Cartographes

Sciences de la Vie, Physiques et Sociales

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: 2026-08

    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

    0.080

    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

    0.44

    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, 28% 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
Determine guidelines that specify which source material is acceptable for use.

O*NET Task ID 3525

1.0
Identify, scale, and orient geodetic points, elevations, and other planimetric or topographic features, applying standard mathematical formulas.

O*NET Task ID 3514

0.5
Collect information about specific features of the Earth, using aerial photography and other digital remote sensing techniques.

O*NET Task ID 3515

0.5
Revise existing maps and charts, making all necessary corrections and adjustments.

O*NET Task ID 3516

0.5
Compile data required for map preparation, including aerial photographs, survey notes, records, reports, and original maps.

O*NET Task ID 3517

0.5
Inspect final compositions to ensure completeness and accuracy.

O*NET Task ID 3518

0.5
Determine map content and layout, as well as production specifications such as scale, size, projection, and colors, and direct production to ensure that specifications are followed.

O*NET Task ID 3519

0.5
Examine and analyze data from ground surveys, reports, aerial photographs, and satellite images to prepare topographic maps, aerial-photograph mosaics, and related charts.

O*NET Task ID 3520

0.5
Select aerial photographic and remote sensing techniques and plotting equipment needed to meet required standards of accuracy.

O*NET Task ID 3521

0.5
Delineate aerial photographic detail, such as control points, hydrography, topography, and cultural features, using precision stereoplotting apparatus or drafting instruments.

O*NET Task ID 3522

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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