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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

    0.223

    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

    0.37

    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, 53% 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
Study scripts to become familiar with production concepts and requirements.

O*NET Task ID 4051

1.0
Program computerized graphic effects.

O*NET Task ID 4059

1.0
Cut shot sequences to different angles at specific points in scenes, making each individual cut as fluid and seamless as possible.

O*NET Task ID 4050

0.5
Edit films and videotapes to insert music, dialogue, and sound effects, to arrange films into sequences, and to correct errors, using editing equipment.

O*NET Task ID 4052

0.5
Select and combine the most effective shots of each scene to form a logical and smoothly running story.

O*NET Task ID 4053

0.5
Mark frames where a particular shot or piece of sound is to begin or end.

O*NET Task ID 4054

0.5
Determine the specific audio and visual effects and music necessary to complete films.

O*NET Task ID 4055

0.5
Verify key numbers and time codes on materials.

O*NET Task ID 4056

0.5
Organize and string together raw footage into a continuous whole according to scripts or the instructions of directors and producers.

O*NET Task ID 4057

0.5
Review assembled films or edited videotapes on screens or monitors to determine if corrections are necessary.

O*NET Task ID 4058

0.5
Conduct film screenings for directors and members of production staffs.

O*NET Task ID 4069

0.0
Discuss the sound requirements of pictures with sound effects editors.

O*NET Task ID 4071

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

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