Cities are the crucible of civilization. They have been expanding, urbanization has been expanding, at an exponential rate in the last 200 years so that by the second part of this century, the planet will be completely dominated by cities. Cities are the origins of global warming, impact on the environment, health, pollution, disease, finance, economies, energy -- they're all problems that are confronted by having cities. That's where all these problems come from. And the tsunami of problems that we feel we're facing in terms of sustainability questions are actually a reflection of the exponential increase in urbanization across the planet.
Les villes sont le creuset de la civilisation. Elles se développent, l'urbanisation se développe, de manière exponentielle ces 200 dernières années, au point que d'ici 2050, la planète sera complètement dominée par les villes. Les villes sont à l'origine du réchauffement climatique, ont un impact sur l'environnement, la santé, la pollution, les maladies, la finance, les économies, l'énergie : voilà tous les problèmes que nous devons affronter car nous avons les villes. C'est de là que viennent tous ces problèmes. Et le tsunami de problèmes que nous avons l'impression d'avoir en face de nous quand il s'agit de développement durable est en fait un reflet de l'accroissement exponentiel de l'urbanisation sur la planète.
Here's some numbers. Two hundred years ago, the United States was less than a few percent urbanized. It's now more than 82 percent. The planet has crossed the halfway mark a few years ago. China's building 300 new cities in the next 20 years. Now listen to this: Every week for the foreseeable future, until 2050, every week more than a million people are being added to our cities. This is going to affect everything. Everybody in this room, if you stay alive, is going to be affected by what's happening in cities in this extraordinary phenomenon. However, cities, despite having this negative aspect to them, are also the solution. Because cities are the vacuum cleaners and the magnets that have sucked up creative people, creating ideas, innovation, wealth and so on. So we have this kind of dual nature. And so there's an urgent need for a scientific theory of cities.
Voilà des chiffres. Il y a 200 ans, les Etats-Unis n'étaient urbanisés qu'à quelques pourcents. Aujourd'hui c'est à plus de 82 %. La planète a passé la barre des 50% il y a quelques années. La Chine va construire 300 nouvelles villes dans les 20 prochaines années. Maintenant écoutez ça : Chaque semaine du futur prévisible, jusqu'en 2050, chaque semaine plus d'un million de personnes se rajoutent à nos villes. Cela va tout affecter. Tout le monde dans cette salle, si vous êtes toujours en vie, vous serez affectés par ce qui se passe dans les villes dans cet extraordinaire phénomène. Cependant, les villes, malgré cet aspect négatif sont aussi la solution. Parce que les villes sont les aspirateurs et les aimants qui ont aspiré les gens créatifs, les idées créatives, l'innovation, la richesse etc. Nous avons cette dualité. Et il y a donc un besoin urgent d'une théorie scientifique des villes.
Now these are my comrades in arms. This work has been done with an extraordinary group of people, and they've done all the work, and I'm the great bullshitter that tries to bring it all together.
Voici mes compagnons d'armes. Ce travail a été fait avec un groupe de gens extraordinaires, et ils ont fait tout le travail, et moi je suis celui qui raconte des âneries et qui essaye de rassembler le tout.
(Laughter)
(Rires)
So here's the problem: This is what we all want. The 10 billion people on the planet in 2050 want to live in places like this, having things like this, doing things like this, with economies that are growing like this, not realizing that entropy produces things like this, this, this and this. And the question is: Is that what Edinburgh and London and New York are going to look like in 2050, or is it going to be this? That's the question. I must say, many of the indicators look like this is what it's going to look like, but let's talk about it.
Donc voici le problème : Voilà ce que nous voulons tous. Les 10 millions de gens sur la planète en 2050 veulent vivre dans des endroits comme ça, avoir des choses comme ça, en faisant des choses comme ça, avec des économies qui ont une croissance comme celle-là, sans se rendre compte que l'entropie produit des choses comme ça, ça, ça, et ça. Et la question est : Est-ce à ça que ressembleront Édimbourg, Londres et New York en 2050, ou à ceci? Voilà la question. Je dois dire, de nombreux indicateurs laissent penser que ça va ressembler à ça, mais parlons-en.
So my provocative statement is that we desperately need a serious scientific theory of cities. And scientific theory means quantifiable -- relying on underlying generic principles that can be made into a predictive framework. That's the quest. Is that conceivable? Are there universal laws? So here's two questions that I have in my head when I think about this problem. The first is: Are cities part of biology? Is London a great big whale? Is Edinburgh a horse? Is Microsoft a great big anthill? What do we learn from that? We use them metaphorically -- the DNA of a company, the metabolism of a city, and so on -- is that just bullshit, metaphorical bullshit, or is there serious substance to it? And if that is the case, how come that it's very hard to kill a city? You could drop an atom bomb on a city, and 30 years later it's surviving. Very few cities fail. All companies die, all companies. And if you have a serious theory, you should be able to predict when Google is going to go bust.
J'affirme avec provocation quenous avons désespérément besoin d'une théorie scientifique des villes. Et une théorie scientifique signifie quantifiable, qui s'appuie sur des principes génériques sous-jacents qu'on peut transformer en base prédictive. Voilà la quête. Est-ce concevable? Y a-t’il des lois universelles? Alors voici deux questions que j'ai en tête quand je pense à ce problème. La première est : Les villes font-elles partie de la biologie? Londres est-elle une grosse baleine? Édimbourg est-elle un cheval? Microsoft est-il une grande fourmilière? Qu'apprenons-nous de ça? Nous les utilisons métaphoriquement, l'ADN d'une entreprise, le métabolisme d'une ville, etc. est-ce des âneries, des âneries métaphoriques, ou est-ce qu'il y a du vrai là-dedans? Et si c'est le cas, comment se fait-il que tuer une ville soit très difficile? On peut lâcher une bombe atomique sur une ville, et 30 ans plus tard elle survit. Très peu de villes échouent. Toutes les entreprises meurent, toutes les compagnies. Et si vous avez une théorie sérieuse, vous devriez pouvoir prédire le moment où Google fera faillite.
So is that just another version of this? Well we understand this very well. That is, you ask any generic question about this -- how many trees of a given size, how many branches of a given size does a tree have, how many leaves, what is the energy flowing through each branch, what is the size of the canopy, what is its growth, what is its mortality? We have a mathematical framework based on generic universal principles that can answer those questions. And the idea is can we do the same for this? So the route in is recognizing one of the most extraordinary things about life, is that it is scalable, it works over an extraordinary range. This is just a tiny range actually: It's us mammals; we're one of these. The same principles, the same dynamics, the same organization is at work in all of these, including us, and it can scale over a range of 100 million in size. And that is one of the main reasons life is so resilient and robust -- scalability. We're going to discuss that in a moment more.
Alors est-ce seulement une autre version de ceci? Et nous comprenons ceci très bien. C'est-à-dire, vous posez n'importe quelle question générique là-dessus, combien d'arbres d'une certaine taille, combien de branches d'une taille donnée un arbre possède, combien de feuilles, quelle est l'énergie qui coule dans chaque branche, quelle est la taille de la canopée, quelle est sa croissance, quelle est sa mortalité? Nous avons un cadre mathématique basé sur des principes universels génériques qui peuvent répondre à ces questions. Et l'idée est de savoir si nous pouvons faire la même chose pour ça? Alors pour y parvenir, nous devons reconnaître une des caractéristiques les plus extraordinaires de la vie, le fait qu'elle est évolutive, elle travaille sur une gamme extraordinaire. Ceci est en fait une gamme minuscule ; c'est nous, les mammifères, nous en faisons partie. Les mêmes principes, la même dynamique, la même organisation est à l'œuvre dans tous ces mammifères, nous y compris, et la taille peut varier de 1 à un million. Et c'est une des principales raisons la vie est tellement résiliente et robuste, c'est le potentiel d'échelle. Nous en discuterons dans un moment.
But you know, at a local level, you scale; everybody in this room is scaled. That's called growth. Here's how you grew. Rat, that's a rat -- could have been you. We're all pretty much the same. And you see, you're very familiar with this. You grow very quickly and then you stop. And that line there is a prediction from the same theory, based on the same principles, that describes that forest. And here it is for the growth of a rat, and those points on there are data points. This is just the weight versus the age. And you see, it stops growing. Very, very good for biology -- also one of the reasons for its great resilience. Very, very bad for economies and companies and cities in our present paradigm. This is what we believe. This is what our whole economy is thrusting upon us, particularly illustrated in that left-hand corner: hockey sticks. This is a bunch of software companies -- and what it is is their revenue versus their age -- all zooming away, and everybody making millions and billions of dollars.
Mais vous savez, au niveau local, vous ajustez l'échelle, tout le monde dans cette pièce est ajusté à l'échelle. C'est ce qu'on appelle la croissance Voici comment vous grandissez. C'est un rat, ça aurait pu être vous. Nous sommes tous assez semblables. Et vous voyez, vous connaissez bien ça. Vous grandissez très vite, puis vous vous arrêtez. Et cette ligne là, est une prédiction de la même théorie, basée sur les mêmes principes, qui décrit cette forêt. Et voici en ce qui concerne la croissance du rat. Et ces points là dessus sont des points de données. Il ne s'agit que du poids par rapport à l'âge. Et vous voyez, il s'arrête de grandir. Très, très bon pour la biologie, c'est aussi une des raisons pour sa grande résilience. Très, très mauvais pour les économies, les compagnies, et les villes dans notre paradigme actuel. C'est ce que nous croyons. C'est ce que toute notre économie nous impose, particulièrement illustré dans le coin à gauche ; des crosses de hockey. Ce sont quelques compagnies informatiques, et ce dont il s'agit c'est leur revenu par rapport à leur âge, qui ont une progression fulgurante, et elles gagnent toutes des millions et des milliards de dollars.
Okay, so how do we understand this? So let's first talk about biology. This is explicitly showing you how things scale, and this is a truly remarkable graph. What is plotted here is metabolic rate -- how much energy you need per day to stay alive -- versus your weight, your mass, for all of us bunch of organisms. And it's plotted in this funny way by going up by factors of 10, otherwise you couldn't get everything on the graph. And what you see if you plot it in this slightly curious way is that everybody lies on the same line. Despite the fact that this is the most complex and diverse system in the universe, there's an extraordinary simplicity being expressed by this. It's particularly astonishing because each one of these organisms, each subsystem, each cell type, each gene, has evolved in its own unique environmental niche with its own unique history. And yet, despite all of that Darwinian evolution and natural selection, they've been constrained to lie on a line.
Bon, alors comment comprenons-nous ceci? Alors parlons d'abord de la biologie. Cela vous montre clairement comment les choses évoluent. Et c'est un graphique vraiment remarquable. Ce qu'on représente ici c'est le métabolisme, la quantité d'énergie par jour nécessaire pour rester en vie, par rapport à votre poids, votre masse, pour nous tous qui sommes des organismes. Et la représentation est bizarrement présentée dans une croissance en facteurs de 10, sans quoi on ne pourrait pas tout mettre sur le graphique. Et ce que vous voyez si vous le tracez de cette curieuse manière, c'est que tout le monde est sur la même ligne. En dépit du fait que c'est le système le plus complexe et le plus varié dans l'univers, il y a une extraordinaire simplicité exprimée ici. C'est particulièrement étonnant parce que chacun de ces organismes, chaque sous-système, chaque type de cellule, chaque gène, a évolué dans sa propre niche environnementale unique avec sa propre histoire unique. Et pourtant, en dépit de toute cette évolution darwinienne et cette sélection naturelle, ils ont été contraints à se placer sur une ligne.
Something else is going on. Before I talk about that, I've written down at the bottom there the slope of this curve, this straight line. It's three-quarters, roughly, which is less than one -- and we call that sublinear. And here's the point of that. It says that, if it were linear, the steepest slope, then doubling the size you would require double the amount of energy. But it's sublinear, and what that translates into is that, if you double the size of the organism, you actually only need 75 percent more energy. So a wonderful thing about all of biology is that it expresses an extraordinary economy of scale. The bigger you are systematically, according to very well-defined rules, less energy per capita. Now any physiological variable you can think of, any life history event you can think of, if you plot it this way, looks like this. There is an extraordinary regularity. So you tell me the size of a mammal, I can tell you at the 90 percent level everything about it in terms of its physiology, life history, etc.
Il se passe autre chose. Avant que je n'en parle, j'ai écrit ici en bas la pente de la courbe, cette ligne droite. Ce sont les 3 quarts, en gros, c'est moins qu’un, et nous appelons ça sublinéaire. Et voilà à quoi ça sert. Cela dit que, si c'était linéaire, la pente la plus raide, puis en doublant la taille vous auriez besoin de doubler la quantité d'énergie. Mais c'est sublinéaire, et cela se traduit ainsi, si vous doublez la taille de l'organisme, vous n'avez en fait besoin que de 75% d'énergie supplémentaire. Alors ce qui est merveilleux avec toute la biologie c'est qu'elle exprime une extraordinaire économie d'échelle. Plus vous êtes grand systématiquement, selon des règles très bien définies, moins vous avez besoin d'énergie par tête. Maintenant, toute variable physiologique, toute histoire de vie, si vous la tracez comme ça, elle ressemble à ça. Il y a une régularité extraordinaire. Alors vous me donnez la taille d'un mammifère, je peux vous dire à hauteur de 90 % tout sur lui quant à sa physiologie, l'histoire de sa vie, etc.
And the reason for this is because of networks. All of life is controlled by networks -- from the intracellular through the multicellular through the ecosystem level. And you're very familiar with these networks. That's a little thing that lives inside an elephant. And here's the summary of what I'm saying. If you take those networks, this idea of networks, and you apply universal principles, mathematizable, universal principles, all of these scalings and all of these constraints follow, including the description of the forest, the description of your circulatory system, the description within cells. One of the things I did not stress in that introduction was that, systematically, the pace of life decreases as you get bigger. Heart rates are slower; you live longer; diffusion of oxygen and resources across membranes is slower, etc.
Et c'est à cause des réseaux. Toute vie est contrôlée par des réseaux, de la vie intracellulaire à la vie extracellulaire en passant par l'écosystème. Et vous êtes familiers avec ces réseaux. C'est une petite chose qui vit à l'intérieur d'un éléphant. Et ici vous voyez le résumé de ce que je dis. Si vous prenez ces réseaux, cette idée de réseaux, et que vous appliquez des principes universels, qu'on peut mettre en mathématiques, des principes universels, toutes ces évaluations d'échelle et toutes ces contraintes suivent, y compris la description de la forêt, la description de votre système circulatoire, la description à l'intérieur des cellules. Une des choses sur laquelle je n'ai pas insisté dans l'introduction c'est que systématiquement, l'allure de la vie diminue alors que vous devenez plus grand. Les rythmes cardiaques sont plus lents ; vous vivez plus longtemps ; la diffusion d'oxygène et de ressources au travers des membranes est plus lente etc.
The question is: Is any of this true for cities and companies? So is London a scaled up Birmingham, which is a scaled up Brighton, etc., etc.? Is New York a scaled up San Francisco, which is a scaled up Santa Fe? Don't know. We will discuss that. But they are networks, and the most important network of cities is you. Cities are just a physical manifestation of your interactions, our interactions, and the clustering and grouping of individuals. Here's just a symbolic picture of that. And here's scaling of cities. This shows that in this very simple example, which happens to be a mundane example of number of petrol stations as a function of size -- plotted in the same way as the biology -- you see exactly the same kind of thing.
La question est : est-ce qu'il y a du vrai là dedans pour les villes et les compagnies? Alors est-ce que Londres est une Birmingham en plus grand, à son tour une Brighton en plus grand, etc.? Est-ce que New York est un San Francisco en plus grand, à son tour Un Santa Fe en plus grand? Je ne sais pas. Nous en discuterons. Mais il y a des réseaux. Et le réseau le plus important des villes, c'est vous. Les villes ne sont qu'une manifestation physique de vos interactions, nos interactions, et les regroupements d'individus. En voici une image symbolique. Et voici l'échelle des villes. Ceci montre que dans cet exemple très simple, et qui est un exemple ordinaire, du nombre de stations service en tant que fonction de taille, tracé de la même manière que la biologie, vous voyez exactement le même genre de chose.
There is a scaling. That is that the number of petrol stations in the city is now given to you when you tell me its size. The slope of that is less than linear. There is an economy of scale. Less petrol stations per capita the bigger you are -- not surprising. But here's what's surprising. It scales in the same way everywhere. This is just European countries, but you do it in Japan or China or Colombia, always the same with the same kind of economy of scale to the same degree. And any infrastructure you look at -- whether it's the length of roads, length of electrical lines -- anything you look at has the same economy of scale scaling in the same way. It's an integrated system that has evolved despite all the planning and so on. But even more surprising is if you look at socio-economic quantities, quantities that have no analog in biology, that have evolved when we started forming communities eight to 10,000 years ago. The top one is wages as a function of size plotted in the same way. And the bottom one is you lot -- super-creatives plotted in the same way. And what you see is a scaling phenomenon. But most important in this, the exponent, the analog to that three-quarters for the metabolic rate, is bigger than one -- it's about 1.15 to 1.2. Here it is, which says that the bigger you are the more you have per capita, unlike biology -- higher wages, more super-creative people per capita as you get bigger, more patents per capita, more crime per capita.
Il y a une échelle. C'est que le nombre de stations service dans la ville vous est donné quand vous me dites sa taille. La pente en est moins linéaire. Il y a une économie d'échelle. Moins de stations service par tête plus vous êtes grand, ce n'est pas surprenant. Mais voilà ce qui est surprenant. L'échelle s'étend de la même manière partout. Ce n'est que pour les pays européens, mais vous le faites pour le Japon, la Chine, ou la Colombie, toujours la même chose avec la même économie d'échelle au même degré. Et quelle que soit l'infrastructure, que ce soit la longueur des routes, la longueur des lignes électriques, quoi que vous regardiez, cela aura la même économie d'échelle qui s'étend de la même manière. C'est un système intégré qui a évolué malgré toute la planification etc. Mais encore plus surprenant, si vous regardez les quantités socio-économiques, les quantités qui n'ont rien d'analogue dans la biologie, qui ont évolué quand nous avons commencé à former des communautés il y a 8 à 10 000 ans. Celle d'en haut, ce sont les salaires en fonction de la taille tracée de la même manière. Et celle d'en bas c'est vous, des super-créatifs tracés de la même manière. Et ce que vous voyez c'est un phénomène d'échelle. Mais le plus important, l'exposant, l'analogue à ces 3 quarts pour le métabolisme, est plus grand que celui-ci, de 1,15 à 1,2 fois. Et le voici, qui dit que plus vous êtes grand, plus vous avez par tête, contrairement à la biologie, des salaires plus élevés, plus de super-créatifs par tête quand vous êtes plus grand, plus de brevets par têtes, plus de crimes par tête.
And we've looked at everything: more AIDS cases, flu, etc. And here, they're all plotted together. Just to show you what we plotted, here is income, GDP -- GDP of the city -- crime and patents all on one graph. And you can see, they all follow the same line. And here's the statement. If you double the size of a city from 100,000 to 200,000, from a million to two million, 10 to 20 million, it doesn't matter, then systematically you get a 15 percent increase in wages, wealth, number of AIDS cases, number of police, anything you can think of. It goes up by 15 percent, and you have a 15 percent savings on the infrastructure. This, no doubt, is the reason why a million people a week are gathering in cities. Because they think that all those wonderful things -- like creative people, wealth, income -- is what attracts them, forgetting about the ugly and the bad.
Et nous avons tout vu : Les cas de SIDA, la grippe, etc. Et ici, ils sont tous tracés ensemble. Juste pour vous montrer ce que nous avons tracé, voici le revenu, le PIB, le PIB de la ville, les crimes et les brevets, le tout sur un même graphique. Et vous pouvez voir, ils suivent tous la même ligne. Et voici ce que ça dit. Si vous doublez la taille d'une ville de 100 000 à 200 000, d'un million à 2 millions, de 10 à 20 millions ça n'a pas d'importance, alors systématiquement vous obtenez une augmentation de 15% des salaires, de la richesse, du nombre de cas de SIDA, du nombre de policiers, tout ce que vous pouvez imaginer. Cela augmente de 15%. Et vous avez une économie de 15% sur l'infrastructure. C'est sans aucun doute la raison pour laquelle un million de gens par semaine se rassemble dans les villes. Parce qu'ils pensent que toutes ces choses merveilleuses, comme les créatifs, la richesse, le revenu, c'est ce qui les attire, en oubliant ce qui est laid et ce qui est mauvais.
What is the reason for this? Well I don't have time to tell you about all the mathematics, but underlying this is the social networks, because this is a universal phenomenon. This 15 percent rule is true no matter where you are on the planet -- Japan, Chile, Portugal, Scotland, doesn't matter. Always, all the data shows it's the same, despite the fact that these cities have evolved independently. Something universal is going on. The universality, to repeat, is us -- that we are the city. And it is our interactions and the clustering of those interactions. So there it is, I've said it again. So if it is those networks and their mathematical structure, unlike biology, which had sublinear scaling, economies of scale, you had the slowing of the pace of life as you get bigger. If it's social networks with super-linear scaling -- more per capita -- then the theory says that you increase the pace of life. The bigger you are, life gets faster. On the left is the heart rate showing biology. On the right is the speed of walking in a bunch of European cities, showing that increase.
Quelle en est la raison? Je n'ai pas le temps de vous parler de toutes les mathématiques, mais les réseaux sociaux sont sous-jacents ici. parce que c'est un phénomène universel. Cette règle des 15% est vraie où que vous soyez sur la planète, au Japon, au Chili, au Portugal, en Écosse, ça n'a pas d'importance. Toutes les données montrent toujours qu'elle est la même en dépit du fait que ces villes ont évolué de manière indépendante. Il se passe quelque chose d'universel. L'universalité, je le répète, c'est nous, le fait que nous sommes la ville. Et ce sont nos interactions et les regroupements de ces interactions. Alors voilà, je l'ai redit. Si ce sont ces réseaux et leurs structures mathématiques, contrairement à la biologie, qui avait une échelle sublinéaire, des économies d'échelles, vous aviez le ralentissement de l'allure de la vie quand vous devenez plus grand. Si ce sont les réseaux sociaux avec une échelle super-linéaire, plus par tête, alors la théorie dit que vous augmentez l'allure de la vie. Plus vous êtes grand, plus la vie accélère. À gauche, c'est le rythme cardiaque qui montre la biologie. A droite, c'est la vitesse de marche dans un tas de villes européennes, qui montre cette augmentation.
Lastly, I want to talk about growth. This is what we had in biology, just to repeat. Economies of scale gave rise to this sigmoidal behavior. You grow fast and then stop -- part of our resilience. That would be bad for economies and cities. And indeed, one of the wonderful things about the theory is that if you have super-linear scaling from wealth creation and innovation, then indeed you get, from the same theory, a beautiful rising exponential curve -- lovely. And in fact, if you compare it to data, it fits very well with the development of cities and economies. But it has a terrible catch, and the catch is that this system is destined to collapse. And it's destined to collapse for many reasons -- kind of Malthusian reasons -- that you run out of resources. And how do you avoid that? Well we've done it before.
Pour finir, je veux parler de croissance. Voilà ce que nous avions dans la biologie, je le répète. Des économies d'échelle ont donné naissance à ce comportement sigmoïde. Vous grandissez vite puis vous vous arrêtez, ça fait partie de notre résilience. Ce serait mauvais pour les économies et pour les villes. Et bien sûr, une des choses merveilleuses de cette théorie est que si vous avez une échelle super-linéaire de la création de richesse et l'innovation alors vous obtenez, par la même théorie, une belle courbe qui monte exponentiellement, superbe. Et en fait, si vous la comparez aux données, ça colle très bien avec le développement des villes et des économies. Mais il y a un terrible piège. Et le piège est que ce système est destiné à s'effondrer. Et il est destiné à s'effondrer pour de nombreuses raisons, des raisons plutôt malthusiennes, c'est-à-dire que vous tombez à court de ressources. Et comment éviter ça? Et bien nous l'avons déjà fait.
What we do is, as we grow and we approach the collapse, a major innovation takes place and we start over again, and we start over again as we approach the next one, and so on. So there's this continuous cycle of innovation that is necessary in order to sustain growth and avoid collapse. The catch, however, to this is that you have to innovate faster and faster and faster. So the image is that we're not only on a treadmill that's going faster, but we have to change the treadmill faster and faster. We have to accelerate on a continuous basis. And the question is: Can we, as socio-economic beings, avoid a heart attack?
Ce que nous faisons c'est, alors que nous grandissons et approchons de l'effondrement, une innovation majeure a lieu et nous recommençons à zéro. Et nous recommençons à zéro alors que nous approchons de la suivante etc. Il y a donc ce cycle continu d'innovation qui est nécessaire pour soutenir la croissance et éviter l'effondrement. Cependant, le piège est que vous devez innover de plus en plus vite. Alors l'image est que nous sommes non seulement sur un tapis de course qui va très vite, mais nous devons changer le tapis de course de plus en plus vite. Nous devons accélérer continuellement. Et la question est : pouvons-nous, en tant qu'êtres socio-économiques éviter la crise cardiaque?
So lastly, I'm going to finish up in this last minute or two asking about companies. See companies, they scale. The top one, in fact, is Walmart on the right. It's the same plot. This happens to be income and assets versus the size of the company as denoted by its number of employees. We could use sales, anything you like. There it is: after some little fluctuations at the beginning, when companies are innovating, they scale beautifully. And we've looked at 23,000 companies in the United States, may I say. And I'm only showing you a little bit of this.
Alors finalement, je vais terminer cette dernière minute en posant des questions sur les compagnies. Voyez les compagnies, elles évoluent en échelle. Celle d'en haut, en fait, est Walmart à droite. C'est le même tracé. Il se trouve qu'il s'agit de revenus et d'actifs par rapport à la taille de la compagnie tel qu'indiqué par son nombre d'employés. Nous pourrions utiliser les ventes, tout ce que vous voulez. C'est là : après quelques petites fluctuations au début, quand les compagnies innovent elles évoluent parfaitement selon l’échelle. Et nous avons examiné 23 000 compagnies, aux États-Unis, si je peux dire. Et je ne vous en montre qu'un petit bout.
What is astonishing about companies is that they scale sublinearly like biology, indicating that they're dominated, not by super-linear innovation and ideas; they become dominated by economies of scale. In that interpretation, by bureaucracy and administration, and they do it beautifully, may I say. So if you tell me the size of some company, some small company, I could have predicted the size of Walmart. If it has this sublinear scaling, the theory says we should have sigmoidal growth. There's Walmart. Doesn't look very sigmoidal. That's what we like, hockey sticks. But you notice, I've cheated, because I've only gone up to '94. Let's go up to 2008. That red line is from the theory. So if I'd have done this in 1994, I could have predicted what Walmart would be now. And then this is repeated across the entire spectrum of companies. There they are. That's 23,000 companies. They all start looking like hockey sticks, they all bend over, and they all die like you and me.
Ce qui est étonnant avec ces compagnies c'est qu'elles suivent une échelle sublinéaire comme la biologie, ce qui indique qu'elles ne sont pas dominées, par des innovations et des idées sublinéaires ; elles tombent sous la domination des économies d'échelle. Dans cette interprétation, celles de la bureaucratie et de l'administration, et si je peux dire, elles le font magnifiquement. Alors si vous me donnez la taille d'une compagnie, d'une petite compagnie, j'aurais pu prédire la taille de Wallmart. Si elle suit cette échelle sublinéaire, la théorie dit que nous devrions avoir une croissance sigmoïde. Walmart est là. Il n'a pas l'air très sigmoïde. Voilà ce que nous aimons, des crosses de hockey. Mais vous remarquez, j'ai triché, parce que je ne suis allé que jusqu'en 1994. Allons jusqu'en 2008. Cette ligne rouge vient de la théorie. Alors si j'avais fait ça en 1994, j'aurais pu prédire ce que Walmart serait aujourd’hui. Et puis ceci se répète à travers tout le spectre des compagnies. Les voilà. 23 000 compagnies. Elles commencent toutes par ressembler à des crosses de hockey, elles plient toutes, et elles meurent toutes comme vous et moi.
Thank you.
Merci.
(Applause)
(Applaudissements)