ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2011

Mark Pagel: How language transformed humanity

Mark Pagel: Comment le langage a transformé l’humanité

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Le biologiste Mark Pagel partage une théorie fascinante sur la raison pour laquelle les êtres humains ont développé un système de langage complexe. Il suggère que le langage est un élément de « technologie sociale » qui a permit aux premières tribus humaines d’avoir accès à un outil nouveau et puissant : la coopération.
- Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve. Full bio

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00:15
EachChaque of you possessespossède
0
0
2000
Chacun de vous possède
00:17
the mostles plus powerfulpuissant, dangerousdangereux and subversivesubversive traitcaractéristique
1
2000
3000
le trait le plus puissant, dangereux et subversif
00:20
that naturalNaturel selectionsélection has ever devisedmis au point.
2
5000
3000
que la sélection naturelle n’ait jamais conçu.
00:23
It's a piecepièce of neuralneural audiol'audio technologyLa technologie
3
8000
3000
C’est un morceau de technologie audio neurale
00:26
for rewiringrefaisant l’installation électrique other people'sles gens mindsesprits.
4
11000
2000
pour modifier les connexions dans les esprits des autres.
00:28
I'm talkingparlant about your languagela langue, of coursecours,
5
13000
3000
Je parle de votre langage, bien sûr,
00:31
because it allowspermet you to implantl’implant a thought from your mindesprit
6
16000
3000
parce qu’il vous permet d’implanter une pensée de votre esprit
00:34
directlydirectement into someoneQuelqu'un else'sd'autre mindesprit,
7
19000
3000
directement dans l’esprit de quelqu’un d’autre,
00:37
and they can attempttentative to do the sameMême to you,
8
22000
2000
et ils peuvent tenter de vous faire la même chose,
00:39
withoutsans pour autant eithernon plus of you havingayant to performeffectuer surgerychirurgie.
9
24000
3000
sans que ni vous ni eux n'ayez eu recours à la chirurgie.
00:42
InsteadAu lieu de cela, when you speakparler,
10
27000
2000
Par contre, quand vous parlez,
00:44
you're actuallyréellement usingen utilisant a formforme of telemetrytélémétrie
11
29000
2000
vous utilisez en fait une forme de télémétrie
00:46
not so differentdifférent
12
31000
2000
semblable
00:48
from the remoteéloigné controlcontrôle devicedispositif for your televisiontélévision.
13
33000
2000
à la télécommande de votre télé.
00:50
It's just that, whereastandis que that devicedispositif
14
35000
2000
La seule différence est que, alors que votre télécommande
00:52
reliess’appuie on pulsesimpulsions of infraredinfrarouge lightlumière,
15
37000
2000
fonctionne avec des impulsions de lumière infrarouge,
00:54
your languagela langue reliess’appuie on pulsesimpulsions,
16
39000
3000
votre langage fonctionne avec des impulsions,
00:57
discretediscret pulsesimpulsions, of sounddu son.
17
42000
2000
discrètes, de son.
00:59
And just as you use the remoteéloigné controlcontrôle devicedispositif
18
44000
3000
Et tout comme vous utilisez votre télécommande
01:02
to altermodifier the internalinterne settingsParamètres of your televisiontélévision
19
47000
2000
pour modifier les réglages internes de votre télé
01:04
to suitcostume your moodambiance,
20
49000
2000
pour qu’elle s’adapte à votre humeur,
01:06
you use your languagela langue
21
51000
2000
vous utilisez le langage
01:08
to altermodifier the settingsParamètres insideà l'intérieur someoneQuelqu'un else'sd'autre braincerveau
22
53000
2000
pour modifier les réglages internes du cerveau de quelqu’un d’autre
01:10
to suitcostume your interestsintérêts.
23
55000
2000
pour qu’il s’adapte à vos intérêts.
01:12
LanguagesTraduction are genesgènes talkingparlant,
24
57000
2000
Les langages, ce sont des gènes qui parlent,
01:14
gettingobtenir things that they want.
25
59000
2000
pour obtenir ce qu’ils veulent.
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And just imagineimaginer the sensesens of wondermerveille in a babybébé
26
61000
3000
Et imaginez l’émerveillement d’un bébé
01:19
when it first discoversdétecte that, merelyseulement by utteringmise en circulation a sounddu son,
27
64000
3000
quand il découvre pour la première fois que, juste en émettant un son
01:22
it can get objectsobjets to movebouge toi acrossà travers a roomchambre
28
67000
2000
il arrive à déplacer les objets dans une pièce
01:24
as if by magicla magie,
29
69000
2000
comme par magie,
01:26
and maybe even into its mouthbouche.
30
71000
3000
et parfois même vers sa bouche.
01:29
Now language'sde langue subversivesubversive powerPuissance
31
74000
2000
Le pouvoir subversif du langage
01:31
has been recognizedreconnu throughouttout au long de the agesâge
32
76000
2000
a été reconnu au cours de l’histoire
01:33
in censorshipcensure, in bookslivres you can't readlis,
33
78000
2000
dans la censure, dans les livres que vous n’avez pas le droit de lire,
01:35
phrasesphrases you can't use
34
80000
2000
les phrases que vous ne pouvez pas utiliser
01:37
and wordsmots you can't say.
35
82000
2000
et les mots que vous ne pouvez pas dire.
01:39
In factfait, the TowerTour of BabelBabel storyrécit in the BibleBible
36
84000
3000
En fait, l’histoire de la Tour de Babel dans la Bible
01:42
is a fableFable and warningAttention
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87000
2000
est une fable et un avertissement
01:44
about the powerPuissance of languagela langue.
38
89000
2000
sur le pouvoir du langage.
01:46
AccordingSelon to that storyrécit, earlyde bonne heure humanshumains developeddéveloppé the conceitvanité
39
91000
3000
Selon cette histoire, les premiers êtres humains s'étaient convaincus
01:49
that, by usingen utilisant theirleur languagela langue to work togetherensemble,
40
94000
2000
qu’en utilisant leur langage pour travailler ensemble,
01:51
they could buildconstruire a towerla tour
41
96000
2000
ils pouvaient construire une tour
01:53
that would take them all the way to heavenparadis.
42
98000
2000
qui les rapprocherait du paradis.
01:55
Now God, angereden colère at this attempttentative to usurpusurper his powerPuissance,
43
100000
3000
Dieu, en colère à cause de cette tentative d’usurper son pouvoir,
01:58
destroyeddétruit the towerla tour,
44
103000
3000
détruisit la tour,
02:01
and then to ensureassurer
45
106000
2000
et ensuite pour s'assurer
02:03
that it would never be rebuiltreconstruite,
46
108000
2000
qu’elle ne serait plus jamais reconstruite,
02:05
he scattereddispersés the people by givingdonnant them differentdifférent languageslangues --
47
110000
3000
il dispersa les gens en leurs donnant des langues différentes --
02:08
confusedconfus them by givingdonnant them differentdifférent languageslangues.
48
113000
3000
il les perturba en leur donnant des langues différentes.
02:11
And this leadspistes to the wonderfulformidable ironyironie
49
116000
2000
Et ceci nous amène à une merveilleuse ironie
02:13
that our languageslangues existexister to preventprévenir us from communicatingcommunicant.
50
118000
3000
c'est-à-dire que nos langues existent pour nous empêcher de communiquer.
02:16
Even todayaujourd'hui,
51
121000
2000
Encore aujourd’hui,
02:18
we know that there are wordsmots we cannotne peux pas use,
52
123000
2000
nous savons qu’il y a des mots que nous ne pouvons pas utiliser,
02:20
phrasesphrases we cannotne peux pas say,
53
125000
2000
des phrases que nous ne pouvons pas dire,
02:22
because if we do so,
54
127000
2000
parce que si nous le faisons,
02:24
we mightpourrait be accostedaccostés, jailedemprisonné,
55
129000
3000
nous pourrions être abordés, emprisonnés,
02:27
or even killedtué.
56
132000
2000
ou même tués.
02:29
And all of this from a puffPuff of airair
57
134000
2000
Et tout ceci à cause d’un souffle d’air
02:31
emanatingémanant from our mouthsbouches.
58
136000
2000
qui se sort de nos bouches.
02:33
Now all this fusschichi about a singleunique one of our traitstraits
59
138000
3000
Bon, qu'on fasse autant d'histoires pour un seul de nos traits
02:36
tellsraconte us there's something worthvaut explainingexpliquer.
60
141000
2000
nous dit qu’il y a quelque chose qui vaut la peine d’être expliqué.
02:38
And that is how and why
61
143000
2000
Et la question est comment et pourquoi
02:40
did this remarkableremarquable traitcaractéristique evolveévoluer,
62
145000
2000
ce trait a-t-il évolué si remarquablement,
02:42
and why did it evolveévoluer
63
147000
2000
et pourquoi a-t-il évolué
02:44
only in our speciesespèce?
64
149000
2000
uniquement dans notre espèce?
02:46
Now it's a little bitbit of a surprisesurprise
65
151000
2000
C’est assez surprenant
02:48
that to get an answerrépondre to that questionquestion,
66
153000
2000
que pour avoir une réponse à cette question,
02:50
we have to go to tooloutil use
67
155000
2000
il nous faille nous tourner vers l'utilisation d'outils
02:52
in the chimpanzeeschimpanzés.
68
157000
2000
chez les chimpanzés.
02:54
Now these chimpanzeeschimpanzés are usingen utilisant toolsoutils,
69
159000
2000
Ces chimpanzés utilisent des outils,
02:56
and we take that as a signsigne of theirleur intelligenceintelligence.
70
161000
3000
et nous interprétons ça comme un signe de leur intelligence.
02:59
But if they really were intelligentintelligent,
71
164000
2000
Mais s’ils étaient vraiment intelligents,
03:01
why would they use a stickbâton to extractextrait termitestermites from the groundsol
72
166000
3000
pourquoi utiliseraient-ils un bâton pour extraire les termites du sol
03:04
ratherplutôt than a shovelpelle?
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169000
2000
plutôt qu’une pelle?
03:06
And if they really were intelligentintelligent,
74
171000
3000
Et s’ils étaient vraiment intelligents,
03:09
why would they crackfissure openouvrir nutsdes noisettes with a rockRoche?
75
174000
2000
pourquoi ouvreraient-ils les noix avec une pierre ?
03:11
Why wouldn'tne serait pas they just go to a shopboutique and buyacheter a bagsac of nutsdes noisettes
76
176000
3000
Pourquoi n'iraient-ils pas dans un magasin acheter un sachet de noix
03:14
that somebodyquelqu'un elseautre had alreadydéjà crackedfissuré openouvrir for them?
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179000
3000
que quelqu’un d’autre aurait déjà ouvertes pour eux?
03:17
Why not? I mean, that's what we do.
78
182000
2000
Pourquoi pas? C’est bien ce que nous faisons.
03:19
Now the reasonraison the chimpanzeeschimpanzés don't do that
79
184000
2000
La raison pour laquelle les chimpanzés ne le font pas
03:21
is that they lackmanquer de what psychologistspsychologues and anthropologistsanthropologues call
80
186000
3000
c’est qu’ils leur manquent ce que les psychologues et les anthropologues appellent
03:24
socialsocial learningapprentissage.
81
189000
2000
l'apprentissage social.
03:26
They seemsembler to lackmanquer de the abilitycapacité
82
191000
2000
Ils semblent manquer de la capacité
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to learnapprendre from othersautres
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193000
2000
d’apprendre des autres
03:30
by copyingcopier or imitatingimiter
84
195000
2000
en copiant ou imitant
03:32
or simplysimplement watchingen train de regarder.
85
197000
2000
ou simplement en regardant.
03:34
As a resultrésultat,
86
199000
2000
Par conséquent,
03:36
they can't improveaméliorer on others'celle des autres ideasidées
87
201000
2000
ils ne peuvent s’améliorer en partant des idées des autres
03:38
or learnapprendre from others'celle des autres mistakeserreurs --
88
203000
2000
ou apprendre des erreurs des autres --
03:40
benefitavantage from others'celle des autres wisdomsagesse.
89
205000
2000
bénéficier de la sagesse autrui.
03:42
And so they just do the sameMême thing
90
207000
2000
Ils font donc toujours la même chose
03:44
over and over and over again.
91
209000
2000
encore et encore et encore.
03:46
In factfait, we could go away for a millionmillion yearsannées and come back
92
211000
4000
En fait, nous pourrions partir pendant un million d’années et revenir
03:50
and these chimpanzeeschimpanzés would be doing the sameMême thing
93
215000
3000
et ces chimpanzés feraient la même chose
03:53
with the sameMême sticksbâtons for the termitestermites
94
218000
2000
avec les mêmes bâtons pour les termites
03:55
and the sameMême rocksroches to crackfissure openouvrir the nutsdes noisettes.
95
220000
3000
et les mêmes pierres pour ouvrir les noix.
03:58
Now this maymai sounddu son arrogantarrogant, or even fullplein of hubrishubris.
96
223000
3000
Ceci peut paraître arrogant, ou même prétentieux.
04:01
How do we know this?
97
226000
2000
Comment le savons-nous ?
04:03
Because this is exactlyexactement what our ancestorsles ancêtres, the HomoHomo erectuserectus, did.
98
228000
3000
Parce que c’est exactement ce que nos ancêtres, les Homo erectus, ont fait.
04:06
These uprightdroit apessinges
99
231000
2000
Ces singes qui se tiennent debout
04:08
evolvedévolué on the AfricanAfricain savannasavane
100
233000
2000
évoluaient dans la savane africaine
04:10
about two millionmillion yearsannées agodepuis,
101
235000
2000
il y a deux millions d’années,
04:12
and they madefabriqué these splendidsplendide handmain axesaxes
102
237000
2000
et ils ont fabriqué ces merveilleuses haches
04:14
that fiten forme wonderfullymerveilleusement into your handsmains.
103
239000
2000
qui s’adaptent parfaitement à la main.
04:16
But if we look at the fossilfossile recordrecord,
104
241000
2000
Mais en observant les tracés fossiles,
04:18
we see that they madefabriqué the sameMême handmain axehache
105
243000
3000
on remarque qu’ils ont fait la même hache
04:21
over and over and over again
106
246000
2000
encore et encore et encore
04:23
for one millionmillion yearsannées.
107
248000
2000
pendant un million d’années.
04:25
You can followsuivre it throughpar the fossilfossile recordrecord.
108
250000
2000
On peut les suivre avec les fossiles répertoriés.
04:27
Now if we make some guessesconjectures about how long HomoHomo erectuserectus livedvivait,
109
252000
2000
En faisant quelque supposition sur la durée de vie de l’Homo Erectus,
04:29
what theirleur generationgénération time was,
110
254000
2000
sur la durée d’une génération,
04:31
that's about 40,000 generationsgénérations
111
256000
3000
cela fait à peu près 40 000 générations
04:34
of parentsParents to offspringprogéniture, and other individualspersonnes watchingen train de regarder,
112
259000
3000
de père en fils, et d’autres individus qui regardent,
04:37
in whichlequel that handmain axehache didn't changechangement.
113
262000
2000
pendant lesquelles la hache n’a pas changé.
04:39
It's not even clearclair
114
264000
2000
Il n'est même pas clair
04:41
that our very closeFermer geneticgénétique relativesmembres de la famille, the NeanderthalsHomme de Néandertal,
115
266000
2000
que nos parents génétiquement les plus proches, les Néanderthal,
04:43
had socialsocial learningapprentissage.
116
268000
2000
aient eu un apprentissage social.
04:45
Sure enoughassez, theirleur toolsoutils were more complicatedcompliqué
117
270000
3000
Sans aucun doute, leur outils étaient plus compliqués
04:48
than those of HomoHomo erectuserectus,
118
273000
2000
que ceux de l’Homo Erectus,
04:50
but they too showedmontré very little changechangement
119
275000
2000
mais eux aussi ont montré très peu de changements
04:52
over the 300,000 yearsannées or so
120
277000
3000
pendant les 300 000 ans
04:55
that those speciesespèce, the NeanderthalsHomme de Néandertal,
121
280000
2000
pendant lesquelles les Néandertal,
04:57
livedvivait in EurasiaEurasie.
122
282000
2000
ont vécu en Eurasie.
04:59
Okay, so what this tellsraconte us
123
284000
2000
Bon, ce que ceci nous dit
05:01
is that, contrarycontraire to the oldvieux adageadage,
124
286000
3000
c’est que, contrairement au vieux proverbe,
05:04
"monkeysinge see, monkeysinge do,"
125
289000
3000
« Tout ce que je fais, mon singe le refait, »
05:07
the surprisesurprise really is
126
292000
2000
la surprise en fait est que
05:09
that all of the other animalsanimaux
127
294000
2000
tous les autres animaux
05:11
really cannotne peux pas do that -- at leastmoins not very much.
128
296000
3000
ne peuvent pas le faire – ou du moins pas tellement.
05:14
And even this picturephoto
129
299000
2000
Et même cette photo
05:16
has the suspiciousméfiant taintsouillure of beingétant riggedgréé about it --
130
301000
3000
je soupçonne qu’elle soit truquée ---
05:19
something from a BarnumBarnum & BaileyBailey circusCirque.
131
304000
2000
elle a l’air de venir du cirque Barnum.
05:21
But by comparisonComparaison,
132
306000
2000
Mais en comparaison,
05:23
we can learnapprendre.
133
308000
2000
nous pouvons apprendre.
05:25
We can learnapprendre by watchingen train de regarder other people
134
310000
3000
Nous apprenons en regardant les autres
05:28
and copyingcopier or imitatingimiter
135
313000
2000
en copiant et en imitant
05:30
what they can do.
136
315000
2000
ce qu’ils arrivent à faire.
05:32
We can then choosechoisir, from amongparmi a rangegamme of optionsoptions,
137
317000
3000
Nous pouvons ensuite, parmi une série d’options, choisir
05:35
the bestmeilleur one.
138
320000
2000
la meilleure.
05:37
We can benefitavantage from others'celle des autres ideasidées.
139
322000
2000
Nous pouvons bénéficier des idées des autres.
05:39
We can buildconstruire on theirleur wisdomsagesse.
140
324000
2000
Nous pouvons construire sur leur sagesse.
05:41
And as a resultrésultat, our ideasidées do accumulateaccumuler,
141
326000
3000
Par conséquent, nos idées s’accumulent,
05:44
and our technologyLa technologie progressesprogresse.
142
329000
4000
et nos technologies progressent.
05:48
And this cumulativecumulatif culturalculturel adaptationadaptation,
143
333000
5000
Et cette adaptation culturelle cumulative,
05:53
as anthropologistsanthropologues call
144
338000
2000
comme l’appelle les anthropologues
05:55
this accumulationaccumulation of ideasidées,
145
340000
2000
cette accumulation d’idées,
05:57
is responsibleresponsable for everything around you
146
342000
2000
est responsable de tout ce qui vous entoure
05:59
in your bustlinganimé and teeminggrouillant everydaytous les jours livesvies.
147
344000
2000
dans votre vie quotidienne animée et foisonnante.
06:01
I mean the worldmonde has changedmodifié out of all proportionproportion
148
346000
2000
Ce que je veux dire c’est que le monde a changé de façon démesurée
06:03
to what we would recognizereconnaître
149
348000
2000
par rapport à ce que pouvait être
06:05
even 1,000 or 2,000 yearsannées agodepuis.
150
350000
3000
le monde d’il y a 1000 ou 2000 ans.
06:08
And all of this because of cumulativecumulatif culturalculturel adaptationadaptation.
151
353000
3000
Et tout ceci à cause de l’adaptation culturelle cumulative.
06:11
The chairschaises you're sittingséance in, the lightslumières in this auditoriumAuditorium de la,
152
356000
2000
Les fauteuils sur lesquels vous êtes assis, les lumières de cet auditorium,
06:13
my microphonemicrophone, the iPadsiPads and iPodsiPods that you carryporter around with you --
153
358000
3000
mon micro, les iPad e les iPod que vous trimballez
06:16
all are a resultrésultat
154
361000
2000
sont tous le résultat
06:18
of cumulativecumulatif culturalculturel adaptationadaptation.
155
363000
2000
de l’adaptation culturelle cumulative.
06:20
Now to manybeaucoup commentatorscommentateurs,
156
365000
4000
Selon de nombreux observateurs,
06:24
cumulativecumulatif culturalculturel adaptationadaptation, or socialsocial learningapprentissage,
157
369000
3000
l’adaptation culturelle cumulative, ou apprentissage social,
06:27
is jobemploi doneterminé, endfin of storyrécit.
158
372000
3000
c’est chose faite, fin de l’histoire.
06:30
Our speciesespèce can make stuffdes trucs,
159
375000
3000
Notre espèce peut faire des trucs,
06:33
thereforedonc we prospereda prospéré in a way that no other speciesespèce has.
160
378000
3000
donc elle a prospéré comme n’ont pas pu le faire d’autres espèces.
06:36
In factfait, we can even make the "stuffdes trucs of life" --
161
381000
3000
En fait nous pouvons même faire « les trucs de la vie » --
06:39
as I just said, all the stuffdes trucs around us.
162
384000
2000
comme je vous disais, tout ce qui vous entoure.
06:41
But in factfait, it turnsse tourne out
163
386000
2000
Mais en fait, finalement
06:43
that some time around 200,000 yearsannées agodepuis,
164
388000
3000
quelque part il y a 200 000 ans,
06:46
when our speciesespèce first aroses'est levé
165
391000
2000
quand notre espèce est apparue
06:48
and acquiredacquis socialsocial learningapprentissage,
166
393000
2000
et a acquis l’apprentissage social,
06:50
that this was really the beginningdébut of our storyrécit,
167
395000
2000
c’était vraiment le début de notre histoire,
06:52
not the endfin of our storyrécit.
168
397000
2000
pas la fin.
06:54
Because our acquisitionacquisition of socialsocial learningapprentissage
169
399000
3000
Parce que l’acquisition de l’apprentissage social
06:57
would createcréer a socialsocial and evolutionaryévolutionniste dilemmadilemme,
170
402000
3000
a créé un dilemme social et évolutionniste,
07:00
the resolutionrésolution of whichlequel, it's fairjuste to say,
171
405000
3000
dont la résolution, on peut dire,
07:03
would determinedéterminer not only the futureavenir coursecours of our psychologypsychologie,
172
408000
4000
allait créer non seulement le futur de notre psychologie,
07:07
but the futureavenir coursecours of the entiretout worldmonde.
173
412000
2000
mais également le futur du monde entier.
07:09
And mostles plus importantlyimportant for this,
174
414000
3000
Et plus important encore ,
07:12
it'llça va tell us why we have languagela langue.
175
417000
3000
elle nous dira pourquoi nous avons le langage.
07:15
And the reasonraison that dilemmadilemme aroses'est levé
176
420000
2000
Et la raison pour laquelle ce dilemme est apparu
07:17
is, it turnsse tourne out, that socialsocial learningapprentissage is visualvisuel theftvol.
177
422000
3000
est que l’apprentissage social c’est un vol visuel.
07:20
If I can learnapprendre by watchingen train de regarder you,
178
425000
3000
Si je peux apprendre en vous regardant,
07:23
I can stealvoler your bestmeilleur ideasidées,
179
428000
2000
je peux vous voler vos meilleures idées,
07:25
and I can benefitavantage from your effortsefforts,
180
430000
3000
et je peux bénéficier de vos efforts,
07:28
withoutsans pour autant havingayant to put in the time and energyénergie that you did
181
433000
2000
sans devoir y mettre le temps et l’énergie que vous y avez mis
07:30
into developingdéveloppement them.
182
435000
2000
pour les développer.
07:32
If I can watch whichlequel lureleurre you use to catchcapture a fishpoisson,
183
437000
3000
Si je peux voir quel appât vous utilisez pour attraper un poisson,
07:35
or I can watch how you flakeflocon your handmain axehache
184
440000
2000
ou je peux regarder comment vous taillez votre hache
07:37
to make it better,
185
442000
2000
pour mieux la faire,
07:39
or if I followsuivre you secretlysecrètement to your mushroomchampignon patchpièce,
186
444000
3000
ou si je vous suis en secret dans le bon coin pour les champignons,
07:42
I can benefitavantage from your knowledgeconnaissance and wisdomsagesse and skillscompétences,
187
447000
3000
je peux bénéficier de votre connaissance, votre sagesse et vos capacités,
07:45
and maybe even catchcapture that fishpoisson
188
450000
2000
et probablement attraper ce poisson
07:47
before you do.
189
452000
2000
avant vous.
07:49
SocialSocial learningapprentissage really is visualvisuel theftvol.
190
454000
3000
L’apprentissage social est réellement un vol visuel.
07:52
And in any speciesespèce that acquiredacquis it,
191
457000
2000
et pour chaque espèce qui l’a acquis,
07:54
it would behooveincombe à you
192
459000
2000
il vaudrait mieux
07:56
to hidecacher your bestmeilleur ideasidées,
193
461000
2000
cacher vos meilleures idées,
07:58
lestpeur que somebodyquelqu'un stealvoler them from you.
194
463000
3000
avant que quelqu’un ne vous les vole.
08:02
And so some time around 200,000 yearsannées agodepuis,
195
467000
3000
Donc quelque part il y a 200 000 ans,
08:05
our speciesespèce confrontedconfronté this crisiscrise.
196
470000
3000
nos espèces ont fait face à cette crise.
08:08
And we really had only two optionsoptions
197
473000
3000
Et en fait nous avons seulement deux options
08:11
for dealingtransaction with the conflictsconflits
198
476000
2000
pour traiter ces conflits
08:13
that visualvisuel theftvol would bringapporter.
199
478000
2000
provoqués par le vol visuel.
08:15
One of those optionsoptions
200
480000
2000
Une des options
08:17
was that we could have retreatedretraité
201
482000
3000
était de se replier
08:20
into smallpetit familyfamille groupsgroupes.
202
485000
2000
en petits groupes de familles.
08:22
Because then the benefitsavantages of our ideasidées and knowledgeconnaissance
203
487000
3000
Parce que les avantages de nos idées et de nos connaissances
08:25
would flowcouler just to our relativesmembres de la famille.
204
490000
2000
se transmettraient uniquement à notre famille.
08:27
Had we chosenchoisi this optionoption,
205
492000
2000
Si nous avions choisi cette option
08:29
sometimeparfois around 200,000 yearsannées agodepuis,
206
494000
3000
il y a 200 000 ans,
08:32
we would probablyProbablement still be livingvivant like the NeanderthalsHomme de Néandertal were
207
497000
3000
nous vivrions peut-être encore comme les Néanderthal
08:35
when we first enteredentré EuropeL’Europe 40,000 yearsannées agodepuis.
208
500000
3000
quand ils sont arrivés en Europe il y a 40 000 ans.
08:38
And this is because in smallpetit groupsgroupes
209
503000
2000
Et ce parce que dans les petits groupes
08:40
there are fewermoins ideasidées, there are fewermoins innovationsinnovations.
210
505000
3000
il y a moins d’idées, il y a moins d’innovations.
08:43
And smallpetit groupsgroupes are more proneenclin to accidentsles accidents and badmal luckla chance.
211
508000
3000
Et les petits groupes sont plus sujets aux accidents et à la malchance.
08:46
So if we'dmer chosenchoisi that pathchemin,
212
511000
2000
Si nous avions choisi cette voie,
08:48
our evolutionaryévolutionniste pathchemin would have led into the forestforêt --
213
513000
3000
notre parcours évolutionnaire nous aurait amené dans la foret --
08:51
and been a shortcourt one indeedeffectivement.
214
516000
2000
et il aurait été effectivement très court.
08:53
The other optionoption we could choosechoisir
215
518000
2000
L’autre option que nous pouvions choisir
08:55
was to developdévelopper the systemssystèmes of communicationla communication
216
520000
3000
était de développer les systèmes de communication
08:58
that would allowpermettre us to sharepartager ideasidées
217
523000
2000
qui nous permettraient de partager les idées
09:00
and to cooperatecoopérer amongstparmi othersautres.
218
525000
3000
et de coopérer entre autres.
09:03
ChoosingChoisir this optionoption would mean
219
528000
2000
Choisir cette option signifierait
09:05
that a vastlyénormément greaterplus grand fundfonds of accumulatedaccumulé knowledgeconnaissance and wisdomsagesse
220
530000
3000
qu’un bien plus grand capital de connaissance et de sagesse accumulé
09:08
would becomedevenir availabledisponible to any one individualindividuel
221
533000
3000
deviendrait disponible pour tout individu
09:11
than would ever arisesurvenir from withindans an individualindividuel familyfamille
222
536000
3000
qui viendrait d’une famille individuelle
09:14
or an individualindividuel personla personne on theirleur ownposséder.
223
539000
3000
ou pour un individu seul.
09:18
Well, we chosechoisi the secondseconde optionoption,
224
543000
3000
Nous avons choisi la deuxième option,
09:21
and languagela langue is the resultrésultat.
225
546000
3000
et le langage en est le résultat.
09:24
LanguageLangue evolvedévolué to solverésoudre the crisiscrise
226
549000
2000
Le langage a évolué pour résoudre la crise
09:26
of visualvisuel theftvol.
227
551000
2000
du vol visuel.
09:28
LanguageLangue is a piecepièce of socialsocial technologyLa technologie
228
553000
3000
Le langage est un élément de technologie sociale
09:31
for enhancingamélioration de the benefitsavantages of cooperationla coopération --
229
556000
3000
destiné à mettre en valeur les avantages d’une coopération --
09:34
for reachingatteindre agreementsles accords, for strikingfrappant dealsoffres
230
559000
3000
pour parvenir à des accords, pour conclure des affaires
09:37
and for coordinatingde coordination our activitiesActivités.
231
562000
4000
et pour coordonner nos activités.
09:41
And you can see that, in a developingdéveloppement societysociété
232
566000
2000
Et vous pouvez remarquer que, dans une société en voie de développement
09:43
that was beginningdébut to acquireacquérir languagela langue,
233
568000
2000
qui commençait à acquérir le langage,
09:45
not havingayant languagela langue
234
570000
2000
ne pas avoir de langage
09:47
would be a like a birdoiseau withoutsans pour autant wingsailes.
235
572000
2000
ce serait comme avoir un oiseau sans ailes.
09:49
Just as wingsailes openouvrir up this spheresphère of airair
236
574000
3000
Tout comme les ailes permettent
09:52
for birdsdes oiseaux to exploitexploit,
237
577000
2000
à cet oiseau de voler,
09:54
languagela langue openedouvert up the spheresphère of cooperationla coopération
238
579000
2000
le langage permet aux humains
09:56
for humanshumains to exploitexploit.
239
581000
2000
de s’ouvrir à la coopération.
09:58
And we take this utterlytotalement for grantedaccordé,
240
583000
2000
Et nous le considérons totalement pour acquis,
10:00
because we're a speciesespèce that is so at home with languagela langue,
241
585000
3000
parce que nous sommes une espèce si à l’aise avec le langage.
10:03
but you have to realizeprendre conscience de
242
588000
2000
Mais il faut vous rendre compte
10:05
that even the simplestle plus simple actsactes of exchangeéchange that we engageengager in
243
590000
3000
que même les actes d’échange les plus simples que nous entreprenons
10:08
are utterlytotalement dependentdépendant uponsur languagela langue.
244
593000
3000
sont totalement dépendants du langage.
10:11
And to see why, considerconsidérer two scenariosscénarios
245
596000
2000
Et pour comprendre pourquoi, considérez deux scenarios
10:13
from earlyde bonne heure in our evolutionévolution.
246
598000
2000
des premières étapes de notre évolution.
10:15
Let's imagineimaginer that you are really good
247
600000
2000
Imaginons que vous soyez très doués
10:17
at makingfabrication arrowheadspointes de flèche,
248
602000
2000
dans la construction de pointes de flèche,
10:19
but you're hopelessdésespéré at makingfabrication the woodenen bois shaftsarbres
249
604000
3000
mais vraiment mauvais dans la construction de fut de flèche
10:22
with the flightvol feathersplumes attachedattaché.
250
607000
3000
en bois avec les plumes attachées.
10:25
Two other people you know are very good at makingfabrication the woodenen bois shaftsarbres,
251
610000
3000
Deux autres personnes que vous connaissez sont très douées pour la partie en bois,
10:28
but they're hopelessdésespéré at makingfabrication the arrowheadspointes de flèche.
252
613000
3000
mais vraiment mauvais dans la construction des pointes.
10:31
So what you do is --
253
616000
2000
Alors ce que vous faites --
10:33
one of those people has not really acquiredacquis languagela langue yetencore.
254
618000
3000
une de ces personnes n’a pas encore acquis de langage.
10:36
And let's pretendfaire semblant the other one is good at languagela langue skillscompétences.
255
621000
2000
Imaginons que l’autre ait de bonne capacité linguistique.
10:38
So what you do one day is you take a pilepile of arrowheadspointes de flèche,
256
623000
3000
Ce que vous faites un jour c’est que vous prenez une pile de pointes de flèches,
10:41
and you walkmarche up to the one that can't speakparler very well,
257
626000
2000
et vous allez trouver celui qui ne parle pas très bien,
10:43
and you put the arrowheadspointes de flèche down in frontde face of him,
258
628000
2000
et vous déposez les pointes de flèches devant lui,
10:45
hopingen espérant that he'llenfer get the ideaidée that you want to tradeCommerce your arrowheadspointes de flèche
259
630000
3000
en espérant qu’il comprenne l’idée que vous voulez échanger les pointes
10:48
for finishedfini arrowsflèches.
260
633000
2000
contre des flèches entières.
10:50
But he looksregards at the pilepile of arrowheadspointes de flèche, thinkspense they're a giftcadeau,
261
635000
2000
Mais il regarde la pile de pointes de flèches, il pense que c'est un cadeau,
10:52
pickspics them up, smilesdes sourires and walksdes promenades off.
262
637000
3000
les prend, sourit et repart avec.
10:55
Now you pursuepoursuivre this guy, gesticulatinggesticulant.
263
640000
2000
Vous poursuivez le bonhomme en gesticulant.
10:57
A scufflebousculade ensuesIl s’ensuit and you get stabbeda poignardé
264
642000
2000
Une bagarre s’ensuit et on vous poignarde
10:59
with one of your ownposséder arrowheadspointes de flèche.
265
644000
3000
avec une de vos pointes de flèches.
11:02
Okay, now replayReplay this scenescène now, and you're approachings’approchant the one who has languagela langue.
266
647000
3000
Maintenant rejouez la scène : vous vous adressez à celui qui peut parler.
11:05
You put down your arrowheadspointes de flèche and say,
267
650000
2000
Vous déposez les flèches et vous lui dites,
11:07
"I'd like to tradeCommerce these arrowheadspointes de flèche for finishedfini arrowsflèches. I'll splitDivisé you 50/50."
268
652000
3000
« Je voudrais échanger ces pointes de flèches contre des flèches entières. On partage 50/50. »
11:10
The other one saysdit, "Fine. LooksOn dirait good to me.
269
655000
2000
Et l’autre répond, « Très bien. C’est parfait.
11:12
We'llNous allons do that."
270
657000
3000
Marché conclu. »
11:15
Now the jobemploi is doneterminé.
271
660000
3000
C’est fait.
11:18
OnceFois we have languagela langue,
272
663000
2000
Une fois que nous avons le langage,
11:20
we can put our ideasidées togetherensemble and cooperatecoopérer
273
665000
2000
nous pouvons rassembler les idées et coopérer
11:22
to have a prosperityprospérité
274
667000
2000
pour la prospérité
11:24
that we couldn'tne pouvait pas have before we acquiredacquis it.
275
669000
3000
que sans ça nous ne pourrions pas avoir.
11:27
And this is why our speciesespèce
276
672000
2000
Et c’est la raison pour laquelle notre espèce
11:29
has prospereda prospéré around the worldmonde
277
674000
2000
a prospéré partout dans le monde
11:31
while the restdu repos of the animalsanimaux
278
676000
2000
pendant que les autres animaux
11:33
sitasseoir behindderrière barsbarres in zoosjardins zoologiques, languishinglangoureux.
279
678000
3000
sont enfermés derrière les barreaux dans des zoos, et languissent.
11:36
That's why we buildconstruire spaceespace shuttlesnavettes and cathedralscathédrales
280
681000
3000
Voici pourquoi nous construisons des navettes spatiales et des cathédrales
11:39
while the restdu repos of the worldmonde sticksbâtons sticksbâtons into the groundsol
281
684000
2000
pendant que le reste du monde enfonce des bâtons dans le sol
11:41
to extractextrait termitestermites.
282
686000
2000
pour extraire les termites.
11:43
All right, if this viewvue of languagela langue
283
688000
3000
Très bien, si ce point de vue sur le langage
11:46
and its valuevaleur
284
691000
2000
et sa valeur
11:48
in solvingrésoudre the crisiscrise of visualvisuel theftvol is truevrai,
285
693000
3000
dans la résolution de la crise du vol visuel est vraie,
11:51
any speciesespèce that acquiresfait l’acquisition it
286
696000
2000
n’importe quelle espèce qui l’acquiert
11:53
should showmontrer an explosionexplosion of creativityla créativité and prosperityprospérité.
287
698000
3000
devrait développer une explosion de créativité et prospérité.
11:56
And this is exactlyexactement what the archeologicalarchéologique recordrecord showsmontre.
288
701000
3000
Et c’est exactement ce que les archives archéologique montre.
11:59
If you look at our ancestorsles ancêtres,
289
704000
2000
Si vous observez nos ancêtres,
12:01
the NeanderthalsHomme de Néandertal and the HomoHomo erectuserectus, our immediateimmédiat ancestorsles ancêtres,
290
706000
3000
les Néanderthal et l’Homo erectus, nos ancêtres les plus proches,
12:04
they're confinedconfinées to smallpetit regionsles régions of the worldmonde.
291
709000
3000
ils sont confinés dans des zones limités du monde.
12:07
But when our speciesespèce aroses'est levé
292
712000
2000
Mais quand notre espèce est apparue
12:09
about 200,000 yearsannées agodepuis,
293
714000
2000
il y a 200 000 ans,
12:11
sometimeparfois after that we quicklyrapidement walkedmarcha out of AfricaL’Afrique
294
716000
3000
peu après avoir quitté l’Afrique
12:14
and spreadpropager around the entiretout worldmonde,
295
719000
3000
et avoir envahi le monde entier,
12:17
occupyingoccupant nearlypresque everychaque habitathabitat on EarthTerre.
296
722000
3000
en occupant presque tous les habitats de la terre.
12:20
Now whereastandis que other speciesespèce are confinedconfinées
297
725000
3000
Là où d’autres espèces sont confinées
12:23
to placesdes endroits that theirleur genesgènes adaptadapter them to,
298
728000
3000
à des endroits où leurs gènes se sont adaptés,
12:26
with socialsocial learningapprentissage and languagela langue,
299
731000
2000
avec l’apprentissage social et le langage,
12:28
we could transformtransformer the environmentenvironnement
300
733000
2000
nous avons pu transformer notre environnement
12:30
to suitcostume our needsBesoins.
301
735000
2000
pour qu’il s’adapte à nos besoins.
12:32
And so we prospereda prospéré in a way
302
737000
2000
Nous avons donc prospéré
12:34
that no other animalanimal has.
303
739000
2000
plus que n’importe quelle autre espèce.
12:36
LanguageLangue really is
304
741000
3000
Le langage est réellement
12:39
the mostles plus potentpuissant traitcaractéristique that has ever evolvedévolué.
305
744000
3000
le trait le plus puissant qui ait jamais évolué.
12:42
It is the mostles plus valuablede valeur traitcaractéristique we have
306
747000
3000
C’est le trait le plus précieux que nous avons
12:45
for convertingconvertir newNouveau landsles terres and resourcesRessources
307
750000
3000
pour convertir de nouvelles terres et ressources
12:48
into more people and theirleur genesgènes
308
753000
3000
en plus de personnes et en leurs gènes
12:51
that naturalNaturel selectionsélection has ever devisedmis au point.
309
756000
2000
que la sélection naturelle ait jamais pu inventer.
12:53
LanguageLangue really is
310
758000
2000
Le langage est réellement
12:55
the voicevoix of our genesgènes.
311
760000
2000
la voix de nos gènes.
12:57
Now havingayant evolvedévolué languagela langue, thoughbien que,
312
762000
2000
Mais dans l’évolution du langage,
12:59
we did something peculiarétrange,
313
764000
2000
nous avons fait quelque chose de singulier,
13:01
even bizarrebizarre.
314
766000
2000
je dirais même bizarre.
13:03
As we spreadpropager out around the worldmonde,
315
768000
2000
En nous disséminant dans le monde,
13:05
we developeddéveloppé thousandsmilliers of differentdifférent languageslangues.
316
770000
3000
nous avons développé des milliers de langues différentes
13:08
CurrentlyActuellement, there are about sevenSept or 8,000
317
773000
2000
Actuellement, il y a à peu près 7 ou 8000
13:10
differentdifférent languageslangues spokenparlé on EarthTerre.
318
775000
3000
langues différentes sur terre.
13:13
Now you mightpourrait say, well, this is just naturalNaturel.
319
778000
2000
Vous pourriez me dire, c’est naturel.
13:15
As we divergediverger, our languageslangues are naturallynaturellement going to divergediverger.
320
780000
3000
En nous séparant, nos langages divergent naturellement.
13:18
But the realréal puzzlepuzzle and ironyironie
321
783000
2000
Mais le vrai casse-tête et l’ironie
13:20
is that the greatestplus grand densitydensité of differentdifférent languageslangues on EarthTerre
322
785000
3000
est que la plus haute densité de langues différentes sur terre
13:23
is founda trouvé where people are mostles plus tightlyfermement packedemballé togetherensemble.
323
788000
4000
se trouve où les gens sont le plus rapprochés.
13:27
If we go to the islandîle of PapuaPapouasie NewNouveau GuineaLa Guinée,
324
792000
2000
Si nous allons sur l’ile de Papouasie-Nouvelle-Guinée,
13:29
we can find about 800 to 1,000
325
794000
3000
nous y trouvons à peu près 800 à 1000
13:32
distinctdistinct humanHumain languageslangues,
326
797000
2000
langues humaines différentes,
13:34
differentdifférent humanHumain languageslangues,
327
799000
2000
distinctes,
13:36
spokenparlé on that islandîle aloneseul.
328
801000
2000
parlées sur cette seule ile.
13:38
There are placesdes endroits on that islandîle
329
803000
2000
Il y a des endroits sur cette île
13:40
where you can encounterrencontre a newNouveau languagela langue
330
805000
2000
où vous pouvez tombez sur une nouvelle langue
13:42
everychaque two or threeTrois milesmiles.
331
807000
2000
chaque 6 ou 7 kilomètres.
13:44
Now, incredibleincroyable as this soundsdes sons,
332
809000
2000
Ça peut vous paraitre incroyable,
13:46
I onceune fois que metrencontré a PapuanPapoue man, and I askeda demandé him if this could possiblypeut-être be truevrai.
333
811000
3000
mais une fois j’ai rencontré un Papou, et je lui ai demandé si cela pouvait être possible.
13:49
And he said to me, "Oh no.
334
814000
2000
Et il m’a dit, « Oh, non.
13:51
They're farloin closerplus proche togetherensemble than that."
335
816000
3000
ils sont beaucoup plus rapprochés que ça. »
13:54
And it's truevrai; there are placesdes endroits on that islandîle
336
819000
2000
Et c’est vrai : il y a des endroits sur cette île
13:56
where you can encounterrencontre a newNouveau languagela langue in underen dessous de a milemile.
337
821000
3000
où vous pouvez tomber sur une nouvelle langue à moins de 2 kilomètres.
13:59
And this is alsoaussi truevrai of some remoteéloigné oceanicocéanique islandsîles.
338
824000
3000
Et ceci est également vrai sur certaines îles océaniques.
14:03
And so it seemssemble that we use our languagela langue,
339
828000
2000
Il semble donc que nous utilisons une langue,
14:05
not just to cooperatecoopérer,
340
830000
2000
non seulement pour coopérer,
14:07
but to drawdessiner ringsanneaux around our cooperativecoopérative groupsgroupes
341
832000
3000
mais pour tracer des frontières autour de nos groupes de coopération
14:10
and to establishétablir identitiesidentités,
342
835000
2000
et pour établir des identités,
14:12
and perhapspeut être to protectprotéger our knowledgeconnaissance and wisdomsagesse and skillscompétences
343
837000
3000
et probablement pour protéger notre connaissance, notre sagesse et nos capacités
14:15
from eavesdroppingécoute clandestine from outsideà l'extérieur.
344
840000
3000
des oreilles indiscrètes.
14:18
And we know this
345
843000
2000
Et nous le savons
14:20
because when we studyétude differentdifférent languagela langue groupsgroupes
346
845000
2000
parce que, en étudiant différents groupes linguistiques
14:22
and associateassocié them with theirleur culturesdes cultures,
347
847000
2000
en les associant à différentes cultures,
14:24
we see that differentdifférent languageslangues
348
849000
2000
nous voyons que des langues différentes
14:26
slowlent the flowcouler of ideasidées betweenentre groupsgroupes.
349
851000
3000
ralentissent la circulation des idées entres groupes.
14:29
They slowlent the flowcouler of technologiesles technologies.
350
854000
3000
Elles ralentissent la circulation des technologies.
14:32
And they even slowlent the flowcouler of genesgènes.
351
857000
3000
Elles ralentissent même la circulation des gènes.
14:35
Now I can't speakparler for you,
352
860000
2000
Je ne peux pas parler à votre place,
14:37
but it seemssemble to be the caseCas
353
862000
2000
mais il semble que ce soit le cas :
14:39
that we don't have sexsexe with people we can't talk to.
354
864000
3000
nous ne couchons pas avec quelqu’un avec qui nous ne pouvons pas discuter.
14:43
(LaughterRires)
355
868000
2000
(Rires)
14:45
Now we have to countercompteur that, thoughbien que,
356
870000
2000
Malgré les preuves
14:47
againstcontre the evidencepreuve we'venous avons heardentendu
357
872000
2000
on peut observer que
14:49
that we mightpourrait have had some ratherplutôt distastefulmauvais goût geneticgénétique dalliancesflirt
358
874000
3000
nous pourrions avoir cédé à quelques dégoutantes unions génétiques
14:52
with the NeanderthalsHomme de Néandertal and the DenisovansDenisovans.
359
877000
2000
avec les Néanderthal et les Denisova
14:54
(LaughterRires)
360
879000
2000
(Rires)
14:56
Okay, this tendencytendance we have,
361
881000
2000
D’accord, cette tendance que nous avons,
14:58
this seeminglyapparemment naturalNaturel tendencytendance we have,
362
883000
2000
cette tendance apparemment naturelle que nous avons
15:00
towardsvers isolationisolement, towardsvers keepingen gardant to ourselvesnous-mêmes,
363
885000
3000
à l’isolation, à faite bande à part,
15:03
crashesdes accidents headtête first into our modernmoderne worldmonde.
364
888000
3000
est en complète contradiction avec notre monde moderne.
15:06
This remarkableremarquable imageimage
365
891000
2000
Cette image remarquable
15:08
is not a mapcarte of the worldmonde.
366
893000
2000
n’est pas une mappemonde.
15:10
In factfait, it's a mapcarte of FacebookFacebook friendshipamitié linksdes liens.
367
895000
4000
En fait, c’est un plan des liens d’amitiés sur Facebook.
15:14
And when you plotterrain those friendshipamitié linksdes liens
368
899000
2000
Et en traçant ces liens d’amitié
15:16
by theirleur latitudeLatitude and longitudeLongitude,
369
901000
2000
par latitude et longitude,
15:18
it literallyLittéralement drawstirages au sort a mapcarte of the worldmonde.
370
903000
3000
ça dessine littéralement une mappemonde.
15:21
Our modernmoderne worldmonde is communicatingcommunicant
371
906000
2000
Notre monde moderne communique
15:23
with itselfse and with eachchaque other
372
908000
2000
avec lui-même et l’un avec l’autre
15:25
more than it has
373
910000
2000
plus que
15:27
at any time in its pastpassé.
374
912000
2000
jamais dans le passé.
15:29
And that communicationla communication, that connectivityconnectivité around the worldmonde,
375
914000
3000
Et cette communication, cette connectivité dans le monde entier,
15:32
that globalizationmondialisation
376
917000
2000
cette mondialisation
15:34
now raisessoulève a burdencharge.
377
919000
3000
nous pose un problème.
15:37
Because these differentdifférent languageslangues
378
922000
2000
Parce que ces langues différentes
15:39
imposeimposer des a barrierbarrière, as we'venous avons just seenvu,
379
924000
2000
imposent une barrière, comme nous venons de le voir,
15:41
to the transfertransfert of goodsdes biens and ideasidées
380
926000
2000
à la circulation des biens, des idées
15:43
and technologiesles technologies and wisdomsagesse.
381
928000
2000
des technologies et de la sagesse.
15:45
And they imposeimposer des a barrierbarrière to cooperationla coopération.
382
930000
3000
Elles imposent une barrière à la coopération.
15:48
And nowherenulle part do we see that more clearlyclairement
383
933000
3000
Et nulle part nous ne voyons ceci plus clairement
15:51
than in the EuropeanEuropéenne UnionUnion,
384
936000
2000
que dans l’Union Européenne,
15:53
whosedont 27 membermembre countriesdes pays
385
938000
3000
où 27 pays membres
15:56
speakparler 23 officialofficiel languageslangues.
386
941000
3000
parlent 23 langues officielles.
15:59
The EuropeanEuropéenne UnionUnion
387
944000
2000
L’Union Européenne
16:01
is now spendingdépenses over one billionmilliard euroseuros annuallytous les ans
388
946000
4000
dépense aujourd’hui 1 milliard d’euros chaque année
16:05
translatingTraduction en cours amongparmi theirleur 23 officialofficiel languageslangues.
389
950000
3000
pour traduire en 23 langues officielles.
16:08
That's something on the ordercommande
390
953000
2000
Ça correspond à peu près
16:10
of 1.45 billionmilliard U.S. dollarsdollars
391
955000
2000
à 1,45 milliard de dollars
16:12
on translationTraduction costsfrais aloneseul.
392
957000
3000
rien qu'en coûts de traduction.
16:15
Now think of the absurdityabsurdité of this situationsituation.
393
960000
2000
Réfléchissez donc à l’absurdité de cette situation.
16:17
If 27 individualspersonnes
394
962000
2000
Si 27 individus
16:19
from those 27 membermembre statesÉtats
395
964000
2000
de ces 27 états membres
16:21
satsam around tabletable, speakingParlant theirleur 23 languageslangues,
396
966000
3000
étaient assis autour d’une table, en parlant leurs 23 langues,
16:24
some very simplesimple mathematicsmathématiques will tell you
397
969000
2000
des maths élémentaires nous diraient
16:26
that you need an armyarmée of 253 translatorstraducteurs
398
971000
4000
qu’il faudrait une armée de 253 traducteurs
16:30
to anticipateanticiper all the pairwisepairwise possibilitiespossibilités.
399
975000
4000
pour prévoir toutes les combinaisons possibles.
16:34
The EuropeanEuropéenne UnionUnion employsemploie a permanentpermanent staffPersonnel
400
979000
3000
L’Union Européenne emploie un personnel permanent
16:37
of about 2,500 translatorstraducteurs.
401
982000
2000
d’à peu près 2500 traducteurs.
16:39
And in 2007 aloneseul --
402
984000
2000
Et en 2007 seulement --
16:41
and I'm sure there are more recentrécent figureschiffres --
403
986000
2000
et je suis sûr que des chiffres plus récents existent --
16:43
something on the ordercommande of 1.3 millionmillion pagespages
404
988000
3000
environ 1,3 millions de pages
16:46
were translatedtraduit into EnglishAnglais aloneseul.
405
991000
3000
ont été traduites rien que vers l’Anglais.
16:49
And so if languagela langue really is
406
994000
3000
Donc, si le langage est réellement
16:52
the solutionSolution to the crisiscrise of visualvisuel theftvol,
407
997000
3000
la solution à la crise du vol visuel,
16:55
if languagela langue really is
408
1000000
2000
si le langage est réellement
16:57
the conduitconduit of our cooperationla coopération,
409
1002000
2000
la voie de notre coopération,
16:59
the technologyLa technologie that our speciesespèce deriveddérivé
410
1004000
3000
la technologie que notre espèce en a dérivé
17:02
to promotepromouvoir the freegratuit flowcouler and exchangeéchange of ideasidées,
411
1007000
4000
pour promouvoir la libre circulation et l’échange des idées,
17:06
in our modernmoderne worldmonde,
412
1011000
2000
dans notre monde moderne,
17:08
we confrontaffronter a questionquestion.
413
1013000
2000
nous sommes confrontés à une question.
17:10
And that questionquestion is whetherqu'il s'agisse
414
1015000
2000
Et la question est :
17:12
in this modernmoderne, globalizedmondialisé worldmonde
415
1017000
2000
dans ce monde moderne et mondialisé
17:14
we can really affordoffrir to have all these differentdifférent languageslangues.
416
1019000
3000
peut-on vraiment se permettre d’avoir toutes ces langues?
17:17
To put it this way, naturela nature knowssait no other circumstancecirconstance
417
1022000
3000
Autrement dit, la nature ne connait pas d’autres circonstances
17:20
in whichlequel functionallyfonctionnellement equivalentéquivalent traitstraits coexistcoexister.
418
1025000
5000
dans laquelle des traits fonctionnellement équivalents coexistent.
17:25
One of them always drivesdisques the other extinctdisparu.
419
1030000
3000
L’un d’eux entraine toujours l’extinction de l’autre.
17:28
And we see this in the inexorableinexorable marchMars
420
1033000
2000
Et nous le voyons dans la marche inexorable
17:30
towardsvers standardizationnormalisation.
421
1035000
2000
vers la standardisation.
17:32
There are lots and lots of waysfaçons of measuringmesure things --
422
1037000
3000
Il y a plusieurs unités de mesure --
17:35
weighingpesée them and measuringmesure theirleur lengthlongueur --
423
1040000
2000
pour peser ou pour mesurer une longueur --
17:37
but the metricmétrique systemsystème is winninggagnant.
424
1042000
2000
mais le système métrique est gagnant.
17:39
There are lots and lots of waysfaçons of measuringmesure time,
425
1044000
3000
Il existe plusieurs systèmes pour mesurer le temps,
17:42
but a really bizarrebizarre basebase 60 systemsystème
426
1047000
3000
mais un système très bizarre base 60
17:45
knownconnu as hoursheures and minutesminutes and secondssecondes
427
1050000
2000
mieux connu sous le nom d’heures et minutes et secondes
17:47
is nearlypresque universaluniversel around the worldmonde.
428
1052000
3000
est presque universel dans le monde entier.
17:50
There are manybeaucoup, manybeaucoup waysfaçons
429
1055000
2000
Il y plein de façons
17:52
of imprintingempreinte CDsCDs or DVDsDVD,
430
1057000
2000
de graver des CD on des DVD,
17:54
but those are all beingétant standardizednormalisés as well.
431
1059000
3000
mais on standardise ça aussi.
17:57
And you can probablyProbablement think of manybeaucoup, manybeaucoup more
432
1062000
3000
Et vous pouvez surement penser à plein d’autres exemples
18:00
in your ownposséder everydaytous les jours livesvies.
433
1065000
2000
dans votre vie quotidienne.
18:02
And so our modernmoderne worldmonde now
434
1067000
3000
Donc notre monde moderne
18:05
is confrontingaffronter us with a dilemmadilemme.
435
1070000
2000
est aujourd’hui confronté à un dilemme.
18:07
And it's the dilemmadilemme
436
1072000
2000
Et c’est le dilemme
18:09
that this ChineseChinois man facesvisages,
437
1074000
2000
auquel fait face ce Chinois :
18:11
who'squi est languagela langue is spokenparlé
438
1076000
2000
la langue chinoise est parlée
18:13
by more people in the worldmonde
439
1078000
2000
par plus de personnes dans le monde
18:15
than any other singleunique languagela langue,
440
1080000
3000
que n’importe quelle autre langue,
18:18
and yetencore he is sittingséance at his blackboardTableau noir,
441
1083000
4000
malgré cela il est assis au tableau,
18:22
convertingconvertir ChineseChinois phrasesphrases
442
1087000
3000
et il traduit des expressions chinoises
18:25
into EnglishAnglais languagela langue phrasesphrases.
443
1090000
2000
en Anglais.
18:27
And what this does is it raisessoulève the possibilitypossibilité to us
444
1092000
3000
Et pour nous, cela amène possibilité
18:30
that in a worldmonde in whichlequel we want to promotepromouvoir
445
1095000
2000
que dans un monde dans lequel nous voulons promouvoir
18:32
cooperationla coopération and exchangeéchange,
446
1097000
2000
la coopération et l’échange,
18:34
and in a worldmonde that mightpourrait be dependentdépendant more than ever before
447
1099000
3000
et dans un monde qui pourrait dépendre plus que jamais
18:37
on cooperationla coopération
448
1102000
2000
de la coopération
18:39
to maintainmaintenir and enhanceaméliorer our levelsles niveaux of prosperityprospérité,
449
1104000
3000
pour maintenir et améliorer nos niveaux de prospérité,
18:42
his actionsactes suggestsuggérer to us
450
1107000
2000
son action nous suggère
18:44
it mightpourrait be inevitableinévitable
451
1109000
2000
qu’il pourrait être inévitable
18:46
that we have to confrontaffronter the ideaidée
452
1111000
2000
que nous soyons confrontés à l’idée
18:48
that our destinydestin is to be one worldmonde with one languagela langue.
453
1113000
3000
que notre destin soit d’être un seul monde avec une seule langue.
18:51
Thank you.
454
1116000
2000
Merci.
18:53
(ApplauseApplaudissements)
455
1118000
8000
(Applaudissements)
19:01
MattMatt RidleyRidley: MarkMark, one questionquestion.
456
1126000
2000
Matt Ridley : Mark, une question.
19:03
SvanteSvante founda trouvé that the FOXPFOXP2 genegène,
457
1128000
3000
Svante a découvert que le gène FOXP2,
19:06
whichlequel seemssemble to be associatedassocié with languagela langue,
458
1131000
2000
qui parait être associé au langage,
19:08
was alsoaussi sharedpartagé in the sameMême formforme
459
1133000
2000
était présent également
19:10
in NeanderthalsHomme de Néandertal as us.
460
1135000
2000
chez les Néandertal.
19:12
Do we have any ideaidée
461
1137000
2000
Avons-nous une idée
19:14
how we could have defeatedbat NeanderthalsHomme de Néandertal
462
1139000
2000
de comment nous avons pu vaincre les Néandertal
19:16
if they alsoaussi had languagela langue?
463
1141000
2000
s’ils avaient eu eux aussi un langage ?
19:18
MarkMark PagelPagel: This is a very good questionquestion.
464
1143000
2000
Mark Pagel : C’est une très bonne question.
19:20
So manybeaucoup of you will be familiarfamilier with the ideaidée that there's this genegène calledappelé FOXPFOXP2
465
1145000
3000
Plusieurs d’entre vous savent peut-être qu’il existe un gène appelé FOXP2
19:23
that seemssemble to be implicatedmis en cause in some waysfaçons
466
1148000
3000
qui parait être impliqué en quelque sorte
19:26
in the fine motormoteur controlcontrôle that's associatedassocié with languagela langue.
467
1151000
3000
dans le contrôle moteur associé au langage.
19:29
The reasonraison why I don't believe that tellsraconte us
468
1154000
2000
La raison pour laquelle je ne crois pas que ça nous dise
19:31
that the NeanderthalsHomme de Néandertal had languagela langue
469
1156000
2000
que les Néandertal avaient un langage
19:33
is -- here'svoici a simplesimple analogyanalogie:
470
1158000
3000
est – voici une simple analogie :
19:36
FerrarisFerraris are carsdes voitures that have enginesles moteurs.
471
1161000
3000
les Ferrari sont des voitures avec un moteur.
19:39
My carvoiture has an enginemoteur,
472
1164000
2000
Ma voiture a un moteur,
19:41
but it's not a FerrariFerrari.
473
1166000
2000
mais ce n’est pas une Ferrari.
19:43
Now the simplesimple answerrépondre then
474
1168000
2000
La réponse à la question est donc
19:45
is that genesgènes aloneseul don't, all by themselvesse,
475
1170000
2000
que les gènes tous seuls
19:47
determinedéterminer the outcomerésultat
476
1172000
2000
ne détermine pas le résultat
19:49
of very complicatedcompliqué things like languagela langue.
477
1174000
2000
d’une chose compliquée comme le langage.
19:51
What we know about this FOXPFOXP2 and NeanderthalsHomme de Néandertal
478
1176000
2000
Ce que nous savons sur FOXP2 et les Néandertal
19:53
is that they maymai have had fine motormoteur controlcontrôle of theirleur mouthsbouches -- who knowssait.
479
1178000
4000
C’est qu’ils avaient probablement un contrôle moteur de la bouche très précis – qui sait.
19:57
But that doesn't tell us they necessarilynécessairement had languagela langue.
480
1182000
2000
Mais cela ne nous dit pas forcement qu’ils avaient un langage.
19:59
MRM.: Thank you very much indeedeffectivement.
481
1184000
2000
MR : Merci infiniment.
20:01
(ApplauseApplaudissements)
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1186000
3000
(Applaudissements)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Elisabeth Buffard

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ABOUT THE SPEAKER
Mark Pagel - Evolutionary biologist
Using biological evolution as a template, Mark Pagel wonders how languages evolve.

Why you should listen

Mark Pagel builds statistical models to examine the evolutionary processes imprinted in human behavior, from genomics to the emergence of complex systems -- to culture. His latest work examines the parallels between linguistic and biological evolution by applying methods of phylogenetics, or the study of evolutionary relatedness among groups, essentially viewing language as a culturally transmitted replicator with many of the same properties we find in genes. He’s looking for patterns in the rates of evolution of language elements, and hoping to find the social factors that influence trends of language evolution.
 
At the University of Reading, Pagel heads the Evolution Laboratory in the biology department, where he explores such questions as, "Why would humans evolve a system of communication that prevents them with communicating with other members of the same species?" He has used statistical methods to reconstruct features of dinosaur genomes, and to infer ancestral features of genes and proteins.

He says: "Just as we have highly conserved genes, we have highly conserved words. Language shows a truly remarkable fidelity."

More profile about the speaker
Mark Pagel | Speaker | TED.com