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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

    0.082

    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

    0.45

    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, 25% 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

Afficher 1 tâche masquée

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
Enter claim payments, reserves and new claims on computer system, inputting concise yet sufficient file documentation.

O*NET Task ID 21429

1.0
Communicate with reinsurance brokers to obtain information necessary for processing claims.

O*NET Task ID 21440

1.0
Prepare reports to be submitted to company's data processing department.

O*NET Task ID 21441

1.0
Examine claims forms and other records to determine insurance coverage.

O*NET Task ID 21417

0.5
Analyze information gathered by investigation and report findings and recommendations.

O*NET Task ID 21418

0.5
Review police reports, medical treatment records, medical bills, or physical property damage to determine the extent of liability.

O*NET Task ID 21419

0.5
Investigate and assess damage to property and create or review property damage estimates.

O*NET Task ID 21420

0.5
Interview or correspond with agents and claimants to correct errors or omissions and to investigate questionable claims.

O*NET Task ID 21421

0.5
Interview or correspond with claimants, witnesses, police, physicians, or other relevant parties to determine claim settlement, denial, or review.

O*NET Task ID 21422

0.5
Investigate, evaluate, and settle claims, applying technical knowledge and human relations skills to effect fair and prompt disposal of cases and to contribute to a reduced loss ratio.

O*NET Task ID 21423

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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