ABOUT THE SPEAKER
David Autor - Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization.

Why you should listen

David Autor, one of the leading labor economists in the world and a member of the American Academy of Arts and Sciences, is Ford Professor of Economics and associate department head of the Massachusetts Institute of Technology Department of Economics. He is also Faculty Research Associate of the National Bureau of Economic Research, Research Affiliate of the Abdul Jameel Latin Poverty Action Lab, Co-director of the MIT School Effectiveness and Inequality Initiative, Director of the NBER Disability Research Center and former editor in chief of the Journal of Economic Perspectives. He is an elected officer of the American Economic Association and the Society of Labor Economists and a fellow of the Econometric Society.

Autor's work focuses on earnings inequality, employment and feedback between labor market opportunities, household structure and the social/intellectual development of children. He has published extensively in many major academic journals in economics. His best known research formally models and empirically analyzes how computerization substitutes for and complements human labor; asks how the rapid rise of import competition from China has reshaped U.S. manufacturing, upending the conventional economic wisdom that free trade is a free lunch; explores how the economic pressures of globalization are reshaping U.S. electoral politics; and conducts large-scale randomized experiments that test whether generous financial aid grants improve the odds of college completion and long-run economic security of students from low income families. 

Autor has received a number of prestigious prizes, the Alfred P. Sloan Foundation Fellowship, the National Science Foundation Career award, and the Sherwin Rosen Prize for outstanding contributions in the field of Labor Economics, and the John T. Dunlop Outstanding Scholar Award in 2006 given by the Labor and Employment Relations Association, to name just a few. His teaching has earned several awards, including MIT’s James A. and Ruth Levitan Award for excellence in teaching, the Undergraduate Economic Association Teaching Award, and the Technology and Public Policy Program’s Best Professor Award.

More profile about the speaker
David Autor | Speaker | TED.com
TEDxCambridge

David Autor: Will automation take away all our jobs?

David Autor: L'automatisation va-t-elle détruire tous nos emplois ?

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Voici un paradoxe dont on ne parle pas beaucoup : malgré un siècle de création de machines pour faire notre travail, aux États-Unis, la proportion d'adultes au travail a régulièrement augmenté au cours des 125 dernières années. Pourquoi le travail humain n'est-il pas devenu inutile, nos compétences obsolètes ? Dans cette conférence sur l'avenir du travail, l'économiste David Autor aborde la raison pour laquelle il reste encore tant d'emplois et offre une réponse surprenante et optimiste.
- Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization. Full bio

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00:13
Here'sVoici a startlingsurprenante factfait:
0
1240
1831
Voilà une information étonnante :
00:15
in the 45 yearsannées sincedepuis the introductionintroduction
of the automatedautomatique tellercaissier machinemachine,
1
3095
3721
45 ans après le lancement
du distributeur bancaire,
00:18
those vendingdistributeurs automatiques machinesmachines that dispensePipeter cashen espèces,
2
6840
2856
ces machines qui donnent des billets,
00:21
the numbernombre of humanHumain bankbanque tellersguichetiers
employedemployée in the UnitedUnie StatesÉtats
3
9720
3176
le nombre de guichetiers de banque
employés aux États-Unis
00:24
has roughlygrossièrement doubleddoublé,
4
12920
1256
a pratiquement doublé,
00:26
from about a quartertrimestre of a millionmillion
to a halfmoitié a millionmillion.
5
14200
3296
d'à peu près 250 000
à un 500 000.
00:29
A quartertrimestre of a millionmillion in 1970
to about a halfmoitié a millionmillion todayaujourd'hui,
6
17520
3036
250 000 en 1970, 500 000 aujourd'hui
00:32
with 100,000 addedajoutée sincedepuis the yearan 2000.
7
20580
4236
et 100 000 embauches depuis l'an 2000.
00:36
These factsfaits, revealeda révélé in a recentrécent booklivre
8
24840
2416
Ces faits, révélés dans un livre récent
00:39
by BostonBoston UniversityUniversité
economistéconomiste JamesJames BessenBessen,
9
27280
3136
de l'économiste James Bessen,
de l'Université de Boston,
00:42
raiseélever an intriguingintrigant questionquestion:
10
30440
2176
soulèvent une question intéressante :
00:44
what are all those tellersguichetiers doing,
11
32640
1896
mais que font ces guichetiers
00:46
and why hasn'tn'a pas automationAutomation
eliminatedéliminé theirleur employmentemploi by now?
12
34560
4016
et pourquoi l'automatisation n'a-t-elle
pas encore détruit leur emploi ?
00:50
If you think about it,
13
38600
1336
Si vous y pensez,
00:51
manybeaucoup of the great inventionsinventions
of the last 200 yearsannées
14
39960
3136
de nombreuses grandes inventions
de ces 200 dernières années
00:55
were designedconçu to replaceremplacer humanHumain laborla main d'oeuvre.
15
43120
2800
ont été conçues pour remplacer
le travail humain.
00:58
TractorsTracteurs were developeddéveloppé
16
46720
1776
Les tracteurs ont été inventés
01:00
to substituteremplacer mechanicalmécanique powerPuissance
for humanHumain physicalphysique toildur labeur.
17
48520
4336
pour substituer la puissance mécanique
au labeur physique de l'homme.
01:04
AssemblyAssemblée lineslignes were engineeredmachiné
18
52880
2336
Les lignes de montage ont été conçues
01:07
to replaceremplacer inconsistentinconsistant humanHumain handiworkbricolage
19
55240
3336
pour remplacer le travail
irrégulier de l'artisanat
01:10
with machinemachine perfectionperfection.
20
58600
1936
par la perfection machinique.
01:12
ComputersOrdinateurs were programmedprogrammé to swapswap out
21
60560
3216
Les ordinateurs ont été
programmés pour remplacer
01:15
error-pronesujette aux erreurs, inconsistentinconsistant
humanHumain calculationcalcul
22
63800
2656
le calcul humain irrégulier
et source d'erreurs
01:18
with digitalnumérique perfectionperfection.
23
66480
1760
par la perfection numérique.
01:20
These inventionsinventions have workedtravaillé.
24
68760
2176
Ces inventions ont réussi.
01:22
We no longerplus long digcreuser ditchesfossés by handmain,
25
70960
2056
On ne creuse plus des fossés à la main,
01:25
poundlivre toolsoutils out of wroughtforgé ironle fer
26
73040
2056
on ne martèle plus
des outils en fer forgé,
01:27
or do bookkeepingtenue de livres usingen utilisant actualréel bookslivres.
27
75120
2280
on ne consigne plus la comptabilité
dans de vrais livres.
01:30
And yetencore, the fractionfraction of US adultsadultes
employedemployée in the laborla main d'oeuvre marketmarché
28
78240
4736
Pourtant, la proportion d'américains
employés sur le marché du travail
01:35
is higherplus haute now in 2016
29
83000
2856
est aujourd'hui plus élevée, en 2016,
01:37
than it was 125 yearsannées agodepuis, in 1890,
30
85880
2736
qu'en 1890, il y a 125 ans,
01:40
and it's risenressuscité in just about everychaque decadedécennie
31
88640
3016
et elle a augmenté pendant
presque toutes les décennies
01:43
in the interveningintervenant 125 yearsannées.
32
91680
2320
pendant ces 125 ans.
01:46
This posespose a paradoxparadoxe.
33
94560
1680
C'est paradoxal.
01:48
Our machinesmachines increasinglyde plus en plus
do our work for us.
34
96760
3056
Nos machines font
de plus en plus notre travail.
01:51
Why doesn't this make our laborla main d'oeuvre redundantredondant
and our skillscompétences obsoleteobsolète?
35
99840
4136
Pourquoi cela ne rend-il pas
notre travail inutile,
nos compétences obsolètes ?
01:56
Why are there still so manybeaucoup jobsemplois?
36
104000
3696
Pourquoi y a-t-il encore tant d'emplois ?
01:59
(LaughterRires)
37
107720
1736
(Rires)
02:01
I'm going to try to answerrépondre
that questionquestion tonightce soir,
38
109480
2336
Je vais tenter de répondre
à cette question
02:03
and alongle long de the way, I'm going to tell you
what this meansveux dire for the futureavenir of work
39
111840
3736
et ce faisant, je vais vous dire
ce que cela implique
pour l'avenir du travail
02:07
and the challengesdéfis that automationAutomation
does and does not posepose
40
115600
4176
et les problèmes que l'automatisation
pose et ne pose pas
02:11
for our societysociété.
41
119800
1440
à notre société.
02:14
Why are there so manybeaucoup jobsemplois?
42
122520
1760
Pourquoi y a-t-il tant d'emplois ?
02:17
There are actuallyréellement two fundamentalfondamental
economicéconomique principlesdes principes at stakepieu.
43
125680
3376
Deux principes économiques
fondamentaux sont en jeu.
02:21
One has to do with humanHumain geniusgénie
44
129080
2696
L'un d'entre eux a à voir
avec le génie humain
02:23
and creativityla créativité.
45
131800
1416
et la créativité.
02:25
The other has to do
with humanHumain insatiabilityinassouvissement,
46
133240
2856
L'autre a à voir avec
l'insatiabilité humaine,
02:28
or greedavidité, if you like.
47
136120
1576
ou la cupidité, si vous voulez.
02:29
I'm going to call the first of these
the O-ringJoint torique principleprincipe,
48
137720
2736
Je vais appeler le premier
le principe O-Ring,
02:32
and it determinesdétermine
the typetype of work that we do.
49
140480
2176
il touche au type de travail
que nous faisons.
02:34
The secondseconde principleprincipe
is the never-get-enoughjamais-get-suffisant principleprincipe,
50
142680
2616
Le second est le principe du jamais-assez,
02:37
and it determinesdétermine how manybeaucoup jobsemplois
there actuallyréellement are.
51
145320
3480
il affecte le nombre existant d'emplois.
02:41
Let's startdébut with the O-ringJoint torique.
52
149440
2336
Commençons par le principe O-Ring.
02:43
ATMsGuichets automatiques, automatedautomatique tellercaissier machinesmachines,
53
151800
2776
Les distributeurs de billets
02:46
had two countervailingcompensateurs effectseffets
on bankbanque tellercaissier employmentemploi.
54
154600
3336
ont deux effets compensateurs
sur l'emploi des guichetiers.
Comme attendu, ils ont remplacé
des tâches de guichetier.
02:49
As you would expectattendre,
they replacedremplacé a lot of tellercaissier tasksles tâches.
55
157960
2696
02:52
The numbernombre of tellersguichetiers perpar branchbranche
fellest tombée by about a thirdtroisième.
56
160680
2680
Le nombre de guichetiers
par agence a baissé d'un tiers.
02:56
But banksbanques quicklyrapidement discovereddécouvert that it
alsoaussi was cheapermoins cher to openouvrir newNouveau branchesbranches,
57
164240
3816
Mais les banques ont rapidement vu
qu'il coûtait moins cher
d'ouvrir des agences
03:00
and the numbernombre of bankbanque branchesbranches
increasedaugmenté by about 40 percentpour cent
58
168080
3136
et le nombre d'agences bancaires
a augmenté de presque 40%
03:03
in the sameMême time periodpériode.
59
171240
1496
dans le même temps.
03:04
The netnet resultrésultat was more branchesbranches
and more tellersguichetiers.
60
172760
4080
Le résultat net : plus d'agences
et plus de guichetiers.
03:09
But those tellersguichetiers were doing
somewhatquelque peu differentdifférent work.
61
177440
3416
Mais ces guichetiers faisaient
un travail un peu différent.
03:12
As theirleur routineroutine,
cash-handlinggestion d’argent tasksles tâches recededreculé,
62
180880
3656
Dans leurs fonctions,
la gestion des espèces a décru,
03:16
they becamedevenu lessMoins like checkoutCheckout clerkscommis aux
63
184560
2136
ils sont devenus moins comme des caissiers
03:18
and more like salespeoplevendeurs,
64
186720
1816
et plus comme des commerciaux,
03:20
forgingforgeage relationshipsdes relations with customersles clients,
65
188560
2056
établissant des relations
avec les clients,
03:22
solvingrésoudre problemsproblèmes
66
190640
1216
résolvant des problèmes,
03:23
and introducingintroduire them to newNouveau productsdes produits
like creditcrédit cardscartes, loansprêts and investmentsinvestissements:
67
191880
4216
présentant de nouveaux produits
comme les cartes de crédit,
prêts, investissements :
03:28
more tellersguichetiers doing
a more cognitivelycognitivement demandingexigeant jobemploi.
68
196120
3840
plus de guichetiers faisant
un boulot plus exigeant cognitivement.
03:32
There's a generalgénéral principleprincipe here.
69
200840
1640
Il y a un principe général ici.
03:35
MostPlupart of the work that we do
70
203120
1696
Le travail que nous faisons
03:36
requiresa besoin a multiplicitymultiplicité of skillscompétences,
71
204840
3480
exige de multiples compétences,
03:41
and brainscerveaux and brawnBrawn,
72
209160
3176
du cerveau et des muscles,
03:44
technicaltechnique expertisecompétence and intuitiveintuitif masterymaîtrise,
73
212360
3616
une expertise technique
et de l'intelligence intuitive,
03:48
perspirationtranspiration and inspirationinspiration
in the wordsmots of ThomasThomas EdisonEdison.
74
216000
2960
de la sueur et de l'inspiration,
pour citer Thomas Edison.
03:51
In generalgénéral, automatingautomatisation de
some subsetsous-ensemble of those tasksles tâches
75
219480
3256
En général, automatiser
quelques éléments de ces tâches
03:54
doesn't make the other onesceux unnecessaryinutile.
76
222760
2216
ne rend pas les autres inutiles.
03:57
In factfait, it makesfait du them more importantimportant.
77
225000
2960
En fait, ça les rend plus importantes.
04:01
It increasesaugmente theirleur economicéconomique valuevaleur.
78
229080
1976
Ça augmente leur valeur économique.
04:03
Let me give you a starkStark exampleExemple.
79
231080
2016
Je vous donne un exemple affligeant.
04:05
In 1986, the spaceespace shuttlela navette ChallengerChallenger
80
233120
3816
En 1986, la navette spatiale Challenger
04:08
explodeda explosé and crashedécrasé back down to EarthTerre
81
236960
2296
a explosé et s'est écrasée
04:11
lessMoins than two minutesminutes after takeoffau décollage.
82
239280
1920
moins de 2 minutes après le décollage.
04:13
The causecause of that crashcrash, it turnedtourné out,
83
241720
3096
Il s'avère que la cause du crash
04:16
was an inexpensivepeu coûteux rubbercaoutchouc O-ringJoint torique
in the boosterBooster rocketfusée
84
244840
3536
était un anneau de caoutchouc
peu coûteux sur la fusée porteuse
04:20
that had frozencongelé on the launchpadLaunchpad
the night before
85
248400
2856
qui avait gelé sur la rampe
de lancement la nuit précédente
04:23
and failedéchoué catastrophicallyne pas dire complètement
momentsdes moments after takeoffau décollage.
86
251280
3376
et a lâché dramatiquement
quelques instants après le décollage.
04:26
In this multibillionplusieurs milliards dollardollar enterpriseentreprise
87
254680
2815
Dans cette organisation multimilliardaire,
04:29
that simplesimple rubbercaoutchouc O-ringJoint torique
88
257519
1697
ce simple anneau de caoutchouc
04:31
madefabriqué the differencedifférence
betweenentre missionmission successSuccès
89
259240
2575
a fait la différence entre
le succès de la mission
04:33
and the calamitouscalamiteuse deathdécès
of sevenSept astronautsastronautes.
90
261839
2841
et la mort dévastatrice
de sept astronautes.
04:37
An ingeniousingénieux metaphormétaphore
for this tragictragique settingréglage
91
265600
3736
Une métaphore ingénieuse
de cet événement tragique
04:41
is the O-ringJoint torique productionproduction functionfonction,
92
269360
2216
est la fonction de production
de type O-Ring,
04:43
namednommé by HarvardHarvard economistéconomiste MichaelMichael KremerKremer
93
271600
2496
définie par l'économiste
Michael Kremer, de Harvard,
04:46
after the ChallengerChallenger disastercatastrophe.
94
274120
2016
après la catastrophe Challenger.
04:48
The O-ringJoint torique productionproduction functionfonction
conceivesconçoit of the work
95
276160
2576
La fonction de production
de type O-ring conçoit le travail
04:50
as a seriesséries of interlockingemboîtement stepspas,
96
278760
2336
comme une série d'étapes entrelacées,
04:53
linksdes liens in a chainchaîne.
97
281120
1256
de maillons d'une chaîne.
04:54
EveryChaque one of those linksdes liens mustdoit holdtenir
for the missionmission to succeedréussir.
98
282400
3696
Chacun de ces maillons doit tenir
pour que la mission réussisse.
04:58
If any of them failséchoue,
99
286120
2136
Si l'un d'entre eux échoue,
05:00
the missionmission, or the productproduit
or the serviceun service,
100
288280
3296
la mission, le produit ou le service
05:03
comesvient crashings’écraser down.
101
291600
1320
s'effondre.
05:05
This precariousprécaire situationsituation
has a surprisinglyétonnamment positivepositif implicationimplication,
102
293560
4936
Cette situation précaire
a une implication étonnamment positive,
05:10
whichlequel is that improvementsdes améliorations
103
298520
1896
qui est que les améliorations
05:12
in the reliabilityfiabilité
of any one linklien in the chainchaîne
104
300440
2976
dans la fiabilité de chaque
maillon dans la chaîne
05:15
increasesaugmente the valuevaleur
of improvingaméliorer any of the other linksdes liens.
105
303440
3776
augmente la valeur de l'amélioration
de tous les autres maillons.
05:19
ConcretelyConcrètement, if mostles plus of the linksdes liens
are brittlefragile and proneenclin to breakagerupture,
106
307240
4976
Concrètement, si la plupart des maillons
sont fragiles et peuvent casser,
05:24
the factfait that your linklien
is not that reliablefiable
107
312240
2456
le fait que votre maillon
n'est pas si fiable
05:26
is not that importantimportant.
108
314720
1256
n'est pas si important.
05:28
ProbablySans doute something elseautre will breakPause anywayen tous cas.
109
316000
2000
Quelque chose cassera probablement.
05:30
But as all the other linksdes liens
becomedevenir robustrobuste and reliablefiable,
110
318024
3992
Mais si tous les autres maillons
deviennent robustes et fiables,
05:34
the importanceimportance of your linklien
becomesdevient more essentialessentiel.
111
322040
3496
l'importance de votre maillon
devient essentielle.
05:37
In the limitlimite, everything dependsdépend uponsur it.
112
325560
2320
À la limite, tout en dépend.
05:40
The reasonraison the O-ringJoint torique was criticalcritique
to spaceespace shuttlela navette ChallengerChallenger
113
328640
3536
La raison pour laquelle l'anneau O-Ring
était critique pour Challenger
05:44
is because everything elseautre
workedtravaillé perfectlyà la perfection.
114
332200
2720
est parce que tout le reste
fonctionnait parfaitement.
05:47
If the ChallengerChallenger were
kindgentil of the spaceespace eraère equivalentéquivalent
115
335480
2576
Si la navette avait été
une sorte d'équivalent
05:50
of MicrosoftMicrosoft WindowsWindows 2000 --
116
338080
2536
de Microsoft Windows 2000 --
05:52
(LaughterRires)
117
340640
2096
(Rires)
05:54
the reliabilityfiabilité of the O-ringJoint torique
wouldn'tne serait pas have matteredimportait
118
342760
2456
un anneau défectueux
n'aurait pas eu d'importance
05:57
because the machinemachine would have crashedécrasé.
119
345240
1858
parce que la machine aurait planté.
05:59
(LaughterRires)
120
347122
1480
(Rires)
06:01
Here'sVoici the broaderplus large pointpoint.
121
349960
1576
Voici une vision plus large.
06:03
In much of the work that we do,
we are the O-ringsO-Ring.
122
351560
3816
Dans une bonne part du travail
que nous faisons, nous sommes les anneaux.
06:07
Yes, ATMsGuichets automatiques could do
certaincertain cash-handlinggestion d’argent tasksles tâches
123
355400
3536
Oui, les distributeurs de billets
peuvent remplir certaines tâches
06:10
fasterPlus vite and better than tellersguichetiers,
124
358960
3016
plus vite et mieux que les guichetiers,
06:14
but that didn't make tellersguichetiers superfluoussuperflu.
125
362000
2056
mais cela ne les a pas rendus superflus.
06:16
It increasedaugmenté the importanceimportance
of theirleur problem-solvingrésolution de problèmes skillscompétences
126
364080
3296
Ça a accru l'importance
de leur capacité à résoudre des problèmes
06:19
and theirleur relationshipsdes relations with customersles clients.
127
367400
2616
et à entrer en relation avec les clients.
06:22
The sameMême principleprincipe appliesapplique
if we're buildingbâtiment a buildingbâtiment,
128
370040
3296
Le même principe s'applique
si nous construisons un immeuble,
06:25
if we're diagnosingdiagnostic
and caringsoins for a patientpatient,
129
373360
2536
si nous faisons un diagnostic,
soignons un patient
06:27
or if we are teachingenseignement a classclasse
130
375920
3136
ou donnons un cours
06:31
to a roomfulparterre of highhaute schoolersenfants d’âge préscolaire.
131
379080
2456
à une classe remplie de lycéens.
06:33
As our toolsoutils improveaméliorer,
132
381560
2376
Si nos outils s'améliorent,
06:35
technologyLa technologie magnifiesmagnifie our leverageinfluence
133
383960
2096
la technologie amplifie notre force
06:38
and increasesaugmente the importanceimportance
of our expertisecompétence
134
386080
3896
et accroît l'importance
de notre expertise,
06:42
and our judgmentjugement and our creativityla créativité.
135
390000
2200
de notre jugement, de notre créativité.
06:45
And that bringsapporte me
to the secondseconde principleprincipe:
136
393000
2240
Et cela me mène au second principe :
06:48
never get enoughassez.
137
396160
1200
en vouloir toujours plus.
06:50
You maymai be thinkingen pensant, OK, O-ringJoint torique, got it,
138
398280
2416
Vous pensez peut-être :
« OK, O-Ring, j'ai pigé,
06:52
that saysdit the jobsemplois that people do
will be importantimportant.
139
400720
3096
ça veut dire que les boulots que font
les gens seront importants.
06:55
They can't be doneterminé by machinesmachines,
but they still need to be doneterminé.
140
403840
2976
Des machines ne les font pas,
mais il faut toujours les faire.
Mais ça ne me dit pas combien
d'emplois seront nécessaires. »
06:58
But that doesn't tell me
how manybeaucoup jobsemplois there will need to be.
141
406840
2896
N'est-ce pas une sorte d'évidence
07:01
If you think about it,
isn't it kindgentil of self-evidentaller de soi
142
409760
2456
qu'une fois devenus assez
productifs à une tâche,
07:04
that onceune fois que we get sufficientlysuffisamment
productiveproductif at something,
143
412240
2536
notre travail supprime notre emploi ?
07:06
we'venous avons basicallyen gros
workedtravaillé our way out of a jobemploi?
144
414800
2096
En 1900, 40% des emplois américains
07:08
In 1900, 40 percentpour cent of all US employmentemploi
145
416920
2776
07:11
was on farmsfermes.
146
419720
1256
étaient agricoles.
07:13
TodayAujourd'hui, it's lessMoins than two percentpour cent.
147
421000
2256
Aujourd'hui, c'est moins de 2%.
07:15
Why are there so fewpeu farmersLes agriculteurs todayaujourd'hui?
148
423280
2176
Pourquoi y a-t-il si peu de fermiers ?
07:17
It's not because we're eatingen mangeant lessMoins.
149
425480
1856
Ce n'est pas que nous mangeons moins.
07:19
(LaughterRires)
150
427360
2656
(Rires)
07:22
A centurysiècle of productivityproductivité
growthcroissance in farmingagriculture
151
430040
2736
Un siècle de gains
de productivité dans l'agriculture
07:24
meansveux dire that now,
a couplecouple of millionmillion farmersLes agriculteurs
152
432800
2176
veut dire que deux millions de fermiers
07:27
can feedalimentation a nationnation of 320 millionmillion.
153
435000
2736
peuvent nourrir une nation
de 320 millions.
07:29
That's amazingincroyable progressle progrès,
154
437760
1656
C'est un progrès extraordinaire,
07:31
but it alsoaussi meansveux dire there are
only so manybeaucoup O-ringJoint torique jobsemplois left in farmingagriculture.
155
439440
4136
mais ça veut aussi dire
qu'il reste peu d'emplois
de type O-Ring dans l'agriculture.
07:35
So clearlyclairement, technologyLa technologie can eliminateéliminer jobsemplois.
156
443600
3016
Donc, clairement, la technologie
peut éliminer des emplois.
07:38
FarmingAgriculture is only one exampleExemple.
157
446640
1736
L'agriculture n'est qu'un exemple.
07:40
There are manybeaucoup othersautres like it.
158
448400
1640
Il y en a beaucoup d'autres.
07:43
But what's truevrai about a singleunique productproduit
or serviceun service or industryindustrie
159
451440
3976
Mais ce qui est vrai pour un produit,
un service ou une industrie
07:47
has never been truevrai
about the economyéconomie as a wholeentier.
160
455440
2776
n'a jamais été vrai
pour l'économie tout entière.
07:50
ManyDe nombreux of the industriesles industries
in whichlequel we now work --
161
458240
2496
Nombre d'industries
où nous travaillons maintenant --
07:52
healthsanté and medicinemédicament,
162
460760
2136
la santé et la médecine,
07:54
financela finance and insuranceAssurance,
163
462920
2216
les finances et les assurances,
07:57
electronicsélectronique and computingl'informatique --
164
465160
1640
l'électronique et l'informatique --
07:59
were tinyminuscule or barelyà peine existentinexistants
a centurysiècle agodepuis.
165
467720
2736
étaient modestes
ou n'existaient pas il y a un siècle.
08:02
ManyDe nombreux of the productsdes produits
that we spenddépenser a lot of our moneyargent on --
166
470480
2816
De nombreux produits auxquels
nous consacrons notre argent --
08:05
airair conditionersconditionneurs, sportsport utilityutilitaire vehiclesVéhicules,
167
473320
2136
l'air conditionné, les 4x4,
08:07
computersdes ordinateurs and mobilemobile devicesdispositifs --
168
475480
1696
les ordinateurs, téléphones mobiles --
08:09
were unattainablyimprudente expensivecoûteux,
169
477200
1656
coûtaient extrêmement cher
08:10
or just hadn'tn'avait pas been inventeda inventé
a centurysiècle agodepuis.
170
478880
2440
ou n'avaient pas encore
été inventés il y a cent ans.
08:13
As automationAutomation freeslibère our time,
increasesaugmente the scopeportée of what is possiblepossible,
171
481920
4976
Alors que l'automatisation libère
notre temps, étend nos possibilités,
nous inventons de nouveaux
produits, idées, services
08:18
we inventinventer newNouveau productsdes produits,
newNouveau ideasidées, newNouveau servicesprestations de service
172
486920
3216
08:22
that commandcommander our attentionattention,
173
490160
1576
qui focalisent notre attention,
08:23
occupyoccuper our time
174
491760
1536
occupent notre temps
08:25
and spurépi consumptionconsommation.
175
493320
1640
et poussent à la consommation.
08:27
You maymai think some
of these things are frivolousfrivole --
176
495760
3216
Vous pourriez penser que quelques-unes
de ces choses sont frivoles --
08:31
extremeextrême yogaYoga, adventureaventure tourismtourisme,
177
499000
2776
le yoga extrême, le tourisme d'aventure,
08:33
PokPokémonLun GO --
178
501800
1256
Pokémon GO --
08:35
and I mightpourrait agreese mettre d'accord with you.
179
503080
1320
et je pourrais en convenir.
08:36
But people desireenvie these things,
and they're willingprêt to work harddifficile for them.
180
504979
3477
Mais les gens veulent ces choses
et travaillent dur pour les acheter.
08:40
The averagemoyenne workerouvrier in 2015
181
508480
2176
En 2015, le travailleur moyen
08:42
wantingvouloir to attainatteindre
the averagemoyenne livingvivant standardla norme in 1915
182
510680
4256
qui voudrait atteindre le niveau
de vie moyen de 1915
08:46
could do so by workingtravail
just 17 weekssemaines a yearan,
183
514960
3336
pourrait le faire en ne travaillant
que 17 semaines par an,
08:50
one thirdtroisième of the time.
184
518320
1440
un tiers du temps.
08:52
But mostles plus people don't choosechoisir to do that.
185
520240
2176
Mais les gens
ne choisissent pas cette vie.
08:54
They are willingprêt to work harddifficile
186
522440
1695
Ils veulent travailler dur
08:56
to harvestrécolte the technologicaltechnologique bountyprime
that is availabledisponible to them.
187
524159
3881
pour obtenir la prime
technologique à leur disposition.
09:00
MaterialMatériel abundanceabondance has never
eliminatedéliminé perceivedperçue scarcityrareté.
188
528480
4096
L'abondance matérielle
n'a jamais éliminé le manque perçu.
09:04
In the wordsmots of economistéconomiste
ThorsteinThorstein VeblenVeblen,
189
532600
2576
Dans les mots de l'économiste
Thorstein Veblen,
09:07
inventioninvention is the mothermère of necessitynécessité.
190
535200
2640
l'invention est mère de la nécessité.
09:11
Now ...
191
539520
1200
Maintenant...
09:13
So if you acceptAcceptez these two principlesdes principes,
192
541400
1856
Si vous acceptez ces deux principes,
09:15
the O-ringJoint torique principleprincipe
and the never-get-enoughjamais-get-suffisant principleprincipe,
193
543280
2896
le principe O-Ring,
le principe jamais-assez,
09:18
then you agreese mettre d'accord with me.
194
546200
1336
alors on est d'accord :
09:19
There will be jobsemplois.
195
547560
1400
il y aura des emplois.
09:21
Does that mean there's
nothing to worryinquiéter about?
196
549560
2176
Ça voudrait dire
qu'il ne faut pas s'inquiéter ?
09:23
AutomationAutomation, employmentemploi, robotsdes robots and jobsemplois --
197
551760
2776
L'automatisation, l'emploi,
les robots et les boulots,
09:26
it'llça va all take carese soucier of itselfse?
198
554560
1920
tout ça s'organisera tout seul ?
09:29
No.
199
557120
1216
Non.
09:30
That is not my argumentargument.
200
558360
2056
Ce n'est pas mon raisonnement.
09:32
AutomationAutomation createscrée wealthrichesse
201
560440
2536
L'automatisation crée de la richesse
09:35
by allowingen permettant us to do
more work in lessMoins time.
202
563000
2576
en nous permettant de faire
plus de travail, plus vite.
09:37
There is no economicéconomique lawloi
203
565600
1576
Il n'y a pas de loi économique
09:39
that saysdit that we
will use that wealthrichesse well,
204
567200
2776
qui dit que nous utiliserons
bien cette richesse
09:42
and that is worthvaut worryinginquiétant about.
205
570000
1800
et on peut s'en inquiéter.
09:44
ConsiderEnvisager de two countriesdes pays,
206
572800
1816
Considérez deux pays,
09:46
NorwayNorvège and SaudiArabie saoudite ArabiaArabia.
207
574640
2136
la Norvège et l'Arabie Saoudite.
09:48
BothTous les deux oil-richriche en pétrole nationsnations,
208
576800
1576
Deux nations riches de pétrole,
09:50
it's like they have moneyargent
spurtinggicler out of a holetrou in the groundsol.
209
578400
3576
c'est comme si elles avaient de l'argent
jaillissant d'un trou dans le sol.
09:54
(LaughterRires)
210
582000
1536
(Rires)
09:55
But they haven'tn'a pas used that wealthrichesse
equallyégalement well to fosterfavoriser la humanHumain prosperityprospérité,
211
583560
5216
Mais elles n'ont pas
utilisé cette richesse
également pour la promotion
de la prospérité humaine,
10:00
humanHumain prosperingla prospérité.
212
588800
1200
une humanité prospère.
10:02
NorwayNorvège is a thrivingen plein essor democracyla démocratie.
213
590440
2736
La Norvège est une démocratie florissante.
10:05
By and largegrand, its citizenscitoyens
work and playjouer well togetherensemble.
214
593200
3656
Dans l'ensemble, ses citoyens travaillent
et se divertissent ensemble.
10:08
It's typicallytypiquement numberednumérotée
betweenentre first and fourthQuatrième
215
596880
3016
Elle est généralement classée
entre la 1ère et la 4ème place
10:11
in rankingsclassement of nationalnationale happinessbonheur.
216
599920
2736
dans les palmarès du bonheur national.
10:14
SaudiArabie saoudite ArabiaArabia is an absoluteabsolu monarchyla monarchie
217
602680
2656
L'Arabie Saoudite est
une monarchie absolue
10:17
in whichlequel manybeaucoup citizenscitoyens
lackmanquer de a pathchemin for personalpersonnel advancementpromotion.
218
605360
3616
où de nombreux citoyens manquent
d'une voie vers l'avancement personnel.
10:21
It's typicallytypiquement rankedClassé 35thth
amongparmi nationsnations in happinessbonheur,
219
609000
3496
Elle est généralement classée 35ème
parmi les nations en terme de bonheur,
10:24
whichlequel is lowfaible for suchtel a wealthyriches nationnation.
220
612520
2096
ce qui est bas pour une nation si riche.
10:26
Just by way of comparisonComparaison,
221
614640
1336
Juste pour comparer,
10:28
the US is typicallytypiquement rankedClassé
around 12thth or 13thth.
222
616000
2800
les États-Unis sont généralement
vers la 12ème ou la 13ème place.
10:31
The differencedifférence betweenentre these two countriesdes pays
223
619400
2096
La différence entre ces deux pays
10:33
is not theirleur wealthrichesse
224
621520
1256
n'est pas leur richesse
10:34
and it's not theirleur technologyLa technologie.
225
622800
1736
ni leur technologie.
10:36
It's theirleur institutionsinstitutions.
226
624560
1320
C'est leurs institutions.
10:38
NorwayNorvège has investedinvesti to buildconstruire a societysociété
227
626560
3176
La Norvège a investi
dans la construction d'une société
10:41
with opportunityopportunité and economicéconomique mobilitymobilité.
228
629760
3336
avec des opportunités
et une mobilité économiques.
10:45
SaudiArabie saoudite ArabiaArabia has raisedélevé livingvivant standardsnormes
229
633120
2176
L'Arabie Saoudite a élevé le niveau de vie
10:47
while frustratingfrustrant
manybeaucoup other humanHumain strivingsaspirations.
230
635320
3256
tout en entravant
bien d'autres aspirations humaines.
10:50
Two countriesdes pays, bothtous les deux wealthyriches,
231
638600
2776
Deux pays, tous deux riches,
10:53
not equallyégalement well off.
232
641400
1720
différemment aisés.
10:55
And this bringsapporte me
to the challengedéfi that we facevisage todayaujourd'hui,
233
643880
4336
Et cela m'amène au défi
que nous affrontons aujourd'hui,
11:00
the challengedéfi that
automationAutomation posespose for us.
234
648240
2136
le défi que nous pose l'automatisation.
11:02
The challengedéfi is not
that we're runningfonctionnement out of work.
235
650400
2456
Ce n'est pas la disparition des emplois.
Les États-Unis ont créé
14 millions d'emplois
11:04
The US has addedajoutée 14 millionmillion jobsemplois
236
652880
1936
11:06
sincedepuis the depthsprofondeurs of the Great RecessionRécession.
237
654840
2136
depuis les tréfonds
de la Grande Dépression.
11:09
The challengedéfi is that manybeaucoup of those jobsemplois
238
657000
2536
Le défi est que beaucoup de ces emplois
11:11
are not good jobsemplois,
239
659560
1296
ne sont pas bons
11:12
and manybeaucoup citizenscitoyens
cannotne peux pas qualifyqualifier for the good jobsemplois
240
660880
3096
et beaucoup de citoyens
ne peuvent pas atteindre les bons boulots
11:16
that are beingétant createdcréé.
241
664000
1200
qui sont créés.
11:17
EmploymentEmploi growthcroissance in the UnitedUnie StatesÉtats
and in much of the developeddéveloppé worldmonde
242
665840
3496
La croissance de l'emploi aux États-Unis
et dans le monde développé
11:21
looksregards something like a barbellBarbell
243
669360
1456
ressemble à une haltère
11:22
with increasingen augmentant poundagefourrière
on eithernon plus endfin of the barbar.
244
670840
3376
avec un poids s'accroissant
à chaque extrémité de la barre.
11:26
On the one handmain,
245
674240
1216
D'un côté,
11:27
you have high-educationformation supérieure, high-wagesalaires sont élevés jobsemplois
246
675480
2816
vous avez l'enseignement
supérieur, les salaires élevés
11:30
like doctorsmédecins and nursesinfirmières,
programmersprogrammeurs and engineersingénieurs,
247
678320
3576
comme les médecins et les infirmières,
les programmeurs et les ingénieurs,
11:33
marketingcommercialisation and salesVentes managersles gestionnaires.
248
681920
1736
le marketing, la direction commerciale.
11:35
EmploymentEmploi is robustrobuste in these jobsemplois,
employmentemploi growthcroissance.
249
683680
3016
Le marché de l'emploi
est solide pour eux, en croissance.
11:38
SimilarlyDe la même façon, employmentemploi growthcroissance
is robustrobuste in manybeaucoup low-skillfaible niveau de compétences,
250
686720
4016
De la même façon, le marché
est solide pour de nombreux emplois
peu qualifiés, avec peu d'études
comme la restauration,
11:42
low-educationfaible scolarité jobsemplois like foodaliments serviceun service,
251
690760
3056
11:45
cleaningnettoyage, securitySécurité,
252
693840
2256
le nettoyage, la sécurité,
11:48
home healthsanté aidssida.
253
696120
1240
les soins à domicile.
11:50
SimultaneouslyEn même temps, employmentemploi is shrinkingcontraction
254
698080
3096
Simultanément, le marché se réduit
11:53
in manybeaucoup middle-educationMiddle-éducation,
middle-wagesalaire moyen, middle-classclasse moyenne jobsemplois,
255
701200
4056
dans les emplois à éducation moyenne,
au salaire moyen, de la classe moyenne,
11:57
like blue-collarcol bleu productionproduction
and operativedu dispositif positionspositions
256
705280
3816
comme pour les cols bleus
de la production ou des services
12:01
and white-collarcols blancs
clericaltravail de bureau and salesVentes positionspositions.
257
709120
2976
et les cols blancs
de l'administration et des ventes.
12:04
The reasonsles raisons behindderrière this contractingcontracter middlemilieu
258
712120
2256
Les raisons derrière cette contraction
12:06
are not mysteriousmystérieux.
259
714400
1216
ne sont pas mystérieuses.
12:07
ManyDe nombreux of those middle-skillMiddle-compétences jobsemplois
260
715640
1976
Nombre de ces emplois moyens
12:09
use well-understoodbien compris rulesrègles and proceduresprocédures
261
717640
2496
utilisent des règles
et procédures bien comprises
12:12
that can increasinglyde plus en plus
be codifiedcodifiées in softwareLogiciel
262
720160
3096
qui peuvent de plus en plus
être transformées en code
12:15
and executedexécuté by computersdes ordinateurs.
263
723280
2360
et exécutées par des ordinateurs.
12:18
The challengedéfi that
this phenomenonphénomène createscrée,
264
726200
3376
Le défi que pose ce phénomène,
nommé par les économistes
« polarisation de l'emploi »,
12:21
what economistséconomistes call
employmentemploi polarizationpolarisation,
265
729600
2536
c'est qu'il réduit les barreaux
de l'échelle économique,
12:24
is that it knocksfrappe out rungsbarreaux
in the economicéconomique ladderéchelle,
266
732160
2616
12:26
shrinksrétrécit the sizeTaille of the middlemilieu classclasse
267
734800
1816
réduit la taille de la classe moyenne
12:28
and threatensmenace to make us
a more stratifiedstratifié societysociété.
268
736640
3136
et menace de rendre
notre société plus stratifiée.
12:31
On the one handmain, a setensemble of highlytrès paidpayé,
highlytrès educatedéduqué professionalsprofessionnels
269
739800
4056
D'un côté, un groupe de professionnels
largement payés, très éduqués,
12:35
doing interestingintéressant work,
270
743880
1416
au boulot intéressant ;
12:37
on the other, a largegrand numbernombre
of citizenscitoyens in low-paidfaiblement rémunéré jobsemplois
271
745320
3416
de l'autre, de nombreux
citoyens mal payés
12:40
whosedont primaryprimaire responsibilityresponsabilité is to see
to the comfortconfort and healthsanté of the affluentaisés.
272
748760
5656
dont la responsabilité principale
est de veiller au confort
et à la santé des riches.
12:46
That is not my visionvision of progressle progrès,
273
754440
2336
Ce n'est pas ma vision du progrès
12:48
and I doubtdoute that it is yoursle tiens.
274
756800
1880
et je doute que ce soit la vôtre.
12:51
But here is some encouragingencourageant newsnouvelles.
275
759440
2016
Mais voici des nouvelles encourageantes.
12:53
We have facedface à equallyégalement momentousmémorable
economicéconomique transformationstransformations in the pastpassé,
276
761480
4856
Nous avons déjà connu des transformations
économiques aussi considérables
12:58
and we have come
throughpar them successfullyavec succès.
277
766360
2696
et nous les avons surmontées avec succès.
13:01
In the lateen retard 1800s and earlyde bonne heure 1900s,
278
769080
4936
À la fin du XIXe siècle, au début du XXe,
13:06
when automationAutomation was eliminatingéliminer
vastvaste numbersNombres of agriculturalagricole jobsemplois --
279
774040
4536
quand l'automatisation éliminait un grand
nombre d'emplois dans l'agriculture, --
13:10
rememberrappelles toi that tractortracteur? --
280
778600
2336
vous vous souvenez de ce tracteur ? --
13:12
the farmferme statesÉtats facedface à a threatmenace
of massMasse unemploymentchômage,
281
780960
2696
les États agricoles ont fait face
à un chômage de masse,
13:15
a generationgénération of youthjeunesse
no longerplus long needednécessaire on the farmferme
282
783680
3816
une génération de jeunes
dont on n'avait plus besoin à la ferme
13:19
but not preparedpréparé for industryindustrie.
283
787520
1760
mais non préparés pour l'industrie.
13:22
RisingEn hausse to this challengedéfi,
284
790080
1576
Relevant ce défi,
13:23
they tooka pris the radicalradical stepétape
285
791680
1496
ils ont pris la mesure radicale
13:25
of requiringnécessitant une that
theirleur entiretout youthjeunesse populationpopulation
286
793200
2816
d'exiger que toute leur population jeune
13:28
remainrester in schoolécole
and continuecontinuer theirleur educationéducation
287
796040
2856
reste à l'école et poursuive son éducation
13:30
to the ripemûr oldvieux ageâge of 16.
288
798920
2120
jusqu'à l'âge avancé de 16 ans.
13:33
This was calledappelé the highhaute schoolécole movementmouvement,
289
801600
1976
On a appelé ça le mouvement des lycées
13:35
and it was a radicallyradicalement
expensivecoûteux thing to do.
290
803600
2816
et c'était une chose
très coûteuse à faire.
13:38
Not only did they have
to investinvestir in the schoolsécoles,
291
806440
2256
Non seulement il fallait
construire des écoles,
13:40
but those kidsdes gamins couldn'tne pouvait pas work
at theirleur jobsemplois.
292
808720
2696
mais ces jeunes
ne pouvaient pas travailler.
13:43
It alsoaussi turnedtourné out to be
one of the bestmeilleur investmentsinvestissements
293
811440
3296
Cela s'est aussi révélé
un des meilleurs investissements
13:46
the US madefabriqué in the 20thth centurysiècle.
294
814760
2216
des États-Unis durant le XXe siècle.
13:49
It gavea donné us the mostles plus skilledqualifié,
the mostles plus flexibleflexible
295
817000
2336
Cela a donné la main-d'œuvre
la plus qualifiée, la plus flexible
13:51
and the mostles plus productiveproductif
workforcela main d'oeuvre in the worldmonde.
296
819360
2696
et la plus productive du monde.
13:54
To see how well this workedtravaillé,
imagineimaginer takingprise the laborla main d'oeuvre forceObliger of 1899
297
822080
4536
Pour voir comment ça a réussi,
imaginez prendre la main-d'œuvre de 1899
13:58
and bringingapportant them into the presentprésent.
298
826640
2216
et la transposer dans le présent.
14:00
DespiteMalgré theirleur strongfort backsdos
and good characterspersonnages,
299
828880
2936
Malgré leur dos solide
et leur bon caractère,
14:03
manybeaucoup of them would lackmanquer de
the basicde base literacyl'alphabétisation and numeracynumératie skillscompétences
300
831840
3776
les compétences de base en lecture
et calcul manqueraient à beaucoup
14:07
to do all but the mostles plus mundanebanal jobsemplois.
301
835640
2936
pour faire autre chose
que les boulots les plus banals.
14:10
ManyDe nombreux of them would be unemployableUnemployable.
302
838600
2240
Nombre d'entre eux seraient inemployables.
14:13
What this exampleExemple highlightspoints forts
is the primacyprimat of our institutionsinstitutions,
303
841840
3736
Ce que montre cet exemple
est la primauté de nos institutions,
14:17
mostles plus especiallynotamment our schoolsécoles,
304
845600
1776
plus particulièrement nos écoles,
14:19
in allowingen permettant us to reapReap the harvestrécolte
305
847400
2536
en nous permettant de récolter les fruits
14:21
of our technologicaltechnologique prosperityprospérité.
306
849960
2296
de notre prospérité technologique.
14:24
It's foolishstupide to say
there's nothing to worryinquiéter about.
307
852280
2416
Il serait naïf de dire
qu'il n'y a rien à craindre.
14:26
ClearlyClairement we can get this wrongfaux.
308
854720
2200
Clairement, on peut se planter.
14:29
If the US had not investedinvesti
in its schoolsécoles and in its skillscompétences
309
857640
3496
Si les États-Unis n'avaient pas investi
dans leurs écoles et compétences
14:33
a centurysiècle agodepuis with
the highhaute schoolécole movementmouvement,
310
861160
2256
il y a cent ans,
avec le mouvement des lycées,
14:35
we would be a lessMoins prosperousprospère,
311
863440
1656
nous serions bien moins prospères,
14:37
a lessMoins mobilemobile and probablyProbablement
a lot lessMoins happycontent societysociété.
312
865120
3616
moins mobiles et, probablement,
aurions une société moins heureuse.
14:40
But it's equallyégalement foolishstupide
to say that our fatesFates are sealedscellé.
313
868760
2736
Mais il est aussi naïf de dire
que le destin est scellé.
14:43
That's not decideddécidé by the machinesmachines.
314
871520
1696
Des machines n'en décident pas.
14:45
It's not even decideddécidé by the marketmarché.
315
873240
1736
Pas même les marchés.
14:47
It's decideddécidé by us
and by our institutionsinstitutions.
316
875000
2640
C'est nous et nos institutions
qui en décidons.
14:50
Now, I startedcommencé this talk with a paradoxparadoxe.
317
878360
2576
J'ai commencé cette conférence
sur un paradoxe.
14:52
Our machinesmachines increasinglyde plus en plus
do our work for us.
318
880960
2656
Nos machines font de plus en plus
de travail pour nous,
pourquoi ça ne rend-il pas
notre travail inutile,
14:55
Why doesn't that make
our laborla main d'oeuvre superfluoussuperflu,
319
883640
2256
nos compétences obsolètes ?
14:57
our skillscompétences redundantredondant?
320
885920
1216
14:59
Isn't it obviousévident that the roadroute
to our economicéconomique and socialsocial hellenfer
321
887160
3416
N'est-il pas évident que la route
vers notre enfer économique et social
15:02
is pavedpavé with our ownposséder great inventionsinventions?
322
890600
2200
est pavée de nos propres
grandes inventions ?
15:06
HistoryHistoire has repeatedlyà plusieurs reprises offeredoffert
an answerrépondre to that paradoxparadoxe.
323
894040
4176
L'Histoire a plusieurs fois donné
une réponse à ce paradoxe.
15:10
The first partpartie of the answerrépondre
is that technologyLa technologie magnifiesmagnifie our leverageinfluence,
324
898240
3616
La première partie de la réponse est
que la technologie augmente notre force,
15:13
increasesaugmente the importanceimportance, the addedajoutée valuevaleur
325
901880
2616
l'importance, la valeur ajoutée
15:16
of our expertisecompétence,
our judgmentjugement and our creativityla créativité.
326
904520
3536
de notre expertise, de nos jugements,
de notre créativité.
15:20
That's the O-ringJoint torique.
327
908080
1200
C'est le principe O-Ring.
15:21
The secondseconde partpartie of the answerrépondre
is our endlessinterminable inventivenessinventivité
328
909880
2736
La seconde partie de la réponse
est l'inventivité infinie,
15:24
and bottomlesssans fond desiresdésirs
329
912640
1456
nos désirs sans fond,
15:26
meansveux dire that we never get enoughassez,
never get enoughassez.
330
914120
2336
qui font que nous
n'en avons jamais assez.
15:28
There's always newNouveau work to do.
331
916480
2160
Il y a toujours
un nouveau travail à faire.
15:31
AdjustingRéglage to the rapidrapide pacerythme
of technologicaltechnologique changechangement
332
919960
3336
L'ajustement au rythme rapide
des évolutions technologiques
15:35
createscrée realréal challengesdéfis,
333
923320
1456
crée de vrais défis,
15:36
seenvu mostles plus clearlyclairement
in our polarizedpolarisé laborla main d'oeuvre marketmarché
334
924800
2976
clairement identifiés
dans notre marché du travail polarisé
15:39
and the threatmenace that it posespose
to economicéconomique mobilitymobilité.
335
927800
2520
et la menace qu'il oppose
à la mobilité économique.
15:43
RisingEn hausse to this challengedéfi is not automaticAutomatique.
336
931320
2440
Relever ce défi n'est pas automatique,
15:46
It's not costlesssans coût.
337
934400
1496
n'est pas gratuit,
15:47
It's not easyfacile.
338
935920
1416
n'est pas facile,
15:49
But it is feasibleréalisable.
339
937360
1200
mais c'est faisable.
15:51
And here is some encouragingencourageant newsnouvelles.
340
939120
1816
Voici des nouvelles encourageantes.
15:52
Because of our amazingincroyable productivityproductivité,
341
940960
2136
Du fait de notre productivité
extraordinaire,
15:55
we're richriches.
342
943120
1256
nous sommes riches.
15:56
Of coursecours we can affordoffrir
to investinvestir in ourselvesnous-mêmes and in our childrenles enfants
343
944400
3136
Bien sûr, nous pouvons investir
dans nous-mêmes et nos enfants
15:59
as AmericaL’Amérique did a hundredcent yearsannées agodepuis
with the highhaute schoolécole movementmouvement.
344
947560
3336
comme l'a fait l'Amérique il y a cent ans
avec le mouvement des lycées.
16:02
ArguablyOn peut dire que, we can't affordoffrir not to.
345
950920
2280
Alors, nous ne pouvons
pas ne pas le faire.
16:06
Now, you maymai be thinkingen pensant,
346
954120
1776
Vous pensez peut-être
16:07
ProfessorProfesseur AutorAutor has told us
a heartwarmingréconfortant taleconte
347
955920
2856
que le professeur Autor vous a raconté
une histoire touchante
16:10
about the distantloin pastpassé,
348
958800
1776
sur le passé lointain,
16:12
the recentrécent pastpassé,
349
960600
1376
le passé récent,
16:14
maybe the presentprésent,
but probablyProbablement not the futureavenir.
350
962000
3296
peut-être le présent,
mais probablement pas l'avenir.
16:17
Because everybodyTout le monde knowssait
that this time is differentdifférent.
351
965320
3936
Parce que chacun sait
que cette fois, c'est différent.
16:21
Right? Is this time differentdifférent?
352
969280
2816
D'accord ? Est-ce que
cette fois est différente ?
16:24
Of coursecours this time is differentdifférent.
353
972120
1896
Bien sûr, cette fois, c'est différent.
16:26
EveryChaque time is differentdifférent.
354
974040
1696
Chaque fois, c'est différent.
16:27
On numerousnombreux occasionsoccasions
in the last 200 yearsannées,
355
975760
3616
À de nombreuses reprises
depuis 200 ans,
16:31
scholarssavants and activistsmilitants
have raisedélevé the alarmalarme
356
979400
2776
les universitaires et les militants
ont sonné l'alarme
16:34
that we are runningfonctionnement out of work
and makingfabrication ourselvesnous-mêmes obsoleteobsolète:
357
982200
3536
disant que nous perdions des emplois
en nous rendant obsolètes :
16:37
for exampleExemple, the LudditesLuddites
in the earlyde bonne heure 1800s;
358
985760
4616
par exemple, les luddites,
au début du XIXe siècle ;
16:42
US SecretarySecrétaire of LaborMain de œuvre JamesJames DavisDavis
359
990400
2936
le ministre américain
du travail, James Davis,
16:45
in the mid-milieu-1920s;
360
993360
2416
au milieu des années 20 ;
16:47
NobelPrix Nobel Prize-winningPrimé economistéconomiste
WassilyWassily LeontiefLeontief in 1982;
361
995800
5176
le prix Nobel d'économie
Wassily Leontief en 1982 ;
16:53
and of coursecours, manybeaucoup scholarssavants,
362
1001000
3256
et bien sûr de nombreux universitaires,
16:56
punditsexperts, technologiststechnologues
363
1004280
2136
experts, technologues,
16:58
and mediamédias figureschiffres todayaujourd'hui.
364
1006440
1840
personnalités médiatiques aujourd'hui.
17:01
These predictionsprédictions strikegrève me as arrogantarrogant.
365
1009600
3320
Ces prévisions me paraissent arrogantes.
17:05
These self-proclaimedautoproclamé oraclesOracles
are in effecteffet sayingen disant,
366
1013800
2696
Ces oracles auto-proclamés
disent en fait :
17:08
"If I can't think of what people
will do for work in the futureavenir,
367
1016520
3416
« Si je ne peux imaginer ce que feront
les gens comme travail à l'avenir,
17:11
then you, me and our kidsdes gamins
368
1019960
2896
alors vous, moi et nos enfants
17:14
aren'tne sont pas going to think of it eithernon plus."
369
1022880
1715
ne l'imaginerons pas non plus. »
17:17
I don't have the gutscran
370
1025760
1935
Je n'ai pas l'audace
17:19
to take that betpari againstcontre humanHumain ingenuityingéniosité.
371
1027720
3176
de prendre ce pari
contre l'inventivité de l'homme.
17:22
Look, I can't tell you
what people are going to do for work
372
1030920
2976
Je ne peux pas vous dire
ce que les gens auront comme travail
17:25
a hundredcent yearsannées from now.
373
1033920
1896
dans cent ans.
17:27
But the futureavenir doesn't hingecharnière
on my imaginationimagination.
374
1035839
2601
Mais le futur ne dépend pas
de mon imagination.
17:31
If I were a farmeragriculteur in IowaIowa
in the yearan 1900,
375
1039280
3776
Si j'avais été un fermier
de l'Iowa en 1900
17:35
and an economistéconomiste from the 21stst centurysiècle
teleportedtéléporté down to my fieldchamp
376
1043079
3537
et qu'un économiste du XXIe siècle,
s'était téléporté dans mon champ
17:38
and said, "Hey, guessdeviner what, farmeragriculteur AutorAutor,
377
1046640
2520
et m'avait dit : « Eh, tu sais quoi,
Autor le fermier,
17:42
in the nextprochain hundredcent yearsannées,
378
1050000
1536
dans les cent prochaines années,
17:43
agriculturalagricole employmentemploi is going to falltomber
from 40 percentpour cent of all jobsemplois
379
1051560
3776
l'emploi agricole passera de 40%
de tous les emplois
17:47
to two percentpour cent
380
1055360
1216
à 2%
17:48
purelypurement due to risingen hausse productivityproductivité.
381
1056600
2000
juste avec la hausse de la productivité.
17:51
What do you think the other
38 percentpour cent of workersouvriers are going to do?"
382
1059400
3160
Que penses-tu que les autres 38%
de travailleurs feront ? »
17:55
I would not have said, "Oh, we got this.
383
1063400
2816
Je n'aurais pas répondu : « Oh, je sais.
17:58
We'llNous allons do appapplication developmentdéveloppement,
radiologicalradiologiques medicinemédicament,
384
1066240
2856
On développera des apps,
fera de la médecine radiologique,
18:01
yogaYoga instructioninstruction, BitmojiBitmoji."
385
1069120
2976
des cours de yoga, du Bitmoji. »
18:04
(LaughterRires)
386
1072120
1536
(Rires)
18:05
I wouldn'tne serait pas have had a clueindice.
387
1073680
1286
Je n'en aurais rien su.
18:07
But I hopeespérer I would have had
the wisdomsagesse to say,
388
1075840
2496
Mais j'espère que j'aurais eu
l'esprit de dire :
18:10
"WowWow, a 95 percentpour cent reductionréduction
in farmferme employmentemploi
389
1078360
4016
« Wahou, une réduction de 95%
de l'emploi agricole,
18:14
with no shortagepénurie de of foodaliments.
390
1082400
2136
sans pénurie alimentaire.
18:16
That's an amazingincroyable amountmontant of progressle progrès.
391
1084560
2416
C'est un sacré progrès.
18:19
I hopeespérer that humanityhumanité
findstrouve something remarkableremarquable to do
392
1087000
3376
J'espère que l'humanité trouvera
quelque chose de remarquable à faire
18:22
with all of that prosperityprospérité."
393
1090400
1880
de toute cette prospérité. »
18:25
And by and largegrand, I would say that it has.
394
1093120
3080
Et dans l'ensemble,
je dirais que cela a été le cas.
18:29
Thank you very much.
395
1097960
1256
Merci beaucoup.
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(ApplauseApplaudissements)
396
1099240
5055
(Applaudissements)
Translated by py carre
Reviewed by Morgane Quilfen

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ABOUT THE SPEAKER
David Autor - Economist
David Autor's work assesses the labor market consequences of technological change and globalization.

Why you should listen

David Autor, one of the leading labor economists in the world and a member of the American Academy of Arts and Sciences, is Ford Professor of Economics and associate department head of the Massachusetts Institute of Technology Department of Economics. He is also Faculty Research Associate of the National Bureau of Economic Research, Research Affiliate of the Abdul Jameel Latin Poverty Action Lab, Co-director of the MIT School Effectiveness and Inequality Initiative, Director of the NBER Disability Research Center and former editor in chief of the Journal of Economic Perspectives. He is an elected officer of the American Economic Association and the Society of Labor Economists and a fellow of the Econometric Society.

Autor's work focuses on earnings inequality, employment and feedback between labor market opportunities, household structure and the social/intellectual development of children. He has published extensively in many major academic journals in economics. His best known research formally models and empirically analyzes how computerization substitutes for and complements human labor; asks how the rapid rise of import competition from China has reshaped U.S. manufacturing, upending the conventional economic wisdom that free trade is a free lunch; explores how the economic pressures of globalization are reshaping U.S. electoral politics; and conducts large-scale randomized experiments that test whether generous financial aid grants improve the odds of college completion and long-run economic security of students from low income families. 

Autor has received a number of prestigious prizes, the Alfred P. Sloan Foundation Fellowship, the National Science Foundation Career award, and the Sherwin Rosen Prize for outstanding contributions in the field of Labor Economics, and the John T. Dunlop Outstanding Scholar Award in 2006 given by the Labor and Employment Relations Association, to name just a few. His teaching has earned several awards, including MIT’s James A. and Ruth Levitan Award for excellence in teaching, the Undergraduate Economic Association Teaching Award, and the Technology and Public Policy Program’s Best Professor Award.

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