X
Create
Sign in

  • Movies
  • TV Shows
  • Music
  • Speeches
  • Gaming
  • Education
  • Beauty
  • Sports
  • Technology
  • Science
  • Health
  • Travel
  • Transportation
  • Career & Work
  • Hobbies
  • Animals
  • Home & Garden
  • Holidays
  • Relationships
  • Parenting
  • Food
  • Culture
  • Finance
  • Business
  • Legal
  • Arts

La vie est vraiment complexe? Hannah Fry à TEDxUCL

Hannah Fry trained as a mathematician, and completed her PhD in fluid dynamics in early 2011. After a brief period working as an aerodynamicist in the motors...
#hannah boulanger #TED talks #tedx #thehapinessoflife #Sciences et sciences sociales #hannah #la vie facile #vraiment #makeitso #tergiverser #la vie sociale #vie #intheflowoflife #socallife #problèmes de vie #workingfromlife #C'est la vie #balle, c'est la vie #DE TED BAKER #la grippe aviaire #grippe aviaire #mâle #complexe #mais vraiment
Edit
270k views
1 editor
edited 1+ month ago
Home
Share on facebook Share on twitter Share on Google+
Tip: Highlight text to annotate itX
Bon. Merci beaucoup ! Je m'appelle Hannah Fry, la dure à cuire, et aujourd'hui, je pose la question : la vie est-elle vraiment si complexe ? Je n'ai que 9 minutes pour vous fournir une réponse. J'ai donc divisé soigneusement cette intervention en deux parties : Partie 1 : Oui, et par la suite partie 2 – non, ou, plus précisément : « Non? » Bon, laissez-moi tout d'abord essayer de trouver ce que j'entends par complexe. Je pourrais vous donner une foule de définitions formelles, mais, la plus simple, n'importe quel problème complexe est quelque chose que ni Einstein ni ses pairs ne peuvent faire. Imaginons, si la télécommande fonctionne, voilà. Einstein joue au billard. C'est un type intelligent, donc il sait que, quand il frappe la boule blanche, il pourrait écrire une équation et vous dire exactement où la balle rouge va frapper les bandes, à quelle vitesse elle va et où elle va se retrouver. Si vous grossissez ces boules de billard à la taille du système solaire, Einstein peut toujours vous aider, bien sûr, la physique change, mais, si vous vouliez connaître la trajectoire de la Terre autour du soleil, Einstein pourrait écrire une équation pour vous dire exactement où les deux objets sont à un moment donné. Avec une difficulté accrue de façon surprenante, Einstein pourrait inclure la Lune dans ses calculs, mais, au fur et à mesure que vous ajoutez de planètes, disons, Mars et Jupiter, le problème devient, pour Einstein, trop difficile à résoudre avec un papier et un stylo. Bizarrement, si au lieu d'avoir une poignée de planètes vous aviez des millions d'objets, voire des milliards, le problème deviendrait en fait beaucoup plus simple et Einstein serait de nouveau adéquat. Laissez-moi vous expliquer ce que je veux dire par là, en ramenant ces objets à un niveau moléculaire. Si vous vouliez tracer le chemin erratique d'une molécule d'air, vous n'auriez absolument aucun espoir d'y arriver, mais quand vous avez des millions de molécules d'air ensemble, elles commencent à se comporter d'une manière quantifiable, prévisible et bien comme il faut, et, Dieu merci, l'air se comporte comme il faut, parce que sinon les avions tomberaient du ciel. Maintenant, à une échelle encore plus grande, dans le monde entier, l'idée est exactement la même que celle des molécules d'air. Il est vrai que vous ne pouvez pas prendre une goutte de pluie et dire d'où elle vient, où elle va finir mais vous pouvez dire avec certitude s'il y aura des nuages demain. Voilà. A l'époque d'Einstein, voilà jusqu'où la science est allée. Nous pourrions faire de très petits problèmes avec quelques objets, avec des interactions simples, ou d'énormes problèmes avec des millions d'objets et des interactions simples. Mais que dire de tout ce qui se trouve entre les deux ? Eh bien, sept ans seulement avant la mort d'Einstein, un scientifique américain appelé Warren Weaver avait fait exactement cette démonstration. Il a dit que la méthodologie scientifique est passée d'un extrême à l'autre en laissant de côté une grande région centrale. Cette région centrale est là où se trouve la science de la complexité et c'est ce que je veux dire par complexe. Malheureusement, presque tous les problèmes simples auxquels vous pouvez penser qui ont à voir avec le comportement humain se trouvent dans cette région centrale. Einstein ne sait absolument pas comment modéliser le mouvement d'une foule, il y a trop de gens pour les voir tous individuellement et trop peu pour les traiter comme un gaz. De même, les gens sont sujets à des choses ennuyeuses comme la volonté de ne pas se rentrer dedans, ce qui rend le problème d'autant plus compliqué. Einstein ne pouvait pas non plus vous dire quand le prochain krach boursier allait se produire, ni vous dire comment diminuer le chômage, Einstein ne pouvait même pas vous dire si le prochain iPhone allait être un succès ou un flop. Donc, pour conclure la première partie, on se fait complètement avoir, nous n'avons aucun outil pour résoudre ce problème, et la vie est beaucoup trop complexe. Mais, il y a peut-être de l'espoir, parce qu'au cours de ces dernières années, nous avons commencé à voir les prémices d'un nouveau domaine de la science qui se sert des mathématiques pour modéliser nos systèmes sociaux et je ne parle pas seulement ici de simulations statistiques et informatiques, je parle d'écrire des équations sur notre société qui nous aideront à comprendre ce qui se passe de la même façon que les boules de billard ou les prévisions météos. Cela arrive parce que les gens ont commencé à réaliser que nous pouvions utiliser et exploiter les analogies entre nos systèmes humains et celles du monde physique qui nous entoure. Prenons l'exemple du problème incroyablement complexe des migrations à travers l'Europe. En fait, il s'avère que, lorsque vous observez tous les gens ensemble, collectivement, ils se comportent comme s'ils suivaient les lois de la pesanteur. Mais au lieu de planètes attirées les unes vers les autres, ce sont les gens qui sont attirés vers les zones qui offrent de meilleures possibilités d'emploi, un salaire plus élevé, une meilleure qualité de vie et moins de chômage. De la même manière que les gens sont plus susceptibles d'aller vers des opportunités proches de l'endroit où ils vivent déjà, de Londres au Kent, par exemple, par opposition à de Londres à Melbourne, l'effet gravitationnel des planètes lointaines se ressent beaucoup moins. Pour vous donner un autre exemple, en 2008, un groupe de l'Université de Los Angeles examinait les zones de cambriolage dans la ville. Avec les cambriolages, il y a cette idée de victimisation répétée. Donc, si vous avez un groupe de cambrioleurs qui parviennent à voler avec succès dans une zone, ils vont avoir tendance à retourner dans cette zone et à continuer les cambriolages, ils apprennent donc la disposition des maisons, les itinéraires de fuite et les mesures de sécurité en place, et cela continuera à se produire jusqu'à ce que les résidents et la police adaptent la sécurité jusqu'à ce que les cambrioleurs s'en aillent ailleurs. C'est cet équilibre entre sécurité et cambrioleurs qui crée ces zones variables dans la ville. Il s'avère que c'est exactement le même processus que la façon dont un léopard obtient ses taches, sauf que dans l'exemple du léopard, il ne s'agit pas de cambrioleurs et de sécurité, c'est le processus chimique qui crée ces motifs et ce qu'on appelle morphogenèse. Nous en savons beaucoup sur la morphogenèse des taches de léopard. Nous pouvons peut-être l'utiliser pour tenter de repérer certains des signes précurseurs de cambriolages et peut-être aussi pour créer de meilleures stratégies de prévention du crime et il y a un groupe ici à l'University College de Londres ici qui travaille avec la police de West Midlands en ce moment sur cette question-là. Je pourrais vous donner beaucoup d'exemples comme ça, mais je voulais terminer sur une de mes propres recherches sur les émeutes de Londres. Il est probablement inutile que je vous parle des événements de l'été dernier où Londres et le Royaume-Uni ont connu la pire période continue de pillages et d'incendies criminels depuis plus de vingt ans. On peut comprendre qu'en tant que société, nous souhaitions comprendre exactement ce qui a causé ces émeutes, mais peut-être aussi équiper notre police des meilleures stratégies pour aboutir à une résolution plus rapide à l'avenir. Je ne veux pas énerver les sociologues ici, donc je ne peux absolument pas parler des motivations individuelles d'un émeutier mais quand on observe les émeutiers tous ensemble, mathématiquement, on peut les classer dans un processus en trois phases et en tirer des analogies. Première phase. Disons que vous avez un groupe d'amis, aucun d'entre eux n'est impliqué dans les émeutes. Mais l'un d'eux passe devant un magasin en train d'être pillé, il entre et prend une nouvelle paire de baskets. Il envoie un SMS à un de ses amis : "Viens participer." Son ami se joint à lui, et puis tous les deux envoient des SMS à leurs amis qui les rejoignent et envoient des SMS à d'autres amis etc, etc, et ainsi de suite. Ce processus est identique à la façon dont un virus se répand dans une population. Si vous pensez à l'épidémie de grippe aviaire il y a 2 ans, plus il y a eu de gens infectés, plus les gens étaient infectés, plus rapidement le virus se propageait, avant que les autorités ne réussissent à contrôler la situation. C'est exactement le même processus ici. Disons que vous avez un émeutier, il est décidé à y aller, il doit ensuite choisir une zone d'émeute. Vous devez savoir que les émeutiers ne sont pas vraiment prêts à aller très loin de là où ils vivent, à moins que ce soit un lieu d'émeute vraiment alléchant. (Rires) Vous pouvez voir qu'ici, d'après ce graphique, beaucoup d'émeutiers ont fait moins d'un kilomètre pour se rendre sur le lieu d'émeute. Cela ressemble aux modèles de la vente au détail, où nous choisissons de faire nos courses. Bien sûr, les gens aiment aller dans les magasins locaux mais vous seriez disposé à aller un peu plus loin s'il s'agissait d'un magasin vraiment intéressant. Certains journaux avaient déjà repris cette analogie en fait, certains tabloïds, qui appelaient les événements « Shopping avec violence » ce qui résume sans doute bien nos recherches. Oh, je repars en arrière. Bon, troisième phase. Enfin, l'émeutier est sur site et veut maintenant éviter de se faire attraper par la police. Les émeutiers éviteront la police tout le temps mais il y a une sécurité à être en nombre ; l'inconvénient est que, la police avec ses ressources limitées, essaye de protéger la ville aussi bien que possible, d'arrêter les émeutiers dans la mesure du possible et de créer un effet dissuasif. En fait, il s'avère que cette interaction entre les deux espèces, les émeutiers et la police, est identique à celle des prédateurs et des proies dans la nature ; si vous imaginez les lapins et les renards, les lapins essayent d'éviter à tout prix les renards, alors que les renards patrouillent l'espace en essayant de trouver les lapins. Nous en savons beaucoup sur la dynamique des prédateurs et des proies, nous en savons aussi beaucoup sur les flux de dépenses des consommateurs et nous en savons beaucoup sur la façon dont les virus se propagent dans une population. Donc, si vous prenez ces trois analogies ensemble et les exploitez, vous pouvez aboutir à un modèle mathématique de ce qui s'est réellement passé, modèle capable de reproduire les modèles généraux des émeutes elles-mêmes. Une fois que nous avons obtenu ça, nous pouvons presque l'utiliser comme une boîte de Petri pour commencer à réfléchir sur les zones de la ville plus attirantes que d'autres et quelles tactiques policières pourraient servir si cela devait se reproduire à l'avenir. Ce type de modélisation, il y a à peine vingt ans, était complètement inconnu, mais je pense que ces analogies sont un outil extrêmement important dans la lutte contre les problèmes de notre société et, peut-être, en fin de compte, l'amélioration de notre société en général. Pour conclure : la vie est complexe, mais peut-être n'est-il pas forcément si compliqué de la comprendre. Merci! (Applaudissements)
Activity
  • Activity
  • Annotations
  • Notes
  • Edits
Sort
  • Newest
  • Best
deicy annotated1+ month ago

Hannah Fry trained as a mathematician, and completed her PhD in fluid dynamics in early 2011. After a brief period working as an aerodynamicist in the motors... ...

#hannah boulanger #TED talks #tedx #thehapinessoflife #Sciences et sciences sociales #hannah #la vie facile #vraiment #makeitso #tergiverser #la vie sociale #vie #intheflowoflife #socallife #problèmes de vie #workingfromlife #C'est la vie #balle, c'est la vie #DE TED BAKER #la grippe aviaire #grippe aviaire #mâle #complexe #mais vraiment
Permalink Edit Editors
Share

Share this annotation:

deicy edited1+ month ago

La vie est vraiment complexe? Hannah Fry à TEDxUCL

Français Worldwide À propos Droit d'auteur Confidentialité Conditions d'utilisation
© 2022 Readable
Photos Media Bookmark
X Annotate