ABOUT THE SPEAKER
Tapiwa Chiwewe - AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances.

Why you should listen

An engineer and researcher of many interests, Tapiwa Chiwewe has worked in academia and industry, developing commercial products and conducting scientific research in many areas that include mining, healthcare, defense, astronomy and the environment.

Chiwewe studied at the University of Pretoria in South Africa where he earned a PhD in Computer Engineering. His roles have ranged from junior lecturer and researcher, software engineer, followed by an extended stint with South Africa’s Council for Scientific and Industrial Research.

More profile about the speaker
Tapiwa Chiwewe | Speaker | TED.com
TED@IBM

Tapiwa Chiwewe: You don't have to be an expert to solve big problems

Tapiwa Chiwewe: Vous n'avez pas besoin d'être un expert pour résoudre de gros problèmes

Filmed:
1,516,187 views

Un jour, tandis qu'il conduisait en direction de Johannesbourg, Tapiwa Chiwewe remarqua un énorme nuage de pollution atmosphérique qui planait au-dessus de la ville. Il était curieux et inquiet, mais pas un expert en environnement - il a donc fait des recherches et découvert que près de 14 % des décès dans le monde en 2012 ont été causés par la pollution de l'air domestique et ambiant. Grâce à ces connaissances et à l'envie d'agir, Chiwewe et ses collègues ont développé une plateforme qui permet de déceler les tendances en matière de pollution et d'aider les urbanistes à prendre de meilleures décisions. « Parfois, il suffit d'une nouvelle perspective, de nouvelles compétences pour créer les conditions propices à quelque chose de remarquable, dit Chiwewe. Mais vous devez faire preuve d'audace pour essayer. »
- AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
One winterhiver morningMatin, a couplecouple of yearsannées agodepuis,
0
849
3857
Un beau matin, il y a environ deux ans,
00:16
I was drivingau volant to work
in JohannesburgJohannesburg, SouthSud AfricaL’Afrique,
1
4730
2975
j'allais à mon travail à Johannesbourg,
en Afrique du Sud,
00:19
and noticedremarqué a hazebrume hangingpendaison over the cityville.
2
7729
2301
et j'ai vu une brume
qui flottait sur la ville.
00:22
I make that driveconduire on mostles plus daysjournées,
3
10895
2095
Je fais ce trajet presque chaque jour,
00:25
so it was unusualinhabituel
that I hadn'tn'avait pas noticedremarqué this before.
4
13014
2873
donc j'étais surpris de ne pas
l'avoir remarquée auparavant.
00:28
JohannesburgJohannesburg is knownconnu
for its distinctivedistinctif skylineskyline,
5
16559
3089
Johannesbourg est connue
pour sa ligne d'horizon,
00:31
whichlequel I could barelyà peine see that morningMatin.
6
19672
1817
que je pouvais à peine voir
ce matin-là.
00:34
It didn't take long for me to realizeprendre conscience de
that I was looking at an enormousénorme cloudnuage
7
22322
4521
Et puis j'ai réalisé assez rapidement
que c'était un énorme nuage de pollution.
00:38
of airair pollutionla pollution.
8
26867
1198
00:40
The contrastcontraste betweenentre
the scenicScenic environmentenvironnement I knewa connu
9
28994
3571
Le contraste entre le panorama
que je connaissais
00:44
and this smog-coveredsmog-couverts skylineskyline
10
32589
2285
et cet horizon pollué
00:46
stirredremué up something withindans me.
11
34898
1603
a provoqué quelque chose en moi.
00:49
I was appalledconsterné by the possibilitypossibilité
of this cityville of brightbrillant and vividvives sunsetscouchers de soleil
12
37092
5476
J'ai été consterné par l'idée que
les beaux crépuscules de cette ville
00:54
beingétant overrunsaturation de la by a dullterne hazebrume.
13
42592
2134
soient gâchés par la pollution.
00:57
At that momentmoment, I feltse sentait an urgeexhorter
to do something about it,
14
45258
4004
À ce moment-là, j'ai ressenti l'urgence
de trouver une solution à ce problème,
01:01
but I didn't know what.
15
49286
1656
mais je ne savais pas laquelle.
01:03
All I knewa connu was
I couldn'tne pouvait pas just standsupporter idlybras croisés by.
16
51808
3175
Tout ce que savais
c'est qu'il fallait faire quelque chose.
01:07
The mainprincipale challengedéfi was,
17
55564
2097
Le premier défi résidait dans le fait
01:09
I didn't know much
about environmentalenvironnement sciencescience
18
57685
4237
que je ne savais pas grand chose
en sciences de l'environnement,
01:13
air-qualityqualité de l’air managementla gestion
19
61946
1525
en gestion de qualité de l'air
01:15
or atmosphericatmosphérique chemistrychimie.
20
63495
1423
ou en chimie atmosphérique.
01:17
I am a computerordinateur engineeringénieur,
21
65827
1889
Je suis un ingénieur informaticien,
01:19
and I was prettyjoli sure I couldn'tne pouvait pas codecode
my way out of this airair pollutionla pollution problemproblème.
22
67740
4019
j'étais presque sûr que je ne pouvais pas
résoudre ce problème de pollution d'air.
01:23
(LaughterRires)
23
71783
1061
(Rires)
01:24
Who was I to do anything about this issueproblème?
24
72868
2532
Qui suis-je pour m'attaquer à cela ?
01:27
I was but a citizencitoyen.
25
75888
2544
Je n'étais qu'un simple citoyen.
01:31
In the followingSuivant yearsannées,
I learnedappris a very importantimportant lessonleçon,
26
79786
3881
Les années qui ont suivi, j'ai appris
une leçon importante,
01:35
a lessonleçon we all need to take to heartcœur
if we are to work towardsvers a better futureavenir.
27
83691
4158
que l'on doit tous prendre à cœur
si l'on veut améliorer l'avenir.
01:40
Even if you're not an expertexpert
in a particularparticulier domaindomaine,
28
88738
3674
Même si vous n'êtes pas un expert
dans un domaine particulier,
01:44
your outsideà l'extérieur expertisecompétence maymai holdtenir the keyclé
29
92436
2763
vos autres expertises peuvent
apporter la solution
01:47
to solvingrésoudre biggros problemsproblèmes
withindans that domaindomaine.
30
95223
2595
aux gros problèmes dans ce domaine.
01:50
SometimesParfois the uniqueunique perspectivela perspective you have
31
98381
2692
Quelquefois, la seule perspective
que vous ayez
01:53
can resultrésultat in unconventionalnon conventionnel thinkingen pensant
that can movebouge toi the needleaiguille,
32
101097
4461
peut résulter en une pensée atypique
qui peut changer la donne,
01:57
but you need to be boldaudacieux enoughassez to try.
33
105582
3400
mais vous devez faire preuve
d'audace pour vous lancer.
02:01
That's the only way you'lltu vas ever know.
34
109752
2182
C'est la seule façon de le savoir.
02:04
What I knewa connu back then
35
112889
1546
Ce que je savais à l'époque
02:06
was that if I was even going
to try to make a differencedifférence,
36
114459
3952
c'est que si je me lançais
pour essayer de changer les choses,
02:10
I had to get smartintelligent
about airair pollutionla pollution first,
37
118435
3024
je devais d'abord connaître
le sujet de la pollution de l'air,
02:13
and so I becamedevenu a studentétudiant again.
38
121483
3095
donc je suis retourné étudier.
02:17
I did a bitbit of basicde base researchrecherche
39
125522
2106
J'ai fait quelques recherches de base
02:19
and soonbientôt learnedappris that airair pollutionla pollution
40
127652
2000
et j'appris que la pollution de l'air
02:21
is the world'smonde biggestplus grand
environmentalenvironnement healthsanté riskrisque.
41
129676
3134
était un des plus gros problèmes
de santé liés à l'environnement.
02:25
DataDonnées from the WorldMonde HealthSanté OrganizationOrganisation
42
133816
2374
Les données de l'OMS
02:28
showsmontre that almostpresque 14 percentpour cent
of all deathsdes morts worldwideà l'échelle mondiale in 2012
43
136214
5142
indiquent que presque 14%
des décès dans le monde
02:33
were attributableattribuable to householdMénage
and ambientambiante airair pollutionla pollution,
44
141380
3684
proviennent de la pollution de l'air,
ambiant ou domestique,
02:37
with mostles plus occurringse produire
in low-faible- and middle-incomepays à revenu intermédiaire countriesdes pays.
45
145088
3459
la plupart du temps, dans les pays
à faible ou à moyen revenu.
02:41
AmbientAmbiante airair pollutionla pollution aloneseul
causescauses more deathsdes morts eachchaque yearan
46
149449
3731
Chaque année, la pollution de l'air tue,
à elle seule, plus de gens
02:45
than malariapaludisme and HIVVIH/AIDSSIDA.
47
153204
2316
que la malaria ou le SIDA.
02:48
In AfricaL’Afrique, prematureprématuré deathsdes morts
from unsafenon sécurisé sanitationassainissement
48
156355
3833
En Afrique, la mort infantile
due à une mauvaise hygiène
02:52
or childhoodenfance malnutritionmalnutrition
49
160212
1739
ou la malnutrition chez l'enfant
02:53
palepâle in comparisonComparaison
to deathsdes morts due to airair pollutionla pollution,
50
161975
3540
est faible en comparaison aux décès
dus à la pollution de l'air,
02:57
and it comesvient at a hugeénorme economicéconomique costCoût:
51
165539
2706
et cela coûte très, très cher :
03:00
over 400 billionmilliard US dollarsdollars as of 2013,
52
168269
4133
plus de 400 milliards de dollars en 2013,
03:04
accordingselon to a studyétude by the OrganisationOrganisation
for EconomicÉconomique CooperationCoopération and DevelopmentDéveloppement.
53
172426
4992
d'après l'Organisation pour la coopération
économique et le développement.
03:09
Now, in my work,
54
177862
3112
Maintenant, dans mon travail,
03:12
I exploreexplorer newNouveau frontiersfrontières
for artificialartificiel intelligenceintelligence,
55
180998
4186
j'explore de nouvelles frontières
sur l'intelligence artificielle,
03:17
where the symbioticsymbiotique relationshiprelation
betweenentre man and machinemachine
56
185208
3437
où la relation symbiotique
entre l'homme et la machine
03:20
can find a beneficialbénéfique footingpied d’égalité
and help us to make better decisionsles décisions.
57
188669
3912
peut trouver une base intéressante et
aider à prendre de meilleures décisions.
03:25
As I thought about
the airair pollutionla pollution problemproblème,
58
193249
3064
Comme je réfléchissais au problème
de la pollution de l'air,
03:28
it becamedevenu clearclair that we needednécessaire
to find a way to make better decisionsles décisions
59
196337
3946
Il est devenu clair que l'on avait besoin
de trouver le moyen de prendre
03:32
about how we managegérer airair pollutionla pollution,
60
200307
2633
de bonnes décisions
sur la gestion de la pollution
03:34
and givendonné the scaleéchelle of the problemproblème,
61
202964
1983
et vu l'ampleur du problème,
03:36
it was necessarynécessaire to do it
in a collaborativecollaboratif way.
62
204971
2515
il était nécessaire d'agir
de façon collaborative.
03:40
So I decideddécidé I'd better get to know
some people workingtravail withindans the fieldchamp.
63
208310
4190
Donc, j'ai décidé de rencontrer
des gens qui travaillent dans ce domaine.
03:45
I startedcommencé to speakparler to officialsfonctionnaires
from the CityVille of JohannesburgJohannesburg
64
213500
3422
D'abord j'ai parlé avec des fonctionnaires
de la ville de Johannesbourg
03:48
and other surroundingalentours citiesvilles,
65
216946
1627
et ses environs,
03:50
and I engagedengagé the locallocal
scientificscientifique communitycommunauté,
66
218597
2959
puis j'ai échangé avec la communauté
scientifique locale,
03:53
and I alsoaussi madefabriqué a fewpeu colddu froid callsappels.
67
221580
2190
et j'ai passé quelques coups de fil.
03:57
The processprocessus of engagementengagement I embarkedembarqué uponsur
68
225016
2553
Le processus dans lequel je me suis engagé
03:59
helpedaidé me to developdévelopper
a deeperPlus profond understandingcompréhension of the problemproblème.
69
227593
3273
m'a aidé à développer une compréhension
plus profonde du problème.
04:03
It alsoaussi helpedaidé me to avoidéviter the trapTrap
70
231510
2346
Ça m'a aussi aidé à éviter
le piège dans lequel
04:05
people in my professionmétier sometimesparfois
falltomber into when tryingen essayant to innovateinnover,
71
233880
3424
les gens de ma profession peuvent tomber
quand ils cherchent à innover :
04:09
where we are quickrapide to applyappliquer a technologyLa technologie
72
237328
2327
on est pressé d'utiliser la technologie
04:11
before we'venous avons firmlyfermement graspedsaisi
the problemproblème at handmain.
73
239679
2794
avant d'avoir bien saisi le problème.
04:15
I begana commencé to developdévelopper an ideaidée
74
243534
2138
J'ai commencé à développer une idée
04:17
about what I could do
to improveaméliorer the situationsituation.
75
245696
2468
sur ce que je pouvais faire
pour améliorer la situation.
04:20
I startedcommencé by simplysimplement askingdemandant myselfmoi même
76
248742
2416
J'ai simplement commencé
par me demander
04:23
how I could bringapporter togetherensemble
in some meaningfulsignificatif way
77
251182
2698
comment je pourrais utiliser
mes compétences
04:25
my skillscompétences in softwareLogiciel engineeringingénierie
and artificialartificiel intelligenceintelligence
78
253904
3868
en ingénierie informatique
et en intelligence artificielle
04:29
and the expertisecompétence of the people
I'd reachedatteint out to.
79
257796
2642
avec l'expertise des gens
que j'avais contactés.
04:33
I wanted to createcréer an onlineen ligne
air-qualityqualité de l’air managementla gestion platformPlate-forme
80
261075
3993
Je voulais créer une plateforme en ligne
de gestion de qualité de l'air
04:37
that would uncoverdécouvrir trendsles tendances in pollutionla pollution
81
265092
2081
qui révélerait les tendances de pollution
04:39
and projectprojet into the futureavenir
82
267197
1926
et les projetterait dans le futur
04:41
to determinedéterminer what outcomesrésultats
can be expectedattendu.
83
269147
2399
pour identifier
ce que l'on peut en attendre.
04:44
I was determineddéterminé to see my ideaidée
translateTraduire into a practicalpratique solutionSolution,
84
272462
5388
J'étais déterminé à voir mon idée
se traduire en solution pratique,
04:49
but I facedface à uncertaintyincertitude
85
277874
2828
mais je n'avais aucune certitude
04:52
and had no guaranteegarantie of successSuccès.
86
280726
1901
ni garantie de réussir.
04:55
What I had was a very particularparticulier setensemble
of engineeringingénierie skillscompétences,
87
283576
5318
J'avais un ensemble particulier
de talents en ingénierie,
05:00
skillscompétences I'd acquiredacquis over my careercarrière
88
288918
2436
que j'aurais acquis au long
de ma carrière
05:03
(LaughterRires)
89
291378
1245
(Rires)
05:04
that were newNouveau to people who had
been workingtravail on the airair pollutionla pollution problemproblème
90
292647
3462
qui étaient nouveaux pour ceux
qui travaillaient sur la pollution
05:08
for so manybeaucoup yearsannées.
91
296133
1518
depuis tant d'années.
05:09
What I have come to realizeprendre conscience de is that
sometimesparfois just one freshFrais perspectivela perspective,
92
297675
4969
Ce que j'ai réalisé, c'est que parfois
une nouvelle perspective,
05:14
one newNouveau skillcompétence setensemble,
93
302668
1293
de nouvelles compétences,
05:15
can make the conditionsconditions right
for something remarkableremarquable to happense produire.
94
303985
3421
peuvent produire
quelque chose de remarquable.
05:20
Our willpowervolonté and imaginationimagination
are a guidingguidage lightlumière,
95
308066
3691
Notre volonté et notre imagination
sont une lumière qui nous guide,
05:23
enablingpermettant us to chartgraphique newNouveau pathssentiers
and navigatenaviguer throughpar obstaclesobstacles.
96
311781
3737
qui permettent de tracer des voies
et de franchir des obstacles.
05:28
ArmedArmé with a firmerplus ferme understandingcompréhension
of the airair pollutionla pollution problemproblème,
97
316241
3658
Armé d'une meilleure compréhension
du problème de la pollution atmosphérique,
05:31
and havingayant managedgéré to sourcela source
over a decade'sde la décennie worthvaut of dataLes données
98
319923
3362
et ayant réussi à trouver
plus d'une décennie de données
05:35
on airair pollutantpolluant levelsles niveaux
99
323309
1452
sur les niveaux de polluants
05:36
and the meteorologicalmétéorologique conditionsconditions
for in and around JohannesburgJohannesburg,
100
324785
4474
et les conditions météorologiques
de Johannesbourg et ses environs,
05:41
my colleaguescollègues from SouthSud AfricaL’Afrique
and ChinaLa Chine and myselfmoi même
101
329283
4112
mes collègues d'Afrique du Sud,
de Chine et moi-même avons créé
05:45
createdcréé an air-qualityqualité de l’air
decisiondécision supportsoutien systemsystème
102
333419
2737
un système d'aide à la décision
sur la qualité de l'air
05:48
that livesvies in the cloudnuage.
103
336180
1350
qui se trouve dans le cloud.
05:50
This softwareLogiciel systemsystème
analyzesanalyses historicalhistorique and real-timetemps réél dataLes données
104
338210
4071
Ce logiciel analyse des données
historiques et en temps réel
05:54
to uncoverdécouvrir the spatial-temporalspatio-temporelle
trendsles tendances in pollutionla pollution.
105
342305
2668
révélant les tendances
spatio-temporelles de la pollution.
05:57
We then used newNouveau
machinemachine learningapprentissage technologyLa technologie
106
345695
2855
Puis, on a utilisé une nouvelle
technologie d'apprentissage
06:00
to predictprédire futureavenir levelsles niveaux of pollutionla pollution
107
348574
2639
pour prédire les futurs
niveaux de pollution
06:03
for severalnombreuses differentdifférent pollutantspolluants
daysjournées in advanceavance.
108
351237
2897
de différents polluants
plusieurs jours à l'avance.
06:06
This meansveux dire that citizenscitoyens
can make better decisionsles décisions
109
354849
3458
Cela signifie que les citoyens
peuvent prendre de meilleures décisions
06:10
about theirleur dailydu quotidien movementsmouvements
110
358331
1715
sur leurs déplacements quotidiens
06:12
and about where to settleSettle theirleur familiesdes familles.
111
360070
2015
et sur l'endroit où ils peuvent vivre.
06:14
We can predictprédire adverseeffets indésirables
pollutionla pollution eventsévénements aheaddevant of time,
112
362575
3484
On peut anticiper les effets
néfastes de la pollution,
06:18
identifyidentifier heavylourd polluterspollueurs,
113
366083
1801
identifier les gros pollueurs,
06:19
and they can be orderedcommandé
by the relevantpertinent authoritiesles autorités
114
367908
2523
et les autorités peuvent leur intimer
06:22
to scaleéchelle back theirleur operationsopérations.
115
370455
2008
de réduire leurs activités.
06:25
ThroughPar le biais assistedassistée par scenarioscénario planningPlanification,
116
373315
2515
Grâce à la planification
assistée de scénarios,
06:27
cityville plannersplanificateurs can alsoaussi make
better decisionsles décisions
117
375854
2698
les urbanistes peuvent prendre
de meilleures décisions
06:30
about how to extendétendre infrastructureInfrastructure,
118
378576
2005
sur la façon d'étendre des infrastructures
06:32
suchtel as humanHumain settlementsrèglements
or industrialindustriel zoneszones.
119
380605
2787
comme des logements
ou des zones industrielles.
06:36
We completedterminé a pilotpilote of our technologyLa technologie
120
384160
2745
On a réalisé un pilote
pour cette technologie
06:38
that was runcourir over a periodpériode of 120 daysjournées,
121
386929
3328
qui a duré 120 jours,
06:42
coveringcouvrant all of SouthSud AfricaL’Afrique.
122
390281
2175
et qui a couvert toute l'Afrique du Sud.
06:45
Our resultsrésultats were confirmedconfirmé
123
393376
1819
Nos résultats ont été confirmés
06:47
when we demonstrateddémontré a tightserré correlationcorrélation
124
395219
2563
quand nous avons montré un lien étroit
06:49
betweenentre the forecastingde prévision dataLes données
125
397806
2397
entre les données prévisionnelles
06:52
and the dataLes données we were gettingobtenir
on the groundsol.
126
400227
2595
et celles obtenues sur le terrain.
06:55
ThroughPar le biais our leadershipdirection,
127
403631
1670
Grâce à notre leadership,
06:57
we have broughtapporté cutting-edgepointe,
world-leadingchef de file mondial assetsles atouts
128
405325
3849
nous avons apporté des atouts
d'avant-garde au niveau mondial
07:01
that can performeffectuer air-qualityqualité de l’air forecastingde prévision
129
409198
2666
qui peuvent faire des prévisions
de la qualité de l'air
07:03
at an unprecedentedsans précédent
resolutionrésolution and accuracyprécision,
130
411888
4120
à un niveau de résolution
et de précision sans précédent,
07:08
benefitingbénéficiant the cityville that I drovea conduit into
one winterhiver morningMatin not very long agodepuis,
131
416032
6849
au profit de la ville où je roulais
un matin, il n' y a pas si longtemps,
07:14
and thought to myselfmoi même,
132
422905
1531
et où je me suis dit,
07:16
"Something is wrongfaux here.
I wondermerveille what can be doneterminé?"
133
424460
2849
« Quelque chose ne va pas.
Qu'est-ce que je peux faire ? »
07:20
So here is the pointpoint:
134
428563
2341
Alors voilà où je veux en venir :
07:23
What if I'd not investigatedenquêté
the problemproblème of airair pollutionla pollution furtherplus loin?
135
431895
3857
Et si je n'avais pas enquêté sur
le problème de pollution atmosphérique ?
07:28
What if I'd not shownmontré some concernpréoccupation
for the stateEtat of the environmentenvironnement
136
436951
3923
Et si je n'avais pas été inquiet
pour l'environnement
07:32
and just hopedespéré that someoneQuelqu'un,
somewherequelque part, was takingprise carese soucier of the mattermatière?
137
440898
3976
avec simplement l'espoir
que quelqu'un s'occupe de cela ?
07:37
What I have learnedappris is that,
138
445858
1445
Ce que j'ai appris,
07:39
when embarkingse lancer on a challengingdifficile endeavorEndeavor
139
447327
2144
lorsqu'on se lance un défi stimulant
qui fait avancer une cause
en laquelle on croit vraiment,
07:41
that advancesavances a causecause
that we firmlyfermement believe in,
140
449495
2638
07:44
it is importantimportant to focusconcentrer
on the possibilitypossibilité of successSuccès
141
452157
3485
il est important de se concentrer
sur les possibilités de réussite
07:47
and considerconsidérer the consequenceconséquence
of not actingagissant.
142
455666
3046
et examiner les conséquences
du manque d'action.
07:51
We should not get distracteddistraits
by resistancela résistance and oppositionopposition,
143
459426
3905
On ne doit pas se laisser distraire
par la résistance et l'opposition,
07:55
but this should motivatemotiver us furtherplus loin.
144
463355
2397
au contraire, ça devrait
nous motiver davantage.
07:58
So whereverpartout où you are in the worldmonde,
145
466405
4507
Donc, où que vous soyez dans le monde,
08:02
the nextprochain time you find
146
470936
1439
si vous votre curiosité naturelle
a été piquée,
08:04
that there's some
naturalNaturel curiositycuriosité you have
147
472399
2194
08:06
that is beingétant piqueda piqué,
148
474617
1600
08:08
and it's about something you carese soucier about,
149
476241
2055
que cela vous tient à cœur,
08:10
and you have some crazyfou or boldaudacieux ideasidées,
150
478320
2785
et que vous avez des idées folles
et audacieuses,
08:13
and perhapspeut être it's outsideà l'extérieur
the realmdomaine of your expertisecompétence,
151
481129
3664
qui sont, peut-être, hors de votre
domaine d'expertise,
08:16
askdemander yourselftoi même this:
152
484817
1238
demandez-vous ceci :
08:19
Why not?
153
487278
1237
Et pourquoi pas ?
08:22
Why not just go aheaddevant
and tackletacle the problemproblème
154
490349
2517
Pourquoi ne pas s'attaquer au problème
08:24
as bestmeilleur as you can, in your ownposséder way?
155
492890
2801
du mieux que vous pouvez,
à votre façon ?
08:27
You maymai be pleasantlyagréablement surprisedsurpris.
156
495715
2254
Vous pourriez être agréablement surpris.
08:31
Thank you.
157
499064
1151
Je vous remercie.
08:32
(ApplauseApplaudissements)
158
500239
3649
(Applaudissements)
Translated by Véronique Bonnefoy
Reviewed by Claire Ghyselen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Tapiwa Chiwewe - AI researcher
Tapiwa Chiwewe, PhD, manages the advanced and applied artificial intelligence group at IBM Research – Africa, which uses artificial intelligence to develop solutions for some of Africa's grand challenges whilst making scientific advances.

Why you should listen

An engineer and researcher of many interests, Tapiwa Chiwewe has worked in academia and industry, developing commercial products and conducting scientific research in many areas that include mining, healthcare, defense, astronomy and the environment.

Chiwewe studied at the University of Pretoria in South Africa where he earned a PhD in Computer Engineering. His roles have ranged from junior lecturer and researcher, software engineer, followed by an extended stint with South Africa’s Council for Scientific and Industrial Research.

More profile about the speaker
Tapiwa Chiwewe | Speaker | TED.com