Analystes Actuariels

Informatique et Mathématiques

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: 2026-08

    Très élevée· relative

    FaibleQuatre bandes relativesTrès élevée

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Quatre bandes relatives (Faible / Modérée / Élevée / Très élevée)

    831 métiers détaillés du tableau des projections d'emploi du BLS. La valeur est attribuée par code de la National Employment Matrix (NEM), si bien que les métiers partageant un code NEM reçoivent la même bande

    Jeu de données source (téléchargement XLSX)

  • Source des données: AnthropicPublié: 2026-03

    0.054

    0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745
    Échelle, base et source

    Indice d'exposition observée, 0–1 tel que publié

    Rapporté aux tâches O*NET

    Jeu de données source

  • Source des données: ILOPublié: 2025

    0.56

    0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70

    Valeur par groupe professionnel

    Échelle, base et source

    Indice d'exposition à l'IA générative, 0–1 tel que publié

    Groupe de base CITP-08 — tous les métiers partageant le code reçoivent cette valeur

    Calculé par ce site, non publié par l'OIT : sur les 1 012 professions que ce site relie au jeu de données de l'OIT, 8% atteignent ou dépassent cette valeur.

    Jeu de données source

Quelle est la nature de la valeur publiée par cette source

La catégorie BLS est un rang relatif et non un niveau absolu, et ce n'est pas une mesure de première main : elle regroupe en quatre bandes les rangs centiles du métier dans plusieurs études publiées. Ce n'est ni une prévision d'emploi ou de salaire, ni une probabilité d'adoption, et elle ne distingue pas automatisation et augmentation.

Task-level exposure

Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Ascertain premium rates required and cash reserves and liabilities necessary to ensure payment of future benefits.

O*NET Task ID 3500

0.5
Analyze statistical information to estimate mortality, accident, sickness, disability, and retirement rates.

O*NET Task ID 3501

0.5
Design, review, and help administer insurance, annuity and pension plans, determining financial soundness and calculating premiums.

O*NET Task ID 3502

0.5
Collaborate with programmers, underwriters, accounts, claims experts, and senior management to help companies develop plans for new lines of business or improvements to existing business.

O*NET Task ID 3503

0.5
Determine, or help determine, company policy, and explain complex technical matters to company executives, government officials, shareholders, policyholders, or the public.

O*NET Task ID 3504

0.5
Testify before public agencies on proposed legislation affecting businesses.

O*NET Task ID 3505

0.5
Provide advice to clients on a contract basis, working as a consultant.

O*NET Task ID 3506

0.5
Testify in court as expert witness or to provide legal evidence on matters such as the value of potential lifetime earnings of a person disabled or killed in an accident.

O*NET Task ID 3507

0.5
Construct probability tables for events such as fires, natural disasters, and unemployment, based on analysis of statistical data and other pertinent information.

O*NET Task ID 3508

0.5
Determine policy contract provisions for each type of insurance.

O*NET Task ID 3509

0.5

β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.

Data sources & licenses — O*NET®, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page

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