ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

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Kevin Kelly | Speaker | TED.com
TEDSummit

Kevin Kelly: How AI can bring on a second Industrial Revolution

Kevin Kelly: Comment l'intelligence artificielle peut mener à une seconde Révolution industrielle

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« Le véritable chemin d'une goutte de pluie descendant dans une vallée est imprévisible mais sa direction générale est inévitable », selon le visionnaire en économie numérique Kevin Kelly (et c'est à peu près la même chose pour la technologie, qui est dirigée selon certains motifs surprenants mais inévitables). Pendant les 20 prochaines années, selon lui, notre tendance à rendre les choses de plus en plus intelligentes aura un impact profond sur pratiquement tout ce que nous faisons. Il explore trois tendances dans nos besoins de compréhension de ce qu'est l'IA, afin de la maîtriser et de conduire son développement. Pour lui, « le produit d'IA le plus populaire, que tout le monde utilisera dans 20 ans, n'a pas encore été inventé [...] ça veut dire que vous n'êtes pas encore dépassé. »
- Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology. Full bio

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00:14
I'm going to talk a little bitbit
about where technology'sla technologie going.
0
2966
3817
Je vais vous parler de la direction
que prend la technologie.
00:19
And oftensouvent technologyLa technologie comesvient to us,
1
7509
2671
Souvent elle vient vers nous,
00:22
we're surprisedsurpris by what it bringsapporte.
2
10566
1865
nous sommes étonnés
de ce qu'elle amène.
00:24
But there's actuallyréellement
a largegrand aspectaspect of technologyLa technologie
3
12455
3683
Il y a cependant une grande part
de la technologie
00:28
that's much more predictableprévisible,
4
16162
1802
qui est plus prévisible,
00:29
and that's because technologicaltechnologique systemssystèmes
of all sortssortes have leaningstendances,
5
17988
4088
car les systèmes technologiques
de toutes sortes ont des penchants,
00:34
they have urgenciesurgences,
6
22100
1175
des nécessités,
00:35
they have tendenciestendances.
7
23299
1561
des tendances.
00:36
And those tendenciestendances are deriveddérivé
from the very naturela nature of the physicsla physique,
8
24884
4932
Ces tendances proviennent
de la nature même de la physique,
00:41
chemistrychimie of wiresfils
and switchesinterrupteurs and electronsélectrons,
9
29840
3150
de la chimie des câbles,
des commutateurs et des électrons,
00:45
and they will make reoccurringreproduise
patternsmodèles again and again.
10
33659
3602
qui vont faire des motifs récurrents
encore et encore.
00:49
And so those patternsmodèles produceproduire
these tendenciestendances, these leaningstendances.
11
37745
4874
Ces motifs produisent ces tendances
et ces penchants.
00:54
You can almostpresque think of it
as sortTrier of like gravityla gravité.
12
42643
2831
Vous pouvez penser à ça
comme à une sorte de pesanteur.
00:57
ImagineImaginez raindropsgouttes de pluie fallingchute into a valleyvallée.
13
45498
2319
Imaginez la pluie tombant dans une vallée.
00:59
The actualréel pathchemin of a raindropgoutte de pluie
as it goesva down the valleyvallée
14
47841
3088
Le chemin précis d'une goutte qui dévale
01:02
is unpredictableimprévisible.
15
50953
1169
est imprévisible.
01:04
We cannotne peux pas see where it's going,
16
52651
1518
Impossible de voir où elle va.
01:06
but the generalgénéral directiondirection
is very inevitableinévitable:
17
54193
2277
Mais la direction générale
est inévitable :
01:08
it's downwardvers le bas.
18
56494
1234
c'est vers le bas.
01:10
And so these baked-inintégrée dans
tendenciestendances and urgenciesurgences
19
58377
4572
De même ces tendances
et ces nécessités natives
01:14
in technologicaltechnologique systemssystèmes
20
62973
1476
aux systèmes technologiques
01:17
give us a sensesens of where things
are going at the largegrand formforme.
21
65051
3609
nous donnent un indice sur à la direction
que prennent les choses.
01:21
So in a largegrand sensesens,
22
69149
1401
Donc grosso modo,
01:22
I would say that telephonesles téléphones
were inevitableinévitable,
23
70574
3361
je dirais que les téléphones
étaient inévitables,
01:27
but the iPhoneiPhone was not.
24
75005
1342
mais pas l'iPhone.
01:29
The InternetInternet was inevitableinévitable,
25
77094
1478
Internet était inévitable,
01:31
but TwitterTwitter was not.
26
79274
1286
mais pas Twitter.
01:33
So we have manybeaucoup ongoingen cours
tendenciestendances right now,
27
81036
3928
Nous avons donc beaucoup
de tendances actuellement
01:36
and I think one of the chiefchef amongparmi them
28
84988
2720
et je pense que l'une des principales
01:39
is this tendencytendance to make things
smarterplus intelligent and smarterplus intelligent.
29
87732
3722
est la tendance à faire des choses
de plus en plus intelligentes.
01:44
I call it cognifyingcognifying -- cognificationcognification --
30
92041
2212
J'appelle ceci la « cognification »,
01:46
alsoaussi knownconnu as artificialartificiel
intelligenceintelligence, or AIAI.
31
94783
2782
on l'appelle aussi
l'intelligence artificielle ou IA.
01:50
And I think that's going to be one
of the mostles plus influentialinfluent developmentsdéveloppements
32
98025
3746
Et je pense que ça va devenir
l'un des développements, des tendances,
01:53
and trendsles tendances and directionsdirections and drivesdisques
in our societysociété in the nextprochain 20 yearsannées.
33
101795
5575
et des directions les plus influents
de notre société des 20 prochaines années.
02:00
So, of coursecours, it's alreadydéjà here.
34
108021
1985
Bien sûr, c'est déjà le cas.
02:02
We alreadydéjà have AIAI,
35
110030
2204
Nous avons déjà de l'IA,
02:04
and oftensouvent it workstravaux in the backgroundContexte,
36
112258
2398
qui travaille souvent en arrière-plan,
02:06
in the back officesdes bureaux of hospitalshôpitaux,
37
114680
1586
dans les coulisses des hôpitaux,
02:08
where it's used to diagnosediagnostiquer X-raysRayons x
better than a humanHumain doctordocteur.
38
116290
4686
où elle sert à diagnostiquer les radios
mieux que les médecins humains.
02:13
It's in legallégal officesdes bureaux,
39
121000
1726
Dans les services juridiques,
02:14
where it's used to go
throughpar legallégal evidencepreuve
40
122750
2368
elle parcourt les preuves légales
02:17
better than a humanHumain paralawyerparalawyer.
41
125142
1855
mieux qu'un homme de loi.
02:19
It's used to flymouche the planeavion
that you camevenu here with.
42
127506
3656
On l'utilise pour conduire l'avion
qui vous a transporté ici.
02:24
HumanHumaine pilotspilotes only flewa volé it
sevenSept to eighthuit minutesminutes,
43
132165
2381
Les humains n'ont piloté
que sept ou huit minutes,
02:26
the restdu repos of the time the AIAI was drivingau volant.
44
134570
1953
le reste du temps, c'était l'IA.
02:28
And of coursecours, in NetflixNetflix and AmazonAmazon,
45
136547
2173
Et bien sûr, Netflix et Amazon,
02:30
it's in the backgroundContexte,
makingfabrication those recommendationsrecommandations.
46
138744
2530
qui font leurs recommandations
en tâche de fond.
02:33
That's what we have todayaujourd'hui.
47
141298
1261
C'est notre réalité.
02:34
And we have an exampleExemple, of coursecours,
in a more front-facingface aspectaspect of it,
48
142583
4801
Et un exemple plus visible, bien sûr,
02:39
with the wingagner of the AlphaGoAlphaGo, who beatbattre
the world'smonde greatestplus grand Go championchampion.
49
147408
6629
est la victoire d'AlphaGo, qui a battu
le champion du monde de Go.
02:46
But it's more than that.
50
154478
4053
Mais c'est plus que ça.
02:50
If you playjouer a videovidéo gameJeu,
you're playingen jouant againstcontre an AIAI.
51
158555
2642
Si vous jouez à un jeu vidéo,
vous jouez contre une IA.
02:53
But recentlyrécemment, GoogleGoogle taughtenseigné theirleur AIAI
52
161221
4538
Pourtant récemment, Google
a enseigné à son IA
02:57
to actuallyréellement learnapprendre how to playjouer videovidéo gamesJeux.
53
165783
2412
à apprendre comment jouer
aux jeux vidéo.
03:00
Again, teachingenseignement videovidéo gamesJeux
was alreadydéjà doneterminé,
54
168686
2709
Même si enseigner les jeux vidéos
avait déjà été fait,
03:03
but learningapprentissage how to playjouer
a videovidéo gameJeu is anotherun autre stepétape.
55
171419
3897
apprendre à jouer à un jeu vidéo
est un pas supplémentaire.
03:07
That's artificialartificiel smartnessAstuce.
56
175340
1678
C'est de la subtilité artificielle.
03:10
What we're doing is takingprise
this artificialartificiel smartnessAstuce
57
178571
4522
Ce que nous faisons est de prendre
cette subtilité artificielle
03:15
and we're makingfabrication it smarterplus intelligent and smarterplus intelligent.
58
183117
2423
et nous la rendons
de plus en plus subtile.
03:18
There are threeTrois aspectsaspects
to this generalgénéral trendtendance
59
186710
3895
Il y a trois aspects
de cette tendance générale
03:22
that I think are underappreciatedsous-estimés;
60
190629
1689
qui, je pense, sont sous-estimés ;
03:24
I think we would understandcomprendre
AIAI a lot better
61
192342
2277
je pense que nous comprendrions
bien mieux l'IA
03:26
if we understoodcompris these threeTrois things.
62
194643
2301
si nous comprenons ces trois choses.
03:28
I think these things alsoaussi would
help us embraceembrasse AIAI,
63
196968
3283
Je pense que ces choses
vont nous aider à adopter l'IA,
03:32
because it's only by embracingembrassant it
that we actuallyréellement can steerSteer it.
64
200275
3008
car c'est seulement en l'adoptant
que nous pourrons l'orienter.
03:35
We can actuallyréellement steerSteer the specificsSpécifications
by embracingembrassant the largerplus grand trendtendance.
65
203887
3157
Nous pouvons diriger le spécifique
en adoptant la tendance.
03:39
So let me talk about
those threeTrois differentdifférent aspectsaspects.
66
207467
2979
Je vais donc vous parler
de ces trois aspects.
03:42
The first one is: our ownposséder intelligenceintelligence
has a very poorpauvre understandingcompréhension
67
210470
3673
Le premier : c'est que notre propre
intelligence ne comprend pas bien
03:46
of what intelligenceintelligence is.
68
214167
1490
ce qu'est l'intelligence.
03:48
We tendtendre to think of intelligenceintelligence
as a singleunique dimensiondimension,
69
216110
3653
Nous pensons souvent l'intelligence
comme n'ayant qu'une dimension,
03:51
that it's kindgentil of like a noteRemarque
that getsobtient louderPlus fort and louderPlus fort.
70
219787
2750
comme un son qui devient
de plus en plus fort.
03:54
It startsdéparts like with IQIQ measurementmesure.
71
222561
2607
Ça commence avec la mesure du QI.
03:57
It startsdéparts with maybe a simplesimple
lowfaible IQIQ in a ratrat or mouseSouris,
72
225192
4092
Il y en a d'abord peut-être un niveau bas
chez un rat ou une souris,
04:01
and maybe there's more in a chimpanzeechimpanzé,
73
229308
2134
il y en a peut-être un peu plus
chez un chimpanzé
04:03
and then maybe there's more
in a stupidstupide personla personne,
74
231887
2191
et encore un peu plus
chez une personne idiote,
04:06
and then maybe an averagemoyenne
personla personne like myselfmoi même,
75
234102
2096
puis vient la personne moyenne,
comme moi,
04:08
and then maybe a geniusgénie.
76
236222
1290
puis arrive le génie.
04:09
And this singleunique IQIQ intelligenceintelligence
is gettingobtenir greaterplus grand and greaterplus grand.
77
237536
4433
Et cette intelligence de QI devient
de plus en plus grande.
04:14
That's completelycomplètement wrongfaux.
78
242516
1151
C'est totalement faux.
04:15
That's not what intelligenceintelligence is --
not what humanHumain intelligenceintelligence is, anywayen tous cas.
79
243691
3608
Ce n'est pas ça l'intelligence,
ce n'est pas l'intelligence humaine.
04:19
It's much more like a symphonySymphonie
of differentdifférent notesRemarques,
80
247673
4506
C'est plus comme une symphonie
de différents sons
04:24
and eachchaque of these notesRemarques is playedjoué
on a differentdifférent instrumentinstrument of cognitioncognition.
81
252203
3609
et chaque note est jouée
sur un instrument de la cognition.
04:27
There are manybeaucoup typesles types
of intelligencesintelligences in our ownposséder mindsesprits.
82
255836
3701
Nous avons plusieurs types
d'intelligences :
04:31
We have deductivedéductive reasoningraisonnement,
83
259561
3048
le raisonnement déductif,
04:34
we have emotionalémotif intelligenceintelligence,
84
262633
2221
l'intelligence émotionnelle,
04:36
we have spatialspatial intelligenceintelligence;
85
264878
1393
l'intelligence spatiale,
04:38
we have maybe 100 differentdifférent typesles types
that are all groupedgroupé togetherensemble,
86
266295
4021
il y en a peut-être 100 types différents,
qui sont tous regroupés
04:42
and they varyvarier in differentdifférent strengthspoints forts
with differentdifférent people.
87
270340
3905
et dont la force varie
selon les individus.
04:46
And of coursecours, if we go to animalsanimaux,
they alsoaussi have anotherun autre basketpanier --
88
274269
4526
Et bien sûr, concernant les animaux,
ils en ont tout un autre panel,
04:50
anotherun autre symphonySymphonie of differentdifférent
kindssortes of intelligencesintelligences,
89
278819
2541
une autre symphonie
d'intelligences différentes,
04:53
and sometimesparfois those sameMême instrumentsinstruments
are the sameMême that we have.
90
281384
3566
et quelquefois ils ont
les mêmes instruments que les nôtres.
04:56
They can think in the sameMême way,
but they maymai have a differentdifférent arrangementArrangement,
91
284974
3561
Ils peuvent penser de la même façon,
mais s'organiser différemment
05:00
and maybe they're higherplus haute
in some casescas than humanshumains,
92
288559
2467
et sont parfois plus performants
que les humains,
05:03
like long-termlong terme memoryMémoire in a squirrelécureuil
is actuallyréellement phenomenalphénoménal,
93
291050
2837
comme la mémoire à long terme
de l'écureuil est phénoménale,
05:05
so it can rememberrappelles toi
where it buriedenterré its nutsdes noisettes.
94
293911
2287
car il peut se rappeler
où il a enterré ses noix.
05:08
But in other casescas they maymai be lowerinférieur.
95
296222
1987
Et dans d'autres cas, ils le sont moins.
05:10
When we go to make machinesmachines,
96
298233
2730
Lorsqu'on veut faire des machines,
05:12
we're going to engineeringénieur
them in the sameMême way,
97
300987
2196
on va les concevoir de la même manière,
05:15
where we'llbien make some of those typesles types
of smartnessAstuce much greaterplus grand than oursles notres,
98
303207
5010
avec une intelligence
plus développée que la nôtre
05:20
and manybeaucoup of them won'thabitude be
anywherenulle part nearprès oursles notres,
99
308241
2571
et même très éloignée de la nôtre,
05:22
because they're not needednécessaire.
100
310836
1544
car on n'en a pas besoin.
05:24
So we're going to take these things,
101
312404
2203
Nous allons donc prendre ces choses,
05:26
these artificialartificiel clustersgrappes,
102
314631
2081
ces amas artificiels,
05:28
and we'llbien be addingajouter more varietiesvariétés
of artificialartificiel cognitioncognition to our AIsSIA.
103
316736
5362
et on ajoutera plus de types
de cognition artificielle à nos IA.
05:34
We're going to make them
very, very specificspécifique.
104
322507
4071
On va les faire très, très spécifiques.
05:38
So your calculatorcalculatrice is smarterplus intelligent
than you are in arithmeticarithmétique alreadydéjà;
105
326602
6542
Ainsi votre calculatrice est déjà
plus performante que vous en calcul ;
05:45
your GPSGPS is smarterplus intelligent
than you are in spatialspatial navigationnavigation;
106
333168
3697
votre GPS en navigation spatiale,
05:49
GoogleGoogle, BingBing, are smarterplus intelligent
than you are in long-termlong terme memoryMémoire.
107
337337
4258
Google, Bing en mémoire à long terme.
05:54
And we're going to take, again,
these kindssortes of differentdifférent typesles types of thinkingen pensant
108
342339
4530
Et on va prendre, à nouveau,
ces sortes de pensées différentes
05:58
and we'llbien put them into, like, a carvoiture.
109
346893
1933
et les mettre dans, disons, une voiture.
06:00
The reasonraison why we want to put them
in a carvoiture so the carvoiture drivesdisques,
110
348850
3057
La raison pour laquelle
on veut les mettre dans une voiture,
06:03
is because it's not drivingau volant like a humanHumain.
111
351931
2302
c'est qu'elle ne conduit pas comme nous
06:06
It's not thinkingen pensant like us.
112
354257
1396
et ne pense pas comme nous.
06:07
That's the wholeentier featurefonctionnalité of it.
113
355677
1920
C'est son point fort.
06:09
It's not beingétant distracteddistraits,
114
357621
1535
Elle n'est jamais distraite,
06:11
it's not worryinginquiétant about whetherqu'il s'agisse
it left the stovepoêle on,
115
359180
2754
ne s'inquiète pas de savoir
si le four est resté allumé
06:13
or whetherqu'il s'agisse it should have
majoreds’est spécialisé in financela finance.
116
361958
2138
ou si elle aurait dû être
diplômée en finance.
06:16
It's just drivingau volant.
117
364120
1153
Elle conduit seulement.
06:17
(LaughterRires)
118
365297
1142
(Rires)
06:18
Just drivingau volant, OK?
119
366463
1841
Elle ne fait que conduire.
06:20
And we actuallyréellement mightpourrait even
come to advertisefaire de la publicité these
120
368328
2937
On pourrait même faire la publicité
06:23
as "consciousness-freeconscience-gratuit."
121
371289
1545
de « l'absence de conscience ».
06:24
They're withoutsans pour autant consciousnessconscience,
122
372858
1774
Elle n'a pas de conscience ;
06:26
they're not concernedconcerné about those things,
123
374656
2104
elle n'est pas gênée par d'autres choses ;
06:28
they're not distracteddistraits.
124
376784
1156
elle n'est pas distraite.
06:29
So in generalgénéral, what we're tryingen essayant to do
125
377964
2966
Ainsi en général,
ce que nous essayons de faire
06:32
is make as manybeaucoup differentdifférent
typesles types of thinkingen pensant as we can.
126
380954
4500
est de diversifier les types de pensées
autant que possible.
06:37
We're going to populateremplir the spaceespace
127
385804
2083
On va meubler l'espace
06:39
of all the differentdifférent possiblepossible typesles types,
or speciesespèce, of thinkingen pensant.
128
387911
4159
avec tous les différents types
ou espèces de pensées.
06:44
And there actuallyréellement maymai be some problemsproblèmes
129
392094
2068
Et il y aura même quelques défis
06:46
that are so difficultdifficile
in businessEntreprise and sciencescience
130
394186
2800
très difficiles dans le domaine
des affaires, des sciences
06:49
that our ownposséder typetype of humanHumain thinkingen pensant
maymai not be ablecapable to solverésoudre them aloneseul.
131
397010
4042
que notre propre type de pensée humaine
ne pourra pas résoudre seule.
06:53
We maymai need a two-stepen deux étapes programprogramme,
132
401076
1992
On aurait besoin d'un plan
en deux phases,
06:55
whichlequel is to inventinventer newNouveau kindssortes of thinkingen pensant
133
403092
4203
qui est d'inventer
de nouvelles façons de penser
06:59
that we can work alongsideaux côtés de of to solverésoudre
these really largegrand problemsproblèmes,
134
407692
3734
avec lesquelles on pourra travailler
afin de résoudre ces très gros défis,
07:03
say, like darkfoncé energyénergie or quantumquantum gravityla gravité.
135
411450
2918
comme l'énergie noire
ou la gravité quantique.
07:08
What we're doing
is makingfabrication alienextraterrestre intelligencesintelligences.
136
416496
2646
Nous créons de l'intelligence étrangère.
07:11
You mightpourrait even think of this
as, sortTrier of, artificialartificiel aliensextraterrestres
137
419166
4069
Vous pouvez imaginer ceci comme
des sortes d'extra-terrestres artificiels,
07:15
in some sensessens.
138
423259
1207
en quelque sorte.
07:16
And they're going to help
us think differentdifférent,
139
424490
2300
Ils vont nous aider à penser différemment,
07:18
because thinkingen pensant differentdifférent
is the enginemoteur of creationcréation
140
426814
3632
car penser différemment
est le moteur de la création
07:22
and wealthrichesse and newNouveau economyéconomie.
141
430470
1867
de la fortune, de la nouvelle économie.
07:25
The secondseconde aspectaspect of this
is that we are going to use AIAI
142
433835
4923
Le second aspect est
que l'on va utiliser l'IA
07:30
to basicallyen gros make a secondseconde
IndustrialIndustriel RevolutionRevolution.
143
438782
2950
pour faire une véritable seconde
Révolution industrielle.
07:34
The first IndustrialIndustriel RevolutionRevolution
was basedbasé on the factfait
144
442135
2773
La première Révolution
industrielle était basée
07:36
that we inventeda inventé something
I would call artificialartificiel powerPuissance.
145
444932
3462
sur l'invention de ce que j'appelle
la puissance artificielle.
07:40
PreviousPrécédent to that,
146
448879
1150
Avant elle,
07:42
duringpendant the AgriculturalAgricole RevolutionRevolution,
147
450053
2034
pendant la Révolution agricole,
07:44
everything that was madefabriqué
had to be madefabriqué with humanHumain musclemuscle
148
452111
3702
tout ce qui était fabriqué,
l'était par la force musculaire humaine
07:47
or animalanimal powerPuissance.
149
455837
1307
ou animale.
07:49
That was the only way
to get anything doneterminé.
150
457565
2063
C'était la seule façon
de faire les choses.
07:51
The great innovationinnovation duringpendant
the IndustrialIndustriel RevolutionRevolution was,
151
459652
2945
La grande innovation pendant
la Révolution industrielle a été
07:54
we harnessedharnaché steamvapeur powerPuissance, fossilfossile fuelscarburants,
152
462621
3109
de dompter la vapeur
et les énergies fossiles,
07:57
to make this artificialartificiel powerPuissance
that we could use
153
465754
3856
pour produire cette puissance artificielle
que nous pouvons utiliser
08:01
to do anything we wanted to do.
154
469634
1669
pour faire tout ce que l'on veut.
08:03
So todayaujourd'hui when you driveconduire down the highwayAutoroute,
155
471327
2772
Ainsi lorsque vous roulez
sur l'autoroute,
08:06
you are, with a flickFlick of the switchcommutateur,
commandingcommandant 250 horsesles chevaux --
156
474571
4525
vous commandez 250 chevaux,
du bout des doigts,
08:11
250 horsepowerpuissance --
157
479120
1572
la puissance de 250 chevaux,
08:12
whichlequel we can use to buildconstruire skyscrapersgrattes ciels,
to buildconstruire citiesvilles, to buildconstruire roadsroutes,
158
480716
4692
que nous utilisons pour bâtir
des gratte-ciel, des villes, des routes,
08:17
to make factoriesdes usines that would churntaux de désabonnement out
lineslignes of chairschaises or refrigeratorsréfrigérateurs
159
485432
5789
pour faire des usines qui vont produire
à la chaîne des chaises et des frigos,
08:23
way beyondau-delà our ownposséder powerPuissance.
160
491245
1654
au-delà de notre propre puissance.
08:24
And that artificialartificiel powerPuissance can alsoaussi
be distributeddistribué on wiresfils on a gridla grille
161
492923
6111
Et cette puissance artificielle peut aussi
être distribuée dans un réseau filaire
08:31
to everychaque home, factoryusine, farmsteadferme,
162
499058
3199
vers toutes les maisons, usines, fermes.
08:34
and anybodyn'importe qui could buyacheter
that artificialartificiel powerPuissance,
163
502281
4191
Tout le monde peut acheter
cette puissance artificielle,
08:38
just by pluggingbrancher something in.
164
506496
1472
juste en branchant un truc.
08:39
So this was a sourcela source
of innovationinnovation as well,
165
507992
2439
Ça a aussi été une source d'innovation
08:42
because a farmeragriculteur could take
a manualManuel handmain pumppompe,
166
510455
3418
car un fermier a pu prendre
une pompe manuelle,
08:45
and they could addajouter this artificialartificiel
powerPuissance, this electricityélectricité,
167
513897
2916
y ajouter cette puissance
artificielle, l'électricité,
08:48
and he'dil aurait have an electricélectrique pumppompe.
168
516837
1497
et avoir une pompe électrique.
08:50
And you multiplymultiplier that by thousandsmilliers
or tensdizaines of thousandsmilliers of timesfois,
169
518358
3318
Et si vous multipliez ça par mille
ou par dizaines de milliers,
08:53
and that formulaformule was what broughtapporté us
the IndustrialIndustriel RevolutionRevolution.
170
521700
3159
ce processus nous a apporté
la Révolution industrielle.
08:56
All the things that we see,
all this progressle progrès that we now enjoyprendre plaisir,
171
524883
3585
Tout ce que nous voyons,
tout le progrès dont nous bénéficions,
09:00
has come from the factfait
that we'venous avons doneterminé that.
172
528492
2063
vient du fait que nous l'avons fait.
09:02
We're going to do
the sameMême thing now with AIAI.
173
530579
2348
Et nous allons faire de même
maintenant avec l'IA.
09:04
We're going to distributedistribuer that on a gridla grille,
174
532951
2075
Nous allons la distribuer sur les réseaux
09:07
and now you can take that electricélectrique pumppompe.
175
535050
2374
et vous allez prendre
cette pompe électrique,
09:09
You can addajouter some artificialartificiel intelligenceintelligence,
176
537448
2968
lui ajouter une intelligence artificielle,
09:12
and now you have a smartintelligent pumppompe.
177
540440
1481
et voilà la pompe intelligente.
09:13
And that, multipliedmultiplié by a millionmillion timesfois,
178
541945
1928
Et ceci, multiplié des millions de fois,
09:15
is going to be this secondseconde
IndustrialIndustriel RevolutionRevolution.
179
543897
2363
sera la seconde Révolution industrielle.
09:18
So now the carvoiture is going down the highwayAutoroute,
180
546284
2382
Maintenant la voiture
conduit sur l'autoroute
09:20
it's 250 horsepowerpuissance,
but in additionune addition, it's 250 mindsesprits.
181
548690
4294
ses propres 250 chevaux,
avec en plus 250 cerveaux.
09:25
That's the auto-drivenaxée sur l’auto carvoiture.
182
553008
1769
C'est la voiture autonome,
09:26
It's like a newNouveau commoditymarchandise;
183
554801
1389
comme un nouveau produit,
09:28
it's a newNouveau utilityutilitaire.
184
556214
1303
avec de nouveaux services.
09:29
The AIAI is going to flowcouler
acrossà travers the gridla grille -- the cloudnuage --
185
557541
3041
L'IA va déferler sur le réseau, le cloud,
09:32
in the sameMême way electricityélectricité did.
186
560606
1567
à l'instar de l'électricité.
09:34
So everything that we had electrifiedélectrifiée,
187
562197
2380
Donc tout ce que nous avons électrifié,
09:36
we're now going to cognifycognify.
188
564601
1723
va maintenant être cognifié.
09:38
And I owedevoir it to JeffJeff, then,
189
566693
1385
Et, je le dois à Jeff,
09:40
that the formulaformule
for the nextprochain 10,000 start-upsstart-ups
190
568102
3732
la recette pour les 10 000
prochaines start-ups
09:43
is very, very simplesimple,
191
571858
1162
est très, très simple :
09:45
whichlequel is to take x and addajouter AIAI.
192
573044
3167
prenez une chose X et ajoutez de l'IA.
09:49
That is the formulaformule,
that's what we're going to be doing.
193
577100
2812
C'est la recette
de ce que nous allons faire.
09:51
And that is the way
in whichlequel we're going to make
194
579936
3306
C'est la façon dont nous allons créer
09:55
this secondseconde IndustrialIndustriel RevolutionRevolution.
195
583266
1858
cette seconde Révolution industrielle.
09:57
And by the way -- right now, this minuteminute,
196
585148
2154
Et au fait, en ce moment même,
09:59
you can logbûche on to GoogleGoogle
197
587326
1169
on peut aller sur Google
10:00
and you can purchaseachat
AIAI for sixsix centscents, 100 hitsles coups.
198
588519
3882
et acheter de l'IA
pour 6 centimes, 100 résultats.
10:04
That's availabledisponible right now.
199
592758
1604
C'est disponible immédiatement.
10:06
So the thirdtroisième aspectaspect of this
200
594386
2286
Ainsi le troisième aspect
10:09
is that when we take this AIAI
and embodyincarner it,
201
597315
2678
est que lorsque l'on donne
un corps à cette IA,
10:12
we get robotsdes robots.
202
600017
1173
on obtient un robot.
10:13
And robotsdes robots are going to be botsbots,
203
601214
1703
Ces robots vont devenir des « bots ».
10:14
they're going to be doing manybeaucoup
of the tasksles tâches that we have alreadydéjà doneterminé.
204
602941
3328
Ils vont faire beaucoup de tâches
que nous avons déjà faites.
10:20
A jobemploi is just a bunchbouquet of tasksles tâches,
205
608357
1528
Un métier est un groupe de tâches,
10:21
so they're going to redefineredéfinir our jobsemplois
206
609909
1762
ils vont donc redéfinir nos métiers
10:23
because they're going to do
some of those tasksles tâches.
207
611695
2259
car ils vont faire
certaines de ces tâches.
10:25
But they're alsoaussi going to curatevicaire
wholeentier newNouveau categoriescategories,
208
613978
3197
Mais ils vont aussi impliquer
de nouvelles catégories,
10:29
a wholeentier newNouveau slewSlew of tasksles tâches
209
617199
2247
une nouvelle flopée de tâches
10:31
that we didn't know
we wanted to do before.
210
619470
2457
qu'on ne savait même pas
vouloir faire auparavant.
10:33
They're going to actuallyréellement
engenderengendrer des newNouveau kindssortes of jobsemplois,
211
621951
3637
Ils vont vraiment engendrer
de nouveaux types de métiers,
10:37
newNouveau kindssortes of tasksles tâches that we want doneterminé,
212
625612
2271
de nouvelles sortes
de tâches à faire faire,
10:39
just as automationAutomation madefabriqué up
a wholeentier bunchbouquet of newNouveau things
213
627907
3405
tout comme l'automatisation a apporté
un ensemble de nouvelles choses
10:43
that we didn't know we needednécessaire before,
214
631336
1834
dont nous n'avions pas besoin avant
10:45
and now we can't livevivre withoutsans pour autant them.
215
633194
1956
et dont on ne peut plus se passer.
10:47
So they're going to produceproduire
even more jobsemplois than they take away,
216
635174
3956
Donc ils vont produire encore plus
de métiers qu'ils vont en détruire,
10:51
but it's importantimportant that a lot of the tasksles tâches
that we're going to give them
217
639154
3434
mais il importe que de nombreuses
tâches à leur faire faire soient celles
10:54
are tasksles tâches that can be defineddéfini
in termstermes of efficiencyEfficacité or productivityproductivité.
218
642612
4572
qui peuvent être définies en termes
d'efficacité ou de productivité.
10:59
If you can specifyspécifier a tasktâche,
219
647676
1828
Si vous pouvez décrire une tâche,
11:01
eithernon plus manualManuel or conceptualconceptuel,
220
649528
2235
qu'elle soit manuelle ou conceptuelle,
11:03
that can be specifiedspécifié in termstermes
of efficiencyEfficacité or productivityproductivité,
221
651787
4780
pouvant être conçue en termes
d'efficacité ou de productivité,
11:08
that goesva to the botsbots.
222
656591
1777
elle sera pour les robots.
11:10
ProductivityProductivité is for robotsdes robots.
223
658758
2178
La productivité est pour les robots.
11:12
What we're really good at
is basicallyen gros wastinggaspillage time.
224
660960
3070
Car là où nous sommes vraiment bons,
c'est dans la perte de temps.
11:16
(LaughterRires)
225
664054
1028
(Rires)
11:17
We're really good at things
that are inefficientinefficace.
226
665106
2316
On est très doués à faire
des trucs inefficaces.
11:19
ScienceScience is inherentlyintrinsèquement inefficientinefficace.
227
667446
3025
La science est intrinsèquement inefficace.
11:22
It runsfonctionne on that factfait that you have
one failureéchec after anotherun autre.
228
670816
2906
Elle se développe
sur des successions d'échecs,
11:25
It runsfonctionne on the factfait that you make teststests
and experimentsexpériences that don't work,
229
673746
3424
sur le fait qu'on fait des tests
et des expériences qui ne marchent pas,
11:29
otherwiseautrement you're not learningapprentissage.
230
677194
1442
sinon on n'apprend pas.
11:30
It runsfonctionne on the factfait
231
678660
1162
Elle se développe car il n'y a pas
beaucoup d’efficacité en elle.
11:31
that there is not
a lot of efficiencyEfficacité in it.
232
679846
2083
11:33
InnovationInnovation by definitiondéfinition is inefficientinefficace,
233
681953
2779
L'innovation est inefficace
par définition.
11:36
because you make prototypesprototypes,
234
684756
1391
car on fait des prototypes
11:38
because you try stuffdes trucs that failséchoue,
that doesn't work.
235
686171
2707
et on essaye des trucs
qui échouent, qui ne vont pas.
11:40
ExplorationExploration is inherentlyintrinsèquement inefficiencyinefficacité.
236
688902
3112
L'exploration est
intrinsèquement inefficace.
11:44
ArtArt is not efficientefficace.
237
692038
1531
L'art n'est pas efficace.
11:45
HumanHumaine relationshipsdes relations are not efficientefficace.
238
693593
2127
Les relations humaines ne le sont pas.
11:47
These are all the kindssortes of things
we're going to gravitategraviter to,
239
695744
2940
Voilà les types de choses
vers lesquelles nous allons,
11:50
because they're not efficientefficace.
240
698708
1475
car elles sont inefficaces.
11:52
EfficiencyEfficacité is for robotsdes robots.
241
700207
2315
L'efficacité est pour les robots.
11:55
We're alsoaussi going to learnapprendre
that we're going to work with these AIsSIA
242
703338
4123
Nous allons aussi devoir apprendre
à travailler avec ces IA,
11:59
because they think differentlydifféremment than us.
243
707485
1997
car elles pensent différemment de nous.
12:02
When DeepProfond BlueBleu beatbattre
the world'smonde bestmeilleur chesséchecs championchampion,
244
710005
4314
Quand Deep Blue a battu
le champion du monde d'échecs,
12:06
people thought it was the endfin of chesséchecs.
245
714343
1929
on a pensé que c'était la fin des échecs.
12:08
But actuallyréellement, it turnsse tourne out that todayaujourd'hui,
the bestmeilleur chesséchecs championchampion in the worldmonde
246
716296
4402
Mais en fait, il s'avère que le champion
du monde d'échec aujourd'hui
12:12
is not an AIAI.
247
720722
1557
n'est pas une IA.
12:14
And it's not a humanHumain.
248
722906
1181
Et n'est pas un humain.
12:16
It's the teaméquipe of a humanHumain and an AIAI.
249
724111
2715
C'est l'équipe formée
par un humain et une IA.
12:18
The bestmeilleur medicalmédical diagnosticianDiagnosticien
is not a doctordocteur, it's not an AIAI,
250
726850
4000
Le meilleur diagnosticien
n'est ni un médecin, ni une IA,
12:22
it's the teaméquipe.
251
730874
1176
c'est leur équipe.
12:24
We're going to be workingtravail with these AIsSIA,
252
732074
2149
Nous allons travailler avec ces IA.
12:26
and I think you'lltu vas be paidpayé in the futureavenir
253
734247
1995
Je pense que l'on sera payé
dans le futur
12:28
by how well you work with these botsbots.
254
736266
2391
selon notre capacité à travailler
avec ces robots.
12:31
So that's the thirdtroisième thing,
is that they're differentdifférent,
255
739026
4257
La troisième chose est donc
qu'ils sont différents,
12:35
they're utilityutilitaire
256
743307
1165
qu'on va les utiliser
12:36
and they are going to be something
we work with ratherplutôt than againstcontre.
257
744496
3816
et qu'on va travailler avec
plutôt que lutter contre eux.
12:40
We're workingtravail with these
ratherplutôt than againstcontre them.
258
748336
2639
Nous travaillerons avec plutôt que contre.
12:42
So, the futureavenir:
259
750999
1477
Donc, le futur :
12:44
Where does that take us?
260
752500
1420
où cela nous mène-t-il ?
12:45
I think that 25 yearsannées from now,
they'llils vont look back
261
753944
3567
Je pense que d'ici 25 ans,
on regardera en arrière
12:49
and look at our understandingcompréhension
of AIAI and say,
262
757535
3125
à notre compréhension de l'IA et on dira :
12:52
"You didn't have AIAI. In factfait,
you didn't even have the InternetInternet yetencore,
263
760684
3300
« Vous n'aviez pas d'IA. En fait,
vous n'aviez pas encore d'Internet,
12:56
comparedpar rapport to what we're going
to have 25 yearsannées from now."
264
764008
2741
comparé à celui que
nous aurons dans 25 ans. »
12:59
There are no AIAI expertsexperts right now.
265
767849
3047
Actuellement, il n'y a pas
d'experts en IA.
13:02
There's a lot of moneyargent going to it,
266
770920
1699
Beaucoup d'argent va arriver,
13:04
there are billionsdes milliards of dollarsdollars
beingétant spentdépensé on it;
267
772643
2268
des milliards de dollars seront dépensés,
13:06
it's a hugeénorme businessEntreprise,
268
774935
2164
c'est un secteur économique énorme,
13:09
but there are no expertsexperts, comparedpar rapport
to what we'llbien know 20 yearsannées from now.
269
777123
4272
mais il n'y a pas d'experts,
comparé à ce que nous aurons dans 20 ans.
13:14
So we are just at the beginningdébut
of the beginningdébut,
270
782064
2885
Nous en sommes au début du début,
13:16
we're in the first hourheure of all this.
271
784973
2163
à la première heure de tout cela.
13:19
We're in the first hourheure of the InternetInternet.
272
787160
1935
Nous sommes à la 1ère heure d'Internet,
13:21
We're in the first hourheure of what's comingvenir.
273
789119
2040
à la 1ère heure de tout ce qui vient.
13:23
The mostles plus popularpopulaire AIAI productproduit
in 20 yearsannées from now,
274
791183
4153
Le produit intelligent
le plus populaire dans 20 ans,
13:27
that everybodyTout le monde usesles usages,
275
795360
1444
que tout le monde utilisera,
13:29
has not been inventeda inventé yetencore.
276
797499
1544
n'a pas encore été inventé.
13:32
That meansveux dire that you're not lateen retard.
277
800464
2467
Ça signifie que vous n'êtes
pas encore dépassé.
13:35
Thank you.
278
803684
1151
Merci.
13:36
(LaughterRires)
279
804859
1026
(Rires)
13:37
(ApplauseApplaudissements)
280
805909
2757
(Applaudissements)
Translated by Francois Girod
Reviewed by Morgane Quilfen

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ABOUT THE SPEAKER
Kevin Kelly - Digital visionary
There may be no one better to contemplate the meaning of cultural change than Kevin Kelly, whose life story reads like a treatise on the value and impacts of technology.

Why you should listen

Kelly has been publisher of the Whole Earth Review, executive editor at Wired magazine (which he co-founded, and where he now holds the title of Senior Maverick), founder of visionary nonprofits and writer on biology, business and “cool tools.” He’s renounced all material things save his bicycle (which he then rode 3,000 miles), founded an organization (the All-Species Foundation) to catalog all life on Earth, championed projects that look 10,000 years into the future (at the Long Now Foundation), and more. He’s admired for his acute perspectives on technology and its relevance to history, biology and society. His new book, The Inevitable, just published, explores 12 technological forces that will shape our future.

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Kevin Kelly | Speaker | TED.com