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Gestion

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

    0.391

    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

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
Establish and maintain relationships with individual or business customers or provide assistance with problems these customers may encounter.

O*NET Task ID 21311

0.5
Plan, direct, or coordinate the activities of workers in branches, offices, or departments of establishments, such as branch banks, brokerage firms, risk and insurance departments, or credit departments.

O*NET Task ID 21312

0.5
Recruit staff members.

O*NET Task ID 21313

0.5
Prepare operational or risk reports for management analysis.

O*NET Task ID 21314

0.5
Evaluate data pertaining to costs to plan budgets.

O*NET Task ID 21315

0.5
Oversee training programs.

O*NET Task ID 21316

0.5
Examine, evaluate, or process loan applications.

O*NET Task ID 21317

0.5
Approve, reject, or coordinate the approval or rejection of lines of credit or commercial, real estate, or personal loans.

O*NET Task ID 21318

0.5
Oversee the flow of cash or financial instruments.

O*NET Task ID 21319

0.5
Prepare financial or regulatory reports required by laws, regulations, or boards of directors.

O*NET Task ID 21320

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

Informations professionnelles

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]

mars 2026: ATE study shows financial managers in Tier 1 tech hubs face compressed AI adoption timelines, with 93.2% of 236 information-intensive occupations projected to reach moderate risk by 2030.

[Source: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]