0:00:00.817,0:00:03.651
Chris Anderson : Vous étiez un genre[br]de génie mathématique.

0:00:03.675,0:00:06.739
Très jeune, vous avez enseigné[br]à Harvard et au MIT.

0:00:06.763,0:00:08.953
Puis la NSA a fait appel à vous.

0:00:09.464,0:00:10.668
C'était à quel sujet ?

0:00:11.207,0:00:15.130
Jim Simons : Eh bien la NSA --[br]c'est l'Agence Nationale de Sécurité --

0:00:15.154,0:00:17.123
ils n'ont pas exactement[br]fait appel à moi.

0:00:17.125,0:00:18.963
Ils avaient une opération à Princeton

0:00:18.963,0:00:21.963
pour laquelle ils embauchaient[br]des mathématiciens

0:00:21.963,0:00:24.905
pour attaquer des codes secrets[br]et ce genre de choses.

0:00:25.294,0:00:26.966
Et ils connaissaient mon existence.

0:00:27.315,0:00:29.495
Ils avaient une très bonne politique,

0:00:29.519,0:00:33.369
car, la moitié du temps, nous faisions[br]nos propres mathématiques,

0:00:33.393,0:00:36.877
et la moitié du temps nous le passions[br]à travailler sur leurs projets.

0:00:37.559,0:00:39.033
Et ils nous payaient cher.

0:00:39.057,0:00:42.108
C'était une proposition[br]à laquelle nous ne pouvions pas résister.

0:00:42.132,0:00:43.848
Donc j'y suis allé.

0:00:43.848,0:00:45.576
CA : Vous étiez un craqueur de codes.

0:00:45.576,0:00:46.310
JS : Oui.

0:00:46.310,0:00:48.047
CA : Jusqu'à ce que vous soyez viré.

0:00:48.047,0:00:49.384
JS : J'ai été viré, oui.

0:00:49.408,0:00:50.653
CA : Pourquoi ?

0:00:51.280,0:00:52.613
JS : Pourquoi ?

0:00:53.611,0:00:58.567
J'ai été viré car,[br]c'était pendant la guerre du Vietnam,

0:00:58.591,0:01:03.833
et le grand patron dans mon entreprise[br]était un grand fan de la guerre

0:01:03.833,0:01:05.962
et a écrit un article[br]pour le New York Times,

0:01:05.962,0:01:08.772
la une de la partie magazine,

0:01:08.772,0:01:10.722
sur comment nous gagnerions au Vietnam.

0:01:10.722,0:01:13.695
Et je n'aimais pas cette guerre,[br]je la trouvais stupide.

0:01:13.719,0:01:16.554
J'ai écrit une lettre au Times,[br]qui a ensuite été publiée,

0:01:16.554,0:01:20.422
expliquant que toutes les personnes[br]travaillant pour Maxwell Taylor,

0:01:20.446,0:01:25.132
si vous vous souvenez de ce nom,[br]n'étaient pas forcément d'accord avec lui.

0:01:25.553,0:01:27.211
Et j'ai donné mon avis...

0:01:27.235,0:01:29.303
CA : Je peux voir en quoi cela pourrait...

0:01:29.303,0:01:31.978
JS : ... qui était différent[br]de celui du Général Taylor.

0:01:32.002,0:01:33.908
Mais, finalement, personne n'a rien dit.

0:01:33.932,0:01:37.633
J'avais 29 ans à l'époque[br]et un gamin est venu,

0:01:37.657,0:01:40.745
il disait être un reporter[br]pour le magazine Newsweek,

0:01:40.769,0:01:46.136
il voulait m'interviewer et m'a demandé[br]en quoi j'agissais selon mon opinion.

0:01:46.160,0:01:50.059
Je lui ai dit : « Actuellement,[br]je fais principalement des mathématiques,

0:01:50.083,0:01:53.456
et quand la guerre sera finie, [br]je travaillerai sur leurs projets. »

0:01:53.643,0:01:56.948
Ce que j'ai fait ensuite,[br]la seule chose intelligente de la journée,

0:01:56.972,0:02:01.013
j'ai parlé de l'interview[br]à mon chef direct.

0:02:01.013,0:02:02.612
Il a dit : « Qu'avez-vous dit ? »

0:02:02.636,0:02:04.102
Et je lui ai dit.

0:02:04.126,0:02:06.441
Et il a dit :[br]« Je dois appeler Taylor. »

0:02:06.465,0:02:08.842
Il a appelé Taylor,[br]cela a pris 10 minutes.

0:02:08.866,0:02:11.128
Cinq minutes après, j'étais viré.

0:02:11.590,0:02:12.526
CA : OK.

0:02:12.526,0:02:13.987
JS : Mais ce n'était pas mal.

0:02:14.011,0:02:16.724
CA : Ce n'était pas mal[br]car vous êtes allé à Stony Brook

0:02:16.724,0:02:19.661
et avez fait évoluer votre carrière.

0:02:19.685,0:02:22.137
Vous avez commencé à travailler[br]avec cet homme.

0:02:22.161,0:02:23.325
Qui est-ce ?

0:02:24.352,0:02:25.764
JS : Oh, [Shiing-Shen] Chern.

0:02:25.788,0:02:28.892
Chern était l'un des meilleurs[br]mathématiciens du siècle.

0:02:28.916,0:02:34.149
Je l'ai connu quand j'étais étudiant[br]à Berkeley.

0:02:34.173,0:02:36.044
J'avais quelques idées,

0:02:36.068,0:02:38.515
je lui en ai parlé[br]et il les a aimées.

0:02:38.539,0:02:45.165
Ensemble, nous avons fait ce travail[br]que vous voyez facilement là-haut.

0:02:45.189,0:02:46.339
Voilà.

0:02:47.198,0:02:50.804
CA : Cela vous a amené[br]à publier ensemble ces travaux connus.

0:02:50.828,0:02:54.066
Pouvez-vous expliquer[br]quels étaient ces travaux ?

0:02:55.028,0:02:56.186
JS : Non.

0:02:56.210,0:02:58.484
(Rires)

0:02:58.966,0:03:01.030
JS : Je pourrais l'expliquer à quelqu'un.

0:03:01.054,0:03:03.129
(Rires)

0:03:03.153,0:03:05.017
CA : Et expliquer cela ?

0:03:05.041,0:03:07.770
JS : Mais pas à grand monde.

0:03:08.704,0:03:11.958
CA : Je crois que vous m'avez dit[br]que c'était relatif à des sphères,

0:03:11.982,0:03:13.844
commençons là.

0:03:13.868,0:03:17.468
JS : En effet,[br]mais je dirais sur ces travaux --

0:03:17.492,0:03:20.692
c'était en rapport avec cela,[br]mais avant d'en arriver là --

0:03:20.716,0:03:24.256
ces travaux, c'étaient[br]des bonnes mathématiques.

0:03:24.280,0:03:26.772
J'en étais très content, et Chern aussi.

0:03:27.910,0:03:32.086
Cela a même lancé un sous-domaine[br]qui prospère aujourd'hui.

0:03:32.638,0:03:37.932
Mais, plus intéressant,[br]cela s'est appliqué à la physique,

0:03:37.956,0:03:42.035
un sujet dont nous ne savions rien --[br]je ne connaissais rien à la physique

0:03:42.035,0:03:44.667
et je ne pense pas que Chern[br]y connaissait grand chose.

0:03:44.667,0:03:48.544
Environ 10 ans[br]après la publication des travaux,

0:03:48.568,0:03:53.048
un gars appelé Ed Witten, à Princeton,[br]a appliqué cela à la théorie des cordes

0:03:53.072,0:03:57.924
et des gens en Russie l'ont appliqué[br]à ce qu'on appelle « matière condensée ».

0:03:57.948,0:04:02.841
Aujourd'hui, ces choses appelées[br]les invariants de Chern-Simons

0:04:02.865,0:04:04.730
se sont répandues en physique.

0:04:04.754,0:04:05.928
C'était génial.

0:04:05.952,0:04:07.677
Nous ignorions tout de la physique.

0:04:07.714,0:04:10.568
Je n'ai jamais pensé[br]que cela s'appliquerait à la physique.

0:04:10.592,0:04:14.380
C'est le truc avec les mathématiques :[br]vous ne savez jamais où cela va aller.

0:04:14.404,0:04:15.896
CA : C'est incroyable.

0:04:15.920,0:04:20.284
Nous avons parlé de la façon dont[br]l'évolution façonne les cerveaux humains

0:04:20.308,0:04:22.816
qui perçoivent ou non la vérité.

0:04:22.840,0:04:26.153
D'une certaine manière, vous avez trouvé[br]une théorie mathématique,

0:04:26.177,0:04:28.025
en ne connaissant rien à la physique,

0:04:28.049,0:04:30.547
vous découvrez 20 ans plus tard[br]qu'elle est appliquée

0:04:30.571,0:04:33.602
pour décrire en profondeur[br]le vrai monde physique.

0:04:33.626,0:04:34.839
Comment est-ce possible ?

0:04:34.839,0:04:35.960
JS : Dieu seul le sait.

0:04:35.984,0:04:38.094
(Rires)

0:04:38.849,0:04:41.999
Mais un célèbre physicien[br]appelé [Eugene] Wigner

0:04:42.023,0:04:47.611
a écrit un essai sur l'efficacité[br]démesurée des mathématiques.

0:04:47.635,0:04:51.587
D'une certaine manière, ces mathématiques,[br]qui sont ancrées dans le monde réel

0:04:51.611,0:04:56.606
en un sens -- nous apprenons à compter,[br]mesurer, tout le monde le fait --

0:04:56.630,0:04:58.460
puis elles fleurissent d'elles-mêmes.

0:04:58.976,0:05:01.817
Mais très souvent, elles reviennent[br]pour sauver le monde.

0:05:02.293,0:05:04.471
La relativité générale est un exemple.

0:05:04.495,0:05:07.612
[Hermann] Minkowski avait cette géométrie,[br]et Einstein a réalisé :

0:05:07.636,0:05:11.483
« C'est là-dedans que je peux[br]mouler la relativité générale. »

0:05:11.507,0:05:14.619
Donc vous ne savez jamais.[br]C'est un mystère.

0:05:15.056,0:05:16.273
C'est un mystère.

0:05:16.297,0:05:19.593
CA : Voici un peu[br]d'ingéniosité mathématique.

0:05:19.617,0:05:20.959
Parlez-nous en.

0:05:20.983,0:05:26.907
JS : C'est une balle -- c'est une sphère[br]entourée d'un maillage --

0:05:26.931,0:05:28.504
vous savez, ces carrés.

0:05:30.697,0:05:35.603
Ce que je vais vous montrer a été observé[br]la première fois par [Leonard] Euler,

0:05:35.627,0:05:37.881
le grand mathématicien du XVIIe siècle.

0:05:38.223,0:05:43.404
C'est progressivement devenu un domaine[br]très important des mathématiques :

0:05:43.428,0:05:45.762
la topologie algébrique, la géométrie.

0:05:47.039,0:05:51.403
Les travaux là-haut y prennent racine.

0:05:51.427,0:05:53.261
Voici le truc :

0:05:53.285,0:05:57.737
ça a 8 sommets,[br]12 arêtes, 6 faces.

0:05:57.761,0:06:01.591
Si vous considérez la différence --[br]sommets moins arêtes plus faces --

0:06:01.615,0:06:02.767
vous obtenez deux.

0:06:02.791,0:06:05.010
Eh bien, deux. C'est un bon nombre.

0:06:05.034,0:06:09.282
Voici une autre façon de le faire --[br]c'est couvert par des triangles --

0:06:09.306,0:06:13.883
cela a 12 sommets, 30 arêtes,

0:06:13.907,0:06:18.102
20 faces et 20 carreaux.

0:06:18.576,0:06:23.167
Et sommets moins arêtes plus faces[br]est toujours égal à deux.

0:06:23.191,0:06:26.038
En fait, vous pourriez le faire[br]de n'importe quelle façon --

0:06:26.062,0:06:29.460
recouvrir cela avec toutes sortes[br]de polygones et triangles

0:06:29.484,0:06:30.804
et les mélanger.

0:06:30.828,0:06:34.107
Si vous prenez sommets moins arêtes[br]plus faces, vous obtenez deux.

0:06:34.131,0:06:35.742
Voici une autre forme.

0:06:36.480,0:06:41.730
C'est un tore, ou la surface d'un donut :[br]16 sommets

0:06:41.754,0:06:45.998
couverts par ces rectangles,[br]32 arêtes, 16 faces.

0:06:46.530,0:06:49.214
Sommets moins arêtes vaut zéro.

0:06:49.238,0:06:50.713
Cela sera toujours zéro.

0:06:50.737,0:06:55.047
Chaque fois que vous couvrez un tore[br]avec des carrés et des triangles

0:06:55.071,0:06:59.006
ou des choses du genre,[br]vous obtiendrez zéro.

0:07:00.514,0:07:02.904
Cela s'appelle[br]la caractéristique d'Euler.

0:07:02.928,0:07:06.377
C'est ce qu'on appelle[br]un invariant topologique.

0:07:06.849,0:07:07.849
C'est assez génial.

0:07:07.849,0:07:11.100
Quelle que soit la façon d'agir,[br]vous avez toujours le même résultat.

0:07:11.100,0:07:17.143
C'était le premier genre d'avancées,[br]datant des années 1700,

0:07:17.167,0:07:20.790
dans un sujet qu'on appelle aujourd'hui[br]la topologie algébrique.

0:07:20.790,0:07:23.943
CA : Et votre travail a pris une idée[br]comme celle-ci et l'a amenée

0:07:23.967,0:07:26.120
vers de la théorie[br]de dimension supérieure,

0:07:26.120,0:07:29.528
des objets de dimension supérieure,[br]et a trouvé de nouveaux invariants ?

0:07:29.552,0:07:34.195
JS : Il y avait déjà des invariants[br]de dimension supérieure :

0:07:34.219,0:07:38.676
les classes de Pontryagin --[br]en fait, c'étaient les classes de Chern.

0:07:38.700,0:07:42.248
Il y avait quelques invariants[br]de ce type-là.

0:07:42.272,0:07:46.407
J'avais des difficultés[br]à travailler sur l'un d'eux

0:07:46.431,0:07:50.634
et l'ai modélisé combinatoirement,

0:07:50.658,0:07:53.680
plutôt qu'en utilisant[br]la méthode habituelle,

0:07:53.704,0:07:58.063
cela a mené ces travaux et[br]nous avons découvert de nouvelles choses.

0:07:58.087,0:08:01.588
Mais sans M. Euler --

0:08:01.612,0:08:05.593
qui a écrit près de 70 volumes[br]de mathématiques

0:08:05.617,0:08:07.348
et avait 13 enfants,

0:08:07.372,0:08:13.814
qui apparemment gesticulaient[br]sur ses genoux quand il écrivait --

0:08:13.838,0:08:19.612
sans M. Euler, il n'y aurait peut-être pas[br]ces invariants.

0:08:20.157,0:08:24.254
CA : Cela nous a au moins donné[br]un aperçu de ce brillant esprit.

0:08:24.804,0:08:26.347
Parlons de la Renaissance.

0:08:26.371,0:08:32.227
Parce qu'avec cet esprit brillant,[br]ayant été craqueur de code à la NSA,

0:08:32.251,0:08:35.454
vous êtes devenu un craqueur de code[br]dans la finance.

0:08:35.454,0:08:39.344
Je pense que vous n'étiez pas d'accord[br]avec la théorie de l'efficacité du marché.

0:08:39.344,0:08:44.605
Vous avez trouvé une façon de créer[br]d'incroyables revenus sur plus de 20 ans.

0:08:44.629,0:08:46.204
De ce qu'on m'en a expliqué,

0:08:46.204,0:08:50.073
les revenus n'étaient pas la seule chose[br]remarquable dans ce que vous avez fait,

0:08:50.073,0:08:53.730
mais que vous les gagniez avec[br]une volatilité, un risque étonnamment bas,

0:08:53.754,0:08:55.578
comparé aux autres fonds spéculatifs.

0:08:55.602,0:08:57.531
Comment avez-vous fait cela, Jim ?

0:08:58.071,0:09:02.182
JS : Je l'ai fait en réunissant[br]un formidable groupe de personnes.

0:09:02.206,0:09:06.162
Quand j'ai commencé dans la bourse,[br]j'en avais un peu marre des mathématiques.

0:09:06.186,0:09:10.109
J'étais proche de la quarantaine,[br]j'avais peu d'argent.

0:09:10.133,0:09:13.072
J'ai commencé dans la bourse[br]et cela s'est très bien passé.

0:09:13.072,0:09:15.811
Par chance, j'ai très rapidement[br]gagné beaucoup d'argent.

0:09:15.835,0:09:17.585
Je pense que c'était de la chance.

0:09:17.585,0:09:20.424
Ce n'était certainement pas[br]de la modélisation mathématique.

0:09:20.424,0:09:23.909
Mais, après un certain temps,[br]en regardant les données, j'ai réalisé :

0:09:23.909,0:09:26.066
on dirait qu'il y a une structure[br]là-dedans.

0:09:26.090,0:09:29.787
J'ai engagé quelques mathématiciens,[br]nous avons commencé à modéliser cela --

0:09:29.811,0:09:34.076
le genre de choses que nous faisions à[br]l'IDA [Institut d'Analyses de la Défense].

0:09:34.100,0:09:36.933
Vous créez des algorithmes,[br]les testez sur un ordinateur.

0:09:36.957,0:09:39.323
Est-ce que cela marche ou pas ?[br]Ainsi de suite.

0:09:39.443,0:09:40.922
CA : Jetons un œil à cela.

0:09:40.946,0:09:45.487
Car voici le graphique typique[br]d'une marchandise.

0:09:46.487,0:09:50.292
Je le regarde et me dis :[br]« C'est aléatoire, des hauts et des bas --

0:09:50.292,0:09:53.514
peut-être une légère tendance[br]à la hausse sur la période entière. »

0:09:53.514,0:09:55.325
Comment pouvez-vous faire des échanges

0:09:55.325,0:09:57.811
en regardant cela, en n'y voyant pas[br]de l'aléatoire ?

0:09:57.811,0:10:01.172
JS : Dans le temps, -- c'est un genre[br]de graphiques qui date,

0:10:01.196,0:10:05.480
les marchandises et les devises[br]avaient tendance à évoluer.

0:10:05.504,0:10:11.559
Pas nécessairement la légère hausse qu'on[br]voit ici, mais une évolution en périodes.

0:10:11.583,0:10:15.639
Si vous décidiez de prédire[br]l'évolution du jour,

0:10:15.663,0:10:20.535
grâce aux mouvements moyens[br]des 20 derniers jours --

0:10:20.535,0:10:23.762
cela pouvait être une bonne prédiction[br]et vous gagniez de l'argent.

0:10:23.786,0:10:29.394
En fait, il y a quelques années,[br]un tel système fonctionnait --

0:10:29.418,0:10:31.733
ce n'était pas génial,[br]mais cela fonctionnait.

0:10:31.733,0:10:34.562
Vous gagniez de l'argent, vous en perdiez,[br]vous en gagniez.

0:10:34.562,0:10:36.564
Mais cela correspond à une année entière,

0:10:36.588,0:10:40.829
et vous auriez fait un[br]peu d'argent sur cette période.

0:10:41.884,0:10:43.842
C'est un système très rudimentaire.

0:10:44.525,0:10:48.054
CA : Donc vous testiez certaines durées[br]d'évolution dans le temps

0:10:48.078,0:10:50.514
et voyiez si, par exemple,

0:10:50.538,0:10:54.019
une évolution sur 10 ou 15 jours[br]permettait de prédire la suite.

0:10:54.043,0:10:58.515
JS : Bien sûr, vous essayiez[br]toutes ces choses

0:10:58.515,0:11:01.515
et voyiez ce qui fonctionnait le mieux.

0:11:01.515,0:11:04.865
L'observation des évolutions[br]étaient très bien dans les années 60,

0:11:04.889,0:11:07.021
c'était bien dans les années 70.

0:11:07.045,0:11:09.248
Mais dans les années 80,[br]cela ne l'était plus.

0:11:09.248,0:11:11.759
CA : Parce que tout le monde[br]pouvait le voir.

0:11:11.783,0:11:14.565
Comment avez-vous gardé votre avance ?

0:11:15.046,0:11:21.178
JS : Nous avons conservé notre avance[br]en trouvant de nouvelles approches --

0:11:21.202,0:11:23.943
dans une certaine mesure,[br]des approches à court terme.

0:11:25.107,0:11:28.454
Le vrai objectif était de récolter[br]un volume considérable de données --

0:11:28.478,0:11:31.600
et, au début,[br]nous devions le faire manuellement.

0:11:31.600,0:11:35.546
Nous descendions à la Réserve Fédérale et[br]copiions l'historique des taux d'intérêt

0:11:35.570,0:11:38.835
et ce genre de choses, parce que[br]cela n'existait pas sur ordinateur.

0:11:38.859,0:11:40.502
Nous avions beaucoup de données.

0:11:40.526,0:11:44.313
Et des gens très intelligents --[br]c'était la clé.

0:11:44.313,0:11:46.899
Je ne savais pas vraiment[br]comment embaucher des gens

0:11:46.899,0:11:48.839
pour faire du courtage fondamental.

0:11:48.839,0:11:50.549
J'en avais embauché quelques uns --

0:11:50.549,0:11:52.942
certains gagnaient beaucoup d'argent,[br]d'autres pas.

0:11:52.942,0:11:54.672
Je ne pouvais pas faire d'affaires.

0:11:54.672,0:11:56.668
Mais je savais engager des scientifiques,

0:11:56.692,0:12:00.081
parce que j'ai quelques connaissances[br]dans ce domaine.

0:12:00.105,0:12:01.943
C'est donc ce que nous avons fait.

0:12:01.967,0:12:05.198
Et, progressivement, ces modèles[br]sont devenus meilleurs,

0:12:05.222,0:12:06.561
et meilleurs, et meilleurs.

0:12:06.561,0:12:09.775
CA : On vous attribue[br]une action remarquable chez Renaissance,

0:12:09.775,0:12:12.420
qui est de créer cette culture,[br]ce groupe de personnes,

0:12:12.444,0:12:15.586
qui n'étaient pas juste[br]des mercenaires attirés par l'argent.

0:12:15.610,0:12:19.522
Leur motivation était de faire[br]des sciences et mathématiques excitantes.

0:12:19.860,0:12:22.259
JS : J'aimerais que cela soit vrai.

0:12:22.283,0:12:25.257
Mais l'argent jouait aussi un rôle.

0:12:25.257,0:12:27.024
CA : Ils ont gagné beaucoup d'argent.

0:12:27.024,0:12:29.971
JS : Je ne peux pas dire que personne[br]n'est venu pour l'argent.

0:12:29.971,0:12:32.168
Je pense que beaucoup[br]sont venus pour l'argent.

0:12:32.168,0:12:33.897
Mais aussi parce que[br]c'était amusant.

0:12:33.897,0:12:36.675
CA : Quel rôle a joué[br]l'apprentissage automatique ?

0:12:36.699,0:12:40.253
JS : D'une certaine façon, nous avons fait[br]de l'apprentissage automatique.

0:12:40.879,0:12:47.170
Vous regardez beaucoup de données, essayez[br]de simuler des schémas prévisionnels,

0:12:47.194,0:12:49.376
jusqu'à ce que vous deveniez meilleur

0:12:49.400,0:12:53.167
Ce que nous faisions n'avait pas[br]nécessairement de répercussions en retour.

0:12:53.191,0:12:55.500
Mais cela fonctionnait.

0:12:56.150,0:13:00.209
CA : Ces schémas prévisionnels[br]peuvent être assez fous et inattendus.

0:13:00.233,0:13:02.147
Vous avez tout pris en compte ?

0:13:02.171,0:13:05.488
Vous regardiez la météo, la longueur[br]des robes, l'opinion politique.

0:13:05.512,0:13:08.349
JS : Nous n'avons pas essayé[br]la longueur des robes.

0:13:08.373,0:13:10.430
CA : Quel genre de choses ?

0:13:10.454,0:13:11.612
JS : Tout.

0:13:11.636,0:13:14.900
Tout apporte de l'eau au moulin --[br]sauf la longueur des ourlets.

0:13:16.852,0:13:19.152
La météo, les rapports annuels,

0:13:19.176,0:13:23.908
les rapports trimestriels, l'historique de[br]données, les volumes. Ce que vous voulez.

0:13:23.932,0:13:25.083
Tout ce qu'il y a.

0:13:25.107,0:13:27.728
Nous prenons chaque jour[br]des terabytes de données.

0:13:27.752,0:13:31.876
Nous les stockons, les manipulons,[br]les préparons pour les analyser.

0:13:33.446,0:13:34.828
Nous cherchons des anomalies.

0:13:34.852,0:13:37.805
Nous cherchons -- comme vous le disiez,

0:13:37.829,0:13:40.521
l'hypothèse de l'efficacité du marché[br]n'est pas correcte.

0:13:40.521,0:13:43.772
CA : Une anomalie pourrait être[br]juste de l'aléatoire.

0:13:43.796,0:13:47.454
Est-ce que le secret c'est de regarder[br]de nombreuses anomalies

0:13:47.478,0:13:49.286
et de voir quand elles correspondent ?

0:13:49.286,0:13:52.335
JS : Une anomalie pourrait être[br]une chose aléatoire :

0:13:52.335,0:13:55.654
cependant, avec assez de données,[br]vous pouvez distinguer l'aléatoire.

0:13:55.654,0:14:00.488
Vous pouvez voir une anomalie persistant[br]un temps assez long --

0:14:00.512,0:14:05.487
la probabilité que ce soit aléatoire[br]n'est pas élevée.

0:14:05.511,0:14:10.369
Mais ces choses s'effacent après un temps,[br]les anomalies peuvent disparaître.

0:14:10.393,0:14:12.813
Il faut garder le contrôle[br]sur les affaires.

0:14:12.837,0:14:16.189
CA : Beaucoup de personnes regardent[br]l'industrie des fonds spéculatifs

0:14:16.189,0:14:19.931
et sont, d'une certaine façon,[br]choqués par cette industrie,

0:14:19.955,0:14:22.127
par la richesse qui y est créée,

0:14:22.151,0:14:24.396
par le talent qui y est investi.

0:14:25.523,0:14:29.529
Êtes-vous inquiet[br]quant à cette industrie,

0:14:29.553,0:14:31.967
et peut-être l'industrie des finances[br]en général ?

0:14:31.991,0:14:34.695
C'est comme être dans un train fou qui --

0:14:34.719,0:14:38.749
je ne sais pas --[br]aide à augmenter les inégalités ?

0:14:38.797,0:14:42.688
Comment défendriez-vous ce qu'il se passe[br]dans l'industrie des fonds spéculatifs ?

0:14:42.688,0:14:45.220
JS : Je pense que durant[br]les 2 ou 3 dernières années,

0:14:45.220,0:14:47.843
les fonds spéculatifs[br]ne s'en sont pas très bien sortis.

0:14:47.843,0:14:48.787
Pour nous ça a été,

0:14:48.811,0:14:52.812
mais l'industrie des fonds spéculatifs[br]en elle-même n'allait pas si bien.

0:14:52.836,0:14:57.738
La bourse est en bonne marche,[br]en augmentation comme nous le savons tous,

0:14:57.762,0:15:01.207
et les ratios cours-bénéfices[br]ont augmenté.

0:15:01.231,0:15:04.294
Une très grande partie de la richesse[br]créée durant les, disons,

0:15:04.318,0:15:07.668
5 ou 6 dernières années, n'a pas[br]été créée par les fonds spéculatifs.

0:15:08.458,0:15:11.679
Les gens me demandent :[br]« Qu'est-ce qu'un fond spéculatif ? »

0:15:11.703,0:15:13.963
Et je dis : « Un et vingt ».

0:15:13.987,0:15:17.553
Ce qui veut dire --[br]maintenant c'est deux et vingt --

0:15:17.577,0:15:20.930
c'est 2% de frais fixes[br]et 20% de profit.

0:15:20.954,0:15:23.736
Les fonds spéculatifs sont tous[br]des créatures différentes.

0:15:23.736,0:15:27.419
CA : D'après les rumeurs, vos frais[br]sont un peu plus élevés que cela.

0:15:27.419,0:15:30.420
JS : Nos frais ont été les plus élevés[br]du monde.

0:15:30.444,0:15:33.670
5 et 44, ce sont nos frais.

0:15:33.694,0:15:35.092
CA : 5 et 44.

0:15:35.116,0:15:37.374
Donc 5% de frais fixes,[br]44% de bénéfices.

0:15:37.374,0:15:41.111
Vous faisiez quand même gagner des sommes[br]spectaculaires à vos investisseurs.

0:15:41.111,0:15:42.713
JS : Nous avions de bons profits.

0:15:42.713,0:15:45.391
Les gens s'énervaient[br]car les frais étaient élevés.

0:15:45.391,0:15:47.308
Je disais :[br]« Vous pouvez vous retirer. »

0:15:47.332,0:15:50.150
Mais « Comment puis-je avoir plus »[br]était ce que les gens --

0:15:50.174,0:15:51.678
(Rires)

0:15:51.702,0:15:54.142
Mais à un moment donné,[br]comme je vous l'ai dit,

0:15:54.166,0:15:58.235
nous avons remboursé les investisseurs[br]parce que le fond a une capacité.

0:15:58.235,0:16:02.069
CA : Devrions-nous nous être inquiets[br]quant à l'industrie des fonds spéculatifs

0:16:02.093,0:16:06.985
qui attire un trop grand nombre de grands[br]mathématiciens et autres talents

0:16:06.985,0:16:10.793
pour y travailler, en opposition avec[br]les nombreux autres problèmes du monde ?

0:16:10.817,0:16:12.746
JS : Ce n'est pas juste mathématique.

0:16:12.770,0:16:15.553
Nous engageons des astronomes,[br]des physiciens et d'autres.

0:16:15.553,0:16:18.654
Je ne pense pas que nous devrions[br]trop nous inquiéter à ce sujet.

0:16:18.654,0:16:21.430
C'est toujours une industrie[br]relativement petite.

0:16:21.454,0:16:27.451
En fait, amener la science[br]dans le monde des investissements

0:16:27.475,0:16:29.634
a amélioré ce monde.

0:16:29.658,0:16:33.728
Cela a réduit la volatilité.[br]Cela a augmenté la liquidité.

0:16:33.752,0:16:36.941
Les marges sont réduites car les gens[br]négocient ce genre de choses.

0:16:36.965,0:16:42.041
Donc je ne suis pas trop inquiet quant à[br]Einstein lançant un fond spéculatif.

0:16:42.478,0:16:46.642
CA : Cependant, vous êtes dans une phase[br]de votre vie où vous investissez,

0:16:46.666,0:16:50.400
à l'autre bout de la chaine logistique --

0:16:50.424,0:16:54.528
vous stimulez les mathématiques[br]à travers l'Amérique.

0:16:54.552,0:16:56.417
Voici votre femme, Marilyn.

0:16:56.441,0:17:01.197
Vous travaillez ensemble[br]sur des problèmes philanthropiques.

0:17:01.221,0:17:02.384
Parlez-moi de cela.

0:17:02.408,0:17:06.057
JS : Marilyn a commencé --

0:17:06.081,0:17:09.528
là voici, ma fabuleuse femme --

0:17:09.552,0:17:12.524
elle a lancé la fondation[br]il y a environ 20 ans.

0:17:12.548,0:17:13.859
Je crois que c'était en 94.

0:17:13.859,0:17:15.818
Je dis que c'était en 93, elle dit 94,

0:17:15.842,0:17:18.413
mais c'était l'un ou l'autre.

0:17:18.437,0:17:20.572
(Rires)

0:17:20.596,0:17:27.315
Nous avons lancé la fondation car c'était[br]commode pour donner de l'argent.

0:17:28.346,0:17:30.853
Elle tenait les comptes, etc.

0:17:30.877,0:17:34.615
A ce moment-là,[br]nous n'avions pas de perspective,

0:17:34.615,0:17:37.615
mais, progressivement,[br]une perspective a émergé :

0:17:37.615,0:17:43.119
se concentrer sur les maths et la science,[br]se concentrer sur de la recherche basique.

0:17:43.569,0:17:46.341
C'est ce que nous avons fait.

0:17:46.365,0:17:49.744
il y a environ 6 ans,[br]j'ai quitté Renaissance

0:17:49.744,0:17:52.744
et je suis parti[br]travailler à la fondation.

0:17:52.744,0:17:54.315
C'est notre boulot.

0:17:54.339,0:17:57.408
CA : Et donc les Maths pour l'Amérique,[br]c'est simplement investir

0:17:57.408,0:17:59.910
dans des professeurs de maths[br]à travers le pays,

0:17:59.934,0:18:03.736
leur offrir un revenu supplémentaire,[br]leur offrir du soutien et du mentorat.

0:18:03.760,0:18:06.811
Et essayer de rendre cela[br]plus efficace

0:18:06.835,0:18:10.116
et d'en faire un modèle auquel[br]tous les professeurs peuvent aspirer.

0:18:10.116,0:18:14.250
JS : Au lieu de s'en prendre[br]aux mauvais professeurs,

0:18:14.274,0:18:19.127
ce qui a créé des problèmes moraux[br]au sein de la communauté éducative,

0:18:19.151,0:18:21.592
particulièrement en maths et en science,

0:18:21.616,0:18:27.610
nous nous concentrons sur la célébration[br]et la reconnaissance des bons professeurs.

0:18:27.610,0:18:30.475
Nous leur donnons un revenu supplémentaire[br]de 15 000$ par an.

0:18:30.475,0:18:33.386
Aujourd'hui, nous avons 800 professeurs[br]de maths et de science

0:18:33.386,0:18:35.216
dans les écoles publiques de New York,

0:18:35.216,0:18:37.030
c'est un point fondamental.

0:18:37.054,0:18:40.740
Parmi eux le moral est très bon.

0:18:40.764,0:18:43.270
Ils continuent à travailler[br]dans leurs domaines.

0:18:43.294,0:18:46.189
L'année prochaine, ils seront 1 000[br]ce qui représente 10%

0:18:46.213,0:18:49.957
des professeurs de maths et de science[br]dans les écoles publiques de New York.

0:18:49.957,0:18:55.686
(Applaudissements)

0:18:55.710,0:18:59.120
CA : Voici un autre projet philanthropique[br]que vous avez soutenu :

0:18:59.144,0:19:01.541
la recherche sur les origines de la vie.

0:19:01.565,0:19:03.012
Que voyons-nous ?

0:19:03.536,0:19:05.418
JS : Je l'expliquerai dans un instant.

0:19:05.442,0:19:07.604
Et puis je vous dirai[br]ce que nous voyons.

0:19:07.628,0:19:10.684
La question des origines de la vie[br]est fascinante.

0:19:10.708,0:19:12.791
Comment en sommes-nous arrivés là ?

0:19:13.170,0:19:14.941
Il y a deux questions :

0:19:14.965,0:19:20.157
la première est : quel est le chemin[br]de la géologie vers la biologie --

0:19:20.157,0:19:21.952
comment en sommes-nous arrivés là ?

0:19:21.952,0:19:24.626
Et l'autre question est :[br]avec quoi avons-nous commencé ?

0:19:24.650,0:19:28.302
Avec quelle matière, s'il y en avait une,[br]devions-nous travailler en chemin ?

0:19:28.302,0:19:30.837
Ce sont deux questions très intéressantes.

0:19:31.773,0:19:37.607
La première est un chemin tortueux[br]de la géologie à l'ARN.

0:19:37.631,0:19:39.889
Comment cela a-t-il fonctionné ?

0:19:39.913,0:19:42.301
Et l'autre :[br]qu'avions-nous pour travailler ?

0:19:42.325,0:19:44.096
Plus que ce que nous pensons.

0:19:44.120,0:19:48.963
Ce qui est représenté ici[br]est une étoile en formation.

0:19:49.836,0:19:53.261
Chaque année dans notre Voie Lactée,[br]qui a 100 milliards d'étoiles,

0:19:53.285,0:19:55.780
environ 2 nouvelles étoiles sont créées.

0:19:55.804,0:19:58.274
Ne me demandez pas comment,[br]mais elles sont créées.

0:19:58.298,0:20:01.378
Et cela leur prend environ[br]un million d'années pour se former.

0:20:02.132,0:20:04.308
Il y a constamment

0:20:04.332,0:20:08.180
environ deux millions d'étoiles[br]en formation.

0:20:08.204,0:20:11.662
Celle-ci est quelque part[br]dans cette période de formation.

0:20:12.067,0:20:15.003
Et il y a toute cet amas[br]qui tourne autour,

0:20:15.027,0:20:16.975
de la poussière et ce genre de choses.

0:20:17.159,0:20:20.502
Et cela formera probablement[br]un système solaire, ou quelque chose.

0:20:20.526,0:20:22.702
Voici le point important :

0:20:22.726,0:20:29.074
dans cette poussière qui entoure[br]un étoile en formation,

0:20:29.098,0:20:35.133
nous avons trouvé[br]des molécules organiques significatives.

0:20:35.958,0:20:42.097
Des molécules pas seulement de méthane[br]mais du formaldéhyde et du cyanure --

0:20:42.121,0:20:48.638
des choses qui sont les fondations --[br]les graines si vous voulez -- de la vie.

0:20:49.136,0:20:51.828
Cela pourrait être une constante.

0:20:52.395,0:20:59.329
Et ça pourrait être une constante[br]que les planètes dans cet univers

0:20:59.353,0:21:02.965
commencent avec certaines[br]de ces fondations.

0:21:03.830,0:21:06.545
Cela veut-il dire qu'il y aura[br]de la vie tout autour ?

0:21:06.569,0:21:07.933
Peut-être.

0:21:07.957,0:21:12.084
Mais la question est combien[br]le chemin est tortueux

0:21:12.108,0:21:16.502
entre ces frêles débuts,[br]ces graines, et la vie.

0:21:16.526,0:21:21.552
La plupart de ces graines[br]tomberont sur des planètes en jachère.

0:21:21.552,0:21:23.151
CA : Pour vous personnellement,

0:21:23.175,0:21:25.897
trouver une réponse à cette question[br]d'où nous venons,

0:21:25.921,0:21:29.579
comment cela s'est passé,[br]est quelque chose que vous aimeriez voir.

0:21:29.603,0:21:31.389
JS : J'aimerais le voir.

0:21:31.413,0:21:32.903
Et savoir --

0:21:32.927,0:21:38.097
si ce chemin est assez tortueux,[br]et si improbable,

0:21:38.121,0:21:42.875
que peu importe avec quoi vous commencez,[br]nous pourrions être une singularité.

0:21:43.336,0:21:44.488
Mais d'un autre côté,

0:21:44.512,0:21:47.990
étant donné toute cette poussière[br]organique qui flotte tout autour,

0:21:48.014,0:21:51.805
nous pourrions avoir de nombreux amis[br]là-dehors.

0:21:52.277,0:21:54.108
Cela serait génial à savoir.

0:21:54.132,0:21:57.802
CA : Jim, il y a quelques années,[br]j'ai eu la chance de parler avec Elon Musk

0:21:57.802,0:22:00.473
et je lui ai demandé[br]le secret de son succès

0:22:00.497,0:22:04.188
et il a dit que c'était[br]de prendre la physique au sérieux.

0:22:04.696,0:22:05.723
En vous écoutant,

0:22:05.723,0:22:08.863
ce que je vous entends dire[br]c'est de prendre les maths au sérieux,

0:22:08.863,0:22:11.726
cela a impacté toute votre vie.

0:22:12.123,0:22:16.686
Cela vous a créé une vraie fortune,[br]et vous autorise aujourd'hui à investir

0:22:16.710,0:22:21.206
dans le futur de milliers d'enfants[br]à travers l'Amérique et ailleurs.

0:22:21.567,0:22:24.425
Cela pourrait-il être[br]que la science fonctionne ?

0:22:24.449,0:22:27.221
Que les maths fonctionnent vraiment ?

0:22:27.245,0:22:31.617
JS : Les maths fonctionnent,[br]c'est certain. Les maths fonctionnent.

0:22:31.641,0:22:32.839
Mais cela a été amusant.

0:22:32.863,0:22:37.809
Travailler avec Marilyn et le transmettre[br]était très agréable.

0:22:37.833,0:22:40.769
CA : Je trouve cela --[br]c'est une pensée qui m'inspire,

0:22:40.793,0:22:44.800
en prenant au sérieux les connaissances,[br]nous pouvons en tirer tellement plus.

0:22:44.824,0:22:47.842
Merci pour votre vie géniale[br]et d'être venu ici pour TED.

0:22:47.866,0:22:48.617
Merci.

0:22:48.651,0:22:49.752
Jim Simons !

0:22:49.806,0:22:54.186
(Applaudissements)