Les professions les plus exposées à l'IA
Ce que l'IA pourrait faire par rapport à ce qu'elle fait réellement — à travers les 22 groupes professionnels, avec l'écart réel en date de juin 2026.
Pour parler rigoureusement des « métiers les plus touchés par l'IA », il faut distinguer trois éléments : la part des tâches d'une profession qu'un modèle pourrait techniquement accomplir (capacité théorique), la mesure dans laquelle l'IA est réellement utilisée dans ce travail aujourd'hui (couverture observée), et l'effet net sur l'emploi et les salaires. Cette page reproduit et prolonge le radar d'Anthropic des 22 groupes professionnels de la classification SOC : un écart important et systématique entre le potentiel et la pratique — et ce que les données globales indiquent sur sa signification.
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Anthropic n'a publié les valeurs observées exactes que pour les 7 groupes les plus exposés (plus Architecture & Engineering, dérivé). Les autres groupes sont des estimations transparentes ancrées sur les tranches qualitatives de la littérature, représentées par des marqueurs vides et signalées comme « estimées ».
Classement par groupe professionnel
Les 22 grands groupes de la classification SOC. Triez selon ce que l'IA pourrait faire (théorique), ce qu'elle fait réellement aujourd'hui (observé) ou l'écart entre les deux.
| # | Groupe | Théorique | Observé | Écart | Mécanisme |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Informatique et mathématiques | 94,3 % | 35,8 % | 58,5 % | Complément et accélération |
| 2 | Soutien administratif et de bureau | 90 % | 34,3 % | 55,7 % | Substitution de tâches |
| 3 | Affaires et finance | 94,3 % | 28,4 % | 65,9 % | Complément et accélération |
| 4 | Vente | 62 % | 26,9 % | 35,1 % | Substitution de tâches |
| 5 | Juridique | 89 % | 20,4 % | 68,6 % | Substitution de tâches |
| 6 | Arts et médias | 83,7 % | 19,2 % | 64,5 % | Substitution de tâches |
| 7 | Éducation et bibliothèques | 61,7 % | 18,2 % | 43,5 % | Potentiel latent |
| 8 | Management | 91,3 % | 9 %* | 82,3 % | Potentiel latent |
| 9 | Sciences de la vie et sciences sociales | 77 % | 6 %* | 71 % | Potentiel latent |
| 10 | Services sociaux | 50,5 % | 5 %* | 45,5 % | Potentiel latent |
| 11 | Professionnels de la santé | 59,9 % | 5 %* | 54,9 % | Potentiel latent |
| 12 | Architecture et ingénierie | 84,8 % | 4,2 % | 80,6 % | Potentiel latent |
| 13 | Production | 19 % | 2 %* | 17 % | Résistant aux LLM |
| 14 | Personnel de soutien en santé | 28,5 % | 1,5 %* | 27 % | Résistant aux LLM |
| 15 | Services de protection | 31,6 % | 1,5 %* | 30,1 % | Résistant aux LLM |
| 16 | Installation et réparation | 18,4 % | 1,5 %* | 16,9 % | Résistant aux LLM |
| 17 | Transport | 12,1 % | 1,5 %* | 10,6 % | Résistant aux LLM |
| 18 | Restauration et service | 16,9 % | 1 %* | 15,9 % | Résistant aux LLM |
| 19 | Soins personnels | 18,2 % | 1 %* | 17,2 % | Résistant aux LLM |
| 20 | Entretien des espaces verts | 3,9 % | 0,5 %* | 3,4 % | Résistant aux LLM |
| 21 | Agriculture | 15,7 % | 0,5 %* | 15,2 % | Résistant aux LLM |
| 22 | Construction | 16,9 % | 0,5 %* | 16,4 % | Résistant aux LLM |
* Valeur observée estimée (non publiée officiellement). L'« Écart » correspond à la valeur théorique moins la valeur observée, en points de pourcentage : la marge de progression entre ce que l'IA pourrait couvrir et ce qu'elle fait actuellement.
Les professions individuelles les plus exposées
Par couverture observée — utilisation réelle de Claude. Les programmeurs informatiques arrivent en tête avec 74,5 %.
- 1Programmeurs informatiques74,5 %
- 2Représentants du service client70,1 %
- 3Opérateurs de saisie de données67,1 %
- 4Spécialistes des dossiers médicaux66,7 %
- 5Analystes d'études de marché et marketing64,8 %
- 6Représentants commerciaux pour le commerce de gros et la fabrication62,8 %
- 7Analystes financiers et d'investissement57,2 %
- 8Analystes et testeurs d'assurance qualité logicielle51,9 %
- 9Analystes en sécurité de l'information48,6 %
- 10Techniciens de support informatique aux utilisateurs46,8 %
À l'autre extrémité : environ 30 % des travailleurs ont une couverture observée pratiquement nulle — notamment les cuisiniers, les mécaniciens moto, les sauveteurs, les barmans, les plongeurs et les préposés aux cabines d'essayage.
Augmentation vs automatisation
Comment l'IA est utilisée dans les conversations réelles, et pas seulement si elle pourrait l'être.
Anthropic Economic Index (2025). La part de l'automatisation (« directive ») augmente au fil du temps — passant de 27 % (déc. 2024) à 39 % (août 2025) sur Claude.ai, et à environ 77 % sur l'API d'entreprise.
L'exposition est un potentiel, pas un destin
L'écart entre les courbes bleue et rouge — souvent de 50 à 70 points — signifie que le remplacement n'est pas imminent : l'utilisation actuelle relève majoritairement de l'augmentation, et aucune hausse claire du chômage chez les travailleurs exposés n'est encore apparue. Le chiffre à surveiller est de savoir si la courbe rouge grimpe vers la bleue.
Ce que disent réellement les faits
La capacité n'est pas l'adoption.
Le travail intellectuel obtient un score de 80 à 94 % en termes de capacité théorique, mais la couverture observée n'en est qu'une fraction (Informatique et mathématiques : 94 % contre 36 %). La gouvernance des données, les systèmes existants, la responsabilité et la validation humaine ralentissent le passage du « possible » au « réel ».
Cette fois, il s'agit des cols blancs.
Contrairement aux vagues d'automatisation passées, l'exposition se concentre désormais sur le travail de bureau mieux rémunéré et plus qualifié. Le quartile le plus exposé d'Anthropic gagne environ 47 % de plus et a 16 points de pourcentage de chances en plus d'être composé de femmes — en raison de la ségrégation professionnelle dans les rôles de secrétariat et d'administration.
L'augmentation reste en tête — pour l'instant.
L'utilisation réelle est d'environ 57 % d'augmentation contre 43 % d'automatisation, bien que la part de l'automatisation augmente. Une même tâche peut être accélérée par un humain ou déléguée au modèle ; aujourd'hui, l'équilibre penche encore vers l'accélération.
Surveillez l'embauche des jeunes comme indicateur avancé.
Aucun effet global clair sur le chômage n'est apparu, mais le taux mensuel de retour à l'emploi des 22-25 ans dans les professions exposées a chuté d'environ 14 % après ChatGPT — le signal d'alerte précoce le plus fort, confirmé par des recherches indépendantes.
Substitution vs reconfiguration.
Le secrétariat, la saisie de données et le support de premier niveau font face à une substitution directe des tâches. Le développement logiciel, l'analyse, la finance et le droit sont principalement reconfigurés — via des copilotes et la délégation de tâches, plutôt qu'un remplacement global — ce qui comprime les postes de débutants.
La convergence est une hypothèse.
Anthropic s'attend à ce que l'utilisation observée augmente pour se rapprocher de la capacité théorique, mais il s'agit d'une hypothèse sur l'adoption, et non d'un résultat empirique. Pour de nombreuses professions, l'écart pourrait persister bien plus longtemps que pour le logiciel.
La situation macroéconomique
Estimations clés des principales autorités. Il s'agit de scénarios modélisés avec une grande incertitude — et non de résultats réels.
Environ 80 % des travailleurs américains pourraient voir au moins 10 % de leurs tâches affectées par les LLM ; environ 19 % pourraient en voir au moins 50 % affectées.
L'IA générative pourrait exposer l'équivalent de 300 millions d'emplois à temps plein à l'automatisation ; avec une hausse potentielle allant jusqu'à environ 7 % du PIB mondial.
Environ 40 % des emplois dans le monde sont exposés à l'IA — environ 60 % dans les économies avancées, 26 % dans les pays à faible revenu.
170 millions d'emplois créés et 92 millions d'emplois déplacés d'ici 2030 — soit une rotation structurelle de 22 % du marché du travail.
Jusqu'à environ 29,5 % des heures de travail aux États-Unis pourraient être automatisables d'ici 2030 ; environ 12 millions de transitions professionnelles aux États-Unis.
1 travailleur sur 4 dans le monde exerce une profession moyennement exposée à l'IA générative ; 3,3 % se situent dans la catégorie la plus élevée, avec une surreprésentation des femmes.
Les sources et les méthodes diffèrent (rubriques de tâches, indices de compétences, journaux d'utilisation), de sorte que les chiffres ne sont pas directement comparables et doivent être interprétés comme des scénarios.
Méthodologie et sources
Le radar reproduit la figure 2 de l'étude d'Anthropic « Labor Market Impacts of AI: A New Measure and Early Evidence » (Massenkoff & McCrory, mars 2026). La courbe bleue représente la capacité théorique β d'Eloundou et al., « GPTs are GPTs » (2023/2024) ; la courbe rouge représente la mesure de la couverture observée par Anthropic, construite à partir de millions de conversations réelles sur Claude.ai et via l'API, associées aux quelque 800 professions et 17 000 tâches de la base de données américaine O*NET.
Le β théorique est confirmé pour l'ensemble des 22 groupes. Anthropic n'a publié les valeurs observées exactes que pour les sept groupes les plus exposés ; la catégorie Architecture et ingénierie est dérivée de son ratio observé/théorique déclaré d'environ 5 %. Pour les autres groupes, nous utilisons des estimations transparentes ancrées sur les tranches qualitatives rapportées dans les publications de l'OCDE, de l'OIT, du FMI, du WEF et de McKinsey — clairement signalées comme « estimées » et jamais présentées comme des chiffres officiels.
La mesure observée étant construite uniquement sur les données de Claude, elle sous-estime probablement l'exposition réelle (elle omet ChatGPT, Gemini, Copilot et les outils intégrés), tandis que le β théorique reflète les capacités de début 2023 et sous-estime probablement la frontière technologique actuelle. Les différentes méthodologies divergent par nature : l'exposition est un potentiel, pas un remplacement.
Sources principales
- Anthropic Economic Index — Labor Market Impacts of AI (2026)
- Eloundou et al. — GPTs are GPTs (arXiv 2303.10130)
- OIT — IA générative et emploi : un indice mondial affiné (2025)
- OCDE — Quels seront les travailleurs les plus touchés par l'IA ? (2024)
- FMI — Gen-AI : l'intelligence artificielle et l'avenir du travail (2024)
- WEF — Rapport sur l'avenir de l'emploi 2025
- McKinsey — L'IA générative et l'avenir du travail aux États-Unis
- Goldman Sachs — L'IA générative pourrait augmenter le PIB mondial de 7 %
Compilé par SANTISMM à partir de recherches publiques. Les chiffres sont arrondis ; les valeurs estimées sont signalées. L'exposition mesure le chevauchement potentiel des tâches, et non les pertes d'emplois réelles — toutes les sources faisant autorité soulignent la transformation plutôt que le remplacement pur et simple.