Écrivains et Auteurs
Arts, Design, Divertissement et MédiasExposition à l'IA
- Source des données: BLSPublié: '26.08
Très élevée· 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: '26.03
0.246
0.000Étendue des valeurs présentées ici0.745Échelle, base et source
- Source des données: ILOPublié: '25
0.55
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, 12% 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
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 |
|---|---|
Discuss with the client the product, advertising themes and methods, and any changes that should be made in advertising copy.O*NET Task ID 22653 | 1.0 |
Present drafts and ideas to clients.O*NET Task ID 22654 | 1.0 |
Vary language and tone of messages based on product and medium.O*NET Task ID 22655 | 1.0 |
Write articles, bulletins, sales letters, speeches, and other related informative, marketing and promotional material.O*NET Task ID 22657 | 1.0 |
Invent names for products and write the slogans that appear on packaging, brochures and other promotional material.O*NET Task ID 22659 | 1.0 |
Collaborate with other writers on specific projects.O*NET Task ID 22661 | 1.0 |
Edit or rewrite existing written material as necessary, and submit written material for approval by supervisor, editor, or publisher.O*NET Task ID 22664 | 1.0 |
Follow appropriate procedures to get copyrights for completed work.O*NET Task ID 22665 | 1.0 |
Plan project arrangements or outlines, and organize material accordingly.O*NET Task ID 22666 | 1.0 |
Prepare works in appropriate format for publication, and send them to publishers or producers.O*NET Task ID 22667 | 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: Research shows a 1:33 AI-to-labor substitution ratio in corporate spending, with content-heavy outsourcing most affected.
[Source: Stevens (2026) arXiv]mars 2026: Brookings study reveals AI-exposed freelance writers face earnings decline, but long-form journalism, specialist writing, and narrative nonfiction remain harder for AI to replicate convincingly.
[Source: Brookings Institution (Hui & Reshef, 2025)]mars 2026: Published evergreen blog post analyzing AI impact on writers and authors (68% exposure, 60% risk, mixed mode)
[Source: AI Changing Work Blog]