Chefs de Train

Transport et Manutention

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: 2026-08

    Modérée· 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

    0.17

    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, 91% 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 12 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
Document and prepare reports of accidents, unscheduled stops, or delays.

O*NET Task ID 10703

1.0
Record departure and arrival times, messages, tickets and revenue collected, and passenger accommodations and destinations.

O*NET Task ID 10707

1.0
Receive information regarding train or rail problems from dispatchers or from electronic monitoring devices.

O*NET Task ID 10691

0.5
Keep records of the contents and destination of each train car, and make sure that cars are added or removed at proper points on routes.

O*NET Task ID 10693

0.5
Receive instructions from dispatchers regarding trains' routes, timetables, and cargoes.

O*NET Task ID 10697

0.5
Review schedules, switching orders, way bills, and shipping records to obtain cargo loading and unloading information and to plan work.

O*NET Task ID 10698

0.5
Confer with engineers regarding train routes, timetables, and cargoes, and to discuss alternative routes when there are rail defects or obstructions.

O*NET Task ID 10699

0.5
Observe yard traffic to determine tracks available to accommodate inbound and outbound traffic.

O*NET Task ID 10702

0.5
Confirm routes and destination information for freight cars.

O*NET Task ID 10704

0.5
Inspect freight cars for compliance with sealing procedures, and record car numbers and seal numbers.

O*NET Task ID 10708

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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