Intervieweurs de prets

Bureau et Soutien Administratif

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

    0.202

    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

    0.64

    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, 1% 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

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
Record applications for loan and credit, loan information, and disbursements of funds, using computers.

O*NET Task ID 11296

1.0
Prepare and type loan applications, closing documents, legal documents, letters, forms, government notices, and checks, using computers.

O*NET Task ID 11297

1.0
Calculate, review, and correct errors on interest, principal, payment, and closing costs, using computers or calculators.

O*NET Task ID 11299

1.0
Verify and examine information and accuracy of loan application and closing documents.

O*NET Task ID 11291

0.5
Interview loan applicants to obtain personal and financial data and to assist in completing applications.

O*NET Task ID 11292

0.5
Assemble and compile documents for loan closings, such as title abstracts, insurance forms, loan forms, and tax receipts.

O*NET Task ID 11293

0.5
Answer questions and advise customers regarding loans and transactions.

O*NET Task ID 11294

0.5
Contact customers by mail, telephone, or in person concerning acceptance or rejection of applications.

O*NET Task ID 11295

0.5
Present loan and repayment schedules to customers.

O*NET Task ID 11298

0.5
Check value of customer collateral to be held as loan security.

O*NET Task ID 11300

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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