Urbanistes et Planificateurs Régionaux

Sciences de la Vie, Physiques et Sociales

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

    0.096

    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

    0.41

    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, 36% 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
Design, promote, or administer government plans or policies affecting land use, zoning, public utilities, community facilities, housing, or transportation.

O*NET Task ID 220

0.5
Recommend approval, denial, or conditional approval of proposals.

O*NET Task ID 222

0.5
Create, prepare, or requisition graphic or narrative reports on land use data, including land area maps overlaid with geographic variables, such as population density.

O*NET Task ID 225

0.5
Advise planning officials on project feasibility, cost-effectiveness, regulatory conformance, or possible alternatives.

O*NET Task ID 226

0.5
Conduct field investigations, surveys, impact studies, or other research to compile and analyze data on economic, social, regulatory, or physical factors affecting land use.

O*NET Task ID 227

0.5
Discuss with planning officials the purpose of land use projects, such as transportation, conservation, residential, commercial, industrial, or community use.

O*NET Task ID 228

0.5
Keep informed about economic or legal issues involved in zoning codes, building codes, or environmental regulations.

O*NET Task ID 229

0.5
Mediate community disputes or assist in developing alternative plans or recommendations for programs or projects.

O*NET Task ID 230

0.5
Coordinate work with economic consultants or architects during the formulation of plans or the design of large pieces of infrastructure.

O*NET Task ID 231

0.5
Review and evaluate environmental impact reports pertaining to private or public planning projects or programs.

O*NET Task ID 232

0.5
Hold public meetings with government officials, social scientists, lawyers, developers, the public, or special interest groups to formulate, develop, or address issues regarding land use or community plans.

O*NET Task ID 18476

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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