Voituriers
Préparation Alimentaire et ServiceExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: 2026-08
Modérée· relative
FaibleQuatre bandes relativesTrès élevéeValeur 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
- Source des données: AnthropicPublié: 2026-03
0.000
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: 2025
0.29
0.09Étendue des valeurs présentées ici0.70Valeur 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, 69% atteignent ou dépassent cette valeur.
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
| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Provide customer assistance and information, such as giving directions or handling wheelchairs.53-6021 | 0.00000.0 | 0.00000.0 |
| Not observed on any surface — 14 task(s) — These tasks have no row in the source for this release. The 0 in the share row is a display-stage composition ratio; absence is what the — in the raw row states. | ||
Take numbered tags from customers, locate vehicles, and deliver vehicles, or provide customers with instructions for locating vehicles. | —0 | —0 |
Keep parking areas clean and orderly to ensure that space usage is maximized. | —0 | —0 |
Park and retrieve automobiles for customers in parking lots, storage garages, or new car lots. | —0 | —0 |
Greet customers and open their car doors. | —0 | —0 |
Inspect vehicles to detect any damage. | —0 | —0 |
Issue ticket stubs or place numbered tags on windshields, log tags or attach tag to customers' keys, and give customers matching tags for locating parked vehicles. | —0 | —0 |
Perform cash handling tasks, such as making change, balancing and recording cash drawer, or distributing tips. | —0 | —0 |
Explain and calculate parking charges, collect fees from customers, and respond to customer complaints. | —0 | —0 |
Call emergency responders or the proper authorities and provide motorist assistance, such as giving directions or helping jump start a stalled vehicle. | —0 | —0 |
Direct motorists to parking areas or parking spaces, using hand signals or flashlights as necessary. | —0 | —0 |
Patrol parking areas to prevent vehicle damage and vehicle or property thefts. | —0 | —0 |
Lift, position, and remove barricades to open or close parking areas. | —0 | —0 |
Escort customers to their vehicles to ensure their safety. | —0 | —0 |
Perform maintenance on cars in storage to protect tires, batteries, or exteriors from deterioration. | —0 | —0 |
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.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Perform personnel activities, such as supervising or scheduling employees.O*NET Task ID 20840 | 1.0 |
Inspect vehicles to detect any damage.O*NET Task ID 3196 | 0.5 |
Explain and calculate parking charges, collect fees from customers, and respond to customer complaints.O*NET Task ID 20837 | 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®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page