Ingénieurs en Robotique

Informatique et Mathématiques

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

    0.066

    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

    0.30

    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, 67% 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
Review or approve designs, calculations, or cost estimates.

O*NET Task ID 16512

1.0
Make system device lists or event timing charts.

O*NET Task ID 16513

1.0
Document robotic application development, maintenance, or changes.

O*NET Task ID 16514

1.0
Write algorithms or programming code for ad hoc robotic applications.

O*NET Task ID 16515

1.0
Create back-ups of robot programs or parameters.

O*NET Task ID 16516

1.0
Debug robotics programs.

O*NET Task ID 16521

1.0
Conduct research into the feasibility, design, operation, or performance of robotic mechanisms, components, or systems, such as planetary rovers, multiple mobile robots, reconfigurable robots, or man-machine interactions.

O*NET Task ID 16525

1.0
Design software to control robotic systems for applications, such as military defense or manufacturing.

O*NET Task ID 16528

1.0
Design robotic systems, such as automatic vehicle control, autonomous vehicles, advanced displays, advanced sensing, robotic platforms, computer vision, or telematics systems.

O*NET Task ID 16530

1.0
Provide technical support for robotic systems.

O*NET Task ID 16511

0.5
Supervise technologists, technicians, or other engineers.

O*NET Task ID 16509

0.0
Integrate robotics with peripherals, such as welders, controllers, or other equipment.

O*NET Task ID 16510

0.0
Investigate mechanical failures or unexpected maintenance problems.

O*NET Task ID 16519

0.0
Install, calibrate, operate, or maintain robots.

O*NET Task ID 16520

0.0
Build, configure, or test robots or robotic applications.

O*NET Task ID 21057

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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