Scientifiques de l'Environnement

Sciences de la Vie, Physiques et Sociales

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

    0.055

    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

    0.38

    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, 48% 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
Plan or develop research models, using knowledge of mathematical and statistical concepts.

O*NET Task ID 1534

1.0
Conduct environmental audits or inspections or investigations of violations.

O*NET Task ID 1514

0.5
Evaluate violations or problems discovered during inspections to determine appropriate regulatory actions or to provide advice on the development and prosecution of regulatory cases.

O*NET Task ID 1515

0.5
Review and implement environmental technical standards, guidelines, policies, and formal regulations that meet all appropriate requirements.

O*NET Task ID 1517

0.5
Provide advice on proper standards and regulations or the development of policies, strategies, or codes of practice for environmental management.

O*NET Task ID 1519

0.5
Analyze data to determine validity, quality, and scientific significance and to interpret correlations between human activities and environmental effects.

O*NET Task ID 1520

0.5
Determine data collection methods to be employed in research projects or surveys.

O*NET Task ID 1522

0.5
Prepare charts or graphs from data samples, providing summary information on the environmental relevance of the data.

O*NET Task ID 1523

0.5
Develop the technical portions of legal documents, administrative orders, or consent decrees.

O*NET Task ID 1524

0.5
Investigate and report on accidents affecting the environment.

O*NET Task ID 1525

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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