TEDxZurich 2011
Sebastian Wernicke: 1,000 TED Talks in six words
Sebastian Wernicke : 1000 conférences TED, 6 mots
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Sebastian Wernicke pense que toutes les conférences de TED peuvent être résumées en six mots. A TEDxZurich, il nous montre comment y arriver - et faire encore mieux.
Sebastian Wernicke - Data scientist
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
After making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects. Full bio
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00:15
There's currently over a thousand TEDTalks on the TED website.
0
0
4000
Il y a actuellement plus d'un millier de conférences sur le site de TED.
00:19
And I guess many of you here
1
4000
3000
Et je suppose que beaucoup d'entre vous
00:22
think that this is quite fantastic --
2
7000
2000
pensent que c'est assez formidable --
00:24
except for me. I don't agree with this.
3
9000
2000
sauf moi. Je ne suis pas d'accord.
00:26
I think we have a situation here.
4
11000
2000
Je pense qu’il y a un problème.
00:28
Because if you think about it, 1,000 TEDTalks,
5
13000
3000
Parce que, si vous y réfléchissez, 1000 conférences,
00:31
that's over 1,000 ideas worth spreading.
6
16000
3000
c'est plus de mille idées qui méritent d'être diffusées.
00:34
How on earth
7
19000
2000
Comment diable
00:36
are you going to spread a thousand ideas?
8
21000
2000
allons-nous faire pour diffuser mille idées ?
00:38
Even if you just try to get all of those ideas into your head
9
23000
2000
Même si vous essayez de faire entrer toutes ces idées dans votre crâne
00:40
by watching all those thousand TED videos,
10
25000
2000
en regardant le millier de vidéos sur TED,
00:42
it would actually currently take you
11
27000
3000
ça vous prendrait actuellement
00:45
over 250 hours to do so.
12
30000
2000
plus de 250 heures.
00:47
And I did a little calculation of this.
13
32000
2000
J'ai fait un petit calcul.
00:49
The damage to the economy for each one who does this
14
34000
3000
L'impact sur l'économie pour chacun d'entre nous qui ferait ça,
00:52
is around $15,000.
15
37000
2000
serait d'environ 15 000 dollars.
00:54
So having seen this danger to the economy,
16
39000
3000
Alors, face à ce danger pour l'économie,
00:57
I thought, we need to find a solution to this problem.
17
42000
3000
j'ai pensé qu’il nous faut trouver une solution à ce problème.
01:00
Here's my approach to it all.
18
45000
2000
Voici mon approche.
01:02
If you look at the current situation,
19
47000
2000
Si vous considérez la situation actuelle,
01:04
you have a thousand TEDTalks.
20
49000
2000
vous avez un millier de conférences sur TED.
01:06
Each of those TEDTalks has an average length
21
51000
2000
Toutes ces conférences ont une longueur moyenne
01:08
of about 2,300 words.
22
53000
2000
d'environ 2 300 mots.
01:10
Now take this together
23
55000
2000
Si vous les additionnez,
01:12
and you end up with 2.3 million words of TEDTalks,
24
57000
3000
vous obtenez 2,3 millions de mots sur TED,
01:15
which is about three Bibles-worth of content.
25
60000
3000
ce qui correspond au contenu d'environ trois Bibles.
01:18
The obvious question here is,
26
63000
2000
La question à se poser,
01:20
does a TEDTalk really need 2,300 words?
27
65000
3000
est si une conférence TED a vraiment besoin de 2300 mots ?
01:23
Isn't there something shorter?
28
68000
2000
N'y aurait-il rien de plus court ?"
01:25
I mean, if you have an idea worth spreading,
29
70000
2000
Je veux dire, si vous avez une idée qui mérite d'être diffusée,
01:27
surely you can put it into something shorter
30
72000
2000
vous pouvez sûrement la réduire
01:29
than 2,300 words.
31
74000
2000
à moins de 2300 mots.
01:31
The only question is, how short can you get?
32
76000
2000
La seule question est : jusqu'à quel point ?
01:33
What's the minimum amount of words
33
78000
2000
Quel est le nombre minimum de mots nécessaires
01:35
you would need to do a TEDTalk?
34
80000
2000
pour faire une conférence sur TED ?
01:37
While I was pondering this question,
35
82000
2000
Alors que je méditais sur cette question,
01:39
I came across this urban legend about Ernest Hemingway,
36
84000
3000
je suis tombé sur cette légende urbaine à propos de Ernest Hemingway,
01:42
who allegedly said that these six words here:
37
87000
3000
qui aurait affirmé que ces six mots là :
01:45
"For sale: baby shoes, never worn,"
38
90000
3000
« A vendre : chaussures de bébé, jamais portées »,
01:48
were the best novel he had ever written.
39
93000
3000
étaient le meilleur roman qu'il ait jamais écrit.
01:51
And I also encountered a project called Six-Word Memoirs
40
96000
2000
J'ai aussi découvert un projet appelé Mémoires en Six Mots,
01:53
where people were asked,
41
98000
2000
où on a demandé à des gens
01:55
take your whole life and please sum this up into six words, such as these here:
42
100000
3000
de prendre toute leur vie et de la résumer en six mots, comme ceux-ci :
01:58
"Found true love, married someone else."
43
103000
2000
« Trouvé l'amour parfait, épousé un autre. »
02:00
Or "Living in existential vacuum; it sucks."
44
105000
3000
Ou « Vivre dans un vide existentiel : ça craint. »
02:03
I actually like that one.
45
108000
2000
J'aime vraiment bien celui-là.
02:05
So if a novel can be put into six words
46
110000
3000
Si un roman peut être écrit en six mots,
02:08
and a whole memoir can be put into six words,
47
113000
3000
et toute une mémoire peut être mise en six mots,
02:11
you don't need more than six words for a TEDTalk.
48
116000
3000
alors on n'a pas besoin de plus de six mots pour une conférence TED.
02:14
We could have been done by lunch here.
49
119000
2000
On pourrait avoir fini pour le déjeuner, là.
02:16
I mean ...
50
121000
3000
Je veux dire...
02:19
And if you did this for all thousand TEDTalks,
51
124000
2000
Si on faisait cela pour toutes les conférences de TED,
02:21
you would get from 2.3 million words down to 6,000.
52
126000
3000
on passerait de 2,3 millions de mots à 6 000.
02:24
So I thought this was quite worthwhile.
53
129000
2000
J'ai donc pensé que ça en valait la peine.
02:26
So I started asking all my friends,
54
131000
2000
J'ai commencé à demander à tous mes amis
02:28
please take your favorite TEDTalk and put that into six words.
55
133000
3000
de prendre leur conférence favorite et de la résumer en six mots.
02:31
So here are some of the results that I received. I think they're quite nice.
56
136000
2000
Voici quelques-uns des résultats que j'ai reçu. Je les trouve pas mal.
02:33
For example, Dan Pink's talk on motivation,
57
138000
2000
Par exemple, la conférence de Dan Pink sur la motivation,
02:35
which was pretty good if you haven't seen it:
58
140000
2000
qui était assez bonne, si vous ne l'avez pas vue :
02:37
"Drop carrot. Drop stick. Bring meaning."
59
142000
2000
« Abandonnez la carotte. Abandonnez le bâton. Apportez du sens. »
02:39
It's what he's basically talking about in those 18 and a half minutes.
60
144000
3000
C'est de cela qu'il parle, au fond, pendant ces 18 minutes et demi.
02:42
Or some even included references to the speakers,
61
147000
2000
Certains incluaient même une référence au conférencier,
02:44
such as Nathan Myhrvold's speaking style,
62
149000
2000
par exemple au style parlé de Nathan Myhrvold's,
02:46
or the one of Tim Ferriss,
63
151000
2000
ou celui sur Tim Ferriss,
02:48
which might be considered a bit strenuous at times.
64
153000
3000
qu'on pourrait trouver parfois un peu ardu.
02:51
The challenge here is, if I try to systematically do this,
65
156000
3000
La difficulté, ici, c'est que si j'essayais de généraliser le procédé,
02:54
I would probably end up with a lot of summaries,
66
159000
2000
je finirais probablement avec beaucoup de résumés,
02:56
but not with many friends in the end.
67
161000
2000
mais plus beaucoup d'amis.
02:58
So I had to find a different method,
68
163000
2000
J'ai donc dû trouver une autre méthode,
03:00
preferably involving total strangers.
69
165000
2000
qui impliquerait de préférence des complets étrangers.
03:02
And luckily there's a website for that called Mechanical Turk,
70
167000
3000
Et par chance, il y a un site web pour ça, appelé Mechanical Turk,
03:05
which is a website where you can post tasks
71
170000
2000
qui est un site où vous pouvez poster des tâches
03:07
that you don't want to do yourself,
72
172000
2000
que vous ne voulez pas faire vous-même,
03:09
such as "Please summarize this text for me in six words."
73
174000
3000
du genre : "Merci de résumer ce texte en six mots pour moi ".
03:12
And I didn't allow any low-cost countries to work on this,
74
177000
3000
Je n'ai pas autorisé de pays à bas coût à travailler là-dessus,
03:15
but I found out I could get a six-word summary for just 10 cents,
75
180000
4000
mais j'ai découvert que je pouvais obtenir un résumé de six mots pour seulement 10 cents,
03:19
which I think is a pretty good price.
76
184000
2000
ce qui est, je pense, un très bon prix.
03:21
Even then, unfortunately,
77
186000
2000
Malheureusement, même ainsi,
03:23
it's not possible to summarize each TEDTalk individually.
78
188000
3000
il est impossible de résumer chaque conférence de TED individuellement.
03:26
Because if you do the math, you have a thousand TEDTalks,
79
191000
2000
Parce que si vous calculez bien, vous avez un millier de conférences,
03:28
the pay 10 cents each;
80
193000
2000
vous payez 10 cents chacune ;
03:30
you have to do more than one summary for each of those talks,
81
195000
3000
vous devez faire plus d'un résumé pour chacune de ces conférences,
03:33
because some of them will probably be, or are, really bad.
82
198000
3000
parce que certains vont être, ou sont, très mauvais.
03:36
So I would end up paying hundreds of dollars.
83
201000
3000
Et je finirais par payer des centaines de dollars.
03:39
So I thought of a different way
84
204000
2000
J'ai donc pensé à une autre façon de procéder,
03:41
by thinking, well, the talks revolve around certain themes.
85
206000
3000
je me suis dit que les conférences tournent autour de certains thèmes.
03:44
So what if I don't let people summarize
86
209000
2000
Pourquoi ne pas arrêter de faire résumer
03:46
individual TEDTalks to six words,
87
211000
2000
séparément chaque conférence en six mots,
03:48
but give them 10 TEDTalks at the same time
88
213000
2000
mais donner 10 conférences en même temps
03:50
and say, "Please do a six-word summary for that one."
89
215000
3000
et dire : « Merci de résumer cela en six mots. »
03:53
I would cut my costs by 90 percent.
90
218000
2000
Ça réduirait mes coûts de 90 %.
03:55
So for $60,
91
220000
3000
Ainsi, pour 60 dollars,
03:58
I could summarize a thousand TEDTalks
92
223000
2000
je pourrais réduire un millier de conférences
04:00
into just 600 summaries,
93
225000
2000
à seulement 600 résumés,
04:02
which would actually be quite nice.
94
227000
2000
ce qui serait vraiment bien.
04:04
Now some of you might actually right now be thinking,
95
229000
2000
Certains d'entre vous se disent peut-être en ce moment
04:06
It's downright crazy to have 10 TEDTalks summarized into just six words.
96
231000
3000
que c'est complètement dingue de résumer 10 conférences en seulement six mots.
04:09
But it's actually not,
97
234000
2000
Mais en réalité ce n'est pas le cas,
04:11
because there's an example by statistics professor, Hans Rosling.
98
236000
3000
et en voici un exemple, donné par le statisticien Hans Rosling.
04:14
I guess many of you have seen one or more of his talks.
99
239000
2000
Je suppose que beaucoup d'entre vous ont déjà vu l'une de ses conférences.
04:16
He's got eight talks online,
100
241000
2000
Il a huit conférences en ligne,
04:18
and those talks can basically be summed up into just four words,
101
243000
3000
et ces conférences peuvent être résumés en seulement quatre mots,
04:21
because that's all he's basically showing us,
102
246000
2000
parce qu'au fond, c'est tout ce qu'il nous démontre :
04:23
our intuition is really bad.
103
248000
2000
notre intuition est très mauvaise.
04:25
He always proves us wrong.
104
250000
2000
Il nous démontre toujours que nous avons tort.
04:27
So people on the Internet, some didn't do so well.
105
252000
3000
Les internautes, certains n'ont pas si bien travaillé.
04:30
I mean, when I asked them to summarize the 10 TEDTalks at the same time,
106
255000
2000
Je veux dire que lorsque je leurs ai demandé de résumer les 10 conférences en même temps,
04:32
some took the easy route out.
107
257000
2000
certains ont choisi la voie facile.
04:34
They just had some general comment.
108
259000
3000
Ils ont seulement fait un commentaire général.
04:37
There were others, and I found this quite cheeky.
109
262000
3000
Certains autres, et j'ai trouvé ça assez gonflé,
04:40
They used their six words to talk back to me
110
265000
2000
Ils ont utilisé leurs six mots pour me répondre,
04:42
and ask me if I'd been too much on Google lately.
111
267000
4000
et me demander si je n'avais pas été un peu trop sur Google ces derniers temps.
04:46
And finally also, I never understood this,
112
271000
3000
Et enfin, je n'ai jamais compris,
04:49
some people really came up with their own version of the truth.
113
274000
3000
certains sont venus avec leur propre version de la vérité.
04:52
I don't know any TEDTalk that contains this.
114
277000
3000
Je ne connais aucune conférence de TED qui dise ça.
04:55
But, oh well. In the end, however,
115
280000
2000
Mais bon... A la fin, cependant,
04:57
and this is really amazing,
116
282000
2000
et c'est vraiment incroyable,
04:59
for each of those 10 TEDTalk clusters that I submitted,
117
284000
2000
pour chacun des groupes de 10 conférences que j'avais soumis,
05:01
I actually received meaningful summaries.
118
286000
2000
j'ai fini par recevoir des résumés intéressants.
05:03
Here are some of my favorites.
119
288000
2000
Voici quelques-uns de mes préférés.
05:05
For example, for all the TEDTalks around food,
120
290000
2000
Par exemple, pour toutes les conférences sur la nourriture,
05:07
someone summed this up into: "Food shaping body, brains and environment,"
121
292000
2000
quelqu'un les a résumé en "La nourriture conditionne le corps, l'esprit, et l'environnement",
05:09
which I think is pretty good.
122
294000
2000
ce que je trouve assez bon.
05:11
Or happiness: "Striving toward happiness =
123
296000
2000
Ou sur le bonheur : « Lutter pour le bonheur =
05:13
moving toward unhappiness."
124
298000
2000
aller vers le malheur."
05:15
So here I was.
125
300000
2000
J'en étais là.
05:17
I had started out with a thousand TEDTalks
126
302000
2000
J'avais démarré avec un millier de conférences
05:19
and I had 600 six-word summaries for those.
127
304000
3000
et j'en avais tiré 600 résumés de six mots.
05:22
Actually it sounded nice in the beginning,
128
307000
2000
Au début, ça avait l'air sympa,
05:24
but when you look at 600 summaries, it's quite a lot.
129
309000
2000
mais quand vous considérez 600 résumés, c'est beaucoup.
05:26
It's a huge list.
130
311000
2000
C'est une liste énorme.
05:28
So I thought, I probably have to take this one step further here
131
313000
4000
Alors j'ai pensé qu'il fallait sans doute aller un cran plus loin,
05:32
and create summaries of the summaries -- and this is exactly what I did.
132
317000
3000
et créer des résumés de résumés -- et c'est exactement ce que j'ai fait.
05:35
So I took the 600 summaries that I had,
133
320000
2000
J'ai pris les 600 résumés que j'avais,
05:37
put them into nine groups
134
322000
2000
je les ai répartis en neuf groupes,
05:39
according to the ratings that the talks had originally received on TED.com
135
324000
4000
selon les qualificatifs que les conférences avaient reçu au départ sur TED.com,
05:43
and asked people to do summaries of those.
136
328000
3000
et j'ai demandé aux gens d'en faire des résumés.
05:46
Again, there were some misunderstandings.
137
331000
2000
A nouveau, il y a eu quelques malentendus.
05:48
For example, when I had a cluster of all the beautiful talks,
138
333000
2000
Par exemple, alors que j'avais un groupe formé de toutes les belles conférences,
05:50
someone thought I was just trying to find the ultimate pick-up line.
139
335000
3000
quelqu'un a pensé que j'essayais juste de trouver la formule ultime pour emballer.
05:53
But in the end, amazingly,
140
338000
3000
Mais à la fin, aussi incroyable que cela paraisse,
05:56
again, people were able to do it.
141
341000
2000
les gens ont réussi de nouveau.
05:58
For example, all the courageous TEDTalks:
142
343000
2000
Par exemple, pour toutes les conférences courageuses :
06:00
"People dying," or "People suffering," was also one,
143
345000
2000
« Des gens meurent », ou parfois « Des gens souffrent »,
06:02
"with easy solutions around."
144
347000
2000
« alors que des solutions faciles existent ».
06:04
Or the recipe for the ultimate jaw-dropping TEDTalk:
145
349000
2000
Ou bien la recette pour la conférence époustouflante absolue :
06:06
"Flickr photos of intergalactic classical composer."
146
351000
3000
« Photo Flickr d'un compositeur intergalactique classique ».
06:09
I mean that's the essence of it all.
147
354000
3000
Je veux dire que c'est l'essence de tout cela.
06:12
Now I had my nine groups,
148
357000
2000
J'avais maintenant mes neuf groupes,
06:14
but, I mean, it's already quite a reduction.
149
359000
3000
mais, c'est vrai, c'est déjà une sacrée réduction.
06:17
But of course, once you are that far, you're not really satisfied.
150
362000
3000
Mais bien sûr, une fois parvenu à ce stade, vous n'êtes pas entièrement satisfait.
06:20
I wanted to go all the way, all the way down the distillery,
151
365000
3000
Je voulais aller au bout, jusqu'au bout de la distillation
06:23
starting out with a thousand TEDTalks.
152
368000
2000
d'un millier de conférences de TED.
06:25
I wanted to have a thousand TEDTalks summarized into just six words --
153
370000
3000
Je voulais avoir un millier de conférences résumées en seulement six mots,
06:28
which would be a 99.9997 percent reduction in content.
154
373000
4000
ce qui représenterait 99,9997 % de réduction du contenu.
06:32
And I would only pay $99.50 --
155
377000
3000
Et ça ne me coûterait que 99,50 dollars,
06:35
so stay even below a hundred dollars for it.
156
380000
3000
soit moins de cent dollars.
06:38
So I had 50 overall summaries done.
157
383000
2000
J'ai donc fait faire 50 résumés globaux.
06:40
This time I paid 25 cents
158
385000
2000
Cette fois, j'ai payé 25 cents,
06:42
because I thought the task was a bit harder.
159
387000
3000
parce que j'ai pensé que le travail était un peu plus difficile.
06:45
And unfortunately when I first received the answers --
160
390000
2000
Et malheureusement, quand j'ai reçu les réponses -
06:47
and here you'll see six of the answers --
161
392000
2000
vous pouvez en voir six là -
06:49
I was a bit disappointed.
162
394000
2000
j'ai été un peu déçu.
06:51
Because I think you'll agree, they all summarize some aspect of TED,
163
396000
3000
Parce que, je pense que vous serez d'accord, elles résument toutes un aspect de TED,
06:54
but to me they felt a bit bland,
164
399000
2000
mais elles me paraissaient un peu fade,
06:56
or they just had a certain aspect of TED in them.
165
401000
3000
ou bien elles ne présentaient qu'une facette de TED.
06:59
So I was almost ready to give up
166
404000
3000
J'étais donc sur le point d'abandonner,
07:02
when one night I played around with these sentences
167
407000
2000
quand, une nuit, alors que je jouais avec ces phrases,
07:04
and found out that there's actually a beautiful solution in here.
168
409000
4000
j'ai découvert qu'il y avait là une solution élégante.
07:08
So here it is,
169
413000
3000
Voici donc
07:11
a crowd-sourced, six-word summary of a thousand TEDTalks
170
416000
4000
le résumé collectif, en six mots, d'un millier de conférences de TED,
07:15
at the value of $99.50:
171
420000
3000
pour la somme de 99,50 dollars :
07:18
"Why the worry? I'd rather wonder."
172
423000
2000
« Pourquoi s’inquiéter ? Je préfère m'interroger. »
07:20
Thank you very much.
173
425000
2000
Merci beaucoup.
07:22
(Applause)
174
427000
5000
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Sebastian Wernicke - Data scientistAfter making a splash in the field of bioinformatics, Sebastian Wernicke moved on to the corporate sphere, where he motivates and manages multidimensional projects.
Why you should listen
Dr. Sebastian Wernicke is the Chief Data Scientist of ONE LOGIC, a data science boutique that supports organizations across industries to make sense of their vast data collections to improve operations and gain strategic advantages. Wernicke originally studied bioinformatics and previously led the strategy and growth of Seven Bridges Genomics, a Cambridge-based startup that builds platforms for genetic analysis.
Before his career in statistics began, Wernicke worked stints as both a paramedic and successful short animated filmmaker. He's also the author of the TEDPad app, an irreverent tool for creating an infinite number of "amazing and really bad" and mostly completely meaningless talks. He's the author of the statistically authoritative and yet completely ridiculous "How to Give the Perfect TEDTalk."
Sebastian Wernicke | Speaker | TED.com