Chris Anderson : Vous étiez un genre de génie mathématique.
Très jeune, vous avez enseigné à Harvard et au MIT.
Puis la NSA a fait appel à vous.
C'était à quel sujet ?
Jim Simons : Eh bien la NSA -- c'est l'Agence Nationale de Sécurité --
ils n'ont pas exactement fait appel à moi.
Ils avaient une opération à Princeton
pour laquelle ils embauchaient des mathématiciens
pour attaquer des codes secrets et ce genre de choses.
Et ils connaissaient mon existence.
Ils avaient une très bonne politique,
car, la moitié du temps, nous faisions nos propres mathématiques,
et la moitié du temps nous le passions à travailler sur leurs projets.
Et ils nous payaient cher.
C'était une proposition à laquelle nous ne pouvions pas résister.
Donc j'y suis allé.
CA : Vous étiez un craqueur de codes.
JS : Oui.
CA : Jusqu'à ce que vous soyez viré.
JS : J'ai été viré, oui.
CA : Pourquoi ?
JS : Pourquoi ?
J'ai été viré car, c'était pendant la guerre du Vietnam,
et le grand patron dans mon entreprise était un grand fan de la guerre
et a écrit un article pour le New York Times,
la une de la partie magazine,
sur comment nous gagnerions au Vietnam.
Et je n'aimais pas cette guerre, je la trouvais stupide.
J'ai écrit une lettre au Times, qui a ensuite été publiée,
expliquant que toutes les personnes travaillant pour Maxwell Taylor,
si vous vous souvenez de ce nom, n'étaient pas forcément d'accord avec lui.
Et j'ai donné mon avis...
CA : Je peux voir en quoi cela pourrait...
JS : ... qui était différent de celui du Général Taylor.
Mais, finalement, personne n'a rien dit.
J'avais 29 ans à l'époque et un gamin est venu,
il disait être un reporter pour le magazine Newsweek,
il voulait m'interviewer et m'a demandé en quoi j'agissais selon mon opinion.
Je lui ai dit : « Actuellement, je fais principalement des mathématiques,
et quand la guerre sera finie, je travaillerai sur leurs projets. »
Ce que j'ai fait ensuite, la seule chose intelligente de la journée,
j'ai parlé de l'interview à mon chef direct.
Il a dit : « Qu'avez-vous dit ? »
Et je lui ai dit.
Et il a dit : « Je dois appeler Taylor. »
Il a appelé Taylor, cela a pris 10 minutes.
Cinq minutes après, j'étais viré.
CA : OK.
JS : Mais ce n'était pas mal.
CA : Ce n'était pas mal car vous êtes allé à Stony Brook
et avez fait évoluer votre carrière.
Vous avez commencé à travailler avec cet homme.
Qui est-ce ?
JS : Oh, [Shiing-Shen] Chern.
Chern était l'un des meilleurs mathématiciens du siècle.
Je l'ai connu quand j'étais étudiant à Berkeley.
J'avais quelques idées,
je lui en ai parlé et il les a aimées.
Ensemble, nous avons fait ce travail que vous voyez facilement là-haut.
Voilà.
CA : Cela vous a amené à publier ensemble ces travaux connus.
Pouvez-vous expliquer quels étaient ces travaux ?
JS : Non.
(Rires)
JS : Je pourrais l'expliquer à quelqu'un.
(Rires)
CA : Et expliquer cela ?
JS : Mais pas à grand monde.
CA : Je crois que vous m'avez dit que c'était relatif à des sphères,
commençons là.
JS : En effet, mais je dirais sur ces travaux --
c'était en rapport avec cela, mais avant d'en arriver là --
ces travaux, c'étaient des bonnes mathématiques.
J'en étais très content, et Chern aussi.
Cela a même lancé un sous-domaine qui prospère aujourd'hui.
Mais, plus intéressant, cela s'est appliqué à la physique,
un sujet dont nous ne savions rien -- je ne connaissais rien à la physique
et je ne pense pas que Chern y connaissait grand chose.
Environ 10 ans après la publication des travaux,
un gars appelé Ed Witten, à Princeton, a appliqué cela à la théorie des cordes
et des gens en Russie l'ont appliqué à ce qu'on appelle « matière condensée ».
Aujourd'hui, ces choses appelées les invariants de Chern-Simons
se sont répandues en physique.
C'était génial.
Nous ignorions tout de la physique.
Je n'ai jamais pensé que cela s'appliquerait à la physique.
C'est le truc avec les mathématiques : vous ne savez jamais où cela va aller.
CA : C'est incroyable.
Nous avons parlé de la façon dont l'évolution façonne les cerveaux humains
qui perçoivent ou non la vérité.
D'une certaine manière, vous avez trouvé une théorie mathématique,
en ne connaissant rien à la physique,
vous découvrez 20 ans plus tard qu'elle est appliquée
pour décrire en profondeur le vrai monde physique.
Comment est-ce possible ?
JS : Dieu seul le sait.
(Rires)
Mais un célèbre physicien appelé [Eugene] Wigner
a écrit un essai sur l'efficacité démesurée des mathématiques.
D'une certaine manière, ces mathématiques, qui sont ancrées dans le monde réel
en un sens -- nous apprenons à compter, mesurer, tout le monde le fait --
puis elles fleurissent d'elles-mêmes.
Mais très souvent, elles reviennent pour sauver le monde.
La relativité générale est un exemple.
[Hermann] Minkowski avait cette géométrie, et Einstein a réalisé :
« C'est là-dedans que je peux mouler la relativité générale. »
Donc vous ne savez jamais. C'est un mystère.
CA : Voici un peu d'ingéniosité mathématique.
Parlez-nous en.
JS : C'est une balle -- c'est une sphère entourée d'un maillage --
vous savez, ces carrés.
Ce que je vais vous montrer a été observé la première fois par [Leonard] Euler,
le grand mathématicien du XVIIe siècle.
C'est progressivement devenu un domaine très important des mathématiques :
la topologie algébrique, la géométrie.
Les travaux là-haut y prennent racine.
Voici le truc :
ça a 8 sommets, 12 arêtes, 6 faces.
Si vous considérez la différence -- sommets moins arêtes plus faces --
vous obtenez deux.
Eh bien, deux. C'est un bon nombre.
Voici une autre façon de le faire -- c'est couvert par des triangles --
cela a 12 sommets, 30 arêtes,
20 faces et 20 carreaux.
Et sommets moins arêtes plus faces est toujours égal à deux.
En fait, vous pourriez le faire de n'importe quelle façon --
recouvrir cela avec toutes sortes de polygones et triangles
et les mélanger.
Si vous prenez sommets moins arêtes plus faces, vous obtenez deux.
Voici une autre forme.
C'est un tore, ou la surface d'un donut : 16 sommets
couverts par ces rectangles, 32 arêtes, 16 faces.
Sommets moins arêtes vaut zéro.
Cela sera toujours zéro.
Chaque fois que vous couvrez un tore avec des carrés et des triangles
ou des choses du genre, vous obtiendrez zéro.
Cela s'appelle la caractéristique d'Euler.
C'est ce qu'on appelle un invariant topologique.
C'est assez génial.
Quelle que soit la façon d'agir, vous avez toujours le même résultat.
C'était le premier genre d'avancées, datant des années 1700,
dans un sujet qu'on appelle aujourd'hui la topologie algébrique.
CA : Et votre travail a pris une idée comme celle-ci et l'a amenée
vers de la théorie de dimension supérieure,
des objets de dimension supérieure, et a trouvé de nouveaux invariants ?
JS : Il y avait déjà des invariants de dimension supérieure :
les classes de Pontryagin -- en fait, c'étaient les classes de Chern.
Il y avait quelques invariants de ce type-là.
J'avais des difficultés à travailler sur l'un d'eux
et l'ai modélisé combinatoirement,
plutôt qu'en utilisant la méthode habituelle,
cela a mené ces travaux et nous avons découvert de nouvelles choses.
Mais sans M. Euler --
qui a écrit près de 70 volumes de mathématiques
et avait 13 enfants,
qui apparemment gesticulaient sur ses genoux quand il écrivait --
sans M. Euler, il n'y aurait peut-être pas ces invariants.
CA : Cela nous a au moins donné un aperçu de ce brillant esprit.
Parlons de la Renaissance.
Parce qu'avec cet esprit brillant, ayant été craqueur de code à la NSA,
vous êtes devenu un craqueur de code dans la finance.
Je pense que vous n'étiez pas d'accord avec la théorie de l'efficacité du marché.
Vous avez trouvé une façon de créer d'incroyables revenus sur plus de 20 ans.
De ce qu'on m'en a expliqué,
les revenus n'étaient pas la seule chose remarquable dans ce que vous avez fait,
mais que vous les gagniez avec une volatilité, un risque étonnamment bas,
comparé aux autres fonds spéculatifs.
Comment avez-vous fait cela, Jim ?
JS : Je l'ai fait en réunissant un formidable groupe de personnes.
Quand j'ai commencé dans la bourse, j'en avais un peu marre des mathématiques.
J'étais proche de la quarantaine, j'avais peu d'argent.
J'ai commencé dans la bourse et cela s'est très bien passé.
Par chance, j'ai très rapidement gagné beaucoup d'argent.
Je pense que c'était de la chance.
Ce n'était certainement pas de la modélisation mathématique.
Mais, après un certain temps, en regardant les données, j'ai réalisé :
on dirait qu'il y a une structure là-dedans.
J'ai engagé quelques mathématiciens, nous avons commencé à modéliser cela --
le genre de choses que nous faisions à l'IDA [Institut d'Analyses de la Défense].
Vous créez des algorithmes, les testez sur un ordinateur.
Est-ce que cela marche ou pas ? Ainsi de suite.
CA : Jetons un œil à cela.
Car voici le graphique typique d'une marchandise.
Je le regarde et me dis : « C'est aléatoire, des hauts et des bas --
peut-être une légère tendance à la hausse sur la période entière. »
Comment pouvez-vous faire des échanges
en regardant cela, en n'y voyant pas de l'aléatoire ?
JS : Dans le temps, -- c'est un genre de graphiques qui date,
les marchandises et les devises avaient tendance à évoluer.
Pas nécessairement la légère hausse qu'on voit ici, mais une évolution en périodes.
Si vous décidiez de prédire l'évolution du jour,
grâce aux mouvements moyens des 20 derniers jours --
cela pouvait être une bonne prédiction et vous gagniez de l'argent.
En fait, il y a quelques années, un tel système fonctionnait --
ce n'était pas génial, mais cela fonctionnait.
Vous gagniez de l'argent, vous en perdiez, vous en gagniez.
Mais cela correspond à une année entière,
et vous auriez fait un peu d'argent sur cette période.
C'est un système très rudimentaire.
CA : Donc vous testiez certaines durées d'évolution dans le temps
et voyiez si, par exemple,
une évolution sur 10 ou 15 jours permettait de prédire la suite.
JS : Bien sûr, vous essayiez toutes ces choses
et voyiez ce qui fonctionnait le mieux.
L'observation des évolutions étaient très bien dans les années 60,
c'était bien dans les années 70.
Mais dans les années 80, cela ne l'était plus.
CA : Parce que tout le monde pouvait le voir.
Comment avez-vous gardé votre avance ?
JS : Nous avons conservé notre avance en trouvant de nouvelles approches --
dans une certaine mesure, des approches à court terme.
Le vrai objectif était de récolter un volume considérable de données --
et, au début, nous devions le faire manuellement.
Nous descendions à la Réserve Fédérale et copiions l'historique des taux d'intérêt
et ce genre de choses, parce que cela n'existait pas sur ordinateur.
Nous avions beaucoup de données.
Et des gens très intelligents -- c'était la clé.
Je ne savais pas vraiment comment embaucher des gens
pour faire du courtage fondamental.
J'en avais embauché quelques uns --
certains gagnaient beaucoup d'argent, d'autres pas.
Je ne pouvais pas faire d'affaires.
Mais je savais engager des scientifiques,
parce que j'ai quelques connaissances dans ce domaine.
C'est donc ce que nous avons fait.
Et, progressivement, ces modèles sont devenus meilleurs,
et meilleurs, et meilleurs.
CA : On vous attribue une action remarquable chez Renaissance,
qui est de créer cette culture, ce groupe de personnes,
qui n'étaient pas juste des mercenaires attirés par l'argent.
Leur motivation était de faire des sciences et mathématiques excitantes.
JS : J'aimerais que cela soit vrai.
Mais l'argent jouait aussi un rôle.
CA : Ils ont gagné beaucoup d'argent.
JS : Je ne peux pas dire que personne n'est venu pour l'argent.
Je pense que beaucoup sont venus pour l'argent.
Mais aussi parce que c'était amusant.
CA : Quel rôle a joué l'apprentissage automatique ?
JS : D'une certaine façon, nous avons fait de l'apprentissage automatique.
Vous regardez beaucoup de données, essayez de simuler des schémas prévisionnels,
jusqu'à ce que vous deveniez meilleur
Ce que nous faisions n'avait pas nécessairement de répercussions en retour.
Mais cela fonctionnait.
CA : Ces schémas prévisionnels peuvent être assez fous et inattendus.
Vous avez tout pris en compte ?
Vous regardiez la météo, la longueur des robes, l'opinion politique.
JS : Nous n'avons pas essayé la longueur des robes.
CA : Quel genre de choses ?
JS : Tout.
Tout apporte de l'eau au moulin -- sauf la longueur des ourlets.
La météo, les rapports annuels,
les rapports trimestriels, l'historique de données, les volumes. Ce que vous voulez.
Tout ce qu'il y a.
Nous prenons chaque jour des terabytes de données.
Nous les stockons, les manipulons, les préparons pour les analyser.
Nous cherchons des anomalies.
Nous cherchons -- comme vous le disiez,
l'hypothèse de l'efficacité du marché n'est pas correcte.
CA : Une anomalie pourrait être juste de l'aléatoire.
Est-ce que le secret c'est de regarder de nombreuses anomalies
et de voir quand elles correspondent ?
JS : Une anomalie pourrait être une chose aléatoire :
cependant, avec assez de données, vous pouvez distinguer l'aléatoire.
Vous pouvez voir une anomalie persistant un temps assez long --
la probabilité que ce soit aléatoire n'est pas élevée.
Mais ces choses s'effacent après un temps, les anomalies peuvent disparaître.
Il faut garder le contrôle sur les affaires.
CA : Beaucoup de personnes regardent l'industrie des fonds spéculatifs
et sont, d'une certaine façon, choqués par cette industrie,
par la richesse qui y est créée,
par le talent qui y est investi.
Êtes-vous inquiet quant à cette industrie,
et peut-être l'industrie des finances en général ?
C'est comme être dans un train fou qui --
je ne sais pas -- aide à augmenter les inégalités ?
Comment défendriez-vous ce qu'il se passe dans l'industrie des fonds spéculatifs ?
JS : Je pense que durant les 2 ou 3 dernières années,
les fonds spéculatifs ne s'en sont pas très bien sortis.
Pour nous ça a été,
mais l'industrie des fonds spéculatifs en elle-même n'allait pas si bien.
La bourse est en bonne marche, en augmentation comme nous le savons tous,
et les ratios cours-bénéfices ont augmenté.
Une très grande partie de la richesse créée durant les, disons,
5 ou 6 dernières années, n'a pas été créée par les fonds spéculatifs.
Les gens me demandent : « Qu'est-ce qu'un fond spéculatif ? »
Et je dis : « Un et vingt ».
Ce qui veut dire -- maintenant c'est deux et vingt --
c'est 2% de frais fixes et 20% de profit.
Les fonds spéculatifs sont tous des créatures différentes.
CA : D'après les rumeurs, vos frais sont un peu plus élevés que cela.
JS : Nos frais ont été les plus élevés du monde.
5 et 44, ce sont nos frais.
CA : 5 et 44.
Donc 5% de frais fixes, 44% de bénéfices.
Vous faisiez quand même gagner des sommes spectaculaires à vos investisseurs.
JS : Nous avions de bons profits.
Les gens s'énervaient car les frais étaient élevés.
Je disais : « Vous pouvez vous retirer. »
Mais « Comment puis-je avoir plus » était ce que les gens --
(Rires)
Mais à un moment donné, comme je vous l'ai dit,
nous avons remboursé les investisseurs parce que le fond a une capacité.
CA : Devrions-nous nous être inquiets quant à l'industrie des fonds spéculatifs
qui attire un trop grand nombre de grands mathématiciens et autres talents
pour y travailler, en opposition avec les nombreux autres problèmes du monde ?
JS : Ce n'est pas juste mathématique.
Nous engageons des astronomes, des physiciens et d'autres.
Je ne pense pas que nous devrions trop nous inquiéter à ce sujet.
C'est toujours une industrie relativement petite.
En fait, amener la science dans le monde des investissements
a amélioré ce monde.
Cela a réduit la volatilité. Cela a augmenté la liquidité.
Les marges sont réduites car les gens négocient ce genre de choses.
Donc je ne suis pas trop inquiet quant à Einstein lançant un fond spéculatif.
CA : Cependant, vous êtes dans une phase de votre vie où vous investissez,
à l'autre bout de la chaine logistique --
vous stimulez les mathématiques à travers l'Amérique.
Voici votre femme, Marilyn.
Vous travaillez ensemble sur des problèmes philanthropiques.
Parlez-moi de cela.
JS : Marilyn a commencé --
là voici, ma fabuleuse femme --
elle a lancé la fondation il y a environ 20 ans.
Je crois que c'était en 94.
Je dis que c'était en 93, elle dit 94,
mais c'était l'un ou l'autre.
(Rires)
Nous avons lancé la fondation car c'était commode pour donner de l'argent.
Elle tenait les comptes, etc.
A ce moment-là, nous n'avions pas de perspective,
mais, progressivement, une perspective a émergé :
se concentrer sur les maths et la science, se concentrer sur de la recherche basique.
C'est ce que nous avons fait.
il y a environ 6 ans, j'ai quitté Renaissance
et je suis parti travailler à la fondation.
C'est notre boulot.
CA : Et donc les Maths pour l'Amérique, c'est simplement investir
dans des professeurs de maths à travers le pays,
leur offrir un revenu supplémentaire, leur offrir du soutien et du mentorat.
Et essayer de rendre cela plus efficace
et d'en faire un modèle auquel tous les professeurs peuvent aspirer.
JS : Au lieu de s'en prendre aux mauvais professeurs,
ce qui a créé des problèmes moraux au sein de la communauté éducative,
particulièrement en maths et en science,
nous nous concentrons sur la célébration et la reconnaissance des bons professeurs.
Nous leur donnons un revenu supplémentaire de 15 000$ par an.
Aujourd'hui, nous avons 800 professeurs de maths et de science
dans les écoles publiques de New York,
c'est un point fondamental.
Parmi eux le moral est très bon.
Ils continuent à travailler dans leurs domaines.
L'année prochaine, ils seront 1 000 ce qui représente 10%
des professeurs de maths et de science dans les écoles publiques de New York.
(Applaudissements)
CA : Voici un autre projet philanthropique que vous avez soutenu :
la recherche sur les origines de la vie.
Que voyons-nous ?
JS : Je l'expliquerai dans un instant.
Et puis je vous dirai ce que nous voyons.
La question des origines de la vie est fascinante.
Comment en sommes-nous arrivés là ?
Il y a deux questions :
la première est : quel est le chemin de la géologie vers la biologie --
comment en sommes-nous arrivés là ?
Et l'autre question est : avec quoi avons-nous commencé ?
Avec quelle matière, s'il y en avait une, devions-nous travailler en chemin ?
Ce sont deux questions très intéressantes.
La première est un chemin tortueux de la géologie à l'ARN.
Comment cela a-t-il fonctionné ?
Et l'autre : qu'avions-nous pour travailler ?
Plus que ce que nous pensons.
Ce qui est représenté ici est une étoile en formation.
Chaque année dans notre Voie Lactée, qui a 100 milliards d'étoiles,
environ 2 nouvelles étoiles sont créées.
Ne me demandez pas comment, mais elles sont créées.
Et cela leur prend environ un million d'années pour se former.
Il y a constamment
environ deux millions d'étoiles en formation.
Celle-ci est quelque part dans cette période de formation.
Et il y a toute cet amas qui tourne autour,
de la poussière et ce genre de choses.
Et cela formera probablement un système solaire, ou quelque chose.
Voici le point important :
dans cette poussière qui entoure un étoile en formation,
nous avons trouvé des molécules organiques significatives.
Des molécules pas seulement de méthane mais du formaldéhyde et du cyanure --
des choses qui sont les fondations -- les graines si vous voulez -- de la vie.
Cela pourrait être une constante.
Et ça pourrait être une constante que les planètes dans cet univers
commencent avec certaines de ces fondations.
Cela veut-il dire qu'il y aura de la vie tout autour ?
Peut-être.
Mais la question est combien le chemin est tortueux
entre ces frêles débuts, ces graines, et la vie.
La plupart de ces graines tomberont sur des planètes en jachère.
CA : Pour vous personnellement,
trouver une réponse à cette question d'où nous venons,
comment cela s'est passé, est quelque chose que vous aimeriez voir.
JS : J'aimerais le voir.
Et savoir --
si ce chemin est assez tortueux, et si improbable,
que peu importe avec quoi vous commencez, nous pourrions être une singularité.
Mais d'un autre côté,
étant donné toute cette poussière organique qui flotte tout autour,
nous pourrions avoir de nombreux amis là-dehors.
Cela serait génial à savoir.
CA : Jim, il y a quelques années, j'ai eu la chance de parler avec Elon Musk
et je lui ai demandé le secret de son succès
et il a dit que c'était de prendre la physique au sérieux.
En vous écoutant,
ce que je vous entends dire c'est de prendre les maths au sérieux,
cela a impacté toute votre vie.
Cela vous a créé une vraie fortune, et vous autorise aujourd'hui à investir
dans le futur de milliers d'enfants à travers l'Amérique et ailleurs.
Cela pourrait-il être que la science fonctionne ?
Que les maths fonctionnent vraiment ?
JS : Les maths fonctionnent, c'est certain. Les maths fonctionnent.
Mais cela a été amusant.
Travailler avec Marilyn et le transmettre était très agréable.
CA : Je trouve cela -- c'est une pensée qui m'inspire,
en prenant au sérieux les connaissances, nous pouvons en tirer tellement plus.
Merci pour votre vie géniale et d'être venu ici pour TED.
Merci.
Jim Simons !
(Applaudissements)