Growth is not dead.
La croissance n'est pas morte.
(Applause)
(Applaudissements)
Let's start the story 120 years ago, when American factories began to electrify their operations, igniting the Second Industrial Revolution. The amazing thing is that productivity did not increase in those factories for 30 years. Thirty years. That's long enough for a generation of managers to retire. You see, the first wave of managers simply replaced their steam engines with electric motors, but they didn't redesign the factories to take advantage of electricity's flexibility. It fell to the next generation to invent new work processes, and then productivity soared, often doubling or even tripling in those factories.
Notre histoire commence il y a 120 ans, quand les usines américaines ont commencé à fonctionner à l'électricité, initiant ainsi la Deuxième Révolution Industrielle. Ce qui est incroyable c'est que la productivité de ces usines n'a pas augmenté pendant 30 ans. Trente ans. C'est assez long pour qu'une génération entière de directeurs parte en retraite. En fait, la première vague de directeurs s'est contentée de remplacer les machines à vapeur par des moteurs électriques, mais elle n'a pas repensé les usines pour profiter de la flexibilité que procure l'électricité. C'est la génération suivante qui a inventé de nouveaux processus de travail, et alors la productivité a explosé, elle a souvent doublé ou même triplé dans ces usines.
Electricity is an example of a general purpose technology, like the steam engine before it. General purpose technologies drive most economic growth, because they unleash cascades of complementary innovations, like lightbulbs and, yes, factory redesign. Is there a general purpose technology of our era? Sure. It's the computer. But technology alone is not enough. Technology is not destiny. We shape our destiny, and just as the earlier generations of managers needed to redesign their factories, we're going to need to reinvent our organizations and even our whole economic system. We're not doing as well at that job as we should be. As we'll see in a moment, productivity is actually doing all right, but it has become decoupled from jobs, and the income of the typical worker is stagnating. These troubles are sometimes misdiagnosed as the end of innovation, but they are actually the growing pains of what Andrew McAfee and I call the new machine age.
L'électricité est un exemple de technologie à usage général, comme la machine à vapeur l'avait été auparavant. Les technologies à usage général créent l'essentiel de la croissance économique, parce qu'elles créent en cascade des innovations complémentaires comme les ampoules électriques et, oui, la conception des usines. Y a-t-il une technologie à usage général de notre époque ? Bien sûr. C'est l'ordinateur. Mais la technologie seule ne suffit pas. La technologie n'est pas notre destin. Nous façonnons notre destin, et tout comme les anciennes générations de directeurs ont dû repenser leurs usines, il va nous falloir réinventer nos organisations et même notre système économique dans son ensemble. Et on ne se débrouille pas aussi bien qu'on le devrait. Comme nous allons le voir dans un moment, en fait la productivité se porte plutôt bien, mais elle est devenue déconnectée des emplois, et le revenu moyen stagne. Ces problèmes sont parfois considérés à tort comme une conséquence de la fin de l'innovation, mais ils sont en fait les difficultés croissantes de ce que Andrew McAfee et moi-même appelons le nouvel âge de la machine.
Let's look at some data. So here's GDP per person in America. There's some bumps along the way, but the big story is you could practically fit a ruler to it. This is a log scale, so what looks like steady growth is actually an acceleration in real terms. And here's productivity. You can see a little bit of a slowdown there in the mid-'70s, but it matches up pretty well with the Second Industrial Revolution, when factories were learning how to electrify their operations. After a lag, productivity accelerated again. So maybe "history doesn't repeat itself, but sometimes it rhymes." Today, productivity is at an all-time high, and despite the Great Recession, it grew faster in the 2000s than it did in the 1990s, the roaring 1990s, and that was faster than the '70s or '80s. It's growing faster than it did during the Second Industrial Revolution. And that's just the United States. The global news is even better. Worldwide incomes have grown at a faster rate in the past decade than ever in history.
Examinons quelques données. Voici le PIB par tête aux États-Unis. Le chemin est quelque peu accidenté, mais en gros on pourrait presque apposer une règle sur la tendance. L'échelle est logarithmique, donc ce qui semble être une croissance soutenue est en fait une accélération en termes réels. Et voici la productivité. On voit un léger ralentissement au milieu des années 70, mais ça correspond plutôt bien à la Deuxième Révolution Industrielle, quand les usines apprenaient à fonctionner à l'électricité. Après un ralentissement, la productivité a accéléré de nouveau. Alors peut-être que « l'histoire ne se répète pas, mais parfois, elle rime. » Aujourd'hui, la productivité est à son plus haut niveau, et malgré la Grande Récession, elle a augmenté plus rapidement dans les années 2000 que dans les années 90, dont J. Stiglitz a dit que « le capitalisme perd la tête», où elle a augmenté plus rapidement que dans les années 70 ou 80. Elle augmente plus rapidement que pendant la Deuxième Révolution Industrielle. Et je ne parle que des États-Unis. Au niveau mondial, les nouvelles sont encore meilleures. À l'échelle du monde, les revenus ont augmenté plus rapidement au cours de la dernière décennie que jamais auparavant.
If anything, all these numbers actually understate our progress, because the new machine age is more about knowledge creation than just physical production. It's mind not matter, brain not brawn, ideas not things. That creates a problem for standard metrics, because we're getting more and more stuff for free, like Wikipedia, Google, Skype, and if they post it on the web, even this TED Talk. Now getting stuff for free is a good thing, right? Sure, of course it is. But that's not how economists measure GDP. Zero price means zero weight in the GDP statistics. According to the numbers, the music industry is half the size that it was 10 years ago, but I'm listening to more and better music than ever. You know, I bet you are too. In total, my research estimates that the GDP numbers miss over 300 billion dollars per year in free goods and services on the Internet. Now let's look to the future. There are some super smart people who are arguing that we've reached the end of growth, but to understand the future of growth, we need to make predictions about the underlying drivers of growth. I'm optimistic, because the new machine age is digital, exponential and combinatorial.
Tout au contraire, toutes ces données minimisent en fait notre progrès, parce que le nouvel âge de la machine relève davantage de la création de connaissance que de la seule production physique. C'est l'esprit plutôt que la matière, le cerveau plutôt que les muscles, les idées plutôt que les objets. Ça pose un problème pour les mesures standard, parce qu'on obtient de plus en plus de choses gratuitement, comme Wikipedia, Google, Skype, ou aussi quand on met du contenu sur internet, comme cette présentation TED. Obtenir des choses à titre gratuit, c'est bien non ? Bien sûr. Mais ça n'est pas comme ça que les économistes mesurent le PIB. Un prix de zéro n'a aucun poids dans les statistiques du PIB. Selon les chiffres, la taille de l'industrie de la musique est la moitié de ce qu'elle était il y a 10 ans, mais je n'ai jamais écouté autant de musique d'une telle qualité. Et je suis sûr que c'est pareil pour vous. Au total, sur la base de ma recherche, j'estime que les chiffres du PIB omettent plus de 300 milliards de dollars par an en produits et services gratuits offerts sur internet. Maintenant regardons vers le futur. Il y a des gens super intelligents qui prétendent que nous avons atteint la fin de la croissance, mais pour comprendre le futur de la croissance on doit faire des prédictions sur les facteurs sous-jacents de la croissance. Je suis optimiste, parce que le nouvel âge de la machine est numérique, exponentiel et combinatoire.
When goods are digital, they can be replicated with perfect quality at nearly zero cost, and they can be delivered almost instantaneously. Welcome to the economics of abundance. But there's a subtler benefit to the digitization of the world. Measurement is the lifeblood of science and progress. In the age of big data, we can measure the world in ways we never could before.
Quand les biens sont numériques, ils peuvent être répliqués avec une qualité parfaite à un coût proche de zéro, et ils peuvent être livrés quasiment instantanément. Bienvenue à l'économie de l'abondance. Mais il y a un avantage plus subtil à la numérisation du monde. La capacité de mesurer est l´élément vital de la science et du progrès. À l'ère des données massives, on peut mesurer le monde comme on n'aurait jamais pu auparavant.
Secondly, the new machine age is exponential. Computers get better faster than anything else ever. A child's Playstation today is more powerful than a military supercomputer from 1996. But our brains are wired for a linear world. As a result, exponential trends take us by surprise. I used to teach my students that there are some things, you know, computers just aren't good at, like driving a car through traffic. (Laughter) That's right, here's Andy and me grinning like madmen because we just rode down Route 101 in, yes, a driverless car.
Deuxièmement, le nouvel âge de la machine est exponentiel. Les ordinateurs s'améliorent et sont de plus en plus rapides, comme rien d'autre auparavant. Aujourd'hui, la Playstation d'un enfant est plus puissante qu'un super ordinateur de l'armée en 1996. Mais nos cerveaux sont habitués à un monde linéaire. Par conséquent, les tendances exponentielles nous prennent par surprise. J'enseignais à mes étudiants qu'il y a certaines choses, pour lesquelles les ordinateurs ne sont pas adaptés, comme conduire une voiture dans la circulation. (Rires) En effet, voici Andy et moi souriant comme des fous parce qu'on venait de voyager sur la Route 101, eh bien oui, dans une voiture sans conducteur.
Thirdly, the new machine age is combinatorial. The stagnationist view is that ideas get used up, like low-hanging fruit, but the reality is that each innovation creates building blocks for even more innovations. Here's an example. In just a matter of a few weeks, an undergraduate student of mine built an app that ultimately reached 1.3 million users. He was able to do that so easily because he built it on top of Facebook, and Facebook was built on top of the web, and that was built on top of the Internet, and so on and so forth.
Troisièmement, le nouvel âge de la machine est combinatoire. Selon ceux qui croient à la stagnation économique, les idées s'épuisent, comme les fruits des arbres qui sont à portée de mains, mais en réalité chaque innovation constitue le point de départ de nombreuses autres innovations. Voici un exemple. En seulement quelques semaines, un de mes étudiants de premier cycle a développé une application qui a finalement conquis 1,3 million d'utilisateurs. Il a pu le faire aussi facilement parce qu'il l'a développée depuis Facebook, et Facebook a été développé sur la base du web, qui avait été développé à partir d'Internet, etc..
Now individually, digital, exponential and combinatorial would each be game-changers. Put them together, and we're seeing a wave of astonishing breakthroughs, like robots that do factory work or run as fast as a cheetah or leap tall buildings in a single bound. You know, robots are even revolutionizing cat transportation.
Pris individuellement, le numérique, l'exponentiel et le combinatoire, chacun d'entre eux changerait la donne. Si on les associe, alors on observe une vague d'avancées étonnantes, comme les robots qui effectuent les tâches en usine, courent aussi vite qu'un guépard ou sautent par dessus de grands immeubles en un seul bond. Vous savez que les robots révolutionnent même le transport des chats.
(Laughter)
(Rires)
But perhaps the most important invention, the most important invention is machine learning. Consider one project: IBM's Watson. These little dots here, those are all the champions on the quiz show "Jeopardy." At first, Watson wasn't very good, but it improved at a rate faster than any human could, and shortly after Dave Ferrucci showed this chart to my class at MIT, Watson beat the world "Jeopardy" champion. At age seven, Watson is still kind of in its childhood. Recently, its teachers let it surf the Internet unsupervised. The next day, it started answering questions with profanities. Damn. (Laughter)
Mais l'invention la plus importante est peut-être l'apprentissage automatique. Prenons un projet : Watson d'IBM. Ces petits points ici, ce sont tous les champions du jeu télévisé « Jeopardy ». Au début, Watson n'était pas très bon, mais il a fait des progrès à un rythme plus rapide qu'aucun être humain, et juste après que Dave Ferrucci a montré ce graphique à ma classe au MIT [NDT : Massachusetts Institute of Technology], Watson a battu le champion du monde de « Jeopardy ». À l'âge de sept ans, Watson en est encore un peu au stade de l'enfance. Récemment, ses professeurs l'ont laissé surfer sur internet sans supervision. Le lendemain, il a commencé à répondre aux questions avec des jurons. Mince. (Rires)
But you know, Watson is growing up fast. It's being tested for jobs in call centers, and it's getting them. It's applying for legal, banking and medical jobs, and getting some of them. Isn't it ironic that at the very moment we are building intelligent machines, perhaps the most important invention in human history, some people are arguing that innovation is stagnating? Like the first two industrial revolutions, the full implications of the new machine age are going to take at least a century to fully play out, but they are staggering.
Mais vous savez, Watson grandit vite. Il passe des tests pour des emplois en centre d'appel, et il les réussit. Il postule à des emplois dans les domaines du droit, de la banque et de la médecine, et il est engagé pour certains d'entre eux. N'est-ce pas ironique qu'au moment même où on développe des machines intelligentes, peut-être l'invention la plus importante dans l'histoire de l'humanité, certains prétendent que l'innovation stagne ? Comme pour les deux premières révolutions industrielles, toutes les implications du nouvel âge de la machine vont prendre au moins un siècle pour se matérialiser pleinement mais elles sont impressionnantes.
So does that mean we have nothing to worry about? No. Technology is not destiny. Productivity is at an all time high, but fewer people now have jobs. We have created more wealth in the past decade than ever, but for a majority of Americans, their income has fallen. This is the great decoupling of productivity from employment, of wealth from work. You know, it's not surprising that millions of people have become disillusioned by the great decoupling, but like too many others, they misunderstand its basic causes. Technology is racing ahead, but it's leaving more and more people behind. Today, we can take a routine job, codify it in a set of machine-readable instructions, and then replicate it a million times.
Alors, est-ce que ça veut dire que nous n'avons aucune raison de nous inquiéter ? Non. Technologie et destin sont deux choses différentes. La productivité est à son plus haut, mais il y a de plus en plus de chômage. Nous avons créé plus de richesse au cours de la décennie passée que jamais auparavant, mais le revenu d'une majorité d'Américains a chuté. C'est ce qui constitue la grande dissociation entre la productivité et l'emploi, entre la richesse et le travail. Il n'est pas surprenant que des millions de personnes soient désabusées par la grande dissociation, mais comme beaucoup trop d'autres, ils n'en comprennent pas les causes fondamentales. La technologie fait la course en tête, mais elle laisse de plus en plus de personnes derrière elle. Aujourd'hui, on peut prendre un emploi routinier, le coder en un ensemble d'instructions qu'une machine peut déchiffrer, puis le répliquer un million de fois.
You know, I recently overheard a conversation that epitomizes these new economics. This guy says, "Nah, I don't use H&R Block anymore. TurboTax does everything that my tax preparer did, but it's faster, cheaper and more accurate." How can a skilled worker compete with a $39 piece of software? She can't. Today, millions of Americans do have faster, cheaper, more accurate tax preparation, and the founders of Intuit have done very well for themselves. But 17 percent of tax preparers no longer have jobs. That is a microcosm of what's happening, not just in software and services, but in media and music, in finance and manufacturing, in retailing and trade -- in short, in every industry. People are racing against the machine, and many of them are losing that race.
J'ai récemment entendu une conversation qui illustre parfaitement ces nouvelles données économiques. Ce type dit : « Non, je n'utilise plus H&R. [NdT : service d'impôts] Turbo Tax fait tout ce que mon comptable faisait, mais c'est plus rapide, moins cher et plus précis. » Comment un travailleur qualifié peut-il concurrencer un logiciel à 39 dollars ? Il ne peut pas. Aujourd'hui, des millions d'Américains bénéficient d'une préparation de leurs impôts plus rapide, moins chère et plus précise, et les fondateurs d'Intuit ont très bien réussi. Mais 17 % des comptables sont désormais sans emploi. C'est un microcosme de ce qui se passe non seulement dans les logiciels et les services, mais aussi dans les médias et la musique, dans la finance et la production, dans le commerce de détail et le négoce -- en bref, dans tous les secteurs d'activité. Les gens font la course contre la machine, et beaucoup perdent cette course.
What can we do to create shared prosperity? The answer is not to try to slow down technology. Instead of racing against the machine, we need to learn to race with the machine. That is our grand challenge.
Que peut-on faire pour créer une prospérité partagée ? La réponse n'est pas d'essayer de ralentir la technologie. Au lieu de faire la course contre la machine, on doit apprendre à faire la course avec la machine. C'est notre grand défi.
The new machine age can be dated to a day 15 years ago when Garry Kasparov, the world chess champion, played Deep Blue, a supercomputer. The machine won that day, and today, a chess program running on a cell phone can beat a human grandmaster. It got so bad that, when he was asked what strategy he would use against a computer, Jan Donner, the Dutch grandmaster, replied, "I'd bring a hammer."
Le nouvel âge de la machine a commencé il y a 15 ans, quand Gary Kasparov, le champion du monde d'échecs, a joué contre Deep Blue, un super ordinateur. La machine a gagné ce jour-là, et aujourd'hui, un programme d'échecs sur un téléphone portable arrive à battre un grand joueur humain. On en est arrivé à un tel point que quand on lui a demandé quelle stratégie il utiliserait contre un ordinateur, Jan Donner, le grand joueur hollandais, a répondu : « J'apporterais un marteau. »
(Laughter)
(Rires)
But today a computer is no longer the world chess champion. Neither is a human, because Kasparov organized a freestyle tournament where teams of humans and computers could work together, and the winning team had no grandmaster, and it had no supercomputer. What they had was better teamwork, and they showed that a team of humans and computers, working together, could beat any computer or any human working alone. Racing with the machine beats racing against the machine. Technology is not destiny. We shape our destiny.
Mais aujourd'hui, le champion du monde d'échecs n'est plus un ordinateur. Ni un humain, parce que Kasparov a organisé un tournoi libre, dans lequel des équipes composées d'ordinateurs et d'humains peuvent travailler ensemble, et l'équipe gagnante n'avait ni grand joueur, ni super ordinateur. Ce qu'elle avait, c'était un meilleur travail d'équipe, et elle a démontré qu'une équipe d'humains et d'ordinateurs travaillant ensemble, arrivait à battre n'importe quel ordinateur ou n'importe quel humain travaillant seul. La course avec la machine, surpasse la course contre la machine. Technologie et destin sont deux choses différentes. Nous façonnons notre destin.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)