Gréeurs

Construction, Maintenance et Réparation

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

    0.13

    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, 97% 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.

TaskβE1 + 0.5 × E2
Signal or verbally direct workers engaged in hoisting and moving loads to ensure safety of workers and materials.

O*NET Task ID 13892

0.0
Test rigging to ensure safety and reliability.

O*NET Task ID 13893

0.0
Attach loads to rigging to provide support or prepare them for moving, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13894

0.0
Select gear, such as cables, pulleys, and winches, according to load weights and sizes, facilities, and work schedules.

O*NET Task ID 13895

0.0
Control movement of heavy equipment through narrow openings or confined spaces, using chainfalls, gin poles, gallows frames, and other equipment.

O*NET Task ID 13896

0.0
Tilt, dip, and turn suspended loads to maneuver over, under, or around obstacles, using multi-point suspension techniques.

O*NET Task ID 13897

0.0
Align, level, and anchor machinery.

O*NET Task ID 13898

0.0
Fabricate, set up, and repair rigging, supporting structures, hoists, and pulling gear, using hand and power tools.

O*NET Task ID 13899

0.0
Manipulate rigging lines, hoists, and pulling gear to move or support materials, such as heavy equipment, ships, or theatrical sets.

O*NET Task ID 13900

0.0
Attach pulleys and blocks to fixed overhead structures, such as beams, ceilings, and gin pole booms, using bolts and clamps.

O*NET Task ID 13901

0.0
Dismantle and store rigging equipment after use.

O*NET Task ID 13902

0.0
Install ground rigging for yarding lines, attaching chokers to logs and to the lines.

O*NET Task ID 13903

0.0
Clean and dress machine surfaces and component parts.

O*NET Task ID 13904

0.0
Load machines onto trucks to prepare for transportation.

O*NET Task ID 21206

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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