Transitaires
Transport et ManutentionExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: 2026-08
Très 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
0.017
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: 2025
0.44
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, 28% 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 54 tâches masquées| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Verify adherence of documentation to customs, insurance, or regulatory requirements.43-5011 | 0.00000.0 | 0.0200100.0 |
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 |
|---|---|
Calculate weight, volume, or cost of goods to be moved.O*NET Task ID 17686 | 1.0 |
Prepare shipping documentation, such as bills of lading, packing lists, dock receipts, or certificates of origin.O*NET Task ID 17687 | 1.0 |
Keep records of goods dispatched or received.O*NET Task ID 17690 | 1.0 |
Prepare invoices or cost quotations for freight transportation.O*NET Task ID 17696 | 1.0 |
Complete customs paperwork.O*NET Task ID 17701 | 1.0 |
Select shipment routes, based on nature of goods shipped, transit times, or security needs.O*NET Task ID 17680 | 0.5 |
Determine efficient and cost-effective methods of moving goods from one location to another.O*NET Task ID 17681 | 0.5 |
Reserve necessary space on ships, aircraft, trains, or trucks.O*NET Task ID 17682 | 0.5 |
Arrange delivery or storage of goods at destinations.O*NET Task ID 17683 | 0.5 |
Arrange for special transport of sensitive cargoes, such as livestock, food, or medical supplies.O*NET Task ID 17684 | 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