ABOUT THE SPEAKER
Larry Brilliant - Epidemiologist, philanthropist
TED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems.

Why you should listen

Larry Brilliant's career path, as unlikely as it is inspirational, has proven worthy of his surname. Trained as a doctor, he was living in a Himalayan monastery in the early 1970s when his guru told him he should help rid the world of smallpox. He joined the World Health Organization's eradication project, directed efforts to eliminate the disease in India and eventually presided over the last case of smallpox on the planet.

Not content with beating a single disease, he founded the nonprofit Seva Foundation, which has cured more than two million people of blindness in 15 countries through innovative surgery, self-sufficient eye care systems and low-cost manufacturing of intraocular lenses. Outside the medical field, he found time to cofound the legendary online community The Well, and run two public tech companies. Time and WIRED magazines call him a "technology visionary."

His 2006 TED Prize wish drew on both sides of his career: He challenged the TED community to help him build a global early-response system to spot new diseases as quickly as they emerge. Called InSTEDD, the system has grown into a network of 100 digital detection partners, which provide tools that help the UN, WHO and CDC track potential pandemics. 

Shortly after he won the TED Prize, Google executives asked Brilliant to run their new philanthropic arm, Google.org. So, between consulting on the WHO's polio eradication project and designing a disease-surveillance network, he harnessed Google's brains and billions in a mix of for-profit and nonprofit ventures tackling the global problems of disease, poverty and climate change. Today, Brilliant is Chair of the Skoll Global Threats Fund, where he heads a team whose mission is to confront global threats imperiling humanity: pandemics, climate change, water security, nuclear proliferation and Middle East conflict.

More profile about the speaker
Larry Brilliant | Speaker | TED.com
TED2006

Larry Brilliant: My wish: Help me stop pandemics

Larry Brilliant veut mettre un terme aux pandémies

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En acceptant le prix TED 2006, le Docteur Larry Brilliant explique comment la variole a été éradiquée de la planète, et appelle à un nouveau système mondial qui puisse identifier et contenir les pandémies avant qu'elles ne se propagent.
- Epidemiologist, philanthropist
TED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems. Full bio

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00:25
I'm the luckiestplus chanceux guy in the worldmonde.
0
0
2000
Je suis l'homme le plus chanceux du monde.
00:28
I got to see the last caseCas of killertueur smallpoxvariole in the worldmonde.
1
3000
4000
J'ai pu voir le dernier cas de variole mortelle dans le monde.
00:32
I was in IndiaInde this pastpassé yearan,
2
7000
2000
J'étais en Inde l'an dernier,
00:34
and I maymai have seenvu the last casescas of poliopolio in the worldmonde.
3
9000
4000
Et j'ai peut-être vu les derniers cas de polio dans le monde.
00:40
There's nothing that makesfait du you feel more -- the blessingbénédiction and the honorhonneur
4
15000
4000
Rien ne peut vous rendre plus conscient -- la bénédiction et l'honneur
00:44
of workingtravail in a programprogramme like that than to know
5
19000
4000
de travailler dans un programme comme celui-ci que de savoir
00:48
that something that horriblehorrible no longerplus long existsexiste.
6
23000
3000
que quelque chose d'aussi horrible n'existe plus.
00:52
So, I'm going to tell -- (ApplauseApplaudissements) --
7
27000
2000
Donc, je vais vous dire -- (Applaudissements) --
00:56
so, I'm going to showmontrer you some dirtysale picturesdes photos.
8
31000
3000
donc, je vais vous montrer de vilaines images.
00:59
They are difficultdifficile to watch, but you should look at them with optimismoptimisme
9
34000
6000
Elles sont difficiles à regarder, mais vous devriez les regarder avec optimisme
01:05
because the horrorhorreur of these picturesdes photos will be matchedapparié
10
40000
5000
parce que l'horreur de ces images sera associée
01:10
by the upliftingédifiant qualityqualité of knowingconnaissance that they no longerplus long existexister.
11
45000
4000
au réconfort de savoir qu'elles n'existent plus.
01:15
But first I'm going to tell you a little bitbit about my ownposséder journeypériple.
12
50000
4000
Mais d'abord je vais vous parler un peu de ma propre expérience.
01:20
My backgroundContexte is not exactlyexactement the conventionalconventionnel medicalmédical educationéducation
13
55000
3000
Ma formation n'est pas exactement une formation médicale conventionnelle
01:23
that you mightpourrait expectattendre.
14
58000
2000
à laquelle vous pourriez vous attendre.
01:27
When I was an interninterne in SanSan FranciscoFrancisco,
15
62000
3000
Quand j'étais interne à San Francisco,
01:30
I heardentendu about a groupgroupe of NativeNative AmericansAméricains
16
65000
3000
j'ai entendu parler d'un groupe d'Amérindiens
01:33
who had takenpris over AlcatrazAlcatraz IslandÎle,
17
68000
2000
qui s'étaient emparés de l'île d'Alcatraz,
01:35
and a NativeNative AmericanAméricain who wanted to give birthnaissance on that islandîle,
18
70000
3000
et d'une Amérindienne qui voulait accoucher sur cette île,
01:38
and no other doctordocteur wanted to go and help her give birthnaissance.
19
73000
4000
et aucun autre docteur ne voulait aller l'aider à accoucher.
01:42
I wentest allé out to AlcatrazAlcatraz, and I livedvivait on the islandîle for severalnombreuses weekssemaines.
20
77000
3000
Je suis allé à Alcatraz, et j'ai vécu sur l'île pendant plusieurs semaines.
01:46
She gavea donné birthnaissance; I caughtpris the babybébé; I got off the islandîle;
21
81000
3000
Elle a accouché, j'ai pris le bébé, j'ai quitté l'île,
01:49
I landeda atterri in SanSan FranciscoFrancisco; and all the presspresse wanted to talk to me
22
84000
4000
J'ai débarqué à San Francisco, et tous les journalistes voulaient me parler
01:53
because my threeTrois weekssemaines on the islandîle madefabriqué me an expertexpert in IndianIndien affairsaffaires.
23
88000
4000
parce que mes trois semaines sur l'île avaient fait de moi un expert en affaires indiennes.
01:58
I woundblessure up on everychaque televisiontélévision showmontrer.
24
93000
2000
Je me suis retrouvé dans toutes les émissions de télévision.
02:00
SomeoneQuelqu'un saw me on televisiontélévision; they calledappelé me up; and they askeda demandé me
25
95000
3000
Quelqu'un m'a vu à la télévision, on m'a appelé, et on m'a demandé
02:03
if I'd like to be in a moviefilm and to playjouer a youngJeune doctordocteur
26
98000
3000
si j'aimerais être dans un film et jouer un jeune docteur
02:06
for a bunchbouquet of rockRoche and rollrouleau starsétoiles who were travelingen voyageant in a busautobus ridebalade
27
101000
3000
pour un groupe de stars du rock qui voyageaient en bus
02:09
from SanSan FranciscoFrancisco to EnglandL’Angleterre. And I said, yes, I would do that,
28
104000
4000
de San Francisco à l'Angleterre. Et j'ai dit oui, que je le ferais,
02:13
so I becamedevenu the doctordocteur in an absolutelyabsolument awfulterrible moviefilm
29
108000
4000
et donc je suis devenu le médecin dans un film absolument épouvantable
02:17
calledappelé "MedicineMédecine BallBall CaravanCaravane."
30
112000
3000
qui s'appellait "Medecine Ball Caravan."
02:20
Now, you know from the '60s,
31
115000
2000
Maintenant, vous savez que les années 60,
02:22
you're eithernon plus on the busautobus or you're off the busautobus.
32
117000
3000
soit vous êtes dans le bus ou vous êtes hors du bus.
02:25
I was on the busautobus. My wifefemme and I, of 37 yearsannées, joinedrejoint the busautobus.
33
120000
3000
J'étais dans le bus. Ma femme et moi, nous sommes mariés depuis 37 ans, nous avons pris le bus.
02:28
Our busautobus ridebalade tooka pris us from SanSan FranciscoFrancisco to LondonLondres.
34
123000
3000
Notre bus nous a emmenés de San Francisco à Londres.
02:31
We switchedcommuté busesles autobus at the biggros pondétang. We then got on two more busesles autobus
35
126000
4000
Nous avons changé de bus au niveau de l'Océan Atlantique. Nous avons ensuite pris deux bus de plus
02:35
and we drovea conduit throughpar TurkeyTurquie and IranIran, AfghanistanAfghanistan,
36
130000
3000
et nous avons traversé la Turquie et l'Iran, l'Afghanistan,
02:38
over the KhyberKhyber PassPass, into PakistanPakistan, like everychaque other youngJeune doctordocteur.
37
133000
5000
traversé la Passe de Khyber, pour arriver au Pakistan, comme tout autre jeune docteur.
02:43
This is us at the KhyberKhyber PassPass, and that's our busautobus.
38
138000
2000
C'est nous à la Passe de Khyber, et voilà notre bus.
02:45
We had some difficultydifficulté gettingobtenir over the KhyberKhyber PassPass,
39
140000
3000
Nous avons eu du mal à traverser la Passe de Khyber,
02:49
but we woundblessure up in IndiaInde.
40
144000
2000
mais nous avons fini en Inde.
02:52
And then, like everyonetoutes les personnes elseautre in our generationgénération,
41
147000
2000
Et ensuite, comme tous les gens de notre génération,
02:54
we wentest allé to livevivre in a HimalayanHimalayan monasterymonastère.
42
149000
2000
nous sommes allés vivre dans un monastère dans l'Himalaya.
02:56
(LaughterRires)
43
151000
2000
(Rires)
03:00
This is just like a residencyrésidence programprogramme,
44
155000
2000
C'est comme un programme de stage,
03:02
for those of you that are in medicalmédical schoolécole.
45
157000
2000
pour ceux qui font des études de médecine.
03:04
And we studiedétudié with a wisesage man, a gurugourou namednommé KaroliKaroli BabaBaba,
46
159000
6000
Et nous avons étudié avec un sage, un gourou du nom de Karoli Baba,
03:10
who then told me to get riddébarrasser of the dressrobe,
47
165000
3000
qui m'a alors dit de me débarrasser de la robe,
03:13
put on a three-piecetrois pièces suitcostume,
48
168000
2000
de mettre un costume trois pièces,
03:15
go joinjoindre the UnitedUnie NationsNations Unies as a diplomatdiplomate
49
170000
3000
de rejoindre les Nations Unies en tant que diplomate
03:18
and work for the WorldMonde HealthSanté OrganizationOrganisation.
50
173000
3000
et de travailler pour l'Organisation Mondiale de la Santé.
03:21
And he madefabriqué an outrageousscandaleux predictionprédiction that smallpoxvariole would be eradicatedéradiqué,
51
176000
4000
Et il a fait une prédiction incroyable que la variole serait éradiquée
03:25
and that this was God'sDe Dieu giftcadeau to humanityhumanité
52
180000
3000
et que c'était le don de Dieu à l'humanité
03:28
because of the harddifficile work of dedicateddévoué scientistsscientifiques.
53
183000
3000
à cause du travail difficile des scientifiques dévoués.
03:31
And that predictionprédiction camevenu truevrai, and this little girlfille is RahimaRahima BanuBanu,
54
186000
5000
Et cette prédiction s'est réalisée, et cette petit fille est Rahima Banu,
03:36
and she was the last caseCas of killertueur smallpoxvariole in the worldmonde.
55
191000
4000
et elle a été le dernier cas de variole mortelle dans le monde.
03:40
And this documentdocument is the certificatecertificat that the globalglobal commissioncommission signedsigné
56
195000
5000
Et ce document est le certificat que la commission mondiale a signé
03:45
certifyingcertifier the worldmonde to have eradicatedéradiqué the first diseasemaladie in historyhistoire.
57
200000
5000
certifiant que le monde avait éradiqué la première maladie de l'histoire.
03:51
The keyclé to eradicatingéradiquer smallpoxvariole was earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
58
206000
6000
La clé pour éradiquer la variole a été une détection précoce, une réponse rapide.
03:57
I'm going to askdemander you to repeatrépéter that: earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
59
212000
4000
Je vais vous demander de répéter ça, détection précoce, réponse rapide.
04:01
Can you say that?
60
216000
2000
Pouvez-vous le dire?
04:03
AudiencePublic: EarlyDès le début detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
61
218000
2000
Le public: détection précoce, réponse rapide.
04:05
LarryLarry BrilliantBrillant: SmallpoxVariole was the worstpire diseasemaladie in historyhistoire.
62
220000
3000
Larry Brilliant : la variole a été la pire maladie de l'histoire.
04:08
It killedtué more people than all the warsguerres in historyhistoire.
63
223000
3000
Elle a tué plus de gens que toutes les guerres de l'histoire.
04:11
In the last centurysiècle, it killedtué 500 millionmillion people.
64
226000
5000
Au siècle dernier, elle a tué 500 millions de gens.
04:17
More than two -- you're readingen train de lire about LarryLarry PagePage alreadydéjà,
65
232000
3000
Plus de deux -- vous en êtes déjà à Larry Page
04:20
somebodyquelqu'un readslit very fastvite. (LaughterRires)
66
235000
2000
il y a quelqu'un qui lit très vite. (Rires)
04:22
In the yearan that LarryLarry PagePage and SergeySergey BrinBrin --
67
237000
3000
L'année où Larry Page et Seguey Brin --
04:25
with whomqui I have a certaincertain affectionaffection and a newNouveau affiliationaffiliation --
68
240000
3000
pour qui j'ai une certaine affection et une nouvelle affiliation --
04:28
in the yearan in whichlequel they were bornnée,
69
243000
2000
l'année où ils sont nés,
04:30
two millionmillion people dieddécédés of smallpoxvariole.
70
245000
3000
deux millions de personnes sont mortes de la variole.
04:33
We declareddéclaré smallpoxvariole eradicatedéradiqué in 1980.
71
248000
4000
nous avons déclaré la variole éradiquée en 1980.
04:38
This is the mostles plus importantimportant slidefaire glisser that I've ever seenvu in publicpublic healthsanté
72
253000
4000
C'est la diapo la plus importante que j'ai jamais vue en matière de santé publique
04:42
because it showsmontre you to be the richestle plus riche and the strongestle plus fort,
73
257000
4000
parce que qu'elle vous montre qu'être les plus riches et les plus forts
04:46
and to be kingsrois and queensreines of the worldmonde,
74
261000
2000
et être les rois et les reines du monde,
04:48
did not protectprotéger you from dyingen train de mourir of smallpoxvariole.
75
263000
2000
ne vous protégeait pas contre la mort par la variole.
04:50
Never can you doubtdoute that we are all in this togetherensemble.
76
265000
4000
Vous ne doutez pas que nous sommes tous dans le même bateau.
04:55
But to see smallpoxvariole from the perspectivela perspective of a sovereignsouverain
77
270000
4000
Mais voir la variole du point de vue d'un souverain
04:59
is the wrongfaux perspectivela perspective.
78
274000
2000
n'est pas le bon point de vue.
05:01
You should see it from the perspectivela perspective of a mothermère
79
276000
3000
Vous devriez le voir du point de vue d'une mère
05:04
watchingen train de regarder her childenfant developdévelopper this diseasemaladie and standingpermanent by helplesslyimpuissant.
80
279000
4000
qui regarde son enfant développer la maladie et qui est là impuissante.
05:08
Day one, day two, day threeTrois, day fourquatre, day fivecinq, day sixsix.
81
283000
11000
1er jour, 2ème jour, 3ème jour, 4ème jour, 5ème jour, 6ème jour.
05:19
You're a mothermère and you're watchingen train de regarder your childenfant,
82
294000
3000
Vous êtes une mère et vous regardez votre enfant,
05:22
and on day sixsix, you see pustulespustules that becomedevenir harddifficile.
83
297000
5000
et le 6ème jour, vous voyez des pustules qui deviennent dures.
05:27
Day sevenSept, they showmontrer the classicclassique scarsdes cicatrices of smallpoxvariole umbilicationombilication.
84
302000
6000
Le 7ème jour, elles montrent les cicatrices classiques de l'ombilication de la variole.
05:33
Day eighthuit.
85
308000
1000
Le 8ème jour.
05:34
And AlAl GoreGore said earlierplus tôt that the mostles plus photographedphotographié imageimage in the worldmonde,
86
309000
5000
Et Al Gore a dit auparavant que l'image la plus photographiée au monde,
05:39
the mostles plus printedimprimé imageimage in the worldmonde,
87
314000
2000
l'image la plus imprimée au monde,
05:41
was that of the EarthTerre. But this was in 1974,
88
316000
3000
était celle de la Terre. Mais c'était en 1974,
05:44
and as of that momentmoment this photographphotographier was the photographphotographier
89
319000
3000
et à ce moment cette photographie était la photographie
05:47
that was the mostles plus widelylargement printedimprimé
90
322000
2000
qui était la plus imprimée
05:49
because we printedimprimé two billionmilliard copiescopies of this photographphotographier,
91
324000
3000
parce que nous en avons imprimé 2 milliards de copies de cette photo,
05:52
and we tooka pris them handmain to handmain, doorporte to doorporte,
92
327000
3000
et nous les avons distribuées de mains en mains, de porte à porte,
05:55
to showmontrer people and askdemander them if there was smallpoxvariole in theirleur housemaison
93
330000
5000
pour montrer aux gens et leur demander s'il y avait la variole dans leur maison
06:00
because that was our surveillancesurveillance systemsystème. We didn't have GoogleGoogle;
94
335000
4000
parce que c'était notre système de surveillance. Nous n'avions pas Google,
06:04
we didn't have webweb crawlersrobots; we didn't have computersdes ordinateurs.
95
339000
3000
nous n'avions pas de moteurs de recherche, nous n'avions pas d'ordinateurs.
06:08
By day nineneuf, you look at this picturephoto, and you're horrifiedhorrifié.
96
343000
5000
Au 9ème jour, vous voyez cette image, et vous êtes horrifié.
06:13
I look at this picturephoto and I say, "Thank God"
97
348000
2000
Je regarde cette image et je dis, "Merci mon Dieu"
06:15
because it's clearclair that this is only an ordinaryordinaire caseCas of smallpoxvariole,
98
350000
4000
parce qu'il est clair qu'il s'agit seulement d'un cas ordinaire de variole,
06:19
and I know this childenfant will livevivre.
99
354000
2000
et je sais que cet enfant vivra.
06:22
And by day 13, the lesionsles lésions are scabbingscabbing, his eyelidsles paupières are swollengonflé,
100
357000
5000
Et au 13ème jour, les lésions font des croûtes, ses paupières son enflées,
06:27
but you know this childenfant has no other secondarysecondaire infectioninfection.
101
362000
4000
mais vous savez que cet enfant n'a pas d'infection secondaire.
06:31
And by day 20, while he will be scarredcicatrisé for life, he will livevivre.
102
366000
5000
Et au 20ème jour, alors qu'il gardera des cicatrices toute sa vie, il vivra.
06:36
There are other kindssortes of smallpoxvariole that are not like that.
103
371000
4000
Il y a d'autres types de variole qui ne sont pas de ce type.
06:40
This is confluentconfluent smallpoxvariole,
104
375000
2000
Il s'agit de la variole confluente,
06:42
in whichlequel there isn't a singleunique placeendroit on the bodycorps where you could put a fingerdoigt
105
377000
4000
avec laquelle il n'y a pas un seul endroit du corps où mettre le doigt
06:46
and not be coveredcouvert by lesionsles lésions.
106
381000
3000
sans être couvert de lésions.
06:49
FlatPlat smallpoxvariole, whichlequel killedtué 100 percentpour cent of people who got it.
107
384000
4000
La variole maligne, qui a tué 100% des gens qui l'ont contractée.
06:53
And hemorrhagichémorragique smallpoxvariole, the mostles plus cruelcruel of all,
108
388000
4000
Et la variole hémorragique, la plus cruelle de toutes,
06:57
whichlequel had a predilectionprédilection for pregnantEnceinte womenfemmes.
109
392000
3000
qui avait une prédilection pour les femmes enceintes.
07:00
I've probablyProbablement had 50 womenfemmes diemourir. They all had hemorrhagichémorragique smallpoxvariole.
110
395000
4000
J'ai probablement vu mourir 50 femmes. Elles avaient toutes la variole hémorragique.
07:04
I've never seenvu anybodyn'importe qui diemourir from it who wasn'tn'était pas a pregnantEnceinte womanfemme.
111
399000
3000
Je n'ai jamais vu personne d'autres que des femmes enceintes en mourir.
07:09
In 1967, the WHO embarkedembarqué on what was an outrageousscandaleux programprogramme
112
404000
3000
En 1967, l'OMS s'est engagée dans un programme exorbitant
07:12
to eradicateéradiquer a diseasemaladie.
113
407000
2000
pour éradiquer une maladie.
07:14
In that yearan, there were 34 countriesdes pays affectedaffecté with smallpoxvariole.
114
409000
4000
Cette année-là, 34 pays ont été affectés par la variole.
07:18
By 1970, we were down to 18 countriesdes pays.
115
413000
4000
En 1970, nous étions descendus à 18 pays.
07:22
1974, we were down to fivecinq countriesdes pays.
116
417000
2000
1974, on en était à 5 pays.
07:24
But in that yearan, smallpoxvariole explodeda explosé throughouttout au long de IndiaInde.
117
419000
5000
Mais cette année-là, la variole a explosé dans toute l'Inde.
07:29
And IndiaInde was the placeendroit where smallpoxvariole madefabriqué its last standsupporter.
118
424000
5000
Et l'Inde était un endroit où la variole livrait sa dernière bataille.
07:34
In 1974, IndiaInde had a populationpopulation of 600 millionmillion.
119
429000
3000
En 1974, l'Inde avait une population de 600 millions d'individus.
07:37
There are 21 linguisticlinguistique statesÉtats in IndiaInde,
120
432000
3000
Il y a 21 langues parlées en Inde,
07:40
whichlequel is like sayingen disant 21 differentdifférent countriesdes pays.
121
435000
3000
cela revient à dire 21 pays différents.
07:43
There are 20 millionmillion people on the roadroute at any time in busesles autobus
122
438000
3000
Il y a 20 millions de gens sur la route à tout le temps dans les bus
07:46
and trainsles trains, walkingen marchant, 500,000 villagesles villages, 120 millionmillion householdsménages,
123
441000
6000
et les trains, qui marchent, 500 000 villages, 120 millions de foyers,
07:52
and noneaucun of them wanted to reportrapport if they had a caseCas of smallpoxvariole in theirleur housemaison
124
447000
5000
et aucun d'entre eux ne voulait signaler s'ils avait un cas de variole chez eux
07:57
because they thought that smallpoxvariole was the visitationvisitation of a deitydéité,
125
452000
3000
parce qu'ils pensaient que la variole était la visite d'une divinité,
08:00
ShitalaShitala MataMata, the coolingrefroidissement mothermère,
126
455000
2000
Shitala Mata, la mère froide,
08:02
and it was wrongfaux to bringapporter strangersétrangers into your housemaison
127
457000
4000
et c'était mal d'amener des étrangers à la maison
08:06
when the deitydéité was in the housemaison. No incentivemotivation to reportrapport smallpoxvariole.
128
461000
5000
quand la divinité était chez vous. Pas incitant à signaler la variole.
08:11
It wasn'tn'était pas just IndiaInde that had smallpoxvariole deitiesdivinités;
129
466000
3000
Il n'y avait pas que l'Inde à avoir des divinités,
08:14
smallpoxvariole deitiesdivinités were prevalentfréquent all over the worldmonde.
130
469000
4000
les divinités de la variole étaient prévalentes dans le monde entier.
08:18
So, how we eradicatedéradiqué smallpoxvariole was -- maxmax vaccinationvaccination wouldn'tne serait pas work.
131
473000
5000
Donc, voilà comment nous avons éradiqué la variole - une campagne de vaccination massive n'aurait pas marché.
08:23
You could vaccinatevacciner everybodyTout le monde in IndiaInde,
132
478000
2000
On ne pouvait pas vacciner tout le monde en Inde,
08:25
but one yearan laterplus tard there'llil y aura be 21 millionmillion newNouveau babiesbébés,
133
480000
3000
mais un an plus tard il y aurait 21 millions de nouveaux nés,
08:28
whichlequel was then the populationpopulation of CanadaCanada.
134
483000
2000
ce qui était alors l'équivalent de la population du Canada
08:30
It wouldn'tne serait pas do just to vaccinatevacciner everyonetoutes les personnes.
135
485000
3000
ça ne marcherait pas de vacciner tout le monde.
08:33
You had to find everychaque singleunique caseCas of smallpoxvariole in the worldmonde
136
488000
3000
Il fallait trouver chaque cas de variole dans le monde
08:36
at the sameMême time and drawdessiner a circlecercle of immunityimmunité around it.
137
491000
3000
en même temps et dessiner un cercle d'immunité autour.
08:39
And that's what we did.
138
494000
2000
Et c'est ce que nous avons fait.
08:42
In IndiaInde aloneseul, my 150,000 bestmeilleur friendscopains and I
139
497000
3000
Rien qu'en Inde, mes 150 000 meilleurs amis et moi
08:45
wentest allé doorporte to doorporte with that sameMême picturephoto
140
500000
4000
sommes allés de porte en porte avec la même image
08:49
to everychaque singleunique housemaison in IndiaInde. We madefabriqué over one billionmilliard housemaison callsappels.
141
504000
4000
dans chaque maison en Inde. Nous avons fait plus d'un milliard de visites à domicile.
08:54
And in the processprocessus, I learnedappris something very importantimportant.
142
509000
4000
Et dans la démarche, j'ai appris quelque chose de très important.
08:58
EveryChaque time we did a house-to-housemaison-à-maison searchchercher,
143
513000
3000
Chaque fois que nous avons recherché de maison en maison,
09:02
we had a spikepointe in the numbernombre of reportsrapports of smallpoxvariole.
144
517000
5000
nous avions une pointe dans les signalements de variole.
09:08
When we didn't searchchercher, we had the illusionillusion that there was no diseasemaladie.
145
523000
4000
Quand nous ne cherchions pas, nous avions l'illusion qu'il n'y avait pas de maladie.
09:12
When we did searchchercher, we had the illusionillusion that there was more diseasemaladie.
146
527000
4000
Quand nous avons cherché, nous avions l'illusion qu'il y avait plus de maladie.
09:17
A surveillancesurveillance systemsystème was necessarynécessaire
147
532000
2000
Un système de surveillance était nécessaire
09:19
because what we needednécessaire was earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
148
534000
5000
parce que ce qu'il nous fallait, c'était une détection précoce, une réponse rapide.
09:26
So, we searchedcherché and we searchedcherché, and we founda trouvé
149
541000
3000
Alors, nous avons cherché et cherché, et nous avons trouvé
09:29
everychaque caseCas of smallpoxvariole in IndiaInde. We had a rewardrécompense.
150
544000
3000
chaque cas de variole en Inde. Nous avons avions une récompense.
09:32
We raisedélevé the rewardrécompense. We continueda continué to increaseaugmenter the rewardrécompense.
151
547000
4000
Nous avons augmenté la récompense. Nous avons continué à augmenter la récompense.
09:36
We had a scorecardfiche d'évaluation that we wrotea écrit on everychaque housemaison.
152
551000
4000
Nous avions une carte de pointage que nous écrivions sur chaque maison.
09:40
And as we did that, the numbernombre of reportedsignalé casescas in the worldmonde droppedchuté to zerozéro,
153
555000
5000
Et en faisant cela, le nombre de cas signalés dans le monde est tombé à zéro.
09:45
and in 1980 we declareddéclaré the globeglobe freegratuit of smallpoxvariole.
154
560000
6000
et en 1980 nous avons déclaré la planète débarrassée de la variole.
09:51
It was the largestplus grand campaigncampagne in UnitedUnie NationsNations Unies historyhistoire untiljusqu'à the IraqIrak warguerre.
155
566000
6000
Ce fut la plus grande campagne dans l'histoire des Nations Unies jusqu'à la guerre en Iraq.
09:57
150,000 people from all over the worldmonde,
156
572000
5000
150 000 personnes du monde entier,
10:02
doctorsmédecins of everychaque racecourse, religionreligion, cultureCulture and nationnation,
157
577000
3000
des médecins de toutes races, religions, cultures et nations,
10:05
who foughtcombattu sidecôté by sidecôté, brothersfrères and sisterssœurs, with eachchaque other,
158
580000
5000
qui ont combattu côte à côte, frères et soeurs, les uns avec les autres,
10:10
not againstcontre eachchaque other, in a commoncommun causecause to make the worldmonde better.
159
585000
5000
et pas les uns contre les autres, pour une cause commune pour rendre le monde meilleur.
10:16
But smallpoxvariole was the fourthQuatrième diseasemaladie that was intendedprévu for eradicationéradication.
160
591000
4000
Mais la variole était la quatrième maladie à éradiquer.
10:20
We failedéchoué threeTrois other timesfois.
161
595000
2000
Nous avons échoué trois autres fois.
10:22
We failedéchoué againstcontre malariapaludisme, yellowjaune feverfièvre and yawspian.
162
597000
3000
Nous avons échoué contre le paludisme, la fièvre jaune et le pian.
10:25
But soonbientôt we maymai see poliopolio eradicatedéradiqué.
163
600000
4000
Mais bientôt nous pourrons peut-être voir la polio éradiquée.
10:29
But the keyclé to eradicatingéradiquer poliopolio is earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
164
604000
5000
Mais la clé de l'éradication de la polio est une détection précoce, une réponse rapide.
10:35
This maymai be the yearan we eradicateéradiquer poliopolio --
165
610000
3000
C'est peut-être cette année que nous allons éradiquer la polio --
10:38
that will make it the secondseconde diseasemaladie in historyhistoire.
166
613000
3000
ça en fera la deuxième maladie de l'histoire.
10:41
And DavidDavid HeymannHeymann, who'squi est watchingen train de regarder this on the webcastwebcast --
167
616000
4000
et David Heymann, qui nous regarde en webcast --
10:45
DavidDavid, keep on going. We're closeFermer. We're down to fourquatre countriesdes pays.
168
620000
5000
David, continue. Nous y sommes presque. Il nous reste 4 pays.
10:50
(ApplauseApplaudissements)
169
625000
5000
(Applaudissements)
10:56
I feel like HankHank AaronAaron. BarryBarry BondsObligations can replaceremplacer me any time.
170
631000
4000
J'ai l'impression d'être Hank Aaron. Barry Bonds peut me remplacer à tout moment.
11:00
Let's get anotherun autre diseasemaladie off the listliste of terribleterrible things to worryinquiéter about.
171
635000
5000
Rayons une autre maladie de cette liste de choses terribles dont nous devons nous inquiéter.
11:05
I was just in IndiaInde workingtravail on the poliopolio programprogramme.
172
640000
3000
Je reviens d'Inde où je travaillais sur le programme contre la polio.
11:08
The poliopolio surveillancesurveillance programprogramme is fourquatre millionmillion people going doorporte to doorporte.
173
643000
6000
Le programme de surveillance de la polio, c'est 4 millions de gens qui vont de porte en porte.
11:14
That is the surveillancesurveillance systemsystème.
174
649000
2000
Voilà le programme de surveillance.
11:16
But we need to have earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
175
651000
4000
Mais nous devons avoir une détection précoce et une réponse rapide.
11:20
BlindnessCécité, the sameMême thing. The keyclé to discoveringdécouvrir blindnesscécité
176
655000
4000
La cécité, c'est pareil. La clé pour découvrir la cécité
11:24
is doing epidemiologicalépidémiologique surveysenquêtes and findingdécouverte out the causescauses of blindnesscécité
177
659000
5000
est de faire des enquêtes et découvrir les causes de la cécité
11:29
so you can mountmonter the correctcorrect responseréponse.
178
664000
2000
pour pouvoir mettre en place la réponse adéquate.
11:32
The SevaSeva FoundationFondation was startedcommencé by a groupgroupe of alumnialumni
179
667000
4000
La fondation Seva a commencé avec un groupe d'anciens étudainst
11:36
of the smallpoxvariole eradicationéradication programprogramme who,
180
671000
3000
du programme d'éradication de la variole qui,
11:39
havingayant climbedgrimpé the highestle plus élevé mountainMontagne,
181
674000
3000
ayant escaladé la montagne la plus haute,
11:42
tastedgoûté the elixirélixir of the successSuccès of eradicatingéradiquer a diseasemaladie,
182
677000
5000
ont goûté à l'élixir du succès d'avoir éradiqué une maladie,
11:47
wanted to do it again.
183
682000
2000
voulaient le refaire.
11:49
And over the last 27 yearsannées, Seva'sDe Seva programsprogrammes in 15 countriesdes pays
184
684000
4000
Et ces 27 années, les programmes Seva dans 15 pays
11:53
have givendonné back sightvue to more than two millionmillion blindaveugle people.
185
688000
4000
ont rendu la vue à plus de deux millions de personnes aveugles.
11:57
SevaSeva got startedcommencé because we wanted to applyappliquer these lessonscours
186
692000
4000
Seva a commencé parce que nous voulions appliquer ces leçons
12:01
of surveillancesurveillance and epidemiologyépidémiologie
187
696000
2000
de surveillance et d'épidémiologie
12:03
to something whichlequel nobodypersonne elseautre was looking at
188
698000
3000
à quelque chose que personne d'autre ne considérait
12:06
as a publicpublic healthsanté issueproblème: blindnesscécité,
189
701000
3000
comme un problème de santé publique : la cécité,
12:09
whichlequel heretoforejusqu'ici had been thought of only as a clinicalclinique diseasemaladie.
190
704000
3000
qu'on pensait jusqu'ici être seulement une maladie clinique.
12:12
In 1980, SteveSteve JobsEmplois gavea donné me that computerordinateur, whichlequel is Applepomme numbernombre 12,
191
707000
6000
En 1980, Steve jobs m'a donné cet ordinateur, qui est un Apple numéro 12,
12:18
and it's still in KathmanduKatmandou, and it's still workingtravail,
192
713000
3000
et il est encore à Katmandou, et il marche encore,
12:21
and we oughtdevrait to go get it and auctionenchères it off and make more moneyargent for SevaSeva.
193
716000
4000
et nous devrions aller le chercher et le vendre aux enchères et gagner plus d'argent pour Seva.
12:26
And we conductedconduit the first NepalNépal surveyenquête ever doneterminé for healthsanté,
194
721000
4000
Et nous avons mené au Népal la première enquête jamais faite pour la santé,
12:30
and the first nationwideà l'échelle nationale blindnesscécité surveyenquête ever doneterminé,
195
725000
3000
et la première enquête nationale sur la cécité jamais faite,
12:33
and we had astonishingétonnant resultsrésultats.
196
728000
2000
et nous avons eu des résultats étonnants.
12:35
InsteadAu lieu de cela of findingdécouverte out what we thought was the caseCas --
197
730000
3000
Au lieu de trouver ce que nous pensions être le cas --
12:38
that blindnesscécité was causedcausé mostlyla plupart by glaucomaglaucome and trachomatrachome --
198
733000
4000
que la cécité étaient causée essentiellement par le glaucome et le trachome --
12:42
we were astoundedétonné to find out that blindnesscécité was causedcausé insteadau lieu by cataractcataracte.
199
737000
6000
nous avons été stupéfaits de découvrir que la cécité était causée en fait par la cataracte.
12:48
You can't cureguérir or preventprévenir what you don't know is there.
200
743000
5000
Vous ne pouvez ni guérir ni prévenir ce dont vous ignorez la présence.
12:55
In your TEDTED packagespaquets there's a DVDDVD, "InfiniteInfini VisionVision,"
201
750000
4000
Dans vos sacs TED, il y a un DVD, "vision Infinie,"
12:59
about DrDr. V and the AravindAravind EyeŒil HospitalHôpital.
202
754000
3000
qui parle du Docteur V. et de l'Hôpital pour les Yeux Aravind.
13:02
I hopeespérer that you will take a look at it.
203
757000
2000
J'espère que vous le regarderez.
13:04
AravindAravind, whichlequel startedcommencé as a SevaSeva projectprojet,
204
759000
2000
Aravind, qui a commencé en tant que projet Seva,
13:06
is now the world'smonde largestplus grand and bestmeilleur eyeœil hospitalhôpital.
205
761000
3000
est maintenant le plus grand et le meilleur hôpital pour les yeux.
13:09
This yearan, that one hospitalhôpital will give back sightvue
206
764000
3000
Cette année, cet hôpital rendra la vue
13:12
to more than 300,000 people in TamilTamil NaduNadu, IndiaInde.
207
767000
4000
à plus de 300 000 personnes dans le Tamil Nadu, en Inde.
13:16
(ApplauseApplaudissements)
208
771000
4000
(Applaudissements)
13:20
BirdOiseau flugrippe. I standsupporter here as a representativereprésentant of all terribleterrible things --
209
775000
4000
La grippe aviaire. Je suis ici en tant que représentant de ces terribles choses --
13:24
this mightpourrait be the worstpire.
210
779000
2000
celles-ci pourrait être la pire.
13:27
The keyclé to preventingprévenir or mitigatingatténuer pandemicpandémie birdoiseau flugrippe
211
782000
4000
La clé de la prévention ou de la réduction de la pandémie de grippe aviaire
13:31
is earlyde bonne heure detectiondétection and rapidrapide responseréponse.
212
786000
3000
est la détection précoce et la réponse rapide.
13:34
We will not have a vaccinevaccin or adequateadéquat suppliesProvisions of an antiviralantiviral
213
789000
5000
Nous n'aurons pas de vaccin ou de stocks adéquats d'un antiviral
13:39
to combatcombat birdoiseau flugrippe if it occursse produit in the nextprochain threeTrois yearsannées.
214
794000
4000
pour combattre la grippe aviaire si elle survient dans les trois prochaines années.
13:43
WHO stagesétapes the progressle progrès of a pandemicpandémie.
215
798000
4000
l'OMS simule la progression de la pandémie.
13:47
We are now at stageétape threeTrois on the pandemicpandémie alertalerte stageétape,
216
802000
4000
Nous en sommes à présent au stade 3 sur l'échelle d'alerte de la pandémie,
13:51
with just a little bitbit of human-to-humanhumain à humain transmissiontransmission,
217
806000
4000
avec seulement un peu de transmission d'humain à humain,
13:55
but no human-to-human-to-humanhumain à humain à humain sustainedsoutenu transmissiontransmission.
218
810000
4000
mais pas de transmission soutenue d'humain à humain.
13:59
The momentmoment WHO saysdit we'venous avons moveddéplacé to categoryCatégorie fourquatre,
219
814000
4000
Quand l'OMS dira que nous sommes passés au niveau 4,
14:03
this will not be like KatrinaKatrina. The worldmonde as we know it will stop.
220
818000
5000
ce ne sera pas comme pour Katrina. Le monde tel que nous le connaissons s'arrêtera.
14:08
There'llIl va be no airplanesavions flyingen volant.
221
823000
2000
Il n'y aura pas d'avion dans le ciel.
14:10
Would you get in an airplaneavion with 250 people you didn't know,
222
825000
3000
Prendriez-vous un avion avec 250 personnes que vous ne connaissez pas,
14:13
coughingtousser and sneezingéternuer, when you knewa connu that some of them
223
828000
3000
qui toussent et éternuent, quand vous savez que certaines d'entre elles
14:16
mightpourrait carryporter a diseasemaladie that could killtuer you,
224
831000
2000
pourraient être porteuses d'une maladie qui pourrait vous tuer,
14:18
for whichlequel you had no antiviralsantiviraux or vaccinevaccin?
225
833000
2000
pour laquelle vous n'avez ni antiviraux ni vaccin?
14:21
I did a studyétude of the topHaut epidemiologistsépidémiologistes in the worldmonde in OctoberOctobre.
226
836000
5000
J'ai fait une étude des meilleurs épidémiologistes dans le monde en Octobre,
14:26
I askeda demandé them -- these are all fluologistsles fluologistes and specialistsspécialistes in influenzagrippe --
227
841000
4000
je leur ai demandé -- ce sont tous des spécialistes de la grippe --
14:30
and I askeda demandé them the questionsdes questions you'dtu aurais like to askdemander them.
228
845000
3000
et je leur ai posé les questions que vous aimeriez leur poser.
14:33
What do you think the likelihoodprobabilité is that there'llil y aura be a pandemicpandémie?
229
848000
3000
Quelles sont selon vous les chances qu'il y ait une pandémie?
14:36
If it happensarrive, how badmal do you think it will be?
230
851000
3000
Si cela arrive, quel en serait le degré de gravité?
14:39
15 percentpour cent said they thought there'dle rouge be a pandemicpandémie withindans threeTrois yearsannées.
231
854000
5000
15% d'entre eux ont dit qu'ils pensaient qu'il y aurait une pandémie dans les trois ans.
14:44
But much worsepire than that,
232
859000
2000
Mais pire que ça,
14:46
90 percentpour cent said they thought there'dle rouge be a pandemicpandémie
233
861000
3000
90% ont dit qu'ils pensaient qu'il y aurait une pandémie
14:49
withindans your childrenles enfants or your grandchildren'spetits-enfants lifetimedurée de vie.
234
864000
3000
au cours de la vie de vos enfants ou de vos petits enfants.
14:53
And they thought that if there was a pandemicpandémie,
235
868000
3000
Et ils pensaient que s'il y a une pandémie,
14:57
a billionmilliard people would get sickmalade.
236
872000
2000
un milliard de gens tomberaient malades.
15:00
As manybeaucoup as 165 millionmillion people would diemourir.
237
875000
3000
Jusqu'à 165 millions de gens en mourraient.
15:03
There would be a globalglobal recessionrécession and depressiondépression
238
878000
3000
il y aurait une récession mondiale et une dépression
15:06
as our just-in-timejust-in-time inventoryinventaire systemsystème
239
881000
2000
alors que notre système d'inventaire réglé
15:08
and the tightserré rubbercaoutchouc bandB: et of globalizationmondialisation brokecassé,
240
883000
3000
et le mince bandeau élastique de la mondialisation se casseraient,
15:12
and the costCoût to our economyéconomie of one to threeTrois trillionbillion dollarsdollars
241
887000
4000
et le coût pour notre économie de 1 à 3 milliards de $
15:16
would be farloin worsepire for everyonetoutes les personnes than merelyseulement 100 millionmillion people dyingen train de mourir
242
891000
5000
serait bien pire pour tout le monde que simplement 100 millions de morts
15:21
because so manybeaucoup more people would loseperdre theirleur jobemploi
243
896000
3000
parce que tant de gens perdraient leur emploi
15:24
and theirleur healthcaresoins de santé benefitsavantages
244
899000
2000
et leurs couverture de santé
15:26
that the consequencesconséquences are almostpresque unthinkableimpensable.
245
901000
2000
que les conséquences en seraient presque inimaginables.
15:30
And it's gettingobtenir worsepire because travelVoyage is gettingobtenir so much better.
246
905000
4000
Et cela empire parce que les voyages s'améliorent tellement.
15:37
Let me showmontrer you a simulationsimulation of what a pandemicpandémie looksregards like
247
912000
4000
Permettez-moi de vous montrer une simulation de ce à quoi ressemble une pandémie
15:42
so we know what we're talkingparlant about.
248
917000
2000
pour que nous sachions de quoi nous parlons.
15:45
Let's assumeassumer, for exampleExemple, that the first caseCas occursse produit in SouthSud AsiaL’Asie.
249
920000
4000
Supposons, par exemple, que le premier cas se déclare en Asie du Sud.
15:50
It initiallyinitialement goesva quiteassez slowlylentement.
250
925000
2000
Au début, cela évolue assez lentement.
15:52
You get two or threeTrois discretediscret locationsEmplacements.
251
927000
3000
Vous avez deux ou trois endroits discrets.
15:57
Then there'llil y aura be secondarysecondaire outbreakséclosions, and the diseasemaladie will spreadpropager
252
932000
5000
Et puis vous avez des foyers secondaires, et la maladie s'étendra
16:02
from countryPays to countryPays so fastvite that you won'thabitude know what hitfrappé you.
253
937000
4000
d'un pays à l'autre si vite que vous ne saurez pas ce qui vous frappe.
16:06
WithinAu sein de threeTrois weekssemaines it will be everywherepartout in the worldmonde.
254
941000
4000
En trois semaines, elle sera partout dans le monde.
16:10
Now, if we had an "undoannuler" buttonbouton, and we could go back and isolateisoler it
255
945000
6000
Maintenant, si nous avions un bouton annulation, et que nous pouvions revenir en arrière et l'isoler
16:16
and grabsaisir it when it first startedcommencé. If we could find it earlyde bonne heure,
256
951000
3000
et la saisir dès sa première apparition. Et si nous pouvions la trouver tôt,
16:19
and we had earlyde bonne heure detectiondétection and earlyde bonne heure responseréponse,
257
954000
3000
que nous avions une détection précoce et une réponse rapide,
16:22
and we could put eachchaque one of those virusesles virus in jailprison --
258
957000
3000
et nous pourrions mettre chacun de ces virus en prison --
16:25
that's the only way to dealtraiter with something like a pandemicpandémie.
259
960000
5000
c'est la seule façon de traiter une chose comme une pandémie.
16:32
And let me showmontrer you why that is.
260
967000
2000
Et permettez-moi de vous montrer pourquoi.
16:35
We have a jokeblague. This is an epidemicépidémie curvecourbe, and everyonetoutes les personnes in medicinemédicament,
261
970000
4000
Nous avons une plaisanterie. Voici une courbe d'épidémie, et tout le monde en médecine,
16:39
I think, ultimatelyen fin de compte getsobtient to know what it is.
262
974000
2000
je crois, finit par savoir ce que c'est.
16:41
But the jokeblague is, an epidemiologistépidémiologiste likesaime to arrivearrivée at an epidemicépidémie
263
976000
4000
Mais la plaisanterie est, un épidémiologiste aime arriver à une épidémie
16:45
right here and ridebalade to glorygloire on the downhillune descente curvecourbe.
264
980000
3000
exactement ici et surfer vers la gloire sur la courbe descendante.
16:49
But you don't get to do that usuallyd'habitude.
265
984000
2000
Mais en général on ne fait pas cela.
16:51
You usuallyd'habitude arrivearrivée right about here.
266
986000
3000
En général on arrive pile ici.
16:54
What we really want is to arrivearrivée right here, so we can stop the epidemicépidémie.
267
989000
5000
Ce que nous voulons vraiment c'est arriver ici, afin que nous puissions arrêter l'épidémie.
16:59
But you can't always do that. But there's an organizationorganisation
268
994000
3000
Mais on ne peut pas toujours faire cela. Mais c'est une organisation
17:02
that has been ablecapable to find a way to learnapprendre when the first casescas occurse produire,
269
997000
5000
qui a pu trouver une façon d'apprendre quand les premiers cas surviennent,
17:07
and that is calledappelé GPHINRISM.
270
1002000
2000
et cela s'appelle GPHIN.
17:09
It's the GlobalGlobal PublicPublic HealthSanté InformationInformations NetworkRéseau.
271
1004000
3000
C'est le Réseau d'Information de Santé Mondiale Publique.
17:12
And that simulationsimulation that I showedmontré you that you thought was birdoiseau flugrippe --
272
1007000
4000
Et cette simulation que je vous ai montré et dont vous pensiez que c'était la grippe aviaire,
17:16
that was SARSSRAS. And SARSSRAS is the pandemicpandémie that did not occurse produire.
273
1011000
4000
c'était le SRAS. Et le SRAS est la pandémie qui n'a pas eu lieu.
17:20
And it didn't occurse produire because GPHINRISM founda trouvé the pandemic-to-bepandémie à être of SARSSRAS
274
1015000
7000
Et ça n'a pas eu lieu parce que le GPHIN a trouvé l'épidémie en gestation de SRAS
17:27
threeTrois monthsmois before WHO actuallyréellement announcedannoncé it,
275
1022000
6000
trois mois avant que l'OMS l'ait effectivement annoncé,
17:33
and because of that we were ablecapable to stop the SARSSRAS pandemicpandémie.
276
1028000
4000
et c'est grâce à cela que nous avons été en mesure d'arrêter la pandémie de SRAS.
17:37
And I think we owedevoir a great debtdette of gratitudeReconnaissance to GPHINRISM and to RonRon StSt. JohnJohn,
277
1032000
5000
Et je crois que nous sommes très redevables au GPHIN et à Ron St. John,
17:42
who I hopeespérer is in the audiencepublic some placeendroit -- over there --
278
1037000
3000
qui j'espère est quelque part dans cette salle -- par là --
17:45
who'squi est the founderfondateur of GPHINRISM.
279
1040000
2000
qui est le fondateur du GPHIN.
17:47
(ApplauseApplaudissements)
280
1042000
1000
(Applaudissements)
17:48
HelloSalut, RonRon.
281
1043000
2000
Salut, Ron,
17:50
(ApplauseApplaudissements)
282
1045000
8000
(Applaudissements)
17:58
And TEDTED has flownvolé RonRon here from OttawaOttawa, where GPHINRISM is locatedsitué,
283
1053000
4000
Et TED a fait venir Ron par avion depuis Ottawa, où le GPHIN est basé
18:03
because not only did GPHINRISM find SARSSRAS earlyde bonne heure, but
284
1058000
5000
parce que non seulement le GPHIN a trouvé le SRAS rapidement, mais
18:08
you maymai have seenvu last weekla semaine that IranIran announcedannoncé that they had birdoiseau flugrippe in IranIran,
285
1063000
6000
vous avez peut-être vu la semaine dernière que l'Iran a annoncé qu'il y avait la grippe aviaire en Iran,
18:14
but GPHINRISM founda trouvé the birdoiseau flugrippe in IranIran not FebruaryFévrier 14 but last SeptemberSeptembre.
286
1069000
6000
mais le GPHIN a trouvé la grippe aviaire non pas le 14 février mais en septembre dernier.
18:20
We need an early-warningalerte précoce systemsystème
287
1075000
2000
Il nous faut un système d'alerte précoce
18:22
to protectprotéger us againstcontre the things that are humanity'sl'humanité worstpire nightmarecauchemar.
288
1077000
5000
pour nous protéger contre les choses qui sont les pires cauchemars de l'humanité.
18:27
And so my TEDTED wishsouhait is basedbasé on the commoncommun denominatordénominateur of these experiencesexpériences.
289
1082000
6000
Et donc mon voeu à TED est fondé sur le dénominateur commun de ces expériences.
18:33
SmallpoxVariole -- earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
290
1088000
2000
La variole -- une détection précoce, une réponse rapide.
18:35
BlindnessCécité, poliopolio -- earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse.
291
1090000
4000
La cécité, la polio -- une détection précoce, une réponse rapide.
18:39
PandemicPandémie birdoiseau flugrippe -- earlyde bonne heure detectiondétection, earlyde bonne heure responseréponse. It is a litanylitanie.
292
1094000
5000
La pandémie de grippe aviaire -- une détection précoce, une réponse rapide. C'est une litanie.
18:44
It is so obviousévident that our only way of dealingtransaction with these newNouveau diseasesmaladies
293
1099000
5000
Il est si évident que notre seule façon de traiter ces nouvelles maladies
18:49
is to find them earlyde bonne heure and to killtuer them before they spreadpropager.
294
1104000
5000
est de les trouver tôt et de les arrêter avant qu'elle ne se propagent.
18:54
So, my TEDTED wishsouhait is for you to help buildconstruire a globalglobal systemsystème,
295
1109000
4000
Donc, mon voeu à TED est que vous aidiez à construire un système mondial,
18:58
an early-warningalerte précoce systemsystème,
296
1113000
2000
un système d'alerte précoce,
19:00
to protectprotéger us againstcontre humanity'sl'humanité worstpire nightmarescauchemars.
297
1115000
4000
pour nous protéger contre les pires cauchemars de l'humanité.
19:04
And what I thought I would call it is "EarlyDès le début DetectionDétection,"
298
1119000
5000
Et j'ai pensé à le nommer Early Detection (Détection Précoce),
19:11
but it should really be calledappelé "TotalTotal EarlyDès le début DetectionDétection."
299
1126000
5000
mais il faudrait vraiment l'appeler Total Early Detection.
19:16
(LaughterRires)
300
1131000
2000
(Rires)
19:18
(ApplauseApplaudissements)
301
1133000
8000
(Applaudissements)
19:31
But in all seriousnessgravité --
302
1146000
2000
Mais pour être sérieux --
19:33
because this ideaidée is birthed in TEDTED,
303
1148000
3000
parce que cette idée est née à TED.
19:36
I would like it to be a legacyhéritage of TEDTED, and I'd like to call it
304
1151000
6000
J'aimerais que ce soit l'héritage de TED, et j'aimerais l'appeler
19:42
the "InternationalInternational SystemSystème for TotalTotal EarlyDès le début DiseaseMaladie DetectionDétection."
305
1157000
5000
le Système International de Détection Précoce Totale des Maladies (INSTEDD).
19:51
And INSTEDDINSTEDD then becomesdevient our mantramantra.
306
1166000
4000
Et son acronyme en anglais INSTEDD deviendra alors notre mantra.
19:58
So insteadau lieu of a hiddencaché pandemicpandémie of birdoiseau flugrippe,
307
1173000
3000
Donc au lieu d'une pandémie cachée de grippe aviaire,
20:01
we find it and immediatelyimmédiatement containcontenir it.
308
1176000
2000
nous la trouvons et la contenons immédiatement.
20:04
InsteadAu lieu de cela of a novelroman virusvirus causedcausé by bio-terrorbio-terreur or bio-errorerreur biologique,
309
1179000
4000
Au lieu d'un nouveau virus causé par une bio-terreur ou une bio-erreur,
20:08
or shiftdécalage or driftdérive, we find it, and we containcontenir it.
310
1183000
5000
ou un changement soudain ou une dérive, nous le trouvons, et nous le contenons.
20:13
InsteadAu lieu de cela of industrialindustriel accidentsles accidents like oilpétrole spillsdéversements or the catastrophecatastrophe in BhopalBhopal,
311
1188000
5000
Au lieu d'accidents industriels comme des marées noires ou la catastrophe de Bhopal,
20:18
we find them, and we respondrépondre to them.
312
1193000
4000
nous les trouvons, et nous réagissons.
20:22
InsteadAu lieu de cela of faminefamine, hiddencaché untiljusqu'à it is too lateen retard, we detectdétecter it, and we respondrépondre.
313
1197000
6000
Au lieu de famine, cachée jusqu'à ce qu'il soit trop tard, nous le détectons, et nous réagissons.
20:29
And insteadau lieu of a systemsystème,
314
1204000
2000
Et au lieu d'un système,
20:31
whichlequel is owneddétenue by a governmentgouvernement and hiddencaché in the bowelsintestins of governmentgouvernement,
315
1206000
4000
qui appartient à un gouvernement et est caché dans les entrailles du gouvernement,
20:35
let's buildconstruire an earlyde bonne heure detectiondétection systemsystème
316
1210000
2000
construisons un système de détection précoce
20:37
that's freelylibrement availabledisponible to anyonen'importe qui in the worldmonde in theirleur ownposséder languagela langue.
317
1212000
4000
qui soit librement accessible à n'importe qui dans le monde dans sa propre langue.
20:42
Let's make it transparenttransparent, non-governmentalnon gouvernemental,
318
1217000
4000
Faisons-le transparent, non-gouvernemental,
20:47
not owneddétenue by any singleunique countryPays or companycompagnie,
319
1222000
3000
qui n'appartienne pas à un seul pays ou une seule entreprise,
20:50
housedlogé in a neutralneutre countryPays, with redundantredondant backupsauvegarde
320
1225000
3000
qui soit hébergé dans un pays neutre, avec une sauvegarde redondante
20:53
in a differentdifférent time zonezone and a differentdifférent continentcontinent,
321
1228000
4000
dans un fuseau horaire différent et dans un continent différent,
20:57
and let's buildconstruire it on GPHINRISM. Let's startdébut with GPHINRISM.
322
1232000
4000
et construisons sur le modèle du GPHIN. Commençons avec le GPHIN.
21:01
Let's increaseaugmenter the websitessites Internet that they crawlcrawl from 20,000 to 20 millionmillion.
323
1236000
5000
Augmentons le nombre de sites qu'ils explorent de 20 000 à 20 millions.
21:06
Let's increaseaugmenter the languageslangues they crawlcrawl from sevenSept to 70, or more.
324
1241000
6000
Augmentons les langues qu'ils explorent de 7 à 70, ou plus.
21:12
Let's buildconstruire in outboundsortant confirmationconfirmation messagesmessages
325
1247000
3000
Intégrons des envois de messages de confirmation
21:15
usingen utilisant texttexte messagesmessages or SMSSMS or instantinstant messagingMessagerie
326
1250000
4000
en utilisant les textos ou les sms ou la messagerie instantanée
21:19
to find out from people who are withindans 100 metersmètres of the rumorrumeur that you hearentendre
327
1254000
4000
pour trouver les gens qui sont à moins de 100 m de la rumeur que vous entendez
21:23
if it is, in factfait, validvalide.
328
1258000
2000
si elle est en fait valide.
21:25
And let's addajouter satelliteSatellite confirmationconfirmation.
329
1260000
2000
Et ajoutons une confirmation satellite.
21:27
And we'llbien addajouter Gapminder'sDe Gapminder amazingincroyable graphicsgraphique to the frontde face endfin.
330
1262000
4000
Et nous ajouterons d'étonnants graphiques sur Gapminder au premier plan.
21:31
And we'llbien growcroître it as a moralmoral forceObliger in the worldmonde,
331
1266000
4000
Et nous le ferons grandir comme une force morale dans le monde,
21:35
findingdécouverte out those terribleterrible things before anybodyn'importe qui elseautre knowssait about them,
332
1270000
5000
en trouvant ces choses terribles avant que qui que ce soit d'autre n'en entende parler,
21:40
and sendingenvoi our responseréponse to them. So that nextprochain yearan,
333
1275000
4000
et en leur envoyant notre réaction. Pour que l'an prochain,
21:44
insteadau lieu of us meetingréunion here,
334
1279000
2000
au lieu de nous rencontrer ici,
21:46
lamentingse lamenter how manybeaucoup terribleterrible things there are in the worldmonde,
335
1281000
3000
à nous lamenter sur toutes ces choses terribles qu'il y a dans le monde,
21:49
we will have pulledtiré togetherensemble, used the uniqueunique skillscompétences
336
1284000
3000
nous aurons uni nos forces, employé des compétences uniques
21:52
and the magicla magie of this communitycommunauté,
337
1287000
4000
et la magie de cette communauté,
21:56
and be proudfier that we have doneterminé everything we can to stop pandemicspandémies,
338
1291000
3000
et nous serons fiers d'avoir tout fait pour arrêter les pandémies,
21:59
other catastrophesdes catastrophes, and changechangement the worldmonde beginningdébut right now.
339
1294000
5000
les autres catastrophes et changé le monde en commençant tout de suite.
22:04
(ApplauseApplaudissements)
340
1299000
18000
(Applaudissements)
22:23
ChrisChris AndersonAnderson: An amazingincroyable presentationprésentation. First of all,
341
1318000
4000
Chris Anderson : Une présentation époustouflante. Tout d'abord,
22:27
just so everyonetoutes les personnes understandscomprend, you're sayingen disant that by buildingbâtiment --
342
1322000
4000
pour que tout le monde comprenne, vous dites qu'en construisant --
22:31
by creatingcréer webweb crawlersrobots, looking on the InternetInternet for patternsmodèles,
343
1326000
5000
en créant des moteurs de recherche, en cherchant des modèles sur Internet,
22:36
they can detectdétecter something suspiciousméfiant before WHO,
344
1331000
6000
ils peuvent détecter quelque chose de suspect avant l'OMS,
22:42
before anyonen'importe qui elseautre can see it?
345
1337000
2000
avant que quelqu'un d'autre puisse le voir?
22:44
Just explainExplique. Give an exampleExemple of how that could possiblypeut-être be truevrai.
346
1339000
3000
Expliquez-nous. Donnez-nous un exemple pour illustrer comment ce serait possible.
22:47
LarryLarry BrilliantBrillant: First of all, you're not madfurieux about the copyrightdroits d'auteur violationviolation?
347
1342000
3000
Larry Brilliant : Tout d'abord, vous n'êtes pas furieux de la violation du droit d'auteur?
22:50
CACA: No. I love it. (LaughterRires)
348
1345000
2000
CA : Non, j'adore.
22:53
LBLB: Well, you know, as RonRon StSt. JohnJohn -- I hopeespérer you'lltu vas go and meetrencontrer him
349
1348000
3000
LB : Et bien, vous savez, comme Ron St john -- j'espère que vous allez le rencontrer
22:56
in the dinnerdîner afterwardsensuite and talk to him --
350
1351000
3000
au dîner tout à l'heure et lui parler --
22:59
When he startedcommencé GPHINRISM -- In 1997, there was an outbreakdéclenchement of birdoiseau flugrippe.
351
1354000
6000
Quand il a commencé le GPHIN en 1997, il y avait une apparition de grippe aviaire.
23:05
H5N1. It was in HongHong KongKong. And a remarkableremarquable doctordocteur in HongHong KongKong
352
1360000
4000
H5N1. C'était à Hong Kong. Et un médecin remarquable à Hong Kong
23:09
respondeda répondu immediatelyimmédiatement by slaughteringabattage 1.5 millionmillion chickenspoulets and birdsdes oiseaux,
353
1364000
6000
a immédiatement réagi en abattant 1,5 millions de poulets et d'oiseaux,
23:15
and they stoppedarrêté that outbreakdéclenchement in its tracksdes pistes.
354
1370000
3000
et a arrêté immédiatement cette apparition.
23:18
ImmediateImmédiate detectiondétection, immediateimmédiat responseréponse.
355
1373000
3000
Détection immédiate, réponse immédiate.
23:21
Then a numbernombre of yearsannées wentest allé by,
356
1376000
2000
Puis les années ont passé,
23:23
and there were a lot of rumorsrumeurs about birdoiseau flugrippe.
357
1378000
2000
et il y avait de nombreuses rumeurs à propos de la grippe aviaire.
23:25
RonRon and his teaméquipe in OttawaOttawa begana commencé to crawlcrawl the webweb,
358
1380000
4000
Ron et son équipe à Ottawa ont commencé à explorer le web,
23:29
only crawlingrampant 20,000 differentdifférent websitessites Internet, mostlyla plupart periodicalspériodiques,
359
1384000
5000
en explorant seulement 20 000 sites web différents, pour la plupart des journaux,
23:34
and they readlis about and heardentendu about a concernpréoccupation of a lot of childrenles enfants
360
1389000
5000
et ils lisaient et entendaient parler d'une inquiétude au sujet de beaucoup d'enfants
23:39
who had highhaute feverfièvre and symptomssymptômes of birdoiseau flugrippe.
361
1394000
3000
qui avaient une forte fièvre et les symptômes de la grippe aviaire.
23:42
They reportedsignalé this to WHO. WHO tooka pris a little while takingprise actionaction
362
1397000
5000
Ils ont rendu compte de cela à l'OMS. L'OMS a mis un peu de temps à réagir
23:47
because WHO will only receiverecevoir a reportrapport from a governmentgouvernement,
363
1402000
5000
parce que l'OMS ne reçoit de rapport que d'un gouvernement,
23:52
because it's the UnitedUnie NationsNations Unies.
364
1407000
2000
parce qu'il s'agit des Nations Unies.
23:54
But they were ablecapable to pointpoint to WHO and let them know
365
1409000
4000
Mais ils ont été en mesure de signaler à l'OMS et leur ont fait savoir
23:58
that there was this surprisingsurprenant and unexplainedinexpliqué clustergrappe of illnessesles maladies
366
1413000
4000
qu'il y avait un foyer surprenant et inexpliqué de maladies
24:02
that lookedregardé like birdoiseau flugrippe.
367
1417000
2000
qui ressemblait à celui de la grippe aviaire.
24:04
That turnedtourné out to be SARSSRAS.
368
1419000
2000
Il s'est avéré que c'était le SRAS.
24:06
That's how the worldmonde founda trouvé out about SARSSRAS.
369
1421000
2000
C'est ainsi que le monde a découvert le SRAS.
24:08
And because of that we were ablecapable to stop SARSSRAS.
370
1423000
4000
Et grâce à ça nous avons été en mesure de stopper le SRAS.
24:12
Now, what's really importantimportant is that, before there was GPHINRISM,
371
1427000
3000
Maintenant, ce qui est vraiment important est que, avant le GPHIN,
24:15
100 percentpour cent of all the world'smonde reportsrapports of badmal things --
372
1430000
4000
100% des signalements de mauvaises choses dans le monde --
24:19
whetherqu'il s'agisse you're talkingparlant about faminefamine or you're talkingparlant about birdoiseau flugrippe
373
1434000
3000
qu'on parle de famine ou qu'on parle de grippe aviaire
24:22
or you're talkingparlant about EbolaEbola --
374
1437000
2000
ou qu'on parle d'Ebola --
24:24
100 percentpour cent of all those reportsrapports camevenu from nationsnations.
375
1439000
3000
100% de tous ces signalements venaient des Nations Unies.
24:27
The momentmoment these guys in OttawaOttawa, on a budgetbudget of 800,000 dollarsdollars a yearan,
376
1442000
5000
A partir du moment où ces types à Ottawa, avec un budget de 800 000 $ par an,
24:32
got crackingcraquer, 75 percentpour cent of all the reportsrapports in the worldmonde camevenu from GPHINRISM,
377
1447000
6000
se sont mis à la tâche, 75% de tous les signalements dans le monde sont venus du GPHIN,
24:38
25 percentpour cent of all the reportsrapports in the worldmonde
378
1453000
2000
25% de tous les signalements dans le monde
24:40
camevenu from all the other 180 nationsnations.
379
1455000
2000
sont venus de toutes les autres 180 nations.
24:43
Now, here'svoici what's realréal interestingintéressant,
380
1458000
2000
Maintenant, voici ce qui est vraiment intéressant,
24:45
after they'dils auraient been workingtravail for a couplecouple yearsannées,
381
1460000
3000
après qu'ils aient travaillé deux ans,
24:48
what do you think happenedarrivé to those nationsnations?
382
1463000
3000
que pensez-vous qu'il soit arrivé à ces nations?
24:51
They feltse sentait prettyjoli stupidstupide, so they startedcommencé sendingenvoi in theirleur reportsrapports earlierplus tôt.
383
1466000
3000
Il se sont sentis plutôt stupides, alors ils se sont mis à envoyer leurs signalements plus vite.
24:54
Now theirleur reportingrapport percentagepourcentage is down to 50 percentpour cent
384
1469000
3000
Maintenant leur pourcentage de signalement est descendu à 50%
24:57
because other nationsnations have startedcommencé to reportrapport.
385
1472000
3000
parce que les autres nations ont commencé à signaler.
25:00
So, can you find diseasesmaladies earlyde bonne heure by crawlingrampant the webweb?
386
1475000
4000
Donc, pouvez-vous détecter des maladies de façon précoce en indexant le web?
25:04
Of coursecours you can. Can you find it even earlierplus tôt than GPHINRISM does now?
387
1479000
5000
Oui, bien sûr. Pouvez-vous trouver encore plus vite que le fait le GPHIN aujourd'hui?
25:09
Of coursecours you can. You saw that they founda trouvé SARSSRAS
388
1484000
3000
Oui, bien sûr. Vous avez vu qu'ils ont trouvé le SRAS
25:12
usingen utilisant theirleur ChineseChinois webweb crawlerchenille a fullplein sixsix weekssemaines
389
1487000
4000
en utilisant leur moteur de recherche Chinois pendant 6 bonnes semaines.
25:16
before they founda trouvé it usingen utilisant theirleur EnglishAnglais webweb crawlerchenille.
390
1491000
4000
avant qu'ils ne le trouvent en utilisant leur moteur de recherche Anglais.
25:20
Well, they're only crawlingrampant in sevenSept languageslangues.
391
1495000
2000
Et bien, il n'indexent que dans sept langues.
25:22
These badmal virusesles virus really don't have any intentionintention of showingmontrer up
392
1497000
3000
Ces méchants virus n'ont vraiment pas l'intention de se montrer
25:25
first in EnglishAnglais or SpanishEspagnol or FrenchFrançais.
393
1500000
2000
d'abord en Anglais, Espagnol ou Français.
25:27
(LaughterRires)
394
1502000
1000
(Rires)
25:28
So, yes, I want to take GPHINRISM; I want to buildconstruire on it;
395
1503000
6000
Donc, oui, je veux m'inspirer du GPHIN, je veux construire à partir de là,
25:34
I want to addajouter all the languageslangues of the worldmonde that we possiblypeut-être can;
396
1509000
4000
je veux ajouter toutes les langues du monde possibles,
25:38
I want to make this openouvrir to everybodyTout le monde
397
1513000
2000
je veux l'ouvrir à tout le monde
25:40
so that the healthsanté officerofficier in NairobiNairobi or in PatnaPatna, BiharBihar
398
1515000
3000
pour que le responsable de la santé à Nairobi ou à Patna, Bihar
25:43
will have as much accessaccès to it as the folksgens in OttawaOttawa or in CDCCDC;
399
1518000
5000
y accèdent autant que que les gars à Ottawa ou au CDC,
25:48
and I want to make it partpartie of our cultureCulture that there is a communitycommunauté
400
1523000
4000
et je veux que cela fasse partie de notre culture qu'il y ait une communauté
25:52
of people who are watchingen train de regarder out for the worstpire nightmarescauchemars of humanityhumanité,
401
1527000
4000
de gens qui surveillent les pires cauchemars de l'humanité,
25:56
and that it's accessibleaccessible to everyonetoutes les personnes.
402
1531000
2000
cela soit accessible à tout le monde.
Translated by Elisabeth Buffard
Reviewed by Alice Martinon

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ABOUT THE SPEAKER
Larry Brilliant - Epidemiologist, philanthropist
TED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems.

Why you should listen

Larry Brilliant's career path, as unlikely as it is inspirational, has proven worthy of his surname. Trained as a doctor, he was living in a Himalayan monastery in the early 1970s when his guru told him he should help rid the world of smallpox. He joined the World Health Organization's eradication project, directed efforts to eliminate the disease in India and eventually presided over the last case of smallpox on the planet.

Not content with beating a single disease, he founded the nonprofit Seva Foundation, which has cured more than two million people of blindness in 15 countries through innovative surgery, self-sufficient eye care systems and low-cost manufacturing of intraocular lenses. Outside the medical field, he found time to cofound the legendary online community The Well, and run two public tech companies. Time and WIRED magazines call him a "technology visionary."

His 2006 TED Prize wish drew on both sides of his career: He challenged the TED community to help him build a global early-response system to spot new diseases as quickly as they emerge. Called InSTEDD, the system has grown into a network of 100 digital detection partners, which provide tools that help the UN, WHO and CDC track potential pandemics. 

Shortly after he won the TED Prize, Google executives asked Brilliant to run their new philanthropic arm, Google.org. So, between consulting on the WHO's polio eradication project and designing a disease-surveillance network, he harnessed Google's brains and billions in a mix of for-profit and nonprofit ventures tackling the global problems of disease, poverty and climate change. Today, Brilliant is Chair of the Skoll Global Threats Fund, where he heads a team whose mission is to confront global threats imperiling humanity: pandemics, climate change, water security, nuclear proliferation and Middle East conflict.

More profile about the speaker
Larry Brilliant | Speaker | TED.com