Méthodologie

Comment nous analysons et mesurons l'impact de l'IA sur les métiers.

Sources de données

Basé sur des recherches évaluées par des pairs d'Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, des statistiques gouvernementales du travail et des publications académiques.

Cadre d'analyse

Nous décomposons chaque métier en tâches individuelles et évaluons le degré d'automatisation possible par les systèmes d'IA actuels et futurs.

Références clés

Tous les points de données sont liés à leurs sources originales. Nous fournissons des informations de citation complètes pour la transparence.

Références

Toutes les sources de données et articles de recherche cités dans notre analyse.

12 références

  1. [1]Rapport

    Anthropic Research Team

    “Labor market impacts of AI: A new measure and early evidence”

    Anthropic, 2026.

    Introduit la métrique d'exposition observée combinant les capacités théoriques des LLM avec les données d'utilisation réelles de Claude.

  2. [2]Rapport

    Ruth Appel, Maxim Massenkoff, Peter McCrory, Miles McCain, Ryan Heller, Tyler Neylon, Alex Tamkin

    “Anthropic Economic Index report: economic primitives”

    Anthropic, 2026.

    Définit cinq primitives économiques pour la classification des tâches d'IA.

  3. [3]Document de travail

    Andrew Johnston, Christos Makridis

    “The Labor Market Effects of Generative AI: A Difference-in-Differences Analysis”

    SSRN, 2025.

    Applique la méthodologie des doubles différences pour mesurer les effets de l'IA générative sur le marché du travail.

  4. [4]Article

    Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar, Ruyu Chen

    “Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence”

    Stanford Digital Economy Lab, 2025.

    Les jeunes développeurs logiciels (22-25 ans) voient un déclin de ~20% de l'emploi depuis le pic de 2022.

  5. [5]Rapport

    Kunal Handa, Alex Tamkin, Miles McCain, Saffron Huang, Esin Durmus, Sarah Heck, Jared Mueller, Jerry Hong, Stuart Ritchie, Tim Belonax, Kevin K. Troy, Dario Amodei, Jared Kaplan, Jack Clark, Deep Ganguli

    “Which Economic Tasks are Performed with AI? Evidence from Millions of Claude Conversations”

    Anthropic, 2025.

    Analyse des millions de conversations Claude pour cartographier l'utilisation de l'IA sur les tâches professionnelles O*NET.

  6. [6]Document de travail

    Menaka Hampole, Dimitris Papanikolaou, Lawrence DW Schmidt, Bryan Seegmiller

    “Artificial Intelligence and the Labor Market”

    National Bureau of Economic Research, 2025.

    Instruments pour l'adoption de l'IA au niveau de l'entreprise utilisant les réseaux historiques de recrutement universitaire.

  7. [7]Article

    Sarah Eckhardt, Nathan Goldschlag

    “AI and Jobs: The Final Word (Until the Next One)”

    Economic Innovation Group (EIG), 2025.

    Trouve que l'effet de l'IA sur les emplois est 'invisible' selon les métriques conventionnelles.

  8. [8]Jeu de données

    U.S. Bureau of Labor Statistics

    “Employment Projections: 2024-2034”

    U.S. Bureau of Labor Statistics, 2024.

    Projette 5,2M nouveaux emplois 2024-2034 (+3,1% total). Informatique et Mathématiques +10,1%.

  9. [9]Article

    Xiang Hui, Oren Reshef, Luofeng Zhou

    “The Short-Term Effects of Generative Artificial Intelligence on Employment”

    Organization Science, 2024.

    Étudie les effets de l'IA générative sur les plateformes freelance.

  10. [10]Article

    Tyna Eloundou, Sam Manning, Pamela Mishkin, Daniel Rock

    “GPTs are GPTs: An early look at the labor market impact potential of large language models”

    arXiv, 2023.

    80% de la main-d'œuvre américaine pourrait voir 10%+ de ses tâches affectées par les LLM.

  11. [11]Article

    Daron Acemoglu, David Autor, Jonathon Hazell, Pasciano Restrepo

    “Artificial Intelligence and Jobs: Evidence from Online Vacancies”

    Journal of Labor Economics, 2022. DOI: 10.1086/718327

    Analyse l'impact de l'IA sur les offres d'emploi en utilisant les données de vacances.

  12. [12]Article

    Daron Acemoglu, Pasciano Restrepo

    “Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets”

    Journal of Political Economy, 2020. DOI: 10.1086/705716

    Estime qu'un robot supplémentaire pour mille travailleurs réduit le ratio emploi-population de 0,2pp.