TED2017
Greg Gage: Electrical experiments with plants that count and communicate
Greg Gage: Des expériences avec de l'électricité et des plantes qui savent compter et communiquer
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Greg Gage, neuroscientifique, prend l'équipement sophistiqué qui sert à étudier le cerveau dans son laboratoire universitaire pour l'amener dans les salles de classes de collèges et lycées ( et de temps en temps sur l'estrade du TED ). Préparez-vous pour quelque-chose d'incroyable : il connecte un Mimosa pudica, une plante dont les feuilles se referment quand on la touche, et une dionée attrape-mouche, à un ECG, pour nous montrer comment les plantes utilisent des signaux électriques pour transmettre des informations, provoquer du mouvement et même compter.
Greg Gage - Neuroscientist
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
TED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards. Full bio
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00:12
I'm a neuroscientist,
0
760
1256
Je suis un neuroscientifique,
00:14
and I'm the co-founder of Backyard Brains,
1
2040
2296
j'ai co-créé Backyard Brains.
00:16
and our mission is to train
the next generation of neuroscientists
the next generation of neuroscientists
2
4360
3856
Nous voulons former la prochaine
génération de neuroscientifiques
génération de neuroscientifiques
00:20
by taking graduate-level
neuroscience research equipment
neuroscience research equipment
3
8240
3016
en prenant du matériel
de recherche universitaire
de recherche universitaire
00:23
and making it available for kids
in middle schools and high schools.
in middle schools and high schools.
4
11280
3440
et en le mettant à disposition
des élèves de collège ou de lycée.
des élèves de collège ou de lycée.
00:27
And so when we go into the classroom,
5
15520
1856
Quand on va dans une salle de classe,
00:29
one way to get them thinking
about the brain, which is very complex,
about the brain, which is very complex,
6
17400
3896
pour faire réfléchir à une chose
aussi complexe que le cerveau,
aussi complexe que le cerveau,
00:33
is to ask them a very simple
question about neuroscience,
question about neuroscience,
7
21320
2936
en leur posant une question très simple
sur les neurosciences
sur les neurosciences
00:36
and that is, "What has a brain?"
8
24280
2040
« Qui possède un cerveau ? »
00:39
When we ask that,
9
27040
1256
Quand on leur pose cette question,
00:40
students will instantly tell you
that their cat or dog has a brain,
that their cat or dog has a brain,
10
28320
4055
les élèves répondent que leur chien
ou leur chat ont un cerveau,
ou leur chat ont un cerveau,
00:44
and most will say that a mouse
or even a small insect has a brain,
or even a small insect has a brain,
11
32400
4576
et la plupart vont dire qu'une souris
ou un petit insecte a un cerveau,
ou un petit insecte a un cerveau,
00:49
but almost nobody says
that a plant or a tree
that a plant or a tree
12
37000
2816
mais presque personne ne dira
qu'une plante, un arbre
qu'une plante, un arbre
00:51
or a shrub has a brain.
13
39840
2176
ou un arbuste ont un cerveau.
00:54
And so when you push --
14
42040
2496
Et quand on pousse l'idée
00:56
because this could actually
help describe a little bit
help describe a little bit
15
44560
2576
- parce qu'on pourrait en fait
décrire un peu
décrire un peu
00:59
how the brain actually functions --
16
47160
2176
le vrai fonctionnement du cerveau ainsi -
01:01
so you push and say,
17
49360
1216
on insiste :
01:02
"Well, what is it that makes
living things have brains versus not?"
living things have brains versus not?"
18
50600
3536
« Pourquoi les choses vivantes
en ont un et les autres choses non ? »
en ont un et les autres choses non ? »
01:06
And often they'll come back
with the classification
with the classification
19
54160
2456
Souvent ils répondent en disant
01:08
that things that move tend to have brains.
20
56640
3776
que les choses qui bougent ont un cerveau.
01:12
And that's absolutely correct.
21
60440
1616
C'est tout à fait vrai.
Notre système nerveux a évolué
car il est électrique.
car il est électrique.
01:14
Our nervous system evolved
because it is electrical.
because it is electrical.
22
62080
2456
01:16
It's fast, so we can quickly respond
to stimuli in the world
to stimuli in the world
23
64560
3136
Il est rapide afin de pouvoir répondre
aux stimuli de ce monde
aux stimuli de ce monde
01:19
and move if we need to.
24
67720
2216
et bouger s'il le faut.
01:21
But you can go back
and push back on a student,
and push back on a student,
25
69960
2216
Mais on peut revenir
et pousser un élève plus loin,
et pousser un élève plus loin,
01:24
and say, "Well, you know,
you say that plants don't have brains,
you say that plants don't have brains,
26
72200
3056
et lui dire : « Tu dis que les plantes
n'ont pas de cerveau,
n'ont pas de cerveau,
01:27
but plants do move."
27
75280
1456
mais elle bougent. »
01:28
Anyone who has grown a plant
28
76760
1856
Quiconque a fait pousser une plante
01:30
has noticed that the plant will move
29
78640
1976
a remarqué que la plante bouge
01:32
and face the sun.
30
80640
1816
et se tourne vers le soleil.
Mais il va dire,
« Mais elle bouge lentement.
« Mais elle bouge lentement.
01:34
But they'll say,
"But that's a slow movement.
"But that's a slow movement.
31
82480
2136
01:36
You know, that doesn't count.
That could be a chemical process."
That could be a chemical process."
32
84640
3016
Ça ne compte pas.
C'est peut-être un processus chimique. »
C'est peut-être un processus chimique. »
01:39
But what about fast-moving plants?
33
87680
2376
Et pour les plantes qui bougent
de manière rapide ?
de manière rapide ?
01:42
Now, in 1760, Arthur Dobbs,
the Royal Governor of North Carolina,
the Royal Governor of North Carolina,
34
90080
5096
En 1760, Arthur Dobbs,
gouverneur de la Caroline du Nord,
gouverneur de la Caroline du Nord,
01:47
made a pretty fascinating discovery.
35
95200
2536
a fait une découverte assez fascinante.
01:49
In the swamps behind his house,
36
97760
2856
Dans les marais derrière sa maison,
01:52
he found a plant that would spring shut
37
100640
3656
il a découvert une plante qui se fermait
01:56
every time a bug would fall in between it.
38
104320
2680
chaque fois qu'un insecte tombait dedans.
01:59
He called this plant the flytrap,
39
107720
2936
Il a baptisé cette plante
l'attrape-mouche,
l'attrape-mouche,
02:02
and within a decade,
it made its way over to Europe,
it made its way over to Europe,
40
110680
2936
et en 10 ans, elle a réussi
à se déplacer jusqu'en Europe,
à se déplacer jusqu'en Europe,
02:05
where eventually the great Charles Darwin
got to study this plant,
got to study this plant,
41
113640
3536
où Charles Darwin a pu l'étudier aussi,
02:09
and this plant absolutely blew him away.
42
117200
2016
et cette plante
l'a tout bonnement fasciné.
l'a tout bonnement fasciné.
02:11
He called it the most wonderful
plant in the world.
plant in the world.
43
119240
2536
Pour lui, c'était la plante
la plus merveilleuse du monde.
la plus merveilleuse du monde.
02:13
This is a plant
that was an evolutionary wonder.
that was an evolutionary wonder.
44
121800
2256
Cette plante était un merveille
de l'évolution.
de l'évolution.
02:16
This is a plant that moves quickly,
45
124080
1976
Cette plante se déplace rapidement,
02:18
which is rare,
46
126080
1296
elle est rare,
02:19
and it's carnivorous, which is also rare.
47
127400
1976
et tout aussi rare, elle est carnivore.
02:21
And this is in the same plant.
48
129400
1456
C'est une seule et même plante.
02:22
But I'm here today to tell you
49
130880
1456
Je suis ici pour vous dire
02:24
that's not even the coolest thing
about this plant.
about this plant.
50
132360
2416
que le plus extraordinaire
avec cette plante,
avec cette plante,
02:26
The coolest thing
is that the plant can count.
is that the plant can count.
51
134800
2520
c'est qu'elle sait compter.
02:30
So in order to show that,
52
138560
1376
Afin de le démontrer,
il faut d'abord passer
par un peu de terminologie.
par un peu de terminologie.
02:31
we have to get some vocabulary
out of the way.
out of the way.
53
139960
2176
02:34
So I'm going to do what we do
in the classroom with students.
in the classroom with students.
54
142160
3256
Je vais faire ce que je fais
avec mes élèves.
avec mes élèves.
02:37
We're going to do
an experiment on electrophysiology,
an experiment on electrophysiology,
55
145440
3856
On va faire une expérience
en électrophysiologie,
en électrophysiologie,
02:41
which is the recording
of the body's electrical signal,
of the body's electrical signal,
56
149320
3136
l’enregistrement du signal
électrique du corps,
électrique du corps,
que ce soient ceux des neurones
ou ceux des muscles.
ou ceux des muscles.
02:44
either coming from neurons
or from muscles.
or from muscles.
57
152480
2296
02:46
And I'm putting some electrodes
here on my wrists.
here on my wrists.
58
154800
2336
Je pose des électrodes sur mes poignets.
02:49
As I hook them up,
59
157160
1336
Quand je les connecte,
on va voir un signal ici sur l'écran.
on va voir un signal ici sur l'écran.
02:50
we're going to be able to see a signal
60
158520
2176
02:52
on the screen here.
61
160720
1456
02:54
And this signal may be familiar to you.
62
162200
1896
Et ce signal peut sembler familier.
02:56
It's called the EKG,
or the electrocardiogram.
or the electrocardiogram.
63
164120
2176
On l'appelle ECG, ou électrocardiogramme.
02:58
And this is coming
from neurons in my heart
from neurons in my heart
64
166320
2456
Il vient des neurones dans mon cœur
03:00
that are firing
what's called action potentials,
what's called action potentials,
65
168800
2536
qui déchargent ce qu'on appelle
des potentiels d'action,
des potentiels d'action,
03:03
potential meaning voltage and action
meaning it moves quickly up and down,
meaning it moves quickly up and down,
66
171360
3856
le potentiel étant le voltage et l'action
car il monte et descend vite,
car il monte et descend vite,
03:07
which causes my heart to fire,
67
175240
1456
ce qui fait marcher mon cœur,
03:08
which then causes
the signal that you see here.
the signal that you see here.
68
176720
2816
ce qui provoque le signal qu'on voit ici.
03:11
And so I want you to remember the shape
of what we'll be looking at right here,
of what we'll be looking at right here,
69
179560
3736
Alors je veux que vous reteniez
la forme de ce qu'on voit ici,
la forme de ce qu'on voit ici,
03:15
because this is going to be important.
70
183320
1856
car elle va jouer un rôle important.
03:17
This is a way that the brain
encodes information
encodes information
71
185200
2416
C'est une façon dont le cerveau
encode les informations
encode les informations
03:19
in the form of an action potential.
72
187640
1696
dans un potentiel d'action.
03:21
So now let's turn to some plants.
73
189360
2320
Observons maintenant quelques plantes.
03:24
So I'm going to first
introduce you to the mimosa,
introduce you to the mimosa,
74
192920
3536
D'abord le Mimosa pudica,
03:28
not the drink, but the Mimosa pudica,
75
196480
3216
03:31
and this is a plant that's found
in Central America and South America,
in Central America and South America,
76
199720
3336
on trouve cette plante
en Amérique centrale et du Sud,
en Amérique centrale et du Sud,
03:35
and it has behaviors.
77
203080
1976
et il a des comportements particuliers.
03:37
And the first behavior
I'm going to show you
I'm going to show you
78
205080
2096
Voici le premier comportement :
03:39
is if I touch the leaves here,
79
207200
2096
si je touche les feuilles ici,
03:41
you get to see that the leaves
tend to curl up.
tend to curl up.
80
209320
2200
vous voyez qu'elles se recroquevillent.
03:45
And then the second behavior is,
81
213280
2256
Le deuxième comportement,
03:47
if I tap the leaf,
82
215560
2176
si je touche la feuille,
03:49
the entire branch seems to fall down.
83
217760
1816
toute la branche semble tomber.
03:51
So why does it do that?
84
219600
1536
Pourquoi ?
03:53
It's not really known to science.
85
221160
1616
La science ne sait pas pourquoi.
03:54
One of the reasons why
could be that it scares away insects
could be that it scares away insects
86
222800
3216
Une raison est peut-être
de faire fuir les insectes
de faire fuir les insectes
03:58
or it looks less appealing to herbivores.
87
226040
2176
ou de sembler moins attrayant
pour les herbivores.
pour les herbivores.
04:00
But how does it do that?
Now, that's interesting.
Now, that's interesting.
88
228240
2496
Comment fait-il ? Ça, c'est intéressant.
04:02
We can do an experiment to find out.
89
230760
2136
Faisons une expérience pour
savoir pourquoi.
savoir pourquoi.
04:04
So what we're going to do now,
90
232920
1456
Ce que nous allons faire,
04:06
just like I recorded
the electrical potential from my body,
the electrical potential from my body,
91
234400
3416
comme quand j'ai enregistré
le potentiel électrique de mon corps,
le potentiel électrique de mon corps,
04:09
we're going to record the electrical
potential from this plant, this mimosa.
potential from this plant, this mimosa.
92
237840
3816
on va enregistrer le potentiel
électrique de la plante, du mimosa.
électrique de la plante, du mimosa.
04:13
And so what we're going to do
is I've got a wire wrapped around the stem,
is I've got a wire wrapped around the stem,
93
241680
5496
J'ai enroulé un fil autour de la tige
04:19
and I've got the ground electrode where?
94
247200
2080
et où ai-je mis l'électrode de terre ?
04:22
In the ground. It's an electrical
engineering joke. Alright.
engineering joke. Alright.
95
250360
2936
Dans la terre. C'est une blague
d'ingénieur. D'accord.
d'ingénieur. D'accord.
04:25
(Laughter)
96
253320
1336
(Rires)
04:26
Alright. So I'm going to go ahead
and tap the leaf here,
and tap the leaf here,
97
254680
2736
Bon. Je vais toucher la feuille ici,
04:29
and I want you to look
at the electrical recording
at the electrical recording
98
257440
2375
il faut regarder l'enregistrement
électrique
électrique
04:31
that we're going to see inside the plant.
99
259839
1961
qui se trouve à l'intérieur de la plante.
04:34
Whoa. It is so big,
I've got to scale it down.
I've got to scale it down.
100
262520
2896
Oh, c'est si énorme
que je dois le diminuer.
que je dois le diminuer.
04:37
Alright. So what is that?
101
265440
1416
Bon. Alors, c'est quoi ?
04:38
That is an action potential
that is happening inside the plant.
that is happening inside the plant.
102
266880
2976
C'est un potentiel d'action
qui se déroule dans la plante.
qui se déroule dans la plante.
04:41
Why was it happening?
103
269880
1256
Pourquoi a-t-il eu lieu ?
04:43
Because it wanted to move. Right?
104
271160
1616
Elle voulait bouger, non ?
04:44
And so when I hit the touch receptors,
105
272800
3016
Alors quand j'ai appuyé
sur les récepteurs du toucher,
sur les récepteurs du toucher,
04:47
it sent a voltage all the way down
to the end of the stem,
to the end of the stem,
106
275840
3176
un voltage a été envoyé à travers la tige
04:51
which caused it to move.
107
279040
1256
la faisant bouger.
04:52
And now, in our arms,
we would move our muscles,
we would move our muscles,
108
280320
2256
Dans nos bras, ça ferait bouger
les muscles,
les muscles,
04:54
but the plant doesn't have muscles.
109
282600
1696
mais la plante n'a pas de muscles.
04:56
What it has is water inside the cells
110
284320
2256
La plante a de l'eau dans ses cellules
et quand le voltage la touche,
elle s'ouvre et libère de l'eau,
elle s'ouvre et libère de l'eau,
04:58
and when the voltage hits it,
it opens up, releases the water,
it opens up, releases the water,
111
286600
2936
05:01
changes the shape of the cells,
and the leaf falls.
and the leaf falls.
112
289560
2434
la forme des cellules change,
et la feuille tombe.
et la feuille tombe.
05:04
OK. So here we see an action potential
encoding information to move. Alright?
encoding information to move. Alright?
113
292480
4936
OK. Voilà un potentiel d'action qui encode
de l'information de mouvement.
de l'information de mouvement.
05:09
But can it do more?
114
297440
1496
Peut-il faire plus ?
05:10
So let's go to find out.
115
298960
1256
Allons voir.
05:12
We're going to go to our good friend,
the Venus flytrap here,
the Venus flytrap here,
116
300240
3056
Regardons notre vieille amie,
la dionée attrape-mouche,
la dionée attrape-mouche,
05:15
and we're going to take a look
at what happens inside the leaf
at what happens inside the leaf
117
303320
4416
regardons à l'intérieur,
que se passe-t-il dans la feuille
que se passe-t-il dans la feuille
05:19
when a fly lands on here.
118
307760
1936
quand une mouche atterrit ici. ?
05:21
So I'm going to pretend
to be a fly right now.
to be a fly right now.
119
309720
2696
Je fais semblant d'être une mouche.
05:24
And now here's my Venus flytrap,
120
312440
1656
Voici ma dionée attrape-mouche,
05:26
and inside the leaf,
you're going to notice
you're going to notice
121
314120
2016
et à l'intérieur de la feuille,
on va voir trois petits poils,
on va voir trois petits poils,
05:28
that there are three little hairs here,
and those are trigger hairs.
and those are trigger hairs.
122
316160
3216
ce sont des poils déclencheurs.
05:31
And so when a fly lands --
123
319400
1376
Quand une mouche atterrit --
05:32
I'm going to touch
one of the hairs right now.
one of the hairs right now.
124
320800
2496
Je vais toucher un poil.
05:35
Ready? One, two, three.
125
323320
1440
Prêts ? Un, deux, trois.
05:39
What do we get? We get
a beautiful action potential.
a beautiful action potential.
126
327000
2456
Que se passe-t-il ?
Un beau potentiel d'action.
Un beau potentiel d'action.
05:41
However, the flytrap doesn't close.
127
329480
2520
Mais le piège à mouche ne se ferme pas.
05:44
And to understand why that is,
128
332640
1456
Afin de comprendre pourquoi,
05:46
we need to know a little bit more
about the behavior of the flytrap.
about the behavior of the flytrap.
129
334120
3216
nous devons en savoir plus sur le
comportement de l'attrape-mouche.
comportement de l'attrape-mouche.
05:49
Number one is that it takes
a long time to open the traps back up --
a long time to open the traps back up --
130
337360
3296
Primo, ça prend du temps
pour ouvrir le piège --
pour ouvrir le piège --
05:52
you know, about 24 to 48 hours
if there's no fly inside of it.
if there's no fly inside of it.
131
340680
4176
environ 24 à 48 heures
s'il n'y a pas de mouche à l'intérieur.
s'il n'y a pas de mouche à l'intérieur.
05:56
And so it takes a lot of energy.
132
344880
1696
Ça nécessite beaucoup d'énergie.
05:58
And two, it doesn't need to eat
that many flies throughout the year.
that many flies throughout the year.
133
346600
3216
Deuxio, elle n'a pas besoin de manger
beaucoup de mouches par an.
beaucoup de mouches par an.
06:01
Only a handful. It gets
most of its energy from the sun.
most of its energy from the sun.
134
349840
2656
Quelques-unes. Son énergie
vient surtout du soleil.
vient surtout du soleil.
06:04
It's just trying to replace
some nutrients in the ground with flies.
some nutrients in the ground with flies.
135
352520
3216
Elle remplace quelques nutriments
de la terre par des mouches.
de la terre par des mouches.
06:07
And the third thing is,
136
355760
1256
Tertio,
06:09
it only opens then closes the traps
a handful of times
a handful of times
137
357040
2976
elle n'ouvre et referme le piège
que quelques fois
que quelques fois
06:12
until that trap dies.
138
360040
1640
jusqu'à la mort du piège.
06:14
So therefore, it wants
to make really darn sure
to make really darn sure
139
362120
2696
Alors, elle veut être convaincue
06:16
that there's a meal inside of it
before the flytrap snaps shut.
before the flytrap snaps shut.
140
364840
4416
qu'il y a un repas à l'intérieur
avant que le piège ne se referme.
avant que le piège ne se referme.
06:21
So how does it do that?
141
369280
1200
Alors, comment ?
06:23
It counts the number of seconds
142
371280
2616
Elle compte le nombre de secondes
06:25
between successive
touching of those hairs.
touching of those hairs.
143
373920
3216
entre les touchers successifs des poils.
06:29
And so the idea is
that there's a high probability,
that there's a high probability,
144
377160
2416
Donc la probabilité est forte
06:31
if there's a fly inside of there,
that it's going to be clicked together,
that it's going to be clicked together,
145
379600
3456
que si une mouche se trouve à l'intérieur,
elle se fermera ;
elle se fermera ;
06:35
and so when it gets the first
action potential,
action potential,
146
383080
2216
au moment du premier potentiel d'action,
06:37
it starts counting, one, two,
147
385320
1416
elle commence à compter ;
si elle arrive à 20
et ne décharge pas à nouveau,
et ne décharge pas à nouveau,
06:38
and if it gets to 20
and it doesn't fire again,
and it doesn't fire again,
148
386760
2216
06:41
then it's not going to close,
149
389000
1416
elle ne se fermera pas,
06:42
but if it does it within there,
then the flytrap will close.
then the flytrap will close.
150
390440
2856
mais dans le cas contraire,
le piège se ferme.
le piège se ferme.
06:45
So we're going to go back now.
151
393320
1456
Revenons en arrière.
06:46
I'm going to touch
the Venus flytrap again.
the Venus flytrap again.
152
394800
2016
Retouchons la dionée attrape-mouche.
06:48
I've been talking
for more than 20 seconds.
for more than 20 seconds.
153
396840
2016
J'ai parlé pendant plus que 20 secondes.
06:50
So we can see what happens
when I touch the hair a second time.
when I touch the hair a second time.
154
398880
2960
On voit ce qui se passe
quand je touche le poil à nouveau.
quand je touche le poil à nouveau.
06:55
So what do we get?
We get a second action potential,
We get a second action potential,
155
403720
2456
Que se passe-t-il ?
Encore un potentiel d'action,
Encore un potentiel d'action,
06:58
but again, the leaf doesn't close.
156
406200
1896
mais la feuille ne se ferme pas.
07:00
So now if I go back in there
157
408120
1936
Alors si je retourne là-dedans
07:02
and if I'm a fly moving around,
158
410080
1896
et je suis une mouche qui vole,
07:04
I'm going to be touching
the leaf a few times.
the leaf a few times.
159
412000
2176
je vais toucher la feuille quelques fois.
07:06
I'm going to go and brush it a few times.
160
414200
2416
Je vais la frôler quelques fois.
07:08
And immediately,
161
416640
1416
Immédiatement,
07:10
the flytrap closes.
162
418080
1736
le piège se ferme.
07:11
So here we are seeing the flytrap
actually doing a computation.
actually doing a computation.
163
419840
4136
On voit que l'attrape-mouche
fait un calcul.
fait un calcul.
07:16
It's determining
if there's a fly inside the trap,
if there's a fly inside the trap,
164
424000
2496
Elle calcule si une mouche
se trouve à l'intérieur,
se trouve à l'intérieur,
07:18
and then it closes.
165
426520
1496
et puis elle se ferme.
07:20
So let's go back to our original question.
166
428040
2400
Reprenons la première question.
07:23
Do plants have brains?
167
431520
2296
Est-ce que les plantes ont un cerveau ?
07:25
Well, the answer is no.
168
433840
1576
La réponse est non.
07:27
There's no brains in here.
169
435440
1376
Il n'y a pas de cerveau.
07:28
There's no axons, no neurons.
170
436840
3576
pas d'axones, de neurones,
07:32
It doesn't get depressed.
171
440440
1376
Elle ne déprime pas.
07:33
It doesn't want to know
what the Tigers' score is.
what the Tigers' score is.
172
441840
2376
Elle ne veut pas savoir
le score des Tigers,
le score des Tigers,
07:36
It doesn't have
self-actualization problems.
self-actualization problems.
173
444240
2096
ne connaît pas de problème
d'épanouissement.
d'épanouissement.
07:38
But what it does have
is something that's very similar to us,
is something that's very similar to us,
174
446360
3416
Mais elle a quelque chose de très
semblable à ce que nous possédons,
semblable à ce que nous possédons,
07:41
which is the ability
to communicate using electricity.
to communicate using electricity.
175
449800
3056
la capacité de communiquer
avec l'électricité.
avec l'électricité.
07:44
It just uses slightly
different ions than we do,
different ions than we do,
176
452880
2256
Elle utilisent d'autres ions que nous,
07:47
but it's actually doing the same thing.
177
455160
2016
mais fait la même chose que nous.
07:49
So just to show you
178
457200
2176
Afin de vous montrer
07:51
the ubiquitous nature
of these action potentials,
of these action potentials,
179
459400
3296
la nature omniprésente
des potentiels d'action,
des potentiels d'action,
07:54
we saw it in the Venus flytrap,
180
462720
2216
nous l'avons vu dans
la dionée attrape-mouche,
la dionée attrape-mouche,
07:56
we've seen an action
potential in the mimosa.
potential in the mimosa.
181
464960
2136
on l'a vu chez le mimosa.
07:59
We've even seen
an action potential in a human.
an action potential in a human.
182
467120
2376
On l'a vu chez l'être humain.
08:01
Now, this is the euro of the brain.
183
469520
3216
Voici l'euro du cerveau.
08:04
It's the way that all
information is passed.
information is passed.
184
472760
2136
C'est le chemin que prend l'information.
08:06
And so what we can do
is we can use those action potentials
is we can use those action potentials
185
474920
2816
On peut utiliser ces potentiels d'action
08:09
to pass information
186
477760
1496
pour faire passer l'information
08:11
between species of plants.
187
479280
1736
entre les espèces de plantes.
08:13
And so this is our interspecies
plant-to-plant communicator,
plant-to-plant communicator,
188
481040
4416
Voici notre communicateur
entre les plantes d'espèces différentes,
entre les plantes d'espèces différentes,
08:17
and what we've done
is we've created a brand new experiment
is we've created a brand new experiment
189
485480
3176
nous avons crée une expérience
tout à fait nouvelle
tout à fait nouvelle
08:20
where we're going to record
the action potential from a Venus flytrap,
the action potential from a Venus flytrap,
190
488680
3536
qui permet d'enregistrer le potentiel
d'action de la dionée attrape-mouche,
d'action de la dionée attrape-mouche,
08:24
and we're going to send it
into the sensitive mimosa.
into the sensitive mimosa.
191
492240
2776
et on va l'envoyer au mimosa.
08:27
So I want you to recall what happens
192
495040
1736
Rappelez-vous ce qui se passe
08:28
when we touch the leaves of the mimosa.
193
496800
1936
quand on touche une feuille de mimosa.
08:30
It has touch receptors
that are sending that information
that are sending that information
194
498760
2656
Il a des récepteurs
qui envoient de l'information
qui envoient de l'information
08:33
back down in the form
of an action potential.
of an action potential.
195
501440
2096
vers le bas sous forme
de potentiel d'action.
de potentiel d'action.
08:35
And so what would happen
196
503560
1336
Que se passe-t-il
08:36
if we took the action potential
from the Venus flytrap
from the Venus flytrap
197
504920
3616
quand on prend le potentiel d'action
de l'attrape-mouche
de l'attrape-mouche
08:40
and sent it into
all the stems of the mimosa?
all the stems of the mimosa?
198
508560
3080
et on l'envoie dans les tiges
du mimosa ?
du mimosa ?
08:44
We should be able to create
the behavior of the mimosas
the behavior of the mimosas
199
512440
3016
On devrait pouvoir recréer
le comportement d'un mimosa
le comportement d'un mimosa
08:47
without actually touching it ourselves.
200
515480
1896
sans le toucher.
08:49
And so if you'll allow me,
201
517400
2016
Alors, si vous le permettez,
08:51
I'm going to go ahead
and trigger this mimosa right now
and trigger this mimosa right now
202
519440
3455
je vais activer ce mimosa
08:54
by touching on the hairs
of the Venus flytrap.
of the Venus flytrap.
203
522919
3817
en touchant les poils
de la dionée attrape-mouche.
de la dionée attrape-mouche.
08:58
So we're going to send information
about touch from one plant to another.
about touch from one plant to another.
204
526760
3600
On va envoyer de l'information
sur le toucher d'une plante à l'autre.
sur le toucher d'une plante à l'autre.
09:06
So there you see it.
205
534640
1696
Et voilà.
09:08
So --
206
536360
1216
Alors --
09:09
(Applause)
207
537600
6016
(Applaudissements)
09:15
So I hope you learned a little bit,
something about plants today,
something about plants today,
208
543640
3056
J'espère que vous avez appris
quelque chose sur les plantes,
quelque chose sur les plantes,
mais aussi qu'on peut
se servir des plantes
se servir des plantes
09:18
and not only that.
209
546720
1216
09:19
You learned that plants could be used
to help teach neuroscience
to help teach neuroscience
210
547960
3016
pour aider à enseigner les neurosciences.
09:23
and bring along the neurorevolution.
211
551000
1736
et amener la neurorévolution.
09:24
Thank you.
212
552760
1216
Merci.
09:26
(Applause)
213
554000
2720
( Applaudissements )
ABOUT THE SPEAKER
Greg Gage - NeuroscientistTED Fellow Greg Gage helps kids investigate the neuroscience in their own backyards.
Why you should listen
As half of Backyard Brains, neuroscientist and engineer Greg Gage builds the SpikerBox -- a small rig that helps kids understand the electrical impulses that control the nervous system. He's passionate about helping students understand (viscerally) how our brains and our neurons work, because, as he said onstage at TED2012, we still know very little about how the brain works -- and we need to start inspiring kids early to want to know more.
Before becoming a neuroscientist, Gage worked as an electrical engineer making touchscreens. As he told the Huffington Post: "Scientific equipment in general is pretty expensive, but it's silly because before [getting my PhD in neuroscience] I was an electrical engineer, and you could see that you could make it yourself. So we started as a way to have fun, to show off to our colleagues, but we were also going into classrooms around that time and we thought, wouldn't it be cool if you could bring these gadgets with us so the stuff we were doing in advanced Ph.D. programs in neuroscience, you could also do in fifth grade?" His latest pieces of gear: the Roboroach, a cockroach fitted with an electric backpack that makes it turn on command, and BYB SmartScope, a smartphone-powered microscope.
Greg Gage | Speaker | TED.com