ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.

Why you should listen

Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe.  The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.

Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.

More profile about the speaker
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com
TEDSalon NY2011

Shlomo Benartzi: Saving for tomorrow, tomorrow

Shlomo Benartzi : Epargner pour demain, demain

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Il est facile d'imaginer économiser de l'argent la semaine prochaine, mais pourquoi pas maintenant? En général, nous voulons le dépenser. L'économiste Shlomo Benartzi dit que c'est un des plus grand obstacles que d'économiser assez pour la retraite, et s'interroge: comment transformes ce défi comportemental en une solution comportementale.
- Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement. Full bio

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00:15
I'm going to talk todayaujourd'hui about savingéconomie more,
0
0
3000
Je vais vous parler aujourd'hui d'économiser plus,
00:18
but not todayaujourd'hui, tomorrowdemain.
1
3000
3000
mais pas aujourd'hui, demain.
00:21
I'm going to talk about SaveEnregistrer More TomorrowDemain.
2
6000
2000
Je vais parler de Save More Tomorrow (économiser plus demain).
00:23
It's a programprogramme that RichardRichard ThalerThaler
3
8000
2000
C'est un programme que Richard Thaler
00:25
from the UniversityUniversité of ChicagoChicago and I
4
10000
2000
de l'Université de Chicago et moi-même
00:27
devisedmis au point maybe 15 yearsannées agodepuis.
5
12000
3000
avons mis au point il y a peut-être 15 ans.
00:30
The programprogramme, in a sensesens,
6
15000
2000
Le programme, dans un sens,
00:32
is an exampleExemple of behavioralcomportementale financela finance
7
17000
2000
est un exemple de finance comportementale
00:34
on steroidsstéroïdes --
8
19000
2000
dopé aux stéroïdes -
00:36
how we could really use behavioralcomportementale financela finance.
9
21000
3000
comment nous pourrions vraiment utiliser la finance comportementale.
00:39
Now you mightpourrait askdemander, what is behavioralcomportementale financela finance?
10
24000
3000
Vous pourriez demander, qu'est-ce que la finance comportementale?
00:42
So let's think about how we managegérer our moneyargent.
11
27000
3000
Alors, réfléchissons à la façon dont nous gérons notre argent.
00:45
Let's startdébut with mortgagesprêts hypothécaires.
12
30000
3000
Commençons par les emprunts immobiliers.
00:48
It's kindgentil of a recentrécent topicsujet,
13
33000
2000
C'est un sujet assez récent,
00:50
at leastmoins in the U.S.
14
35000
2000
au moins aux États-Unis
00:52
A lot of people buyacheter
15
37000
2000
Beaucoup de gens achètent
00:54
the biggestplus grand housemaison they can affordoffrir,
16
39000
3000
la plus grande maison qu'ils peuvent se permettre,
00:57
and actuallyréellement slightlylégèrement biggerplus gros than that.
17
42000
3000
et en fait légèrement plus grande que ça..
01:00
And then they foreclosesaisir.
18
45000
3000
Et puis ils sont saisis.
01:03
And then they blamefaire des reproches the banksbanques
19
48000
2000
Et puis ils reprochent aux banques
01:05
for beingétant the badmal guys who gavea donné them the mortgagesprêts hypothécaires.
20
50000
3000
d'être les méchants qui leur ont donné les prêts.
01:08
Let's alsoaussi think about
21
53000
2000
Réfléchissions aussi
01:10
how we managegérer risksrisques --
22
55000
2000
à la façon dont nous gérons les risques -
01:12
for exampleExemple, investinginvestir in the stockStock marketmarché.
23
57000
2000
par exemple, en investissant dans le marché boursier.
01:14
Two yearsannées agodepuis, threeTrois yearsannées agodepuis, about fourquatre yearsannées agodepuis,
24
59000
3000
Il y a deux ans, trois ans, quatre ans,
01:17
marketsles marchés did well.
25
62000
2000
les marchés étaient florissants.
01:19
We were riskrisque takerspreneurs, of coursecours.
26
64000
3000
Nous prenions des risques, bien sûr.
01:22
Then marketmarché stocksstocks seizesaisir
27
67000
2000
Puis les bourses se sont bloquées
01:24
and we're like, "WowWow.
28
69000
2000
et nous nous sommes dit, "Wow.
01:26
These lossespertes, they feel, emotionallyémotionnellement,
29
71000
3000
Ces pertes, du point de vue émotionnel,
01:29
they feel very differentdifférent
30
74000
3000
elles font un effet très différent
01:32
from what we actuallyréellement thought about it
31
77000
3000
de ce que nous avons en fait pensé à leur sujet
01:35
when marketsles marchés were going up."
32
80000
2000
lorsque les marchés montaient. "
01:37
So we're probablyProbablement not doing a great jobemploi
33
82000
3000
Nous ne nous y prenons probablement pas bien
01:40
when it comesvient to riskrisque takingprise.
34
85000
2000
quand il s'agit de la prise de risque.
01:42
How manybeaucoup of you have iPhonesiPhones?
35
87000
3000
Combien d'entre vous ont des iPhones?
01:45
AnyoneN’importe qui? WonderfulMerveilleux.
36
90000
3000
Alors? Magnifique.
01:48
I would betpari manybeaucoup more of you
37
93000
3000
Je serais prêt à parier que beaucoup parmi vous
01:51
insures’assurer your iPhoneiPhone --
38
96000
3000
assurent leur iPhone -
01:54
you're implicitlyimplicitement buyingachat insuranceAssurance by havingayant an extendedélargi warrantygarantie.
39
99000
3000
vous prenez implicitement une assurance en ayant une extension de garantie.
01:57
What if you loseperdre your iPhoneiPhone?
40
102000
2000
Et si vous perdez votre iPhone?
01:59
What if you do this?
41
104000
2000
Et si ça arrive?
02:01
How manybeaucoup of you have kidsdes gamins?
42
106000
2000
Combien d'entre vous avez des enfants?
02:03
AnyoneN’importe qui?
43
108000
2000
Personne ?
02:05
Keep your handsmains up
44
110000
2000
Gardez vos mains levées
02:07
if you have sufficientsuffisante life insuranceAssurance.
45
112000
3000
si vous avez une assurance-vie suffisante.
02:10
I see a lot of handsmains comingvenir down.
46
115000
2000
Je vois beaucoup de mains qui se baissent.
02:12
I would predictprédire,
47
117000
2000
Je prédis,
02:14
if you're a representativereprésentant sampleéchantillon,
48
119000
2000
si vous êtes un échantillon représentatif,
02:16
that manybeaucoup more of you
49
121000
2000
que beaucoup parmi vous
02:18
insures’assurer your iPhonesiPhones than your livesvies,
50
123000
3000
assurez plus vos iPhones que vos vies,
02:21
even when you have kidsdes gamins.
51
126000
2000
même si vous avez des enfants.
02:23
We're not doing that well when it comesvient to insuranceAssurance.
52
128000
3000
Nous ne nous y prenons pas bien quand il s'agit d'assurance.
02:26
The averagemoyenne AmericanAméricain householdMénage
53
131000
4000
Le ménage américain moyen
02:30
spendsdépense 1,000 dollarsdollars a yearan
54
135000
3000
dépense 1 000 dollars par an
02:33
on lotteriesloteries.
55
138000
2000
dans des loteries.
02:35
And I know it soundsdes sons crazyfou.
56
140000
3000
Et je sais que ça paraît fou.
02:38
How manybeaucoup of you spenddépenser a thousandmille dollarsdollars a yearan on lotteriesloteries?
57
143000
3000
Combien d'entre vous dépensent quelques milliers de dollars par an dans les loteries?
02:41
No one.
58
146000
2000
Personne.
02:43
So that tellsraconte us that the people not in this roomchambre
59
148000
3000
Donc, cela nous dit que les gens qui ne sont pas dans cette salle
02:46
are spendingdépenses more than a thousandmille
60
151000
2000
dépensent plus d'un millier de dollars
02:48
to get the averagemoyenne to a thousandmille.
61
153000
3000
pour que la moyenne soit à un millier.
02:51
Low-incomeÀ faible revenu people
62
156000
2000
Des personnes à faibles revenus
02:53
spenddépenser a lot more than a thousandmille on lotteriesloteries.
63
158000
4000
dépensent beaucoup plus qu'un millier de dollars dans des loteries.
02:57
So where does it take us?
64
162000
2000
Alors, où cela nous mène-t-il ?
02:59
We're not doing a great jobemploi managinggestion moneyargent.
65
164000
3000
Nous ne gérons pas vraiment bien notre argent.
03:02
BehavioralComportementale financela finance is really a combinationcombinaison
66
167000
3000
La finance comportementale est vraiment une combinaison
03:05
of psychologypsychologie and economicséconomie,
67
170000
2000
de psychologie et d'économie,
03:07
tryingen essayant to understandcomprendre
68
172000
2000
et essaye de comprendre
03:09
the moneyargent mistakeserreurs people make.
69
174000
2000
les erreurs d'argent que font les gens.
03:11
And I can keep standingpermanent here
70
176000
2000
Et je peux rester là debout
03:13
for the 12 minutesminutes and 53 secondssecondes that I have left
71
178000
4000
pendant les 12 minutes et 53 secondes qui me restent
03:17
and make funamusement of all sortssortes of waysfaçons
72
182000
2000
et me moquer de toutes sortes de façons
03:19
we managegérer moneyargent,
73
184000
2000
dont nous gérons l'argent,
03:21
and at the endfin you're going to askdemander, "How can we help people?"
74
186000
3000
et à la fin vous allez demander: "Comment pouvons-nous aider les gens?"
03:24
And that's what I really want to focusconcentrer on todayaujourd'hui.
75
189000
3000
Et c'est ce sur quoi je veux vraiment mettre l'accent aujourd'hui.
03:27
How do we take an understandingcompréhension
76
192000
2000
Comment pouvons-nous comprendre
03:29
of the moneyargent mistakeserreurs people make,
77
194000
3000
les erreurs que les gens font avec l'argent,
03:32
and then turningtournant the behavioralcomportementale challengesdéfis
78
197000
3000
puis, changer les défis de comportement
03:35
into behavioralcomportementale solutionssolutions?
79
200000
2000
en solutions de comportement?
03:37
And what I'm going to talk about todayaujourd'hui
80
202000
2000
Et ce dont je vais vous parler aujourd'hui
03:39
is SaveEnregistrer More TomorrowDemain.
81
204000
2000
est Save More Tomorrow.
03:41
I want to addressadresse the issueproblème
82
206000
2000
Je tiens à aborder la question
03:43
of savingsdes économies.
83
208000
2000
de l'épargne.
03:45
We have on the screenécran
84
210000
2000
Nous avons à l'écran
03:47
a representativereprésentant sampleéchantillon
85
212000
2000
un échantillon représentatif
03:49
of 100 AmericansAméricains.
86
214000
2000
de 100 Américains.
03:51
And we're going to look at theirleur savingéconomie behaviorcomportement.
87
216000
3000
Et nous allons regarder leur comportement d'épargne.
03:54
First thing to noticeremarquer is,
88
219000
2000
La première chose à noter est,
03:56
halfmoitié of them
89
221000
2000
la moitié d'entre eux
03:58
do not even have accessaccès
90
223000
2000
n'ont même pas accès
04:00
to a 401(k) planplan.
91
225000
2000
à un plan épargne retraite.
04:02
They cannotne peux pas make savingsdes économies easyfacile.
92
227000
3000
Ils ne peuvent pas faire des économies facilement.
04:05
They cannotne peux pas have moneyargent go away from theirleur paycheckchèque de règlement
93
230000
3000
Ils ne peuvent pas prendre de l'argent sur leur paye
04:08
into a 401(k) planplan
94
233000
2000
pour le mettre dans un plan épargne retraite
04:10
before they see it,
95
235000
2000
avant de l'avoir vu,
04:12
before they can touchtoucher it.
96
237000
2000
avant de l'avoir touché.
04:14
What about the remainingrestant halfmoitié of the people?
97
239000
3000
Qu'en est-il de l'autre moitié de la population?
04:17
Some of them electélire not to saveenregistrer.
98
242000
3000
Certains d'entre eux choisissent de ne pas épargner.
04:20
They're just too lazyparesseux.
99
245000
2000
Ils sont tout simplement trop paresseux.
04:22
They never get around to loggingenregistrement into a complicatedcompliqué websitesite Internet
100
247000
3000
Il ne se resolvent jamais à se connecter un site web complexe
04:25
and doing 17 clicksclics to joinjoindre the 401(k) planplan.
101
250000
3000
pour faire 17 clics pour s'inscrire au plan épargne retraite.
04:28
And then they have to decidedécider how they're going to investinvestir
102
253000
2000
Et puis, ils doivent décider comment ils vont investir
04:30
in theirleur 52 choicesles choix,
103
255000
2000
dans leurs 52 choix,
04:32
and they never heardentendu about what is a moneyargent marketmarché fundfonds.
104
257000
4000
et ils n'ont jamais entendu parler de ce qu' est un fonds du marché monétaire.
04:36
And they get overwhelmedsubmergé and the just don't joinjoindre.
105
261000
2000
Et ils sont dépassés et ne s'inscrivent pas.
04:38
How manybeaucoup people endfin up savingéconomie to a 401(k) planplan?
106
263000
5000
Combien de gens finissent par épargner sur un plan épargne retraite?
04:43
One thirdtroisième of AmericansAméricains.
107
268000
3000
Un tiers des Américains.
04:46
Two thirdstiers are not savingéconomie now.
108
271000
2000
Deux tiers n'épargnent pas à l'heure actuelle.
04:48
Are they savingéconomie enoughassez?
109
273000
2000
Epargnent-ils suffisamment?
04:50
Take out those
110
275000
2000
Enlevez ceux
04:52
who say they saveenregistrer too little.
111
277000
2000
qui disent qu'ils épargnent trop peu.
04:54
One out of 10
112
279000
2000
Un sur 10
04:56
are savingéconomie enoughassez.
113
281000
3000
épargne suffisamment.
04:59
NineNeuf out of 10
114
284000
2000
Neuf sur 10
05:01
eithernon plus cannotne peux pas saveenregistrer throughpar theirleur 401(k) planplan,
115
286000
3000
soit ne peuvent pas épargner par le biais de leur plan épargne retraite,
05:04
decidedécider not to saveenregistrer -- or don't decidedécider --
116
289000
3000
décident de ne pas épargner, ou ne décident pas,
05:07
or saveenregistrer too little.
117
292000
3000
ou épargnent trop peu.
05:10
We think we have a problemproblème
118
295000
2000
Nous pensons que nous avons un problème
05:12
of people savingéconomie too much.
119
297000
2000
car les gens épargnent trop.
05:14
Let's look at that.
120
299000
2000
Regardons cela.
05:16
We have one personla personne --
121
301000
2000
Nous avons une personne -
05:18
well, actuallyréellement we're going to slicetranche him in halfmoitié
122
303000
3000
en fait, nous allons le couper en deux
05:21
because it's lessMoins than one percentpour cent.
123
306000
3000
parce que c'est moins de un pour cent.
05:24
RoughlyÀ peu près halfmoitié a percentpour cent of AmericansAméricains
124
309000
3000
Environ un demi-pour cent des Américains
05:27
feel that they saveenregistrer too much.
125
312000
5000
ont l'impression qu'ils épargnent trop.
05:32
What are we going to do about it?
126
317000
2000
Qu'allons-nous faire à ce sujet?
05:34
That's what I really want to focusconcentrer on.
127
319000
2000
C'est ce sur quoi je veux vraiment mettre l'accent .
05:36
We have to understandcomprendre
128
321000
2000
Nous devons comprendre
05:38
why people are not savingéconomie,
129
323000
2000
pourquoi les gens n'épargnent pas,
05:40
and then we can hopefullyj'espère flipflip
130
325000
2000
et alors nous pouvons espérer retourner
05:42
the behavioralcomportementale challengesdéfis
131
327000
2000
les problèmes de comportement
05:44
into behavioralcomportementale solutionssolutions,
132
329000
2000
pour en faire des solutions de comportement,
05:46
and then see how powerfulpuissant it mightpourrait be.
133
331000
3000
et puis voir la puissance que cela pourrait avoir.
05:49
So let me divertdétourner for a secondseconde
134
334000
2000
Alors permettez-moi de digresser une seconde
05:51
as we're going to identifyidentifier the problemsproblèmes,
135
336000
2000
car nous allons identifier les problèmes,
05:53
the challengesdéfis, the behavioralcomportementale challengesdéfis,
136
338000
3000
les défis, les défis de comportement,
05:56
that preventprévenir people from savingéconomie.
137
341000
2000
qui empêchent les gens d'épargner.
05:58
I'm going to divertdétourner and talk about bananasbananes and chocolateChocolat.
138
343000
4000
Je vais digresser et parler de bananes et de chocolat.
06:02
SupposeSupposons que we had anotherun autre wonderfulformidable TEDTED eventun événement nextprochain weekla semaine.
139
347000
3000
Supposons que nous ayons un autre merveilleux événement TED la semaine prochaine.
06:05
And duringpendant the breakPause
140
350000
2000
Et pendant la pause
06:07
there would be a snacksnack
141
352000
2000
il y aurait une collation
06:09
and you could choosechoisir bananasbananes or chocolateChocolat.
142
354000
2000
et vous pourriez choisir des bananes ou du chocolat.
06:11
How manybeaucoup of you think you would like to have bananasbananes
143
356000
3000
Combien d'entre vous pensez que vous aimeriez avoir des bananes
06:14
duringpendant this hypotheticalhypothétique TEDTED eventun événement nextprochain weekla semaine?
144
359000
2000
lors de cet hypothétique événement TED la semaine prochaine?
06:16
Who would go for bananasbananes?
145
361000
2000
Qui choisirait les bananes?
06:18
WonderfulMerveilleux.
146
363000
2000
Magnifique.
06:20
I predictprédire scientificallyscientifiquement
147
365000
2000
Je prédis scientifiquement
06:22
74 percentpour cent of you will go for bananasbananes.
148
367000
3000
que 74 % d'entre vous choisirez les bananes.
06:25
Well that's at leastmoins what one wonderfulformidable studyétude predictedprédit.
149
370000
4000
Eh bien, c'est au moins ce qu'a prédit une merveilleuse étude.
06:30
And then countcompter down the daysjournées
150
375000
3000
Et puis entamons le compte à rebours
06:33
and see what people endedterminé up eatingen mangeant.
151
378000
4000
et voyons ce que les gens finissent par manger.
06:38
The sameMême people that imaginedimaginé themselvesse
152
383000
3000
Les mêmes personnes qui se voyaient
06:41
eatingen mangeant the bananasbananes
153
386000
2000
manger des bananes
06:43
endedterminé up eatingen mangeant chocolateschocolats
154
388000
2000
ont fini par manger des chocolats
06:45
a weekla semaine laterplus tard.
155
390000
2000
une semaine plus tard.
06:47
Self-controlMaîtrise de soi
156
392000
2000
La maîtrise de soi
06:49
is not a problemproblème in the futureavenir.
157
394000
3000
n'est pas un problème dans l'avenir.
06:52
It's only a problemproblème now
158
397000
2000
C'est seulement un problème maintenant
06:54
when the chocolateChocolat is nextprochain to us.
159
399000
4000
lorsque le chocolat est à côté de nous.
06:58
What does it have to do with time and savingsdes économies,
160
403000
3000
Qu'est-ce que cela a à voir avec le temps et l'épargne,
07:01
this issueproblème of immediateimmédiat gratificationgratification?
161
406000
3000
cette question de la jouissance immédiate?
07:04
Or as some economistséconomistes call it, presentprésent biasbiais.
162
409000
4000
Ou, comme certains économistes l'appellent, la partialité présente.
07:08
We think about savingéconomie. We know we should be savingéconomie.
163
413000
2000
Nous pensons à l'épargne. Nous savons que nous devrions faire des économies.
07:10
We know we'llbien do it nextprochain yearan, but todayaujourd'hui let us go and spenddépenser.
164
415000
3000
Nous savons que nous le ferons l'année prochaine, mais aujourd'hui nous aller dépenser.
07:13
ChristmasChristmas is comingvenir,
165
418000
2000
Noël approche.
07:15
we mightpourrait as well buyacheter a lot of giftscadeaux for everyonetoutes les personnes we know.
166
420000
3000
autant acheter beaucoup de cadeaux pour tout les gens que nous connaissons.
07:18
So this issueproblème of presentprésent biasbiais
167
423000
4000
Donc, cette question de partialité présente
07:22
causescauses us to think about savingéconomie,
168
427000
2000
nous amène à réfléchir sur l'épargne,
07:24
but endfin up spendingdépenses.
169
429000
2000
mais à finir par dépenser.
07:26
Let me now talk
170
431000
2000
Permettez-moi maintenant de vous parler
07:28
about anotherun autre behavioralcomportementale obstacleobstacle to savingéconomie
171
433000
2000
d'un autre obstacle comportemental à l'épargne
07:30
havingayant to do with inertiainertie.
172
435000
2000
qui a à voir avec l'inertie.
07:32
But again, a little diversiondérivation
173
437000
2000
Mais encore une fois, une petite digression
07:34
to the topicsujet of organorgane donationdon.
174
439000
3000
sur le sujet du don d'organes.
07:37
WonderfulMerveilleux studyétude comparingcomparant differentdifférent countriesdes pays.
175
442000
3000
Une magnifique étude compare différents pays.
07:40
We're going to look at two similarsimilaire countriesdes pays,
176
445000
3000
Nous allons examiner deux pays similaires,
07:43
GermanyAllemagne and AustriaAutriche.
177
448000
3000
l'Allemagne et l'Autriche.
07:46
And in GermanyAllemagne,
178
451000
2000
Et en Allemagne,
07:48
if you would like to donatefaire un don your organsorganes --
179
453000
2000
si vous souhaitez faire don de vos organes -
07:50
God forbidinterdire something really badmal
180
455000
2000
Dieu vous préserve qu'il
07:52
happensarrive to you --
181
457000
2000
vous arrive quelque chose -
07:54
when you get your drivingau volant licenseLicence or an I.D.,
182
459000
3000
lorsque vous obtenez votre permis de conduire ou une pièce d'identité,
07:57
you checkvérifier the boxboîte sayingen disant,
183
462000
2000
vous cochez la case qui dit,
07:59
"I would like to donatefaire un don my organsorganes."
184
464000
2000
"Je souhaite faire don de mes organes."
08:01
Not manybeaucoup people like checkingvérification boxesdes boites.
185
466000
2000
Peu de gens aiment cocher des cases.
08:03
It takes efforteffort. You need to think.
186
468000
2000
Ça demande un effort. Vous devez réfléchir.
08:05
TwelveDouze percentpour cent do.
187
470000
3000
12% le font.
08:08
AustriaAutriche, a neighboringvoisin countryPays,
188
473000
3000
L'Autriche, un pays voisin,
08:11
slightlylégèrement similarsimilaire, slightlylégèrement differentdifférent.
189
476000
2000
un peu similaire, légèrement différent.
08:13
What's the differencedifférence?
190
478000
2000
Quelle différence ça fait ?
08:15
Well, you still have choicechoix.
191
480000
2000
Eh bien, vous avez toujours le choix.
08:17
You will decidedécider
192
482000
2000
Vous déciderez
08:19
whetherqu'il s'agisse you want to donatefaire un don your organsorganes or not.
193
484000
3000
si vous voulez faire don de vos organes ou non.
08:22
But when you get your drivingau volant licenseLicence,
194
487000
2000
Mais lorsque vous obtenez votre permis de conduire,
08:24
you checkvérifier the boxboîte
195
489000
2000
vous cochez la case
08:26
if you do not want to donatefaire un don your organorgane.
196
491000
4000
si vous ne voulez pas faire don de vos organes.
08:30
NobodyPersonne ne checksvérifie boxesdes boites.
197
495000
2000
Personne ne coche les cases.
08:32
That's kindgentil of too much efforteffort.
198
497000
2000
C'est bien trop d'effort.
08:34
One percentpour cent checkvérifier the boxboîte. The restdu repos do nothing.
199
499000
3000
1% cochent la case. Le reste ne fait rien.
08:37
Doing nothing is very commoncommun.
200
502000
2000
Ne rien faire est très courant.
08:39
Not manybeaucoup people checkvérifier boxesdes boites.
201
504000
3000
Peu de gens cochent les cases.
08:42
What are the implicationsimplications
202
507000
2000
Quelles sont les implications
08:44
to savingéconomie livesvies
203
509000
2000
pour sauver des vies
08:46
and havingayant organsorganes availabledisponible?
204
511000
3000
et avoir des organes disponibles?
08:49
In GermanyAllemagne, 12 percentpour cent checkvérifier the boxboîte.
205
514000
2000
En Allemagne, 12 % cochent la case.
08:51
TwelveDouze percentpour cent are organorgane donorsbailleurs de fonds.
206
516000
3000
12 % sont des donneurs d'organes.
08:54
HugeÉnorme shortagepénurie de of organsorganes,
207
519000
2000
une énorme pénurie d'organes,
08:56
God forbidinterdire, if you need one.
208
521000
2000
à Dieu ne plaise, si vous en avez besoin.
08:58
In AustriaAutriche, again, nobodypersonne checksvérifie the boxboîte.
209
523000
3000
En Autriche, encore une fois, personne ne coche la case.
09:01
ThereforeC’est pourquoi, 99 percentpour cent of people
210
526000
3000
Par conséquent, 99 % des personnes
09:04
are organorgane donorsbailleurs de fonds.
211
529000
2000
sont des donneurs d'organes.
09:06
InertiaInertie, lackmanquer de of actionaction.
212
531000
2000
Inertie, manque d'action.
09:08
What is the defaultpar défaut settingréglage
213
533000
2000
Quel est le réglage par défaut
09:10
if people do nothing,
214
535000
2000
si les gens ne font rien,
09:12
if they keep procrastinatingtergiverser, if they don't checkvérifier the boxesdes boites?
215
537000
3000
s'ils continuent de tergiverser, si ils ne cochent pas les cases?
09:15
Very powerfulpuissant.
216
540000
2000
Très puissant.
09:17
We're going to talk
217
542000
2000
Nous allons parler
09:19
about what happensarrive if people are overwhelmedsubmergé and scaredeffrayé
218
544000
4000
ce qui se passe si les gens sont débordés et ont peur
09:23
to make theirleur 401(k) choicesles choix.
219
548000
3000
de faire leurs choix pour leur plan épargne retraite.
09:26
Are we going to make them automaticallyautomatiquement joinjoindre the planplan,
220
551000
3000
Allons-nous les faire automatiquement adhérer au régime,
09:29
or are they going to be left out?
221
554000
2000
ou vont-ils être laissés de côté?
09:31
In too manybeaucoup 401(k) plansdes plans,
222
556000
3000
Dans de trop nombreux plans épargne retraite,
09:34
if people do nothing,
223
559000
2000
si les gens ne font rien,
09:36
it meansveux dire they're not savingéconomie for retirementretraite,
224
561000
3000
cela signifie qu'ils n'épargnent pas pour la retraite,
09:39
if they don't checkvérifier the boxboîte.
225
564000
2000
si ils ne cochent pas la case.
09:41
And checkingvérification the boxboîte takes efforteffort.
226
566000
3000
Et cocher la case demande un effort.
09:44
So we'venous avons chattedbavardé about a couplecouple of behavioralcomportementale challengesdéfis.
227
569000
3000
Donc, nous avons bavardé au sujet de quelques problèmes de comportement.
09:47
One more before we flipflip the challengesdéfis into solutionssolutions,
228
572000
3000
Encore un avant que nous retournions les défis pour en faire des solutions,
09:50
havingayant to do with monkeyssinges and applespommes.
229
575000
2000
qui a à voir avec les singes et les pommes.
09:52
No, no, no, this is a realréal studyétude
230
577000
2000
Non, non, non, il s'agit d'une véritable étude
09:54
and it's got a lot to do with behavioralcomportementale economicséconomie.
231
579000
4000
et il a beaucoup à voir avec l'économie comportementale.
09:58
One groupgroupe of monkeyssinges getsobtient an applePomme, they're prettyjoli happycontent.
232
583000
3000
Un groupe de singes reçoit une pomme, ils sont très contents.
10:01
The other groupgroupe getsobtient two applespommes, one is takenpris away.
233
586000
2000
L'autre groupe reçoit deux pommes, on leur en enlève une.
10:03
They still have an applePomme left.
234
588000
2000
Ils leur reste encore une pomme.
10:05
They're really madfurieux.
235
590000
3000
Ils sont vraiment furieux.
10:08
Why have you takenpris our applePomme?
236
593000
3000
Pourquoi avez-vous pris notre pomme?
10:11
This is the notionnotion of lossperte aversionaversion.
237
596000
3000
Il s'agit de la notion d'aversion pour la perte.
10:14
We hatehaine losingperdant stuffdes trucs,
238
599000
2000
Nous détestons perdre des choses,
10:16
even if it doesn't mean a lot of riskrisque.
239
601000
3000
même si ça ne signifie pas beaucoup de risques.
10:19
You would hatehaine to go to the ATMATM,
240
604000
3000
Vous ne voudriez pas aller à un distributeur de billets,
10:22
take out 100 dollarsdollars
241
607000
2000
retirer 100 dollars
10:24
and noticeremarquer that you lostperdu one of those $20 billsfactures.
242
609000
2000
et remarquer que vous avez perdu l'un des billets de 20 $.
10:26
It's very painfuldouloureux,
243
611000
2000
C'est très douloureux,
10:28
even thoughbien que it doesn't mean anything.
244
613000
2000
même si ça ne veut rien dire.
10:30
Those 20 dollarsdollars mightpourrait have been a quickrapide lunchle déjeuner.
245
615000
4000
Ces 20 dollars aurait pu être un déjeuner rapide.
10:34
So this notionnotion of lossperte aversionaversion
246
619000
4000
Donc, cette notion de l'aversion aux pertes
10:38
kickscoups de pied in when it comesvient to savingsdes économies too,
247
623000
3000
se réveille aussi quand il s'agit d'épargner ,
10:41
because people, mentallymentalement
248
626000
2000
parce que les gens, mentalement
10:43
and emotionallyémotionnellement and intuitivelyintuitivement
249
628000
3000
et émotionnellement et intuitivement
10:46
frameCadre savingsdes économies as a lossperte
250
631000
2000
assimilent l'épargne à une perte
10:48
because I have to cutCouper my spendingdépenses.
251
633000
3000
parce que je dois réduire mes dépenses.
10:51
So we talkeda parlé about
252
636000
2000
Donc, nous avons parlé
10:53
all sortssortes of behavioralcomportementale challengesdéfis
253
638000
2000
de toutes sortes de problèmes de comportement
10:55
havingayant to do with savingsdes économies eventuallyfinalement.
254
640000
4000
qui ont à voir avec des économies à terme.
10:59
WhetherQue ce soit you think about immediateimmédiat gratificationgratification,
255
644000
3000
Que vous pensiez à une gratification immédiate,
11:02
and the chocolateschocolats versuscontre bananasbananes,
256
647000
3000
et les chocolats par rapport aux bananes,
11:05
it's just painfuldouloureux to saveenregistrer now.
257
650000
3000
c'est juste pénible d'économiser maintenant.
11:08
It's a lot more funamusement
258
653000
2000
il y a beaucoup plus de plaisir
11:10
to spenddépenser now.
259
655000
2000
de dépenser maintenant.
11:12
We talkeda parlé about inertiainertie and organorgane donationsdes dons
260
657000
3000
Nous avons parlé d'inertie et de dons d'organes
11:15
and checkingvérification the boxboîte.
261
660000
2000
et de cocher des cases.
11:17
If people have to checkvérifier a lot of boxesdes boites
262
662000
2000
Si les gens doivent cocher un grand nombre de boites
11:19
to joinjoindre a 401(k) planplan,
263
664000
2000
pour adhérer à un plan épargne retraite,
11:21
they're going to keep procrastinatingtergiverser
264
666000
2000
ils vont continuer à tergiverser
11:23
and not joinjoindre.
265
668000
2000
et ne pas y adhérer.
11:25
And last, we talkeda parlé about lossperte aversionaversion,
266
670000
2000
Et enfin, nous avons parlé de l'aversion aux pertes,
11:27
and the monkeyssinges and the applespommes.
267
672000
2000
et des singes et les pommes.
11:29
If people frameCadre mentallymentalement
268
674000
3000
Si les gens assimilent mentalement
11:32
savingéconomie for retirementretraite as a lossperte,
269
677000
3000
épargner pour la retraite à une perte,
11:35
they're not going to be savingéconomie for retirementretraite.
270
680000
3000
ils ne vont pas épargner pour la retraite.
11:38
So we'venous avons got these challengesdéfis,
271
683000
2000
Nous avons donc ces défis,
11:40
and what RichardRichard ThalerThaler and I
272
685000
2000
et ce qui, Richard Thaler et moi-même,
11:42
were always fascinatedfasciné by --
273
687000
2000
nous a toujours fasciné-
11:44
take behavioralcomportementale financela finance,
274
689000
2000
c'est prendre la finance comportementale,
11:46
make it behavioralcomportementale financela finance on steroidsstéroïdes
275
691000
2000
en faire une finance comportementale dopée
11:48
or behavioralcomportementale financela finance 2.0
276
693000
2000
ou une finance comportementale 2,0
11:50
or behavioralcomportementale financela finance in actionaction --
277
695000
2000
ou une finance comportementale en action -
11:52
flipflip the challengesdéfis into solutionssolutions.
278
697000
4000
retourner les problèmes pour en faire des solutions.
11:56
And we camevenu up with an embarrassinglyembarrassante simplesimple solutionSolution
279
701000
3000
Et nous avons trouvé une solution d'une simplicité élémentaire,
11:59
calledappelé SaveEnregistrer More, not todayaujourd'hui, TomorrowDemain.
280
704000
4000
appelé Economiser Plus, pas aujourd'hui, demain.
12:03
How is it going to solverésoudre the challengesdéfis
281
708000
2000
Comment est-ce que ça va résoudre les problèmes
12:05
we chattedbavardé about?
282
710000
2000
dont nous avons discuté ?
12:07
If you think about the problemproblème
283
712000
2000
Si vous pensez au problème
12:09
of bananasbananes versuscontre chocolateschocolats,
284
714000
2000
des bananes par rapport aux chocolats,
12:11
we think we're going to eatmanger bananasbananes nextprochain weekla semaine.
285
716000
3000
nous pensons que nous allons manger des bananes la semaine prochaine.
12:14
We think we're going to saveenregistrer more nextprochain yearan.
286
719000
3000
Nous pensons que nous allons épargner plus l'année prochaine.
12:17
SaveEnregistrer More TomorrowDemain
287
722000
3000
Save More Tomorrow
12:20
invitesinvite employeesemployés
288
725000
2000
invite les employés
12:22
to saveenregistrer more maybe nextprochain yearan --
289
727000
2000
à épargner plus peut-être l'année prochaine -
12:24
sometimeparfois in the futureavenir
290
729000
2000
dans l'avenir
12:26
when we can imagineimaginer ourselvesnous-mêmes
291
731000
2000
quand nous pouvons nous imaginer
12:28
eatingen mangeant bananasbananes,
292
733000
2000
en train de manger des bananes,
12:30
volunteeringfaire du bénévolat more in the communitycommunauté,
293
735000
2000
de faire davantage de bénévolat dans la communauté,
12:32
exercisingexercice de more and doing all the right things on the planetplanète.
294
737000
4000
de faire plus d'exercice et de faire toutes les bonnes choses sur la planète.
12:36
Now we alsoaussi talkeda parlé about checkingvérification the boxboîte
295
741000
3000
Maintenant nous avons aussi parlé de cocher la case
12:39
and the difficultydifficulté of takingprise actionaction.
296
744000
3000
et la difficulté d'agir.
12:42
SaveEnregistrer More TomorrowDemain
297
747000
2000
Save More Tomorrow
12:44
makesfait du it easyfacile.
298
749000
2000
rend cela facile.
12:46
It's an autopilotpilote automatique.
299
751000
2000
Il s'agit d'un pilote automatique.
12:48
OnceFois you tell me you would like to saveenregistrer more in the futureavenir,
300
753000
4000
Une fois que vous me dites que vous souhaitez épargner plus dans l'avenir,
12:52
let's say everychaque JanuaryJanvier
301
757000
2000
disons à chaque mois de Janvier
12:54
you're going to be savingéconomie more automaticallyautomatiquement
302
759000
3000
vous allez épargner plus automatiquement
12:57
and it's going to go away from your paycheckchèque de règlement to the 401(k) planplan
303
762000
3000
et ce sera retiré de votre paye et versé sur votre plan épargne retraite
13:00
before you see it, before you touchtoucher it,
304
765000
2000
avant que vous ne le voyiez, que vous ne le touchiez,
13:02
before you get the issueproblème
305
767000
2000
avant que vous ne soyez confronté au problème
13:04
of immediateimmédiat gratificationgratification.
306
769000
3000
de la gratification immédiate.
13:07
But what are we going to do about the monkeyssinges
307
772000
3000
Mais qu'allons-nous faire à propos des singes
13:10
and lossperte aversionaversion?
308
775000
2000
et de l'aversion de la perte ?
13:12
NextProchaine JanuaryJanvier comesvient
309
777000
2000
Le mois de janvier suivant arrive
13:14
and people mightpourrait feel that if they saveenregistrer more,
310
779000
2000
et les gens pourraient penser que s'ils épargnent plus,
13:16
they have to spenddépenser lessMoins, and that's painfuldouloureux.
311
781000
3000
qu'ils doivent dépenser moins, et que c'est douloureux.
13:20
Well, maybe it shouldn'tne devrait pas be just JanuaryJanvier.
312
785000
2000
Eh bien, peut-être que ça ne devrait pas se limiter à Janvier.
13:22
Maybe we should make people saveenregistrer more
313
787000
3000
Peut-être que nous devrions amener les gens à épargner plus
13:25
when they make more moneyargent.
314
790000
3000
quand ils gagnent plus d'argent.
13:28
That way, when they make more moneyargent, when they get a payPayer raiseélever,
315
793000
3000
De cette façon, quand ils gagnent plus d'argent, quand ils obtiennent une augmentation de salaire,
13:31
they don't have to cutCouper theirleur spendingdépenses.
316
796000
4000
ils n'ont pas à réduire leurs dépenses.
13:35
They take a little bitbit
317
800000
2000
Ils ramènent un peu
13:37
of the increaseaugmenter in the paycheckchèque de règlement home
318
802000
2000
de l'augmentation de la paye à la maison
13:39
and spenddépenser more --
319
804000
2000
et dépensent plus -
13:41
take a little bitbit of the increaseaugmenter
320
806000
2000
ils prennent un peu de l'augmentation
13:43
and put it in a 401(k) planplan.
321
808000
2000
et le mettent dans un plan épargne retraite.
13:45
So that is the programprogramme,
322
810000
2000
Donc, c'est le programme,
13:47
embarrassinglyembarrassante simplesimple,
323
812000
2000
limpide,
13:49
but as we're going to see,
324
814000
2000
mais comme nous allons le voir,
13:51
extremelyextrêmement powerfulpuissant.
325
816000
2000
extrêmement puissant.
13:53
We first implementedmis en œuvre it,
326
818000
2000
Nous l'avons d'abord mis en œuvre,
13:55
RichardRichard ThalerThaler and I,
327
820000
2000
Richard Thaler et moi,
13:57
back in 1998.
328
822000
3000
en 1998.
14:00
Mid-sizedTaille moyenne companycompagnie in the MidwestMidwest,
329
825000
3000
Une compagnie de taille moyenne dans le Middle ouest,
14:03
bluebleu collarcollier employeesemployés
330
828000
2000
des ouvriers
14:05
strugglingluttant to payPayer theirleur billsfactures
331
830000
2000
qui ont des difficultés à payer leurs factures
14:07
repeatedlyà plusieurs reprises told us
332
832000
2000
nous a dit à plusieurs reprises
14:09
they cannotne peux pas saveenregistrer more right away.
333
834000
3000
qu'ils ne peuvent pas épargner plus tout de suite.
14:12
SavingEnregistrement more todayaujourd'hui is not an optionoption.
334
837000
3000
Pas question d'épargner plus aujourd'hui.
14:15
We invitedinvité them to saveenregistrer
335
840000
2000
Nous les avons invités à épargner
14:17
threeTrois percentagepourcentage pointspoints more
336
842000
3000
trois points de pourcentage de plus
14:20
everychaque time they get a payPayer raiseélever.
337
845000
3000
chaque fois qu'ils obtiennent une augmentation de salaire.
14:23
And here are the resultsrésultats.
338
848000
3000
Et voici les résultats.
14:26
We're seeingvoyant here a threeTrois and a half-yearsemestre periodpériode,
339
851000
2000
Nous voyons ici une période de 3 ans et demi,
14:28
fourquatre payPayer raisessoulève,
340
853000
2000
quatre augmentations de salaire,
14:30
people who were strugglingluttant to saveenregistrer,
341
855000
2000
les gens qui luttaient pour épargner,
14:32
were savingéconomie threeTrois percentpour cent of theirleur paycheckchèque de règlement,
342
857000
2000
épargnaient 3 % de leur paye,
14:34
threeTrois and a halfmoitié yearsannées laterplus tard
343
859000
2000
trois ans et demi plus tard
14:36
savingéconomie almostpresque fourquatre timesfois as much,
344
861000
3000
en épargnant près de quatre fois plus,
14:39
almostpresque 14 percentpour cent.
345
864000
3000
près de 14 pour cent.
14:42
And there's shoeschaussures and bicyclesbicyclettes
346
867000
2000
Et il y a des chaussures et des vélos
14:44
and things on this chartgraphique
347
869000
2000
et des choses sur ce tableau
14:46
because I don't want to just throwjeter numbersNombres
348
871000
2000
parce que je ne veux pas simplement balancer des chiffres
14:48
in a vacuumvide.
349
873000
2000
dans un vide.
14:50
I want, really, to think about the factfait
350
875000
3000
Je veux, vraiment, réfléchir sur le fait
14:53
that savingéconomie fourquatre timesfois more
351
878000
2000
qu'épargner quatre fois plus
14:55
is a hugeénorme differencedifférence
352
880000
2000
est une énorme différence
14:57
in termstermes of the lifestylemode de vie
353
882000
2000
en termes de style de vie
14:59
that people will be ablecapable to affordoffrir.
354
884000
2000
que les gens seront en mesure de se permettre.
15:01
It's realréal.
355
886000
2000
C'est réel.
15:03
It's not just numbersNombres on a piecepièce of paperpapier.
356
888000
3000
Il ne s'agit pas seulement de chiffres sur une feuille de papier.
15:06
WhereasAlors que with savingéconomie threeTrois percentpour cent,
357
891000
2000
Alors qu'épargner trois pour cent,
15:08
people mightpourrait have to addajouter niceagréable sneakersbaskets
358
893000
2000
les gens pourraient devoir ajouter de belles baskets
15:10
so they can walkmarche,
359
895000
2000
afin qu'ils puissent marcher,
15:12
because they won'thabitude be ablecapable to affordoffrir anything elseautre,
360
897000
4000
parce qu'ils ne seront pas en mesure de payer quoi que ce soit d'autre,
15:16
when they saveenregistrer 14 percentpour cent
361
901000
2000
quand ils épargnent 14 pour cent
15:18
they mightpourrait be ablecapable to maybe have niceagréable dressrobe shoeschaussures
362
903000
3000
ils pourraient être en mesure de peut-être avoir des jolies chaussures
15:21
to walkmarche to the carvoiture to driveconduire.
363
906000
3000
pour aller jusqu'à la voiture.
15:24
This is a realréal differencedifférence.
364
909000
2000
Il s'agit d'une réelle différence.
15:26
By now, about 60 percentpour cent of the largegrand companiesentreprises
365
911000
5000
A l'heure actuelle, environ 60 pour cent des grandes entreprises
15:31
actuallyréellement have programsprogrammes like this in placeendroit.
366
916000
3000
ont effectivement des programmes comme celui-ci en place.
15:34
It's been partpartie of the PensionPension ProtectionProtection ActLoi sur les.
367
919000
3000
Ça a fait partie de la Loi sur la protection des pensions.
15:37
And needlessinutile to say that ThalerThaler and I
368
922000
2000
Et inutile de dire que Thaler et moi
15:39
have been blessedbéni to be partpartie of this programprogramme
369
924000
3000
avons eu la chance de faire partie de ce programme
15:42
and make a differencedifférence.
370
927000
2000
et de faire une différence.
15:44
Let me wrapemballage
371
929000
2000
Permettez-moi de conclure
15:46
with two keyclé messagesmessages.
372
931000
3000
avec deux messages clés.
15:49
One is behavioralcomportementale financela finance
373
934000
3000
Le premier est que la finance comportementale
15:52
is extremelyextrêmement powerfulpuissant.
374
937000
3000
est extrêmement puissante.
15:55
This is just one exampleExemple.
375
940000
3000
Ce n'est qu'un exemple.
15:58
MessageMessage two
376
943000
2000
Le deuxième message
16:00
is there's still a lot to do.
377
945000
2000
est qu'il y a encore beaucoup à faire.
16:02
This is really the tippointe of the icebergiceberg.
378
947000
3000
C'est vraiment la partie émergée de l'iceberg.
16:05
If you think about people and mortgagesprêts hypothécaires
379
950000
3000
Si vous pensez aux gens et aux prêts hypothécaires
16:08
and buyingachat housesMaisons and then not beingétant ablecapable to payPayer for it,
380
953000
3000
et à l'achat de maisons et ensuite à ne pas être en mesure de les payer,
16:11
we need to think about that.
381
956000
2000
nous devons y réfléchir.
16:13
If you're thinkingen pensant about people takingprise too much riskrisque
382
958000
3000
Si vous pensez à des gens qui prennent trop de risques
16:16
and not understandingcompréhension how much riskrisque they're takingprise
383
961000
3000
et ne comprennent pas l'ampleur du risque qu'ils prennent
16:19
or takingprise too little riskrisque,
384
964000
2000
ou prennent trop peu de risques,
16:21
we need to think about that.
385
966000
2000
nous devons y réfléchir.
16:23
If you think about people spendingdépenses a thousandmille dollarsdollars a yearan
386
968000
3000
Si vous pensez aux gens qui dépensent quelques milliers de dollars par an
16:26
on lotteryloterie ticketsdes billets,
387
971000
2000
en billets de loterie,
16:28
we need to think about that.
388
973000
2000
nous devons y réfléchir.
16:30
The averagemoyenne actuallyréellement,
389
975000
2000
La moyenne en fait,
16:32
the recordrecord is in SingaporeSingapour.
390
977000
2000
le record est à Singapour.
16:34
The averagemoyenne householdMénage
391
979000
2000
Le ménage moyen
16:36
spendsdépense $4,000 a yearan on lotteryloterie ticketsdes billets.
392
981000
3000
dépense 4000 $ par an en billets de loterie.
16:39
We'veNous avons got a lot to do,
393
984000
2000
Nous avons beaucoup à faire,
16:41
a lot to solverésoudre,
394
986000
2000
beaucoup de choses à résoudre,
16:43
alsoaussi in the retirementretraite arearégion
395
988000
3000
également dans le domaine de la retraite
16:46
when it comesvient to what people do with theirleur moneyargent
396
991000
2000
quand il s'agit de ce que les gens font avec leur argent
16:48
after retirementretraite.
397
993000
2000
après la retraite.
16:50
One last questionquestion:
398
995000
2000
Une dernière question:
16:52
How manybeaucoup of you feel comfortableconfortable
399
997000
3000
Combien d'entre vous se sente à l'aise
16:55
that as you're planningPlanification for retirementretraite
400
1000000
2000
avec le fait que, comme vous avez l'intention de prendre votre retraite,
16:57
you have a really solidsolide planplan
401
1002000
3000
vous avez un plan vraiment solide
17:00
when you're going to retirese retirer,
402
1005000
2000
quand vous prendrez votre retraite,
17:02
when you're going to claimprétendre SocialSocial SecuritySécurité benefitsavantages,
403
1007000
3000
quand vous allez demander des prestations de sécurité sociale,
17:05
what lifestylemode de vie to expectattendre,
404
1010000
2000
à quel mode de vie vous attendre,
17:07
how much to spenddépenser everychaque monthmois
405
1012000
2000
combien aurez-vous à dépenser chaque mois
17:09
so you're not going to runcourir out of moneyargent?
406
1014000
2000
de sorte que vous ne soyez pas à court d'argent?
17:11
How manybeaucoup of you feel you have a solidsolide planplan for the futureavenir
407
1016000
3000
Combien d'entre vont l'impression d'avoir un plan solide pour l'avenir
17:14
when it comesvient to post-retirementaprès la retraite decisionsles décisions.
408
1019000
4000
quand il s'agit de décisions post-retraite .
17:19
One, two, threeTrois, fourquatre.
409
1024000
3000
Un, deux, trois, quatre.
17:22
LessMoins than threeTrois percentpour cent
410
1027000
2000
Moins de trois pour cent
17:24
of a very sophisticatedsophistiqué audiencepublic.
411
1029000
2000
d'un public très sophistiqué.
17:26
BehavioralComportementale financela finance has a long way.
412
1031000
3000
La finance comportementale a un long chemin devant elle.
17:29
There's a lot of opportunitiesopportunités
413
1034000
2000
Il y a beaucoup de possibilités
17:31
to make it powerfulpuissant again and again and again.
414
1036000
4000
pour la rendre puissante, encore et encore et encore.
17:35
Thank you.
415
1040000
2000
Merci !
17:37
(ApplauseApplaudissements)
416
1042000
2000
(Applaudissements)
Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Gwenaelle Deloux

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ABOUT THE SPEAKER
Shlomo Benartzi - Economist
Shlomo Benartzi uses behavioral economics to study how and why we plan well for the future (or fail to), and uses that to develop new programs to encourage saving for retirement.

Why you should listen

Shlomo Benartzi studies behavioral finance with a special interest in personal finance. He is co-founder of the Behavioral Finance Forum (www.behavioralfinanceforum.com), a collective of 40 prominent academics and 40 major financial institutions from around the globe.  The Forum helps consumers make better financial decisions by fostering collaborative research efforts between academics and industry leaders.

Benartzi’s most significant research contribution is the development of Save More Tomorrow™ (SMarT), a behavioral prescription designed to help employees increase their savings rates gradually over time.

More profile about the speaker
Shlomo Benartzi | Speaker | TED.com