Architectes Paysagistes

Construction, Maintenance et Réparation

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

    0.37

    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 3 tâches masquées

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
Prepare graphic representations or drawings of proposed plans or designs.

O*NET Task ID 18470

0.5
Collaborate with architects or related professionals on whole building design to maximize the aesthetic features of structures or surrounding land and to improve energy efficiency.

O*NET Task ID 19597

0.5
Create landscapes that minimize water consumption such as by incorporating drought-resistant grasses or indigenous plants.

O*NET Task ID 19598

0.5
Design and integrate rainwater harvesting or gray and reclaimed water systems to conserve water into building or land designs.

O*NET Task ID 19599

0.5
Identify and select appropriate sustainable materials for use in landscape designs, such as recycled wood or recycled concrete boards for structural elements or recycled tires for playground bedding.

O*NET Task ID 19600

0.5
Prepare site plans, specifications, or cost estimates for land development.

O*NET Task ID 20370

0.5
Analyze data on conditions such as site location, drainage, or structure location for environmental reports or landscaping plans.

O*NET Task ID 20371

0.5
Develop marketing materials, proposals, or presentations to generate new work opportunities.

O*NET Task ID 20372

0.5
Integrate existing land features or landscaping into designs.

O*NET Task ID 20375

0.5
Manage the work of subcontractors to ensure quality control.

O*NET Task ID 20376

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

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