Analystes Financiers

Affaires et Finances

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

    0.572

    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

    0.62

    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, 3% 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
Advise clients on aspects of capitalization, such as amounts, sources, or timing.

O*NET Task ID 21579

0.5
Analyze financial or operational performance of companies facing financial difficulties to identify or recommend remedies.

O*NET Task ID 21580

0.5
Assess companies as investments for clients by examining company facilities.

O*NET Task ID 21581

0.5
Collaborate on projects with other professionals, such as lawyers, accountants, or public relations experts.

O*NET Task ID 21582

0.5
Collaborate with investment bankers to attract new corporate clients.

O*NET Task ID 21583

0.5
Conduct financial analyses related to investments in green construction or green retrofitting projects.

O*NET Task ID 21584

0.5
Confer with clients to restructure debt, refinance debt, or raise new debt.

O*NET Task ID 21585

0.5
Create client presentations of plan details.

O*NET Task ID 21586

0.5
Determine the prices at which securities should be syndicated and offered to the public.

O*NET Task ID 21587

0.5
Draw charts and graphs, using computer spreadsheets, to illustrate technical reports.

O*NET Task ID 21589

0.5
Develop and maintain client relationships.

O*NET Task ID 21588

0.0
Supervise, train, or mentor junior team members.

O*NET Task ID 21604

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

Occupation information

Évolutions récentes concernant ce métier

avr. 2026: NBER survey of 6,000 executives: 69% use AI but 90% report zero employment impact. Executives predict -0.7% employment decline over next 3 years.

[Source: NBER Working Paper 34836]

avr. 2026: Brookings 2024 highlights finance as high-exposure AND low-bargaining-power: union representation in the finance sector is around 1%. Financial analysts face productivity tool-driven task change with minimal institutional counterweight.

[Source: Brookings 2024 — Generative AI, the American worker]

avr. 2026: OpenAI workplace report (Apr 2026): Workplace ChatGPT use is concentrated in financial analyst roles more than almost any other occupation. Junior analysts produce in days what once took weeks; demand shifts toward analysts who validate model outputs.

[Source: OpenAI — ChatGPT Usage and Adoption Patterns at Work (April 2026)]