ABOUT THE SPEAKER
Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior.

Why you should listen

With an international team based at the University of Toronto, Kang Lee investigates the neurological and social basis of emerging social behaviors in young children. His two­-pronged research focuses first on how and when children develop the capacity to lie, to detect liesand to feel guilty about it afterwards.

The second focus of Lee's research is facial recognition, which has led to revelations of when children develop the ability to distinguish races ­­and has helped explain why some people occasionally see Jesus' face on a piece of toast.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com
TED2016

Kang Lee: Can you really tell if a kid is lying?

Kang Lee: Pouvez-vous dire si un enfant ment ?

Filmed:
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Les enfants sont-ils de mauvais menteurs ? Pensez-vous pouvoir facilement détecter leurs mensonges ? Le chercheur sur le développement, Kang Lee, étudie ce qu'il se produit physiologiquement chez les enfants lorsqu'ils mentent. Ils mentent souvent, dès 2 ans, et sont en fait de plutôt bons menteurs. Il explique pourquoi nous devrions fêter leur premier mensonge et présente une nouvelle technologie de détection du mensonge qui pourrait un jour révéler nos émotions cachées.
- Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior. Full bio

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00:13
HiSalut.
0
1112
1325
Bonjour.
00:14
Let me askdemander the audiencepublic a questionquestion:
1
2461
2346
Laissez-moi vous poser une question :
00:16
Did you ever liemensonge as a childenfant?
2
4831
2195
enfant, vous arrivait-il de mentir ?
00:19
If you did, could you please
raiseélever your handmain?
3
7050
2667
Si oui, levez la main.
00:23
WowWow! This is the mostles plus honesthonnête
groupgroupe of people I've ever metrencontré.
4
11145
3454
C'est le groupe de personnes
le plus honnête que j'ai rencontré.
00:26
(LaughterRires)
5
14623
1957
(Rires)
00:28
So for the last 20 yearsannées,
6
16604
1709
Les vingt dernières années,
00:30
I've been studyingen train d'étudier
how childrenles enfants learnapprendre to tell liesmentir.
7
18337
3415
j'ai étudié la façon
dont les enfants apprennent à mentir.
00:33
And todayaujourd'hui, I'm going to sharepartager with you
8
21776
2304
Aujourd'hui je vais partager avec vous
00:36
some of the discoveriesdécouvertes we have madefabriqué.
9
24104
2162
certaines des découvertes que j'ai faites.
00:38
But to begincommencer, I'm going to tell you
a storyrécit from MrM.. RichardRichard MessinaMessina,
10
26624
4925
Mais pour commencer, je vais vous raconter
une anecdote sur M. Richard Messina,
00:43
who is my friendami and an elementaryélémentaire
schoolécole principalprincipal.
11
31573
3129
qui est mon ami
et le principal d'une école primaire.
00:47
He got a phonetéléphone call one day.
12
35266
1561
Un jour, il a reçu un appel.
00:51
The callerappelant saysdit,
13
39279
1151
On lui a dit :
00:52
"MrM.. MessinaMessina, my sonfils JohnnyJohnny
will not come to schoolécole todayaujourd'hui
14
40454
3882
« M. Messina, mon fils Johnny
ne viendra pas à l'école aujourd'hui
00:56
because he's sickmalade."
15
44360
1463
parce qu'il est malade. »
00:58
MrM.. MessinaMessina asksdemande,
16
46498
1736
M. Messina a demandé :
01:00
"Who am I speakingParlant to, please?"
17
48258
2014
« A qui est-ce que je parle ? »
01:02
And the callerappelant saysdit,
18
50788
1490
Et on lui a répondu :
01:04
"I am my fatherpère."
19
52302
1665
« Je suis mon père. »
01:05
(LaughterRires)
20
53991
2787
(Rires)
01:10
So this storyrécit --
21
58227
1682
Cette histoire --
01:11
(LaughterRires)
22
59933
1532
(Rires)
01:13
sumsdes sommes up very nicelybien
threeTrois commoncommun beliefscroyances we have
23
61489
4310
résume très bien
trois préjugés que nous avons
01:17
about childrenles enfants and lyingmensonge.
24
65823
1859
sur les mensonges des enfants.
01:20
One, childrenles enfants only come to tell liesmentir
25
68140
4631
Le premier est que les enfants
ne disent des mensonges
qu'à partir de l'école primaire.
01:24
after enteringentrer elementaryélémentaire schoolécole.
26
72795
2268
Le second, que les enfants
sont de mauvais menteurs.
01:27
Two, childrenles enfants are poorpauvre liarsmenteurs.
27
75552
2311
Nous, adultes, pouvons facilement
détecter quand ils mentent.
01:29
We adultsadultes can easilyfacilement detectdétecter theirleur liesmentir.
28
77887
2857
01:32
And threeTrois, if childrenles enfants liemensonge
at a very youngJeune ageâge,
29
80768
4038
Et le troisième : si les enfants
mentent à un très jeune âge,
01:36
there mustdoit be some
characterpersonnage flawsdéfauts with them,
30
84830
2849
ils doivent avoir une faiblesse
de caractère,
01:39
and they are going to becomedevenir
pathologicalpathologique liarsmenteurs for life.
31
87703
4049
et ils seront mythomanes
tout au long de leur vie.
01:44
Well, it turnsse tourne out
32
92720
2194
Il s'avère
01:46
all of the threeTrois beliefscroyances are wrongfaux.
33
94938
2298
que ces trois idées sont fausses.
01:50
We have been playingen jouant guessingdevinant gamesJeux
34
98617
2710
Nous avons joué aux devinettes
01:53
with childrenles enfants all over the worldmonde.
35
101351
2082
avec des enfants venant du monde entier.
01:55
Here is an exampleExemple.
36
103457
1486
Voici un exemple.
01:56
So in this gameJeu, we askeda demandé childrenles enfants
to guessdeviner the numbersNombres on the cardscartes.
37
104967
4365
Dans ce jeu, nous leur avons demandé
de deviner les nombres sur les cartes.
02:01
And we tell them if they wingagner the gameJeu,
38
109958
2878
Nous leur avons dit que
s'ils gagnaient le jeu,
02:04
they are going to get a biggros prizeprix.
39
112860
2157
ils obtiendraient un prix.
02:07
But in the middlemilieu of the gameJeu,
40
115525
1477
Mais, au milieu du jeu,
02:09
we make an excuseexcuse and leavelaisser the roomchambre.
41
117026
2760
nous trouvons une excuse
pour quitter la pièce.
02:13
And before we leavelaisser the roomchambre,
42
121763
1934
Avant de sortir de la pièce,
02:15
we tell them not to peekcoup d’oeil at the cardscartes.
43
123721
2936
nous leur disons
de ne pas regarder les cartes.
02:19
Of coursecours,
44
127518
1416
Bien sûr,
02:20
we have hiddencaché camerasappareils photo in the roomchambre
45
128958
2161
nous avons des caméras
cachées dans la pièce
02:23
to watch theirleur everychaque movebouge toi.
46
131143
1795
qui surveillent leurs faits et gestes.
02:26
Because the desireenvie
to wingagner the gameJeu is so strongfort,
47
134216
3417
Car le désir de gagner le jeu est si fort,
plus de 90% des enfants
vont regarder les cartes
02:29
more than 90 percentpour cent of childrenles enfants will peekcoup d’oeil
48
137657
3486
dès que nous quittons la pièce.
02:33
as soonbientôt as we leavelaisser the roomchambre.
49
141167
1437
(Rires)
02:34
(LaughterRires)
50
142628
2000
02:37
The crucialcrucial questionquestion is:
51
145044
1986
La question cruciale est :
02:39
When we returnrevenir and askdemander the childrenles enfants
52
147054
2748
quand nous retournons dans la pièce
et demandons aux enfants
02:41
whetherqu'il s'agisse or not they have peekedjeter un oeil,
53
149826
2309
s'ils ont triché ou pas,
02:44
will the childrenles enfants who peekedjeter un oeil confessconfesser
54
152159
3052
les enfants qui ont triché
vont-ils se confesser
02:47
or liemensonge about theirleur transgressiontransgression?
55
155235
2578
ou mentir ?
02:51
We founda trouvé that regardlessindépendamment
of genderle genre, countryPays, religionreligion,
56
159525
4773
Nous avons découvert que quels que soient
le genre, le pays, la religion,
02:56
at two yearsannées of ageâge,
57
164934
1579
à 2 ans,
02:59
30 percentpour cent liemensonge,
58
167188
1927
30% mentent,
03:01
70 percentpour cent tell the truthvérité
about theirleur transgressiontransgression.
59
169139
3809
70% disent la vérité sur leur tricherie.
03:04
At threeTrois yearsannées of ageâge,
60
172972
2138
À 3 ans,
03:07
50 percentpour cent liemensonge and 50 percentpour cent
tell the truthvérité.
61
175134
3474
50% mentent et 50% disent la vérité.
03:11
At fourquatre yearsannées of ageâge,
62
179302
1899
À 4 ans,
03:13
more than 80 percentpour cent liemensonge.
63
181225
1947
plus de 80% mentent.
03:16
And after fourquatre yearsannées of ageâge,
64
184334
2451
Et dépassé 4 ans,
la plupart des enfants mentent.
03:18
mostles plus childrenles enfants liemensonge.
65
186809
1389
03:21
So as you can see,
66
189180
1363
Comme vous le voyez,
03:22
lyingmensonge is really a typicaltypique partpartie
of developmentdéveloppement.
67
190567
3463
mentir est un épisode
caractéristique du développement.
03:26
And some childrenles enfants begincommencer to tell liesmentir
68
194054
2790
Et certains enfants commencent à mentir
03:28
as youngJeune as two yearsannées of ageâge.
69
196868
2439
dès l'âge de deux ans.
03:32
So now, let's take a closerplus proche look
at the youngerplus jeune childrenles enfants.
70
200438
3557
Regardons de plus près
les enfants les plus jeunes.
03:37
Why do some but not all
youngJeune childrenles enfants liemensonge?
71
205336
3813
Pourquoi est-ce que certains enfants,
mais pas tous, mentent ?
03:42
In cookingcuisine, you need good ingredientsIngrédients
72
210184
3329
En cuisine, vous avez besoin
de bons ingrédients
03:45
to cookcuisinier good foodaliments.
73
213537
1613
pour cuisiner un bon plat.
03:47
And good lyingmensonge requiresa besoin
two keyclé ingredientsIngrédients.
74
215793
4563
Et bien mentir nécessite
deux ingrédients clés.
03:53
The first keyclé ingredientingrédient
is theorythéorie of mindesprit,
75
221109
4110
Le premier ingrédient
est la théorie de l'esprit,
03:57
or the mind-readinglecture de l’esprit abilitycapacité.
76
225243
1835
ou la télépathie.
03:59
MindEsprit readingen train de lire is the abilitycapacité to know
77
227768
2078
La télépathie
est la capacité de savoir
04:01
that differentdifférent people have
differentdifférent knowledgeconnaissance about the situationsituation
78
229870
4608
que différentes personnes
ont une connaissance différente
de la situation
04:06
and the abilitycapacité to differentiatedifférencier
betweenentre what I know
79
234502
3801
et la capacité de différencier
ce que je sais
04:10
and what you know.
80
238327
1223
de ce que sait l'autre.
04:11
MindEsprit readingen train de lire is importantimportant for lyingmensonge
81
239914
2247
La télépathie est importante pour mentir
04:14
because the basisbase of lyingmensonge is that I know
82
242185
3847
car le mensonge repose sur le fait
que je sais
04:18
you don't know
83
246056
1151
que vous ne savez pas
04:19
what I know.
84
247231
1151
que je sais.
04:20
ThereforeC’est pourquoi, I can liemensonge to you.
85
248406
1371
Je peux alors vous mentir.
04:23
The secondseconde keyclé ingredientingrédient
for good lyingmensonge is self-controlmaîtrise de soi.
86
251070
4610
Le second ingrédient clé
pour bien mentir est la maitrise de soi.
04:27
It is the abilitycapacité to controlcontrôle your speechdiscours,
your facialsoin du visage expressionexpression
87
255704
4623
C'est la capacité à contrôler
vos paroles, votre expression faciale
04:32
and your bodycorps languagela langue,
88
260351
1540
et votre langage corporel,
04:33
so that you can tell a convincingconvaincant liemensonge.
89
261915
2078
afin que vos mensonges
soient convaincants.
04:36
And we founda trouvé that those youngJeune childrenles enfants
90
264938
3726
Nous avons découvert
que ces jeunes enfants
04:40
who have more advancedAvancée mind-readinglecture de l’esprit
and self-controlmaîtrise de soi abilitiescapacités
91
268688
4856
qui ont des capacités de télépathie
et de maitrise d'eux-mêmes plus avancées
04:45
tell liesmentir earlierplus tôt
92
273568
2038
mentent plus tôt
04:47
and are more sophisticatedsophistiqué liarsmenteurs.
93
275630
2816
et sont des menteurs plus sophistiqués.
04:51
As it turnsse tourne out, these two abilitiescapacités
are alsoaussi essentialessentiel for all of us
94
279887
5619
Il s'avère que ces deux capacités
sont également essentielles pour nous tous
04:57
to functionfonction well in our societysociété.
95
285530
2522
pour bien vivre en société.
05:00
In factfait, deficitsdéficits in mind-readinglecture de l’esprit
and self-controlmaîtrise de soi abilitiescapacités
96
288848
4335
En fait, des déficits dans les capacités
de télépathie et de maitrise de soi
05:05
are associatedassocié with serioussérieux
developmentaldu développement problemsproblèmes,
97
293207
3559
sont associés à des problèmes
développementaux graves
05:08
suchtel as ADHDTDAH and autismautisme.
98
296790
2759
tels que le TDAH et l'autisme.
05:13
So if you discoverdécouvrir your two-year-olddeux ans
is tellingrécit his or her first liemensonge,
99
301893
5177
Donc si vous découvrez que votre enfant
commence à mentir à 2 ans,
05:19
insteadau lieu of beingétant alarmedalarmé,
100
307094
1984
plutôt que de vous alarmer,
05:21
you should celebratecélébrer --
101
309102
1492
vous devriez fêter cela --
05:22
(LaughterRires)
102
310618
1522
(Rires)
05:24
because it signalssignaux that your childenfant
has arrivedarrivée at a newNouveau milestoneÉtape importante
103
312164
5730
car cela signifie que votre enfant
a atteint une nouvelle étape clé
05:29
of typicaltypique developmentdéveloppement.
104
317918
1635
du développement normal.
05:33
Now, are childrenles enfants poorpauvre liarsmenteurs?
105
321085
3136
Les enfants sont-ils de mauvais menteurs ?
05:36
Do you think you can easilyfacilement
detectdétecter theirleur liesmentir?
106
324878
2994
Pensez-vous pouvoir facilement
détecter leurs mensonges ?
05:40
Would you like to give it a try?
107
328745
1678
Voulez-vous essayer ?
05:42
Yes? OK.
108
330921
1480
Oui ? D'accord.
05:44
So I'm going to showmontrer you two videosvidéos.
109
332425
2139
Je vais vous montrer deux vidéos.
05:47
In the videosvidéos,
110
335024
1151
Dans les vidéos,
05:48
the childrenles enfants are going to respondrépondre
to a researcher'sinvestigateur questionquestion,
111
336199
3057
les enfants vont répondre
à la question du chercheur :
05:51
"Did you peekcoup d’oeil?"
112
339280
1482
« As-tu triché ? »
05:52
So try to tell me
113
340786
1554
Essayez de me dire
05:54
whichlequel childenfant is lyingmensonge
114
342364
1398
quel enfant ment
05:55
and whichlequel childenfant is tellingrécit the truthvérité.
115
343786
2110
et quel enfant dit la vérité.
05:58
Here'sVoici childenfant numbernombre one.
116
346272
1719
Voici le premier enfant.
06:00
Are you readyprêt?
117
348991
1237
Vous êtes prêts ?
06:03
(VideoVidéo) AdultAdulte: Did you peekcoup d’oeil? ChildEnfant: No.
118
351006
1920
(Vidéo) Adulte : As-tu triché ?
Enfant : Non.
06:05
KangKang LeeLee: And this is childenfant numbernombre two.
119
353619
2236
Kang Lee : Et voici le second enfant.
06:09
(VideoVidéo) AdultAdulte: Did you peekcoup d’oeil? ChildEnfant: No.
120
357501
2192
(Vidéo) Adulte : As-tu triché ?
Enfant : Non.
06:13
KLKL: OK, if you think
childenfant numbernombre one is lyingmensonge,
121
361296
3587
KL : Si vous pensez
que le premier enfant ment,
06:16
please raiseélever your handmain.
122
364907
1687
levez la main.
06:20
And if you think childenfant numbernombre two
is lyingmensonge, please raiseélever your handmain.
123
368401
3552
Et si vous pensez
que le second enfant ment, levez la main.
06:25
OK, so as a mattermatière of factfait,
124
373593
2474
En effet,
06:28
childenfant numbernombre one is tellingrécit the truthvérité,
125
376091
2937
le premier enfant dit la vérité
06:31
childenfant numbernombre two is lyingmensonge.
126
379052
2029
et le second enfant ment.
Nombre d'entre vous semblent mauvais
à détecter les mensonges des enfants.
06:34
LooksOn dirait like manybeaucoup of you are terribleterrible
detectorsdétecteurs de of children'senfants liesmentir.
127
382124
3230
06:37
(LaughterRires)
128
385378
2478
(Rires)
06:39
Now, we have playedjoué similarsimilaire kindssortes of gamesJeux
129
387880
3384
Nous avons joué à des jeux similaires
06:43
with manybeaucoup, manybeaucoup adultsadultes
from all walksdes promenades of life.
130
391288
4625
avec de nombreux adultes
de tous les horizons.
06:48
And we showmontrer them manybeaucoup videosvidéos.
131
396714
2158
Nous leur avons montré
de nombreuses vidéos.
06:51
In halfmoitié of the videosvidéos, the childrenles enfants liedmenti.
132
399347
2549
Dans la moitié des vidéos,
les enfants mentaient.
06:53
In the other halfmoitié of the videosvidéos,
the childrenles enfants told the truthvérité.
133
401920
3267
Dans l'autre moitié des vidéos,
les enfants disaient la vérité.
06:58
And let's find out
how these adultsadultes performedexécuté.
134
406529
2857
Découvrons les résultats
de ces adultes.
07:02
Because there are as manybeaucoup liarsmenteurs
as truthvérité tellersguichetiers,
135
410319
3855
Puisqu'il y a autant de menteurs
que d'enfants qui disent la vérité,
07:06
if you guessdeviner randomlyau hasard,
136
414198
2399
si vous répondez aléatoirement,
07:08
there's a 50 percentpour cent chancechance
you're going to get it right.
137
416621
4070
vous avez 50% de chances
d'avoir la bonne réponse.
07:12
So if your accuracyprécision is around 50 percentpour cent,
138
420715
3594
Donc si vous avez 50% de bonnes réponses,
07:16
it meansveux dire you are a terribleterrible detectordétecteur
of children'senfants liesmentir.
139
424333
3441
cela signifie que vous êtes mauvais
à détecter les mensonges des enfants.
07:20
So let's startdébut with undergradsétudiants de premier cycle
and lawloi schoolécole studentsélèves,
140
428290
4529
Commençons par
les étudiants en école de droit,
07:24
who typicallytypiquement have
limitedlimité experienceexpérience with childrenles enfants.
141
432843
3672
qui ont en général
peu d'expérience avec les enfants.
Ils ne détectent pas
les mensonges des enfants.
07:30
No, they cannotne peux pas detectdétecter children'senfants liesmentir.
142
438038
1962
07:32
TheirLeur performanceperformance is around chancechance.
143
440024
2214
Leurs résultats sont proches de la chance.
07:34
Now how about socialsocial workersouvriers
and child-protectionprotection de l’enfance lawyersavocats,
144
442262
5229
Qu'en est-il des travailleurs sociaux
et des avocats
pour la protection infantile,
07:39
who work with childrenles enfants on a dailydu quotidien basisbase?
145
447515
2674
qui travaillent quotidiennement
avec des enfants ?
07:42
Can they detectdétecter children'senfants liesmentir?
146
450213
2087
Peuvent-ils détecter leurs mensonges ?
07:45
No, they cannotne peux pas.
147
453624
1151
Non.
07:46
(LaughterRires)
148
454799
1045
(Rires)
07:47
What about judgesjuges,
149
455868
1472
Qu'en est-il des juges,
07:49
customsdouanes officersofficiers
150
457364
1800
des douaniers
07:51
and policepolice officersofficiers,
151
459188
1858
et des officiers de police,
07:53
who dealtraiter with liarsmenteurs on a dailydu quotidien basisbase?
152
461070
2643
qui ont quotidiennement à faire
à des menteurs ?
07:55
Can they detectdétecter children'senfants liesmentir?
153
463737
1917
Peuvent-ils détecter
les mensonges des enfants ?
07:58
No, they cannotne peux pas.
154
466800
1214
Non.
08:00
What about parentsParents?
155
468430
1186
Qu'en est-il des parents ?
08:01
Can parentsParents detectdétecter other children'senfants liesmentir?
156
469640
3014
Peuvent-ils détecter les mensonges
d'un autre enfant ?
08:05
No, they cannotne peux pas.
157
473898
1238
Non.
08:07
What about, can parentsParents
detectdétecter theirleur ownposséder children'senfants liesmentir?
158
475821
3585
Les parents peuvent-ils détecter
les mensonges de leurs propres enfants ?
08:13
No, they cannotne peux pas.
159
481208
1201
Non.
08:14
(LaughterRires) (ApplauseApplaudissements)
160
482433
3476
(Rires)
(Applaudissements)
08:17
So now you maymai askdemander
161
485933
1547
Vous vous demandez peut-être
08:20
why children'senfants liesmentir
are so difficultdifficile to detectdétecter.
162
488504
3632
pourquoi les mensonges des enfants
sont si difficiles à détecter.
08:24
Let me illustrateillustrer this
with my ownposséder sonfils, NathanNathan.
163
492958
3012
Laissez-moi illustrer cela
avec mon propre fils, Nathan.
08:27
This is his facialsoin du visage expressionexpression
164
495994
2169
Voici son expression faciale
08:30
when he liesmentir.
165
498187
1384
quand il ment.
08:31
(LaughterRires)
166
499595
2206
(Rires)
08:33
So when childrenles enfants liemensonge,
167
501825
1602
Quand les enfants mentent,
08:35
theirleur facialsoin du visage expressionexpression
is typicallytypiquement neutralneutre.
168
503451
3156
leur expression faciale
est généralement neutre.
08:39
HoweverCependant, behindderrière this neutralneutre expressionexpression,
169
507123
3460
Cependant,
derrière cette expression neutre,
08:42
the childenfant is actuallyréellement experiencingéprouver
a lot of emotionsémotions,
170
510607
3326
l'enfant éprouve en fait
de nombreuses émotions
08:45
suchtel as fearpeur, guiltculpabilité, shamela honte
171
513957
3855
telles que la peur,
la culpabilité, la honte
08:49
and maybe a little bitbit of liar'smenteur delightdélice.
172
517836
3096
et peut-être un peu de plaisir à mentir.
08:52
(LaughterRires)
173
520956
2702
(Rires)
08:55
UnfortunatelyMalheureusement, suchtel emotionsémotions
are eithernon plus fleetingfugace or hiddencaché.
174
523682
4840
Malheureusement, de telles émotions
sont soit fugaces soit cachées.
09:00
ThereforeC’est pourquoi, it's mostlyla plupart invisibleinvisible to us.
175
528546
3099
Par conséquent, elles sont majoritairement
invisibles à nos yeux.
09:03
So in the last fivecinq yearsannées,
176
531669
1359
Les 5 dernières années,
09:05
we have been tryingen essayant to figurefigure out a way
to revealrévéler these hiddencaché emotionsémotions.
177
533052
3896
nous avons essayé de découvrir
comment révéler ces émotions cachées.
09:08
Then we madefabriqué a discoveryDécouverte.
178
536972
1514
Nous avons fait une découverte.
09:11
We know that underneathsous our facialsoin du visage skinpeau,
179
539273
3185
Nous savons qu'en dessous
de la peau de notre visage,
09:14
there's a richriches networkréseau of blooddu sang vesselsnavires.
180
542482
3394
il y a un riche réseau
de vaisseaux sanguins.
09:17
When we experienceexpérience differentdifférent emotionsémotions,
181
545900
2417
Quand nous ressentons
différentes émotions,
09:20
our facialsoin du visage blooddu sang flowcouler changeschangements subtlysubtilement.
182
548341
2641
la circulation sanguine de notre visage
est modifiée.
09:23
And these changeschangements are regulatedréglementé
by the autonomicsystème nerveux autonome systemsystème
183
551613
3948
Ces changements sont régulés
par le système autonome
09:27
that is beyondau-delà our consciousconscient controlcontrôle.
184
555585
2169
en dehors de notre contrôle conscient.
09:30
By looking at facialsoin du visage blooddu sang flowcouler changeschangements,
185
558159
3823
En regardant les évolutions
de la circulation sanguine du visage,
09:34
we can revealrévéler people'sles gens hiddencaché emotionsémotions.
186
562006
2697
nous pouvons révéler
les émotions cachées des gens.
09:37
UnfortunatelyMalheureusement, suchtel emotion-relatedaxées sur les émotions
facialsoin du visage blooddu sang flowcouler changeschangements
187
565229
4778
Malheureusement, de tels changements
liés aux émotions
09:42
are too subtlesubtil to detectdétecter by our nakednu eyeœil.
188
570031
2625
sont trop subtils
pour être détectés à l’œil nu.
09:45
So to help us revealrévéler
people'sles gens facialsoin du visage emotionsémotions,
189
573632
3768
Pour nous aider à révéler
les émotions faciales des gens,
09:49
we have developeddéveloppé a newNouveau imagingd’imagerie technologyLa technologie
190
577424
3034
nous avons développé
une nouvelle technologie d'imagerie
09:52
we call "transdermaltransdermique opticaloptique imagingd’imagerie."
191
580482
3149
que nous appelons :
« imagerie optique transdermique ».
09:56
To do so, we use a regularordinaire
videovidéo cameracaméra to recordrecord people
192
584679
3953
Afin de faire cela, nous utilisons
une caméra normale pour filmer les gens
10:00
when they experienceexpérience
variousdivers hiddencaché emotionsémotions.
193
588656
3086
lorsqu'ils ressentent
diverses émotions cachées.
10:04
And then, usingen utilisant our imageimage
processingEn traitement technologyLa technologie,
194
592385
4094
Ensuite, en utilisant notre technologie
de traitement d'images,
10:08
we can extractextrait transdermaltransdermique imagesimages
of facialsoin du visage blooddu sang flowcouler changeschangements.
195
596503
5536
nous pouvons extraire
des images transdermiques
des évolutions de la circulation sanguine
de notre visage.
10:16
By looking at transdermaltransdermique videovidéo imagesimages,
196
604475
4272
En regardant ces images transdermiques,
10:20
now we can easilyfacilement see
197
608771
1787
nous pouvons facilement voir
10:23
facialsoin du visage blooddu sang flowcouler changeschangements associatedassocié
with the variousdivers hiddencaché emotionsémotions.
198
611737
5631
les changements circulatoires associés
aux diverses émotions cachées.
10:29
And usingen utilisant this technologyLa technologie,
199
617944
1788
En utilisant cette technologie,
10:31
we can now revealrévéler the hiddencaché emotionsémotions
associatedassocié with lyingmensonge,
200
619756
4668
nous pouvons désormais révéler
les émotions cachées liées au mensonge
10:36
and thereforedonc detectdétecter people'sles gens liesmentir.
201
624448
2910
et, de ce fait, détecter les mensonges.
10:39
We can do so noninvasivelynon invasive,
202
627382
2439
Nous pouvons le faire
de façon non-invasive,
10:41
remotelyà distance, inexpensivelyà peu de frais,
203
629845
2539
à distance, à faible coût,
10:44
with an accuracyprécision at about 85 percentpour cent,
204
632408
3660
avec une exactitude de 85%
10:48
whichlequel is farloin better than chancechance levelniveau.
205
636092
2054
ce qui est bien mieux que le hasard.
10:51
And in additionune addition, we discovereddécouvert
a PinocchioPinocchio effecteffet.
206
639100
3790
En plus de cela, nous avons découvert
un effet Pinocchio.
10:56
No, not this PinocchioPinocchio effecteffet.
207
644336
2055
Non, pas cet effet-là.
10:58
(LaughterRires)
208
646415
1007
(Rires)
10:59
This is the realréal PinocchioPinocchio effecteffet.
209
647446
2122
C'est le vrai effet de Pinocchio.
11:01
When people liemensonge,
210
649592
1417
Quand les gens mentent,
11:03
the facialsoin du visage blooddu sang flowcouler
on the cheeksjoues decreasesdiminue,
211
651033
3779
la circulation sanguine
dans les joues diminue
11:06
and the facialsoin du visage blooddu sang flowcouler
on the nosenez increasesaugmente.
212
654836
3261
et celle du nez augmente.
11:11
Of coursecours, lyingmensonge is not the only situationsituation
213
659379
3507
Bien sûr, mentir n'est pas
la seule situation
11:14
that will evokeévoquer our hiddencaché emotionsémotions.
214
662910
2848
qui éveille ces émotions cachées.
11:17
So then we askeda demandé ourselvesnous-mêmes,
215
665782
1874
Nous nous sommes alors demandé,
11:19
in additionune addition to detectingdétection de liesmentir,
216
667680
2347
en plus de la détection des mensonges,
11:22
how can our technologyLa technologie be used?
217
670051
2333
comment nous pouvions utiliser
notre technologie.
11:25
One applicationapplication is in educationéducation.
218
673027
3546
Une application est dans l'éducation.
11:28
For exampleExemple, usingen utilisant this technologyLa technologie,
we can help this mathematicsmathématiques teacherprof
219
676597
4661
Par exemple, utiliser cette technologie
peut aider les professeurs de maths
11:33
to identifyidentifier the studentétudiant in his classroomSalle de classe
220
681282
2907
à identifier dans leur classe l'étudiant
11:36
who maymai experienceexpérience highhaute anxietyanxiété
about the topicsujet he's teachingenseignement
221
684213
4745
qui est très anxieux
à propos du sujet enseigné,
11:40
so that he can help him.
222
688982
1509
et ainsi lui apporter de l'aide.
11:43
And alsoaussi we can use this in healthsanté carese soucier.
223
691337
2740
Cela serait également utilisable
en médecine.
11:46
For exampleExemple, everychaque day I SkypeSkype my parentsParents,
224
694101
3368
Par exemple, je parle tous les jours
par Skype à mes parents
11:49
who livevivre thousandsmilliers of milesmiles away.
225
697493
2082
qui vivent à des milliers de kilomètres.
11:52
And usingen utilisant this technologyLa technologie,
226
700178
1821
En utilisant cette technologie,
11:54
I can not only find out
what's going on in theirleur livesvies
227
702023
3482
je peux non seulement découvrir
ce qu'il se passe dans leur vie
11:57
but alsoaussi simultaneouslysimultanément monitormoniteur
theirleur heartcœur ratetaux, theirleur stressstress levelniveau,
228
705529
6302
mais simultanément surveiller
leur rythme cardiaque,
leur niveau de stress,
12:03
theirleur moodambiance and whetherqu'il s'agisse or not
they are experiencingéprouver paindouleur.
229
711855
3225
leur humeur et si, oui ou non,
ils ressentent une douleur.
12:07
And perhapspeut être in the futureavenir,
230
715839
1810
Et peut-être dans le futur,
12:09
theirleur risksrisques for heartcœur attackattaque
or hypertensionhypertension.
231
717673
3289
leurs risques de crise cardiaque
ou d'hypertension.
12:13
And you maymai askdemander:
232
721701
1260
Vous vous demandez peut-être :
12:15
Can we use this alsoaussi to revealrévéler
politicians'des politiciens emotionsémotions?
233
723472
5481
pouvons-nous l'utiliser
pour révéler les émotions des politiques ?
12:20
(LaughterRires)
234
728977
1540
(Rires)
12:22
For exampleExemple, duringpendant a debatedébat.
235
730541
1854
Par exemple, pendant un débat.
12:25
Well, the answerrépondre is yes.
236
733220
1453
La réponse est oui.
12:27
UsingÀ l’aide TVTV footagemétrage,
237
735167
1944
Grâce aux images télévisées,
12:29
we could detectdétecter
the politicians'des politiciens heartcœur ratetaux,
238
737135
4046
nous pourrions détecter
chez les politiques le rythme cardiaque,
12:33
moodambiance and stressstress,
239
741205
2046
l'humeur et le stress,
12:35
and perhapspeut être in the futureavenir,
whetherqu'il s'agisse or not they are lyingmensonge to us.
240
743275
3578
et peut-être prochainement,
s'ils nous mentent ou pas.
12:39
We can alsoaussi use this
in marketingcommercialisation researchrecherche,
241
747495
2996
Nous pouvons aussi l'utiliser
pour des recherches en marketing,
12:42
for exampleExemple, to find out
242
750515
1851
par exemple pour savoir
12:44
whetherqu'il s'agisse or not people like
certaincertain consumerconsommateur productsdes produits.
243
752390
4355
si les gens aimeront ou non
certains produits de consommation.
12:49
We can even use it in datingsortir ensemble.
244
757229
2238
Nous pouvons même l'utiliser
pour les rencards.
12:51
So for exampleExemple,
245
759904
1160
Par exemple,
12:53
if your daterendez-vous amoureux is smilingsouriant at you,
246
761088
2594
si votre rencard vous sourit,
12:55
this technologyLa technologie can help you to determinedéterminer
247
763706
2794
cette technologie peut
vous aider à déterminer
12:58
whetherqu'il s'agisse she actuallyréellement likesaime you
248
766524
2607
si elle vous apprécie vraiment
13:01
or she is just tryingen essayant to be niceagréable to you.
249
769155
2175
ou si elle se montre simplement gentille.
13:03
And in this caseCas,
250
771864
1695
Dans ce cas précis,
13:05
she is just tryingen essayant to be niceagréable to you.
251
773583
1876
ce n'est que de la gentillesse.
13:07
(LaughterRires)
252
775483
2392
(Rires)
13:11
So transdermaltransdermique opticaloptique imagingd’imagerie technologyLa technologie
253
779244
3709
La technologie d'imagerie
optique transdermique
13:14
is at a very earlyde bonne heure stageétape of developmentdéveloppement.
254
782977
2578
en est aux premières phases
de développement.
13:17
ManyDe nombreux newNouveau applicationsapplications will come about
that we don't know todayaujourd'hui.
255
785579
4114
Il y aura peut-être d'autres applications,
aujourd'hui inconnues.
13:22
HoweverCependant, one thing I know for sure
256
790293
2778
Cependant, une chose est certaine :
13:25
is that lyingmensonge will never
be the sameMême again.
257
793095
3414
mentir ne sera plus jamais pareil.
13:28
Thank you very much.
258
796533
1158
Merci beaucoup.
13:29
XiXIè xieXIe.
259
797715
1324
Xiè xie.
13:31
(ApplauseApplaudissements)
260
799063
3906
(Applaudissements)
Translated by Morgane Quilfen
Reviewed by Gaelle Martinez

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ABOUT THE SPEAKER
Kang Lee - Developmental researcher
Kang Lee has devoted his career to understanding the development of social cognition and behavior.

Why you should listen

With an international team based at the University of Toronto, Kang Lee investigates the neurological and social basis of emerging social behaviors in young children. His two­-pronged research focuses first on how and when children develop the capacity to lie, to detect liesand to feel guilty about it afterwards.

The second focus of Lee's research is facial recognition, which has led to revelations of when children develop the ability to distinguish races ­­and has helped explain why some people occasionally see Jesus' face on a piece of toast.

More profile about the speaker
Kang Lee | Speaker | TED.com