Scientifiques Alimentaires
Sciences de la Vie, Physiques et SocialesExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: 2026-08
Élevée· relative
FaibleQuatre bandes relativesTrès élevéeValeur 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
- Source des données: AnthropicPublié: 2026-03
0.000
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: 2025
0.40
0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70Valeur 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, 39% atteignent ou dépassent cette valeur.
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 9 tâches masquées| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Study the structure and composition of food or the changes foods undergo in storage and processing.19-1012 | 0.030164.3 | 0.010868.8 |
Stay up-to-date on new regulations and current events regarding food science by reviewing scientific literature.19-1012 | 0.007916.9 | 0.003321.0 |
Study methods to improve aspects of foods, such as chemical composition, flavor, color, texture, nutritional value, and convenience.19-1012 | 0.006213.2 | 0.001610.2 |
Develop new or improved ways of preserving, processing, packaging, storing, and delivering foods, using knowledge of chemistry, microbiology, and other sciences.19-1012 | 0.00265.6 | —0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Test new products for flavor, texture, color, nutritional content, and adherence to government and industry standards.O*NET Task ID 7485 | 0.5 |
Check raw ingredients for maturity or stability for processing, and finished products for safety, quality, and nutritional value.O*NET Task ID 7486 | 0.5 |
Confer with process engineers, plant operators, flavor experts, and packaging and marketing specialists to resolve problems in product development.O*NET Task ID 7487 | 0.5 |
Evaluate food processing and storage operations and assist in the development of quality assurance programs for such operations.O*NET Task ID 7488 | 0.5 |
Develop new or improved ways of preserving, processing, packaging, storing, and delivering foods, using knowledge of chemistry, microbiology, and other sciences.O*NET Task ID 7491 | 0.5 |
Develop food standards and production specifications, safety and sanitary regulations, and waste management and water supply specifications.O*NET Task ID 7492 | 0.5 |
Seek substitutes for harmful or undesirable additives, such as nitrites.O*NET Task ID 7495 | 0.5 |
Develop new food items for production, based on consumer feedback.O*NET Task ID 18611 | 0.5 |
Stay up to date on new regulations and current events regarding food science by reviewing scientific literature.O*NET Task ID 18612 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page