60, 70, 80 years old.
300
738000
2000
quand ils auront 60, 70, 80 ans.
12:35
And we try to test
301
740000
2000
Et nous essayons de tester
12:37
whether actually assisting your imagination
302
742000
3000
si aider votre imagination
12:40
by looking at the face of your future self
303
745000
2000
en regardant le visage de votre future moi
12:42
can change you investment behavior.
304
747000
2000
peut réellement changer votre comportement d'investissement.
12:44
So this is one of our experiments.
305
749000
3000
C'est une de nos expériences.
12:47
Here we see the face of the young subject on the left.
306
752000
3000
Ici nous voyons le visage du sujet jeune à gauche.
12:50
He's given a control
307
755000
2000
On lui a donné un contrôle
12:52
that allows him to adjust his savings rate.
308
757000
2000
qui lui permet d'ajuster son taux d'épargne.
12:54
As he moves his savings rate down,
309
759000
2000
Comme il déplace son taux d'épargne vers le bas,
12:56
it means that he's saving zero
310
761000
2000
cela signifie qu'il n'économise rien
12:58
when it's all the way here at the left.
311
763000
2000
quand il est complètement à gauche.
13:00
You can see his current annual income --
312
765000
2000
Vous pouvez voir son revenu annuel actuel -
13:02
this is the percentage of his paycheck that he can take home today --
313
767000
3000
Il s'agit du pourcentage de son salaire qu'il peut ramener à la maison aujourd'hui --
13:05
is quite high, 91 percent,
314
770000
2000
c'est assez élevé, 91 pour cent,
13:07
but his retirement income is quite low.
315
772000
2000
mais son revenu de retraite est très faible.
13:09
He's going to retire on 44 percent
316
774000
2000
Il va partir à la retraite à 44 pour cent
13:11
of what he earned while he was working.
317
776000
3000
de ce qu'il gagnait alors qu'il travaillait.
13:14
If he saves the maximum legal amount,
318
779000
3000
S'il économise le montant maximum légal,
13:17
his retirement income goes up,
319
782000
2000
son revenu de 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
parce que maintenant il a moins d'argent sur le côté gauche à dépenser aujourd'hui.
13:25
Other conditions show people the future self.
322
790000
3000
D'autres conditions montrent aux gens leur futur moi.
13:28
And from the future self's point of view, everything is in reverse.
323
793000
3000
Et du point de vue du futur moi, la situation est complètement renversée.
13:31
If you save very little,
324
796000
2000
Si vous économisez très peu,
13:33
the future self is unhappy
325
798000
2000
le futur moi est malheureux
13:35
living on 44 percent of the income.
326
800000
3000
en vivant sur 44 pour cent des revenus.
13:38
Whereas if the present self saves a lot,
327
803000
3000
Alors que si le moi actuel économise beaucoup,
13:41
the future self is delighted,
328
806000
2000
le futur moi est ravi,
13:43
where the income is close up near 100 percent.
329
808000
3000
où le revenu est proche de 100 pour cent.
13:46
To bring this to a wider audience,
330
811000
3000
Pour apporter cela à un large public,
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 créer quelque chose que nous appelons la machine à voyager dans le temps comportementale,
13:55
in which you not only get to see yourself in the future,
333
820000
3000
dans laquelle non seulement vous vous voyez dans l'avenir,
13:58
but you get to see anticipated emotional reactions
334
823000
3000
mais vous voyez les réactions émotionnelles anticipées
14:01
to different levels of retirement wealth.
335
826000
3000
aux différents niveaux de richesse de la retraite.
14:04
So for instance,
336
829000
2000
Ainsi par exemple,
14:06
here is somebody using the tool.
337
831000
2000
voici quelqu'un qui utilise l'outil.
14:08
And just watch the facial expressions
338
833000
2000
Et regardez les expressions du visage
14:10
as they move the slider.
339
835000
2000
quand ils déplacent le curseur.
14:12
The younger face gets happier and happier, saving nothing.
340
837000
2000
Le jeune visage est de plus en plus heureux, en n'épargnant rien.
14:14
The older face is miserable.
341
839000
2000
Le vieux visage est malheureux.
14:16
And slowly, slowly we're bringing it up to a moderate savings rate.
342
841000
2000
Et lentement, lentement, nous montons le curseur à un taux d'épargne modéré.
14:18
And then it's a high savings rate.
343
843000
2000
Et puis c'est un taux d'épargne élevé.
14:20
The younger face is getting unhappy.
344
845000
2000
Le jeune visage devient malheureux.
14:22
The older face is quite pleased
345
847000
2000
Le vieux visage est très heureux
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 cela a un effet sur ce que les gens font.
14:29
And what's nice about it
348
854000
2000
Et le bon côté de cela
14:31
is it's not something that biasing people actually,
349
856000
3000
est que ce n'est pas quelque chose qui influe sur les gens en fait,
14:34
because as one face smiles,
350
859000
2000
parce que lorsqu'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
Ça ne vous dit pas dans quel sens mettre le curseur,
14:40
it's just reminding you that you are
353
865000
3000
c'est juste pour vous rappeler que vous êtes
14:43
connected to and legally tied to
354
868000
2000
connecté et juridiquement lié à
14:45
this future self.
355
870000
2000
ce futur moi.
14:47
Your decisions today are going to determine its well-being.
356
872000
3000
Vos décisions d'aujourd'hui vont déterminer son bien-être.
14:50
And that's something that's easy to forget.
357
875000
3000
Et c'est quelque chose qu'il est facile d'oublier.
14:53
This use of virtual reality
358
878000
3000
Cette utilisation de la réalité virtuelle
14:56
is not just good for making people look older.
359
881000
2000
n'est pas seulement bon pour donner l'air plus âgé aux gens.
14:58
There are programs you can get
360
883000
2000
Il y a des programmes que vous pouvez obtenir
15:00
to see how people might look
361
885000
2000
pour voir à quoi les gens pourraient ressembler
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
si ils prennent du poids et ainsi de suite.
15:07
And what's good is,
364
892000
2000
Et ce qui est bien c'est,
15:09
unlike in the experiments that Hal and myself ran with Russ Smith,
365
894000
3000
que contrairement aux expériences que Hal et moi-même avons faites avec Russ Smith,
15:12
you don't have to program these by yourself
366
897000
2000
vous n'avez pas à programmer par vous-même
15:14
in order to see the virtual reality.
367
899000
3000
pour voir la réalité virtuelle.
15:17
There are applications you can get on smartphones for just a few dollars
368
902000
3000
Il y a des applications que vous pouvez obtenir sur les smartphones pour seulement quelques dollars
15:20
that do the same thing.
369
905000
2000
qui font la même chose.
15:22
This is actually a picture of Hal, my coauthor.
370
907000
2000
C'est en fait une image de Hal, mon co-auteur.
15:24
You might recognize him from the previous demos.
371
909000
3000
Vous pourriez le reconnaître d'après des démos précédentes.
15:27
And just for kicks we ran his picture
372
912000
3000
Et juste pour le plaisir nous avons soumis son image
15:30
through the balding, aging and weight gain software
373
915000
3000
à la calvitie, au vieillissement et à la prise de poids
15:33
to see how he would look.
374
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
375
920000
3000
Hal est ici, donc je pense que nous lui devons comme à vous
15:38
to disabuse you of that last image.
376
923000
3000
de vous détromper de cette dernière image.
15:42
And I'll close it there.
377
927000
2000
Et je vais conclure ici.
15:44
On behalf of Hal and myself,
378
929000
2000
Au nom de Hal et moi-même,
15:46
I wish all the best to your present and future selves.
379
931000
2000
A votre moi actuel et à votre futur moi, je souhaite pour vous tous ce qu'il y a de mieux.
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