TEDxLondon
Eugenia Cheng: An unexpected tool for understanding inequality: abstract math
Eugenia Cheng: Un outil inattendu pour comprendre les inégalités : les maths abstraites
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Comment trouver un sens à un monde insensé ? En cherchant dans des endroits inattendus, réponds la mathématicienne Eugenia Cheng. Elle nous explique comment l'application les concepts des mathématiques abstraites à nos vies quotidiennes peut nous mener vers une compréhension plus profonde des choses comme les origines de la colère ou la fonction des privilèges. Découvrez comment cet outil surprenant peut nous aider à avoir de l'empathie les uns pour les autres.
Eugenia Cheng - Mathematician, pianist
Eugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people. Full bio
Eugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people. Full bio
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00:13
The world is awash
with divisive arguments,
with divisive arguments,
0
1247
5613
Le monde est empli
d'arguments contradictoires,
d'arguments contradictoires,
00:18
conflict,
1
6884
1873
de conflits,
00:20
fake news,
2
8781
1813
de fausses infos,
00:22
victimhood,
3
10618
1586
de victimisation,
00:25
exploitation, prejudice,
bigotry, blame, shouting
bigotry, blame, shouting
4
13146
5701
d'exploitation, de préjugés,
d'intolérance, de reproches, de cris
d'intolérance, de reproches, de cris
00:30
and minuscule attention spans.
5
18871
2923
et de capacités d'attention très courtes.
00:34
It can sometimes seem
that we are doomed to take sides,
that we are doomed to take sides,
6
22859
5189
Il peut sembler parfois que
nous sommes condamner à prendre parti,
nous sommes condamner à prendre parti,
00:40
be stuck in echo chambers
7
28072
2262
à nous enfermer dans nos idées
00:42
and never agree again.
8
30358
2317
et jamais plus nous mettre d'accord.
00:45
It can sometimes seem
like a race to the bottom,
like a race to the bottom,
9
33342
3001
Ça ressemble parfois
à un nivellement par le bas,
à un nivellement par le bas,
00:48
where everyone is calling out
somebody else's privilege
somebody else's privilege
10
36367
4018
là où tout le monde conteste
les privilèges des autres
les privilèges des autres
00:52
and vying to show that they
are the most hard-done-by person
are the most hard-done-by person
11
40409
5114
et milite pour prouver
qu'ils sont les plus laissés pour compte
qu'ils sont les plus laissés pour compte
00:57
in the conversation.
12
45547
1538
dans la conversation.
01:01
How can we make sense
13
49033
1830
Comment pouvons-nous trouver du sens
01:02
in a world that doesn't?
14
50887
2404
dans un monde insensé ?
01:07
I have a tool for understanding
this confusing world of ours,
this confusing world of ours,
15
55604
4757
J'ai un moyen pour comprendre
ce monde déroutant qui est le nôtre,
ce monde déroutant qui est le nôtre,
01:12
a tool that you might not expect:
16
60385
2908
un outil que vous n'anticipez
probablement pas :
probablement pas :
01:16
abstract mathematics.
17
64194
1654
les mathématiques abstraites.
01:19
I am a pure mathematician.
18
67268
2383
Je suis une chercheuse
en mathématiques pures.
en mathématiques pures.
01:22
Traditionally, pure maths
is like the theory of maths,
is like the theory of maths,
19
70063
4013
Traditionnellement, les maths pures
sont la théorie des maths,
sont la théorie des maths,
01:26
where applied maths is applied
to real problems like building bridges
to real problems like building bridges
20
74100
5169
tandis que les maths appliquées
concernent les problèmes réels
concernent les problèmes réels
comme construire des ponts,
faire voler des avions,
faire voler des avions,
01:31
and flying planes
21
79293
1515
01:32
and controlling traffic flow.
22
80832
2343
et contrôler les flux de circulation.
01:35
But I'm going to talk about a way
that pure maths applies directly
that pure maths applies directly
23
83894
4926
Mais je vais vous parler d'un domaine où
les maths pures s'appliquent directement
les maths pures s'appliquent directement
01:40
to our daily lives
24
88844
1509
à nos vies quotidiennes
01:42
as a way of thinking.
25
90377
1845
en tant que mode de pensée.
01:44
I don't solve quadratic equations
to help me with my daily life,
to help me with my daily life,
26
92931
4188
Je ne résous pas d'équations quadratiques
pour améliorer ma vie quotidienne,
pour améliorer ma vie quotidienne,
01:49
but I do use mathematical thinking
to help me understand arguments
to help me understand arguments
27
97143
5142
mais j'utilise la pensée mathématique
pour m'aider à comprendre les débats
pour m'aider à comprendre les débats
01:54
and to empathize with other people.
28
102309
2509
et pour me mettre à la place des autres.
01:57
And so pure maths helps me
with the entire human world.
with the entire human world.
29
105501
5608
Donc les maths pures m'assistent dans
le monde des humains dans sa totalité.
le monde des humains dans sa totalité.
02:04
But before I talk about
the entire human world,
the entire human world,
30
112434
3111
Mais avant que je ne parle de ce monde,
02:07
I need to talk about something
that you might think of
that you might think of
31
115569
3060
je dois vous parler de quelque chose
que vous considérez sûrement
que vous considérez sûrement
02:10
as irrelevant schools maths:
32
118653
2686
comme des maths scolaires inutiles :
02:13
factors of numbers.
33
121974
2079
les facteurs des nombres.
02:16
We're going to start
by thinking about the factors of 30.
by thinking about the factors of 30.
34
124077
3556
Commençons par penser aux facteurs de 30.
02:19
Now, if this makes you shudder
with bad memories of school maths lessons,
with bad memories of school maths lessons,
35
127657
4716
Si ça vous rappelle de mauvais souvenirs
des cours de maths à l'école,
des cours de maths à l'école,
02:24
I sympathize, because I found
school maths lessons boring, too.
school maths lessons boring, too.
36
132397
4598
je compatis, parce que je trouvais
les cours de maths ennuyeux, moi aussi.
les cours de maths ennuyeux, moi aussi.
02:29
But I'm pretty sure we are going
to take this in a direction
to take this in a direction
37
137480
3883
Mais je suis sûre
que nous allons suivre une direction
que nous allons suivre une direction
02:33
that is very different
from what happened at school.
from what happened at school.
38
141387
3441
qui est très différente
de ce que vous faisiez à l'école.
de ce que vous faisiez à l'école.
02:37
So what are the factors of 30?
39
145718
1726
Alors, les facteurs de 30 ?
02:39
Well, they're the numbers that go into 30.
40
147468
3225
Ce sont les nombres qui divisent 30.
02:42
Maybe you can remember them.
We'll work them out.
We'll work them out.
41
150717
2401
Vous vous rappelez ?
Retrouvons-les.
Retrouvons-les.
C'est 1, 2, 3,
02:45
It's one, two, three,
42
153142
3814
02:48
five, six,
43
156980
2092
5, 6,
02:51
10, 15 and 30.
44
159096
2860
10, 15 et 30.
02:53
It's not very interesting.
45
161980
1477
Ce n'est pas très intéressant.
02:55
It's a bunch of numbers
in a straight line.
in a straight line.
46
163957
2399
C'est quelques nombres
sur une ligne droite.
sur une ligne droite.
02:58
We can make it more interesting
47
166826
1523
On peut rendre ça plus sympa
03:00
by thinking about which of these numbers
are also factors of each other
are also factors of each other
48
168373
3690
en se demandant lesquels
sont aussi diviseurs des autres
sont aussi diviseurs des autres
et en dessinant une image,
comme un arbre généalogique,
comme un arbre généalogique,
03:04
and drawing a picture,
a bit like a family tree,
a bit like a family tree,
49
172087
2528
03:06
to show those relationships.
50
174639
1706
pour illustrer ces relations.
03:08
So 30 is going to be at the top
like a kind of great-grandparent.
like a kind of great-grandparent.
51
176369
4070
Donc, 30 est en haut
un peu comme un arrière-grand-parent.
un peu comme un arrière-grand-parent.
03:12
Six, 10 and 15 go into 30.
52
180463
2597
6, 10 et 15 descendent de 30.
03:15
Five goes into 10 and 15.
53
183689
2800
5 descend de 10 et 15.
03:18
Two goes into six and 10.
54
186945
2687
2 descend de 6 et 10.
03:21
Three goes into six and 15.
55
189656
3287
3 descend de 6 et 15.
03:24
And one goes into two, three and five.
56
192967
4184
Et 1 descend de 2, 3 et 5.
03:29
So now we see that 10
is not divisible by three,
is not divisible by three,
57
197175
3735
Maintenant, on voit que 10
n'est pas divisible par 3,
n'est pas divisible par 3,
03:32
but that this is the corners of a cube,
58
200934
3180
mais est le coin d'un cube.
03:36
which is, I think, a bit more interesting
59
204138
2081
C'est, je pense, un peu plus intéressant
que quelques nombres en ligne droite.
que quelques nombres en ligne droite.
03:38
than a bunch of numbers
in a straight line.
in a straight line.
60
206243
2124
03:41
We can see something more here.
There's a hierarchy going on.
There's a hierarchy going on.
61
209756
2910
On peut aussi voir autre chose ici.
Il y a une hiérarchie.
Il y a une hiérarchie.
03:44
At the bottom level is the number one,
62
212690
1871
Tout en bas se trouve le nombre 1,
03:46
then there's the numbers
two, three and five,
two, three and five,
63
214585
2244
puis les nombres 2, 3 et 5,
03:48
and nothing goes into those
except one and themselves.
except one and themselves.
64
216853
2810
et aucun nombre ne divise ceux-là
excepté 1 et eux-mêmes.
excepté 1 et eux-mêmes.
03:51
You might remember
this means they're prime.
this means they're prime.
65
219687
2430
C'est parce qu'ils sont premiers.
03:54
At the next level up,
we have six, 10 and 15,
we have six, 10 and 15,
66
222141
3033
Juste au-dessus, nous avons 6, 10 et 15,
03:57
and each of those is a product
of two prime factors.
of two prime factors.
67
225198
3508
et chacun d'entre eux est le produit
de deux facteurs premiers.
de deux facteurs premiers.
04:00
So six is two times three,
68
228730
1942
Donc 2 fois 3 font 6
04:02
10 is two times five,
69
230696
1671
2 fois 5 font 10,
04:04
15 is three times five.
70
232391
1961
et 3 fois 5 font 15.
04:06
And then at the top, we have 30,
71
234376
1965
Et tout en haut, on a 30,
04:08
which is a product
of three prime numbers --
of three prime numbers --
72
236365
2495
qui est le produit
de trois nombres premiers :
de trois nombres premiers :
04:10
two times three times five.
73
238884
2053
2 fois 3 fois 5.
04:12
So I could redraw this diagram
using those numbers instead.
using those numbers instead.
74
240961
4619
Je pourrais redessiner ce diagramme
en n'utilisant que ces nombres-là.
en n'utilisant que ces nombres-là.
04:18
We see that we've got
two, three and five at the top,
two, three and five at the top,
75
246335
3068
On voit que 2, 3 et 5
se retrouvent tout en haut,
se retrouvent tout en haut,
04:21
we have pairs of numbers
at the next level,
at the next level,
76
249427
3072
on a des paires de nombres
à l'étage en-dessous,
à l'étage en-dessous,
04:24
and we have single elements
at the next level
at the next level
77
252523
2387
et des nombres tout seuls
à l'étage suivant.
à l'étage suivant.
04:26
and then the empty set at the bottom.
78
254934
1918
Et ensuite, un vide, tout en bas.
04:29
And each of those arrows shows
losing one of your numbers in the set.
losing one of your numbers in the set.
79
257271
5379
Chacune des flèches reflète
la perte d'un nombre dans un ensemble.
la perte d'un nombre dans un ensemble.
04:34
Now maybe it can be clear
80
262674
2617
Maintenant, on voit bien
04:37
that it doesn't really matter
what those numbers are.
what those numbers are.
81
265315
2858
que les nombres importent peu en fait.
04:40
In fact, it doesn't matter what they are.
82
268197
1959
Peu importe les nombres utilisés.
04:42
So we could replace them with
something like A, B and C instead,
something like A, B and C instead,
83
270180
4396
On pourrait les remplacer
par A, B et C, par exemple,
par A, B et C, par exemple,
04:46
and we get the same picture.
84
274600
1735
et obtenir le même dessin.
04:49
So now this has become very abstract.
85
277025
2117
Maintenant, tout est devenu très abstrait.
04:51
The numbers have turned into letters.
86
279626
1984
Les nombres sont devenus des lettres.
04:54
But there is a point to this abstraction,
87
282091
3478
Mais maintenant que tout est abstrait,
04:57
which is that it now suddenly
becomes very widely applicable,
becomes very widely applicable,
88
285593
4585
c'est devenu applicable
à beaucoup d'autres choses
à beaucoup d'autres choses
05:02
because A, B and C could be anything.
89
290202
3674
car A, B et C pourrait représenter
n'importe quoi.
n'importe quoi.
05:06
For example, they could be
three types of privilege:
three types of privilege:
90
294291
4318
Par exemple, trois types de privilèges :
05:10
rich, white and male.
91
298633
2693
riche, blanc et mâle.
05:14
So then at the next level,
we have rich white people.
we have rich white people.
92
302386
3190
Donc à ce niveau,
on a les hommes blancs et riches.
on a les hommes blancs et riches.
05:18
Here we have rich male people.
93
306368
2481
Dessous, les hommes riches.
05:20
Here we have white male people.
94
308873
2049
Et là, les hommes blancs.
05:22
Then we have rich, white and male.
95
310946
3615
Ici nous avons : riche, blanc et homme.
05:27
And finally, people with none
of those types of privilege.
of those types of privilege.
96
315209
3132
Et enfin, les autres,
n'ayant aucun de ces privilèges.
n'ayant aucun de ces privilèges.
05:30
And I'm going to put back in
the rest of the adjectives for emphasis.
the rest of the adjectives for emphasis.
97
318365
3269
Je vais ajouter le reste
des adjectifs pour préciser.
des adjectifs pour préciser.
05:33
So here we have rich, white
non-male people,
non-male people,
98
321658
3030
Ici, nous avons les gens riches,
blancs mais pas mâles,
blancs mais pas mâles,
05:36
to remind us that there are
nonbinary people we need to include.
nonbinary people we need to include.
99
324712
3049
ce qui nous rappelle d'inclure
les personnes non-binaires.
les personnes non-binaires.
05:39
Here we have rich, nonwhite male people.
100
327785
2653
Ici, nous avons les hommes
riches, mais pas blancs.
riches, mais pas blancs.
05:42
Here we have non-rich, white male people,
101
330462
3296
Ici, les hommes blancs mais pas riches,
05:45
rich, nonwhite, non-male,
102
333782
2702
riches, mais pas blancs, ni mâles,
05:48
non-rich, white, non-male
103
336508
2551
pas riches, blancs, pas mâles
05:51
and non-rich, nonwhite, male.
104
339083
2335
et pas riches, pas blancs, mais mâles.
05:53
And at the bottom,
with the least privilege,
with the least privilege,
105
341442
2197
Et tout en bas,
avec le moins de privilèges,
avec le moins de privilèges,
05:55
non-rich, nonwhite, non-male people.
106
343663
4043
pas riches, pas blancs, et pas mâles.
05:59
We have gone from a diagram
of factors of 30
of factors of 30
107
347730
3812
Nous sommes partis
du diagramme des facteurs de 30
du diagramme des facteurs de 30
06:03
to a diagram of interaction
of different types of privilege.
of different types of privilege.
108
351566
3930
pour aller au diagramme des interactions
des différents types de privilèges.
des différents types de privilèges.
Il y a beaucoup de choses que nous pouvons
apprendre de ce diagramme, je crois.
apprendre de ce diagramme, je crois.
06:08
And there are many things
we can learn from this diagram, I think.
we can learn from this diagram, I think.
109
356068
3622
06:11
The first is that each arrow represents
a direct loss of one type of privilege.
a direct loss of one type of privilege.
110
359714
6811
D'abord, que chaque flèche représente
la disparition d'un des privilèges.
la disparition d'un des privilèges.
06:19
Sometimes people mistakenly think
that white privilege means
that white privilege means
111
367331
4483
On croit parfois, par erreur,
que le « privilège blanc » signifie
que le « privilège blanc » signifie
06:23
all white people are better off
than all nonwhite people.
than all nonwhite people.
112
371838
4548
que toutes les personnes blanches
s'en sortent mieux que les autres.
s'en sortent mieux que les autres.
06:28
Some people point at superrich
black sports stars and say,
black sports stars and say,
113
376410
3712
Alors des gens montrent les voitures
de sportifs noirs super-riches et disent :
de sportifs noirs super-riches et disent :
06:32
"See? They're really rich.
White privilege doesn't exist."
White privilege doesn't exist."
114
380146
3456
« Vous voyez ? Ils sont riches,
le privilège blanc n'existe pas. »
le privilège blanc n'existe pas. »
06:36
But that's not what the theory
of white privilege says.
of white privilege says.
115
384116
3029
Mais ce n'est pas ce que dit
la théorie du privilège blanc.
la théorie du privilège blanc.
06:39
It says that if that superrich sports star
had all the same characteristics
had all the same characteristics
116
387169
5238
Ça dit que si une star du sport super
riche avait les mêmes caractéristiques
riche avait les mêmes caractéristiques
06:44
but they were also white,
117
392431
1476
mais était aussi blanche,
06:45
we would expect them
to be better off in society.
to be better off in society.
118
393931
3432
elle serait plus avantagée
dans notre société.
dans notre société.
06:51
There is something else
we can understand from this diagram
we can understand from this diagram
119
399302
2785
Il y a autre chose à comprendre
de ce diagramme
de ce diagramme
06:54
if we look along a row.
120
402111
1986
si nous regardons les lignes.
06:56
If we look along the second-to-top row,
where people have two types of privilege,
where people have two types of privilege,
121
404121
4281
En regardant la deuxième ligne,
où les gens ont deux des trois privilèges,
où les gens ont deux des trois privilèges,
07:00
we might be able to see
that they're not all particularly equal.
that they're not all particularly equal.
122
408426
3956
nous voyons qu'ils ne sont pas
particulièrement égaux.
particulièrement égaux.
07:04
For example, rich white women
are probably much better off in society
are probably much better off in society
123
412406
6079
Par exemple, les femmes blanches et riches
sont probablement plus avantagées
sont probablement plus avantagées
07:10
than poor white men,
124
418509
2195
que les hommes blancs mais pauvres,
07:12
and rich black men are probably
somewhere in between.
somewhere in between.
125
420728
3006
et les hommes riches et noirs
sont probablement entre les deux.
sont probablement entre les deux.
07:15
So it's really more skewed like this,
126
423758
2777
Donc c'est plutôt penché comme ça,
07:18
and the same on the bottom level.
127
426559
1933
et pareil à l'étage suivant.
07:20
But we can actually take it further
128
428990
2091
Mais on peut aller encore plus loin
07:23
and look at the interactions
between those two middle levels.
between those two middle levels.
129
431105
3571
et regarder les interactions
entre les deux niveaux du milieu.
entre les deux niveaux du milieu.
07:27
Because rich, nonwhite non-men
might well be better off in society
might well be better off in society
130
435076
5936
Parce que les gens riches, pas blancs,
ni mâles sont probablement plus avantagés
ni mâles sont probablement plus avantagés
07:33
than poor white men.
131
441036
2093
que les hommes blancs et pauvres.
07:35
Think about some extreme
examples, like Michelle Obama,
examples, like Michelle Obama,
132
443153
3908
Pensez aux exemples extrêmes
comme Michelle Obama,
comme Michelle Obama,
07:39
Oprah Winfrey.
133
447085
1418
Oprah Winfrey.
07:40
They're definitely better off
than poor, white, unemployed homeless men.
than poor, white, unemployed homeless men.
134
448527
5013
Elles sont clairement plus avantagées
que des SDF blancs pauvres au chômage.
que des SDF blancs pauvres au chômage.
07:46
So actually, the diagram
is more skewed like this.
is more skewed like this.
135
454164
2780
Donc en fait, le diagramme
est encore plus déséquilibré que ça.
est encore plus déséquilibré que ça.
07:49
And that tension exists
136
457519
2703
Et une différence existe
07:52
between the layers
of privilege in the diagram
of privilege in the diagram
137
460246
3239
entre les niveaux des privilèges
de ce diagramme
de ce diagramme
07:55
and the absolute privilege
that people experience in society.
that people experience in society.
138
463509
3665
et le privilège réel que les gens
vivent dans la société.
vivent dans la société.
07:59
And this has helped me to understand
why some poor white men
why some poor white men
139
467198
3674
Ça m'a aidée à comprendre pourquoi
des hommes blancs mais pauvres
des hommes blancs mais pauvres
08:02
are so angry in society at the moment.
140
470896
3409
sont si en colère
contre la société aujourd'hui.
contre la société aujourd'hui.
08:06
Because they are considered to be high up
in this cuboid of privilege,
in this cuboid of privilege,
141
474329
4427
Parce qu'ils sont censés être tout là-haut
dans ce cube des privilèges,
dans ce cube des privilèges,
08:10
but in terms of absolute privilege,
they don't actually feel the effect of it.
they don't actually feel the effect of it.
142
478780
4783
mais dans la réalité, ce n'est pas
ce qu'ils vivent et ressentent.
ce qu'ils vivent et ressentent.
08:15
And I believe that understanding
the root of that anger
the root of that anger
143
483587
3446
Et je pense que comprendre
la cause de cette colère
la cause de cette colère
08:19
is much more productive
than just being angry at them in return.
than just being angry at them in return.
144
487057
4287
est bien plus productif que de simplement
être en colère contre eux en réponse.
être en colère contre eux en réponse.
08:25
Seeing these abstract structures
can also help us switch contexts
can also help us switch contexts
145
493289
4550
Les structures abstraites peuvent aussi
nous aider à changer le contexte
nous aider à changer le contexte
08:29
and see that different people
are at the top in different contexts.
are at the top in different contexts.
146
497863
3646
et voir que différentes personnes sont
au sommet dans différents contextes.
au sommet dans différents contextes.
08:33
In our original diagram,
147
501533
1780
Dans notre diagramme originel,
08:35
rich white men were at the top,
148
503337
2003
les riches hommes blancs étaient en haut,
08:37
but if we restricted
our attention to non-men,
our attention to non-men,
149
505364
3702
mais si on s'en tient à ceux
qui ne sont pas des hommes,
qui ne sont pas des hommes,
08:41
we would see that they are here,
150
509090
1690
on voit qu'ils sont ici.
08:42
and now the rich, white
non-men are at the top.
non-men are at the top.
151
510804
2731
Maintenant, les blancs riches,
non-mâles sont en haut.
non-mâles sont en haut.
08:45
So we could move to
a whole context of women,
a whole context of women,
152
513559
2845
On peut passer à
un contexte purement féminin,
un contexte purement féminin,
08:48
and our three types of privilege
could now be rich, white and cisgendered.
could now be rich, white and cisgendered.
153
516428
5144
nos trois types de privilèges pourraient
être riche, blanche et cisgenrée.
être riche, blanche et cisgenrée.
08:53
Remember that "cisgendered" means
that your gender identity does match
that your gender identity does match
154
521596
3705
« Cisgenré » signifie que votre perception
de votre genre est la même
de votre genre est la même
08:57
the gender you were assigned at birth.
155
525325
1965
que celui attribué à votre naissance.
09:00
So now we see that rich, white cis women
occupy the analogous situation
occupy the analogous situation
156
528021
6012
Donc là, nous avons les femmes riches,
blanches, et cis à la même place
blanches, et cis à la même place
09:06
that rich white men did
in broader society.
in broader society.
157
534057
3174
que les hommes blancs et riches
dans la société.
dans la société.
09:09
And this has helped me understand
why there is so much anger
why there is so much anger
158
537255
3428
Ça m'a permis de comprendre
pourquoi il y a tant de colère
pourquoi il y a tant de colère
09:12
towards rich white women,
159
540707
1653
contre les femmes blanches riches,
09:14
especially in some parts
of the feminist movement at the moment,
of the feminist movement at the moment,
160
542384
3522
particulièrement dans
certains mouvement féministes,
certains mouvement féministes,
09:17
because perhaps they're prone
to seeing themselves as underprivileged
to seeing themselves as underprivileged
161
545930
3660
peut-être parce qu'elles se voient
plutôt comme défavorisées
plutôt comme défavorisées
09:21
relative to white men,
162
549614
1813
en comparaison aux hommes blancs,
09:23
and they forget how overprivileged
they are relative to nonwhite women.
they are relative to nonwhite women.
163
551451
5111
mais elles oublient
combien elles sont favorisées
combien elles sont favorisées
par rapport aux femmes de couleur.
09:30
We can all use these abstract structures
to help us pivot between situations
to help us pivot between situations
164
558554
5440
Nous pouvons utiliser
ces structures abstraites
ces structures abstraites
pour nous aider à basculer
entre les situations
entre les situations
09:36
in which we are more privileged
and less privileged.
and less privileged.
165
564018
2592
où nous sommes plus ou moins
favorisés que les autres.
favorisés que les autres.
09:38
We are all more privileged than somebody
166
566634
2523
On est tous plus chanceux que quelqu'un
09:41
and less privileged than somebody else.
167
569181
2438
et moins chanceux que quelqu'un d'autre.
09:44
For example, I know and I feel
that as an Asian person,
that as an Asian person,
168
572738
4784
Par exemple, je sais et je ressens
qu'en tant qu'asiatique,
qu'en tant qu'asiatique,
09:49
I am less privileged than white people
169
577546
2730
je suis moins privilégiée que les blancs
09:52
because of white privilege.
170
580300
1475
à cause du privilège blanc.
09:53
But I also understand
171
581799
1648
Mais je comprends aussi
09:55
that I am probably among
the most privileged of nonwhite people,
the most privileged of nonwhite people,
172
583471
4129
que j'appartiens probablement aux plus
privilégiés des personnes de couleur,
privilégiés des personnes de couleur,
09:59
and this helps me pivot
between those two contexts.
between those two contexts.
173
587624
3119
et cela m'aide à basculer
entre ces deux concepts.
entre ces deux concepts.
10:03
And in terms of wealth,
174
591595
1693
En termes d'argent,
10:05
I don't think I'm super rich.
175
593312
1843
je ne pense pas être super riche.
10:07
I'm not as rich as the kind of people
who don't have to work.
who don't have to work.
176
595179
3045
Je ne suis pas riche
au point de ne plus travailler.
au point de ne plus travailler.
10:10
But I am doing fine,
177
598248
1548
Mais je me débrouille bien,
10:11
and that's a much better
situation to be in
situation to be in
178
599820
2155
et je suis dans une très bonne situation
10:13
than people who are really struggling,
179
601999
1811
comparée à ceux en difficulté,
10:15
maybe are unemployed
or working at minimum wage.
or working at minimum wage.
180
603834
3061
peut-être au chômage
ou travaillant au salaire minimum.
ou travaillant au salaire minimum.
10:20
I perform these pivots in my head
181
608566
3426
Je fais ces basculements dans ma tête
10:24
to help me understand experiences
from other people's points of view,
from other people's points of view,
182
612016
5239
pour m'aider à comprendre
les choses du point de vue des autres,
les choses du point de vue des autres,
10:30
which brings me to this
possibly surprising conclusion:
possibly surprising conclusion:
183
618412
3989
ce qui m'amène à cette
conclusion, peut-être surprenante :
conclusion, peut-être surprenante :
10:35
that abstract mathematics
is highly relevant to our daily lives
is highly relevant to our daily lives
184
623242
6834
les mathématiques abstraites
sont tout à fait pertinentes
sont tout à fait pertinentes
dans nos vies quotidiennes
10:42
and can even help us to understand
and empathize with other people.
and empathize with other people.
185
630100
6720
et peuvent même nous aider
à comprendre les autres
à comprendre les autres
et à avoir de l'empathie pour eux.
10:50
My wish is that everybody would try
to understand other people more
to understand other people more
186
638584
5639
J'aimerais que tous, nous essayons
de comprendre davantage les autres,
de comprendre davantage les autres,
10:56
and work with them together,
187
644247
1916
de travailler de concert avec eux,
10:58
rather than competing with them
188
646187
2021
plutôt que d'être en compétition avec eux,
11:00
and trying to show that they're wrong.
189
648232
2611
et d'essayer de leur prouver
qu'ils se trompent.
qu'ils se trompent.
11:04
And I believe that abstract
mathematical thinking
mathematical thinking
190
652031
4567
Et je crois que la pensée
mathématique abstraite
mathématique abstraite
11:08
can help us achieve that.
191
656622
2080
peut nous aider à réaliser ça.
11:12
Thank you.
192
660265
1205
Merci.
11:13
(Applause)
193
661494
4155
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Eugenia Cheng - Mathematician, pianistEugenia Cheng devotes her life to mathematics, the piano and helping people.
Why you should listen
Dr. Eugenia Cheng quit her tenured academic job for a portfolio career as a research mathematician, educator, author, columnist, public speaker, artist and pianist. Her aim is to rid the world of math phobia and develop, demonstrate and advocate for the role of mathematics in addressing issues of social justice.
Her first popular math book, How to Bake Pi, was published by Basic Books in 2015 to widespread acclaim including from the New York Times, National Geographic, Scientific American, and she was interviewed around the world including on the BBC, NPR and The Late Show with Stephen Colbert. Her second book, Beyond Infinity was published in 2017 and was shortlisted for the Royal Society Insight Investment ScienceBook Prize. Her most recent book, The Art of Logic in an Illogical World, was published in 2018 and was praised in the Guardian.
Cheng was an early pioneer of math on YouTube, and her most viewed video, about math and bagels, has been viewed more than 18 million times to date. She has also assisted with mathematics in elementary schools and high schools for 20 years. Cheng writes the "Everyday Math" column for the Wall Street Journal, is a concert pianist and founded the Liederstube, a not-for-profit organization in Chicago bringing classical music to a wider audience. In 2017 she completed her first mathematical art commission, for Hotel EMC2 in Chicago; her second was installed in 2018 in the Living Architecture exhibit at 6018 North.
Cheng is Scientist In Residence at the School of the Art Institute of Chicago and won tenure in Pure Mathematics at the University of Sheffield, UK. She is now Honorary Fellow at the University of Sheffield and Honorary Visiting Fellow at City University, London. She has previously taught at the universities of Cambridge, Chicago and Nice and holds a PhD in pure mathematics from the University of Cambridge. Her research is in the field of Category Theory, and to date she has published 16 research papers in international journals.
You can learn more about her in this in-depth biographic interview on the BBC's Life Scientific.
Eugenia Cheng | Speaker | TED.com