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Informatique et Mathématiques

Exposition à l'IA

  • Source des données: BLSPublié: '26.08

    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: '26.03

    0.480

    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: '25

    0.60

    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, 4% 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. 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, build, or maintain Web sites, using authoring or scripting languages, content creation tools, management tools, and digital media.

O*NET Task ID 14694

1.0
Perform or direct Web site updates.

O*NET Task ID 14695

1.0
Back up files from Web sites to local directories for instant recovery in case of problems.

O*NET Task ID 14698

1.0
Evaluate code to ensure that it is valid, is properly structured, meets industry standards, and is compatible with browsers, devices, or operating systems.

O*NET Task ID 14700

1.0
Analyze user needs to determine technical requirements.

O*NET Task ID 14702

1.0
Develop databases that support Web applications and Web sites.

O*NET Task ID 14704

1.0
Renew domain name registrations.

O*NET Task ID 14705

1.0
Write supporting code for Web applications or Web sites.

O*NET Task ID 14707

1.0
Communicate with network personnel or Web site hosting agencies to address hardware or software issues affecting Web sites.

O*NET Task ID 14708

1.0
Perform Web site tests according to planned schedules, or after any Web site or product revision.

O*NET Task ID 14710

1.0

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

Occupation information

Évolutions récentes concernant ce métier

mars 2026: Brookings freelance market study shows web developers less impacted than writers and designers by generative AI, likely due to iterative debugging and integration complexity in software projects.

[Source: Brookings Institution (Hui & Reshef, 2025)]

mars 2026: Web developers, part of SOC group 15, saw significant employment deterioration starting early 2022 — before ChatGPT. New graduate entry rates into AI-exposed occupations began declining in 2021, suggesting structural factors beyond generative AI.

[Source: Frank et al. (2026) arXiv:2601.02554]

mars 2026: Firm-level data reveals companies redirecting budgets from human contractors to AI tools, with outsourced development work in the direct impact zone.

[Source: Stevens (2026) arXiv]