Assistants Administratifs

Bureau et Soutien Administratif

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: '26.08

    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: '26.03

    0.453

    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: '25

    0.58

    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, 5% 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

Tâches exposées uniquement

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
Open, read, route, and distribute incoming mail or other materials and answer routine letters.

O*NET Task ID 2794

1.0
Complete forms in accordance with company procedures.

O*NET Task ID 2795

1.0
Review work done by others to check for correct spelling and grammar, ensure that company format policies are followed, and recommend revisions.

O*NET Task ID 2797

1.0
Conduct searches to find needed information, using such sources as the Internet.

O*NET Task ID 2805

1.0
Take dictation in shorthand or by machine and transcribe information.

O*NET Task ID 2811

1.0
Use computers for various applications, such as database management or word processing.

O*NET Task ID 20280

1.0
Create, maintain, and enter information into databases.

O*NET Task ID 20281

1.0
Set up and manage paper or electronic filing systems, recording information, updating paperwork, or maintaining documents, such as attendance records, correspondence, or other material.

O*NET Task ID 20282

1.0
Compose, type, and distribute meeting notes, routine correspondence, or reports, such as presentations or expense, statistical, or monthly reports.

O*NET Task ID 20284

1.0
Develop or maintain internal or external company Web sites.

O*NET Task ID 20288

1.0
Order and dispense supplies.

O*NET Task ID 2804

0.0
Supervise other clerical staff and provide training and orientation to new staff.

O*NET Task ID 2814

0.0
Operate office equipment, such as fax machines, copiers, or phone systems and arrange for repairs when equipment malfunctions.

O*NET Task ID 20283

0.0

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

Occupation information

Évolutions récentes concernant ce métier

avr. 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Source: NBER Working Paper 34836]

avr. 2026: Brookings 2024 flags office/admin support (19M US workers, majority female) as among the five highest-exposure occupation families to generative AI. Over 50% of daily tasks are exposure-scored as assistable or replaceable by current LLMs.

[Source: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]

avr. 2026: OpenAI framework flags administrative assistants in office/administrative high-risk band; ChatGPT usage in this category is roughly 3x the average.

[Source: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]