ABOUT THE SPEAKER
Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.

Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.

Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speaker
Manuel Lima | Speaker | TED.com
TED2015

Manuel Lima: A visual history of human knowledge

Manuel Lima: Une histoire visuelle de la connaissance

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Comment la connaissance s'accroît-elle ? Parfois, ça commence avec une intuition et ça se développe dans de nombreuses branches. Infographiste expert, Manuel Lima explore l'histoire de mille ans de données en cartographie - des langues aux dynasties - utilisant les arbres comme mode de représentation de l'information. C'est une histoire fascinante sur la visualisation, et sur l'urgence à cartographier ce que nous savons.
- Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data. Full bio

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00:13
Over the pastpassé 10 yearsannées,
0
1126
1295
Ces 10 dernières années,
00:14
I've been researchingdes recherches sur the way
people organizeorganiser and visualizevisualiser informationinformation.
1
2445
4569
j'ai travaillé sur la façon dont les gens
organisent et visualisent l'information.
00:19
And I've noticedremarqué an interestingintéressant shiftdécalage.
2
7786
2039
Et j'ai noté un changement intéressant.
00:22
For a long periodpériode of time,
3
10166
1720
Pendant une longue période,
00:23
we believeda cru in a naturalNaturel rankingclassement ordercommande
in the worldmonde around us,
4
11910
4428
nous avons cru en un classement naturel
du monde qui nous entoure,
00:28
alsoaussi knownconnu as the great chainchaîne of beingétant,
or "ScalaScala naturaeNaturae" in LatinLatine,
5
16362
4745
« Scala naturae » en latin,
ou « grande chaîne de la vie »,
une structure pyramidale qui commence
avec Dieu au sommet,
00:33
a top-downde haut en bas structurestructure that normallynormalement startsdéparts
with God at the very topHaut,
6
21131
4175
suivi par les anges, les nobles,
00:37
followedsuivi by angelsanges, noblemennobles,
7
25330
2405
les gens ordinaires, les animaux etc...
00:39
commoncommun people, animalsanimaux, and so on.
8
27759
3013
00:43
This ideaidée was actuallyréellement basedbasé
on Aristotle'sAristote ontologyontologie,
9
31999
4275
Cette idée était basée
sur l'ontologie d'Aristote,
qui classait toutes les choses
connues de l'Homme
00:48
whichlequel classifiedclassés all things knownconnu to man
in a setensemble of opposingopposé categoriescategories,
10
36298
4444
dans un ensemble de catégories opposées,
00:52
like the onesceux you see behindderrière me.
11
40766
1722
comme celles que vous pouvez voir
derrière moi.
00:56
But over time, interestinglyintéressant enoughassez,
12
44687
2747
Toutefois, au fil du temps,
et assez curieusement,
00:59
this conceptconcept adoptedadopté
the branchingramification schemaschéma of a treearbre
13
47458
4146
cette représentation a adopté
la forme d'un arbre
01:03
in what becamedevenu knownconnu
as the PorphyrianPorphyre treearbre,
14
51628
2873
pour ce qui allait devenir
l'« arbre Porphyrien »,
01:06
alsoaussi consideredpris en considération to be
the oldestplus ancienne treearbre of knowledgeconnaissance.
15
54525
3642
considéré comme le plus
vieil arbre de la connaissance.
Le système arborescent
était une métaphore si puissante
01:11
The branchingramification schemeschème
of the treearbre was, in factfait,
16
59238
2174
01:13
suchtel a powerfulpuissant metaphormétaphore
for conveyingconvoyage informationinformation
17
61436
2949
dans la transmission de l'information,
01:16
that it becamedevenu, over time,
an importantimportant communicationla communication tooloutil
18
64409
3270
qu'il était devenu, au fil du temps,
un important outil de communication
01:19
to mapcarte a varietyvariété of systemssystèmes of knowledgeconnaissance.
19
67703
2274
pour cartographier divers
champs de connaissance.
01:22
We can see treesdes arbres beingétant used
to mapcarte moralitymoralité,
20
70648
3083
Nous pouvons voir des arbres utilisés
pour modéliser la moralité,
01:25
with the popularpopulaire treearbre of virtuesvertus
and treearbre of vicesvices,
21
73755
2849
avec le populaire
arbre des Vertus et des Vices,
01:28
as you can see here, with these beautifulbeau
illustrationsillustrations from medievalmédiéval EuropeL’Europe.
22
76628
3792
comme ici ces magnifiques illustrations
datant de l'Europe médiévale.
01:32
We can see treesdes arbres beingétant used
to mapcarte consanguinityconsanguinité,
23
80825
3088
Nous pouvons voir des arbres utilisés pour
visualiser la consanguinité,
01:35
the variousdivers blooddu sang tiescravates betweenentre people.
24
83937
2244
reflétant les liens du sang
entre individus.
01:39
We can alsoaussi see treesdes arbres beingétant used
to mapcarte genealogyGénéalogie,
25
87110
3096
Ici, il s'agit d'arbres
utilisés en généalogie.
C'est peut-être le plus connu
des diagrammes en arborescence.
01:42
perhapspeut être the mostles plus famouscélèbre archetypearchétype
of the treearbre diagramdiagramme.
26
90230
2810
01:45
I think manybeaucoup of you in the audiencepublic
have probablyProbablement seenvu familyfamille treesdes arbres.
27
93064
3316
Je pense que bon nombre d'entre vous
ont déjà vu un arbre généalogique.
01:48
ManyDe nombreux of you probablyProbablement even have
your ownposséder familyfamille treesdes arbres drawntiré in suchtel a way.
28
96404
3705
Beaucoup possèdent leur propre
arbre généalogique dessiné ainsi.
01:53
We can see treesdes arbres even mappingcartographie
systemssystèmes of lawloi,
29
101158
2911
Nous pouvons voir des arbres illustrant
des systèmes de loi,
01:56
the variousdivers decreesdécrets and rulingsdécisions
of kingsrois and rulersdirigeants.
30
104093
3851
les nombreux décrets, les décisions
des rois et des dirigeants.
02:01
And finallyenfin, of coursecours,
alsoaussi a very popularpopulaire scientificscientifique metaphormétaphore,
31
109785
3758
Et, pour finir, bien sûr, une autre
métaphore scientifique très populaire,
02:05
we can see treesdes arbres beingétant used
to mapcarte all speciesespèce knownconnu to man.
32
113567
3560
nous pouvons voir des arbres utilisés
pour inventorier les espèces
connues par l'Homme.
02:11
And treesdes arbres ultimatelyen fin de compte becamedevenu
suchtel a powerfulpuissant visualvisuel metaphormétaphore
33
119177
3906
Ces arbres sont devenus une métaphore
visuelle vraiment puissante
parce qu'ils traduisent largement
le goût de l'homme
02:15
because in manybeaucoup waysfaçons,
they really embodyincarner this humanHumain desireenvie
34
123107
2868
pour le classement, pour l'équilibre,
pour l'unité, et la symétrie.
02:17
for ordercommande, for balanceéquilibre,
for unityunité, for symmetrysymétrie.
35
125999
3036
02:21
HoweverCependant, nowadaysaujourd'hui we are really facingorienté vers
newNouveau complexcomplexe, intricatecomplexe challengesdéfis
36
129999
4323
Cependant, de nos jours, nous faisons face
à de nouveaux défis, aux enjeux complexes,
02:26
that cannotne peux pas be understoodcompris by simplysimplement
employingqui emploient a simplesimple treearbre diagramdiagramme.
37
134346
4190
qui ne peuvent pas être compris
avec un simple schéma en arborescence.
02:32
And a newNouveau metaphormétaphore is currentlyactuellement emergingémergent,
38
140037
3242
C'est pourquoi une nouvelle métaphore
est en train d'émerger,
02:35
and it's currentlyactuellement replacingremplacer the treearbre
39
143303
2150
et elle est en train de remplacer l'arbre
dans la visualisation
de champs de connaissance variés.
02:37
in visualizingvisualisation variousdivers
systemssystèmes of knowledgeconnaissance.
40
145477
2563
02:40
It's really providingfournir us with a newNouveau lenslentille
to understandcomprendre the worldmonde around us.
41
148064
4252
Cela nous procure un nouveau filtre
pour comprendre le monde qui nous entoure.
02:45
And this newNouveau metaphormétaphore
is the metaphormétaphore of the networkréseau.
42
153495
3199
Cette nouvelle métaphore
est la métaphore du réseau.
02:49
And we can see this shiftdécalage
from treesdes arbres into networksréseaux
43
157511
3311
Et nous pouvons voir ce passage
des arbres aux réseaux
dans de nombreux domaines du savoir.
02:52
in manybeaucoup domainsdomaines of knowledgeconnaissance.
44
160846
1640
02:54
We can see this shiftdécalage in the way
we try to understandcomprendre the braincerveau.
45
162510
4189
Nous pouvons voir ce changement
dans la façon de comprendre le cerveau.
03:00
While before, we used
to think of the braincerveau
46
168453
2038
Auparavant, nous imaginions
le cerveau
03:02
as a modularmodulaire, centralizedcentralisé organorgane,
47
170515
1991
comme un organe modulaire et centralisé
03:04
where a givendonné arearégion was responsibleresponsable
for a setensemble of actionsactes and behaviorscomportements,
48
172530
4038
où une zone donnée était responsable d'une
variété d'actions et de comportements ;
plus nous avançons dans nos recherches
03:08
the more we know about the braincerveau,
49
176592
1739
03:10
the more we think of it
as a largegrand musicla musique symphonySymphonie,
50
178355
3286
et plus nous imaginons le cerveau
comme une large symphonie musicale
03:13
playedjoué by hundredsdes centaines
and thousandsmilliers of instrumentsinstruments.
51
181665
2610
interprétée par des centaines,
des milliers d'instruments.
03:16
This is a beautifulbeau snapshotinstantané
createdcréé by the BlueBleu BrainCerveau ProjectProjet,
52
184299
3676
C'est un magnifique cliché créé par
the Blue Brain Project,
03:19
where you can see 10,000 neuronsneurones
and 30 millionmillion connectionsles liaisons.
53
187999
4063
où nous pouvons voir 10 000 neurones
et 30 millions de connexions.
03:24
And this is only mappingcartographie 10 percentpour cent
of a mammalianchez les mammifères neocortexnéocortex.
54
192736
3888
Et c'est une représentation de
10% seulement du néocortex d'un mammifère.
03:30
We can alsoaussi see this shiftdécalage in the way
we try to conceiveconcevoir of humanHumain knowledgeconnaissance.
55
198815
4160
Nous pouvons aussi voir ce changement dans
notre façon de concevoir la connaissance.
03:36
These are some remarkableremarquable treesdes arbres
of knowledgeconnaissance, or treesdes arbres of sciencescience,
56
204062
3148
Ces magnifiques arbres
de la connaissance, ou de la science,
03:39
by SpanishEspagnol scholarérudit RamonRamon LlullLulle.
57
207234
2221
sont du savant espagnol Ramon Llull.
03:41
And LlullLulle was actuallyréellement the precursorprécurseur,
58
209999
1810
Llull était un précurseur,
celui qui a créé
la métaphore de la science comme arbre,
03:43
the very first one who createdcréé
the metaphormétaphore of sciencescience as a treearbre,
59
211833
3714
une métaphore que nous utilisons
chaque jour, quand nous disons :
03:47
a metaphormétaphore we use
everychaque singleunique day, when we say,
60
215571
2968
« la biologie est
une branche de la science »
03:50
"BiologyBiologie is a branchbranche of sciencescience,"
61
218563
1665
03:52
when we say,
62
220252
1153
ou
« la génétique
est une branche de la science ».
03:53
"GeneticsGénétique is a branchbranche of sciencescience."
63
221429
1933
03:56
But perhapspeut être the mostles plus beautifulbeau of all
treesdes arbres of knowledgeconnaissance, at leastmoins for me,
64
224283
3595
Mais le plus bel arbre de la
connaissance, de mon point de vue,
a été créé pour l'Encyclopédie
écrite par Diderot et d'Alembert en 1751.
03:59
was createdcréé for the FrenchFrançais encyclopediaencyclopédie
by DiderotDiderot and d'AlembertAlembert in 1751.
65
227902
4452
04:04
This was really the bastionBastion
of the FrenchFrançais EnlightenmentSiècle des lumières,
66
232378
2635
C'était vraiment le point d'orgue
de l'ère des Lumières,
et cette superbe illustration était
présentée comme la table des matières
04:07
and this gorgeousmagnifique illustrationillustration
was featureden vedette as a tabletable of contentsContenu
67
235037
3825
04:10
for the encyclopediaencyclopédie.
68
238886
1571
de l'encyclopédie.
04:12
And it actuallyréellement mapscartes out
all domainsdomaines of knowledgeconnaissance
69
240481
4187
Elle indique
tous les domaines de la connaissance
comme les branches séparées d'un arbre.
04:16
as separateséparé branchesbranches of a treearbre.
70
244692
2118
04:19
But knowledgeconnaissance is much more
intricatecomplexe than this.
71
247866
2333
Or, la connaissance est beaucoup
plus imbriquée que cela.
04:22
These are two mapscartes of WikipediaWikipedia
showingmontrer the inter-linkageLiens of articlesdes articles --
72
250794
4640
Ce sont deux schémas de wikipédia
montrant les liens entre articles
04:27
relateden relation to historyhistoire on the left,
and mathematicsmathématiques on the right.
73
255458
3890
relatifs à l'Histoire à gauche,
et aux Mathématiques à droite.
04:31
And I think by looking at these mapscartes
74
259966
1739
Et je pense, en regardant ces schémas
04:33
and other onesceux that have been
createdcréé of WikipediaWikipedia --
75
261729
2544
et d'autres créés également par Wikipédia,
04:36
arguablyOn peut dire que one of the largestplus grand rhizomaticrhizomatique
structuresles structures ever createdcréé by man --
76
264297
3392
sans doute l'une des plus importantes
structures rhizomiques jamais créée,
04:39
we can really understandcomprendre
how humanHumain knowledgeconnaissance is much more intricatecomplexe
77
267713
3822
que nous pouvons comprendre que la
connaissance est beaucoup plus imbriquée
et interdépendante,
comme un réseau, finalement.
04:43
and interdependentinterdépendants, just like a networkréseau.
78
271559
2436
04:47
We can alsoaussi see this interestingintéressant shiftdécalage
79
275455
2163
Nous pouvons observer ce même changement
04:49
in the way we mapcarte
socialsocial tiescravates betweenentre people.
80
277642
2700
dans la façon dont nous schématisons
les liens sociaux.
04:53
This is the typicaltypique organizationorganisation chartgraphique.
81
281524
2295
C'est un organigramme typique.
04:55
I'm assumingen supposant manybeaucoup of you have seenvu
a similarsimilaire chartgraphique as well,
82
283843
2794
Je suppose que vous avez déjà vu
ce type d'organigramme
dans vos entreprises ou ailleurs.
04:58
in your ownposséder corporationssociétés, or othersautres.
83
286661
1746
05:00
It's a top-downde haut en bas structurestructure
84
288431
1485
C'est une structure pyramidale
05:01
that normallynormalement startsdéparts
with the CEOPRÉSIDENT-DIRECTEUR GÉNÉRAL at the very topHaut,
85
289940
2861
qui commence habituellement
avec le PDG au sommet,
05:04
and where you can drillpercer down all the way
to the individualindividuel workmenouvriers on the bottombas.
86
292825
3960
et que vous pouvez descendre, d'un étage
à l'autre, jusqu'aux ouvriers à la base.
05:09
But humanshumains sometimesparfois are, well, actuallyréellement,
all humanshumains are uniqueunique in theirleur ownposséder way,
87
297634
4848
Or les humains parfois sont...
en réalité, tous les humains sont uniques,
05:14
and sometimesparfois you really don't playjouer well
underen dessous de this really rigidrigide structurestructure.
88
302506
4698
et parfois cette structure vraiment
rigide ne peut pas fonctionner.
05:20
I think the InternetInternet is really changingen changeant
this paradigmparadigme quiteassez a lot.
89
308711
3110
Internet est pour beaucoup
dans ce changement de paradigme.
05:23
This is a fantasticfantastique mapcarte
of onlineen ligne socialsocial collaborationcollaboration
90
311845
3365
Ceci est une fantastique visualisation
de la collaboration en ligne
05:27
betweenentre PerlPerl developersles développeurs.
91
315234
1629
entre les développeurs de Perl.
Perl est un célèbre
langage de programmation,
05:28
PerlPerl is a famouscélèbre programmingla programmation languagela langue,
92
316887
2088
05:30
and here, you can see
how differentdifférent programmersprogrammeurs
93
318999
2723
et vous pouvez observer ici
comment différents programmeurs
05:33
are actuallyréellement exchangingéchanger des filesfichiers,
and workingtravail togetherensemble on a givendonné projectprojet.
94
321746
3827
échangent des fichiers et travaillent
collectivement sur un projet donné.
05:37
And here, you can noticeremarquer that this is
a completelycomplètement decentralizeddécentralisé processprocessus --
95
325597
4178
Vous pouvez remarquer que le processus
est complètement décentralisé.
Il n'y a aucun chef dans l'organisation,
05:41
there's no leaderchef in this organizationorganisation,
96
329799
2156
05:43
it's a networkréseau.
97
331979
1157
c'est un réseau.
05:46
We can alsoaussi see this interestingintéressant shiftdécalage
when we look at terrorismterrorisme.
98
334337
4705
Nous pouvons également voir un intéressant
changement dans le domaine du terrorisme.
05:51
One of the mainprincipale challengesdéfis
of understandingcompréhension terrorismterrorisme nowadaysaujourd'hui
99
339613
3104
Un des plus gros défis pour comprendre
le terrorisme de nos jours
05:54
is that we are dealingtransaction with
decentralizeddécentralisé, independentindépendant cellscellules,
100
342741
3730
est que nous faisons face à des cellules
décentralisées et indépendantes,
05:58
where there's no leaderchef
leadingde premier plan the wholeentier processprocessus.
101
346495
2822
où il n'y a aucun chef qui dirige
l'ensemble du processus.
06:02
And here, you can actuallyréellement see
how visualizationvisualisation is beingétant used.
102
350518
3298
Et ici, vous pouvez voir comment
la visualisation peut être utilisée.
06:05
The diagramdiagramme that you see behindderrière me
103
353840
1657
Le schéma derrière moi
06:07
showsmontre all the terroristsles terroristes involvedimpliqué
in the MadridMadrid attackattaque in 2004.
104
355521
3818
montre tous les terroristes impliqués
dans l'attentat de Madrid en 2004.
06:11
And what they did here is,
they actuallyréellement segmentedsegmenté the networkréseau
105
359942
2927
Et ce qu'ils ont fait ici,
c'est de segmenter leur réseau
06:14
into threeTrois differentdifférent yearsannées,
106
362893
1499
sur trois années différentes,
06:16
representedreprésentée by the verticalverticale layerscouches
that you see behindderrière me.
107
364416
3042
représentées par les couches verticales
que vous voyez derrière moi.
06:19
And the bluebleu lineslignes tieattacher togetherensemble
108
367482
1969
Et les lignes bleues relient ensemble
06:21
the people that were presentprésent
in that networkréseau yearan after yearan.
109
369475
3618
les personnes qui étaient présentes,
année après année.
06:25
So even thoughbien que there's no leaderchef perpar sese,
110
373117
2028
Donc bien qu'il n'y ait pas
de chef en soi,
06:27
these people are probablyProbablement the mostles plus
influentialinfluent onesceux in that organizationorganisation,
111
375169
3635
ces personnes sont probablement
les plus influentes dans l'organisation,
celles qui en savent le plus sur le passé,
06:30
the onesceux that know more about the pastpassé,
112
378828
2008
06:32
and the futureavenir plansdes plans and goalsbuts
of this particularparticulier cellcellule.
113
380860
2877
et sur les plans et objectifs futurs de
cette cellule.
06:37
We can alsoaussi see this shiftdécalage
from treesdes arbres into networksréseaux
114
385232
3006
Nous observons également ce changement,
des arbres vers les réseaux,
06:40
in the way we classifyclasser
and organizeorganiser speciesespèce.
115
388262
2991
dans la façon que nous classons
et organisons les espèces.
06:45
The imageimage on the right
is the only illustrationillustration
116
393245
2829
L'image à droite
est l'unique illustration
06:48
that DarwinDarwin includedinclus
in "The OriginOrigine of SpeciesEspèces,"
117
396098
3112
inclue par Darwin dans
« L'Origine des espèces »
06:51
whichlequel DarwinDarwin calledappelé the "TreeArbre of Life."
118
399234
2261
que Darwin appelle
« L'Arbre de la Vie ».
06:54
There's actuallyréellement a letterlettre
from DarwinDarwin to the publisheréditeur,
119
402098
2885
Voici une lettre écrite par Darwin
à son éditeur,
06:57
expandingexpansion on the importanceimportance
of this particularparticulier diagramdiagramme.
120
405007
2656
expliquant l'importance particulière
de ce schéma.
06:59
It was criticalcritique for Darwin'sDe Darwin
theorythéorie of evolutionévolution.
121
407687
2642
C'était crucial pour la théorie
de l'évolution de Darwin.
07:03
But recentlyrécemment, scientistsscientifiques discovereddécouvert
that overlayingqui vient se superposer this treearbre of life
122
411408
3567
Or, des scientifiques ont découvert
que cet Arbre de la Vie était recouvert
07:06
is a densedense networkréseau of bacteriades bactéries,
123
414999
2435
par un dense réseau de bactéries,
07:09
and these bacteriades bactéries
are actuallyréellement tyingvente liée togetherensemble
124
417458
2161
et que, en fait, ces bactéries lient
des espèces
07:11
speciesespèce that were completelycomplètement
separatedséparé before,
125
419643
2172
qui étaient complètement
séparées auparavant,
07:13
to what scientistsscientifiques are now callingappel
not the treearbre of life,
126
421839
3080
à ce que les scientifiques
n'appellent plus l'Arbre de la Vie,
07:16
but the webweb of life, the networkréseau of life.
127
424943
2856
mais plutôt
la Toile de la vie, le Réseau de la vie.
07:21
And finallyenfin, we can really
see this shiftdécalage, again,
128
429489
2514
Et enfin, nous voyons encore
ce changement à l’œuvre
07:24
when we look at ecosystemsles écosystèmes
around our planetplanète.
129
432027
2424
en observant les écosystèmes
sur notre planète.
07:27
No more do we have these simplifiedsimplifié
predator-versus-preyPredator-versus-proie diagramsdiagrammes
130
435599
3166
Le chaîne alimentaire simplifiée
proie-prédateur
apprise à l'école primaire
est tombée aux oubliettes.
07:30
we have all learnedappris at schoolécole.
131
438789
1447
07:33
This is a much more accurateprécis
depictionreprésentation of an ecosystemécosystème.
132
441201
2989
Ceci est une représentation
bien plus exacte d'un écosystème.
07:36
This is a diagramdiagramme createdcréé
by ProfessorProfesseur DavidDavid LavigneLavigne,
133
444214
2904
Ce diagramme a été créé
par le professeur David Lavigne.
Il cartographie près de 100 espèces
qui interagissent avec la morue
07:39
mappingcartographie closeFermer to 100 speciesespèce
that interactinteragir with the codfishmorue
134
447142
3500
07:42
off the coastcôte of NewfoundlandNewfoundland in CanadaCanada.
135
450666
2951
au large des côtes de Terre-Neuve,
au Canada.
07:46
And I think here, we can really understandcomprendre
the intricatecomplexe and interdependentinterdépendants naturela nature
136
454244
3937
Ici, nous pouvons vraiment appréhender
la nature complexe et interdépendante
de la plupart des écosystèmes
qui abondent sur notre planète.
07:50
of mostles plus ecosystemsles écosystèmes
that aboundabondent on our planetplanète.
137
458205
2523
07:54
But even thoughbien que recentrécent,
this metaphormétaphore of the networkréseau,
138
462442
3644
Bien que récente,
cette métaphore du réseau
adopte déjà des formes diverses,
07:58
is really alreadydéjà adoptingadopter
variousdivers shapesformes and formsformes,
139
466110
3103
pour devenir une taxonomie visuelle
en expansion.
08:01
and it's almostpresque becomingdevenir
a growingcroissance visualvisuel taxonomytaxonomie.
140
469237
2463
Elle est presque devenue
le syntaxe d'une nouvelle langue.
08:03
It's almostpresque becomingdevenir
the syntaxsyntaxe of a newNouveau languagela langue.
141
471724
2647
08:06
And this is one aspectaspect
that trulyvraiment fascinatesfascine me.
142
474395
2633
Et c'est un aspect qui me fascine.
08:09
And these are actuallyréellement
15 differentdifférent typologiestypologies
143
477678
2533
Voici 15 typologies différentes
08:12
I've been collectingrecueillir over time,
144
480235
2135
que j'ai collectées au fil du temps,
08:14
and it really showsmontre the immenseimmense
visualvisuel diversityla diversité of this newNouveau metaphormétaphore.
145
482394
4022
et cela montre la grande
diversité visuelle de cette métaphore.
08:19
And here is an exampleExemple.
146
487001
1222
Voici un exemple.
08:20
On the very topHaut bandB: et,
you have radialradial convergenceconvergence,
147
488818
3933
Sur la première ligne, tout en haut,
vous avez la convergence radiale,
08:24
a visualizationvisualisation modelmaquette that has becomedevenir
really popularpopulaire over the last fivecinq yearsannées.
148
492775
3939
un modèle qui est devenu vraiment
populaire ces cinq dernières années.
08:29
At the topHaut left, the very first projectprojet
is a genegène networkréseau,
149
497198
4354
En haut à gauche, le tout premier projet,
est un réseau de gènes,
08:33
followedsuivi by a networkréseau
of IPPROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE addressesadresses -- machinesmachines, serversles serveurs --
150
501576
4009
suivi d'un réseau d'adresses IP
- machines, serveurs -
suivi par un réseau d'amis sur Facebook.
08:37
followedsuivi by a networkréseau of FacebookFacebook friendscopains.
151
505609
2972
08:41
You probablyProbablement couldn'tne pouvait pas find
more disparatedisparate topicsles sujets,
152
509240
2508
Difficile de trouver
des sujets plus disparates,
08:43
yetencore they are usingen utilisant the sameMême metaphormétaphore,
the sameMême visualvisuel modelmaquette,
153
511772
3794
et pourtant, ils utilisent
la même métaphore, le même modèle visuel,
08:47
to mapcarte the never-endingsans fin complexitiesles complexités
of its ownposséder subjectassujettir.
154
515590
3606
pour cartographier les
complexités sans fin de leur propre sujet.
08:52
And here are a fewpeu more examplesexemples
of the manybeaucoup I've been collectingrecueillir,
155
520545
3124
Et voici d'autres exemples,
parmi les nombreux que j'ai collectés,
08:55
of this growingcroissance visualvisuel
taxonomytaxonomie of networksréseaux.
156
523693
2738
de cette taxonomie visuelle croissante
des réseaux.
09:00
But networksréseaux are not just
a scientificscientifique metaphormétaphore.
157
528248
2865
Mais les réseaux ne sont pas seulement
une métaphore scientifique.
09:04
As designersconcepteurs, researchersdes chercheurs, and scientistsscientifiques
try to mapcarte a varietyvariété of complexcomplexe systemssystèmes,
158
532192
5541
Tandis que les scientifiques tentent
de représenter des systèmes complexes,
la notion de réseau influence
le champ artistique traditionnel,
09:09
they are in manybeaucoup waysfaçons influencingqui influencent
traditionaltraditionnel artart fieldsdes champs,
159
537757
2813
09:12
like paintingLa peinture and sculpturesculpture,
160
540594
1402
comme la peinture ou la sculpture,
09:14
and influencingqui influencent manybeaucoup differentdifférent artistsartistes.
161
542020
1993
en influençant de nombreux artistes.
09:16
And perhapspeut être because networksréseaux have
this hugeénorme aestheticalesthétique forceObliger to them --
162
544718
4042
Et peut-être parce que les réseaux ont
cette force énorme puissance esthétique
09:20
they're immenselyimmensément gorgeousmagnifique --
163
548784
1958
- ils sont magnifiques ! -
09:22
they are really becomingdevenir a culturalculturel memememe,
164
550766
2056
ils sont devenus un mème culturel,
09:24
and drivingau volant a newNouveau artart movementmouvement,
whichlequel I've calledappelé "networkismnetworkism."
165
552846
4325
et induisent un nouveau
mouvement artistique
que j'ai appelé le « Networkisme ».
09:30
And we can see this influenceinfluence
in this movementmouvement in a varietyvariété of waysfaçons.
166
558544
3208
Et nous pouvons voir son influence
de multiples façons.
Voici quelques exemples parmi d'autres,
09:33
This is just one of manybeaucoup examplesexemples,
167
561776
1793
09:35
where you can see this influenceinfluence
from sciencescience into artart.
168
563593
2725
où vous pouvez voir
l'influence de la science dans l'art.
09:38
The exampleExemple on your left sidecôté
is IP-mappingIP-cartographie,
169
566342
2871
L'exemple à gauche est « Ip-Mapping »,
09:41
a computer-generatedgénérées par ordinateur mapcarte of IPPROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE addressesadresses;
again -- serversles serveurs, machinesmachines.
170
569237
3659
une carte d'adresses IP générée
automatiquement (serveurs, machines).
09:45
And on your right sidecôté,
171
573253
1205
Et, à droite,
09:46
you have "TransientTransitoire StructuresOuvrages d’art
and UnstableUnstable NetworksRéseaux" by SharonSharon MolloyMolloy,
172
574482
4618
vous avez « Structures transitoires
et Réseaux instables » par Sharon Molloy,
peinture et émail sur toile.
09:51
usingen utilisant oilpétrole and enamelémail on canvasToile.
173
579124
2094
09:53
And here are a fewpeu more
paintingspeintures by SharonSharon MolloyMolloy,
174
581870
3105
Et voici quelques autres toiles
de Sharon Molloy,
certaines magnifiques,
des peintures complexes.
09:56
some gorgeousmagnifique, intricatecomplexe paintingspeintures.
175
584999
1932
10:00
And here'svoici anotherun autre exampleExemple
of that interestingintéressant cross-pollinationpollinisation croisée
176
588375
3306
Et voici un autre exemple de
cette intéressante pollinisation croisée
10:03
betweenentre sciencescience and artart.
177
591705
1404
entre la science et l'art.
10:05
On your left sidecôté,
you have "OperationOpération SmileSmile."
178
593475
2665
Sur votre gauche,
vous avez « Operation Smile ».
10:08
It is a computer-generatedgénérées par ordinateur mapcarte
of a socialsocial networkréseau.
179
596164
2889
C'est la carte générée par ordinateur
d'un réseau social.
10:11
And on your right sidecôté,
you have "FieldDomaine 4," by EmmaEmma McNallyMcNally,
180
599077
3726
Et sur votre droite,
vous avez « Field 4 », par Emma McNally,
10:14
usingen utilisant only graphitegraphite on paperpapier.
181
602827
2086
utilisant seulement du crayon sur papier.
10:17
EmmaEmma McNallyMcNally is one of the mainprincipale
leadersdirigeants of this movementmouvement,
182
605374
3517
Emma McNally est l'un des principaux
leaders de ce mouvement,
10:20
and she createscrée these strikingfrappant,
imaginaryimaginaire landscapespaysages,
183
608915
2569
et elle crée ces paysages imaginaires
qui attirent l’œil,
10:23
where you can really noticeremarquer the influenceinfluence
from traditionaltraditionnel networkréseau visualizationvisualisation.
184
611508
4665
où vous pouvez vraiment remarquer
l'influence de la cartographie par réseau.
10:30
But networkismnetworkism doesn't happense produire
only in two dimensionsdimensions.
185
618324
3007
Mais le Networkisme ne se limite pas
à deux dimensions.
10:33
This is perhapspeut être
one of my favoritepréféré projectsprojets
186
621355
2278
Voici, peut-être,
un de mes projets favoris
10:35
of this newNouveau movementmouvement.
187
623657
1405
dans ce nouveau mouvement.
10:37
And I think the titleTitre really
saysdit it all -- it's calledappelé:
188
625086
2634
Je crois que tout est dit
dans le titre. Ça s'appelle :
10:39
"GalaxiesGalaxies FormingFormant AlongLe long de FilamentsFilaments,
189
627744
2167
« Galaxies en formation
le long des filaments
10:41
Like DropletsGouttelettes AlongLe long de the StrandsBrins
of a Spider'sToile d’araignée WebWeb."
190
629935
3332
comme des gouttelettes le long
d'une toile d'araignée »
10:46
And I just find this particularparticulier projectprojet
to be immenselyimmensément powerfulpuissant.
191
634616
3080
Et je trouve ce projet particulier
immensément puissant.
Il a été créé par Tomás Saraceno,
10:49
It was createdcréé by TomTomás SaracenoSaraceno,
192
637720
1960
10:51
and he occupiesoccupe these largegrand spacesles espaces,
193
639704
2698
et il occupe ces grands espaces,
élaborant ces installations massives qui
utilisent seulement des cordes élastiques.
10:54
createscrée these massivemassif installationsinstallations
usingen utilisant only elasticélastique ropescordes.
194
642426
3342
10:57
As you actuallyréellement navigatenaviguer that spaceespace
and bounceBounce alongle long de those elasticélastique ropescordes,
195
645792
3817
Vous pouvez naviguer dans cet espace et
rebondir le long de ces cordes élastiques,
11:01
the entiretout networkréseau kindgentil of shiftséquipes,
almostpresque like a realréal organicbiologique networkréseau would.
196
649633
4575
le réseau entier se déforme, presque comme
un réseau réel le ferait.
11:07
And here'svoici yetencore anotherun autre exampleExemple
197
655414
2032
Et voici un nouvel exemple
de Networkisme amené à un autre niveau.
11:09
of networkismnetworkism takenpris
to a wholeentier differentdifférent levelniveau.
198
657470
2389
11:12
This was createdcréé
by JapaneseJaponais artistartiste ChiharuChiharu ShiotaShiota
199
660303
3213
Cela a été créé par
l'artiste japonaise Chiharu Shiota.
11:15
in a piecepièce calledappelé "In SilenceSilence."
200
663540
1755
Cette œuvre s'appelle « En silence ».
11:17
And ChiharuChiharu, like TomTomás SaracenoSaraceno,
fillsremplit these roomspièces with this densedense networkréseau,
201
665834
5355
Et Chiharu, comme Tomás Saraceno,
remplit l'espace avec un réseau dense,
ce réseau dense de cordes élastiques,
de laine noire et de fils,
11:23
this densedense webweb of elasticélastique ropescordes
and blacknoir woolla laine and threadfil,
202
671213
3762
inclut parfois des objets,
comme ici,
11:26
sometimesparfois includingcomprenant objectsobjets,
as you can see here,
203
674999
2759
11:29
sometimesparfois even includingcomprenant people,
in manybeaucoup of her installationsinstallations.
204
677782
3022
et inclut parfois des personnes
dans de nombreuses installations.
11:35
But networksréseaux are alsoaussi
not just a newNouveau trendtendance,
205
683374
2691
Mais les réseaux ne sont pas
une simple mode,
11:38
and it's too easyfacile for us
to dismissrejeter it as suchtel.
206
686089
2364
et il serait trop facile
de les rejeter comme tel.
11:41
NetworksRéseaux really embodyincarner
notionsnotions of decentralizationdécentralisation,
207
689029
3607
Réseaux incarnent vraiment
les notions de décentralisation,
d’interconnexion, d'interdépendance.
11:44
of interconnectednessinterdépendance, of interdependenceinterdépendance.
208
692660
3134
11:48
And this newNouveau way of thinkingen pensant is criticalcritique
209
696303
2476
Et cette nouvelle façon de penser
est essentielle pour nous aider à résoudre
11:50
for us to solverésoudre manybeaucoup of the complexcomplexe
problemsproblèmes we are facingorienté vers nowadaysaujourd'hui,
210
698803
3730
les problèmes complexes
auxquels nous sommes confrontés
11:54
from decodingdécodage the humanHumain braincerveau,
211
702557
1841
comme décoder le cerveau humain,
11:56
to understandingcompréhension
the vastvaste universeunivers out there.
212
704422
2403
ou comprendre le vaste univers
qui nous entoure.
11:59
On your left sidecôté, you have a snapshotinstantané
of a neuralneural networkréseau of a mouseSouris --
213
707746
4489
Sur votre gauche, vous avez un aperçu
du réseau neuronal d'une souris,
très similaire au nôtre à cette échelle.
12:04
very similarsimilaire to our ownposséder
at this particularparticulier scaleéchelle.
214
712259
2420
12:07
And on your right sidecôté, you have
the MillenniumObjectifs du Millénaire pour SimulationSimulation.
215
715500
2966
Et sur votre droite, vous avez
Simulation du Millénaire.
Ce fut la simulation la plus
importante et la plus réaliste
12:10
It was the largestplus grand
and mostles plus realisticréaliste simulationsimulation
216
718490
2748
de la croissance de la structure cosmique.
12:13
of the growthcroissance of cosmiccosmique structurestructure.
217
721262
1790
12:15
It was ablecapable to recreaterecréer the historyhistoire
of 20 millionmillion galaxiesgalaxies
218
723490
4516
On a été capable de recréer l'histoire
de 20 millions de galaxies
en environ 25 téraoctets.
12:20
in approximatelyapproximativement 25 terabytestéra-octets of outputsortie.
219
728030
3090
12:24
And coincidentallycomme par hasard or not,
220
732081
1413
Et coïncidence ou pas,
12:25
I just find this particularparticulier comparisonComparaison
221
733518
1873
je trouve ce rapprochement ,
12:27
betweenentre the smallestplus petit scaleéchelle
of knowledgeconnaissance -- the braincerveau --
222
735415
2703
avec d'un coté de l'échelle
de la connaissance - le cerveau -
12:30
and the largestplus grand scaleéchelle of knowledgeconnaissance --
the universeunivers itselfse --
223
738142
2829
et de l'autre coté, l'Univers lui-même
assez frappante et fascinante.
12:32
to be really quiteassez strikingfrappant
and fascinatingfascinant.
224
740995
2277
12:35
Because as BruceBruce MauMau onceune fois que said,
225
743807
2634
Parce que comme l'a dit Bruce Mau,
12:38
"When everything is connectedconnecté
to everything elseautre,
226
746465
2412
« Quand tout est connecté
à tout le reste,
12:40
for better or for worsepire,
everything mattersimporte."
227
748901
2397
pour le meilleur ou pour le pire,
tout est important. »
12:43
Thank you so much.
228
751322
1151
Merci beaucoup.
12:44
(ApplauseApplaudissements)
229
752497
3802
(Applaudissements)
Translated by Gilles Damianthe
Reviewed by eric vautier

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ABOUT THE SPEAKER
Manuel Lima - Data visualization researcher
Manuel Lima studies how information can be organized -- into elegant and beautiful diagrams that illustrate the many unexpected twists of big data.

Why you should listen
Data expert Manuel Lima approaches intimidatingly dry stacks of bits with the eye of a designer. His website, VisualComplexity, is an encyclopedic and visually stunning catalog of the myriad paths artists take to illuminate the shadowy corners of stockpiled information, whether it’s a taxonomy of rap names or tracking oil money.

Lima’s passion for data has also driven him to become a historian. In The Book of Trees, he digs to the 12th-century roots of the tree diagram, one of humanity’s most powerful and ancient tools for visually representing knowledge.
More profile about the speaker
Manuel Lima | Speaker | TED.com