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.
Suggest a profession We blend US BLS occupational codes — modern niche roles (SEO, DevOps, SMM…) may not be in the taxonomy yet. Tell us and we'll map them to the closest BLS family.
🔥 Recherches populaires
⚠️ Risque d'automatisation maximal
🛡️ Risque d'automatisation minimal
No measured Claude usage
The Anthropic Economic Index has not recorded Claude usage for this occupation. This typically means: hands-on physical work, in-person interaction, or fewer text-driven tasks. The 0% score should be read as "no AI engagement measured today", not "AI cannot help".
Pick from related or type above.
Share of measured tasks where AI assists the worker (feedback, learning) rather than replaces them (directive, validation). High augmentation + low risk = AI changes the job without threatening it.
Safer roles with related skills When the composite risk is high, these are lower-exposure peers in the same industry — ranked by skill-transfer proxy (closer SOC stem first).
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.
No 2013 prediction for this occupation — Frey & Osborne sampled 702 SOCs, this one was not in the original set.
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. view source ↗
BLS Employment Projections 2024–2034 (released Aug 28, 2025): wages, growth, openings, and the 832-SOC base we anchor everything to. view source ↗
BLS SOC 2010→2018 crosswalk: used to align AEI's task statements (still in O*NET-SOC 2010) with the 2018 BLS SOC employment file. view source ↗
O*NET task statements : ~17 998 tâches mappées aux codes SOC. view source ↗
Frey & Osborne (2013) : seulement comme ligne de base historique pour le graphique de dérive — PAS dans le composite. view 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.
