1
00:00:00,609 --> 00:00:03,389
Ces 16 prochaines minutes,
je vais vous faire découvrir

2
00:00:03,389 --> 00:00:06,509
ce qui est probablement
le plus grand rêve de l'humanité :

3
00:00:06,509 --> 00:00:09,069
comprendre le code de la vie.

4
00:00:09,069 --> 00:00:11,829
Pour moi, tout a commencé
il y a de nombreuses années,

5
00:00:11,829 --> 00:00:14,609
quand j'ai vu ma première imprimante 3D.

6
00:00:14,609 --> 00:00:16,239
Le concept était fascinant.

7
00:00:16,239 --> 00:00:18,329
L'imprimante 3D a besoin 
de trois choses :

8
00:00:18,329 --> 00:00:22,489
un peu d'informations,
de la matière première, de l'énergie,

9
00:00:22,489 --> 00:00:25,769
et elle peut créer n'importe quel objet
qui n'existait pas avant.

10
00:00:26,518 --> 00:00:28,768
J'étudiais la physique
et, en rentrant chez moi,

11
00:00:28,768 --> 00:00:32,138
j'ai réalisé que j'avais en réalité
toujours connu une imprimante 3D.

12
00:00:32,138 --> 00:00:33,498
On en connaît tous une.

13
00:00:33,498 --> 00:00:34,672
C'était ma mère !

14
00:00:34,672 --> 00:00:35,706
(Rires)

15
00:00:35,706 --> 00:00:38,141
Ma mère a pris trois choses :

16
00:00:38,141 --> 00:00:41,781
un peu d'informations, partagées
entre mon père et ma mère dans ce cas,

17
00:00:42,164 --> 00:00:46,304
de la matière première et de l'énergie
issues d'une même source, la nourriture,

18
00:00:46,304 --> 00:00:48,864
et après plusieurs mois, elle m'a créé,

19
00:00:48,864 --> 00:00:50,704
et je n'existais pas avant.

20
00:00:50,704 --> 00:00:54,344
En dehors du choc de découvrir
que ma mère était une imprimante 3D,

21
00:00:54,475 --> 00:00:59,275
j'ai immédiatement
été fasciné par cet élément,

22
00:00:59,275 --> 00:01:00,865
le premier, l'information.

23
00:01:01,013 --> 00:01:03,253
Quelle quantité d'informations est requise

24
00:01:03,253 --> 00:01:05,213
pour fabriquer et composer un humain ?

25
00:01:05,213 --> 00:01:06,803
En faut-il beaucoup ? Un peu ?

26
00:01:06,803 --> 00:01:08,873
Combien de clés USB doit-on remplir ?

27
00:01:09,019 --> 00:01:11,669
J'étudiais la physique au départ

28
00:01:11,669 --> 00:01:16,579
et je voyais l'être humain grossièrement
comme une énorme construction de Lego.

29
00:01:18,212 --> 00:01:21,112
Imaginez que les blocs Lego
sont de petits atomes,

30
00:01:21,112 --> 00:01:25,662
et qu'il y en a un d'hydrogène ici,
un de carbone là et un d'azote ici.

31
00:01:25,778 --> 00:01:27,358
En première approximation,

32
00:01:27,358 --> 00:01:31,738
si je peux dresser la liste du nombre
d'atomes qui composent un être humain,

33
00:01:31,738 --> 00:01:33,128
je peux le fabriquer.

34
00:01:33,128 --> 00:01:35,218
Vous pouvez faire quelques calculs

35
00:01:35,218 --> 00:01:38,508
et le résultat s'avère être
un nombre astronomique.

36
00:01:38,508 --> 00:01:40,958
Le nombre d'atomes,

37
00:01:41,243 --> 00:01:46,093
le fichier que je vais sauvegarder dans
ma clé USB pour fabriquer un petit bébé,

38
00:01:46,093 --> 00:01:50,733
va en fait remplir
un Titanic rempli de clés USB...

39
00:01:50,733 --> 00:01:53,063
multiplié par 2000.

40
00:01:53,959 --> 00:01:57,339
C'est le miracle de la vie.

41
00:01:57,339 --> 00:02:00,099
Maintenant, chaque fois
que vous verrez une femme enceinte,

42
00:02:00,099 --> 00:02:04,119
dites-vous qu'elle assemble la plus grande
quantité d'informations jamais vue.

43
00:02:04,471 --> 00:02:07,451
Oubliez le big data,
oubliez tout ce que vous connaissez.

44
00:02:07,451 --> 00:02:10,367
C'est la plus grande quantité
d'informations existante.

45
00:02:10,367 --> 00:02:11,817
(Applaudissements)

46
00:02:11,817 --> 00:02:12,537
Mais...

47
00:02:14,237 --> 00:02:18,837
La nature est, heureusement, bien
plus intelligente qu'un jeune physicien,

48
00:02:18,837 --> 00:02:20,367
en quatre milliards d'années,

49
00:02:20,367 --> 00:02:22,507
elle a réussi à faire rentrer
ces informations

50
00:02:22,507 --> 00:02:25,227
dans un petit cristal appelé ADN.

51
00:02:25,609 --> 00:02:29,949
Nous l'avons vu pour la première fois
en 1950 lorsque Rosalind Franklin,

52
00:02:29,949 --> 00:02:32,596
une scientifique incroyable,
l'a pris en photo.

53
00:02:32,926 --> 00:02:38,146
Mais il aura fallu plus de 40 ans
pour rentrer dans une cellule humaine,

54
00:02:38,146 --> 00:02:42,736
extraire ce cristal, le dérouler
et le lire pour la première fois.

55
00:02:43,643 --> 00:02:46,863
Le code s'avère être
un alphabet plutôt simple,

56
00:02:46,863 --> 00:02:50,403
quatre lettres : A, T, C et G.

57
00:02:50,686 --> 00:02:54,626
Et pour fabriquer un humain,
il en faut trois milliards.

58
00:02:54,919 --> 00:02:55,889
Trois milliards.

59
00:02:56,137 --> 00:02:57,737
Combien font trois milliards ?

60
00:02:57,737 --> 00:03:00,527
C'est difficile d'imaginer
ce nombre, n'est-ce pas ?

61
00:03:00,527 --> 00:03:07,427
Je me suis demandé comment représenter
la taille et l'énormité de ce code.

62
00:03:07,698 --> 00:03:10,788
Mais... je vais avoir besoin
d'un peu d'aide,

63
00:03:10,788 --> 00:03:14,038
et la meilleure personne
pour m'aider à vous présenter le code

64
00:03:14,038 --> 00:03:17,578
est en fait le premier homme à
l'avoir séquencé, le docteur Craig Venter.

65
00:03:17,578 --> 00:03:20,998
Alors, bienvenue sur scène,
Dr Craig Venter.

66
00:03:20,998 --> 00:03:26,068
(Applaudissements)

67
00:03:27,962 --> 00:03:29,832
Pas l'homme en chair et en os.

68
00:03:31,437 --> 00:03:33,807
Mais pour la première fois
dans l'histoire,

69
00:03:33,807 --> 00:03:37,297
voici le génome d'un humain spécifique,

70
00:03:37,297 --> 00:03:41,097
imprimé page par page, lettre par lettre :

71
00:03:41,097 --> 00:03:49,492
262 000 pages d'informations, 450 kg,
expédiées des États-Unis au Canada,

72
00:03:49,492 --> 00:03:54,362
grâce à Bruno Bowden de Lulu.com,
une start-up, qui a tout fait.

73
00:03:54,362 --> 00:03:55,892
C'était une prouesse incroyable.

74
00:03:55,892 --> 00:04:00,152
Ceci est la représentation visuelle
de ce qu'est le code de la vie.

75
00:04:00,152 --> 00:04:02,692
Maintenant, pour la première fois,
je peux m'amuser.

76
00:04:02,692 --> 00:04:05,242
Je peux vraiment aller
à l'intérieur et lire.

77
00:04:05,242 --> 00:04:08,817
Alors, laissez-moi choisir
un livre intéressant...

78
00:04:08,817 --> 00:04:10,257
Celui-ci par exemple.

79
00:04:13,077 --> 00:04:15,637
J'ai une note, c'est un livre assez gros.

80
00:04:15,637 --> 00:04:19,487
Juste pour que vous puissiez voir
ce qu'est le code de la vie.

81
00:04:20,568 --> 00:04:23,978
Des milliers et des milliers
et des milliers

82
00:04:23,978 --> 00:04:26,678
et des millions de lettres.

83
00:04:26,678 --> 00:04:29,095
Et apparemment,
elles disent quelque chose.

84
00:04:29,095 --> 00:04:31,575
Allons à un passage spécifique.

85
00:04:31,575 --> 00:04:32,955
Je vais vous le lire :

86
00:04:32,955 --> 00:04:33,995
(Rires)

87
00:04:33,995 --> 00:04:37,935
AAG, AAT, ATA.

88
00:04:38,978 --> 00:04:41,068
Pour vous, ces lettres ne disent rien,

89
00:04:41,068 --> 00:04:44,838
mais cette séquence donne
la couleur des yeux de Craig.

90
00:04:45,628 --> 00:04:47,578
Je vais vous en montrer un autre passage.

91
00:04:47,578 --> 00:04:49,568
C'est un peu plus compliqué.

92
00:04:50,976 --> 00:04:53,628
Chromosome 14, livre 132 :

93
00:04:53,628 --> 00:04:55,788
(Rires)

94
00:04:55,788 --> 00:04:57,248
comme on peut s'y attendre.

95
00:04:57,248 --> 00:05:00,598
(Rires)

96
00:05:02,838 --> 00:05:07,368
ATT, CTT, GATT.

97
00:05:08,317 --> 00:05:10,037
Cet humain a de la chance,

98
00:05:10,037 --> 00:05:14,277
car si vous ratiez juste
deux lettres à cet endroit...

99
00:05:14,594 --> 00:05:16,474
deux lettres sur trois milliards...

100
00:05:16,474 --> 00:05:18,534
il serait condamné
à une maladie terrible :

101
00:05:18,534 --> 00:05:19,994
la fibrose cystique.

102
00:05:19,994 --> 00:05:23,434
Il n'y aucun remède ni solution,

103
00:05:23,434 --> 00:05:26,774
et seules deux lettres
nous en séparent.

104
00:05:27,594 --> 00:05:30,534
Un livre génial, un livre puissant,

105
00:05:31,119 --> 00:05:33,139
un livre puissant
qui m'a aidé à comprendre

106
00:05:33,139 --> 00:05:36,479
quelque chose de remarquable,
que je vais vous montrer.

107
00:05:36,479 --> 00:05:40,589
Chacun d'entre vous, ce qui constitue
ma personne et la vôtre,

108
00:05:40,951 --> 00:05:45,631
consiste juste en cinq millions
de lettres, la moitié d'un livre.

109
00:05:45,932 --> 00:05:50,272
Sur le reste, nous sommes
tous absolument identiques.

110
00:05:51,021 --> 00:05:55,056
500 pages, c'est le miracle
de la vie que vous êtes.

111
00:05:55,056 --> 00:05:57,426
Le reste, nous le partageons tous.

112
00:05:57,618 --> 00:06:00,518
Alors rappelez-vous de cela,
quand vous pensez être différent.

113
00:06:00,518 --> 00:06:02,868
Voilà le volume que nous avons en commun.

114
00:06:03,438 --> 00:06:06,899
Maintenant que j'ai votre attention,

115
00:06:06,899 --> 00:06:08,289
la question suivante est :

116
00:06:08,289 --> 00:06:09,463
comment le lire ?

117
00:06:09,463 --> 00:06:11,043
Comment le comprendre ?

118
00:06:11,413 --> 00:06:15,663
Quand bien même vous seriez doués
pour monter des meubles suédois...

119
00:06:15,663 --> 00:06:19,163
Ce manuel d'instruction ?
Vous n'arriverez jamais à le déchiffrer.

120
00:06:19,163 --> 00:06:20,254
(Rires)

121
00:06:20,254 --> 00:06:24,034
Alors en 2014,
deux célèbres intervenants TED,

122
00:06:24,034 --> 00:06:26,504
Peter Diamandis et Craig Venter lui-même,

123
00:06:26,504 --> 00:06:28,614
ont décidé de monter
une nouvelle entreprise.

124
00:06:28,614 --> 00:06:31,184
Human Longevity était née,
avec une mission :

125
00:06:31,393 --> 00:06:33,273
essayer tout ce qui est possible,

126
00:06:33,273 --> 00:06:36,053
apprendre tout ce que l'on peut
apprendre de ces livres.

127
00:06:36,053 --> 00:06:38,593
Avec un objectif :

128
00:06:38,864 --> 00:06:41,724
rendre réalisable le rêve 
de la médecine personnalisée,

129
00:06:41,724 --> 00:06:45,484
comprendre ce que nous devrions faire
pour être en meilleure santé

130
00:06:45,484 --> 00:06:48,014
et quels sont les secrets 
renfermés dans ces livres.

131
00:06:48,354 --> 00:06:52,614
Une équipe fantastique, 40 scientifiques 
et beaucoup d'autres personnes,

132
00:06:52,614 --> 00:06:53,979
un plaisir d'être avec eux.

133
00:06:53,979 --> 00:06:56,239
Le concept est en fait très simple.

134
00:06:56,239 --> 00:06:59,528
Nous allons utiliser une technologie :
l'apprentissage par la machine.

135
00:06:59,528 --> 00:07:03,988
D'un côté, nous avons
des génomes, par milliers.

136
00:07:03,988 --> 00:07:08,013
De l'autre, on a assemblé la plus grande
base de données sur l'humain :

137
00:07:08,013 --> 00:07:12,303
phénotypes, scan 3D, RMN,
tout ce à quoi vous pouvez penser.

138
00:07:12,346 --> 00:07:15,246
Au sein de ces deux facettes
bien distinctes

139
00:07:15,246 --> 00:07:17,696
se trouve le secret de la traduction.

140
00:07:17,696 --> 00:07:20,816
Au centre, on a construit une machine.

141
00:07:20,816 --> 00:07:23,206
On a construit une machine
que l'on entraîne...

142
00:07:23,206 --> 00:07:26,416
pas seulement une machine,
mais de très nombreuses machines,

143
00:07:26,416 --> 00:07:31,106
pour essayer de comprendre le génome
et de le traduire en phénotype.

144
00:07:31,353 --> 00:07:34,553
Que sont ces lettres
et quelles sont leurs fonctions ?

145
00:07:34,715 --> 00:07:37,485
C’est une approche
qui peut être utilisée pour tout,

146
00:07:37,485 --> 00:07:40,515
mais l'utiliser en génomique
est particulièrement compliqué.

147
00:07:40,515 --> 00:07:43,805
Petit à petit, on se développe
et cherche différents défis.

148
00:07:43,805 --> 00:07:46,555
On a commencé
avec les traits communs.

149
00:07:46,555 --> 00:07:49,285
Les traits communs sont confortables
car ils sont communs,

150
00:07:49,285 --> 00:07:50,405
tout le monde les a.

151
00:07:50,405 --> 00:07:52,915
On a donc commencé
par se poser cette question :

152
00:07:52,915 --> 00:07:54,425
Peut-on prédire la taille ?

153
00:07:54,998 --> 00:07:57,175
Peut-on lire le livre
et prédire la taille ?

154
00:07:57,175 --> 00:08:00,185
Eh bien, en fait, on le peut,
avec une précision de 5 cm.

155
00:08:00,185 --> 00:08:03,325
L'IMC est très liée à notre style de vie,

156
00:08:03,325 --> 00:08:07,253
mais on y arrive quand même,
avec 8 kg de précision.

157
00:08:07,253 --> 00:08:09,423
Prédire la couleur des yeux ?
Oui, on le peut.

158
00:08:09,554 --> 00:08:11,244
Avec 80 % d'exactitude.

159
00:08:11,467 --> 00:08:13,347
Peut-on prédire la couleur de la peau ?

160
00:08:13,347 --> 00:08:15,839
Oui, avec 80 % d'exactitude.

161
00:08:15,839 --> 00:08:17,789
Peut-on prédire l'âge ?

162
00:08:18,131 --> 00:08:21,894
Oui, puisqu'apparemment,
le code change au cours de la vie.

163
00:08:21,894 --> 00:08:25,104
Il se raccourcit, perd des bouts,
reçoit des ajouts.

164
00:08:25,183 --> 00:08:27,953
On lit le signal et on crée le modèle.

165
00:08:28,436 --> 00:08:29,950
Autre défi intéressant :

166
00:08:29,950 --> 00:08:31,840
peut-on prédire la forme d'un visage ?

167
00:08:32,913 --> 00:08:34,323
C'est un peu compliqué,

168
00:08:34,323 --> 00:08:37,525
car le visage est dispersé
parmi des millions de ces lettres.

169
00:08:37,525 --> 00:08:40,175
Un visage humain n'est pas
un objet très bien défini.

170
00:08:40,175 --> 00:08:42,205
Il faut donc en reconstruire
un pan entier

171
00:08:42,205 --> 00:08:44,987
pour faire apprendre à la machine
ce qu'est un visage,

172
00:08:44,987 --> 00:08:47,069
l'intégrer et le compresser.

173
00:08:47,069 --> 00:08:49,409
Si vous connaissez
l'apprentissage par la machine,

174
00:08:49,409 --> 00:08:51,649
vous comprenez le défi
qu'il y a à relever ici.

175
00:08:52,112 --> 00:08:58,142
Après 15 années, 15 années
après avoir lu le premier séquençage,

176
00:08:58,142 --> 00:09:01,135
en octobre dernier, nous avons commencé
à voir certains signaux.

177
00:09:01,135 --> 00:09:03,525
Et ce fut un moment très émouvant.

178
00:09:03,525 --> 00:09:07,619
Ce que vous voyez ici est
un sujet venu dans notre labo.

179
00:09:07,619 --> 00:09:09,459
C'est un visage pour nous.

180
00:09:09,577 --> 00:09:13,221
On a pris le vrai visage du sujet
et on l'a simplifié,

181
00:09:13,221 --> 00:09:15,231
car tout n'est pas dans le visage,

182
00:09:15,231 --> 00:09:19,011
beaucoup de caractéristiques, de défauts
et d'asymétries résultent de votre vie.

183
00:09:19,011 --> 00:09:23,172
On a symétrisé le visage
et on a fait tourner l'algorithme.

184
00:09:23,172 --> 00:09:25,216
Le résultat que je vous montre maintenant,

185
00:09:25,216 --> 00:09:28,926
c'est la prédiction obtenue grâce au sang.

186
00:09:29,606 --> 00:09:31,156
(Applaudissements)

187
00:09:31,156 --> 00:09:32,276
Attendez un peu.

188
00:09:32,583 --> 00:09:37,363
En ce moment, vos yeux regardent,
de gauche à droite, de gauche à droite,

189
00:09:37,363 --> 00:09:41,273
et votre cerveau veut
que ces images soient identiques.

190
00:09:41,273 --> 00:09:43,793
Je vais donc vous demander de faire
un autre exercice,

191
00:09:43,793 --> 00:09:46,063
cherchez les différences,

192
00:09:46,063 --> 00:09:47,293
qui sont nombreuses.

193
00:09:47,407 --> 00:09:50,027
Le plus grand nombre de signaux
vient du genre,

194
00:09:50,027 --> 00:09:55,287
ensuite vient l'âge, l'IMC,
la composante ethnique de la personne.

195
00:09:55,287 --> 00:09:58,687
Et ensuite, ça se complique
de plus en plus.

196
00:09:59,025 --> 00:10:02,285
Mais ce que vous voyez ici,
même les différences,

197
00:10:02,285 --> 00:10:05,002
vous laisse comprendre
que vous tenez le bon bout,

198
00:10:05,912 --> 00:10:09,615
que vous vous rapprochez
et que ça vous donne déjà des émotions.

199
00:10:09,615 --> 00:10:12,095
Voici un autre sujet qui est venu,

200
00:10:12,391 --> 00:10:13,811
et ceci est la prédiction.

201
00:10:13,811 --> 00:10:15,751
Un visage un peu plus petit,

202
00:10:15,751 --> 00:10:18,441
nous n'avons pas
la structure crânienne complète.

203
00:10:18,441 --> 00:10:21,181
mais tout de même, c'est assez proche.

204
00:10:21,608 --> 00:10:23,828
Voici un sujet qui est venu à notre labo,

205
00:10:23,878 --> 00:10:25,468
et voici la prédiction.

206
00:10:26,726 --> 00:10:30,766
Ces gens n'ont jamais été vus
pendant l'entraînement de la machine.

207
00:10:30,766 --> 00:10:33,036
On les appelle « échantillon caché ».

208
00:10:33,622 --> 00:10:37,385
Mais on ne peut pas trop
se fier à ces gens non plus.

209
00:10:37,385 --> 00:10:40,075
On publie tout
dans les revues scientifiques,

210
00:10:40,075 --> 00:10:41,245
vous pouvez le lire.

211
00:10:41,245 --> 00:10:43,615
Quitte à être sur scène,
Chris m'a lancé un défi.

212
00:10:43,615 --> 00:10:47,275
J'ai probablement pris un risque
et j'ai essayé de prédire

213
00:10:47,275 --> 00:10:49,725
quelqu'un que vous reconnaitrez peut-être.

214
00:10:50,736 --> 00:10:54,916
Dans cette fiole de sang,
croyez-moi, vous n'avez pas idée

215
00:10:54,916 --> 00:10:57,636
de ce que l'on a dû faire
pour avoir ce sang ici,

216
00:10:57,824 --> 00:11:01,741
dans cette fiole de sang se trouve
la quantité d'information biologique

217
00:11:01,741 --> 00:11:04,041
nécessaire pour un séquençage
complet du génome.

218
00:11:04,041 --> 00:11:06,311
Nous avons juste besoin de cette quantité.

219
00:11:06,508 --> 00:11:09,770
Nous avons analysé cette séquence,
et je vais le faire avec vous.

220
00:11:09,770 --> 00:11:13,750
Et nous avons commencé à empiler
toutes les connaissances que nous avions.

221
00:11:13,750 --> 00:11:17,130
Dans cette fiole de sang, nous avons
prédit que c'était un homme.

222
00:11:17,130 --> 00:11:18,717
Et le sujet était un homme.

223
00:11:18,999 --> 00:11:21,474
Nous avons prédit qu'il mesurait 1,76 m.

224
00:11:21,474 --> 00:11:23,454
Il mesure en fait 1,77 m.

225
00:11:23,884 --> 00:11:27,504
Nous avons prédit
qu'il faisait 76 kg, il en fait 82.

226
00:11:28,695 --> 00:11:31,225
Nous avons prédit son âge : 38 ans.

227
00:11:31,335 --> 00:11:32,985
Le sujet a 35 ans.

228
00:11:33,845 --> 00:11:36,565
Nous avons prédit la couleur de ses yeux.

229
00:11:36,769 --> 00:11:37,819
Trop foncé.

230
00:11:37,819 --> 00:11:40,009
Nous avons prédit la couleur de sa peau.

231
00:11:40,009 --> 00:11:41,509
On y est presque.

232
00:11:41,900 --> 00:11:43,760
Voici son visage.

233
00:11:45,179 --> 00:11:48,159
Maintenant, le moment de vérité :

234
00:11:48,484 --> 00:11:50,514
le sujet est cette personne.

235
00:11:50,514 --> 00:11:52,264
(Rires)

236
00:11:52,264 --> 00:11:54,288
Et je l'ai fait intentionnellement.

237
00:11:54,288 --> 00:11:58,013
Je suis d'une ethnicité très particulière.

238
00:11:58,013 --> 00:12:01,008
Européens du sud, Italiens,
les modèles ne correspondent jamais.

239
00:12:01,008 --> 00:12:06,138
C'est particulier, cette ethnicité
est un cas complexe pour notre modèle.

240
00:12:06,138 --> 00:12:07,660
Mais, il y a encore autre chose.

241
00:12:07,660 --> 00:12:11,180
L'une des choses que l'on utilise
beaucoup pour reconnaître les gens

242
00:12:11,180 --> 00:12:12,930
n'est jamais écrite dans le génome.

243
00:12:12,930 --> 00:12:15,160
C'est notre libre arbitre,
ce dont on a l'air.

244
00:12:15,284 --> 00:12:18,524
Ici, pas ma coupe de cheveux,
mais ma barbe.

245
00:12:18,524 --> 00:12:22,100
Je vais vous montrer,
je vais juste la transférer,

246
00:12:22,100 --> 00:12:24,890
ce n'est que du Photoshop,
pas de modélisation,

247
00:12:24,890 --> 00:12:26,648
la barbe du sujet.

248
00:12:26,648 --> 00:12:30,278
Et immédiatement, on arrive
bien mieux à me reconnaitre.

249
00:12:32,443 --> 00:12:34,273
Pourquoi fait-on donc ça ?

250
00:12:35,950 --> 00:12:40,330
On ne le fait certainement pas
pour prédire la taille,

251
00:12:41,109 --> 00:12:43,849
ou avoir une belle image
à partir de votre sang.

252
00:12:44,391 --> 00:12:48,410
On le fait car la même technologie
et la même approche,

253
00:12:48,410 --> 00:12:50,980
l'apprentissage par la machine
pour ce code,

254
00:12:50,980 --> 00:12:54,150
nous aide à comprendre
comment nous fonctionnons,

255
00:12:54,150 --> 00:12:55,653
comment votre corps fonctionne,

256
00:12:55,653 --> 00:12:57,343
comment votre corps vieillit,

257
00:12:57,343 --> 00:12:59,823
comment les maladies
se déclarent dans votre corps,

258
00:13:00,139 --> 00:13:02,819
comment votre cancer grandit
et se développe,

259
00:13:03,120 --> 00:13:04,690
comment les médicaments marchent,

260
00:13:04,875 --> 00:13:07,675
et s'ils fonctionnent dans votre corps.

261
00:13:07,736 --> 00:13:09,486
C'est un sérieux défi.

262
00:13:09,880 --> 00:13:11,560
C'est un défi que l'on partage

263
00:13:11,560 --> 00:13:14,130
avec des milliers d'autres chercheurs
de par le monde.

264
00:13:14,159 --> 00:13:16,629
C'est la médecine personnalisée.

265
00:13:17,127 --> 00:13:20,337
C'est la faculté de partir
d'une approche statistique

266
00:13:20,581 --> 00:13:22,671
où l'on est juste
une goutte dans l'océan,

267
00:13:22,671 --> 00:13:24,520
à une approche personnalisée,

268
00:13:24,520 --> 00:13:26,640
où nous lisons tous ces livres

269
00:13:26,707 --> 00:13:29,677
et nous arrivons à comprendre
exactement comment vous êtes.

270
00:13:30,238 --> 00:13:33,188
Mais c'est un défi
particulièrement compliqué,

271
00:13:33,635 --> 00:13:36,915
parce que de tous ces livres, à ce jour,

272
00:13:37,694 --> 00:13:40,244
on ne connaît probablement que 2 % :

273
00:13:41,078 --> 00:13:44,838
quatre livres sur plus de 175.

274
00:13:46,029 --> 00:13:49,875
Et ce n'est pas le sujet
de mon intervention,

275
00:13:50,155 --> 00:13:52,665
car on en saura plus à l'avenir.

276
00:13:53,369 --> 00:13:56,439
Les meilleurs cerveaux de la planète
travaillent sur ces sujets.

277
00:13:57,023 --> 00:13:58,913
Les prédictions vont s'améliorer,

278
00:13:58,921 --> 00:14:00,801
le modèle va devenir plus précis.

279
00:14:01,236 --> 00:14:02,786
Et plus on apprendra,

280
00:14:03,055 --> 00:14:10,355
plus l'on se retrouvera devant des choix
que nous n'avons jamais eus à faire avant

281
00:14:10,959 --> 00:14:11,939
sur la vie,

282
00:14:12,439 --> 00:14:13,439
sur la mort,

283
00:14:14,123 --> 00:14:15,663
sur l'éducation parentale.

284
00:14:18,207 --> 00:14:25,697
Nous touchons donc aux détails intimes
du fonctionnement de la vie.

285
00:14:26,117 --> 00:14:29,307
Et c'est une révolution
qui ne peut pas être confinée

286
00:14:29,307 --> 00:14:32,374
au domaine de la science
ou des technologies.

287
00:14:32,949 --> 00:14:35,659
Ceci doit être une conversation globale.

288
00:14:35,802 --> 00:14:40,882
Nous devons réfléchir à l'avenir
que nous construisons tous.

289
00:14:41,008 --> 00:14:44,128
Nous devons interagir avec
les créateurs, les artistes,

290
00:14:44,128 --> 00:14:46,658
les philosophes et les politiciens.

291
00:14:46,671 --> 00:14:50,721
Chacun est impliqué
car il s'agit de l'avenir de notre espèce.

292
00:14:51,259 --> 00:14:55,259
Sans peur, mais en comprenant

293
00:14:55,259 --> 00:14:59,160
que les décisions que nous prendrons
durant l'année à venir

294
00:14:59,160 --> 00:15:02,840
changeront pour toujours
le cours de l'histoire.

295
00:15:03,719 --> 00:15:04,919
Merci.

296
00:15:04,919 --> 00:15:11,219
(Applaudissements)