Vérifier le risque d'automatisation par IA de votre métier
Outil gratuit qui estime le risque d'automatisation par IA pour tout métier. Il combine les modèles réels d'utilisation de Claude depuis l'Anthropic Economic Index, les projections d'emploi BLS 2024-2034, l'indice d'exposition PayScope 2026 et les descriptions de tâches O*NET en un score composite avec intervalle de confiance honnête. Saisissez votre métier et voyez la jauge de risque, la courbe par horizon et une décomposition par tâche — quelles parties du travail l'IA fait déjà aujourd'hui.
Comment lire votre score
Utilisez la recherche ou choisissez dans la tuile tendances. L'autocomplétion filtre 50+ métiers.
Le nombre central est l'exposition à 5 ans. L'arc fin montre le désaccord entre sources — plus large = moins certain.
Comparez le risque à 1, 5 et 10 ans. Le 10 ans extrapole la courbe d'adoption Anthropic et porte plus d'incertitude.
Chaque tâche colorée : rouge = automatisable, ambre = renforcée par IA, verte = humaine. Planifiez votre reconversion autour des vertes et ambres.
Le panneau "Proches" montre les voisins dans la même famille SOC avec leurs scores — utile pour un pivot.
Voyez à quel point votre métier est exposé, avec un intervalle de confiance honnête tiré de données 2026 réelles.
Proposer un métier Nous combinons les codes professionnels du BLS américain — les métiers de niche modernes (SEO, DevOps, SMM…) ne figurent peut-être pas encore dans la taxonomie. Indiquez-le-nous et nous le rattacherons à la famille BLS la plus proche.
🔥 Recherches populaires
⚠️ Risque d'automatisation maximal
🛡️ Risque d'automatisation minimal
Aucun usage de Claude mesuré
L'Anthropic Economic Index n'a enregistré aucun usage de Claude pour ce métier. Cela signifie généralement : travail physique concret, interaction en personne ou moins de tâches axées sur le texte. Le score de 0 % doit se lire comme « aucune implication de l'IA mesurée aujourd'hui », et non « l'IA ne peut pas aider ».
Choisissez parmi les métiers proches ou saisissez ci-dessus.
Part des tâches mesurées où l'IA assiste le travailleur (rétroaction, apprentissage) plutôt que de le remplacer (direction, validation). Forte augmentation + faible risque = l'IA transforme le métier sans le menacer.
Métiers plus sûrs aux compétences proches Lorsque le risque composite est élevé, voici des métiers moins exposés du même secteur — classés selon un indicateur de transfert de compétences (racine SOC la plus proche en premier).
Compétences que l'IA ne reproduit pas facilement Où investir pour rester en avance. Combinaison de votre analyse de tâches et des qualités humaines du secteur.
Décomposition par tâche Comment l'IA se répartit sur les tâches typiques de ce rôle aujourd'hui.
Métiers proches Comparer le risque dans la famille SOC.
Comment les prédictions ont vieilli Frey & Osborne (2013) vs. estimation moderne 2026. Grand écart = le modèle 2013 a raté la vague LLM.
Aucune prédiction de 2013 pour ce métier — Frey et Osborne ont échantillonné 702 codes SOC, et celui-ci ne figurait pas dans l'ensemble initial.
Sources
Le risque composite mélange quatre datasets. On n'invente pas les chiffres ; la formule est ouverte.
Anthropic Economic Index (mars–avril 2026) : modèles réels d'utilisation de Claude par métier, avec répartition automate/augment par tâche. voir la source ↗
BLS Employment Projections 2024–2034 (publiées le 28 août 2025) : salaires, croissance, postes à pourvoir et la base des 832 codes SOC sur laquelle tout est ancré. voir la source ↗
Table de correspondance BLS SOC 2010→2018 : utilisée pour aligner les énoncés de tâches de l'AEI (encore en O*NET-SOC 2010) sur le fichier d'emploi BLS SOC 2018. voir la source ↗
O*NET task statements : ~17 998 tâches mappées aux codes SOC. voir la source ↗
Frey & Osborne (2013) : seulement comme ligne de base historique pour le graphique de dérive — PAS dans le composite. voir la source ↗
Les estimations s'appuient sur les données du marché du travail américain. L'exposition réelle dépend de votre employeur, région et tâches. À traiter comme aide à la planification, pas comme prévision.
