ABOUT THE SPEAKER
Matt Ridley - Rational optimist
Matt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other."

Why you should listen

British author Matt Ridley knows one thing: Through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, the mating of ideas. The sophistication of the modern world, says Ridley, lies not in individual intelligence or imagination; it is a collective enterprise. In his book The Rational Optimist, Ridley (whose previous works include Genome and Nature via Nurture) sweeps the entire arc of human history to powerfully argue that "prosperity comes from everybody working for everybody else."

It is our habit of trade, idea-sharing and specialization that has created the collective brain which set human living standards on a rising trend. This, he says, "holds out hope that the human race will prosper mightily in the years ahead -- because ideas are having sex with each other as never before."

Watch his 2010 TEDTalk, "When Ideas Have Sex."

More profile about the speaker
Matt Ridley | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2010

Matt Ridley: When ideas have sex

Matt Ridley : Quand les idées font l'amour

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A TEDGlobal 2010, Matt Ridley démontre comment, au fil de l'histoire, le moteur du progrès humain a été la rencontre et l'accouplement des idées pour créer des idées nouvelles. L'intelligence des individus n'a pas d'importance : ce qui compte vraiment c'est l'intelligence du cerveau collectif.
- Rational optimist
Matt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other." Full bio

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00:16
When I was a studentétudiant here in OxfordOxford in the 1970s,
0
1000
3000
Quand j'étais étudiant ici, à Oxford dans les années 1970,
00:19
the futureavenir of the worldmonde was bleaksombre.
1
4000
3000
l'avenir du monde était sombre.
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The populationpopulation explosionexplosion was unstoppableUnstoppable.
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7000
2000
Rien ne pouvait arrêter l'explosion démographique.
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GlobalGlobal faminefamine was inevitableinévitable.
3
9000
2000
la famine mondiale était inévitable.
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A cancercancer epidemicépidémie causedcausé by chemicalsproduits chimiques in the environmentenvironnement
4
11000
3000
Une épidémie de cancers causés par des produits chimiques dans l'environnement
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was going to shortenraccourcir our livesvies.
5
14000
3000
allait raccourcir nos vies.
00:32
The acidacide rainpluie was fallingchute on the forestsles forêts.
6
17000
3000
Les pluies acides tombaient sur les forêts.
00:35
The desertdésert was advancingavancer by a milemile or two a yearan.
7
20000
2000
Le désert avançait d'un kilomètre ou deux par an.
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The oilpétrole was runningfonctionnement out,
8
22000
2000
Le pétrole était presque épuisé.
00:39
and a nuclearnucléaire winterhiver would finishterminer us off.
9
24000
3000
Et un hiver nucléaire nous achèverait.
00:42
NoneAucun of those things happenedarrivé,
10
27000
2000
Rien de tout ça n'est arrivé.
00:44
(LaughterRires)
11
29000
2000
(Rires)
00:46
and astonishinglyétonnamment, if you look at what actuallyréellement happenedarrivé in my lifetimedurée de vie,
12
31000
3000
Et c'est étonnant, si vous regardez ce qui s'est réellement passé de mon vivant,
00:49
the averagemoyenne per-capitapar habitant incomele revenu
13
34000
3000
le revenu moyen par habitant
00:52
of the averagemoyenne personla personne on the planetplanète,
14
37000
2000
de la personne moyenne sur la planète,
00:54
in realréal termstermes, adjustedajusté for inflationinflation,
15
39000
2000
en termes réels, corrigés par rapport à l'inflation,
00:56
has tripledtriplé.
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41000
2000
a triplé.
00:58
LifespanDurée de vie is up by 30 percentpour cent in my lifetimedurée de vie.
17
43000
3000
La durée de vie s'est allongée de 30 pour cent de mon vivant.
01:01
ChildEnfant mortalitymortalité is down by two-thirdsles deux tiers.
18
46000
3000
La mortalité infantile a diminué de deux tiers.
01:04
Per-capitaPar habitant foodaliments productionproduction
19
49000
2000
La production alimentaire par habitant
01:06
is up by a thirdtroisième.
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51000
2000
a augmenté d'un tiers.
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And all this at a time when the populationpopulation has doubleddoublé.
21
53000
3000
Et tout cela à un moment où la population a doublé.
01:11
How did we achieveatteindre that, whetherqu'il s'agisse you think it's a good thing or not?
22
56000
2000
Comment y sommes-nous parvenus - que ce soit une bonne chose ou non -
01:13
How did we achieveatteindre that?
23
58000
2000
Comment y sommes nous parvenus?
01:15
How did we becomedevenir
24
60000
2000
Comment sommes-nous devenus
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the only speciesespèce
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62000
2000
la seule espèce
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that becomesdevient more prosperousprospère
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64000
2000
qui devient plus prospère
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as it becomesdevient more populousla populeuse?
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66000
2000
tout en devenant de plus en plus nombreuse?
01:23
The sizeTaille of the blobobjet BLOB in this graphgraphique representsreprésente the sizeTaille of the populationpopulation,
28
68000
3000
La taille de la goutte dans ce graphique représente la taille de la population.
01:26
and the levelniveau of the graphgraphique
29
71000
2000
Et le niveau du graphique
01:28
representsreprésente GDPPIB perpar capitatête.
30
73000
2000
représente le PIB par habitant.
01:30
I think to answerrépondre that questionquestion
31
75000
2000
Je pense que pour répondre à cette question
01:32
you need to understandcomprendre
32
77000
2000
vous devez comprendre
01:34
how humanHumain beingsêtres bringapporter togetherensemble theirleur brainscerveaux
33
79000
3000
comment les êtres humains rassemblent leurs cerveaux
01:37
and enableactiver theirleur ideasidées to combinecombiner and recombinerecombiner,
34
82000
3000
et permettre à leurs idées de se combiner et se recombiner,
01:40
to meetrencontrer and, indeedeffectivement, to matematé.
35
85000
3000
de se rencontrer et, en effet, de s'accoupler.
01:43
In other wordsmots, you need to understandcomprendre
36
88000
2000
En d'autres termes, vous devez comprendre
01:45
how ideasidées have sexsexe.
37
90000
2000
comment les idées font l'amour.
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I want you to imagineimaginer
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93000
2000
Je veux que vous imaginiez
01:50
how we got from makingfabrication objectsobjets like this
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95000
3000
comment nous sommes passés de la fabrication d'objets comme celui-ci
01:53
to makingfabrication objectsobjets like this.
40
98000
3000
à fabrication d'objets comme celui-ci.
01:56
These are bothtous les deux realréal objectsobjets.
41
101000
2000
Ces deux objets sont réels.
01:58
One is an AcheuleanAcheuléen handmain axehache from halfmoitié a millionmillion yearsannées agodepuis
42
103000
2000
L'un est une hache Acheuléenne vieille d'un demi-million d'années
02:00
of the kindgentil madefabriqué by HomoHomo erectuserectus.
43
105000
3000
du type de celle faite par le Homo erectus.
02:03
The other is obviouslyévidemment a computerordinateur mouseSouris.
44
108000
2000
L'autre est évidemment une souris d'ordinateur.
02:05
They're bothtous les deux exactlyexactement the sameMême sizeTaille and shapeforme to an uncannyétrange degreedegré.
45
110000
3000
Ils sont tous les deux exactement la même taille et la même forme à un degré inquiétant.
02:08
I've trieda essayé to work out whichlequel is biggerplus gros,
46
113000
3000
J'ai essayé de trouver lequel est le plus grand,
02:11
and it's almostpresque impossibleimpossible.
47
116000
2000
et c'est presque impossible à faire.
02:13
And that's because they're bothtous les deux designedconçu to fiten forme the humanHumain handmain.
48
118000
2000
Et c'est parce qu'ils sont tous deux conçus pour s'adapter à la main de l'homme.
02:15
They're bothtous les deux technologiesles technologies. In the endfin, theirleur similaritysimilitude is not that interestingintéressant.
49
120000
3000
Ils sont tous les deux des technologies. En fin de compte, leur ressemblance n'est pas si intéressante.
02:18
It just tellsraconte you they were bothtous les deux designedconçu to fiten forme the humanHumain handmain.
50
123000
2000
Elle vous indique juste qu'ils ont tous deux été conçus pour s'adapter à la main de l'homme.
02:20
The differencesdifférences are what interestintérêt me,
51
125000
2000
Les différences sont ce qui m'intéresse.
02:22
because the one on the left was madefabriqué to a prettyjoli unvaryinginvariable designconception
52
127000
3000
Parce que l'objet de gauche a été fait selon un modèle plutôt invariable
02:25
for about a millionmillion yearsannées --
53
130000
2000
pendant environ un million d'années -
02:27
from one-and-a-halfun-et-demie millionmillion yearsannées agodepuis to halfmoitié a millionmillion yearsannées agodepuis.
54
132000
3000
entre un million et demi d'années et un demi-million d'années.
02:30
HomoHomo erectuserectus madefabriqué the sameMême tooloutil
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135000
3000
Le Homo erectus a fait le même outil
02:33
for 30,000 generationsgénérations.
56
138000
2000
pendant 30.000 générations.
02:35
Of coursecours there were a fewpeu changeschangements,
57
140000
2000
Bien sûr, il ya eu quelques changements,
02:37
but toolsoutils changedmodifié slowerRalentissez than skeletonssquelettes in those daysjournées.
58
142000
3000
mais les outils changeaient moins vite que les squelettes à l'époque.
02:40
There was no progressle progrès, no innovationinnovation.
59
145000
2000
Il n'y avait aucun progrès, aucune innovation.
02:42
It's an extraordinaryextraordinaire phenomenonphénomène, but it's truevrai.
60
147000
2000
C'est un phénomène extraordinaire, mais c'est vrai.
02:44
WhereasAlors que the objectobjet on the right is obsoleteobsolète after fivecinq yearsannées.
61
149000
3000
Alors que l'objet sur la droite est obsolète au bout de cinq ans.
02:47
And there's anotherun autre differencedifférence too,
62
152000
2000
Et il y a une autre différence aussi,
02:49
whichlequel is the objectobjet on the left is madefabriqué from one substancesubstance.
63
154000
2000
qui est que l'objet sur la gauche est fait d'une seule substance.
02:51
The objectobjet on the right is madefabriqué from
64
156000
2000
L'objet de droite est fait à partir
02:53
a confectionconfection of differentdifférent substancessubstances,
65
158000
2000
d'un assortiment de différentes substances,
02:55
from siliconsilicium and metalmétal and plasticPlastique and so on.
66
160000
3000
à partir de silicium et de métal et de plastique et ainsi de suite.
02:58
And more than that, it's a confectionconfection of differentdifférent ideasidées,
67
163000
3000
Et plus que cela, c'est un assortiment d'idées différentes,
03:01
the ideaidée of plasticPlastique, the ideaidée of a laserlaser,
68
166000
2000
l'idée de plastique, l'idée d'un laser,
03:03
the ideaidée of transistorstransistors.
69
168000
2000
l'idée de transistors.
03:05
They'veIls ont all been combinedcombiné togetherensemble in this technologyLa technologie.
70
170000
3000
Ils ont tous été combinés dans cette technologie.
03:08
And it's this combinationcombinaison,
71
173000
2000
Et c'est cette combinaison,
03:10
this cumulativecumulatif technologyLa technologie, that intriguesintrigues me,
72
175000
3000
cette technologie cumulative, qui m'intrigue.
03:13
because I think it's the secretsecret to understandingcompréhension
73
178000
3000
Parce que je pense que c'est le secret pour comprendre
03:16
what's happeningévénement in the worldmonde.
74
181000
2000
ce qui se passe dans le monde.
03:18
My body'sdu corps an accumulationaccumulation of ideasidées too:
75
183000
3000
Mon corps est aussi une accumulation d'idées,
03:21
the ideaidée of skinpeau cellscellules, the ideaidée of braincerveau cellscellules, the ideaidée of liverfoie cellscellules.
76
186000
3000
l'idée de cellules de la peau, l'idée de cellules du cerveau, l'idée de cellules du foie.
03:24
They'veIls ont come togetherensemble.
77
189000
2000
Ils se sont rassemblés.
03:26
How does evolutionévolution do cumulativecumulatif, combinatorialcombinatoire things?
78
191000
3000
Comment l'évolution fait-elle des choses cumulatives, combinatoires?
03:29
Well, it usesles usages sexualsexuel reproductionla reproduction.
79
194000
3000
Eh bien, elle utilise la reproduction sexuée.
03:32
In an asexualasexuée speciesespèce, if you get two differentdifférent mutationsmutations in differentdifférent creaturescréatures,
80
197000
3000
Dans une espèce asexuée, si vous obtenez deux mutations différentes dans différentes créatures,
03:35
a greenvert one and a redrouge one,
81
200000
2000
une verte et une rouge,
03:37
then one has to be better than the other.
82
202000
2000
alors l'une doit être meilleure que l'autre.
03:39
One goesva extinctdisparu for the other to survivesurvivre.
83
204000
2000
L'une disparaît pour que l'autre survive.
03:41
But if you have a sexualsexuel speciesespèce,
84
206000
2000
Mais si vous avez une espèce sexuée,
03:43
then it's possiblepossible for an individualindividuel
85
208000
2000
alors il est possible pour un individu
03:45
to inherithéritent bothtous les deux mutationsmutations
86
210000
2000
d'hériter de deux mutations
03:47
from differentdifférent lineageslignées.
87
212000
2000
à partir de lignées différentes.
03:49
So what sexsexe does is it enablespermet the individualindividuel
88
214000
3000
Et donc ce que le sexe fait c'est qu'il permet à l'individu
03:52
to drawdessiner uponsur
89
217000
2000
de tirer parti
03:54
the geneticgénétique innovationsinnovations of the wholeentier speciesespèce.
90
219000
3000
des innovations génétiques de l'espèce entière.
03:57
It's not confinedconfinées to its ownposséder lineagelignée.
91
222000
2000
Il ne se limite pas à son propre lignage.
03:59
What's the processprocessus that's havingayant the sameMême effecteffet
92
224000
2000
Quel est le processus qui a les mêmes effets
04:01
in culturalculturel evolutionévolution
93
226000
2000
dans l'évolution culturelle
04:03
as sexsexe is havingayant in biologicalbiologique evolutionévolution?
94
228000
3000
que le sexe dans l'évolution biologique?
04:06
And I think the answerrépondre is exchangeéchange,
95
231000
2000
Et je pense que la réponse est l'échange,
04:08
the habithabitude of exchangingéchanger des one thing for anotherun autre.
96
233000
3000
l'habitude d'échanger une chose pour une autre.
04:11
It's a uniqueunique humanHumain featurefonctionnalité.
97
236000
2000
C'est une caractéristique unique de l'homme.
04:13
No other animalanimal does it.
98
238000
2000
Aucun autre animal ne le fait.
04:15
You can teachapprendre them in the laboratorylaboratoire to do a little bitbit of exchangeéchange --
99
240000
2000
Vous pouvez leur apprendre en laboratoire à faire un peu d'échange.
04:17
and indeedeffectivement there's reciprocityréciprocité in other animalsanimaux --
100
242000
2000
Et en effet, il y a de la réciprocité chez les autres animaux.
04:19
But the exchangeéchange of one objectobjet for anotherun autre never happensarrive.
101
244000
3000
Mais l'échange d'un objet pour un autre ne se produit jamais.
04:22
As AdamAdam SmithSmith said, "No man ever saw a dogchien
102
247000
2000
Comme Adam Smith a dit: «Personne n'a jamais vu un chien
04:24
make a fairjuste exchangeéchange of a boneOS with anotherun autre dogchien."
103
249000
3000
faire un échange équitable d'un os avec un autre chien. "
04:27
(LaughterRires)
104
252000
3000
(Rires)
04:30
You can have cultureCulture withoutsans pour autant exchangeéchange.
105
255000
2000
Vous pouvez avoir des cultures sans échanges.
04:32
You can have, as it were, asexualasexuée cultureCulture.
106
257000
2000
Vous pouvez avoir, pour ainsi dire, de la culture asexuée.
04:34
ChimpanzeesChimpanzés, killertueur whalesbaleines, these kindssortes of creaturescréatures, they have cultureCulture.
107
259000
3000
Les chimpanzés, les orques, ce genre de créatures, ils ont une culture.
04:37
They teachapprendre eachchaque other traditionstraditions
108
262000
2000
Ils apprennent les uns aux autres les traditions
04:39
whichlequel are handedremis down from parentparent to offspringprogéniture.
109
264000
2000
qui se transmettent de parents à enfants.
04:41
In this caseCas, chimpanzeeschimpanzés teachingenseignement eachchaque other
110
266000
2000
Dans ce cas, les chimpanzés qui apprennent mutuellement
04:43
how to crackfissure nutsdes noisettes with rocksroches.
111
268000
2000
comment faire pour casser des noix avec des pierres.
04:45
But the differencedifférence is
112
270000
2000
Mais la différence est
04:47
that these culturesdes cultures never expanddévelopper, never growcroître,
113
272000
2000
que ces cultures ne se développent jamais, ne grandissent jamais,
04:49
never accumulateaccumuler, never becomedevenir combinatorialcombinatoire,
114
274000
2000
ne s'accumulent jamais, ne se combinent jamais
04:51
and the reasonraison is because
115
276000
2000
Et la raison en est que
04:53
there is no sexsexe, as it were,
116
278000
2000
il n'y a pas de sexe, pour ainsi dire,
04:55
there is no exchangeéchange of ideasidées.
117
280000
2000
il n'y a pas d'échange d'idées.
04:57
ChimpanzeeChimpanzé troopstroupes have differentdifférent culturesdes cultures in differentdifférent troopstroupes.
118
282000
3000
Des troupes de chimpanzés ont des cultures différentes dans différentes troupes.
05:00
There's no exchangeéchange of ideasidées betweenentre them.
119
285000
3000
Il n'y a pas d'échange d'idées entre elles.
05:03
And why does exchangeéchange raiseélever livingvivant standardsnormes?
120
288000
2000
Et pourquoi les échanges élevent-ils le niveau de vie?
05:05
Well, the answerrépondre camevenu from DavidDavid RicardoRicardo in 1817.
121
290000
3000
Eh bien, la réponse est venue de David Ricardo en 1817.
05:08
And here is a StonePierre AgeAge versionversion of his storyrécit,
122
293000
2000
Et voici une version âge de pierre de son histoire,
05:10
althoughbien que he told it in termstermes of tradeCommerce betweenentre countriesdes pays.
123
295000
3000
bien qu'il l'ait dit en termes de commerce entre les pays.
05:13
AdamAdam takes fourquatre hoursheures to make a spearlance and threeTrois hoursheures to make an axehache.
124
298000
3000
Adam met quatre heures pour faire une lance et trois heures pour faire une hache.
05:16
OzOz takes one hourheure to make a spearlance and two hoursheures to make an axehache.
125
301000
3000
Oz met une heure pour faire une lance et deux heures pour faire une hache.
05:19
So OzOz is better at bothtous les deux spearsdes lances and axesaxes than AdamAdam.
126
304000
3000
Donc, Oz est plus performant qu'Adam à la fois pour faire des lances et des haches.
05:22
He doesn't need AdamAdam.
127
307000
2000
Il n'a pas besoin d'Adam.
05:24
He can make his ownposséder spearsdes lances and axesaxes.
128
309000
2000
Il peut faire ses propres lances et haches.
05:26
Well no, because if you think about it,
129
311000
2000
Eh bien non, parce que si vous y réfléchissez,
05:28
if OzOz makesfait du two spearsdes lances and AdamAdam make two axesaxes,
130
313000
2000
si Oz fait deux lances et Adam faire deux haches,
05:30
and then they tradeCommerce,
131
315000
2000
et ensuite ils font des échanges,
05:32
then they will eachchaque have savedenregistré an hourheure of work.
132
317000
3000
alors ils auront chacun économisé une heure de travail.
05:35
And the more they do this, the more truevrai it's going to be,
133
320000
3000
Et plus ils le font, plus ce sera vrai.
05:38
because the more they do this, the better AdamAdam is going to get at makingfabrication axesaxes
134
323000
3000
Parce que plus ils le font, plus Adam deviendra performant dans la fabrication de haches,
05:41
and the better OzOz is going to get at makingfabrication spearsdes lances.
135
326000
2000
et plus Oz deviendra performant dans la fabrication de lances.
05:43
So the gainsgains from tradeCommerce are only going to growcroître.
136
328000
2000
Ainsi, les gains tirés du commerce ne feront que se développer.
05:45
And this is one of the beautiesbeautés of exchangeéchange,
137
330000
2000
Et c'est une des beautés des échanges,
05:47
is it actuallyréellement createscrée the momentumélan
138
332000
2000
c'est qu'ils créent en fait l'élan
05:49
for more specializationspécialisation,
139
334000
2000
pour plus de spécialisation,
05:51
whichlequel createscrée the momentumélan for more exchangeéchange and so on.
140
336000
3000
qui crée l'élan pour plus d'échanges et ainsi de suite.
05:54
AdamAdam and OzOz bothtous les deux savedenregistré an hourheure of time.
141
339000
2000
Adam et Oz ont tous les deux gagné une heure de temps.
05:56
That is prosperityprospérité, the savingéconomie of time
142
341000
2000
C'est la prospérité, le gain de temps
05:58
in satisfyingsatisfaisant your needsBesoins.
143
343000
3000
tout en satisfaisant vos besoins.
06:01
AskDemander yourselftoi même how long you would have to work
144
346000
2000
Demandez-vous combien de temps il vous faudrait travailler
06:03
to providefournir for yourselftoi même
145
348000
3000
pour vous fournir à vous-même
06:06
an hourheure of readingen train de lire lightlumière this eveningsoir to readlis a booklivre by.
146
351000
3000
une heure de lumière pour lire un livre le soir.
06:09
If you had to startdébut from scratchrayure, let's say you go out into the countrysidecampagne.
147
354000
3000
Si vous deviez partir de zéro, disons que vous aller dans la campagne.
06:12
You find a sheepmouton. You killtuer it. You get the fatgraisse out of it.
148
357000
2000
Vous trouvez un mouton. Vous le tuez. Vous en obtenez la graisse.
06:14
You renderrendre it down. You make a candlebougie, etcetc. etcetc.
149
359000
3000
Vous la transformez. Vous faites une bougie, etc etc
06:17
How long is it going to take you? QuiteTout à fait a long time.
150
362000
2000
Combien de temps cela vous prend? Un temps assez long.
06:19
How long do you actuallyréellement have to work
151
364000
2000
Combien de temps devez-vous effectivement travailler
06:21
to earnGagnez an hourheure of readingen train de lire lightlumière
152
366000
2000
pour gagner une heure de lumière pour lire
06:23
if you're on the averagemoyenne wagesalaire in BritainLa Grande-Bretagne todayaujourd'hui?
153
368000
2000
si vous êtes au salaire moyen en Grande-Bretagne aujourd'hui?
06:25
And the answerrépondre is about halfmoitié a secondseconde.
154
370000
3000
Et la réponse est environ une demi-seconde.
06:28
Back in 1950,
155
373000
2000
Retour en 1950,
06:30
you would have had to work for eighthuit secondssecondes on the averagemoyenne wagesalaire
156
375000
2000
vous auriez eu à travailler pendant huit secondes sur le salaire moyen
06:32
to acquireacquérir that much lightlumière.
157
377000
2000
pour acquérir autant de lumière.
06:34
And that's sevenSept and a halfmoitié secondssecondes of prosperityprospérité that you've gainedgagné
158
379000
3000
Et ce sont sept secondes et demie de prospérité que vous avez gagné.
06:37
sincedepuis 1950, as it were,
159
382000
2000
Depuis 1950, pour ainsi dire.
06:39
because that's sevenSept and a halfmoitié secondssecondes in whichlequel you can do something elseautre,
160
384000
3000
Parce que ce sont sept secondes et demie pendant lesquelles vous pouvez faire autre chose.
06:42
or you can acquireacquérir anotherun autre good or serviceun service.
161
387000
2000
Ou vous pouvez acquérir un autre bien ou service.
06:44
And back in 1880,
162
389000
2000
Et de retour en 1880,
06:46
it would have been 15 minutesminutes
163
391000
2000
il aurait fallu 15 minutes
06:48
to earnGagnez that amountmontant of lightlumière on the averagemoyenne wagesalaire.
164
393000
2000
pour gagner cette quantité de lumière à partir du salaire moyen.
06:50
Back in 1800,
165
395000
2000
Retour en 1800,
06:52
you'dtu aurais have had to work sixsix hoursheures
166
397000
2000
vous auriez dû travailler six heures
06:54
to earnGagnez a candlebougie that could burnbrûler for an hourheure.
167
399000
3000
pour gagner une bougie qui puisse brûler pendant une heure.
06:57
In other wordsmots, the averagemoyenne personla personne on the averagemoyenne wagesalaire
168
402000
2000
En d'autres termes, la personne moyenne au le salaire moyen
06:59
could not affordoffrir a candlebougie in 1800.
169
404000
3000
ne pouvait pas se permettre une bougie en 1800.
07:02
Go back to this imageimage of the axehache and the mouseSouris,
170
407000
3000
Revenons à cette image de la hache et la souris,
07:05
and askdemander yourselftoi même: "Who madefabriqué them and for who?"
171
410000
3000
et demandez-vous: "Qui les faisait et pour qui?"
07:08
The stonepierre axehache was madefabriqué by someoneQuelqu'un for himselflui-même.
172
413000
2000
La hache de pierre a été faite par quelqu'un pour lui-même.
07:10
It was self-sufficiencyautosuffisance.
173
415000
2000
C'était de l'autosuffisance.
07:12
We call that povertyla pauvreté these daysjournées.
174
417000
2000
On appelle ça de la pauvreté de nos jours.
07:14
But the objectobjet on the right
175
419000
2000
Mais l'objet de droite
07:16
was madefabriqué for me by other people.
176
421000
3000
a été fait pour moi par d'autres personnes.
07:19
How manybeaucoup other people?
177
424000
2000
Combien d'autres personnes?
07:21
TensDizaines? HundredsCentaines? ThousandsMilliers?
178
426000
2000
Des dizaines? Des centaines? Des milliers?
07:23
You know, I think it's probablyProbablement millionsdes millions.
179
428000
2000
Vous savez, je pense que c'est probablement des millions.
07:25
Because you've got to includecomprendre the man who grewgrandi the coffeecafé,
180
430000
2000
Parce que vous devez inclure l'homme qui a fait pousser le café,
07:27
whichlequel was brewedbrassée for the man who was on the oilpétrole rigplate-forme,
181
432000
3000
qui a été préparé pour l'homme qui était sur la plate-forme pétrolière,
07:30
who was drillingforage for oilpétrole, whichlequel was going to be madefabriqué into the plasticPlastique, etcetc.
182
435000
3000
qui forait pour obtenir le pétrole, qui allait être transformé en plastique, etc
07:33
They were all workingtravail for me,
183
438000
2000
Ils travaillaient tous pour moi,
07:35
to make a mouseSouris for me.
184
440000
2000
pour faire une souris pour moi.
07:37
And that's the way societysociété workstravaux.
185
442000
3000
Et c'est le fonctionnement de la société.
07:40
That's what we'venous avons achievedatteint as a speciesespèce.
186
445000
3000
C'est ce que nous avons accompli en tant qu'espèce.
07:44
In the oldvieux daysjournées, if you were richriches,
187
449000
2000
Dans le passé, si vous étiez riche,
07:46
you literallyLittéralement had people workingtravail for you.
188
451000
2000
vous aviez littéralement des personnes qui travaillaient pour vous.
07:48
That's how you got to be richriches; you employedemployée them.
189
453000
2000
C'est comme ça que vous deveniez riche, vous les employez.
07:50
LouisLouis XIVXIV had a lot of people workingtravail for him.
190
455000
2000
Louis XIV avait un grand nombre de personnes qui travaillaient pour lui.
07:52
They madefabriqué his sillyidiot outfitstenues, like this,
191
457000
2000
Ils lui faisaient ses costumes ridicules, comme celui-ci.
07:54
(LaughterRires)
192
459000
2000
(Rires)
07:56
and they did his sillyidiot hairstylescoiffures, or whateverpeu importe.
193
461000
3000
Et ils faisaient ses coiffures ridicules, ou autre chose.
07:59
He had 498 people
194
464000
2000
Il avait 498 personnes
08:01
to preparepréparer his dinnerdîner everychaque night.
195
466000
2000
pour préparer son dîner tous les soirs.
08:03
But a modernmoderne touristtouristique going around the palacePalais of VersaillesVersailles
196
468000
2000
Mais un touriste moderne qui visite le palais de Versailles
08:05
and looking at LouisLouis XIV'sXIV picturesdes photos,
197
470000
3000
et regarde des images de Louis XIV,
08:08
he has 498 people doing his dinnerdîner tonightce soir too.
198
473000
2000
il a aussi 498 personnes qui préparent son dîner de ce soir.
08:10
They're in bistrosbistrots and cafescafés and restaurantsRestaurants
199
475000
2000
Ils sont dans des bistros et des cafés et des restaurants
08:12
and shopsmagasins all over ParisParis,
200
477000
2000
et des magasins dans tout Paris.
08:14
and they're all readyprêt to serveservir you at an hour'sheure de noticeremarquer with an excellentExcellente mealrepas
201
479000
3000
Et ils sont tous prêts à vous servir avec un préavis d'une heure un excellent repas
08:17
that's probablyProbablement got higherplus haute qualityqualité
202
482000
2000
sans doute d'une meilleure qualité
08:19
than LouisLouis XIVXIV even had.
203
484000
2000
que celle que Louis XIV même avait.
08:21
And that's what we'venous avons doneterminé, because we're all workingtravail for eachchaque other.
204
486000
3000
Et c'est ce que nous avons fait, parce que nous travaillons tous les uns pour les autres.
08:24
We're ablecapable to drawdessiner uponsur specializationspécialisation and exchangeéchange
205
489000
3000
Nous sommes en mesure de tirer parti de la spécialisation et de l'échange
08:27
to raiseélever eachchaque other'sautres livingvivant standardsnormes.
206
492000
3000
pour élever le niveau de vie les uns des autres.
08:30
Now, you do get other animalsanimaux workingtravail for eachchaque other too.
207
495000
3000
Maintenant, il y a d'autres animaux qui travaillent pour les uns les autres aussi.
08:33
AntsFourmis are a classicclassique exampleExemple; workersouvriers work for queensreines and queensreines work for workersouvriers.
208
498000
3000
Les fourmis sont un exemple classique, les ouvrières travaillent pour les reines et les reines travaillent pour les ouvrières .
08:36
But there's a biggros differencedifférence,
209
501000
2000
Mais il y a une grande différence,
08:38
whichlequel is that it only happensarrive withindans the colonycolonie.
210
503000
2000
qui est que cela arrive seulement au sein de la colonie.
08:40
There's no workingtravail for eachchaque other acrossà travers the coloniescolonies.
211
505000
2000
Il n'y a pas de travail pour l'autre d'une colonie à l'autre.
08:42
And the reasonraison for that is because there's a reproductivereproductive divisiondivision of laborla main d'oeuvre.
212
507000
3000
Et la raison en est qu'il y a une division du travail en matière de reproduction.
08:45
That is to say, they specializespécialiser with respectle respect to reproductionla reproduction.
213
510000
3000
C'est-à-dire, ils sont spécialisés selon la reproduction.
08:48
The queenreine does it all.
214
513000
2000
La reine fait tout.
08:50
In our speciesespèce, we don't like doing that.
215
515000
2000
Dans notre espèce, nous ne voulons pas le faire.
08:52
It's the one thing we insistinsister pour on doing for ourselvesnous-mêmes, is reproductionla reproduction.
216
517000
3000
C'est la seule chose que nous insistons pour faire pour nous-mêmes, c'est la reproduction.
08:55
(LaughterRires)
217
520000
3000
(Rires)
08:58
Even in EnglandL’Angleterre, we don't leavelaisser reproductionla reproduction to the QueenReine.
218
523000
3000
Même en Angleterre, nous ne laissons pas la reproduction à la reine.
09:01
(ApplauseApplaudissements)
219
526000
4000
(Applaudissements)
09:05
So when did this habithabitude startdébut?
220
530000
2000
Alors, quand a commencé cette habitude?
09:07
And how long has it been going on? And what does it mean?
221
532000
2000
Et depuis combien de temps ça dure? Et qu'est-ce que cela signifie?
09:09
Well, I think, probablyProbablement, the oldestplus ancienne versionversion of this
222
534000
3000
Eh bien, je pense que, probablement, la plus ancienne version de ce fonctionnement
09:12
is probablyProbablement the sexualsexuel divisiondivision of laborla main d'oeuvre.
223
537000
2000
est probablement la division sexuelle du travail.
09:14
But I've got no evidencepreuve for that.
224
539000
2000
Mais je n'ai aucune preuve pour cela.
09:16
It just looksregards like the first thing we did
225
541000
2000
Il semble que la première chose que nous avons faite
09:18
was work malemâle for femalefemelle and femalefemelle for malemâle.
226
543000
3000
a été qu'un homme travaille pour une femme et une femme pour un homme.
09:21
In all hunter-gathererchasseur-cueilleur societiessociétés todayaujourd'hui,
227
546000
2000
Dans toutes les sociétés de chasseurs cueilleurs d'aujourd'hui,
09:23
there's a foragingrecherche de nourriture divisiondivision of laborla main d'oeuvre
228
548000
2000
il y a une division du travail de recherche de nourriture
09:25
betweenentre, on the wholeentier, huntingchasse malesmâles and gatheringrassemblement femalesfemelles.
229
550000
2000
entre, dans l'ensemble, les mâles qui chassent et les femelles qui cueillent.
09:27
It isn't always quiteassez that simplesimple,
230
552000
2000
Ce n'est pas toujours aussi simple.
09:29
but there's a distinctiondistinction betweenentre
231
554000
2000
Mais il y a une distinction entre
09:31
specializedspécialisé rolesles rôles for malesmâles and femalesfemelles.
232
556000
2000
les rôles spécialisés entre les hommes et les femmes.
09:33
And the beautybeauté of this systemsystème
233
558000
2000
Et la beauté de ce système
09:35
is that it benefitsavantages bothtous les deux sidescôtés.
234
560000
3000
est qu'il profite aux deux parties.
09:38
The womanfemme knowssait
235
563000
2000
La femme sait
09:40
that, in the Hadzas'Des Hadzas caseCas here --
236
565000
2000
que, dans le cas de Hadzas ici -
09:42
diggingcreusement rootsles racines to sharepartager with menHommes in exchangeéchange for meatmoi à --
237
567000
2000
déterrer des racines pour les partager avec des hommes en échange de viande -
09:44
she knowssait that all she has to do to get accessaccès to proteinprotéine
238
569000
3000
Elle sait que tout ce qu'elle a à faire pour accéder à la protéine
09:47
is to digcreuser some extrasupplémentaire rootsles racines and tradeCommerce them for meatmoi à.
239
572000
3000
consiste à déterrer des racines supplémentaires et à les échanger contre de la viande.
09:50
And she doesn't have to go on an exhaustingépuisant huntchasse
240
575000
2000
Et elle n'a pas besoin de se lancer dans une chasse épuisante
09:52
and try and killtuer a warthogphacochère.
241
577000
2000
et d'essayer de tuer un phacochère.
09:54
And the man knowssait that he doesn't have to do any diggingcreusement
242
579000
2000
Et l'homme sait qu'il n'a pas besoin de creuser
09:56
to get rootsles racines.
243
581000
2000
pour obtenir des racines.
09:58
All he has to do is make sure that when he killstue a warthogphacochère
244
583000
2000
Tout ce qu'il a à faire est de faire en sorte qu'il tue un phacochère
10:00
it's biggros enoughassez to sharepartager some.
245
585000
2000
qui soit assez grand pour être partagé.
10:02
And so bothtous les deux sidescôtés raiseélever eachchaque other'sautres standardsnormes of livingvivant
246
587000
3000
Et ainsi les deux parties élèvent mutuellement leurs niveaux de vie respectifs
10:05
throughpar the sexualsexuel divisiondivision of laborla main d'oeuvre.
247
590000
2000
par la division sexuelle du travail.
10:07
When did this happense produire? We don't know, but it's possiblepossible
248
592000
3000
Quand est-ce arrivé? Nous ne savons pas, mais il est possible
10:10
that NeanderthalsHomme de Néandertal didn't do this.
249
595000
2000
que les Néandertaliens ne le faisaient pas.
10:12
They were a highlytrès cooperativecoopérative speciesespèce.
250
597000
2000
C'était une espèce très coopérative.
10:14
They were a highlytrès intelligentintelligent speciesespèce.
251
599000
2000
C'était une espèce très intelligente.
10:16
TheirLeur brainscerveaux on averagemoyenne, by the endfin, were biggerplus gros than yoursle tiens and minemien
252
601000
2000
Leurs cerveaux, en moyenne, à la fin, étaient plus gros que le votre et le mien
10:18
in this roomchambre todayaujourd'hui.
253
603000
2000
dans cette salle aujourd'hui.
10:20
They were imaginativeimaginatif. They buriedenterré theirleur deadmort.
254
605000
2000
Ils étaient imaginatifs. Ils enterraient leurs morts.
10:22
They had languagela langue, probablyProbablement,
255
607000
2000
Ils avaient sans doute un langage,
10:24
because we know they had the FOXPFOXP2 genegène of the sameMême kindgentil as us,
256
609000
2000
parce que nous savons qu'ils avaient le gène FOXP2 de même nature que nous,
10:26
whichlequel was discovereddécouvert here in OxfordOxford.
257
611000
2000
qui a été découvert ici à Oxford.
10:28
And so it looksregards like they probablyProbablement had linguisticlinguistique skillscompétences.
258
613000
3000
Et il semble qu'ils avaient probablement des compétences linguistiques.
10:31
They were brilliantbrillant people. I'm not dissingDissing the NeanderthalsHomme de Néandertal.
259
616000
3000
C'étaient des gens brillants. Je ne manque pas de respect envers l'homme de Néandertal.
10:35
But there's no evidencepreuve
260
620000
2000
Mais il n'y a pas de preuve
10:37
of a sexualsexuel divisiondivision of laborla main d'oeuvre.
261
622000
2000
d'une division sexuelle du travail.
10:39
There's no evidencepreuve of gatheringrassemblement behaviorcomportement by femalesfemelles.
262
624000
3000
Il n'y a aucune preuve de comportement de collecte chez les femelles.
10:42
It looksregards like the femalesfemelles were cooperativecoopérative hunterschasseurs with the menHommes.
263
627000
3000
Il semble que les femmes coopéraient à la chasse avec les hommes.
10:46
And the other thing there's no evidencepreuve for
264
631000
2000
Et l'autre chose est qu'il n'y a pas de preuves
10:48
is exchangeéchange betweenentre groupsgroupes,
265
633000
2000
d'échange entre les groupes.
10:51
because the objectsobjets that you find in NeanderthalHomme de Néandertal remainsrestes,
266
636000
3000
Parce que les objets que vous trouverez dans les restes de Néandertal,
10:54
the toolsoutils they madefabriqué,
267
639000
2000
les outils qu'ils ont fabriqués,
10:56
are always madefabriqué from locallocal materialsmatériaux.
268
641000
2000
sont toujours faits à partir de matériaux locaux.
10:58
For exampleExemple, in the CaucasusCaucase
269
643000
2000
Par exemple, dans le Caucase
11:00
there's a sitesite where you find locallocal NeanderthalHomme de Néandertal toolsoutils.
270
645000
3000
il y a un site où vous trouverez des outils locaux de Néandertal.
11:03
They're always madefabriqué from locallocal chertchert.
271
648000
2000
Ils sont toujours fabriqués à partir de silex local.
11:05
In the sameMême valleyvallée there are modernmoderne humanHumain remainsrestes
272
650000
2000
Dans la même vallée il y a des restes d'homme moderne
11:07
from about the sameMême daterendez-vous amoureux, 30,000 yearsannées agodepuis,
273
652000
2000
d'environ la même date, il y a 30.000 ans.
11:09
and some of those are from locallocal chertchert,
274
654000
2000
Et certains d'entre eux viennent du silex local,
11:11
but more -- but manybeaucoup of them are madefabriqué
275
656000
2000
mais plus - mais beaucoup d'entre eux sont faits
11:13
from obsidianobsidienne from a long way away.
276
658000
2000
d'obsidienne venant de très loin.
11:15
And when humanHumain beingsêtres begana commencé
277
660000
2000
Et quand les êtres humains ont commencé
11:17
movingen mouvement objectsobjets around like this,
278
662000
2000
à déplacer les objets de cette façon,
11:19
it was evidencepreuve that they were exchangingéchanger des betweenentre groupsgroupes.
279
664000
3000
c'était la preuve qu'ils échangeaient entre les groupes.
11:22
TradeCommerce is 10 timesfois as oldvieux as farmingagriculture.
280
667000
3000
Le commerce est 10 fois plus ancien que l'agriculture.
11:25
People forgetoublier that. People think of tradeCommerce as a modernmoderne thing.
281
670000
3000
Les gens oublient cela. Les gens considèrent le commerce comme une chose moderne.
11:28
ExchangeChange betweenentre groupsgroupes has been going on
282
673000
2000
Les échanges entre les groupes ont cours depuis
11:30
for a hundredcent thousandmille yearsannées.
283
675000
3000
cent mille ans.
11:33
And the earliestle plus tôt evidencepreuve for it cropscultures up
284
678000
2000
Et la première preuve nous apparaît
11:35
somewherequelque part betweenentre 80 and 120,000 yearsannées agodepuis in AfricaL’Afrique,
285
680000
3000
il y a environ entre 80 et 120.000 ans en Afrique,
11:38
when you see obsidianobsidienne and jasperJasper and other things
286
683000
3000
quand vous voyez de l'obsidienne et du jaspe et d'autres choses
11:41
movingen mouvement long distancesles distances in EthiopiaÉthiopie.
287
686000
3000
qui se déplacent sur de longues distances en Ethiopie.
11:44
You alsoaussi see seashellscoquillages --
288
689000
2000
Vous pouvez également voir des coquillages -
11:46
as discovereddécouvert by a teaméquipe here in OxfordOxford --
289
691000
2000
découverts par une équipe ici à Oxford -
11:48
movingen mouvement 125 milesmiles inlandintérieur
290
693000
2000
déplacés à environ 200 kilomètres à l'intérieur des terres
11:50
from the MediterraneanMéditerranée in AlgeriaAlgérie.
291
695000
3000
depuis la Méditerranée en Algérie.
11:53
And that's evidencepreuve that people
292
698000
2000
Et c'est la preuve que les gens
11:55
have startedcommencé exchangingéchanger des betweenentre groupsgroupes.
293
700000
2000
ont commencé à échanger entre les groupes.
11:57
And that will have led to specializationspécialisation.
294
702000
2000
Et c'est ce qui a conduit à la spécialisation.
11:59
How do you know that long-distancelongue distance movementmouvement
295
704000
2000
Comment savez-vous que ce déplacement à longue distance
12:01
meansveux dire tradeCommerce ratherplutôt than migrationmigration?
296
706000
3000
signifie du commerce plutôt que la migration?
12:04
Well, you look at modernmoderne hunterHunter gathererscueilleurs like aboriginalsautochtones,
297
709000
2000
Eh bien, vous considérez les chasseurs-cueilleurs modernes, comme les Autochtones,
12:06
who quarriedextraite des carrières for stonepierre axesaxes at a placeendroit calledappelé MountMont IsaISA,
298
711000
3000
qui extraient des haches de pierre à un endroit appelé Mt. Isa,
12:09
whichlequel was a quarrycarrière owneddétenue by the KalkadoonKalkadoon tribetribu.
299
714000
3000
qui était une carrière appartenant à la tribu Kalkadoon.
12:12
They tradedéchangé them with theirleur neighborsvoisins
300
717000
2000
Ils les ont échangées avec leurs voisins
12:14
for things like stingrayStingray barbsbarbes,
301
719000
2000
pour des choses comme des aiguillons de raies Manta.
12:16
and the consequenceconséquence was that stonepierre axesaxes
302
721000
2000
Et la conséquence a été que les haches de pierre
12:18
endedterminé up over a largegrand partpartie of AustraliaAustralie.
303
723000
2000
ont fini sur une grande partie de l'Australie.
12:20
So long-distancelongue distance movementmouvement of toolsoutils
304
725000
2000
Ainsi, le déplacement à longue distance des outils
12:22
is a signsigne of tradeCommerce, not migrationmigration.
305
727000
3000
est un signe du commerce, pas de migration.
12:25
What happensarrive when you cutCouper people off from exchangeéchange,
306
730000
3000
Qu'est-ce qui se passe quand vous coupez les gens de l'échange,
12:28
from the abilitycapacité to exchangeéchange and specializespécialiser?
307
733000
3000
de la capacité d'échanger et de se spécialiser?
12:31
And the answerrépondre is that
308
736000
2000
Et la réponse est que,
12:33
not only do you slowlent down technologicaltechnologique progressle progrès,
309
738000
2000
non seulement vous ralentissez le progrès technologique,
12:35
you can actuallyréellement throwjeter it into reversesens inverse.
310
740000
3000
vous pouvez réellement le faire régresser.
12:38
An exampleExemple is TasmaniaTasmanie.
311
743000
2000
La Tasmanie en est l'exemple.
12:40
When the seamer levelniveau roseRose and TasmaniaTasmanie becamedevenu an islandîle 10,000 yearsannées agodepuis,
312
745000
3000
Lorsque le niveau de la mer est monté, et la Tasmanie est devenue une île il y a 10.000 ans,
12:43
the people on it not only experiencedexpérimenté
313
748000
2000
les gens sur cette île, ont non seulement connu
12:45
slowerRalentissez progressle progrès than people on the mainlandcontinent,
314
750000
3000
un progrès plus lent que les personnes sur le continent,
12:48
they actuallyréellement experiencedexpérimenté regressregress.
315
753000
2000
ils ont réellement régressé.
12:50
They gavea donné up the abilitycapacité to make stonepierre toolsoutils
316
755000
2000
Ils ont renoncé à la possibilité de faire des outils [en os]
12:52
and fishingpêche equipmentéquipement and clothingVêtements
317
757000
2000
du matériel de pêche et de l'habillement
12:54
because the populationpopulation of about 4,000 people
318
759000
3000
parce que la population d'environ 4.000 personnes
12:57
was simplysimplement not largegrand enoughassez
319
762000
2000
n'était tout simplement pas assez grande
12:59
to maintainmaintenir the specializedspécialisé skillscompétences
320
764000
2000
pour maintenir les compétences spécialisées
13:01
necessarynécessaire to keep the technologyLa technologie they had.
321
766000
3000
nécessaires pour garder la technologie dont ils disposaient.
13:04
It's as if the people in this roomchambre were plonkedplonked on a desertdésert islandîle.
322
769000
2000
C'est comme si on plantait les gens dans cette salle sur une île déserte.
13:06
How manybeaucoup of the things in our pocketsles poches
323
771000
2000
Combien des choses dans nos poches
13:08
could we continuecontinuer to make after 10,000 yearsannées?
324
773000
3000
pourrions-nous continuer à faire après 10.000 ans?
13:12
It didn't happense produire in TierraTierra deldel FuegoFuego --
325
777000
2000
Ce n'est pas arrivé en Terre de Feu -
13:14
similarsimilaire islandîle, similarsimilaire people.
326
779000
2000
île semblable, des gens semblables.
13:16
The reasonraison: because TierraTierra deldel FuegoFuego
327
781000
2000
La raison en est que la Terre de Feu
13:18
is separatedséparé from SouthSud AmericaL’Amérique by a much narrowerplus étroit straighttout droit,
328
783000
3000
est séparée de l'Amérique du Sud par un détroit beaucoup plus étroit.
13:21
and there was tradingcommerce contactcontact acrossà travers that straighttout droit
329
786000
2000
Et il y avait contact commercial à travers ce détroit
13:23
throughouttout au long de 10,000 yearsannées.
330
788000
2000
tout au long de 10.000 ans.
13:25
The TasmaniansTasmaniens were isolatedisolé.
331
790000
3000
Les Tasmaniens ont été isolés.
13:28
Go back to this imageimage again
332
793000
2000
Retournez à nouveau cette image
13:30
and askdemander yourselftoi même, not only who madefabriqué it and for who,
333
795000
3000
et demandez-vous, non seulement qui l'a faite et pour qui,
13:33
but who knewa connu how to make it.
334
798000
3000
mais qui savait comment le faire.
13:36
In the caseCas of the stonepierre axehache, the man who madefabriqué it knewa connu how to make it.
335
801000
3000
Dans le cas de la hache de pierre, l'homme qui l'a faite savait comment le faire.
13:39
But who knowssait how to make a computerordinateur mouseSouris?
336
804000
3000
Mais qui sait comment faire une souris d'ordinateur?
13:42
NobodyPersonne ne, literallyLittéralement nobodypersonne.
337
807000
3000
Personne, littéralement personne.
13:45
There is nobodypersonne on the planetplanète who knowssait how to make a computerordinateur mouseSouris.
338
810000
3000
Il n'y a personne sur la planète qui sait comment faire une souris d'ordinateur.
13:48
I mean this quiteassez seriouslysérieusement.
339
813000
2000
Je dis cela très sérieusement.
13:50
The presidentPrésident of the computerordinateur mouseSouris companycompagnie doesn't know.
340
815000
2000
Le président de la compagnie des souris d'ordinateur ne sait pas.
13:52
He just knowssait how to runcourir a companycompagnie.
341
817000
3000
Il sait comment diriger une entreprise.
13:55
The personla personne on the assemblyAssemblée lineligne doesn't know
342
820000
2000
La personne sur la ligne d'assemblage ne sait pas
13:57
because he doesn't know how to drillpercer an oilpétrole well
343
822000
2000
parce qu'il ne sait pas forer un puits de pétrole
13:59
to get oilpétrole out to make plasticPlastique, and so on.
344
824000
3000
pour obtenir du pétrole et en faire du plastique, et ainsi de suite.
14:02
We all know little bitsmorceaux, but noneaucun of us knowssait the wholeentier.
345
827000
3000
Nous savons tous des petits morceaux, mais aucun de nous ne sait tout.
14:05
I am of coursecours quotingciter from a famouscélèbre essayessai
346
830000
2000
Je cite bien sûr un célèbre essai
14:07
by LeonardLeonard ReadLire, the economistéconomiste in the 1950s,
347
832000
3000
de Leonard Reed, l'économiste dans les années 1950,
14:10
calledappelé "I, PencilCrayon"
348
835000
2000
intitulé "Moi, le Crayon"
14:12
in whichlequel he wrotea écrit about how a pencilcrayon camevenu to be madefabriqué,
349
837000
3000
dans lequel il a écrit sur comment on arrivait à faire un crayon,
14:15
and how nobodypersonne knowssait even how to make a pencilcrayon,
350
840000
3000
et comment personne ne sait comment faire un crayon,
14:18
because the people who assembleassembler it don't know how to minemien graphitegraphite,
351
843000
3000
parce que les gens qui l'assemblent ne savent pas comment extraire le graphite.
14:21
and they don't know how to fellest tombée treesdes arbres and that kindgentil of thing.
352
846000
3000
Et ils ne savent pas comment abattre des arbres et ce genre de chose.
14:24
And what we'venous avons doneterminé in humanHumain societysociété,
353
849000
2000
Et ce que nous avons fait dans la société humaine,
14:26
throughpar exchangeéchange and specializationspécialisation,
354
851000
2000
grâce à l'échange et la spécialisation,
14:28
is we'venous avons createdcréé
355
853000
2000
est que nous avons créé
14:30
the abilitycapacité to do things that we don't even understandcomprendre.
356
855000
3000
la capacité de faire des choses que nous ne comprenons même pas.
14:33
It's not the sameMême with languagela langue.
357
858000
2000
Ce n'est pas la même chose avec la langue.
14:35
With languagela langue we have to transfertransfert ideasidées
358
860000
2000
Avec la langue nous devons transférer des idées
14:37
that we understandcomprendre with eachchaque other.
359
862000
3000
que nous comprenons les uns avec les autres.
14:40
But with technologyLa technologie,
360
865000
2000
Mais avec la technologie,
14:42
we can actuallyréellement do things that are beyondau-delà our capabilitiescapacités.
361
867000
2000
nous pouvons faire des choses qui sont au-delà de nos capacités.
14:44
We'veNous avons gonedisparu beyondau-delà the capacitycapacité of the humanHumain mindesprit
362
869000
3000
Nous sommes allés au-delà de la capacité de l'esprit humain
14:47
to an extraordinaryextraordinaire degreedegré.
363
872000
2000
dans une extraordinaire mesure.
14:49
And by the way,
364
874000
2000
Et en passant,
14:51
that's one of the reasonsles raisons that I'm not interestedintéressé
365
876000
3000
C'est une des raisons qui fait que je ne suis pas intéressé
14:54
in the debatedébat about I.Q.,
366
879000
2000
dans le débat sur le QI,
14:56
about whetherqu'il s'agisse some groupsgroupes have higherplus haute I.Q.s than other groupsgroupes.
367
881000
3000
savoir si certains groupes ont un QI plus élevé que d'autres groupes.
14:59
It's completelycomplètement irrelevantsans importance.
368
884000
2000
ça n'a aucun sens.
15:01
What's relevantpertinent to a societysociété
369
886000
3000
Ce qui est pertinent pour une société
15:04
is how well people are communicatingcommunicant theirleur ideasidées,
370
889000
3000
est la façon dont les gens communiquent leurs idées,
15:07
and how well they're cooperatingcoopérant,
371
892000
2000
et la façon dont ils coopèrent,
15:09
not how cleverintelligent the individualspersonnes are.
372
894000
2000
pas de savoir dans quelle mesure les individus sont habiles.
15:11
So we'venous avons createdcréé something calledappelé the collectivecollectif braincerveau.
373
896000
2000
Nous avons donc créé ce qu'on appelle le cerveau collectif.
15:13
We're just the nodesnœuds in the networkréseau.
374
898000
2000
Nous sommes tout simplement les noeuds du réseau.
15:15
We're the neuronsneurones in this braincerveau.
375
900000
3000
Nous sommes les neurones dans ce cerveau.
15:18
It's the interchangeéchange of ideasidées,
376
903000
2000
C'est l'échange d'idées,
15:20
the meetingréunion and matingaccouplement of ideasidées betweenentre them,
377
905000
2000
la réunion et l'accouplement d'idées entre elles,
15:22
that is causingprovoquant technologicaltechnologique progressle progrès,
378
907000
3000
qui est à l'origine des progrès technologiques,
15:25
incrementallyincrémentalement, bitbit by bitbit.
379
910000
2000
progressivement, petit à petit.
15:27
HoweverCependant, badmal things happense produire.
380
912000
2000
Toutefois, de mauvaises choses arrivent.
15:29
And in the futureavenir, as we go forwardvers l'avant,
381
914000
3000
Et à l'avenir, alors que nous avançons,
15:32
we will, of coursecours, experienceexpérience terribleterrible things.
382
917000
3000
nous traverserons bien sûr des expérience terribles.
15:35
There will be warsguerres; there will be depressionsdépressions;
383
920000
2000
Il y aura des guerres, il y aura des dépressions;
15:37
there will be naturalNaturel disastersdésastres.
384
922000
2000
il y aura des catastrophes naturelles.
15:39
AwfulTerrible things will happense produire in this centurysiècle, I'm absolutelyabsolument sure.
385
924000
3000
des choses terribles qui se passeront dans ce siècle, je suis absolument certain.
15:42
But I'm alsoaussi sure that, because of the connectionsles liaisons people are makingfabrication,
386
927000
3000
Mais je suis également que, en raison des liens que les personnes construisent,
15:45
and the abilitycapacité of ideasidées
387
930000
2000
et la capacité des idées
15:47
to meetrencontrer and to matematé
388
932000
2000
à se rencontrer et s'accoupler
15:49
as never before,
389
934000
2000
comme jamais auparavant.
15:51
I'm alsoaussi sure
390
936000
2000
Je suis aussi sûr
15:53
that technologyLa technologie will advanceavance,
391
938000
2000
que la technologie avance,
15:55
and thereforedonc livingvivant standardsnormes will advanceavance.
392
940000
2000
et donc le niveau de vie avance.
15:57
Because throughpar the cloudnuage,
393
942000
2000
Parce qu'à travers le nuage,
15:59
throughpar crowdfoule sourcingSourcing,
394
944000
2000
par le biais du crowdsourcing,
16:01
throughpar the bottom-upde bas en haut worldmonde that we'venous avons createdcréé,
395
946000
2000
à travers le monde à progression ascendante que nous avons créé,
16:03
where not just the elitesélites but everybodyTout le monde
396
948000
3000
où non seulement les élites, mais tout le monde
16:06
is ablecapable to have theirleur ideasidées
397
951000
2000
est en mesure d'avoir ses idées
16:08
and make them meetrencontrer and matematé,
398
953000
2000
et les faire se rencontrer et s'accoupler,
16:10
we are surelysûrement acceleratingaccélérer the ratetaux of innovationinnovation.
399
955000
3000
nous accélérons certainement le rythme de l'innovation.
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Thank you.
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Merci.
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Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Shadia Ramsahye

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ABOUT THE SPEAKER
Matt Ridley - Rational optimist
Matt Ridley argues that, through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, "ideas having sex with each other."

Why you should listen

British author Matt Ridley knows one thing: Through history, the engine of human progress and prosperity has been, and is, the mating of ideas. The sophistication of the modern world, says Ridley, lies not in individual intelligence or imagination; it is a collective enterprise. In his book The Rational Optimist, Ridley (whose previous works include Genome and Nature via Nurture) sweeps the entire arc of human history to powerfully argue that "prosperity comes from everybody working for everybody else."

It is our habit of trade, idea-sharing and specialization that has created the collective brain which set human living standards on a rising trend. This, he says, "holds out hope that the human race will prosper mightily in the years ahead -- because ideas are having sex with each other as never before."

Watch his 2010 TEDTalk, "When Ideas Have Sex."

More profile about the speaker
Matt Ridley | Speaker | TED.com