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Gestion

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

    0.378

    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

    0.36

    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, 60% 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 1 tâche masquée

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
Develop and organize training manuals, multimedia visual aids, and other educational materials.

O*NET Task ID 1013

1.0
Conduct orientation sessions and arrange on-the-job training for new hires.

O*NET Task ID 1008

0.5
Evaluate instructor performance and the effectiveness of training programs, providing recommendations for improvement.

O*NET Task ID 1009

0.5
Develop testing and evaluation procedures.

O*NET Task ID 1010

0.5
Conduct or arrange for ongoing technical training and personal development classes for staff members.

O*NET Task ID 1011

0.5
Confer with management and conduct surveys to identify training needs based on projected production processes, changes, and other factors.

O*NET Task ID 1012

0.5
Plan, develop, and provide training and staff development programs, using knowledge of the effectiveness of methods such as classroom training, demonstrations, on-the-job training, meetings, conferences, and workshops.

O*NET Task ID 1014

0.5
Analyze training needs to develop new training programs or modify and improve existing programs.

O*NET Task ID 1015

0.5
Review and evaluate training and apprenticeship programs for compliance with government standards.

O*NET Task ID 1016

0.5
Coordinate established courses with technical and professional courses provided by community schools, and designate training procedures.

O*NET Task ID 1018

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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