Commis à la Comptabilité

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

    0.310

    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

    0.49

    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, 21% 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
Check figures, postings, and documents for correct entry, mathematical accuracy, and proper codes.

O*NET Task ID 2486

1.0
Operate computers programmed with accounting software to record, store, and analyze information.

O*NET Task ID 2487

1.0
Debit, credit, and total accounts on computer spreadsheets and databases, using specialized accounting software.

O*NET Task ID 2489

1.0
Classify, record, and summarize numerical and financial data to compile and keep financial records, using journals and ledgers or computers.

O*NET Task ID 2490

1.0
Code documents according to company procedures.

O*NET Task ID 2493

1.0
Operate 10-key calculators, typewriters, and copy machines to perform calculations and produce documents.

O*NET Task ID 2495

1.0
Perform financial calculations, such as amounts due, interest charges, balances, discounts, equity, and principal.

O*NET Task ID 2497

1.0
Perform general office duties, such as filing, answering telephones, and handling routine correspondence.

O*NET Task ID 2498

1.0
Calculate and prepare checks for utilities, taxes, and other payments.

O*NET Task ID 2501

1.0
Compare computer printouts to manually maintained journals to determine if they match.

O*NET Task ID 2502

1.0

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: Bookkeeping clerks classified in office/administrative high-risk segment by OpenAI framework — repetitive structured ledger and reconciliation work.

[Source: OpenAI Jobs Transition Framework, April 2026]

mars 2026: Brookings retraining analysis: workers displaced by AI from clerical roles face challenging transitions. TAA participants remained underemployed even 4 years after job loss.

[Source: Brookings Institution]

mars 2026: AI Layoff Trap research highlights bookkeeping as especially vulnerable to over-automation due to highly structured task composition in competitive markets.

[Source: Falk & Tsoukalas (2026), The AI Layoff Trap]