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Gestion

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

    0.000

    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

    0.32

    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, 64% 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
Maintain familiarity with all games used at a facility, as well as strategies or tricks employed in those games.

O*NET Task ID 7187

1.0
Explain and interpret house rules, such as game rules or betting limits.

O*NET Task ID 7190

1.0
Prepare work schedules and station arrangements and keep attendance records.

O*NET Task ID 7193

1.0
Track supplies of money to tables and perform any required paperwork.

O*NET Task ID 7196

1.0
Set and maintain a bank and table limit for each game.

O*NET Task ID 7197

1.0
Direct the compilation of summary sheets that show wager amounts and payoffs for races or events.

O*NET Task ID 7201

1.0
Resolve customer complaints regarding problems, such as payout errors.

O*NET Task ID 7185

0.5
Train new workers or evaluate their performance.

O*NET Task ID 7188

0.5
Monitor staffing levels to ensure that games and tables are adequately staffed for each shift, arranging for staff rotations and breaks and locating substitute employees as necessary.

O*NET Task ID 7191

0.5
Interview and hire workers.

O*NET Task ID 7192

0.5
Remove suspected cheaters, such as card counters or other players who may have systems that shift the odds of winning to their favor.

O*NET Task ID 7186

0.0
Circulate among gaming tables to ensure that operations are conducted properly, that dealers follow house rules, or that players are not cheating.

O*NET Task ID 7189

0.0
Record, collect, or pay off bets, issuing receipts as necessary.

O*NET Task ID 7200

0.0
Notify board attendants of table vacancies so that waiting patrons can play.

O*NET Task ID 7202

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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